グロースデータ、KPI変動の因果的な要因分析を高度化する新たな研究成果を発表

株式会社グロースデータ(東京都江東区、代表取締役社長：菊地 友幸)は、2026年10月26日（月）～29日（木）に埼玉県さいたま市（ソニックシティ）およびオンラインで開催される第29回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2026)にて、KPI変動要因の因果的特定に関する研究成果を発表いたしますことをお知らせいたします。本発表は、2025年11月開催のIBIS2025にて発表した「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」の後継研究にあたるものです。

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」を定量化する手法を提案しました。今回の研究では、この前提をさらに一歩進め、「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つの前提を取り除き、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しています。

グロースデータでは、データ利活用に留まらず、専門性と実施力に加え、コンサルティング力、プランニング力を生かした総合的な支援を通じてクライアントの事業成長を支援しています。社内にデータサイエンティストも在籍しており、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ます。

■ 第29回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2026）

IBISは、情報理論・統計学・計算機科学などが交差する、機械学習に関する日本最大の学際的フォーラムです。
https://ibisml.org/ibis2026/

＜発表概要＞

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—

概要：KPIがBefore期間からAfter期間へ変動した際、どの要因がどれだけ寄与したかを観測データのみから分解することは、「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仮定に従来依存してきた。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、(1)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、(2)未観測交絡の検出診断と条件付き復元、(3)復元できない場合の感度分析（ブレークダウン値）、の3本柱からなる枠組みを提案する。前回研究の限界であった「真のグラフ既知」「無交絡」という2つの仮定を緩和し、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。

■株式会社グロースデータ （https://growthdata.co.jp/）

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、データの利活用を総合的に支援しています。専門性と実施力、コンサルティング力を生かし、企業や自治体の課題解決・事業成長を支援します。クライアントの課題に応じて、体系化されたナレッジを活用したソリューションや、「ペイ太」などのサービスを組み合わせ、最適な提案を行います。

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

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