地域経済 AI で読み解く地域経済
アラカルト 大和地域 AI インデックス
大和総研

鈴木雄大郎いるためである。

地方の経済状況をタイムリーに把握する難しさ

例えば、地域経済を把握するための代表的な統計として内閣府「県民経済計算」が挙げられる（図夏の甲子園まであと１ヶ月、各都道府県では甲１）。これは GDP（国内総生産）を都道府県単位

子園の切符を賭けた熱い戦いが繰り広げられていで見た統計であり、一年間に生み出した付加価値る。筆者は毎年のように甲子園に足を運んでいる額や家計が得た所得などを地域別に把握することが、高校球児のプレーはもちろんのこと、アルプができる。しかしながら、GDP 統計は四半期にススタンドの応援も楽しみの一つである。演奏曲一度公表されるのに対して、県民経済計算は年にに地域性を感じることができるからだ。

一度しか公表されない。しかも公表のタイミング

地域性はアルプススタンドの応援だけでなく、が極めて遅く、執筆時点で全都道府県揃った最新食文化やお祭りなど様々な場面で見られる。産業のデータは2015年度である（2018年８月公表、一構造や景気動向も例外ではないが、経済に関して部地域のみ2016年度も公表）。そのため足下の景は日本全体（マクロ）で語られることが多い。

気を把握するのには適していない。

その理由の一つは、各地域の経済状況を的確か内閣府が毎月公表している「景気ウォッチャー

つタイムリーに把握するためのデータが限られて調査」は、景気に敏感な職業従事者に対するアン

図１

主要な地方経済関連指標の比較
経済統計
（公表元）

概要

景気ウォッチャー調査：
現状判断 DI（内閣府）

景気に敏感な職業の人に対するサーベイ

短観：業況判断 DI（日本銀行）

公表
頻度

メリット

デメリット

月次

速報性が高い（調査月の翌月上旬に公表）

アンケート調査のため、象徴的なイベント等に影響を受けやすく、加えて、調査対象業種に偏りがある

経済動向に対する企業の見方を問う
サーベイ

四半期

速報性が高く、業種別に企業マインドを把握できる

アンケート調査のため、象徴的なイベント等に影響を受けやすい

県民経済計算（内閣府）

都道府県別 GDP

年次

都道府県別の総合的な経済状
況を、時系列で比較できる速報性に乏しい（該当年度終了から３年以上も後に公表）

地域別支出総合指数（内閣府）

支出の動向を迅速かつ総合的に把握する目的で内閣府が試算「消費」「住宅投資」「設備投資」 輸 出 動 向 が 含 ま れ な い た め、四半期 「公共投資」の４項目の動向を、 総合的な経済状況を把握する
都道府県別に把握できるには限界がある

大和地域 AI インデックス（大和総研）

日銀さくらレポートのテキストデー
タを指数化

四半期出所）大和総研作成

52

エコノミストAI モデルを活用することにより、総合的な景況感をヒストリカルに示すことができる

各地域経済に対する日銀の見方に依存する

地域経済アラカルト

ケート調査であり、地域別に結果が公表されてい化を理解することが難しい。

る。調査月の翌月上旬に公表されるため速報性がそこで、景気判断を示す表現を一定のルールの高い。だが、業種に偏りがあるうえ、象徴的なイもとで数値化することができれば、わずかな表現ベントの影響を受けやすいという統計のクセがあの変更であっても、景況感の変化として容易に認る。例えば、トランプ氏の米大統領選勝利の際に、識することが可能になる。

同調査の現状判断 DI は大きく低下したが、調査

AI はこうした課題に対して有効なツールであ時点において実体経済への影響が大きかったとはる。「文章と景気評価」に関する膨大なデータが考えにくい。この点、日本銀行の各支店が四半期あれば、その関係性を AI が学習することで、「どごとに公表している地域別の「企業短期経済観測のような表現が、景況感にどの程度プラスか」を調査（短観）」も同様のデメリットがある。

数値化することができる。こうした学習に適したデータとしては「景気ウォッチャー調査」が有用

景気に関する文章をAIで指数化であり、地域 AI インデックスは同調査を学習デー

こうした問題意識から、各地域の景気をタイムタとして利用している。以下では、地域 AI インリーに把握する新たなツールとして、大和総研でデックスの作成方法について説明する。

は「大和地域 AI（地域愛）インデックス」を開

まず、約７万行にも及ぶ景気ウォッチャー調査発した。2017年７月から定期的に公表している。のコメントと、それに対する景気の５段階（◎、○、地域 AI インデックスとは、日本銀行が四半期ご□、▲、×）の評価を AI に読み込ませ、それぞとに公表している「地域経済報告（さくらレポー

れのコメントと景気動向の関係性を学習させるト）」の文章データを、人工知能（AI）技術を用（図２の①）。

いて指数化したものである。

次に、学習させた AI モデルを用いて、さくら日銀の各支店等からの報告が集約されたさくらレポートの個別文章を指数化する。そして、文章

レポートには、景気判断が需要項目別に示されての内容から言及している分野（「消費」「設備投資」いる。ただ、「減少」「緩やかに回復」といった定「生産」「企業マインド」など）を識別し、分野別性的な内容であるため、時系列で見た景況感の変に指数を集計する（図２の②）。最後に、県民経

図２

大和地域AI（地域愛）インデックスの作成イメージ

作成イメージ
さくらレポート
輸出は、減少している。

①

個別指数

47.4

消費は、緩やかに回復している。

51.7

乗用車販売は、拡大している。

54.1・・・

・・・① 景気ウォッチャーの膨大なテキストデータからテキストと景気動向の関係性を学習*

景気判断○

景気判断の理由…客単価が上がってきている⇒ “○”だから「客単価が上がる」はポジティブな表現

②

分野

集計値

重み

消費52.90.7

輸出49.5

× 0.4・・・

・・・

・・・

②③

大和地域AI
インデックス

51.8③

文章の内容から、言及している分野を識別
Ex. 「消費」「設備投資」「生産」など景況判断とマッチするように分野別の重みを推定

分野別に指数の集計値を算出

重み付け集計により最終的な指数を算出↓↓＊参考文献︓山本裕樹、松尾豊（2016）「景気ウォッチャー調査の深層学習を用いた金融レポートの指数化」 2016年度人工知能学会全国大会<https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/pdf/219.pdf>

出所）大和総研作成

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済計算をもとに、さくらレポートの景気判断とが、2019年１月から４月にかけてどのように変化マッチする「分野別の重み」を推定し、分野別指したのかを示している。2019年４月のさくらレ

数の重み付け集計から最終的な指数を地域別に算

ポートでは、全国９地域中「北海道」の景気の総出する（図２の③）。

括判断が引き上げられた一方、「東北」「北陸」「九こうして算出された指数を用いれば、総合的な州・沖縄」の３地域の判断が引き下げられた。こ

景況感を時系列かつタイムリーに分析できる。地れに対して、４月の地域 AI インデックスは全て

域 AI インデックスは50を上回ると景気の回復を、の地域で低下した。また、「北海道」「東北」「関50を下回ると景気の悪化を示す。また、全体の指東甲信越」の指数は景況感の分かれ目である50を数の変化に対する分野別の寄与度などを見ること割り込んだ。

も可能だ。大和総研では、指数の変化に対する分分野別に見ると、中国をはじめとする世界経済野ごとの寄与度をヒートマップで公表している。の減速を受け、輸出や生産がほぼ全地域でイン

地域別の大和地域 AI インデックスを図３で示

デックスの押し下げに寄与している。また、設備したので参照されたい。

投資も「九州・沖縄」を除く多くの地域で低下に寄与しており、企業部門の悪化が全国に波及して2019年４月は全国的に景況感が悪化いることがうかがえる。

図４では2018年10月における各地域の景況感
図３

大和地域AIインデックスの推移（地域別）

北海道
65

東北

景気回復

北海道胆振東部地震

50

35

北陸
65

65

金沢開通

50

50

景気悪化

06

08

1012141618 (年)

関東甲信越

35

06

08

10121416

18 (年)

東海

35

06

08

1012141618 (年)

近畿
65

65

65

北陸新幹線

東日本大震災

大阪北部地震

35

50

50

50

35
06

08

1012141618 (年)

中国

06

08

10121416

18 (年)

06

08

10121435

65

熊本地震

50

50

06

08

1012141618 (年)350608101214注）50より大きいと景気の回復を、50より小さいと景気の悪化を示す。
出所）日本銀行資料より大和総研作成

5418 (年)65

平成30年7月豪雨

5016九州・沖縄

四国

65351618 (年)3506081012

141618 (年)地域経済アラカルト

図４イナスに寄与し、全体を押し下げている。

大和地域AIインデックスの推移（18年10月→19年１月、１月→４月）

海外経済の先行きに一段の警戒が必要

北海道
+1.9

中国

＋1.2 ▲1.8

近畿
▲1.1

九州・沖縄
▲3.6+0.4

四国▲0.3▲1.2＋1.9

東海

2019年の地方経済は、緩やかに拡大す東北

北陸＋4.1 ▲2.0▲0.1▲2.6ると見込んでいるものの、外需の下振れ＋0.3

リスクとそれが地域ごとにどのように顕

関東甲信越
▲0.8

在化するかには一段の警戒が必要だ。

▲5.9

さくらレポートでも、「米中交易摩擦＋0.6 ▲0.8等を背景とした海外経済の先行き不透明感から、半導体製造装置の工場新設を先

注）各 地域の数値は、2018年10月から2019年１月の変化幅と１月から４月の変化幅。
出所）日本銀行資料より大和総研作成送りすることとした」など設備投資に消極的なコメントが増えている。米国は2019年５月10日に対中追加関税を発動し、対中輸入品のほぼ全てに25％の対中「関東甲信越」は大幅に低下するも、「北海道」では低下幅は小幅にとどまる関税を賦課する予定（６ / ５執筆時点）であり、通商協議の先行きは不透明である。米欧の中央銀行が年内の利上げを見送るなど景気に配慮する姿

指数の動きを地域別に見ると、低下幅が最も大勢を強めており、中国が大規模な景気刺激策を実きかったのは「関東甲信越」である。関東甲信越

施しているものの、海外経済の行方には引き続きでは生産や輸出の悪化に加え、消費や設備投資の注視する必要があろう。

悪化もマイナスに寄与している。なお生産に関しては、2019年１月中旬から下旬にかけて群馬の自動車工場が操業停止しており、その影響で一時的に下振れした点には留意が必要である。
一方、「北海道」では2018年９月に発生した北消費増税の影響はいくらか緩和される
見込み
国内の観点からは10月に予定される消費増税の影響を見極める必要があろう。

海道胆振東部地震からの災害復旧工事の発注や、４月のさくらレポートでは、自動車や家電など地震後に低迷していた観光客の回復で消費が持ちの販売に消費増税を意識した動きが顕在化し始め直した結果、インデックスの低下幅は小幅にとどている。一方、増税幅は前回（2014年４月）に比まった。

べて１％ポイント少ないことや、増税時には住宅・輸送機械が生産全体に占める割合の高い「東海」

自動車購入支援策やポイント還元策など様々な経も低下幅は限定的であった。2018年12月と2019年済対策が実施されることから、増税後の家計消費１月の貿易統計を見ると、北米向けの自動車など、の減少は緩和される見込みである。

輸送機械の輸出が堅調であったことが確認できる。

大和地域 AI インデックスでは、消費増税前後の他方、「東北」「北陸」は電子部品・デバイスが消費や住宅投資、企業のマインドの動きを地域別生産全体に占める割合が高く、中国経済の減速をに見ることが可能だ。引き続き、同指標を通じた背景に、インデックスでも生産の分野が大幅にマ地域別の景況感の変化に注目していただきたい。

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