25 経済学は人々の暮らしをより良くするための研究をしています。経済理論や様々な発見は実際の生活が 向上されて初めて意味を持ちます。そうした中で、応用一般均衡分析はそうした理論的な発見を実際に 適用した場合にどうなるかを確認できるシミュレーションツールです。シミュレーションは予測をするより も、結果に対してなぜそうなったのかを知るツールとなります。このため、シミュレーション結果は次善の策 も考察することができるのです。応用一般均衡は人々の暮らしに貢献することができるツールです。 取り組んでいる政策の一例をあげると防災政策、環境政策、観光政策、物流政策、貿易政策、都市政 策、交通政策、教育政策、スポーツ政策、地方財政政策、社会保障政策、医療政策、健康福祉政策、地 方活性化政策、人口対策です。 分析の手順としては、GDP統計などから分析用のデータセット作成を行い、そのデータを基礎にして政策 を実施した場合の効果を消費者の立場、生産者の立場、行政の立場のそれぞれから吟味して、より良い 政策を立案していきます。たとえば、地方財政の歳入、歳出にかかわる施策を行い、その効果を具体的な 数値で示し、所得、消費、税収などのわかりやすい指標で示すことができます。シミュレーション分析の成 果をふまえて、行動を起こすためのエビデンスとして利用し、確かな成長を目指すことが可能です。 【過去の連携実績】 川根高校を支援するプロジェクト活動 【SDGsの視点での連携可能内容】 環境経済学を専門分野としていることもあって、環境経済学の用語の説明と共に過去から現在までの 環境に関する考え方、政策を紹介できる。これらを踏まえて今後の環境政策を提示する。さらに、消費 者への環境教育が遅れている分野であるので、お手伝いできる 谷 たにぐち 口 昭 あきひこ 彦 Taniguchi Akihiko 田 た ぐ ち 口 敏 としゆき 行 TAGUCHI Toshiyuki 連携可能内容 データを用いたエビデンスのある政策について、経済評価、需要予測、政策シミュレーションによる経済効果、特に成長戦略や所得再分配政策（年金、 医療、生活保護など）がある。統計学的知識を用いてのデータサイエンティスト研修、県民経済計算などを用いた経済政策立案（環境、観光、産業政策、社会保障政策）など。 連携可能内容 ・企業課題や業務などへのAI利活用の検討など（企業との連携）・社会人向けのセミナーや研修の講師など （教育機関や行政との連携）・地域の課題の探索とAI利活用の可能性などのコンサルなど（行政、地元企業との連携） ■職位 教授 ■学位 博士（経済学） 専修大学 ■専門分野 経済学 経済統計 計量経済学 経済シミュレーション 環境経済学 ■所属学会 環太平洋産業連関分析 学会 ■職位 教授 ■学位 商学修士 慶應義塾大学 ■専門分野 経営学 ■所属学会 日本経営学会など すでにChatGptやGeminiといった汎用型AIモデルで、いろいろ経験されている方が多いと思います。どんど ん使い勝手がよくなり、AIのレスポンスもクオリティが上がっています。今後の課題は、どのように実践的な 利活用を図れるかにあるといえます。それを実現するにはどうしたらいいでしょうか？ 「汎用型」のモデルから「特化型」のモデル構築と利活用ができるかどうかにあると思います。この出来と完 成度がコアコンピタンスとなるといえるでしょう。では、そうしたコンピタンスを身に着けるにはどうしたらい いでしょうか？ 以下に列挙してみます。 ①課題の推察をしたうえで ②実データの収集ノウハウと環境の実装 ③データの前処理とAIモデルの選択（特化型） ④モデルの調整とチューニング ⑤予測など実践的利活用 こうした能力こそ、AI時代のコアコンピタンスであると考えています。ハードの技術や知識も必要とされ、自 分にとっても難しいことが多いのですが、必須のハードルと思って懸命に消化に励んでいる次第です。 エビデンスある経済政策を提言する AI時代のコアコンピタンス。「実データの収集力」×「AIモデル 構築力」⇒課題解決へデプロイする力 School of Management School of Management 経営学部 経営学部
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