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Influence of users’ perceived self-efficacy and perception of generative artificial intelligence chatbots’ problem-solving ability on chatbots’ value and intention to continue using them

本研究は、ユーザーの自己効力感および生成AIチャットボットの問題解決能力に対する認識が、実用的および享楽的な知覚価値の両方を高め、それが結果としてこれらのチャットボットの継続利用意図を促進することを実証的に示している。

原著者： Shih-Tse Wang, Yun-Xiu Cai

公開日 2026-09-09

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原著者： Shih-Tse Wang, Yun-Xiu Cai

原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ✨ これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。免責事項の全文を読む

現代のテクノロジーが活気に満ちる世界において、単に情報を検索するだけでなく、情報を「創造」する新しい種類のデジタルアシスタントが登場しました。生成AIチャットボットとして知られるこれらのツールは、単純なリクエストに応じて物語を書いたり、画像を生成したり、コードを記述したりすることができます。これらのツールは非常に一般的になったため、人々がそれらを使い続けるよう関心を引き続けることが、開発企業にとって大きな課題となっています。人々がなぜこれらのツールを使い続けるのかを理解するために、研究者たちはしばしば「知覚価値」と呼ばれる概念に着目します。これは、あるものが自分の時間を費やす価値があるかどうかを、主に2つの感情、すなわち「目的を達成するための有用性」と「どれほどの楽しさをもたらすか」に基づいて判断するという考え方です。多くの研究がこれらのツールを好む要因について調査してきましたが、ユーザー自身の自信とツールの問題解決能力が、どのようにこれらの感情を形作るかを探求した研究はほとんどありませんでした。

国立中興大学の研究チームは、この特定の関係を調査するために着手しました。彼らは、自分自身の能力に対する信念、すなわち「自己効力感」と、チャットボットの問題解決能力に対する信念が、ユーザーがそのテクノロジーにどれほどの価値を見出すかに影響を与えるのかを知りたいと考えました。研究チームは、台湾のチャットボット利用者612人からデータを収集しました。参加者は詳細なアンケートに回答し、問題解決における自身の自信、チャットボットが問題を解決できると考えている度合い、そしてツールを使用することによる楽しさや価値の感じ方について評価しました。研究者たちは、これらの回答を分析し、異なる要因がどのように互いに結びついているのかを調べました。

研究の結果、明確な因果関係が明らかになりました。まず、ユーザーが自分自身の問題解決スキルに自信を持っているとき、そのユーザーはチャットボットを有用かつ楽しいものとして捉える傾向が高いことが分かりました。同様に、ユーザーがチャットボット自体が複雑な問題を解決できると信じているとき、そのツールの価値に対する認識も高まりました。これは、時間の節約やコスト削減といった実用的な側面と、娯楽性や満足感といった感情的な側面のどちらにおいても当てはまりました。データによれば、これらの価値観の感情が、将来的にチャットボットを使い続けるという個人の決定を直接的に動かす要因となっていました。実際、ツールが有用であるという感覚は、楽しさという感覚よりも、継続的な利用の決定に対してはるかに強い影響を与えていました。

研究者たちは、これらのデジタルアシスタントの人気を維持するためには、開発者やマーケターは2つのことに焦点を当てる必要があると結論付けました。一つは、複雑なタスクを小さく管理しやすいステップに分解するなどして、ユーザーがテクノロジーを扱う上での自身の能力に対してより自信を持てるようにすることです。同時に、チャットボットが現実の問題を解決できる能力を明確に示し、ユーザーが行き詰まったときでも、そのツールが解決策を提供できることを示す必要があります。本研究は、ユーザーが自身に能力があり、かつツールを信頼できる問題解決手段であると感じるとき、継続的に利用する可能性が極めて高くなることを示唆しています。この理解は、単なる機能を超えて、人々が利用する際に提供される真の価値に焦点を当てるという、これらのテクノロジーを向上させるための実践的な道筋を提示しています。

技術要約：ユーザーの自己効力感の知覚および生成AIチャットボットの課題解決能力の知覚が、チャットボットの価値と継続利用意図に与える影響

問題提起
生成AI（GAI）チャットボットの急速な普及にもかかわらず、ユーザーを維持することはマーケターにとって依然として重要な課題である。既存の文献では、タスク・テクノロジー適合性、知覚された有用性、信頼など、継続的な利用に影響を与える様々な要因が特定されているが、ユーザーが知覚する「ヘドニック（享楽的）価値」および「ユーティリティ（実用的）価値」を形成する具体的な先行要因を理解することについては、大きな空白が存在する。これまでの研究は、一般的な利点や人間らしさ（擬人化）といった特定のAI機能に焦リオしてきたが、個人の特性（具体的には自己効力感）とテクノロジーの特性（具体的には課題解決能力）がどのように相互作用して価値の知覚を形成し、その後のテクノロジーの継続利用意図を駆動するかを同時に検証した研究はほとんどない。

調査手法
本研究は、知覚価値理論（Perceived Value Theory: PVT）に基づいた定量的研究デザインを採用している。

データ収集: 2024年3月から4月にかけて、台湾において匿名オンライン調査を実施した。対象集団は、GAIチャットボットを積極的に利用している個人とした。妥当性のためのフィルタリングを経て、612件の有効回答を収集した。サンプルは主に若年層（20〜39歳が83.9%）であり、高学歴（90%が少なくとも大学卒業以上の学位を保持）であった。また、大多数（88.4%）がChatGPTのユーザーであった。
測定尺度: 本研究では、5つの潜在変数に対して7段階のリッカート尺度を用いた。
1. 知覚された自己効力感: Gaoら（2015）を改変。ユーザー自身の問題解決能力に対する自信を測定。
2. GAIの知覚された課題解決能力: Heppner and Baker（1997）を改変。チャットボットの問題解決における能力に対するユーザーの信頼を測定。
3. 知覚されたヘドニック価値: Wang（2022）を改変。楽しさ、喜び、娯楽性を評価。
4. 知覚されたユーティリティ価値: Wang（2022）を改変。機能的な利点、品質、コストパフォーマンスを評価。
5. 継続利用意図: Wang（2012）を改明。チャットボットを使い続けたいという意思を測定。
分析: データ分析には、SmartPLS 3.2.9を用いた部分的最小二乗構造方程式モデリング（PLS-SEM）を用いた。共通方法バイアス（ハーマンの一因子テストおよびVIF）、内的信頼性（クロンバックのα係数および合成信頼性）、収束妥当性（AVE）、および判別妥当性（Fornell-Larcker基準およびHTMT）を評価した。

主要な貢献と理論的枠組み
本論文は、2つの異なる特性の視点を統合することで、知覚価値理論（PVT）を拡張している。

個人の特性: ユーザーの知覚された自己効力感。
テクノロジーの特性: GAIチャットボットの知覚された課題解決能力。

本研究は、これら2つの先行要因が、価値の二重の次元（ヘドニックおよびユーティリティ）に影響を与え、それが継続利用意図を駆動するというモデルを提案している。このアプローチは、一般的な「知覚された有用性」を超えて、GAI採用を促進する具体的な感情的および機能的なドライバーを解明するものである。

結果
構造モデル分析（N = 612）の結果、6つの仮説すべてが統計的に有意（p < .001）に支持された。

価値への先行要因:
- ユーザーの知覚された自己効力感は、知覚されたヘドニック価値（ $\beta = 0.27$ ）と知覚されたユーティリティ価値（ $\beta = 0.26$ ）の両方に正の影響を与える。
- GAIチャットボットの知覚された課題解決能力は、知覚されたヘドニック価値（ $\beta = 0.32$ ）と知覚されたユーティリティ価値（ $\beta = 0.28$ ）の両方に正の影響を与える。
アウトカム:
- 知覚されたヘドニック価値は、継続利用意図に正の影響を与える（ $\beta = 0.12$ ）。
- 知覚されたユーティリティ価値は、ヘドニック価値と比較して、継続利用意図に対して有意に強い正の影響を持つ（ $\beta = 0.63$ ）。
モデル適合度および説明力: モデルは許容可能な適合度を示した（SRMR = 0.059, NFI = 0.853）。本モデルは、ヘドニック価値の分散の20.1%、ユーティリティ価値の分散の17.6%、および継続利用意図の分散の50.7%を説明した。

意義と主張
著者らは、本研究が継続的なGAIチャットボット利用の心理的および技術的なドライバーを明らかにする経験的証拠を提供すると主張している。

理論的意義: 本研究は、ユーザーの特性とテクノロジーの特性がいかにして共同で価値知覚を形成するかという、文献における空白を埋めることで、ヘドニックおよびユーティリティの両方の価値に対する特定の先行要因（自己効力感と課題解決能力）を特定し、PVTを拡張した。
実務的意義: 本研究の結果は、GAIマーケターが、単なる機能の強調（「それは何か」）から、ベネフィットと価値提供の強調（「それが何を届けるか」）へとコミュニケーション戦略を転換すべきであることを示唆している。具体的には以下の通りである：
- 価値提案: マーケターは、ユーティリティ価値を高めるために、時間、金銭、またはリソースの具体的な節約を強調すべきである。本研究では、これがリテンション（顧客維持）の主要なドライバーであることが示されている。
- ユーザーのエンパワーメント: 知覚価値を高めるために、マーケターは、複雑なタスクを管理可能なステップに分解したり、構造化された支援を提供したりするなど、ユーザーの自信（自己効力感）を高める戦略を設計すべきである。
- 能力への信頼: コミュニケーションにおいては、ユーザーが当初解決策を持っていない場合でも問題を解決できるチャットボットの能力を強調し、テクノロジーの知覚された課題解決能力を強化すべきである。

著者が認める限界事項
本論文は、台湾の若年層かつ高学歴層へのデモグラフィックな偏り、ChatGPTユーザーがサンプル内で支配的であること（他のGAIプラットフォームへの一般化の制限）、および課題解決能力の測定が単一次元であることなどの限界を謙虚に認めている。著者らは、今後の研究において、多様なユーザー層、異なるGAIプラットフォーム、および課題解決能力の多次元的な側面を探索することを推奨している。

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