関税・貿易リスクの“予兆検知AI”最前線 — 日立×東大デジタルオブザーバトリが描くサプライチェーン変革

企業や政府が直面する関税・貿易政策の変動リスクの早期把握は、サプライチェーンの安定運用に不可欠です。日立製作所と東京大学が共同で立ち上げた「デジタルオブザーバトリ研究推進機構」は、多様な実世界データの観測・分析と生成AIを組み合わせることで、社会・経済のリスクを可視化し、予兆を検知する研究に取り組んでいます。2025年3月の第2回フォーラムでは、法学・経済・情報工学など横断的なチームが、貿易規制（関税を含む）の影響をニュース／統計データから早期に察知するシステムや手法を提示しました。本稿では、その概略、研究成果、期待インパクト、そして課題を整理します。

1. デジタルオブザーバトリ研究推進機構とは？
- 1.1 研究機構の設立と目標
- 1.2 日立との共同研究体制
2. 貿易規制とリスク予兆の研究
- 2.1 法学・政策の視点から
- 2.2 生成AIとテキスト分析
3. サプライチェーン全体のリスク可視化
- 3.1 ビッグデータとリアルタイム観測
- 3.2 生成AIが可能にする迅速分析
4. 研究の社会実装と今後の展望
- 4.1 企業の意思決定支援への応用
- 4.2 政策立案・公共機関との連携
〆最後に〆

1. デジタルオブザーバトリ研究推進機構とは？

東京大学と日立製作所が共同で設立した研究推進機構であり、社会・経済活動の実世界データを広範囲に収集・観測・分析し、社会リスクの予兆検知に向けたデータ基盤とAI技術の研究を進めています。2023年4月に発足し、各界の研究者とともに多様なリスクドメインに取り組んでいます。:contentReference[oaicite:2]{index=2}

1.1 研究機構の設立と目標

同機構は、世界の多様な社会・経済データを統合してリスク予兆を早期発見することを目的とし、企業・政府のレジリエンス強化に資する情報提供をめざしています。研究領域は、ESGリスク、貿易リスク、サプライチェーン脆弱性など多岐にわたります。:contentReference[oaicite:3]{index=3}

1.2 日立との共同研究体制

日立製作所は生成AIやデータ分析基盤といった技術を提供し、東京大学側と連携して実世界データから企業活動・政策動向の予兆を把握する技術を開発しています。生成AIを用いた貿易統計の異常検知やサプライチェーンの可視化分析などが進行中です。:contentReference[oaicite:4]{index=4}

2. 貿易規制とリスク予兆の研究

研究活動の中でも、特に注目されるのが貿易規制によるサプライチェーンリスクの予兆把握です。これは、関税政策や輸出入規制が企業活動へ与える影響を早期に察知し、迅速な対策立案を支援することを目的としています。:contentReference[oaicite:5]{index=5}

2.1 法学・政策の視点から

東京大学大学院法学政治学研究科のチームでは、貿易規制発動前後のニュース中に出現する関連キーワードの変化を解析し、そのパターンから規制発動の予兆を捉える初期的研究を行っています。特定のキーワードの出現頻度やフェーズ別のリスクスコア化を通じて、政策変動を検知する仕組みが検討されています。:contentReference[oaicite:6]{index=6}

2.2 生成AIとテキスト分析

生成AIを統計データ・ニュースデータと組み合わせることにより、企業や政策決定者が貿易リスク（関税含む）の兆候を早期に把握できる環境が構築されつつあります。このアプローチは、単なる機械学習ではなく、政策文書の出現特徴や時系列変化を捉えた予兆モデルとしての可能性が示されているのがポイントです。:contentReference[oaicite:7]{index=7}

3. サプライチェーン全体のリスク可視化

同機構が取り組む研究は、単なる政策予兆に留まらず、サプライチェーン全体の可視化とリスク評価にも波及しています。国際通関データや物流・船舶情報などを統合することで、実際の供給網の脆弱点やリスク指標を把握するアプローチが進められています。:contentReference[oaicite:8]{index=8}

3.1 ビッグデータとリアルタイム観測

国際産業通関表、ニュース、船舶AIS（自動識別装置）データなど、多様なデータソースを活用してサプライチェーンの動態を分析する研究が進行中です。これにより、物流の異常や供給遅延の兆候を検出するアルゴリズム構築が進められています。:contentReference[oaicite:9]{index=9}