「なんとなく良さそう」から抜け出すために──組織開発の効果測定として『因果推論』に入門する話/登壇資料（井田 献一朗）

LT Night 2026年に実践したい技術
2026年1月24日（土）18:00〜20:00
https://codecast.connpass.com/event/376509/

Transcript

1. Confidential 「なんとなく良さそう」から抜け出すために 組織開発の効果測定として『因果推論』に入門する話 2026年に実践したい技術 2026年1月24日
2. Copyright Hacobu, Inc. 2 自己紹介 Go, Rust, Python メンタリング, 育成 井田 献一朗 2022年にHacobuに入社し、バックエンドエンジニ ア・EMを経て組織開発を行う。後に独立し業務委 託として技術広報を担当。 略歴 好きなもの @rinatz3
3. Copyright Hacobu, Inc. 3 いろいろ発信しています D-Plus Tokyo ゼロから学ぶC++ Qiita Zenn ゼロから学ぶPython 登壇 ブログ 学習サイト運営
4. Copyright Hacobu, Inc. 4 本日話すこと 組織施策の『やりっ放し』を防ぎ 『なぜ効いたのか』を論理的に説明できる組織開発を行うには？
5. Copyright Hacobu, Inc. 5 「その施策、本当に効果があったのか？」問題 でも、施策の効果を問われると？ 心理的安全性を高めるために 1on1を導入しよう 情報共有を促進するために ドキュメント文化を作ろう 技術力向上のために 勉強会を開催しよう • 「なんとなく雰囲気が良くなった」 • 「アンケートの評判は良かった」 定性的な手応えが多く、自信を持って答えられない
6. Copyright Hacobu, Inc. 6 書籍の知識だけでは「自社の課題」は解けない カーゴカルト（Cargo Cult） 自社の文脈を無視して、他社の成功事例や書籍の一般論をそのまま真似してしまうこと 社内で燃え尽き症候群が発生 A社の原因 B社の原因 C社の原因 もし、本当の原因が「デプロイ手順が複雑」なのに、残業規制をしても現場は救われない 書籍の一般論は「ありうる因果のパターン」を教えてくれるが、自社組織の真犯人までは教えてくれない 残業が多い 裁量権がない デプロイ手順が複雑
7. Copyright Hacobu, Inc. 7 アイスクリームと水難事故のパラドックス 統計学には「アイスクリームが売れると、水難事故が多発する」という例え話がある アイスクリームの売上 水難事故の発生件数 アイスクリームの売上が伸びる時期は、水難事故の件数も増加するため、データに連動性がある しかし、これを見て「水難事故を防ぐために、アイスクリームの販売を禁止しよう」と考える人はいない （真犯人は「気温の上昇（夏）」であるため） ※ ダミーデータです 0 20 40 60 80 100 120 0 200 400 600 800 1000 1200 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 アイスクリームの売上(万円) 水難事故件数(件) 相関関係
8. しかし、組織開発では このような「アイスクリーム禁止令」が起こりがち
9. Copyright Hacobu, Inc. 9 会社で起こる「アイスクリーム禁止令」の例 「Slack の投稿数が多いチームほど、開発生産性が高かった」というデータが出たとする Slack の投稿数が多い 開発生産性が高い コミュニケーション量 こそ正義！ 雑談でもいいから Slack 投稿を 義務化しよう！ 相関関係
10. Copyright Hacobu, Inc. 10 会社で起こる「アイスクリーム禁止令」の例 「Slack の投稿数が多いチームほど、開発生産性が高かった」というデータが出たとする Slack の投稿数が多い 開発生産性が高い コミュニケーション量 こそ正義！ 雑談でもいいから Slack 投稿を 義務化しよう！ 実は「心理的安全性が高い」チームの Slack 投稿数が多く、開発生産性も高かった ということが真実だったりする 心理的安全性が高い 相関関係 因果関係
11. Copyright Hacobu, Inc. 11 会社で起こる「アイスクリーム禁止令」の例 「Slack の投稿数が多いチームほど、開発生産性が高かった」というデータが出たとする Slack の投稿数が多い 開発生産性が高い コミュニケーション量 こそ正義！ 雑談でもいいから Slack 投稿を 義務化しよう！ 実は「心理的安全性が高い」チームの Slack 投稿数が多く、開発生産性も高かった ということが真実だったりする 心理的安全性が高い 相関関係 因果関係 つまり 相関関係が必ずしも因果関係になるわけではない
12. Copyright Hacobu, Inc. 12 真の因果関係を探るために 因果推論 表面的な相関に惑わされず、何が原因で何が結果 なのかを特定する科学的なアプローチ 人間の勘や思い込みに頼らず データから組織のメカニズムを客観的に解明したい！
13. Copyright Hacobu, Inc. 13 DoWhy 「もしその施策を打っていなかったら？」 という反事実を推定し、施策の純粋な効果を 数値で算出する LiNGAM どっちが原因で、どっちが結果なのか？ という矢印の向きを推測する 例：Slack投稿するから生産性が高いのか、生産性が高いから Slack投稿するのか Pythonを使った因果推論 https://github.com/py-why/dowhy https://github.com/cdt15/lingam
14. Copyright Hacobu, Inc. 14 Pythonを使った因果推論 1on1の頻度 心理的安全性 パフォーマンス 「1on1 の頻度」「心理的安全性」「パフォーマンス」に関するデータが アンケートや実績から取れたとする 知りたいこと • 1on1 の頻度を増やしたから、パフォーマンスが上がったのか？ • パフォーマンスが上がったから、1on1 の頻度が増えたのか？ • 心理的安全性が生まれたから、パフォーマンスが上がったのか？ • etc LiNGAM と DoWhy を使って、下記のような因果関係を導いてみる さらに、1on1 がパフォーマンスに与える影響度を調べてみる
15. Copyright Hacobu, Inc. 15 Pythonを使った因果推論 1 2 LiNGAM を使って 因果の矢印の向きを探索 DoWhy を使って LiNGAM が見つけた構造を元に 「1on1」が「パフォーマンス」に与える効果 を数値で推定
16. Copyright Hacobu, Inc. 16 まとめ 「相関」と「因果」は違う 「アイスクリーム禁止令」のような間違い（カーゴカルト）を防ぐために データの裏にあるメカニズム（構造）を見ないといけない 「因果推論」を武器にする 矢印の向きを見つける LiNGAM（因果探索） 本当の効果を測る DoWhy（因果推論） 「なんとなく良さそう」を卒業し、「なぜ効くのか」を論理的に説明できる組織開発を目指します！