アルゴリズム管理

アルゴリズム管理とは、現代のデジタル経済における特定の労務管理慣行を説明するために使用される用語です。学術的な用法では、この用語は2015年にミン・キュン・リー、ダニエル・クスビット、エヴァン・メツキー、ローラ・ダビッシュによって最初に造られ、UberとLyftのプラットフォーム上でアルゴリズムが果たす管理的役割を説明しましたが、[ 1 ] [ 2 ]その後、プラットフォーム経済の管理的および組織的特性をより一般的に説明するために他の学者によって取り上げられました。[ 3 ] [ 4 ]しかし、デジタルによる労働指導は1970年代から製造業に存在しており、アルゴリズム管理は幅広い業界でますます普及しています。[ 5 ]

アルゴリズム経営の概念は、経営機能をアルゴリズムと自動化システムに委任することと広義に定義できます。[ 6 ]アルゴリズム経営は、「近年のデジタル技術の進歩」によって可能になりました。これにより、リアルタイムかつ「大規模なデータ収集」が可能になり、「従来は管理者が担っていた学習・制御機能を実行する学習アルゴリズムの改善」に活用されます。[ 7 ]この用語は特定の基盤技術を指すものではなく、職場におけるアルゴリズムの経営的利用を取り巻く設計上の選択、組織方針、ガバナンスなどを網羅しています。[ 8 ] [ 9 ]

現代の職場では、企業は「ランキング、リスト、分類、星、その他の記号」といった会計手法の生態系を用いて、従来の階層的管理に頼ることなく、業務を効果的に管理し、価値を創造しています。[ 10 ]これらの手法の多くは、いわゆるアルゴリズム経営と呼ばれ、シェアリングエコノミーやギグエコノミーで事業を展開する企業によって初めて開発され、効果的な労働力削減策およびコスト削減策として機能しています。[ 11 ]例えば、この用語を解説しているData &Society [ 12 ]は、アルゴリズム経営を「労働条件を構造化し、従業員を遠隔管理する多様な技術ツールと技術のセット」と説明しています。[ 11 ] Data&Society はまた、アルゴリズム経営の5つの典型的な特徴を挙げています。

  • テクノロジーを通じた労働者の大量データ収集と監視。
  • 経営上の意思決定に役立つデータへのリアルタイムの応答。
  • 自動または半自動の意思決定。
  • 業績評価を評価システムや他の指標に移行すること。
  • 労働者の行動を間接的に奨励するために「ナッジ」とペナルティを使用する。[ 11 ]

アルゴリズム経営の支持者は、それが「非効率性、不透明性、気まぐれな人間の上司に特徴づけられる労働市場の一部において、新たな雇用機会、より良く安価な消費者サービス、透明性と公平性を生み出す」と主張している。[ 13 ]一方、アルゴリズム経営の批判者は、この慣行がいくつかの問題を引き起こし、特に新しいツールや技術によって管理される労働者の雇用状況に影響を与えると主張している。[ 2 ] [ 14 ] [ 15 ]

用語の歴史

「アルゴリズム経営」は、2015年にLee、Kusbit、Metsky、DabbishらがUberとLyftのプラットフォームに関する研究で初めて提唱しました。[ 1 ] Leeらは、この研究の中で、「経営機能を担うソフトウェアアルゴリズムと、実際にアルゴリズムをサポートする周囲の制度的デバイス」をアルゴリズム経営と呼んでいます。ソフトウェアアルゴリズムは、プラットフォームが膨大な労働力を管理する上で、「作業の割り当て、最適化、評価」にますます利用されているとされています。LeeらのUberとLyftに関する論文では、ドライバーへの作業割り当て、サービスの価格設定を最適化するメカニズム、ドライバーのパフォーマンス評価システムとしてアルゴリズムが利用されていることが示されています。2016年、Alex RosenblatとLuke Starkは、このアルゴリズム経営の理解をさらに深め、「Uberドライバーの行動と慣行に関する企業ポリシーの自動実装を解明する」ことを目指しました。ローゼンブラットとスタークは研究の中で、アルゴリズムによる管理慣行が権力の非対称性に悩まされるシステムに貢献していることを発見した。ドライバーは「仕事の重要な側面」をほとんどコントロールできず、一方でウーバーはドライバーの労働をはるかにコントロールしていたのである。[ 2 ]

それ以来、アルゴリズム経営の研究では、この用語の使用範囲が様々な企業の経営慣行を説明するために拡大され、例えば、アルゴリズムは「ファストフード店や食料品店での勤務スケジュール管理を担い、様々なパフォーマンス指標や気分さえも利用して、最も仕事の早い従業員をピーク時に勤務させる」[ 16 ]とされている。アルゴリズム経営は、Upwork [ 17 ]やDeliveroo [ 16 ]などのプラットフォーム上のギグワークや、Airbnb [ 18 ]のようなシェアリングエコノミーで特に普及している。

さらに、最近の研究では、アルゴリズム管理という包括的な用語に含まれるサブコンストラクトが定義されており、例えば「アルゴリズム・ナッジ」などが挙げられます。 2021年にハーバード・ビジネス・レビューに掲載された記事では、「企業は、個人を強制的にではなく、望ましい行動へと促すことによって、アルゴリズムをますます活用して管理・統制しています。言い換えれば、個人のデータから学習し、何らかの微妙な方法で選択を変えているのです」と説明されています。[ 19 ]この概念は、シカゴ大学の経済学者リチャード・セイラーとハーバード大学ロースクールのキャス・サンスティーン教授によって普及したナッジ理論に基づいていますが、「AIと機械学習の近年の進歩により、アルゴリズム・ナッジは非アルゴリズムよりもはるかに強力になっています。従業員の行動パターンに関する膨大なデータが手元にあるため、企業は個人の意思決定や行動を大規模に変えるパーソナライズされた戦略を策定できるようになりました。これらのアルゴリズムはリアルタイムで調整できるため、このアプローチはさらに効果的です」[ 19 ]

他の労務管理慣行との関係

アルゴリズム管理は、1900年代初頭にフレデリック・テイラーが開拓した科学的管理法など、他の管理形態と比較対照されてきました。アンリ・シルトはアルゴリズム管理を「科学的管理法2.0」と呼び、管理は「もはや人間の行為ではなく、技術に組み込まれたプロセス」であると述べています。[ 16 ] 同様に、キャスリーン・グリースバッハ、アダム・ライヒ、ルーク・エリオット＝ネグリ、ルース・ミルクマンは、「労働に対するアルゴリズム管理は比較的新しいかもしれないが、それは古い労働管理のメカニズムの多くの特徴を模倣している」と示唆しています。[ 3 ]

一方、アルゴリズム経営は単なる科学的経営やデジタル・テイラー主義の新たな形態ではなく、プラットフォーム経済における労働管理への独自のアプローチであると主張する評論家もいる。例えば、デイビッド・スタークとイヴァナ・ペイスは次のように述べている。

20世紀初頭の科学的管理法とは対照的に、21世紀のアルゴリズム管理法にはルールは存在するものの官僚的ではなく、ランキングは存在するものの階級ではなく、監視は存在するものの懲戒的ではない。アルゴリズム管理法は、官僚的な構造や慣行を自動化して、新たな形態のアルゴリズム官僚制を生み出すものではない。テイラー主義の工夫と慣行は階層的な監督システムの一部であったのに対し、アルゴリズム管理法の工夫と慣行は、異なる注意の経済性と新たな可視性体制の中で行われる。垂直ではなく三角形であり、パノプティコンではないアルゴリズム管理法における視線は、監督の視線ではない。[ 4 ]

同様に、Data&Societyによるアルゴリズム管理の解説では、この実践は、従業員の指導に人間の監督者に大きく依存していた以前の管理構造からの明確な脱却を表していると主張している。[ 11 ]以前の管理スタイルとの相違点と類似点を分析する中で、David Stark と Pieter Vanden Broeck は、アルゴリズム管理の適用範囲を職場以外にも広げている。彼らは、21 世紀の組織の形態と構造のより広範な変化の観点からアルゴリズム管理の理論を展開し、組織の境界が浸食され、異質な主体、資産、活動が組織空間内の位置に関わらず取り込まれるという点に注目している。[ 20 ] Stark と Vanden Broeck は、アルゴリズム管理を他の歴史的な管理パラダイムと区別する以下の手段を提案している。

科学的管理共同管理アルゴリズム管理
組織形態工場プロジェクトプラットフォーム
管理対象労働を監督するスペシャリストをコーディネート多様なユーザータイプを取り込む
イデオロギー効率柔軟性即時性
モダリティ標準化された多様化合成
説明責任垂直水平ねじれた

[ 21 ]

問題

アルゴリズム経営は、現代のデジタル経済において、効果的かつ効率的な労働力管理と価値創造の手段となり得る。しかし、評論家たちは、アルゴリズム経営が、特にその管理対象となる労働者にもたらすいくつかの問題を指摘している。この慣行に対する批判では、アルゴリズム経営慣行に関連するいくつかの重要な問題がしばしば指摘される。例えば、監視・管理措置の不完全性と範囲の広さ（労働者を重要な意思決定プロセスから締め出す恐れもある）、利用者に対する透明性の欠如と情報の非対称性、偏見や差別の潜在的可能性、非人間的な傾向、そして伝統的な労使間の説明責任を回避する状況を生み出す可能性などである。[ 11 ] [ 22 ]この最後の点は特に議論を呼んでいる。なぜなら、企業はアルゴリズム経営慣行を利用して、労働者を従業員ではなく独立請負業者として再分類してきたからである。これらの悪影響は、言語的に構成可能なアルゴリズム経営を利用することで、劣悪な条件下で既存の労働プロセスに組み込まれる移民労働者に特に影響を及ぼす。[ 23 ]もう一つの重大な問題は、これらのデバイスの透明性の欠如に関連しており、雇用契約の当事者間で既に存在する情報の非対称性を拡大するため、雇用の文脈ではさらに悪化します。[ 24 ]これらの問題は、場合によっては世論の批判、訴訟、[ 25 ]労働者によるストライキにつながりました。[ 13 ]しかし、少なくともヨーロッパでは、雇用法とデータ保護法には、職場でのアルゴリズムの透明性を促進し、その結果、雇用主による管理職特権の乱用を既に制限している規則の違反を明らかにするための規制抗体が多数あるようです。[ 26 ]

参考文献

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