ビジネスの現場では、分布構造（DSA）と因果モデル（DAG）によるアプローチも従来の統計的アプローチも、じつは「使っている統計手法そのもの」はあまり変わりません。違いが出るのは、その使い方のプロセス設計です。

従来型は「まずロジスティック回帰」などモデル先行で、平均的な顧客像や全体効果を前提に分析します。その結果、極端なクラスターやニッチな高収益セグメントは、数字の中に埋もれがちです。

一方分布構造（DSA）と因果モデル（DAG）は、先に分布構造（どんな集団が、どれくらい存在するか）を可視化し、次に因果構造（何が結果を動かしているか）を整理するという順序をとります。そのうえで必要なところだけ従来の統計モデルを当てはめます。

同じ統計手法を使っていても、

• 「平均を前提にまとめて見る」のか
• 「構造を前提に分けて見る」のか

という違いが、ターゲティングやリソース配分の意思決定に大きな差を生みます。これが、分布構造（DSA）と因果モデル（DAG）がビジネス戦略のOSとして意味を持つポイントだと思います。