インターネットを介して商品やサービスを販売するウェブサイトである電子商取引（Electronic Commerce， EC）サイトにおいて，広告は売上促進のための主要な手段として活用されている．そのため，広告の効果を推定し，広告戦略を評価することが重要である．しかし，売上は季節性，市場動向，消費者の行動パターンなど，様々な要因によって変動するため，広告効果や広告運用の評価は容易ではない．特に，単に売上を予測するだけでなく，広告がどのように売上に影響を及ぼすかを明らかにするためには，予測モデリングだけではなく因果推論の考え方が必要になる． 本研究では，ダブルマシンラーニング（DML）という機械学習と因果推論を組み合わせたアプローチを採用して，EC サイトの購買データを分析し，広告効果と広告運用の評価を行う．さらに，データの特性を考慮した潜在変数を取り入れたDML を提案し，その効果を検証する．分析結果から，広告効果の推定においてDMLが潜在的な売上効果を推定できるということ，データが少ない場合では潜在変数を考慮したDMLにより正しい効果を推定できることが示唆された.
