みなさん、こんにちは！
前回のOutlier AIで働くYさんへのインタビュー記事には、たくさんの反響をいただき、ありがとうございました。あれから約4ヶ月が経過し、最近の状況について気になっている方も多いのではないでしょうか？
今回は、継続してOutlier AIで副業をされているYさんに、最新の状況についてお話を伺うことができました。
前回お伝えできなかった情報や、最近の変化など、興味深いお話がたくさん聞けました。特に気になる「稼ぎにくくなった」という話や、驚きの「昇進オファー」の話など、これからOutlier AIでの仕事を考えている方にも必見の内容となっています。
ぜひ、最後まで読んでいただけると嬉しいです！
最新状況：混沌は変わらず、でも大きな変化も
約1年働くベテラン：Yさん
う：Yさん、お久しぶりです！早速ですが、最近の様子はどんな感じでしょうか？
Yさん：以前お話した通り、仕事の状況は相変わらず混沌としていますね（笑）。
ただ、振り返ってみると、かなり変わった部分もあります。
う：Yさんはたしか今年の初め頃からお仕事をされてましたよね。
Yさん：はい、約11ヶ月働いています。
注意点：Outlierでの状況は人によって異なる
Yさん：インタビューの前に、最初にお伝えしたいことがあります。Outlierには様々なプロジェクトがあり、私の経験が全ての方に当てはまるわけではありません。人によって状況はかなり異なりますので、その点はご留意ください。
プロジェクト配属は完全にガチャ
Yさん：Outlierでは、どのプロジェクトに配属されるかは完全に運次第です。
自分の希望するプロジェクトを選ぶことはできませんし、特定のプロジェクトを避けることも基本的にはできません。時には人手不足のプロジェクトに急遽配属されることもあります。
なので、私と同じプロジェクトと他のプロジェクトをやっている方では状況は結構違うと思います。ここから話す内容はあくまでも私が経験した話という前提で聞いてもらえればと思います。
う：プロジェクトはガチャなんですね。承知しました。
変化①稼ぎにくくなった
プロジェクト数が急増
う：具体的にどんな変化がありましたか？
Yさん：最も大きな変化は、プロジェクトの数が劇的に増えたことです。年初は3つほどのプロジェクトを半年ほど担当していましたが、夏頃に異動があり、なんと20個以上のプロジェクトをかわるがわる担当するようになりました。
以前より稼ぎにくくなった
う：そんなに増えたんですね！プロジェクトが多いというのは、良いことですよね？
Yさん：一見そう思えますよね。確かにOutlierの企業としては良い兆候かもしれません。ただし、私たちタスカー（注：タスクをする人）にとっては、以前より稼ぎにくい状況にもなったんです。
トレーニングとアセスメントの負担増
う：プロジェクトは増えたのに、稼ぎにくい、というと？
Yさん：各プロジェクトには必ず最初にトレーニングとアセスメントテストが設定されています。私の場合、稼ぎにくくなったと感じた大きな理由はこのトレーニングとアセスメントの増加だったと思っています。
Outlierで仕事をする基本的な流れは、
- トレーニングの受講
- アセスメントテストの合格
- 実際のタスク開始
となるのですが、1つのプロジェクトに対して1～3時間の無給トレーニング＋3～5個のアセスメントがあります。
20個のプロジェクトを担当すると、膨大な無給トレーニング時間に加え、最大約100個ものアセスメントをこなす必要があります。しかも、アセスメントは非常に低い時給での作業です。
う：つまり、本タスクが出てくるまで無給か低レートでの作業時間が長いんですか。
Yさん：その通りです。
厳しくなるタスクの要求水準
Yさん：もう一つ稼ぎにくくなった大きな理由として、タスクの制限時間が厳しくなったプロジェクトが増えた印象です。
例えば、複雑な内容のタスクを5分で完了するように求められるなど、現実的ではない要求も増えてきました。
時間が短すぎてタスクを提出できず作業時間が無駄になったり、制限時間を大幅に超過したせいで別のプロジェクトに移動させられてしまったこともあります。
それは単に、そのタイミングでタスクがなくなっただけかもしれませんが、やるせない気持ちになることが以前より増えました。
う：短い時間で複雑な内容だとやる気も出なさそうですね。
変化②レビュー制度に問題
レビュー制度の問題点
Yさん：別の観点からの変化として、以前よりもタスカーとレビュワーの間で頻繁に揉め事が起きています。
Outlierでは、自分がやったタスクに対して他の人（レビュワー）がレビューをします。それが自分の評価になります。
私自身、両方の立場を経験していますが、特に夏頃から問題が顕在化してきました。
以前は、タスクの評価が高い優秀なタスカーのみがレビュワーになれましたが、最近では
- タスク経験がない人もレビュワーになれる
- レビューのガイドラインを理解していない人もレビュワーになれる
- その結果インストラクション無視で不当に低い評価や逆に無条件で満点をつける
といった問題が発生しています。
う：それはどうにかしないとまずそうな話ですね。
Yさん：レビューの評価が自分のタスクの評価になってしまうので、どうしてもモヤモヤしてしまいます。
不当なレビューをされた場合の報告の仕組みはありますが、実際不当なレビュワーに対処があったかどうかはわかりません。
変化③職場コミュニケーション
社内チャットでの問題
Yさん：そのことも拍車をかけたのか、残念ながら社内チャットでネガティブな発言をする人が増えています。
Outlierへの不満や批判を公然と投稿する人が増えており、少し心配です。確かに不満はあるかもしれませんが、公式のチャットでそういった発言をするのは適切とは思えません。
う：会社のチャットで会社の悪口とは、なかなか強者ですね。
タスクの安定性と収入について
不安定な仕事量
う：タスクの安定性は最近どうでしょうか？
Yさん：残念ながら、まだまだ安定していません。1ヶ月まったく仕事がない人もいます。
私の場合も、先ほど申し上げたプロジェクト増加によるトレーニングとアセスメントだけで3週間ほど実際のタスクができなかったです。
実質的な時給は31ドルより低い
Yさん：あと、トレーニングは無給なのですが、月に約20時間ほど費やしています。
時給31ドルと聞くと魅力的に感じますが、これは本タスクをやった場合のみの話です。
トレーニング時間を勤務時間とすると、実質的な収入はそれほど高くないのが現状です。
う：確かにそれを入れると、実質31ドルとは言えないですね・・・。
採用と昇進の最新事情
求人はまだ応募できる
う：新規応募を考えている方もいらっしゃると思いますが、現在も採用は行っているのでしょうか？
Yさん：はい、継続して採用は行っているようです。
ただし、最近は日本語版の応募要項では『英語能力が高い方（必須）』という要件が明確に追加されました。以前より英語要件が厳格になっている印象です。
う：応募したい方向けに、求人リンクを貼っておきますね。
・英語版は過去記事
・日本語版はこちらから
紹介するとインセンティブがもらえる
Yさん：ちなみに、最近XでOutlierの求人紹介している人が増えていますが、あれは報酬がもらえるんです。
う：紹介インセンティブがあるんですね。
Yさん：紹介して、入った人が働けば紹介した側がインセンティブ報酬をもらえます。
紹介なら合格しやすい？
う：なるほど、うまい仕組みですね。Telusもそういうのやってほしいですね。ちなみに、普通に応募するより、通りやすいんでしょうか？
Yさん：選考の受かりやすさに特に違いはないと思いますよ。普通に英文履歴書を提出して、日本語テストに合格すればいいだけですから。
昇進オファーが来た話
Yさん：選考に関連して、実は夏頃、驚いた出来事がありました。昇進のオファーメールが届いたんです。
タスカーではなく、フルタイムでタスカーを管理するマネージャーになる機会でした。
私は副業として継続したいので辞退しましたが、英語面接が用意されていました。こういう機会もあるんだと驚きましたね。
う：昇進も用意されているのは初耳です。Yさんが高く評価されている証拠ですね。
プラットフォームの進化と課題
システムの継続的な改善
う：他に変化したことはありますか？
Yさん：作業プラットフォームは常に進化していて、新機能の追加など、改善への努力は見られます。
ただし、技術的なエラーは依然として多く、典型的なアメリカ企業らしさを感じます。
異文化理解の重要性
Yさん：『異文化理解力』（The Culture Map） という本に書かれていたことが印象に残っているんです。
日本企業は基本的にプロジェクト開始前に先にしっかり準備や根回しをしてから開始しますが、米国企業の場合は、準備がまだでも先にプロジェクトを開始し、進めながら修正していくと書かれていました。
前職の経験でもそう感じましたし、Outlierでもそれを実感しています。
このようなビジネス文化の違いを知っておくと、Outlierのやり方に翻弄されにくくなるかもしれませんね。
う：私も好きな本です！リンクを貼っておきますね。海外企業と仕事をする方は読んでおくべき本です。
まとめ
今回はYさんにOutlier AIの現状について、様々な視点から詳しくお話を伺うことができました。プロジェクト数の増加や昇進機会など、ポジティブな変化がある一方で、収入の安定性や仕事の質に関する課題も浮き彫りになっているようですね。
副業として検討されている方は、以下の点に特に注意が必要です。
- プロジェクト配属は運次第
- トレーニングとアセスメントの負担が大きい
- 実質収入は想定より少なくなる可能性
- 英語力が必須要件に
Yさんが語ってくれた貴重な経験が、Outlier AIでの仕事を検討している方々の参考になれば幸いです。
Yさんの以前のインタビューはこちら！
Outlierの概要が知りたい方はこちら！
英語を使って仕事をしたい人におすすめのアプリはこちら！
今日も読んでいただきありがとうございました！
コメント