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白金鉱業Meetup Vol.25 【初学者向け発表枠】「で、この施策って効いてるの」に答える...

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September 17, 2026

白金鉱業Meetup Vol.25 【初学者向け発表枠】「で、この施策って効いてるの」に答える効果検証の基礎 ~ATE / ATT / CATE / LATEを現場の問いに翻訳する~

2026年9月17日に実施した、白金鉱業 Meetup Vol.25@六本木(効果検証編)
での株式会社 ブレインパッド関の登壇スライドです。

関のX/Twitterアカウント
https://x.com/yusukeseki2000

イベントURL
https://brainpad-meetup.connpass.com/event/398755/

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September 17, 2026

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Transcript

  1. 自己紹介 関 佑輔 せき ゆうすけ 株式会社ブレインパッド 2025年 2025年 データサイエンティスト 名古屋大学

    経済学部 卒業 株式会社ブレインパッド 入社 • 購買データを用いた自然実験における効果検証をテーマに研究 (効果検証入門を読んでCausalimpact実装して論文を書きました!) • 入社前に白金鉱業Meetup Vol.17(データマネジメント)に参加 • 入社後は効果検証の新卒研修でTAを担当 • 福田さんと一緒に受けた社内インタビューの記事(宣伝) 社会科学で培った分析スキルで挑む「文系データサイエンティスト」の挑戦 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 2
  2. バイアスとは何か バイアスを除去するためには、データの適切な理解をすることが効果的です。 異質なもの同士で比較する 同質なもの同士で比較する (バイアスあり) (バイアスなし) テ ス ト の

    点 数 国語 数学 理科 社会 テ ス ト の 点 数 勉強時間 勉強時間 上記のように、全体での傾向と部分での傾向が異なる現象を「シンプソンのパラドックス」と言います 今回の場合、データを層に分けるとバイアスが除去されて正しい傾向が見れました。 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 8
  3. 効果検証の概要 対象を「施策による介入を行う群」と「介入しない群」の二群に分け、KPIを比較します。 施策介入有無の例 介入群 対照群 KPIを比較 • WebサイトのデザインパターンA・パターンBを出し分ける • メールで会員クーポンを配布する

    このとき、施策介入群と対照群の間にバイアスが生まれない (※)ように割り当てます。 (一般的に、ランダムに割り当てるとバイアスが除去できる) KPIがXX%増加 施策ROIがY.YY ©BrainPad Inc. Strictly Confidential ※バイアスがない状態の例:ユーザの性別・年代・年収などのデモグラ情 報やサービスの利用頻度、購買金額などに偏りが生じていない状態。 12
  4. 目的に応じた効果の指標 施策を全員に対して打った場合の効果がATE(頻出)、施策を打った人に対しての効果がATTです。 集団 :処置群 A B :対照群 C D 目的

    指標 バイアス除去例 施策を全員に 展開しても いいか知りたい ATE 集団全体と 同質なように 処置群をとる Average Treatment Effect イメージ A B C D VS E A B C D E A B E 施策を打った人 に対し 効果があったか 知りたい。 ATT Average Treatment effect on the Treated 「打った人」と同質な 比較対象を作る VS A ©BrainPad Inc. Strictly Confidential B 17
  5. 目的に応じた効果の指標 属性別に施策効果が知りたい場合、CATEを使います。 目的 指標 バイアス除去例 イメージ 20代の平均的な効果 集団 :処置群 A

    B :対照群 C D E 20代 40代 20代 40代 30代 どんな属性の人に 対して 効果が大きかった のかが知りたい。 CATE Conditional Average Treatment Effect 層内で処置vs対照を同 質なように選択し、比 較する A C A C 20代 40代の平均的な効果 この例では、年代ごと に比較 B D B D 40代 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 18
  6. 目的に応じた効果の指標 ちゃんと広告を読んだ人に対して効果があったか知りたいとき、LATEを測ります。 目的 指標 集団 :処置群 開封 A B 〇

    × :対照群 C D E 施策の中身が 良かったのか 評価したい LATE Local Average Treatment Effect バイアス除去例 イメージ 全体効果は未開封者の 分だけ薄まる。 A 開封率で割り戻して、 開封した人1人あたりの 効果に直す。 A ※LATEは“開封するような人”に 限った効果。全員には一般化でき ない 開封率50% B B ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 19
  7. 効果検証を実務で取り組むために しかし、現実ではRCTが打てないことが多いため、何とかして浸透させる or 技術をもってカバーするなど の対策が必要です RCTが打てないケース例 一部のユーザーにランダムに割り当てられること発生する問題 • 機会損失 •

    ユーザー間の不公平感 個人単位でランダム化することができないケース • TVCM • 地域限定 • 店舗施策 など 構造的に無理でないなら、RCTが打てるようにする コミュニケーション・ビジネスの手腕を磨く ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 打てない場合の統計手法を勉強する • • • • 傾向スコアマッチング IPW 操作変数法 DID・合成コントロール法・Causalimpact etc,,,,, 22
  8. ©BrainPad Inc. 株式会社ブレインパッド 106-0032 東京都港区六本木三丁目1番1号 六本木ティーキューブ TEL:03-6721-7002 FAX:03-6721-7010 www.brainpad.co.jp [email protected]

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