Document Management Specialists
Computer and Mathematical Occupations- O*NET-SOC コード
- 15-1299.03
Implement and administer enterprise-wide document management systems and related procedures that allow organizations to capture, store, retrieve, share, and destroy electronic records and documents.
- 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
0.311
0.000ここに掲載された値の範囲0.745職業群単位の値
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
0.43–0.55· ISCO-08職業グループ3件
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。
結び付けたISCO-08グループごとのILO値
- ISCO-08 2519Software and Applications Developers and Analysts Not Elsewhere Classified0.55
- ISCO-08 2529Database and Network Professionals Not Elsewhere Classified0.49
- ISCO-08 3511Information and Communications Technology Operations Technicians0.43
Task-level exposure
非表示の作業 17 件を表示評価済みタスク 23 件 · β ≥ 0.5 のタスク 23 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 % |
|---|---|---|
Search electronic sources, such as databases or repositories, or manual sources for information.15-1299.03 | 4.950097.4 | 5.720093.9 |
Retrieve electronic assets from repository for distribution to users, collecting and returning to repository, if necessary.15-1299.03 | 0.06001.2 | 0.11001.8 |
Consult with end users regarding problems in accessing electronic content.15-1299.03 | 0.03000.6 | 0.01000.2 |
Analyze, interpret, or disseminate system performance data.15-1299.03 | 0.02000.4 | 0.21003.4 |
Develop, document, or maintain standards, best practices, or system usage procedures.15-1299.03 | 0.02000.4 | 0.01000.2 |
Identify and classify documents or other electronic content according to characteristics such as security level, function, and metadata.15-1299.03 | 0.00000.0 | 0.03000.5 |
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, review, or execute plans for testing new or established document management systems.O*NET Task ID 16220 | 1.0 |
Document technical functions and specifications for new or proposed content management systems.O*NET Task ID 16228 | 1.0 |
Develop, document, or maintain standards, best practices, or system usage procedures.O*NET Task ID 16229 | 1.0 |
Assist in the development of document or content classification taxonomies to facilitate information capture, search, and retrieval.O*NET Task ID 16232 | 1.0 |
Develop or configure document management system features, such as user interfaces, access profiles, and document workflow procedures.O*NET Task ID 16240 | 1.0 |
Monitor regulatory activity to maintain compliance with records and document management laws.O*NET Task ID 16219 | 0.5 |
Search electronic sources, such as databases or repositories, or manual sources for information.O*NET Task ID 16221 | 0.5 |
Retrieve electronic assets from repository for distribution to users, collecting and returning to repository, if necessary.O*NET Task ID 16222 | 0.5 |
Propose recommendations for improving content management system capabilities.O*NET Task ID 16223 | 0.5 |
Prepare support documentation and training materials for end users of document management systems.O*NET Task ID 16224 | 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(23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 |
|---|---|
| Monitor regulatory activity to maintain compliance with records and document management laws. | コア |
| Write, review, or execute plans for testing new or established document management systems. | コア |
| Search electronic sources, such as databases or repositories, or manual sources for information. | コア |
| Retrieve electronic assets from repository for distribution to users, collecting and returning to repository, if necessary. | コア |
| Propose recommendations for improving content management system capabilities. | コア |
| Prepare support documentation and training materials for end users of document management systems. | コア |
| Exercise security surveillance over document processing, reproduction, distribution, storage, or archiving. | コア |
| Implement scanning or other automated data entry procedures, using imaging devices and document imaging software. | コア |
| Document technical functions and specifications for new or proposed content management systems. | コア |
| Develop, document, or maintain standards, best practices, or system usage procedures. | コア |
| Consult with end users regarding problems in accessing electronic content. | コア |
| Conduct needs assessments to identify document management requirements of departments or end users. | コア |
| Assist in the development of document or content classification taxonomies to facilitate information capture, search, and retrieval. | コア |
| Assist in the assessment, acquisition, or deployment of new electronic document management systems. | コア |
| Assist in determining document management policies to facilitate efficient, legal, and secure access to electronic content. | コア |
| Operate data capture technology to import digitized documents into document management system. | コア |
| Administer document and system access rights and revision control to ensure security of system and integrity of master documents. | コア |
| Implement electronic document processing, retrieval, and distribution systems in collaboration with other information technology specialists. | コア |
| Identify and classify documents or other electronic content according to characteristics such as security level, function, and metadata. | コア |
| Develop or configure document management system features, such as user interfaces, access profiles, and document workflow procedures. | コア |
| Keep abreast of developments in document management technologies and techniques by reviewing current literature, talking with colleagues, participating in educational programs, attending meetings or workshops, or participating in professional organizations or conferences. | コア |
| Prepare and record changes to official documents and confirm changes with legal and compliance management staff, including enterprise-wide records management staff. | コア |
| Analyze, interpret, or disseminate system performance data. | 補足 |
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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