因果推論でWEBマーケを科学に

WEBマーケティングに「因果推論」を。

72,132サイトが証明した、

ギャンブルを科学に変える方法

2025/12/29

1. ホームページの9割が失敗している現実――作り方とマーケティングの両輪崩壊
失敗原因①：ホームページの作り方が間違っている
失敗原因②：WEBマーケティングが機能していない
2. なぜWEBマーケティングは機能しないのか？――経験と勘に頼ったギャンブルの正体
「経験」と「勘」の限界
ギャンブルの構造
3. 「単発データ」では何も分からない――相関関係の限界と誤謬
単発データの罠
相関関係の誤謬
4. 因果関係こそがWEBマーケティングの核心である――因果推論とは何か
5. 因果推論をWEBマーケティングに実装する条件――3つの壁
6. 株式会社ガーディアンが15年かけて構築した「因果推論エンジン」Athena
「介入」と「結果」のセット化――OWLetの役割
7. 私が発明した3D-CMF理論が因果推論を可能にした――顧客心理×検索意図×施策の統合
8. 【衝撃の事実】GA4・GSC・順位ツールでは絶対に見えない3つの真実
【衝撃①】順位が落ちる「Xデー」を事前予測する能力
【衝撃②】順位下落の「犯人」を特定する能力――「競合」か「自爆」か
【衝撃③】「勝ち更新レシピ」の自動生成
9. Athenaが実現した「WEBサイトの未来予測」――因果データ141億パターンの威力
10. 【証拠付き】Athena導入後、成績が下がったサイトは0件――統計的事実
11. 因果推論がもたらすWEBマーケティングの新世界――Athena以前と以後
12. 結論：2026年、WEBマーケティングは「科学」になる

1. ホームページの9割が失敗している現実――作り方とマーケティングの両輪崩壊

あなたの会社のホームページは、成果を出しているだろうか、なのだよ。

日本全国には数百万のホームページが存在するが、実際に「集客」「問い合わせ」「売上」といった明確な成果を継続的に生み出しているサイトは、全体の1割にも満たないと言われているのだよ。

これは驚くべき数字だが、現場を知る者にとっては驚きでも何でもない。むしろ当然の帰結なのだよ。なぜなら、ホームページの失敗には2つの根本原因があるからなのだよ

失敗原因①：ホームページの作り方が間違っている

多くの制作会社は、デザイナーの感性や流行に依存し、「なぜそのデザインが成果を生むのか」を説明できないのだよ。見た目の美しさや、競合の模倣、担当者の好みで作られたサイトは、ユーザーの心理や行動を無視した「自己満足の産物」に過ぎないのだよ

失敗原因②：WEBマーケティングが機能していない

仮に優れたデザインで制作できたとしても、運用段階でのマーケティング施策が機能しなければ、成果は出ないのだよ。SEO対策、コンテンツ更新、広告運用、SNS連携――これらすべてが場場当たり的で、「なぜその施策が成果につながるのか」の因果が不明なまま進められているのだよ。

つまり、ホームページの失敗とは、「作り方」と「運用方法」の両輪が崩壊している状態を指すのだよ。この現実を変えるには、科学的根拠に基づいたホームページ制作とWEBマーケティングの統合が不可欠なのだよ。

2. なぜWEBマーケティングは機能しないのか？――経験と勘に頼ったギャンブルの正体

では、なぜWEBマーケティングは機能しないのか、なのだよ。答えは明確だ。ほとんどのWEBマーケティングが、経験と勘に頼った「ギャンブル」の域を出ていないからなのだよ。

「経験」と「勘」の限界

「過去にこの施策で成果が出たから、今回も同じことをやろう」
「競合がこのデザインを採用しているから、真似すれば安全だろう」
「SNSでバズったから、同じ手法を使えばいいはずだ」

これらはすべて、過去の断片的な成功体験を、根拠なく未来に当てはめる行為なのだよ。しかし、WEB環境は刻一刻と変化している。Googleのアルゴリズムは年に数千回更新され、ユーザーの検索行動や購買心理も常に変動しているのだよ。「過去にうまくいった」ことが、今もうまくいく保証はどこにもないのだよ。

ギャンブルの構造

ギャンブルとは、「結果を予測できない状態で、資源を投下する行為」を指すのだよ。

「このキーワードで上位表示されるかどうか、やってみないと分からない」
「このデザイン変更で問い合わせが増えるかどうか、試してみないと分からない」
「この広告文でクリック率が上がるかどうか、運次第だ」

これらはすべて、ギャンブル的思考なのだよ。経営資源（時間・予算・人材）を、「分からない」ことに投下し続ける――これでは、成果が出ないのは当然なのだよ。

3. 「単発データ」では何も分からない――相関関係の限界と誤謬

多くの企業や制作会社は、Google Analytics 4（GA4）やGoogle Search Console（GSC）を導入し、データを見ているのだよ。しかし、「データを見ている」ことと「データを理解している」ことは、まったく別次元の話なのだよ。

単発データの罠

「PVが増えた」「滞在時間が伸びた」「直帰率が下がった」これらは単発のデータに過ぎないのだよ。なぜ増えたのか、なぜ伸びたのか、なぜ下がったのか――その因果を説明できなければ、データは何の意味も持たないのだよ。

相関関係の誤謬

多くのマーケターは、複数のデータを組み合わせて「相関関係」を見出そうとするのだよ。
例えば、「ブログ記事を10本追加したら、PVが20%増えた。だから、ブログを増やせばPVは増える」。一見、論理的に見えるが、これは相関関係を因果関係と誤認している典型例なのだよ。

実際には、記事を追加したタイミングで、偶然Googleのアルゴリズムが変わっただけかもしれないし、競合サイトが一時的にペナルティを受けていただけかもしれない。相関関係は、因果関係を証明しないのだよ。

4. 因果関係こそがWEBマーケティングの核心である――因果推論とは何か

では、WEBマーケティングに本当に必要なものは何か、なのだよ。答えは、因果関係なのだよ。

因果推論（Causal Inference）とは、統計学・経済学・疫学などで用いられる、因果関係を科学的に推定する手法なのだよ。単なる相関関係から一歩進んで、「AがBの原因である」ことを、データと統計的手法で証明するのが因果推論なのだよ。

手法名	概要	適用例
ランダム化比較試験（RCT）	ランダムにグループ分けして介入を行い、結果を比較	A/Bテスト、医学、心理学
回帰不連続デザイン（RDD）	特定の閾値を境に、介入の有無による因果効果を推定	政策評価、境界線上の施策
差分の差分法（DID）	介入前後のデータと対照群を比較し純粋効果を抽出	キャンペーン実施の有無比較
操作変数法（IV）	第三の変数（操作変数）を用いて因果関係を推定	観測不能なバイアスの排除
傾向スコアマッチング（PSM）	介入群と対照群の背景を揃えて公正に評価	属性が異なるユーザー層の比較