본 롤 카드 게임는 최근 노동시장 분석에 활용되는 인과적 머신러닝 기법을 소개하고 우리 나라 직업훈련 데이터에 적용한 결과를 제시하였다. 직업 훈련사업의 취업 효과를 분석한 다수의 롤 카드 게임 결과가 일치된 결론에 이르지 못하고 있다. 인과적 추론을 위해 소개하는 이중 머신러닝(double machine learning, DML)은 모형의 변수들 사이의 유연한(flexible) 관계를 허용함으로써 롤 카드 게임의 자의성을 줄일 수 있다. 향후 DML의 탈편의성과 강건성은 합리적인 효과의 범위를 제시하고, 이질적(heterogeneous) 처치효과의 추정은 평가 결과의 활용도를 높일 것으로 기대된다.