交通技術者

輸送・資材運搬

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

    0.26

    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76%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 4 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 work orders for repair, maintenance, or changes in traffic systems.

O*NET Task ID 8634

1.0
Gather and compile data from hand count sheets, machine count tapes, or radar speed checks and code data for computer input.

O*NET Task ID 8640

1.0
Compute time settings for traffic signals or speed restrictions, using standard formulas.

O*NET Task ID 8647

1.0
Prepare drawings of proposed signal installations or other control devices, using drafting instruments or computer-automated drafting equipment.

O*NET Task ID 8631

0.5
Plan, design, and improve components of traffic control systems to accommodate current or projected traffic and to increase usability and efficiency.

O*NET Task ID 8632

0.5
Analyze data related to traffic flow, accident rates, or proposed development to determine the most efficient methods to expedite traffic flow.

O*NET Task ID 8633

0.5
Study factors affecting traffic conditions, such as lighting or sign and marking visibility, to assess their effectiveness.

O*NET Task ID 8635

0.5
Lay out pavement markings for striping crews.

O*NET Task ID 8637

0.5
Operate counters and record data to assess the volume, type, and movement of vehicular or pedestrian traffic at specified times.

O*NET Task ID 8638

0.5
Provide technical supervision regarding traffic control devices to other traffic technicians or laborers.

O*NET Task ID 8639

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