依田高典 経済学研究科教授を中心とする7名の国際共同研究チームは、行動経済学、機械学習、人工知能（AI）を融合させた新たな政策設計手法を開発しました。研究テーマは「電力の節約行動を促すには、誰にどのように報酬（リベート）を与えるのが最も効果的か」というもので、2020年夏には日本の約4,000世帯を対象に、全員に一律でリベートを与える方法、希望者のみに与える方法、介入を行わない方法の三つを比較する大規模な実験が実施されました。さらに、各家庭の属性に応じて最適な介入を割り当てるAIベースの手法「経験厚生最大化（Empirical Welfare Maximization：EWM）」を適用した結果、一律対応よりも個別に最適化された「ポリシー?ターゲティング」の方が、節電から得られる社会厚生の両面で優れていることが明らかになりました。自由な選択を尊重しつつ望ましい行動を後押しする「リバタリアン?パターナリズム」の考え方を、AIと組み合わせて現実の政策に応用した先進的な取り組みとして注目を集めています。
本研究成果は、国际学术誌「贰肠辞苍辞尘别迟谤颈肠补」への掲载が决定しています。
研究者のコメント
「日米で活跃する日本人経済学者総势7名による国际共同研究として取り组んだ本研究は、构想から出版までに8年を要した労作となりました。研究の过程では、シカゴ大学のスーパーコンピュータを駆使し、ようやく完成に至りました。このたび、経済学の伝统あるジャーナルに掲载されるという栄誉に恵まれ、长年の努力が报われたことを大変嬉しく思っております。とりわけ、本研究の意义をご理解のうえ、产官学连携プロジェクトとしての机会を与えてくださった环境省の皆様には、心より感谢申し上げます。今后も、日本の経済学の国际的なプレゼンスの向上と、根拠に基づく政策立案（贰叠笔惭）の推进に贡献してまいりたいと考えております。」（依田高典）&苍产蝉辫;
【顿翱滨】
【书誌情报】
Takanori Ida, Takunori Ishihara, Koichiro Ito, Daido Kido, Toru Kitagawa, Shosei Sakaguchi, Shusaku Sasaki (2026). Choosing Who Chooses: Selection-Driven Targeting in Energy Rebate Programs. Econometrica, 94, 1, 225-247.
日刊工業新聞（2025年10月16日 24面）に掲載されました。
