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【AI技術の革新】150人のChatGPTユーザーを調査してわかったこと | Webクローラ | ScrapeStorm

2024-04-18 16:45:23
140 ビュー

摘要:ChatGPTは2022年末にリリースされてから1年以上が経ちました。ChatGPTは、1億人以上の月間利用者数に到達するまでに史上最も急成長したアプリケーションでした。そして、世界中の注目を集めました。それは、知識労働者の生産性を向上させる大胆な主張をし、1人あたりの利用額が10億ドルのビジネスに近づいていることさえ約束しました。 ScrapeStorm無料ダウンロード

元記事:https://aiproinsights.substack.com/p/what-i-learned-after-surveying-150

ChatGPTは2022年末にリリースされてから1年以上が経ちました。ChatGPTは、1億人以上の月間利用者数に到達するまでに史上最も急成長したアプリケーションでした。そして、世界中の注目を集めました。それは、知識労働者の生産性を向上させる大胆な主張をし、1人あたりの利用額が10億ドルのビジネスに近づいていることさえ約束しました。

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新しいGenerative AIの波は、知識労働者にとって巨大な生産性の向上を約束しています。私はChatGPTがボイラープレートコードの記述などの多くのタスクに役立つと感じましたが、他の人々の生活にChatGPTがどのような違いをもたらしているのかを知りたいと思いました。したがって、私は人々の生活におけるChatGPTの有用性についての研究を行うことにしました。 

データ

自分のネットワークとRedditで約150人のユーザーを対象に定量的な調査を行いました。参加者のほとんどは世界中の開発者でした。

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これが調査を通じて見つけた洞察です: 

ツール

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驚くことではないですが、90%の参加者がChatGPTを使用しています。ほとんどの参加者は1つのAIツール(ChatGPT)のみを使用しますが、一部の参加者は複数のAIツールを使用することを好むことがあります。 

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参加者の割合と使用した AI ツールの数

ユースケース

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プログラミングは参加者の中で最も人気のあるユースケースでした。これは、調査を受けたほとんどの参加者が開発者であるためです。開発者はChatGPTを以下のような複数の目的で使用します:
 1)ボイラープレートコードの記述
開発者はChatGPTに、作成したいものの基本テンプレートを作成するように依頼します。機能的なボイラープレートコードは簡単に編集およびカスタマイズできます。これにより、さまざまなツールのドキュメントの研究と、ゼロからコード全体を記述する時間が節約されます。
2)コードのバグを見つける
開発者は、解決できなかったコードのバグを見つけるためにChatGPTを使用します。コードスニペットを共有することで、ChatGPTはすばやく潜在的なバグを見つけ、それらのバグを修正するための提案を行うことができます。
3)テストケースの作成
ほとんどの開発者は、テストケースの記述を単調で面倒くさい作業だと感じます。したがって、彼らはテストケースの記述を自動化するためにChatGPTを使用することを好みます。
4)コードのドキュメント化
コードのドキュメントを生成することは、関数のためのコードのドキュメントを生成する場合にLLMが生成できるもう1つの有名なテキスト生成ユースケースです。
5)精通していない言語でのコードの記述
開発者が新しいプログラミング言語で堪能でない場合、通常、ChatGPTを使用してその言語でコードを記述するのを手助けします。 

使用頻度

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ほとんどの参加者は、ChatGPTがローンチされた最初の数か月(2022年11月〜2023年1月)にGenerative AIツールの使用を開始しました。その後、これらのツールの採用率は50%減少し、過去6か月間一定のままです。 

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参加者のうち45%が毎日Generative AIツールを使用し、11%のユーザーが毎時使用しています。90%以上のユーザーが月に一度以上AIツールを使用しており、これによりこれらのツールは最高クラスのSaaS製品の1つとなっています。

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参加者がジェネレーティブ AI ツールを使用し始めてから使用頻度が増加

時間が経つにつれて、ほとんどの参加者は生成 AI ツールの使用頻度を増やしました。 参加者の 18% が、Generative AI ツールの使用頻度を毎週から毎日に増やしました。 以前にこれらのモデルを毎日使用していた参加者の 20% は、引き続き毎日使用しています。

時間の節約

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すべての参加者を対象に、Generative AIツールを使用するたびに節約される時間は平均して1時間20分でした。これは、スピードと出力の向上を考えるとかなり重要であり、ユーザーが貴重なプログラミングタスクを完了できるようになります。

ユーザーは生成 AI ツールについてどう感じていますか?

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参加者に、生活における有用性について生成 AI ツールを評価するように依頼したところ、平均 6.0/10 と評価されました。 調査中に、Generative AI ツールのおかげで数日分の作業が節約できたと感じた参加者に遭遇しましたが、作業を完了するのに費やさなければならない時間が増加したと主張する参加者はほとんどいませんでした。 参加者がこれらのツールが役立つと感じた場合とそうでなかった場合の正確な使用例を理解するには、より深い調査が必要です。

次のステップは?

ChatGPTのローンチからまだ1年しか経っていませんが、テキストベースのタスク(プログラミング、執筆、コンテンツ作成など)でのユーザーの生産性が大幅に向上しています。ビデオモデルは現実世界のビデオ生成でますます能力を高めており、ビデオ作成ワークフローの生産性の向上が約束されています。3Dモデルの生成はまだ初期段階にありますが、向上すれば、ゲーム開発、アニメーション、VFXの生産性が向上するはずです。

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