経済データの分析やシミュレーションを研究している中で、これらの技術をエンターテインメントコンテンツの作成に活かせないかと思うようになりました。例えば、現実の社会経済データに徹底的に基づいたリアルな経営シミュレーションゲーム、統計データから不自然な点を探して企業犯罪を見抜くミステリー小説、料理レシピの各材料についてその生産地や経済事情、貿易統計などを一緒に学べる料理本などを構想しています。

例えば何かシミュレーションゲームを作るのであれば、そのパラメーターの設定が必要になります。これを、実際に研究で使っているレベルで精密に、特にマクロ経済学のカリブレーションという手法を応用して行えると考えています。また、金融ビッグデータの解析経験などから、専門家でないと扱えないような詳細な統計分析をエンターテインメントに落とし込めるのではと期待しています。

• 堅い研究と柔らかいエンターテインメントを結ぶこと
• 経済モデルのパラメーター設定手法をゲームに持ち込むこと
• 金融・経済教育への応用

このようなコンテンツを、ゼミの大学生と一緒に作りたいと考えています。企業様には、コンテンツの方向性などを指導していただきつつ、一緒に製品開発に取り組めますと幸いです。

　教育システムの国際比較に関する研究では、教育によって得た職業的技能や資格が労働市場において評価されるのかに関心が払われてきた。本研究は、
（1）日本社会における学歴と職業のマッチング、
（2）職業教育と社会階層の結びつき、
（3）人々が教育システムを支える費用負担の問題をどのように捉えているか
という3点の研究課題を、新たなアプローチとデータ分析によって捉えるものである。

　関連研究では、より職業に関連した知識・技能を学校教育が提供すること（職業特殊性の高さ）が若年者の労働市場への移行を円滑にすることが指摘されてきた。こうした傾向は国ごとの教育システムの違いというマクロな比較がなされることが多かったが、本研究では、こうした特徴の背後にある個人レベルの学歴・職業のパターンを明らかにした。また、人々が望ましいと考える教育システムの費用負担のあり方について、サーベイ実験の手法を用いた新たな分析を行った。

• 　学歴と職業の連関を、学歴段階間・学歴段階内の寄与に分解したところ、学科・専攻分野の寄与が占める割合が3割程度占めていた。必ずしも人文社会系の分野と職業との対応が弱いというわけでもなく、通説的な理解を否定する知見が得られた。
• 　より職業特殊性の強い専攻分野を卒業していることは、労働市場におけるより良好なアウトカムをもたらす傾向あり、またこうした傾向は実際にその専攻分野と強い結びつきを持つ職業にマッチングすることによって生じることを明らかにした。
• 　教育の公的支出に関する世論の分析においては、財政制約が支持低下をもたらす一方、公的債務が受け入れられやすい傾向が示された。

　雇用の不安定化や知識経済化が進む中で、教育システムの職業的機能がますます問われるようになっている。そのような中で、本研究は人々が学校において身につけるスキルと、労働市場における職業のマッチングの問題に対して、新たな視点からのアプローチを可能にしている。
　また、少子高齢化に伴う財政制約の中においては、他の公的支出とのバランスの中で教育システムを維持していくことが必要となる。本研究は世論形成や社会的分断のより正確な理解と政策設計に貢献できる可能性がある。

人間が幸せを感じられる社会を作っていくために、テクノロジーの進化と不可分の未来社会をどのようにデザインしていくべきか。近年言われるELSIも念頭に、研究者、技術者、企業の間でwell-beingを実現する技術を目指し、応用哲学・応用倫理学の方面からアプローチする。

研究・開発から社会実装に至る過程で、上流の段階から人や世界との関わりやwell-beingの実現を組み込んでいくアプローチのなかで、人文社会科学と技術開発との接点を見いだしていく。

• 人間中心的デザインが言われて久しいですが、何が人間中心的であるのか、研究開発によってどのような社会が予想され、また厄介な（倫理的、社会的、技術的）問題が生じるのかはそれほど明らかではありません。人工物や人工物を介した人や世界との関わりのあり方について哲学や倫理学の視点を用いながら研究を進めています。

理論立てて効率的に正解を求める工学的思考とともに、現在は答えのない課題に対応し、既存の概念に囚われない思考が求められています。一歩先のことを考えるような協働関係が築ければ成果が出せると思います。

計算社会科学は、社会現象や人間行動を、機械学習、シミュレーション、デジタル実験などを含む新たな計算手法によって解明しようとする学問分野です。
ソーシャルメディアにおける意見形成から、異なる社会集団が地理的に分離される社会的空間隔離に至るまで幅広いテーマを扱いながら、大規模言語モデルをはじめとする生成AI技術の革新が進む中で、社会科学における新たな可能性としてこれらを積極的に探求し、研究の新たな枠組みの確立と社会課題の解決の双方に貢献することを目指しています。

計算社会科学の手法の優位性は、従来の社会科学が主に限られた規模の調査や静的なデータに依存してきたのに対し、複雑な社会現象と人間行動を動的かつ高精度に把握できる点にあります。

第一に、日々生成される膨大な行動データを直接分析対象とすることで、従来困難だった大規模で高粒度の社会過程を把握できます。第二に、計算手法の活用により、人間の直観や従来の理論だけでは見落とされがちな複雑なパターンや新しい社会現象の構造を発見することが可能となります。第三に、シミュレーションやデジタル実験を組み合わせることで、単なる記述や相関分析にとどまらず、因果メカニズムや将来的なシナリオを検証できるようになりました。

このように計算社会科学は、従来の方法論を補完しつつ、社会科学を社会問題の解決に資する学問へと発展させる優位性を有しているといえます。

• 社会科学の理論的検討に基づき注目対象と分析の方向性を定め、情報技術とビッグデータを活用した実証分析やシミュレーションを通じて理論を検証・発展させる、社会科学と情報科学を統合する新たな研究枠組みとして位置づけられます。

多様な社会現象や人間行動について、情報技術とビッグデータを活用することで、現状の把握や介入策の立案・評価に資する知見とノウハウを提供できます。

• 食品のおいしさやモノの使い心地に関して、心理学・脳科学の観点から研究をおこなっています。よく誤解されがちですが、食品のおいしさは食品そのものにあるという思い込みは半分以上間違っていると言わざるをえません。例えば、同じ食品を食べていても、人によっておいしいと思う程度は違ってきます。従来、このような個人差は誤差だと考えられてきましたが、この誤差こそ、これからのビジネスのシーズになると考えています。
  同じようにこれまで個人差で片付けられていたようなモノの使い心地のバリエーションは、ニッチな商品に結びつくだけでなく、まったく新しい製品の設計やあらたなニーズを掘り起こすシーズにもなります。これらの着眼点は、従来のものづくりの視点だけでは着想できなかったことも多いかと思います。

技術や品質が頭打ちあるいは横並びになっているとお悩みの場合、人の行動特性を脳科学の知見を取り入れながら理解する私の研究をぜひ取り入れ、新たな製品やサービスの開発につなげていただければと思っています。