DSA（分布構造分析）とDAG（有向非巡回グラフ）を組み合わせることで、因果推論における客観性を高める手法について解説しています。従来のDAGは専門家の主観に依存しやすいという弱点がありましたが、本手法はDSAによってデータの歪みや層を事前に把握し、仮説の精度を向上させることを目指します。最も重要な点は、単なる静的なデータ分析にとどまらず、介入後に生じる構造変化を観測することで因果仮説の妥当性を検証するという動的なアプローチにあります。これにより、主観的な仮説を反証可能で監査可能な科学的プロセスへと引き上げることが可能になります。既存の構造探索AIとは異なり、因果を変化のプロセスとして捉える点に、この手法独自の新規性と優位性が存在します。