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新書「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」を読了

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光文社新書の「データ分析の力 因果関係に迫る思考法」伊藤公一郎著を読みました。
前回紹介の本に続いてデータ解析についての内容の本になります。
そのデータもある程度はビッグデータと言えるような統計データを扱ってますから
まさに似たような内容の本ともいえますが、
前著がどちらかと言えばビックデータ分析によって得られた結果の紹介に重きを置いているのに対し
こちらの本は分析の手法やその元となっている思考法について解説されているものになります。

ただ、専門書や参考書ではないのであくまでも概要が書かれているだけですし
帯にもあるように数式を使うことなく幾つかの例題のグラフと文章だけで解説されてます。
理系の人間からすると文章で長々説明されるよりは数式を書いてくれた方が
分かりやすいってところもあるのかなと思うのですけど
まぁそれでもなかなか面白く読み進めることができる内容となってました。


ヤフーの本では、目的を持って分析されたものもありますが
どちらかというと「こんなん出ました」的なAIと同じで理論的に判明してなかったり
因果関係はないけど相関関係だけあるみたいのものの紹介が多かったりでしたが、
この本ではその因果関係と相関関係の違いなどからきちんと説明されています。

例えば、Xが増えるとYも増えるような場合に「相関関係」があるといいますが
これだけではXが増えることがYに影響を与えた結果Yが増えたかどうかの
「因果関係」があるとはいえないということです。
まぁ、世の中にはわざと相関関係だけで因果関係があるかのように謳ってる
怪しいものが多いですけど……

この本では、データ分析によってこの因果関係をどうあぶり出すかに焦点をあてて
具体例をもとに説明しています。
結論的には、ランダム化比較試験(RCT)の他に
RDデザイン(回帰不連続設計法)や集積分析などの手法を紹介しています。
これらの手法について知りたい人はこの本もしくはそれなりの専門書を読んでいただくとして、
その具体例として書かれていた中でちょっと興味深かったものを紹介してみましょう。

 

これは、日本政府のエコカー減税(グリーン税制)などの燃費政策についての分析です。
日本では段階的な重量区分ごとに基準燃費が設定されていて
それより何%燃費が良いと減税が受けられるとかという制度になっています。
これはある面において重い車の方が燃費基準が緩いということになっていて
車を重くして燃費が悪くなった方がエコカー減税を受けられやすいとも言える制度です。
というのは、10年以上前にボクがこの記事で指摘していることなんですけどね。

そこで、この段階的な重量区分ということを利用して集積分析をすると
その結果、市場における約10%の車に対して、
平均的に110kgの重量増加が起こったことがわかりました。」とのことです。

ボクはただこういう変なことが起きてるよという一例を取り上げただけですが
実際に世の中では多くの本末転倒なことが起こってしまっていたということが
データ分析の結果から理論的に判明してしまっているということですね。

さらに、この分析ではこれによる社会的費用の損失の試算もしていて、それによると
日本の自動車市場全体で年間約1000億円の社会的損失になっている」のだそうです。
実際には、自動車メーカーがこの本末転倒なことのために無意味なモデルチェンジや
特別仕様車設定やオプション組み合わせの変更などを開発したり
カタログ新刷やらディーラー対応やらで無駄なことをやっていたりするので
日本全体としてはもっともっと大きな社会的費用の損失を出してしまっているのでしょうね(-_-;)

まぁ、なんとも残念なデータ分析結果ではありますが、さらに残念なことは
この分析が日本政府(官僚)が自らの政策・制度の検証のために行なったものではなく、
アメリカのカリフォルニア大学で行われているということであり、
またこの結果をもってエコカー減税の制度が改められる動きもまったくないということです。

日本の政府・官僚はまったくといっていいほど理論的に政策決定も検証もできてないわけです。
それはエコカー減税だけの話ではなく経済も福祉も教育もすべての分野に渡ってそうなのでしょう。
昨今の新型コロナ騒動下においてもまったく同じようですからさもありなんでしょうけど。。。

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