円安・アベノミクス・ばら撒き政策をAIと考える

GeminiとChatGPTの答えはなぜ違った？

円安、物価高、実質賃金、そして相次ぐ経済対策――。
ニュースでは毎日のように日本経済について報じられていますが、「結局、日本経済は良くなっているのか、悪くなっているのか」と考えると、意外と答えは簡単ではありません。

今回、その疑問をきっかけに、アベノミクス以降の日本経済や円安の背景、政府による経済対策、日銀の金融政策などについて、AIと一緒に考えてみることにしました。

ところが、同じような問いをGeminiとChatGPTに投げかけてみると、返ってきた答えや問題の捉え方には少なからず違いがありました。

では、なぜAIによって答えが違うのでしょうか。

そこで今回は、どちらかの回答をそのまま「正解」とするのではなく、為替、物価、実質賃金、雇用、国債、日銀の資産、企業への補助政策など、実際のデータも確認しながら、日本経済について改めて考えてみました。

専門家ではなく、あくまで一人の生活者として感じた疑問から始まった今回のテーマ。
AIとの対話を通じて見えてきたものは何だったのでしょうか。

今回のみどころ

2012年以降のドル円相場を振り返りながら、アベノミクスによる大規模金融緩和と円安の関係を考えます。
日米の金利差だけでは説明しきれない円安の背景や、現在の日本経済が抱える構造的な問題についても、GeminiとChatGPTそれぞれの見方を比較しました。

株価や雇用が改善した一方で、実質賃金はどうだったのか。
消費者物価、正規・非正規雇用者数、完全失業率などのデータを確認しながら、「アベノミクスは成功だったのか、失敗だったのか」という単純な二択では捉えきれない結果を振り返ります。

大規模金融緩和の結果、日銀は大量の国債やETFを保有することになりました。
それらを今後どう処分していくのか。金利上昇によって増える国債の利払費も含め、金融緩和からの「出口」がなぜ難しいのかを考えます。

EVなどへの補助政策を例に、政府による産業支援について考えました。
補助金そのものの是非だけでなく、その恩恵を受ける企業、政治献金、企業利益なども比較しながら、税金を使った経済政策は誰のためにあるべきなのかを問いかけます。

円安だけでなく、海外から大量のエネルギーを輸入する日本の構造も物価や貿易収支に影響します。
日本の電源構成を確認しながら、エネルギー政策と経済の関係についても視野を広げました。

今回のもう一つのテーマが、AIによる回答の違いです。
同じ日本経済について尋ねても、GeminiとChatGPTでは論点の置き方や評価に違いがありました。

AIの回答は「正解」なのか。それとも、考えるための材料の一つなのか。
二つのAIとの対話を通じて、AI時代に情報をどう受け止め、自分自身でどう考えるのかについても振り返ります。

今回、日本経済についてGeminiとChatGPTに問いかけ、さらに為替、実質賃金、物価、雇用、国債、エネルギー政策など、さまざまなデータを見ながら考えてみました。

アベノミクスによって株価や雇用など改善した指標がある一方、長く続く金融緩和や近年の急速な円安、物価上昇に追いつかない実質賃金など、私たちの暮らしという視点から見ると、単純に「成功」「失敗」の一言では片づけられない側面があります。

また、政府による補助金や産業支援も、それ自体をすべて否定するものではありません。将来の産業を育てたり、社会の転換を促したりするために、政策的な支援が必要になることもあるでしょう。

ただ、その財源は最終的には私たち国民が負担するものです。

誰のための政策なのか。どれだけの効果があったのか。そして、その負担は誰が担うのか。

そこまで含めて検証していくことが大切なのではないでしょうか。

そして今回、もう一つ印象に残ったのが、GeminiとChatGPTに同じような問いを投げかけても、必ずしも同じ答えにはならなかったことです。

AIは大量の情報を整理し、自分では気づかなかった視点を示してくれる便利な存在です。しかし、AIの回答も「唯一の正解」ではありません。

異なる意見やデータを比べ、ときにはAIの答えそのものにも「本当にそうなの？」と問い返してみる。

そのうえで、最後にどう考えるかを決めるのは、自分自身なのだと思います。

今回の記事も、日本経済について一つの結論を示すことより、身近な暮らしから疑問を持ち、AIやデータを使いながら自分なりに考えてみる――そんなきっかけになればと思います。