AIを用いたアルゴリズム経営をどう考えるか?

さまざまな分野でAIの導入が進み、活用されています。企業経営についても例外ではありません。AIを導入して、人間による経営管理だけではなく、完全に、または、部分的にアルゴリズムに従った自動的な経営管理も注目を集めています。先進国が加盟する経済開発協力機構(OECD)では、アルゴリズム経営に関して日米をはじめとする6か国の6,000社を超える企業の独自調査を基に、今後の課題にどう取り組むかを学術ペーパー "Algorithmic management in the workplace: New evidence from an OECD employer survey" に取りまとめています。もちろん、pdfの全文ペーパーもアップされています。まず、論文の引用情報は以下の通りです。

• Milanez, Anna, Annikka Lemmens and Carla Ruggiu (2025) "Algorithmic management in the workplace: New evidence from an OECD employer survey," OECD Artificial Intelligence Papers No. 31, February 2025

続いて、OECDのサイトからAbstractを引用すると以下の通りです。

Abstract
Algorithmic management - the use of software, which may include artificial intelligence (AI), to fully or partially automate tasks traditionally carried out by human managers - has received increased attention in recent years. On the one hand, it has the potential to deliver productivity and efficiency gains as well as greater consistency and objectivity of managerial decisions within firms. On the other hand, there is growing evidence from other studies of its potential detrimental impacts on workers. As policymakers grapple with how to respond to the challenges that algorithmic management presents, additional evidence is needed. Towards this aim, this study draws on a unique survey of over 6 000 firms in six countries: France, Germany, Italy, Japan, Spain and the United States. The survey offers unprecedented insights into the prevalence of algorithmic management, its perceived impacts and firm-level measures to govern its use. The findings show that algorithmic management tools are already commonly used in most countries studied. While managers perceive that algorithmic management often improves the quality of their decisions as well as their own job satisfaction, they also perceive certain trustworthiness concerns with the use of such tools. They cite concerns of unclear accountability, inability to easily follow the tools’ logic, and inadequate protection of workers’ health. It is urgent to examine policy gaps to ensure the trustworthy use of algorithmic management tools.

私はこの方面にはなはだ見識不足で、経営学的な専門性が必要かもしれないと考えますが、とても興味あるところですので、OECDのペーパーから図表を引用しつつ、簡単に取り上げておきたいと思います。

まず、OECDのペーパーから Figure 1. Prevalence of algorithmic management varies substantially across countries を引用すると上の通りです。まあ、誰もが軽く想像するように、日本ではアルゴリズム経営の普及が非常に遅れていることが明らかにされてしまっています。この後、個別の分野で instruction tools、monitoring tools、evaluation tools の普及がグラフで示されていますが、後は推して知るべしということで省略します。
ただし、アルゴリズム経営を行う上でのリスクも指摘されていて、経営者は unclear accountability (28%)、lack of explainability (27%)、そして、inadequate protection of employees' physical and mental health (27%) を上げています。

続いて、OECDのペーパーから Figure 15. The uptake of different types of governance measures varies between countries を引用すると上の通りです。左から3番目の Guidelines の対応をしている国がもっとも多そうで、一番右の Consultation of workers or representatives や左から2番目の Regukar audits が Guidelines に続いています。日本はアルゴリズムを取り入れている経営が少ないながら、なぜか、労働者協議 (Consultation of workers or representatives) は米国に次いで実施していたりします。

アルゴリズム経営は、経営上の意思決定の質の向上や管理職の職務満足度の向上など、一定の利益をもたらすと考えられますが、同時に、仕事の質と労働者の幸福(well-being)への影響には懸念が残ります。したがって、このペーパーでは、政策当局に対して、労働者の心身の健康を維持し差別につながらないよう、また、データ保護やプライバシーの尊重なども課題であると指摘しています。そして、企業に対しては、上のグラフの対策、すなわち、リスク評価 (Impact or risk assessments)、定期的な監査 (Regular audits)、実施ガイドライン (Guidelines)、倫理担当役員または委員会 (Ethics officer/board)、苦情処理メカニズム (Complaint mechanisms whistleblower channels)、労働者協議 (Consultation of workers or representatives) の6対策の必要性を強調しています。日本は欧米に比べてAIによるアルゴリズム経営に大きく遅れを取っているとはいえ、先行き、普及が進むことは当然考えられます。経営の質を維持し、労働者のウェルビーイングの悪化を防止するため、政府や企業のさらなる取組みが必要です。