米シリコンバレーが人間の働き方を一変させる時代にあって、筆頭に挙げられるのが、米ライドシェア最大手ウーバー・テクノロジーズのデジタル格付けだ。
乗客は、サービスを利用すると、満足度を星一～五つで格付けするようアプリで促される。運転手のプロフィールには、直近最大500回分の格付け平均値が表示される。いわば、アルゴリズムによる「勤務評定」だ。
同社は、運転手を雇用契約に基づかない「個人請負」と見なし、自由な働き方を喧伝する。だが実際は、平均格付けが一定値を下回り続けると、運転手のアカウントは「非アクティブ化」され、アプリの一時使用停止など、実質的な停職や解雇につながることもある。
ニューヨークの「データ・アンド・ソサエティ（データと社会）」研究所で働くアレックス・ローゼンブラット氏曰（いわ）く、格付け制度は運転手の行動を監視するための「管理ツール」だ。ウーバーは、星の数次第では「懲戒処分もありうることを、アルゴリズムで運転手に再確認させる」（同氏）。
また、「非アクティブ化」というテクノロジー言語は、雇用責任が生じるタクシー会社ではなく、テック企業だという同社の主張を浮き彫りにする。『ウーバーランド──アルゴリズムが、いかに仕事の法則を書き換えつつあるか』（未訳）を著した同氏は、ウーバーが、「中立的なアルゴリズムの論理」により、運転手を管理する「中間業者」ではないことを示そうとしている、と指摘する。
「仕返し」を恐れて理不尽な乗客に耐える
一方、「累積的な平均値の影響」について注意を促すのは、カナダのトロント大学ロットマン経営大学院で教えるアン・バウアーズ准教授だ。たとえば499回分がオール5の場合、残り1回が星一つでも平均は4.99だが、逆に平均値が低いと、高格付けを取っても平均格付けに反映されにくい。そうした多くの異なる要素を星の数で表すのは、企業が正しい判断を下す際に意味がないという。
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