医療職からデータサイエンティストへスマートフォン用の表示で見る医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。因果推論の基本事項〜広告をみたから商品を買ったのか?それとも....〜2019-03-30因果推論の基本事項〜広告をみたから商品を買ったのか?それとも....〜因果推論ビジネスの世界で、ある事象に関する原因と結果の因果関係を推論することはとても重要な要素です。最近では機械学習手法に多くの注目が集まっており、予測さえできればそれで良いと思うかもしれません。!原因と結果の関係性を正しく推定し仮説を導くことは、今後重要性を増してくるでしょう。AIブームが一巡しつつありますが、機械学習と因果推論の組みわせに関する研究も出てきているようですので、次にくるのは因果推論ではないかと勝手に思っています。今回はそんな因果推論に関する基本的な事項を書いていきます。因果推論の重要性ビジネスの現場で因果推論が必要な場合を考えてみましょう。あなたは、商品の広告をどうしたら効率よく消費者に届けることができるかを考えなければなりません。そこで、過去に蓄積されたデータを集めて、どこにどんな広告を出したら商品が売れたのかを調べることにしました。すると、どうやらある商品Xに関してはスマホサイトから買う人が多いようです。あなたは、商品Aを売るためにはスマホに広告を流すことが効率の良い方法であると上司に報告しました。本当にそうでしょうか?こんな問題に対しては、因果推論テクニックがとても役に立ちます。因果の推定に必要な基本事項をおさえていきましょう。先ほどの広告問題に対して、スマホに広告を出せば売れると短絡的に考えるのは慌てん坊のすることです。その商品Xが比較的若い人がよく買う商品であった場合、スマホの広告をみたから買ったのではなく、そもそも商品Xをよく買う若者が買い物をするツールがスマホであった可能性もあります。これでは広告の有無が商品の購入に影響を与えているのかはわかりません。概念図にまとめると以下のようになります。年齢が若いほどスマホの広告をよく目にする機会が多く、商品Xを買うことも多いため、一見するとスマホの広告と商品の購入に因果関係を見出してしまいます。この年齢という変数を交絡因子と呼びます。有名な交絡因子の例え話に、薄毛の人ほど年収が高い、それじゃあみんな薄毛になろうという話があります。これはスマホ問題と同じように年齢という変数が交絡因子として存在するため、年齢が高いほど年収が高く、かつ薄毛になりやすいため、薄毛と年収に見せかけの因果が見えてしまうのです。因果と相関は別ですよとは、よく耳にする話ですね。反事実(Counterfuctual)と根本的問題さて、それではスマホ広告の効果と商品購入の因果関係はどのように調べれば良いでしょうか?一番確実なのは、クローン技術を使う、もしくはタイムマシンですね。田中さんのクローンを作って、田中Aさんにはスマホ広告を配信、もう一方の田中Bさんには配信しない、として、田中Aさんが商品を購入し、田中Bさんが商品を購入しなければ、広告に効果があったと言えます。田中さんに広告を配信して商品購入の有無を確認し、タイムマシンで過去に戻った後、今度は広告を配信せずに商品購入の有無を確認して、調べることもできそうです。