Policy Learning: ビジネス・公共政策における意思決定のための因果推論
参加費
一般: 11,000円(税込)
学生: 5,500円(税込)
※所属機関内にて領収書と共に税額や金額の根拠を求められた際には、本ページのスクリーンショット等でご対応いただけますと幸いです。
学習ポイント
「効果を推定する」だけでなく「誰に介入すべきか」を決める Policy Learning の考え方と問題設定を理解します。
政策の良し悪しを数値で評価するための IPW・AIPW 推定量の基本的な仕組みを復習します。
QINI 曲線などを使って「どの政策がより優れているか」を比較・可視化する方法を習得します。
解釈可能性や公平性などの実務的な制約を踏まえながら、データから最適な割当ルールを学習する経験的厚生最大化（EWM）の考え方を理解します。
R パッケージを使った実装演習を通じて、効果推定から政策の学習・評価までの一連の流れを実践的に体験します。
詳細概要
本セミナーでは、因果推論における効果推定の「次のステップ」として、推定された効果をどのように意思決定に活かすかという問題を扱います。
Policy Learning は、因果推論の手法を用いて、個々の対象に応じた最適な介入や施策をデータから学習するアプローチです。CATE を推定して終わるのではなく、解釈可能性、公平性、実装可能性といった実務上の制約を考慮しながら、最適な処置割当ルールを学習する方法を理論と実装の両面から解説します。
具体的には、まず政策の価値 を正確に評価するための IPW・AIPW 推定量の仕組みを学び、QINI 曲線や TOC 曲線を用いた政策比較の方法を習得します。次に、経験的厚生最大化（EWM）の理論的枠組みを通じて、政策学習が重み付き分類問題に帰着することを理解し、既存の機械学習ツールを活用した実装方法を学びます。また、政策クラスの複雑さとサンプルサイズのトレードオフや、過学習のリスクといった実務上の注意点についても解説します。
最後に、R パッケージを用いた実装演習を通じて、AIPW スコアの推定から最適な決定木政策の学習・評価までの一連のワークフローを実践的に体験します。
キーワード
Policy Learning（政策学習）、CATE（条件付き平均処置効果）、リグレット、経験的厚生最大化（EWM）
セミナーで扱う内容
Policy Learning の基本概念と活用場面
政策価値の定義と評価指標
IPW・AIPW 推定量の仕組みと二重頑健性
QINI 曲線・TOC 曲線を用いた政策比較
経験的厚生最大化（EWM）の理論的枠組み
重み付き分類問題への帰着と実装方法
R パッケージを用いた実装演習
推定結果の解釈と実務での注意点
講義の流れ
Policy Learning の概要と、CATE 推定との違いや代表的な活用例を説明する
政策価値の定義を導入し、IPW・AIPW 推定量の仕組みと二重頑健性を解説する
QINI 曲線・TOC 曲線を用いた政策評価・政策比較の方法を紹介する
経験的厚生最大化（EWM）の理論的枠組みと、重み付き分類問題への帰着を解説する
R パッケージを用いて、AIPW スコアの推定から最適決定木政策の学習・評価までを実演する
政策クラスの選択・過学習リスクなど、実務・研究で Policy Learning を活用する際の注意点と限界を議論する
講師紹介
坂口 翔政（Shosei Sakaguchi）
東京大学 経済学部 講師
主な経歴
2013年3月 神戸大学 経営学部 卒業
2015年3月 京都大学大学院 経済学研究科 修士課程修了
2016年4月 – 2018年3月 京都大学経済研究所 日本学術振興会特別研究員（DC2）
2018年3月 京都大学大学院 経済学研究科 博士後期課程修了 博士（経済学）
2018年4月 – 2018年11月 東京大学大学院 経済学研究科 日本学術振興会特別研究員（PD）
2018年12月 – 2021年12月 ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン 経済学部 リサーチ・アソシエイト
2022年1月 – 2022年3月 ブラウン大学 経済学部 リサーチ・アソシエイト
2022年4月 – 現在 東京大学 経済学部 講師
領収書発行
領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt
注意事項
本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 講義資料 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
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