No.156 Oct–Nov 2019

特集

4 人事のＡＩ原則
はじめに

今こそ、議論を始めるべきときである

6 AIとはどのような技術か

今、どこまで進んでいるのか
6 ディープラーニングのその先へ技術のホワイトボックス化が急がれる

8 開発が進む、自律性、汎用性を持つ AI

ますますルールの存在が重要に10 AIが人間の知識や知恵を拡張し、人事の“Guess Work”にエビデンスを与える
11 Column：XAIの進化で、AIのブラックボックス問題は解決するのか

12 AI 活用の進展で見えてきたそのリスクと課題

12 AI 活用にあたって考えるべき日本国憲法に定められた“ 個人の尊重”
15 AIによるスコアリングが引き起こす“ バーチャル・スラム化 ”

16 責任の所在、不審者の特定……事業の現場で見えてきたリスク

20 課題やリスクに向き合え

国内外で始まる“ 原則 ” 策定
20 内閣府

人間中心の AI 社会原則

		 “機械中心”ではなく“人間中心”の社会のための企業、個人のあるべき姿を提示

22 人工知能学会

倫理指針

		 AIと社会とのかかわりを規定する 研究者、開発者のための“ 職業倫理 ”

24 ピープルアナリティクス&HR テクノロジー協会

ガイドライン		 企業と個人がともにメリットを享受する データ活用を目指す

2

Works No.156 Oct–Nov 2019

26 人事の AI 原則を議論しよう
26

人事の AI 原則（草案）28
この原則の目的は何か。誰に向けたものか／人事にとって「個人を尊重する」とはどういうことか		 人事に求められるAIリテラシーとは何か／本人が同意すれば何をやってもいいのか		 “ 透明性 ”と“ アカウンタビリティ”は実現可能なのか／人がどれだけ関与することを求めるのか		 “データ最小化”にいかに真剣に取り組むか

34 人事のA I 原則《暫定版》、発表
38

まとめ： 機械とともにあるからこそ人間同士の対話を重視すべし石原直子（本誌編集長）

連載

40

Macro Scope

44

極限のリーダーシップ

46
48

CO2 だけではない、地球温暖化を進める物質とは
弁護士

久保豊年氏

AI のお手並み拝見

オリジナリティ AI はオリジナルコンテンツを作れるか
人事は映画が教えてくれる『アウトブレイク』から読み解くコモングッド（共通善）の重要性

50

統計が物申す51

人事、仏に学ぶ

52

成功の本質

理想の仕事は、仲間と楽しく働ける仕事
社員を退屈させず、かつ、追い詰めもせず働いてもらうには？
ぶ っ し えん

佛子園

58

FROM EDITORIAL OFFICE

本誌に掲載されているデータは 2019 年 9 月20日現在のものです。
© 株式会社リクルート 本誌記事・写真・イラストの無断転載を禁じます。

Works No.156 Oct–Nov 2019

3

特集

人事 の

text ＝入倉由理子（4 〜 33P）
photo ＝刑部友康、鈴木慶子、宮田昌彦

4Works No.156 Oct–Nov 2019illustration＝市村 譲

原則

はじめに

今こそ、議論を始めるべきときである
医療やマーケティングなどの領域では実装が進む人工を取り扱う機能であり、人事の決定は働く人の人生に大い知能（AI）だが、人事という領域では AIの活用はまだ端に影響を与えるものだ。ルールの議論を早急に始めるべき緒についたばかりである。しかし、データとテクノロジー

であると考え、特集を組むことを決めた。

をより経営に活かすべきという論調が高まるなか、人的資原則づくりの前に、AIのテクノロジーは今どこまで進み、源をより充実させ、その配置や育成によって事業の成長に

近未来はどうなっていくのか、それによって生じる課題は資するべしというミッションを持つ人事部が、AIを利用し何か、AIの研究者や法学者、実際に AIのサービスを提供たいという思いを抱くのは当然だといえよう。

する企業などに話を聞いた。そして、さまざまな国や機関

同時に、AIが個人の情報を扱うことにより、社会が内の AI 原則づくりにかかわった人々からも知見を得たうえ

包する差別を助長したり、新たな差別を生んだり、また、

で、人事、AIの技術、法律などの専門家の力を借り、AI

AIが下す意思決定の不透明さが問題になったり、とAIがとともにある未来の人事が守るべき原則を議論した。

持つ負の側面が指摘されてもいる。そのため、AIを活用

AIにかかわる技術の進展は著しく、また、人々の使いするにあたっての倫理規定や原則づくりに多くの国や企業方も変化するなかで、多くの AI 原則がそうであるように、が実際に取り組み始めている。

原則を一度決めて終わりというのは非現実的であり、継続

前述のように人事領域の AI 活用はまだ夜明け前にすぎして議論を重ねる必要がある。読者諸氏の意見も、ぜひないため、この領域では活用にあたってのルールの議論は聞きたいと思う。

本格的に始まっていない。だが、そもそも人事は“ 個人 ”

本誌編集／入倉由理子

Works No.156 Oct–Nov 20195

AIとはどのような技術か

今、どこまで進んでいるのか
第 3 次 AI ブームといわれて約 5 年が過ぎようとしている。
もはやそれはブームというよりはあらゆる産業にとって欠かせない技術領域の 1 つとなりつつあるが、進化のスピードが速いだけに実態やできることの現在地がつかみにくい。

AI とはそもそも何か、今何ができるのか、そして近い未来にはどのようなことができるようになるのかを探った。

ディープラーニング のその先 へ技 術のホワイトボックス化が急 が れる
AIとは何か。その問いに対して、

ディープラーニングの進化が目覚まし習し、そこに潜むパターンを見つけ出慶應義塾 大学教 授、山口高平氏はかったゆえに起こったものです」（山

し、そのパターンを新たなデータに適「“AI”という技術はそもそもありませ

口氏）

用してそのデータを分類したり結果をん。AIを構成する技術は150から200

ディープラーニングは、機械学習

予測したりする技術である。これに、にも及ぶのです」と答える。
「現在のの1 種である。機械学習とは、プログ

パターンを抽出するための特徴量ま

第3 次 AIブームは、その技術の1つ、ラムが大量のデータから反復的に学で自ら探索して学習する能力を備え

6

Works No.156 Oct–Nov 2019

たのがディープラーニングだ。より複そこに至った理由を説明できません。

このような知識を獲得したAIは、

雑な構造のデータについて、より精度

意味そのものは理解していないため、推論の根拠も説明できる。
「IBMが開の高い分析・予測を行うことができる

出した結論の根拠がわからないので発したWatsonの 後 継 である『プロと期待されている。センサーの進歩

す」
（山口氏）

ジェクトディベーター』は、意味ネッ

や、ウェブ上の画像やテキストなどのそこで今、結論の根拠を提示でき

トワークを使っており、ディベート大

デジタルデータが爆発的に増えたこと、る“ホワイトボックス”型のAIに注目

会で地区チャンピオンを負かしたこと

ハードウェアの処理能力が上がったこが集まっている。山口氏の研究領域が米国で話題となりました。プロジェとが相まって、ビジネスや医療などのであるオントロジーも、ホワイトボッ

クトディベーターは相手の論の欠陥を現場での実用に堪えるレベルのサークス型 AIを実現するための技術の1見抜き、自分の論の正当性を十分にビスが次々と生まれているのだ。

種である。

主張できるのです」（山口氏）「画像やテキストなどを、大量に“ 見「知識を体系化する方法論がオント

山口氏の研究室で開発された意味

る”ことで区別するのがディープラー

ロジーです。1つの言葉に対して、そネットワークを搭載したロボットが、ニングは得意です。特に画像認識技の言葉の意味、ほかの言葉との関係

東京都の小学校で子どもたちが行う術の進化は目覚ましく、工場での不性を定義し、リンクさせ合って意味

フリーディスカッションに加わるとい良品の検出や、医療における画像診

ネットワークを構築します。たとえば

う実験も行われている。あるときの断などでは非常に高い成果をあげて“ 信長 ”という言葉を入力すると、AI

テーマは、“ 地球温暖化に対して個人います。人間の見る力を補っているとが“ 秀吉＝部下 ” “ 光秀＝敵 ”というよができること”だ。子どもが“ 氷が溶いう意味では“ 人工知覚 ”といってもうな関係性までを理解できるようにすける”などと発言すると、ロボットがいいでしょう」（山口氏）

る。AIに“ 意味 ”を理解させるのがオ「今、氷が溶けると言ったね」と口をントロジーです」
（山口氏）

はさむ。
「氷が溶けると、海の水が増のちに詳述するが、人事の領域で使 わ れ ようとし ているのも、 主 にえるね」と視点を広げたり、難しい言

ディープラーニングである。多くの人

葉には解説を加えたりする。それにのデータをAIに与え、そこから一定

よって子どもたちの議論を活性化してのパターンを抽出させ、採用や人材いくのだ。

配置などにおけるさまざまな分析・予「企業でも、会議の場にこのようなロ測に役立てようとしている。

ボットがいるのが当たり前になるでしょう。ひらめきとは、離れた領域に

AI はブラックボックスからホワイトボックスへある知識と知識の結びつきから生まれます。それは人間の得意分野だと

ところが、ディープラーニングにはされてきましたが、意味ネットワーク

問題がある、という主張が生まれてもがもっと膨大になれば、意味のリンク

いる。それは、“ブラックボックス” だ。

を辿って人間が思いもよらなかった発「ディープラーニングでは、パターンを当てはめ、結論を導き出しますが、山口高平氏
慶應義塾大学理工学部管理工学科 教授
人工知能・ビッグデータ研究開発センター長想を提示してくれる可能性もあるで
しょう」
（山口氏）

Works No.156 Oct–Nov 20197

の研究機関や企業がしのぎを削って口氏は“ 利用知”を高めることを挙げいるという。

る。
「利用知を高めるとは、エンドユー「そうしたなかにあって、日本が後

ザーがいろんな使い方を試して、より

ただし、問題は「意味ネットワーク

れを取っていることは否めません。AI

メリットを享受できる使い方を、実地をつくっているのは人間。それには膨に投入される国家予算は、ほかの領で生み出していくことです。技術とい

大なコストがかかる」（山口氏）こと

域よりも潤沢とはいえ、開発ではるかうものはコインの裏表で、使い方にだ。そこで、ディープラーニングと意に先行する米国や中国とは大きな差

よって善にも悪にもなる。だからこそ、

味ネットワークの融合が注目を集めてがあります。もはや追いつくのは難し

ユーザーの使い方の原則をきちんといる。意味ネットワークの構築を自動

いかもしれません」（山口氏）

定め、善となる使い方を世界に示す“ 利用知 ” で世界をリードするための原則づくりを化し、スピーディにすることに、各国

そんな日本が戦える分野として、山ことが求められます」（山口氏）

開 発 が 進む、 自律 性、汎用 性を持つA I
ま すま すルール の存 在 が 重 要に今のところ、AIは目的に応じて事

囲のことを判断し活動するAI、つまにしろ、人工ダイヤモンドにしろ、“ 人前に学習する必要があるし、その目的

り、より人間の知的活動に近い働きを工◯◯ ”というものをつくり出すには、は、特定の狭い範囲のものでなくてはするAIの研究開発も進んでいる。そその“ ◯◯ ”の部分の仕掛けや構造がならない。これに対し、自ら幅広い範の研究者の1人が、慶應義塾大学教わかっていることが前提です。ところ授の栗原聡氏である。
「現在のAIは、が、知能とは何かということはまだ議人間の能力を拡張する“高度な道具 ”

論し尽くされていません。まず、“ 知でしかない。しかし、AIの研究はそ能 ”を定義しなければならないのでもそも“ 知能 ”を“ 人工的に”つくりた

す」
（栗原氏）

いという科学者の純粋な欲求から始

栗原氏は、知能を「目的のためにまったものです。その思いを受け継ぎ、生き抜く力」と定義づける。
「生物、人の知能を模したAIの研究開発に取特に人は目的のために自律的、能動り組んでいます」（栗原氏）

的に動き、汎用性を獲得し、目的を“ 人工 ” の “ 知能 ” を持つ
AI の開発が進む栗原 聡氏
慶應義塾大学理工学部管理工学科 教授
電気通信大学人工知能先端研究センター 特任教授

8

Works No.156 Oct–Nov 2019

こうしたAIの開発において最も高実現しようとします。ですから、真の人工知能を実現するためには、この自律性や能動性、汎用性を備えればい
いということになります」（栗原氏）

い壁は、人の知能が何たるかが解明

たとえば、センサーを搭載した車をされていないことである。
「人工心肺

走らせ、集めたデータでディープラー

ニングを行うことによって、自動運転
技術はかなり進化してきた。また、目的地を設定すれば最短で行く方法を見つけ、到達できる技術も既にある。
「しかし、高速道路のような条件の限定された道は別として、人や自転車も通る一般道での自動運転はまだまだ難しい。人が運転するとき、混み合った道では、人やほかの車と譲り合った
り、駆け引きをしたりしながら運転します。ところが、自動運転の車は、人が至近距離にいる以上、安全を守る

りなくなるといわれているからです。

とえば、AIの兵器にこうした自律性ために1ミリも動けません。人は、知目的をともにし、配慮や譲り合いもしが備わると、人間に対する大いなる覚というセンサーだけを使って運転しながら人と協働できるAIが、確実に脅威となる。2019 年 8月、自ら標的をているわけではなく、知識や経験を必要となります」（栗原氏）

選び、自らの判断で攻撃をする自律総動員しているのです」（栗原氏）
このとおり、現在のAIは、まだ本当の意味での知能を持つには至ってAI が差別や攻撃をするならそれは人間社会の “ 負 ”

型 AI 兵器の開発を認めないという指針を含む報告書が国連の専門家会合にて採択された。

いない。栗原氏の研究では、AIにも、このような人と同じレベル、あるい「力がある技術は、負の面も大きい。

目的地に到達するという目的に向かっは人を超えるようなAIの出現はSF 小

原子力は有用なエネルギーですが、て、臨機応変に譲り合い、駆け引きし、説の世界での話のようにも思えるが、それを使いこなせなければ事故につ配慮しながら行動する自律性と能動「5 年後には、最初は AIスピーカーとながり、爆弾にすれば人類をおびや性を求めようというのだ。

いうようなシンプルなものかもしれま

かす、というように。自律的に動くAI

また、汎用性とは“ 学んだことをほせんが、目的を与えれば自律的・能もパワーがあるからこそ、使う側がリかの場面に応用できる性質 ”である。

動的に考えるAIが登場する可能性はテラシーを身につけ、一定のルールを

私たちは、本を“ 読むもの”として認高い」と、栗原氏は主張する。
「背後守ることが求められます」（栗原氏）

識しているだけでなく、暑いときにはに検索エンジンがあってQ&Aに答え

同時に栗原氏が指摘するのは、「AI

うちわの代わりにあおぐものとしてもるというレベルを超えて、目的や場、はそもそも人間社会から学ぶ」という使うことができる。この、人間の持つ相手のニーズに合った回答を自ら探ことだ。
「AIが差別をしたり、攻撃を論理性を超えた能力を、どのように索し、自然な会話を続けるAIは早晩したりするならば、それは人間社会そAIに搭載するかというのも1つの大き登場するでしょう」（栗原氏）のものに内在する“ 負”だと考えたほしかし、人間に近い知能を持つとうがいいでしょう。
『日本社会で育っ「私たちが人間に近い AIの開発を急なれば、栗原氏がいうような協働でき

たAIはいいね』といわれるような社

ぐのは、日本は、今後、超少子高齢

るAIだけではなく、人に脅威をもた会にするための原則をつくっていくべ

化時代に突入し、労働力が大幅に足らす AIが登場する可能性もある。たきでしょう」（栗原氏）

な課題だという。

Works No.156 Oct–Nov 20199

A I が人 間の知 識 や 知恵を拡 張し、人事の “Gue s s Work ” にエビ デンスを与える
では、人事の領域では今、どのよ

置で高いという。これまで多くの企業「一方で、その会社にある性別や学歴

うにAIが活用されているのか。実用

で、採用選考や人事異動は手作業でによるバイアスをAIが学習し、差別化 が 進 む AIとし て 知 ら れ る の が、行われてきた。確かにノウハウは存在を助長するという課題が挙げられまIBMが開発したWatsonである。
「私するのだが、それは職人芸ともいえる

すが、逆にそのバイアスを統制するア

たちはWatsonを、同じAIでも“Artificial

暗黙知であり言語化されたものではルゴリズムを組めば、バイアスフリーIntelligence”ではなく“Augmented（拡張なかった。またある一定の人数まではな選択をできるようにもなるはずでされた）Intelligence”だととらえていま丁寧に検討できるとしても、数千人、

す」
（石田氏）

す。人間が諦めていたこと、できな数万人を相手にするとき、すべての

ただし、人事で AIを活用する場合、かったことを支援し、人間の知識や個人の能力やスキル、志向を見られ課題もある。
「最大の課題は、データ

知恵を増強、補強するものと考えれるわけではないため、最適な人材のが揃っていない、使われていない、更ば、“Augmented”という概念がフィッ

採用や最適な人材配置をするには限新されていないこと」（石田氏）だといトします」と説明するのは、日本 IBM界があった。しかし、「AIを活用すれう。
「日本企業は、実は膨大な人のデー

で人事領域のサービスを統括する石ば、人事は従来よりも、より広い範囲

タを持っています。採用時のエント

田秀樹氏である。

で、より細かい人材情報を手に入れ

リーシートや面接結果、入社後の上司

石田氏によれば、人事領域こそ、ることができるため、適切な人の見落からの評価、360度評価、従業員サー

やりたかったけれど諦めていたことがとしを回避し、さまざまな機会損失を

ベイ、管理職昇進時に行われる試験

多く、AIの活用が必要だという。そ防ぐことができる」という（石田氏）。

や論文……。しかし、これらは使えるの 理 由 は、
「 人 事 の 仕 事 の 多くが状態に整理されておらず、実際に使わ“Guess Work”であるため」（石田氏）れることもありません。また、本人のだ。
「採用や配置においては、たぶん異動希望や保有するスキルに関する

この人はこうだろう、と予測すること

データは、最新のものに更新されていが多い。なぜその人を採用するのか、ないことも少なくありません」（石田氏）

なぜその配置が最適なのか明白な理人に関するデータの取り扱いにはも由がないまま行われてきました。AI

ちろん十分な注意が必要だが、「自分はそこに、エビデンスを提供してくれに関するデータを使って、キャリアのる可能性があるのです」（石田氏）

方向性を改めて考えるなど、データが整備されていれば個人にとってもメ

課題はデータがリットがある。これをもっとアピール整備されていないこと
事実、IBMが 2018 年に行った人事担当役員向けのサーベイ

によれば、

（＊）

AI 活用のニーズは要員計画と最適配（＊）Cognitive Computing Survey (IBM、2018 年 )10Works No.156 Oct–Nov 2019石田秀樹氏
日本アイ・ビー・エム パートナー
グローバル・ビジネス・サービス事業部
コグニティブ・プロセス変革
タレント＆トランスフォーメーション リーダー

して、働く人自身が進んで自らのデー
タを適宜更新し、最新の状態に保とうという意識を持つ仕掛けが必要」と石田氏は訴える。

XAI の進化で、AIのブラックボックス問題は解決するのか

Columnディープラーニングによる分析や予測における課題の１つは、その判断の根拠が “ブラックボックス ” である、つまり説明されないことだと既に述べた。
最近では、この課題を乗り越え、判断の根拠を “ ホワイトボックス ” で示せる

AI、“ 説 明 可 能 な AI（Explainable AI、
XAI）”の研究が進められている。７ペー
ジで紹介した、意味ネットワークを活用したオントロジーなどの技術も、XAI

どの変数が重み付けされているかが明化に寄与するものだ。また、ディープ

らかになります」（原氏）

もう 1 つ目的がある。その目的に照らせば、それなりに能力を発揮する」（原氏）

ラーニング自体の説明力の向上を目指

たとえば従業員の評価において、重という。
「それは、AI がおかしな“ 挙動”

す研究者もいる。
「2016 年頃から急速きを置かれたのが“過去の業績 ”と “360をするときに、どこに問題があるのか、に、XAI の論文が世界的に増えました」

度評価のフリーコメント”であるとわかどうすればより精度が上がるのかを開と、話すのは、大阪大学産業科学研究

れば、多くの人事はその推論の方向性

発サイドが確認するという目的です。

所助教の原聡氏だ。

は間違っていないと感じるだろう。これ

従来は、いってみれば当てずっぽうでが “出身大学”と“子どもの頃の運動経

アルゴリズムを修正してきましたが、AI

験 ”に着目しているとなれば、そのアルによる重み付けの説明などがあれば、「方法はさまざまですが、最も一般的ゴリズムを使い続けるのはまずいと感どこを修正すべきか仮説をより緻密になのは、AI に与えたデータのうち、どじるだろう。つまり、ある程度の納得とつくれます」（原氏）。たとえば、AI がの項目を見て決めたのかを AI にアウト判断ができるのだ。

犬の画像を見て犬だと認識するのに、変数の重み付けを明らかにプットさせる方法です。実際にどのよ

ただし、何が重み付けされているか

犬の顔ではなく背景や地面など無関係

うなロジックで分析したのかというア説明されたとしても、データを提供し、な部位に注目しているとわかれば、修ルゴリズムまでは説明されなくても、AI による推論をされる側が納得できる

正のヒントが得られるのだ。

とは限らないという問題は残る。
「AI

ただし、
「こうした状況は、いずれ変の判断によって不利益を被ったと感じわっていく」と原氏は予測する。
「多くる人が、その不当性を主張するとして、の人にとって、今のところ AI は未知のそれに対して、納得のいく説明ができ領域だからこそ、使うことに不安を感るほどには現状の AI は賢くないのです。

じ、根拠を説明してほしいと思うので人間が情報を咀嚼して、説明する必要す。しかし、ほかのテクノロジーと同があるわけですから、AI で分析や予測

様に、社会のなかでさまざまに実装さを行う場合、人の介入を求める AI 原則

れ、人々の間に AI 活用の経験知が蓄積が多いのは当然のことです」（原氏）

されれば、次第に “これまでも使ってAI のおかしな挙動を説明

原 聡氏
大阪大学産業科学研究所 助教

きたのだから大丈夫 ”と思えるようになるはずです。そのためには AI を導入し、XAI の開発の目的を、データを提供すこう使ったらうまくいった・失敗した、る側に推論の根拠を説明することとす

失敗のあとここを直したら問題が解消るならば、できることはまだごくわずされたというような試行錯誤の経験をかだ。しかし、「実は、XAI の開発には重ねることが重要なのです」（原氏）

Works No.156 Oct–Nov 201911

A I 活用の進展で見えてきた

そのリスクと課題

加速度的に進化する AI。研究者たちが強調したのは、「AI は人間の使い方によって、善にも悪にもなる」ということだ。活用法を誤ると、どのようなリスクや課題が生じ得るのか。
専門家や、実際に AI サービスを提供する企業の経営者に聞いた。

A I 活用にあたって考えるべき
日本 国憲 法に定められ た “ 個 人の尊 重 ”
まずは、日本という国や国民のあり

法』（日本経済新聞出版社）の編著者

属性によるセグメントをつくる。そのようの基盤である、憲法の視点で AIである慶應義塾大学法科大学院教授

セグメントによって、そこに入る人は活用における課題を見てみたい。
「AIの山本龍彦氏だ。

このような行動を取る、このような能は使い方を誤ると、『個人の尊重』とAIが人に関する推論を行うとき、力があるという結果に結びつけ、新たいう憲法の根本原理を毀損する可能

ディープラーニングなどの技術を活用

な個人の情報を取得したとき、どのセ性がある」と指摘するのは、『AIと憲し、大量のデータを学習し、共通のグメントに当てはまるかを識別して、

12

Works No.156 Oct–Nov 2019

その人の行動や能力を予測したり評に生まれた者は農民として生きること

価したりする。
「どれだけセグメントが定められ、職業選択や婚姻の自由が細分化されたとしても“このセグメがなかった。
「これを否定して、誰もントに含まれる人は◯◯する確率がが１人の独立した存在として見られ、高い”という確率論であって、その人判断してもらえるべきだ、という考え自身が絶対にそうするとはいえません。

が重要になったのです」（山本氏）

セグメントによってつくられる“デー

もう1つの“ 個人の自律 ”とは、個タ的分身 ”と実存する自分の間には、人が主体的に自分の人生をデザイン

必ずズレがあるのです」（山本氏）

し、それに従って歩むことができなけ

また、いくら大量のデータによってればならないということである。
「こ

分析されたとしても、「データが完全の2つの観点に照らすと、確率的存在であることはあり得ない」
（山本氏）
という。
「たとえば、オフィスのトイレ

山本龍彦氏にすぎない自己のデータ的分身によっ慶應義塾大学法科大学院 教授て判断される個人は、セグメントといなどでの同僚同士の気軽な会話。こう“ 集団”を根拠にその能力などが決こには360 度評価にも出てこないよう本氏）

めつけられ、人生の主体的な自己決な上司に対する評価、仕事への不満「“ 集団的拘束からの自由”というの定が妨げられるという問題が生じることいった本音が詰まっているかもしれは、集団的な属性によって個人の能とになります」（山本氏）ません。しかし、こうした場で発せら力や生き方を短絡的に決めつけられ

もちろん、従来の人による評価にれる感情や本音はプライバシーの観ない、ということを意味します。これ

おいても、「◯◯大学出身者は活躍す

点からは取れないデータです。このよは前近代の身分制度の反省です」（山る」「女性は◯◯が苦手」というよううに、本人の行動や感情をすべて漏

本氏）。身分制度の下では、農民の家

な、属性による決めつけ、すなわちバ

れなくデータとして取得できるわけではないので、データには必ず偏りが生じる。すると、やはりデータ的分身と個人の尊重とは自分の間には誤差が生じることになり
ます」
（山本氏）

1.

人 間の尊 厳自律的な人生の邪魔をする

個人は平等に尊重されなければならない。身分制社会では、個2.

用して人を評価したり、その人に対す集団的拘束からの 自由得るのだ。山本氏によれば、個人の人は身分のような集団的で固定的な属性によって短絡的に評価され、あらかじめ自らの生き方を規定されてきたが、近代憲法では、個人を集団的属性ではなく、それぞれの人格を持った “ 個人”
として評価し、事前に集団的属性によって生き方が決めつけられることがないように配慮すべきであるとする

るなんらかの対応の結論を出す場合に、“ 個人の尊重 ”との矛盾が起こりの生命や身体の安全が確実に保障されなければ、個人として尊重されることもない

ズレのあるデータ的分身がこうした問題がある以上、AIを利個人は “人間 ” として尊重されなければならない。人間として

個人は人格的に自律した存在として尊重されなければならない。

3.

個 人の 自律4.

多様 性 、
個 別 性の尊 重

個人が自律の能力を持つことを前提に、誰からも命じられることなく主体的に自己の人生をデザインしていくことを認める

尊重には4 つの側面があるという（右表）。
「AIの活用が損なう可能性があるのは、特に“ 集団的拘束からの自由”と“ 個人の自律 ”という側面です」（山

個人が自律的・主体的に決定・選択した結果を尊重しなければ
ならない

出典：
『AIと憲法』（山本龍彦編著、日本経済新聞出版社）より編集部作成

Works No.156 Oct–Nov 201913

弱みを発見し、能力を伸ばしたりキャ
リア選択の参考にしたり、ということが可能になります。“AIによるメリット”を享受するためにも、AI 活用によるリスクをなくしていく必要があるの
です」
（山本氏）

リスクを減らすための透明性とアカウンタビリティ
では、リスクをなくしていくには、どのような原則が必要だろうか。
「最も重要なのは、“ 透明性 ”と“アカウンタビリティ ”です」
（山本氏）
透明性とは、AIによる推論や分析
イアスは存在し、個人が1 個の独立した存在として評価されないことはある。
だが、相手が人間であるならば、たとえば採用選考であれば、相手が持つ能性があるからです」（山本氏）

AI 活用のメリットを享受するためにリスクを減らすにかけられる個人に対して、AIを使う目的、使用するデータの種類とその重み付け、使用の範囲などをあらか
じめ提示すること。つまり、“隠れてバイアスの見当もつくし、「エントリー

既に述べたように、人間の能力にシートのあの部分の書き方が悪かったは限界があることを私たちは認めなけ

そして、AIによって導き出されたのかもしれない」「面接でのあの態度

ればならない。たとえば採用の場面

評価は、どういうロジックで、どのよが悪かったのかもしれない」など、不で、エントリーシートを数千、数万枚

うな算定をしたのか、その説明を明確採用になった根拠をある程度推測すと読まなければならないとき、人は疲にすること。AIが導き出した結果をることもできる。

れてしまえば、じっくりと読み込み、用いた行為の、責任の所在を明らか「人間が相手の場合とは異なり、AI

適正に判断することができなくなるだにすること。これがアカウンタビリ

による評価の場合、インプットされる

ろう。かといって、複数人で読めばティだ。

データが多様かつ大量であり、どのよ判断基準が異なるという問題も生じる。

「透明性とアカウンタビリティが確保うなデータが、どのような重み付けで人材配置の場面でも、社員全員の能されていれば、個人は結果に異議を用いられ、結論に至ったのかわからな力やスキル、志向を個別に見て、す申し立てること、自分とデータ的分身いという問題が生じます。判断過程

べての人に対して適材適所を実現すの間の齟齬を指摘することもできるでのブラックボックス化は、自己改善のることは、実際には困難だ。

しょう」
（山本氏）

きっかけを与えてくれず、排除の不条「人間の限 界を、AIのサポートに理性が高まることを意味しています」

よって伸長させることが可能になりま（山本氏）す。それによって、個々の能力や人こそこそやらない”ということだ。

どんな社会にしたいのか
選択を迫られているだからといって、「AIの活用を規制

格を尊重し、自律的な生き方のデザ

もう1つ、重 要なことは、「“More

すべき、というつもりはない」と、山インの支援もできるでしょう。個人にData”の誘惑を断ち切ること」（山本

本氏は主張する。
「AIは、活用の仕方

とっても、AIの分析や予測によって、氏）だという。
「データ量と予測精度

によっては、個人の尊重に資する可

自分では気づかなかったような強み・はトレードオフの関係にあります。予

14Works No.156 Oct–Nov 2019

測の精度を上げようと思うと、より多かもしれない。テロリスト予備軍の早権憲章という EU の “ 憲法 ” の第 8 条

くのデータを取りたい、ということに期発見を優先し、プライバシーを犠に、データ保護の権利が書かれていなりがちです。しかし、多くのデータ

牲にするのか。あるいはテロリスト予ます。EUの『 一 般デ ータ保 護 規 則を取ろうとすればするほど、プライバ

備軍の発見が難しくなろうと、人々の（GDPR）』は第8 条を具現化する立法

シー侵害の危険は増しますし、ブラッ

プライバシーを守るのか。何を守り何であり、その前文にもデータ保護は基

クボックスの闇も深くなります」（山を犠牲にするのかは、社会のコンセン

本的人権だと明記されています」（山本氏）

サスの問題だ。

本氏）

たとえば、あらゆる場所に監視カメ「たとえば EUは、プライバシー保護

今、AIが私たちに突きつけている

ラを設置し、個人の行動履歴をつぶのほうに力点を置いた社会であり、のは、どのように人権を尊重し、どのさに取ることによって、テロを起こす

データの保護は基本的人権に属するような社会を志向するのかという選択可能性のある人を早期に特定できる問題だととらえています。EU 基本の問題なのだ。

A I によるスコアリング が 引き起こす“ バーチャル ・スラム化 ”
AIによる分析・評価が、既にビジ

用力をスコアリングしている。

ネスとなっている例がある。AIによる「こういったAIによるスコアリングがスコアリング（格付け）ビジネスがそ社会に浸透していけば、それまではれだ。
「スコアリングビジネスには、所得や勤務先などによってローン審

複数の企業が参入したり、参入を表査に通らなかった人々が、その人が明したりしています」と話すのはデロ

生活態度として積み上げてきた“ 信イト トーマツ グループで、デジタル用”の力によってお金を借りられるよ分野における社会課題およびテクノ

うになるなど、個人にもメリットがあ

ロジーによる社会課題解決に関するリります。一方で、“バーチャル・スラム”

サーチやルール形成支援を行う矢守という新たな貧困層が生まれる可能

亜夕美氏だ。最も有名なのは、中国性という、負の側面も持ち合わせてのアリババグループが運営する芝麻

います」
（矢守氏）

信用だ。アリババグループでは、アリペイの一機能として、利用者の全支
払い履歴データを管理し、資産状況

あらゆる機会や

矢守亜夕美氏
デロイト トーマツ グループ
Social Impact ／ Regulatory Strategy マネジャー

権利が剥奪されるや社会的ステイタス、SNS上での人AIによるスコアリングが導入され脈などの情報を加味して、個人の信る前、つまり現 在までの世界にも、

Works No.156 Oct–Nov 201915

ローン審査や住宅の賃貸、企業の採しまった場合、ほかの領域での審査

矢守氏のチームでは、AIによるス

用選考など、個人の信用が問われるや評価にもそのスコアが影響を与え

コアリングが広く浸透することによっ

領域はもちろんある。
「しかし、基本

る可能性が出てきます。あらゆる領域て、バーチャル・スラムという新たな的に、金融は金融、不動産賃貸は不で、機会や権利が剥奪され、格差が貧困層に陥ってしまう可能性のある人

動産賃貸というように、領域ごとに評固定化してしまう。こうして生み出さの数は、主要国（G20）において３億

価基準は異なっていて、金融と不動れるかもしれない新たな社会的弱者

4000 万～ 5 億 4000 万人にのぼると試産賃貸の間で評価を共有することはグループがバーチャル・スラムなので算 し た（「AI時 代 の 新 た な 貧 困 ―ほとんどありません。つまり、金融面

す」
（矢守氏）

『バーチャル・スラム』とは」デロイ

で信用力がないとしてお金を借りる

AIが、領域を問わぬ多様かつ大量

ト トーマツ グループ）。これは仮説ことができなかったとしても、それのデータを連携させながら飲み込んであるが、私たちが過度にAIに依存が賃貸住宅を借りることや、就職にでいくことの現実的なリスクは、既にしたときに来るべき世界でもある。

影響することはほとんどないのです。

顕在化している。
「単体ではそれほどそこで重みを増すのが、使い方の就職することによって金融面での信センシティブではないデータでも、いガイドラインだ。
「その問題にかかわ用力も上がるなど、一度何かでつまくつかのデータを連携・突合し、類るステークホルダーになり得るすべて

ずいても、再チャレンジができます」

推することで、人種や性的指向や性の人、人事でいうならば人事部の人々（矢守氏）

自認など、センシティブな個人情報がや人事領域の専門家だけではなく、

今後、AIスコアリングが多様な分導き出され、それによって不利益を被データを取られる側の人々やサービス

野で共通に用いられるようになることることがあります。データを取得され提供者、法律家などを広く交えて議で、この社会が一変する可能性がある側は、データの使用目的や使用さ論し、特定の立場に偏らない現実的ることを矢守氏は指摘する。
「一度何れる範囲を認 識する必要があるでなルールを決めていくべきでしょう」

かの領域で低いスコアをつけられて

しょう」
（矢守氏）

（矢守氏）

責任の所 在、 不 審 者の特 定……
事 業の現 場で見えてきたリスク
AIサービスを実際に提供する企業を検索するのは、AIの仕事だ。
「このサイドからは、どのような課題が見えとき問題となるのは、その映像・画像てきているのだろうか。

の“ 真偽 ”です。フェイクニュースやAIのフィルターで判定するシステム

スペクティは、世界中のウェブやいたずらではないかどうかを見定め、はあるという。過去にあった偽情報をSNS上にアップされた映像や画像を、それを排除することは、私たちのサー

データベース化し、また、偽情報をニュースの情報源としてテレビなどのビスの質を担保するための重要な要

書く人の文章のパターンや使いがち

メディアに提供している。映像・画像

件です」と、同社の代表取締役 CEO

な単語も登録されており、それによる

16

Works No.156 Oct–Nov 2019の村上建治郎氏は話す。
AIが検索する映像・画像の真偽を、

判定を行う。今や映像や画像の合成

人なのか。もし、一方的にメーカーがが容易なため、これまでにアップされ悪いということになれば、AIの研究とたほかの映像や画像と同じ部分はな

開発は確実に足踏みするでしょう」

いかという比較検証もしている。
「こ

（村上氏）

れらは、ものの1分もあればできるAI

また、村上氏は、AIの“ブラックボッの得意分野です。しかし、それでもクス問題 ”についてこう話す。
「AIの最終的に判断するのは人です。私た

判定がブラックボックスであることのちのスタッフもチェックしていますし、問題が取りざたされていますが、もし、クライアントにもお願いしています。

すべての根拠を明確にするならば、事実でなかったとき、“ 責任を取る”

AIではなく従来のプログラムで十分。

という行為は AIにはできないからで明白な基準と手順によって、100回や

す」
（村上氏）

れば100回、同じ答えを出せます」（村

責任の所在はどこにあるのか上氏）。AIのよさは、「もっと曖昧な、

村上建治郎氏スペクティ

代表取締役 CEO

人間も判定しにくいところを過去の膨大なデータを学習させることで、そこ「従来の機械は、人がプログラムしから導き出した何らかの基準によってたとおりにしか動かないものでした。

判定を下してくれること」だと、村上

多くの情報から自ら結論を導き出す

氏は言う。

AIだからこそ、責任の所在はどこに「責任を取るとは、なぜこういう判断

あるのかという問題が生じます」（村をしたのかを説明することでもありまSEQSENSEは AIを 搭 載し て自 律上氏）
。これは自動運転車での事故なす。AIの判定の根拠を責任者が知っ的に動く警備ロボットを開発する。

ど命にかかわる場合に、よりクリティておく必要があることになりますが、

警備ロボットは、2019 年 8 月より東

カルな問題となる。
「責任を負うのは技術そのものの特徴とのジレンマが生

京の大手町のオフィスビルで実際にメーカーなのか、それを操作している

じるのは間違いありません」（村上氏）

使われ始めている。

高度な安全の実現のために課題に丁寧に対応する「私たちが、最も気を配るのは“ 安全 ”です」と、同社 CEOの中村壮一郎氏は言う。ロボットは AIによってビル内の地図を学習し、自ら動くルー
トやその安全性を判断して巡回警備する。人が近づいてきたらどの程度手前で止まるのか、死角があって人とぶつかりそうな場合、どのようなルートを取るのかなど、細かくプログラムされているという。
「たとえ非常にレアなケースでも、実験の最中に生じた課題に丁寧に対応し、積み重ねることによって高度な安全を実現しようとしています」（中村氏）

Works No.156 Oct–Nov 201917

AI を使える環境をつくる
使う側が慣れる人と違って、ロボットがいれば寄ってくるし、触ります。社会のなかにロボッ
トが増えていけば、ソフトバンクのその一方で、社会で実装されるた

Pepperがそうであるように、だんだんめには、「AIを使える環境を整備し、“いるのが珍しくない” 状態になり、共同時に使う側が慣れることも重要」と存が容易になるのです」（中村氏）

中村氏は言う。SEQSENSEのロボッ

また、警備という領域において、気トが導入されているのは、オフィスビになるのはプライバシーの問題だ。警ルだ。
「オフィスビルは通路が広く、備では不審者を特定する必要がある

比較的ものが少ない、そこにいる人たが、ビデオや写真を撮られることに対ちはすべて大人であるなど、ロボットする忌避感を持つ人は少なくない。

不当な差別を発生させるリスク、AIが“ 動きやすい” 環境が整っています」「どのようなデータを取得し、どう使を使った結果に対する責任の所在が（中村氏）うかは、結局はデータを取得される側不明瞭という課題、AIの判断がブラッ

同社は、人手不足を解消するためと合意形成できるかどうかという問題

クボックスであるという課題、AIがのロボット開発をミッションとして掲です。警備については、安心と安全

存在することに多くの人が慣れないなげている。
「ロボットの使途として、のためのコストだと理解されるため合か、不安や不信が高まるという課題

病院でのものの運搬など、医療を担意は得やすいと思います。しかし、メなどである。

う人々の支援も検討しました。しかし、リットが少なかったり見えなかったり

データに基づく経営を志向する企松葉杖を使って歩く人や高齢者もいする状態では、多くの人はデータ提業は増えつつあり、今後、人事の領る病院への導入は、私たちの経験知

供に躊躇するでしょう」（中村氏）

域でも多様なシーンでのAIの活用がこのとき求められるのは、「データ見込まれる。慶應義塾大学の山本氏を取得される側からどのように見えるが指摘したように、AIのメリットをき子どもが多い商業ビルも、ひとまずかという想像力」（中村氏）だ。
「開

ちんと享受するためにも、私たちは人避けた。
「自律的に動くロボットに人発者同士のみ、サービス提供側だけ、事領域におけるAI 活用の課題やリスが慣れることも重要です。子どもは大というように限られた人としか会話しクを知っておく必要がある。そこで、

なければ、データを取られる側の不取材をもとに、リスクとはどのような安やリスクにも気づけません。こと細ものかを整理したものが右の表である。

かに法律やルールをつくるというより今後、AIが進化し、自律的なAIなも、まっとうな倫理観に基づいて自らどが生まれれば、また別の課題やリス判断する力が求められます」（中村氏）

クが生じるだろう。ただし、人事領域が少ない段階では難しいと判断しま
した」
（中村氏）

人事領域における課題やリスクはどのようなものか中村壮一郎氏SEQSENSE

18

Co-Founder、代表取締役

Works No.156 Oct–Nov 2019における活用は、データをもとに機械学習やディープラーニングで分析・予測することがほとんどというのが現ここまでの取材によって、AI 活用状である。まずは、機械学習やディー

におけるさまざまな課題とリスクが見プラーニングを中心とした活用シーン

えてきた。具体的には、AIの活用にや課題、リスクを表で挙げている。こよって憲法に定められた個人の尊厳のあと、原則を検 討するにあたり、やプライバシーを毀損するリスクや、

しっかりと認識しておきたい。

人事領域で AI が使われるシーンと、そこにある課題・リスク
人事の領域

採用

AI が使われるシーン

課題・リスク●

過去の実績に基づくバイアスがそのまま踏襲されてしまう●

データの組み合わせによって、実際に取得した情報以外のこと
を勝手に類推してしまう

初 期 選 考でのスクリーニング●

ある特定の “ カテゴリ” に属すると判断され、それによって採否●アルゴリズムがブラックボックス化しており、どのような根拠でが決まってしまう
採否を判断したかが説明できない●人 材 を 評 価 するためのデータを 集める

評 価・
配 置 転 換・昇進

昇進や昇 格や 配 置 転 換の
案 をつくる、 決 定 するを集めようとするため、プライバシーを侵害する可能性がある●

低い評価の履歴がいつまでも残り、評価の固定化につながる●

意図していない相手に情報が開示されたり分析されたりする●

過去の実績に基づくバイアスがそのまま踏襲されてしまう●

ある特定の “ カテゴリ ” に属すると判断され、それによって昇進するか否かが決まってしまう●

キャリア開発アルゴリズムがブラックボックス化しており、どのような根拠で昇進させるか否かを判断したかが説明できない●

低い評価の履歴がいつまでも残り、昇進や昇格を防げる●

AI の決定に対して、不服を申し立てられない●

正確な評価のためにより多くの “ 相関性がある ” とされる情報を集めようとするため、プライバシーを侵害する可能性がある

健 康 状 態や心の 状 態 を知る

受けるべ き 研 修 など のレコメンドをする

正確な評価のためにより多くの “ 相関性がある ” とされる情報●

退職予測など目的以外の予測に使われる●レコメンドの根拠がブラックボックス化されており、なぜ、それをやるべきかがわからない●

意図的な誘導につながる可能性がある●

正確な評価のためにより多くの “ 相関性がある ” とされる情報を集めようとするため、プライバシーを侵害する可能性がある

組 織 の 状 態 を知る

組 織開発

全員のデータが集められるわけではなく、データプールがその組織の代表性を担保できない場合、適正な判断ができない●

相関から誤った因果を読み取って、間違った施策を打つ可能性がある

組 織 の ダイバーシ ティ＆インクル ージョン を 推 進 する

AI や
ロボットと
協 働する

●

自律 的に動くロボットとともに（ 工 場 などで） 作 業 をするロボットが 提 案 をする●

データの偏りによって少数派への差別を再生産する●

人の仕事が奪われる●ロボットの判断によって事故が起きたとき、責任の所在が不明瞭●

なぜそれを提案するのか説明されないため、その良し悪しを人が判断できない

出典：編集部作成

Works No.156 Oct–Nov 201919

課題やリスクに向き合え
国内外で始まる“ 原則 ” 策定
より有効に AI 活用をしていくために、国内外を問わず、国際機関、各国政府、大学や研究機関、企業などでAI 原則や倫理指針の策定が進む。私たちが人事の AI 原則をつくるに先立ち、政府や各種団体における原則・倫理指針づくりでリーダーシップを取った人々から原則策定にあたって重視すべきことを学んだ。

内閣府 人間中心の AI 社会原則

“ 機 械中心” ではなく “人間中心 ” の社会のための企 業、個 人のあるべき姿を提 示
内閣府は「人間中心のAI 社会原則」「日本が提出した人間中心原則は、下、OECD 原則）の策定にも日本代（以下、人間中心原則）を2019年 3月

OECDや欧州委員会がそれぞれ定め

表としてかかわった。
「特に、“ 人間中に発表した。検討会議の発足は、2018

たAI 基本原則にも影響を与えたと考心 ”という概念は、非常に評価されま

年5月。AIの研究者、企業人、法曹界えています」と、話すのは東京大学した。OECD 原則の冒頭では『AIは、などさまざまな分野の専門家や実務

大学院情報学環教授の須藤修氏だ。

包摂的成長と持続可能な発展、暮ら家が参加し、8回にわたって会議が行検討会議では議長を務め、OECDのし良さを促進することで、人々と地球

われ、議論が重ねられた成果である。

「人工知能に関するOECD 原則」（以

環境に利益をもたらすものでなけれ20

Works No.156 Oct–Nov 2019

「人間中心の AI 社会原則」の
全体像

基本理念

ビジョン

●

人間の尊厳が尊重される社会●

多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会●

持続性ある社会●

Society5.0 実現に必要な社会変革「人」「社会システム」「産業構造」「イノベーションシステム」「ガバナンス」

人間中心のAI社会原則

出典：「人間中心の AI 社会原則」（統合イノベーション戦略推進会議決定）をもとに編集部作成ばならない』と謳われ、日本の人間中

人々の間に格差が生じないようにする

心原則と非常に近しいものになりまし

包摂性を持つこと。このように、基本

た」
（須藤氏）

理念では、単にAIをどう使うのか、

日本社会や企業、個人などのあるべき姿を提示する

1 人間中心の原則
2 教育・リテラシーの原則
3 プライバシー確保の原則
4 セキュリティ確保の原則
5 公正競争確保の原則
6 公平性、説明責任及び透明性の原則
7 イノベーションの原則

何を禁止するのかといったルールではなく、日本社会、企業、教育機関、
そして個人の未来はどのような姿であ

人間中心原則の中身を見てみよう。

るべきかを提示しています」（須藤氏）

人間中心原則は、基本理念、ビジョ

なぜ、“ 人間中心 ”とあえて言わな

ン、原則（人間中心のAI 社会原則とければならないのか。須藤氏はそのAI開発利用原則）の3つのパートか

理由を、「AIが社会や人にもたらすイ

ら成る。基本理念は、「人間の尊厳がンパクトが非常に大きいため」と話す。

尊重される社会」「多様な背景を持つ「私たちは、人類の転換点ともいえる

人々が多様な幸せを追求できる社会」

ような大きな変化のただなかにありま「持続性ある社会」の3つだ。特に、す。これまで私たちが基礎教育で学うが変わらず、人が今のままの能力

最初の2つで“ 人間中心 ”ということんできたのは、与えられた問いに対し形成をするならば、AIに負け、多くを強く打ち出している。
「人間が AIをて最適に答えること、目的に対して最の仕事が代替されてしまうでしょう。

使いこなして能力・創造性を拡張し、適な手段、最短のルートでソリュー

それでは“ 機械中心 ”になってしまう。

やりがいのある仕事に従事できる社

ションを出すことですが、この、いわそういう未来を目指しているのではな

会にすること。高齢者や若者、地方

ば最適化能力というのは、AIが非常

いと強く表すために“ 人間中心 ”とい在住者など、日本で暮らすあらゆるに長けているものです。教育のありよ

う言葉を使いました」
（須藤氏）

須藤 修氏
東京大学大学院情報学環・学際情報学府 教授
東京大学総合教育研究センター長Works No.156 Oct–Nov 201921

そのため、ビジョンや原則でも特に関で次世代の人材を育みます。同時

38カ国とそれ以外の7カ国を加えた

強調されているのが、教育やリテラに、ビジネスパーソンもこの変化の波

45カ国が、この原則に署名しました」

シーの重要性である。
「データや AIについていけない可能性があるため、（須藤氏）の基礎教養から実装及び設計等の応リカレント教育を意識して、大学など

ただし、日本の人間中心原則でも用力を、幅広い分野の横断的、複合での人材育成を既に始めています」

ルール自体は決めていないが、「ルー的及び融合的な枠組みで身につけた（須藤氏）ルを決めるに際しての基準・考え方

人材が十分に存在すること」を社会の前提とし、すべての人が AIを使いこなせるようになるために、「原則にルールは決めなくても決めるための基準は提示は提示した」（須藤氏）という。今後、異なる文化や慣習の集団ごとに、あるいは、自動運転、医療、軍事など

沿う教育・リテラシーを育む教育環

人間中心原則は、具体的なルール

異なる分野ごとに個別のルールがつく

境が全ての人に平等に提供されなけや禁止事項を定めたものではない。

られていくだろう。
「そのとき、どのよ

ればならない」と述べている。

「基本理念や原則を提示し、ルールにうな目的でつくられたルールであるか「政府がかなりの費用を投入して、国ついてはそれぞれのステークホルダーにかかわらず、すべてのルールが踏民全体のリテラシーを上げようとしてが考えていきましょう、というスタン

まえなくてはいけない問題については、います。テクノロジーの教育に加え、スを取りました。OECD 原則でも、当7つの原則のうちプライバシー確保の

法規、経営のあり方、倫理的な教育

初の思惑の違いを乗り越えて、『規制

原則やセキュリティ確保の原則、公も行い、分離されていた文理の学問を定めるのではなく、基本理念を定め

平性、説明責任及び透明性の原則なを再統合し、初等教育や高等教育機る』という形式が取り入れられ、加盟どで示しています」（須藤氏）

人工知能学会

倫理指針

A I と社 会とのかかわりを規 定 する
研 究 者、 開 発 者のための “ 職 業 倫 理 ”
人工知能学会でも、会員である研

情報学研究所教授の武田英明氏は、というステレオタイプな表現に対して究 者・ 開 発 者 約 4000 人 に 向 け て、

「倫理委員会の発足は、2014 年に人異議が噴出したのです」（武田氏）。

2017 年にAIに関する倫理指針を発表

工知能学会誌の表紙がネット上で“炎当時はまだ、AI 研究は“ 冬の時代 ”としている。倫理指針を議論し、決定上 ”したことがきっかけでした」と振いわれていた頃で、「まさか社会からしたのは同学会の倫理委員会である。

り返る。
「その表紙は、女性のように

このような反応があるとは思っていな

倫理委員会発足時からのメンバー

見えるロボットが家事をしている、とかった」（武田氏）という。

であり、現在は委員長を務める国立いうものでした。“ 家事は女性の仕事 ”「それまで AIの研究者は、新しいア

22

Works No.156 Oct–Nov 2019

人工知能学会 倫理指針（抜粋）序文
高度な専門的職業に従事する者として、人工知能の研究、設計、開発、運用、教育に広く携わる人工知能研究者は、人工知能が人間社会にとって有益なものとなるようにするために最大限の努力をし、自らの良心と良識に従って倫理的に行動しなければならない。人工知能研究者は、社会の様々な声に耳を傾け、社会から謙虚に学ばなければならない。
（中略）
人工知能学会は、自らの社会における責任を自覚し、社会と対話するために、人工知能学会会員の倫理的な価値判断の基礎となる倫理指針をここに定める。

4. 公 正 性
人工知能学会会員は、人工知能の開発と利用において常に公正さを持ち、人工知能が人間社会において不公平や格差をもたらす可能性があることを認識し、開発にあたって差武田英明氏
国立情報学研究所 教授

別を行わないよう留意する。人工知能学会会員は人類が公平、平等に人工知能を利用できるように努める。

6 . 誠 実な 振る舞い
人工知能学会会員は、人工知能が社会へ与える影響が大きいことを認識し、社会に対しルゴリズムをつくりたいという意欲はて誠実に信頼されるように振る舞う。人工知能学会会員は専門家として虚偽や不明瞭なあっても、社会への影響には興味がに説明を行う。

ありませんでした。これほどにAIに興味を持つ人が世の中にいるのであれば、社会との関係を考えなければならないと考えたのです」（武田氏）
メンバーは、AIの専門家、研究者

主張を行わず、研究開発を行った人工知能の技術的限界や問題点について科学的に真摯

7. 社会に対する責任
人工知能学会会員は、研究開発を行った人工知能がもたらす結果について検証し、潜在的な危険性については社会に対して警鐘を鳴らさなければならない。人工知能学会会員
は意図に反して研究開発が他者に危害を加える用途に利用される可能性があることを認識し、悪用されることを防止する措置を講じるように努める。また、同時に人工知能が悪用されることを発見した者や告発した者が不利益を被るようなことがないように努める。

を約半数とし、残りの半数は経営者
やSF 作家などさまざまな人々の協力

出典：「人工知能学会 倫理指針」（人工知能学会）より抜粋

を仰いだ。
しているものですが、登場した当時はことだ。
「こうした2つの特徴を持つ

驚かれても、それが社会に浸透し人々

ため、人間に与える影響が大きい。

が使うことに慣れると、それを知的なだから、AIが人間や社会に悪い影響

AI以前にも電卓やパソコン、スーシステムとしてはとらえなくなります。

を及ぼさないようにするための倫理指

パーコンピュータといったシステムがAIとは、その時代ごとの最先端のエッ針が必要なのです」（武田氏）

存在したにもかかわらず、なぜ、AIジにある技術の集合体だと私は考えという領域には倫理指針が必要なのていますが、ここに来てそのエッジが、か。
「それは、これまでのシステムと従来人間にしかできないと思われては異なることが２つあるからです」（武

いた知的な領域と重なってきました」

田氏）

（武田氏）

より知的行為に迫るものだからこそ倫理指針が必要

１つは、AIがより高度な知的行為、

もう1つは、生活の現場はもとより、自らの研究が社会に実装されたときを想像する
上は、倫理指針の抜粋である。研
究者、開発者が持つべき職業倫理として書かれているのが特徴の1つだ。

知的活動を扱っていることだという。

AIが人の感情やメンタリティに近い「私自身も含め、研究者や開発者は「もちろん電卓ですら知的行為を代替ところまで入り込んでくる技術である

やはり、自由に新しいことを探求してWorks No.156 Oct–Nov 201923

いきたいという欲求が強い。しかし、理したのは、そういう思いがあったか

徐々に認知されてきた状態」（武田氏）

研究の成果の多くは、誰かの手によっ

らです」
（武田氏）

だという。
「政府や企業なども原則やてサービス化されます。社会で実装

現在は、「倫理委員会としてシンポ指針を定めています。そうした動きがされたらどのような影響があるのか、ジウムを行うなどの活動をし、『人工相まって、AIに携わる人々の意識は想像力を働かせることの必要性に、知能学会には倫理委員会がある』と変わっていくと思います」（武田氏）

議論を重ねるうちに気づきました」（武田氏）。AIの研究者や開発者たちに対して、論文を書いたら自分の研究は完成ではなく、その先に起こり得ることまでを見据えて研究や開発をせよという期待を込めているのである。
ただし、新しいことをやりたい、発見したいという意欲に歯止めをかけることはしたくなかったという。
「禁止
事項を設けるのではなく、研究や開発にあたって求められる行動として整ピープルアナリティクス＆ HR テクノロジー協会

ガイドライン企 業と個 人 が ともにメリットを享受 する
データ活用を目指す
人事領域におけるテクノロジーやと理事を引き受けました」と、同協会活用しようという動きが企業に出てきデータ活用におけるガイドラインの作の理事であり、早稲田大学教授としたことをリスクと感じたのです。これ成も進む。ピープルアナリティクス＆て人事におけるデータ活用を研究す

らはかなりプライバシーに踏み込む情

HRテクノロジー協会では、2020 年 3る大湾秀雄氏は話す。

報であり、それによって一方的に不利

月の一般公表に向けてガイドラインの「人事が持つ、人にかかわるデータ

益を被る人が出てくる可能性がある整備を進めている。

をどう分析し、どう使うかを学生や企

からです」
（大湾氏）

「協会の設立は、2018 年 5月のこと

業人に教える活動を通じて、ガイドラ

人事が人にかかわるデータを活用でした。近いうちにガイドラインを作

インの作成が急務だと思いました。特する目的は、会社をよくすることであ成するという趣旨を聞き、それならば、に、社員の健康データや行動履歴をり、同時にそれによって従業員も働き

24

Works No.156 Oct–Nov 2019

やすくなることだと大湾氏は主張する。

可能性を予測したり、働き方や働く環「一方的に不利益を被る人が出てくる

境を最適化するうえでは非常に有効

ような使い方をしてはならない、とですが、統計的な差別を助長したり、はっきり線を引きたいと考えました」

プライバシーを侵害するといったさま（大湾氏）

ざまな問題が生じ得ることも知ってお信頼関係の構築なくしてデータ活用は進まない

かなければなりません」（大湾氏）
予測がどのように使われるのかわ
からないままデータを取られたり、そ

データの活用によって、個人情報

れによって不条理と感じるような扱いを提供する側の従業員や応募者にもを受けたりした場合、労使の信頼関たらされる利益は必ずある。
「従来は係は著しく毀損される。
「十分な配慮

人間が判断してきたため、たとえば人のうえで実行される必要があります」

事異動においては、配置を判定する（大湾氏）

役員や上級管理職の目に留まりやす
い人のほうが有利だという傾向がありました。縁の下の力持ちタイプの人はAI を理解する人事がいてこそのデータ活用

大湾秀雄氏
早稲田大学政治経済学術院 教授制をつくる必要があります」（大湾氏）

能力や実績が見えにくい、というようガイドラインでは、プロファイリン

そして最後が、意思決定には必ずな不公平が存在したのは事実です。

グをはじめとするデータ活用における人間が関与することである。
「『AIがそれを是正し、これまでよりも公平に

具体的な配慮について言及するという。

決めたので出向してもらいます』とい

評価や判断を行える可能性があるこ

まず、労使協議のなかできちんとうのでは絶対に納得できません。AI

とがデータ活用の大きなメリットといデータを活用することを話し合っておが出したリコメンドを見て、人が確認、えるでしょう」
（大湾氏）

くことだ。
「説明なきままのデータ活分析した結果として配置や評価を行こうしたメリットを含めたデータ活用によって不利益を被る人が生まれ、う、というように人間が責任を持って用の目的の説明がなければ、何か不その人が会社を訴えるようなことがあ

結論を出し、その結果を説明する必利益を被るのではないか、監視され、れば、個人情報保護法違反に問われ要があります」（大湾氏）

弱みをつかまれるのではないか、といるだけでなくレピュテーションも低下

こうした 配 慮とともにAIによるうような疑心暗鬼を従業員の間に生するなどのリスクが考えられます」

データ活用をしようとするとき、人事

むことにつながりかねない。
「肝に銘

（大湾氏）
。労使協議の際に説明すべに求められるのは AIに関する相応のじておくべきことは、データ活用は労きポイントは2つ。
「何のためにデータ

リテラシーだ。
「AIによって実現でき使関係が良好な会社のほうが進みやを活用するのかという目的、それにることは何か。従業員がどんな不利

すいという点です」（大湾氏）

よって企業・個人双方にどんな効果益を被る可能性があるのか。アルゴ

同協会が発表する予定のガイドライがあるのか。それを説明したうえで、

リズムは適正なのか。AIが導き出すンでは、特に “プロファイリング ”に関目的に沿った使い方以外はしないとい結論にどんなバイアスがかかっている

するリスクを強調している。プロファ

う約束をすべきです」（大湾氏）

可能性があるのか。これらを理解でイリングとは、データ分析によって得

次に、苦情申し立ての手続きを決きる人事担当者がいてこそ、企業・られたモデルから、個人のパフォーマ

めておくことだ。
「データを取得され個人双方に利益をもたらすデータ活ンスや離職の可能性を予測するものだ。

る側が不満に思ったり、おかしいと用が可能になるのだと思います」（大「プロファイリングは人がより活躍する

思ったりしたことを申し立てられる体湾氏）

Works No.156 Oct–Nov 201925

人事の AI 原則を議論しよう
ここからは、いよいよ「人事の AI 原則」づくりに取り組む。まずは編集部で草案を作成した。
これをもとに人事領域の専門家、実務家、AI と法律、AI と社会の専門家による検討会を実施して、内容を吟味した。
彼らの意見を参考に修正を加えた “ 暫定版 ” を、34 ページで提示する。

人事の AI 原則（草案）基本原理1

個人尊重の原理

人事が人事の諸活動においてAIを利用す
るのは、その利用によって、多様な働く人々
が、今より無理や無駄のない仕事と働き方
で、より高い成果を出すことのできる、よ原則 1.1

データ主体の 権 利 尊 重の原 則

データ所有者はデータ主体である。データ主体は、データの開示・修正・消去を求める権利、デー
タの利用のされ方に異議を申し立てる権利を有する。
原則 1. 2

プ ライバシー確 保の原 則

りよい職場を実現するためである。人事は、

人事は、パーソナルデータの取り扱いには一層の慎重性をもってあたる。人事は、パーソナルデー

AIを利用することで、日本国憲法および国タの活用が個人の自由、尊厳、平等を侵害しないことを常に確認し、検証する。人事は、パーソナ

際的な規範の保障する基本的人権を侵すこ

ルデータの収集とその保管に対して道義的責任と技術的責任を負う。

とのないようにすること、また、AIの利用が、社会や企業内に新たな不当な差別を生んだ
り、個人の尊厳を損なう不当な扱いを生じさせたりしないことを追求し続ける。

基本原理

2

原則 1.3公 平 性 確 保の原 則

人事は、AIを活用するにあたって、人々がその人種、性別、国籍、年齢、政治的信念、宗教などの多様なバックグラウンドを理由に不当な差別をされないよう、その設計思想における公平性を常に検証する。

公正プロセスの原理

人事におけるAIの利用が、人々に対してその人の持つ多様な背景を理由とする不当な差別をもたらすことになってはならない。
そのため、AIの開発・提供・利用にかかわ

原則 2 .1

合目的 性の原 則

人事は、AIを活用するにあたって、利用目的・範囲・プロセスを明確にするとともに、目的外のデー
タをみだりに取得したり、利用したりしないよう、データ最小化を目指す。
原則 2 . 2

本 人 同 意の原 則る人々は、公正なプロセスを設計し、それ人事は、データを収集するに先立って、データ主体に対して、データ収集の目的、収集データの種類、に則って適正な開発・提供・利用を実現す

データ主体の持つ権利などに関する説明を実施し、それに対する同意をデータ主体から得る。また、る。人事は、AIが必要とするデータを提供

これらの説明をし、同意を得たことを、必要に応じて証明できるようにする。

する人々に対して、AIを利用している事実とそのプロセスなどについて説明を施し、データ提供とその利用に関する許諾を得る。
AIの利用がもたらす結果については、問題の特性に応じて、AIの開発・提供・利用にかかわったステークホルダーが適切に分担して責任を負う。

原則 2 . 3

正 確 性の原 則

人事は、AIを利用するにあたって、AIが必要とするデータの最新性と真正性、データに欠落がないことを常に検証し、不正確なデータを用いない。また、AIが用いるアルゴリズムにエラーがないことを検証する。
原則 2 .4

適 正 性の原 則

人事は、データを取得するにあたっては、適正適法にこれを行う。また、AIを利用するにあたっては、信頼できる開発者・提供者を活用し、信頼性を担保するための複数の仕組みの構築に努める。
原則 2 .5

セキュリティ確 保の原 則

人事は、データを取り扱うにあたって、安全性の確保に努める。データの匿名化・仮名化を可能な限り実施し、データ保管にあたって、漏洩などが起きないように、技術的措置を講じる。
原則 2 .6

危 機 管 理の原 則

人事は、AIを利用するにあたって、起こり得る問題を想起し、技術的・非技術的対応策を事前、ならびに事後的に講じる。問題が発生した場合に、どのような行動を取るか、事前に決めておく。

26

Works No.156 Oct–Nov 2019

前ページおよび下記が、編集部で理」には、個人に不当な不利益をも作成した人事のAI 原則の草案である。

たらさないように手続き上の正しさを

草案をまとめるにあたっては、ここ

追求すべきということと、AIを活用しに至るまでに取材した専門家や実務た人事を行うにあたって、受益者や家からの示唆を活かし、加えて既にステークホルダーに正しく情報を開示

紹介した各国・各団体が作成した原

し、説明を行う義務があるということ

則やガイドライン（＊）を参考にしている。

を表した。4 つ目は「知性と倫理性のまずは、4 つの大きな基本原理を掲原理」とした。AIを活用していく時

げた。1つ目の「個人尊重の原理」は、代にこそ、人事としての倫理観、リテ

人事が AIを活用して人事権を行使す

ラシーを持つべきだということを意図るにあたって、個人の尊厳を毀損ししている。

てはならないという原理である。2 番

この草案を一読していただき、その目の「公正プロセスの原理」と３番目

うえで次ページからの５人の専門家たの「透明性とアカウンタビリティの原

ちの意見に耳を傾けてほしい。

基本原理

3

透明性とアカウンタビリティの原理

人事が AIを利用するにあたっては、AIの利用によって何を実現しようとしているのか、
それをどのようなプロセスとアルゴリズムで行うのかについて、情報を開示する。AI

原則 3 .1

透明性の原則人事は、AIを利用するに先立って、AIを利用するという事実、利用の目的、利用に用いるデータなどについて情報を開示し、透明性を確保する。
原則 3 . 2

アカウンタビリティの原則の利用がもたらす結果について、なぜその人事は、AIによる分析に対して、そのプロセスやアルゴリズムを理解し、それを説明できる体制を結果になったのかを説明する。人々が AIの構築する。

提案を理解したり判断したりするために、AIの利用や運用について、必要に応じて開かれた対話の場を適切に持つ。

基本原理

4

原則 3 .3

人間による意思決定の原則

AIによるいかなるサジェスチョンがあっても、その採否の決定や最終的な意思決定は、人事が責任を持って行う。

知性と倫理性の原理

AIは、人間の労働の一部を代替するのみな
らず、高度な道具として人間を補助することによって人間の能力や創造性を拡大することができる。人事ならびに、人事で用いるAIを開発、利用、提供しようとする者は、AIに対する正確な理解を持ち続け、また、
社会的に正しい利用ができるよう、法をはじめとする知識と職業倫理を持つ。

原則 4.1

リテラシー確保の原則

人事は、AI をコントロールする知識を獲得するための体制を構築し、その利用にあたっては、
適切なサービスとその提供者を見極める。また、従業員などのステークホルダーが知識の不足ゆえに AI 時代の弱者となることがないよう、従業員への AI リテラシー教育の体系をつくりこれを実行する。
原則 4. 2AI からの自立の原則

人事をはじめとするステークホルダーは、AIの進化を見極めつつ、同時に AIの限界についても認知し、AIに依存しない。
原則 4.3

倫理尊重の原則

そもそも人事に求められる職業倫理は、AIを利用することによって損なわれてはならない。人事ならびに経営は、AIを社会的に正しく利用するために、適切なコストを負担することを惜しまない。

（＊）内閣府「人間中心の AI 社会原則」、人工知能学会「人工知能学会 倫理指針」、OECD「人工知能に関する OECD 原則」、EU「一般データ保護規則（GDPR）」

Works No.156 Oct–Nov 201927

編集部：今日はお集まりいただきあり

トップであり、多くの企業のHRの課

私たちは、これを絶対的な規則としてがとうございます。

題や最近のAIに対するニーズをご存提示するのではありません。各業界、私たちは、取材を通じ、AIの進化じです。東京大学の江間有沙さんは、各企業が、AIを実用していくにあたっは留まるところを知らず、そして、人科学技術と社会の関係性を研究され、て、自業界、自社なりの原則を考える

事領域でもAIを使いたいニーズはど

人工知能学会倫理指針をはじめ、多必要があります。また、今の時点でのんどん高まっていること、同時にリス

くの原則づくりの現場を見ておられま

AIにできることを想定してつくっていクもあることを学びました。各国や地す。慶應義塾大学の山本龍彦さんにるものなので、今後、より賢い AIが域、多様なステークホルダーの間では、法律の専門家として出席していた

登場すれば原則も変わると思います。

原則の議論が始まっていますが、人だきました。

今回作成するものは、いわば “ 暫定のことを取り扱う仕事である人事こそ、

まず、私たちが今回提示しようとしAIを使うにあたっての原則を話し合ている原則の位置づけを説明します。

版 ”です。変化していくことを前提にしています。

うべきだと考えました。
編集部で作成した「草案」（26 〜
27ページ）をベースに、「人事のAI原則」に何を盛り込むべきか、今日は議論したいと思います。
お集まりいただいたのは、各分野

Theme 1

この原則の目的は何か。
誰に向けたものかの専門家の方々です。学習院大学の守島基博さんは、人的資源管理論の江間：各論を議論する前に、私が絶対いものになってしまいます。

専門家です。志水静香さんは外資をにあったほうがいいと思うのは“ 前鵜澤：いろんな団体が倫理憲章などを含めた複数の企業で人事トップを務文 ”です。なぜこれを、誰に向かって、

つくるなかで、どう差別化するかといめられました。鵜澤慎一郎さんは、どういうスタンスでつくるのか、など

う視点も必要です。今の内容は非常EYのHRコン サ ル ティング 部 門 のを説明しなくては、誰の心にも響かなにオーソドックスで、特に否定するとディスカッションの参加者

28

Works No.156 Oct–Nov 2019

志水静香氏

鵜澤慎一郎氏ファンリーシュ 代表取締役
ストラテジック・ピープルパートナー

EY アドバイザリー・アンド・コンサルティング
ピープルアドバイザリーサービス リード パートナー

ころもありませんが、一方で、ここが鵜澤：もう1つ、原則を持つことは、

山本：確かにそれは重要です。適切に重要、という特徴もありません。

グローバルな視点からも必要なのだとAIを使えば、人の判断に伴うバイア

江間：名称も、「人事のAI 原則」とい言っておきたいですね。海外で事業スのためにこれまで不利益を被っていう無味乾燥なものではなく、つくり手を展開する企業では、人のデータのた人々に、適切な機会が与えられるの意図を込めた名称をつけるといい取り扱いは、グローバルに統一化さ可能性がある。AIの活用は、よりよですね。

れたルールに縛られることになります。

い意思決定のためになるんだというこ

編集部：前文をつくるということは考そのことに敏感でなくてはなりません。

とは強調しておきたいですね。

えていませんでしたが、確かにあった

守島： ダイバーシティ＆インクルー

編集部：私たちの目的意識を明確にすほうがいいですね。ほかに前文に入ジョンを実現する、という視点も欠かるためにも、前文をきちんと作成したれるべきことはありますか。

せないですね。

いと思います。

鵜澤：基本的なこととして、これからの時代、人事が取り扱う人に関するデータは最高の経営資産であり、同時に最 高 機 密だと考えるべきだと言っておきたいですね。この自覚がな
いから、データを軽んじてしまうのだ

Theme 2

人事にとって「個人を尊重する」とはどういうことかと思います。
守島：なぜ最高機密か、理由も説明し

志水：基本原理1の「個人尊重の原理」

会社にある”という旧態依然の感覚のたいですね。ファイナンスの情報が最は何より重視したい点です。AIを使ままでは、個人を尊重するのとはまっ高機密なのは、企業の公正な競争とうかどうか以前に、人事が働き手であたく逆方向の施策が取られてしまう可の関係が深いからです。人に関するる個人を尊重しているかが問われる

能性があります。人事の基本的な価データが最高機密なのは、人権を侵のではないでしょうか。 “ 社員は経営値観、職業倫理が問われているとい害してはならないからなのです。

者のもの”あるいは“ 人事権はすべてうことをしっかり盛り込むべきだと思

江間有沙氏

山本龍彦氏

東京大学
未来ビジョン研究センター 特任講師

慶應義塾大学法科大学院

守島基博氏
教授

学習院大学
経済学部経営学科 教授 副学長

Works No.156 Oct–Nov 2019

29

います。

行うことが必要です。AIの活用以前

いう言葉が重要だと思います。前提

守島：本来、人事という仕事は人に対にこの問題を考えることが必要です。

として、経営と働く人々にとってメ

する取り扱いを決めるものです。しか現実的には、AIの提案が経営の観点

リットをもたらすものでなくてはなり

し社内における人事では、雇用関係からは最適だとしても、会社全体をよません。“ 経営 ”そして“ 社員”にとっのために、個人の権利は一定の制限

りよくするために、人事などが個人のてよりよい決断をすることで、エンプを受けるのです。人事上の意思決定

尊 重の観 点から問題がないかをウ

ロイー・エクスペリエンスの向上を目

は、経営をよくする側面と、個人の尊オッチする必要があるでしょう。

指すことを原則に入れる必要がある重を実現する側面の両方を見ながら

志水：まさに守島先生の “よりよく”とのではないでしょうか。

Theme 3

人事に求められる
AIリテラシーとは 何か

早くリテラシーを高めることに着手すべきです。
江間：そもそもAIにできることは、現状では限られています。また「AIが志水：もう1つ、これからの人事で重シー確保の原則」は、そういった意

選んだ、判断した」というように、AI要なものとして、AIなどのテクノロ味でも非常に重要です。

を擬人化しがちなこともミスリーディ

ジーを使いこなすためのリテラシーを

鵜澤：AIリテラシーが低いと、相性診ングを生みます。人が機械を賢く使高めることが挙げられます。日本では、

断のようなレベルのサービスを信じていこなし、判断にかかる時間が短縮

HRテックに関するリテラシーが欧米しまうことがあります。
「この2 人は同できたり、よりよい判断ができたりすと比較してまだ低いと思います。それじチームにしないほうがいい」などとるように、人と機械の協力関係の仕は人事だけの責任ではなく、経営の大真面目に議論し始めたら、企業の組みを考えるのが大切です。AIへの問題でもあります。テクノロジーを導人材育成力や競争力が失われること

過度な期待や懸念のあまり、人の仕入する際、人事にも研修やOJTを通になりかねません。AIやテクノロジー

事が余計に増えたり、HRテックの進して学びを深める継続的な学習の提を使わずに済む時代ではなくなったと展が阻害されることにはなってほしく供が不可欠です。原則４.1の「リテラいう潮目の変化に敏感に気づいて、ありません。

30

Works No.156 Oct–Nov 2019

Theme 4

本人が同意すれば何をやってもいいのかは、こういう場合に独占禁止法の優越的地位の濫用を適用できないかを検討しています。企業内でも、データの収集や利用に関して同意を求め

鵜澤：私は、原則2.2の「本人同意のGDPRは同意至上主義ではないんでられたら、やはり従業員は同意せざる原則」という項目がとても気になってす。どういう目的のために使うのか。

を得ないでしょう。その意味で個人はいます。既に多くの企業では、個人

そこを固めて、説明できるようにして弱い。だからこそ、労使間のコミュニ情報を活用するにあたっては本人のおけば、同意がなくても法的に問題なケーションが求められます。

同意を得ることがルールというのを理いということは十分あり得ます。

守島：これまで長らく協調的な労使関解しています。でも、きちんと同意を鵜澤：本人の同意があれば永遠にOK係が続いてきたため、経営や人事が得ていたなら、何をやってもいいかとではなく、撤回できる権利や忘れられ

なんらかの方向に変化を起こそうとい

いうと、それは別問題なのです。ここ

る権利もある、ということも大事です

うときに、日本企業の労働組合などはに企業の品格が問われていると思いね。物理的に本当にデータベース上ストッパーの役割を果たせないというます。同意さえあれば何をしてもいい、から消去し、消去されていることが説問題もあります。

という同意至上主義には、大きなリス

明できるというトレーサビリティの確

山本：持てる情報の量と質が変わってクを感じています。

保も必要です。個人は、いつでもそきて、情報の非対称性が増すなかで、

山本：欧州のGDPR では、形式的な同のゲームから降りられるという状態に情報を持たざる者が持つ者に関与す意の問題性を強く意識しています。一しておかなければなりません。

ることができるプロセスがより重要に

方日本は、同意至上主義であると同山本：ここで重要な視点は、個人のほなると思います。基本原理 2の「公正時に同意形式主義ですよね。

うが立場が弱いということです。インプロセスの原理」のなかに、ベンダー

鵜澤：適切なプロセスで実質的な同意

フラの役割を果たしているプラットとユーザー企業の間、企業と従業員を得ていた場合ですら、当局に否定フォーム事業者から、個人情報の提の間のコミュニケーションを確保するされる事例が、欧州では既に起きて出やその使用について同意を求めらこと、と入れてはどうでしょうか。

います。

れた場合、個人は事実上同意せざる

たとえば、個人の人事評価などの

志水：以前勤めていた会社で、グローを得ません。最近、公正取引委員会

情報は、マネジャーなど管理者だけ

バル人事システムを構築する機会がが見られる場合が多い。ですが、デーありました。欧州では社員個人の同タを提供して評価をされた側も、その意を得るにあたり、事前に当局に相談

データを見て、自分のどこがどのようして、この目的で社員のデータを取得に評価されたのか、どんな努力をすする、このように本人から同意を得る

れば評価が高まるのかを理解できるプロセスがある、これで問題ないか、ことが重要でしょう。それが本人の気という確認を行いました。

づきにもつながる。原則1.1にデータ

山本：GDPRには、正当な利益を追求の所有者はデータ主体とありますが、する場合など、本人の同意を得なく本人の関与を実質化する仕組みがなても正当化されるデータの取り扱いがければ、絵に描いた餅になってしまい

5つ挙げられています。その意味ではます。

Works No.156 Oct–Nov 201931

Assessment）とも呼 ば れ ています。

Theme 5“透明性”と“アカウンタビリティ”は実現可能なのか

ただ、すべての企業にこれを行うリソースがあるのか、HRIAの妥当性を誰が評価するのかが問題になります。
守島：チェックする能力をどこかに担保したほうがいいということですね。
江間：基本原理３にあるアカウンタビ

論をしなければなりません。

それが社内か社外かは持っているリ

リティの概念がしっかり理解されてい山本：そうですね。ディープラーニン

ソースによる、と。

ないように思います。そもそもの訳さ

グの複雑さから見て、説明可能性に個人に対するアカウンタビリティでれ方の問題でもありますが、説明しては限界がある。最近、説明を補完す

いえば、従来、人事の世界では“ 救済 ”

情報開示さえすればいいのではなく、べく議論されているのは、アセスメンということを重視してきました。つまり、結果に対して誰が責任を取るのか特トという手法です。自分たちが設計し何らかの不利益を受けたときに“ 文句”

定するのがアカウンタビリティの意味

たＡＩの予測モデルが人権にどのようを言えるというプロセスです。アカウするところです。

な影響をもたらすのかを査定・検証

ンタビリティのあとに、結果に対して守島：原則のなかには、誰が責任を取しようというものです。人権影響評価

異議を申し立てる仕組みを持つ、といるのか決めておく、と書いておくべき（HR IA：Human R ig hts Impact

うところまで原則には明記したいです。

でしょう。

山本：GDPR でも、重要事項について

江間：たとえば医行為は人間が行わな

AIの完全自動意思決定を組み込む場

ければならないと法律で定められて合には、決定を争う権利を保障しないますが、人事については人間がしければならないと規定されています。

なければならないという法律はありま

争うには情報がないといけませんから、せん。極端な話、人事は AIで決めまやはりそのためにも決定のプロセスにす、という会社が出てきてもおかしく

ついて説明しなければならない、といはないのです。だからこそ、AI 原則

うことになるわけです。

には問題が起きたときの責任の所在を決めると明記する必要があると思います。AIを使って起きたことの結果について、責任を負うのは誰なのかを決めておきます、というルールです。

Theme 6

人がどれだけ関与することを求めるのか

もう1つ、疑問を感じていることがあります。世に出ている多くのAI 原

守島：原則3.3「人間による意思決定

ういう使い方をしているのかをきちん

則でも、「アルゴリズムがどのようなの原則」については、意思決定に限と説明する必要があります。

ものかを説明する」といったことが簡らず、AIがどのように関与しているか

鵜澤：GDPR では、AIによる完全自動

単に書かれていますが、実際にアルは開示したほうがいいと明記すべきで化された判断は基本的に否定されてゴリズムを見せられたところで、一般

すね。AIの提案をそのまま使っていおり、人間が必ず介在すること、と明の人にはほとんど意味がわかりません。

るのか、それとも人が介在しているの記されています。

AIによる推論の過程を明らかにするか。それを知るだけでも、結果を受

山本：そして、形式的に人間を関与さとはどのようなことなのか、という議

け取る側の心証はかなり違います。どせるだけでなく、権限のある人が関与

32

Works No.156 Oct–Nov 2019

することを求めています。ただし、実上げるため、というのがほとんどでしの配分は、場合によって変わると思い際には、採用の初期のスクリーニング

た。採用の初期段階で、“ 絶対に合わます。必ずこう使ってくださいではな

をAIで行うというとき、人間がすべない”人は AIの診断で除いてしまい

く、会社の方針に従って、こういう方て関与するのは難しい。むしろ、それましょう、というように。ところが、針だからこう使う、と説明することがにより意思決定の質が落ちる可能性

今は AIを使って最適な人材配置を実求められるでしょう。

もあります。どういう場面で人間が関現したい、という話になっています。

志水：AIが出してくるリコメンドは一与するかを明確にしておくべきです。

AIを使った意思決定の重要性がかな

参照データにすぎないという認識も必雇い入れたあとの従業員に不利益にり格上げされることになります。だか要です。意見 A、B、Cのうちの１つ

なる意思決定をする場合に、人間をらこそ、本当に信頼に足るのか、AIであって、AIが示すものが万能であ関与させるということは、AI 原則にが間違った分析をしていないか、といるという思い込み、AIの出す結果だ

入れていいと思います。

う議論が必要になっているのです。

け重み付けを高くするという行為はな

鵜澤：これまで AIを使うのは、効率を江間：人と機械の協力体制における力

くさなくてはなりません。

Theme 7

“ データ最小化 ” にいかに真剣に取り組むか
鵜 澤： 原 則2.1に 小 さく入 って いる

ビッグデータに対する幻想にはもっと「データ最小化」は、もっとしっかり主

注意を喚起すべきでしょう。

張すべきです。“ビッグデータ至上主

山本：そのとおりですね。データを取っ義”を取る企業は少なくないからです。

てはいけないではなく、目的によってなんでもいいからデータを集めておけは取っていいのですが、必要に応じてば、思わぬ素敵な示唆が出てくると取る範囲を決めておくべきです。目的

本的な欲求です。必要のない情報は思っている。こうなると、メールの文章、に照らして考えると匿名でもいいもの取らないという表現では不十分で、会議の音声、歩いているモーションのがもっとあるはずです。それもデータ人権に抵触する可能性があることをキャプチャなど、なんでもデータとしての最小化の重要な考え方の1つです。

しない、という言い方が必要でしょう。

取っておきたくなる。これは倫理的に

守島：とはいえ、個人情報をできるだ

編集部：みなさんの意見を聞いて、AIも問題ですし、オペレーション効率的

け細かく欲しい、というのが人事の基を活用するにあたって考えるべきなのにも無駄です。GDPRの影響で、ミニは、人事とは何か、そこに携わる人々

マムなデータからどう示唆を得るかとが持つべき矜持とは何かということないうふうに、世の中が変わっています。

のだとわかってきました。AIを使う・使わないにかかわらず大事にすべきこと、そしてAIを活用するからこそ持つべきこと、守るべきことを形にしたいと思います。
本日はありがとうございました。

Works No.156 Oct–Nov 201933

人事のAI 原則《暫定版》、発表
Works 作成の草案をもとに前ページまで議論してきたことをここに集約し、人事のための AI 原則の “ 暫定版 ” を発表する。
各界の専門家たちの知恵によって、構造、内容ともに進化させた。

ディスカッションを受けて変更した

る必要があるとの指摘に基づいて、して、それらの基盤として、人事としのは、主に原則の内容と文書の構造

前文を加え、よりメッセージ性の強いての職業倫理とリテラシーを置いた。

である。

ものにすることを目指した。

それぞれの詳細は、右ページの前文

前者については、本人同意やアカ

また、ディスカッションでは、文書

ウンタビリティ、データ最小化など、が構造化されていないという指摘がなお、ディスカッションを経て完成

ディスカッションで検討された部分をあった。そこで、個人の権利の尊重

したこのAI 原則を“ 暫定版 ”と呼ぶの中心に大きく書き換えている。

という大原則をベースに、インプット

は、今後も多くの人々と検討を重ねてそして後者はまず、「誰に向けたも時とアウトプット時という、プロセス

いき、よりよいものにしたいという思のか」「作成の目的」などを明確にすを分ける形での構造化を試みた。そいを込めたためである。

で述べている。

「人事のための AI 原則」の構造

インプット（個人情報）に対する
センシティビティ
5

データ主体の権利尊重の原則

6

本人同意の原則

10 人間による意思決定の原則

7

データ最小化の原則

11 アカウンタビリティの原則

8

適正性の原則12 異議申し立ての権利確保の原則

9

セキュリティ確保の原則

個人の権利の尊重

人事としての職業倫理とリテラシー
出典：編集部作成

34

アウトプットに対する
アカウンタビリティ

Works No.156 Oct–Nov 20191

個人の権利尊重の原則

2

公平性確保の原則

3

プライバシー確保の原則

4

透明性の原則13 倫理尊重の原則

14 適正コストの原則

15 リテラシー確保の原則

16 危機管理の原則

人事のための AI 原則
前 文
私たち企業人事に携わる人々は、経営のための重大な資産である従業員などの人的資産に対して、さまざ
まな施策を通じて広範かつ直接に影響を与える立場にあります。したがって私たちには、経営と働く人々の間にあって、働く人々がよりよく働き、満足を得られるように努める義務があります。
AI という優れた技術を、人事におけるツールとしても活用することが可能な時代が幕を開けようとしています。ですが、このツールの使い方を間違えば、私たちは、働く人々の尊厳を損ねたり、プライバシーを侵害したりすることによって、結果的に彼らの安心安全とよりよく働く権利を脅かすことになりかねません。
また、個人の尊厳が世界的にますます重視されるなか、私たちは人とそのデータにかかわるグローバルな規
範を遵守することも求められています。
そこで、私たち企業人事に携わるすべての人々が、AI を活用するにあたって守るべき基本的な原則をここにまとめます。

16 個の人事のための AI 原則は、大きく以下の 4 つの観点でまとめられています。
●

個人の権利の尊重●

インプット（個人情報）に対するセンシティビティ●

アウトプットに対するアカウンタビリティ●

人事としての職業倫理とリテラシー

人事は、AI を利用することで、日本国憲法および国際的な規範の保障する基本的人権を侵したり、社会や企業内に新たな不当な差別を生んだり、個人の尊厳を損なう不当な扱いを生じさせたりしないことを約束しなくてはなりません（個人の権利の尊重）。そして、そのためにはまず、AI に与える個人に関するデータの取り扱いに対して、細心の注意と敬意をもってあたる必要があります（インプット〈個人情報〉に対するセンシティビティ）。また、AI を活用した後段階では、その結果に対して、説明し、対話し、責任を負う必要があります（アウトプットに対するアカウンタビリティ）。これらは人事として当然守るべき義務であり、AI を活用するに際しても少しも損なわれることがあってはなりません。そのためにも、AI という新しい技術に対して、学び、経験を積み、正しい知識と理解を構築する努力が必要です（人事としての職業倫理とリテラシー）。

私たちは、AI を正しい形で活用することで、人という経営資産に関するよりよい意思決定ができるようになることを望みます。また、そのように人事が進化することで、企業における真のダイバーシティ＆イン
クルージョンを実現することや、働く人々にこれまでになかった新しい仕事や学習の機会およびキャリア展
望を提供することが可能になると信じます。
この原則は、私たちが理解し、守るべきものであると同時に、各企業の理念と AI の進歩に応じて発展させていくものです。私たちはこの AI 原則をもとに、AI の研究や開発、サービス提供に携わる人々との間で、また経営者や従業員、入社を希望する人々との間での対話を重ねていきます。

Works No.156 Oct–Nov 201935

個人の権利の尊重
1

個人の権利尊重の原則
そもそも人事は、よりよい経営のために人的資産に働きかけるものであるが、同時に従業員などの個人の権利と尊厳を尊重することが求められている。人事がその意思決定にAIを利用する場合であっても、個人の権利と尊厳が不当に毀損されることがあってはならない。

2

公平性確保の原則
人事は、AIを活用するにあたって、人々がその人種、性別、国籍、年齢、政治的信念、宗教などの多様なバックグラウンドを理由に不当な差別をされないよう、その設計思想における公平性を常に検証する。

3

プライバシー確保の原則
人事は、AIに与える個人情報の取り扱い、また、AIが導き出した個人にかかわる推論の取り扱いには一層の慎重性をもってあたる。
人事は、個人情報の収集とその保管、AIシステム自体と結果データのセキュリティに対して道義的責任と技術的責任を負う。

4

透明性の原則人事は、AIを利用するに先立って、AIを利用するという事実、利用の目的、利用に用いるデータなどに関する情報を従業員などに開示する。また、AIの利用について、従業員代表と話し合うなど、開かれたコミュニケーションの場を持つ。

インプット（個人情報）に対するセンシティビティ
5

データ主体の権利尊重の原則
データを提供する個人は、データの所有権のみならず、データの開示・修正・消去を求める権利、データの利用のされ方に異議を申し立てる権利を有する。人事は、データの取得や活用についてデータを提供する個人とコミュニケーションする機会を
もうける。

6

本人同意の原則
人事は、個人情報などのデータを収集するに先立って、データを提供する個人に対して、データ収集の目的、収集データの種類、個人の持つ権利などに関する説明を実施し、それに対する同意を得る。人事は、この同意が、データを提供する個人の理解と納得を伴う“実質的な同意”になるよう最善の努力をする責任を負う。個人は、同意を撤回する権利を有する。

7

データ最小化の原則
人事は、AIを活用するにあたって常に合目的性を重視し、利用目的・範囲・プロセスを明確にする。そのうえで、目的外のデー
タをみだりに収集したり、利用したりしないよう、取得するデータの最小化を目指す。

8

適正性の原則人事は、データを取得するにあたっては、適正適法にこれを行う。また、人事は、AIを利用するにあたって、AIが必要とするデー
タの最新性と真正性、データに欠落がないことを常に検証し、不正確なデータを用いない。

9

セキュリティ確保の原則
人事は、個人情報を取り扱うにあたって、安全性の確保に努める。データの匿名化を可能な限り実施し、データ保管にあたって、漏洩などが起きないように、技術的措置を講じる。また、問題が発生した場合にどのような行動を取るか、事前に決めておく。

36

Works No.156 Oct–Nov 2019

アウトプットに対するアカウンタビリティ
10 人間による意思決定の原則
人事が AIを利用するにあたって、最終的な意思決定は人間がこれを行い、AIによる完全自動化した意思決定は行わない。人事は、AIがどのように意思決定に関与しているのかを明らかにする。また、AIによる示唆は参照データの1つとし、過度な重み付けをしない。

11 アカウンタビリティの原則
人事は、AIを活用した意思決定のもたらす結果についての責任の所在をあらかじめ決めておく。また、要望に応じて、その意
思決定プロセスを説明する責任を持ち、それに応えられる人員を人事部内に育成する。また、利用しているAIのアルゴリズムの適切性を検証する機関を社内あるいは社外に持ち、継続的にこれを検証する。

12 異議申し立ての権利確保の原則
従業員などは、AIが分析・予測した結果に対して、異議を申し立てる権利を持ち、人事はこれを受ける仕組みを構築する。また、
人事は、従業員が知識の不足ゆえにAI時代の弱者となることがないよう、従業員へのAIリテラシー教育の体系をつくりこれを実行する。

人事としての職業倫理とリテラシー
13 倫理尊重の原則
人事に求められる職業倫理は、AIを利用することによって損なわれてはならない。人事は、AIを利用するにあたって、データ提供者からの同意があり、適切なプロセスを踏襲するとしてもなお、倫理的・道義的な観点からその利用が正しいものであるかどうかを常に点検し続ける。

14 適正コストの原則
人事ならびに経営は、AIを社会的に正しく利用するために、適正なコストを負担することを惜しまない。AIサービスの利用にあたっては、適切なサービスを見極め、信頼できる開発者・提供者とのコミュニケーションを続ける。

15 リテラシー確保の原則
人事は、AIを過信せず、コントロールするための知識を獲得し、AIの進化についていくための学習を継続的に行う。経営は、人事を含む従業員全員が AIリテラシーを高めることへの責任を持ち、AIリテラシー教育の体系をつくり、継続的な学習機会を提供する。

16 危機管理の原則
人事は、AIを利用するにあたって、起こり得る問題を想起し、技術的・非技術的対応策を事前、ならびに事後的に講じる能力を高め、継続的に点検を実施する。

Works No.156 Oct–Nov 2019

37

まとめ

機械とともにあるからこそ人間同士の対話を重視すべし石原直子（本誌編集長）

未来を拓くテクノロジーとして注目される AI だが、社会への実装が進展するにつれ、AI の持つ負の側面にも人々の関心が集まっている。本特集でも、AI の活用が引き起こし得る問題、課題としてさまざまなものを取り上げた。
だが、現段階で本当の自律型の AIが生まれていない以上、AI が何か“ 悪さをする ”とすれば、それは人間の意思や人間社会の歪みの反映なのだということも、多くの専門家が異口同音に強調した。私たちは、そのことをしっかりと認識しておく必要

経営における人的資産の効用の最大がある。

化と働く個人の幸せの最大化、両方

片側の立場だけでものごとを決め

人事領域で AI を活用するというこを “ 同時に ” 追求する仕事である。どないために大事なのは、想像力ととは、人事という機能が内包していのような人に集まってほしいのか、

まっとうな倫理観だと指摘してくれる課題や問題もまた、AI によって増どのように働いてほしいのかという、たのは SEQSENSE の中 村 氏だ。想幅される可能性があるということだ。

経営サイドの視点と、働く人たちに像力を培う具体的な方法が、多様なだからこそ、人事がどのような世界

どのように報いるのか、何があればステークホルダーとの対話というこ観を持っているかが、今後ますます働く人が幸せになれるのかという、とになるだろう。開発者だけの言い重要になる。

従業員サイドの視点。両方が常に必分、経営サイドだけの言い分しか聞要だ。このような、いわば各社なり

かぬまま、新しい技術や施策に飛びの “ 人事ビジョン ” を今一度確認し、つくのはリスクである。社会あるい肚に落とすプロセスなしには、AI には従業員はどう感じるのか、何を望「人事のための AI 原則」全文を通じ何を選別してほしいのかという基本

んでいるのかを知るのは、人事の基て繰り返し表したとおり、人事とは設計図をつくることすらできないは本的な役割であり、これは AI 時代に変わらない

人事の基本的な役割

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Works No.156 Oct–Nov 2019

ずだ。

の望む仕事、望むキャリアに出会える。そのおかげで経営がよりうまくいく。そんな未来を期待したい。

“ ありたい姿 ”とともにそれぞれの AI 原則を
わざわざ “ 人間中心 ” を謳わなけ
れば “ 機械中心 ” になってしまうと指摘したのは、「人間中心の AI 社会原則」の検討会議において議長を務めた東京大学の須藤氏である。人間のために AIという機械、ツールが存在する。その AI に何もかも丸投げしなろうと変わることはないと、ファ

拾える可能性がある。これが人事領てしまうのではなく、AI に助けてもンリーシュの志水氏も強調していた。

域で AI を用いることの大きなメリッ

らいながらも、私たち自身が責任をトの 1 つだと考えている。

持って今よりいい未来をつくるのだ

また、早稲田大学の大湾氏は、労使関係のよい企業のほうがデータ活

そもそも企業人事という領域では、というスタンスと、それを実行でき用がうまく進んでいると教えてくれた。

すべての働く人の権利が完全に尊重

話し合いや、情報開示を通じて信頼されているとはいえない面があると今回、編集部が多くの方の力を借関係が構築されていることは、新し指摘したのは、学習院大学の守島氏

りてつくった「人事のための AI 原

いテクノロジーを用いるにあたってだ。意に染まぬ異動、不得意な仕事、則」は、完成版ではない。各社会、の最低限の前提条件になるだろう。

本意でないキャリア。そういうもの

企業、コミュニティにおける “ ありでも、なんとか納得してもらうのがたい姿 ” の議論の末に、それぞれが、人事の仕事でもあった。AI を活用す

自らの原則を構築する必要がある。

ることで、こうした個人と企 業のWorks 版「人事のための AI 原則」が、これまでの人事ではすくい上げる

ニーズのアンマッチが少しずつでもそのときの参考文献になるというのことのできなかった、“ 小さき声 ” を解消され、より多くの従業員が自分が、私たちの望むところである。

AI を用いて“ 小さき声 ” をすくい上げる

るだけのリテラシーが大切だ。

Works No.156 Oct–Nov 201939

連載
サイエンティストが導く
地球市民への道

谷本浩志

大気化学者

氏

Tanimoto Hiroshi

東京大学理学部化学科卒業、同大学大学院理学系研究科化学専攻
博士課程修了。2001年より国立環境研究所
大気圏環境研究領域大気反応研究室に勤務。
2005 年主任研究員に、その後ハーバード大学客員研究員などを経て、2011年より地球環境研究センター地球大気化学研究室室長。
2017 年より、地球大気化学国際協同研究計画（IGAC）共同代表。

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Works No.156 Oct–Nov 2019

CO₂ だけではない、
地球温暖化を進める物質とは環境問題で常にトピックになるのは、地球温暖化のもととなる二酸化炭素（CO₂）である。しかし、CO₂ の温暖化への寄与度は全体の 50％ほどでしかなく、残る 50％は別の物質が原因であることは意外に知られていない。その別の物質の１つが “ オゾン ” だ。大気化学者としてオゾンを研究する谷本浩志氏に、オゾンの知られざる一面について聞いた。

聞き手＝石原直子（本誌編集長）

もあることです。

温暖化原因物質は
産業革命前の2倍に増加―なぜオゾンは、温暖化の原因物
質となるのでしょうか。

―オゾンといえば、一般の人々に

私たち人間を守る重要な働きをして化学的な性質として、オゾンやよく知られているのは、フロンなどいることは広く知られていると思い

CO₂ は、熱を吸収しやすいのです。

のガスによりオゾン層に穴が開いてます。そのため、1980 年代の “ オゾもう少し詳しくいうと、地球表面

しまうという“ オゾンホール ” の問ンホール ” の発見は世界的に大きなは、太陽の光を受けて熱を宇宙に向題です。一般的には、オゾンはなく問題となりました。

けて放射しているのですが、大気中残り１割のオゾンは、成層圏のもっの CO₂ やオゾンがその熱を吸収すると下、地表から10キロ圏内に存在し、ために気温が上がります。こうしてオゾンには “ 良いオゾン ”と“ 悪い対流圏オゾンと呼ばれます。対流圏

地球を覆う膜のようなものができ、

オゾン ” があるのです。一般的によでできるオゾンは、成層圏のそれと“ 温室 ” のような状態を生み出すためく知られているのは、成層圏オゾンは異なり、人間の活動が原因でできに “ 温室効果ガス ”と呼ばれるのです。

と呼ばれる “ 良いオゾン ” で、上空ます。自動車の排気ガスや工場から

もちろん温室効果ガスが存在しな

20 キロから 30 キロに存在します。地排出されるガスなどに含まれる窒素

ければ、光によってもたらされた熱球全体のオゾンの約９割は成層圏に酸化物（NO₂）などに可視光があたっは地球の外に逃げてしまうため、生

ある “ 良いオゾン ” です。

て、オゾンが発生するのです。

命が存在するには適さないくらい気てはならないものというイメージだと思います。

オゾンとは O₃、つまり、酸素原子

地球温暖化に影響を与える物質は温が低い星となってしまいます。問が 3 つ結合したものです。成層圏でCO₂ が最もよく知られており、実際

題は、CO₂ をはじめ、オゾンやメタは酸素分子（O₂）の一部は紫外線をに最も多く大気中に存在します。しンの量が必要以上に増え、大気の組受けて解離し、酸素原子（O）とな

かし、温暖化の原因として、CO₂ の成が急速に変化していること、そのります。そのままでは不安定なので、寄与度は全体の半分程度で、次いで原因が産業革命以降の人間の活動に近くにある酸素分子（O₂）と結合し、メタン、オゾン、ブラックカーボン

よってもたらされているということ

オゾン（O₃）になるのです。この、（すす）などが続きます。オゾンやなのです。

成層圏で生まれては消えを繰り返す

ブラックカーボンが CO₂と異なるの

対流圏オゾンは、産業革命前のおオゾンは、無害なだけでなく、太陽は、温暖化の原因物質であるだけでよそ 2 倍に増加しています。人間のから地球に降り注ぐ紫外線を吸収し、なく、人体に有害な大気汚染物質で活動による大気中の化学成分の量のText ＝入倉由理子 Photo ＝刑部友康 Illustration＝内田文武
Works No.156 Oct–Nov 201941

が、私たちは“ 大気汚染 ”と“ 気候変動 ”が重なる分野の研究を進めています。
また、科学的知見をどのように政策や対策に活かし、現在の地球環境問題の解決につなげていくか、持続可能な地球社会の構築につなげてい
変化が、あまりに急に起こっていま者たちから、エビデンスはいくつもす。そのため、かつては 2100 年ごろ

提出されています。たとえば、近年、当然ですが、大気は世界中でつなの地球をイメージして環境悪化の進

世界各地で記録的な猛暑が起こってがっています。たとえばアジアで大展やその対策を考えてきましたが、います。異常気象と温暖化の因果関

気中に発生した物質は、だいたい 2

現 在 で は、2050 年、2030 年 と も っ係を調べる研究もされており、それ〜 3 週間で北半球を１周します。大

と近い未来や現在のリスクを想定しによれば温暖化がなければ猛暑が起

気中の物質がどのように移動、分布た研究が必要になっています。

こる確率はほぼなかった、という結して世界各地でその濃度が変わるの

果が出ています。

かを調査するために、私も1 カ月間

温暖化はかなりの確率で人間の活動が関与

くか、もテーマですね。

このような、専門家が精緻なデー船に乗って、太平洋上の大気を追い

タ解析によって導き出したいくつもかけたことがあります。ずっと船酔――現在の温暖化やそれに伴う気候のエビデンスを受け止める限り、温いで大変でした（笑）
。

変動は、人間の活動とはかかわりが暖化の進行には人間の活動の関与がそうしたフィールドワークを経てないという意見も聞かれます。

あると、かなりの確率でいっていい、実感したのは、汚染物質の排出を一ということです。

国で規制してもあまり意味がないと温暖化が人間の活動のせいだけなのか、という疑問を持つことは決して悪いことや間違ったことではないと思います。今後さらに研究が進め

CO₂の規制だけではなく大気汚染物質にも注目いうことです。たとえばロシアで発生したブラックカーボンは北極に運ばれ、アジアで発生したメタンは世

ば、新しい知見が得られるかもしれ――先生ご自身はどのような研究を

界中の対流圏オゾンを増やすことにません。ただ、第一線で研究していされているのですか。

つながっています。今、温暖化でもる世界中の科学者が、現在の温暖化

オゾンやブラックカーボンは温暖

は人間活動によって起こっていると化物質でも大気汚染物質でもあると考えていることは、尊重すべきだと言いましたが、こうした物質は最近

温暖化の対策にとって朗報となる

思っています。

“ 短寿命気候汚染物質 ”と呼ばれていのは、オゾンやブラックカーボンの工業化など人間の活動と温暖化のます。昔は、温暖化と大気汚染は別々排出規制をすれば、CO₂ の排出規制

結び付きを専門に研究している研究のテーマとして研究されてきましたよりも高い効果が見込めるという点

42

Works No.156 Oct–Nov 2019

大気汚染でも、世界規模で統一的な規制が求められているのです。

です。

ベーションが働かなくても、「国民

が、この 30 年間で状態が改善しましCO₂ は１度発生すると、植物が光の健康被害をなくすため」という理た。世界各国がこの問題の解決に協合成で吸収する以外ではなかなか減由であれば、どの国も率先して動く

調し、原因物質であるフロンガスのらない。発生後にどれだけ大気中にと期待できます。

規制に真剣に取り組んだ成果です。

残り続けるかを示すのが、大気中寿大望ですが、私自身の研究の究極

地球の大気を
産業革命前に戻したいの目標は、大気中の汚染物質や温暖す。ですから、今、排出量を規制し――ただ、米国がパリ協定から離脱に戻して、地球の大気をクリーンにてもその効果が出るまでにすごく時するなど、規制が進んでいくイメー

したいというものです。全人類、動間がかかります。

ジがなかなか持てないのですが……。

物、植物がきれいな空気の価値を享命ですが、CO₂ はその大気中寿命が非常に長いという特徴を持っていま化の原因物質を産業革命以前の濃度

一方、ブラックカーボンの大気中

私は現在、地球大気化学国際協同

寿命は数日、対流圏オゾンは数週間

研究計画（IGAC）の共同代表として、

オゾンホール問題の解決でも、当から数カ月、メタンでも10 年です。

各国が協調して研究を進めるべく取時その渦中にいた人々は「実現できこの大気中寿命の短さが短寿命気候

り組んでいますが、確かに国を超えない」と考えたかもしれません。汚

汚染物質といわれるゆえんでもありた連携はそう簡単ではありません。

染物質や CO₂ の規制も、今のテクノ

ますが、これはすなわち、発生する

ただ、そのようななかでも、成功

ロジーをもってすれば実現できるは量を削減すると、その濃度は速く低事例はあります。最初に説明した成ずです。人類と地球の健全さが両立

下し、温暖化対策としての即効性が層圏のオゾンホールの問題は、まだするよう、温暖化と大気汚染の同時高いということになります。

完全に解消したわけではありません

解決を目指しています。

After Interviewのなかにある目に見えないものに思いを馳

受できるように。

さらに CO₂ は、温暖化の原因物質であっても、大気汚染物質ではないという点で規制が難しい。特に発展せる責任が、私たちにはあるだろう。

途上国では経済発展を優先したいという理由で、CO₂ の排出規制に二のそしてもう1つ、大気は全地球に広がる「大気の研究は、地味なんです」と谷本という事実も忘れてはならない。どこか遠氏は言う。
「なにしろ目に見えませんから」い国のできごとなので自分には関係ない、

確かに、大気中に含まれている多様なもと顔を背けること、自分（自国）だけならも大気汚染物質であり、人間が吸うのを、私たちは普段気にも留めない。まし大気を汚してもいい、とうそぶくこと、どと健康に悪影響を及ぼします。各国てや、それらが各々どういう働きをするの

ちらも子供じみた態度だ。国際協調はどんか、組成がどう変わったのかについて、考なテーマでも難しいものだが、きれいな空

足を踏んでいます。対してオゾンやメタン、ブラックカーボンはそもその環境行政には気候変動への配慮という側面だけでなく、人々の健康を守るという側面もあります。気候変動に対してはなかなか規制するモチえる機会はめったにない。だが、私たちが気のなかで生きる権利を、地球上のすべて

常に体を浸しているのは大気であり、そのの人と子孫につなぐために、地味かもしれ大気を汚しているのも私たち人間だ。風にないこのテーマで、私たちがどれだけ力を吹かれたとき、暑さ寒さを憂うとき、大気合わせられるかが問われている。

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連載

極限状態。そのとき、極限の2014 年12月11日、広島 高 等 裁 判

現場と人をどう動かすのか所で「広島元アナウンサー窃盗被告事件」の二審判決が下された。判決

リーダーシップ

は一審と同じ「有罪」。その瞬間、被弁護士

告人の弁護を務めていた久保豊年氏
は、膝から崩れ落ちそうな感覚に陥った。
「無実を証明できたと思っていただけにこんなことがあるのかと愕然としました」
事件が起きたのは2012 年 9月。広島市内の銀行で、記帳台に置き忘れられた封筒のなかから、現金が盗まれた。警察は中国放送の元アナウン
えん せき

サー煙石博氏を窃盗容疑で逮捕。根拠となったのは、防犯カメラの映像だ。
記帳台全体が映っていたわけではな
いが、封筒が置かれた記帳台に近づいたのは被害者を除くと煙石氏だけだった。逮捕後起訴され、広島地方
裁判所は窃盗罪で執行猶予付きの有罪とした。煙石氏は無罪を主張し、即刻控訴。久保氏は二審から主任弁
護人を引き受けていた。

地道な努力の末の二審は「証拠となった防犯カメラ映像は画質が粗く、煙石さんが盗んだとされる
決定的場面は映っていませんでした。
煙石さんが本当に封筒に触れたのか、はっきりさせるために防犯カメラ映像の解析に取り組みました」
映像解析の専門家は日本に何人も久保豊年氏 Kubo Honen

いるわけではない。インターネットで学 部 および 最 高 裁 判 所 司 法 研 修 所 卒 業。

んとか探し出した。解析によって封筒

広島城北高等学校を経て、明治学院大学法1989 年に弁護士登録。広島を拠点に商事、民事、労働、刑事、家事と数多くの事案を取り扱う。広島元アナウンサー窃盗被告事件では最高裁で一審・二審の有罪判決を破棄する
逆転無罪の判決を勝ち取り、話題となった。

検索し、片っ端から電話をかけてながあった位置をほぼ特定。さらに煙石氏の手の動きを精緻に解析した結果、煙石氏の手指がその位置にいっText ＝木原昌子（ハイキックス） Photo ＝ササキタケシ（44P）、煙石博さんの無罪を勝ちとる会提供（45P）

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Works No.156 Oct–Nov 2019

ていないことを明らかにした。
「これの、煙石氏の潔白を示す必要がある。

で無実が証明できる。勝てる、と思

久保氏は、どんなに小さくても、思いいましたね」

つくアイデアを寄せてほしいと支援者

自信をもって臨んだ二審。しかし下たちに頼んだ。この困難な局面で勝されたのは有罪判決だった。理由は利をつかむためには、法律家としての「煙石氏が封筒を記帳台から持ち去り、知識や経験だけでは十分ではないか

防犯カメラの映像に映っていない６秒らだ。
「僕は法律の専門家だけど、ア間に犯行がなされた」というもの。とイデアの専門家じゃない。相手が一うてい納得できるものではなかった。

般人でも誰でも、いろんな角度から「日本の司法は無罪推定を原則としまの意見が重要なんです」

2017 年 3 月10日、最高裁で無罪が確定した直後の久保氏と煙石氏。冤罪が晴れるまで 4 年 5カ月のす。被告人が無罪であるという前提

それから毎日のように煙石氏の家で起訴、裁判が行われなくてはなら

族や支援者からアイデアが持ち込まないのに、有罪を前提にした明らかにれた。突破口になったのは、煙石氏

おかしい判決でした。あの瞬間、司の息子のアイデアだ。映像を1 秒毎に度も練習してもらって、最高で 2 秒。

法への失望感と、煙石さんに対して分解し、600 枚以上の静止画に変えた。

『先生、これ以上は無理です』と」。こ申し訳ないという気持ちでいっぱいにそれらの写真を時系列で並べてみる

れらの結果をまとめた資料と、支援なりました」と、６秒のうちの5 秒間は ATMで操者が集めた約1万人の無罪を訴える

久保氏は、煙石氏とその支援者を作している煙石氏の姿を確認できた。

署名を最高裁に提出した。

前に敗訴を謝罪した。批判の言葉や残りの死角はたった１秒。もし煙石氏2017 年 3月、最 高 裁 から「 無 罪 」

解任されることも覚悟のうえだった。

が現金を抜き取ったのならば、1 秒でが言い渡された。防犯カメラの映像

ところがみんなの反応は逆だった。

行ったことになる。そんなことが可能

からは窃盗は立証できないということ「『よくがんばってくれました』
『最高

なのか。

を、最高裁が認めたのだ。一度起訴戦いだった。

裁でもがんばってください、なんでも支援者たちと相談するなかで、実されると99％有罪判決になるといわしますから』と言って、上告での弁護際に封筒から現金を取り出す実験をれる日本の刑事裁判で、逆転無罪を人も引き続き自分に託そうとしてくれ

やってみようということになった。事勝ち取った瞬間だった。

ている。責任重大だと思いました。こ件当時 65 歳だった煙石さんより若い「最高裁が無罪推定の原則を守る最れまでの実績からいって、日本では30 ～ 40 代を15名集めて実験したと後の砦となってくれた。これで煙石さ

最高裁での逆転無罪の可能性は1％

ころ、どんなに頑張っても6 秒はかかんや支援者たちに顔向けできると思にも満たない。蜘蛛の糸をつかむ気ることがわかった。
「手先の器用なマいました。最後にみんなと握手できた持ちでしたが、それでもやるしかない

ジシャンにも試してもらいました。何ときのことは忘れません」
と思いました」。最高裁判所で勝つのがいかに難しいことかを正直に伝えた
うえで、「全員でやれることを精いっ
ぱいやりましょう」と決意を語った。

みんなのアイデアが突破口に無実を証明するためには、二審でカメラに映っていないとされた６秒間法の知識だけでは乗り切れない
多くの人の知恵に耳を傾け
逆転無罪を勝ち取る
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AI

連載

今、何ができる？ 未来は？

の人事のための AI 講座

お手並み拝見

AI 研究領域のなかでも近年注目を集めているのが、「敵対的生成ネット
ワ ー ク（GAN）」 と い う 技 術 だ。
GANの登場により、特に画像生成の精度が飛躍的に向上した。実在しな
いが、いかにもありそうなリアルな画像を、新たに生み出すことができるようになったのだ。

今号の能力オリジナリティAI はオリジナル
コンテンツを作れるか

京都大学発のベンチャーである
データグリッドは、GANを活用して、絵画やデザイン、音楽などさまざま
なコンテンツを自動生成するAIを開発している。その第1弾として発表したのが「アイドル生成 AI」だ。CEOの岡田侑貴氏はこう語る。
「AIがアイドルの顔の写真画像を学習してその特徴を捉え、オリジナルの顔を作り出すというものです。作
られたアイドルの顔はいかにも本物らしいですが、すべて実在はしません。しかもサーバー 1台につき1日約

Text＝瀬戸友子 Photo＝平山 諭 Illustration＝山下アキ

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Works No.156 Oct–Nov 2019

GANを使って本 物そっくりの患者
データを作り、AIの学習用に使うというわけだ。このようにGANの応用
範囲は幅広い。
ただし、オリジナリティがあるとはいっても、GANは今の世の中で「あ実在しない人物の全身画像を高解像度で自動生成する「全身モデル生成 AI」

りそうなもの」を作っているにすぎない。その意味では、これまでにあるものを組み合わせて再生産している

8 万枚のペースで、ほぼ無限に作り続

攻撃側と防御側のいたちごっこが続だけで、クリエイティビティとは言いけられるといってもいいでしょう」

くのと同じこと。手強いライバルががたい。

いるから、互いに切磋琢磨しながら、「たとえば 50 年前のアニメのキャラ

能力を高めていけるのです。だからクターと今のそれとは大きく異なりま片方が強すぎてもうまくいきません。

す。時代の先端を行くクリエイター

では、GANはどのようにして高品勝ったり負けたりを繰り返せるようが、『アニメのキャラクターとはこう質の画像を作り出すのか。GANの最学習のバランスを調整することも、いうもの』という境界を超えてきた大の特徴は、「生成 AI」と「識別 AI」

GANのエンジニアの重要な仕事の1からでしょう。これからは、再生産という2つのネットワークを競わせる

つになります」は AIに任せて自動化し、境界を超え

成長の源泉は
手強いライバルの存在点にある。
「敵対的」と名付けられているのは、このためだ。
この仕組みは、生成 AIを贋作画家、

境界を超えていくのが人間のクリエイティビティ

識別 AIを鑑定士に例えるとわかりや

同社では、GANを応用して「全身すい。贋作画家は、本物の肖像画をモデル生成 AI」を開発。極めてリア

参考に、似たような絵を作る。最初

ルな人間の全身画像を自動生成できは精度の低い絵しか描けず、すぐにるというものだ。大量のイメージ画

鑑定士に「偽物」だと見破られてし像が必要なEC サイトやアパレルブラ

まう。

ンドなどでの活用を狙っている。実しかし、試行錯誤を続けるうちに、際にモデルを起用して撮影するコス

顔の輪郭や目鼻立ちなど、本物らしトや手間を考えると、架空モデルにく見えるポイントをつかみ、徐々に対するニーズは十分見込めると考え鑑定士を騙せるようになってくる。

ている。

すると鑑定士も、真偽を見極める目て新たな領域を切り開くような、クリ
エイティブな仕事に人間は専念すべきだと思います」


このほか、医療の現場では、GANを利用して疑似患者データを作ると

このような勝負を何度も繰り返す

いう取り組みも進んでいる。AIによOkada Yuki

ことによって、贋作画家は、よりリアる画像診断支援では、患者画像が多学 に て 機 械 学 習 分 野 を 専 攻。 京 都 の AI ベ ン

ルな作品を仕上げられるようになっいほど精度も高まるが、サンプル数ていくというわけだ。

の少ない症例もあり、大量のデータ遂げていた GAN に注目し、GAN の技術開発お「サイバーセキュリティの世界で、を集めるのは簡単ではない。そこで、

川恭史氏とともに同社を設立。

をさらに肥やしていく。

岡田侑貴氏
データグリッド代表取締役社長

CEO 兼 共同創業者。1993 年生まれ。京都大チャーにて金融分野のデータ解析業務に従事していたが、AI の研究領域において急速な発展をよび社会実装を行うべく、2017 年、CTO の小Works No.156 Oct–Nov 201947

フィクションのなかに潜む
HRM の本質に学ぶ

組織のミッションにのみ忠実なリーダーは時に暴走する

Navigator

野田 稔 氏明治大学大学院グローバル・ビジネス研究科 教授『アウトブレイク』は、エボラ出血熱

め、町の爆破を決めます。マクリンを想起させる架空のウイルスが全米にトックは、軍が血清を保有していた事蔓延する危機を描いた映画です。

実の発覚につながる証拠もすべて爆アフリカで発生したこのモターバ・

破によって消滅できると考え、断固とウイルスは、宿主であるサルの密輸にしてこの命令を実行しようとします。

よってアメリカに持ち込まれ、カリ

しかし、ダニエルズは上層部に背き、フォルニア州の田舎町で人への感染

新たな血清を作るべく必死に宿主のが始まります。主人公のサム・ダニエ

サルを探します。

ルズ軍医大佐（ダスティン・ホフマン）

この物語を表層的にとらえれば、ダは、アウトブレイク（爆発的な感染）

ニエルズ＝善、マクリントック＝悪、を防ぐため奔走しますが、軍の対応が両者の間で揺れ動くのがフォードとい

後手後手に回り、ウイルスは町を覆いう図式になるでしょう。しかし、組織尽くしていきます。

におけるリーダーのあり方を考えると

実はモターバ・ウイルスはかつてもアフリカで発生しており、米軍は細菌『アウトブレイク』から読み解く
コモングッド（共通善）の重要性

連載『アウトブレイク』
1995 年 4 月公開

き、マクリントックをそう単純に断罪

監督：ウォルフガング・ペーターゼン

することはできません。

モーガン・フリーマン ほか

キャスト：ダスティン・ホフマン、レネ・ルッソ、発売・販売元：ワーナー・ブラザース ホームエ

兵器として軍事転用すべく極秘に保というのも、彼は、決して私利私欲

管し、血清も開発していました。これや悪意で動いていたわけではなく、軍Blu-rayに関わっていたのが、軍上層部のドナのミッションを忠実に遂行するために© 1995 Warner Bros. Entertainment Inc. All

ルド・マクリントック少将（ドナルド・

手段を選ばない人物だった可能性がRights Reserved.

サザーランド）とダニエルズの上官ビあるからです。細菌兵器の開発も、町【あらすじ】アフリカのモターバ川流域で、正体

リー・フォード准将（モーガン・フリー

を爆破することも、軍事力を強化し、をもったこのウイルスにより、現地の住民は次々

マン）。早くこの血清を使っていればアメリカを守るという組織のミッショと死んでいく。直後、宿主であるサルが密輸され、感染拡大は防げましたが、軍は隠蔽

ンには合致しています。つまり、彼はリカで現地調査を行ったアメリカ軍医学研究所のを優先して使用が遅れ、その間にウイ

彼の善に基づいて行動していたといえルスは変異してしまったのです。
政府は全米への感染拡大を防ぐた

ンターテイメント
DVD

Works No.156 Oct–Nov 2019

不明のウイルスによる出血熱が発生。高い感染力

ウイルスはアメリカに持ち込まれることに。アフ
リーダー、サム・ダニエルズ（ダスティン・ホフマン）は当初からこのウイルスの危険性を訴える。
しかし、軍の動きは鈍く、カリフォルニア州の田るのです。
このようなタイプのリーダーは多く

Text ＝伊藤敬太郎

482381 円＋税1429 円＋税

舎町シーダー・クリークで感染の拡大が始まってしまう……。

Illustration＝信濃八太郎

Photo ＝平山 諭

町が爆破される寸前、フォード准将は意を決して司令官であるマクリントックに解任を告げる。軍隊特有のルールが人々の命を救ったの企業に実際に存在します。そして、の議論を重ねることが不可欠なのです。

締役が結託すれば解任することは可

ミッションという美名のもとに組織をところで、この映画では、町に爆弾

能です。しかし、それ以外の役職、た不正へと走らせることも少なくありまを投下する直前、部下であるフォード

とえば事業部長を直属の部下が解任せん。ミッションに忠実なリーダーはが、マクリントックを解任します。不できるルールなどありません。

時に危険なのです。

思議に思う人もいるでしょうが、軍隊だからこそ私は、あらゆるリーダー

ではこれができます。

組織がコモングッドを追求していく
ためには、誤った意思決定をしようとにはコモングッド（共通善）を追求す

指揮官が能力不全に陥った場合なする上司を部下が解任できるような新ることが必要だと考えます。コモン

どに、次席士官が指揮官を解任し、しいルールが、これからは必要になる

グッドとは、自分にとっての善、組織指揮権を継承できるというのが、世界のかもしれません。

にとっての善、国にとっての善ではなの軍隊に共通するルールなのです。なく、全人類共通の善のことです。ただお、この解任に正当性がなければ、し、「仮に宿主が見つからなかった場

後に軍事裁判にかけられ、最悪の場

合、全米を救うために町を爆破すべき合は処刑されますから次席士官にとっか」という問いに私たちは簡単に答えては命がけの行動です。

が出せないように、コモングッドの追

このルールがあるからこそ、作品中

求は困難なものです。そのため、リーでは最悪の事態を回避できたのです

ダーには、リベラルアーツに基づいたが、これが一般企業だったらどうで

Noda Minoru リクルートワークス研究所特人格の陶冶を経て、自問自答や周囲としょうか。代表取締役に関しては、取略論、ミーティングマネジメント。

任研究顧問。専門分野は組織論、経営戦

Works No.156 Oct–Nov 2019

49

連載

数字から見える人と組織の今

理想の仕事は、仲間と楽しく働ける仕事「『日本人の意識』調査」
日本人の生活や社会についての意見の動きをとらえるために、NHK が行っている世論調査。５年ごとに同じ質問、同じ方法で調査を行っている。直近の調査は 2018 年６月から７月にかけて実施され、1973 年の第 1 回から数えて 10 回目。

個人の意識は、時代とともに移り変わる。仕事への考え方も同様だ。
今回は、
NHK「
『日本人の意識』調査」
を用いて、仕事に対する考え方がど（%）

働く時間が短い仕事

責任者として、さいはいが振るえる仕事

失業の心配がない仕事

独立して、人に気がねなくやれる仕事

健康をそこなう心配がない仕事

専門知識や特技が生かせる仕事

高い収入が得られる仕事

世の中のためになる仕事

仲間と楽しく働ける仕事30

う変化しているかを確認したい。
右図は、「どんな仕事が理想的だ

25と思いますか」という設問に対して、最も理想的な仕事として選択したも20のの割合を示したものである。
ま ず、「失業の心配がない仕事

15（2018 年は 12.9%）」、「高い収入が得られる仕事（同 8.9%）」は、その時々10の景況感にも左右されるが、一定の割合で回答され続けている。多くの5

人が労働の対価で生計を維持しているのだから、妥当な結果であろう。

0
1973

1978

1983

1988

1993

1998

2003

2008

2013

2018

直近の調査で、最も回答割合が高いのは「仲間と楽しく働ける仕事の会社が成果主義を導入し、人々が僚と雑談を交わし、時には上司の愚（ 同 22.6%）」。1993 年 以 降、トッ プ

スキル習得や能力発揮への意識を高痴で盛り上がる開かれた職場。このの回答割合が続き、今なお上昇傾向

めたことと関連しそうだ。

ような職場は、この数十年間で、日だ。このほか、回答割合の高い選択

データの変遷とその時代背景をみ本企業が失ったものにほかならない。

肢に、「健康をそこなう心配がないていくと、理想の仕事とされるのは、成果主義の拙速な導入とそれへのア

仕事（同 19.6％）」がある。1988 年

実際には満たされていない働き方のレルギー反応、個人主義の台頭などまでは回答割合がトップだったが、裏返しだということに気付く。そうが背景にあるのだろう。

長時間労働の改善に伴い回答割合が考えると、仲間と楽しく働けるとい昨今の働き方改革も、ともすれば低下した後、最近の働き方改革の機う条件こそが、現代の職場で、人々

職場の活気や余裕を奪いかねない。

運に乗じて再び割合が上昇している。

が最も満たされていないと感じてい

必要な改革を行いつつも、活気ある「専門知識や特技が生かせる仕事るものだということになる。

職場を取り戻す手立てはないのだろ（同 16.4％）」は、2003 年まで上昇傾

気の置けない仲間たちと楽しく働向だった。1990 年代後半以降、多く

ける活気ある職場。仕事の合間に同うか。それをあらためて考えてみた
いものである。

Text ＝坂本貴志

50

Works No.156 Oct–Nov 2019

人事、

学ぶ

仏に

連載

詰めると、いつか答えが出ない問い

人事課題を
仏教の視座で説くにぶつかります。こうした境地を仏教では「不思議」、すなわち、思った
り言葉にしたりできない領域だとしています。さらにその先には「不可思議」もあります。ここから先は「思議すべからず」、つまり考えてはいけないというわけです。

今号の問い

仏教における「苦」とは、思い通

社員を退屈させずりにならないことです。不可思議のかつ、追い詰めもせず働いてもらうには？

領域についていくら考えても、結局、答えは出ません。つまり思い通りにはならず、苦しむだけなのです。そこで、こうした領域があると認めた

説法者

うえで、割り切って棚上げするのが名取芳彦氏

仏教の知恵です。

真言宗豊山派布教研究所研究員「まあそこは考えても仕方がないから」と笑えるようなゆとりが上司にな「退屈」という言葉は仏教用語です。

ければ、部下は追い詰められてしま

本来は「仏道を求める心が退き屈すいます。意義や目的をとことんまでること」で、修行の困難に負けて投突き詰めようという合理的な姿勢がげ出すことを指していたのですが、企業では好まれますし、それも重要

いつの間にか暇を持て余すという意なことではあるのですが、時にそれ味で使われるようになりました。
若い僧侶が厳しい修行に耐えられのだ」と思えば、その人は前向きにが社員にとって多大なる負担となる働けるでしょう。

ことも理解しておくべきではないでるのは、一人前の僧侶になりたい、

しかし、仕事の意義を追求するこ悟りを得たいという目的があるからとは、さじ加減が難しいのも事実でです。もし目的を見失えば、すぐにす。
「なぜ働くのか？」「生活のため」「退屈」してしまうでしょう。仕事も「 な ぜ 生 活しなけ れ ば いけ な い の同様です。社員が仕事の目的を見失か？」「生まれてきたから」「なぜ生

えば、仕事にうんざりして投げ出し

まれてきたのか？」……と延々突きしょうか。

たくなるでしょう。
つまり、社員が退屈そうに働いていたら、「この仕事は、部署や会社、社会にこんなメリットをもたらしている」など、仕事の意義を理解してもNatori Hougen

大正大学を卒業後、英語教師を経

もっ といて元結不動密蔵院の住職となる。また、真言宗豊山派布教研究所研究員、真言宗豊山派布教誌『光明』
編集委員などとしても活躍中。
『般若心経、心の大そらうことが大切です。仕事の意義をうじ―人生をのびやかに過ごす 32 の方法』
（三笠書

理解し、
「だから私はこの仕事をするないコツ』（大和書房）など、著書多数。

房）や『ゆたかな孤独―「他人の目」に振り回され

Text ＝白谷輝英 Photo ＝平山 諭
Works No.156 Oct–Nov 201951

現場を物語る

え ん

障害者も高齢者も住民もハイ・パフォーマンスを生む「 ご ち ゃ ま ぜ 」で 共 生 す る

Vol.104

し福 祉が核になる地 方 創 生

ぶ っ野 中 郁 次 郎の

成 功の
本質

連載

佛子園

天然温泉、蕎麦処、デイサービス施設などが入る本部棟から見た、Share 金沢の敷地内。写っているのは障害児入所施設、サービス付き高齢者向け住宅、クリーニング店兼コインランドリーなどだ。いずれも低層の建物で、全体が画一的にならないように配置されている。

Text ＝勝見 明

52

Works No.156 Oct–Nov 2019

Photo ＝中西 優（52〜 55P）
、佛子園提供（56P）野中郁次郎 氏
一橋大学名誉教授

Nonaka Ikujiro 1935 年生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。カリフォルニア大学
経営大学院博士課程修了。知識創造理論の提唱者でありナレッジマネジメントの世界的権威。2008 年米経済紙による「最も影響力のあるビジネス思想家トップ 20」にアジアから唯一選出された。
『失敗の本質』『知識創造企業』など著書多数。

石川県金沢市の郊外。東京ドームのグラウンドの 3 倍シェ

ア

弱、約 3 万 6000㎡のエリアに 2014 年に開設した「Share
金沢」。障害児入所施設が 3 棟、サービス付き高齢者向け

地域活性化とは異なる概念を提起したからだ。
「目指すのは “ごちゃまぜ ” によるまちづくりです」
お お や りょう せ いと話すのは、佛子園の雄谷 良 成理事長だ。

住宅が 32 戸、学生向け住宅が 8 戸立ち並び、約 90 人が暮「障害の有無や年齢に関係なく、多様な人たちがごちゃらす。通所の障害者就労支援、高齢者デイサービスなど

まぜで交流することで、誰もが役割を持ち、機能し、元も提供される。加えてエリア内に、一般的な福祉施設で気になり、地域が活気づく。人生 100 年時代に求められは見られない、天然温泉、蕎麦処、カフェバー、タイ式

るのは、そんな地域共生社会です」

マッサージ店、フットサル施設などがあり、多くの地域

なぜ、ごちゃまぜは人を元気にし、地域を活気づける

住民が出入りする。ドッグランやアルパカ牧場も人気だ。

のか。佛子園のこれまでの取り組みの軌跡をなぞってみ運営するのは隣の白山市に本部を置く社会福祉法人の佛たい。話は雄谷自身の生い立ちから始まる。

子園だ。
め ぐ み

「障害のある子供
Share 金沢の清水愛美施設長が話す。

ドミニカで見た暮らしの原点

たちが学校から帰ってきたとき、普通の施設では職員しぎょう ぜ ん じ

か待っていませんが、ここではシニアの方たちも、学生

祖父は白山市にある寺院、行善寺の住職で、戦後、戦さんも、ドッグランを利用しに来る地域の人たちもいて、災孤児や居場所のない知的障害児を引き取り、育ててい子供たちを受け入れ、対話をしてくれる。子供たちも、た。1960 年、佛子園を設立、知的障害児入所施設の運営

何かあるとお手伝いをしたいといい出したり。いろいろを始めた。翌 1961 年に生まれた雄谷は、小学生のころまな人たちとの関係性のなかで成長していくことができるで障害児たちと一緒に寝起きし、ごちゃまぜの環境でのです」
最 近、 リ タ イ ア 世 代 が 第 2 の 人 生 を 送 る「CCRC（Continuing Care Retirement Community ＝継続的なケア付きの高齢者のコミュニティ）」という米国発祥の概念が注目されているが、日本政府も中高年が希望に応じて地方に移住し、地域住民と交流しながら、必要な医療・介

清水愛美 氏

佛子園 理事
Share 金沢 施設長

護を受けられる日本版 CCRC「生涯活躍のまち」構想を推進している。Share 金沢はその先進モデルとして高く評価され、視察が後を絶たない。それは佛子園が既存のWorks No.156 Oct–Nov 201953

Share 金沢の蕎麦処「YABU 丹」。ヒマラヤの大地でShare 金沢の天然温泉の入浴料は 400 円だが、近隣育った不丹（ブータン）蕎麦を使用し、毎日、自家世帯の住民は無料。入り口横に、家々の姓が記されやお茶、アルコールを楽しむことができ、夜はコン

製粉、製麺している。

た入湯札がかかっている。

サートやライブも行われる。

育った。

こちらも Share 金沢内のカフェバー「Mock」。珈琲ていても地域コミュニティが崩壊し、人々の幸福感は

金沢大学教育学部に進み、障害者の心理を学ぶと、卒けっして高いとはいえないと感じました」

業後、地元の中学校で特別支援学級の立ち上げに 1 年半

帰国後、雄谷は社会の仕組みや地域経済の流れを知ろ

携わった。
「自分の力を試したい」と青年海外協力隊に入うと地元の新聞社に入社。メセナや地域おこし事業に従り、中米ドミニカ共和国で障害者教育の指導者の育成に事した。1994 年、33 歳で佛子園に入ったのは、施設を巣注力した。ここで、PCM（プロジェクト・サイクル・マ

立った知的障害者が就業先で差別や時には虐待を受けてネジメント）と呼ばれる青年海外協力隊独自の手法を学いることを知り、ショックを受けたからだった。
「障害者

ぶ。隊員が任務を終えて帰国した後も現地での活動が途が安全に働き暮らせる場をつくらなければいけない」。県

絶えないよう、地域住民が主役となり、当事者意識を持っ内に就労施設などを次々と立ち上げていった。

てもらうように活動を起こす。それが PCM だ。
もう1 つ学んだのは、「人々の幸福感はどこから生まれ転機が訪れたのは、2000 年代に入り、小松市野田町にさいえん じある西圓寺という、廃寺寸前の寺院の再生を檀家の人々るか」ということだった。雄谷が話す。

から頼まれたのがきっかけだった。

「経済的に貧しく、社会保障も未整備。でも、ドミニカ「お寺は元来、地域の人々が集まり、諸々の問題を解決

は国民の幸福感が高い国といわれていました。それは、する場でした。江戸時代には役所の代わりも担い、子供いろいろな人たちがごちゃまぜになって支え合っているの教育も行った。西圓寺の物置からは薬屋や金貸し業のからではないか。たとえば、ある子供がよく学校に遅刻看板も出てきました。お寺はなんでも屋だったのです。

した。毎日往復 3 時間かけて下肢障害がある友人の送り西圓寺をもう一度、人々が集まり、つながる場に生まれ迎えをしていました。一方日本の現状は、ものはあふれ変わらせよう。その際、地域の人々にお願いしたのは、障害者も来るので心を開いて受け入れてほしいと。ただこのときは、共生型の施設をつくろうという意識はまだありませんでした」（雄谷）

雄谷良成 氏
佛子園 理事長

再 生に向け、雄 谷は PCM の手 法をとった。ワークショップを開き、住民が主体的な役割を担って地域の問
題点を洗い出し、盛り込む機能を絞り込んでいった。
さん そう に もく2008 年、複合型地域コミュニティ施設「三草二木 西圓寺」が開設される。三草二木は仏教用語で、慈雨が草木に一様に降り注ぐように、資質や能力が異なろうと、仏54Works No.156 Oct–Nov 2019

連載

野中郁次郎の成功の本質ーハイ・パフォーマンスを生む現場を物語る

Share 金沢には緑も多く、施設というより町という趣 き だ。 住 民 同 士 の コ
ミュニケーションを深めるために、歩行者専用の小径はあえて幅を狭くしている。

の教えにより誰もが悟りを得ることができることをいう。

さらなる驚きは、西圓寺が賑わうにつれ、野田町の人口が増え始めたことだった。開設から11 年間で 55 世帯

高齢者と障害者の「化学反応」

から 76 世帯に 4 割も増えることになる。雄谷が続ける。
「U ターンや外からの流入組で、理由を聞くと、西圓寺

西圓寺には、障害者就労支援や児童発達支援のほか、では障害者も認知症の高齢者も、地域の住民と一緒に

高齢者デイサービス、介護などの機能が加わり、新たになっていつも決まってそこにいるのが居心地がいいとい掘削した天然温泉、夜は酒場になるカフェ、駄菓子屋、うのです。福祉の対象の障害者や認知症の人たちがむし

野菜や手づくり品の定期市、週末のライブやコンサート

ろ主人公になり、福祉がまちづくりの核になる。この気などが近隣の住民や子供たちを呼び寄せる。

づきは感動的でわれわれの活動に転機をもたらしました」

このごちゃまぜの環境が予期せぬ「化学反応」（雄谷）

この転機を経て生まれたのが Share 金沢だった。閉鎖を引き起こした。あるとき、通ってくる認知症の女性がされた病院の広い跡地に、障害者、高齢者、学生、子供、

重度心身障害者の男性にゼリーを食べさせようとした。

地域住民がごちゃまぜに共生するまちをつくろうとした。

男性は車椅子に乗り、首もほとんど動かせない。初めは「この計画に対して地方行政から言われたのは、同じ建うまくいかなかったが、3 週間ほど毎日繰り返すうちにゼ

物内に障害者用と高齢者用に廊下を 2 本つくれ、助成金リーを食べさせられるようになった。男性の首の可動域の出所が違うからということでした。共生社会の実現をが広がったのだ。また、女性の深夜徘徊も激減した。そ目標に掲げる厚生労働省に直談判し、1 本にすることがの女性は家で「私が行かないとあの子は死んでしまう」

できましたが、典型的な縦割り行政でした」（清水）と話していた。雄谷が話す。
「理学療法士が 2 年間で 15 度くらいしか改善できなかっ幸せは人から人へ伝播する

た首の可動域が、認知症のおばあさんがゼリーを食べさせようとしたら 3 週間で 30 度まで改善した。福祉や医療

ごちゃまぜの発想は縦割りの制度を崩すものだが、そのプロが関与しなくても、2 人が出会ったら、互いに役の効果は「科学的にも証明されている」と雄谷は言う。

割を見つけ、生きる力を取り戻した。いろいろな人たち「1 つは、世界的な動物行動学者フランス・ドゥ・ヴァー

がごちゃまぜに共生し、人間と人間が関わり合うことに

ルが説いた説です。あくびが伝染するように、人は相手

よって化学反応が起きる。これは大きな気づきでした」の脳の状態を自分の脳のなかでつくり出す能力を持ってWorks No.156 Oct–Nov 201955

石川県小松市の「三草二木 西圓寺」
。元は浄土真宗石川県白山市にある「B’s 行善寺」
。佛子園の本部施石川県輪島市の中心部にある「輪島 KABULET」。この寺で、ごちゃませの原点となる施設だ。

設を刷新してつくられた。各施設がデッキテラスでちらは市内の空き家や空き地を活用し、街全体でご一体化しており、ごちゃまぜの密度が濃い。

ちゃまぜを実現している。

いる。つまり、人間は生まれながらに相手に対する共感

日々、さまざまな場面で起きるようになりました」（雄谷）

力を有していることを示しました。もう1 つは、公衆衛生学の権威ニコラス・A・クリスタキスによる幸せの伝

人生 100 年時代と地域共生社会播の研究です。1.6㎞圏内で誰かが『幸せ』と言うと身近な人の 15％、知り合いの知り合いでは 10％、知り合いの「生涯活躍のまち」のモデル都市に選ばれた輪島市と連知り合いの知り合いでは 6％に幸せが伝わることを実証携し、2018 年に開設した施設「輪島 KABULET」は、市した。つまり、1 人の幸せが面識のない人にも影響を及

内の空き家・空き地を活用した。雄谷は青年海外協力隊

ぼす。このつながりのベースも人間が本来持つ共感力での帰国隊員で組織される青年海外協力協会（JOCA）のす。もし地域から隔離された障害者や孤立した高齢者が会長も務める。輪島のプロジェクトでは帰国隊員 10 名といたら、幸せのつながりはストップする。でも、ごちゃその家族計 33 名が移住し、住民とともに企画・運営を

まぜなら幸せを伝えていくことができるのです」

担った。

カ

ブ

ー

レ

Share 金沢に続き、佛子園の活動は、既存の街のなか

JOCA の帰国隊員が支援する形の佛子園モデルによるでごちゃまぜの場をつくる取り組みへと進化していった。

地方創生は鳥取県南部町、広島県安芸太田町、長野県

2016 年、白山市の本部施設を大幅刷新した地域コミュニ駒ヶ根市でも進んでいる。また、雄谷が提唱する、制度

ビーズ

ティ施設「B’s 行善寺」がオープン。障害者や高齢者向けの縦割りを超えたごちゃまぜのコミュニティづくりの構

福祉施設、天然温泉、蕎麦処といった定番に加え、保育

想は、政府が日本の目指すべき将来像を示す「まち・ひ園、クリニック、生花店、カフェ、フィットネスクラブと・しごと創生基本方針 2019」にも盛り込まれた。

なども揃えた。そして、市内 12 カ所に知的障害者向けグ「人生 100 年時代を生きる人生戦略に注目が集まっていループホームを点在させた。

ますが、それはもっぱら個人中心の生き方です。一方、「人口約 11 万人の白山市で、B’s 行善寺には年間 42 万人

日本ではひきこもりになるのは 60 ～ 64 歳の男性がいちが来場し、3 分の 2 は地域の人たちです。7 年間ひきこも

ばん多く、退職が最大の理由になっています。ごちゃまりだった青年が来て、0 ～ 2 歳の保育園児を見て以来、ぜの場ではそんなひきこもりの人たちも、人と関わるな

毎日休まず会いに来るようになった。ADHD（注意欠陥・かで元気を取り戻すことができます。個人の人生戦略も多動性障害）で小学校を抜け出してきた子供が、僧侶で大切ですが、同時に地域共生社会のなかで誰もが活躍すもある私のあげるお経を聞きながら手を合わすと、隣でる。それが世界に先駆け、少子高齢・人口急減社会に直1 歳半の幼児も一緒に手を合わす。その幼児と仲よくな

面する日本の対応の仕方、ジャパンウェイだと思いまり、落ち着ける居場所を見つけた。ごちゃまぜの効果が

す」
（雄谷）


56

Works No.156 Oct–Nov 2019

（文中敬称略）連載

野中郁次郎の成功の本質ーハイ・パフォーマンスを生む現場を物語る

佛子園のごちゃまぜは
アダム·スミスの『道徳感情論』とどのように結びつくのか
野中郁次郎氏

一橋大学名誉教授

社会の規律を再認識すべきという観点から、会議
では顧客への共感の重要性と、株主資本主義偏重の誤りを確認した。
ただ、スミスの人間観と佛子園のそれとはやや障害の有無や年齢に関係なく、ごちゃまぜで共違いがある。スミスの説く共感は、心のなかに「公生すると、互いの共感力により、人は元気になり、平な観察者」を置き、自分や他者の感情や行為のまちは活気づく。この話に私自身、共感するのは、適否を判断する、きわめて意識的なものであり、最近英国のエジンバラで参加したある会議の内容

自己を主体とする西洋的な共感だ。

と重なるものがあったからだ。

一方、佛子園では、認知症のおばあさんが障害

アダム･スミスの旧宅で開かれ、各国の研究者者の青年と出会ってゼリーを食べさせたいと感じらが参加したその会議は「資本主義の再構築」がたように、相手になりきり、相手と主客未分の一テーマだった。個人が利益を追求すると、「見えざ心体になる無心の本能的な共感（エンパシー）のる手」（市場の価格調整メカニズム）により、社会世界がまずある。そのうえで、おばあさんが「私的利益につながる。それがスミスの著作『国富論』

が行かないとあの子は死んでしまう」と自らの役の主旨と理解されてきた。会議では、自由競争の割を自覚したように、意識的な共感（シンパシー）

側面が強調された結果、株主資本主義への過度のが導かれる。無心の本能的なエンパシーから入り、傾斜を招いたとの問題意識から、もう1 つの著作

集団や組織のなかで自分と他者の関係性を意識すで、思想的基礎をなすとされる『道徳感情論』にるシンパシーに至る。共感の両面が合わさって生おける彼の人間観や社会観へと関心が向けられた。

まれるのが利他の心だ。ごちゃまぜの場はそれぞ

人間の心の作用の本性は、「他者に対する共感

れの心に利他を育むから、人を元気づけ、まちを（シンパシー）」（「同感」と訳す翻訳本もある）に活気づけるのではないだろうか。

ある。この共感をもとに社会の規律が導かれ、｢見ごちゃまぜの発想は、人々が集まり、心を開いえざる手」により、よりよい社会が形成され、そて問題解決をする場という寺の本質への洞察からのうえで自由競争が成り立ち、社会の利益が促進生まれた。その意味でも、ごちゃまぜは日本オリされる。この他者に対する共感とそれにもとづく

ジナルで、ジャパンウェイと呼ぶにふさわしい。

Works No.156 Oct–Nov 201957

FROM EDITORIAL OFFICE
No.156 Oct–Nov 2019

読 者 の 声編 集 後 記

前号『Works』155 号（2019.08 － 09）に寄せられた読者の声です。

人事とテクノロジーの関係についてはこれま特集『プロの技を次世代につなぐ』に関するご意見、ご感想でも本誌で数多く取り上げてきました。新し● 標準化とは、換言すれば、“ 誰にでもまねができる”ようになること、デジタルにしいテクノロジーが世界を変えるのは必然。多た瞬間から“ 差別化 ” は難しくなる、という延岡先生の言葉は、なるほどと納得できくの方がいわれたように、AI が怖いというだ

ました（食品）

けで人事の世界の進化を止めてはいけませ● 人事のプロの技としてトップのパートナーとしてのスキル、現場レベルを把握するん。一方で、どんなにテクノロジーが発達しスキルがあげられており、自身がそのスキルをどのように身に付けるか、また、一ようとも、変わらぬ人事の原則もあるはず。

人でも多くの人事部員がスキルをどのように得ていくかを日常に落とし込んで考え地に足をしっかりつけながら、新しい技術をたいと思いました（人材）

吸収したいものです。

（石原）● 興味深いテーマであり、読み物としておもしろかったですが、当社の人材マネジメ

ントに直接的に応用できる内容ではなかったと感じます。技術継承は分野による違

南仏コリウールにあるワイナリーを訪ねたときいがありすぎるのかもしれません（サービス）のこと。海を見下ろすブドウ畑の対岸に、かつてダイナマイトの工場だった廃墟がありました。非常に地盤が固いその地のブドウ畑の連載に関するご意見、ご感想● 人事、仏に学ぶ：幸せは「仕合わせ」と書きますという言葉が印象的でした。個々

開墾には、ダイナマイトが欠かせなかったとの立場に立って考える、認めること（合わせること）こそが、幸せの本質であるこいいます。戦争に使うのか、開拓に使うのか。
AI 研究者の多くが、技術にはすべて裏表がとを学びました（鉄鋼）● 極限のリーダーシップ：澤さんの「苦しいときは、私の背中を見て」という言葉は澤さんにしか言えないリーダーシップ。でも、こういうリーダーがどの組織にも1人あるといいました。人の倫理観が今再び問
われています。

（入倉）

はいてほしいですね（コンサルティング）
連載「極限のリーダーシップ」では逆転裁判の事例を紹介しました。2017 年 3 月に最高裁の無罪判決によって、この事件は幕を閉じます。しかし、弁護人の久保氏が、本当に心を震わせたのは、前年 12 月に最Next

高裁で弁論を開くことが決定したときだっ次号 No.157 のテーマは

介護と人事

（仮題）

超高齢社会の到来とともに、介護は誰にとっても身近で深刻な問題になりつつある。「介護離職ゼロ」が政府や企業の掛け声となっているが、その実現のために人事が真にすべきことは何か。どうすれば介護に向き合う社員を支えられるのか。
その解を探っていく。
発行は、2019 年 12 月10日（火）です。

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Works No.156 Oct–Nov 2019

たそうです。実は最高裁での弁論開催は異例のこと。この瞬間、無罪もしくは高裁への差し戻しを確信したそうです。（津田）今回、特集の制作に携わりました。AI の活用に対する日本人の意識は、海外のそれと比較して寛容だそうです。海外では人に反旗をひるがえす存在というイメージですが、日本ではドラえもんや鉄腕アトムといった、共に成長する友だちというイメージが背景にある、とのことでした。そうしたメンタリティは、これからの AI 社会にとって、重要な要素なのかもしれません。

（奥ノ木）

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No.155 2019. 08-09

No.154 2019. 06-07

プロの技を次世代につなぐ

巧みに休む

Works 編集アドバイザー
有沢正人（カゴメ 常務執行役員 CHO〈最高人事責任者〉）
大谷友樹（ヤマトホールディングス 常務執行役員）
古寺猛生（UKCホールディングス グループ執行役員
総務人事部門長 兼 人事部部長）
菅原明彦（日立キャピタル 執行役専務 Hitachi Capital
America Corp. Chairman & CEO）
曽山哲人（サイバーエージェント 取締役 人事統括）二宮大祐（メガスポーツ 常務取締役 経営管理本部長）
和光貴俊（三菱商事 人事部 部付部長）※ 50 音順・敬称略

No.153 2019. 04-05

No.152 2019. 02–03

高齢者のポテンシャル

ハラスメントを許さない

STAFF
発行人／大久保幸夫
編集長／石原直子
編集／ 入倉由理子、伊藤敬太郎、荻野進介、

奥ノ木辰哉、坂本貴志、白谷輝英、
瀬戸友子、津田 郁、金井あかり
執筆／勝見 明、木原昌子（ハイキックス）
アートディレクション／八十島博明（Grid）
デザイン／石川幸彦、井上大輔（Grid）
フォト／ 刑部友康、ササキタケシ、鈴木慶子、

中西 優、平山 諭、宮田昌彦
No.151

2018.12–2019.01

いい賃金

No.1502018.10–11

組織を蝕む無意識のバイアス

イラスト／市村 譲、内田文武、信濃八太郎、山下アキ
校正／ディクション
印刷／北斗社

お問い合わせ先
株式会社リクルート
リクルートワークス研究所
web ／ https://www.works-i.com

2018. 08–09

No.148 2018. 06–07

e-mail ／ works@r.recruit.co.jp

人手不足を乗り越える

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