- ボストンコンサルティンググループのHenderson Instituteが行った研究では、ジェネレーティブAIを使用して、人々が既存の能力を超えるタスクを達成することができるかを調査。
- BCGのコンサルタントは、ジェネレーティブAIを使用することで新しいタスクに適応力を即座に拡大し、コーディングや統計の経験がなくてもコードを書いたり、機械学習モデルを適用したりできた。
- ジェネレーティブAIを使用した参加者は、データサイエンティストの基準の86%に相当する平均スコアを達成し、ジェネレーティブAIを使用しない参加者よりも49%の改善を達成。
- ジェネレーティブAIをサポートにより、参加者は新しいモデリング技術を発見し、問題解決の手順を特定する際に知識を組み合わせることができた。
- ジェネレーティブAIを使用した参加者は、機械学習手法を適切に選択して適用する可能性が15%高かった。
- ジェネレーティブAIを使用した労働者は、人間またはジェネレーティブAI単体では達成できない新しい能力を獲得したが、ジェネレーティブAIは単なる外骨格であり、人間自体は本質的に再教育されなかった。
- コーディング経験が中程度のジェネレーティブAIを使用した参加者は、自己を初心者とする同僚よりも全てのタスクで10〜20%優れた成績を収めた。
考察:
ジェネレーティブAIを活用することで、人々は新しいタスクに適応力を拡大させ、能力を向上させることが示された。特に、ジェネレーティブAIをサポートに活用することで、参加者は新たなモデリング技術を習得し、問題解決において知識を組み合わせることができた。また、コーディング経験が中程度の参加者は初心者よりも優れた成績を収めたことから、適度なスキルを持つ人々がジェネレーティブAIを効果的に活用できる可能性が示唆された。