Cooks, Fast Food
Food Preparation and Serving Related Occupations- O*NET-SOC コード
- 35-2011.00
Prepare and cook food in a fast food restaurant with a limited menu. Duties of these cooks are limited to preparation of a few basic items and normally involve operating large-volume single-purpose cooking equipment.
- データ出典: BLS公表時点: 2026-08
中程度· 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
0.18
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
露出のある作業のみ評価済みタスク 19 件 · β ≥ 0.5 のタスク 0 件(0.0%)
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 20.1) | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Prepare specialty foods such as pizzas, fish and chips, sandwiches, and tacos, following specific methods that usually require short preparation time.35-2011.00 | 0.041135.4 |
Wash, cut, and prepare foods designated for cooking.35-2011.00 | 0.023820.5 |
Read food order slips or receive verbal instructions as to food required by patron, and prepare and cook food according to instructions.35-2011.00 | 0.023720.4 |
Measure ingredients required for specific food items being prepared.35-2011.00 | 0.019416.7 |
Prepare dough, following recipe.35-2011.00 | 0.00625.3 |
Cook and package batches of food, such as hamburgers and fried chicken, which are prepared to order or kept warm until sold.35-2011.00 | 0.00201.7 |
| Not observed on any surface — 13 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. | |
Maintain sanitation, health, and safety standards in work areas. | —0 |
Clean food preparation areas, cooking surfaces, and utensils. | —0 |
Operate large-volume cooking equipment such as grills, deep-fat fryers, or griddles. | —0 |
Verify that prepared food meets requirements for quality and quantity. | —0 |
Take food and drink orders and receive payment from customers. | —0 |
Cook the exact number of items ordered by each customer, working on several different orders simultaneously. | —0 |
Serve orders to customers at windows, counters, or tables. | —0 |
Clean, stock, and restock workstations and display cases. | —0 |
Prepare and serve beverages such as coffee and fountain drinks. | —0 |
Pre-cook items such as bacon, to prepare them for later use. | —0 |
Schedule activities and equipment use with managers, using information about daily menus to help coordinate cooking times. | —0 |
Mix ingredients such as pancake or waffle batters. | —0 |
Order and take delivery of supplies. | —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 |
|---|---|
Maintain sanitation, health, and safety standards in work areas.O*NET Task ID 5053 | 0.0 |
Clean food preparation areas, cooking surfaces, and utensils.O*NET Task ID 5054 | 0.0 |
Operate large-volume cooking equipment, such as grills, deep-fat fryers, or griddles.O*NET Task ID 5055 | 0.0 |
Verify that prepared food meets requirements for quality and quantity.O*NET Task ID 5056 | 0.0 |
Take food and drink orders and receive payment from customers.O*NET Task ID 5057 | 0.0 |
Read food order slips or receive verbal instructions as to food required by patron, and prepare and cook food according to instructions.O*NET Task ID 5058 | 0.0 |
Wash, cut, and prepare foods designated for cooking.O*NET Task ID 5059 | 0.0 |
Measure ingredients required for specific food items.O*NET Task ID 5060 | 0.0 |
Cook and package batches of food, such as hamburgers or fried chicken, prepared to order or kept warm until sold.O*NET Task ID 5061 | 0.0 |
Cook the exact number of items ordered by each customer, working on several different orders simultaneously.O*NET Task ID 5062 | 0.0 |
Serve orders to customers at windows, counters, or tables.O*NET Task ID 5063 | 0.0 |
Clean, stock, and restock workstations and display cases.O*NET Task ID 5064 | 0.0 |
Prepare specialty foods, such as pizzas, fish and chips, sandwiches, or tacos, following specific methods that usually require short preparation time.O*NET Task ID 5065 | 0.0 |
Prepare dough, following recipe.O*NET Task ID 5066 | 0.0 |
Schedule activities and equipment use with managers, using information about daily menus to help coordinate cooking times.O*NET Task ID 5067 | 0.0 |
Prepare and serve beverages, such as coffee or fountain drinks.O*NET Task ID 5068 | 0.0 |
Mix ingredients, such as pancake or waffle batters.O*NET Task ID 5069 | 0.0 |
Order and take delivery of supplies.O*NET Task ID 5070 | 0.0 |
Pre-cook items, such as bacon, to prepare them for later use.O*NET Task ID 5071 | 0.0 |
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(20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 |
|---|---|
| Maintain sanitation, health, and safety standards in work areas. | コア |
| Clean food preparation areas, cooking surfaces, and utensils. | コア |
| Operate large-volume cooking equipment, such as grills, deep-fat fryers, or griddles. | コア |
| Verify that prepared food meets requirements for quality and quantity. | コア |
| Take food and drink orders and receive payment from customers. | コア |
| Read food order slips or receive verbal instructions as to food required by patron, and prepare and cook food according to instructions. | コア |
| Wash, cut, and prepare foods designated for cooking. | コア |
| Measure ingredients required for specific food items. | コア |
| Cook and package batches of food, such as hamburgers or fried chicken, prepared to order or kept warm until sold. | コア |
| Cook the exact number of items ordered by each customer, working on several different orders simultaneously. | コア |
| Serve orders to customers at windows, counters, or tables. | コア |
| Clean, stock, and restock workstations and display cases. | コア |
| Prepare specialty foods, such as pizzas, fish and chips, sandwiches, or tacos, following specific methods that usually require short preparation time. | コア |
| Pre-cook items, such as bacon, to prepare them for later use. | コア |
| Take out garbage. | コア |
| Prepare dough, following recipe. | 補足 |
| Schedule activities and equipment use with managers, using information about daily menus to help coordinate cooking times. | 補足 |
| Prepare and serve beverages, such as coffee or fountain drinks. | 補足 |
| Mix ingredients, such as pancake or waffle batters. | 補足 |
| Order and take delivery of supplies. | 補足 |
1.21/ 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
ロボット環境等級(E0–E3)
E0 ロボット不可詳細
実際に導入・販売・実演されたロボットでは、ロボット専用設備でもこなせないと評価
E1 ロボット専用設備詳細
フェンスで囲われた機械セルや瓶詰めラインのように、機械を中心に作られた設備でこなせると評価
E2 管理された施設詳細
病院の薬剤部やコンテナ港のように、機関が作業基準を保っている人の作業施設でこなせると評価
E3 非定型の環境詳細
一般家庭や建設現場のように、作業基準を保つ機関がない環境でこなせると評価
身体的なタスクに分類されたタスクのみを掲載しています。その他のタスクには出典で等級がないため載せていません。
| タスク(O*NET 29.3) | ロボット環境等級 |
|---|---|
| Maintain sanitation, health, and safety standards in work areas. | E1 ロボット専用設備 |
| Clean food preparation areas, cooking surfaces, and utensils. | E1 ロボット専用設備 |
| Operate large-volume cooking equipment, such as grills, deep-fat fryers, or griddles. | E2 管理された施設 |
| Read food order slips or receive verbal instructions as to food required by patron, and prepare and cook food according to instructions. | E1 ロボット専用設備 |
| Wash, cut, and prepare foods designated for cooking. | E1 ロボット専用設備 |
| Measure ingredients required for specific food items. | E2 管理された施設 |
| Cook and package batches of food, such as hamburgers or fried chicken, prepared to order or kept warm until sold. | E2 管理された施設 |
| Cook the exact number of items ordered by each customer, working on several different orders simultaneously. | E1 ロボット専用設備 |
| Serve orders to customers at windows, counters, or tables. | E2 管理された施設 |
| Clean, stock, and restock workstations and display cases. | E1 ロボット専用設備 |
| Prepare specialty foods, such as pizzas, fish and chips, sandwiches, or tacos, following specific methods that usually require short preparation time. | E1 ロボット専用設備 |
| Prepare dough, following recipe. | E1 ロボット専用設備 |
| Prepare and serve beverages, such as coffee or fountain drinks. | E1 ロボット専用設備 |
| Mix ingredients, such as pancake or waffle batters. | E1 ロボット専用設備 |
| Order and take delivery of supplies. | E1 ロボット専用設備 |
| Pre-cook items, such as bacon, to prepare them for later use. | E1 ロボット専用設備 |
職業情報
雇用見通し(BLS)
- 雇用者数、2025
- 641K
- 雇用者数見通し、2035
- 644K
- 変化率 (2025–35)
- +0.6%
- 年間賃金の中央値、2025
- $30,890
- 入職時に通常必要な学歴
- No formal educational credential
韓国職業分類との対応(KSCO)
AI Changing Work が作成した Korea Occupation Direct Crosswalk v1.1 現行版の対応です。関係の値は O*NET-SOC 職業の側から読みます。
| KSCO コード | KSCO 名称 | 関係 | 状態 |
|---|---|---|---|
| 95210 | 패스트푸드 준비원 | 範囲が同じ | 確定 |
関係と状態の定義(kr-direct v1.1)
ILO(国際労働機関)の職業説明
以下のISCO-08職業群は、AI Changing Workが米国労働統計局(BLS)の発行するクロスウォーク(2018 SOC→2010 SOC、2010 SOC→ISCO-08)を個別の選択なしにそのまま適用して、この職業に結び付けたものです。結び付きは全体的な対応の場合も部分的な対応の場合もあります。
- ISCO-08 9411Fast Food Preparers
ファーストフード調理者
出典: 総務省「国際標準職業分類(ISCO)2008年改定版(仮訳)分類項目名一覧(和英対照)」— 原著:ILO ISCO-08 © International Labour Organization(日本語訳は総務省がILOの許可を得て作成)
Sources: ILO ISCO-08 — details: Credits
ESCO 職業語彙
以下の各項目は、公開されているESCO-O*NET Crosswalk(バージョン1、2022年)で、この職業と一つずつ対応付けられたものです。対応の種類はそのクロスウォークによるもので、表現はAI Changing Workによるものです。
- cookESCO 5120.1この職業のほうが狭い
cooks are culinary operatives who are able to prepare and present food, normally in domestic and institutional environments.
- quick service restaurant crew memberESCO 9411.2重なるが同じではない
Quick service restaurant crew members prepare, cook and serve food and beverages in a quick service operation.
出典: European Commission, DG EMPL — ESCO API 2026-08-08 (bridge v1.2.1)
ライセンス: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
ESCO reuse terms and the modification notice are in Credits.
フランス職業分類との対応(ROME)
この職業と ROME 4.0 の職業票(fiche)との対応で、AI Changing Work が AI モデルを用いて判定したものです。関係はこの職業の側から読みます。「暫定」と表示した対応は、同じモデル系列(Claude)の二人の判定者による判定のみ、またはその判定に運営者の規則を適用して採用したものであり、確定した対応より根拠が弱くなります。
| ROME コード | ROME 名称(フランス語) | 関係 |
|---|---|---|
| G1603 | Equipier polyvalent / Equipière polyvalente de restauration rapide | この職業のほうが狭い暫定 |
| G1604 | Pizzaïolo / Pizzaïola | 関連(対応ではない)暫定 |
Source: France Travail — Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (ROME 4.0), version 61, last updated 15 June 2026 (https://www.data.gouv.fr/datasets/repertoire-operationnel-des-metiers-et-des-emplois-rome). Licence Ouverte 2.0.
ROME codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET-SOC occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a France Travail correspondence.
(AI Changing Work link release: fr-direct v1)
スペイン職業分類との対応(CNO-11)
この職業と CNO-11 の職業との対応で、AI Changing Work が AI モデルを用いて判定したものです。関係はこの職業の側から読みます。
| CNO-11 コード | CNO-11 名称(スペイン語) | 関係 |
|---|---|---|
| 9320 | Preparadores de comidas rápidas | この職業のほうが狭い暫定 |
Source: Instituto Nacional de Estadística (INE), National Classification of Occupations 2011 (CNO-11, Royal Decree 1591/2010) — www.ine.es · Licensed CC BY 4.0. CNO-11 codes and Spanish titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not an INE correspondence.
(AI Changing Work link release: es-direct v1)
ドイツ職業分類との対応(KldB)
この職業と KldB の職業との対応で、AI Changing Work が AI モデルを用いて判定したものです。関係はこの職業の側から読みます。
| KldB コード | KldB 名称(ドイツ語) | 関係 |
|---|---|---|
| 63312 | Berufe in der Systemgastronomie - fachlich ausgerichtete Tätigkeiten | 重なるが同じではない暫定 |
| 29301 | Köche/Köchinnen (ohne Spezialisierung) - Helfer-/Anlerntätigkeiten | 関連(対応ではない)暫定 |
| 62301 | Berufe im Verkauf von Lebensmitteln (ohne Spezialisierung) - Helfer-/Anlerntätigkeiten | 関連(対応ではない)暫定 |
Source: © Statistik der Bundesagentur für Arbeit — Klassifikation der Berufe 2010 – überarbeitete Fassung 2020, https://statistik.arbeitsagentur.de. KldB codes and titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own mapping (eigene Zuordnung) and are not a Bundesagentur für Arbeit correspondence.
(AI Changing Work link release: de-direct v1)
日本職業分類との対応(JSCO)
この職業と JSCO の職業との対応で、AI Changing Work が AI モデルを用いて判定したものです。関係はこの職業の側から読みます。
| JSCO コード | JSCO 名称(日本語) | 関係 |
|---|---|---|
| 391 | 調理人 | この職業のほうが狭い暫定 |
Source: Ministry of Internal Affairs and Communications (MIC), Japan Standard Occupational Classification (Dec. 2009, MIC Notification No. 555). JSCO codes and Japanese titles are reproduced unchanged; the links to O*NET occupations are AI Changing Work's own judgment and are not a MIC correspondence.
(AI Changing Work link release: jp-direct v1)
このページのデータの出典・ライセンスと AI Changing Work による改変・翻訳の告知:クレジットと出典