データは寡黙である。

これまで十数年間、いくつかの企業でデータ分析に携わってきた。その間にビッグデータや人工知能、ディープラーニングというようなバズワードが流行り「データ至上主義」ともいえる風潮が流れ始めているふうに感じる。

 確かに画像などの判別技術や購買予測、レコメンデーション技術など、大量データを学習機に食わせて成果を出している分野もある。

しかし、企業でデータ活用として期待されているのはこれらだけでない。それよりも「現在起きている、または予測されることに対してどのようにアクションとるべきか？」をデータから見出すこと（以降、これを「データからインサイトを得る」と表現する）が求められるケースが圧倒的に多い。

注意が必要なのは、「購買予測をする」ことと「より売上を上げるためにとるべきアクションを見出す」ことは全く異なり、またそれに必要な技術も全く別物であることだ。

典型的で有名な例として「アイスクリーム売上と犯罪発生数の関連性」を挙げてみる。下の左のグラフはある町のアイスクリームの売上と犯罪発生数の関連性を示したものだ。グラフから読み取るにアイスクリームの売上が多い時に犯罪発生数が多い関係性が見て取れる。しかしよく言われるように、これは関連性（相関）があるだけで、決して「アイスクリームの売上が増えたから犯罪発生数が増えた」という原因と結果を示しているわけではない。この裏には下右図のように、「気温」というアイスと犯罪の両者の増減に影響を与える共通の要因（交絡因子）が存在し、気温が暑い時にはアイスクリームの売上が増えるのと同時に、イライラして犯罪数も増えることで、直接関係のないアイスと犯罪に関連性が現れているのである（偽相関）。

この例は２つの重要なことを示している。

１つは、「予測する」と「原因と結果の関係性（因果関係）を分析する」は別物であるということである。図から見て取れるようにアイスの売上を説明変数にして犯罪率を予測することは（ある程度の汎化性をもって）可能である。しかし、だからといって犯罪数を減らすためにアイスの売上を減らす（店舗を閉鎖させる）というアクションは全く有効ではないことは自明であろう。

２つめは、ほとんどの場合にデータのみだけでは因果関係はわからないという事実だ。データからわかるのは事象間の関連性（相関）のみであり、原因と結果の関連性を見出すためには、事象の関係に対するその分野での固有の知識（ドメイン知識）が不可欠である。例えば上の例では、「アイスクリームが犯罪の発生に寄与することはないはずだ」、「両者に共通する要因として気温が考えられる」というという事前知識があるが故に本当の因果関係を見出すことができた。

企業でデータ分析の業務を行っていると、データが大量にあればなんでもわかるという誤った神話に苦労することが多い。データは因果分析においては恐ろしいほど寡黙であり、データにドメイン知識を与えて初めてデータが物事を語り始めるということを認識しないといけない。