本研究では、治療効果の推定と最適な治療割当の関係に焦点を当てており、提案手法は効果的な治療割当ポリシーを直接学習することを目的としています。さらに、提案されたリストワイズ目的関数は、ポリシーのAUQCを直接最適化することが示されています。このように、治療効果のランキングを学習することで、最適な治療割当ポリシーを効果的に最適化することが可能です。理論的な分析を通じて、提案手法がどのように治療効果の推定と最適な治療割当に関連しているかをさらに探求することが重要です。具体的には、提案手法がどのようにして治療効果のランキングを最適化し、最終的な治療割当ポリシーにどのような影響を与えるかを理論的に探究することが重要です。