​Nospare Analytics Forum

​「勘と経験」の世界から、データで解き明かす世界へ。

​本会議は研究者・実務家双方の視点から「データに基づいたエビデンス作り」に関する最新の理論的進展や実務応用事例、技術課題、今後の展望について議論・知見共有を行い、ネットワーク構築を行います。人材育成・利活用拡大・ビジネス機会創出のきっかけの場となることも目指します。

​テーマ：因果推論

​因果推論は、相関と真の因果関係を統計的・分析的な手法を用いて厳密に区別し、「ある介入や事象が、特定の結果に対して与えた純粋な効果は何か」を特定するための分析の枠組みです。

​ビジネス施策の効果検証、医療介入の有効性評価、政策のインパクト評価など、エビデンスに基づいた客観的な意思決定を行う上で、不可欠な方法論です。

​なぜ今、因果推論に着目すべきなのか

​ビジネス、製薬、政策策定のいずれの現場におきましても、限られた経営資源（ヒト・モノ・カネ・時間）をいかに最適に配分するかという、重要な意思決定が日々求められます。そして、その一つひとつの判断の質が、事業やプロジェクトの成果を大きく左右すると言っても過言ではありません。

​しかしながら、従来の「経験と勘」や、表面的な相関データのみに依存した意思決定では、事象の背後にある本質的な因果関係を見過ごしてしまう恐れがあります。それでは、成功の確度が低い単なる「コスト」で終わってしまうことにもなりかねません。

​因果推論は、そうした意思決定の一つひとつを、確かなリターンが見込める戦略的な「投資」へと昇華させるための、極めて有効なデータ分析のフレームワークです。

​AIや機械学習、統計学が目覚ましい発展を遂げる現代において、データに基づいたアプローチは不可欠です。因果推論は、これらの先進技術を実社会の課題解決に結びつけ、真の価値を創出するための羅針盤として、今、世界中から大きな注目を集めております。

​この様な方におすすめ

• ​ビジネスの実務における因果推論の応用事例、技術課題、今後の展望について知りたい方

• ​因果推論研究の最先端について学びたい方

• ​産業界・学術界において因果推論の有識者とネットワーク構築をしたい方

​タイムテーブル

​※ 都合により、タイムテーブル、登壇者、講演内容が変更となる場合がございますので、あらかじめご了承ください。

​登壇者リスト

​学術領域 Academia

​菅澤 翔之助 (Sugasawa Shonosuke)
慶應義塾大学 経済学部 准教授
個人HP: https://sites.google.com/view/ssugasawa/home-japanese

​『ベイズ統計学と因果推論』

​観測データを用いて介入効果を推定し意思決定を行う際には、「効果がどの程度あるのか？」だけでなく、「その推定結果にどれだけ確信を持てるのか？」をあわせて評価することが不可欠である。こうした不確実性の定量化は、ベイズ統計学が得意とする領域であり、近年、因果推論にベイズ的アプローチを取り入れる動きが広がっている。本講演では、因果効果推定における不確実性評価と柔軟なモデリングの重要性に焦点を当て、ベイズ的因果推論の代表的な手法を概観する。また、実用上の限界点や将来的な展望について述べる。

​堀井 俊佑 (Horii Shunsuke)
早稲田大学 データ科学センター 准教授
個人HP: https://sites.google.com/site/shunsukehorii82/

​『因果推論のその先へ：構造的因果モデルによる意思決定と統合的推論』

​統計的因果推論の中心的フレームワークの一つとして発展してきた構造的因果モデルは、単に「因果効果を推定する」ための道具にとどまりません。その数理的構造は、意思決定・施策設計・実験計画など、より広範な課題を統合的に扱う基盤となりつつあります。本講演では、構造的因果モデルの視点から「因果推論のその先」を探ります。具体的には、(1) Causal Banditなどに代表される因果的意思決定問題の理論的展開、(2) 観察データと実験データの統合的推論に関する近年の研究動向と講演者の研究成果を中心に紹介します。これらの内容を通じて、理論と応用の両面から、因果推論の今後の展望について考察します。

​奥井 亮 (Okui Ryo)
東京大学 経済学部 教授
個人HP: https://sites.google.com/site/okuiryoeconomics/

​『因果推論と計量経済モデルの関係：パネルデータ分析における変遷と今後の展望』

​経済学におけるデータ分析では、伝統的には推定式の形で計量経済モデルを立てるアプローチが主流であったが、潜在結果変数アプローチに基づく因果推論が急速に主流派の地位を占めるようになった。この変化は過去10年間のパネルデータ分析において特に顕著である。本講演では、このようなパネルデータ分析の変遷を概観し、新しいアプローチがもたらした貢献と、その過程で注目が薄れた側面について検討する。さらに、因果推論と経済モデルの今後の共存や統合について展望を述べる。

​黒木 学 (Kuroki Manabu)
横浜国立大学 大学院工学研究院 教授
個人HP: https://stat-sci.ynu.ac.jp/member.html

​『「効果がある」とはどういうことなのか？』

​本講演では、講演者自身の最近の研究を素材として取り上げ、「「効果がある」とは何を意味するのか？」という素朴かつ根源的な問いを、潜在反応モデルのフレームワークの観点から考察します。講演は一方向的な発表にとどまらず、フロアとの活発な意見交換を通じて、多角的な理解を深めることを目的としています。

​産業領域 Industry

​玉江 大将 (Tamae Hiromasa)
株式会社Nospare代表取締役

​谷本 一弘 (Tanimoto Kazuhiro)
日産自動車株式会社 R&D部門 カスタマーパフォーマンス＆車両性能技術開発本部 データサイエンスエキスパートリーダー
データサイエンスグループ担当部長

​『自動車開発の実験意思決定と設計フィードバックにおけるインダストリアル・データサイエンスについて』

​概要：車両部品実験における意思決定に過去実験データを利用した機械学習モデルを開発し利用している。従来、これらの部品は自動車エンジニアが当該現象を司る物理モデルと工学的知見を生かして設計・実験されてきた。機械学習モデルは実験効率の向上と物理現象の理解向上を目的としており、それには自動車エンジニアとデータサイエンティストの共同作業が必要であることを議論する。また、データサイエンスの視点から、学習サンプルをめぐる実験効率向上と機械学習モデルの一般化性能のトレード・オフ課題を共有する。

​須山 敦志 (Suyama Atsushi)
シニアデータサイエンティスト
SNS (X・旧Twitter): https://x.com/sammy_suyama

​『ビジネスにおける因果推論の落とし穴』

​データドリブン経営の重要性が叫ばれる中で、「この施策は本当に効果があったのか？」という問いに答えるための鍵として注目されているのが因果推論です。しかし、理論を現場で活用するためには様々な課題が存在します。多くの企業で、意図せず誤った設計・解釈・運用によって、意思決定を誤る“落とし穴”に陥っています。本講演では①ビジネスにおける因果推論の意義、②現場で起こった失敗事例から見える構造的な課題、③「ビジネスを科学する」ために必要な考え方と組織文化、の3つを軸に理論と実務をつなぐ視点から解説します。

​金本 拓 (Kanemoto Taku)
SNS (X・旧Twitter): https://x.com/ktaku11
個人HP: https://note.com/tak1

​『意思決定のための意思決定―因果推論の使いどころ―』

​企業のデータ活用は「どの問いに答えるか」で成果が決まります。その価値創出には、意思決定に寄与する分析に対して、計画的に資源を投じる判断が欠かせません。本講演では、因果推論をどのような局面で活用すべきかを実務的観点から考察します。また、大規模言語モデルを用いた因果探索の事例を紹介し、意思決定の質を高めるデータ活用のヒントを提示します。

​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

• ​​​​​対面およびZoom Webinarsを用いて開催いたします。

• ​【対面参加者へ】より多くの方にご参加いただくため、事前のご連絡なくイベントを欠席された場合、今後の弊社主催イベントにおいて、ご参加の優先順位を下げさせていただくことがございます。ご都合が悪くなった際には、お早めにキャンセル手続きをしていただけますよう、ご協力をお願い申し上げます。

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• ​​​​​キャンセル・お問い合わせの際は、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。

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