本記事では、非エンジニアがLLMを用いたコード生成やデータ分析にどのように向き合っているのかを調べた研究を紹介します。

営業やマーケティングの担当者が、専門的な技術知識を持たないままLLMを業務に活用する場面が増えており、その可能性とリスクが注目されています。LLMの出力に含まれる誤りをどの程度見抜けるのかを検証し、説明の仕方や表示方法が判断に与える影響も分析しています。

背景

LLMによるコード生成は、すでに多くの開発者にとって日常的なツールとなっています。エンジニアであれば、生成されたコードの誤りを見抜き、必要に応じて修正することが可能です。

いま注目すべきは、そうした技術を「非エンジニア」が使い始めていることです。営業やマーケティングの現場でも、自然言語だけでLLMに分析を依頼し、結果を受け取るといった利用が広がっています。ただし、非エンジニアはコードの誤りを構造的に判断することが難しく、高度な分析の妥当性を検証するための技術的な知識も十分ではありません。そのため、LLMが示した内容をそのまま受け入れてしまうリスクがあります。

とはいえ、非エンジニアも自身の専門分野に関する知識や、ある程度の批判的思考力を持っています。それらを活かせば、LLMの出力に対して一定の検証は可能かもしれません。しかし、もしLLMが頻繁に間違いを犯し、それを確実に見抜けないのであれば、安全な業務遂行は難しくなります。

LLMによるコード生成は、非エンジニアにとって大きな可能性を秘めています。専門家の手を借りなくても、複雑な分析を迅速にこなせるかもしれない。しかし一方で、その結果をどこまで信頼してよいのか、人間の側がどの程度まで補完できるのかは、まだはっきりしていません。

本記事では、こうした背景を踏まえ、非エンジニアが実際にLLMをどう使いこなしているのかを探る調査を紹介します。対象となるのは、日常的にスプレッドシートを扱う一方で、高度な分析は専門外である営業やマーケティングの従事者たちです。専任のデータアナリストに頼れない状況で、彼らはどのようにLLMと向き合っているのか。ビジネスにおける重要な意思決定にAIを使うには、どのような課題があるのか。

「非エンジニアがAIによるコード生成を、安全かつ効果的に活用できるのか」という問いに、現場の視点から迫ろうとしています。