| Project/Area Number |
21K13301
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07040:Economic policy-related
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| Research Institution | Osaka Sangyo University |
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Principal Investigator |
生田 祐介 大阪産業大学, 経営学部, 准教授 (70801489)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 価格差別 / 投資 / プライバシー / ホテリングモデル / 個人情報 / 人工知能 / 損害賠償責任 / 独占市場 / 寡占市場 / データ / 法と経済学 |
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| Outline of Research at the Start |
製品が人工知能（AI）によって作動する状況の下、損害賠償責任制度の経済厚生上の影響を明らかにしたい。自動運転車や補助ロボットのようなAI搭載型の製品は、自律的に作動するという点で便利であるが、消費者の意思が及ばない範囲で誤作動が生じ、損害を招くおそれがある。こうした背景を受け、主要各国では、規制や損害責任の在り方について、AIを考慮した上での再設計が議論され、法整備が進んでいるところである。通常の製品では、企業の努力や投資のみで品質を高める状況を想定している。しかし、本研究では、AIを通じて品質を高めるために、消費者の個人情報を利用することを考慮して分析を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初は，人工知能（AI）を利用した製品やサービスの開発と利用にあたり，そこから派生する損害をコントールするための政策や法制度のありかたを示すような理論モデルの構築を目的としていた．モデルの特色は，企業の投資と消費者からの個人情報の提供が，不良品の削減に寄与するという構造である．このモデルに損害のパラメータを入れて分析することは，実際にはかなり難しかった．代わりに，損害のパラメータを外すことで，モデルが解析可能かつ，AI・デジタル関連ビジネスへの政策インプリケーションを出せる道を探った．その結果，以下のような研究が進んだ．
近年，AI事業と半導体への補助金は，日本を含む主要各国で見られる．消費者のデータ提供のインセンティヴを考慮して，AI技術を駆使して価格差別を行うテック企業と，一律の希望小売価格しか設定できない伝統企業が，ホテリング型の完全に水平的差別化された位置で価格競争するとのモデル設定で分析した．次の結果が得られた．まず，投資の私的インセンティヴは無い．なぜなら，投資は激しい価格競争を引き起こし，自身の利潤が低下するためである．そして，モデルが機能する条件の下，社会的には投資を進めた方が良い場合があることが分かった．特に，AI技術の補完性の強度が，関連するコストパラメータよりもある程度大きければ，AI投資は社会的余剰を増やす．この分析結果に基づくと，「AI・デジタル関連補助金」に意義はありそうである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
具体関数での分析によると，便益と費用に関するパラメータ同士の関係が適切な範囲において，最適解が得られることを確認できた．これを元に，一般関数での分析を進め，モデルの一般的性質を文章化する．産業組織論やビジネス経済学のトップジャーナルへ掲載を目指す．上記の内容は，“Privacy disclosure for the value improvement in personalization”というタイトルで口頭発表した．2024年3月末時点は合計4回が完了した．
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| Strategy for Future Research Activity |
AI技術のビジネス利用において，顧客情報と企業の投資が双方向的に重要であることに注目し，AIデジタル関連補助金，情報セキュリティ，個人情報保護などの政策課題について，経済学，特に産業組織論の観点から，示唆を与えることを目的とした研究を進める．その目的のために現在考えている理論モデルについて説明する．2023年度の研究で設定したモデルでは，既製品ブランドに対する消費者全ての位置情報がテック企業に知られているとの前提の下，各消費者は既製品を自分好みに近づけるために，個人データを提供でき，企業はAI技術の性能を高めるための投資ができる，というものであった．このモデルを改良する形で，2024年度は，個別に設定できる戦略変数を，価格に限定せず，広告（ターゲット広告）にも広げてみる．そして，企業の投資を，ソフト技術（アルゴリズム開発やデータサイエンティストの雇用）またはハード技術（半導体やスーパーコンピュータ）に分けることで，投資インセンティヴに違いが生じて，それが市場の成果にも違いをもたらすのかどうか調べてみる．さらに，AI技術を利用したビジネスが，全世界的に行われている現実を反映して，2023年度に開発した理論モデルを国際貿易論に応用することで，自国と他国の市場からそれぞれの消費者の情報を回収して，全世界的にビジネスを展開するテック企業の行動をモデル化する．それにより，AIデジタル関連投資の国際競争の先行きを予測する手がかりとなり得る．なお，本研究は，AIが関わるビジネスを対象としているが，そこでの手法を応用できる範囲で他のビジネスも対象とする．
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