AI時代の経営学を考える

この数年で、AIの社会実装がずいぶん進みました。結果として、組織論に限らず、経営情報論・戦略論・マーケティング・会計学など、経営学の幅広い分野でAIの議論が進んでいます。これは、経営学以外にもあてはまる話で、法学や社会学、教育学など社会科学全般でもそれぞれ議論が進んでいます。 ここで5年くらい前の状況を思い返してみると、当時はパイロット的な取り組みや議論が各分野で萌芽的に出てきた段階だったと思います。そのため、分野に閉じていては、まだこうした論がマイノリティに過ぎず、十分に議論を深めにくかったと感じます。経営学でも、先行研究も理論もないので、仮に何かを打ち出しても反応が取りにくい状態でした。そのため、分野を超えて先端的な事例や議論を持ち寄ることが、必要な刺激につながっていました。当時の「AI社会論」の取り組みは、そうした課題に応えるものだったと思います。 しかし現在は、各分野である程度話が成熟した分、逆に分野横断の魅力が少し忘れられていると感じます。分野の中だけでも、ある程度AIに関して学術的な対話が成り立って続いてしまうためです。しかし、少し各分野で知見がたまり論点が明確になってきた今こそ、あらためて分野横断で統合的な視点を持つチャンスとも感じます。実際に、最近法学のAI関連の議論（法解釈ではなく、法制度に関して最近増えている）を読みこむ機会があり、経営学の視点で忘れていた強い刺激を受けています。こうした、「AIについて個別分野で溜まった知見をあらためて分野横断で棚卸して視座を上げる」という取り組み。こうした取り組みが重要性を増すタイミングが来ていると感じますし、今後そうした方向で少しずつできることをやってみたいと感じます。

最近の話題として、生成AIが組織や仕事をどう変えるか、というものがあります。実務界では既に話題も一巡し、少しずつ本格利用に向かう方向性かと思います。一方で、学術論文としてはまだ「生成AI」を扱った本格的な論文はありません。 最近、海外研究者と共著を進めることになり、まさに生成AIを主題にすることになりました。おそらく、世界中で多くの研究者が同じことを考えて、パイオニアとして名を挙げようとしていると思います。しかしここで気付いたのですが、意外にそうした論文は書きにくい事情があると思います。理由は、２つあります。 第一に、生成AIを「こういう風に扱えばOK」というテンプレートが無い。先例がないので、あまり大袈裟に扱ったり大胆なことを言うと、「流行を追っているだけ」などと頭から受け付けられないリスクがあります。著名で有力な研究者や、ガイドポストなどの本格的な論文で無いものなら許されるのでしょうが。頭からリジェクトはされない範囲で、ぎりぎりの線を狙う必要性がある気がします。 第二に、現在進行形で浸透が続いている技術の話なので、現象がまだ定まっておらず常に変化している最中である。そのため、ある断面を切り取っても、それが後で全体から見たら枝葉の話だったりずれた話になっている可能性もあります。そうした怖さを感じるというのが、正直な感想です。 とはいえ、慎重なだけでは何も生まれないので、対象となるジャーナルのターゲティングや書き方の工夫でゼロを１にする取り組みをしていくことになります。このような取り組みは、普通の実証研究とはかなり異なる、別種の取り組みであるように感じます。

アメリカ経営学会に行って感じた雑感です。AI関連の研究セッションのトレンドについて、この５-６年観察していますが、また段階が変化してきているように感じます。 当初（2017-19年頃）は、AIを研究することで新しい研究が広がる！という呼びかけが主体でした。まだ論文が出ておらず、主要誌もそのようなトピックを取り上げない状況。前例がないので、どう発信していくかを多くが様子見していました。セッション数は割と多かったのですが、誰も論文を持っていないので、抽象的な興味を話し合うようなPDWが多かったと思います。 やがて、2019年頃からエスノグラフィーを中心として学会で事例報告を含むPDWや論文報告がポツポツ出てくるようになります。それらは20年代にトップジャーナルなどにも掲載されるようになります。大御所が参加しているものもありますが、どちらかというとそうした大御所の弟子の若手（主にアメリカのトップ校PhD）が、出世作としてそうした論文を出していった印象があります。この頃には、ある程度事例が蓄積していくつかの知見が「常識」化するようになります。そこで、研究としてはそれらを統合した理論的示唆が求められるようになります。 2023年時点では、そうしてトップジャーナルに出た何人かがAI系の「著名若手研究者」となり、集まってPDWをやったりしていました。理論的論文も各分野で出始めていて、まだ体系的な理論という感じではありませんが、有力者の顔ぶれと研究すべき課題の方向性はだいぶ整理されてきています。逆に言うと、当初の何でもありなカオス感覚は薄れ、少しこの分野も制度化が始まった感じです。一方で、ChatGPTなどLLMの登場で状況が大きく変化している（しかしLLMの経営学研究はまだ無い）ため、現在は踊り場にあるのかも知れません。 今後の変化として考えられるのは、３点。 第一に、LLMの事例研究がすぐ出てくると思われます。そしてそれが、これまで数年で少し蓄積された非LLMを前提とした経営学の理論的試行を無力化する可能性もあります。 第二に、そうなると、今後も続く技術革新に対して、いちいち過剰反応して新しい理論体系を主張していくわけにはいかないだろう、という冷めた反応が出てくるかも知れません。今回のAIブーム当初も、もともとトップジャーナルは批判的で遅い反応だったわけです。それに対して「今回...

 8月4日から8日まで開催される、アメリカ経営学会の年次大会（Academy of Management Annual Meeting @Boston）に来ています。コロナ後としては初めて開催される完全対面型（昨年はハイブリッド）で、参加者も多く盛り上がっています。会場がちょうどコロナ直前の2019年に同会が開催されたボストンということもあり、コロナ前に時間が戻ったような感覚です。 AIについては、ちょうど4-5年前からこの学会でもそれを扱うセッションが登場してきていました。当時と比較して、こうした研究が成熟してフェーズが変化していることを実感します。具体的には、三点ほど変化を感じます。 第一に、これまでに公刊された論文数がどんどん増えてきています。5年前は「これからはこんな研究を出していくべきだ／出てくる可能性があり有望だ」だったのが、「これまでにこういう論文が出ていて…」に話のトーンが変化。結果として、ある程度実証研究があることを前提に、それをどう理論的にまとめていけるか、に議論が移っている印象が強いです。学会期間の前半に行われるPDW（Professional development workshop）でも、そうした理論化の試みとして、様々な理論系譜からAIを包含する理論的統合への可能性が提唱されていた印象です。 第二に、そうした研究を広く貫くテーマとして、「Future of Work」が市民権を得ている感をあらたにしました。もちろん、すべてのセッションや研究者がその名前を使っているわけではありません。しかし、そういうネーミングをすることで注目を集めやすく、また研究者側もそうした大きなテーマの下で方向性を作っていこうとする意志を感じます。このテーマの下には、AIだけでなく他の技術（特にブロックチェーン）、多様性と包摂性、持続可能性、あるいはコロナで増加したリモート勤務など、雑多な要素がなんとなく混じっており、定義が一定していません。ただ、ある方向性についてムーブメントを作って学術研究で発信し常識を変えていくことに貢献する、という意味があるようです。 第三に、さまざまな研究者の話を聞く中で、理論とトピック知識の役割を考えさせられました。自分もAIの事例研究をする中で、理論的貢献はもちろん主張しています。しかし、大きな目で見るとそれは後付けで、現象自体を...

 先日、Organization Theory誌のオンラインセミナーに参加しました。 原本がベストセラーになった「監視資本主義(Surveillance capitalism)」で知られるハーバード大学のShoshana Zuboffを中心としたセッションです。当日のスピーカーはそのほか「監査社会」で知られるMichael Power、北欧のMikkel Flyverbomでした。200人以上が世界から参加して、非常に盛り上がっていました。 話題は、監視資本主義を我々はどうとらえるべきか？経営学の役割は何か？というもの。非常に印象的な点が多いセッションだったので、簡単にメモしておきます。 スピーカーの話のポイント ： （主にZuboffの話） 監視資本主義の本質： 監視資本主義は、2001年以来のテロとの戦いのために、ウェブを監視し情報を集約して分析することを許容した結果生まれた。本来無断のデータ収集は窃盗と同じであるのに、それを私企業に許す状態を放置してしまったため。 現在のようなプライベートデータの無断収集は全体主義とディストピアにつながるものであり、これと対抗し打破する必要がある。民主主義はその対抗のために最も適した存在であり、かつ生存の危機に瀕した立場にある。 今こそGDPRを模範に、私企業によるデータ収集の禁止を制度化し、そのための草の根からの運動によってビッグテックに規制を欠けるべきである。 無断データ収集と統制は、児童労働と同じように程度問題ではなく存在自体が問題であり、カテゴリーとしてそのようなものを禁止・廃絶すべきである。 経営学の役割： 学術研究は社会にとっての監視塔であり、率先して危機を知らせ行動を起こさなければならない。 学術研究として、技術によって組織がどう変わるかを研究する必要性も依然残る。プラットフォームが浸透し、人間による従来型の組織は減少していく傾向にあるが、急に人間の組織がなくなるわけではない。しかし、特にビッグテックへのアクセスの難しさが深刻化しており、重要なテーマの組織研究は簡単ではない。 コメント ： まず、このセミナーがこれだけ先鋭的に監視資本主義への危機感を訴える内容だったことに単純に驚きました。アメリカの場合（欧州もそうだと思いますが）、プライバシー（自由）の侵害や民主主義の価値に対する、問題意識というか、宗教...

この週末は、組織学会の年次大会（於武蔵大学）に参加しました。学会としても久しぶりの対面開催で、日本でも人が集まって学会をやる感覚が少し懐かしい大会でした。大会の運営もスムーズで、興味深いセッションをいくつか聞くことも出来ました。 特に面白かったものの一つが、初日の実務家を呼んだセッション。世界で5億部以上と大ヒットした少年マンガ「キャプテン翼」の担当編集者だった方と、同作品の版権管理をされている方による、成功物語と貴重な裏話がたくさんうかがえました。設定いただいた主催者の方に、感謝したいと思います。 トピック自体が、子供の頃夢中で読んだマンガの裏話でそもそも大変面白い。それと同時に、クリエイティビティのマネジメントとして、ヒントが沢山あるお話でした。「キャプテン翼」が掲載されていた少年ジャンプは、なぜ後発から大成功できたのか。きちんとした事例研究に出来たらまさに世界に通用する研究になりそうな印象でした。勿論、「キャプテン翼」自体の創作上の工夫のお話も、大変印象的なものでした。 同時に、AIに絡めて言うと、マンガ市場もテクノロジーとアルゴリズムで変化していると理解しています（セッションでは話題にならなかったですが）。モバイルに特化したフォーマットを磨いて、Netflixなどと同様に、レコメンドエンジンの質とクリエーターエコシステムの構築で高い評価を得つつある中国企業などが登場しています。売上など正確には把握していませんが、中国などの人口規模を考えると、日本の出版社群を凌駕しても不思議はなさそうです。こういった、読者の反応データをコンテンツやUXに迅速に反映する新興企業に、旧来からのクリエイティブ産業はどう立ち向かうのか、という論点は普遍的だと思います。 一方で、少年ジャンプの成功の秘訣の一つも、実は読者アンケート主義ということで、ある意味では読者の反応データの反映だったようです。しかし、プロセスがアナログ（紙のハガキと手集計、それに基づく多少定性的な人間の判断）だったこともあり、完全にデータが支配して決めていたわけでもない。そうした、顧客データ主義によるデジタルな判断と、個々の作家の個性を生かしたアナログな実験の許容という、バランス感の取れた状態が、もしかしたらマンガに限らず現代でも重要なのではないかと感じました。

SMSのAnnual meetingでは、実務家を交えたパネルディスカッションのセッションが2つほどありました。それを聞いていて、気付いたことが一つ。研究者と実務家、それぞれの違いです。 実務家としては、2つのセッションとも著名なコンサルティング会社の出身者が登壇して、AIがもたらすビジネスの変化について意見を出していました。様々な切り口に質問や話題がどんどん動く中、「それはそうだろうな」という適切な意見を絶やさず出し続ける、知的で柔軟な話術が印象的でした。 一方で、内容面では印象に残る点や新しい発見が無かったように思います。発言がどれも卒なく隙がない（批判したり突っ込んだりしにくい）のですが、同時にリスクを取った大胆さや個人的な思い入れもなく、平坦に聞こえるというか。また守秘義務もあるでしょうから、具体的なクライアント事例の話も出来ない。そうするとAIの話題だと特に、どこかで聞いた話を整然とつないでいる感じになるなと思いました。 なぜだろうかと考えると、やはり学会という文脈の影響も大きいと想像します。特定の企業クライアントの経営幹部が聞き手であれば、彼らにとって耳が痛い具体的な課題とその解決の方向性を散りばめる。あるいは多くの企業が聞き手であれば、彼らの問題意識を刺激するような共通課題や処方箋の切り口を提示して刺激する。目的は営業なわけですから、ゴールに至る「言っておくべきこと」も明確になります。 一方で、聞き手が研究者（客ではなく予算も無い）だと、条件が全く違います。普通のビジネスパーソンに刺さるような現実のビジネス課題を提示しても、率直なところ研究者は全然違う世界に生きているので、全く危機意識も刺激されません。そもそも研究者の相手をしてもコンサルタント等にとって直接には一文にもなりません。そうすると、実務家側も、整理された一般論を述べて失敗リスクなく講演し、「一流学会でも講演を求められるエキスパートである」というブランディングに活用するのが目的になる、という感じでしょうか。 これが逆に研究者がする講演だと、本人が手がけた具体的な研究（あるいは自分の専門領域の最近の動向など）を土台にした話が中心になることが多いと思います。それはそれで、視野が狭い話になったり、現実的な示唆がない話になることが多いと思います。しかし研究者としては、そういう狭くて深い話から、自分の研...

 現在、Strategic Management Society（SMS）での学会発表でロンドンに来ています。ちょうどイギリス国葬と日程がかぶってしまった年次大会ですが、学会としては盛況で滞りなく行われています。ロンドンの町も、意外と普通に生活しています。 今回は戦略論の学会なので、AIについて戦略論でどう議論が行われているかを観察しています。AIの関連セッションは、結構多くあります。応募論文による報告もあり、また主催側の設定した著名研究者によるセッションもあり。いずれも満席かつ立ち見の参加者もかなりいる状態です。戦略論においても、AIや革新的技術に対する関心の高さがうかがえます。 ここでのAI関係の議論は、大きく二つの側面があります。 第一に、戦略自体の変化。AIの浸透によって、企業を中心とする組織が意思決定し形成する競争戦略がどう変わるか。 第二に、AIによる戦略研究の変化。AIの浸透によって、戦略研究の手法がどう変わるかです。いずれもAIによって新しい事象が発見されることは同じなのですが、両者で焦点が異なっています。 最も人が集まって立ち見が大量に出ていたのが、後者の研究手法に関するセッションでした。要は、アルゴリズムを使った分析で経営学（戦略論）のトップジャーナルに論文がアクセプトされるようになってきたので、自分もやりたい人たちが多く集まっている感じです。画像認識アルゴリズムによる画像データの解析、大量のテキストの傾向を解析するトピックモデリングなど。AIが研究手法のスタンダード（論文の査読基準）を大きく変えてしまう前に、自分がフロントランナーの側に立とうという考えかと思います。こうして研究手法自体が革新されることで、今まででは処理できなかったデータや発見できなかったメカニズムに対処することができる。そうすれば、分析対象の現象がAI時代以前のものであっても以後のものであっても、新しい発見があるはず、という考え方です。 一方で、前者の戦略自体の変化については、あまり明確な結論がない印象を強く受けました。明確にそう議論されていたのですが、「結局AIが浸透することで、企業などが行う意思決定の傾向や結果が変わるのか」という問いに対して、研究が進んでいないということです。厳密にいうと、AIの浸透により、 企業組織の戦略策定の意思決定プロセスがどう変わるか その...

 今年のAoM Annual meetingで、AI関係で目についたのが、アイデンティティを考える研究でした。AI関係の議論がマクロからミクロにシフトする中、ミクロ系の筆頭理論としてアイデンティティが注目されているようです。複数のセッションで、そうした研究発表を多く見ました。 新しい技術が普及すると、仕事で行う個々のタスクが少しずつ変わります。あるものは自動化されたり、あるものは精緻化されたり。すると必然的に、職業としてのトータルでの仕事内容も変わります。実態として日々やることが変わってくるので、結果として職業の存在意義も変わります。職業アイデンティティはそのような、ある職業について「私たちはどういう存在か」「どういう作業をするのか」という共通理解です。 職業アイデンティティは集団レベルと個人レベルと、階層で分かれます。集団レベルというのは、職業全体での理想。個人レベルとは、実際に職業人が日々の仕事の中で形成する自己認識です。しかし、往々にして理想と現実にはギャップがあります。そのため、現実に合わせて、集団レベルの理想を微妙に修正して自分を納得させる作用（アイデンティティワーク）が起こります。 新技術と職業アイデンティティについては面白い先行研究もあり、割と検討しやすい理論的視点だと思います。特に、AI導入という大きな変化が生まれたときに、どう自己認識を新しい現実に整合させるか、というアイデンティティワークは広く起こりえます。それに、AIで仕事の「意味」がどう変わるかという問いは、一般にも興味を持たれやすいでしょう。こうした観点で、有望分野として研究が多く登場しているようです。 多くの研究は、既存の職業でのアイデンティティワークを問題にしますが、データサイエンティストなど、新しく生まれた職業のアイデンティティも問題になります。（データサイエンティストが現場で奮闘する具体像を深掘りした研究も、増えてきている印象です）現状では、いろいろな職業についてエスノグラフィーを行って、そこでのアイデンティティワークを探索する研究が学会レベルで増えている状況です。これが一巡すると、それらの発見が何かアイデンティティの理論を根本的に変えるほどなのか、単に事例が増えるだけなのかがより明確になってくると思われます。

 アメリカ経営学会の2022年次大会(Academy of Management, Annual meeting)が終わりました。先週に続いて、テクノロジー系で重要だと感じた議論をメモしておきます。 一つ面白いキーワードとして、「NWOW」(New Ways of Working)がフィーチャーされていました。NWOWとは、様々な技術やコロナの影響を受けて登場した「新しい働き方」のことです。これが、企業や職場に根本的な変化をもたらし、新しいスタンダードが今まさに形成されようとしているという考え方です。内容としては、テレワーク（在宅勤務）、自由な勤務時間、シェアデスク（オフィスでも固定席は無し）、コワーキングスペース多用、フラットで階層性の小さい関係、などが取り上げられています。 昨今は、普通の会社でもある程度こうした新しい慣習が広がっています。海外では、「大退職時代」ということもあり、企業がこの変化に対応していないと従業員がすぐ辞めてしまうので、変化は不可逆だという論調になっています。具体的には、 新時代のオフィスデザインが、新しい働き方の概念とどう相互に影響を与えていくか 新しい働き方は企業の組織アイデンティティをどう変えていくか 新しい働き方は、企業と従業員の間にどのような虚々実々の駆け引きを生むか などが研究例として取り上げられていました。 こうした「新しい何か」という議論は、過去からずっとその時代ごとに対象を変えて行われています。今新しいものも、いずれ当たり前になり古くなり、というサイクルがあり。その意味で、単に現象として新しいことだけを訴求するのは不毛なので、何か固有の側面がある現象だと、文脈を定義づけなければいけません。NWOWの場合は、固有性を求めるとその本質はリモート性に行き着くように思います。他の特徴は、普及の程度に違いはあれある程度実現されてきたことか、リモート性によって生まれる派生の話だと思いますので。

 ちょうど今、アメリカ経営学会の2022年次大会(Academy of Management, Annual meeting)がハイブリッドで開催されています。タイムリーなので、リモートで参加しているその学会の最新動向について、備忘録を残します。 デジタルやAI関係の話がどう展開していくかに注目して、AoMにはこの5年ほど連続して参加しています。まだ5日のうち2日目が終わった段階ですが、AI関係で特に印象的なのが二点ほどあります。 １．「Future of work」ブーム 昨年までは、「Algorithm」や「AI」がセッションのタイトルに多く使われていました。その趣旨は、最近のテクノロジーを扱うこと自体、あるいはそれが全く新しい理論的展開をもたらす可能性が強調されていたことだと思います。2018年頃は、「AIをトピックにした研究がやってくる、あるいはそれをやっている！」みたいな、素朴なブーム感がありました。 それが、今年は「Future of work」というキーワードにほぼ統一されています。とにかくこのタイトルがついたセッションが数多い。Covid-19が一段落して、誰もマスクをせずに参加するようになっていることもあり、ここから新しい未来へ、という空気感なのかも知れません。特にテクノロジーを特別に扱う系の研究でなくても、このキーワードが普及しているのが印象的です。 個人的な感想としては、「雇用がどうなるのか」的なマクロに見る議論や斬新な理論提案が当初注目を集めやすかったものの、ミクロに現場で実際に仕事がどう変わるのかを見据えよう、というモードにシフトしている印象です。そういう地道な観察研究を積み上げていくフェーズにある、すぐには画期的な理論にはならないが、という共通理解というか。米国のトップジャーナルがそちらに舵を切っていることもあり、少し前なら流行りものとしてデスクリジェクトされていた、そういう研究が増えてきていると思います。（一度スコープ外としてある種の論文をデスクリジェクトすると決めたのなら、世の中がどうなってもそれを貫くのがフェアであるとも思いますが） ２．アルゴリズムを使った研究手法の進展 もう一点非常に重要な現象として、AIを使って経営学研究の一部のステップを代替あるいは補強する動きが、具現化してきています。特に面白かったのが、自然言語処理...

2017年から19年まで、慶應義塾大学SFC研究所での、AI社会論研究会というプロジェクトに参加していました。  AIが社会にどう浸透し、社会を変えていくか？   こうした問いを、ブームが始まっていた当時、学際的に議論していました。  このブログの19年までの過去記事は、当時の備忘録です。 そして3年が過ぎ、AIとデジタルはすっかり社会に定着しました。 経営学でも、当時予言した通り、AIを扱った論文が激増しています。 そこで、この4月から、2020年代に登場した AIを扱った経営学論文のポイントを毎週1本ずつまとめてアップ していこうと思います。 対象は、組織論を中心とした主要ジャーナル。  - Academy of Management Annals  - Academy of Management Review  - Academy of Management Discoveries  - Administrative Science Quarterly  - Organization Science  - Journal of Management Studies  - Organization Studies  - Organization Theory  （Academy of Management JournalはAI論文がほぼ無いので基本除外） など  AIの定義は論文によって違いますが、少し広めに取って見ていきます。   ＜背景：近年の動向＞   結論から言うと、こんな感じで状況が進化してきたと見ています。  - 決定的な経営学革命のようなものは起こっていない  - しかし、 何が問題になるか、主な論点のかたまりは明確になってきた - さらに、AI特別視に否定的だったトップジャーナルも、態度を変えてきた ジャーナルで言うと、AI系の論文はノントップの少しずれた領域で圧倒的に増えています。具体的には：  - Technological Forecasting and Social Changeのような、技術自体を扱う論文誌  - Journal o...