ビジネスや研究開発の課題解決に欠かせない因果分析

ビジネスや研究開発の現場では、なかなか思うような結果が出せず、困っている方も多いのではないでしょうか。そのような時、「なぜうまくいかないのか」を明らかにする必要があります。

その鍵となるのが「因果分析」です。

因果分析とは、ある変数と別の変数の間にどのような因果関係があるのかを明らかにする手法です。

企業の施策の効果検証や、研究開発における実験結果の分析など、さまざまな場面で活用できます。

本記事では、因果分析の基本的な考え方から、より高度な分析手法まで、わかりやすく解説していきます。ビジネスや研究開発の課題解決に悩む方は、ぜひ参考にしてください。

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因果分析とは何か？

因果分析とは、ある変数(原因)と別の変数(結果)の間に因果関係があるのかどうかを明らかにする手法です。

例えば、企業が新製品を発売した際の売上への影響を分析するなど、原因と結果の関係を特定することが目的となります。

因果分析では、単純に2つの変数の相関関係を見るだけでなく、他の要因の影響を取り除いた上で、純粋な因果関係を明らかにすることが重要です。

相関関係は因果関係の存在を示唆してくれますが、必ずしも因果関係を意味するわけではありません。

因果分析を通じて、ある施策を行えば、どのような効果が期待できるのかを定量的に示すことができるのです。

反実仮想とは？

因果分析を行う上で重要なのが、「反実仮想」の考え方です。反実仮想とは、「もし~していたら」という仮定のもとで、結果がどうなっていたかを考えることです。

例えば、あるスーパーでは、Webサイトにバナー広告を掲載していました。その結果、広告を見てから来店した主婦は特売品を多く購入したようです。では、もし広告を掲載していなかったら、この主婦たちは特売品を同じように購入していただろうか? これが反実仮想の問いかけです。

実際に起きた出来事(広告を見て来店した)と、起きなかった出来事(広告を見ずに来店した)を比較することで、バナー広告の効果を明らかにできるのです。

ここで登場するのが、「結果変数」と「潜在結果変数」という概念です。

結果変数：実際に観測された変数

潜在結果変数：反実仮想の状況で観測されたであろう変数

ネット広告と主婦の例の場合、結果変数は特売品の購入量、潜在結果変数は広告を見ずに来店した場合の特売品の購入量となります。

潜在結果変数は実際には観測できないものの、因果推論によって推定することができます。 ネットサーフィンはしたけど広告は見ていない主婦の場合、広告を見た主婦と同じように特売品を購入したかもしれませんし、そうでなかったかもしれません。この潜在結果変数を推定することが因果分析の本来の目的となります。

このように、反実仮想を考えることで、ある処置(施策)を受けた場合と受けなかった場合の効果を比較し、因果関係を分析できるのが因果推論の特徴です。ただし、潜在結果変数は実際には観測できないため、それを推定することが因果推論の主な課題となります。

ATEとはどういう意味ですか？

因果分析では、ある処置(施策)の効果を把握するための指標として、ATE、ATT、ATUの3つが重要です。それぞれの意味と特徴は以下の通りです。

ATE(Average Treatment Effect)

ある処置を受けた場合と受けなかった場合の平均的な効果の差を表します。つまり、処置群と統制群の平均値の差がATEとなります。この指標は、処置を受けた人も受けなかった人も含めた全体の効果を示します。

ネット広告と主婦の例の場合、処置群(ネット広告を見て来店した主婦)と統制群(ネット広告を見ていない主婦)の特売品購入割合の差がATEとなり、全体の平均的な処置効果を表します。

ATT(Average Treatment Effect on the Treated)

実際に処置を受けた人のみの効果を表します。つまり、処置群の平均値と、処置を受けなかった場合の処置群の潜在結果変数の平均値の差がATTです。処置を受けた人の効果を知りたい場合に有用です。

ネット広告と主婦の例の場合、実際に処置(ネット広告を見て来店)を受けた処置群の特売品購入割合と、もし処置を受けていなかった場合の処置群の潜在的な特売品購入割合の差。処置を受けた人の効果を表します。

ATU(Average Treatment Effect on the Untreated)

実際に処置を受けなかった人のみの効果を表します。つまり、統制群の平均値と、処置を受けた場合の統制群の潜在結果変数の平均値の差がATUです。

ネット広告と主婦の例の場合、実際に処置(ネット広告を見て来店)を受けなかった統制群の特売品購入割合と、もし処置を受けていた場合の統制群の潜在的な特売品購入割合の差。処置を受けなかった人の効果を表します。

ネット広告と主婦の例で表で示すと以下のように考えられます。

	処置群 (広告を見て来店した主婦)	統制群 (広告を見ていない主婦)	差分
実際の結果	特売品を買った割合(観測値)	特売品を買った割合(観測値)	ATE
潜在的な結果	特売品を買った可能性(潜在値)	特売品を買った可能性(潜在値)	–
差分	ATT	ATU	–