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AI露出度

  • データ出典: BLS公表時点: '26.08

    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

    出典データセット(XLSX ファイルのダウンロード)

  • データ出典: Anthropic公表時点: '26.03

    0.246

    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

    出典データセット

  • データ出典: ILO公表時点: '25

    0.54

    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の職業小分類単位 — 同じコードの職業はすべて同じ値

    当サイトの算出であり、ILOが公表した数値ではありません。当サイトがILOデータセットに結び付けた職業1,012件のうち、この値以上のものは13%です。

    出典データセット

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。

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare, rewrite and edit copy to improve readability, or supervise others who do this work.

O*NET Task ID 1776

1.0
Read copy or proof to detect and correct errors in spelling, punctuation, and syntax.

O*NET Task ID 1777

1.0
Develop story or content ideas, considering reader or audience appeal.

O*NET Task ID 1782

1.0
Read, evaluate and edit manuscripts or other materials submitted for publication, and confer with authors regarding changes in content, style or organization, or publication.

O*NET Task ID 1786

1.0
Make manuscript acceptance or revision recommendations to the publisher.

O*NET Task ID 1790

1.0
Read material to determine index items and arrange them alphabetically or topically, indicating page or chapter location.

O*NET Task ID 1795

1.0
Write text, such as stories, articles, editorials, or newsletters.

O*NET Task ID 21000

1.0
Allocate print space for story text, photos, and illustrations according to space parameters and copy significance, using knowledge of layout principles.

O*NET Task ID 1778

0.5
Plan the contents of publications according to the publication's style, editorial policy, and publishing requirements.

O*NET Task ID 1779

0.5
Verify facts, dates, and statistics, using standard reference sources.

O*NET Task ID 1780

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

この職業に関わる最近の変化

2026年3月: Brookings research shows copyediting and proofreading freelancers face significant AI displacement — high-skilled editors hit harder than junior ones, reversing historical technology disruption patterns.

[出典: Brookings Institution (Hui & Reshef, 2025)]

2026年3月: Corporate expense data shows 97% cost saving when firms switch from human contractors to AI, reducing demand for contract editing work.

[出典: Stevens (2026) arXiv]

2026年3月: Published evergreen blog post analyzing AI impact on editors: 65% exposure, 52% automation risk.

[出典: AI Changing Work Blog]