ロボティクスエンジニア

コンピュータ・数学

AI露出度

  • データ出典: BLS公表時点: 2026-08

    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: 2026-03

    0.066

    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

    0.30

    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67%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

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
Review or approve designs, calculations, or cost estimates.

O*NET Task ID 16512

1.0
Make system device lists or event timing charts.

O*NET Task ID 16513

1.0
Document robotic application development, maintenance, or changes.

O*NET Task ID 16514

1.0
Write algorithms or programming code for ad hoc robotic applications.

O*NET Task ID 16515

1.0
Create back-ups of robot programs or parameters.

O*NET Task ID 16516

1.0
Debug robotics programs.

O*NET Task ID 16521

1.0
Conduct research into the feasibility, design, operation, or performance of robotic mechanisms, components, or systems, such as planetary rovers, multiple mobile robots, reconfigurable robots, or man-machine interactions.

O*NET Task ID 16525

1.0
Design software to control robotic systems for applications, such as military defense or manufacturing.

O*NET Task ID 16528

1.0
Design robotic systems, such as automatic vehicle control, autonomous vehicles, advanced displays, advanced sensing, robotic platforms, computer vision, or telematics systems.

O*NET Task ID 16530

1.0
Provide technical support for robotic systems.

O*NET Task ID 16511

0.5
Supervise technologists, technicians, or other engineers.

O*NET Task ID 16509

0.0
Integrate robotics with peripherals, such as welders, controllers, or other equipment.

O*NET Task ID 16510

0.0
Investigate mechanical failures or unexpected maintenance problems.

O*NET Task ID 16519

0.0
Install, calibrate, operate, or maintain robots.

O*NET Task ID 16520

0.0
Build, configure, or test robots or robotic applications.

O*NET Task ID 21057

0.0

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