Materials Engineers
Architecture and Engineering Occupations- O*NET-SOC コード
- 17-2131.00
Evaluate materials and develop machinery and processes to manufacture materials for use in products that must meet specialized design and performance specifications. Develop new uses for known materials. Includes those engineers working with composite materials or specializing in one type of material, such as graphite, metal and metal alloys, ceramics and glass, plastics and polymers, and naturally occurring materials. Includes metallurgists and metallurgical engineers, ceramic engineers, and welding engineers.
- データ出典: BLS公表時点: 2026-08
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
0.000
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
0.29–0.30· ISCO-08職業グループ2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 2146Mining Engineers, Metallurgists and Related Professionals0.29
- ISCO-08 2149Engineering Professionals Not Elsewhere Classified0.30
Task-level exposure
非表示の作業 20 件を表示評価済みタスク 21 件 · β ≥ 0.5 のタスク 17 件(81.0%)
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 % |
|---|---|---|
Evaluate technical specifications and economic factors relating to process or product design objectives.17-2131.00 | 0.0100100.0 | 0.0500100.0 |
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 |
|---|---|
Perform managerial functions, such as preparing proposals and budgets, analyzing labor costs, and writing reports.O*NET Task ID 9007 | 1.0 |
Write for technical magazines, journals, and trade association publications.O*NET Task ID 9018 | 1.0 |
Replicate the characteristics of materials and their components, using computers.O*NET Task ID 9019 | 1.0 |
Analyze product failure data and laboratory test results to determine causes of problems and develop solutions.O*NET Task ID 9001 | 0.5 |
Monitor material performance, and evaluate its deterioration.O*NET Task ID 9002 | 0.5 |
Supervise the work of technologists, technicians, and other engineers and scientists.O*NET Task ID 9003 | 0.5 |
Design and direct the testing or control of processing procedures.O*NET Task ID 9004 | 0.5 |
Evaluate technical specifications and economic factors relating to process or product design objectives.O*NET Task ID 9005 | 0.5 |
Conduct or supervise tests on raw materials or finished products to ensure their quality.O*NET Task ID 9006 | 0.5 |
Solve problems in a number of engineering fields, such as mechanical, chemical, electrical, civil, nuclear, and aerospace.O*NET Task ID 9008 | 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(21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 |
|---|---|
| Analyze product failure data and laboratory test results to determine causes of problems and develop solutions. | コア |
| Monitor material performance, and evaluate its deterioration. | コア |
| Supervise the work of technologists, technicians, and other engineers and scientists. | コア |
| Design and direct the testing or control of processing procedures. | コア |
| Evaluate technical specifications and economic factors relating to process or product design objectives. | コア |
| Conduct or supervise tests on raw materials or finished products to ensure their quality. | コア |
| Perform managerial functions, such as preparing proposals and budgets, analyzing labor costs, and writing reports. | コア |
| Solve problems in a number of engineering fields, such as mechanical, chemical, electrical, civil, nuclear, and aerospace. | コア |
| Plan and evaluate new projects, consulting with other engineers and corporate executives, as necessary. | コア |
| Review new product plans, and make recommendations for material selection, based on design objectives such as strength, weight, heat resistance, electrical conductivity, and cost. | コア |
| Guide technical staff in developing materials for specific uses in projected products or devices. | コア |
| Plan and implement laboratory operations to develop material and fabrication procedures that meet cost, product specification, and performance standards. | コア |
| Determine appropriate methods for fabricating and joining materials. | コア |
| Conduct training sessions on new material products, applications, or manufacturing methods for customers and their employees. | コア |
| Supervise production and testing processes in industrial settings, such as metal refining facilities, smelting or foundry operations, or nonmetallic materials production operations. | コア |
| Replicate the characteristics of materials and their components, using computers. | コア |
| Design processing plants and equipment. | 補足 |
| Modify properties of metal alloys, using thermal and mechanical treatments. | 補足 |
| Write for technical magazines, journals, and trade association publications. | 補足 |
| Teach in colleges and universities. | 補足 |
| Present technical information at conferences. | 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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