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因果関係の理解には3つのレベルがある。因果のはしごをちょっとご紹介したいと思います。
はい、こんにちは。里ま井です。今日のテーマはビジネスが好きな言葉、再現性について語っていきたいと思います。で、本題に行く前にお知らせでございます。え、私の新刊あっという間にお金はなくなるから足りない病の原因と直し方ですね。絶賛発売中でございます。そして、え、今月1月31日までの期間限定のキャンペーンとして初点で本を購入してくださった方にはお得なプレゼントがありますよというものを1月末まで開催しております。詳細は概要欄のキャンペーンページからご覧ください。はい、ちなみにちょっとあっという間にお金はなくなるからTシャツを着ております。
今日のテーマ再現性なんですけれども、何かを再現させたいなっていう風に思うことってあると思います。でも他者の成功事例ベストプラクティスをそのまま自社に持ち込んで真似しただけだとしたらこけるっていうのはよくある話ですよね。で、論理的思考のトレーニングをしたことがある方はほぼほぼ皆さん心得ているかなと思うんですけど、何かを再現させる時に相関関係と因果関係っていうのは違うっていうこと、あの耳が痛いほど聞いたことがあるかもしれません。
で、この相関と因果の違いを説明した、ま、有名な話でアイスクリームの売上と水難事故の発生件数の話がよく教科書で出ることがあります。アイスクリームがよく売れる日は水難事故がよく発生する。そこに関連があるよねって話なんですけど、これま、相関関係なんですか、因果関係なんですかっていう話で、この因果関係がどうかっていうのを考えた時に、じゃあアイスの販売を禁止すれば水難事故は減るのかっていうのがこう、ま、当然な疑問というか。で、よく考えればそれないですよね。水難事故が起きるっていうことは、ま、海とか川とかプールに行くっていうことですよね。つまりアイスが売れるのも水難事故が発生するのも原因夏だからですよね。つまり気温という、ま、第3の変数裏に隠れていて気温が上がる。そうするとま、アイスも売れるし水難事故も増える。なんでこの気温っていうのがあの本当の原因の変数なんですよっていう説明のされ方がされます。
もう何回も聞いているって方いらっしゃると思うんですけど、ま、今日話したいのは統計的なその因果と、え、相関の話の違いを説明したいわけではなくて、結構その統計で言われている因果の言葉の使われ方と、なんか物理の世界で使われる因果の説明って結構違ってですね。そこの話とか、じゃあ我々が日常生活で仕事をする時とか何かあの結果を変えたいなという風に思った時にどういう風にあの思考していけばいいのかっていう話を今日はしていきたいなという風に思います。
ま、このネタをやろうかなと思ったのは年末にですね、ある著名な物理学者の、方とお食事を一緒にする機会がありまして、たまたまその因果関係の話になったんですよね。で、私も今までその統計のことをこう教えることがあって、相関関係と因果関係の違いを説明まもちろんするんですけど、自分で話しながらなんかあんまりしっくり来てなかったことが結構今回あの物理学者の方とあの議論させていただいたことによって結構自分の中で整理されてきたので、その整理も含めて皆さんにシェアしていこうかなという風に思います。
で、まず、あの、物理学的な因果関係の証明って何かって言うと、世界がどういう風に動いているのか、その仕組みそのものを客観的に記述するっていうのが物理学的なアプローチですね。例えばニュートン力学とかは力が加わると加速度が生じるっていうのをあの、ちゃんと明確な数式で表せますよね。はい。なので、ま、道具は結構数学的なんですよね。
で、一方で我々が使う統計学的なアプローチとしての因果っていうのは目的が介入効果としての因果を証明するっていうのが目的になっています。仕組みとかメカニズムってのは一旦ブラックボックスでもいいから何かをした時に結果が変わるのかを知りたいっていうのが目的なわけですね。統計学的な、えっと、証明の場合は例えば、ま、この薬を飲んだら、ま、飲まない場合よりも治癒率が20%上がったみたいな話ですね。これは薬のおかげなのであろうみたいな考え方をするのが統計学的な文脈で使われる因果関係ですね。なのでなんかその統計的に言われるその因果っていうのは、ま、人体とか経済とかあの社会学とかもう複雑すぎて物理の方程式じゃ書きれない。そしてなんか我々人間が理解しきれないような現象に対して使う比較的こう実用的な道具が統計学的なアプローチ使われる因果関係の証明ですね。
で、その因果関係の証明としてよく用いられるのは、あ、これ医学とかマーケティングの世界でよく用いられるのはRCTですね。ランダム化比較試験と言われております。ランダム化比較試験っていうのは、えっと、何かの効果を証明したいなと思った時に、ま、AグループとBグループに分けて新しい薬の効果を調べたい時にAグループにはその薬を投与します。で、Bグループにはプラセボを投与します。で、ま、数週間とか1ヶ月とか、ま、一定期間後にどれぐらい変わったのかってその差をAとBの、えっと、差を見る事によってその新薬の効果っていうのを調べるっていうのがあのRCTっていう役割ですね。え、ランダム化比較試験ですね。ま、これはあのマーケティングのネット広告のあのテストとかにも使われますよね。えっと、RCTをしないとそれが相関関係なのか因果関係なのか分からないから、ちゃんとその実験したい対象以外の条件は全部揃えた上で1個だけ変数変えて実験するとそれが因果関係になっているかどうかってのは分かるよねっていうのが統計学的なあの因果関係の証明のアプローチなんですけど、なんかそれも私微妙になんかあんまりしっくり着てないことがありますね。
例えば、あの、これ実際にある実験なんですけど、ウイルスをこう粘膜に付着させて、えっと、病気が発症するかどうかっていう風なことを、ま、実験することがあるんですけど、これウイルスが原因だとしたら全員発症するはずなんですけど、発症する人としない人がいるわけですよね。これってそのウイルスだけじゃなくて、そのご自身の免疫力だったりとか、あとなんかその暴露する量だったりとか、その時の気温とか人とかま、いろんな条件の組み合わせでそこにウイルスが入ったことによって条件があの全て整って発症すると。
で、私その再現性の話をする時によく例を出すのが物が燃えるっていう現象ですね。物が燃えるっていう現象を再現するには、あの、どうしたらいいかって言うと、多分分かりやすいのは、ま、マッチで火をつけたから燃えたっていう風に言いたくなるんですけど、実際にはマッチがあってもそれ真空状態で火つけつかないですよね。あと、その対象が燃えるゴミじゃなくてこう例えば鉄とかだったら燃えないですよね。つまり物が燃えるっていう現象を再現するには、ま、可燃物と酸素とあとは熱源、あの、ま、着火剤ですよね。この3つが揃って初めて物が燃えるっていう現象になるわけですね。なのでこうこれとこれがあっても起きない。これがないとそれが起きないっていう風に結構因ってこの一本線じゃなくて三角形だったりとか、あとはいろんな条件が重なった結果そうなっているっていうものだったりとかするので、単純にAをしたからBになったっていう風に考えるっていうのはかなり単純化しすぎているなっていう風に思っています。
これも小学校の理科の実験でやってると思うんですけど、水を沸騰させるためには99度までは沸騰しなくてずっと水の状態ですよ。その水の状態が100度っていう臨界点を超えたらいきなりその水蒸気に変わる。結果が変わることってありますよね。温度をずっと高くしていけば高くするほどどんどんどんどん状態が変わっていくわけじゃなくて、99度までは水っていう状態で同じなんだけれども、あるところを超えた瞬間に変わるっていうこともあるので、変化の仕方がこう線形ではなくて非線形っていうこともありますよね。ま、これも因果のあの1つの種類かなっていう風に思います。なんで因とBが組み合わさったらそうなるとか、この1個だけを変えたらそういう結果が変わるとかっていう風のかなり単純化しすぎているなっていう風に思いました。
ここまでの話をしてもじゃあ一体何が言いたいのかって話になっちゃうので、こと私のモヤモヤをですねとあの体系化してくれた概念をちょっとご紹介したいと思い ます。計算機科学者のジュディア・パールさんって方が提唱したあの因果のはしご、ラダー・オブ・カザリティーっていうものをちょっとご紹介したいと思い ます。で、彼は因果関係の理解には3つのレベルがあるという風に言ってまして、あのこれすごくですね、我々仕事をする上とか日常生活であのすごく役に立つ考え方だなと思ったのをご紹介したいと思います。
まずレベル1の因果関係の理解ですね。で、皆さんは大体ここのレベルで因果関係を認識しているっていう1番表層的な部分というかなんですけど、ま、これいわゆるパターン認知をしているってことなんですけど、観察した結果そういう風になっているなっていう。Aがある時によくBも起きやすいっていう相関を見つけるっていうことですね。アイスが売れると水難事故が増えるとか、それこそAmazonでこれを買った人はこれも買ってますとか、あの、結構AUとビッグデータ解析が得意なのは結構この辺りかなと思います。あの、パターン認識とか確率で出すとかですね、関連付けをする。で、そこなんでそうなるかっていうところは分からないっていうところです。これはレベル1ですね。
次レベル2が介入ですね。これは実験と検証するっていうことです。その変数が本当に効いているかどうかっていうのを、えっと、調べる段階で、もしAを行ったらBはどういう風に変化するのか、それ以外の、え、変数をある程度条件を整えた上で先ほど話したRCTランダム化比較試験っていうのはこの辺に当たります。で、統計的には、ま、そのRCTを行えば因果関係が証明されたっていう風に満足してしまうんですけど、ま、これまた2段階目でそのRCTを行ったとしても、先ほどそのウイルスを粘膜に付着させて、どれぐらいその病気が発症するかっていうものも全員が全員発症するわけじゃないと。なのでそれだけではメカニズムとか仕組みはブラックボックスになっている状態です。
次、えっと、レベル3の因果関係の理解で言うと、これが反事実っていうもので、これ想像と引火をしましょうっていうことです。簡単に言うと、頭の中にパラレルワールドを作り出して現実と比較するっていう作業をするっていうのが、反事実ですね。で、例えばあの、ま、朝頭痛薬を飲んで昼にその頭痛が治ったとしましょう。で、現実の世界実際 の事実、え、起きた事実としては薬を飲んだ、そして治ったっていう事実がありますよね。で、ここでの問は本当にこの頭痛薬のおかげで治ったのか、それともただ自然に治っただけじゃないっていう考え方です。で、ここで登場するのが反事実の思考でして、もしあの時、え、私は朝薬を飲んでいなかったら今頃どうなっていただろうっていう風に想像するってことですね。で、その想像の結果、おそらく多分まだ頭が痛くて寝込んでいただろうなと。ま、つまり実際の現実、治ったっていうものとパラレルワールド寝込んでいるところに差がある。だから薬には効果があった薬が原因だなのだろうという風に断定できるっていう風に考えるのが反事実的な思考です。つまり薬を飲まなかった世界を想像して初めて起きたこと、ま、治ったことの原因が特定できるっていう考え方ですね。
で、これ聞いた時に、あの、批判的思考の話っていう風に、あの、感の良い方はいるかもしれません。あの、若干違います。で、あの、クリティカルシンキングっていうのはなんか態度そのもののことですね。あの、人はAをしたらBになった、なったっていう風に言ってるけど、そのそもそも前提正しいのかとか他の可能性はないのかっていう疑う姿勢全体のこと をクリティカルシンキング、批判的思考っていう風に言います。で、反事実っていうのは、ま、どちらかいうとそのどういう風にじゃ考えるのかっていう、こうテクニカルなところでクリティカルシンキングを実行するのにもしまるまるじゃなかったらっていう風に仮定おく具体的な脳内操作のことを反事実っていう風に言います。ま、ちょっと若干違いがありますね。
え、例えばあのなんかあのYouTubeの動画がなんかバズったとしましょう。そん時になんか一般的な思考、よくある思考としては今回サムネを派手に したからバズったんだ。俺のセンスすごいなっていう風に思うかもしれません。ここでクリティカルシンキングをする人っていうのは、あの、こういう風に考えます。いや、待てよと。本当にサムネのおかげなのか。たまたまYouTubeのアルゴリズムが変わっただけじゃないかっていう風に問うのがクリティカルシンキング的な問いですね。
じゃあ、反事実的な思考ってどういう風にあるかって言うと、仮にもしサムネを今まで通りあるいはサムネを地味なままにしていたらこの動画はバズらなかっただろうかっていう風に考えると。いや、中身がトレンドの兄さのネタだったからサムネが地味でもそこそこ再生されたはずだと。つまりサムネは決定的な原因じゃないかもしれないなっていう風に考えるのが反事実的な思考でございます。ま、こんな感じで疑うクリティカルシンキングのための、ま、武器が、ま、もしも何々だったらその差はあるのかっていう風に考えるのが反事実的な思考で関係性ですね。
という感じで、ちょっと再現性のところから、じゃ、実際にその再現性をあの確率高く生み出すためにはどうしたらいいのかっていうところで、ま、そのクリティカルシンキングしてる人達っていうのは結構いると思うんですよ。先生はこういう風に言ってるけど、それで前提がそもそも違わないかっていうところまではやってる方いらっしゃると思うんですけど、じゃ具体的にその本当に因果の状態になっているかどうかっていうのを反事実的な思考でもしそれをしていなかったらこの結果が起きているだろうか。で、もし起きていないのだとしたら他の重要な要因は何かっていうことをこの反事実的な思考で見つけられると。ま、そういう思考プロセスですね。
ということで、あの、なかなか、あの、世の中というものは、あの、単純ではなく複雑怪奇でございまして、そんなにね、めちゃめちゃクリアになるものでもないんですけれども、ま、我々日常生活とか、あの、仕事を行う上でこの反事実的な思考っていうのを、あの、是非身につけていただけるといいんじゃないかなという風に思いました。
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