上司はそのうち本当に「アルゴリズム」になるのでは？

 

ギガジンの記事で上司がアルゴリズムに置き換わると何が問題なのかというものが出ていました。

 

https://gigazine.net/news/20221017-algorithm-managers-are-taking-over-office/

 

人間の判断なんて合っているかどうか適当なものが多いですし、感情的で間違うこともたくさんあります。

 

アルゴリズムが判断する方が正確でいいのではという考えは十分にわかります。一昔前であればそれは遠い未来の話であったかもしれませんが、今ではもう十分にあり得る話であり、しかもすでに一部ではアルゴリズム（＝AI）が判断しているものも出てきています。

 

 

すでに「UberのドライバーやUber Eatsの配達員は基本的にアルゴリズムの指示に従って労働」しているということ。またAmazonでは「一部の配送車にAI監視カメラを搭載し、ドライバーの一時不停止や脇見運転といった安全上の問題を検出している」ということ。

 

まだまだ誤作動的なものもあり、人間の手も必要なものになりますが時間の問題で一部の管理者を除いてアルゴリズムが判断することになるのは全くおかしくありません。

 

 

 

## アルゴリズムとは何か？

 

アルゴリズムとは、あるタスクを実行するための一連の命令またはプロセスのことです。タスクを完了するためのステップバイステップの手順である。アルゴリズムは通常、プログラミングコードと自然言語をミックスした疑似コードで記述されます。

 

## 職場でのアルゴリズムの使われ方

 

アルゴリズムは、意思決定を支援するために職場でよく使われます。例えば、雇用主は、どの求職者と面接するかを決定するためにアルゴリズムを使用することがあります。また、従業員の勤務時間を決めたり、仕事を割り振ったりする際にもアルゴリズムが使われることがあります。

 

## 職場でのアルゴリズムの利点と欠点

 

アルゴリズムは、あらゆるところに存在しています。データの分類、予測、意思決定の自動化などに利用されています。職場では、管理職がリソースを配分し、雇用を決定し、従業員の目標を設定するために、アルゴリズムが使用されることがあります。アルゴリズムは有用ですが、職場で使うにはデメリットもあります。

 

アルゴリズムは、大量のデータを考慮することで、管理者がより良い判断を下すのに役立ちます。例えば、業績評価や出勤記録などの要素を考慮し、どの従業員を昇進させるかを決める際に、アルゴリズムを利用することができます。しかし、アルゴリズムが意思決定にバイアスをかけることもあります。例えば、昇進のアルゴリズムが勤続年数だけを考慮する場合、若い社員よりも年配の社員を優遇する可能性があります。

 

また、アルゴリズムは、マネージャーがより効率的にリソースを配分するのに役立ちます。例えば、従業員の稼働状況やスキルに応じてシフトを組む際に、アルゴリズムを利用することができます。しかし、アルゴリズムはより非人間的な職場になる可能性もあります。例えば、管理者がアルゴリズムに依存してシフトを組む場合、従業員の個人的な好みや家族の義務を考慮しない可能性があります。

 

アルゴリズムは、使い方次第で職場の役に立つこともあれば、有害なこともあります。正しく使用されれば、管理者がより良い決定を下し、より効率的にリソースを配分するのに役立ちます。しかし、偏りが生じ、より人間味のない職場になる可能性もあります。

 

## アルゴリズムは今後、私たちの仕事をどのように判断するのか

 

今後、アルゴリズムは、私たちの仕事においてますます重要な役割を果たすようになるでしょう。雇用主が最適な候補者を見分けるのに役立ち、また、私たちの職務の成果を評価するのにも使われるようになるでしょう。つまり、私たちはアルゴリズムの仕組みを理解し、それを上手に活用する必要があるのです。

 

未来の仕事に対応するために、私たちができることはいくつかあります。まず、データを扱うことに慣れる必要があります。つまり、データセットを理解し、解釈し、データを使って意思決定を行うことができるようになることです。次に、コーディングに慣れることです。これにより、アルゴリズムを構築し、その仕組みを理解することができます。最後に、コンピュータと効果的にコミュニケーションできるようになることです。つまり、明確で簡潔なコードを書くことができ、アルゴリズムの出力を理解することができるのです。

 

これらのことができるようになれば、将来の仕事に十分対応できるようになります。アルゴリズムは私たちの仕事を評価しますが、同時に私たちのパフォーマンスを向上させ、キャリアを進歩させる機会も与えてくれるでしょう。

 

## 上司がアルゴリズムになるメリット・デメリット

 

アルゴリズムとしてのスーパーバイザは、ある意味では非常に有利であり、ある意味では不利になることもあります。アルゴリズムとしてのスーパーバイザーの利点としては、プロセスの管理・監視に役立つこと、望ましくない状態から保護すること、パフォーマンスを最適化することができることなどが挙げられます。アルゴリズムとしてのスーパーバイザーの欠点としては、計算コストがかかる、脆い、威圧的である、などが挙げられます。

 

 

## アルゴリズムに仕事を奪われないようにすること

 

意思決定を自動化するために、アルゴリズムが使われることが多くなっています。ソーシャルメディア上の広告の選択から、Googleの検索結果の並び方まで、アルゴリズムは私たちの生活でますます大きな役割を果たすようになっています。

 

このような自動化には多くの利点がありますが、一方でマイナス面もあります。アルゴリズムは不透明であることが多く、設計・運用する人の潜在的なバイアスを含んでいます。例えば、Facebookのニュースフィードのアルゴリズムは、より「意味のある」コンテンツをユーザーに表示するよう調整されましたが、その結果、予期せぬ結果を招く可能性があります。この変更により、人々が目にするニュースの量が減少し、クリックベイトの量が増加するという不測の事態が発生しました。

 

さらに、アルゴリズムが高度化すればするほど、職業全体を自動化してしまう危険性がある。金融や法律などの分野では、人間のアドバイザーや弁護士の仕事をコンピュータ・プログラムがこなすということがすでに起こっている。

 

他の仕事に就くために再教育を受けることは可能ですが、特に高齢の方にとっては、必ずしも現実的ではありませんし、可能でもないでしょう。私たちは、アルゴリズムが私たちの仕事に与えうる影響を認識し、コンピューターに取って代わられることにならないような対策を講じる必要があります。