Insurance Underwriters
Business and Financial Operations Occupations- O*NET-SOC コード
- 13-2053.00
Review individual applications for insurance to evaluate degree of risk involved and determine acceptance of applications.
- データ出典: BLS公表時点: 2026-08
非常に高い· 相対
低い4段階の相対区分非常に高い職業群単位の値
尺度・母数・出典
4段階の相対区分(低い / 中程度 / 高い / 非常に高い)
BLS雇用見通し表の詳細職業831件が母数。値は NEM(全国雇用マトリクス)コード単位で付与されるため、同じ NEM コードの職業は同じバンドになります
- データ出典: Anthropic公表時点: 2026-03
0.063
0.000ここに掲載された値の範囲0.745尺度・母数・出典
観測エクスポージャー指数、公開されたまま0–1
O*NETタスクへの対応づけが基準
SOC 2018の職業単位で公表された値で、同じSOC 2018コードを持つO*NET職業はすべてこの値になります
- データ出典: ILO公表時点: 2025
0.53
0.09ここに掲載された値の範囲0.70職業群単位の値
尺度・母数・出典
生成AI露出度指数、公開されたまま0–1
ISCO-08の細分類(4桁)単位で公表された値です。米国労働統計局(BLS)の公式対応表(ISCO-08→2010 SOC、2010 SOC→2018 SOC)を公表どおり適用してこの職業に結び付けており、対応は全部または一部です
この出典がどのような性格の値か
BLSの区分は絶対水準ではなく相対順位であり、一次測定でもありません。複数の既存研究が付けた職業別パーセンタイル順位を4段階にまとめた値です。雇用や賃金の予測でもなく、導入確率でもなく、自動化と増強を区別しません。
Task-level exposure
評価済みタスク 7 件 · β ≥ 0.5 のタスク 7 件(100.0%)
β = 直接的な露出(E1)+ 0.5 × ツール利用時の露出(E2)。原典リポジトリの定義に従います。
- 原典の単位:O*NET 27.2 のタスク → O*NET 31.0 の職業コード
- 評価済みタスクはすべて O*NET 31.0 のタスク一覧にあります。
- 出典
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- 版
- gh-main-0471612
- ライセンス
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 30.2) | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Examine documents to determine degree of risk from factors such as applicant health, financial standing and value, and condition of property.13-2053.00 | 0.00000.0 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 6 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Decline excessive risks. | —0 | —0 |
Write to field representatives, medical personnel, or others to obtain further information, quote rates, or explain company underwriting policies. | —0 | —0 |
Evaluate possibility of losses due to catastrophe or excessive insurance. | —0 | —0 |
Decrease value of policy when risk is substandard and specify applicable endorsements or apply rating to ensure safe, profitable distribution of risks, using reference materials. | —0 | —0 |
Review company records to determine amount of insurance in force on single risk or group of closely related risks. | —0 | —0 |
Authorize reinsurance of policy when risk is high. | —0 | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Write to field representatives, medical personnel, or others to obtain further information, quote rates, or explain company underwriting policies.O*NET Task ID 1262 | 1.0 |
Decline excessive risks.O*NET Task ID 1261 | 0.5 |
Evaluate possibility of losses due to catastrophe or excessive insurance.O*NET Task ID 1263 | 0.5 |
Decrease value of policy when risk is substandard and specify applicable endorsements or apply rating to ensure safe, profitable distribution of risks, using reference materials.O*NET Task ID 1264 | 0.5 |
Review company records to determine amount of insurance in force on single risk or group of closely related risks.O*NET Task ID 1265 | 0.5 |
Authorize reinsurance of policy when risk is high.O*NET Task ID 1266 | 0.5 |
Examine documents to determine degree of risk from factors such as applicant health, financial standing and value, and condition of property.O*NET Task ID 21045 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
O*NET 31.0 のタスク全件(7件)
この職業の O*NET 31.0 のタスク全件(英語原文、種別はコア・補足)。露出値はこの一覧には載せず、上の表で各出典が用いた O*NET 版の文言の横にあります。
| タスク(O*NET 31.0) | 種類 |
|---|---|
| Decline excessive risks. | コア |
| Write to field representatives, medical personnel, or others to obtain further information, quote rates, or explain company underwriting policies. | コア |
| Evaluate possibility of losses due to catastrophe or excessive insurance. | コア |
| Decrease value of policy when risk is substandard and specify applicable endorsements or apply rating to ensure safe, profitable distribution of risks, using reference materials. | コア |
| Review company records to determine amount of insurance in force on single risk or group of closely related risks. | コア |
| Authorize reinsurance of policy when risk is high. | コア |
| Examine documents to determine degree of risk from factors such as applicant health, financial standing and value, and condition of property. | コア |
0.00/ 3· ロボット露出指数
尺度・母数・出典
身体的なタスクそれぞれに、実際に導入・販売・実演されたロボットがこなせる環境に応じて 0–3 の等級を付け(0 不可 · 1 フェンスで囲われた機械セルや瓶詰めラインのようなロボット専用設備 · 2 病院の薬剤部やコンテナ港のような管理された施設 · 3 一般家庭や建設現場のような非定型の環境)、勤務時間に占める割合で平均した値
この職業の O*NET 29.3 タスクのうち身体的なタスクが対象
等級と時間の割合は Anthropic が Claude Opus 5(ウェブ検索)で推定しました(2026年時点)。
ロボット露出指数は、このサイトの AI 露出度とは別の指標であり、足し合わせたり比べたりすることはできません。実際の導入やコスト競争力を示すものではなく、0 には身体的なタスクのない職業も含まれます。
身体的なタスクごとの等級
この職業の O*NET 29.3 タスクのうち、身体的なタスクに分類されたものはありません。
職業情報
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