因果推論の科学 「なぜ？」の問いにどう答えるか

ジューディア・パール(著者), ダナ・マッケンジー(著者), 夏目大(訳者), 松尾豊(監修)

• 販売会社／発売会社: 文藝春秋
• 発売年月日: 2022/09/12
• JAN: 9784163915968

商品レビュー

2026/10/23

これまで統計学を学び、データを活用することは判断の質を高めるうえで重要だと考えていた。しかし、本書を読んで、統計学だけでは因果関係を明らかにできないという限界を知り、非常に面白いと感じた。

特に印象に残ったのは、順確率と逆確率の違いや、因果関係における矢印の向きについての考え方だ。二つの事象に相関があったとしても、どちらが原因でどちらが結果なのか、あるいは別の要因が影響しているのかは簡単には判断できない。

内容には難しい部分もあったが、すべてを理解しようとするよりも、まずは何が何に影響しているのか、因果関係の矢印の向きを意識することが大切だと感じた。

また、因果関係を確かめる方法として、これまではRCT（ランダム化比較試験）が有効だと考えていた。しかし、何でもRCTで検証するのは時間や労力の面で効率が悪い。既存の知識やデータを活用して因果関係を推論し、必要に応じて実験で確かめるという考え方は、仕事にも応用できると感じた。ただし、因果推論も前提となる知識や仮定が間違っていれば、誤った結論につながる可能性があるため注意したい。

もう一つ重要だと感じたのは、自分に都合のよいデータだけを採用しないことだ。仮説に合わないデータを排除してしまえば、実際には存在しない相関関係があるように見えてしまう可能性がある。自分の考えを裏付ける情報だけでなく、反する情報にも目を向ける必要があると感じた。

さらに、誰かの発言や行動を見て、その原因まで決めつけないことも重要だと思った。ある人が極端な考えを持っているとしても、その考えが特定の生活習慣によって生まれたのか、もともとの価値観が生活習慣に影響しているのかは分からない。因果関係の向きを意識することは、データ分析だけでなく、人を理解するうえでも役立つと感じた。

本書を通じて、統計学の有用性を否定するのではなく、その限界を理解したうえで活用することが重要だと考えるようになった。

今後は仕事や日常生活で何かを判断するとき、相関関係をそのまま因果関係と捉えず、逆向きの因果関係や第三の要因がないかを意識したい。また、自分の仮説に固執せず、反するデータも含めて検証することで、判断の質を高めていきたい。

2026/10/14

翻訳書という難しさと論理を追う難しさの両方があるため、自分としてはかなりの読書筋力が求められた——自分は3回目の挑戦にしてようやく読了できた。
しかし、読んだ甲斐は大いにあったと思う。

本書は、因果関係という「魔物」に科学がどのように立ち向かい、どのように征服(しようと)しているかを紐解いた壮大な物語である。因果関係は、ある原因とその結果を結ぶ時間的で一方的な関係性で、感覚的にほとんどの人が——幼い子どもまでもが——理解できる一方、科学の世界では、これを表現するための「言語」が長らく不在であり、この問題の扱いはタブーだったそう。それを著者はどのようにして攻略したのか、その点が本書の最大の見どころであり、科学史における最大のマイルストーンの一つである。

大学で経済学、統計学を学んだ自分としては、この分野に明るいつもりでいたが、とんだ思い込みであった。そもそも因果関係は「認識」に属するもので、データを扱う統計学がそのまま対処できるものではないという指摘には瞠目した。
自身の不学を反省すると同時に、本書で解説されている「因果ダイヤグラム」や「do計算法」、「バックドア調整/フロントドア調整」をしっかり理解し、今後の仕事に活用できるようなりたいと感じた。

2024/07/15

因果推論ができるようになるのが子供の頃からというのが重要。ある日突然自由意志をもらって喜ぶのはおかしいから。これは私の敬愛する哲学者の永井均さんの例。僕たちはいつ自由意志をもらったかわからないところで自由意志を得ている。

三段のはしご。観察、行動、反事実であるが、反事実の段階で、善悪がわかっても遅い。おそらく観察段階で、単なるA.I.兵器として使われるだけだ。でも、三段のはしごに分類したことはある程度成功している。

因果ダイアグラムのように視覚化されると、たいへんわかりやすくなる。ただ実践して使えるかと言われれば首を横に振るだけだ。ただ少し図を変形することによって意味合いが変わってくるのは感慨深いものがあった。

A.I.の内容が透明になることを望んでいるようだが、そして、それは強いA.I.を目指しているのだろうが、それは全くどうでもいいことのように思われる。そのA.I.が因果推論をしないならばという条件をつけてのことだが。

どうしても最後のA.I.のところばかり集中して考えてしまう。でも、因果関係を科学の言葉に翻訳した功績は大いに認めてよいと思う。

古代の人は確率に弱かったが、因果推論には強かったと思われる。それは今の現状にも言えること。