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【運営からのコメント】
データを活用して、各種ビジネスの判断軸を学んでいきます。実際に、データサイエンティストの方々とビジネスをするにあたって最低限の知見を持っておく。この知見があることにより、ビジネスでのデータ活用の幅が広がっていきます。これからのビジネスは、いかにデータをうまく活用するかにかかってきます。

【講師紹介】
株式会社サイバーエージェント　主席データサイエンティスト。
2013年Norwegian School of Economics MSc in Economics 修了後、サイバーエージェント入社。 DMP・DSP・SSPと各種アドテク商品においてデータを元にした意思決定のコンサルティング等を担当。 現在はAI LabのEconグループのリーダーを担当。

【講師コメント】
効果をデータから正しく検証する技術である因果推論の入門的な内容を解説するとともに、ビジネスでの応用やその限界についての解説します。

【レベル】
初級～中級

【キーワード】
データの見方・利活用

【分野】
データ分析・統計学

【この講義で目指すこと】
・ビジネスで活用する統計的な考え方の習得
・データ分析の基礎となる考え方の習得
・AIの特徴を理解し、ビジネスツールとして活用する方法の習得

【お薦め】
・経営管理などデータ管理・分析を行う部門の方々
・マーケティングやIT部門の方々
・CRMなどを導入されている企業の方々

第１回「因果推論の入門」
「Aを使用すると、効果Bが起こる（例：この広告デザインを使用すると、顧客の流入が増える）」といった宣伝文句は、本当に効果が検証されているのでしょうか。
何をどう調べれば、使用と効果に因果関係があると結論付けられるのでしょうか。そもそも因果関係とは何でしょう。
この講義では、これらの問いについて、統計学の基礎とともに学んでいきます。
選択したデータに恣意性が混入していると、見せかけの因果関係が発見されてしまいますが、その恣意性を排除する手法などについて解説します。

第２回「回帰分析と傾向スコア」
「Aを使用すると、効果Bが起こる（例：この広告デザインを使用すると、顧客の流入が増える）」といった因果関係を検証するためには、Aを使用したときと、そうでないときとの差分を調べねばなりません。
そのための統計的手法として、回帰分析と傾向スコアについて解説します。
いずれもウェブサービスでの分析においてはとりわけ有用な手法です。

第３回「差分の差分と回帰不連続」
入手できるデータが荒いときは、データの偏りが大きくなりがちです。
偏りを完全になくすことはできなくても、仮説やデータを用いて一定の信頼性を確保することはできます。
この講義では、クーポンや広告の効果を題材にして、データの偏りを減らす手法について解説します。
また、ケーススタディとしてアメリカの配車サービスUberの動的な価格設定を取り上げ、学んでいきます。

第４回「ビジネスでの使い方」
これまでの講義で因果推論について解説してきましたが、実務ではその導入が難しいときがあります。思決定者がバイアスを持っている場合や、意思決定を変えるコストが高い場合などがその例です。今回はその対応策について、組織文化の改善といった観点から説明します。
また、人間の行う因果推論は将来AIに代替されるという意見がありますが、両者にはそれぞれ得意な作業があり、実際は両者は補い合うことができます。全４回の締めくくりとして、因果推論の将来についてお話しします。