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。

1. はじめに:なぜ因果を考えるのか
   1. 相関・予測・因果の違い
   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
   1. ベイズ統計の考え方:信念の更新と事後分布
   2. 事前分布・尤度・事後分布の関係
   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
   1. 回帰分析の基礎
   2. ベイズ回帰分析の仕組み
   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
   1. 潜在反応モデルの考え方
   2. 因果効果 (平均処置効果:ATE) の定義
   3. セレクションバイアスとランダム化比較試験 (RCT)
   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
   1. 因果グラフと構造方程式の基礎
   2. 介入と因果効果 (平均因果効果:ACE) の定義
   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
   1. 製造現場でのプロセス改善への応用例
   2. マーケティング施策評価への応用例
   3. 実務で因果推論を活用するためのポイント
• 質疑応答