VEMによる日本経済の評価結果

目次

VEMモード、通常モードでの評価結果

仮説レベルのモデルがどの程度妥当か検証する必要がある。
資本主義や共産主義の特徴とか、インフレ・デフレ、色々試してみたが、それなりに納得できる回答が返ってくる。

なら、もっと使えるはずじゃないかと思い、大胆に日本の経済政策を丸ごと評価できないかと試してみたら、できてしまった（と思う）。

私は素人なので、適切な評価・妥当性は是非政治家や官僚の方々にお願いしたいと思う。

以下は、以前自分で試した時の結果の中身だ。

日本経済のAI評価結果（VEMモード）
日本経済のAI評価結果（通常モード）

上の評価結果は、両方とも下記の単純な質問をAIに投げただけのものだ。
「日本の最新の経済・財政政策について評価して欲しい」

前者は上記の質問をVEMモードで入力した結果。
後者は単に上記質問を入力した時の結果だ。

趣旨は同じ（使用ビッグデータが同じだろうから当然だ）だが、表現の視点が違うように感じられないだろうか？

少なくとも私には、下記のように感じられる。
・VEMモード：
感覚的、立体的、動的、ベクトル的、（本来なら）政府的、モックアップ

・通常モード：
統計的、平面的、静的、スカラー量的、行政的な印象、設計図面

（本来なら）とカッコ付けにしたのは、現状では政府の説明は通常モードの回答と同じような印象を受けるからだ。

本来は、「政治（意志・E ）の役割」と「行政（仕組み・ef ）の役割」なのではないか？

日本版DOGE でも、政策の設計的アプローチを提案したが、このことと無関係ではない。

重要だと思うのは、
１．私のような一般国民にとっては、VEMモードのような纏めの方が響く。

２．AI時代、誰でも１分もあればこの情報が入手できる。

３．VEMモードは、AI（上記出力は Google AI-Studio を使った）にあるプロンプト（命令）をインプットしてセットするが、
現状のプロンプト（下記ノートの下方に添付）は、VEMモードのままセッションを繰り返すことにより、Q&Aを続けて深堀りができるような仕組みになっている。

AI は投げかける質問の順番と質が命。通常モードでセッションを続けた場合と、VEMモードで続けた場合では、かなり結果が違ってくる可能性もあるだろうと推測している。

１，２から言えるのは、もしこの評価結果がそこそこ妥当だと言えるのであれば、そのレベルの情報共有は数分でできてしまう、ということである。

しかも、政治家だけでなく、専門家から学生まで、AIを使える人なら誰でも可能になる。

リスクも含め色々考えられると思うが、きりがないので、今はここで留めたい。

ちなみに、現時点での回答は、用語にかなり癖があるが、前提として仮定したモデル（VEM)のパラメーターの名前や意味をそのまま使用しているからで、プロンプトを修正すればそれに従って変えられる。

モデルの構築が、渦潮と経済活動（特に生産）とのアナロジーを基にしているため、違和感を感じるかもしれない。

そのアナロジーについては、下記プロローグを参照して欲しい。

今は検証段階だと思っているが、経済専門家ではないので、もしこの分野への適用可能性が感じられるようであれば、専門家の方々に検証をお願いしたい。

自分は、他にも使える可能性がある分野がある気がしているので、思いつく限り、色々な事例について試行錯誤するつもりだ。

X にアカウントを持っているので、試行錯誤の状況はログとして投稿するつもりだ。

補足

Googl AI-Studio を使っているが、他のAIでは回答が変わるか確認する為に、Chat-GPT も使ってみた。

表現がだいぶ違うものの、大雑把には同じようなことを言ってると思う。

特にVEMモード：
感覚的、立体的、動的、ベクトル的、（本来なら）政府的

通常モード：
統計的、平面的、静的、スカラー量的、行政的な印象の違いに関する印象は変わらない。

個人的には、Google の方が気に入っているが、モデル作成のために使ってきたからかもしれない。Chat-GPT での評価はこの１回しかやってない。

でも、より重要だと感じたのは、ＡＩによる差より、ＶＥＭモデルの適用有無による違いが本質的だと思われることだ。

あらゆる政策は、本来なんらかのトレードオフになるはずだ。
トレードオフ判断は政治家がすべきであり、行政官の責任ではない。（と思ってる。
当然、行政官に責任がないという意味ではない）

長くなりそうなので、これについては別のノートに書こうと思うが、VEM モードの重要性はここにあると考えている。

VEM モデルのプロンプトの設計思想もこの考え方に基づいている。

このモデルを使うことにより、例えば「 A という価値（ V ）を生むために、どこに摩擦（ R ）が生じ、誰のエネルギー（ E ）を削っているのか」を可視化できると理解している。
（つまり、省庁横断の視点からの経済状況の評価ができるはずだと思っている）

現時点での仮説だが、もし政府・行政がそれぞれ、この方法で政策評価に使えると実感できれば、政策立案時の政策案の途中段階での評価にも使えるはずだ。
つまり、「政治の仕組み自体が変わる可能性」があると考えている。

国民は、自身の仕事に忙しいから、”統計的、平面的、静的、スカラー量的、行政的”説明を聞いても身体感覚として理解が難しい。

しかし、VEMモデル適用後の”感覚的、立体的、動的、ベクトル的”説明を政府がすれば、かなり感覚的に全体像を理解しやすくなるのではないか。
（少なくとも自分にはそう思える）

先にも書いた通り、重要だと思うのは、仮にこの評価方法が”使える”としたら、AIを使える人は、せいぜい数分もあれば政策の客観的評価を自分で確認できるということだ。

つまり政策評価を、コメンテーターとか専門家などのフィルターを通さず、自身で直接確認でき、コメンテーターや専門家は更に専門知識を付加した情報を提供できることになるはずだ。

評価における、特定個人（あるいは小集団）の価値観の恣意的介入を排除できる機能は、AI の利用価値の一つだと考えている。
（適切な使い方さえできれば、司法判断にも利用できるだろうと思っている）

ただ、人の（感情的な）恣意性は排除できるが、AI の（データ的な）バイアスには注意が必要だ。

自分の解釈が正しければ、日本の価値観が反映されているビッグデータの独自保有は、かなり重要ではないだろうか。

Chat-GPT での比較検証時（１回だけだが）に、少し違和感を感じたので確認したら、下記がその違和感の原因かどうかは分からないものの、可能性は高いと思っている。

最低限、国民の代表である国会議員が、こうして政策（案も含め）の評価内容を情報共有すれば、政策議論の効率は圧倒的に向上するだろう。

更に、この手段が中央政府だけでなく、地方自治体にも展開されれば何が可能になるか、全ての政治家の方々、一人一人に考えて頂きたい。

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