本研究は、因果関係の発見を目的とした新しいグラフ距離測定法を提案します。この方法は、観察データから因果関係を代表するグラフを復元するもので、特に潜在的な混乱因子の影響下にある場合に、発見されたグラフの評価が難しいという課題を扱います。提案された手法は、未観測の混乱因子における因果効果推定タスクに基づき、非循環的有向混合グラフ（ADMG）に適用されます。具体的には、グラフ間の違いが異なる治療と結果ペアの因果効果推定にどのように影響するかを定量化するために、識別手法と記号検証器を使用します。また、様々なグラフの変動に対する測定の挙動を分析し、既存の距離指標と比較します。