概要

AIが経済社会に与える影響を雇用・産業・政策の視点から整理する

想定読者

AIの社会的・経済的影響を体系的に把握したい非エンジニア職（経営企画・政策立案・教育・農業・建設など実産業に携わる方）

こんな人には向いていない

• AIの実装・アルゴリズムの技術的詳細を学びたいエンジニア（本書は機械学習の技術書ではなく、経済学の視点からの分析書）
• AI経済学の研究者や専門家（論文レベルの厳密な実証分析ではなく、平易な解説を主眼とする入門書のため）
• 特定産業のAI活用事例のみを深堀りしたい読者（農業・建設・医療など各産業の章は概説にとどまる）

読了後にできるようになること

• AIが雇用を奪うという悲観論の根拠と、経済学的反論の論点を整理できる
• パーソナライゼーションとダイナミック・プライシングがビジネス戦略としてなぜ有効かを価格差別の理論から説明できる
• AIコーチ型アダプティブ・ラーニングが教育・スポーツ・ビジネス現場でどのように機能するかを把握できる
• 農業・畜産・建設という非IT産業でのAI活用事例の全体像を概観できる
• データ駆動型政策立案（DDPM）の考え方と実際の政策事例を理解できる
• AI時代に求められるスキルと人材育成の方向性について経済学的な根拠をもとに考察できる

本書のキー概念(章解説)

• 序章：なぜ、AIの経済学なのか — 本書の問題意識と目的を示す道標。先に読むと各章の論点がつかみやすい
• 第 1 章 AIとは何か——機械学習（深層学習）が生んだ革新 — 技術的な基礎概念を経済学者の視点で整理。エンジニア以外の読者にとって最初の理解の壁になる章
• 第 2 章 AIで雇用はどうなる——悲観論を排す — 本書の核心的テーゼを展開する章。AI脅威論への反論の論拠として参照価値が高い
• 第 3 章 AIでスキルが変わる——『AIコーチ』の役割 — 教育・スポーツ・将棋・ビジネス現場にまたがる多様な事例で論点を具体化
• 第 4 章 AIで企業戦略・ビジネスが変わる——『パーソナライゼーション』と『ダイナミック・プライシング』の衝撃 — 価格差別戦略の経済理論と実務事例を接続する章。経営企画・マーケティング職に実用性が高い
• 第 5 章 AIで産業が変わる——農業・畜産業・建設業の大変身 — 非IT産業への適用事例。技術系の章ではなく、産業政策・事業開発の視点から読むと有益
• 第 6 章 AIで公共政策が変わる——政策の有効性向上への挑戦 — データ駆動型政策立案（DDPM）を実例で解説。公共政策・行政・シンクタンク関係者に特に参照価値あり
• 第 7 章 コロナ危機で奮闘するAI — 2021年刊行時点のパンデミック対応事例。時事的文脈が強いため、普遍的な知見を拾い読みする姿勢が有効
• 第 8 章 終章：AIと人間が豊かな未来を築き共存するために — AI経済政策・AI時代のスキル・人材育成という3つの論点でまとめる。結論先読みとしても機能する

ハイライト

• AIは我々の仕事を奪うのか？ それとも頼もしい味方なのか？ AIが経済社会に与える影響と可能性を、身近な事例で平易に解説。(本書の問いの立て方を端的に表しており、読者が本書に期待できる議論の射程を示している)

編集メモ

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読む前に押さえておきたいこと

• 高校レベルの経済学の基礎概念（需要・供給・価格差別）があると議論の構造を追いやすい
• AIや機械学習について実装レベルの知識は不要。日常的にAIサービスを使う経験があれば十分

学習のコツ

• 第2章（雇用）と第4章（パーソナライゼーション・ダイナミック・プライシング）は本書の議論の核心であり、業種を問わず最初に読む価値がある
• 第1章はAI技術の基礎概念の整理であり、技術的背景がある読者は斜め読みでよい
• 終章は各章の論点の収束先として機能するため、全体を通読した後に再読すると理解が深まる
• 第7章（コロナ危機）は時事的色彩が強い。普遍的なAI活用原則を抽出する目的で読むと、時代を超えた知見が得やすい