本研究は、リース回帰が因果推定や構造パラメータ推定において有効な手法であることを示したものである。特に、リース回帰と直接的な密度比推定（DRE）との関連性が強調され、平均治療効果（ATE）の推定などの重要なケースにおいてその一致が指摘されている。リース回帰は一般的な問題設定に適用可能であり、DREとの同等性により収束速度解析や損失関数の選択、ニューラルネットワークなどの柔軟なモデルへの正則化技術に関する既存の結果が直接的に活用できる。反対に、リース表現の洞察がDREの適用範囲を拡大することも示されている。この論文は、著者の先行研究であるKato (2025a)とKato (2025b)の結果を統合している。