出典：MIT News
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MIT Newsは2026年9月16日、社会科学の測定精度を研究する政治学者Naoki Egami准教授を紹介しました。研究結果が別の国や選挙環境にも当てはまるかを問う「外的妥当性」を重視し、統計学と計算機科学で実証上の課題を解きます。AIが生成したデータの誤差を体系的に見つけ、分析の再現性を保つ統計手法の開発にも取り組んでいます。
Egami氏が重視する外的妥当性とは、特定の研究結果を別の集団や状況にも一般化できるかという問題です。例えば、勝利が確実な選挙区で許可された現地実験の結果は、接戦区では候補者や有権者の行動が異なるため、そのまま当てはまらない可能性があります。
同氏はChatGPT登場以前から、社会科学に機械学習やAIを導入した際の精度を研究してきました。従来は時間をかけて収集・検証していたデータをAIで大量生成すると誤差も入り得るため、誤差を考慮する統計手法がなければ分析の再現が難しくなると指摘します。
研究姿勢は、政治学の問いを立て、応用統計学者や応用計算機科学者のように数学的な問題へ落とし込むというものです。技術理論だけでは重要な実証課題を見失い、課題意識だけでは解法が場当たり的になるため、二つの視点を両立させています。
Egami氏は東京大学を卒業後、プリンストン大学で2020年に博士号を取得し、コロンビア大学を経て2025年に終身在職権付き准教授としてMITへ移りました。政治方法論学会のEmerging Scholar Awardに加え、政治方法論、実験研究、政治ネットワークの3分野でアメリカ政治学会の論文賞を受けています。