ランドスケープアーキテクト

建設・メンテナンス・修理

AI露出度

  • データ出典: BLS公表時点: 2026-08

    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: 2026-03

    0.000

    0.000ここに掲載された値の範囲0.745
    尺度・母数・出典

    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: 2025

    0.37

    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53%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

非表示の作業 3 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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare graphic representations or drawings of proposed plans or designs.

O*NET Task ID 18470

0.5
Collaborate with architects or related professionals on whole building design to maximize the aesthetic features of structures or surrounding land and to improve energy efficiency.

O*NET Task ID 19597

0.5
Create landscapes that minimize water consumption such as by incorporating drought-resistant grasses or indigenous plants.

O*NET Task ID 19598

0.5
Design and integrate rainwater harvesting or gray and reclaimed water systems to conserve water into building or land designs.

O*NET Task ID 19599

0.5
Identify and select appropriate sustainable materials for use in landscape designs, such as recycled wood or recycled concrete boards for structural elements or recycled tires for playground bedding.

O*NET Task ID 19600

0.5
Prepare site plans, specifications, or cost estimates for land development.

O*NET Task ID 20370

0.5
Analyze data on conditions such as site location, drainage, or structure location for environmental reports or landscaping plans.

O*NET Task ID 20371

0.5
Develop marketing materials, proposals, or presentations to generate new work opportunities.

O*NET Task ID 20372

0.5
Integrate existing land features or landscaping into designs.

O*NET Task ID 20375

0.5
Manage the work of subcontractors to ensure quality control.

O*NET Task ID 20376

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

職業情報