正直に言うと、最近のNYダウのニュースを見て「経済って巨大なアルゴリズムみたいだな」と感じました。FRBの利下げ期待が高まり、株価が6日連続で上昇。ダウは初めて4万7000ドルを超えました。パラメータを少し動かすだけで、全体の出力が大きく変わる——まるでAIモデルの学習率をいじるような世界です。でも、エンジニアとして思うのは、「期待」で動くシステムには、必ずバグが潜んでいるということ。もし金利が下がり続け、投資家が“上がるのが当然”と思い込んでしまったら、それはデータの“過学習”状態です。現実と乖離したままモデルが暴走するように、市場もやがて修正局面を迎える可能性があります。私は以前、品質検査AIを試作したときに、キユーピーの「良品学習」モデルを参考にしました。通常は“不良品”を学習させるのに対し、彼らは“良品”だけを数百万枚学習させ、異常を自動検出する。結果、精度はほぼ100%。この発想の転換に衝撃を受けました。
経済も同じで、「悪いニュース」を恐れて抑え込むのではなく、「良い構造」を強化するほうが、長期的な安定につながるのではないか。だから今、私たちエンジニアにできるのは、システムの健全性を守ること。短期的な成果や“上がった・下がった”というノイズより、「この仕組みは正しく学習しているか?」を問い続けることが、真の最適化への道だと思います。
次に何かを設計するとき、「この期待値、過学習してない?」と一度つぶやいてみましょう。それが、未来の安定を守る一行のコードになるかもしれません。