論文の概要: Persona Migration and Expectation Recalibration in Generative AI Adoption: A Longitudinal Study at a State Department of Transportation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13798v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 13:02:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.77786
• Title: Persona Migration and Expectation Recalibration in Generative AI Adoption: A Longitudinal Study at a State Department of Transportation
• Title（参考訳）: 生成的AI導入におけるペルソナ移行と期待の再検討:国家交通省における縦断的研究
• Abstract要約: ジェネレーティブAIツールは、公共機関でますますパイロット化されている。 本研究では、州交通省で8週間のパイロット期間におけるMicrosoft 365 Copilotの採用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41292255339309664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI tools are increasingly being piloted in public agencies, but limited evidence explains how employee acceptance changes after hands-on use. This study examines Microsoft 365 Copilot adoption during an eight-week pilot at a state Department of Transportation. A matched two-wave survey measured perceived usefulness, perceived ease of use, behavioral intention, and trust before and after participation. After matching and response-quality screening, the sample included 124 employees. Nonparametric tests assessed aggregate changes, k-means clustering identified baseline acceptance personas, and fixed-centroid assignment tracked migration. Open-ended responses were examined using keyword-based content mapping. Perceived usefulness declined significantly after use, suggesting recalibration of expectations, while perceived ease of use, behavioral intention, and trust showed only small, nonsignificant changes. Three baseline personas emerged: Skeptics, Cautiously Positive users, and Champions. Although persona counts changed modestly, individual movement was substantial: 40 percent of Skeptics moved to Cautiously Positive, while 68 percent of Champions moved to less enthusiastic personas. Upward movement was associated with gains in usefulness, behavioral intention, and trust; downward movement was associated with declines in usefulness and trust. Communication and summarization remained stable use cases, while data, chart, and presentation tasks declined. Accuracy and privacy concerns decreased, but job and skills concerns increased. Public-sector AI adoption should be monitored dynamically and supported through persona-specific training, workflow examples, verification routines, and trust-calibration safeguards. The study offers a framework for tracking workforce heterogeneity during enterprise generative AI implementation.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブなAIツールは、公共機関でますますパイロット化されているが、従業員の受け入れが手持ち使用後にどのように変化するかは、限られた証拠によって説明されている。 本研究では、州交通省で8週間のパイロット期間におけるMicrosoft 365 Copilotの採用について検討する。 一致した2波サーベイは, 有用性, 使いやすさ, 行動意図, 参加前後の信頼感を測定した。 マッチングと応答品質のスクリーニングを行った結果,124名の従業員が対象となった。 非パラメトリックテストでは、集合的変化、k平均クラスタリングにより、ベースラインの受入ペルソナを特定し、固定セントロイド割り当てによる移動を追跡した。 キーワードベースのコンテンツマッピングを用いてオープンエンド応答を検討した。 有用性は使用後に著しく低下し、期待の再検討が示唆されたが、使いやすさ、行動意図、信頼は小さく、重要でない変化しか示さなかった。 3つの基本的ペルソナが出現した:懐疑論者、注意深い肯定的ユーザー、チャンピオン。 ペルソナの数はわずかに変化したが、個々のムーブメントは実質的であり、懐疑論者の40%が注意深い陽性に移行し、チャンピオンの68%が熱狂的なペルソナに移行した。 上向きの運動は有用性、行動意図、信頼の獲得と結びつき、下向きの運動は有用性や信頼の低下と関連していた。 コミュニケーションと要約は安定したユースケースにとどまったが、データ、チャート、プレゼンテーションタスクは減少した。 正確さとプライバシーに関する懸念は減ったが、仕事とスキルに関する懸念は増加した。 パブリックセクタAIの採用を動的に監視し、ペルソナ固有のトレーニング、ワークフロー例、検証ルーチン、信頼性校正保護を通じてサポートする必要がある。 この研究は、企業生成AI実装中の従業員の不均一性を追跡するためのフレームワークを提供する。

関連論文リスト

• Verification Without Distrust: Reframing User-Side Oversight as Routine Epistemic Governance in Everyday Human-Chatbot Interaction [0.0]
  日常の人間とチャットボットのインタラクションにおける信頼と検証の間には,検出可能な関連性は見つからない。 さらに3つのユーザ側プラクティス – 自動アクションの修正,修正,承認 – が広く支持され,満足度に肯定的な関係を持つ。 中から大規模までの満足度制御のギャップは、効果的なタスク成果が感覚的なエージェンシーを生まないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-31T14:12:11Z)
• Stable Behavior, Limited Variation: Persona Validity in LLM Agents for Urban Sentiment Perception [4.732324753420076]
  我々は、ジェンダー、経済的地位、政治的指向、性格にまたがる要因的なペルソナを用いて、都市景観画像の評価を行う。 その結果、ペルソナを共有するエージェント間で強い収束を示し、安定かつ再現可能な行動を示す。 エージェントはまた、人間のアノテーションに共通する中間的な感情カテゴリーを崩壊させる極度のバイアスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-30T15:59:11Z)
• Beyond Preset Identities: How Agents Form Stances and Boundaries in Generative Societies [28.436766185842767]
  本稿では,計算仮想エスノグラフィーと定量的社会認知プロファイリングを組み合わせた新しい混合メソドックスフレームワークを提案する。 Innate Value Bias (IVB)、Persuasion Sensitivity、Trust-Action Decoupling (TAD)の3つの新しいメトリクスを形式化する。 発見は静的なプロンプトエンジニアリングの脆弱さを明らかにし、人間とエージェントのハイブリッド社会における動的アライメントの方法論的かつ定量的基盤を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-24T16:38:46Z)
• Modeling Behavioral Signals in Job Scams: A Human-Centered Security Study [0.10262304700896198]
  雇用詐欺は、人間の意思決定プロセスを操作するサイバー犯罪の急速に成長する形態として現れてきた。 本稿では,ジョブ詐欺における脆弱性関連信号を特定するための計算機能として,行動決定信号の操作方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T08:24:05Z)
• Active Test-time Vision-Language Navigation [60.69722522420299]
  ATENAは、不確実なナビゲーション結果に対するエピソードフィードバックを通じて、実用的な人間とロボットのインタラクションを可能にする、テスト時のアクティブな学習フレームワークである。 特にATENAは、成功エピソードにおける確実性を高め、失敗エピソードにおいてそれを減らすことを学び、不確実性の校正を改善している。 さらに,自信ある予測に基づいて,エージェントがナビゲーション結果を評価することができる自己学習戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-07T02:24:44Z)
• Mitigating Subgroup Disparities in Multi-Label Speech Emotion Recognition: A Pseudo-Labeling and Unsupervised Learning Approach [53.824673312331626]
  Implicit Demography Inference (IDI)モジュールは、k平均クラスタリングを用いて、音声感情認識(SER)におけるバイアスを軽減する 実験により、擬似ラベルIDIはサブグループの格差を減らし、フェアネスの指標を28%以上改善することが示された。 教師なしのIDIは、SERのパフォーマンスが3.6%未満のフェアネス指標を4.6%以上改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T14:50:44Z)
• Criticality and Safety Margins for Reinforcement Learning [53.10194953873209]
  我々は,定量化基盤真理とユーザにとっての明確な意義の両面から,批判的枠組みを定めようとしている。 エージェントがn連続的ランダム動作に対するポリシーから逸脱した場合の報酬の減少として真臨界を導入する。 我々はまた、真の臨界と統計的に単調な関係を持つ低オーバーヘッド計量であるプロキシ臨界の概念も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T21:00:45Z)
• ASPEST: Bridging the Gap Between Active Learning and Selective Prediction [56.001808843574395]
  選択予測は、不確実な場合の予測を棄却する信頼性のあるモデルを学ぶことを目的としている。 アクティブラーニングは、最も有意義な例を問うことで、ラベリングの全体、すなわち人間の依存度を下げることを目的としている。 本研究では,移動対象領域からより情報のあるサンプルを検索することを目的とした,新たな学習パラダイムである能動的選択予測を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T23:51:07Z)
• Assaying Out-Of-Distribution Generalization in Transfer Learning [103.57862972967273]
  私たちは、経験的に対処するメッセージの相違を強調して、以前の作業の統一的なビューを取ります。 私たちは9つの異なるアーキテクチャから、多数の、あるいは少数の設定で31K以上のネットワークを微調整しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T12:52:33Z)
• Identifying Peer Influence in Therapeutic Communities Adjusting for Latent Homophily [1.6385815610837167]
  薬物乱用や犯罪行為に対する対人的役割モデルの影響について検討した。 観測データに観測されていないホモフィリーが存在する場合のピアの影響を同定するために,潜時変動モデルを用いてネットワークをモデル化する。 以上の結果から,友人の卒業が住民の卒業に与える影響は,性別,人種,役割モデルの効果の定義によって異なることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-27T06:47:28Z)
• Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities [80.37857025201036]
  ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。 正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。 人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T22:15:56Z)
• Statistical discrimination in learning agents [64.78141757063142]
  統計的差別は、訓練人口のバイアスとエージェントアーキテクチャの両方の関数としてエージェントポリシーに現れる。 我々は、リカレントニューラルネットワークを使用するエージェントによる差別の低減と、トレーニング環境のバイアスの低減が示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T18:28:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。