1. はじめに

ビジネスの現場では、「このCMを流したら売上が上がった」「この施策を実施したら顧客満足度が向上した」といった因果効果を測定したい場面が数多くあります。しかし、単純に施策の前後を比較するだけでは、季節変動や社会的なトレンドなど、他の要因による影響を排除できません。

差の差分法は、このような課題を解決するための統計的手法です。処置を受けたグループと受けていないグループの時系列的な変化を比較することで、より正確に因果効果を推定できます。

2. 差の差分法とは

差の差分法（Difference in Differences、DID）は、因果推論の代表的な手法の一つです。

この手法では、2つのグループを用意します。

トリートメント群：分析したい処置（施策やCMなど）を受けたグループ
コントロール群：処置を受けなかったグループ

そして、両グループについて処置の前後でデータを収集し、それぞれの変化量を比較することで、処置による純粋な効果を推定します。

3. 差の差分法の仕組み

2回の差分を取る理由

差の差分法という名前の通り、この手法では2回の差分を計算します。

1回目の差分は、各グループ内での処置前後の変化を捉えます。しかし、この変化には処置の効果だけでなく、時間の経過による自然な変化も含まれています。

2回目の差分では、トリートメント群の変化量からコントロール群の変化量を引きます。これにより、時間経過による共通の変化を取り除き、処置による純粋な効果を抽出できるのです。

数式による表現

差の差分法の効果推定値は次のように表現できます。

DID効果 = (トリートメント群の事後 - トリートメント群の事前) 
         - (コントロール群の事後 - コントロール群の事前)

4. 実務での活用例：CM効果測定

なぜCM効果測定に適しているのか

テレビCMの効果測定は、差の差分法が活躍する典型的な場面です。全国一斉に放送されるCMでは比較対象を作ることが難しいですが、地域ごとに異なるCMが流れる仕組みを活用すれば、自然な実験環境を作り出せます。

放送局ごとのCM配信を利用した分析設計

多くの場合、テレビCMは放送局ごとに流れるCMが決まっています。この特性を利用すると、以下のような分析設計が可能になります。

トリートメント群：特定のCMが放送された地域
コントロール群：そのCMが放送されなかった地域

CM放送前後での購買データを比較することで、CM効果を測定できます。

購買傾向が類似した地域の選定方法

コントロール群として選ぶ地域は、トリートメント群と購買傾向が似ていることが重要です。具体的には以下のような要素を考慮します。

人口構成（年齢層、世帯構成など）
所得水準
過去の購買パターン
季節変動の傾向

5. 平行トレンド仮説

平行トレンド仮説とは

平行トレンド仮説（Parallel Trend Assumption）は、差の差分法が有効に機能するための最も重要な前提条件です。

この仮説は、「もし処置がなかった場合、トリートメント群とコントロール群は同じようなトレンドで推移していたはずだ」という仮定を意味します。つまり、処置前の期間において、両グループが平行な変化を示している必要があります。

処置前（時点1〜3）では両グループが平行に推移し、処置後（時点4〜5）にトリートメント群が上昇しています。

なぜこの仮説が重要なのか

平行トレンド仮説が成立していない場合、推定される効果には処置以外の要因が混入してしまいます。例えば、トリートメント群がもともと成長傾向にあったとすれば、処置後の上昇が処置によるものなのか、もともとの成長トレンドによるものなのか判別できません。

仮説の確認方法

平行トレンド仮説を確認するには、処置前の複数時点でデータを収集し、両グループのトレンドを視覚的に確認します。統計的には、処置前期間における両グループの傾きに有意な差がないことを検定する方法もあります。

6. 差の差分法を適用する際の注意点

平行トレンド仮説が崩れるケース

以下のような状況では、平行トレンド仮説が崩れやすくなります。

トリートメント群とコントロール群で異なる外部ショックが発生した場合
グループ間で構造的な違いがあり、時間経過とともに差が拡大する場合
処置が実施される理由が、すでに変化のトレンドと関連している場合

処置による影響の見極め方

処置の実施自体が、平行トレンド仮説を崩す原因になることがあります。例えば、「すでに成長している地域を選んでCMを集中投下する」という判断がなされた場合、処置の選択と成長トレンドが相関してしまい、純粋な効果を測定できなくなります。

分析が無効になる状況

次のような場合、差の差分法による効果検証は信頼できない結果を生み出します。

処置前のデータが不足しており、トレンドを確認できない
トリートメント群とコントロール群が根本的に異なる特性を持っている
処置のタイミングや強度がグループ内で大きく異なる
時間経過によって測定環境自体が変化してしまう

7. まとめ

差の差分法は、観察データから因果効果を推定する強力な手法です。特にCM効果測定のように、自然な実験環境を利用できる場面では大きな効果を発揮します。

差の差分法の強み

ランダム化比較試験が困難な状況でも因果効果を推定できる
時間的なトレンドや季節変動の影響を取り除ける
実務データをそのまま活用できる

差の差分法の限界

平行トレンド仮説という強い前提条件が必要
処置前のデータが十分にないと適用できない
外部ショックなど、予期しない要因の影響を受けやすい

実務で活用する際のポイント

差の差分法を実務で活用する際は、以下の点に注意しましょう。

まず、コントロール群の選定には十分な時間をかけ、購買傾向や人口構成などの類似性を確認してください。次に、処置前の期間を長めに設定し、平行トレンド仮説を丁寧に検証することが重要です。そして、推定結果は単一の数値として扱うのではなく、仮定の妥当性とともに報告することで、より信頼性の高い意思決定につなげられます。

因果推論の手法は万能ではありませんが、適切に使用すれば、データに基づいた説得力のある効果検証が可能になります。