★製造プロセス最適化やマーケティング施策評価など、

実際の現場データを想定した応用例を交えながら、理論と実務を結ぶ視点を養います！

製造・マーケティング現場での

意思決定を支えるベイズ的因果推論の基礎と実践

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

本セミナーでは、製造・マーケティングの現場で求められる「データに基づく確かな意思決定」を支えるために、ベイズ統計と因果推論の基礎から実践までを体系的に学びます。従来の相関分析では捉えきれない「なぜその結果が起きたのか」を明らかにし、不確実性を定量的に扱うベイズ的アプローチを通じて、より説得力のある判断を可能にします。セミナーでは、事前分布・事後分布などのベイズ統計の基礎、因果グラフによる構造理解、介入効果推定の考え方に加え、Pythonなどを用いた実践的なモデリング方法も紹介します。製造プロセス最適化やマーケティング施策評価など、実際の現場データを想定した応用例を交えながら、理論と実務を結ぶ視点を養います。不確実な状況でも合理的に意思決定する力を育むことを目的としています。

◆習得できる知識

• ベイズ統計に基づいた基礎的なデータ分析手法を習得できる
• 因果推論を意識したデータ分析ができる
• 得られたデータに対して、ベイズ的なアプローチで因果効果を推定する手法を習得できる

◆受講対象

• 製造業・マーケティング分野でデータ分析に携わっている方

◆必要な前提知識

• 特に予備知識はありません。基礎から解説いたします。

◆キーワード

ベイズ統計,因果推論,ベイズ推論,潜在反応モデル,構造的因果モデル,セミナー,講演

担当講師

早稲田大学　データ科学センター　准教授　博士（理学）　堀井 俊佑　氏

【ご専門】統計的因果推論、統計的学習理論、情報理論

セミナープログラム（予定）

１．はじめに：なぜ因果を考えるのか
1-1　相関・予測・因果の違い
1-2　因果推論がもたらす視点

２．ベイズ統計の考え方を理解する
2-1　ベイズ統計の考え方：信念の更新と事後分布
2-2　事前分布・尤度・事後分布の関係
2-3　ベイズ推論の実践例（品質検査）

３．ベイズ推論を使った回帰と推定の基礎
3-1　回帰分析の基礎
3-2　ベイズ回帰分析の仕組み
3-3　Pythonによるベイズ回帰の実装

４．潜在反応モデルに基づく因果推論
4-1　潜在反応モデルの考え方
4-2　因果効果（平均処置効果：ATE）の定義
4-3　セレクションバイアスとランダム化比較試験（RCT）
4-4　ベイズ回帰による平均処置効果の推定

５．構造的因果モデルに基づく因果推論
5-1　因果グラフと構造方程式の基礎
5-2　介入と因果効果（平均因果効果：ACE）の定義
5-3　ベイズ線形回帰による平均因果効果の推定

６．事例と実務応用
6-1　製造現場でのプロセス改善への応用例
6-2　マーケティング施策評価への応用例
6-3　実務で因果推論を活用するためのポイント

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2025/12/9（火）10:30～16:30
【アーカイブ配信受講】12/10（水）～12/17（水）

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から

• 1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
• 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
　会員価格で1名につき55,000円（税込）、2名同時申込で66,000円（税込）になります。
　メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。

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備考

• 資料付（PDFデータでの配布）※紙媒体での配布はございません。
  無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

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