アクションにつながらない変数を特定する

RosieのMachine Learningチームは、ある保険会社のウェブサイトにMachine Learningモデルを導入しました。各顧客に対して特定の保険種別の購入確率を予測し、各顧客にとって確率が最も高いおすすめ商品をホームページに表示します。

ウェブサイトチームはABテストを開始しましたが、機械学習によるレコメンドを表示した顧客グループは、メインサイトで一般的なメッセージのみを表示したグループと比べて、売上の増加が見られませんでした。Rosieはモデルの見直しを依頼し、主要な推進要因（ドライバー）と、モデル設計の考え方についてインサイトを提供するよう求めました。

推論（因果）モデルでは、ビジネスが介入でき影響を与えられる変数を使うことが重要です。単に相関しているだけで有用でない変数は避けるべきです。