セグメント舗装工

建設・メンテナンス・修理

米国 · BLS 雇用見通し 2025–35：この SOC コードは公表項目に含まれていません。

AI露出度

  • データ出典: ILO公表時点: 2025

    0.10

    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98%です。

    出典データセット

  • データ出典: OpenAI公表時点: 2023

    0.083

    0.000ここに掲載された値の範囲0.844
    尺度・母数・出典

    人間評価者によるβ、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

Task-level exposure

非表示の作業 11 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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Design paver installation layout pattern and create markings for directional references of joints and stringlines.

O*NET Task ID 8290

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