本研究は、時系列データからの反実仮想結果の推定における課題に対処する新しいフレームワークを提案しています。反実仮想の軌道は観測されることがなく、混乱因子が時間とともに変動するため、推定が難しいのが現状です。提案されたフレームワークは、サブ治療グループの整列（SGA）とランダム時間マスキング（RTM）の２つのアプローチを統合しています。SGAは治療に依存しないクラスタリングを用いて、より精緻なサブ治療グループを特定し、そこからより良い分布の整列を図ります。一方、RTMはトレーニング中に入力の共变量をランダムに置換することで時間的な一般化を促進します。実験結果から、SGAとRTMを個別に適用することで反実仮想結果の推定が改善され、両者を組み合わせることで最先端のパフォーマンスを達成できることが示されました。この研究は、時間にわたるロバストネスと混乱の除去を同時に実現している点が特徴です。