Overview — モデルサマリー

M2: 実績 vs 予測（CV_UU）凡例をクリックで切替表示

M1: 実績 vs 予測（Organic Search）

効果分解 — Contribution Decomposition

ベースライン内訳

チャネル別CV貢献度 — 直接効果 + アシスト効果列ヘッダークリックでソート

直接効果
アシスト効果（間接）

チャネル分析 — ROI / CPA / 予算最適化列ヘッダークリックでソート

ROI = (CV × CV単価 − 投資額) ÷ 投資額　｜　現在のCV単価設定: ¥1（エンジン --cv-value で変更可能）

予算最適化 — 現状 vs 最適配分

現状配分
最適配分
CV改善率（最適配分時）

過少効果診断（Underperformance Advisor）

パラメータ詳細 — Adstock / Power / Lag列ヘッダークリックでソート

Adstock(θ) 分布 — M2

Bootstrap 確からしさ

モデル診断 — VIF / ダミー変数 / 相関

VIF診断（変換後）

ダミー変数一覧

高相関ペア（|r|>0.7）

Appendix — 設定・非メディア変数・θ上限

エンジン設定

θ上限設定（v8.1）

非メディア変数（構造変数・固定変数）

中間変数選択