AI時代の経営学を考える

組織論では、AIに関する研究もだいぶ増えてきました。その多くがエスノグラフィーで、特定の組織でAI利用する場面に入り込み、観察して実態を描写するものです。このような第一期AI研究とでも呼ぶべき現状から、課題と次のステップを提唱したのが、今日の論文です。 Anthony, C., Bechky, B. A., & Fayard, A. (Forthcoming). "Collaborating" with AI: Taking a system view to explore the future of work. Organization Science. 要するにこの論文は ： これまでの組織論でのAI研究を2つの視点に整理し、その課題を指摘して、新しい第3の視点を提唱した論文（若干エッセイに近い）。 ポイント ： 組織論のこれまでのAI研究では、様々な組織でのAI導入が深く観察され、ある程度の現象的な理解が出そろってきた。 その視点は、大きく次の二つに整理できる。 1．ツールとしての技術（AI） この視点は、「タスクを遂行するツール」としての技術を強調する。 問いとしては、ユーザーがどのように技術を解釈するか、どのようにツールを使いこなすか、結果としてどのようにスキルや専門性に影響を受けるか、を問題とする。 典型的には、ある特定の組織を部隊に、技術が導入されユーザーが実際に使う場面にフォーカスする。 技術は、ヒトの専門性を補完したり自動化して影響を与える役割を持つ。 2．媒体としての技術（AI） この視点は、「人同士の相互作用の媒体」としての技術を強調する。 問いとしては、技術の導入がさまざまなグループ間のせめぎ合いや意味認識をどう変えるか、技術は媒体としてどのような性質を持つか、問題とする。 典型的には、ある特定の組織を部隊に、技術が導入されユーザーが実際に使う場面にフォーカスする。 技術は、ヒトの相互作用の間でそれを媒介する役割を持つ。 しかし、これらの視点は二つの理由からAIの実態を捉えるのに十分でない。 第一に、AIは次のような、これまでの技術にない3つの特性を持つため、固定的で独立した存在としての見方が成り立たないためである。 継続的変化：AIはデータの拡大とフィードバックを受けて自律的に進化し続け、全く同じ存在として固定さ...

労働経済学では、技術革新と雇用について活発な研究が行われてきました。今回もこの雇用の観点を扱います。経済学の論文誌から、このテーマで有力な研究者がこれまでの研究を振り返りAIについて述べたものです。これまでの経済学研究のサマリー部分が面白かったので、少し細かめですが今回は詳細まで書いています。 Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3): 3-30. 要するにこの論文は ： 技術革新が雇用に及ぼす影響に関する労働経済学の知見を整理し、人工知能のケースについて論じたエッセイ。 ポイント ： 「新しい技術が人間を代替し用済みにしてしまう」という懸念は、中世から繰り返されてきた。いま、人工知能の台頭を受けてそのような懸念があらためて広まっている。 これに対して、労働経済学から何が言えるかを整理すると、大きく3つの問いに対する答がある。 これまでも労働を自動化する技術は繰り返し登場してきた。それなのに、なぜ今も雇用はなくなっていないのか？ 雇用がなくならないとしても、雇用の質は変わり得る。技術革新によって近年の雇用の質はどのように変わってきたか？ AIの台頭は、これまでのトレンドをどう変えるのか？ 1．技術と雇用量の関係 労働を自動化する技術が登場しても、いちがいに雇用がなくなるわけではない。その理由は、次のとおりである： ほとんどの職種は、自動化されるタスクAだけでなく、それと組み合わせて必要な自動化できないタスクBとの組み合わせで成り立っている。 そのため、あるタスクAが自動化されれば、その労働者は自動化されなかったタスクBに専門化し、より生産性高く高付加価値なタスクをこなせる。 その結果としてタスクBがより生産性高く高付加価値化すれば、タスクAがなくなってもタスクBに対する社会からの需要がトータルで増える。 この好例が、銀行のATMである。現金を扱い記録をつけるタスクは自動化されたが、代わりに銀行支店のスタッフは営業・カウンセリングなどより高度な業務に集中した。結果として、たしかにATMの登場で支店当たりのスタッフ数は減ったが、支...

「AIが仕事を奪うかもしれない」という議論は、注目を集めてきました。ここで取り上げるのは、そうした関心に対して経営学や周辺の議論をつなぎ合わせて、一つの考え方を提示したものです。 Tschang, F. T., & Almirall, E. (2021). Artificial Intelligence as augmenting automation: Implicatons for employment. Academy of Management Perspectives, 35(4): 642-659. 要するにこの論文は ： AIが雇用を代替するか人間を補強するかの論争に関して、関連するさまざまな視点を紹介したエッセイ。 ポイント ： AIの台頭は、AIが人間の仕事を代替し多くの職業で雇用が失われる可能性があるとする懸念を高めた。AIと人間の雇用をめぐる議論では、AIが人間の仕事を「代替」するか、「補強」するかの二つの視点が生まれた。どちらの視点にも一理あるが、重要なのはAIが両方を自律的に推し進めることである。 もちろんこれまでにも、技術による雇用代替はずっと続いてきた。ただし、技術が新しい産業や仕事を生むことで雇用を生み出す側面もあるため、差し引きで雇用の規模は維持されてきた。 その一方で、雇用の内訳は変化してきており、これがこの20年の格差拡大と連動している。高度なスキルが要求される職種と、低賃金のためあえて技術投資がされず人間に任される低スキルな職種とに二極化が進み、中間的なスキルや賃金の職種は淘汰されてきた しかしAIは、これまでの技術と違い、自らのルールを作り替えながら加速度的に進化し代替を推し進めるため、新しい職種が生み出されるペースを超えて代替が進んでいく。 デジタル化された企業（その組織能力のほとんどをソフトウェアの形で持つ組織）では、人間の仕事がモジュール化され、技術進化と共に各モジュールが徐々に機械に代替されていく。 人間に残されるタスクは基礎的な認知的タスクであり、パターン認識や手先の器用さが問われるもので、長期間の教育研修が必要なものでなく、賃金プレミアムがほとんど発生しない（人間ならある程度誰でも出来る）。結果として、人間は低スキルで低賃金にあえぐこととなりかねない。究極的には、機械がこうした人間の従業員をモニタリングし...

オンラインプラットフォームで生計を立てていく。そのようなフリーランサーが増えていますが、これは特定の企業に雇われて働くのとは大きく環境が違います。今回の論文は、そのような新しいタイプのフリーランサーのアイデンティティ（自らが何者であるか、の自己認識）をめぐる研究です。 Petriglieri, G., Ashford, S. J., & Wrzesniewski, A. (2019). Agony and ecstasy in the gig economy: Cultivating holding environments for precarious and personalized work identities. Administrative Science Quarterly, 64(1): 124-170. 要するにこの論文は ： 特定の組織や専門職に属さずオンラインプラットフォームで仕事をするフリーランサーが、どのようなアイデンティティを持つかを探索した実証研究論文。 ポイント ： 人は仕事でストレスや変化にみまわれる。逆境の中で人は自らのアイデンティティを守り、傷ついたそれを修復し、あるいは時にあきらめたりする。このようなアイデンティティへの働きかけ（Identity work）は、多くの研究者の関心を集めてきた。 これまでの研究は、伝統的な組織で雇われる労働者や、特定の専門職に属する人々を前提としてきた。そこでは、組織や職業が求める役割やそこでの人との関係性に対して、働き手がどのようにそれらと自分の信じるものとの折り合いをつけるかが問題となってきた。 しかし、技術の発展に伴い、特定の組織や専門職に属さないフリーランサーが増え、彼らの多くが拡大を続けるギグエコノミーのオンラインプラットフォームで仕事を完結させる。このような働き手は、自由でもあるが拠り所とする規範を持たない、全く新しいタイプの働き手である。彼らギグエコノミーのフリーランサーは、仕事を通じてどのような意味を見出し、どのようなアイデンティティを持つのだろうか。 本研究では、米国のギグエコノミーフリーランサー65人を対象とした半構造化インタビューにより、彼らがどのようなアイデンティティを持ち、それをどのように保つのかを探索した。 男女は約半々（男性30人・女性35人） 年齢は幅広く2...

仕事にAIを使えば、無駄な作業は自動化され、人間はより創造的で面白いタスクに集中出来る。AIの楽観論は、よくこのような見方を取ります。しかし、それは本当なのか？今回は、これを企業の現場での実験とインタビューで深掘りした論文です。 Jia, N., Luo, X., Fang, Z., & Liao, C. (Forthcoming). When and how artificial intelligence augments employee creativity. Academy of Management Journal. 要するにこの論文は ： AIが従業員の創造性と成果にどう影響を与えるか、実験と定性データ分析（インタビュー）で検証した実証研究論文。 ポイント ： AIの導入は、人間の従業員の創造性を高めるのか？「AIを使いこなすことで、人間の能力は強化される」と言われているが、それは本当なのか？ 実務界では、こうした問いが技術変化への対応戦略上も人事マネジメントの点でも、重要性を増している。 本研究は、まだ解明が進まないAIのこうした実態について、AIと人間が実際に協働して創造的な仕事にあたる現場のデータから解き明かす。 具体的には、テレマーケティング会社のコールセンターで電話をかけクレジットカードを消費者に契約させる仕事の現場を題材とし、以下のデータを取り検証した： 40人のスタッフがAIボットの支援を受けて作業し、AIボット無しで通話するスタッフとの比較データを、3144人の消費者（電話コール）について収集した。通話を録音し音声認識で自動分析して、消費者からの質問がスタッフの事前知識の範囲にあるものかないものか（創造的な対応が求められたか）、それに効果的に回答できたかを判定した。さらに消費者が結果としてカードを申し込んだかも確認された。 実験に参加したスタッフ28人に半構造化インタビューを行い、どのような要因が作用していたかを探索した。 結果として、以下の結果が明らかになった： 実験 AIを使ったスタッフは、使わないスタッフよりも想定外の質問に2.33倍の確率で効果的に回答した しかし、その効果は優秀な成績トップ層に顕著であり、ボトム層と比べトップ層では2.81倍の増幅効果があった さらに、想定外の質問に効果的に答えることが契約につながる確実性...

プラットフォーム上で仕事をする個人事業主や商店は増えています。リアルで普通に業務委託や雇用関係を結んで仕事をするのと比べて、プラットフォームではどのような違いがあるのか？近年増えている、プラットフォーム系論文の一つを取り上げます。 Curchod, C., Patriotta, G., Cohen, L., & Neysen, N. (2020). Working for an algorithm: Power asymmetries and agency in online work settings. Administrative Science Quarterly, 65(3): 644-676. 要するにこの論文は ： オンラインプラットフォーム上で、事業者がどのようなパワー関係（影響力）を受け、それに対してどのように対処するかを検討した事例研究論文。 ポイント ： 近年は、オンラインプラットフォームの台頭が著しい。そこで事業を行うフリーランサーや事業者は、仕事の評価やパワー関係について、従来の組織とは違う環境で仕事をする。このような新しい常識がどのようなものか、重要だが解明が進んでいない。 そこで本研究は、事例研究によりオンラインプラットフォーム上でのパワー関係の実態とそれにたいする事業者の対処のあり方を探索した。 eBay上で事業を行うフランス・ベルギーの販売事業者（売り手）の内、顧客からの評価で95％以上ポジティブな評価を得ている77人にインタビューした。 結果として、オンライン上の顧客からの評価は事業者にとって不確実性と支配された感覚につながり、それに対して自律性を保つために様々な対処策を打つようになることが判明した。具体的には、次のことが明らかになった。 オンライン上の顧客からの評価は新種の従業員モニタリングのような効果を生む。顧客は匿名だが事業者は誰からも評価が分かる形になる非対称性があり、また顧客とプラットフォーム運営主は協力してその評価システムを維持させる形になるためである。 評価結果によって事業者のオンライン上での扱いがアルゴリズムによって自動的に変わる。さらに、評価によって別の事業者との比較が可視化されてしまう。そのため、アルゴリズムはそのような不平等な力関係を維持し再生産し続け、事業者の自律性を失わせる。 オンライン上で顧客から...

専門職とAIをめぐる研究は、近年一つのホットスポットになっています。ただ、専門職や職業といっても幅が広いので、なかなか一概に結論が出る問題でなく、これまでの研究は多くが特定の専門職・職業の深く狭い事例研究がほとんどでした。ここで挙げる最新論文は、これらを超えて俯瞰した議論を展開しています。 Pakarinen, P., & Huising, R. (2023). Relational Expertise: What Machines Can’t Know. Journal of Management Studies.  要するにこの論文は ： 専門職を「関係性に基づく専門性（relational expertise）」の観点から再考し、AIが専門職にもたらす影響と限界を整理した理論論文。 ポイント ： 近年のAIの台頭は、多くの専門職や職業が機械に代替されるとする予測によって、パニックに似た社会的関心を呼んでいる。 それらの代替予測は、専門性が定型的に定義可能で変化しないことを前提にしている。これは、人間の専門性を「固定的な形のある専門性（substantial expertise）」ととらえる価値観である。具体的には、特定の知識・過去の達成や成果・特定の認知的能力などで専門性が測れると考え、それがAIに代替可能かを問題としている。 しかし、人間の専門性には、「関係性に基づく専門性（relational expertise）」という側面もある。これは、ある種の知識やスキルを専門性として機能させるために、周囲との関係性の中で適切な調整・折衝を行う作用を指す。 何が正当な専門性かは状況に応じて変わり、また専門家として認められるかどうかは、関係性の中で決まる。 だからこそ、それらを踏まえた知識やスキルの発揮こそが、専門性の本質だとする考え方である。 関係性に基づく専門性という視点からは、専門職の仕事をAIが代替できない、AIの3つの限界が明らかになる。 1.専門性の創造における、透明性の問題 専門性は、個人が一人で作る/決めるものではない。クライアントやステークホルダー、社会など幅広い関係性と相互作用の中で形成されていく。例えば、自閉症は特定の医師が専門知識を使って病気として発見したものではなく、それまで病気とはされていなかった隠れた症例を、長い時間をかけ...