AI時代の経営学を考える

アルゴリズムの台頭は組織をどう変えるのか？ この直球のテーマを扱った、経営学論文の要旨をここでは紹介します。 Faraja, S., Pachidib, S., & Sayeg, K. 2018. Working and organizing in the age of the learning algorithm. Information and Organization, 28: 62-70. （あくまで実証データの無い理論ペーパーで、また参照文献も一般メディア記事が多いため、どちらかというと「高級なビジネス評論」という感もありますが） ――――――（以下、要旨）――――――― 学習アルゴリズムの台頭は経済発展に貢献するとされる。しかし、社会が受ける影響には楽観悲観の両論が混在する。 アルゴリズムが持つ4つの特性が、社会への影響を形作る。 第一に、 アルゴリズムが持つブラックボックス性 。 アルゴリズムの高度化に従い、「なぜその結論に至るのか」が人間には説明不能になる。 第二に、 デジタル化の統合連動性 。 一つのデータソースだけでなく、複数の情報源を組み合わせて機械が学習することで、予測の精度が飛躍的に高まる。例えばアマゾンがフェイスブック並みの情報を持てば、推薦する本の精度がさらに高まる。 第三に、 定量化が持つ神話性 。 あらゆるものが数値化されることで、客観性が高まったと認識されやすい。あらゆるものを明確に定義された基準で判断する傾向が強まる。 第四に、 隠された政治性 。 例えば人種など、個人の属性とそれが統計的に紐付く結果を結びつけて分析すれば、意図しなくてもそこに政治的な意味が生まれてしまう。 では、それが組織にどのような影響をもたらすか？ アルゴリズムは、これまでの技術革新とは質的に異なる変化をもたらす。ただし当面は、表面的には、過去の技術革新とあまり変わらない。自動化される業務範囲が広がり、生産性が高まり、ある職種の需要が増えたり減ったりし、いくつか新しい職業が生まれるだけである。 しかし、4つの特性が混ざり合って、組織と職業はそれを越えた変化にさらされる。特に、4つの組織変化が重要である。 第一に、 「専門性」の意味が変わる 。 人が判断に必要な暗黙知を獲得する過程がアルゴリ...