大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,The University of Osaka

マーケティング分野における因果推論とオフ方策評価：施策の判断を支える基礎と研究事例

久保田 匡亮 氏（Sakana AI株式会社 Applied Research Engineer）

1. ホーム
2. セミナー・集中講義
3. AI・データ利活用研究会
4. マーケティング分野における因果推論とオフ方策評価：施策の判断を支える基礎と研究事例

AI・データ利活用研究会 第118回　　　　

マーケティング分野における因果推論とオフ方策評価：施策の判断を支える基礎と研究事例

久保田 匡亮 氏（Sakana AI株式会社 Applied Research Engineer）

クーポンやポイント特典、継続利用を促す施策など、マーケティングの現場では「誰に、どの施策を打つか」を日々決めています。こうした判断を支える技術が、施策が顧客の行動をどれだけ変えたかを測る因果推論と、過去の施策の記録から別の施策の割り当て方（方策）を採用した場合の成果を見積もるオフ方策評価です。二つは、実際には観測できない「もし別の施策を打っていたら」という結果をデータから推し量る点で共通の考え方に立っています。
本講演では、まず予備知識のない方にも理解いただけるように、因果推論とオフ方策評価の基本的な考え方を紹介します。そのうえで、実務のデータ特有の難しさに取り組んだ講演者の二つの研究を紹介します。一つは、一定の利用額を超えると特典がもらえる施策で、顧客が条件に合わせて利用額を調整する場合に、施策の効果と顧客層ごとの効果の違いをベイズ推定で推定する方法です（AAAI2026）。もう一つは、顧客の継続期間のように途中で観測が打ち切られる結果を対象に、打ち切りによる偏りを補正して施策の割り当て方を評価し、予算の制約の下で学習する方法です（IJCAI2026）。また、本題に先立ち、講演者が現在所属するSakana AIの取り組みについても紹介する予定です。