因果関係の情報を明示的に組み込むことは、シャプレー値以外の説明手法にも大きな影響を与えます。具体的には、因果推論に基づく手法は、単なる相関に基づく手法よりも、より正確で信頼性の高い説明を提供することができます。例えば、因果関係を考慮することで、モデルの予測に対する各特徴の真の影響を評価できるため、誤解を招くような結果を避けることができます。また、因果関係を組み込むことで、特徴間の相互作用や非線形性をより適切にモデル化でき、複雑なデータセットに対しても適用可能な説明手法が実現します。さらに、因果情報を利用することで、モデルの解釈性が向上し、ユーザーが結果を理解しやすくなるため、実務における意思決定をサポートする上でも重要な役割を果たします。