反実仮想機械学習とは？メリット・デメリット

反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning）について解説。

機械学習に関連する研究の一分野として注目を浴びていますが、よくわからないという方もいるのではないでしょうか。

本記事では、反実仮想機械学習とは何かわかりやすく解説。メリットとデメリットも紹介しています。

反実仮想機械学習

反実仮想機械学習（CFML）とは、原因が結果に及ぼす影響の強さを調べるため、過去のデータを使って仮想的な施策の性能を評価するなど、反実仮想の推論を含むタスクを解くための技術、機械学習の一分野。

「もし〜だったら」と実際には起こらなかった状況を想定することで、さまざまなシナリオや仮想的な状況を検討することができます。

例えば「もし小説家としての人生を歩んでいたら」などのシナリオを予測することが可能です。

反実仮想機械学習は、ビジネスの分野だけでなく医療や教育など幅広い分野での活用が期待されています。

英語表記：Counterfactual Machine Learning

反実仮想は、事実に反することを想定し、仮に想像すること。起こり得たけど実際に起こらなかった状況や世界。

通常の機械学習との違い

通常の機械学習は既存のデータを基に、未知の入力データに対する予測を行いますが、反実仮想機械学習では、既存のデータから観測されていない結果やアクションを予測します。

例えば、反実仮想機械学習では、過去の売上データから、もしこの商品の価格を下げたら売上はどのくらい上がるかと予測することができます。

反実仮想機械学習のメリット

• 過去のデータに基づいて意思決定を比較することで施策を最適化できる
• 過去のデータを用いることで大規模な実験なしで広告効果やあらゆる施策の結果を予測できる

例：クーポンの割引率を下げたらどうなるか予測することで、オンラインショッピングサイトの購買率を向上させる

反実仮想機械学習のデメリット

• 因果関係の推論には限定された情報しか与えられていないため、推論結果に不確実性が存在する