全体に共通する変化を差し引く
実施地域の前後差から、対照地域の前後差を引きます。両方に共通して起きた変化（季節・景気・全社施策）が相殺され、施策だけの増分に近づきます。
MARKETING ANALYSIS 04
差分の差分法（DiD）分析ツール
実施地域と対照地域の時系列CSVから、共通の変化を差し引いて効果を推定。平行トレンドと期間別効果も確認できます。地域比較のほか、店舗や広告配信エリアの比較にも使えます。
01 地域CSVを投入02 平行トレンド確認03 変化の差を推定
WHAT YOU GET
地域の違いから、施策だけの効果を見つける。
このツールでわかることをまとめました。
前提が成り立っているかを確認できる
施策前の期間で、実施地域と対照地域の動きがそろっていたか（平行トレンド）を検定と図で確認します。前提が崩れていれば結果と一緒に警告を出します。
効果の時間変化を見る
イベントスタディとして、施策開始の前後で期間ごとの効果を表示します。効果が立ち上がる時期や、時間とともに薄れるかが分かります。
地域数の少なさを標準誤差に反映する
地域単位でクラスタ頑健な標準誤差を用いています。地域数が少ないときに信頼区間が過度に狭くなることを避けるためです。
HOW TO USE
差分の差分法の使い方
- 1地域×日付のCSVを読み込む日付・地域・KPI・施策フラグの4列を含むCSVを読み込みます。サンプルで先に試せます。
- 2施策開始日と列を確認する施策開始日、KPIの種類、施策フラグ列、信頼水準を設定します。
- 3平行トレンドを見てから効果を読む平行トレンドの確認、差分の差分、期間別効果、地域ごとの効果が表示されます。
DATA YOU NEED
必要なデータ
4地域以上 × 施策前8期間・施策後6期間以上。日付・地域・KPI・施策フラグの4列が必要です。
CSVの列の例
date,region,sales,campaign,local_promo施策フラグ（campaign）は、その地域・その日付で施策を実施していれば1、していなければ0です。すべての日付に実施地域と対照地域のデータが必要で、同じ地域×同じ日付の行は重複できません。
HOW TO READ
結果の見方
画面に出る主な項目と、その読み方です。
- 差分の差分
- 実施地域の前後差から対照地域の前後差を引いた推定値です。1地域・1期間あたりの増分として表示されます。信頼区間が0をまたぐ場合、効果があったとは言い切れません。
- 平行トレンド
- 施策前に両群の動きがそろっていたかの確認です。ここが未達だと、差分の差分の前提が崩れている可能性があります。
- 期間別効果（イベントスタディ）
- 施策開始を0として、前後の期間ごとの効果です。施策前の期間で効果が出ていれば、施策以外の要因を疑ってください。
- パネル充足率・モデル適合度
- 地域×日付の組み合わせがどれだけ埋まっているか、推定の当てはまりはどうかの確認です。
LIMITATIONS
注意点と分析上の限界
この分析でわかることには範囲があります。判断の前に確認してください。
- 平行トレンドは検証できない前提を含みます。施策前にそろっていたことは、施策後もそろっていたはずだという証明にはなりません。
- 実施地域だけに起きた別の出来事（その地域限定のイベント、競合の出店、災害）があると、効果に混ざります。
- 地域数が少ないと標準誤差が不安定になります。合計10地域以上を推奨しています。
- 実施地域を成績のよい地域から選んでいる場合、その選び方自体が結果を押し上げます。
- 地域をまたぐ影響（実施地域の広告が隣接地域にも届くなど）がある場合、対照地域も影響を受けるため効果を過小評価します。
FAQ
よくある質問
差分の差分法（DiD）とは何ですか？＋
施策を実施した対象と実施していない対象について、それぞれの前後の変化を求め、その差をとる方法です。両方に共通して起きた変化が相殺されるため、施策による増分に近づけられます。
平行トレンドが満たされていないと出ました。どうすればよいですか？＋
対照地域の選び方を見直すのが基本です。施策前の動きが似ている地域に絞る、施策前の期間を長くとる、といった調整で改善することがあります。前提が崩れたままの点推定で判断しないでください。
地域以外でも使えますか？＋
使えます。店舗、広告配信エリア、支店など「施策を受けた集団と受けていない集団」に分けられる単位であれば同じ考え方で分析できます。CSVの region 列にその単位名を入れてください。
対照地域は何地域必要ですか？＋
最低でも実施地域と対照地域が1つずつ、合計4地域以上が必要です。標準誤差の安定のため、合計10地域以上を推奨しています。