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GCRI · 仕事とスキルの未来

デジタル労働とプラットフォーム

Digital platforms arrange work for drivers, couriers, care workers and online freelancers, often through algorithms that assign tasks, set pay and rate performance. Platform work offers flexibility and income, and raises questions of employment status, 社会保障, data and fair treatment. This page sets out how platform work is organised, how it is measured, and what evidence serves the regulators, platforms and workers involved.

01キャンバス

作業の進め方。

システム ・この主題の周辺説明用

スキルと曝露のコンソール

Digital work and platforms · Labour market A · Year 2

データ関連の役割のギャップGCRI・仕事とスキルの未来

エクスポージャー別の職業

事務支援88,2030.7代替データ運用
機械オペレーター65,8050.4混合ロボット保守
ケア労働者28,0770.2補完スキルアップ
アナリスト26,6270.6補完スキルアップ

技能別の求人

050100求職者 100 人当たりの求人数データケア職種緑管理

リスキリングの道筋

  1. 評価するスキルプロファイル
  2. 一致目標とする役割
  3. 訓練する19 週
  4. 場所雇用主
  5. フォローアップ6 か月
Skills and exposure console: the screen’s structure, terms and states for Digital work and platforms.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。

図Skills and exposure console: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02質問

Digital work and platforms: how the risk develops.

Remote work, platform labour and new organisations. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Algorithms manage work

Platforms use algorithms to allocate tasks, set prices, monitor performance and deactivate workers, often with limited transparency.

メカニズム

Status determines rights

Whether platform workers are employees or self-employed decides their access to minimum wages, social security and collective bargaining.

メカニズム

Online work crosses borders

Online freelance work connects workers in one country with clients in others, complicating regulation and taxation.

メカニズム

Earnings are volatile

Income varies with demand, customer ratings, fees and unpaid waiting time, making it hard for workers to predict.

03地理

Connected activity in Southeast Asia.

Night lights, population density and land cover over Southeast Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページのつながった活動

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

Connected activity, framed on Southeast Asia.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA/NOAA VIIRS・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • オプションのレイヤー(レイヤー一覧の 5 つのソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると提供元のクレジットを地図上とここに表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日

04分野を横断して

Platform work reaches into several domains.

05ツインとカスケードのシミュレーター

Model digital work and platforms as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile デジタル、通信、プラットフォーム: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-12 ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)
  • NRS-H86 ハザード・ファミリー:通信とデータセンターの障害(NHS-1 infra.digital)
  • NRS-H54 ハザード・ファミリー:信号とプラットフォームの途絶(NHS-1 cyber.platform)
  • NRS-H93 ハザード・ファミリー:アイデンティティ、信頼、暗号の失敗(NHS-1 cyber.identity)
  • NRS-H94 ハザード・ファミリー:システミック・サイバー事象(NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-T8 ソフトウェアとサプライチェーンの完全性リスク
  • NRS-X6 サイバーとデジタル・セキュリティのリスク

観測

  • ITU DataHub ICT indicators (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • WMO Alert Hub and Register of Alerting Authorities (listed for reference)
  • Proportion of population covered by a mobile network, by technology
  • Fixed broadband subscriptions per 100 inhabitants, by speed
  • Individuals using the Internet (% of population)
  • Number of people per 100,000 that are covered by early warning information through local governments or through national dissemination mechanisms

例示の地理

  • North America: 243 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Workers earning through platformspercent of working-age populationper surveyPlatform work surveys推定
Online labour activityindex of projects posted日次Online Labour Index観測
Platform workers with 社会保障percentper surveySurveys報告値
Hourly earnings including waiting timecurrency units per hourper surveyWorker surveys and platform data推定
Court and administrative rulings on status件数年次Legal databases公表統計
Algorithmic management transparency obligations法域の数評価ごとLegal review公表統計
07手法とエビデンス

How digital work and platforms is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in digital work and platforms: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++作業社会人工知能コミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
ILO World Employment and Social Outlook on digital labour platformsGlobal analysis of platform workPublic, ILO terms
Online Labour Index (Oxford Internet Institute)Online freelance labour activityOpen, licence to check
Fairwork project ratings and reportsAssessments of platform working conditions against principlesPublic, terms to check
Eurostat and national platform work surveysPrevalence of platform workOpen, Eurostat reuse policy
EU Platform Work Directive and national legislationRules on status and algorithmic managementPublic, EU and national terms
09決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

Future of Work and Skills prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
Labour ministries and regulatorsHow to classify platform workers and regulate algorithmic managementCondition profiles; legal reviews
Social security institutionsHow to extend coverage to platform workersCoverage analyses
Platforms and worker organisationsWhat standards to agree on pay and treatmentEarnings and condition evidence

このトピックが生み出す成果物

  • Platform work prevalence and condition profiles
  • Algorithmic management transparency reviews
  • 社会保障 coverage analyses
  • Evidence notes for regulation
10中核となる問い

What researchers ask about digital work.

  • How does remote and hybrid work affect productivity, wellbeing and career progression?
  • Who works on online platforms, under what terms and with what earnings?
  • How do employment classification and 社会保障 apply to platform workers?
  • How does algorithmic control change the relationship between workers and organisations?
11メカニズム

Flexibility and its costs.

Remote work expanded sharply during the pandemic and has partly persisted for jobs that allow it, mostly office-based and better-paid roles. It can reduce commuting and widen access for people with disabilities or care duties, but may weaken mentoring and informal learning, especially for early-career staff.

Labour platforms match workers to tasks such as delivery, ride-hailing, care or online micro-tasks. They offer flexibility and low barriers to entry, but often classify workers as independent contractors, which can leave them without minimum wages, sick pay or occupational safety coverage. Earnings can be volatile, and ratings and algorithms shape access to work.

12手法とデータ

Measuring digital work.

  1. 01

    Surveys of remote work

    Measuring prevalence and outcomes, using 社会・行動科学. Self-reported productivity can be biased.

  2. 02

    Platform data

    Data from platforms on tasks and earnings. Access is controlled by platforms, and independent verification is limited.

  3. 03

    Worker surveys

    Surveys of platform workers on hours, earnings and conditions, analysed with 計量経済学. Platform workers are hard to sample.

  4. 04

    Legal and institutional analysis

    Comparing how jurisdictions classify and protect platform workers.

14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

15質問

質問と回答。

What is platform work?
Work arranged through online platforms or apps that match workers with clients or tasks, either locally, as in delivery, or online, as in freelancing.
What is algorithmic management?
The use of algorithms to assign, monitor, evaluate and discipline workers, common on digital labour platforms.
Are platform workers employees?
It depends on the law and facts of each case. Courts and legislators in several countries have reclassified some platform workers as employees.
Is remote work more productive?
The evidence is mixed and depends on the job, the arrangement and how productivity is measured. Hybrid arrangements show different results from fully remote work.
How large is platform work?
Estimates vary widely with definitions and methods. The platform reports estimates with their sources rather than single figures.
What is the risk for early-career remote workers?
Less informal learning, mentoring and visibility, which can slow skill development and progression. Organisations address this through structured mentoring and in-person time.
Does the platform assess individual labour platforms?
No. It studies platform work as a phenomenon and publishes research, not assessments of companies.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。