因果推論シリーズの第6弾となる今回は、データに潜む因果関係を明らかにする「因果探索」について扱います。因果探索とは、何が何に影響を与えているか、といった因果関係をデータから明らかにする分析手法です。講義ではLiNGAM（Linear Non-Gaussian Acyclic Model）と呼ばれる統計的手法を使って、因果探索の方法を学びます。

たとえば、次のようなデータを見ながら広告配信と売上との関係について考えるとき、クーポン利用数・広告配信数・売上・来店数……これらの間に、どんな因果関係があるのでしょうか？

LiNGAMを使って自動的に因果探索を行うことで、以下のような因果構造が見えてきます：

この結果からは、
・広告配信数が来店数やクーポン利用に影響していたことから、「広告が人の動きをつくっていた」構図が見える
・一方で、来店数が売上に直接つながっておらず、「人を集めても買ってもらえなければ意味がない」という示唆が得られる
・クーポン利用数と売上の関係がマイナスという結果からは、「割引による単価下落」の副作用が考えられる
といった因果関係を読み取ることができます。

このように、数字を眺めているだけでは見えなかった原因と結果の関係が、視覚的に浮かび上がるのがLiNGAMの強みです。

本講座では、因果探索の基本的な考え方や仕組みを学びながら、LiNGAMによる実践方法を図や例を交えて丁寧に解説します。
実装にはR言語を使用しますが、コードはコピー＆ペーストで実行可能。プログラミング未経験の方でも安心してご参加いただけます。
使用するのは、マーケティングの現場で見かけるような実践的なデータ。学んだことをそのまま実務に活かせる構成になっています。

「なんとなく効いた」を「なぜ効いたかが見える」へ。
因果探索で、施策が“どう効いていたのか”を見抜く力を身につけませんか？