篠崎智大・萩原康博・田栗正隆・松山裕(著)『疫学・臨床研究のための因果推論 ―Robinsのg-methodsによる現実問題へのアプローチ―』のためし読みを公開しました！
来年1月15日ごろより店頭に並びます．どうぞお楽しみに📗✨

https://t.co/37OxMTmQPC https://t.co/LfSOymVSVF December 12, 2025

【ためし読み】
『疫学・臨床研究のための因果推論 ―Robinsのg-methodsによる現実問題へのアプローチ―』2026/1/20発売
医学研究を題材に，「現実問題を解決するための因果推論」の理論と実践力が身につく1冊。

ためし読みはこちら↓
https://t.co/37OxMTmj04 December 12, 2025

📊企業で頻出の「時系列分析」と「因果推論」

しかし、正しく理解していないと…

売上要因の取り違え、誤った施策評価、誤った未来予測……“致命的な判断ミス” に陥ります。

経営の意思決定の質は、数学で変わります。
先ずは楽しく数学に触れてみませんか。

🎟️チケット
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こんな感じで、生活の中で無理なく医学研究を学び続けられる仕組みを作りたい、そんな気持ちでmJOHNSNOWを運営しています。1日10分のスキマ時間でも、疫学や統計学、因果推論を学べる場があれば。そして専門家にいつでも気軽に相談できたら。そんな気持ち。 https://t.co/v9fzLDMDUc December 12, 2025

`bpCausal` の元論文です！政治学にはこういう面白い因果推論の手法がいっぱい開発されていますー
https://t.co/7YavVzOyoN
#JapanR December 12, 2025

検索キーワード「因果推論」にヒットした書籍のご案内です。

朝倉書店
https://t.co/KsKP1qh6zO December 12, 2025

緑の本の次の一冊として、TJOさんがお勧めしていたこれを買いました。因果推論はなかなか難しいですが、DSとしての武器にしたいです。🙏 https://t.co/Rt233dDjM6 December 12, 2025

因果推論ネタきた！

「歩いて学ぶ都市経済学」の書籍面白かったから期待！

SpatialRDDパッケージでプラセボまでできるのか！これは参考になる https://t.co/qHQEOS2RbV December 12, 2025

J.Pearl著「因果推論の科学」何故の問いにどう答えるか？（文藝春秋）読了 https://t.co/5vNdDMrtWJ December 12, 2025

Positivityの反対はNegativity⁉️
因果推論の場合は0ではないということ❓

これを読めば納得🫠
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#mJOHNSNOW #mMEDICILibrary #因果推論 December 12, 2025

AI モデルの印象の違いは、単なる性能差ではなく、それぞれが学習してきたデータ環境、設計思想、内部表現の形成プロセスが根本的に異なることに起因する。

ChatGPT の最新系である GPT-5.1 は、OpenAI が公開したモデルカードや評価レポートが示す通り、大規模なテキスト・画像・音声を統合し、抽象概念、意味論、因果推論を中核に据えた世界モデルを形成している。物理現象を逐次数値でシミュレーションするのではなく、「意味空間における因果ネットワーク」を用いて未来の結果を推定する傾向が強く、対話における思考の自然な流れや抽象化能力の高さがその設計を反映している。

Claude の最新モデルである Opus 4.5 は、Anthropic が 2025 年に公開した技術情報により、従来の長文整合性や倫理推論に加え、ツール操作、構造化推論、エージェント的タスク遂行能力が大きく強化されたことが示されている。最新の Sonnet 4.5／Opus 4.5 では、長時間のタスク管理、コード生成、実務的手順の最適化といった“複数工程の処理”において高い安定性を示し、内部には「記号操作とタスク構造の管理」を中心にした世界モデルが形成されていると読み取れる。物語的・内省的側面は残しつつも、最新世代では“実務遂行型の汎用補助 AI”へと進化している。

Grok 4.1 は、xAI が 2025 年に公開したモデルカードで明記しているように、SNS 由来のリアルタイムデータや高頻度に変動する社会的コンテキストを学習に組み込む構造を持っている。感情理解、創造性、整合性が前世代より改善されつつも、学習データの性質から内部には“社会的時系列モデル”が強く形成されており、ミームの流動、政治的揺らぎ、ネット文化の文脈を捉える能力が特徴的である。他モデルよりも「社会の動きそのもの」を主な推論軸に据える知能である点が、印象の違いとして現れる。

Gemini 3 は、Google が 2025 年に公開したモデルカードおよび技術レポートに示されているように、動画・音声・長尺の時系列データをテキストと同一の内部空間で統合処理するフルマルチモーダルアーキテクチャを採用している。連続したフレームの変化を通じて“動く世界”の構造を推論し、UI 解析やコード生成、タスク分解といった agentic multimodal reasoning を高精度で実行できる。Gemini 2.5 Pro と比較してコーディング精度は 30〜35% 向上し、動画理解・実タスク遂行において大幅な進展が確認されており、内部には“連続的物理現象を含む多モーダル世界モデル”が存在することが示唆される。

以上のように、ChatGPT は抽象概念中心、Claude は構造的推論とタスク管理中心、Grok は社会的時系列中心、Gemini 3 は物理的・マルチモーダル中心というように、各モデルは“学習している世界そのもの”が異なる。したがって、応答に感じる性格や思考のクセの違いは、印象論ではなく、最新モデルカードと技術レポートが裏づける通り、データ分布と設計思想が異なることで生まれた“知能の生態系差”である。現代の AI は単一のカテゴリではなく、異なる環境で育った複数種の知能が並列する状態へ進化しており、その構造差がモデル間の挙動差として明確に表面化している。 December 12, 2025

急に具合が悪くなるって本に、「この薬の副作用は〇%ですって医者から言われたが私の体が複数体あるわけじゃないから実際にどうなるか分からないけど医者から言われたら緩く運命つけられる(記憶曖昧)」て書いてあって、それを見た私は「えっそれって反事実的な因果推論に対する指摘…？」てふと考えた December 12, 2025

これは…👀

因果推論のメソッドについて
>単なる「手法の解説」ではなく、背後にある意図や意味を踏まえ、「どう使うか」を考えられる構成にしました。

買うしかない https://t.co/qYZ8Dm6Hoz December 12, 2025

篠崎先生、因果推論

のワードの時点で絶対に買いです。予約しました。 https://t.co/z1XcqfrYrq December 12, 2025

実務での使いどころがあんまり思いつかなかったけど（因果推論とかに使えるのかな）、とても勉強になったしおもしろかったし文がとても読みやすくて良かった
こういうのもっと読みたい December 12, 2025

この仮説の因果推論として、操作変数法（例: 教育政策変更をIVに）や差分の差分法、傾向スコアマッチングが考えられます。仮説検定には、回帰分析や構造方程式モデルを使い、関係満足度をアウトカムに。交絡因子（文化、性格、社会規範）は多く、縦断研究や大規模調査で制御可能ですが、完全な因果証明は難しいです。関連研究では、類似教育レベルのパートナー選好（assortative mating）が示唆されています。 December 12, 2025

アートは構造がエセ科学

・因果推論で、観測しようない「内面」とか「テーマ」が発祥になっている

・科学観測の１回性（２度見の禁止）を無視した「再現性を要求」してくる

・私的なハプニングをなぜか公的因果に転換したがる（電波系） December 12, 2025

@gweoipfsd 分析とか考察とか言われても、ひろゆき流に、それあなたの感想ですよね、ですよね。いちおう理系で科学者を志向してるなら、せめて因果推論とその証明可能性を議論して欲しいですね December 12, 2025

どうすれば刺さる作品がつくれるか？は、
「コントロール不可能」が結論

科学 → 因果推論および因果は「観測されるだけ」、ムリやりのでっちあげはたんなる虚偽

スピ → 因果を操作しようとする煩悩こそ苦の原因

因果をつくれると思い込みは幻想 December 12, 2025

ジムのお供に試し読み！
必要十分な言語化すごいなと思いました。個人的には因果推論の枠組みに対しては「反事実因果モデル」、Y^aに対しては「潜在アウトカム」の用語を当ててるところ好きです。 https://t.co/ayOhWQ4ObS December 12, 2025