現代のビジネスにおいて、データ駆動型の意思決定は当然のこととして受け入れられています。ところが、私たちが使い慣れたその手法には、実は大きな落とし穴が潜んでいます。
それは、分析の過程に分析者の「恣意的な仮定」や前提がフィルターとして挟まり得るという点です。

「点」で測る従来法、「地図」を描く新手法

例えば広告施策の効果検証として、広告を「打った群」と「打たなかった群」の購買率を比較し、その「差」を測定るケースを考えてみます。これは、特定の施策が「効いたか、否か」という“点”の検証には適しています。
しかし、現実の市場はそれほど単純ではありません。

多くの場合、購買行動には認知、価格、広告チャネル、さらにはその時の心理状態といった無数の変数が複雑に絡み合っています。にもかかわらず、それらを「平均」という指標に集約し、計算を成立させるために、前処理やモデル仮定、欠測処理などを積み重ねがちです。
その結果、データが本来持っていた「生の声」が、分析者の意図（あるいは都合の良い前提）によって塗りつぶされてしまうことがあります。そもそも「購買行動を動かすKey Driverが広告である」という前提自体が、検証されないまま置かれてしまうケースも少なくありません。

構造から「沈黙の理由」を読み解く

これに対し、DSA（分布構造分析）＋DAG（有向非巡回グラフ）によるアプローチは、恣意的な決め打ちを減らし、前提を“見える化して監査可能にする”ための方法です。いわば「ビジネスの構造図（地図）」を描き出す作業と言えます。

まずDAGを用いて、変数間の因果関係を論理的に可視化します。どの要因がどのルートで結果に影響しているのかを整理し、交絡・媒介・独立といった役割の違いを明確にしたうえで、必要な調整方針（どれを調整し、どれを調整しないか）を固定します。
そのうえでDSAにより、データの「分布全体」がどのように動いているかを解析します。

この手法の真骨頂は、従来「ノイズ」や「欠損」として捨てられていた情報に、構造的な意味を見出す点にあります。従来法では単なる欠測として処理されたデータも、DSA＋DAGで捉え直すと、欠測そのものが「どの条件下で起きるのか」という構造を示している可能性があります。
「平均値の差」だけを追っていては、一生たどり着けない種類の発見です。

「恣意性」を脱ぎ捨て、真のレバーを見つける

モデルにデータを合わせるのではなく、データが語る構造を起点にモデル化する。このアプローチによって私たちは初めて、「広告が有効か否か」という二択を超えて、「何が顧客の購買行動のドライブになるのか」という、ビジネスを動かす真のレバー（重要因子）に近づけます。

「恣意的な分析」から「構造的な洞察」へ。データ駆動型経営の次なるステージは、平均という幻想に寄りかかるのではなく、複雑な現実をそのまま扱うところから始まります。