【レポート公開】因果関係に迫るデータ解析：反事実モデルで紐解く人事施策の効果（セミナーレポート） ビジネスリサーチラボは、2025年10月に「因果関係に迫るデータ解析：反事実モデルで紐解く人事施策の効果」を開催しました。 「リモートワークの導入は、従業員の生産性を本当に上げたのだろうか」 「鳴り物入りで導入した研修だが、従業員の業績向上に繋がったと確信が持てない」 人事・組織開発の現場では、こうした施策の効果測定に関する悩みが絶えません。従業員の成長や組織の活性化を目指して時間とコストをかけて施策を導入するものの、それが期待した通りの成果を生んでいるのか、確信を持って語るのは容易ではありません。 施策の効果を確かめる最もシンプルな方法は、施策を受けた従業員と受けなかった従業員の結果を比較することです。しかし、小規模のトライアルで有効だったプログラムが、いざ全社展開すると効果が見られない──そんな経験をお持ちの方も多いのではないでしょうか。 その背景には、「もともと意欲の高い従業員が自発的に研修へ参加していた（セレクションバイアス）」あるいは「トライアル部署に新しい取り組みに積極的なメンバーが多かった」といった施策以外の要因が影響し、分析結果を誤って解釈していた可能性があります。データ分析において悩みの種となるこの問題の核心は、施策がもたらした真の効果と、こうしたバイアスとが混ざり合ってしまっている点にあります。 本セミナーでは、この課題を乗り越えるための分析アプローチとして、統計学における因果推論の枠組み「ルービン因果モデル（Rubin Causal Model: RCM）」を土台とする傾向スコアの分析について解説しました。施策を「導入して終わり」にせず、その効果を科学的に検証し、次の意思決定へと繋げる──そのための視点をお伝えしています。 ※本レポートはセミナーの内容を基に編集・再構成したものです。