部分識別を用いたheterogeneous treatment effectsの推定と意思決定

第117回  人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS)

近年、社会科学において因果効果を推定する手法として部分識別が用いられている。本研究では、部分識別を用いて異質な処置効果を推定し、政策立案を想定したセグメンテーションおよびターゲティング問題を解決する手法を開発・検証した。まず、部分識別を用いて各セグメント（サブグループ）における因果効果を推定した。次に、不確実性下の意思決定に関する標準的指針に基づき、最適なセグメントを選択した。さらに、これらの枠組みに基づく新たな自動セグメンテーション手法を提案した。最後に、実データへの適用を通じて提案手法の有効性を確認した。