「ビッグデータ」や「AI」という言葉が飛び交う現代において、私たちの意思決定の根拠となる「データ解析」そのものが、いまだ旧時代の制約に縛られていることに、どれほどのリーダーが気づいているでしょうか。

多くの現場では、膨大なリアルワールドデータ（RWD）を扱いながら、最終的には「平均値」や「中央値」といった1次元の数値に情報を凝縮して判断を下しています。しかし、AIが複雑な非線形性を描き出すこの時代において、これまでの標準的な統計手法はもはや「推奨」ではなく、克服されるべき「限界」となっています。

いま、真のリアルワールドエビデンス（RWE）を構築するために不可欠なのが、DSA（分布構造解析）＋DAG（有向非巡回グラフ）という新しい解析アーキテクチャです。

1. 「情報の蒸発」を許さない：1次元から2次元への転換

従来の解析は、いわば「計算機が非力で、人間が紙とペンで理解できる範囲」に最適化された、情報の削ぎ落とし（抽象化）の歴史でした。多次元で複雑なデータを1次元の点に丸める過程で、データの持つ「多様性」や「微細なゆらぎ」という最も価値ある情報は霧散してしまいます。

これに対し、DSA（分布構造解析）はデータを省略せず、多次元的な「分布の形」をそのまま診断します。これは、情報を「点」ではなく、広がりを持った「構造（2次元）」として捉え直す行為です。AIの圧倒的な計算力を活かし、データの「現実」を損なうことなく保持するこのアプローチこそが、AI時代の解析の出発点となります。

2. 「主観の暴走」を制御する：説明責任の再定義

現在、臨床研究のトレンドである「estimand（何を推定するか）」は、解析プロセスを透明化する優れた枠組みです。しかし、そこには大きな落とし穴があります。プロセスが説明可能（Explainable）であっても、それが研究者の「主観的な仮定（言い訳）」の積み重ねであれば、結論が正しいとは限らないのです。

そこで必要になるのが、DAG（有向非巡回グラフ）による構造化です。 研究者の因果仮定を2次元のネットワーク図として外部化し、それをDSAで得られた「生データの現実」と強制的に照合（監査）する。この「理論と現実のダイレクトな対話」こそが、専門家の暗黙知を民主化し、真の客観性を担保します。

3. 「監査可能性（Auditability）」という新しい信頼

AI時代のビジネスにおいて、最も重要なのは「正解」を語る魔法ではありません。「どう考えてその結論に至ったか」を、第三者が検証可能な形で残す「監査可能性」です。

DSA＋DAGのワークフローは、単なる計算手法ではありません。

• 膨大なデータからAIが因果の候補を絞り込み、
• 人間の主観がデータの現実と矛盾していないかを自動で点検し、
• そのすべてのプロセスを「誠実な痕跡」として記録する。

このアーキテクチャを実装することではじめて、RWDは、規制当局や社会を納得させる揺るぎない「証拠（RWE）」へと昇華されます。

結論：アーキテクチャの転換が、未来を創る

正規分布や線形モデルという「理想」にデータを当てはめる時代は終わりました。 データの「現実」に手法を合わせ、その構造を監査可能にする。 DSA＋DAGは、AI時代のデータ利活用において、もはや選択肢の一つではありません。信頼に足る意思決定を行うための、必須のインフラ（アーキテクチャ）なのです。