方法論
AIの職業への影響をどのように分析・測定するか。
データソース
Anthropic、OpenAI、Google DeepMindの査読付き研究、政府労働統計、学術発表に基づいて分析しています。
分析フレームワーク
各職業を個別のタスクに分解し、現在および近未来のAIシステムが各タスクをどの程度自動化できるかを評価します。
主要参考文献
すべてのデータポイントは原典とリンクされています。透明性と独立検証のために完全な引用情報を提供します。
参考文献
分析で引用されたすべてのデータソースと研究論文です。
参考文献 12件
- [1]レポート
Anthropic Research Team
“Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence”
Anthropic, 2026.
理論的なLLM能力と実際のClaude使用データを組み合わせた「観測された曝露」指標を導入。コンピュータプログラマーのカバレッジは75%だが、実際の導入は理論的能力を大幅に下回る。
- [2]レポート
Ruth Appel, Maxim Massenkoff, Peter McCrory, Miles McCain, Ryan Heller, Tyler Neylon, Alex Tamkin
“Anthropic Economic Index report: economic primitives”
Anthropic, 2026.
AIタスク分類のための5つの経済プリミティブを定義：複雑性、スキル、ユースケース、自律性、成功率。
- [3]ワーキングペーパー
Andrew Johnston, Christos Makridis
“The Labor Market Effects of Generative AI: A Difference-in-Differences Analysis”
SSRN, 2025.
差分の差分法を適用して、職業間での生成AIの労働市場効果を測定。
- [4]論文
Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen
Stanford Digital Economy Lab, 2025.
若年ソフトウェア開発者(22-25歳)は2022年ピークから約20%の雇用減少。ADPペイロールミクロデータを使用。
- [5]レポート
Kunal Handa, Alex Tamkin, Miles McCain, Saffron Huang, Esin Durmus, Sarah Heck, Jared Mueller, Jerry Hong, Stuart Ritchie, Tim Belonax, Kevin K. Troy, Dario Amodei, Jared Kaplan, Jack Clark, Deep Ganguli
“Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations”
Anthropic, 2025.
数百万のClaude会話を分析し、AI使用をO*NET職業タスクにマッピング。
- [6]ワーキングペーパー
Menaka Hampole, Dimitris Papanikolaou, Lawrence DW Schmidt, Bryan Seegmiller
“Artificial Intelligence and the Labor Market”
National Bureau of Economic Research, 2025.
歴史的な大学採用ネットワークを使用した企業レベルのAI導入の操作変数。
- [7]記事
Sarah Eckhardt, Nathan Goldschlag
“AI and Jobs: The Final Word (Until the Next One)”
Economic Innovation Group (EIG), 2025.
従来の指標ではAIの雇用への影響は「見えない」と発見。約9%の企業のみがAI使用を報告。
- [8]データセット
U.S. Bureau of Labor Statistics
“Employment Projections: 2024-2034”
U.S. Bureau of Labor Statistics, 2024.
2024-2034年に520万の新規雇用を予測（総+3.1%）。コンピュータ・数学+10.1%。
- [9]論文
Xiang Hui, Oren Reshef, Luofeng Zhou
“The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment”
Organization Science, 2024.
フリーランスプラットフォームにおける生成AIの影響を研究。AI曝露タスクの労働者への即時的な負の影響を発見。
- [10]論文
Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, Daniel Rock
“GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models”
arXiv, 2023.
米国労働力の80%がLLMにより10%以上のタスクに影響を受ける可能性。ベータタスク曝露指標を導入。
- [11]論文
Daron Acemoglu, David Autor, Jonathon Hazell, Pasciano Restrepo
“Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from Online Vacancies”
Journal of Labor Economics, 2022. DOI: 10.1086/718327
求人データを用いてAIの求人への影響を分析。
- [12]論文
Daron Acemoglu, Pasciano Restrepo
“Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”
Journal of Political Economy, 2020. DOI: 10.1086/705716
労働者1000人あたりロボット1台追加で雇用人口比率が0.2pp、賃金が0.42%低下と推定。