因果推論の核心は、介入を仮定した際の「反事実（もし介入がなかったらどうなっていたか）」を明確化し、観察データや実験データを用いてその介入による影響を正確に推定することです。
補足
- 反事実の概念
因果推論では、ある処置や介入が行われた場合と行われなかった場合を比較し、その差を「因果効果」と捉えます。実際には同時に両方を観測できないため、「もし介入がなかったらどうなっていたか」という仮想的な状況（反事実）を理論上または推定手法を使って明確にすることが重要です。 - 介入や実験の重要性
本来は無作為化実験が行えれば、介入群と対照群を厳密に比較でき、反事実をより明確に定義できます。しかし現実には無作為化実験が難しいことも多いため、疑似実験や観察研究のデータを用いて、潜在的な交絡因子を統計的に制御しながら因果推論を行います。 - 適切なモデル化と仮定
因果推論のためには、どのようなデータ生成過程が存在するかを想定したモデルや仮定（無視可能性、交換可能性など）が必要です。具体的には、構造方程式モデル（Structural Equation Model）や、ロバストな推定が可能な手法（差分の差分法、傾向スコアマッチングなど）が活用されます。 - 目的：因果効果の測定と解釈
因果推論の最終的なゴールは、観察データから因果関係を定量化し、介入の効果を評価することです。これにより、政策立案やビジネス上の意思決定など、多岐にわたる分野での戦略を効果的に検証・最適化できるようになります。
