効果検証と因果推論入門（安井翔太）

効果検証と因果推論入門1

「Aを使用すると、効果Bが起こる（例：この広告デザインを使用すると、顧客の流入が増える）」といった宣伝文句は、本当に効果が検証されているのでしょうか。
何をどう調べれば、使用と効果に因果関係があると結論付けられるのでしょうか。そもそも因果関係とは何でしょう。
この講義では、これらの問いについて、統計学によって考察していきます。
選択したデータに恣意性が混入していると、見せかけの因果関係が発見されてしまいますが、その恣意性を排除する手法などについて解説します。
効果検証と因果推論入門2

「Aを使用すると、効果Bが起こる（例：この広告デザインを使用すると、顧客の流入が増える）」といった因果関係を検証するためには、Aを使用したときと、そうでないときとの差分を調べねばなりません。
そのための統計的手法として、回帰分析と傾向スコアについて解説します。
いずれもウェブサービスの運営においてはとりわけ有用な手法です。
効果検証と因果推論入門3

入手できるデータが荒いときは、データの偏りが大きくなりがちです。
そのときに偏りを減らす手法について解説します。
完全に偏りをなくすことはできずとも、仮説やデータを用いて一定の信頼性を確保することができます。
効果検証と因果推論入門4

これまで３回の講義で因果推論を解説してきましたが、実務でその導入が難しいときがあります。
意思決定者が最初にバイアスをもっており、意思決定を変えるコストが膨大な場合はその例です。
今回はそのときの対応策について、組織文化の改善といった観点から説明します。
また、人間の行う因果推論は将来AIに代替されるという意見がありますが、両者にはそれぞれ得意な作業があります。
AIは一定の精度の予測を早く、安価に行うことが得意ですが、効果を推定することは苦手です。
一方、人間は、予測の結果から、効果を推定することが得意です。両者は補い合うのです。
全４回の締めくくりとして、因果推論の将来についてお話しします。