AI（人工知能）が社会調査の現場に急速に浸透する中、その精度を統計学的に検証し、研究者がAIの傾向をどのように考慮すべきかを問い続けている人物がいる。2025年にマサチューセッツ工科大学（MIT）a政治学科の准教授（テニュア付き）に着任した江上直樹氏だ。同氏は、AIツールが導入された社会調査において「いかに正確なのか」「研究者はAIのバイアスをどう考慮するのか」という根源的な問いに取り組み、独自の研究領域を築き上げている。
AI時代の社会調査——統計学と実証問題の架け橋
江上氏の研究は、理論的な統計手法と現実の複雑な問題を結びつける点に特徴がある。「両方の視点が必要」と江上氏は語る。「技術的な統計理論だけを考えていても、興味深い実証問題に取り組めないことがある。しかし問題だけを考えていても、最適な解決には至らず、場当たり的な対応に終わってしまう。本当は両方のレンズを持つことが重要なのだ」
この考え方は、AIが社会調査に導入された際の根本的な課題を浮き彫りにする。AIは膨大なデータを高速に処理できる一方で、その判断プロセスはブラックボックス化しやすく、学習データに内在するバイアスを増幅させるリスクを抱えている。江上氏は、こうしたAI特有の傾向を統計モデルに組み込み、研究者が結果を正しく解釈するための方法論を開発している。
江上直樹とは——経歴に見る異色のキャリアパス
江上氏のキャリアは、偶然と準備が絶妙に交差したものと言える。東京で育った同氏は、東京大学に進学。数学と物理学に優れていた一方で、政治哲学にも強い関心を抱き、二つの分野をどう組み合わせるか模索していたという。
転機は米国の大学院に関するワークショップに参加した時に訪れた。当初はMBAプログラムについての説明会だと思っていたが、実際は博士課程向けのもので、政治学者が数学を活用する方法について講演を行っていた。江上氏が質問をしたところ、講演者の博士課程の学生が終了後にわざわざ彼のところに歩み寄ってきた。「政治学に興味があって、数学が好きだと話したのはあなた？」——これがきっかけで、翌週の学術セミナーに招待された。
「会場に着いてみると、20人しかいなくて、そのうち19人は教授陣。そして私は学部1年生でした」と江上氏は振り返る。そのセミナーで、現在ハーバード大学に在籍する今井耕介教授が社会科学における統計利用について講演し、江上氏は強い衝撃を受けた。「あの研究の20パーセントでもできれば夢のようだ」と感じ、今井教授に「あなたがやっていることをやりたい」と直接伝えたという。
研究者としての飛躍——プリンストン大学と外部妥当性の研究
江上氏は、ミシガン大学への1年間の交換留学を経て東京大学で学士号を取得。その後、プリンストン大学の大学院に進学し、今井耕介教授を含む複数の研究者の指導を受けた。特に焦点を当てたのは統計学における「外部妥当性（external validity）」——すなわち、ある集団や状況で得られた研究結果が、別の集団や状況にも適用可能かどうかという問題だった。
このテーマに関する論文を発表したところ、予想以上の反響があった。「まさに、オーディエンスや市場が、本当に取り組むべきテーマを教えてくれたのです」と江上氏は語る。2020年にプリンストン大学で博士号を取得後、コロンビア大学の教員に着任。そして5年後の2025年、MIT政治学科の准教授として迎えられた。
MITでの新たな挑戦——データサイエンスと政治学の融合
現在、江上氏はMIT政治学科に加え、統計・データサイエンスセンター（IDSS）の教員としても活動している。同センターは、データ駆動型の社会課題解決を目指す学際的な組織であり、江上氏の研究基盤と深く結びついている。
MITという環境について江上氏は、自由な発想と挑戦を重視する精神を高く評価している。AIと社会調査の精度を巡る研究は、今後さらに重要性を増すと考えられる。特に、選挙分析や世論調査、政策評価といった領域において、AIの活用が進むにつれて、その精度の検証とバイアスの補正は欠かせないものになる。
社会調査の未来——AIと人間の役割再定義
江上氏の研究が示唆するのは、単なる技術的な問題解決にとどまらない、より深い問いだ。AIが生成するデータや分析結果を、人間の研究者がどのように解釈し、社会の意思決定に結びつけるのか。統計学の精緻な理論と、現実の複雑な問題を同時に見つめるという同氏の姿勢は、まさにこの問いに正面から向き合うものに他ならない。
AIの社会実装が加速する中、江上氏のような「両方のレンズ」を持つ研究者の存在は、テクノロジーと社会科学の健全な関係を築く上で、ますます重要な意味を持っていくだろう。
