DDLは第一の生産力です。科学的な説明があります。ネットユーザー：ビッグモデルで試してみましょう

年末です。大学生は期末試験の週で、労働者は KPI の達成に急いでいます。期限のない年末(DDL)は、本当の年末ではありません...

DDL は私たちの日常生活のいたるところに存在し、「DDL は主要な生産力である」というのは、人々が自らの実践から引き出した「金言」です。

しかし、DDL の行動への影響に関する体系的な証拠はほとんどありません。

しかし、オペレーションズ・リサーチと経営科学の分野で最大規模の専門団体の一つであるINFORMSが発行するジャーナル「Management Science」に、DDLに関する研究が掲載されました。

この研究では、2 つの実験を通じて DDL の有効性が確認され、DDL が強力な管理ツールであるという研究上の説明が提供され、DDL に対する個人の反応は記憶と注意の限界によって影響を受けることが明らかになりました。

ある学者は次のようにコメントした。

人間の認知的限界を考慮したさまざまな調整方法がなぜ価値があるのかを理解するのは興味深いトピックです。
将来、AI とのやりとりの設計は、人間の心理の限界を補うことに重点が置かれるようになるでしょう。現在のチャットインターフェースは、人間が LLM と同じ量のコンテキスト情報を処理して記憶できると誤って想定しているため、不完全であることは明らかです。

ネットユーザーからは、「大規模モデルに DDL を設定するとパフォーマンスが向上するか？」という意見も多数ありました。

考古学「DDL 有効」実験

この研究は、IZAボン研究所、コペンハーゲン大学、ヘルティ・アカデミー、ドイツのカイザースラウテルン大学の研究者によって実施された。

彼らは、予防検診が必要な患者を対象に、大規模な歯科医院で2つの実験を行った。このシナリオが実験に選択された主な理由は次の通りです。

医師の指示によると、患者は定期的に歯科医に連絡して検診の予約を取る必要があります（検診の頻度は比較的低い）つまり、人々が自発的にタスクを完了する必要がありますが、明確な実行日はありません。この設定は、DDL、タスクのパフォーマンス、およびメモリ制限間の相互作用を調べるのに特に適しています。

具体的には、最初の実験は 2011 年から 2013 年までの期間にわたって行われました。

歯科医院の定期検診予約通知システムは、患者に推奨される検診間隔に応じて、次回の定期検診の予約を促すハガキ形式のリマインダー通知を患者に送信します。

これを基に研究者らは、3つの治療グループ（D1 （1週間のDDL）、D3 （3週間のDDL）、ND （DDLなし））に対応するDDLをリマインダー通知に追加しました。各治療グループには、大きな報酬（専門家による無料の歯のクリーニング）、小さな報酬（デンタルケアキット）、明確な報酬なしという3つのレベルの報酬も設定されました。

これにより、3 つの DDL x 3 つのボーナスレベルの 9 つの組み合わせが構成されます。

合計 1,015 家族から 1,175 人の患者が研究に含まれ、合計 2,661 件の治療が行われました。研究者らは2011年から2013年にかけて43回に分けて患者を異なる治療グループに無作為に割り当てた。

主な分析結果変数は、患者の初回診察日、累積反応率、DDL内の反応率、および1日ハザード率でした。

2013 年の第 2 四半期と第 3 四半期に、研究者らは同じ環境で 2 回目の実験を実施し、主な調査結果がより長い DDL でも安定しているかどうかを調査しました。

対照として、主実験の D1、D3、および ND に対応する処理に加えて、2 番目の実験には 12 月 31 日に終了する 6 週間 (D6)、10 週間 (D10)、および「年末」 (EoY) のddl 処理が含まれていました。報酬は10ユーロ相当の歯科キットです。

残りの設計および分析プロセスは最初の実験と同様でした。

DDLの力

最後に、研究者は実験結果を分析しました。分析プロセスは少し複雑です。興味のある方は論文全文をご覧ください。「保存版」は次のとおりです。

DDL を設定すると、タスクに対するユーザーの応答頻度と時間が大幅に改善され、高速化されます。

比較的短い DDL (1 ～ 3 週間)は、人々の反応を加速させるだけでなく、 DDL 後 100 日以内に反応率が 10% 以上増加し続け、記憶力や注意力の限界に関連している可能性のある、より長い期間にわたって人々のタスク完了率を継続的に向上させます。
明示的なインセンティブがなくても、DDLは人々の行動に大きな影響を与え、 DDL自体の効果は高い報酬の効果に似ています。