月の数: 消費者の 55% は、AI が医療上および財務上の問題の一部であることに満足しています。
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月の数: 消費者の 55% は、AI が医療上および財務上の問題の一部であることに満足しています。

May 30, 2023

No Jitter の Number of the Month へようこそ。ここでは、通信テクノロジー業界を形成している調査とデータをさらに深く掘り下げています。 今月は、からのレポートを見ていきます。クアルトリクスは、顧客および従業員エクスペリエンス管理ソリューションを提供するクラウドネイティブ ソフトウェア プロバイダーです。

同社のプレスリリースによると、クアルトリクスの調査あれを見つけた:

これらの数値をさらに詳しく調査するために、No Jitter (ニュージャージー) はクアルトリクスから追加データを受け取り、クアルトリクス XM インスティテュートの責任者であるブルース テムキンと電子メールでやり取りしました。 また、ニュージャージー氏はクアルトリクスの AI 製品開発ディレクター、エレン・ロエシェル氏と対談し、ここで紹介したデータではなく、AI に関する洞察を共有しました。 その会話は、コンパニオン Q&A として利用できます。

月のこの数字に注目する: 55%

これは、AI技術が医療や金融問題の一部となることに抵抗を感じないと答えた消費者の割合だ。 この数字は、米国、英国、フランス、ドイツの 18 歳以上の成人 2,013 人を対象としたクアルトリクスの調査に基づいています。 この調査は2023年5月16日から6月1日まで実施された。

消費者の半数以上が医療や金融問題に AI が組み込まれることに抵抗を感じているのはなぜですか?

55%がニュージャージー州の注目を集めたのは、それが高水準であり、したがってより深く調査する価値があると思われたためです。 何がこの高い割合を引き起こしたのでしょうか? 以前の「今月の記事」と同様に、テクノロジに対する世代の好みによって、どの層が AI を受け入れるかが決まります。

次の表は、「医療結果の審査」に AI を導入する意向が年齢層ごとにどのように内訳されているかを示しています。 NJ が表を使用したのは、AI を関与させることに前向きな 55% (両方の「はい」の回答を追加) が示されているためです。

この表には、44 歳以下と 45 歳以上の間の「ブレークポイント」も示されています。 「AI だとわかっていればはい」という回答では、44 歳以下と 45 歳以上の間で 3.6% 減少していることに注目してください。 「いいえ、決してしない」という回答は 5.5% 増加しており、高齢層ほど AI の関与に消極的であることがわかります。 カテゴリー。 他の「今月の数字」記事のコンテキストでは、これはミレニアル世代 (およびそれより若い世代) と X 世代 (およびそれ以上の世代) にほぼ分かれています。

また、45 ~ 54 歳と 55 ~ 64 歳の間で「はい、いつも」が急激に減少していることにも注目してください。 これは X 世代とベビーブーマー世代の間でほぼ二分されるため、AI の受け入れ状況には違いがあります。

世代カテゴリ (Z 世代、ミレニアル世代、X 世代、団塊世代) の使用については、この記事の後半でもう少し詳しく説明します。

AI を使用すると医療情報を快適に確認できます

次の表は、金融投資アドバイスを受ける際に AI を関与させる意向を示しています。 ここでも、年齢層間の急激な変化に注目してください。 ただし、ここではブレークポイントがわずかに変わります。 たとえば、「はい、常に」では、25 ~ 34 歳と 35 ~ 44 歳の間には最大 6% の差があります。 同じ回答では、45 ~ 54 歳と 55 ~ 64 歳の間では最大 12% の減少があります。

財務上のアドバイスを受ける際に AI を使用すると安心

次の表は、法律相談を受ける際に AI を関与させる意向を示しています。 ここでのブレークポイントはそれほど明白ではありません。明らかに、45-54 から 55-64 への最大 14% の低下は、前述の傾向と一致していますが、例外です。 一貫性がないのは、「AI だとわかっていればはい」という回答で、18 ~ 24 歳から 25 ~ 34 歳に 6% 増加し、その後 35 ~ 44 歳に 5% 減少し、その後割合が変動しています。残りの年齢層。

法律相談を受けるときに AI を使用すると安心

なぜこのような年齢層による変動が存在するのでしょうか? そして、なぜ「財務上のアドバイス」カテゴリーでブレークポイントが若年化したのでしょうか。 ニュージャージー州はすべての結果に完全にアクセスできるわけではないため、何とも言えません。 異なるクロス集計 (または他のタイプの分析) によって、変数間の異なる関係が明らかになる可能性があります。 あるいは、経済的アドバイスと医学的アドバイスには、リスク許容度が低いという本質的な何かがある可能性もあります。