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 %APIRaw / share %
Decline excessive risks.

13-2053

0.003550.70.002865.1
Write to field representatives, medical personnel, and others to obtain further information, quote rates, or explain company underwriting policies.

13-2053

0.001927.50
Examine documents to determine degree of risk from such factors as applicant financial standing and value and condition of property.

13-2053

0.001521.70.001534.9
Not observed on any surface — 4 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.
Evaluate possibility of losses due to catastrophe or excessive insurance.
00
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.
00
Review company records to determine amount of insurance in force on single risk or group of closely related risks.
00
Authorize reinsurance of policy when risk is high.
00

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]