意思決定支援において、個々の対象に対する介入行動の結果の予測は中心的な課題である。例えば、医師がある患者に対してある医療措置を実施するかどうか検討する際に、実施した場合としなかった場合のそれぞれの結果を予測することが考えられる。近年、因果推論と反事実的機械学習の分野において、観察データ、すなわち患者の属性と医師の実際の措置と結果からなるデータから個別措置効果、すなわち個々の患者に対してある医療措置を実施した場合としなかった場合の差を推定する手法が提案されている。しかしながら、既存法の多くは二値など限定的な措置空間、すなわち特定の医療措置を実施した場合としなかった場合のみ考慮されており、処方する薬の組合せを考える場合など多数の措置候補がある場合に対しては適用が困難であった。この限界を克服し、組合せ的な措置空間に対して措置結果を予測する手法を提案し、措置空間を増やした場合に既存法より精度よく推定できることを実験的に示す。
