因果推論：DAGとは何か

「因果関係を図で表現する」

今回はDAGについて考えたいと思います。

所要時間は20分ほどとなっています。それでは、さっそく始めていきましょう！

DAGとは何か

DAGとは：

Directed Acyclic Graph

の略です。

日本語では：

有向非巡回グラフ

と呼ばれます。重要なのは、

「何が何へ影響するか」

を図で表現することです。

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DAGの基本構造

DAGは、

• ノード（変数）
• 矢印（因果方向）

で構成されます。

例えば：

広告費 → 売上

なら、

広告費が売上へ因果的影響を与える

という意味です。

矢印は「相関」ではない

ここは非常に重要です。

DAGの矢印は、

相関がある

という意味ではありません。

矢印の意味

矢印は：

「原因側から結果側へ影響する」

という仮定です。

つまり：

広告費 → 売上

は、

広告費を変えると売上が変わる

という意味になります。

相関と因果は違う

例えば：

アイス売上 ↔ 溺水事故

には相関があります。

しかし：

アイス → 溺水

ではありません。

本当は：

気温 → アイス売上気温 → 溺水事故

です。

つまり：

• 相関がある
• 因果がある

は別問題なのです。

DAGは「世界の構造仮説」

ここも非常に重要です。

DAGは：

データから自動的に出てくる真実

ではありません。

DAGは、

「世界はこういう因果構造になっている」

という仮説です。

実務で考えるDAG

例えば、

需要予測アプリ導入で棚卸評価損は減るか？

を考えます。

単純には：

需要予測アプリ導入 → 棚卸評価損

です。

しかし現実には

例えば：

• 担当者のコスト削減意識
• DX文化
• 店舗運営能力

なども影響します。

例えば：

コスト削減意識 → アプリ導入コスト削減意識 → アプリ導入 → 棚卸評価損

という構造かもしれません。

この構造が意味することは、この場合

アプリ導入店舗の方が評価損が小さい

としても、

アプリ効果

だけではなく、

元々コスト削減意識が高い

影響も混ざる可能性があります。

これが：

交絡

です。

DAGの重要性

DAGを描くことで、

どこに交絡があるか

を可視化できます。

つまり、

「なぜ単純比較が危険なのか」

を図で考えられるようになります。

「Acyclic（非巡回）」とは何か

DAGの「非巡回」とは、

ぐるぐる循環しない

という意味です。

つまり：

A → B → C → A

のような循環は作りません。

なぜ非巡回なのか

因果推論では通常、

原因 → 結果

を一方向で考えます。

そのため、

未来が過去の原因になる

ような循環は避けます。

DAGは因果推論の地図

ここが今日の核心です。

DAGは、

「何を調整すべきか」

を考えるための地図になります。

まとめ

この記事で最も重要なのは次の3点です。

1 . DAGは因果構造を図で表現するもの

DAGでは：

要素	意味
ノード	変数
矢印	因果方向

を表します。

2 . 矢印は「相関」ではない

DAGの矢印は、

「原因から結果への影響」

を表しています。

つまり：

相関 ≠ 因果

です。

3 . DAGは「何を調整すべきか」を考える地図

DAGを描くことで、

交絡

を可視化できます。