AIが監督者になる。それでも仕事をサボれるのか？

「仕事でサボるのは楽しいが、いつもサボっているのも楽しい」ということわざがあります。

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オフィスワーカーのこうした「時間管理の達人」は、仕事時間の半分をサボるために使うことがよくあります。仕事の直前に出勤記録を打ち、昼食前に大手のフードデリバリーアプリを開き、仕事のアイデアが浮かばないときにはインスピレーションを得るためにトイレに行き、リーダーが視察に来たときにはALT+Tabのショートカットを巧みに使ってインターフェースを切り替え、0.1秒以内に仕事のステータスを切り替えます。

会社員は「サボる快感」を得るためにあらゆる手段を講じるが、この行為がすでに会社に多大な損失をもたらしていることに気づいていない。

いくつかのアメリカの企業の統計によると、8時間労働制では、従業員が実際に生産的になれるのは3時間だけであり、従業員の怠けにより米国では毎年4,000億ドルが失われています。

現状のサボりを「止める」ために、AI監督者が誕生した。

AIが監督者になる

アメリカの企業が「Enaible」という作業監視ソフトウェアを設計しました。従業員のコンピュータにインストールすると、ソフトウェアはバックグラウンドで常時実行され、従業員の作業に関する詳細なデータを収集して会社に提供します。

従業員がコンピュータを使用すると、オペレーティングシステムはアプリケーションソフトウェアの操作プロセスをログの形で記録します。文書を開いて内容を読み、Webページを閲覧すると、使用の痕跡が残ります。コンピューターに監視ソフトウェアをインストールし、オペレーティングシステムでさまざまな権限を付与することで、AIスーパーバイザーはオフィスでコンピューターを操作することで残されるあらゆる種類のデータを収集し、それらを統合して、コンピューターが理解できる表現を形成することができます。 AI監督者が記録するデータには、画像、テキスト、動画、音声、各種記号データが含まれるため、パターン認識、自然言語処理、音声認識、データマイニング、マルチモーダルデータ融合などAI分野の最新技術も活用される。

このソフトウェアは、トリガー・タスク・タイムと呼ばれるアルゴリズムも使用しており、電子メールや電話に基づいて、従業員が完了する必要のあるタスクと完了にかかる時間を決定します。次に、アルゴリズムはこのデータに基づいて従業員の作業効率を評価します。

AI 監視の核となる部分はデータではなく、トリガー タスク タイム アルゴリズムです。大量のデータだけでは監視は不十分です。多くの専門知識を蓄積し、知識を統合する効果的な方法を見つけることも必要です。

Enaibleの公式ウェブサイトによると、同社の創設者は「CEOコーチ」として20年の経験を持つ。このような専門的な背景があるからこそ、AI 監視ソフトウェアは、従業員を判断するだけでなく、上司に提案したり、従業員の業務上の問題を自動的に特定して効率を向上させたりするリーダーシップ推奨アルゴリズムも備えています。

Enaible のほかにも、別のアメリカ企業が CEREBEAL というソフトウェアを開発しており、これは従業員の Web 閲覧、電子メール記録、チャットやキーボードの使用履歴を記録し、定期的にスクリーンショットを撮ることができる。従業員が生産的に閲覧していない場合、システムはその従業員がショッピング サイトに長時間滞在していると推測します。

AI監視ソフトウェアの導入により、オフィスワーカーの「サボり」の時代は終わりを迎える。しかし、多くの従業員の目には、AI監視者は「仕事の殺し屋」の役割を果たしており、非人道的である。

思いやりのないAI監督者

最近、ニューヨーク・マンハッタンに本社を置くアメリカのテクノロジー系オンラインメディア「ザ・ヴァージ」が、インターネット商取引の巨人アマゾン・グループが従業員を監視するためにAI監督者をどのように使っているかの詳細を暴露した。アマゾンは最先端の人工知能を使って、農園の監督者や組立ラインの監督者が鞭と鉄パイプでやっと達成できた目標を達成している。つまり、最前線の従業員を牛や馬のように休むことなく働かせるのだ。

同メディアによると、アマゾンは最前線の従業員に厳しい目標管理基準を設け、注文一つ一つを丁寧に処理することを義務付けており、このために独自の「生産拠点指標」も開発し、顧客の要求に基づいて各従業員の時間、量、速度、さらには配置まで設定している。

アマゾンは当初、物流・倉庫従業員の「生産ベース目標」を1時間あたり80個の荷物と設定していたが、後にAIの分析に基づいて120個の荷物に引き上げた。これは従業員に負担を強いることになった。さらに重要なのは、従業員が「生産ベース目標」を達成できなかった場合、または目標を達成しても時間がかかりすぎたり回数が多すぎたりした場合、AI監督者が自動的に警告を発し、数回の警告後に「自動的に解雇」するという点だ。

「解雇機能」は単なるブラフではない。The Vergeによると、アマゾンのボルチモア倉庫だけでも、2017年8月から2018年10月までの1年余りで約300人が解雇され、倉庫で働く2500人以上の従業員総数の12％を占めたという。

このニュースが報道されると、世論は騒然となった。アマゾンは広報活動で、AI監督者は「労働者に基準を満たすよう促し、支援する手段にすぎない」とし、AI監督システムが解雇手続き全体を直接完了させるわけではないとし、「解雇するかどうかの最終決定は依然として管理者が行う」とし、「まずは研修に送られる」と反論した。アマゾンは、AI監督者によってふるい落とされた「下位5％」も、必須研修に含まれると述べた。

この弁明は、外部からの圧倒的な疑念を払拭することはできない。The Vergeの推計によると、AI監視システムが原因で毎年解雇される従業員の割合は10％にも上る。アマゾンには合計75の配送センターがあり、フルタイム従業員は12万5000人以上いる。この計算によると、AIの「最下位排除」により毎年職を失う従業員は数千人以上に上り、この「目に見えないが遍在する」「電子鞭」によってさらに多くの従業員が懸命に働くよう駆り立てられていることになる。

AIは中核的な人材ではない

かつては仕事の効率を上げる魔法の武器と考えられていたものが、なぜ残酷な「仕事の殺し屋」になってしまったのか？

アマゾンの弁護側は、このすべての鍵となるのはAI技術ではなく人間であると述べた。AIを監督者として使うかどうかの決定を下すのも人間であり、AIによる監督の規模を決めるのも人間であり、従業員の苦情や広報上の危機に対応するのも人間である。

「アマゾン事件」では、AI技術が「労働効率の向上」という本来の目的から逸脱し、労働者へのプレッシャーを強める手段となってしまった。最終的には人間の責任であり、「人工知能によるインテリジェント監視」という「1984年風」のブラックユーモア分野を生み出したのはアマゾンの意思決定者たちだった。

世界中のほとんどの上司は、どうすれば従業員に仕事に最大限に専念してもらえるか、という同じことを考えています。しかし、「AI監督者」は現状、技術面、監督面、法律・規制面で不完全であり、最終的な解雇の審査基準としては使えない。

調査によると、人々の仕事への熱意を決定する主な要因は社会的および心理的要因です。仕事の効率を高め、士気を高めたいのであれば、従業員の声に耳を傾けて対応し、従業員が信頼できる環境を作り、従業員に自分が信頼できると感じさせる必要があります。そうして初めて、従業員は勤勉に責任を持って働くことができます。

「AI監督者」が今後長期的に発展していくためには、より人間的になること、つまりアルゴリズムモデルをよりパーソナライズするように設計する必要があります。例えば、従業員の表情や動作の変化を捉え、ビッグデータからヒントを得て、従業員の状態、感情、身体の健康状態などの異常や変化を発見し、これらのデータをモデルアルゴリズムの意思決定に取り入れます。結局のところ、「AI監督」は企業管理の手段としてのみ使用でき、従業員自身に注意を払うことが企業発展の根本的な源泉です。