人々はいかにしてAIエージェントを利用しているか
Perplexityとハーバード大学による新たな研究：エージェント利用の多くは雑用ではなく知的作業である。
2025年はAIエージェント技術がメインストリームになると言われていました。本日、Perplexityとハーバード大学の研究者は、人々が実世界でAIエージェントを実際にどのように利用しているかに関する初の広範な研究結果を発表しました。
研究者らは、「誰がAIエージェントを採用しているのか？」「どの程度集中的に利用しているのか？」「どのようなタスクをAIアシスタントに委任しているのか？」という3つの根本的な問いを立てました。CometおよびComet Assistantユーザーからの数億件におよぶ匿名化された相互作用を分析することで、エージェントの採用と利用に関する根本的なパターンを明らかにしました。
この調査結果は、一般的な見解のいくつかに異議を唱えるものです。例えば、エージェントはホテルの予約や単純作業をこなすだけでなく、深い知的作業のパートナーとしても機能しています。エージェントは、私たちの学習、仕事、問題解決のあり方を再構築しています。
執事ではなく、思考のパートナー
AIエージェントに対する一般的なビジョンは、人間が時間を節約するために単純作業を肩代わりさせる「デジタルコンシェルジュ」としての活用例です。しかし、数百万件のユーザー相互作用を分類した結果、すべてのエージェント利用の57%が知的作業に集中していることが分かりました。最も一般的なタスクの36%は生産性およびワークフロー関連のタスクに分類され、さらに21%が学習および調査に分類されました。
これらは人間の能力を拡張するタスクです。ある調達の専門家は、Comet Assistantを使用して顧客の事例研究をスキャンし、ベンダーと連携する前に適切なユースケースを特定しました。ある学生は、エージェントに学習教材をナビゲートさせ、学んでいる内容を分析させました。ある金融担当者は、ストックオプションのフィルタリングと投資情報の分析というタスクを委任しました。いずれのケースにおいても、エージェントは情報収集と初期の統合を自律的に処理し、ユーザーが最終的な判断と意思決定を行い、その要請に基づいて決定を実行するために必要な情報を提供しました。
データによって裏付けられた「思考のパートナー」という活用例は、ユーザーが困難なタスクをこなす能力を拡張したいと望んでいることを示しています。人々は仕事を避けるためにComet Assistantを使っているのではなく、より良い仕事をするために使っているのです。
利用トレンドから実用性への進化
この研究において最も示唆に富むパターンの1つは、ユーザーの過程です。利用開始初日にエージェントをどのように使うかは、100日目に使う方法とはほとんど一致しません。
新規ユーザーは、リスクの低いクエリで様子を見ることがよくあります。旅行の計画や映画のおすすめ、一般的な雑学について質問します。徐々に、シフトが起こります。クエリ移行の分析は、生産性への強い引力を示しています。ユーザーは最初は休暇先について尋ねるかもしれませんが、エージェントを使ってPythonスクリプトのデバッグや財務報告書の要約を行うようになると、以前の利用スタイルに戻ることはほとんどありません。生産性およびワークフローのカテゴリは最も高い継続率を誇り、学習や調査のタスクに早期から取り組むユーザーは、長期的にアクティブなユーザーになる可能性が非常に高いことが分かっています。
これはパーソナルコンピューターの黎明期を彷彿とさせます。当初はレシピ管理やゲームのツールとして販売されることが多かったのですが、スプレッドシートやワープロソフトによって不可欠な存在となりました。AIエージェントも同じ軌跡をたどっています。
誰がエージェントを使っているのか？：採用と利用強度の比較
最も重要な指標は、誰がAIエージェントを採用するかではなく、誰がAIエージェントに依存しているかです。採用率と利用強度のギャップは、技術が単なる目新しさから必要不可欠なものへと転換した場所を明らかにします。ギャップが狭いことは真の行動変容を示しており、現在6つの主要な職種が全エージェント活動の70%を牽引しています。
特定の分野は、その規模以上に大きな影響力を持っています。デジタル技術者は当然ながら利用量で先行していますが（クエリの30%）、マーケティング、営業、経営管理、起業家などの知識集約型分野は、最も高い「粘着性（利用継続性）」を示しています。これらの専門家が一度エージェントを採用すると、アシスタントを日々のワークフローに統合するにつれて、利用強度が採用者数を上回るようになります。
コンテキスト（文脈）も重要です。ユーザーはComet Assistantを展開し、各業界の具体的な摩擦点を解消しています。金融の専門家は効率性に強く焦点を当て、クエリの47%を生産性タスクに費やしています。学生は実用性に焦点を当て、タスクの43%を学習と調査に割り当てています。デザインやホスピタリティの分野では、デザイナー向けのメディア作業からホスピタリティスタッフ向けの旅行計画に至るまで、文脈に特化した利用がいかに支配的であるかがより一層明らかです。
最終的に、データはComet Assistantが非常に汎用性が高く、ユーザーの特定のニーズを反映していることを証明しています。教育的な文脈では専門的な調査エンジンとなり、プロフェッショナルな文脈では多目的アシスタントとなります。個人的な文脈は、全クエリボリュームの半分以上を占めています。
新しいナレッジワークは「問い」の仕事
本研究は、私たちがハイブリッド知能経済へと移行していることの最初の実証的な証拠を提供します。データにおける知的タスクの優位性は、AIエージェントが人間の知的作業を拡張していることを示唆しています。これらのツールが成熟するにつれて、生産性タスクの「粘着性」はさらに深まると予想されます。
2025年が終わりに近づく中、私たちはもはや人々がAIエージェントを使うかどうかを問いません。人々が使っていることは明らかです。現在の問いは、思考、学習、構築を行う労働力に対し、常に知的なパートナーが介在する経済へと、他の領域がいかに迅速に適応できるかという点です。私たちの手法、タクソノミー仕様、および統計分析の詳細については、完全な研究論文をこちらからご確認ください。