| 研究課題/領域番号 |
23K22060
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| 補助金の研究課題番号 |
22H00788 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分05040:社会法学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
新屋敷 恵美子 九州大学, 法学研究院, 准教授 (90610808)
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| 研究分担者 |
大屋 雄裕 慶應義塾大学, 法学部(三田), 教授 (00292813)
小山 敬晴 大分大学, 経済学部, 准教授 (00633455)
藤木 貴史 法政大学, 法学部, 准教授 (20846399)
東藤 大樹 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (50708394)
早津 裕貴 金沢大学, 法学系, 准教授 (60732261)
岡本 舞子 北九州市立大学, 法学部, 准教授 (70879783)
井川 志郎 中央大学, 法学部, 准教授 (90804344)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2025年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | AI・アルゴリズムによる管理 / AI・アルゴリズムによる判断作用と公平性 / コントロールの形態変化 / 社会的対話 / 団結権・団体交渉権・団体行動権の現代的意義 / AI・アルゴリズムと働き方 / マッチングにおける公平性 / 機械学習における公平性 / ミクロ経済学における公平性 / 民主主義 / AI・アルゴリズムによる管理監督 / プラットフォーム / コントロール / 役務提供者と集団 / 透明性 / 管理監督機能と検証可能性 / AI / アルゴリズム / 新しい働き方 / 規制の正当化根拠 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
科学技術の進歩により、アルゴリズムやAIエージェントの機能が、経済活動やサービス提供に頻繁かつ多様な形で組み入れられると、これまでの法制度（労働法分野に限らず、個人情報保護法21条や感染症予防法第4章就業制限なども参照）が前提として従来の労働法が前提としてきた「指揮命令」の観念により把握できるのか判然としない。本研究は、労働法分野を典型的な研究対象とし、①新たな経済・サービス活動におけるアルゴリズムやAIエージェントと人間との協働形態と②そうした人間の「働き方」の法的本質的要素、③「働き方」に合致した新たな規制形態と④そうした規制導入の正当化根拠、⑤規制の実効性の確保主体と仕組み、を解明する。
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、5回AI・アルゴリズムと働き方研究会（研究分担者だけでなく、九州大学の研究協力者も参加）を開催し、職場におけるAI・アルゴリズムの導入が、どのような実態的、そして、規範的な影響をもたらすのかについて研究を遂行し、研究成果を論文として公表するなどした。また、横浜国立大学を中心とする横浜ELSI研究会からの招待を得て報告し、研究チーム以外からの指摘を受け、学際的な研究として進めた。
具体的な研究の成果としては、まず、問題の技術的な側面から、機械学習における公平性と、ミクロ経済学における公平性について、それぞれの立場と労働分野における含意を明確化し、また、法的側面から、AIを利用して使用者・労働者間のマッチングを行なう場合などを想定した際の公平性について理論的な検討を行い、研究成果として公表した。
次に、海外の実態調査や立法動向について研究を進め、イギリスについては、Trade Union Congressの具体的な調査（Technology managing people - The worker experience）やイギリスのUber事件最高裁判決の分析を行うなど、個別的労働関係法との接合部分における不具合を見た。また、フランスについては、既に集団的労働関係法の分野で注目すべき立法が展開していることから、AI・アルゴリズムを労働関係に活用する場合に生じる、フランス労働法上の集団的な論点をまとめた。アメリカ労働法におけるAI・アルゴリズム規制について、文献調査を行った。
さらに、イギリスのTUC等にもインタヴュー調査を実施し、ドイツの労働者団体や公的機関へのインタビューを通じて、AI・アルゴリズムによる人事労務管理にかかる実務と政策動向についての知見を得た。また、公務労働における研究を進展させ、ドイツ政府関係機関に対する調査体制を確立している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究成果を、論文の形で公表することができており、そのように研究をまとめる過程において、研究代表者と研究分担者とで密な議論を行い、研究計画書の内容を超えた研究成果を生み出している。また、こうした研究成果を背景として、海外における調査を行い、本研究の世界的な意義や位置づけや発展の可能性を理解することができるようになったから。
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| 今後の研究の推進方策 |
海外調査の結果から、本研究のコアとなる技術と法の関係性についての位置づけや分析結果、見通しを、海外の研究者も交えて議論する意義があると思われるため、国際的なシンポジウムあるいは研究会を開催したい。同時に、日本におけるAI・アルゴリズムと働き方の実態について、調査研究を行う。
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