因果推論MMM（Causal MMM）：次世代マーケティング計測の全貌
はじめに
従来のMMMは本質的に回帰分析であり、「相関関係」を「因果関係」として解釈するリスクを常に抱えています。この限界を克服するために登場したのが**因果推論MMM（Causal MMM）**です。
Causal MMMは、**構造因果モデル（SCM）や有向非巡回グラフ（DAG）**を用いて、マーケティング変数間の因果構造を明示的にモデル化するアプローチです。
MMMの基本は初心者向け完全ガイドを、較正手法はインクリメンタリティテストをご参照ください。
従来MMMの限界
回帰MMMが抱える問題
| 問題 | 説明 | 影響 |
|---|---|---|
| 逆因果（Reverse Causality） | 売上好調→広告費増額の関係 | 広告効果の過大評価 |
| 交絡バイアス | 未観測の共通要因が存在 | ROI推定のバイアス |
| 媒介効果の無視 | TV→検索→購買の経路を無視 | TVの過小評価、検索の過大評価 |
| 時間的因果の曖昧さ | 同時期の変数間の因果方向が不明 | モデルの解釈困難 |
具体例：逆因果による過大評価
従来のMMMが仮定する関係:
広告費 → 売上 (因果)
実際に起きている可能性:
広告費 → 売上 (因果) ... 一部は正しい
売上 → 広告費 (逆因果) ... 好調時に予算追加
市場トレンド → 広告費 & 売上 (交絡) ... 両方に影響