経済学指数
経済学分野におけるモデルの性能を評価します。ミクロ経済学、マクロ経済学、財政学に関する専門知識、分析・予測、研究の統合、定量モデリングなどを対象とします。
代表的なワークフローを見るThe Artificial Analysis Economics Index combines performance across benchmarks chosen for economics work, spanning economics knowledge, agentic execution, reasoning, and long-context reading. We map common tasks from O*NET occupational classifications, then select benchmarks that represent this real-world work. Weights are derived from how often capabilities appear across those tasks.
This composite metric provides a single score for tracking model performance across economics tasks. 基礎となるすべてのベンチマークは、Artificial Analysisが独立して実施しています。評価方法の詳細は、知能ベンチマークの方法論をご覧ください。
| 能力 | 重み | 評価 |
|---|---|---|
| 経済学知識 | 35% | AA-Omniscience ビジネスの正確性 |
| 推論 | 35% | HLE |
| エージェント型知識作業 | 25% | GDPval-AA v2.1、AA-Briefcase v1.1 |
| 長文脈推論 | 5% | LCR |
スコア
Artificial Analysis 経済学指数
Artificial Analysis 経済学指数：能力の内訳
能力の内訳
Artificial Analysis 経済学指数：経済学知識
代表的なワークフロー
経済学指数で特に重視される能力を測る、実際の業務を想定したワークフローです。
例：Estimate the impact of a proposed tariff change by applying incidence and elasticity theory to trade data, then quantify the resulting welfare trade-offs.
例：Reconcile two studies reaching opposite conclusions on the same minimum-wage question to read both in full, compare their identification strategies, and recommend the more defensible interpretation.
例：Build a forecasting workbook in Python that ingests several FRED data series to run a baseline ARIMA model, chart the projections, and produce a short written interpretation of the outputs.
コスト
Artificial Analysis 経済学指数：タスク当たりのコスト
Artificial Analysis 経済学指数 vs. タスク当たりのコスト
速度
Artificial Analysis 経済学指数：タスク当たりの時間
出力トークン
Artificial Analysis 経済学指数：タスク当たりの出力トークン
リリース日
Artificial Analysis 経済学指数 vs. リリース日
よくある質問
Artificial Analysisの経済学指数によると、現在経済学の業務で最も高い性能を示すAIモデルはClaude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) (66)、Claude Opus 5.5 (Xhigh, Default Fallback) (63)、Claude Fable 5.1 (Max, Default Fallback) (63)です。ランキングは新しいモデルのリリースに合わせて更新されます。
はい。Artificial Analysisの経済学指数は、経済学の業務におけるAIモデルの性能を測る独立したベンチマークです。経済学の知識、定量的推論、エージェント型の実行、長文コンテキスト分析を評価します。
経済学指数は、経済学分野におけるモデルの性能を評価するArtificial Analysisの複合ベンチマークです。ミクロ経済学、マクロ経済学、公共財政などの専門知識に加え、分析と予測、研究の統合、定量モデリングなどを評価します。
経済学指数は、各能力のサブスコアを加重平均して算出します。サブスコアとその重みは、経済学知識 (35%)、推論 (35%)、エージェント型知識作業 (25%)、長文脈推論 (5%)です。
経済学指数にはAA-Omniscience ビジネスの正確性、HLE、GDPval-AA v2.1、AA-Briefcase v1.1、LCRが含まれます。
結果が公開されているモデルの中では、現在Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)が経済学指数で最高の66を記録しています。 モデルを見る
経済学指数のスコアが高いほど、指数を構成するベンチマーク全体での性能が優れていることを示します。特定の用途では、複合スコアよりも個別のベンチマーク結果のほうが参考になる場合があります。