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ChatGPT:ケインズ経済学を語らせる③_2305

overview

  • 以下の投稿では、ChatGPTに対して、「ケインズ経済学」を説明する経済学の講師となってもらい、論点を整理し、その内容を、Markdown形式で出力してもらった。

  • 本投稿では、以下の手順で、ChatGPTに再度、「ケインズ経済学」を語ってもらう。

    • 手順

      • 1. ChatGPTに、queryを発行して、Markdown形式でResponseを返してもらう。

      • 2. 出力してもらったMarkdown形式のTextデータを、MindMapツールにImportする。

      • 3. 語らせたい論点を、MindMapツールで見直し、内容を精査し、修正 (modify) する。

      • 4. 精査した論点を、Markdown形式で、Exportする。

      • 5. 出力されたMarkdown形式のTextデータをもとに、ChatGPTに、Re-Queryを発行する。

orientation

  • ChatGTPが生成したMarkdownテキストで、以下のMindMapを作成した。

    • ChatGPTの生成する情報は、Queryの度に、生成内容が変化する。今回、論点の見直しの対象は、以下のMindMapとした。

  • 当初のMindMap

当初のMindMap
  • 以下、論点を整理したMindMap

論点見直し後のMindMap

Q: 以下の論点構造を踏まえて、「ケインズ経済学」について、説明ください。

ケインズ経済学について、以下の論点 <viewpoint> を踏まえて、説明ください。
### viewpoint
# ケインズ経済学の概要
## ケインズ経済学とは
### イギリスの経済学者ジョン・メイナード・ケインズによって提唱された経済学の学派

## 論点
### 家計の消費不足
- 需要とは、家計の消費と、企業の投資である。 需要不足は、家計の消費不足をトリガーで引き起こされる。
- 需要不足により、景気が停滞する
- 需要不足が、企業の生産抑制を引き起こし、そのため失業者が増加する

### 家計の過剰貯蓄
- 家計の所得のうち消費、投資されなかった分が、家計の過剰貯蓄となる。つまり、家計の消費不足が、家計の過剰貯蓄と関係する。
- 家計の過剰貯蓄により、市中は、需要不足となり、企業の投資が減少する

### 政府の財政支出
- 需要不足により、景気が停滞し、失業者が増加した際に、景気回復の重要な手段が、政府の財政支出である。
- 景気回復のために、政府は、積極的に、財政支出を行うべきでる。

### 政府の財政支出の目的
- 失業者への雇用創出
- 有効需要の創出
    - 積極的な公共投資
- 家計の賃金収入の増加
    - 賃金収入増加による消費喚起
    - 需要の増加
        - 家計の消費の増加
        - 企業の投資の増加

query

ChatGPT Answer

ケインズ経済学は、イギリスの経済学者ジョン・メイナード・ケインズによって提唱された経済学の学派です。ケインズ経済学の概要を以下の論点に基づいて説明します。

ケインズ経済学は、まず家計の消費不足を重視しています。ケインズの考えによれば、需要は家計の消費と企業の投資から成り立っています。需要不足は、家計の消費不足がトリガーとなって引き起こされます。需要不足が発生すると、景気が停滞し、企業は生産を抑制するため、失業者が増加します。

さらに、家計の消費不足と関連して家計の過剰貯蓄も重要な要素です。家計の所得の一部が消費や投資に回らず、貯蓄されると、市中の需要が不足することになり、企業の投資も減少します。

ケインズ経済学では、景気の停滞や失業者の増加に対する解決策として、政府の財政支出が重要な役割を果たすとされています。需要不足によって景気が停滞し、失業者が増加した場合、政府は積極的に財政支出を行うことで景気回復を図るべきです。

政府の財政支出の目的は、まず失業者への雇用創出です。財政支出によって公共事業が増え、それに伴って雇用が生まれます。また、財政支出によって有効需要が創出されます。政府の積極的な公共投資によって需要が増加し、それによって家計の消費や企業の投資が増加します。

さらに、政府の財政支出は家計の賃金収入の増加を目指します。賃金収入が増えると、家計の消費が喚起され、需要が増加します。それによって企業の投資も増え、経済全体の需要が拡大します。

以上がケインズ経済学の概要を述べたものです。ケインズ経済学は、需要不足や景気の停滞に対して政府の積極的な財政政策が必要であり、家計の消費や投資、政府の財政支出が経済の循環を活性化させるという考え方を特徴としています。
(762 chars)

conclusion

  • 説明させるためのQueryで、与えた論点構造は、458文字で、
    ChatGPTが説明として出力した情報は、762文字であった。

  • 与えた論点構造は、単語のみであったり、短文であったりしましたが、そこから、文章が生成された。こちらの提示した文章と構造をベースに、論理展開されており、想定される内容の論述になりました。

  • 次回は、文字数を、1500文字で指定して、どのような論述を生成するか、確認したいと思います。


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