データから因果関係を導くことでバイアスに影響されない施策立案ができる。

データを活用した科学的な施策立案を支援する「ビジネスの羅針盤」。一歩上を目指す意欲のあるビジネス企画職向けの教育コース「ビジネスの羅針盤アカデミー」ではデータから因果関係を推測することのできるNEC独自のAI技術「causal analysis」を用い、実際に課題解決のためのワークを5回にわたって行います。
今回は、「ビジネスの羅針盤アカデミー第1期』を受講されました いであ株式会社 国土環境研究所　地域共創推進部　主査研究員 幸福さんに、受講した感想について伺いました。

「ビジネスの羅針盤」について詳しく知りたい方は、下記もご覧ください。
製品紹介サイト： https://jpn.nec.com/solution/causalanalysis/index.html

課題

受講後の感想

ーー簡単にお仕事の内容をお伺いできますか？
環境分野のコンサルティング会社で、主に官公庁に対してコンサルティングを行っています。

ーー現在のお仕事において、どのような課題がありますか？
「統計データがあっても何が原因か特定できない」のが今までの科学的常識でした。自然科学分野の統計データを扱うことが多いのですが、統計結果からは考えられる要因がたくさんあり、目的のＫＰＩに大きな影響を及ぼす主要要因の特定ができませんでした。顧客に説明ができるツールをずっと探していました。

ーー受講された動機としては、causal analysisを使用すれば因果関係を明らかにできるのではないかということだったのでしょうか？
はい。これまでできなかった原因と結果の関係が表現できるのではないか、顧客の説明責任をサポートできるのではないか考えたこと、これが一番大きな動機です。

ーー実際に受講されてみていかがでしたか？
これまで統計学を学んできた素地がある上での話になりますが、仮説を立てて、観察データからどのように因果関係を導くことからランダム化比較試験（以下、RCTと言います）による仮説検証まで一連の流れを自身の中でしっかり整理できたのはとても良かったと思っています。

ーー一番心に残った授業を教えてください
一番最初に「causal analysis」を使用したときがやはりインパクトがありました！「こんなに簡単に（因果関係の結果が）出るのか」、「長年の苦労はなんだったんだ」という思いでした。

ーー「causal analysis」のどこに具体的なインパクトを感じましたか？
私たちや顧客にとって、「だろう」というバイアスから離れることが大きいと感じました。本当に因果関係があるのかどうかを客観的に判断するために、観察データを統計的に分析することで、（不確実性はあるものの）バイアスの影響を受けない政策を策定できるようになります。これにより、何も変わらなかった状況が変わる可能性があり、転換点になるかもしれないと感じています。

ーーどんな方が受講すると良いでしょうか？
まずは、統計学の基本を一通り学んだ方が受講されるといいのでは、と思います。本質がよくわかるからです（笑）。
もちろん、統計にそれほど詳しくなくても、楽しめる内容になっていると思います。

ーー今後の受講する方へ一言お願いします！
「アンケート設計」（問いの立て方）の部分からしっかりと考えて授業に臨むと良いと思います。一連の流れで言うと「問いの立て方」がスタートです。どのような問いの立て方をするのかで構造が変わってきます。
「causal analysis」を使うだけでは、その先のストーリーを辿るのは難しいかもしれませんが、この特徴的なツールを理解して授業を受けると、とても意義深い体験になると感じます。

ーーありがとうございました！