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エクスポート

都市・地域計画士

生命・物理・社会科学mediumaugment
BLS 2024-34: +4%
中央値賃金: $81,000
雇用: 39K

総合露出度

37+11

2025 vs 2023

理論的露出度

52

AIができること

観測露出度

22

AIが実際に行うこと

自動化リスクスコア

29

代替リスク

3年展望 (2025 → 2028)

推定データに基づく今後3年間のAI自動化指標の変化予測です。

総合露出度

3751
+14

2025 → 2028 (推定)

理論的露出度

5269
+17

2025 → 2028 (推定)

観測露出度

2232
+10

2025 → 2028 (推定)

自動化リスク

2941
+12

2025 → 2028 (推定)

露出度指標 (2023 - 2028)

詳細指標テーブル

総合理論的観測リスクデータタイプ
202326381419actual
202431451824actual
202537522229actual
202642582633estimated
202747642937estimated
202851693241estimated

タスク内訳

人口統計・地理データの分析
70%β 1
ゾーニングと土地利用シミュレーションの生成
55%β 0.5
コミュニティ参加会議の進行
12%β 0
計画報告書と政策提言の起草
45%β 0.5

この職業について

都市・地域計画士として働いているなら、AIがあなたの職業を変えています。自動化リスク29/100、全体的な露出度37%。最も影響を受けるのは人口統計・地理データの分析(70%自動化)です。BLSは2034年まで+4%の成長を予測。

よくある質問

自動化リスクスコアが29%であり、都市・地域計画士はAIによる代替リスクが低いです。この職業のほとんどのタスクは、複雑な意思決定、身体的器用さ、深い対人交流など、AIが再現しにくいスキルを必要とします。AIはサポートツールとして機能する可能性が高いです。

都市・地域計画士のAI自動化リスクスコアは29%です(2025年データ)。総合AI露出度は37%で、理論的露出度52%、観測露出度22%です。2023年から2025年のリスク傾向は+10ポイントです。

都市・地域計画士で自動化の可能性が最も高いタスクは:人口統計・地理データの分析 (70%), ゾーニングと土地利用シミュレーションの生成 (55%), 計画報告書と政策提言の起草 (45%)です。これらの割合は、Anthropicや学術ソースの研究データに基づいて、現在のAIシステムが各タスクをどの程度処理できるかを反映しています。

BLSは都市・地域計画士の2024年から2034年の雇用変化を+4%と予測しています。総合AI露出度37%と合わせると、この職業は従来の労働市場の変化とAI主導の変革の両方を経験しています。従事者は雇用トレンドとAI能力の成長の両方を注視すべきです。

AIがこの職業の能力を主に強化するため、都市・地域計画士の専門家はAIを生産性の倍増装置として受け入れるべきです。AIツールの効果的な活用方法を学び、高次の分析・創造的スキルを開発し、AIを活用してより大きな価値を提供できる人材として自分を位置づけてください。

最近のAI影響変化

2026年3月: New blog post: AI impact analysis for urban designers

[出典: aichanging.work]

2026年3月: Published evergreen blog post analyzing AI impact on urban planning: 37% exposure, 29% risk, community engagement at 12% is among the most AI-resistant tasks.

[出典: AI Changing Work Blog]