Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

BCG ヘンダーソン研究所は、BCG X およびボストン大学のエマ・ワイルズとの共同研究の結果を発表し、生成AI (GenAI) がコンサルタントの現在の専門分野を超えたデータサイエンスのタスクに及ぼす影響について調査しました。この研究では、Enterprise ChatGPT と GPT-4 などの GenAI ツールの支援を受けて、 Pythonコードの記述や予測モデルの構築など、通常はデータ サイエンティストが担当する複雑なタスクに取り組むコンサルタント 480 名が参加しました。

この調査では、GenAI ツールを装備したコンサルタントは、既存のスキルセット以外のタスクを実行する能力を大幅に強化できることが明らかになりました。たとえば、コーディングの経験がなくても、これらのコンサルタントはPythonコーディング タスクでプロのデータ サイエンティストに近いスコアを達成することができました。また、GenAI で強化されたコンサルタントはこれらのタスクをより迅速に完了し、技術分野で人間の能力を拡張する AI ツールの可能性を示しました。

しかし、この研究では、特に予測分析において、コンサルタントも GenAI ツールも高度な能力を持っていないという限界も浮き彫りになりました。こうしたシナリオでは、GenAI が参加者を迷わせることもありましたが、同時に協力的なブレインストーミング パートナーとして機能し、新しいモデリング手法の発見を助けました。こうした課題にもかかわらず、GenAI を活用した参加者は、GenAI の支援を受けていない参加者よりも、機械学習手法の選択と適用に成功しました。

この調査では、スキル再習得の概念にも触れ、GenAI はパフォーマンスを向上させることができるが、学習と同じではないと指摘しています。GenAI を使用してタスクを完了した参加者は、必ずしも基礎となるスキルをより深く理解したわけではありません。この調査では、GenAI は強力なツールとして機能するものの、教育と経験を通じて得られる本質的な知識の代替にはならないことが示唆されています。この調査結果は、コーディングと問題解決スキルの基礎的な理解を養うことの重要性を強調しており、職場で AI ツールがより普及しても、これらのスキルは依然として価値があります。