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ChatGPTとThreadsの大ヒットとその後の利用者減は急速な技術導入の課題を反映している

ChatGPTは最近、2022年11月のサービス開始以来初めて、ユーザー・エンゲージメントの低下を経験した。5月から6月にかけて、エンゲージメントは9.7%減少し、最大の減少率である10.3%は米国で発生した。

一方、MetaのThreadsプラットフォームはユーザー数が大幅に減少し、7月7日には4,900万人を超えていたアクティブユーザーが、7月14日には2,360万人まで減少した。同時期に、米国のユーザーがアプリに費やした平均時間は、7月上旬のピーク時の21分から6分強に減少した。

テクノロジーの世界では、企業は常に新しいイノベーションをいち早く導入しようと競争し、”先行者利益”を狙っている。これは、新しい製品カテゴリーや市場に最初に参入することで、競合他社よりも優位に立つ企業の能力を指す。

しかし、先駆者だからといって、楽な道を歩めるとは限らない。メリットもあるが、課題も山積している。

ThreadsとChatGPTの最近の衰退はこの現実を証明しており、急速に広く受け入れられることが必ずしも長期的な成功につながらないことを示している。

急速な普及が必ずしも成功の鍵ではない理由はいくつかあり、持続不可能な成長、不十分なスケーリング・インフラ、ユーザー維持戦略の欠如などが挙げられる。

持続不可能な成長

持続不可能な成長とは、プラットフォームが急速なペースで規模を拡大する一方で、ユーザーエクスペリエンスの質を維持・維持できないことに起因する。

製品やサービスを効果的にスケールアップさせることができるかどうか。持続不可能な成長という概念がGartnerのハイプ・サイクルと交差するのは、まさにこの分岐点である。

Gartnerのハイプ・サイクルは、新興テクノロジーの採用段階を示すモデルである。最初の誇大宣伝と膨らんだ期待から、幻滅と懐疑を経て、実用的で主流の生産性へと至る。

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ChatGPTとThreadsがGartnerのハイプ・サイクルにどのように適合するかを示すグラフ。(Omar H. Fares and Seung Hwan Lee)

持続不可能な成長の中で、ChatGPTやThreadsのような製品は、新製品の宣伝が過剰な熱狂と非現実的な期待を生み出す「膨張した期待のピーク」と呼ばれる段階に達しているように見える。この段階では、ユーザーはその製品の斬新さとそれにまつわる誇大宣伝により、急速にその製品を採用する。

しかし、この段階はしばしば “幻滅の谷”に至る。この段階では、製品がユーザーの非現実的な期待に応えられず、ユーザーの関心が低下する。

これは、製品の成長が、優れたユーザー体験を提供する能力を上回った可能性を示している。ユーザーからのフィードバックに基づいて製品を改善しなければ、ユーザー・エンゲージメントの低下は避けられない。

このような栄枯盛衰は、急速な普及の中で持続可能な成長を達成するという課題を浮き彫りにしている。最初の誇大広告が大量のユーザーを惹きつけることはよくあるが、品質とエンゲージメントを維持するための明確でスケーラブルな戦略がなければ、プラットフォームはすぐに魅力を失ってしまう。

不十分なスケーリング・インフラ

プラットフォームのユーザーベースが急速なペースで拡大すると、そのプラットフォームのインフラがユーザーの需要に対応できるかどうかが重要になる。

製品ローンチの成功に伴う突然のユーザー流入は、諸刃の剣となり得る。データ収集、ユーザーからのフィードバック、収益のための豊富な機会をもたらすが、同時にプラットフォームのインフラのスケーラビリティも試される。

基礎となるテクノロジー、サポートサービス、運営戦略がスケーラブルに構築されていない場合、製品は読み込み時間の遅さ、頻繁なクラッシュ、タイムリーなカスタマーサポートの欠如に悩まされるかもしれない。

例えば、ChatGPTの開発元であるOpenAIは、有料会員であっても、インフラの制約からChatGPT-4のユーザーを3時間ごとに25メッセージに制限せざるを得なかった。これはインフラ負荷の管理には役立つが、ユーザーの観点からは課題となる。

ChatGPT-3で無制限のインタラクションに慣れていたユーザーは、制限のあるサービスにお金を払っていることに気づく。これは、インフラ管理とユーザー満足度の維持の微妙なバランスを強調し、不注意にユーザーエンゲージメントを低下させ、一部のユーザーを遠ざける可能性があるのだ。

ユーザー維持戦略の欠如

ハイテク企業がユーザーの維持に苦労する理由のひとつは、ユーザー中心の設計を優先していないことだ。製品開発にユーザーからのフィードバックを取り入れないことで、企業はユーザーのニーズを満たさない製品を提供することになりかねない。

さらに、企業はユーザーに対して効果的なサポートを提供しなければならない。オンボーディングが不十分であったり、不明瞭であったりすると、ユーザーは迷いや圧倒を感じ、製品を放棄してしまうかも知れない。ChatGPTの場合、OpenAIはプラットフォームの使い方に関する基本的な説明を提供したが、ユーザーは主に自分自身で探索する責任がある。

ユーザーは、どのようにすればインパクトのある回答が得られるかを明確に理解しないまま、プロンプトを試行錯誤し、その結果、不安やフラストレーションを感じることになる。このようなガイダンスの欠如は、最近の減少に見られるように、エンゲージメント率の低下につながる可能性がある

最後に、セキュリティの脅威とプライバシーに関する懸念の高まりにより、新しいテクノロジーがユーザーをどのように保護しているのかという疑問が投げかけられている。よりパーソナライズされた体験の必要性とプライバシーの対立は、パーソナライゼーションとプライバシーのパラドックスと呼ばれる現象を生じさせる。

個人情報がどのように保存されるかについて、個人がますます不安を抱くようになると、適切な規制がないため、パーソナライズされたサービスやテクノロジーの利用が減少する可能性がある。

ユーザーの急速な普及は有望なスタートではあるが、長期的な成功を保証するものではない。成長とインフラのスケーラビリティの適切なバランスを取り、ユーザー中心のアプローチを採用し、ユーザーの信頼を維持し、継続的なイノベーションに投資することが、競争の激しいハイテク業界で永続的に成功するための礎となる。


本記事は、Omar H. Fares氏とSeung Hwan (Mark) Lee氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「ChatGPT and Threads reflect the challenges of fast tech adoption」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。

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