Matthew Bodie
Matthew Bodie (@matthewtbodie) ミネソタ大学ロースクールのRobins Kaplan教授、Reconstructing the Corporationの共著者： Reconstructing the Corporation: From Shareholder Primacy to Shared Governance』の共著者である。
02.07.23掲載

この投稿は、「労働者の監視と集団的抵抗」というシンポジウムの一部である。残りの投稿はこちらで読む。

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職場の監視は、従業員のプライバシーを侵害するだけでなく、大量データ収集と価値創造の手法でもある。ますます洗練されたアルゴリズムに供給するための巨大なデータセットを生成することによって、雇用主は、最初にデータを提供した労働者には何の救済措置も権利もなく、雇用関係からさらに多くの価値を引き出すことができる。これらの新しいビッグデータシステムの力はその規模から来るものであるため、労働者も規模を拡大し、これらのシステムに対して自分たちの集団的な力を行使することが必要である。そして、法律がこれを促進する方法はたくさんある。

労働者の新たなジレンマ

過去20年間で、大量の定量的データを収集・利用する能力が飛躍的に向上した。雇用主は「ビッグデータ」とデータ分析の進歩を導入し、労働者からほぼ無限に多くの情報を収集するようになった。電子的な対話方法の開発と普及により、雇用主にとってコミュニケーションの収集は比較的コストのかからないものになった。ビデオやオーディオの記録はデジタルで作成されるようになり、記録や保存が格段に容易になった。その他の電子機器では、従業員の位置情報、ブラウザの履歴、心拍数、体温、会話、目の動きなどを記録できる。これらのデータは、アルゴリズム、データ分析、機械学習、人工知能によって駆動される自動意思決定システムを使用して分析される。データを解析し理解する高度な技術とデータの組み合わせは、雇用者に労働者を管理するための強力な新ツールを与えた。

このような情報の流れの劇的な変化は、雇用関係におけるパワーダイナミクスを変化させた。雇用主は常に雇用の中でコントロールする権利を持っていた-それが従来のコモンローテストの本質であり、雇用主は常にそのコントロールを行使するために従業員を監視してきた。しかし、ビッグデータは、2つの重要な方法で、そのコントロールを強化した。第一に、業務に関連する情報と個人情報との間の従来の境界線が、これまでと同様に曖昧であったが、認識できないほど曖昧になる恐れがあることである。健康状態、政治的見解、カフェイン摂取量、紛争への対処など、あらゆる個人情報が、個人の職場でのパフォーマンスや同僚との関係、あるいは企業全体の評判に関係する可能性がある。第二に、情報の蓄積は、ほとんどの企業にとって、さらに不可欠なものとなっている。企業が労働者のデータを収集すると、労働者のデータは収集、分析され、所有されるため、労働者は企業に組み込まれ、離脱することが難しくなる。商標、著作権、特許、企業秘密など、さまざまな知的財産権制度は、従業員が時間をかけて生み出した情報価値を、雇用主へと誘導するものである。

このような労働者のジレンマに対して、既存の利用可能な法的手段から直感的に対応できるのは、職場におけるプライバシー保護を強化することであろう。少なくともProsserが「不法行為に関する修正条項（第2版）」の下でプライバシーに関するコモンローの保護に貢献したことに遡れば、裁判所は、秘密への侵入や私的事実の公的開示に対する責任を認めてきた。しかし、これらの訴因は、侵害が「合理的な人にとって非常に不快なもの」であることを要求し、一般に同意や通知によって放棄することができるため、雇用の中ではかなり限定的である。HIPAAやFERPAのようなプライバシー関連の連邦法は、HIPAAは保健医療業界（労働者データを除く）に適用され、FERPAは学校を対象としているので、雇用関係ではあまり適用されない。アメリカ障害者法は雇用主に労働者の健康データの機密保持を義務付け、電子通信プライバシー法は雇用主による従業員との通信への非公開のアクセスを制限し、公正信用報告法は雇用主に対し、雇用決定を行うための消費者報告機関のデータの使用について従業員に通知することを義務付け、労働者は、通知、同意、データの管理および破棄の計画なしに自分の生体情報を使用したとして州のプライバシー法（例えば、イリノイ州のバイオメトリック情報プライバシー法）に基づいて訴えに成功した例がある。しかし、これらの制限は、一般に、通知、同意、またはその他の手続き上の手段によって回避することができる。

知的財産についてはどうだろうか。労働者データを集約する雇用者の利点に対抗するために、従業員にデータの財産権を与えることもできる。しかし、個々の労働者は、所有権によって生じる法的複雑さを管理する能力がない。職場のデータが強力なのは、それが集団化されているからである。一人の労働者に関する情報は、ビッグデータの観点からは比較的役に立たない。そのデータを組み合わせ、他の従業員のデータと比較することで、より強力なものになるのだ。そして、データには分析ツールも必要だ。雇用主は、データから価値を引き出すために必要なソフトウェアやハードウェアを購入し、使用するためのリソースを持っている。かつての採取産業のように、企業は貴重な資源へのアクセスと、それにアクセスし、収穫し、精製するために必要なツールを必要としている。雇用主が労働者データから収益を得ることができるのは、労働者データが蓄積され分析される中心的な役割を担っているからである。

しかし、残念ながら、データ関係はますます不利になりつつある。プラットフォームがデータを取得し、労働者はアルゴリズムによって割り当てられた収益の一部を得るという関係だ。UberやLyftのような企業は、交通サービスのプロバイダーではなく、テクノロジー企業を自認している。企業はドライバーと乗客から情報を収集し、その情報を使って価格を設定し、ドライバーを割り当てる。仕事とデータの重要性にもかかわらず、ドライバーはデータとの関係を通じて、自分たちが無力であることに気づいている。多くの管轄区域では、ドライバーは従業員とみなされない。これは、企業が労働者に対する伝統的な法的責任から逃れることを可能にした、職場の亀裂のほんの一例である。ドライバーは日々の仕事で、主にアルゴリズムで動作し、そのアルゴリズムを構築し維持するための原材料を供給する。これは、労働者が燃料を供給し、経営者がコントロールするブラックボックスである。

集団的解決策

私たちは、雇用データ関係のダイナミクスを変える必要がある。一つの方法として、従業員に対するデータ保護の強化を追求することが考えられる。しかし、私たちは、プライバシーを秘密とする古い概念を超えていかなければならない。雇用関係は、あまりにも強力なデータの流れを必要とするため、それを遮断することは望めない。その代わりに、労働者は自分のデータとその使用に関するより多くの権利を必要としている。欧州連合の労働者に与えられたデータの権利は、守秘義務をはるかに超えるものである。一般データ保護規則（GDPR）で規定されているこれらの権利には、透明性と通知の権利、収集の特定と目的制限の権利、データへのアクセスの権利、消去または削除の権利、データ移植の権利、特定の種類の自動意思決定について異議を唱える権利などがある。確かに、これらの権利は理論的にはやや一般的であり、実際には、相殺される使用者や公共の利益に応じて、狭く適用されることもある。しかし、これらの権利は、データプライバシーに対する関心が、データを囲む壁の概念を超えるものであることを認識している。その代わり、E.U.のデータ主体は、データ関係の中で様々な方法で権限を与えられている。米国の労働者は、こうした権利を雇用に拡大することで大きな利益を得るだろう。

しかし、データの権利の拡大は出発点に過ぎない。従業員が自分のデータの管理に参加し、それを価値の源泉として活用したいのであれば、集団的な行動が必要である。プロスポーツ選手からは、他のどの職業よりも多くのデータが収集されていると思われる。「People analytics」は、1859年の野球で最初のボックススコアから始まり、それ以来、プロアスリートはフィールドでのパフォーマンスのあらゆる面で観察されてきた。それ以来、プロスポーツ選手はフィールドでのパフォーマンスをあらゆる角度から観察してきた。選手の動きは、1秒間に25フレームを記録するビデオ録画で記録されるようになった。体や目の動き、肘の負担、皮膚温、心拍数、酸素濃度、ブドウ糖濃度、水分補給、睡眠リズムなどのデータを収集し、24時間体制で監視することができるようになった。データ技術と分析の雪崩は、”超量化されたアスリートhyperquantified athlete “という考え方につながっている。

没入型の監視レベルは、労働者がディストピア的な、オーウェル的な環境に閉じ込められているような印象を与えることもある。そして確かに、選手たちは多くのプロトコルの侵襲性に不満を抱いてきた。しかし、データ解析はスポーツ界で積極的な役割を果たすこともあり、プロスポーツ選手がその恩恵を受けていることも少なくない。プロスポーツが注目されているため、選手たちの報酬は高く、米国の男子4大リーグの最低年俸はいずれも50万ドル台だ。これらのリーグは労働組合が結成されているため、選手たちは、チームによるデータ収集の方法、方法、範囲について交渉する集団的発言権を有している。また、労働協約では、選手の名前や肖像権など、ある種のデータのコントロールや所有権も定められている。

スポーツのパフォーマンスを向上させるためのデータの使用は、侵襲的なデータ収集が、時には労働者が許容し、あるいは歓迎するプロセスにもなり得ることを示す。資金力のないリーグの選手は、アナリティクスの不在を問題と捉え、リーグが技術に投資するよう提唱してきた。これらのテクノロジーは、選手をより安全に、より健康に、より強く、より素早く、より賢く、より精通させることができる。結局、これらの分析の目的は、選手のパフォーマンスを向上させ、プレー能力を最大化し、怪我を予防することである。それらはWin-Winであるべきだ。しかし、使用者が独占的にコントロールする場合、モニタリングやデータ分析の日和見的、覗き見的な側面を避けるためには、声と力が必要である。

労働組合は、労働者を代表して雇用条件について交渉する権限を持ち、これには従業員データの収集と使用も含まれる。労働団体は、従業員からの情報の流れを管理し、個人データに対する適切な保護を設置し、データの使用によって生み出される価値を共有するために、使用者と交渉することができる。しかし、民間企業の従業員のうち、組合に加入しているのは6％強に過ぎない。そのため、集団的代表権を持たない労働者は、より不安定な立場に置かれている。データの収集、使用、開示に対して集団的な力を行使することができず、その結果、適用される薄い法的規制の中で雇用者の裁量に左右されてしまう。

団体交渉への多くの障害を解除するのと同時に、職場データのガバナンスへの労働者の参加を促進しうる他の組織構造も検討すべきである。労働者のデータ管理のレベルが高い産業は、従業員の所有権を促進するために組織構造を再編成することができる。例えば、ギグワーカーは、労働者協同組合や非営利団体を通じて、自分たちが仕事をするプラットフォームを所有することができる。共同決定codeterminationとは、企業の統治機構内で従業員が代表者を選ぶことを規定するもので、最高権力レベルでの従業員の声を促進し、従業員が統治委員会により良いデータポリシーを求めることができるようにすることができる。もう一つの選択肢は、日々の雇用に関する問題について経営陣と協議する、会社レベルまたは職場レベルの組織である「労動評議会」である。「データ評議会」は、従業員データの収集や使用に関する校閲や承認に参加する権限を労働者に与えることができる。また、データ協議会は、消費者データのプライバシーポリシーと同様に、ポリシーに違反した場合に雇用者に責任を負わせることができる、従業員データのプライバシーポリシーの作成を任務とすることができる。法律は、データ協議会の決定を尊重し、プライバシー侵害やデータ没収に対する従業員の主張に対するセーフハーバーとして機能させることで、データ協議会の設立を促進することができる。

労働者は、自分のプライベートデータを保護し、そのデータから得られる利益を確実に受け取り、起業の機会と自律のためのスペースを切り開くために、集団的な力を主張する必要がある。それは、より良い未来への道を歩むための重要なステップである。古いプライバシーのモデルに、日和見主義や搾取から労働者を守ることを期待するのは、これらのモデルに多くを求めすぎている。私たちは、データ管理について発言する機会や、提供したデータの権利を持つことで、労働者に力を与える必要がある。

この投稿は、「The Law of Employee Data: Privacy, Property, Governance, Indiana Law Journal (2022)に一部基づいている。