Uberのドライバーは、アルゴリズムが駆動するオンラインプラットフォームに従って仕事をする。同僚とランチを食べて冗談を言い合ったり、上司から指導を受けて成長したり、あるいはチームを率いて達成感を共有する機会もなく。このような仕事に、人はどうやって意味を見出すのか？今回の論文は、仕事の意味とAI（が支配する疑似組織としてのプラットフォーム）について掘下げています。
Cameron, L. D. (2022). “Making out” while driving: Relational and efficiency games in the gig economy. Organization Science, 33(1): 231-252.
要するにこの論文は：
ギグエコノミーの労働者が、上司も同僚もいない自らの仕事にどう意味を見出すかを探索したエスノグラフィー実証研究。
ポイント：
- オンラインプラットフォームは、顧客とマッチングして仕事を割り振り、プロセスを管理し成果を評価する機能を持つ、伝統的な組織のマネジャーと同じ機能を果たす。
- そうした伝統的な組織やマネジャーは、同僚たちと合わせ人間関係を作りふれあうことを通じて、従業員に対して働くことの意味を与えるきっかけを多く提供していた。
- しかし、上司も同僚もいない、孤独にアルゴリズムと向き合うプラットフォームワーカーには、従来の組織のような機会は与えられない。では、どうやってギグエコノミーの労働者は、自らの仕事に意味を見出していくのか？
- これに対して、ライドシェアリング業界を対象に4年間の参与観察を行った。
- 結果として、次のことが明らかになった。
- ライドシェアのドライバーたちは、二種類の「ゲーム」を行うことで仕事に意味を見出していた
- 関係性のゲーム（relational game）：ドライバーは顧客と親しくなり、顧客にとってポジティブなサービス体験を演出する。それが上手くいったかどうか、後で顧客からの評価レーティングで確かめることで、意図の通りに高評価を得ることに成功したかに意味を見出す。
- 効率性のゲーム（efficiency game）：ドライバーは出来るだけ速やかに仕事を済ませ、労力あたりの報酬を最大にすることに意味を見出す。顧客との関わりは最小限にとどめ、余計なことは一切しない。労力あたりの報酬を測ることはアルゴリズムにも出来ないため、ドライバーは自分なりの評価尺度を決め、時にはアルゴリズムをだます。
- このような仕事への意味の見出し方は、従来の組織メンバーが共に触れ合いながら感じ創り出す仕事の意味とは性質が異なり、アルゴリズムと人間が共創する意味認識である。
コメント：
前の投稿に続いて、プラットフォームの論文です。こういった、ギグエコノミー系研究は増えてきています。この論文は、その中でも、自ら深くフィールドに長期間入り込んで実体験を探っている点で、リアリティがあり出色な研究だと思います。
アルゴリズムを軸としたオンラインプラットフォームが、人の仕事をする疑似組織として決定的に重要な役割を果たす。フリーランサーの増加と共にそうした領域が少しずつ広がっていき、ついには従来型の組織と並ぶ存在になるかもしれない。そのような、組織化におけるプラットフォームの重要性への予感が強いアメリカだからこそ、注目される議論です。
こうした論者は、その意味で「全く新しい意味での組織論が、プラットフォームから生まれている」という興奮と、それを世界で初めて理論化していくフロンティア開拓者としての使命感をもっているように感じます。日本のような環境では、そもそもそこまでギグエコノミープラットフォームが浸透していないこともあり、同じようなレベルの研究が現実的に難しいかも知れませんが。
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