金沢工業大学　学習支援計画書　2945-01
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学習支援計画書(シラバス)　検索システム
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ビジネスアーキテクト専攻
対象課程 科目名 単位数 科目コード 開講時期 授業科目区分
修士課程
因果推論入門特論
Introduction to Causal Inference
 2 2945-01 2025年度
前学期 		関係科目
担当教員名
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.因果推論 2.機械学習 3.グラフィカルモデル 4.因果探索 5.Python ある要因（原因）が別の要因（結果）にどのような影響を与えるかをデータをもとに分析す る因果関係の基礎的な手法を習得することを目指す．さらに，意思決定や価値創造に因果推 論を役立てるビジネスインテリジェンスを理解し，予測や知識発見ができる力を身につける ．
授業の概要および学習上の助言
本授業では，プログラム言語Pythonで記述されたサンプルコードを用いて，近年注目されている因果推論の基本的な手法を理 解して習得する．なお，各回の授業は，輪講形式をとる．つまり，受講者のなかから毎回の輪講当番を決めて，当番の説明を 中心に講義を進めていくことにする．輪講当番には事前の綿密な予習と，内容を理解させるための説明資料の準備が求められ る．
教科書および参考書・リザーブドブック
金本拓 (著)，因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ，オーム社（2024），ISB N-13：978-4274231230 教科書は必須ですので，購入願います．
履修に必要な予備知識や技能
第1回目の講義には，インターネットに接続可能な各自のノートPCを持参すること．
学生が達成すべき行動目標
No.
① 因果推論の概要と意義を説明できる
② 回帰分析法を利用した因果推論を行うことができる
③ 差分の差分法について，所与のデータを用いて説明して，因果推論を行うことができる
④ ベイジアンネットワーク法を利用した因果推論を行うことができる
⑤
⑥
達成度評価
評価方法 試験 クイズ
小テスト		 レポート 成果発表
(口頭・実技)		 作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 0 0 70 30 0 0 0 100
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験 ①
②
③
④
⑤
⑥
クイズ
小テスト		 ①
②
③
④
⑤
⑥
レポート ① レ 輪講において，各自担当分の因果推論の手法の概要および演習を主導して行うための資料を作成して，授 業時間に説明を行う．その資料および説明を，受講者および教員が評価する．
② レ
③ レ
④ レ
⑤
⑥
成果発表
(口頭・実技)		 ① レ 第15週において，各自が設定した因果推論の成果発表を実施し，その成果を評価する． 最終発表では，各自の修士研究等に関連するデータ等を用いて，因果推論を行うことが強く推奨される．
② レ
③ レ
④ レ
⑤
⑥
作品 ①
②
③
④
⑤
⑥
ポートフォリオ ①
②
③
④
⑤
⑥
その他 ①
②
③
④
⑤
⑥
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
因果推論の概要と意義や利用法を説明できる． 回帰分析法や差分の差分法などの適切な手法を選択して，因果 推論を行うことができる． Pythonで記述した機械学習のコードを作成して，因果探索を実 施して，その結果を適切に説明することができる． 因果推論の概要を説明できる． 回帰分析法や差分の差分法を用いて，因果推論を行うことがで きる． Pythonのサンプルコードを利用したベイジアンネットワーク法 により，グラフィカルモデルを作成することができる．
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間：分※
1 ガイダンス Google Colaboratoryの設定 因果の探求から社会実装（第1章） 講義 演習 復習：因果推論の概要 　　　設定の続き 60分 60分
2 因果推論の基礎（第2章） 講義 演習 復習：因果推論の基礎 180分
3 基本的な因果推論手法（第3章前半） ・回帰分析法 ・共変量調整・傾向スコア ・二重にロバストな推定法 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
4 基本的な因果推論手法（第3章後半） ・自然実験の全体像 ・回帰不連続デザイン ・操作変数法 ・差分の差分法 ・合成コントロール法 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
5 因果推論高度化のための機械学習（第4章） ・機械学習 ・精度検証指標 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
6 因果推論高度化のための機械学習（第4章） ・補足解説 ・演習 ・解説と振り返り 講義 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
7 因果推論と機械学習の融合（第5章） ・輪講 ・演習 ・解説と振り返り 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
8 因果推論と機械学習の融合（第5章） ・補足解説 ・演習 ・解説と振り返り 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
9 感度分析（第6章） ・輪講 ・演習 ・解説と振り返り 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
10 因果推論のための時系列解析（第7章） ・輪講 ・演習 ・解説と振り返り 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
11 因果構造をデータから推定する因果探索（第8章） ・輪講 ・演習 ・解説と振り返り 輪講 演習 振り返り 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
12 因果構造をデータから推定する因果探索（第8章） ・補足解説 ・演習 ・解説と振り返り 講義 演習 輪講の資料作成 演習の復習 240分 60分
13 各自が用意したデータを用いての因果推論演習(1) 演習 教員との相談 演習 300分
14 各自が用意したデータを用いての因果推論演習(2) 演習 教員との相談 課題：分析演習 　　　次回発表資料の作成 120分 240分
15 各自が用意したデータを用いての因果推論演習結果の 発表 自己点検 発表 講評 振り返り 課題：振り返り 60分