機械学習と因果推論の融合による新たな因果推論手法 この論文は、機械学習（ML）と因果推論の統合についてまとめています。古典的な構造方程式モデル（SEMs）やそのAI版である DAGs（有向無環グラフ）と SCMs（構造的因果モデル）から重要な概念を取り入れ、これらモデルでの推論に使用する modern prediction tools の活用法を解説しています。特に、バイアスを低減できる「double/debiased machine learning」手法に重点を置いています。これにより、因果関係の分析と予測問題の両方をより適切に行うことが可能となります。 この論文では SEMs と SCMs の理解が必要となるため、それぞれの詳細な解説が記述されています。また、各手法の性能評価として複数のデータセットが使用され、その結果と解析コードが公開されています。 関連する最新の研究については、Donald Rubin の著作 "Causal Inference using Potential Outcomes: Design, Modeling, Decisions" を挙げ、Judea Pearl の "Do-Calculus Revisited" も参考文献として言及しています。