よくわかる因果推論　もう惑わされない！ 身近な事例から学ぶ原因と結果のとらえ方

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「アイスクリームの売り上げと溺死者の数のグラフが一致する」？ そんな一見すると「関係があるように見えるデータ」は、世の中にたくさんあります。 でも、実はただの偶然で、本当の原因とは関係がないことも多いんです。 この本は、そんな“まちがった思い込み”に惑わされないために、 ・原因と結果の考え方（因果推論）の基本 ・実際にどう観察すればいいか ・AIの時代に因果 推論がどう発展しているか を、わかりやすく説明した入門書です。 目次 第1章 因果推論への招待 相関から因果へ1.1 一緒に起きることと、引き起こすことの違い1.2 因果推論の基本用語を整理する1.3 因果推論を考える枠組み1.4 因果関係を確かめる方法1.5 効果の異質性と個人差第1章のまとめ第2章 観察データの活用 実験なき世界での因果推定2.1 なぜ単純な比較では因果関係が分からないのか2.2 似た人同士を比較する「マッチング」2.3 情報を一次元に集約する「傾向スコア」2.4 回帰分析による調整2.5 操作変数法：観察できない交絡を克服する巧妙な手法2.6 回帰不連続デザイン（RDD）：閾値を利用した準実験的アプローチ2.7 時間変化を利用した「差分の差分法」2.8 観測研究の限界と実践的な注意点第2章のまとめ第3章 因果の構造化 因果ダイアグラムと分析3.1 因果ダイアグラム3.2 DAG（有向非巡回グラフ）表現3.3 バックドアパス3.4 構造的因果モデル（SCM)3.5 共分散構造分析（SEM)第3章のまとめ第4章 AI時代の因果推論 個別化と自動化へ4.1 機械学習と因果推論の出会い4.2 個人ごとの効果予測4.3 アルゴリズムによる因果探索4.4 機械学習と因果推論の統合的展望第4章のまとめ用語集索引 著者紹介：髙橋 威知郎株式会社セールスアナリティクス代表取締役。内閣府、経営コンサルティング会社、大手情報通信業などを経て現職。官公庁時代からデータ分析業務に携わる。「文系のためのデータサイエンスがわかる本」（総合法令出版）、「Pythonによる時系列分析:予測モデル構築と企業事例」（オーム社）など、著書多数。 「日本栄養士会雑誌」で紹介されました 本書は、データ分析における「因果」の本質を、豊富な事例とともに体系的に解き明かす一冊となっています。これから研究に取り組もうとする管理栄養士・栄養士にとっても、確かな指針を与えてくれる良書です。 「交絡がもたらす教訓」の項目では、データの表面だけで解釈することの危うさを、健全な懐疑心を持つことの意義とともに論じています。さらにシンプソンのパラドックスを腎臓結石治療の事例で提示しており、わかりやすく記載され、集計方法の違いが結論を反転させ得るという事実が、極めて明快に理解できます。 「偶然の一致」の項目では、ビッグデータ時代には膨大な相関が観測されますが、その多くは意味を持たない偶発的一致にすぎず、相関と因果を慎重に峻別する姿勢の重要性を示しています。 加えて、因果関係を理解するために「因果ダイアグラム」として図示することの重要性については、矢印で構造を描くことで、交絡因子や中間変数が一目で把握でき、議論の土台が見えることを示しています。 これらの内容は、これから研究を志す人にも、すでに研究に携わり学び直しをしたい人にも有益です。AI（人工知能）時代の因果推論や感度分析にも言及しており、手元に置きたい一冊です。 転載元：（本川佳子:Book Review,日本栄養士会雑誌,第69巻 第9号,p.54(2026)公益社団法人日本栄養士会） 電子書籍版もございます Show more