IPHS 391 最終プロジェクト — 市場不確実性とAIモデル不一致

AI/ML
IPHS 391 最終プロジェクト — 市場不確実性とAIモデル不一致

IPHS 391 最終プロジェクト — 市場不確実性とAIモデル不一致

AIモデル間の「意見の不一致（disagreement）」を経済的不確実性の新たな指標として提案する学生最終プロジェクトのリポジトリ。リポジトリ自体は README とプロンプト定義のみのコンパクトな構成だが、アイデアは興味深く、モデルアンサンブルの出力分散を不確実性メトリクスとして活用し、VIXや伝統的な不確実性指標との相関や因果関係を検証する方向性が想定される。実装・データは限定的なため、再現性強化や計量分析の拡張が今後の課題となる。

https://github.com/peterdunson/iphs_391_final_project_market_uncertainty

概要

このリポジトリは「Disagreement among AI models as a metric of economic uncertainty（AIモデル間の不一致を経済的不確実性の指標とする）」というテーマのもとに作られた、IPHS 391 の最終プロジェクトです。内容は提案と実験設計を中心に据えたもので、実際のコードや大規模なデータセットは含まれていません。主なファイルは README.md と prompt.txt で、プロンプト設計や実験アイデアが記載されていると推察されます。学術的・実務的に興味深い発想であり、モデルアンサンブルや出力の分散を不確実性指標として扱う点が特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • AIモデルアンサンブルの「不一致」を経済的不確実性の代理指標として提案。
  • README と prompt.txt のシンプルな構成で、アイデア提示とプロンプト設計が中心。
  • 実データとの比較（VIX等）や時系列解析での有用性検証が想定される。
  • 学生プロジェクトとして再現性・拡張性を意識した出発点を提供。

技術的なポイント

リポジトリ自体は最小限だが、テーマの技術的含意は多岐にわたります。まず「モデル間不一致（disagreement）」の定量化手法としては、確率分布出力のエントロピー、クラス確率の分散、投票エントロピー（vote entropy）、ロジットの分散やKLダイバージェンスなどが用いられます。回帰系の出力であれば予測分散や信頼区間幅、異なるモデルの予測値間の標準偏差が不確実性指標になります。実装では複数のモデル（異なるアーキテクチャ、異なる初期化やハイパーパラメータ、異なるプロンプト）を用意してアンサンブルを構築し、時系列毎に不一致スコアを算出します。

次に、得られた不一致スコアを既存の経済不確実性指標（例：VIX、新聞ベースのEconomic Policy Uncertainty、実質売上やマクロ変数のボラティリティ等）と比較する計量手法が重要です。相関分析、クロスコリレーション、回帰分析、グレンジャー因果検定、因子モデルやVAR（ベクトル自己回帰）を用いた因果・予測力の検証が想定されます。また、モデル出力のカルブレーション（温度スケーリング等）やドメインシフトへの頑健性評価、異なる言語コーパス・ニュースソースによる感度分析も技術的に価値があります。

データ面では、ニュース記事、SNS、アナリストレポート、財務指標など多様なテキスト・数値ソースを組み合わせることが考えられます。自然言語処理の観点からは、プロンプト設計（prompt.txt の内容）やモデル応答の前処理、ストップワード対策、事前学習済みモデルの微調整がポイントです。実験の再現性を保つために、データ取り込みスクリプト、ランダムシード固定、モデルチェックポイント管理、メタデータ（モデル設定／プロンプト履歴）の保存を強く推奨します。

最後に倫理・解釈性の観点も重要です。AIモデルの不一致を政策決定や市場予測に直接用いる際は、誤警報や過度の信頼を防ぐため閾値設定・ヒューマンインザループの設計が必要です。限られたリポジトリの内容からは実装詳細が読み取れないため、今後の拡張で上記の技術要素を具体化することが期待されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • prompt.txt: file

（現状はファイル数が少なく、実験コードやデータ取得スクリプトは含まれていないため、追加実装が必要）

まとめ

アイデアは独創的で将来性あり。実装と評価の拡張が鍵。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

iphs_391_final_project_market_uncertainty

Disagreement among AI models as a metric of economic uncertainty

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