AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「因果を見つけたい」とか「隠れた要因を考慮すべきだ」と言われて困っているのですが、どこから手を付ければ良いかわかりません。論文を読めと言われましたが、専門的で手に負えません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。要点は三つだけで、まず何を学ぶか、次に隠れた変数が何を難しくするか、最後に現実的に使える近道があることです。
要点三つ、ですか。具体的にはどんな近道があるのですか。いきなり数式やプログラムは辛いので、現場に導入できるイメージが欲しいです。
まず基本を押さえましょう。directed acyclic graph (DAG)（有向非巡回グラフ）とは、矢印で因果の方向を表す地図のようなものです。隠れた変数（latent variables）や選択バイアス（selection variables）があると、その地図がぼやける点が課題です。
隠れた変数や選択バイアスがあるとぼやける、なるほど。で、論文はその対処法を示しているということですか？これって要するに因果の候補を高速に絞り込むということ？
その通りです！FCI (Fast Causal Inference)（FCI：高速因果推論）という厳密だが重い方法があり、論文はそれを実務で使いやすくしたRFCI（Really Fast Causal Inference）という選択肢を提示しています。要するに、情報は取れるが計算量を減らして現場適用しやすくしたのです。
うちの現場で考えると、データは少し欠けているし全部の因子を測れないことが多い。そういう場合でも使えるのですか。導入コストはどの程度見ればいいですか。
良い質問ですね。要点を三つだけ言います。第一に、完全な因果解釈ではなく「候補の絞り込み」が主目的であること。第二に、隠れ変数があっても一部の因果情報は取り出せること。第三に、RFCIは計算が速いため大規模データでも現実的に回せることです。これなら投資対効果の検討がしやすいはずです。
なるほど。これって要するに候補を高速で出して、現場の人間が検証しやすくするツール、という理解で良いですか？
はい、正確です。その理解で運用設計して問題ありません。まずは小さなパイロットでRFCIを回し、得られた候補を現場で検証する流れを勧めます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ありがとうございます。自分の言葉で言うと、隠れた要因や選択バイアスがあっても、RFCIで因果の有力候補を速く提示してもらい、現場で順に検証していくという流れで進めれば現実的だ、ということですね。
