京都大学こころの未来研究センター広井教授らは、日立製作所の人工知能（AI）技術と融合させ、持続可能な日本の未来に必要な政策を提言した。
日本では、少子高齢化や産業構造変化によりポスト成長（非成長・非拡大）時代へシフトしつつあり、これに伴う大きな社会課題に対処するには時機を捉えた戦略的な政策の立案と実行が必要である。
今回、京都大学は日立のAI技術を活用し、「少子化」や「環境破壊」など149個の社会要因についての因果関係モデルを構築。AIを用いたシミュレーションにより2018年から2052年までの35年間で約2万通りの未来シナリオ予測を行い、23個の代表的なシナリオのグループに分類した。
シナリオは大きく都市集中型と地方分散型で傾向が2分されたため、都市集中型か地方分散型か、またその社会が持続可能か、破局的かの観点で、シナリオのグループ同士が分岐する時期と要因を解析。これを元に、持続可能な未来に向けて重要な社会要因とその時期を特定し、以下のような政策として提言した。
地方分散シナリオでは地方へ人口が分散し、出生率回復と格差縮小をもたらす。個人の健康寿命や幸福感は増大。これらは都市集中シナリオでは逆傾向となる。ただし、地方分散型では政府の財政や環境（CO2排出量など）が悪化する可能性がある。
持続可能性の観点から地方分散シナリオが望ましいが、その方向への分岐実現には8～10年後までに、資源生産性を促す環境課税、再生可能エネルギーの活性化、地域交通機関の充実などの有効な政策実行が求められる。さらに、持続不能の回避には約17～20年後まで地方の税収・エネルギー自給率・雇用等の経済循環を高める政策の継続的実行が必要だとする。
