Reviewing ‘How People Use ChatGPT’

私はイリヤ・ロマノフです。現在、StealthモードでAI製品に取り組んでいます。 私の前回の記事では、AIと収益底線に関する（本当に？）破壊的なMITレポートについて話しました。もう1つの話題のレポートが公開されました。“How People Use ChatGPT”。その大胆な序文「全体的に、ChatGPTは意思決定支援を通じて経済的価値を提供し、特に知識集中型の仕事では非常に重要である」に私は、ついにAIが仕事のプロセスと収益底線に有形に貢献する実証された記録があるのではないかと疑問に思ったので、深く掘り下げてみましょう！

レポートとチーム

‘How People Use ChatGPT’は、OpenAIの研究者とハーバード大学の経済学者デビッド・デミングによって作成されました。彼らのAIエンジニアリング、プライバシー保護データ分析、経済政策に関する専門知識の組み合わせにより、このような大規模な実証研究が可能になりました。
この研究は、ChatGPTとの1,500万件の会話に基づいています。チームは、プライバシー保護のためのファネルを使用して、ユーザーを匿名化しながらもメッセージの背後にある意図を理解しました。基本的に、ChatGPTの会話はすべて、研究者がそれを見た前に名前や個人情報を削除する自動フィルタを通されました。これらの洗練された、機械生成されたラベル（トピックや意図など）は分析されました。基本的な人口統計的背景（教育や職業など）をリンクするために、チームは、少なくとも100人のユーザーの集団に関する集計データのみを取得できるセキュアなクリーンルーム環境で作業しました。したがって、個人またはメッセージを特定したり、再識別したりすることはできません。

調査結果

「概要」の大胆な声明は、AIが現代の経済で価値をどのように提供するかについての重要な洞察の1つです。最近増えている「自動化するすべて」の解決策とは対照的に、ChatGPTは、タスクの純粋な自動化プラットフォームではなく、意思決定支援ツールとして主に使用されています。このレポートでは、ユーザーがChatGPTに与える2種類のタスク「質問」および「実行」について紹介しています。前者は、情報の検索、助言、またはより良い意思決定のためのガイダンス（「相関と因果関係の違いは何ですか？」）などの仕事を指します。後者は、実際には、メールの草案作成、レポートの作成、コードの作成（「私は何度も電話しましたが、セールスに到達できませんでした」とマネージャーにメールを書いてください」）などの特定のタスクを実行することを指します。
興味深いことに、このレポートでは、仕事と非仕事の会話を区別しています。2025年の非仕事会話は全体の70％を占め、2024年の53％から大幅に増加しています。個人会話は、主に日常的なタスク（「どうすればいいか」のアドバイスやチュートリアル）や文章作成の支援（編集または翻訳）に焦点を当てています。この増加と使用状況は、ChatGPTを日常のコンパニオン、新しいGoogleのようなもの、として位置付け、仕事以外の探索、創造的な仕事、意思決定を支援しています。
レポートによると、全メッセージの49％が「質問」で、40％が「実行」プロンプトです。重要な点は、「質問」メッセージがより速く成長しており、ChatGPTユーザーからより高い満足度を得ていることです。2024年7月の時点で、「質問」と「実行」はほぼ等しく、ChatGPTメッセージの46％を占めていました。2025年6月までに、「質問」は51.6％に上昇し、5.6ポイントの絶対的な増加、12％の相対的な増加を示しました。一方、「実行」は34.6％に低下し、25％の相対的な低下を示しました。
この乖離は何を意味するのでしょうか。レポートによると、経済的利益は、知識集中型の仕事で意思決定を迅速かつ情報に基づいて行うことで、生産性が向上することです。知識集中型の仕事では、ビジネスの成果が意思決定の質と速度に直接影響されるため、より優れた情報の処理、代替の視点、優れた分析支援を得ることが、労働者のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
この結論の根拠は、調査結果に基づいています。一方、大学院の学位を持つユーザーは、学歴の低いユーザーに比べて「質問」に2ポイント多く、「実行」に1.6ポイント少ないメッセージを送信する可能性があります。同様に、高収入の科学技術職のユーザーは、AIを「質問」に使用する可能性が高く、コンピューター関連の仕事では47％の仕事関連メッセージが「質問」です。
人間の脳をはるかに上回る意思決定能力は、収益ではなく消費者余剰で反映されます。消費者余剰とは、サービスに対して支払う用意がある最大額と実際に支払う額の差です。たとえば、私はChatGPTの月額サブスクリプションに100ドルを支払う用意がありますが、20ドルしか支払っていません。したがって、消費者余剰は80ドルです。
大規模では、CollisとBrynjolfsson（2025）の研究によると、アメリカだけで消費者余剰は少なくとも970億ドルであることがわかりました。また、彼らの研究によると、ユーザーは、1ヶ月間でAIを使用しないようにするために平均98ドルを支払われる必要があります。ChatGPTのユーザーにとっての価値は、仕事と非仕事の両方の文脈で非常に大きいです。企業の文脈では、さらに大きな金銭的利益があると言えるでしょう。

なぜ「質問」?

レポートのチームについて調べ、（驚くべきことに！）Perplexityにこのレポートについて考えてもらったとき、私はなぜ人々がChatGPTで「質問」するのか、そして「実行」しないのか、という疑問に思ったのです。
より科学的な用語で説明すると、レポートで参照されている研究に従いたいと思います。 IdeとTalamas（2025）は、AIが職場で果たす2つの役割を提示しました。 同僚 は、成果物を作成します。つまり、仕事をします。而コパイロット は、最終的な出力なしに問題解決を強化します。 ‘How people use ChatGPT’のデータは、コパイロットのパラダイムを支持しています。再び、人々はChatGPTで「質問」するよりも「実行」する方が多い（49％ 対 40％）、「質問」は増加しており、ChatGPTユーザーからより高い満足度を得ています。2024年7月の時点で、「質問」と「実行」はほぼ等しく、ChatGPTメッセージの46％を占めていました。2025年6月までに、「質問」は51.6％に上昇し、5.6ポイントの絶対的な増加、12％の相対的な増加を示しました。「実行」は34.6％に低下し、25％の相対的な低下を示しました。
なぜこの乖離が存在するのでしょうか。私の仮定は、ChatGPTでの「質問」タイプと「実行」タイプの優位性は、基本的な公衆の好みを反映するのではなく、モデルの現在（または過去）の限界を反映している可能性があるということです。本当に強力なエージェントAIソリューションが存在する場合、ユーザーはAIをコーワーカーとしてではなくコパイロットとして使用する傾向が強くなるでしょう。簡単に言えば、人々はAIをコーワーカーとして使用したいと思っているのですが、まだ制限があるのです。
私の経験とCustDevインタビューで聞いたことから、私はAIがまだ克服できない2つの大きな欠点があると考えています。1つは、コンテキストが不足しているということです。2つ目は、すべての仕事を単純なプロンプトに分解することはできない（または、私が単に我慢強くない）ということです。
これら2点について詳しく説明します。AIはコンテキストが不足しているため、コンテンツ作成の際には自由にできないため、監視が必要であり、プロンプトを修正してより良い結果を得る必要があります。 IBMは、科学的な用語でこのアイデアを説明しています。人間は、継続的な知覚、記憶、現実世界の経験により、豊富な状況理解を蓄積します。一方、AIアシスタントは、最近の入力の固定された「コンテキストウィンドウ」に基づいて次のトークン（〜単語）を予測することによってのみ動作します。AIには短期的な記憶があり、メモリ容量が満たされると、以前の情報は失われます。
大規模言語モデルは、複数ステップの複雑なタスクに苦労します。タスクが組み合わさると、パフォーマンスと一貫性が低下します。 Prompt Driveは、これを説明しています。制限を克服するためのアプローチとして、分割と征服のアプローチがあります。ただし、単一のプロンプトでニュアンスのすべてを捉えることはできないため、AIは優れたコパイロットでありながら、限られたコーワーカーであることを認めています。
ここで、私はChatGPTの領域で考えています。この比率（49％ 対 40％）は、他のAIツールでも再現されるのでしょうか？

• Perplexity AIに送信されるメッセージの60％は、純粋なコンテンツ生成ではなく、研究駆動型のリクエストであるということです。 App Labxによると。
• DeepSeek R1は、ロジックタスクの高度なコーワーカー、および思考の連鎖の支援のためのコパイロットとして高いスコアを獲得しています。 内部レポートによると。
• GitHub Co-pilot（名前が示すように）は、エディターの提案、デバッグ、学習支援のためのコードに対して設計されています。基本的に、助けることではなく、支援することです。
• Microsoft Copilotは、ChatGPTと同様の「質問」と「実行」の使用パターンを示しています。

調査結果は私たちに何を残していますか？私の見方では、AIは知識集中型の仕事に強力なブースターとなり、意思決定を加速し、直接的な時間の節約と間接的な収益の増加に繋がります。AIを「人間の感覚」や「ユニークなコンテンツ」に抵抗することは、長期的には敗北することを意味します。人々は、人間の意思決定者を完全に置き換えるのではなく、意思決定を進めるためにChatGPTや他のAIアシスタントを使用しています。
このパターンは変化するでしょうか？AIへの仕事の委託が増えることで、脳の退化が起こるでしょうか？次の記事では、AIが人間の脳と認知能力に与える影響について掘り下げます。