因果ネットワークの検出と活用
概要
因果ネットワークは、その因果関係に従った動作をする既存物を制御するための知識になる。また、因果ネットワークは新たに価値ある物を創造するという発明創造の基盤にもなる。さらには、発明を特許出願した場合には発明を記述した請求項の特許性の審査をする審査官の技術常識にもなる。したがって、因果ネットワークの検出と記述は大変に重要である。
因果ネットワーク(Causal Networks)は、諸事象間の因果関係を有向グラフとして表すことによってその全体像を可視化する手法である。[1][2][3][4][5]
因果ネットワークは、システムの最適化制御のためにも、経済成長を実現するための財政政策を決めることにも使える。
１． 因果ネットワークの検出
（１）因果をもたらすエネルギー（情報、物質、力）の流れの経路をたどる
エネルギーの経路をたどらずに、空間領域Axでの事象を記述した時系列データX（ｔ）と、空間領域Ａｙでの事象を記述した時系列データＹ（ｔ）の間の波形の関係だけから因果関係を検出しようとすると、どうしても誤検出が発生する。２つの事象の共通の原因事象があるが、２つの事象の間には因果関係が無い場合も因果関係ありと検出するという場合が、その誤検出の１つである。
（２） 原因候補の変数の操作による作用を発生させて結果候補の変数の挙動を分析する
（追記）
極端な例を言えば、Xiを時系列として実現する場合、その時系列の中に識別性の高いパターンとして、何らかの音楽メロディーを入れておく。すなわち、メロディーの時系列をViとする。
Xi＝Viというようにしていたら、Yiの中にメロディーViが検出されたならば、Xが原因変数でYが結果変数であることは完全に証明されたと言える。
識別性の高いパターンPを原因変数Xに重畳させておき、結果変数YからそのパターンPが検出されたならば、Xが原因でYが結果であるという因果関係が検出されるのである。
これと同じ考え方で、色素で識別力を付けた水を使って雨漏りの発生までの経路と発生原因箇所の特定をする事例がある。
下記動画の出典： https://www.youtube.com/watch?v=gjj_LksMhtk
学問的に言うなら、変数Xから変数Yに対して、情報が流れているならば、Xが原因でYが結果であるということである。移動エントロピーによって因果関係の存在と因果の方向の判別をするという事にもつながる。その応用が、次の特許発明の請求項８と請求項１１である。[4]
http://www.patentisland.com/JPB_0006398894.pdf
（３）ランダム化比較試験（RCT）による因果関係検出
２． 因果ネットワークの活用
（１） 因果ネットワークの発明創造への活用
価値は、価値を与える対象の状態又は価値を与える対象に属するものの状態が、何らかの観点で良い状態であることである。
したがって、価値は「Ａの状態がＥである」という基本的な表現形式で記述される。省略形としては、「ＡがＥである」とか 「Ｅ」というものがある。顧客に価値をもたらす場合は、顧客価値という。
そして、顧客価値の具体例としては、「顧客の保有する自動車の燃費が良い状態」とか「顧客が保有する自動車の燃費に満足している状態」が ある。また、「顧客の健康状態が良い」、「顧客が見たいテレビ番組を即座に見れている状態」というものもある。
機能は、何らかの作用を行なう能力である。そして、機能の表現形式としては「作用対象に対する動作」又は「作用対象に対して実現する状態変化」 又は「対象への作用をもたらすエネルギー，物質，情報，力の出力と、そのような出力の形成に用いる入力ならびに入力を出力に変換する動作」 となる。
具体的には、「Ａに対してＦする」又は「Ａの状態をＥにする」又は「入力Ｘに対する変換Ｔを行ない出力Ｙを形成し、出力Ｙを対象Ａに与える」という 表現形式となる。ここで、出力Ｙを対象Ａに与えることで、対象Ａに対して作用Ｆをもたらし、対象Ａの状態をＥにするという関係がある。 機能は通常は「動詞」を用いて表現される。具体的には「部屋を加熱する」という記述では、対象Ａは「部屋」であり、作用Ｆは「加熱」という関係に なる。加熱手段には、燃焼によって発生する熱を用いる方法もあれば、摩擦熱を用いる方法もあるし、太陽光を用いる方法もある。 しかし、機能は、その実現手段を問わないので、機能実現手段の内部構造を記述しない。
ここで、機能を「対象への作用をもたらすエネルギー，物質，情報，力の出力と、そのような出力の形成に用いる入力ならびに入力を出力に変換する動作」 という形式で表現する事が大変に重要である。なぜならば、この表現形式は「作用の原因」と「作用の原因の発生源」と「作用の対象」を記述している からである。そして、この表現形式によって複雑な機能構造を一貫して記述でき、結局は複雑な機能構造は作用の原因となる「エネルギー，物質，情報， 力」の流れのパターン（因果ネットワーク）を形成する仕組みにすぎず、本質は「エネルギー，物質，情報，力の流れのパターン」（因果ネットワーク）であることを示すことができるからである。
技術は、機能の実現手段となる。実現手段であるから、既存の機能やデバイスや方法を組合わせで表現する。できるだけ既存機能の組合せで表現する事で 汎用性のある技術表現となる。このように技術を表現する方法の中でも、作用をもたらすエネルギー，物質，情報，力の流れに着目する事で、 技術がいかにして機能を実現し、その機能がいかにして顧客価値となる状態をもたらすかが明確にわかってくる。
請求項は新たな機能構造であり、その新たな機能構造によって価値が発生することの因果ネットワークを認識できるように記述されねばならない。 したがって、請求項の記述は既存機能の組合せで表現されねばならないし、その組合せの記述は価値ある状態を形成する作用をもたらす「エネルギー，物質，情報，力の流れのパターン」 が明確に認識できるようになっていなければならない。 もしも請求項の記述に用いる要素機能の中に、既存機能ではないものが入っていると、請求項の記述は未知の内容を含むことになり、内容が確定できず、 請求項で表現される新たな機能構造によって価値が発生することの因果ネットワークを認識できないからである。このような記述がなされていない特許出願を「発明が特定できていない」として、審査官は拒絶する。
（２） 因果ネットワークの財政政策への活用
経済に関する因果ネットワークを用いることは、経済を制御するための財政政策を立案したり決定するためには大変に重要である。
例えば、GDP成長という目標を実現するための財政政策の立案の場面を考える。
GDPの定義式は次のようになる。
ＧＤＰ＝消費＋投資＋政府支出＋（輸出－輸入）
この定義式はGDP成長についての因果関係も示しており、政府支出という変数とGDPという変数の間には、政府支出からGDPに向かうプラス符号の矢印が存在するという因果ネットワークを形成する。この因果ネットワークを全微分と偏微分の関係としても記述できる。
すなわち、GDPをzとし、政府支出をｘとして、消費や投資などのｘ以外の他の項目を変数ｙとしたならば、下図のような数式が成立する。
この右辺第1項は政府支出ｘの増加がGDPであるｚの増加をもたらすことを示す偏微分係数である。右辺第2項は、政府支出以外の項目ｙを通じてｘの増加がＧＤＰであるｚに与える影響を示している。
これは、政府支出という変数から他の変数である消費、投資などの変数を通じて間接的にGDPに対してマイナス符号の矢印となる結合が無い限り、政府支出の増加はGDP増加をもたらすことになる。確かに、下図は財政支出の伸び率と名目GDP伸び率の間には強い正の相関係数が存在する事を示している。これは、政府支出という変数から他の変数である消費、投資などの変数を通じて間接的にGDPに対してマイナス符号となる結合がほとんど存在していない事の証拠にもなっている。マイナス符号となる結合が存在していれば、こんなに強い正の相関係数は発生するはずもないからである。
GDP定義式は、経済学の常識なので、下図を見るだけで政府支出を増やすことがGDP成長をもたらす因果ネットワークが存在する事は一目瞭然であり、下記動画での議論の当事者の池戸万作氏には、このような因果ネットワークが大前提として認識されていたものと思われる。
下図の出典： https://twitter.com/sima9ra/status/659028361314877440
しかし、GDP定義式をもとにした因果ネットワークが頭の中にない場合、上図を見ても「財政支出（政府支出）伸び率と名目GDP伸び率の間の相関関係」としか認識できないという状態になる。そして、「因果関係と相関関係は異なる」としか言えないという経済学者の成田氏のような状況にもなると考える。
因果ネットワークの認識がいかに重要であるかを示す議論であった。
下記動画の出典： https://www.youtube.com/watch?v=P8vfZIhexuo
（３） 因果関係の誤認識により行われている壊滅的な財政政策の事例
財務省は「債務残高対GDP比とプライマリーバランスとの間の因果関係」を、数式の処理ミスによって誤認識してしまい、日本経済を衰退させ続ける財政政策を行ない続けている。
財務省が主張している間違った因果関係： 債務残高対GDP比の安定的な引き下げのためには、プライマリーバランス黒字化が必要である。
正しい因果関係： 債務残高対GDP比の安定的な引き下げのための必要十分条件は、「PB赤字額 ＜ （名目成長率 － 名目金利）× 前期債務残高」である。
詳細は下記リンク先を参照。
プライマリーバランス黒字化目標の間違いが高校数学で判明 – 戦略検討フォーラム (j-strategy.com)
参考文献
１． Webマイニングを用いた因果ネットワークの自動構築手法の開発 https://www.jstage.jst.go.jp/article/sociotechnica/4/0/4_0_66/_pdf
２． 要因検索による因果関係ネットワークの構築と因果知識の獲得
https://db-event.jpn.org/deim2010/proceedings/files/B9-1.pdf
３． 因果ネットワーク生成システム
４． データフロー制御装置およびデータフロー制御方法 請求項８と１１
http://www.patentisland.com/JPB_0006398894.pdf
５． 経済現象における因果の考え方と検証可能性
http://hermes-ir.lib.hit-u.ac.jp/hermes/ir/re/22477/keizaikenkyu03802153.pdf
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