拓海先生、部下からAIで因果を見ろと言われて困ってます。そもそも観察データから「因果効果」を本当に推定できるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！観察データだけでも条件が整えば因果効果は推定できますよ。大事なのはどの前提を置くかと、使える補助情報があるかです。
観察データのままというと、例えば社内の営業データで『施策が売上を増やしたか』を確かめたいような場合ですね。うちの現場は変数も多いし、正確な因果関係の図（グラフ）は分からないんです。
はい。通常は因果グラフ（causal graph、DAG：有向非巡回グラフ）を前提にすることが多いですが、この研究は『全部のグラフを知らなくても使える手法』を提示していますよ。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
それはありがたい。具体的には現場で何を測ればいいんですか。追加投資をせずに既存データで済むなら安心なんですが。
良い質問ですね。要点は三つあります。第一にポストトリートメント変数（post-treatment variable、処置後に観測される変数）を使えるかどうか。第二にグラフ全体ではなく限定的な構造情報があるかどうか。第三に観察データで検定できる条件独立（conditional independence）を確認できるかどうかです。
これって要するに、現場で因果の図を全部知らなくても、ある特定の観測項目と検定で補えば『施策→売上』を推定できるということですか？
その通りです。端的には、フロントドア調整（Front-door adjustment）と同じ発想で、処置後に観測できる仲介変数を活用する方法ですが、従来は“正しい因果グラフ”が必要でした。本研究は限定的なグラフ知識と観察的検定で同様の調整が可能であることを示していますよ。
経営判断的には、導入のリスクと効果測定の信頼度が肝心です。実務で使えるかどうか、現場にどれだけ負担があるかも教えてください。
重要な点ですね。実務での負担は比較的小さい可能性があります。というのも追加で計測すべきは処置後に通常観測される変数や、処置の親に当たる既知の変数などで、完全な因果図を作るより現場負荷は少ないからです。それでも有限サンプルや誤測定の影響には注意が必要です。
なるほど。最後に、会議で言える短い要点を教えてください。部下に説明して投資判断したいので。
いいですね。要点は三つでまとめます。第一に『完全な因果図がなくても、処置後に観測できる変数と限定的な構造情報で因果効果が推定できる』こと。第二に『検定可能な条件独立を確認することで、その推定が統計的に裏付けられる』こと。第三に『実務では観測できる変数を整理すれば、比較的少ない追加負担で導入可能』という点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、『全部の因果図を知らなくても、うまく選んだ観測項目と検定で施策の効果が推定できる可能性があるから、まずは現場で観測している後続変数を整理しましょう』ということですね。
