皆で真の栄光を目指そう！民主化革命としてのローコード導入2
リプリパ編集部
リープリーパー
パノプティコンで監視された状態でイノベーションが起きにくいワケ
kotobato
皆さんの職場環境は快適ですか？細かい言動まで全て記録に取られたり報告が求められることで、本業とは別のストレスになっていませんか？
今回の記事では、厳格な監視体制の象徴である「パノプティコン」をキーワードに、AI時代にさらに強化される監視に対する不安や懸念について考えてみます。
* この記事は、2024年1月9日に公開した内容を編集・更新しています。
Contents
高級ホテルでの非日常体験は、実は誰でも身近に!?
2026年6月、少し変わったホテルが奈良に開業しました。「星のや奈良監獄」は、その名の通り明治時代に建てられた旧奈良監獄を改装したラグジュアリーホテルです。中央の看守塔から5棟の舎房が放射状に伸びる設計思想がそのまま活かされていて、かつて独房だった空間で一夜を過ごせます。
この放射状の監視構造こそ、18世紀にイギリスの哲学者ジェレミー・ベンサムが考案した「パノプティコン」そのものです。もちろん、このホテルで宿泊客が監視されることはないでしょうが、私たちは今、わざわざお金と時間と使ってでも、非日常的な空間に身を置きたくなる時代に生きているのかもしれません。
しかし、現実の生活では、違う意味で「同じような体験」ができます。この監視と同じような仕組みが、AIの普及によってより制度高く、より安価に、そして本人が気づかないまま、日常として広がりつつあるからです。
「見られているかも…」が支配する仕組み
ジェレミー・ベンサムによるパノプティコンの設計思想は、このビデオがとても分かりやすいので見てみてください。
出典：Jeremy Bentham’s ‘perfect’ prison | The Panopticon
星のや奈良監獄に残る「ハヴィランド・システム」は、中央の看守塔から全ての独房を見渡せる一方、独房側からは看守が今どこを見ているのか分からない構造になっています。この設計思想を、ミシェル・フーコーは刑務所だけでなく学校や病院、工場といった社会システム全体の比喩として用いました。
この仕組みの怖さは、監視が実際に機能しているかどうかより、「監視されているかもしれない…」「されているに違いない！」と対象者に思わせることにあります。疑心暗鬼は人を自己保身に走らせ、他者と協力したり困っている誰かを支援する関係を壊します。チームワークが働くとしたら、監視をかいくぐる脱獄や暴動のときだけというのは、小説や映画でもたびたび描かれているとおり。
ちなみに、明治時代の北海道を舞台にした大人気マンガ『ゴールデンカムイ』の中には、網走監獄が登場します。星型を半分にしたような構造になっている特徴的な「五翼放射状平屋舎房」など、現在では重要文化財を抱える博物館になっています。
これらの監視構造そのものは、AIが普及した今もまったく変わっていません。それどころか、看守側が使える「センサーの種類と性能」が飛躍的に向上しています。
効率化された監視――少ないリソースで、より多くを
AIによる行動分析やIoT、ウェアラブルデバイスの普及、コロナ禍の混乱などを背景に、企業はかつてない解像度で社員の行動を捕捉できるようになりました。キーストロークやアプリの利用時間、会議の様子から、生体情報など、さまざまなデータが取得されています。アメリカのある調査では、企業の61%がAIによる分析で生産性を測定し、67%が生体データを収集して行動や勤怠を監視していると報告されています。
また、2026年3月には、JPMorganが若手投資銀行員のキーストロークやビデオ通話、会議まで監視し始めたとFortune誌が報じ、監視されている・信頼されていないという反発が社内で広がりました。
▼出典：AI Monitoring vs. Employee Trust: The 2026 Workplace Surveillance Crisis
https://www.nwchem-sw.org/ai-monitoring-employee-trust
しかし「上に政策あれば、下に対策あり」。このレポートで興味深いのは、監視を強化した企業の78%に対し、労働者の72%は「生産性は改善しない」と回答している点です。監視されている社員の約半数がオンラインで働いている様子を「偽装」し、3割が追跡回避ツールを使うという調査結果もあり、監視することが監視される側の工夫を招く「監視シアター」状態が生まれています。
パノプティコンの囚人が脱獄や暴動でしか団結できなかったように、「監視をかいくぐる」ことでのみチームの知恵を発揮する。本来の仕事を後回しにしたこの工夫と改善の努力は、何とも皮肉です。
透明性・説明責任は、同じ速度で追いついているか
監視の精度と費用対効果が劇的に向上した一方、その透明性や説明責任がどこまで整備されているか？——この点は、企業や業界単位ではなく、国や地域によっても差があります。
EUでは、2024年に発効したAI法（EU AI Act）が段階的に施行されています。2026年8月2日からは、採用や人事評価など雇用分野でのAI活用を含む「高リスク」システムへの義務が全面適用されます。感情認識の禁止や、透明性・人的関与の確保などが求められる見込みです。
一方、アメリカには包括的な連邦規制がなく、多くの州で実質的な同意なしに、抑圧的な監視が可能な状態が続いています。AIの内部処理は判断根拠が見えにくいため、社員が「なぜそう評価されたのか？」を理解したり、異議を申し立てる手段が乏しいという課題も指摘されています。例えば、Amazonでは、AIアプリに命じられるドライバーの過酷な労働環境がたびたび問題になっています。
日本では、総務省・経済産業省が2026年3月に「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を公表しました。AIを使った業務で問題が起きた際に「いつ・誰が・何のために・どのAIを使ったか？」を説明できる体制を整えることを求めています。ただしこれは、事業者の自主的な取り組みを促すに留まり、法的な罰則を伴うものではありません。
▼出典：AI事業者ガイドライン（第1.2版）-総務省 経済産業省
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf
観察の技術はAIで指数関数的に進化しているのに対し、説明責任の整備は制度設計や合意形成という、本質的に時間のかかるプロセスを経て進みます。この速度差こそが、AI時代のパノプティコンが旧来の監視社会よりも厄介な理由。看守が使うセンサーの性能だけが上がり、「なぜ見るのか？」「見た結果をどう使うのか？」「誰がどこまで責任を負うのか？」という説明が追いついていないのが現状です。
そもそも、何のための監視→観察なのか？
ここで一度立ち止まって問い直したいのは、「そもそも、その監視は何を目的としているのか？」という、最も基本的な問いです。
監視には、支援や改善につなげるという建設的な目的もあります。例えば、体調管理のためのデータ収集、業務のボトルネックを見つけるためのログ、成長支援のためのフィードバックなどはその例。これらは、ネガティブなニュアンスの「監視」ではなく「観察」に近い行為です。
しかし、目的が曖昧なまま、あるいは「取れるから取りあえず取っておく」という理由だけでデータを集め始めると、看守が囚人を見張るのと同じ構造に容易に転じます。集めたデータの管理や処理も膨大な仕事になり、結局は監視をする側・される側双方にとってプラスになりません。
では、マイクロマネージメントの罠に陥らず、革新的なアイデアを生み出すカルチャーをどうやって醸成していくべきか？次回も引き続き、その本質について考えてみましょう。
アジャイルやDXを推進しているBlueMemeには、厳格な監視システムやマイクロマネージメントをしなくても、イノベーションにつながっている事例も豊富にあります。御社の課題解決に一緒に取り組むパートナーとして、一度、ご相談いただけませんか？
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企画制作や広告クリエイティブ畑をずっと彷徨ってきました。狙って作るという点ではライティングもデザインの一つだし、オンラインはリアルの別レイヤーで、効率化は愛すべき無駄を作り出すため。各種ジェネレーティブAIと戯れる日々です。
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