合成コントロール法（Synthetic Control Method）とは

ひと目でわかる仕組み

介入ユニットとドナープールの定義
結果変数と共変量の選択
合成対照群の構築
介入前フィットの確認
介入効果の推定と可視化
プラセボ検定による統計的推論

実施手順の流れ。各段階の内容は「実施手順」で確認できます。

基本形ではドナーに非負で合計1の重みを付け、介入前の結果や予測要因を近づけます。介入後の対象と合成比較対象の差を推定します。 [1]

介入後の結果を見て重みを選びません。ドナーへの波及、介入前の適合不足、特定ドナーへの依存を点検し、プラセボ分析などで反事実の不確実性を検討します。 [1]

使う場面

地域・国・企業など単一または少数ユニットへの政策効果を評価したい（例：特定都市への産業政策、特定国の規制改革）
介入を受けなかった類似ユニットのデータが複数あり、介入前に長期のパネルデータが入手できる
DiDの平行トレンド仮定を満たすシングルな対照群が存在せず、複数のユニットを組み合わせたほうが介入前の適合が良い
政策の因果効果を学術的・政策的に説得力ある形で提示したい場面

向かない場面

介入前の比較や適合の評価に十分な系列がない場合
比較可能で介入の影響を受けないドナーが不足し、適切な合成やプラセボ比較を構成できない場合
ドナーユニットが介入の影響を間接的に受けている（スピルオーバー）場合——合成対照群の反事実としての解釈が崩れる

参加者・体制と成果物

計量経済学・統計の専門家1〜2名。Rの Synth パッケージ等を使用する技術的なスキルが必要

主な成果物

合成コントロールのパス図（介入ユニット実績値 vs 合成対照群の時系列）
ドナー加重リスト（各ドナーの加重）
介入後のギャップ（効果の大きさ）の推定値
プラセボ検定グラフと MSPE 比率

実施手順

介入ユニットとドナープールの定義
介入を受けた単一（または少数の）ユニットと、介入を受けなかった比較可能なユニット群（ドナープール）を特定する。ドナープールは介入ユニットと類似しており、かつ介入の影響を受けていないユニットに限定する。
結果変数と共変量の選択
推定する結果変数と、合成対照群の加重決定に使う予測変数（共変量・介入前の結果変数の複数時点値）を選択する。変数の選択は理論的根拠に基づき、事前に確定する。
合成対照群の構築
介入前の成果と予測変数を再現する非負の重みを、合計1の制約の下で求める。予測変数の重み付けとドナーの重み付けを区別し、選択基準と介入前の予測誤差を報告する。
介入前フィットの確認
介入前の実際値と合成値の推移、残差、MSPEを示す。適合が悪い場合は反事実としての限界を報告し、介入後の結果に合わせた調整をしない。
介入効果の推定と可視化
介入後の実際値と合成値の差を期間ごとに計算する。差を因果効果として解釈する条件、介入前の適合、同時ショックや波及を検討する。
プラセボ検定による統計的推論
各ドナーを仮の介入ユニットとするプラセボ比較等を行い、ギャップや介入後/前MSPE比を検討する。介入前適合の違い、比較数、割当の解釈を示し、形式的なp値だけで結論しない。

長所と限界

長所

単一または少数の介入ユニットに対し、複数の比較ユニットを組み合わせた反事実候補を構成できる
ドナーの重みと選定理由を公開することで、比較対象の構成を確認できる
介入前の適合を定量的に示せるが、良い適合だけで介入後の反事実の妥当性を証明しない
プラセボ検定は古典的な検定統計量が使えない文脈での統計的推論を可能にする

限界

介入前のフィットが良くなければ反事実としての信頼性が低く、ギャップの解釈が困難
ドナープールが小さいとプラセボ検定の検出力が低く、統計的推論が不安定
複数ユニットや導入時期が異なる設計では、ここで示した基本形とは異なる推定対象・方法が必要になる
介入の波及効果（ドナーへのスピルオーバー）に対処する手法は限定的

⚠ よくある落とし穴

ドナープールに介入の影響を受けたユニットを含める——合成対照群が純粋な反事実を表さなくなる。ドナーの選択根拠を明示し、影響を受けた可能性のあるユニットは除外する
介入後の変数を合成の基準に含める——加重の最適化には必ず介入前のデータのみを使う。介入後の情報を使うと推定が循環し意味をなさない
ギャップの大きさだけで強い証拠と判断する。プラセボ比較は介入前適合の違いとドナー数を考慮し、それだけで交絡を除去できないことを説明する。
介入前フィットが悪いのに結果を報告する——MSPEが大きい場合、合成対照群は反事実を代表していない可能性が高い。変数・ドナープールの再検討を先に行う

適用条件と根拠

比較地域の組合せが反事実を再現できるかには不確実性があり、集計データでも自動的に解消しません。 [1]

仮想例・実績ではありません

一つの市で導入した相談制度を評価する

説明用の仮想例です。B市とC市を各0.5で組み合わせる仮想計算です。短い表は重みの計算説明で、妥当な研究設計の必要期間を表していません。

時点	A市	B市	C市	合成
前1	10	8	12	10
前2	12	10	14	12
前3	15	12	16	14
後1	20	14	18	16

この例から判断できること

介入後の差は20−16=4です。介入前MSPEは(0²+0²+1²)/3=1/3。適合、ドナー選定、波及の確認なしに4を制度の確定効果とはしません。

判断で間違えやすいこと

介入後の結果も使って重みを最適化する

見直し方: 介入前データで重みを決める

理由: 推定したい介入後の差を比較対象の選択に使わないためです。

介入前に合わなくても介入後の大きな差を効果とする

見直し方: 適合不足を明示して設計を再検討する

理由: 介入前から反事実を近似できない可能性があるためです。

参照資料と確認箇所

Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California’s Tobacco Control Program
Alberto Abadie・Alexis Diamond・Jens Hainmueller · 2010
参照箇所
1. Introduction / Synthetic control methods
本文との対応
比較地域の組合せが反事実を再現できるかには不確実性があり、集計データでも自動的に解消しません。
資料確認日: 2026-09-13（AI照合を含む）

このページの引用情報

評価コンパス編集.「合成コントロール法」. 評価コンパス, 2026-09-13更新. https://evalcompass.jun-nakatani.com/methods/synthetic-control/

閲覧日は利用者が追記してください。本サイトが作成した本文の再利用はCC BY 4.0。引用・外部資料・同梱フォントには、それぞれの利用条件が適用されます。再利用時は出所とライセンスへのリンクを示し、変更した場合はその旨を表示してください。

このページの訂正・改善を伝える

更新履歴

2026-09-13 — 定義と適用条件の出典を確認し、仮想事例、判断理由、全欄の記入例を追加。未確認の歴史・普及に関する断定を整理。既存の手順・留意点も点検し、固定的な人数・閾値や制度の一般化を調整。入力欄の位置・型・個数を保ち、フォームの固定条件や閾値の表記を修正。