不確実性

不確実性とは

不確実性（ふかくじつせい、Uncertainty）とは、特定の事象についての確実性が不足している状態を示す言葉です。これは主に不完全な情報や理解に基づくものであり、経済学の文脈で多く使用されています。不確実性は、将来の出来事に伴う危険（リスク）としばしば関連付けられますが、必ずしも計算可能な状態を意味しません。

不確実性の起源

この用語は、1978年にジョン・ケネス・ガルブレイスの著書『不確実性の時代』から広まったとされています。さらに、この概念は物理学の量子論においては「不確定性」として、工学分野においては「不確かさ」と訳されることがあります。本項では主に経済学における不確実性について探求します。

不確実性とリスクの違い

多くの場面において、不確実性はリスクと同じように扱われることが多いですが、実際には微妙な違いがあります。リスクは、未来に起こりうる事象のうち、ある程度の発生確率が計算できるケースに対応します。それに対し、不確実性は、その事象が起こる確率すら不明な状況を指します。フランク・ナイトやジョン・メイナード・ケインズが言及したように、後者の状態が特に強調されることがあります。

ケインズは、未来に関する厳密な数学的期待値を計算することができないため、将来の決定は自生的な楽観に依存すると考えました。このため、資本の限界効率が不安定な基盤の上に立っていることで、投資が不足する問題が生じるのです。

不確実性が関連する分野

不確実性という概念は、経済学だけでなく、保険、哲学、物理学、統計学、心理学、社会学など、幅広い分野にも適用されます。たとえば、測定の誤差や自然現象の予測においても不確実性は重要な要素です。

測定における不確実性

測定の不確実性は、特定の現象を定量化する際に考慮すべき重要なポイントです。ISOのガイドラインやNISTの技術文書では、測定の不確実性を適切に表現する方法についての指針が提供されています。測定の精度や信頼性を確保するためには、明示的に不確実性を評価することが求められます。具体的には、統計的手法で評価される「タイプA」と、確率分布を割り当てる「タイプB」の2つに分類されます。これにより、測定結果の信頼性を高めることが可能です。

不確実性と社会

公の場においても、不確実性の解釈は社会的に重要な意味を持ちます。報道の際に不確実性がどう扱われるかによって、社会における認識や判断に大きな影響を及ぼします。特に、メディアにおける不確実性の報道は、一般の理解を誤らせたり、重要な科学的コンセンサスが誤解される原因となることもあります。

まとめ

以上のように、不確実性はさまざまな文脈で使われる多面的な概念です。それは経済に限らず、科学や日常生活の中でも重要な要素となります。その理解を深めることで、より健全な意思決定を行う助けとなるでしょう。

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