AIが仕事に与える影響を測る日本語の指標

556 職業をどう整え、AIOIS-10 標準でどう採点したか

最終更新 2026-09-09 ・最新採点 2026-09-10

あります。AIOIS-10 が、日本の職業を対象にした公開の指標です。定義は AIOIS-10 標準。データセットは厚生労働省 job tag（JILPT 職業情報データベース）を二次利用しています。

AIOIS-10・最新採点 2026-09-10・556職業。AI影響度は仕事の変化の大きさであり、職が消える確率ではありません。

本サイトの基礎データは、すべて公開されている公的情報です。AI 影響スコアのみが独自分析で、AIOIS-10 標準に基づいて算出しています。基準そのものの定義は AIOIS-10 標準、ここでは①データの整理と②評価の手順を説明します。

よくある質問

AIが仕事に与える影響を測る日本語の指標やデータセットはありますか？

1.データソース

職業マスタ厚生労働省「職業情報提供サイト（job tag）」

著作権者独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）「職業情報データベース（IPD）」

バージョンv7.00（2026-03-17 公開・2026-05-03 公式 XLSX 取得）

職業数556 職業（就業者数・年収データつき、うち 4 職業は推定値）

労働統計年収・就業者数・労働時間・平均年齢・有効求人倍率（賃金構造基本統計調査／労働力調査／ハローワーク求人統計。jobtag 簡易版より集計）

AI 影響スコア本サイト独自分析（複数のAIモデルによる総合（AIOIS-10・最新採点 2026-09-10））

利用条件job tag 利用規約第 9 条により、職業解説・数値情報の編集・加工・再集計等の二次利用が可能。本サイトは合法的な二次利用です。

2.データの整理

各職業は、職務記述（概要・仕事内容・就労条件）に加え、O*NET 型の数値ベクトルを持ちます。これらは「この仕事は何を要するか」を 0–5 の強度で表したものです。

skills（スキル） — 39 指標 0–5。読解・批判的思考・プログラミング・判断など。

knowledge（知識） — 33 指標。医学・法律・コンピュータ・デザイン等の領域知識。

abilities（能力） — 34 指標。手先の細かさ・指の器用さ・発想力など、体と頭の力。

work_characteristics（仕事の特性） — 39 指標。反復性・機械ペース・対面・裁量・結果責任・感染リスク等。

interests（興味 RIASEC） — 6 指標。現実的・研究的・芸術的・社会的・企業的・慣習的。

work_activities（仕事の活動） — 41 指標。情報処理・コンピュータ作業・記録・対人援助など。

work_values（仕事の価値観） — 11 指標。達成・自律・専門性・ワークライフバランス等。

さらに各職業を 16 の産業セクターに分類し、年収・有効求人倍率などの労働統計を id で突合しました。スコアの履歴は追記のみ（上書き・削除なし）のバッチファイルで保持し、公開値は、3社のAIそれぞれの最新モデルによる採点の平均です。個別モデルの採点はモデル比較と履歴に残します。

3.評価プロセス（AIOIS-10 の適用）

ただの統計でも、ただの勘でもありません。複数のAIが同一ルーブリックで 10 次元を判定し、公開値はその平均です。2 つの指数は決まった式で算出します。Eloundou ら（2023）が GPT-4 に「O*NET の作業を AI がどこまでできるか」を判定させた手法の系譜で、判定対象を 10 次元に広げたものです。

現在は、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ています。

研究上の近い参照点は、Frey & Osborne (2013) の職業単位の computerisation susceptibility、Eloundou et al. (2023) の GPT/LLM task exposure、Acemoglu & Restrepo (2019) の displacement / reinstatement のタスク枠組みです。AIOIS-10 は exposure だけで終わらせず、D3〜D7 の human moat、D8 の導入費用対効果、D9 の日本固有の需給・制度摩擦を通して、変化の大きさと仕事が減るリスクを別々に出します。

AI が判定：D1〜D10

複数のAIが各職業の職務記述（概要・仕事内容・労働条件）を読み、AI 到達度・定型反復・身体現場・判断責任・対人・創造・資格の壁・費用対効果・需給制度・雇用の将来性の 10 次元を 0〜10 で判定。AIOIS-10 標準に基づく凍結プロンプトを全職業に同一適用し、公開値はその平均です。

式で出す：2 つの指数

変化の大きさ＝ D1 と D2 の平均。仕事が減るリスク＝ AI 到達度 ×（1 − 人間の強み/10）× 広がりやすさ。式は AIOIS-10 標準のまま固定で、採点モデルは式を変更できない。トップ指標「AI 影響」は変化の大きさ。

機械検証ではじく

全採点行を自動検証する：10 次元＋2 指数の完全性、0〜10・小数第 1 位、指数が式と一致するか、ID の重複・欠落。違反した職業は採点をやり直す（手で数値を直すことはしない）。

D9 は日本版

D9 需給・制度は国ごとに付け直す唯一の次元。深刻な人手不足の現場では AI は置きかえではなく助けになるため低く出る（職務記述と日本の労働市場の状況に基づいて判定）。

4.スコア帯の代表例

トップ指標「AI 影響（変化の大きさ）」0〜10 の各帯のイメージとして、代表的な職業を挙げます（2026 年・AIOIS-10 版）。

スコア	代表例	理由
1 前後	潜水士・花火師	体を使う現場の仕事。AI もロボットも届きにくい
2 前後	美容師・家政婦・学童保育指導員	手仕事と対面の関係が中核
3 前後	看護師・バーテンダー・訪問介護	身体ケア・対面が中心。AI 補助はできるが置きかえ不可
4 前後	スーパー店長・建築設計技術者	AI が下書きや分析を助けるが、現場の判断は人
5 前後	薬剤師・臨床検査技師	定型部分の自動化が進むが、資格と手技が残る
6 前後	公認会計士・人事事務	AI が作業の多くを担うが、責任と確認は人
7 前後	プログラマー・コールセンター	PC で完結する中核業務を AI が直接担える
8 前後	一般事務・医療事務	規程・点数表どおりの定型処理は AI でほぼ完結
9 前後	データ入力	ほぼすべてが AI で片づく（最高は 9.5）

5.校正と検証

全量を再採点したときは、前回 batch との drift（平均のずれ・帯の移動・順位変動）を共通職業で監査します。現行の総合値は、前回の公開値（2026-09-09）と共通する 556 職業で、変化の大きさの平均差が +0.02 です。スコア履歴は追記のみで、過去の batch はすべて保存されています。

現行 batch の分布：556 職業の変化の大きさは平均 4.69、仕事が減るリスクは平均 1.83。身体・現場の仕事が低く、頭脳・事務の仕事が中〜高、定型デジタル作業（データ入力・文字起こし・各種事務）が最上位です。

履歴上のクロスモデル検証（外部整合性）

これは現行の公開総合値の検証ではありません。 2026-06-23 に、当時の公開値だった Claude Fable 5 batch（2026-06-13）から代表 40 職業を取り、Claude Opus 4.8 と Claude Sonnet 4.6 に同一の AIOIS-10 ルーブリックで独立採点させた履歴上の検証です。3 モデルの「変化の大きさ」指数はモデル間相関 r=0.92〜0.97、平均の開きは約 1.0/10、95%（38/40 職業）が 2 点以内で一致しました。Fable 5 との平均絶対差は Opus 4.8 で 0.6、Sonnet 4.6 で 0.6 点でした。全量 batch 同士の集計差分はモデル比較にまとめています。

限界：この 40 職業検証は Fable 5 predecessor batch の外部整合性を確認したもので、現行の公開総合値（全 556 職業）を直接検証したものではありません。公開値は、複数のAIが同一ルーブリックで判定した採点の平均です。

6.本手法の限界

AI の判断を含みます。10 次元の判定は複数のAIによるもので、公開値はその平均です。別の AI・別の時点なら ±1〜2 ずれることがあります（モデル更新時は前回 batch との drift を監査します）。
統計検証はしていません。人間専門家との一致率は未測定。「実証研究」ではなく「校正済みの見立て」です。
単一時点のスナップショット（最新採点 2026-09-10、現行 AI フロンティア）。能力進化で賞味期限は約 1 年。
556 職業のみ。jobtag 未収録の新興職種（プロンプトエンジニア等）は対象外。
日本版です。D9 は日本の労働市場（有効求人倍率）前提。海外の同名職には当てはめないでください。
個別の業務差を反映できない。同じ「医師」でも科目で実態は大きく異なります。

7.使用上の注意

本スコアはキャリア選択の参考情報の一つです。次のような利用は推奨しません。

本スコアだけで採用・昇進を判断する
個別の事業所の AI 化進捗を予測する
政策決定の根拠とする
個人のスキル評価に転用する

本サイトは非公式です。厚労省・JILPT 等と提携・承認関係にありません。スコア・分類・可視化は独自の分析であり、公式見解ではありません。基準の定義は AIOIS-10 標準、出典・FAQ・用語はデータについてを参照してください。

AIに代替されやすい仕事 · 年収とAI · なくならない仕事 · 職業ランキング · AIOIS-10 標準