Computerはいかにナレッジワークを変革しているか
今週、私たちはハーバード・ビジネス・スクールの研究者と共同で、人々が現実の世界でPerplexity Computerを実際にどのように使用しているかを調査した新しい研究を発表しました。
今週、私たちはハーバード・ビジネス・スクールの研究者と共同で、人々が現実の世界でPerplexity Computerを実際にどのように使用しているかを調査した新しい研究を発表しました。また、Perplexity Computerが誕生してからわずか3ヶ月で、ナレッジワークのあり方をいかに変えつつあるかについても明らかにしています。私たちが発見したことの概要と、なぜこの点に注目すべきだと考えるのかを以下に示します。
本研究の目的
過去数十年にわたり、コンピュータは私たちの仕事に近い存在となってきました。コマンドラインからGUI、タッチスクリーンに至るまで、新しいインターフェースが登場するたびに、コンピュータはより多くのタスクを担い、ユーザーの負担を軽減してきました。
インターフェースがシンプルになるにつれて、私たちの質問もシンプルになりました。しかし、ユーザーは依然として要求を複数のステップに分解し、手動で入力し、結果をつなぎ合わせる必要がありました。
Perplexity Computerはその状況を一変させます。20以上の最先端モデルをファイルやツールを横断してオーケストレーションし、要求を理解し、作業を分担し、非同期で実行する「チーム」へと変換します。ユーザーはプロセスではなく、成果を求めるだけでよいのです。
私たちは、人々が実際にそのように働き始めたときに何が起こるのかを知りたいと考えました。
調査結果
ユーザーは答えではなく、成果を求めています。
Searchは答えを提供し、Computerはそれを実行します。ほぼ同一の要求に対して、Computerは平均26分間のマシンワークを実行したのに対し、Searchは33秒でした。これは同じタスクにおいて48倍の増加です。この数分間は、検索、編集、コードの実行、接続されたツールへのアクセスに費やされており、ComputerはセッションあたりSearchの約12倍の外部アプリやコネクタへの呼び出しを行いました。ユーザーの努力は、目的の設定と結果のレビューという両端に集中しており、中間のプロセスはエージェントによって処理されます。
これは明らかに高速であり、かつ低コストです。
1万件のマッチングされたタスク（SearchとComputerの両方で行われた同一の要求）において、Computerは推定時間を87%、コストを94%削減しました。269分かかっていたワークフローが36分に短縮されました。
この節約効果は、ソフトウェア、金融、マーケティング、ヘルスケア、法律、教育など、18の分野すべてで見られました。ユーザーインタビューでは、回答者の半数が仕事のスピードが25倍になったと報告しています。中には300倍以上の高速化を報告する者もいました。
要求はより大きく、より広範囲になっています。
実行が自動化されることで、意欲的なプロジェクトに取り組むための障壁が低くなります。Computerへの要求の23%は、これまでにSearchで行われたことのない内容であり、ソフトウェア、Web開発、ドキュメント作成、データ視覚化など、質問ではなくタスクに集中していました。
すべてのComputerへの要求の半分は、何かを作成することを求めるもので、これはSearchの2倍の割合です。また、76%が検索ではなく分析、評価、または作成を必要とするもので、Searchでの55%に対し高い割合を示しました。71%が抽象的な非定型業務であり、Searchでの53%と比較されます。典型的なComputerのタスクは2.4の専門領域にまたがっており、Searchが1.74であったのに対し、3つ以上のドメインを必要とする可能性が約3倍高くなりました。
人々はまた、自身の専門分野外の仕事も行いました。8つの職種グループからなる8,000人のユーザーを対象とした調査では、Computerを使用した場合、59%のケースで主たる職務外の作業が行われていました（Searchでは50%）。
品質は低下しませんでした。
異なるドメインにまたがるより困難な仕事に取り組んでも、品質は低下しませんでした。マルチモデル・オーケストレーションにより、Computerは各ステップに最適なモデルを割り当てます。そのため、リサーチ、分析、設計にまたがる要求であっても、全体を単一のモデルで処理するのではなく、各段階で適切なモデルが処理を行います。このルーティングにより、要求が複雑化しても、仕事の品質レベルを維持することが可能になりました。
なぜこれが興味深いのか
AIが高速であることは想定の範囲内です。
より興味深い発見は、人々が短縮された時間を何に使ったかという点です。実行コストが低くなれば、計算式が変わります。以前はやる価値のなかった仕事が、突然やる価値のあるものに変わるのです。かつては専門家を必要としていた仕事も、自分で取り組めるようになります。
ナレッジワークにおけるボトルネックは、情報の発見ではなく、実行能力にありました。Perplexity Computerはこの能力を担い、その結果、人々はより高い目標を目指すようになっています。ユーザーは作業者から監督者へと役割を移し、ワークフローを動かす時間を減らし、目標の設定と出力の確認により多くの時間を割くようになっています。
今後の展望
私たちはまだ初期段階にいます。Computerが登場してわずか3ヶ月であり、人々はそれを用いた作業に慣れつつある段階です。ワークフローや利用方法は今後、間違いなく適応していくでしょう。
しかし、このデータはすでに個人レベルでの行動の変化を実証しています。
それがチームや組織レベルでどのように集約されるかは未解決の問いであり、私たちが次に最も関心を寄せている点です。