『Machine Learning Methods That Economists Should Know About』スーザン・エイシー （Susan Athey）著 論文読書会開催のお知らせ

機械学習に「因果」を教えた経済学者の入門論文を読む――その施策は本当に効いたのか。データから因果を取り出す手法と経営判断への応用を考える



AIマネー大学株式会社（本社：東京都練馬区、以下「当社」）は、2026年ノーベル経済学賞の有力候補と目されるスタンフォード大学のスーザン・エイシー（Susan Athey）教授の論文「Machine Learning Methods That Economists Should Know About（経済学者が知っておくべき機械学習の手法）」（『Annual Review of Economics』2019年）をテーマとした論文読書会を開催いたします。なお、本読書会の講師は、弊社のコンサルタント兼学長を務める山中裕が担当いたします。

本論文は、エイシー教授が2021年ノーベル経済学賞受賞者のグイド・インベンス（Guido W. Imbens）教授とともに、機械学習の手法が経済学の実証研究に何をもたらすのかを体系的に整理したものです。機械学習は大量のデータから結果をよく当てる変数の組み合わせを自動的に見つける「予測」が得意ですが、政策評価や経営判断が必要としているのは「この施策を行った場合と行わなかった場合の差」という、原理的に観測できない「因果」です。本論文は、この予測と因果の違いを出発点に、両者を接続する方法を解説します。

本論文の特徴は、エイシー教授自身が切り開いた「因果木（causal tree）」「因果フォレスト（causal forest）」といった手法を含め、処置効果の異質性――施策が「誰に」効くのか――を事前の仮説なしにデータから探索し、しかも統計的に正当な推論を行うための考え方を、数式を最小限に抑えて説明している点にあります。データを二つに分けて探索と推定を分離する「正直な（honest）推定」など、研究者の自由度を手法の設計そのもので封じる発想は、企業のA/Bテストやマーケティング施策の評価にも直結します。

本読書会では、予測と因果は何が違うのか、機械学習はどこまで政策評価に使えるのか、施策が「誰に効くか」をどう見つけるのか、そしてデータドリブン経営や投資先企業のKPI評価にこの考え方をどう組み込むかを主な論点として議論を行います。計量経済学、データサイエンス、マーケティング、経営判断の高度化、中長期投資に関心のある方にとって、有益な学びと対話の場となることを目指しています。

取り上げる研究者の業績と2026年の受賞予測上の位置づけは、解説記事『【山中裕が語る2026年ノーベル経済学賞 予測候補６.】スーザン・エイシー（スタンフォード大学）――機械学習に「因果」を教え、デジタル市場を設計する経済学者』（https://note.com/syousuukabu_koho/n/ne52e1f718012）で詳しく紹介しています。あわせてご覧ください。

なお、本論文は『Annual Review of Economics』誌のウェブサイト（英語原文、https://doi.org/10.1146/annurev-economics-080217-053433）のほか、著者の公式ページなどから入手できます。事前にお読みいただいたうえでのご参加を推奨いたしますが、当日は山中裕が論文の要旨を日本語で解説いたしますので、未読の方もご参加いただけます。

論文URL：https://doi.org/10.1146/annurev-economics-080217-053433
■論文情報
著者：スーザン・エイシー（Susan Athey） ほか
題名：Machine Learning Methods That Economists Should Know About
掲載誌：Annual Review of Economics, Vol. 11, pp. 685-725
論文URL：https://doi.org/10.1146/annurev-economics-080217-053433
■著者プロフィール
スーザン・エイシー（Susan Athey）氏
スタンフォード大学経営大学院の「テクノロジーの経済学」講座教授。2007年、40歳未満の優れた米国の経済学者に贈られるジョン・ベイツ・クラーク賞を女性として初めて受賞しました。マイクロソフトのチーフエコノミストとして検索広告オークションなどデジタル市場の設計に携わり、アメリカ経済学会の会長も務めています。不確実性と情報を扱うゲーム理論家として出発し、機械学習と因果推論を融合させる計量手法を切り開き、企業内部で市場を設計する実務家としても活動する、三つの顔をもつ研究者です。
■開催概要
テーマ：『Machine Learning Methods That Economists Should Know About』（著：スーザン・エイシー（Susan Athey））論文読書会
シリーズ：2026年ノーベル経済学賞候補 論文読書会 第6回
講師：山中裕（AIマネー大学株式会社 コンサルタント兼学長）
開催日：2026年9月下旬
開催形式：Zoomオンラインウェビナー開催
参加費：無料（事前登録制）
対象者：投資家、経営者、データ分析・マーケティング・経営企画のご担当者、データサイエンティスト、経済学や統計学を学ぶ学生・大学院生
申込方法：aimoneyuniversity@aimu.info 宛てに、件名へ「『Machine Learning Methods That Economists Should Know About』論文読書会参加希望」と明記してお申し込みください。
主催：AIマネー大学株式会社
■講師プロフィール
山中 裕（やまなか・ゆたか）

1976年東京都文京区生まれ、練馬区育ちの日本を代表する投資家。ADHDや難読症に苦しみながらも、独自の学習法を開発し、東京大学経済学部を総代で卒業後、コロンビア大学大学院（金融工学）修士号取得、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE）に留学。

保谷硝子（現HOYA株式会社）創業者のひとり、山中茂の孫。世界的にも「テクノロジーのわかるアクティビスト」と評される一方、地道な銘柄研究により、2010年代初頭にNVIDIAに着目したほか、ブロードコムや、TSMC、モンスター・ビバレッジ、ノボノルディスクなどの銘柄を早期に発掘して、投資を実行し、極めて高いリターンをあげることに成功した。

日本国内では、株主提案実務を牽引し、2010年、HOYAに創業家株主として15議案の株主提案を提出。役員報酬の個別開示（45パーセント強の賛成）、社外取締役のみの経営会議設置、株主提案説明文字数の拡大（4,000字）など、ガバナンス改革を求める内容で、ISS・Glass Lewis・日本プロクシー・ガバナンス研究所の3社すべてから、複数の議案で、賛成推奨を受け、2011年にはハーバード大学法科大学院で講演し、その後も、みずほFG・MUFG・りそなHDなどでも40%台の支持を集める株主提案を実施した。

株主補助参加人として参画したハイアス・アンド・カンパニー（現くふう住まいコンサルティング）損害賠償請求事件で、2025年勝訴判決を得るなど、少数株主の権利行使でも実績を重ねる。現在、徳島県美馬市の株式会社河野メリクロンの筆頭株主としてスマート農業に注力。コーカサス地方のジョージア（トビリシ）では農業・病院・学校経営を展開し、代理出産などを含む医療サービスも手がけている。

投資ブラザーズ合同会社共同代表社員、少数株ドットコム株式会社共同創業者兼会長。世界の上場企業1,000社超、非上場企業200社超の株主。座右の銘は故・柴田保光投手の「チャンピオンに立ち向かって勝つことがプロの目標のひとつ」。30年来の日本ハムファイターズファンでもある。
■本読書会の関連資料
【山中裕が語る2026年ノーベル経済学賞 予測候補６.】スーザン・エイシー（スタンフォード大学）――機械学習に「因果」を教え、デジタル市場を設計する経済学者

株主提案権制限に反対の論陣をはる 代表 山中 裕が2026年ノーベル経済学賞を大胆予測――「実証革命の社会装填」と法・制度への実装が拓く新たな潮流

・論文（Annual Review of Economics）：https://doi.org/10.1146/annurev-economics-080217-053433
・スタンフォード大学 経営大学院 公式ページ：https://www.gsb.stanford.edu/faculty-research/faculty/susan-athey
・ノーベル経済学賞 公式サイト（The Nobel Prize）：https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/
【関連リンク】
男女産み分けドットコム：https://danjo-umiwake.com
CapitalJusticeLab：https://capital-justice-lab.com/
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【本件に関するお問い合わせ先】
AIマネー大学株式会社
担当部署：広報担当窓口 aimoneyuniversity@aimu.info

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