職場での ChatGPT の使用と採用パターン

リリースからわずか2年半で、ChatGPT はあらゆる業界、職種、規模の企業で働く人々に利用されています。今日、米国の労働者の4分の1以上、特に大学院卒の45%が仕事で ChatGPT を利用していると報告しています。

企業向けテクノロジーは常に、多額の初期費用がかかり、展開期間は長く、効果が現れるまで普及が進むのも遅いという、お決まりのパターンをたどってきました。しかし、人々が ChatGPT を私生活から仕事へと持ち込んだことで、その常識は覆されました。何か月ものトレーニングや複雑なオンボーディングは必要なく、すぐに使い始めて、意義のある仕事を進めることができるようになったのです。

すでに、明確な兆候が見られます。科学者からマーケター、オペレーターに至るまで、あらゆる人が ChatGPT を日常業務に組み込んでいます。コードのデバッグからキャンペーンのブレインストーミングまで、ChatGPT は中核となるワークフローの最初のステップになりつつあります。

このレポートでは、当社独自の分析と査読済みの情報源を組み合わせた新たなデータをもとに、職場で誰が ChatGPT を利用しているのか、人々がそれをどのように活用しているのか、そして組織内でどのように定着しつつあるのかを紹介します。

このレポートは、独立した第三者による業界全体を対象とした調査結果と、OpenAI が実施した ChatGPT および ChatGPT Enterprise の利用状況に関する分析を組み合わせたものです。本レポートにおける OpenAI によるすべての分析は、匿名化または集計された利用データに対して実施されました。OpenAI は、ユーザーや顧客のコンテンツ（モデルの入力や出力を含む）を一切確認しておらず、個人を特定できるデータも分析していません。利用傾向の分析はすべて、自動コンテンツ分類器を用いて実施されました。レポート内で特定の ChatGPT のプロンプトに言及している場合、それらの ChatGPT のプロンプトは完全に架空の例であり、実際のユーザーまたは顧客のプロンプトではありません。

2022年11月に ChatGPT がリリースされた当初、その対象は主に少数の AI 研究者や愛好家に限られていました。しかし、わずか数か月で週間アクティブユーザー数は1億人に達し、現在では7億人を超え、世界で最もアクセス数の多いウェブサイトの一つとなっています。

個人利用が広がる中、その影響は急速に職場にも波及しました。統計が示すように、消費者による導入は職場での AI の進展を大きく後押ししている可能性が高いです。

これは、私たちがこれまで何度も目にしてきた流れです。消費者の間で普及したソフトウェアが職場にも広がっていき、その動きを最も強く後押しするのは、多くの場合、若い従業員です。ChatGPT も同様のパターンをたどっており、そのことは、週間アクティブユーザーの急速な増加、30歳未満の労働者の間での高い浸透率、そして頻繁な（多くの場合毎日の）利用にそれが表れています。

わずか数年で、職場における AI はニッチな存在から主流へと変貌を遂げました。それは数字が物語っています。

AI の導入は、経済全体で均等に進んでいるわけではありません。一部の業界では、働く人々が ChatGPT を業務に組み込む動きが急速に進んでいる一方で、他の業界では、より緩やかに進んでいます。

どの分野がこのツールを最も早く導入しているかを調べることで、短期的な機会と、導入が軌道に乗るまでに時間がかかる可能性のある分野の両方を把握することができます。

特定の業界では、予想を上回るペースで ChatGPT の導入が進んでいます。このツールがコーディング、分析、情報量の多い業務を得意としていることを考えれば、IT 業界と金融業界が先導的な役割を果たしているのも納得がいきます。製造業での導入は、より広範なデジタルトランスフォーメーションを示しています。工場では AI を活用し、プロセスの自動化、予知保全、サプライチェーンの最適化を行っています。産業用 AI への早期投資は、エンジニア、アナリスト、運用マネージャーの間で ChatGPT が広く普及する道を開くことになるかもしれません。

他の業界は遅れを取っています。小売業、建設業、運輸業、卸売業、農業はいずれも導入率が大幅に低くなっています。多くの場合、これはナレッジワーカーの割合が比較的低いことと一致しており、そのような環境では AI ツールの必要性がそれほど差し迫っていないためです。

ヘルスケアは特殊なケースです。最も規模が大きく、データ集約的な分野の一つであるにもかかわらず、導入は比較的遅れています。厳格なプライバシーおよびコンプライアンスに関する規則や、リスク回避的な組織文化が要因である可能性があります。とはいえ、臨床文書作成や管理ワークフローといった特定の領域では成長が見られ始めており、医療分野は近いうちに AI 導入の主要な分野になる可能性があります。

導入の傾向は部門ごとに異なりますが、いくつかの共通テーマが際立っています。最初の3か月間では、文章作成、リサーチ、プログラミング、分析の4つのカテゴリーが利用の大半を占めています。これら4つの分野を合わせると、送信されたメッセージの大部分を占めています。こうした幅広い活用方法は ChatGPT の柔軟性を示しており、チームはコミュニケーション文書の下書き作成、情報の収集・統合、コード作成、データの解釈などに ChatGPT を活用しています。

技術系チームは最も頻繁に利用しているユーザー層の一つであり、初期段階の利用者の大部分はアナリティクス、エンジニアリング、IT 関連の職種が占めています。プログラミングが最も多いタスクであり、特にエンジニアリング職では顕著ですが、ユーザーからは調査やドキュメント作成に関する支援の依頼も相当数寄せられています。これは、ChatGPT がコーディングと同じくらい、計画立案にも利用されていることを示唆しています。

IT チームは特に調査やトラブルシューティングに大きく依存しており、自動化に進む前に、まず情報リソースとして ChatGPT を活用することが多くなっています。

コーディングのプロンプト例

注：上記の生成されたプロンプトは、このレポートのために説明を目的として特別に作成された例です。

マーケティング、コミュニケーション、営業、カスタマーエクスペリエンスなど、GTM 戦略に関わる人たちも主な導入者です。これらの部門では、主に文章作成、リサーチ、クリエイティブなアイデア出し、メディア制作のために ChatGPT を活用しています。

各機能領域において、初期の活用パターンには一貫性があります。AI は専門知識を補完するものであり、それに取って代わるものではありません。エンジニアは、コードのデバッグやユニットテストの生成のために、プロンプトを繰り返し調整しています。アナリストたちは、思考の連鎖を促すプロンプトを用いて、データセットの整理や分析を行っています。カスタマーサポートチームは、ブランド方針に沿った丁寧な回答を作成しています。共通しているのは、ChatGPT が専門的なスキルの活用範囲を広げ、中核となるワークフローにおけるパートナーになりつつあることです。

資料：オンボーディング時に収集された ChatGPT Enterprise の部門別集計データ、自動コンテンツ分類器

興味深いことに、コーディングはエンジニアリングの領域を超えて広がりつつあります。デザイナーは、フロントエンドのプロトタイピングやコードスニペットの参照にプログラミングを活用している可能性があり、金融や営業部門に比べてはるかに高い割合で ChatGPT をコーディングに利用しています。プロジェクトマネージャーは、文章作成、メディア制作、コーディング、データ分析を組み合わせ、チーム間の架け橋としての役割を担っています。しかし、プロダクト、オペレーション、マーケティング、財務、人事の各部門においても、ある程度はコーディングのために ChatGPT が活用されています。

この傾向は、ボストン大学と BCG が実施した、ChatGPT が BCG のコンサルタントの技術的な能力に与える影響を調査した研究によっても裏付けられています。この調査では、ChatGPTを活用できるよう訓練を受けたコンサルタントは、3つの技術的タスクにおいて、対照群のコンサルタントよりそれぞれ49、20、18ポイント高いスコアを記録しました。また、そのうち2つのタスクでは、実際の BCG のデータサイエンティストに近い水準の成績を収めました。

優れた文章を書くことは、もはやコンテンツチームだけが担う専門的な仕事ではありません。ChatGPT を使えば、誰でもメモを分かりやすい文章にまとめ、すばやく改良できます。訓練を受けたコミュニケーション担当者だけでなく、誰もが自分の考えをうまく表現できるようになるため、会議、メモ、顧客へのメッセージはより明確で、より多くの人に配慮したものになります。AIは日常的なコミュニケーションと調整の入り口となりつつあり、下書きの作成、トーンの調整、バージョン管理といった作業を一つのプロセスに集約しています。

デザインチームは、メディア生成の活用において際立っており、他のグループの2〜4倍活用しています。これらの機能が主要な業務タスクで多用されていることは、ChatGPT がテキスト以外の分野でも新たな役割を担いつつあることを浮き彫りにしています。

すべての GTM 戦略チームは、主に文章作成、調査、メディア生成の業務で ChatGPT を活用しています。ただし、その活用方法はそれぞれ異なります。以下は、現在見られるクエリの種類を示すサンプルプロンプトです。

注：上記の生成されたプロンプトは、このレポートのために説明を目的として特別に作成された例です。

初期のデータからは一貫した傾向が見られます。ほとんどの部署が、検索、データ分析、ファイルのアップロード・取得、キャンバス機能など、ChatGPT の主要ツールを利用しています。リーズニングモデル、Deep Research、プロジェクト、カスタム指示などのより高度な機能の採用は、R&D チームを含むパワーユーザーの間で特に高くなっています。多くの従業員にとって、ChatGPT は専門的なユースケースではなく、主に手軽で導入のハードルが低いタスクを通じて、日々の業務フローに組み込まれています。

技術部門は例外です。アナリティクス、エンジニアリング、IT、研究の各分野では、高度な機能がより多く活用されています。彼らの業務では、しばしば多段階推論、大規模なデータ統合、または複雑な問題解決が求められます。エンジニアはコード生成やデバッグのためにプロンプトを使用し、アナリストは Deep Research を活用してデータセットを解釈します。また、IT 担当者はナレッジベースを参照してチケットを解決し、システムのトラブルシューティングを行います。より高性能なツールは、構造化され、データ量が多く、意思決定を軸とする技術タスクに自然に適しています。

各技術チームも、それぞれ異なる機能を積極的に活用しています。IT チームは、ChatGPT を構成やポリシーに関する質問に素早く回答してくれる知識のパートナーとして扱い、情報検索や検索機能を活用する傾向があります。一方、エンジニアリングチームは、コード中心のワークフローを反映して、GPT やプログラミングツール、データ分析をより積極的に活用しています。この相違は、導入が技術的な習熟度だけでなく、各部門における業務の種類や状況にも左右されることを示しています。

このデータから2つの機会が浮かび上がってきます。まず、高度な機能は、たとえ広範な効果をもたらす可能性がある場合でも、十分に活用されていません。障壁としては、発見しやすさ、ユースケースの認知度、または使用に必要な設定などが挙げられます。

第二に、分析、IT、法務、エンジニアリング分野における先駆者たちは、既にさらに複雑なワークフローへと移行を進めています。活用支援プログラムの拡充や製品改善による導入のハードル低下が進むにつれて、導入は中核的な日常業務から、より高度な推論や共同作業のワークフローへと移行し、全社的な意思決定のあり方を変えていく可能性が高いでしょう。

ChatGPT は既に、目に見える形で従業員の生産性向上に貢献しています。社内ベンチマークによると、ChatGPT を活用することで、従業員の文章作成やコミュニケーションのスピードが向上し、調査効率が高まり、反復作業にかかる労力が削減されるなど、生産性が著しく向上していることが示されています。多くの企業ではまだ導入の初期段階にありますが、部門レベルで ChatGPT を定着させ、プロセス全体の効率化を図る動きが見られ始めています。

従来の企業向けソフトウェアは、長い意思決定期間と研修プログラムを経て、トップダウン方式で普及していくのに対し、ChatGPT はボトムアップで職場に浸透していきました。従業員や小規模チームが自主的に導入し、ワークフローを試行錯誤し、企業が正式な調達プロセスを開始する前にその価値を実証した。この草の根的な広がりにより、これは近年で最も急速に普及したエンタープライズテクノロジーとなりました。

今、そのダイナミクスは変化しつつあります。自律型エージェントから高度なコーディング支援、意思決定支援ツールに至るまで、新たな機能によって ChatGPT の役割は個人の生産性向上の枠を超えて広がっています。ChatGPT は、ワークフロー全体を支えるプラットフォームとなりつつあります。経営幹部は戦略の策定に、エンジニアはシステムの設計やデバッグに、カスタマーサポート担当者は複雑なソリューションの評価に、それぞれ ChatGPT を活用しています。ChatGPT は、意思決定の実施、問題の解決、成果の拡大を実現する共有レイヤーとして、日々の業務を支えるオペレーティングシステムとしての役割をますます果たすようになっています。

仕事は常にテクノロジーとともに進化してきました。つい最近まで、その多くは答えを探すことや、メールの下書きを作成すること、そして解いた問題を繰り返し解くことに費やされていました。しかし、次第にその重点は、統合、創造性、そしてスピードへと移行しつつあります。これらは、AI との自然で直感的なやり取りによって、より一層向上する業務です。

今後、AI はほぼあらゆるワークフローに組み込まれていくでしょう。そうなると、従業員は業務の遂行に費やす時間が減り、AI の出力の監視や方向づけにより多くの時間を充てるようになります。ChatGPT の部門横断的な広がりにより、これまで複数の部門にまたがっていた業務を個人が担えるようになります。たとえば、プロダクトマネージャーはこれを使って、顧客からのフィードバックを分析し、新機能をテストして改良し、市場投入に必要な法務およびマーケティング向けコンテンツのドラフトを作成できます。

共同作業は、分断されたドキュメントやメッセージから、チームが一緒に課題を解決する共有のリアルタイムワークスペースへと移行しています。メモリのような機能により、製品はコンテキストをより理解できるようになり、各従業員に固有の好み、プロジェクト、ワークフローを記憶するパートナーを従業員に提供できます。さらに、構造化データと非構造化データを ChatGPT に直接取り込めるようになったことで、企業のナレッジの中核的なインターフェースとしての役割が広がっており、GPT‑5 はこの変化を加速させています。

重要なことに、初期の調査結果によると、この変化は従業員の生産性を高めるだけでなく、実際に仕事そのものをより楽しいものにしていることが示唆されています。これは、時間がかかり付加価値の低い業務を削減し、従業員が有意義な中核業務に時間を割けるようにすることで実現されています。数千人のナレッジワーカーを対象とした6か月間の無作為化実地実験では、AI の導入により、週あたりのメール処理時間が31%削減されました。別の研究ではソフトウェア開発者を対象に調査が行われ、AI コーディングツールの導入により、コーディングや探索的な作業に費やす時間が増え、プロジェクト管理に費やす時間が減少したことが明らかになりました。これらの調査結果を総合すると、ChatGPT のようなツールは雑務を削減し、より戦略的で満足度が高く、最終的には付加価値の高い業務に充てる時間を生み出す可能性があることが示唆されています。

この変化の規模は、過去の技術革命を思い起こさせます。電気は工場での働き方を一変させ、インターネットは商取引とコミュニケーションを再定義し、そして AI は今、次の飛躍への舞台を整えつつあります。迅速かつ周到に適応できる企業は、意思決定サイクルの短縮、生産性の飛躍的な向上、あらゆる機能における新たな機会の創出など、最も早く、そして最大の利益を獲得できるでしょう。