統計学者

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

    0.211

    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

    0.56

    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8%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

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
Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers.

O*NET Task ID 8954

1.0
Prepare data for processing by organizing information, checking for inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data.

O*NET Task ID 8957

1.0
Evaluate the statistical methods and procedures used to obtain data to ensure validity, applicability, efficiency, and accuracy.

O*NET Task ID 8958

1.0
Supervise and provide instructions for workers collecting and tabulating data.

O*NET Task ID 8963

1.0
Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering.

O*NET Task ID 8965

1.0
Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods.

O*NET Task ID 8966

1.0
Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data.

O*NET Task ID 8967

1.0
Develop software applications or programming for statistical modeling and graphic analysis.

O*NET Task ID 20193

1.0
Present statistical and nonstatistical results, using charts, bullets, and graphs, in meetings or conferences to audiences such as clients, peers, and students.

O*NET Task ID 20194

1.0
Determine whether statistical methods are appropriate, based on user needs or research questions of interest.

O*NET Task ID 21100

1.0

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

この職業に関わる最近の変化

2026年3月: Published evergreen blog post analyzing AI impact on statistics: 78% exposure yet +30% BLS growth, causal inference and experimental design remain human.

[出典: AI Changing Work Blog]

2026年3月: Blog post on survey statisticians references statisticians data. 83% exposure, 37% risk.

[出典: ACW Blog]