出版書誌データベース

◎ 平凡なアイデアは価値を生んでいるのか？
◎ グルメサイトの星の数が多いと予約は増えるのか？
◎ オンラインショッピングにおける物流の品質は本当に売上を増やすのか？

因果関係で、取り組みの効果を読み解く！

●前例・直感・思い込みから抜け出すには？
私たちは日々の生活で、「～には効果がある」とよく耳にします。最近はデータ活用が一般的になり、「効果がある」とうたう説明を正しく判断できるようになりました。しかし、あなたの取り組みは本当に効果を発揮しているのでしょうか？　データだけを根拠にしていると、落とし穴にはまってしまう可能性があります。本書では、「因果推論」と呼ばれる経済学の最先端の考え方をわかりやすく紹介し、「見せかけの効果」と「本当の効果」の見抜き方を説明します。原因と結果の関係を読み解き、「前例」「直感」「思い込み」から抜け出しましょう！

●エビデンスは自ら築くからこそ、正しく挑戦できる！
医療、教育、政策では因果推論によってエビデンスが蓄積され、大きな進歩を遂げています。個別のエビデンスに基づき施策を決めるのも大切ですが、エビデンスを模索する過程にこそ、真の学びがあります。組織力学の変化・挑戦できる姿勢・世界に対する解像度の向上、ただ効果を見抜く以上のメリットを武器にしましょう。

●現実の意思決定に組み込み、ビジネスの価値に変える
本書では、サイバーエージェントで活躍するデータサイエンティストが、ビジネスにおいて因果推論を価値に変えるためのポイントも紹介します。因果推論を活用すべきタイミングは？　周りから効果のある取り組みについて理解を得るには？　インパクトのある取り組みにするには？　あなたの現場への理解が鍵を握っています。

１章　反実仮想で「本当の効果」を見抜く
　　１　「見せかけの効果」と「本当の効果」の違い
　　２　なぜ「単純な分析」ほど喜ばれるのか？
　　３　３つのツールで「本当の効果」に迫る

２章　直感や経験則に頼らない最も信頼できる方法
　　１　Ａ／Ｂテストの基本的な仕組みを理解する
　　２　信頼性を決定付ける「ランダム化」という前提
　　３　認知バイアス・データ・専門家が正しい答えを妨げる
　　４　ビジネスで利活用が進む
　　５　よくある７つの誤解：できること・できないこと

３章　意思決定の道具を超えて組織を動かし成果に変える
　　１　HiPPOを倒せ：アイデアの価値を誰が決めるのか？
　　２　リスクをコントロールする：小さく失敗し、大きな失敗を回避する
　　３　複雑な世界から学ぶ：物事の解像度を高められるか？
　　４　難しい状況でも発想を転換すれば実行できる
　　５　単なる分析手法で終わらせず収益を生む仕組みにする

４章　Ａ／Ｂテストが使えないときのための準実験
　　１　現実で直面する３つのケース
　　２　もう１人の自分を見つけ出す差の差法
　　３　境界線に生まれる偶然を活用する回帰不連続デザイン
　　４　銀の弾丸などない：因果推論の限界と向き合う

５章　開拓者になり実行に移す
　　１　やり切らなければ現実は変わらない
　　２　よくある落とし穴にはまらないための６つのポイント
　　３　未来への投資としての因果推論

著：安井 翔太
2013年ノルウェー経済大学修士課程（MSc in Economics）修了。同年サイバーエージェント入社。入社後は広告代理店で広告効果検証などを行い、2015年にアドテクスタジオへ異動。その後は機械学習の応用や、機械学習が使われている状況下でのデータ分析や効果検証を主な業務とする。2016年よりAILab経済学グループを設立。2019年よりData Science Center副所長も務める。2022年より主席データサイエンティスト。著者に『効果検証入門』（技術評論社、2020年）、『施策デザインのための機械学習入門』（共著、技術評論社、2021年）、『Pythonで学ぶ効果検証入門』（監修、オーム社、2024年）。

著：伊藤 寛武
2014年一橋大学経済学部卒業、2015年同大学経済学研究科修士課程修了。2021年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士課程修了、博士（学術）。資産運用会社、コンサルティング会社、大学研究員を経て、現在サイバーエージェントに勤務。データサイエンティストとして広告配信システムのプロダクトグロースに従事。著者に『Pythonで学ぶ効果検証入門』（共著、オーム社、2024年）。

著：金子 雄祐
2016年東京大学経済学部卒業、2018年同大学経済学研究科統計学コース修士課程修了後、サイバーエージェント入社。入社後は広告配信システムの開発チームにおいて予測モデル等の開発や効果検証の業務に従事した後、新規広告プロダクトの立ち上げと収益化を主導。現在は研究組織と協働した先端技術の社会実装にも積極的に取り組み、国際学会の産業応用部門での採択実績も持つ。2021年よりData Science Centerボードメンバー。Kaggle Master。著者に『Pythonで学ぶ効果検証入門』（共著、オーム社、2024年）。