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『使える!経済学――データ駆動社会で始まった大変革』(日本経済研究センター[編] 日本経済新聞出版 2022)

編者:公益社団法人 日本経済研究センター(1963-)
著者:坂井 豊貴
著者:渡辺 安虎
著者:成田 悠輔
著者:仲田 泰祐
著者:野田 俊也
著者:上武 康亮
著者:小島 武仁
著者:井深 陽子
著者:田原 健吾
装丁:野網 雄太[のあみ・ゆうた](1988-) グラフィックデザイン
NDLC:DA1
件名:経済学
NDC:331 経済学.経済思想


https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/22/05/18/00173/


【目次】
はじめに [003-008]
目次 [009-014]


第1章 急伸する経済学のビジネス活用──オークション理論から行動経済学まで[坂井豊貴]
経済学のビジネス応用が広がっている 017
ノーベル経済学賞で受賞が相次ぐ「オークション理論」 019
コンサルティング」と「エデュケーション」 020
ミクロ経済学計量経済学、公共経済学の知見をビジネスで活かす 024
何が、経済学のビジネス活用を加速させたのか 028
コモディティ化しないものこそ価値がある 029

Q&A 031
インタビュー 035
Point◆覚えておこう 041


第2章 ビジネス課題を経済学で解決する──社会実装が広がるミクロ経済学[渡辺安虎] 
進化するミクロ経済学 045
東大のコンサル会社、企業や政策に役立つ「技術」を社会実装 050
事例1 新商品のプライシングに需要推定と機械学習を活用する 054
事例2 機械学習を用いて財務審査を効率化する 058
事例3 オークションの制度を改善する 060
事例4 データプロダクトの開発 063
Q&A 067
インタビュー 070
Point◆覚えておこう 077


第3章 DX2.0──「デジタルX」から「データX」へ[成田悠輔] 
日本にDXは10年早い──20世紀型レガシーの根絶を 081
仏教に学ぶ未来へのヒント──DXを人間の「八識」で捉えなおす 083
国家がDXされるとどうなるか 087
データ生成と意思決定の循環 089
22世紀のDX実現へ──データのデザインと集約が急務 092
Q&A 095
Point◆覚えておこう 099


第4章 経済分析を感染症対策と経済活動の両立に生かす──COVID-19 AIシミュレーションプロジェクトが示すもの[仲田泰祐] 
感染症対策と社会・経済活動、両立を模索 103
経済活動を疫学モデルに組み入れるとどうなるか 104
シナリオ別に今後5年間の長期見通しを立ててみる 107
求められるのは医療体制の強化という結果に 112
公衆衛生から社会全体の危機の議論を 116
Q&A 118
インタビュー 120
Point◆覚えておこう 126


第5章 マーケットデザインで考えるスマートコントラクトの未来[野田俊也] 
なぜいま、マーケットデザインが注目されるのか 129
スマートコントラクトで何ができるのか 131
スマートコントラクトの問題点 136
急速に広がる分散型金融 139
市場の健全性を高める「コード監査」 143
Q&A 146
インタビュー 146
Point◆覚えておこう 155


第6章 経済学をマーケティングに活かす──慣習に基づく意思決定からの脱却を目指して[上武康亮] 
進化するマーケティング・サイエンス 159
データ分析で慣習や経験の因果効果を明らかに 161
ランダム化比較実験から自然実験アプローチへ 166
構造推定アプローチで反実仮想分析も 171
これからのデータドリブン企業に必要なこと 174
Q&A 179
インタビュー 182
Point◆覚えておこう 180


第7章 マーケットデザインが組織を変える──マッチングアルゴリズムで最適な人材配置を[小島武仁] 
「市場」なきところに「市場を創る」 193
研修医、保育園、ワクチン配布で活用されるマーケットデザイン 194
マーケットデザインに基づく人材配置の利点 197
アルゴリズムのひな形「G-Sアルゴリズム」 199
受け入れ保留方式、嘘による抜け駆け防ぐ 201
G-Sアルゴリズムの実用例──グーグルと日本企業の場合 207
Q&A 212
インタビュー 214
Point◆覚えておこう 221


第8章 景気変動と健康──経済学とデータサイエンスの観点から[井深陽子]  
経済と健康の因果関係を解く難しさ 225
景気悪化が健康改善につながる可能性も 228
大規模で網羅的なデータの重要性 231
経済と健康の関係、日本の場合 235
Q&A 239
インタビュー 241
Point◆覚えておこう 248


おわりに(田原健吾) [249-259]
  デジタル化で実証分析の価値高まる
  マーケットデザインも実装広がる
  経営層の理解が不可欠
  政策にもデータによる検証サイクルを





【図表一覧】
図表1-1  022
図表1-2  023
図表1-3  025
図表1-4  026
図表1-5  029

図表2-1  046
図表2-2  048
図表2-3  051
図表2-4  052
図表2-5  056
図表2-6  057
図表2-7  064

図表3-1  082
図表3-2  088
図表3-3  090
図表3-4  091
図表3-5  094

図表4-1  106
図表4-2  108
図表4-3  110
図表4-4  115

図表5-1  132
図表5-2  134
図表5-3  136
図表5-4  140
図表5-5  141
図表5-6  141
図表5-7  142

図表6-1  162
図表6-2  164
図表6-3  168
図表6-4  169
図表6-5  172
図表6-6  176

図表7-1  196
図表7-2  203
図表7-3  204
図表7-4  205
図表7-5  206
図表7-6  210

図表8-1  226
図表8-2  230
図表8-3  233
図表8-4  236
図表8-5  236
図表8-6  238