研究の概要

大規模言語モデル（LLM）を活用して、互いに非互換な複数の経済・エネルギーモデルを統合し、エネルギー危機シナリオの政策分析を高速化するフレームワークを開発した研究です。エネルギー市場の混乱に対して政策立案者は数時間〜数日で対応を迫られますが、厳密な経済モデルは構築に数ヶ月を要するというギャップを解決します。

2026年のホルムズ海峡閉鎖シナリオに適用し、石油・天然ガス・海運・水・ヘリウム・肥料・マクロ経済均衡の16モデルを統合した週次更新分析を8週間継続しました。LLMは独自の数値を生成せず、全結果は元のモデル出力から導かれる「透明性担保型」の設計が特徴です。

主な発見・成果

  • 16モデルを8週間で継続更新: 異なるプログラミング言語・データ形式のモデルをLLMが依存関係順に実行し、出力を統合して整合的なシナリオを構成
  • 完全なトレーサビリティ: LLMは「翻訳・統合・合成」のみを担当し、全数値は元モデルに追跡可能。政策立案者の信頼を確保する設計
  • 地政学的事象への即応: 「事態の展開に合わせて毎週リフレッシュ」可能な分析体制を実現

実務への応用

GX政策立案・リスク管理の観点から重要な示唆を持ちます。①エネルギー安全保障リスクの評価において、複数シナリオの高速反復分析にLLMオーケストレーションは有効なアーキテクチャ ②Scope3算定・ライフサイクル評価の多モデル統合にも応用できる考え方 ③政策立案支援ツールとして、既存モデルをAIで「繋げる」アプローチが実務での説明責任を確保しながら高速化を実現することを示した