データベース内の因果関係に基づき，値の更新が他に及ぼす波及効果を予測する「仮説推論問合せ」が注目されている．先行研究では，外部タプルの影響を集約値で近似し，汎用的な因果推論ライブラリを用いた実装手法が提案された．本研究では，この手法を整理・再検証するとともに，近年のCausal AI分野で注目される確率的プログラミング言語（Pyroなど）や最新の推論ツールの適用可能性について検討する．これらを通じて，より現代的かつ効率的なデータベースにおける因果推論処理方式を考察する．