시장 조사 분석가

비즈니스 및 재무

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: '26.08

    매우 높음· 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

    0.648

    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

    0.55

    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 12%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

숨긴 작업 33개 보기
작업Claude.ai원천값 / 비중 %API원천값 / 비중 %
웹 프로그래밍 소프트웨어와 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML)·확장 마크업 언어(XML) 같은 프로그래밍 언어 지식을 사용해 거래형 웹 응용 프로그램을 개발한다.

Develop transactional Web applications, using Web programming software and knowledge of programming languages, such as hypertext markup language (HTML) and extensible markup language (XML).

13-1161

0.170031.50.06008.3
경쟁사에 관한 데이터를 수집하고 그들의 가격·판매·마케팅과 유통 방식을 분석한다.

Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution.

13-1161

0.090016.70.04005.6
긍정적이고 일관된 사용자 경험을 제공하도록 온라인 고객 서비스 프로세스를 시행한다.

Implement online customer service processes to ensure positive and consistent user experiences.

13-1161

0.080014.80.390054.2
데이터를 그래프로 보여 주고 복잡한 결과를 글로 풀어내, 결과 보고서를 작성한다.

Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text.

13-1161

0.05009.30.02002.8
검색어 추세·실시간 검색과 뉴스 미디어 활동·인기 있는 소셜미디어 주제·전자상거래 추세·시장 기회·경쟁사 실적을 파악하기 위해 시장조사 분석을 수행한다.

Conduct market research analysis to identify search query trends, real-time search and news media activity, popular social media topics, electronic commerce trends, market opportunities, or competitor performance.

13-1161

0.02003.70.06008.3
잠재 시장과 제품 수요에 영향을 주는 요인을 파악하기 위해 고객의 인구 통계·선호·요구·구매 습관에 관한 데이터를 수집하고 분석한다.

Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand.

13-1161

0.02003.70.04005.6
수집한 데이터를 분석해 마케팅과 판매 추세를 예측하고 추적한다.

Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data.

13-1161

0.02003.70.01001.4
그래픽 디자인 소프트웨어를 사용해 스토리보드·목업·그 밖의 콘텐츠 같은 전자상거래 디자인이나 시제품을 제작한다.

Prepare electronic commerce designs or prototypes, such as storyboards, mock-ups, or other content, using graphics design software.

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0.02003.70.01001.4
인터넷 거래 기능을 촉진하도록 사용성·가격 책정·결제·데이터 보안 같은 상업적·기술적 사양을 파악하고 개발한다.

Identify and develop commercial or technical specifications, such as usability, pricing, checkout, or data security, to promote transactional internet-enabled commerce functionality.

13-1161

0.02003.70.00000.0
검색 엔진 패턴을 분석해 키워드나 그 밖의 콘텐츠의 온라인 배치를 정함으로써 웹사이트 노출을 최적화한다.

Optimize Web site exposure by analyzing search engine patterns to direct online placement of keywords or other content.

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0.01001.90.02002.8

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

직업 정보

이 직업과 관련된 최근 변화

2026년 4월: SF 베이 티어 1에서 2027년 ATE 0.43, SOC 13 금융 카테고리 (분석 직업 91개). 티어 2와 티어 3 도시들보다 앞서 중간 위험 임계선 진입.

[출처: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

2026년 3월: 에버그린 블로그 발행. AI 노출도 55%, 자동화 위험도 38%, BLS +8% 성장.

[출처: AI Changing Work Blog]

2026년 3월: 시장조사 분석가 AI 영향 분석 게시. 60% 노출, 42% 위험.

[출처: ACW Blog]