これまで、とりあえずなんでもかんでもデータを取っておけば、あとで分析すれば「なにか予期せぬ面白い発見があるかも」と思っても、現実には、あとから解析してみても「期待は不発」で終わる。これ、けっこうよく聞く話です。

この「期待は不発」でおわる問題は、データ不足というより、後から解析する側が置いている前提に起因しています。典型的には次の3つです。

1) 解析は「平均の世界」に引っ張られる

多くの解析は、まず平均（差）や線形関係を見にいきます。
平均は全体を一言で言える反面、現実に多い「混ざりもの」を消します。

• 効く人と効かない人が混在している（二峰性）
• 少数の強い反応者が全体を支配している（ロングテール）
• ある条件を境に挙動が変わる（閾値）

こういう構造は、平均を取った瞬間に無効化します。つまり、面白いはずの“差”が、解析の入口で既に平坦化される。これが「何も出ない」の第一原因です。

2) 「問い」がないまま解析すると、出てくるのは“説明しやすいもの”だけ

とりあえず集めたデータは、裏を返すと「何を見るか」が固定されていません。
この状態で後から解析すると、人はどうしても

• 手元にある変数で説明できる
• 絵にしやすい
• 既存の枠に当てはめやすい

方向へ寄ります。結果として、出てくるのは「想定内」「教科書的」「既視感のある結論」になりがちです。
発見がないのではなく、発見の入口が“都合の良い説明”に偏るということです。

3) 現実データは「原因と結果」が最初から混ざっている（交絡・選択・介入の歪み）

特にRWDでは、データは自然発生的に集まるので、純粋な比較になりません。

• そもそも治療や介入が“選ばれている”（重症度や医師判断など）
• 測定の頻度自体が状態に依存する
• 欠測がランダムではない
• フォローアップが均一ではない

この状態で単純に相関を見ると、「関係がある／ない」が揺れます。
そして解析者は、揺れを収束させるために

• 調整変数を足す
• 欠測を補完する
• 分布を整える

方向へ進みますが、ここで“本来の構造”がさらに見えにくくなることがあります。
つまり、RWDの世界では、解析の難しさがデータの中に埋め込まれている。これが「後からやっても成果が出ない」第二原因です。

とりあえず集めたデータが、あとから“問いを生む”状態を作る
そして、その問いが“検証できる形”で残るようにする

ということです。

「集めたのに何も出ない」という経験の無力感は、
時間やコストが無駄になること以上に、次に何をすればいいかが残らないことです。
「DSA＋DAG」は、この“次が残らない”を変えにいきます。

たとえば、プロダクトで新機能を追加したとします。
「継続率が上がるはず」「CVが上がるはず」と期待して、ログも一通り取った。
ところが1か月後に分析すると、結果はこうです。

• 全体のCV：ほぼ変わらない
• 継続率：微増だけど誤差っぽい
• 平均滞在時間：むしろ少し下がった

で、会議の結論がだいたいこれになります。
「効果は限定的でした」「次の施策を考えましょう」

ここで“あるある”なのは、平均で見る限り、何も起きていないように見えることです。
でも現場の感覚としては、「刺さった人は明らかに喜んでいる」という手応えがある。なのに数字に出ない。

このとき起きているのは、だいたい次のどれかです。

• 効いた層と効かなかった層が混ざって平均で相殺されている
• 少数のヘビーユーザーだけが強く反応して、全体平均には出ない（ロングテール）
• そもそも機能を“使った人”が偏っている（選択バイアス）
• 「使った→良くなった」ではなく「元から熱量が高い人が使った」だけ（逆因果っぽい）

つまり、“何も出ない”のではなく、
何かが起きているのに、平均のレンズだとそれが見えない。

同様に、RWDからRWE構築のメッセージを雑に要約すると、

• RWDをとにかく集めろ（蓄積を進めろ）
• RWEにしろ（意思決定に使える形にしろ）
• しかも因果で説明できるようにしろ
• その方法は各自で考えろ（考えろと言う）

となっていて、「とりあえずデータだけ取っておけば、あとで分析して面白い発見があるかも」と趣がほぼ同型です。

違いがあるとすれば、国の要求はさらに一段きつくて、
「何か見つけろ」ではなく 「因果で説明しろ」まで要求している点です。
つまり、単なる“発見”ではなく、意思決定に耐える説明責任を求めていることです。

だから現場では、

• データは溜まる
• でも「切り取り前提」の解析では因果が立ちにくい
• 結果、「RWDはあるがRWEにならない」が起きる

という“あるあるループ”が、構造的に再生産されやすくなるのです。

では、どうするか？

RWDを集めるだけではRWEにならない。
RWEにするには、RWDを切り取る前に“あるがまま”の構造を捉え、因果として説明できる形に落とす道具立てが必要。

その解決策として、DSA＋DAGを置くと、単なる解析手法ではなく、要求に応えることが出来る「現実的な解法」となります。

• DSAは、まず「全体平均」ではなく、分布が割れていないかを見る
  （一部が大きく改善して、別の一部が悪化していないか、少数の尖りがないか）
• そしてDAGで、「誰がその機能を使う（選ぶ）のか」という偏りを含めて、
  “効いた”のか“選ばれただけ”なのかを切り分ける問いにする

これができると、結論が「効果なし」で終わりません。
「効く人の条件はこれ」「効かない人はここが詰まっている」
「次の打ち手はプロダクト改善か、導線か、対象の切り替えか」
と、“次の一手が残る”形になります。

これまでのRWD活用は、どこかで「必要なデータだけ切り取って、仮説を検証する」前提になりがちでした。もちろん合理的です。ただ、そのやり方だと、RWDの一番大事な特徴、“現実の混ざり方、偏り方、ばらつき方”というリアルが、解析の入口でそぎ落とされてしまいます。結果として、あとから解析しても「平均的にはこうです」という話に寄り、現場が本当に知りたい「誰に、なぜ、どう効くのか」が残らない。これが“RWDがRWEになりきらない”典型パターンです。

DSA＋DAGが狙うのは、その逆です。RWDを「切り取る」より先に、まずあるがままの分布構造として見る。割れ（効く群／効かない群）、ロングテール（少数が全体を動かす）、閾値（境目で挙動が変わる）、欠測や選択の偏りなど、こうした現実のクセを、ノイズとして消さずに情報として保持します。すると、RWDの中に埋まっていた「分岐」や「偏り」が表に出てきて、データの側から「問い」が立ち上がるようになります。

ただし、分布のクセが見えただけではRWEにはなりません。そこでDAGです。DAGは、その分岐や偏りを「因果の問い」に翻訳します。治療が選ばれた理由（選択バイアス）、重症度や背景因子の混入（交絡）、測定頻度や欠測が結果に与える影響など、それらを構造として整理し、「どこを調整し、何を介入とみなし、何をアウトカムと定義すべきか」を明確にします。ここまで落とすことで、RWDは“ただの相関の集まり”から、検証可能で意思決定に使える因果の証拠へと変わります。

高市内閣が高い支持率を背景に解散総選挙に踏み切りました。この判断は吉と出るのか、凶と出るのでしょうか。政治の世界では暗黙知や経験則が語られがちですが、ここではあえて「因果モデルで占う」という前提に立ちます。支持率がとか野党がとか2値で語られることが多いですが、分析の鍵は、支持率という“平均値”をそのまま信じないことです。

小選挙区制では、全国支持率の高さは勝利の十分条件ではありません。勝敗を分けるのは、接戦区に票がどれだけ集中するか、無党派がどの条件で動くか、そして投票率がどの層で上がるか。DSA（分布構造分析）は、支持や得票の分布を尖り・裾・多峰性として可視化し、支持が「薄く広く」なのか「勝てる帯域に厚い」のかを見極めます。支持率が高くても、分布の裾が安全区に偏れば議席には変換されません。

一方、DAG（因果グラフ）は“見かけの因果”を剥がします。年齢別支持の背後には、投票率、都市・地方の居住、所得や雇用、情報接触、争点の当事者性といった交絡が横たわる。解散のタイミングも同様です。経済指標や外交イベント、政策発表、メディア露出が同時に動く中で、「解散そのもの」の効果を他のショックと混同しない設計が不可欠になります。

DSA＋DAGで占うと、問いはこう変わります。支持率は“どの分布”で、どの選挙区の接戦帯を厚くしているのか。動く無党派は、どの条件が揃ったときに投票に転ぶのか。解散は、その条件を強める介入になっているのか――それとも外部要因に埋もれるのか。吉凶の分かれ目は、支持率の高さではなく、因果の通り道が「議席」に向いているかどうかにあります。平均から分布へ、印象から構造へ。因果モデルは、解散判断の“勝ち筋”と“落とし穴”を同時に照らします。

1) 目的とEstimand（占う対象）を固定します

まず「吉凶」を1行で定義します。

• 主要アウトカム ：与党（または内閣支持基盤）の議席数（小選挙区・比例別でも可）
• 介入 ：解散の実施（＋タイミング：例「今月解散」 vs 「半年後」）
• Estimand（因果効果）：

＝「解散を選んだ世界」と「解散しなかった世界」の議席差

ここが揃うと、評論は「好き嫌い」ではなく「効果の推定」に変わります。

2) DAGテンプレ（ノード設計）

最低限、次のノード群を置きます（括弧は代表的な観測変数例）。

介入と結果

• ：解散（実施・タイミング）
• ：選挙結果（議席、得票率、勝敗）

主要な因果経路（媒介：M）

解散が結果に効くなら、途中で何かが動きます。

• ：投票率（全体・年齢別・地域別）
• ：無党派の投票先分配（浮動層のスイング）
• ：争点サリエンス（何が主要争点になるか）
• ：候補者・選挙区力学（候補者調整、接戦区の集中）

交絡（C：TにもYにも効く“混ざり物”）

ここを塞がないと、相関を因果と誤認します。

• ：政権状態（内閣支持・不支持、党支持、スキャンダル）
• ：マクロ環境（物価・賃金・景気、国際情勢、災害など外生ショック）
• ：選挙区構造（都市/地方、過去の得票分布、接戦度、人口動態）
• ：対抗側の状態（野党の候補者調整・分裂、連立の枠組み）
• ：調査・情報環境（メディア露出、SNS話題、世論調査モード差）

基本DAG（文字で表す骨格）

• （支持率や経済が“解散判断”に影響）
• （同じ要因が“選挙結果”にも影響）
• （解散が投票率や無党派を動かし議席へ）

3) 調整セット（何をコントロールし、何をしないか）

ここが「相関→因果」を決める核心です。

まずやる：バックドアを塞ぐ（推奨の調整）

• 調整する（C）：
  内閣/党支持のトレンド、経済指標、外生イベント、選挙区構造、対抗側の状態、情報環境（最低限 proxy でも）
• 調整しない（M：媒介）：
  投票率や無党派スイングは、解散の効果そのものの通り道なので、基本は調整しません（やるなら別Estimand＝「直接効果」にします）。

これで「支持率が高いから勝つ」という相関の短絡を避けられます。
「支持率が高い“から”解散し、同時に勝ちやすかっただけ」という混同（交絡）を潰します。

4) DSA設計（“平均の支持率”を分布に分解して勝敗変換を点検）

DAGで構造を固定した上で、DSAで「議席に変換される形か？」を見ます。

可視化①：選挙区別の“接戦帯”分布

• 指標：与党（または主要党）の選挙区得票率分布
• 見る形：45–55%帯の厚み、裾の伸び、尖り
• 解釈（占いのルール）
  • 接戦帯が厚い：小さな揺れで議席が大きく動く → 吉凶の振れ幅が大
  • 安全区に尖る：票が積み上がっても議席は増えにくい → 凶寄り（変換効率が悪い）

可視化②：地域偏在（山がどこに立つか）

• 都市/地方、ブロック別に分布を並べる
• 解釈：支持が「増える場所」と「議席が増える場所」が一致しているか

可視化③：無党派の“分布分解”

• 「支持なし」を1つにせず、
  常時無党派 vs 浮動無党派（直前変動しやすい層）
  を分ける（代理変数でもOK）
• 解釈：解散が動かすのはどちらか（動く層が多いほど“解散の効果”は出やすい）

可視化④：年齢別支持×投票率（ここで“見かけの年齢効果”を剥がす）

• 年齢別「支持」だけでなく、投票率で重み付けした分布を見る
• 解釈：若年支持が強くても投票に変換されなければ議席影響は小さい

5) 「吉と出る／凶と出る」を因果モデルで言い換えると

主観の代わりに、次の2条件で結論を出します。

• 条件A（DAG）：交絡を塞いだ後も、 の道が太い
  （解散が投票率・無党派・争点を動かす見込みがある）
• 条件B（DSA）：その動きが 接戦帯 と 議席増加が起きる地域に集中している

AもBも満たす → 吉
AはあるがBがない（安全区に偏る等）→ 凶
Aが弱い（解散しても何も動かない）→ 凶
Aは強いが不確実（接戦帯が極厚で多峰性）→ ハイリスク・ハイリターン

＊ミュートしています

「コロナワクチン接種以降、がんが増えたのか？」――この問いは、いまSNSでしばしば見かけます。医師が「体感として増えた」と語る投稿もありますが、主観的な印象だけで結論を急ぐのは危険です。少なくとも現時点で言えるのは、「そう見える可能性もあるし、そうではない可能性もある」というところまででしょう。

とくに2020年前後は、受診控えや検査件数の減少、診断の遅れが起こりやすい特殊な期間でした。もしそこで“見つからなかったがん”が翌年以降にまとめて診断されれば、統計は簡単に「増えたように」見えます。ここを踏まえずに時系列を眺めると、偶然の重なりや制度・行動の変化が、まるで因果関係であるかのように錯覚されてしまいます。

さらに厄介なのは、「がん検診の実施状況」と「がんの罹患率（＝診断される率）」の関係です。両者に相関が出るのはむしろ自然です。しかし、その相関だけで「発症リスクが上がった／下がった」とは言えません。なぜなら検診は、“真の発症”そのものを動かすというより、まず“見つかる数（診断される数）”を動かすからです。検出バイアス、過剰診断、受診行動の変化――この「統計的ラビリンス」を抜けない限り、データはどちらの物語にも都合よく読めてしまうのです。

使った公的データ（日本）

• 都道府県別・がん検診受診率（2007–2022）（国立がん研究センター がん情報サービス） 国立がん研究センター がん情報サービス 一般の方向けサイト
• 都道府県別・がん罹患（全国がん登録：2016–2021）年齢調整罹患率（同） 国立がん研究センター がん情報サービス 一般の方向けサイト
• 都道府県別・成人喫煙率（2001–2022）（同） 国立がん研究センター がん情報サービス 一般の方向けサイト

※罹患率は「全国がん登録」ベースで、年齢調整罹患率（昭和60年モデル人口）を用いました。 国立がん研究センター がん情報サービス 一般の方向けサイト

統計的に「相関がある」とは、
AとBという2つの変数が、ペアとしてどれだけ一緒に動いているか
を表しているにすぎません。

ここで見ているのは、

• Aが大きいときにBも大きくなりやすいか
• Aが小さいときにBも小さくなりやすいか

といった、「ペア（Aᵢ, Bᵢ）の動きの揃い方」です。
したがって、

• AとBのヒストグラム（分布の形）がよく似ていても、
  ペアの対応がバラバラなら相関はほぼ0になります。
• 逆に、AとBの分布の形が違っていても、
  各ペアがほぼ一直線上に並んでいれば、高い相関が得られます。

この意味で、

「統計的に相関がある」＝「AとBの分布が一致している」

ではなく、

「統計的に相関がある」＝「AとBのペアの動きが揃っている」

と理解するのが正確です。

＊ミュートしています

DSAで扱う「分布構造の重なり」と因果

一方、DSA（Distribution Structure Analysis：分布構造分析）が扱うのは、
平均や分散といった単純な指標だけではなく、

• 分布の形（歪み・尖り・多峰性など）
• クラスターや階層構造
• 条件付き分布の違い

といった、分布そのものの構造です。

ここでいう「分布構造の重なり」や「一致率」は、

• ある条件（例：介入あり）のもとでのアウトカムの分布
• その条件がなかった場合（例：介入なし、あるいは反事実）の分布

が、どれくらい似ているか／どれくらい違うかを表す指標として用います。

因果推論の文脈では、DSAはDAG（因果グラフ）と組み合わせて用いられます。

1. DAGで「どの変数がどの変数にどう影響するか」という因果の向きとパスを仮定する
2. そのパスに沿って、DSAで分布構造がどのように変形するかを評価する
3. 原因側を変えたときに、結果側の分布構造が一貫してズレるなら、
   そのズレを因果効果の大きさとして解釈する

この中で、

分布構造の重なり（＝一致率）

は、因果効果の大きさを表す重要な指標のひとつではありますが、
それ自体が「因果そのもの」というわけではありません。
因果の方向づけはあくまでDAGが担い、
DSAはその上で「分布構造のズレ」を定量化する役割を果たします。

まとめ

• 統計的な相関は、AとBの分布の一致度ではなく、
  ペアデータの動きの揃い方を表す指標です。
• DSAが扱う「分布構造の重なり（一致率）」は、
  条件の違いによる分布構造の差＝因果効果の大きさを測るための部品です。
• DSA＋DAGによる因果推論では、
  DAGが因果の向きを定め、DSAが分布構造のズレを捉えることで、
  「何がどれだけアウトカムの分布を変えているか」を説明可能な形で示していきます。

人員計画の議論が始まると、多くの組織ではこうなりがちです。
「人件費が重い。削減額を決めて、人数を逆算する。」
そして次に起きるのが、“給与レンジの高い50歳代を狙い撃ち”という発想です。確かに短期の帳尻は合いそうに見えます。ですが、その一手は本当に「経営を良くする因果」を踏んでいるでしょうか。

ここで必要なのは、人数や年齢の算数ではなく、因果の設計です。

私は、人員構成の適正化を DSA＋DAG（Distribution Structure Analysis ＋ Directed Acyclic Graph）でスキーム化しています。
ポイントはシンプルで、「人件費」ではなく「分布」と「因果」で人員計画を作ることです。

＊ミュートされています。

DSA：なぜ“50歳代狙い撃ち”が起こるのかを構造で捉える

人件費が経営を圧迫する局面では、問題は平均ではなく 高コスト帯（右裾）に現れます。多くの組織ではその右裾が、昇給カーブの上にある 50歳代に集中します。だから「ここを薄くすれば効く」と見える。

しかしDSAでは、年齢だけを見ません。
年齢×職種×部門×等級×勤務形態（夜勤/当直）の分布で、次を同時に特定します。

• 本当に“右裾”を形成しているのはどの層か
• その層が担っている機能は代替可能か（育成年数は何年か）
• 抜けたときに欠損が起きるボトルネックはどこか

つまり、「高いから狙う」ではなく「狙ってよい高コスト帯」と「触ると壊れる高コスト帯」を分けるのがDSAです。

DAG：50歳代を抜くと何が起きるか――逆噴射経路を切り分ける

50歳代は給与レンジが高い一方で、現場では次の役割を担っていることが多い層です。

• 現場の段取り・調整・マネジメント（暗黙知のハブ）
• 若手の教育（育成の要）
• 有事対応（当直・トラブル対応の最後の砦）

この層を“コストだけ”で狙うと、DAG上ではこういう逆噴射経路が立ち上がります。

• 早期退職（50歳代集中） → 人件費↓（プラス）
• しかし同時に
  • 稼働↓ → 収入↓（マイナス）
  • 残業↑ → 疲弊↑ → 離職↑（マイナス）
  • 置換で派遣/委託↑ → 単価↑（マイナス）

DSA＋DAGでは、これらを最初から分けて評価します。
だから「50歳代を狙うべきか」は、“気分”ではなく、純効果（プラス−マイナス）がプラスになる設計かどうかで判断できます。

すると、募集人数は「若干名」ではなく“説明できる設計値”になる

このアプローチを使うと、募集人数は曖昧な「若干名」ではなくなります。例えば、こう言えるようになります。

「高コスト帯（主に50歳代）のうち、代替可能性が高く、稼働への影響が小さい領域に限定して○〜○名。
一方、当直・稼働・育成のボトルネックに該当する50歳代は除外（または上限設定）。
稼働KPI・残業・欠員が閾値を超えた場合は募集停止・対象修正。」

つまり、人員計画が“人件費削減の算数”から、説明責任に耐える因果設計に変わります。

これは単なる削減ではなく「構造を組み替える」施策です

DSA＋DAGは、早期退職だけで完結させません。
採用・育成・タスクシフト・外注最適化まで含めて、**人員構成を“持続可能な形に組み替える”**ための意思決定スキームです。
赤字でも人材不足でも、打ち手を誤れば組織は弱体化します。だからこそ、構造と因果で設計する価値があります。

もし、

• 人員計画が「人件費」だけで決まり、50歳代が狙われている
• 削減が稼働や離職にどう影響するか説明できない
• “削減しても楽にならない”状態が続いている
  …こうした課題に心当たりがあれば、DSA＋DAGの因果モデル人員計画は有効です。