雇用主はあなたの個人データを利用して、あなたが受け入れる最低賃金を算出している

雇用主は、あなたの個人データを基に、最も低い給与額を把握しようとしています
Genna Contino
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おそらく、すでに「監視価格」のデジタルな影響を受けているでしょう。それは、ロイヤリティプログラムのデータに基づいて、顧客がそのパッケージを購入する可能性が高いと示される航空会社の特定の運賃バンドル、またはアルゴリズムが新しい親の絶望を感知したため、赤ちゃんのミルクの価格を高く設定するウェブサイトなど、何かの広告のように見えるかもしれません。
私たちは、あなたの購入履歴、ブラウジング速度、さらには郵便番号が、あなたの生活のコストを決定する世界が生きています。そして、企業が個人データを収集および分析する能力が高まるにつれて、彼らは財布から出てくるお金だけを狙っているのではなく、それに入る金額もコントロールしようとしています。
専門家は、「監視賃金」を、従業員のパフォーマンスや勤続年数ではなく、個人のデータを使用して計算される公式に基づいて賃金が決定されるシステムとして説明しています。多くの場合、従業員の知識なしに収集されます。
企業はすでに、新しい採用者に可能な限り低い給与オファーを受け入れるように促しています。しかし、それはもはや、候補者の経験や資格を市場の通常のレートと比較することだけではなく、候補者の個人データをアルゴリズムに投入することに増えています。
ニナ・ディサルーボ、労働擁護団体Towards Justiceのポリシーディレクターによると、一部のシステムは、応募者が給付金ローンを組んでいるか、またはクレジットカードの残高が高いなどの、従業員の経済的脆弱性に関連するシグナルを使用して、応募者が受け入れる可能性のある最低賃金を推測しています。また、従業員が採用された後に賃金を増やすために、会社の従業員の公共の個人ソーシャルメディアページをスクレイピングすることもできると述べています。専門家によると、これは労働組合への参加の可能性を判断したり、妊娠の可能性を判断したりするために使用できます。
「これらの種類の慣行を行っている企業は、それがどのように機能するかを観察しています」と、リグラウンド・コラボラティブの実行委員長リズ・オーウェンズは述べています。「労働者は消費者でもあります。消費者に効果があるなら、労働者にも効果があります。それは同じ心理です。」
Veena Dubal、カリフォルニア大学 Irvine校の法律教授、および Wilneida Negrón、テクノロジー戦略家の、500社の労働者と管理者の人工知能企業に関する初の試みの監査は、医療、顧客サービス、物流、小売業界の企業が、この慣行を可能にするツールを提供するベンダーの顧客であることを明らかにしました。ワシントン公平成長センターが発表した2025年8月の報告書によると、主要な米国の雇用主がこれらの顧客の1つであると特定されました。Intuit INTU、Salesforce CRM、Colgate-Palmolive CL、Amwell AMWL、Healthcare Services Group HCSGが含まれます。
この報告書は、これらのシステムを使用するすべての雇用主がアルゴリズムによる賃金監視を実践していると主張するものではありません。代わりに、労働者の個人データを分析するために使用されるアルゴリズムツールが増加していることは、コスト削減よりも透明性または公平性を優先する賃金慣行を可能にすると警告しています。
Colgate-Palmoliveの企業広報責任者であるトーマス・ディピアッツァ氏は、「当社は従業員への報酬を決定したり、新入社員の給与を設定したりするために、アルゴリズムによる賃金設定ツールを使用していません」と述べています。
Intuitは「そのような慣行を行っていません」と、同社のスポークスマンがMarketWatchに伝えています。
報告書に記載されている他の企業は、MarketWatchからのコメントの要求に対応していません。
監視賃金は採用段階を超えても続きます。
同様のサービスを提供するベンダーは、ボーナスまたはインセンティブ報酬を設定するためのツールも提供しています。これらのツールは、従業員の生産性、顧客とのやり取り、リアルタイムの行動を追跡します。これには、一部のケースでは、職場でのオーディオおよびビデオ監視も含まれます。国際データコープの調査によると、2022年時点で500人以上の従業員を抱える企業のうち、約70％が従業員モニタリングシステムを使用していました。
「彼らがあなたについて持っているデータは、特定の労働者の行動反応を引き出すために必要なインセンティブの大きさや金額をアルゴリズムが推測することを可能にする可能性があります」とディサルーボは述べています。
「絶望率を判断している」
監視に基づいた賃金設定の最も明確な例の1つは、オンデマンドの医療人材派遣です。ロワール研究所がまとめた報告書は、29人のギグ看護師へのインタビューに基づいており、ギグ看護師がシフトに登録するために使用するプラットフォーム（CareRev、Clipboard Health、ShiftKey、ShiftMedなど）は、個々のシフトの給与を設定するためにアルゴリズムを使用していることを明らかにしました。
ShiftKeyは、MarketWatchからのコメント要求に対して、「ShiftKeyは、監視賃金の設定や、他のプラットフォームの慣行に関する言及を控えることを明確に否定しています」と、最高法務および広報責任者であるレガン・パーカー氏が述べています。報告書で、ShiftKeyが労働者の借金レベルを使用して給与を設定していると主張していることに異議を唱えながら、ShiftKeyはクレジットカードやその他の借金データを使用して賃金を設定せず、他のプラットフォームの慣行について言及することはできないと述べています。
CareRev、Clipboard Health、ShiftMedは、コメントの要求に対応していません。
プラットフォームは、固定賃金ではなく、各労働者について彼らが知っていることを基づいて給与を調整します。これには、看護師がシフトを受け入れる頻度、投稿への応答速度、過去に受け入れた給与などがあります。報告書に掲載された看護師は、同じ施設内でも同じ仕事に対して異なる金額で支払われることが多く、異なる金額で支払われることがありました。
批判者は、このシステムがスキルや経験ではなく、彼らの行動が明らかにする経済的脆弱性に基づいて報酬が決定されるため、労働者はスキルや経験ではなく、彼らの行動が明らかにする経済的脆弱性に基づいて報酬が決定されると主張しています。このようなシステムは、「企業がこれらの種類の慣行を行っている場合、それがどのように機能するかを観察しています」と報告書の著者は書いており、労働者をより低い賃金帯に固定する可能性があります。
ライドシェア・ドライバーズ・ユニオンによると、ライドシェア業界の労働者の労働組合は、アルゴリズム賃金が業界の労働者によって何年もかけて形成されてきたことを示しています。ロサンゼルスを拠点とするライドシェア運転手のベン・バルデス氏は、Uber UBERとLyft LYFTが数年前から新しい給与アルゴリズムを導入した後、彼の収入は減少したと述べています。パンデミック後の需要が回復したにもかかわらず、他のドライバーとの比較により、同じ時間帯に異なるドライバーに異なる基本料金が提示されることがわかったと述べています。
バルデス氏は、ドライバーは当初、受け入れ可能なレートが表示され、それが市場の需要と供給に基づいて決定されると述べています。そのレートがどのように設定されるかは不透明です。
「なぜ1人のドライバーが異なる、より高い基本料金を受け取るかは不明です」と、フォード大学の法律教授であるゼファー・ティーチアウト氏は述べています。2023年の報告書では、DubalとThe Markupからの報道を引用しながら、Uberは「データ豊富なドライバーのプロファイルを活用して、賃金を個々のドライバーのインセンティブとプラットフォームのニーズに合わせて調整する」と書いています。
Uberは、アップフロントの運賃は時間、距離、および需要条件に基づいており、個々のドライバーの特性または過去の行動を使用して給与を決定するアルゴリズムを使用していないと、MarketWatchにメールで述べています。ライドシェア業界の協会であるFlexは、MarketWatchからのコメント要求に対応した後、声明を発表しました。声明では、データ駆動型技術は「労働者を配達またはライドに一致させ、その時間を使用する最も効率的な方法を可能にし、その結果、労働者がより多くの時間を稼ぐことを可能にする」と述べています。
労働者擁護団体は依然として懐疑的です。「それは、私たちの絶望率を判断している」と、ライドシェア・ドライバーズ・ユニオンの会長ニコール・モア氏は述べています。
一部の議員は、監視賃金の問題に注目しています。批判者は、この慣行が、従来の成果に基づく賃金ではなく、雇用主が伝統的な評価制度を回避できるようにする可能性があるため、職場での差別につながる可能性があると主張しています。これらのアルゴリズムは、個人の経済的脆弱性に基づいて最低限の金額を決定するように設計されているため、最も経済的に脆弱な労働者に不均衡にターゲットを定める可能性があります。
これは、ガラス天井の概念が確立されていることを意味します。少なくとも、この概念では、ガラス天井を通しての視界があります。それを壊すために正しいことを行い、団結すれば、それを壊すことができます。この賃金監視天井は、鉄であり、コンクリートであり、壊すことができないものです。」と、AIエコシステム革命の著者であるジョー・フディカ氏は述べています。「賃金監視天井は、不可侵です。固定されています。それは、何らかの方法で回避できないものです。」
立法府は、監視賃金よりも監視価格に対処するために遅れをとっています。ニューヨーク州は、消費者がアルゴリズムを使用して個人データを活用して価格を設定している場合に、消費者に通知する必要がある規則を制定しましたが、ほとんどの国の法律は価格を対象としており、給与を対象としていません。
コロラド州は、タイトル「監視データを使用した価格と賃金の設定禁止法」として提案された法案を州議会に提出しており、企業が、個人のデータ（給付金ローンの履歴、位置情報データ、Google GOOG 検索行動など）を使用して、個人の給与を設定するためにアルゴリズムを使用することを禁止する法律です。この法案は、パフォーマンスに基づく賃金という概念を維持しながら、企業が測定可能な生産性を基に賃金を結びつけることができることを明確にしています。
コロラド州の民主党議員であるジャヴィエル・マブレー氏は、この法案を支持しており、「この法案が何であるかは、あなたが支払われる価格をアルゴリズムを使用して設定することではなく、動的な価格設定であるということです。ガラス天井の概念があります。少なくとも、この概念では、ガラス天井を通しての視界があります。それを壊すために正しいことを行い、団結すれば、それを壊すことができます。この賃金監視天井は、鉄であり、コンクリートであり、壊すことができません。」と述べています。