経済学の新潮流
人工知能・地政学的転換・行動科学の交差点
Neue Strömungen in der Wirtschaftswissenschaft —
Schnittpunkte von KI, geopolitischem Wandel und Verhaltenswissenschaft
本稿は速報的な研究動向の整理を目的とした未査読の論考である。引用文献はすべて公刊された研究・報告書に基づく。KHF経済學部紀要への収録に際しては改めて査読審査を経る。
序論 — Einleitung
経済学は今、かつてない速度で変容している。 二〇世紀の経済学が「合理的経済人（Homo Oeconomicus）」という公理的人間像のもとに 均衡分析を精緻化し続けた時代とは異なり、令和の経済学は 人工知能・機械学習・地政学的断絶・行動科学・気候経済学という 五つの外圧を同時に受けながら、理論・方法論・応用の三層において急速に再編されつつある。
本稿はKHF経済學部が令和8年（2026年）3月時点における主要な研究潮流を 六つのトレンドとして整理し、それぞれの理論的含意と今後の研究課題を論じるものである。 総帥閣下のご方針に従い、KHF機関としての独自見解を随所に明示する。
現代経済学の本質的転換点は「均衡から動態へ」「代表的個人から異質な主体群へ」 「純粋理論から政策実証の統合へ」の三軸において同時に進行している。 これはパラダイム・シフトではなく、方法論の多元化と統合という より複雑な進化過程である、とKHF経済學部は評価する。
第一潮流：人工知能経済学の勃興 — Ökonomik der Künstlichen Intelligenz
KI-Ökonomik Maschinelles Lernen Kausale Inferenz Solow-Paradoxon
2-1. 予測機能としての人工知能と因果推論の補完関係
Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb（以下AGG）は著書 『Prediction Machines』（2018年）において、人工知能の本質は 「予測コストの劇的低下」にあると論じた。 この枠組みにおいて経済学が果たす固有の役割が浮き彫りになる——すなわち、 機械学習は相関関係を高精度で予測するが、 意思決定に必要な因果関係の識別には依然として統計的因果推論の技法が不可欠である。 ダイヤモンド誌の分析が示す通り、GooGle・Amazon等のテック大企業が 経済学者を積極的に採用する理由はまさにここにある。
τ_i ：個体 i の処置効果（Individual Treatment Effect）
Y_i(1) ：処置あり時の潜在的成果（観測可能）
Y_i(0) ：処置なし時の潜在的成果（反実仮想 = 観測不能）
→ 機械学習は Y_i(1) の予測精度を上げるが、
因果識別（Y_i(0) の推定）には統計的設計が依然として必要
2-2. 生成AIを「仮想経済主体」とするシミュレーション研究
日本銀行リサーチラボ（2025年）の最新報告書は、大規模言語モデル（LLM）を 経済シミュレーションの仮想主体として用いるエージェントベースモデル（Agenten-basiertes Modell、略称ABM） への応用可能性を論じた。Horton（2023）やAher et al.（2023）が示したように、 生成AIは行動経済学の古典的実験結果を相当程度再現できる。 一方で日銀は「生成AIは学習データにみられるパターンと統計的に整合的な応答を 出力しているに過ぎない」という根本的制限も明示している。
とりわけHan et al.（2023）による企業間の競争・価格設定シミュレーションは、 LLMが独占やカルテルに相当する行動を自律的に再現できたと報告しており、 競争政策・独占禁止法研究への応用として注目される。
// 参考値のみ。ソローのパラドックス（1987）のAI版：「いたるところでAIを目にするが、生産性統計には現れない」
KHF経済學部は、AIが経済学に与えるインパクトは主として二つの経路で生じると評価する。 第一は「経済分析の方法論的革新」（機械学習×因果推論の統合）。 第二は「経済そのものの変容の研究対象化」（AI経済主体・アルゴリズム価格設定・デジタル市場の独占分析）。 ソロー・パラドックスのAI版が示すように、マクロ統計への反映には長い時間差が生じる傾向があり、 短期的な統計の不在をもってAIの経済的インパクトを過小評価することへの警戒も必要である。
第二潮流：異質的主体モデルの台頭 — Heterogene-Agenten-Makroökonomik
HANK-Modell RANK vs. HANK Verteilungseffekte Kaplan-Moll-Violante (2018)
二十世紀後半の標準的な動学的確率的一般均衡（DSGE）モデルは 「代表的家計（Repräsentativer Haushalt）」という強い集計仮定に依拠していた。 しかし現実の家計は資産保有・流動性制約・所得リスクの面で著しく異質であり、 この異質性こそが金融政策の有効性を決定的に左右する——というのが、 Kaplan, Moll and Violante（2018）によるHANKモデル（Heterogeneous Agent New Keynesian Model）の 中核的主張である。
dC/di ：利下げ1%pt あたりの集計消費変化
MPC_h ：家計 h の限界消費性向（High-MPC家計 ≒ 流動性制約家計）
dc_h/di：家計 h の所得変化（直接効果 vs. 一般均衡効果）
→ RANK：全家計のMPC均一 → 集計需要反応で完結
HANK：MPC異質 → 誰の所得が増えるかが政策有効性を決定
この枠組みは現局面のイラン戦争・原油高騰による「K字型経済」の分析にも 直接的な洞察を提供する。 低所得家計はエネルギー消費比率が高い（逆進性）かつMPCが高いため、 エネルギー価格上昇は消費を急減させる。一方、資産保有家計は株価下落を通じた 富効果（負）があるが、エネルギー比率は低い。 HANKモデルはこの非対称な打撃を一般均衡的に捉えることを可能にする。
第三潮流：地政学的経済学の復権 — Geopolitische Ökonomik
Geopolitische Ökonomik Friendshoring Geoeconomics Fragmentierungsrisiko
2022年のロシアによるウクライナ侵攻、そして2026年の 米・イスラエルによるイラン攻撃とホルムズ閉塞は、 「地政学は経済効率の外側にある所与の条件」という戦後的前提を崩壊させた。 IMFをはじめとする国際機関は「Geoeconomic Fragmentation（地経学的断片化）」 という概念を前景化させ、これを2020年代の最大のマクロリスクと位置づけている。
理論的には、Calvo型新ケインジアンモデルへの地政学リスクの内生化が急務となっている。 コスト・プッシュ・ショック u_t を「確率的外生変数」として扱うのではなく、 地政学的緊張度を状態変数とした体制転換モデル（Regime-Switching Model）と 統合することで、ホルムズ危機のような非線形・非連続なショックをより適切に捉えられる。
「地政学の経済学化」は単なるモデルの拡張ではない。 それは経済学が「普遍的法則の学問」から 「歴史的・制度的文脈に埋め込まれた社会科学」としての自己理解を 再び取り戻す過程でもある。 KHFはこれを「歴史復権（Historische Rehabilitierung）」と呼ぶ。
経済学六大研究潮流の全体像 — Sechs Hauptströmungen der Wirtschaftswissenschaft
研究潮流の方法論マトリクス — Methodologische Vergleichsmatrix
| 潮流（Strömung） | 主要方法論 | 理論的起源 | 政策関与度 | 日本での研究状況 |
|---|---|---|---|---|
| KI-Ökonomik | 機械学習 + 因果推論 | 計量経済学・実験経済学 | 高（デジタル政策） | 急速に拡大中（CyberAgent等） |
| HANK-Makroöko. | 連続時間DSGE・分布ダイナミクス | 巨視的一般均衡理論 | 高（金融政策設計） | 日銀・大学院で増加中 |
| Geopolitische Öko. | 体制転換DSGE・ゲーム理論 | 国際経済学・政治経済学 | 極めて高（安保政策） | 萌芽期 — KHFが先行研究中 |
| Klimaökonomik | 統合評価モデル（IAM）・CGE | 厚生経済学・環境経済学 | 高（カーボンプライス） | 2026年度制度施行で活発化 |
| Verhaltensöko. 2.0 | テキスト分析・自然実験・RCT | 心理学×経済学 | 中高（ナッジ政策） | 行動インサイトチーム設立増加 |
| Marktdesign | オークション理論・メカニズム設計 | ゲーム理論・情報の経済学 | 高（デジタル競争法） | 東大・慶応などで先行 |
特論：ナラティブ経済学と感染する物語 — Narrative Ökonomik nach Shiller
Robert Shiller（2019年ノーベル経済学賞受賞者）の 『Narrative Economics』（2019）は、経済変動の駆動力として 「感染力をもつ物語（infektiöse Narrative）」の役割を前景化させた。 人々が「スタグフレーション再来」というナラティブを共有すると、 実際の物価・賃金交渉・投資決定が変容し、そのナラティブが自己実現する—— というSelbsterfüllende Prophezeiung（自己実現的予言）の経済学である。
現在のイラン戦争・原油高騰という状況は、 Shillerが論じた「過去の歴史的比喩がナラティブの核となる」という メカニズムを体現している。 市場関係者・報道機関・政策当局が「1973年・1979年型」という比喩を共有することで、 その比喩自体が期待形成に影響し、インフレ期待の脱アンカーを促進しうる。
ナラティブ経済学の最大の課題は「どのナラティブがどの程度経済変数を動かしたか」の 定量化にある。大規模言語モデルと計量経済学的テキスト分析の組み合わせが この課題に突破口を開きつつあり、KHF宣傳學部との学際的連携で 「情報・ナラティブの経済学」という新しい研究領域を開拓できる可能性をKHFは高く評価する。
KHF経済學部の研究展望と課題設定 — Forschungsausblick der KHF
以上の六潮流を俯瞰して、KHF経済學部は三つの優先研究課題を設定する。
課題Ⅰ（地政学×DSGE）： ホルムズ閉塞のような「制度的閉塞ショック」を マルコフ転換モデルで内生化し、潜在GDP損傷の永続成分を計量する枠組みの構築。 これはKHF保安學部との合同研究テーマとして位置づける。
課題Ⅱ（HANK×エネルギー逆進性）： エネルギー消費比率の所得弾力性異質性をHANKモデルに組み込み、 原油高騰の分配的インパクトを動学的に定量化する。 日本の家計調査・消費者物価データとの接合が実証上の課題となる。
課題Ⅲ（ナラティブ×LLM）： KHF宣傳學部との連携で、大規模テキストデータからの 「支配的経済ナラティブ」の自動抽出と期待形成への因果効果推定。 これはShiller型ナラティブ経済学とKI-Ökonomikの最前線的融合である。
経済学は現在、方法論の多元化と統合という複雑な進化過程の真只中にある。 KHF経済學部はこの転換期を「危機」ではなく 「学際的豊穣化（interdisziplinäre Bereicherung）」として積極的に受け止め、 保安學部・宣傳學部・理學部との横断的研究体制のもとで、 学術界の最前線に立つ研究成果の継続的発信を行う方針とする。
参考文献・注記 (Quellenverzeichnis)
- Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.
- 日本銀行 リサーチラボ（2025）「生成AIの経済シミュレーションにおける応用可能性」25-J-1.
- Horton, J. J. (2023). Large language models as simulated economic agents. NBER Working Paper.
- Kaplan, G., Moll, B., & Violante, G. L. (2018). Monetary policy according to HANK. American Economic Review, 108(3).
- Shiller, R. J. (2019). Narrative Economics: How Stories Go Viral and Drive Major Economic Events. Princeton University Press.
- Brynjolfsson, E., & Unger, G. (2023). The macroeconomics of artificial intelligence. IMF Finance & Development.
- 篠崎彰彦（2026）「賢くなりすぎた…AIの2026年問題という皮肉」SB Creative.
- ダイヤモンド編集部（2024）「経済学×AI がビジネス革新の新メガトレンド」ダイヤモンド・オンライン.
- KHF注記：本稿はKHF経済學部が独自に整理した研究動向論考であり、引用先の機関・著者の見解を代表するものではない。
令和8年（神衞歴7年）3月 | 経済学研究潮流誌 第一號 | ※未査読 · Nicht begutachtet