公開データセット
本サイトの全データ —— 556 の日本の職業を AIOIS-10 標準で採点したスコア（変化の大きさ・仕事が減るリスク + 10 次元）と、労働統計・スキル・セクター —— を MIT ライセンスの構造化 JSON として公開しています。開発者・研究者・AI エージェントが自由に利用できます。
引用：ZKSC (2026). Japan Jobs × AI Impact Map. https://mirai-shigoto.com/
注意：本サイトの AI 影響度は複数のAIモデルによる採点の総合値（独自分析・非公式）です。政府の公式予測ではありません。出典の労働統計は厚生労働省 jobtag ＋ JILPT IPD。
総合の採点を1件更新しました
3社のAIの最新モデルのうち、1社の採点を新しいモデルの採点に更新しました。公開値はこれまでどおり、3社の最新モデルによる採点の平均です。
今回の変更では、全職業の平均は 4.67 から 4.69 になります。公開値が 0.5 以上変わる職業は 8、リスク帯が変わる職業は 17 です。公開値が 1.0 以上変わる職業はありません。
これまでの変更
スコアの算出方法を変更し、採点を1件追加しました
AI 影響度の算出方法を変更しました。これまでは、複数のAIによる採点の中央値を公開値としていました。これからは、3社のAIそれぞれの最新モデルによる採点の平均を公開値とします。あわせて、採点を1件追加しました。以前のモデルの採点は、モデル比較と各職業の履歴に残します。
今回の変更では、全職業の平均は 4.73 から 4.67 になります。公開値が 0.5 以上変わる職業は 32、リスク帯が変わる職業は 33 です。公開値が 1.0 以上変わる職業は 1 です。
総合の票を1件増やしました
複数のAIによる総合に、採点を1件追加しました。公開値はこれまでどおり、複数の採点の中央値です。
今回の追加では、全職業の平均は 4.68 から 4.73 になります。公開値が 0.5 以上変わる職業は 32、リスク帯が変わる職業は 40 です。公開値が 1.0 以上変わる職業はありません。
スコアの算出方法を変更しました
AI 影響度の算出方法を変更しました。これまでは、最新の1件の採点をサイト全体の公開値として採用していました。これからは、複数のAIによる採点の中央値を公開値とします。最新の採点が公開値から大きく外れる職業に限り、「最新のAIは…」という行でその見解を示します。
今回の変更では、全職業の平均は 5.23 から 4.68 になります。公開値が 1.0 以上変わる職業は 100、リスク帯が変わる職業は 133 です。新しいAIを1件追加しても、公開値全体が、その1件の採点で入れ替わらないようにするための変更です。
エンドポイント一覧
| パス | 内容 | 形式 |
|---|---|---|
/data.treemap.json | 556 職業の AIOIS-10 スコア・ラベル・treemap グリッド（主要データ） | JSON |
/data.top10.json | ホーム画面モバイル TOP 10 用の軽量 AI 影響度ランキング | JSON |
/data.treemap.meta.json | 上記のメタ情報（件数・生成日） | JSON |
/data.detail/{id}.json | 1 職業の全詳細（id は 4 桁ゼロ埋め、例 /data.detail/0156.json） | JSON × 556 |
/data.search.json | 全文検索インデックス（名称・別名・説明をトークン化） | JSON |
/data.sectors.json | 16 セクター定義（hue・ラベル・所属職業） | JSON |
/data.labels/{dim}.json | 7 次元（skills / knowledge / abilities ほか）のグローバルラベル | JSON × 7 |
/data.skills/{slug}.json | スキル → 職業マッピング | JSON |
/data.profile5.json | 5 軸プロファイル（職業 → スコアベクトル） | JSON |
/data.holland.json | Holland / RIASEC コード（R/I/A/S/E/C 6 次元） | JSON |
/data.transfer_paths.json | 職業間の転職パス推薦（スキル重複ベース） | JSON |
/data.ai-adoption.json | AI 採用率ダッシュボード（/aiadoption）の層別データ | JSON |
/data.me-positions.json | 各ランキングでの職業ごとの順位 | JSON |
/data.score_history.json | 採点バッチ履歴（/models のモデル比較に使用） | JSON |
使い方
全エンドポイントは CORS 許可済みの静的 JSON です。例：
const data = await fetch('https://mirai-shigoto.com/data.treemap.json').then(r => r.json());
特定の職業（例: 看護師 id=156）の全詳細：
await fetch('https://mirai-shigoto.com/data.detail/0156.json').then(r => r.json());
スコアの定義
各スコアの意味・算出方法は AIOIS-10 標準（10 次元と 2 指数の定義）と 評価プロセス（データ整理と採点手順）を参照してください。採点バッチ間の差分は モデル比較で確認できます。