株式会社グロースデータは、2026年10月26日（月）～29日（木）に開催される第29回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2026)において、KPI変動要因の因果的特定に関する研究成果を発表する。本発表は、2025年11月開催のIBIS2025で発表された「因果グラフによる変動要因特定およびLLMによる解釈支援」の後継にあたる研究となる。会場は埼玉県さいたま市のソニックシティおよびオンラインで実施される。

実務課題に対応する新たな因果的寄与分解の枠組み

前回の研究では、因果グラフの向き（トポロジ）が既知かつ妥当であるという前提のもと、要因の分布変化と因果効果の積分によって「今回のKPI変動への寄与量」を定量化する手法が提案されていた。

今回の研究ではその前提をさらに進め、「①真の因果グラフが既知　②未観測交絡が存在しない」という実務では成立しがたい2つの前提を取り除いている。これにより、グラフ不確実性と未観測交絡のもとでもKPI変動の因果的寄与を頑健に分解する枠組みを提案する。

本研究はメカニズム変化そのものに対する先行研究のShapley値・Shift-Shapley分解を推定対象とし、以下の3本柱からなる枠組みで構成されている。

• 因果グラフが不確実でも変数の役割階層とブートストラップから寄与区間を作る部分識別
• 未観測交絡の検出診断と条件付き復元
• 復元できない場合の感度分析（ブレークダウン値）

前回研究の限界であった2つの仮定を緩和したことで、実務家が実際に持っている知識（変数の階層役割）のみでKPI変動要因を診断・部分識別・頑健推定することを可能にしたとしている。

IBIS2026における発表概要

情報理論・統計学・計算機科学などが交差する機械学習フォーラムである第29回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2026）での発表詳細は以下の通り。

• 日時・会場：2026年10月26日（月）～29日（木）、ソニックシティ（埼玉）およびオンライン
• ポスター発表：ポスターセッション1（10月27日（火）16:00-19:00）
• 発表者：松田亜登夢（株式会社グロースデータ）
• 発表タイトル：グラフ不確実性と未観測交絡のもとでのKPI変動の因果的寄与分解 —Shift-Shapley分解の部分識別・診断・頑健推定—
• 関連URL：https://ibisml.org/ibis2026/

株式会社グロースデータの事業展開

東京都江東区に本社を置き、代表取締役社長を菊地 友幸が務める株式会社グロースデータは、株式会社博報堂プロダクツのグループ会社としてデータ利活用を総合的に支援している。社内にはデータサイエンティストが在籍しており、ビジネス課題に対する数理的解決アプローチや生成AI利活用に対する研究開発にも取り組んでいる。

• 会社URL：https://growthdata.co.jp/
• 提供ソリューション：
• データを利活用したセールス（営業）＆マーケティング支援
• データを利活用したオムニチャネルCXマネジメント/CRM支援
• データ分析の高度化/効率化/ROI向上支援
• データ基盤活用におけるAI導入支援
• プロダクト/サービス：
• LINEを活用したワンストップCX変革システム「ペイ太」
• データ処理基盤構築サービス：貴社専用のデータ処理基盤をクイックに構築
• お問い合わせ先：株式会社グロースデータ 広報担当 gdpromotion@growthdata.co.jp

本記事は株式会社グロースデータの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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