요리사

식품 준비 및 서비스

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: '26.08

    보통· 상대

    낮음4단계 상대 범주매우 높음

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)

    BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다

    원천 데이터셋 (XLSX 파일 내려받기)

  • 데이터 출처: Anthropic발행 시점: '26.03

    0.012

    0.000여기 실린 값의 범위0.745
    척도 · 모수 · 출처

    관측 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: '25

    0.18

    0.09여기 실린 값의 범위0.70

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값

    본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 90%입니다.

    원천 데이터셋

이 원천이 어떤 종류의 값인가

BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.

작업별 노출도

노출된 작업만

이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.

작업βE1 + 0.5 × E2
기록과 회계 장부를 관리한다.

Keep records and accounts.

O*NET 태스크 ID 2185

1.0
예상 식품 소비량을 산정하고, 물품을 청구하거나 구매하며, 창고에서 식품을 조달한다.

Estimate expected food consumption, requisition or purchase supplies, or procure food from storage.

O*NET 태스크 ID 2178

0.5
비용과 특별 행사 요구 같은 요인을 고려해 메뉴를 계획하기 위해 감독 직원과 상의한다.

Consult with supervisory staff to plan menus, taking into consideration factors such as costs and special event needs.

O*NET 태스크 ID 2181

0.5
메뉴 항목을 계획하고 가격을 매긴다.

Plan and price menu items.

O*NET 태스크 ID 2186

0.5
고르게 익도록 음식을 뒤집거나 젓는다.

Turn or stir foods to ensure even cooking.

O*NET 태스크 ID 2169

0.0
조리법이나 개인의 판단과 경험에 따라 음식에 간을 하고 조리한다.

Season and cook food according to recipes or personal judgment and experience.

O*NET 태스크 ID 2170

0.0
맛보기·냄새 맡기나 조리도구로 찔러 보기 같은 방법을 사용해, 음식이 충분히 익었는지 판단하기 위해 음식을 관찰하고 검사한다.

Observe and test foods to determine if they have been cooked sufficiently, using methods such as tasting, smelling, or piercing them with utensils.

O*NET 태스크 ID 2171

0.0
다양한 주방 기구와 장비를 사용해 조리법이나 개인 판단에 따라 재료의 무게를 재고 양을 측정해 섞는다.

Weigh, measure, and mix ingredients according to recipes or personal judgment, using various kitchen utensils and equipment.

O*NET 태스크 ID 2172

0.0
음식을 나눠 담고 보기 좋게 배열하고 고명을 얹으며, 웨이터나 손님에게 음식을 낸다.

Portion, arrange, and garnish food, and serve food to waiters or patrons.

O*NET 태스크 ID 2173

0.0
비상시나 바쁜 시간대에 다른 조리사를 대신하거나 지원한다.

Substitute for or assist other cooks during emergencies or rush periods.

O*NET 태스크 ID 2175

0.0
육류·생선·채소와 그 밖의 음식을 오븐에 굽고 로스팅하고 직화로 굽고 찐다.

Bake, roast, broil, and steam meats, fish, vegetables, and other foods.

O*NET 태스크 ID 2176

0.0
먹을 수 있도록 과일과 채소를 씻고 껍질을 벗기고 자르고 씨를 뺀다.

Wash, peel, cut, and seed fruits and vegetables to prepare them for consumption.

O*NET 태스크 ID 2177

0.0
온·냉 요리나 샌드위치에 쓸 소고기·송아지고기·햄·돼지고기·양고기 같은 고기를 썰고 다듬는다.

Carve and trim meats such as beef, veal, ham, pork, and lamb for hot or cold service, or for sandwiches.

O*NET 태스크 ID 2179

0.0
주방 직원의 업무를 조율하고 감독한다.

Coordinate and supervise work of kitchen staff.

O*NET 태스크 ID 2180

0.0
조리 전에 동물·가금·조개류를 도살해 손질하거나 고기를 자르고 뼈를 발라낸다.

Butcher and dress animals, fowl, or shellfish, or cut and bone meat prior to cooking.

O*NET 태스크 ID 2182

0.0
빵·롤·케이크·페이스트리를 굽는다.

Bake breads, rolls, cakes, and pastries.

O*NET 태스크 ID 2183

0.0
렐리시와 오르되브르를 준비한다.

Prepare relishes and hors d'oeuvres.

O*NET 태스크 ID 2184

0.0
안전하고 위생적인 식품 취급 관행이 되도록 장비·작업대·서빙 구역 같은 조리 구역을 점검하고 청소한다.

Inspect and clean food preparation areas, such as equipment, work surfaces, and serving areas, to ensure safe and sanitary food-handling practices.

O*NET 태스크 ID 18722

0.0
오븐·브로일러·그릴·로스터의 온도를 조절해 식품이 올바른 온도에서 보관되고 조리되도록 한다.

Ensure food is stored and cooked at correct temperature by regulating temperature of ovens, broilers, grills, and roasters.

O*NET 태스크 ID 18723

0.0
품질을 확인하고, 오래된 품목과 새 품목을 관리하며, 재고를 순환시켜 식품과 재료의 신선도를 유지하도록 한다.

Ensure freshness of food and ingredients by checking for quality, keeping track of old and new items, and rotating stock.

O*NET 태스크 ID 18724

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.

데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조

직업 정보

이 직업과 관련된 최근 변화

2026년 5월: 앤트로픽 관측 노출도: 0% (physical/in-person). 관측 노출도 0. 물리적·대면 노동 — AI 배치 사실상 없음.

[출처: Anthropic Economic Research (Massenkoff & McCrory, 2026)]