| 研究課題/領域番号 |
20K01948
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 和光大学 |
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研究代表者 |
小林 稔 和光大学, 経済経営学部, 教授 (50287926)
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| 研究分担者 |
西岡 久充 龍谷大学, 経営学部, 准教授 (10513757)
小林 猛久 和光大学, 経済経営学部, 教授 (40434211)
杉本 昌昭 和光大学, 経済経営学部, 教授 (90318725)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | AI / 人工知能 / ディープラーニング / ビッグデータ / ICT / 金融市場 / データサイエンス / 為替レート / 情報化投資 / イノベーション / 国際特許 / 知識産業 / 機械学習 / AI関連技術 / 第4次産業革命 / AI（人工知能） / 企業経営 / 雇用の代替 / 機械化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、AI(人工知能 以下ではAI: artificial intelligence)が産業や企業において、どのような分野へ導入され、また今後はどのように利活用されていくのか、特に企業経営と雇用という観点から分析検討を加えその結果を示す。特に本研究では、実際の企業におけるAI導入の実態をアンケート調査、個別取材、各種資料から明らかにするとともに、アンケート調査により取集したAIに関連する投資額などのデータと当該企業の雇用や財務データを用いて実証分析を行いAIが企業経営や雇用に与える影響を検証する。さらにその結果を踏まえて将来のAIに関する経営戦略や雇用に対する施策を考究する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、AI(人工知能 以下ではAI: artificial intelligence)が産業や企業において、どのような分野へ導入され、また今後はどのように利活用されていくのか、特に企業経営と雇用という観点から分析検討を加えてその結果を示していくことを目標としている。具体的には、企業におけるAI導入の実態をアンケート調査、個別取材、各種資料の調査から明らかにするとともに、アンケート調査により取集したAIに関連する投資額などのデータと当該企業の雇用や財務データを用いて実証分析を行いAIが企業経営や雇用に与える影響を検証する。さらにその結果を踏まえて将来のAIに関する経営戦略や雇用に対する施策を考究する。2022年度は、AIが実際に利活用されている分野について調査するとともに、ChatGPTなどの生成系AIが企業経営に与える影響について検討を始めた。生成系AIの進化には著しいものがあり、企業経営においても従来からの業務の効率化や代替が想定される一方で、必ずしも正しい解答を導き出す訳ではなく、また著作権などの問題も内包しており、現時点では企業経営に対してどの程度の影響を与えるものかは判断することができない状況にあり、引き続き調査研究が必要である。これとは別に本研究では、新型コロナウィルスの感染拡大による社会経済活動の急激な変化に対応した政府および日本銀行による経済支援策としての金融緩和の影響をAIを用いて実証的な分析を進めた。つまり、経済統計や企業財務などのデータをAIを用いて分析することで、足下の社会経済現象や将来の金融市場の動きをシミュレートする研究を進めている。このように2022年度は、AIの産業企業における利活用の動向を調査研究するとともに、AIを用いた社会経済現象の分析方法の研究をさらに推進した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022年度は、AIが利活用されている分野について詳細に調査分析した。また、ChatGPTに代表される生成系AIについてそのポテンシャルや応用分野などについて調査分析を行い、今後の企業経営への導入や既存の業務の効率化、代替の可能性についても検討を試みた。他方、AIを用いた分析モデルを構築して為替レートや株式市場の動向をシミュレートする研究を進めた。つまり、AIを用いた分析モデルにより足下の社会経済現象や将来の金融市場の動きを分析するための方法論の確立を試みた。このように本研究では現在までに、AI の産業企業における利活用の動向を調査研究するとともに、実際にAIを用いたモデルを複数構築して社会経済現象の分析を進めている。 しかし、産業や企業におけるAIの利活用をより詳細に分析するために計画していた企業に対するアンケート調査およびヒアリング調査については実施が遅れている。その理由は、2022年度においても産業や企業の活動は、新型コロナウィルスの感染拡大の影響を受けて低調であったこと。また、テレワークなどの利用拡大によって企業が本来業務の縮小や省力化を進めていたことによって、企業の本来業務の負担増となるアンケート調査の実施は困難であることが多くの企業関係者から指摘されていた。つまり、企業活動が引き続き限定的となっていた2022年度にアンケート調査やヒアリング調査を実施しても、アンケートの回収率は低水準となることが想定されたため2022年度はアンケート調査の実施を見送った。アンケート調査やヒアリング調査については、2023年度に社会経済活動の回復の状況を確認した上で実施することとした。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度も産業や企業の活動は、新型コロナウィルスの感染拡大の影響を受けて低調であり、テレワークなどの利用拡大によって企業は本来業務の縮小や省力化を余儀なくされていた。そのため、2022年度は企業の業務負担増となり得るアンケート調査およびヒアリング調査の実施は見送り、2023年度に実施することとした。 2023年度に入り、新型コロナウィルスの感染は一段落しており、新型コロナウィルスの扱いも５類感染症へと移行したことによって企業活動は本格的に動き始めている。したがって2023年度は、AIの利活用に関する企業へのアンケート調査およびヒアリング調査を実施する。まずは、2022年度までの調査研究成果を踏まえて、ChatGPTなど生成系AIを含めた最新のAIの技術を反映させたアンケート質問票を作成する。さらに、アンケート調査の実施および回答の回収と集計、ヒアリング調査の実施とその結果の分析を進め、企業におけるAIの利活用の実態に関して最新の状況を明らかにする。また、アンケート調査やヒアリング調査により収集したデータを用いて数量的な分析を行い、AIと雇用、生産性との関係性を分析し考究する。他方、最新のAIを用いた分析モデルの構築を進めて、アンケート調査から得られたデータの分析だけではなく、混迷する現在の社会経済現象について、AIを用いた分析モデルと社会経済に関するビッグデータによる実証的な研究を同時並行的に進めていく。具体的には、インフレーション、為替レート、株式市場、賃金などの相関性についてAIを用いた分析モデルを構築して分析検討し、社会経済現象を解明するとともに、AIを用いた分析モデルを構築するための方法論を提示していく。
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