消防士
保護サービスAI露出度
- データ出典: BLS公表時点: '26.08
低い· 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: '26.03
0.000
0.000ここに掲載された値の範囲0.745尺度・母数・出典
- データ出典: ILO公表時点: '25
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90%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
非表示の作業 25 件を表示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 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Assess fires and situations and report conditions to superiors to receive instructions, using two-way radios.O*NET Task ID 22963 | 1.0 |
Maintain contact with fire dispatchers at all times to notify them of the need for additional firefighters and supplies, or to detail any difficulties encountered.O*NET Task ID 22971 | 1.0 |
Prepare written reports that detail specifics of fire incidents.O*NET Task ID 22977 | 1.0 |
Inspect fire sites after flames have been extinguished to ensure that there is no further danger.O*NET Task ID 22968 | 0.5 |
Inform and educate the public on fire prevention.O*NET Task ID 22980 | 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