因果推論で介入の効果を求めるとき、出発点になるのが因果グラフ（DAG: Directed Acyclic Graph）です。どの変数がどの変数の原因になっているかが分かれば、バックドア基準で調整すべき変数が決まり、回帰分 […]

近年の機械学習（ML）モデルは、ビッグデータ解析において非常に高い予測精度を達成しています。しかし、その意思決定に至るプロセスが不透明な「ブラックボックス」となってしまう課題が指摘されています。データから相関関係を発見す […]

データ駆動型の意思決定において、機械学習モデルは「どの顧客が商品を購入する可能性が高いか」という相関関係の予測に広く活用されています。しかし、マーケティング施策や介入の予算を真に最適化するためには、「我々の施策（介入）に […]

昨今、ビジネスでは、データに基づいた意思決定がますます求められています。しかし、データから得られるのは、あくまで相関関係です。因果関係を正しく理解することで、我々はより確実な予測を行い、効果的な対策を立てることができるよ […]