AI用語集
人工知能の完全辞典
有向非巡回グラフ
因果関係を表現する数学的表現で、ノードが変数、有向エッジがある変数から別の変数への直接的な影響を示します。DAGは、AIの意思決定の背後にある因果構造を視覚化・分析するのに役立ちます。
ルービン・因果モデル
ポテンシャルアウトカムに基づく因果推論の形式的枠組みで、各単位が異なる処理下で仮説的な結果を持つと仮定します。このモデルにより、因果効果をポテンシャルアウトカム間の差として正確に定義できます。
交絡バイアス
処理と結果の両方に同時に影響を与える変数による因果推定の系統的誤差で、偽の関連性を生み出します。交絡因子の特定と制御は、有効な因果推論に不可欠です。
マッチング法
観測可能な特性に基づいて処理群と非処理群の単位を照合し、観察研究で比較可能なグループを作成する技術。これらの手法により、グループ間の系統的な違いを排除して因果効果を推定できます。
差分の差分法
処理群と対照群間で、時間経過に伴う結果の変化を比較する因果同定戦略。この方法は、共通の傾向と時間不変の特性を制御します。
回帰不連続デザイン
処理の閾値を利用して、カットオフポイント周辺の局所的な因果効果を同定する準実験的デザイン。この方法は、閾値の両側の単位を比較して処理の因果的影響を分離します。
パールの基準
因果グラフと観測データから因果効果が同定可能かどうかを判断するための形式的規則のセット。このdo-計算は、グラフィカルモデルにおける因果的表現を操作するための数学的枠組みを提供します。
構造的因果モデル
構造方程式とグラフを組み合わせて、データ生成メカニズムをモデル化する数学的表現。これらのモデルにより、介入をシミュレートし、反事実的因果効果を計算できます。
処置の不均一な効果
集団内の異なるサブグループや個人間での処置の因果効果の変動。不均一性の分析により、どの個人に対して処置が最も効果的か、または最も効果的でないかを特定できます。
最近傍に基づく反事実
異なる予測を持つ特徴空間内の類似例を探索することに基づいた反事実的説明の生成方法。このアプローチは、実用的または近いケースに基づいた直感的な説明を提供します。
因果経路分析
指定された媒介変数を通じて、変数の全体的な効果を直接的および間接的な効果に分解する技術。この分析により、AIシステム内で変数が結果に影響を与えるメカニズムを理解できます。