はじめに ─ 疑似相関という落とし穴

データ分析においてしばしば見られるのが「疑似相関」です。二つの変数が統計的に関連しているように見えても、実際には因果関係が存在しない、あるいは第三の要因に左右されている現象を指します。たとえば「アイスクリームの売上と水難事故の件数が同時に増える」という相関は、暑さという外部要因によって生じる典型例です。

では、この疑似相関をAIは見抜けるのでしょうか。AIは膨大なデータを処理する能力を持ちますが、同時に「相関を因果と誤解するリスク」も抱えています。本稿では、AIの得意とする領域と苦手な領域を整理しつつ、実務における境界線を考えます。

1. 疑似相関とAIの関連性


疑似相関とは、統計的に二つの変数が関連しているように見えるものの、実際には直接的な因果関係を持たない現象を指します。たとえば「アイスクリームの売上が増えると水難事故が増える」という相関は有名な例ですが、両者の間に因果はなく、共通の外部要因である気温の上昇が両方に影響しているにすぎません。データを扱うあらゆる分野で生じる可能性があり、特にビジネスや政策判断においては誤解が重大な結果を招くリスクがあります。
疑似相関の厄介さは、人間の認知バイアスとも結びついています。人は「関連性がある数字やグラフ」を目にすると、それを因果関係として受け止めやすい傾向があります。これを裏付ける心理学研究もあり、直感的なパターン認識が誤った推論につながることが知られています。実務においても「売上と広告費の相関」や「従業員満足度と離職率の関係」が、実際には第三の要因（景気動向や労働市場環境など）によって左右されているケースも珍しくありません。
AIは膨大なデータから相関を抽出する点では圧倒的に強力です。ディープラーニングや機械学習アルゴリズムは、人間では見逃すような複雑で非線形の関係を検出できます。しかし、その強みが同時に弱点にもなります。AIはあくまで統計的な関連を見つけるものであり、それが因果かどうかを自動的に区別する力は持ちません。つまり、AIは「疑似相関を大量に見つける」ことはできても、「それを疑似相関だと見抜く」ことは本質的に難しいのです。
疑似相関を因果と誤解すると、意思決定に直接的な悪影響を与えます。金融では一時的な市場データの相関をもとにした投資判断が損失を招く可能性があり、医療では生活習慣と疾患の関係を誤認すれば誤診や不要な介入につながりかねません。企業経営では、誤ったデータ解釈によって戦略を誤り、説明責任を果たせなくなるリスクもあります。AIを活用する場面では、この危うさが拡大しやすいため、相関と因果を峻別する仕組みを持たなければならないのです。

2. AIと人間が果たす役割

AIは大量のデータから統計的な相関やパターンを見つけ出す点で圧倒的に優れています。ニューラルネットワークやランダムフォレストといったアルゴリズムは、多次元データに潜む非線形な関係性を抽出できます。例えば、購買履歴から将来の消費行動を予測する、株式市場における微細な価格変動のパターンを見抜くといった場面では、人間よりも精度が高いケースが確認されています。AIの能力はデータ駆動型の実務を支える基盤となっています。
一方で、AIは相関と因果を自動的に区別することは苦手です。アルゴリズムは過去のデータを学習して統計的関連性を見つけますが、その背後に第三の要因が存在するかどうかは判断できません。例えば「広告費と売上の相関」をAIが検出したとしても、それが広告効果によるものか、あるいは季節要因や市場動向に起因するのかは見極められません。因果を正しく把握するには、操作変数法や差分の差分法といった統計的因果推論、あるいは実験的アプローチが必要であり、AI単独では担えない領域です。
疑似相関を誤って因果と扱わないためには、人間のドメイン知識が不可欠です。専門家は業界特有の要因や制度的な背景を理解しており、AIが見つけた相関のうち「意味のあるもの」と「意味のないもの」を選別できます。例えば医療データにおいては、生活習慣と疾患の相関を臨床知識と照合することで、因果関係があるかどうかを確認できます。AIはあくまで候補を提示する役割であり、因果解釈は人間が担うべき責任領域です。
実務では、AIアウトプット比率を高める際に「どの相関を因果として扱うか」を透明にしなければなりません。事後監査ログを残し、AIが提示した相関に対してどのような検証を行ったかを記録することが、説明責任の設計に直結します。これを怠れば、誤った意思決定が組織全体に波及し、説明不能なリスクを抱えることになります。したがって、AIと人間の協働においては「相関の検出はAI、因果の判断は人間」という境界線を明確にすることが欠かせません。

3. 様々な領域で想定されるリスク

例えば、金融市場はデータが豊富で変動も激しいため、疑似相関の温床になりやすい領域です。例えば、過去の株価とある経済指標に相関があったとしても、それが未来の予測にそのまま使えるとは限りません。投資判断を相関に基づいて行えば、一時的なノイズや外部要因に左右され、想定外の損失を招く可能性があります。アルゴリズム取引が市場の過剰反応を引き起こすこともあり得るでしょう。金融では特に「疑似相関を見抜けないこと」がシステムリスクに直結するのです。
あるいは、医療データでも疑似相関は深刻な影響を与えます。生活習慣と疾病リスクの相関をそのまま因果とみなしてしまうと、誤った診断や不必要な治療介入につながる可能性があります。例えば「特定の食品を摂取する人にある疾患が多い」という相関があったとしても、実際には年齢や生活環境といった第三の要因が背景にある場合が少なくありません。ここで疑似相関を排除できなければ、患者に余計な負担を与えるだけでなく、医療制度全体の信頼性も揺らぐことになります。
同様に、企業の人事や経営判断においても、疑似相関の誤用は意思決定を歪めます。例えば「従業員満足度が高い部署は業績も高い」という相関を因果と誤解し、表面的な満足度施策だけを推進すると、根本的な要因である市場環境や業務設計を見誤ります。同様に「広告費と売上の相関」を安易に因果と考えると、効果の薄い広告投資を増やし続ける結果になりかねません。データを用いた経営管理の広がりとともに、このリスクは確実に高まっています。
疑似相関の誤解は、個別の組織を超えて社会全体の制度設計にも影響します。たとえば教育分野で「特定の学習方法を取る子どもの学力が高い」という相関が見つかっても、実際には家庭環境や経済的背景といった要因が関与しているケースは多々あります。この因果関係を誤解すれば、政策資源の誤配分につながり、結果的に不公平を拡大することになります。公共領域における疑似相関の誤用は説明責任の欠如にも直結し、社会的信頼の損失を招くリスクが大きいのです。

4. どこまでAIを手段として利用するか？

AIは膨大なデータから複雑な相関を素早く抽出できます。人間が一つひとつの変数を比較していた時代と比べれば、探索の幅とスピードは飛躍的に向上しています。したがって、相関候補を幅広く洗い出す工程はAIに任せるのが合理的です。実務では「どのような変数の組み合わせに統計的な関連が見られるか」をAIに先に提示させ、その中から意味のあるものを絞り込むという分担が効率的です。AIアウトプット比率を高めるのはこの段階までにとどめるべきでしょう。
ただし、爆発的なスピードを実現可能になったことで、「手あたり次第試して失敗しまくる」という方略が採用可能になった点は非常に大きいですね。
相関が因果かどうかを判断するには、業界特有の知識や制度の理解が必要です。AIはデータに現れた表層的な関係を提示できますが、その背後にある要因を理解することはできません。医療なら臨床経験、金融ならマクロ経済の知識、企業経営なら組織文化や市場構造といった人間固有の洞察が不可欠です。したがって「この相関を意思決定に使うかどうか」の最終判断は人間が下す必要があります。これは説明責任の設計そのものであり、組織の透明性を担保する基盤です。
疑似相関を因果として誤用しないためには、AIの出力と人間の判断の両方を記録に残す仕組みが必要です。たとえば「AIが提示した相関のうち、どれを採用し、どれを棄却したのか」「その判断の根拠は何か」を事後監査ログとして保存しておくことです。これにより、後から検証可能な透明性が確保されます。こうしたログがあれば、仮に意思決定が誤っていたとしても、どこで疑似相関に依存してしまったかを明確に振り返ることができます。
データリテラシーを高め、因果推論の基礎知識を持ち、実務の現場で相関の意味を吟味できる人材は、組織にとって欠かせない存在になります。AIが進化しても、この能力は人間固有の強みとして残り続けるでしょう。

おわりに ─ 相関の検出はAI、因果の判断は人間

AIは相関を大量に抽出することには優れていますが、それが疑似相関かどうかを自律的に見抜くことはできません。因果関係の解釈には、実験設計、統計的検証、そして領域知識が不可欠だからです。
AIが提供する相関は強力な材料ですが、解釈と責任を人間が担う姿勢を失えば、誤った意思決定につながります。疑似相関を正しく扱えるかどうかが、AI時代におけるデータ活用の成否を分けるのです。

「AIがやってくれました」という受動的な姿勢と、「○○の判断についてはリスク判断を数値化することでAIで代替可能と考えます」という能動的な姿勢では、予後の違いは明らかでしょう。
因果を見抜く力を、これからも養いたいものです。