CausalImpactで実践する施策の効果検証（第2回）tfcausalimpactのインストール手順（Windows）とよくあるエラーの直し方

前回（第1回）までは、pandasだけで前後比較の危うさを確かめました。

今回から、いよいよCausalImpactのライブラリを使います。

入れ方は pip install tfcausalimpact の1行です。

ところが、この1行がすんなり通らないことがあります。最新のPython（3.14以降）では、そもそも入りません。

結論を先に3行で書きます。

Python 3.10〜3.13で専用の仮想環境を作り、その中で pip install tfcausalimpact を実行します。2026年9月時点の最新版（0.0.19）は、Python 3.14以降に対応していません。
この1行で、TensorFlowなど必要なものが一緒に入ります（Windowsではダウンロード約430MB）。pandasが2.2.3に入れ替わるので、普段使いの環境とは分けておきます。
つまずきの多くは、エラー文で原因が分かります。この記事では、よく出るエラー文と直し方をまとめました。

この記事を読み終えると、次のことができるようになります。

自分のPythonが、tfcausalimpactに対応しているかを確かめられる
CausalImpact専用の仮想環境を作って、インストールできる
Jupyterから、その仮想環境を使えるようにできる
よく出るエラーを、エラー文から直せる

CausalImpact専用の仮想環境を作る

PyhtonはMiniforge環境を前提に説明します。

仮想環境は、次の5行で作ります。

以下、コードです。

mkdir ci
cd ci
conda create -n ci-env python=3.10 -y
conda activate ci-env

コマンド	意味
`mkdir ci`	作業用のフォルダ ci を作る
`cd ci`	ci フォルダに移動する
`conda create -n ci-env python=3.10 -y`	Python 3.10で、仮想環境 ci-env を作る。-y はインストールの確認を自動でスキップする設定
`conda activate ci-env`	仮想環境を有効にする

行の先頭に (ci-env) と表示されれば、仮想環境に入れています。

tfcausalimpactをインストールする

行の先頭に (ci-env) が出ている状態で実行します。

以下、コードです。

pip install tfcausalimpact

最後に Successfully installed で始まる長い1行が出れば成功です（途中は「…」で省略しています）。TensorFlow・TensorFlow Probability・tf-keras も一緒に入ります。ダウンロードが大きいので、回線によっては数分かかります。

この連載のコードは、Jupyter（JupyterLab、VS Codeのノートブックなど）で動かします。

行の先頭に (ci-env) が出ている状態で、JupyterLabをインストールしておきます。

conda install jupyterlab -y

行の先頭に (ci-env) が出ている状態で、以下のコードでJupyterLabを立ち上げます。

jupyter lab

Jupyterで新しいノートブックを開き、次のコードを実行します。

以下、コードです。

from importlib.metadata import version
from causalimpact import CausalImpact

names = ["tfcausalimpact", "tensorflow", "tensorflow-probability", "tf-keras", "pandas"]
for name in names:
    print(f"{name:24s}{version(name)}")

以下、実行結果です。

tfcausalimpact          0.0.19
tensorflow              2.21.0
tensorflow-probability  0.25.0
tf-keras                2.21.0
pandas                  2.2.3

警告（WARNING）が表示されることはありますが、最後の方で上記が表示されれば、準備は完了です。

よく出るエラー

　「No matching distribution found for tfcausalimpact」と出る

pip install tfcausalimpact を実行したとき、次のように表示されて止まる場合です（1行目は長いので省略しています）。

ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: … 0.0.19 Requires-Python >=3.8,<3.14
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tfcausalimpact (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tfcausalimpact

原因は、仮想環境のPythonが3.14以降であることです。Requires-Python >=3.8,<3.14 は「3.8以上、3.14未満でないと入らない」という意味です。conda create -n ci-env python=3.10 -y から作り直してください。

同じエラーで tensorflow や pandas の名前が出る場合は、32ビット版のPythonかもしれません。TensorFlowには32ビット版がないため、64ビット版のPythonを使ってください。

　「Windows Long Path support」と出てインストールが止まる

インストールの途中で、次のように表示されて止まる場合です。

ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: ‘C:\Users\…（とても長いパス）’
HINT: This error might have occurred since this system does not have Windows Long Path support enabled. You can find information on how to enable this at https://pip.pypa.io/warnings/enable-long-paths

Windowsには、ファイルの場所を表す文字列（パス）を260文字までに制限する設定があります。TensorFlowには160文字を超える深い階層のファイルがあり、たとえばOneDriveの中や深いフォルダに仮想環境を作ると、上限を超えてしまいます。

直し方は2つです。

仮想環境を短い場所に作り直す：この記事のように C:\Users\ユーザー名\ci に作れば、ほとんどの場合解決します
長いパスを使えるようにする：管理者として実行したPowerShellで次のコマンドを実行し、パソコンを再起動します

以下、コードです。

New-ItemProperty -Path "HKLM:\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" -Name "LongPathsEnabled" -Value 1 -PropertyType DWORD -Force

　「Could not find the DLL(s) ‘msvcp140_1.dll’」と出る

インストールは成功したのに、from causalimpact import CausalImpact を実行したときに次のように表示される場合です。

ImportError: Could not find the DLL(s) ‘msvcp140_1.dll’. TensorFlow requires that these DLLs be installed … from this URL: https://support.microsoft.com/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

WindowsでTensorFlowを動かすには、マイクロソフトが配布している部品（Visual C++ 再頒布可能パッケージ）が必要です。エラー文の最後にあるページからx64用をダウンロードしてインストールし、Jupyterを再起動してから、もう一度実行します。

　Jupyterで「No module named ‘causalimpact’」と出る

インストールは成功したのに、Jupyterで from causalimpact import CausalImpact を実行すると、次のように表示される場合です。

ModuleNotFoundError: No module named ‘causalimpact’

原因のほとんどは、Jupyterが、インストールしたのとは別のPythonで動いていることです。どのPythonで動いているかは、ノートブックで次を実行すると分かります。

以下、コードです。

import sys
print(sys.executable)

表示されたパスの最後が ci-env\python.exe になっていれば、仮想環境のPythonです。Jupyter Lab を仮想環境ci-envで立ち上げていないケースが考えられます。仮想環境ci-envを仮想環境を有効にした状態で、Jupyter Labを立ち上げてください。

　ありがちな失敗：pip install causalimpact と打つ

使うときに書くのが from causalimpact import CausalImpact なので、つい pip install causalimpact と打ってしまいがちです。

ところが、PyPI（Pythonのライブラリの配布サイト）の causalimpact は、別の人が作った別のライブラリです（2026年9月時点で0.2.6）。しかも使うときの書き方が同じなので、エラーにならずに入ってしまいます。

pip install で打つ名前	中身	この連載で
`tfcausalimpact`	TensorFlow Probabilityを使う実装	使う
`causalimpact`	PyMCを使う別の実装	使わない
`pycausalimpact`	2020年で更新が止まった古い実装	使わない

3つとも使うときの名前が causalimpact なので、同じ環境に2つ以上入れるとファイルが上書きされます。実際に試すと、あとから入れた causalimpact を削除した時点で、tfcausalimpactまで読み込めなくなりました。

先ほどの確認用のコードで tfcausalimpact の行に PackageNotFoundError が出たら、tfcausalimpactは入っていません。次の2行で入れ直します。

以下、コードです。

pip uninstall causalimpact
pip install --force-reinstall --no-deps tfcausalimpact

2行目の --force-reinstall は「すでに入っていても入れ直す」、--no-deps は「一緒に入る他のライブラリには手を付けない」という意味です。

まとめ

今回のポイントです。

記事作成時（2026年10月18日）のtfcausalimpact 0.0.19は、Python 3.10〜3.13で使う。3.14以降では入らない
専用の仮想環境を、C:\Users\ユーザー名\ci のような短い場所に作ってから pip install tfcausalimpact を実行する
よく出るエラーは、Pythonのバージョン、長いパス、PowerShellの設定、Visual C++の部品など
pip install causalimpact は別のライブラリ。名前は tfcausalimpact