「なぜ？」という問いに科学的に答える因果推論には、主に2つのアプローチがあります。物事の仕組みを「地図」のように描く因果グラフ(DAG)と、「もしも」の世界を厳密に比較するポテンシャルアウトカムです。そして、この2つの強力な考え方を繋ぐ画期的なアイデアがSWIGsです。
ジュディア・パールが体系化。変数間の因果関係を矢印で結んだ「因果の地図」を描き、関係性の全体像や構造を直感的に把握します。交絡などの問題点を視覚的に特定するのに優れています。
ネイマンやルービンが発展。「もし違う治療を受けていたら？」という観測できない“もう一つの現実”（反実仮想）を想定し、現実と比較することで、因果効果を数学的に厳密に定義・測定します。
DAGの地図上にポテンシャルアウトカムの「もしも」の世界を描き込む画期的な手法。抽象的な数式の仮定をグラフ上で検証可能にし、両アプローチの強みを融合させます。
2つの登山ルート：「なぜ」の頂を目指す因果推論の2大潮流
「なぜ、この治療は効果があったのか？」「なぜ、この患者さんは予後が良かったのか？」――。臨床や研究の現場は、「なぜ」という問いに満ちています。この根源的な問いに、科学的な根拠を持って答えるための強力な武器が因果推論です。 ⛰️
さて、この因果推論という山の頂を目指すには、実は大きく分けて2つの登山ルート（アプローチ）が存在します。それぞれに歴史があり、異なる哲学に基づいているんです。どちらが良い悪いという話ではなく、それぞれに得意な地形がある、と考えると分かりやすいかもしれません。
一つは、物事の「仕組み」そのものを地図に描き起こそうとするルート。これは、コンピュータ科学者であり哲学者のジュディア・パール（Judea Pearl）が体系化した「DAG（有向非巡回グラフ）」を中心とする考え方です。まるで経験豊富な臨床医が頭の中で描いている複雑な関係性のネットワークを、誰でも共有できる「因果の地図」として可視化することを目指します (Pearl, 2009)。
もう一つは、「もしも」の世界を数学的に厳密に比較するルート。こちらの起源は古く、統計学者のイェジ・ネイマン（Jerzy Neyman）がランダム化比較試験（RCT）の文脈でその原型を考案しました (Neyman, 1923)。その後、ドナルド・ルービン（Donald Rubin）が観察研究にも応用できるよう発展させた「ポテンシャルアウトカム」の枠組みです (Rubin, 1974)。このアプローチの核心は、「もし、あの時、違う治療を受けていたらどうなっていたか？」という、観測できない“もう一つの現実”（反実仮想）を想定し、それと現実とを比べることで因果効果を定義する点にあります。
この2つのアプローチ、実は長い間、それぞれ独自の発展を遂げてきました。DAGを用いる研究者から見れば、ポテンシャルアウトカムは「なぜその因果が生まれるのか」というメカニズムを少し軽視しているように見えるかもしれません。一方で、ポテンシャルアウトカムを重視する研究者からすれば、DAGで描かれる矢印の正しさはどう保証するのか、という疑問が浮かびます。
しかし、現場の研究者たちは気づき始めます。「信頼できる地図（DAG）がなければ道に迷ってしまうし、厳密な測定方法（ポテンシャルアウトカム）がなければ、自分が今どこにいるのかさえ分からないじゃないか」と。
もし、この両者の強みを融合できたら、さらに複雑で困難な問いにも、自信を持って答えられるようになるはずです。今回は、そんな夢のような「良いとこ取り」を実現し、2つの世界を繋ぐ架け橋となる画期的なアイデア、SWIGs（Single World Intervention Graphs：単一世界介入グラフ）について、一緒に探求していきましょう。
地図（DAG）と数式（Potential Outcomes）：それぞれの得意技
さて、因果推論の頂を目指す2つの登山ルート、「地図を描くルート」と「もしもを計算するルート」。それぞれがどんな武器を持っていて、どんな景色を見ているのか、もう少し詳しく覗いてみましょう。
DAG：関係性の「全体像」を捉える鳥の目 🦅
DAG（有向非巡回グラフ）を使うアプローチは、まるで空を飛ぶ鳥のように、物事の全体像を俯瞰する視点を持っています。
DAGの信条は「関係なくして因果なし」です。個々の変数だけを見ていてもダメで、それらがどう結びつき、影響を及し合っているかの「構造」こそが本質だと考えます。
例えば、臨床現場で「ある治療（\(A\)）が回復（\(Y\)）に与える影響」を知りたいとします。このとき、患者さんの年齢（\(L\)）も関係しているかもしれません。年齢が高いほど重症で、だからこそその治療が選ばれやすく、かつ、回復しにくい、といった具合です。
これをDAGで描くと、以下のようになります。
この地図があれば、「ああ、年齢（\(L\)）が治療（\(A\)）と回復（\(Y\)）の両方に矢印を伸ばしているな。これは『交絡』だ。\(A\)から\(Y\)への純粋な効果を見るには、\(L\)の影響をうまく断ち切らないといけない（調整する、ということですね）」と、問題の核心が一目でわかります。
ジュディア・パールが提唱した「バックドア基準」などのルールを使えば、この地図から「どこを調整すれば正しい因果効果を推定できるか」を機械的に見つけ出すことさえ可能です (Pearl, 2009)。複雑に絡み合った関係性を整理し、分析の戦略を立てるための羅針盤、それがDAGなんです。
DAG（有向非巡回グラフ）の詳細は、以下参照！
Potential Outcomes：「もしも」の世界を測る精密な物差し 📏
一方、ポテンシャルアウトカム（Potential Outcomes）の枠組みは、鳥の目とは対照的に、目の前の一個人の「ありえたかもしれない未来」にぐっと焦点を合わせる、いわば顕微鏡のような視点を持っています。
ポテンシャルアウトカムの出発点は「因果効果とは、比較である」という非常に明快なアイデアです。
ある患者さん、Aさんについて考えてみましょう。Aさんが治療を受けた結果、回復したとします。しかし、これだけでは治療の「効果」は分かりません。なぜなら、比較対象がないからです。
本当に知りたいのは、「もし、Aさんが治療を受けなかったとしたら、どうなっていたか？」という問いへの答えですよね。この「もしも」の世界の結果こそが、ポテンシャルアウトカムです。
- \(Y_i(1)\) ： iさん（Aさん）が治療を受けた場合に観測されるであろう結果
- \(Y_i(0)\) ： iさん（Aさん）が治療を受けなかった場合に観測されるであろう結果
当然、現実のAさんはどちらか一方の道を歩むしかないので、片方は必ず観測できません。これを因果推論の根本問題と呼びます。
ではどうするか？私たちは、Aさん個人の効果を直接知ることはできなくても、「集団として」平均的にどれくらいの効果があったかは推定できる、と考えます。それが平均処置効果（Average Treatment Effect: ATE）です。
\[ ATE = E[Y(1) – Y(0)] \]
この数式は、「集団全体で見たときの、『治療を受けた場合の平均的な結果』と『治療を受けなかった場合の平均的な結果』の差」を意味しています。
ポテンシャルアウトカムのフレームワークは、このように因果効果を数学の言葉で厳密に定義し、「どんな仮定（例：交換可能性）のもとで、この\(ATE\)をデータから推定できるか」という問いに答えるための、非常に精密な物差しを提供してくれます (Imbens & Rubin, 2015)。
ポテンシャルアウトカムについては以下参照！
このように、DAGは「構造の可視化」に、ポテンシャルアウトカムは「効果の厳密な定義」に、それぞれ異なる強みを持っているのです。
救世主の登場！2つの世界を繋ぐ「翻訳機」SWIGs 🤝
さて、全体像を把握する「地図（DAG）」と、精密な「物差し（ポテンシャルアウトカム）」、どちらも強力ですが、使っている言語が少し違いました。このままでは、お互いのポテンシャルを最大限に引き出せません。
ここに、まるで魔法のような「翻訳機」が登場します。それが、ワシントン大学のトーマス・リチャードソン（Thomas Richardson）とハーバード大学のジェームス・ロビンス（James Robins）が提唱したSWIGs（Single World Intervention Graphs、単一世界介入グラフ）です (Richardson and Robins, 2013)。
SWIGsの画期的な点は、「もしも」の世界（ポテンシャルアウトカム）を、なんとDAGという地図の上に直接描き込んでしまうことにあります。これにより、数式の世界で考えていた仮定を、図の上で直感的にチェックできるようになるのです。まさに、2つの偉大なアプローチの言語を繋ぐ、夢のようなツールなんですね。
SWIGs作成ワークショップ：因果の地図を書き換えよう！
では、実際にどうやってSWIGsを作るのか、ステップバイステップで見ていきましょう。とても面白いプロセスですよ。
Step 0: 現実世界の地図（DAG）を確認する
まず出発点となるのは、私たちが観測した「現実世界」の因果関係を描いた、オリジナルのDAGです。これは、あくまで仮想的な例であり、特定の治療法や臨床状況を示すものではない点にご留意ください。
- \(L\)：交絡因子（例：基礎疾患の重症度）
- \(A\)：介入（例：仮想的な新しい治療を行うとする）
- \(Y\)：アウトカム（例：回復と仮定される健康状態の改善）
このDAGが語っているのは、「重症度（\(L\)）が高い患者さんほど、新しい治療（\(A\)）を受ける傾向があり、かつ、重症度が高いほど回復（\(Y\)）しにくい」という、臨床研究でよく遭遇する交絡の状況です。
このままでは、治療（\(A\)）から回復（\(Y\)）への矢印が、本当に治療自体の効果なのか、それとも元々の重症度（\(L\)）の影響なのか、見分けがつきませんね。
Step 1: 「もしも」の世界へ介入する（do演算子）
ここで、私たちは神の視点に立って、この世界に介入します。知りたいのは、「もし、重症度に関わらず、すべての対象者にこの仮想的治療を行ったら（\(A=1\)）、アウトカムはどうなるか？」という問いの答えです。
この「強制的に介入する」という行為は、ジュディア・パールが提唱したdo演算子（例: \(do(A=1)\)）で表現されます。これは、自然の成り行き（観測）とは全く異なる概念です。
Step 2: 介入によって断ち切られる過去の繋がり
私たちが「全員に治療を行う（\(A=1\)）」と決めた瞬間、この世界のルールが変わります。
もはや、患者さんの重症度（\(L\)）が治療（\(A\)）の選択に影響を与えることはありません。なぜなら、私たちがその選択を上書きしてしまったからです。
この「ルールの変更」を、グラフ上で表現します。具体的には、介入変数（\(A\)）に向かうすべての矢印を断ち切るのです。今回の例では、\(L \rightarrow A\) の矢印を消去します。これは、交絡の原因となっていた過去の繋がりを、介入によって断ち切ったことを意味します。
Step 3: 介入によって生まれる「未来」の姿
介入によって、影響を受けるのは未来、つまりアウトカム（\(Y\)）です。
このアウトカムは、もはやオリジナルのDAGで描かれていた\(Y\)ではありません。「もし、介入（\(A=1\)）が行われた世界で観測されるはずのアウトカム」という、特別な意味を持ちます。
そこで、この新しいアウトカムを、ポテンシャルアウトカムの記法を使って \(Y(1)\) と名前を付け替えます。これで、地図の上にポテンシャルアウトカムの概念が載りました！
この2つの操作（矢印の切断とノードの改名）を経て完成したのが、介入後の世界を描いたSWIGです。
図の解説：
さあ、図1と図2を見比べてみてください。オリジナルのDAGにあった交絡経路（\(A \leftarrow L \rightarrow Y\)）のうち、\(L \rightarrow A\) の部分が消えているのが分かりますね。このSWIGは、「介入後の世界では、もはや重症度は治療選択に影響しない。そして、その世界での回復は \(Y(1)\) として観測される」という状況を、一枚の絵で見事に表現しているのです。
SWIGsは何がそんなに嬉しいのか？ 数式と図の「奇跡の出会い」
さて、私たちは魔法のような手順で、現実世界の地図（DAG）を「もしも」の世界の地図（SWIG）に書き換えました。でも、「だから何？」と思うかもしれません。グラフの形を少し変えただけで、一体何がそんなに嬉しいのでしょうか？
ここからがSWIGsの真骨頂です。その真価は、ポテンシャルアウトカムという数式の世界の難解な「お約束事（仮定）」を、DAGという図の上で「見える化」し、チェックできるようにした点にあります。
法律の条文から、見やすいフローチャートへ
少し例え話をさせてください。
ポテンシャルアウトカムの仮定は、まるで法律の条文のようです。例えば、因果推論の根幹をなす「条件付き交換可能性」という仮定。これは数式で書くと、
\[ A \perp Y(a) \mid L \]
となります。この数式が言っているのは、「交絡因子 \(L\) の値が同じ人たちの中では、介入 \(A\) の割り当ては、ありえたかもしれない結果 \(Y(a)\) とは無関係（独立）である」ということです。これは、観察研究で因果効果を正しく推定するための、いわば「黄金律」です。
しかし、この数式だけをじっと眺めていても、「うーん、なるほど…？」と、その意味や妥当性を直感的に理解するのはなかなか難しいですよね。
SWIGsは、この難解な法律の条文を、誰でも理解できるフローチャートに翻訳してくれるのです。
SWIG上で「交換可能性」を”見て”みよう
では、実際にSWIGを使って、この「条件付き交換可能性」という黄金律が、私たちのモデル上で成り立っているか”見て”みましょう。
もう一度、先ほど作成したSWIG（図2）を思い出してください。
ここで考えたいのは、現実の治療の割り当て（\(A\)）と、もしもの世界の結果（\(Y(1)\)）の関係です。この2つのノードの間に、何か裏で繋がっている道（バックドアパス）はないでしょうか？
実は、あるんです。現実の治療（\(A\)）は、元々のDAG（図1）で見たように、重症度（\(L\)）から影響を受けていました（\(A \leftarrow L\)）。そして、このSWIG（図2）を見ると、重症度（\(L\)）はもしもの世界の結果（\(Y(1)\)）にも影響を与えています（\(L \rightarrow Y(1)\)）。
つまり、2つのノード \(A\) と \(Y(1)\) は、\(L\) を経由する \(A \leftarrow L \rightarrow Y(1)\) という裏の繋がり（バックドアパス）を持ってしまっています。これが、交絡の正体であり、「交換可能性が成り立たない」ことを図の上で示しているのです。
ここからがハイライトです。
もし、私たちが「重症度（\(L\)）が同じ人たちだけを見る」という条件を付けたらどうなるでしょう？これは、DAGのルールでいうと、「\(L\)というノードで条件づける（調整する）」ことに相当します。グラフ上では、\(L\)のノードに四角い箱をかぶせて、その経路をブロックするイメージです。
さあ、どうでしょう？\(L\)をブロックしたことで、\(A\) と \(Y(1)\) を繋いでいた裏道は、見事に遮断されました。DAGの言葉でいう「d分離された」状態です。
これは、「\(L\)で調整すれば、\(A\)と\(Y(1)\)は独立になる」ということを、視覚的に示しています。そして、これこそが、先ほどの難解な数式 \(A \perp Y(a) \mid L\) が言いたかったことそのものなのです！
まとめ：嬉しいポイント
このように、SWIGsの嬉しいポイントは、
- ポテンシャルアウトカムの抽象的な仮定を、
- DAGの視覚的で直感的なルール（d分離など）を使って、
- 誰もが納得しやすい形でチェックできる点にあります。
ただし、大切な注意点があります。SWIGはあくまで、私たちが「世界はこうなっているはずだ」と信じて描いたDAGから作られるものです。つまり、これはグラフィカルなモデル上での直感的な理解を助けるものであり、この関係が現実のデータで成り立つかを保証するには、元となる因果構造に関する強い仮定が正しいことが大前提となります (Hernán & Robins, 2020)。それでも、この「翻訳」能力は、因果推論を実践する上で、私たちに絶大な自信と洞察を与えてくれるのです。
結局、どう使い分ける？研究プロジェクトに合わせた道具選び 🛠️
DAG、ポテンシャルアウトカム、そしてSWIGs。これらは互いに競合するライバルではなく、一つの信頼できる結論を導くための、それぞれ役割が異なる協力的なツールキットです。
プロジェクトを「家づくり」に例えるなら、こんなイメージでしょうか。
DAG：まずは「青写真」を描く建築家のように
役割：研究全体の構造設計図 🗺️
家を建てるとき、最初に行うのは全体の設計図、つまり青写真を描くことですよね。どの部屋がどこに繋がり、窓はどちらを向いているか。全体の構造を決めなければ、柱一本立てられません。
DAGの役割は、まさにこの青写真です。
研究を始める最初の段階で、あなたが分析したい変数（治療、アウトカム、患者背景など）をすべて洗い出し、それらの間にどんな因果関係があると「あなたが考えているか」を一枚の絵に落とし込みます。
こんな時に頼りになる！
- 研究デザインの初期段階: 「この研究で、どんな交絡因子を考慮すべきだろう？」と同僚とブレインストーミングするとき。DAGをホワイトボードに描けば、議論が活発になります。
- 分析計画書の作成: 「なぜ、この変数を統計モデルに投入するのか？」その理論的根拠を、DAGのバックドア基準などを使って明快に説明できます。
- アイデアの共有: 複雑な因果関係を、専門外の人にも直感的に伝えたいとき。
DAGは、あなたの思考を整理し、チーム全体の目線を合わせるための、不可欠なコミュニケーションツールなのです。
ポテンシャルアウトカム：細部を詰める構造エンジニアのように
役割：因果効果の厳密な「構造計算書」 🧮
青写真ができたら、次は構造エンジニアの出番です。彼らは、その設計図が物理法則に則って安全かどうかを確かめるため、梁の太さや必要な鉄筋の量を、精密な数式で計算します。
ポテンシャルアウトカムの役割が、この構造計算です。
「この治療の『効果』とは、具体的に何を指すのか？」という問いに対して、「もし治療を受けなかった場合の結果と、受けた場合の結果の差である」と、数学の言葉（\(E[Y(1) – Y(0)]\)など）で誰もが同じ意味に解釈できるよう、厳密に定義します。
こんな時に頼りになる！
- 推定対象の明確化: 「平均処置効果（ATE）と介入群での平均処置効果（ATT）、我々が知りたいのはどちらだっけ？」と、分析のゴールを明確に定めるとき。
- 統計モデルの選択: 定義した因果効果をデータから推定するために、「どんな統計手法（回帰、IPTWなど）を使えば、その計算ができるか？」を理論的に導くとき。
- 論文執筆: あなたが算出した「効果」が、何を意味するのかを数学的に揺るぎなく記述するとき。
ポテンシャルアウトカムは、あなたの主張に「科学的な厳密さ」という、頑丈な基礎を与えてくれます。
SWIGs：難所を乗り越えるための「特殊検証ツール」として
役割：複雑な仮定を検証する「3Dシミュレーター」 💻
家づくりでは、時々「この片持ち梁のデザイン、本当に構造的に大丈夫？」といった、特に複雑で検証が難しい部分が出てきます。そんな時、建築家と構造エンジニアは、3Dシミュレーションなどを使って、その部分の安全性を特に念入りにチェックします。
SWIGsは、まさにこの特殊な検証ツールです。
特に、時間依存交絡（過去の治療が未来の交絡因子に影響し、その交絡因子が未来の治療に影響する…といった複雑な状況）のような、通常のDAGだけでは仮定の妥当性を確認しづらい「難所」で活躍します。
こんな時に頼りになる！
- 複雑な状況下での仮定のチェック: 「時間依存交絡がある状況で、g-formulaや周辺構造モデルを使うための『交換可能性』の仮定は、本当に満たされていると言えるだろうか？」と、その正当性を視覚的に確認したいとき。
- 2つの言語の翻訳: ポテンシャルアウトカムの数式（法律の条文）が、DAG（青写真）の世界で何を意味するのかを、具体的に翻訳して理解を深めたいとき。
SWIGsは日常的に使う道具ではないかもしれませんが、あなたの因果推論が困難な壁にぶつかった時、その突破口を開いてくれる強力な味方となるのです。
まとめ：道具箱を使いこなそう
この3つのツールキットの関係を、改めて表にまとめてみましょう。
| 道具（フレームワーク） | 役割（一言でいうと） | こんな時に頼りになる！ |
|---|---|---|
| DAG | 建築家の「青写真」 | 研究の全体像を設計し、交絡などの問題点を洗い出し、チームで共有したい時。 |
| ポテンシャルアウトカム | 構造エンジニアの「構造計算書」 | 「効果」とは何かを厳密に定義し、それを推定するための数学的な保証が欲しい時。 |
| SWIGs | 特殊な「3D検証シミュレーター」 | 複雑な状況下で、分析に必要な仮定が本当に正しいのかを視覚的に深く検証したい時。 |
熟練した研究者は、これらのツールを対立するものとしてではなく、プロジェクトの段階や目的に応じて柔軟に使い分ける「腕のいい職人」のようなものだと言えるでしょう。
どんなスーパーツールにも「苦手」はある：SWIGsの限界
さて、ここまでSWIGsを「救世主」や「魔法の翻訳機」と紹介してきましたが、どんな強力なツールにも、やはり限界や苦手なことはあります。SWIGsの弱点を正直に理解しておくことは、それを正しく、そして賢く使いこなすために不可欠です。
1. グラフが複雑になりすぎる「複雑さの呪い」
SWIGsの最大の魅力は「視覚的な直感性」でした。しかし、現実の研究シナリオが複雑になると、その魅力が失われてしまうことがあります。
例えば、時間依存交絡が関わる長期的な観察研究を考えてみましょう。患者さんが時点1で治療Aを受け、その結果、時点2の健康状態（交絡因子L）が変化し、その健康状態によって時点2の治療Bの選択が変わる…といった状況です。
このようなシナリオでSWIGsを描こうとすると、介入の組み合わせ（治療Aのみ、Bのみ、両方、両方なし…）の数だけ、ポテンシャルアウトカムのノードが指数関数的に増えていきます（例: \(Y(a_1, b_2)\)など）。
その結果、出来上がったSWIGは、もはやシンプルな地図ではなく、無数の路線が絡み合った巨大都市の鉄道網のように見えてしまうかもしれません。こうなると、「一目で関係性を把握する」という当初の目的を達成するのは、残念ながら難しくなってしまいます。
2. 「ゴミを入れれば、ゴミしか出てこない」原則
これは、SWIGsに限らず、すべての因果推論モデルに共通する、最も重要な注意点です。
SWIGsは、私たちが最初に描いた「オリジナルのDAG（現実世界の地図）が正しい」という大前提の上で成り立っています。SWIGは、その地図に書かれたルールに従って、「もしも」の世界を論理的に再構築してくれるに過ぎません。
たとえるなら、SWIGsは非常に優秀な建築シミュレーターです。設計図（DAG）を入力すれば、その通りに家の3Dモデル（SWIG）を建ててくれます。しかし、もし最初の設計図に致命的な欠陥（例えば、重要な交絡因子を見逃していた、矢印の向きを間違えていたなど）があれば、シミュレーターはその欠陥に気づくことなく、欠陥のある家を忠実に建ててしまうでしょう。
SWIGsは、私たちの仮定の「論理的な帰結」を見せてくれますが、その仮定自体が「現実世界と合っているか」を証明してくれるわけではないのです。
それでも、SWIGsが拓いた未来
では、このような限界があるのなら、SWIGsは役に立たないのでしょうか？いいえ、全くそんなことはありません。SWIGsが因果推論の歴史に与えた影響は、計り知れないものがあります。
一番の功績は、これまで別々の言語を話していたDAGとポテンシャルアウトカムという2つの偉大なアプローチの間に、決定的な「橋」を架けたことです。この橋のおかげで、研究者たちは互いの領域を自由に行き来できるようになりました。
- DAGの研究者たちは、自分たちのグラフがポテンシャルアウトカムの厳密な世界で何を意味するのかを深く理解し、より精緻なモデルを開発できるようになりました。
- ポテンシャルアウトカムの研究者たちは、自分たちが数式で置いていた仮定を、グラフという直感的なツールで表現し、その妥当性を吟味する新しい視点を得ました。
この相互乗り入れは、単に「便利になった」というだけではありません。2つの分野が融合することで、g-formulaや周辺構造モデル（MSM）といった、より複雑な問題（特に時間依存交絡）に対処するための高度な分析手法の理論的基盤を、より強固なものにしました。
そして何より、SWIGsは私たちにとって最高の教育ツールの一つです。難解な数式で表現されることの多かった因果推論の仮定を、視覚的に学ぶことを可能にしてくれました。この統合的な視点こそが、これからの因果推論研究をさらに発展させ、次世代の研究者を育てていく上で、間違いなく重要な役割を果たし続けていくでしょう。
まとめ：因果推論の「ドリームチーム」
さて、ここまで因果推論という山の頂を目指すための、異なる哲学を持つアプローチを探求してきました。最後に、これらのフレームワークが決して孤立しているのではなく、むしろ一つの目標に向かって協力しあう「ドリームチーム」であることを、改めて心に刻んでおきましょう。
このチームには、それぞれ不可欠な役割を持つ3人のプロフェッショナルがいます。
- 構想を描く「建築家」としてのDAG
研究全体の「青写真」を描き、変数間の関係性という全体構造を可視化します。どこに交絡という名の落とし穴があるかを示し、分析の戦略を立てる司令塔です。 - 厳密さを追求する「構造エンジニア」としてのポテンシャルアウトカム
「効果とは何か？」という問いに、数学という世界共通の言語で「構造計算書」を書き上げます。その定義は、あらゆる曖昧さを排した、科学的な議論の礎となります。 - 両者を繋ぐ「マスター翻訳者」としてのSWIGs
建築家の描いた美しい青写真が、エンジニアの厳密な計算上でも成り立つのか。その検証を行い、二人のプロフェッショナルの対話を可能にする、このチームの要です。
この三者の協力関係を、改めて一枚の図にしてみましょう。
この図が示すように、SWIGsはDAGの直感性とポテンシャルアウトカムの厳密性とを結びつける「翻訳者」としての役割を担います。このチームアプローチによって、私たちはより深く、自信を持って、そして多角的に「なぜ」という問いに迫ることができるようになったのです。
さあ、これで因果推論の基本的な考え方と、それを支える強力なツールキット（地図）が手に入りました。準備は万端です。
次回は、いよいよこの地図を手に、ジュディア・パールが提唱した壮大なビジョン「因果のはしご（The Ladder of Causation）」を一段ずつ登っていきたいと思います。お楽しみに！
参考文献
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference. 2nd ed. Cambridge University Press.
- Neyman, J. (1923). On the application of probability theory to agricultural experiments. Statistical Science (1990 translation).
- Rubin, D.B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology.
- Imbens, G.W. & Rubin, D.B. (2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences. Cambridge University Press.
- Richardson, T.S. & Robins, J.M. (2013). Single World Intervention Graphs (SWIGs). UW Working Paper 128.
- Hernán, M.A. & Robins, J.M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC.
- Shrier, I. & Platt, R.W. (2008). Reducing bias through directed acyclic graphs. BMC Med Res Methodol.
- Greenland, S., Pearl, J., & Robins, J.M. (1999). Causal diagrams for epidemiologic research. Epidemiology.
- VanderWeele, T.J. (2015). Explanation in Causal Inference: Methods for Mediation and Interaction. Oxford University Press.
- Spirtes, P., Glymour, C., & Scheines, R. (2000). Causation, Prediction, and Search. MIT Press.
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- 本サイト運営者は、利用者が本サイトを利用したこと、または利用できなかったことによって生じる一切の損害（直接損害、間接損害、付随的損害、特別損害、懲罰的損害、逸失利益、データの消失、プログラムの毀損等を含みますが、これらに限定されません）について、その原因の如何を問わず、一切の法的責任を負わないものとします。
- 本サイトの利用は、学習および研究目的に限定されるものとし、それ以外の目的での利用はご遠慮ください。
- 本サイトの利用に関連して、利用者と第三者との間で紛争が生じた場合、利用者は自らの費用と責任においてこれを解決するものとし、本サイト運営者に一切の迷惑または損害を与えないものとします。
- 本サイト運営者は、いつでも予告なく本サイトの運営を中断、中止、または内容を変更できるものとし、これによって利用者に生じたいかなる損害についても責任を負いません。
第10条（規約の変更）
本サイト運営者は、必要と判断した場合、利用者の承諾を得ることなく、いつでも本規約を変更することができます。変更後の規約は、本サイト上に掲載された時点で効力を生じるものとし、利用者は変更後の規約に拘束されるものとします。
第11条（準拠法および合意管轄）
本規約の解釈にあたっては、日本法を準拠法とします。本サイトの利用および本規約に関連して生じる一切の紛争については、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とします。
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