Uberの“変動運賃”が招いた騒ぎ【第4回】
Uberと労働組合の争いが浮き彫りにした“ギグエコノミーの闇”
Uberがタクシーの運賃と乗務員の賃金設定に使うアルゴリズム。その内容の不透明性さをめぐって争いが起こった。労働者が陥る可能性のある理不尽な状況とは。
配車サービスを提供するUber Technologies（以下、Uber）は、ロンドンで展開するタクシー事業の運賃に「ダイナミックプライシング」（需要状況に応じて価格を変動させる手法）を導入した。同社はダイナミックプライシングの設定にアルゴリズムを使っているが、アルゴリズムの原理や使用している情報は明らかにしていない。この状況が招いた問題とは。
アルゴリズムを巡る争い 浮上する“ギグエコノミーの闇”とは
併せて読みたいお薦め記事
連載：Uberの“変動運賃”が招いた騒ぎ
- 第1回：Uberの「不透明な運賃設定」にタクシー乗務員が憤激する訳
- 第2回：Uberドライバーにとって「ダイナミックプライシング」は悪でしかない？
- 第3回：「運賃設定にアルゴリズムを使わないで」と訴えるドライバーとUberの言い分
プライバシーの保護と法整備
職場で収集された労働者の個人情報を自身でアクセスして洞察を得られるよう支援する非営利組織Worker Info Exchangeが2021年12月にレポート「Managed by Bots: Data-Driven Exploitation in the Gig Economy」を公開した。レポートは、「ギグエコノミー」（インターネットを介して、単発または短期で仕事を請け負う働き方）の労働者は、アルゴリズムによる監視と決定の影響を受けると指摘。そのアルゴリズムは「嘆かわしいほどに透明性が低い」と結論付けている。
2022年6月、スマートフォンのアプリケーションを使って業務を請け負うタクシー乗務員と配送業者が組織する労働組合App Drivers and Couriers Union（ADCU）はUberに対し、アルゴリズムに関する情報の開示を求めた。乗務員の個人情報のプロファイリング、業績の管理、業務の分配を決める基準を明らかにし、アルゴリズムの不透明性を払拭するようADCUはUberに要求している。Uberは依然としてアルゴリズムの透明性を確保できていないというのがADCUの見解だ。
2021年3月、スマートフォンのアプリケーションを使ってタクシーの配車事業を展開する2つの企業に対して、オランダのアムステルダム地方裁判所が判決を下した。企業はUberと、インドでタクシーの配車事業を展開するANI Technologies（Ola Cabs.comの名称で事業展開）だ。
訴訟はUberで乗務員を務める6人の代理でADCUが起こした。UberとANI Technologiesに対して、乗務員の業務と雇用に関する判断を実施する際に使用するデータを、裁判前よりも多く公開しなければならないという判決が下された。この訴訟は、企業が保有する個人情報に対する開示請求を求めた乗務員に対して、2社が透明性の高い情報を開示しなかったことに端を発したものだった。
アムステルダム地方裁判所は、「企業が保有するデータに対して乗務員が集団でアクセスしようとするのは、個人情報へのアクセス権の乱用に当たる」という企業側の主張を退けた。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
AI時代の自律的なパートナー 「データエージェント」構築＆活用ガイド -
製品資料
使用中のデータを保護して安全な共同開発へ、クラウド時代のデータセキュリティ -
製品資料
“AIによる高速な脆弱性検出”対策を行う、RHELの統合セキュリティ機能とは？ -
製品資料
企業ITを支える定番Linuxの運用管理、手動の限界を乗り越える手法とは？ -
製品資料
AIとクラウドネイティブの課題を解決する、シンプルで費用対効果に優れた方法
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
2
なぜ人はいるのにDXが進まない？ ライオンも直面した“老害”レガシーシステム
-
3
「生成AI導入・活用状況」に関するアンケート
-
4
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ？
-
5
Azure Red Hat OpenShiftは脱VMware問題の救世主になるか？ 技術資料で解説
-
6
“金融レベル”が壁に 東京海上ディーアールが「小さな失敗」を成功につなげた方法
-
7
「HDD終了」は本当か 巨大クラウド2社が下した大容量フラッシュへの決断
-
8
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
-
9
「業務改善とツール活用」に関するアンケート
-
10
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
属人化や仕様バグはなぜ起きる？ AI時代に必須のドキュメント文化の作り方
-
2
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う？ いまさら聞けないストレージの基礎
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
中小企業必見、Microsoft 365でゼロトラストセキュリティを実現する方法
-
6
5分で分かる「AI駆動開発エージェント」 要件定義から設計・実装・テストまで
-
7
動画で知るランサムウェア被害企業のリアル、会計データが無事だった理由とは
-
8
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
9
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは？
-
10
マンガで解説：「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー