保険引受人

ビジネス・金融

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

    0.063

    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

    0.53

    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14%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。

Task-level exposure

露出のある作業のみ
TaskClaude.aiRaw / share %
Decline excessive risks.

13-2053

0.008559.3
Write to field representatives, medical personnel, and others to obtain further information, quote rates, or explain company underwriting policies.

13-2053

0.005940.7
Not observed on any surface — 5 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.
Examine documents to determine degree of risk from such factors as applicant financial standing and value and condition of property.
0
Evaluate possibility of losses due to catastrophe or excessive insurance.
0
Decrease value of policy when risk is substandard and specify applicable endorsements or apply rating to ensure safe profitable distribution of risks, using reference materials.
0
Review company records to determine amount of insurance in force on single risk or group of closely related risks.
0
Authorize reinsurance of policy when risk is high.
0

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, 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4月: ATE 0.42 by 2027 in SF Bay Tier 1. Rule-application heavy roles with thin P1 (interpersonal) and P2 (regulatory) penalties show fast agentic exposure climb.

[出典: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

2026年3月: Published evergreen blog analysis: AI exposure 64%, automation risk 62/100 in 2025.

[出典: AI Changing Work Blog]