「生成AI×人」で進化するマッチングとマーケットの変化 【東京大学 大学院経済学研究科 教授／東京大学マーケットデザインセンターセンター長 小島 武仁氏】
Chat GPT の登場をはじめ、日進月歩で進化を遂げる「生成AI」。
インターネットやスマートフォンが社会を変革したように、生成AIも過去に匹敵するパラダイムシフトを起こし、広告やマーケティングにも大きな影響を与えると言われています。生成AIでビジネスをどのように変革し、新たな社会を切り拓いていくのか。
博報堂ＤＹホールディングスは生成AIがもたらす変化の見立てを、「AI の変化」、「産業・経済の変化」、「人間・社会の変化」の3つのテーマに分類。 各専門分野に精通した有識者との対談を通して、生成AIの可能性や未来を探求していく連載企画をお送りします。
第3回は、東京大学マーケットデザインセンター(UTMD)センター長の小島 武仁氏をお呼びし、生成AIも含めた先進技術普及における社会的枠組みの整備・事業活用に多くの知見を持つクロサカ タツヤ氏とともに、博報堂ＤＹホールディングスのマーケティング・テクノロジー・センター室長代理の西村が、生成AIがもたらす「産業・経済の変化」やそれに伴う生活者への影響などについて話を伺いました。
小島 武仁氏
東京大学大学院経済学研究科 教授
東京大学マーケットデザインセンター (UTMD) センター長
クロサカ タツヤ氏
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 特任准教授
株式会社 企（くわだて） 代表取締役
西村 啓太
博報堂ＤＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター 室長代理
株式会社Data EX Platform 取締役COO
マーケットデザインは「マッチング」が重要な役割を果たす
- 西村
- 今回は小島先生に、生成AIが「マーケットデザイン」をはじめとした産業や経済にもたらす変化についてお聞きしていこうと思います。まずは、ご専門とされている研究領域について教えていただけますか。
- 小島
- 専門分野は人と人や人とモノ・サービスを適材適所に引き合わせる方法を考える「マッチング理論」と、それを応用して社会制度の設計や実装につなげる「マーケットデザイン」です。生成AIについてはある種ユーザーとして利用している立場ですが、生成AIは我々の研究でも色々な影響を受けていると感じています。
「マーケットデザイン」は直訳すると「市場の設計」という意味になり、経済学やその周辺領域の研究分野のひとつです。ここで言う「マーケット」は証券市場のようなものだけではなく、「世の中の人々がインタラクション（相互作用）をすることで、何かしら望むものを得ようとする活動」をすべて、広義な意味のマーケットと捉えています。
社会にはさまざまなマーケットが存在する中で、私は「マッチング」というキーワードをもとに研究を行っています。マッチングと聞くと、思い浮かべやすいのがマッチングアプリかもしれません。「婚活」は結婚を望む人たちのマッチングですが、実はそれ以外にも世の中にはさまざまなマッチングが存在していて、例えば「就活」は企業と学生、「入試」は学校と学生のマッチングと言えます。
共通しているのは、マッチングを上手く行うと幸せになるということですが、なかなか思い通りの結果が出ずに苦労することも少なくありません。そこで「より良いマッチングが生まれる仕組みづくり」を考えるのが、私の研究テーマです。
マッチングアプリなら、アプリのUIはどうすればいいのか、誰に何通メッセージを送れるようにすればいいのか。入試だったら何日までに願書を出して、何校まで併願できるのか、また試験の内容はどのような問題にするか。そういった制度設計を上手く行うことで、いかにマッチングの精度を高めていけるかを意識しながら、日々の研究にあたっています。
- 西村
- 個人で努力してマッチングできる幅には制限がある中で、仕組み側を整えることで、全体効率性が向上していくわけですね。
- 小島
- 例えば、マーケットデザインが課題解決につながった事例の一つが、ニューヨーク市の高校入試です。
優秀な学生に合格が集中してしまい、さらにその学生が締め切り期間を過ぎても入学か辞退かの意思決定をしないことで、他の学生に合格が出せないといった課題に対し、学生が提出した志望校リストをアルゴリズムで処理することによって、最終的に一人一校合格が出るような交通整理を行いマッチ率や満足度を大幅に向上させました。
生成AIがもたらすマッチング理論の「変化」と「課題」
- 西村
- 注目される生成AIの特徴を踏まえると、マーケットデザインのユーザー側の活動をサポートし、生産性を高めることが想定されます。一方、マーケットデザインの仕組み（アルゴリズム）側に生成AI取り入れることで、どのような変化が起きるとお考えでしょうか。
- 小島
- 現在地からお答えすると、従来から存在した広い意味でのAIによるアルゴリズムを用いることで、多種多様な希望や需要を持っている人々の交通整理が可能になります。例えば希望が重なった場合どちらを優先するかなど、コンピューターが計算して最適解を見つけてくれる。つまり、ユーザーがしっかりと希望を言ってくれた場合に、それを最大限に尊重する成果を出していく。これは重要な第一歩であり、例えば入試であれば、自分の学力や点数範囲の中で最適な学校へ行けるようになる。また企業の部署配属でも、業務内容に興味を持ってくれた新入社員の中から最適な人材が採用できるようになります。
一方で、「マッチングに重要な希望条件を上手く出せない人がいる」という問題があります。例えば、大手転職サイトには数百万人の会員と、業種・業界問わず有象無象に存在する企業がいて、双方を適切にマッチングしていくのは非常に困難です。「行きたい企業の希望条件を詳細に出してください」と言われても、それができるユーザーは非常に稀なんですよね。また、人間はどうしても、オーバーコンフィデンス（自信過剰）などの心理的バイアスが働いてしまい、適切な選択ができない場合があり、そのためにマッチングがうまくいかない状況も知られています。
こういった、マッチングに重要な希望などの情報をうまくアウトプットできない、という事象に対して活躍が期待されるのが、生成AIだと思っています。
生成AIとマーケットデザインの関係で言えば、「そもそもどの企業を志望したらいいかわからない」「自分がどういう強みを持っているかわからない」という人をマッチングさせる際に、機械学習を使ってレコメンドすることが行われています。また、生成AIを使えば単なるレコメンドだけでなく、「ユーザーの希望条件を引き出すアシスト役」としての活用も、有用なユースケースになるのではと考えています。
自分でも言語化できていない希望を生成AIが可視化する
- 西村
- ジョブマッチングの精度を高める目的であれば、「いかに求職者に履歴書の情報をちゃんと記入してもらえるか」ということが肝だと思います。スコアリングや診断などを用いて、求職者のニーズや自分の強みを引き出す試みもありますが、それでもわからないことは多々ある。そうしたなか、生成AIがチャットという対話形式や履歴書の補足内容の生成を通じて「自分でも言語化できていない希望を可視化する」ことをアシストするのは、まさに小島先生のおっしゃる通りだと感じました。
- 小島
- テクノロジーの進化が加速しても、やはりネックになるのは「人間が正しく情報を出す」というところです。経済学では「私的情報（プライベートインフォメーション）」と呼ばれる、その人しかわかっていない情報は、本人が自分に有利になるようにあえて隠してしまう場合も、そもそもうまくアウトプットできない場合もあるわけです。そういった情報をいかに開示してもらえるかが重要になってくるでしょう。
先ほどの履歴書の話でも、これまで更新作業の完了率が40%ほどだったのが、AIツールを導入したことで80%にまで上昇したといった事例もあります。コンピューターやセンサーの発達で、人間に関するいろんな情報を取得できるようになりましたが、最後の砦は「人間の心の中」と言えるくらい、固有の情報は出しづらかったり、うまく出せなかったりする部分がありました。
そこを生成AIがうまく引き出していけるようになれば、さまざまな場面で応用が期待されるのではないでしょうか。
- 西村
- アルゴリズム側だけでなく、ユーザー側が情報をインプットする部分で生成AIの力が発揮されるというのは目から鱗でした。生成AIよって情報収集の量が増え、インプットされるデータの質も向上することで、マッチングの精度も高まっていく。
- 小島
- そうですね。ちなみに昔の経済学者は、各人が自分の好みを確実に把握していて、それをちゃんと報告するという「理想化された人間像」をもとに物事を考える傾向がありました。その人間像の下では各人が最適な行動をすればある種の予定調和的な結果が起こることになり、それは例えば価格メカニズムの「見えざる手」により理想的な状態が達成されると言う、いわば市場原理主義者が想像するような世界観に繋がります。
それが時代の変遷とともに、「自分が嘘をついたら得をする」という制度が、世の中にたくさん存在していることもわかってきた。つまり、たとえ正しく自分を把握している人でも、「正しい情報はあえて言わない」という可能性があり、それが制度のパフォーマンスに影を落とすことに気づくようになりました。
現在、正しい情報を開示しないという問題については制度のデザインを工夫するやり方がわかってきたためかなり解決もしてきていて、先述した学校選択のマッチングシステムはその最たる例となっています。嘘をついても得をしないアルゴリズムを組むことで、申込者が自発的に自分に関する正しい情報を申告するようにしています。しかし、ここで問題として残るのが、「自分の情報をうまく言えない」という人たちです。
生成AIが人間の潜在的な情報を引き出すことで 、「人間のケイパビリティ」が高まっていく
- 西村
- 「自分の情報をうまく言えない」といったリアリティのある問題は、マーケットデザインの観点ではどう解決していくものなのでしょうか。
- 小島
- 難しい問いですが、普段の研究では「情報をうまく言えないといっても、それは例えばマッチ先に関する情報が不完全とかいうことであって、「今ある情報から判断する限りこのマッチ先の期待値はこうだ」という意味では好みはちゃんとあるよね」と仮定することが多いです。ただ、好みが本当はあるという前提をもってしても、うまく言えずに間違った選択をしてしまうことが現状起きているので、そこの解決を目指している段階だと思います。
- 西村
- 今後、生成AIがマッチングを手助けできるようになると、学校や企業側がインプットする際の情報が偏差値や年収だけでなく多様な観点になるだろうし、ユーザー側がインプットするニーズや強み多様な観点になると思うのですが、「多義的な観点同士」でのマッチングはあり得るものなのでしょうか。
- 小島
- それは十分にあり得ると思います。例えばジョブマッチングだと、プラットフォームに参加する募集企業が「どういう人材がほしいか」を求人票の形で表明する際に生成AIの力を借りることで、募集企業の要件にあった候補者にアプローチできるようにするようなサービスを展開している例などがあります。しかしそのリストからAIによる最適なマッチングが実現するのはもう少し先で、現状だと最後は人間がマッチングさせるというプラットフォームが多いのではないでしょうか。
また入試や企業の部署配属だと、マッチングの担当者がマッチングを決められる場合が多いですが、マッチングアプリやジョブマッチングでは参加が任意なのでそうもいかないです。そのためマッチング自体を決めるというタイプのAIではなくレコメンドのような方法が重要になっているわけです。そしてレコメンドを出すという視点で言えば、機会学習を用いて「どういう人が向いているか」と予測したり、生成AIの助けを借りて個人から情報を出してもらうよう促したりするのは筋がいいと思います。
- 西村
- レコメンドされたものを最後は人間が判断していくというのは、新しい生成AIの付き合い方や距離感の示唆を得る意味では、非常に含蓄深いと思いました。世の中では、「生成AIに仕事を奪われ、人間の関与がなくなっていく」という見方をされることもありますが、そういう側面ばかりではないな、と。弊社でもクリエイティブ業務に生成AIの活用を始めていますが、そのクオリティを判断するのは結局のところ人間の役目だと考えています。
- 小島
- 現状のAIだと、人間の介在がキーポイントになるのは間違いないでしょう（もちろんテクノロジーの発展に関する予測は外れることが多いので、近い未来にどうなっているかは分かりませんが）。テクノロジーが発達すると、単純労働や単調な仕事はリプレイスされていくという懸念がありますが、実のところ20世紀後半くらいからは学歴やスキルといった能力が高い人ばかりがお金持ちになり、それ以外の人は貧乏になるという格差が広がってきており、それにテクノロジーの発展が寄与してしまったと言う問題意識は広く共有されています。
しかし、生成AIは格差を広げるものではなく、「人間のケイパビリティ」を高めていくのに貢献できるという見方が出てきています。例えばクリエイティブワークの品質チェックに人が介在したり、コールセンターでは生成AIから情報を引き出してきて、それを参考に人間が応対したり。
さらに、電話応対や先述の履歴書作成などでは、今までそれらがあまり得意ではなかった人たちでも、生成AIが特に有用になっているという研究もあるので、大局的に見ればむしろ貧富の差を埋めていく方向に動いているという可能性が指摘されているわけです。
- 西村
- なるほど。まさに20世紀の資本主義がもたらした経済格差に対するカウンターパンチですね。
一方で、生成AIがマーケットデザインにもたらす影響を考えると、業界ごとに最適化されることでマッチングの効率性が高まっていくのか。あるいは、業界の垣根を越えてマッチングの最大化、すなわち市場自体の拡大も可能なのでしょうか。
- 小島
- マーケットの垣根についてはあまり予想ができませんが、概してテクノロジーが進化するにつれ、マーケット自体は変化していくと言えるでしょう。レコメンデーションや生成AIがより発展していくことで、「今まで見つかっていなかった良いマッチング」が見つかるようになると考えています。そういう意味では、マーケットの垣根を超えたマッチングを通じて、今まで気づかなかった価値を出せる人材も出てくることで、新たな評価を得て経済格差も緩和されていくと、多少期待も込めつつ思うのです。
- 西村
- 「こういう選択肢もある」と可能性を広げてくれるということは、決め打ちせずに「自分がわかっていないことに気づかせてくれる」とも言えそうです。生活者の色々な側面を多義的に引き出すために、生成AIを仕組みとして捉えていくのは、とても新しい観点だなと感じました。生成AIで既存の市場で縮小均衡や最適化を目指すのではなく、潜在需要を掘り起こして市場自体を最大化する可能性を見出すことができました。
生成AIが生む「まだ見ぬマッチング機会」がマーケットにもたらす変化
- クロサカ
- 生成AIが人間同士のコミュニケーションをもっと引き出す手助けをすることで、「まだ見つかっていないマッチング機会」が増えると、市場はもっと広がっていくと思います。そうなると、従来の社会的な仕組みや慣習、ひいては我々の仕事の仕方自体も抜本的に変える必要があるのではと思っていますが、この辺りについて小島先生はどのような所感をお持ちでしょうか。
- 小島
- 一般論として、テクノロジーが発展するとそれに従ってどの範囲で物事をオーガナイズしていくかが変わっていくわけですが、そもそも昔の経済学者は会社のことをほとんど理解できていなかったんですよね。会社というのは何かを生産する「場」でありで、そこの働き手たち同士の関係性はなく、生産に必要な知識やスキルをインプットしてただ生産物をアウトプットとして出すという、あえて意地悪な言い方をすれば産業社会以前のイメージを抱いていたのです。
それが次第に、組織のヒエラルキー構造や会社間における取引関係などをつぶさに見ていくようになった。そこから、会社組織のサイズや組織の境界は色々なパラメータによって決まるということが理解されるようになったわけですが、もし生成AIが本当に企業内外のコミュニケーションコストを抜本的に下げると仮定すると、例えばこれまでは関係者同士の取り交わしが煩雑であったプロジェクトベースの仕事が増大するなど、マーケットに大きな変化が起きるかもしれません。
- クロサカ
- もう1つお聞きしたいのが、ジョブマッチングでキーワードを入力するというプロセスの中で、聞く側がユーザーに対してキーワードを示していくこと自体が「ナッジ」（無意識に良い選択へと誘導すること）になるのではという点です。
生成AIが発達し、その効果があればあるほど、話を誘導している側面もこれから出てくることが予想されます。キーワードを示すこと自体は悪いことではなく、ネガティブな要素を制御することが重要だとすると、評価軸をどう定義すれば、人間の最大幸福に近づくように生成AIをコントロールしていけるのでしょうか。
- 小島
- 非常に難しい問いだと思いますが、一つの解としては、これまで蓄積してきた膨大のデータを活用し、最適解を出すということです。これは誘導しているというよりも、正しいデータのもとで、ユーザーに適切な選択肢を与えていると考えていますね。
一方で、生成AIが発展するとボラティリティ（変動性やばらつき）の懸念も生じます。デモクラシー（民主主義）を前提に人間が生成AIに干渉した上で、正しく制度設計や法整備を進めていくことが求められるでしょう。
- 西村
- 最後に、生活者が生成AIの技術を使うようになることで、日々の生活はどう変わっていくのか。そして、小島先生が生成AIにどう向き合っていくかについて教えてください。
- 小島
- テクノロジーが人の能力を補完する形で発達していってほしいですし、生活者個人としても、テクノロジーのトレンドに乗り遅れないようにしたいと考えています。一方でテクノロジーは不平等を広げる方向に行ったり生活者にとって良くないことを引き起こしたりもする懸念が常にあるので、「私には関係ない」という態度を持つのではなく、まずは生成AIと接してみることが重要なのではと思っています。
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小島 武仁氏東京大学大学院経済学研究科 教授
東京大学マーケットデザインセンター(UTMD) センター長1979年東京都生まれ。東京大学経済学部経済学科を卒業（卒業生総代）。ハーバード大学でPh.D.（経済学専攻）取得後、イェール大学コウルズ財団博士研究員、コロンビア大学経済学部・客員助教授、スタンフォード大学経済学部・教授を経て、2020年9月より現職。研究分野はマーケットデザイン、マッチング理論、ゲーム理論。学外においては、経済同友会代表幹事特別顧問、Econometric Society終身会員などを務める。
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クロサカ タツヤ氏慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 特任准教授
株式会社 企（くわだて） 代表取締役慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修了。
三菱総合研究所を経て、2008年に株式会社企（くわだて）を設立。
通信・放送セクターの経営戦略や事業開発などのコンサルティングを行うほか、総務省、経済産業省、内閣官房デジタル市場競争本部、OECD（経済協力開発機構）などの政府委員を務め、5G、AI、IoT、データエコノミー等の政策立案を支援。
公正取引委員会デジタルスペシャルアドバイザー。
Trusted Web推進協議会タスクフォース座長。
オリジネーター・プロファイル技術研究組合事務局長。
近著『5Gでビジネスはどう変わるのか』（日経BP刊）、『AIがつなげる社会』（弘文堂・共著）他。
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博報堂ＤＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター 室長代理
株式会社Data EX Platform 取締役COOThe University of York, M.Sc. in Environmental Economics and Environmental Management修了、およびCentral Saint Martins College of Art & Design, M.A. in Design Studies修了。
株式会社博報堂コンサルティングにてブランド戦略および事業戦略に関するコンサルティングに従事。株式会社博報堂ネットプリズムの設立、エグゼクティブ・マネージャーを経て、2018年より博報堂ＤＹホールディングスにて研究開発および事業開発に従事。
2019年より株式会社Data EX Platform 取締役COOを務める。2020年より一般社団法人日本インタラクティブ広告協会(JIAA)にて、データポリシー委員会、Consent Management Platform W.G.リーダーを務める。
