第5章　潜在反応モデルと構造的因果モデルの融合
2つのフレームワークを融合させて分析の幅を広げる
5.1　構造的因果モデルにおける潜在反応
5.2　潜在反応モデルと構造的因果モデルを組み合わせた因果推論のデータ分析例
5.3　重回帰分析による因果推論
5.4　構造的因果モデルにおける反事実推論

第6章　調整に必要な変数が観測できない場合の因果推論
未観測の交絡因子を克服するには
6.1　操作変数法による因果効果の識別
6.2　操作変数法による因果推論のデータ分析例
6.3　フロントドア基準による因果効果の識別
6.4　フロントドア基準による因果推論のデータ分析例

第7章　特殊なデータ構造を利用した因果推論
差分の差分法、回帰不連続デザイン
7.1　差分の差分法
7.2　差分の差分法による因果推論のデータ分析例
7.3　回帰不連続デザイン
7.4　Sharp RDDによる因果推論のデータ分析例
7.5　Fuzzy RDDによる因果推論のデータ分析例

第8章 異質な因果効果の推定
効果のばらつきが示す意思決定のヒント
8.1　潜在反応モデルにおける異質な因果効果の扱い
8.2　条件付き平均処置効果推定のデータ分析例
8.3　構造的因果モデルにおける異質な因果効果の扱い
8.4　条件付き平均因果効果推定のデータ分析例
8.5　異質な因果効果推定に関する注意点

第9章　実務で因果推論を活用するために
因果推論を意思決定に活かすための視点と限界
9.1　意思決定における因果推論の位置づけ
9.2　因果推論の仮定への向き合い方
9.3　現場と分析をつなぐための対話

『Five Lines of Code — How and When to Refactor —』(Christian Clausen著、MANNING刊)の日本語版。

リファクタリングはソフトウェア開発やプログラミングの世界においてコードの品質向上や保守性の確保のために重要です。
何をリファクタリングすべきかは、問題の兆候を示す「コードの臭い」で説明されてきましたが、この概念は抽象的で、経験の浅いプログラマーには理解しづらいものでした。

本書では、「メソッドを5行以内で実装する」といった明確なルールを用いてリファクタリングを行うテクニックをステップバイステップで解説します。ルールの解説後には、そのルールの元となった「コードの臭い」についても説明されており、効率的に「コードの臭い」への感覚も養うことができます。

第1部では、GitHubで公開されている2Dパズルゲームのコードを主要な題材としてリファクタリングのプロセスを示しながら、適用するルールやパターンを解説します。

第2部では、チームでの開発にも焦点を当て、ルールとリファクタリングパターンを実務でどう活用するかを掘り下げます。コンパイラの機能の活用や、コメントを極力書かないようにするためのコツ、価値あるコメントの見極め方、コードの安全な削除／追加方法、将来的なリファクタリングで見落とされないように悪いコードをさらに悪く見えるようにして品質レベルを明確にするテクニックなど、実践で役立つトピックを広範に扱っています。

＜本書で学べること＞
悪いコードの兆候
コードを完全に理解していなくても安全に改善する方法
コードの最適化と汎用化のバランス
適用すべきリファクタリングパターン
リファクタリングのタイミング
など

●著者、訳者について
Christian Clausen（著者）
コンピュータサイエンスの修士号を持ち、専門は、プログラミング言語、特に、ソフトウェアの品質とバグのないコードの書き方。ソフトウェア品質に関する査読付き論文を2本共同で執筆し、権威ある学術誌やカンファレンスで再録された。また、パリの研究グループ用のCoccinelleというプロジェクトでソフトウェアエンジニアとして働いた経験があり、2つの大学でオブジェクト指向および関数型プログラミング言語の基礎から応用までを教えた経歴を持ち、その後は5年間にわたりコンサルタントおよび技術責任者として働いている。

Robert C. Martin（序文寄稿）
Object Mentor社の創業者社長で、「ボブおじさん」（Uncle Bob）の呼称で知られる伝説的プログラマ。

松田晃一（訳者）
博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。

本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。

さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。

本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。

本書の特徴

実践的な学習と活用
因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。
直感的な理解のための全体像の把握と図解
因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。
意思決定のためのガイドライン
最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。

目次

はじめに
第1章 因果の探求から社会実装
1.1 因果とは
1.2 因果推論の活用と価値創造
1.3 因果推論を活用した意思決定
第2章 因果推論の基礎
2.1 相関関係から因果関係へ
2.2 ランダム化比較試験とは
2.3 因果推論
2.4 因果効果
2.5 因果効果推定のためのグラフ
第3章 基本的な因果推論手法
3.1 分析の全体像と各種手法の前提
3.2 回帰分析に基づく手法
3.3 共変量調整・傾向スコア
3.4 二重にロバストな推定法
3.5 自然実験(準実験)の全体像
3.6 回帰不連続デザイン
3.7 操作変数法
3.8 差分の差分法
3.9 合成コントロール法
第4章 因果推論高度化のための機械学習
4.1 因果推論に機械学習を使用するメリット
4.2 機械学習の全体像
4.3 代表的な精度検証指標
4.4 演習：Auto MLによる高速実装
4.5 説明可能なAI
4.6 機械学習のダッシュボード化
第5章 因果推論と機械学習の融合
5.1 機械学習を用いた因果推論の全体像
5.2 因果推論に機械学習を使用する際の注意点
5.3 メタラーナー(Meta Learner)
5.4 Double/debiased machine learning
5.5 CATEを推定するその他の方法
5.6 自然実験への機械学習の適用
5.7 因果的意思決定
第6章 感度分析
6.1 感度分析を用いた分析の全体像
6.2 部分決定係数を用いた感度分析
6.3 E-Valueを用いた感度分析
6.4 機械学習を用いた感度分析
第7章 因果推論のための時系列解析
7.1 時系列解析を用いた因果推論の全体像
7.2 時系列解析の全体像
7.3 時系列解析の因果推論への適用
7.4 単体施策の効果検証
7.5 複数施策の効果検証
第8章 因果構造をデータから推定する因果探索
8.1 因果探索の概要
8.2 因果探索手法の全体像
8.3 因果探索手法の実装
8.4 時系列を伴う因果探索の全体像
8.5 時系列を伴う因果探索の実装
8.6 因果探索の課題

「事業が計画通りに行かない」
「部下が思うように動かない」といった課題が、
近年、日本中の企業であふれている。

こういうとき、企業は管理体制を強める。
だが、管理体制の強化はあまり効果がない。

PDCAが回らないときの対処法は、
アメリカでは「OODA」ループとして確立されている。

Observe（観察）
Orient（状況判断）
Decide（意思決定）
Act（実行）

この頭文字を取って「OODA」という。
計画ありき、繰り返し前提の「PDCA」とは全く別物だ。

☆☆☆なぜ日本人はOODAができないのか?☆☆☆

日本でもOODAは知られており、それなりに本も売れたが、
未だに計画を強化し、PDCAで乗り切ろうとする組織やリーダーが多い。

なぜ、日本人はOODAが回せられないのかというと、主な理由は、
「観察や判断の経験や、決定の権限がない」から。
日本独特のコミュニケーション不足、年功序列、前例主義などに、その原因がある。

つまり日本人がOODAをやるには、そもそもリーダーに働き掛けない限り、
「リーダーシップ」とは何かを理解しない限り、ムリなのである。

☆☆☆米空軍ROTCで学んだことを実際の現場で使うには?☆☆☆

著者は、OODAを生んだ「米空軍」ROTCで学位を取得し、
現在は事業開発プロデューサーとして幾多の企業で事業を開発している。

これまでOODAを学ぼうにも、翻訳書か、
特別な経験もない日本人が本を読んで紹介するしかなかった。
翻訳書は、アメリカ社会だからできることが多く、あまり日本的（現実的）ではない。
しかし著者は、実際に学んできたことを、現在のビジネスに落とし込んで使っている。

☆☆☆日本特有の問題も、日本の特有のシステムで解決できる☆☆☆

日本人はPDCAに慣れ過ぎているため、
いかにPDCAを速く回すか、効率的に回すかに注力している。
しかし、これではコストパフォーマンスが悪すぎる。

PDCAでは「計画（PLAN）がない」といつまで経っても何もできない。
これだけ変化が激しい世の中に、完璧な計画など存在しないのに――。

いかに「OODA」ループを回せる組織を創れるか、
自らも使いこなし、部下にも使わせるようにできるか……
本書を読めば、日本組織で現実的に回せるようになる!

【もくじ】
第一章　科学的に考えるリーダーシップの定義
第二章　軍事戦略から紐解く「戦略」の要素
第三章　ビジネスにおけるＯＯＤＡの存在意義
第四章　日本でＯＯＤＡを活かすための変革とは