経済学において機械学習を使うことの難しさについて説明します。難しさと言っても、『活用できない』と否定をするわけではありません。活用していくことを前提に、気をつけたい点を紹介します。経済学とデータサイエンスについてなぜ経済学と機械学習が議論されるのか経済学で機械学習を利用する際の注意点まとめ経済学とデータサイエンスについてそもそも経済学は、人がどんなものを買ったり、いくら貯金をするのかといった人の意思決定について仮説を立てて考えていく学問分野です。分析する対象が人から、人が集まった国になれば、ニュースなどで見るGDPや為替といったテーマを扱います。このように経済学が扱うテーマは幅広く、企業の経営課題や医療など多岐に渡ります。近年はコンピューターが進化し、以前よりも多くのデータを扱えるようになったため、経済学的な仮説のモデルを実証分析するために統計的なアプローチからパラメータの推定、検証を行う計量経済学という分野が発展していきました。このような流れから、経済学の中にデータドリブンな考えが入ってくることで、データから未来の行動を連想することが必要とされています。ここで機械学習を使ったデータサイエンスが想起されます。集めたデータに対して、機械学習という統計的な手法を使い、未来の予測や分類を行います。扱うテーマは広く、例えば、企業が持っているデータから課題を解決したり、医療データを使ったデータ分析も行われています。若干の違いはあるものの経済学とデータサイエンスは、扱うテーマが近しく、経済学の分野でも機械学習を取り入れることが議論されています。経済学と機械学習が議論されるのか経済学は前述のように、人が関わるテーマを幅広く扱います。機械学習では、今まで手に入らなかったビッグデータのような大量のデータを分析に使えるようになり、経済学でもそれまで使っていなかったデータで実証分析しようという動きがあります。機械学習での予測や分類が、マーケティングや株価トレードなど経済学の分野の実用に結びつきやすかったためです。そのため経済学的な仮説をビッグデータで実証分析する際に、計量経済学ではなく機械学習を使うアプローチが議論されました。実際に『経済セミナー』(日本評論社、2019)でも「機械学習は経済学を変えるのか?」という特集が組まれています。経済学で機械学習を利用する際の問題点しかし、こうしたアプローチには問題点も存在します。経済学は前述のように仮説ベース、モデルベースで考えることが多く、実証分析の前にあらかじめ説明変数等を理論から考えることが主流です。機械学習は特徴量(説明変数)を自由に決め、精度の高さを追求するアプローチが主なものになっています。両者の考え方がかなり異なっており、機械学習で発見した結果を経済理論で解釈する時点で、機械学習特有の、新たな発見は失われてしまう可能性があります。経済学の多くの目的が、予測ではなく「なぜそうなるのか」といった因果推論をおこなってきたため、結果の解釈を説明するのが苦手な機械学習とは、もともと相性が悪い点も無視できません。まとめ以上のように、仮説ベースの経済学において機械学習を使う際は、両者の考え方の違いから機械学習のもつ利点を無くしてしまったり、経済学的に解釈できないといった問題が考えられます。そのため経済学の分析で機械学習を分析につかう際は、こうした側面があることをしっかり認識したほうが良いでしょう。私達はビジョンに『社会生活を豊かにさせるサービスを提供する。現在人がおこなっている作業をシステムが代わることで、人はより生産性の高い業務に携わることができます。当社ではみなさまの課題やお困り事を一緒に解決していきます。下記にご興味がありましたら、問い合わせ口からご連絡ください。