AI時代の経営学を考える

 経営学は、自動化されるのか？人間の経営学者は、不要になるのか？ 今回扱う論考は、AIが専門職の仕事を自動化していく時代に、経営学研究者という専門職のタスクがどうなるかを予測した議論です。伝統的な意味での厳密な研究ではありませんが、AIが経営学（のみならず社会科学全般）研究どのような影響を及ぼしていくかを深く検討しています。 Johnson, C. K., Bauer, B. C., & Niederman, F. (Forthcoming). The automation of management and business science. Academy of Management Perspectives. ポイント ： AIは、専門的知識を必要とするタスクを自動化しつつあり、その範囲は徐々に広がってきている。 経営学研究もその例外ではなく、実際に少しずつAIや自動化ツールが浸透しつつある。今こそ、経営学者自らがメタ的に経営学の未来を構想すべき時である。 そこで、本研究ではデルファイ法を使って、技術にも知見の深い経営学者68名に意見を募り、のべ合計16名から意見を集めた。経営学者全体の平均的見解を描くことよりも、幅広い先進的な可能性の可視化を重視した。経営学研究プロセスの次の各ステップについて近未来・遠未来の技術的代替性とその示唆を提示した。 その結果、以下の未来像が浮かび上がった。 1.近未来： 文献サーチ・データ収集・データ分析の3つのタスクで、自動化が最も進みつつあり、この傾向が続く。なぜなら、これらが最も判断の必要性が小さいためである。 文献サーチ：①今ある文献を把握し、②著者や内容など基本情報を紐づけ、③ギャップのある領域を特定するタスク。ネットワーク分析やトピックモデリングの利用により、包括的に関連文献を抽出し、そこから研究アジェンダやリサーチクエスチョンを抽出することは既に可能になっている（そうした論文も一部公刊されている）。 データ収集： 定量データは既にオンラインで提供される・取得できる範囲が十分に拡大しており、ツールも多い（mTurkやSurveyMonkeyで簡単にデータを取得できる）。但し、論文誌がこうして簡易かつ大量に取得したデータに懐疑的になりつつある点は留意が必要。 定性データは、取得が難しそうに見えるが、情報量...