経済学のアプローチを軸とした AI 開発2026年4月に発表
AI×経済学
AI x Economics
経済学の
情報の
[01]こんな課題
AI 単体では
AI を
AI 単体では
予測モデルや自動化を整えても、価格・需要・配分・契約といった構造の設計までは扱えない。
意思決定の
効果検証・インセンティブ設計・配分の最適化を体系的に扱える人材が、現場には限られる。
施策の
因果推論やメカニズムデザインの考え方を踏まえた検証・設計が、実務に組み込まれていない。
[02]できること
6つの
経済学が
01
因果推論に
施策の効果を観察データや A/B テストから測定し、次の打ち手の根拠にします。マーケ施策の効果測定、業務改善の評価、運用変更の判断などに活用いただけます。
02
価格設計
値上げ・値下げ・クーポン設計、価格弾力性を踏まえた価格帯の見直しを支援します。小売・EC・サブスクの価格戦略、販促設計の領域で組み込みます。
03
需要予測と
不確実性を踏まえた予測と、それに基づく在庫・発注・配置の運用設計までを一体で扱います。製造・物流・店舗運営、人員シフトなどの現場で活用されます。
04
配分・マッチング設計
マーケットデザインの考え方に基づく配車・シフト・営業配分・マッチングの設計を支援します。オペレーション最適化、リソース配分、人材マッチングの領域で組み込みます。
05
契約・インセンティブ設計
情報の非対称性やプリンシパル・エージェント問題に起因する課題を解消するインセンティブ設計、メカニズムデザインを応用した契約・KPI 設計を行います。営業マネジメント、組織運営、業務委託、サプライチェーンに活用されます。
06
集合知の活用
外部情報・市場予測・社内予測の業務文脈への翻訳と、業務判断への反映を支援します。経営判断、リスクの早期察知、外部環境のモニタリングに組み込みます。
[03]進め方
現場に
01
段階的導入
適用領域・業務単位で段階的に導入。一括展開は不要。
02
現場に
業務フロー・既存データ・意思決定者の構成を踏まえて、領域ごとに設計を組み立て。
03
オーダーメイド開発
既存パッケージに収まらない要件は、AI 実装と経済学のアプローチを組み合わせて専用機能として開発。
[04]構成の選び方
扱う
業務データの
扱う業務データの機密度や社内ポリシーに応じて、以下のAI基盤を選択いただける構成となっております。
オンプレミス / プライベート構成
社内サーバーや専用環境で稼働するローカル LLM を利用し、業務データを社外に出さずに処理する運用に対応します。価格・需要データや契約・人事関連の機密情報を扱う領域に適しています。
エンタープライズ向けクラウドAI構成
Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI 等、入力データが基盤モデルの追加学習に使用されないエンタープライズ向け AI サービスを利用する構成に対応します。
いずれの構成においても、利用者側から見た操作方法・管理画面は共通です。社内のセキュリティポリシーや取引先からの要請に応じて、構成の選定をご相談いただけます。
[05]ご相談
まずは
導入の
| 対象 | 経営者、事業責任者、DX / AI 推進担当、データ活用を検討中の中堅〜大企業・スタートアップ |
|---|---|
| 相談内容 | 業務フローの整理、経済学のアプローチを適用しうる領域の特定、AI と組み合わせた支援可否の見立て、優先着手領域の提案、デモ、オーダーメイド開発 |
| 形式 | オンライン（約45〜60分）／現地訪問にも対応 |
ヒアリング後、有償のお取り組みに進まない場合でも、現場で取り組める範囲のアドバイスをお渡しします。