AI時代の経営学を考える

AI関係の経営学論文紹介の1本目です。正式な論文ではない（ブックレビュー）のですが、有名な考え方でもあるので紹介します。  ＜今日の論文＞ Raisch, S. and Krakowski, S. (2021), ‘Artificial intelligence and management: The automation-augmentation paradox’, Academy of Management Review, 46/1: 192–210. ＜簡単に言うと＞ AIは人の簡単な作業を代替し（自動化）、人はより高度な作業を受け持つようになる（強化）が、業務の強化は新たな自動化を生むので、そのサイクルは止まらない。 ＜ポイント＞ AIは業務の自動化と強化をもたらす。 これらは二律背反で、組織はどちらかを選ぶ必要があると考えられてきた。しかし、実際には両者は補完関係にある。具体的には、次の二つの作用で相互強化が進む。 第一に、長い時間軸で考えると、AIによる業務の強化は業務の自動化につながる。具体的には、AIを活用しより高度な業務に取り組むことで、新たな法則性や業務プロセスのパターンが発見される。またその解析に必要なデータを特定して蓄積することが可能になる。そのため、高度な業務に専念するほど、新たにさらに自動化出来る業務領域が見つかり、さらに高度な業務領域に人間はフォーカスしていくサイクルがある。 第二に、業務の幅を広く取ると、AIによる自動化は、自動化する業務の前工程と後工程で、AIによる業務の強化につながる。これは、自動化に必要なインプットを前工程で用意し、またAIが出したアウトプットを後工程で解釈して使う必要があるためである。それらの準備・AI利用の過程で、それら前後工程自体にも考えなければならない要素が増え、それが業務の強化につながる。 但し、AIによる完全な自動化は実現しない。なぜなら、4つの技術・社会的要因がボトルネックとなるためである。 目標設定：機械には、責任と表裏一体である目標設定が出来ない（そもそも「組織が何を目指すべきか」自体を機械に任せて良いとする合意が人間には出来ていない。 意思決定：機械には、ある決定が学習データ範囲を超えて組織・社会に広く及ぼす影響を推察する能力が限られている。 文脈化：機械は、訓練されたデータと異なる文...