郵便局長・郵便管理者
経営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
- 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
- データ出典: ILO公表時点: 2025
0.42
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33%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 11 件を表示| Task | APIRaw / share % |
|---|---|
Resolve customer complaints.11-9131 | 0.0017100.0 |
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 |
|---|---|
Prepare and submit detailed and summary reports of post office activities to designated supervisors.O*NET Task ID 5265 | 1.0 |
Inform the public of available services, and of postal laws and regulations.O*NET Task ID 5269 | 1.0 |
Organize and supervise activities, such as the processing of incoming and outgoing mail.O*NET Task ID 5260 | 0.5 |
Direct and coordinate operational, management, and supportive services of one or a number of postal facilities.O*NET Task ID 5261 | 0.5 |
Resolve customer complaints.O*NET Task ID 5262 | 0.5 |
Hire and train employees, and evaluate their performance.O*NET Task ID 5263 | 0.5 |
Prepare employee work schedules.O*NET Task ID 5264 | 0.5 |
Negotiate labor disputes.O*NET Task ID 5266 | 0.5 |
Select and train postmasters and managers of associate postal units.O*NET Task ID 5270 | 0.5 |
Confer with suppliers to obtain bids for proposed purchases and to requisition supplies, disbursing funds according to federal regulations.O*NET Task ID 5271 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page