AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手から「因果推論（Causal Inference）を勉強すべきだ」と言われて困っているんです。要するに売上を伸ばすための予測がもっと当たるようになる、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！因果推論（Causal Inference）とは、ただ相関を見るだけでなく「ある行動が結果を直接変えるか」を考える考え方です。経営判断で言えば、広告を打ったから売上が上がったのか、そもそも需要期だっただけなのかを見分ける仕組みですよ。
なるほど。で、それをうちの現場に入れると具体的に何が変わるんでしょう。投資対効果（ROI）が不確かだと導入しにくくてして。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず、因果を扱うと『介入の効果』を推定できるので、投資のリターンを直接見積もれること。次に、外部環境が変わっても効くモデル設計が可能になること。最後に、実験設計や既存データの使い方が分かるので、現場で使える証拠を作れることです。
でも現場のデータはごちゃごちゃで、重要な要素（共変量）が抜けていることが多いです。そういうときでもできるんですか？
良い問いですね。現実には三つの道が使えます。一つめはRandomized Controlled Trials（RCT、ランダム化比較試験）で実験すること。二つめはInverse Probability Weighting（IPW、逆確率重み付け）やMatching（マッチング）で観察データから補正すること。三つめはInstrumental Variables（IV、操作変数）で欠けた情報を補うことです。それぞれ一長一短ですが、組み合わせれば現場でも実用になりますよ。
これって要するに、うちで言えば『A施策を打ったときに本当に収益が増えるかを、実験や統計でちゃんと示せるようにする』ということですか？
その通りですよ。補足すると、因果推論は単に過去を説明するだけでなく、これから異なる市場や顧客に対しても効く施策を見つける手助けをしてくれます。つまり、外部環境が変わっても効果が落ちにくい施策設計ができるのです。
なるほど。しかし経営判断としては、実験にかかるコストと得られる確度が気になります。小さな会社でも試せる方法はありますか？
もちろんです。全件で大規模RCTをやる必要はありません。まずは小さなA/Bテストを限定的に行い、逆確率重み付け（IPW）で不均衡を補正して推定の精度を上げることが現実的です。Instrumental Variables（IV）が使える場面なら、自然発生的な変動を活用して実験コストをかけずに因果を推定できます。
現場のデータでうまくいくか、不安は残りますが、段階的な導入なら投資を抑えられそうですね。自分の言葉で説明すると……「因果推論を使えば、施策を打ったときの本当の効果を測れて、変化する環境でも通用する施策が検証できる」ということですね。
