因果推論がわかる！おすすめ本12選（2026年）
「因果関係」と「相関関係」の違いを正しく見極められるでしょうか？ 実はこの違いを理解することが、 ビジネスや研究、日常生活において大きな差を生みます。 因果推論はデータ分析や意思決定の現場でますます注目される分野です。
ここでは因果関係に関するおすすめの書籍を、 ランキング形式で1位から順番に紹介します。
はじめての統計的因果推論
「因果とは何か？」という根本的な問いから出発し、 図ややさしい言葉を使って因果推論の考え方を解説する入門書です。
数式が少なく直感的な理解を重視しているため、 統計に苦手意識のある人でも無理なく読み進められます。 層別化やマッチング、傾向スコア法、回帰不連続デザイン、 操作変数法など、多様な手法をわかりやすい事例とともに紹介。 推定結果をどう解釈し、社会にどう役立てるかという視点も豊富に盛り込まれています。
統計をただの手続きとしてではなく、「 意味ある分析」のための道具として使いたい人におすすめの一冊です。
（読者の口コミより）・勉強の方向性を与えてくれる名著
・因果推論に興味をもったなら、初めに読むべき本として断然おすすめします。 因果推論に関わる代表的な手法の説明にとどまらず、 実務との接続にも配慮されている点がとても気に入りました。
目次
第１部 因果推論の基本的な考え方（因果と相関と「特性の分布の（アン）バランス」 どの特性を揃えるべきなのか―因果ダイアグラムとバックドア基準 因果推論、その（不）可能性の中心―潜在結果モデルと無作為化） 第２部 因果効果の推定手法（共変量に着目―層別化、マッチング、重回帰分析；「次元の呪い」の罠の外へ―傾向スコア法；共変量では調整できない、そんなとき―差の差法、回帰不連続デザイン；データの背後の構造を利用する―操作変数法、媒介変数法） 第３部 「因果効果」が意味することと、しないこと（“処置Ｔの効果”を揺るがすもの；エビデンスは棍棒ではない―「因果効果」の社会利用に向けて）
正しいデータ分析でビジネスを加速する 因果推論入門
ビジネスで役立つ因果推論の考え方を基礎から解説した入門書です。 データ活用が求められる一方で見落とされがちな「原因と結果の違い」に焦点を当て、 相関関係に惑わされない意思決定の重要性を伝えます。
朝食と成績の例など身近なケースを用いながら、 偽の因果関係が生まれる理由や注意点を説明。 難解な数式は使わず、図やイメージを通して理解を深められる構成です。 層別解析やランダム化ができない場面での考え方にも触れ、 データを根拠に納得感のある施策を導きたいビジネスパーソンにおすすめの一冊です。
（読者の口コミより）・内容はもちろん入門だが、データ分析、因果推論のキモがしっかりと書かれていたので、初心者にも、また経験者でも初心を思い出す上で良い本だと思った。
目次
第１章 データ分析って何だろう 第２章 因果推論って何だろう？ 第３章 偽の因果関係 第４章 差があるとはどういうこと 第５章 ランダム化ができないときは？ 第６章 層別解析を使いこなす
因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか
チューリング賞を受賞した人工知能研究の巨人、 ジューディア・パール氏が 「なぜ？」という問いに本格的に挑んだのが本書『因果推論の科学』です。
売上の理由や感染拡大の原因など、 統計やビッグデータでは答えきれない「因果関係」をどう導き出すか。 その鍵となるのが、著者が提唱する「因果のはしご」です。
観察、介入、反事実という三段階を通して、 人間のように因果を理解するAIの実現にも迫ります。 データ分析に携わる人はもちろん、 AIや意思決定に関心のあるすべての読者に刺激を与える一冊です。
（読者の口コミより）・因果推論の現在と課題がわかる本です この因果推論を機械に任せたときの精度というのが、今のAIの精度なんだろうなと思いました 骨太の本ですが、AIに興味があればぜひ
目次
序章 「因果推論」という新しい科学 第１章 因果のはしご 第２章 シューアル・ライトが起こした革命―因果推論創世記 第３章 結果から原因へ―ベイジアンネットワークの真価と限界 第４章 交絡を取り除く―ランダム化比較試験と新しいパラダイム 第５章 タバコは肺がんの原因か？―喫煙論争の煙を吹き飛ばす 第６章 パラドックスの詰め合わせ―因果のレンズで世界を見る 第７章 介入―険しい山を登るための強力な道具一式 第８章 反事実―「こうであったかもしれない」世界を考える 第９章 媒介―因果関係の背後にはどんな仕組みがあるのか？ 第１０章 ビッグデータ、ＡＩ、ビッグクエスチョン
入門 統計的因果推論
因果推論の世界的第一人者による理論を、 図とやさしい言葉で解説した一冊です。
「相関は因果を意味しない」という統計分析の基本に立ち返り、 統計モデルと因果モデルの違いからスタートします。 Simpsonのパラドックスや構造的因果モデルを通じて、 なぜ因果推論が必要なのかを直感的に理解できる構成です。
DAG（有向非巡回グラフ）を用いたグラフィカルモデル、 介入効果の分析、バックドア・フロントドア基準など、 複雑な概念を初学者にもわかるように解きほぐしながら、 因果推論の本質に迫る書籍です。
（読者の口コミより）・1日あれば読めるくらいの内容量です。 予備知識として統計の基本的な考え方を復習しておくとよいかもしれません。 翻訳もわかりやすく、読みやすいです。
目次
1. 序論:統計モデルと因果モデル なぜ因果を学ぶのか Simpsonのパラドックス 確率と統計 グラフ 構造的因果モデル 2. グラフィカルモデルとその応用 モデルとデータの関係 連鎖経路と分岐経路 合流点 d 分離性 モデル検定と因果探索 3. 介入効果 介入 調整 バックドア基準 フロントドア基準 条件付き介入と特定共変量効果 逆確率重み付け法 媒介 線形システムにおける因果推論 4. 反事実とその応用 反事実 反事実の定義と計算 確率論的反事実 反事実の実践的応用 介入と寄与の分析に関する数学的ツール
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ
因果推論の基礎から応用までを、 実務に活かせる形で解説しています。
Pythonを使いながら因果推論と機械学習の融合、 時系列データの解析、 さらには因果構造をデータから推定する「因果探索」まで幅広くカバー。
専門用語やコードに不安がある人でも安心して読めるよう、 図解や実例が豊富に盛り込まれており、 理論と実践の橋渡しができる構成になっています。
目次
第１章 因果の探求から社会実装 第２章 因果推論の基礎 第３章 基本的な因果推論手法 第４章 因果推論高度化のための機械学習 第５章 因果推論と機械学習の融合 第６章 感度分析 第７章 因果推論のための時系列解析 第８章 因果構造をデータから推定する因果探索
因果推論の計量経済学
経済学の実証分析で欠かせない因果推論の技術を、 基礎から応用まで解説する一冊です。
理論的な柱として「潜在結果モデル」を採用し、 無作為化実験や回帰不連続デザイン、 差の差法といった主要手法を一貫した視点で解説。 クラスター相関や多重検定など、実務で直面する統計的課題への対処法も紹介されています。
実際のデータ分析に役立つRのコードもウェブ上で提供されており、 学んだ理論をすぐに実践へとつなげられます。
計量経済学における因果推論とはなにか、 実証分析や因果推論の論文で見られる識別とはなにかについて、 非常に深く掘り下げられており、この本を読むことによって、 それらの諸概念を厳密な意味で解釈することが可能となる。目次
序章 経済学の因果推論アプローチ 第１部 因果推論の基礎と無作為化実験 潜在結果モデルと因果関係 無作為化実験 推測・検定の諸問題―クラスター相関と多重検定問題への対処 非遵守者 無作為化実験の実践 第２部 疑似実験の因果推論 回帰非連続デザインの基礎 回帰非連続デザインの発展的トピック 回帰非連続デザインの実践 差の差法の基礎 差の差法とその周辺の発展的トピック 差の差法の実践
医学研究のための 因果推論レクチャー
因果推論を医学研究に活用する方法を解説する一冊です。 『週刊医学界新聞』で好評だった連載を大幅に加筆し、 因果関係の推定に必要なデータサイエンスの手法を紹介しています。
因果推論を効果的に活用するためのステップや、 DAG（有向非巡回グラフ）を使った因果関係の分析方法を学び、 適切な研究クエスチョンの設定からデータソースの選定、 交絡因子の調整方法まで幅広くカバー。 入門者から研究者まで、実務に即した知識を提供します。
（読者の口コミより）・イラストや図がたくさん掲載されており、 文章だけでは分かりにくい事柄についてもイメージとしてすっと理解することができました。
目次
■総論 第1章 因果推論で医学研究を身近で素敵なものに！ 第2章 因果推論を行うためのステップ 第3章 介入研究と観察研究から因果効果を考える 第4章 そもそも因果推論とは何か？ 第5章 因果推論に DAG を活用する ■各論 1――因果効果を推定するために変数を調整する 第6章 層別解析により因果効果を推定する 第7章 多変量回帰モデルを因果推論に用いる 第8章 傾向スコア分析を用いて交絡を調整する ■各論 2――メカニズムを解明する 第9章 時間とともに変化する曝露を扱う 第10章 集団ごとの効果の違いに目を向ける 第11章 曝露がアウトカムに及ぼす影響をひもとく ■各論 3――バイアスを定量化し，対処する 第12章 想定できるバイアスを定量化する 第13章 操作変数を用いて因果効果を推定する 第14章 集団に対する曝露・介入の効果推定 ■各論 4――発展的な因果推論の手法を応用する 第15章 中間因子を用いて因果効果を推定する 第16章 機械学習を用いて因果効果を推定する 第17章 機械学習を用いて効果の異質性を評価する 第18章 観察研究において RCT を模倣する ■まとめ 第19章 因果推論の理解を深め，人と社会が健康な未来の実現を
因果推論入門〜ミックステープ：基礎から現代的アプローチまで
近年の因果推論の理論的進展を反映しながら、 学生や実務家が実際に手を動かして学べるよう構成された入門書です。
DAG（有向非巡回グラフ）、潜在アウトカム因果モデル、 マッチング、回帰不連続デザイン、操作変数法、差分の差法、 さらには合成コントロール法といった多彩なトピックを網羅し、 それぞれについて丁寧に解説。
理論とデータの橋渡しとして、RやStataでの実装例も豊富に紹介されており、 読者がすぐに再現・応用できるよう工夫されています。
（読者の口コミより）・計量経済学（の中の因果推論的なアプローチ）を学ぶ上で非常に良くできた本だと思います。
目次
第１章 導入 第２章 確率と回帰の概要 第３章 非巡回的有向グラフ 第４章 潜在アウトカム因果モデル 第５章 マッチングと層別化 第６章 回帰不連続デザイン 第７章 操作変数 第８章 パネルデータ 第９章 差分の差デザイン 第１０章 合成コントロール法 第１１章 結論
効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎
ビジネス現場でよくある“誤った比較”を避け、 正しい意思決定を行うための因果推論の入門書です。
たとえばDM（ダイレクトメール）の効果を測る際、 送付対象がすでに“反応しやすい人”に偏っていれば、 得られる結果にはバイアスがかかります。
本書ではこうしたセレクションバイアスの危険性を丁寧に解説し、 ランダム化比較試験（RCT）の意義と限界、 そしてRCTが難しい場合でも因果推論を使って信頼性の高い分析を行う方法を紹介しています。
（読者の口コミより）・とても読みやすく因果推論の基本から近年の応用的手法までを紹介してあります 経済学の言葉で進むので疫学系のひとは注意
目次
嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析 １章 セレクションバイアスとＲＣＴ ２章 介入効果を測るための回帰分析 ３章 傾向スコアを用いた分析 ４章 差分の差分法（ＤＩＤ）とＣａｕｓａｌＩｍｐａｃｔ ５章 回帰不連続デザイン（ＲＤＤ） 付録 ＲとＲＳｔｕｄｉｏの基礎 因果推論をビジネスにするために
マーケティングのための因果推論 偶然と相関の先へ進む因果思考 - マーケ戦略を再定義する分析スキルとは
マーケティングの現場で求められる「因果思考」を身につけるための書籍です。 反実仮想や交絡因子、DAG（有向非巡回グラフ）、 傾向スコアなどの因果推論の主要手法を解説しています。
実験が難しい現場でも、「本当に効果があった施策は何か？」 を見極める方法を学べます。 単なる理論紹介にとどまらずマーケティングの文脈で応用することで、 因果推論の理解がぐっと深まる一冊です。
（読者の口コミより）・「説得力のあるマーケター」とそうでないマーケターの違いがここから生まれると思います。 なぜあのマーケターは、できるのか？ を因数分解をした結果、ここに行き着いてしまうんだなとつくづく思う。
目次
第１章 データは重要であるが万能ではない データは因果を語ってはくれないのか？ 第２章 マーケティングにおける因果関係 その広告・キャンペーンにはどれだけの意味があったのか？ 第３章 手間はかかるが信頼できる「実験」によるアプローチ 実験のあり方と、その実行可能性について 第４章 目で見る因果推論 点と線を描いて因果関係を説明する 第５章 時系列で見る因果推論 分岐した未来を比較する―あの時にこうしていたら 第６章 比べる因果推論 データを使って「似たもの」を見つけだし比較する 第７章 その他、様々な因果推論 機械学習と因果推論の交差点はどこにあるのか？
原因を推論する〔新版〕: 政治分析方法論のすゝめ 量的方法と質的方法 (単行本)
社会科学の研究方法を学ぶための定番テキストを12年ぶりに全面改訂した一冊です。 新版では、科学として成立するための条件や仮説検証の手順をより深く解説し、 新しいコラムや補章を追加。 日常の社会現象や政治現象を題材に、どのように原因を論理的に探り当てるかを示しています。
量的研究ではデータ分析の視点から、 質的研究では比較事例や単一事例の考え方を取り上げ、多角的にアプローチを紹介。 政治学をはじめ社会科学を学ぶ人におすすめの書籍です。
目次
序章 説明という試み 第１部 説明の世界 説明の枠組み 原因を明らかにするとはどういうことか 科学の条件としての反証可能性 「何でも説明できる」ってダメですか？ 第２部 量的研究の世界 観察、説明、理論 固有名詞を捨てる意味 推論としての記述 共変関係を探る 違いを知るとはどういうことか 原因の時間的先行 因果関係の向きを問う 他の変数の統制 それは本当の原因ですか？ 分析の単位、選択のバイアス、観察のユニバース 第３部 質的研究の世界 比較事例研究の可能性 単一事例研究の用い方 終章 政治学と方法論 補章 原因を推論するトレーニング
統計的因果推論の理論と実装 (Wonderful R)
統計的因果推論の理論と実践を統一的に学べる一冊です。 ハーバード大学のDonald B. Rubin氏が提唱した潜在的結果変数の枠組みを基に、 因果推論の基本を解説。 データの一部が観測されない場合の因果推論にも触れいます。
数学は高校範囲に絞り、Rを使った実践的な数値計算によって、 理論と実装をわかりやすく理解できます。 Rコードは初心者でも理解できるように工夫されており、 書籍に記載されたデータはサポートページからダウンロード可能。
（読者の口コミより）・内容は因果推論の書籍の中では最も充実していると思います。 基礎理論からは因果推論の背景まで丁寧に解説してあって勉強になります。
目次
統計的因果推論の基礎の基礎 潜在的結果変数の枠組み 統計的因果推論における重要な仮定 推測統計の基礎：標準誤差と信頼区間 回帰分析の基礎 図で理解する重回帰モデルの基礎 最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断１ 最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断２ 交互作用項のある共分散分析 傾向スコア〔ほか〕
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