文章作成

文章作成の所要時間は40%短く、品質は18%上がった

職種ごとの文章課題に取り組んだ453人の実験では、ChatGPTを使ったグループの所要時間が40%短くなり、品質は18%上がりました。課題への満足度も高まりました。

4分で読めます 出典:Noy & Zhang「Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence」(Science 2023)(外部サイト、新しいタブで開きます)

所要時間
−40%
成果物の品質
+18%

スピードと品質は、ふつうは引っ張り合います。急げば粗くなり、丁寧に仕上げれば時間がかかります。この実験では、その両方が同時に良くなりました。

研究でわかったこと

この実験は、米科学誌Scienceに2023年に掲載されました。大学を卒業した専門職453人が参加し、マーケティングや人事、データ分析などの職種ごとに用意された文章課題に取り組みました。課題は、プレスリリースや短い報告書、配慮が必要なメールなど、実務に近いものです。

参加者の半数が無作為に選ばれ、ChatGPTを使えるようになりました。この研究では、ChatGPTを使ったグループの所要時間が平均で40%短くなり、成果物の品質は18%上がりました。品質は、同じ職種で経験を積んだ評価者が採点しています。

ChatGPTを使った人は、課題をより楽しめたとも答えています。ただし、ここでの満足度は仕事全体ではなく、実験の課題についての感想です。

もう一つの結果は、人による差が縮まったことです。もともとスキルが低めだった人ほど、ChatGPTから得た効果が大きくなりました。

実験のあと、AIへの不安と期待はどちらも一時的に高まりました。また、実験でChatGPTを使った人は、使わなかった人よりも、その後の実際の仕事で使うようになる割合が高くなりました。

小さなチーム・個人事業の場合

小さな会社や個人事業では、毎日なにかを書いています。見積書に添える説明、問い合わせへの返信、楽天やShopifyの商品説明、SNSの投稿、社内のルール。どれも欠かせませんが、似た文章のくり返しが多く、後回しになりがちです。

AIエージェントが最初の下書きを用意すれば、白紙から書き始めずに済みます。担当者は、自社の言い回しに合っているか、事実が正しいかを確かめて仕上げます。考えて決める部分は人に残し、手を動かす部分を軽くする形です。

士業やデザイナーなど、ひとりで働く専門職も同じです。提案書や報告書、お客様への連絡は、本業の合間に書くことになります。下書きにかかる時間が短くなれば、そのぶん本業に向き合えます。

この実験の課題は、職種ごとに用意された文章でした。実際の仕事では、商品の仕様や取引先とのやり取りといった、会社ごとの前提が欠かせません。下書きの質は、AIに渡す資料の正確さに左右されます。

満足度の結果も見逃せません。ひとりで何役もこなす小さな会社では、単調な文章仕事が減れば、その分の時間を本来の仕事に回しやすくなります。

中規模以上の会社の場合

会社が大きくなるほど、仕事は文章で動きます。報告書、議事録、引き継ぎ資料、手順書、顧客への案内。一つひとつの改善は小さくても、関わる人数が多ければ積み重なります。

品質がそろうことにも意味があります。この研究では、もともとスキルが低めだった人ほど効果が大きく、人による差が縮まりました。社内の用語や表現のルールを覚えたAIエージェントを共通で使えば、部署をまたいで文章の水準をそろえやすくなります。

文章が増えるほど、確かめる側の負担も増えます。根拠となる資料が添えられた下書きなら、確認する人は要点に集中できます。

研修の意味も、この研究から読み取れます。実験で一度使ってみた人は、その後の仕事でも使う割合が高くなっていました。まず全員が実際に試せる場を用意することが、社内に広げる近道になりそうです。

ただし、この実験の満足度は課題についての感想でした。仕事全体の満足度や社員の定着まで同じように変わるかは、この研究だけではわかりません。導入後も現場の声を聞き、使い方を調整していくことが大切です。

私たちの使い方

いつものツールの中で下書きを作ります。Gmailやfreee、Shopifyなど、普段のツールと連携して動きます。見積書や請求書に添える案内、問い合わせへの返信、商品説明、報告書の下書きを、会社のデータから作ります。表現のルールや利用規約のように変わりにくい情報はCAGで常に参照し、どの下書きも同じルールに沿わせます。

送る前に、人が確かめます。下書きは確認待ちの状態で届き、必要な箇所には根拠となる資料を添えます。重要な送信は、承認ゲート(重要な操作は必ず人が承認)を通ります。

役割ごとにAIエージェントを分けます。商品説明や販促の文面はOrion(マーケ・営業)、請求まわりの文面はJuno(経理)が受け持ちます。調査のまとめはVega(調査)、資料の見た目はLyra(デザイン)の担当です。どのAIエージェントも、同じ会社の知識をもとに書きます。

チーム研修で使い方を身につけます。AIへの頼み方、出てきた文章の確かめ方、直した内容を次に生かす方法をお伝えします。効果が一時的なもので終わらないようにするためです。

効果は数字で見ます。効果ダッシュボード(削減できた時間・1件あたりのコスト・正確さを毎週確認)で、実験の数字ではなく、あなたの会社での変化を確かめます。

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