はじめに
「データ分析で因果関係を特定したい」というニーズが高まる中、重要なキーワードとして「因果推論探索（Causal Discovery）」と「因果推論（Causal Inference）」が注目されています。これら2つの概念には明確な違いがあり、目的や適用する場面が異なります。
この記事では、それぞれの違いを解説し、代表的な手法の概要、メリット・デメリット、そしてどのように使い分けるべきかを紹介します。
因果推論探索と因果推論の違い
1. 因果推論探索（Causal Discovery）とは？
因果推論探索は、データから因果関係の「構造」を自動的に探索するアプローチです。どの変数がどの変数に影響を与えるかがわからない場合に、探索的に因果構造を明らかにするために使用します。
2. 因果推論（Causal Inference）とは？
因果推論は、すでに特定された因果関係に基づいて、「介入が結果にどのような影響を及ぼすか」を定量的に推定する手法です。特に、特定の介入（施策や薬の投与など）の効果を評価する場面で活用されます。
| 観点 | 因果推論探索 | 因果推論 |
|---|---|---|
| 目的 | 因果関係の構造を探索する | 因果効果を統計的に推定する |
| 対象 | 因果関係が不明な場合 | 因果関係がある程度既知な場合 |
| 手法のアプローチ | グラフィカルモデル、探索的アルゴリズムなど | 統計的手法を用いた効果推定 |
| 適用場面 | 初期探索段階、因果構造が未知のとき | 実験デザインや観測データから効果を測定したいとき |
因果推論探索の具体的な手法
因果推論探索では、観測データから因果構造を探索するために以下の手法が用いられます：
1. PCアルゴリズム（Peter-Clark Algorithm）
概要：条件付き独立性テストを用いて、変数間の因果関係を有向非巡回グラフ（DAG）として構築する手法です。
メリット：
- 確率的因果モデルに基づき、理論的に整合性がある。
- 少量のデータでも動作する。
デメリット：
- 高次元データでは計算コストが高く、ノイズに弱い。
2. LiNGAM（Linear Non-Gaussian Acyclic Model）
概要：線形性と非ガウス性の仮定を用いて因果構造を推定する手法です。因果の「方向」をデータから直接推定できる点が特徴です。
メリット：
- 因果の方向を特定できる。
- 計算が比較的高速。
デメリット：
- 非ガウス性と線形性の強い仮定があり、実データに適用できない場合もある。
3. グレンジャー因果（Granger Causality）
概要：時系列データにおける因果関係を特定するため、ある変数の過去の値が他の変数の未来に影響を与えるかどうかを判定します。
メリット：
- 時系列データ分析に適しており、簡単かつ効率的。
デメリット：
- 真の因果関係を示すわけではなく、単に予測可能性に基づく場合がある。
因果推論の具体的な手法
因果推論では、すでに特定された因果関係に基づき、介入効果を正確に推定するために以下の手法が用いられます：
1. ランダム化比較試験（Randomized Controlled Trials, RCT）
概要：対象を無作為に介入群と対照群に分けることで、交絡因子の影響を排除し、介入の因果効果を推定する方法です。
メリット：
- 交絡因子の影響をほぼ排除できるため、因果関係の特定が確実。
デメリット：
- 実験コストが高い。
- 実験倫理の制約がある場合には実施できない。
2. 傾向スコアマッチング（Propensity Score Matching, PSM）
概要：観測データから介入群と非介入群の類似するペアをマッチングし、介入の因果効果を推定する手法です。
メリット：
- 実験が難しい状況でも、観測データから因果効果を推定可能。
デメリット：
- マッチングが不十分な場合には推定バイアスが残る。
3. 差分の差分法（Difference-in-Differences, DID）
概要：介入前後のデータを比較し、介入群と非介入群の変化の差から介入効果を推定する手法です。
メリット：
- 自然実験に適用可能であり、介入効果を簡単に測定できる。
デメリット：
- 交絡因子が時間とともに変化すると推定バイアスが発生する。
4. 操作変数法（Instrumental Variables, IV）
概要：交絡因子の影響を取り除くために、介入に影響を与えるが結果には直接影響しない「操作変数」を用いて因果効果を推定する手法です。
メリット：
- 実験が難しい場合でも、観測データから因果効果を推定可能。
デメリット：
- 適切な操作変数を見つけるのが難しい。
- 弱い操作変数を使うと推定に大きな誤差が生じる。
手法選びのポイントとまとめ
- 因果構造が不明な場合：因果推論探索を行い、PCアルゴリズムやLiNGAMを活用して構造を特定します。
- 因果構造が特定された場合：実際の介入効果を測定するために、RCT、DID、傾向スコアマッチングなどの因果推論手法を適用します。
- 実験が難しいとき：観測データを基に、操作変数法や傾向スコアマッチングを使って推定するのが現実的です。
最後に
因果推論探索と因果推論は、それぞれ異なる目的で使われますが、組み合わせて活用することで実世界の複雑な因果関係を解明できます。適切な手法を選び、因果推論の力をデータ分析に活かしていきましょう！