パンデミック下のリスクと信頼のAI-Leadership:理論的・実験的研究
人工智能-大流行病下的风险和信任领导力:理论和实验研究
基本信息
- 批准号:22K18541
- 负责人:
- 金额:$ 3.99万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-06-30 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究は、パンデミック下の不確実性の高い経営環境において、企業経営者がAI(人工知能)やテクノロジーをどのように活用すれば組織内の相互信頼を醸成し企業価値向上を図ることができるか、また、そのような相互信頼を支える最適な経営管理システムとは一体何かを、理論的かつ実験的に検討することを目的とする。従来のHCI領域でなされたAIやロボットそのものに対する嫌悪や信頼の研究を超えて、本研究は、より経営実践的な場面での「AIを活用する人」に係る信頼研究の端緒となる。本研究では、AIやテクノロジーを活用したリーダーシップを「AI-Leadership」と定義し、パンデミック下の不確実性の高い経営環境において、リスクを統制し組織の相互信頼を紡ぎ束ね企業価値向上を図る最適な「AI-Leadership」とは一体何かを、理論的かつ実験的に検討する。本研究の方法は2つある。第1はリーダーシップの経済学を応用した分析である。環境不確実下でテクノロジーを活用する/しない場合のリーダー・フォロワー間の協力や信頼のあり方をゲーム理論で分析する。もし分析の結果、両者が協力関係に至らないという場合には、どのような「仕組み」(経営管理システム)が協力や信頼を促すかを検討する。第2は、経済実験による理論の検証である。実験的手法は因果関係を捉える強力な手法であるとともに、デザインや変数の設定などの自由度が高く、まだ現実にはない仕組みの検証も可能となる。ここでは特に、部下(フォロワー)の上司(リーダー)に対する信頼に注目し、環境不確実性下でテクノロジーを活用するリーダーに対する信頼醸成のあり方や、それを支える経営管理システム(目標設定や業績評価等)のあり方を実験により検証する。今年度は、主に前者に注力をして、議論を進めていった。その中で、パイロット的な実験もおこない、かつ全体像を展望する論文も執筆できた。
This study aims to explore the optimal management system for enterprise managers to integrate AI(artificial intelligence) and technology in uncertain high-level management environment. In the field of HCI in the past, AI and other related information research has been carried out. This study is aimed at the end of information research in the field of AI and its application. This study discusses the definition of AI-Leadership, the uncertainty and high management environment under the control of AI and the optimal relationship between AI-Leadership and the integration of AI and theory. The method of this study is 2. The first is to analyze the relationship between the two countries. The environment is uncertain, the environment is uncertain, the environment is uncertain, and the environment is uncertain. The results of the analysis, the cooperation relationship between the two parties, the cooperation relationship between The second is to prove the theory. The degree of freedom of setting the number of methods is high, and the number of methods is high. This is the case with special, subordinate and superior information systems (such as target setting, performance evaluation, etc.). This year, the main focus is on the former, and the discussion is in progress. The author of this paper is looking forward to the future of the whole picture.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An experimental study on corporate disclosure thinking about future generations
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- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shimokawa;U.;Yamashita;Y.;Taguchi;S.;Satoshi Taguchi
- 通讯作者:Satoshi Taguchi
Unintended consequences of fair value’s market-based definition.
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- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Tanaka Tomoki;Son Bo‐Kyung;Lyu Weida;Iijima Katsuya;Sawai and Taguchi
- 通讯作者:Sawai and Taguchi
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- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shimokawa;Yamashita;and Taguchi
- 通讯作者:and Taguchi
Taguchi, tanaka, tsuruta, nagata, isokawa 2022. Second-order trust in algorithms: How does algorithm aversion spill over during the pandemic?
Taguchi、tanaka、tsuruta、nagata、isokawa 2022。对算法的二阶信任:大流行期间算法厌恶如何蔓延?
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Taguchi;tanaka;tsuruta;nagata;isokawa
- 通讯作者:isokawa
Impact of Implicit Theories on the Intent to Use “Performative AI” and “Advisory AI”
内隐理论对“表演型人工智能”和“咨询型人工智能”使用意图的影响
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shimokawa;Yamashita;Taguchi
- 通讯作者:Taguchi
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- 发表时间:
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早川翔・妹尾剛好・ 安酸建二・ 新井康平・ 横田絵理
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- DOI:
10.34605/jaa.2021.22_1 - 发表时间:
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- 作者:
田口 聡志;椎葉 淳;三輪 一統;村上 裕太郎;安酸 建二 - 通讯作者:
安酸 建二
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