2026年4月、ロイター通信のケイティ・ポール記者とジェフ・ホロウィッツ記者は、メタが米国の全従業員の業務用PCに監視ソフトウェアをインストールしていたことを報じた。このソフトは、200以上のアプリケーションやウェブサイトを対象に、キー入力やマウスの動き、定期的なスクリーンショットを記録するものだった。表明された目的は「AIエージェントに人間と同じようなPC作業を学習させること」だったが、実際にもたらされた結果は、データ漏洩、社内嘆願書への1600人以上の従業員の署名、そして現在は無期限停止となっているプログラムだった。
この出来事自体も注目に値するが、戦略的に極めて重大なのは、メタの経営陣がこの特有の監視手法（アルゴリズムによる継続的かつオプトアウト不可の監視）を、査読済みの研究論文が「組織に最も大きなダメージを与える」と指摘するまさにその領域で導入したことだ。
科学的データが示す実態
ネイチャー・ポートフォリオの学術誌『Communications Psychology』に2024年6月に掲載された研究では、約1200人の被験者を対象とした4つの実験を通じて、アルゴリズムによる監視と人間による監視に対する労働者の反応を調査した。コーネル大学ILRスクールのレイチェル・シュルンドとエミリー・M・ジテックらの研究チームは、アルゴリズムによる監視下に置かれた被験者は、人間による監視の場合と比較して、自律性が低下したと感じ、監視に対する批判を強め、パフォーマンスが低下し、抵抗する意図をより強く示すことを見出した。ある実験では、人間による監視に対して批判的な姿勢を示した被験者が約7％だったのに対し、AIによる監視に対しては30％以上が批判した。
ジテックはコーネル・クロニクル紙の2024年7月のインタビューで、「AIによる監視は、複数の研究で参加者のパフォーマンスを低下させた」と語っている。
メタが「モデル・ケーパビリティ・イニシアチブ」の展開に選んだのは、まさにこのような環境であり、それと同時期に約8000人の人員削減も実施されていた。
メタが構築したものとその代償
メタの最高技術責任者（CTO）であるアンドリュー・ボスワースは、ロイターが入手した社内メモのなかで、このプログラムの野心的な目標を説明していた。そのビジョンとは、AIエージェントが「主に作業を行い」、従業員が「指示、レビュー、および改善の支援を行う」というシステムであり、エージェントが「介入の必要性を感じた箇所を自動的に認識し、次回に活かす」というクローズドループ（循環的な仕組み）だった。広報担当者のアンディ・ストーンはロイターに対し、モデルには「マウスの動き、ボタンのクリック、ドロップダウンメニューの操作」などを含め、「人々が実際にPCをどのように使用しているかのリアルな例」が必要だったと述べた。
オプトアウト（監視の拒否）の方法をボスワースに尋ねた従業員は、会社から支給されたデバイスではオプトアウトの選択肢は存在しないと告げられた。なお、欧州および英国のスタッフは対象外とされた。GDPRが明示的な同意なしに継続的な監視を行うことを禁止しているためだ。
社内嘆願書は、このプログラムが「情報漏洩や不正開示の懸念を含む、セキュリティ上および規制上のリスク」をもたらしていると警告していた。嘆願書の署名者らは、プライバシーレビューが完了しておらず、また当初から役員に対しては限定的に免除措置が適用されていたことを指摘した。イェール大学法科大学院のイフェオマ・アジュンワ教授はロイターに対し、このプログラムはホワイトカラーの従業員を「これまで配達員やギグワーカーだけが受けていたようなレベルのリアルタイム監視」にさらすものだと語った。
2026年6月22日、従業員たちが予見していたデータ漏洩事案が現実のものとなった。Wired誌のパレシュ・デイブ記者とローレン・グッド記者が確認したセキュリティ通知によると、4万5000のハイブテーブル（データ保存領域）に及ぶ従業員データが漏洩し、そこには「プロンプトや文字起こしの全文、プライベートな会話、個人データおよび業績データ」が含まれていた。メタはこの事案を自社の深刻度スケールで「SEV 2」に分類した。同プログラムは同日、一時停止された。
ひそかに進行する同種の手法
メタのプログラムが世間の厳しい批判にさらされた一方で、TDバンクによるWorkiQの導入（ベンダーのActiveOps社によるワークフォース分析製品）は、はるかに少ない摩擦で進められた。ロイター通信のニヴェディタ・バル記者は2026年6月19日、TDバンクが金融犯罪およびリスク管理部門にこのツールを配備し、従業員がブラウザやチャットプラットフォーム、会議用アプリケーションに費やす時間を追跡していると報じた。
TDバンクのハイリスク調査担当バイスプレジデント代理であるディアナ・パチッティは、ロイターが確認したチーム会議で、WorkiQは「バックグラウンドで実行されており、プライバシーレビューを通過している」とスタッフに伝えた。TDバンクの公式声明では、この導入を「業界全体における標準的な慣行」と表現し、「これはAIではない」と明言した。
この違いは業務上は重要だが、安心材料としては不十分だ。ロイターが意見を求めたカナダのプライバシー専門家らは、現地の労働者にはこうした監視に対する法的な保護がほとんどないと指摘している。トロントの法律事務所INQ Lawのパートナーであるブレント・アーノルドはロイターに次のように語った。「雇用主が業績評価のためにそれを使用していると明確に述べ、それを事前に開示している限り、従業員にできることは何もない」。ウォータールー大学の研究者であるアダム・モルナーは、こうしたツールがビジネス成果を向上させるという査読済みの証拠は存在しないと付け加えた。
研究データがリーダーに突きつける現実
コーネル大学の研究は、アルゴリズムによる監視が裏目に出ることを証明しただけではない。その悪影響を緩和できる条件も明らかにしている。監視が純粋に「開発（育成）目的」として位置づけられ、従業員の評価ではなく自己改善を支援するために設計されている場合、また、記録されたデータに従業員が自ら文脈を書き加えられる場合、自律性の損なわれやすさや抵抗感は大幅に低下する。
2026年6月2日の譲歩メモの中で、メタのバイスプレジデントであるステファン・カスリエルは、従業員に対して「一度に最大30分間」データ収集を一時停止できる機能を提示した。しかし嘆願書ですでに指摘されていた通り、役員には当初からより広範な免除措置が適用されていた。研究が推奨する内容と、実際に提供されたプログラムとの間の構造的な乖離は、人員削減と並行して実行されたリーダーシップの決定によるものだった。
その一連のタイミング自体も一つのデータポイントである。さらに、米連邦政府のガイダンスが状況をいっそう複雑にしている。消費者金融保護局（CFPB）は2024年10月、AIを活用した労働者監視が公正信用報告法（FCRA）に抵触する可能性があると警告する回状を出し、労働省も同月、雇用主に対してAIツールを用いた侵入的な従業員監視を行わないよう勧告するガイダンスを発表した。いずれの文書も法的拘束力はなく、発表後に法執行の方針は変化している。最終的な説明責任は規制当局ではなく、一貫して指導者（リーダー）にある。
データが示す事実の中で無視しがたいのは、競争上の代償である。自律性の低下は、多くの選択肢を持つ優秀な労働者の離職意向を高めるという関連性が、研究によって一貫して示されている。真の信頼関係の基盤なしに配備された監視システムは、より優れたAIモデルを生み出すことはない。メタにおいてそれは、データの漏洩とその後に続く抗議の嘆願書を生み出す結果となった。
