AI失業と、仕事のこれから。

運営

運営とこのサイトの作り方

運営者

Pontech（https://pontech.dev）

Pontechは、AI導入と業務設計を支援する小さな会社です。このサイトは、AIと雇用の変化を企業の発表と一次資料から記録する試みとして運営しています。

このサイトの作り方

企業の発表、提出書類、通信社の記事を自動で集め、数字と企業の説明を出典の本文と照合したうえで掲載している。照合に通らないものは掲載しない。文章は確認済みの事実から機械的に組み立て、企業や人の意図を推測して書かない。

データについて

どの値も、失職の確率ではない。

AIでできる業務（理論上）

出典
Eloundou, Manning, Mishkin, Rock「GPTs are GPTs」（2023年）↗・データ ↗
定義
職業の業務のうち、LLMかLLMを組み込んだソフトウェアで所要時間を半分以下にできると人が判定した業務の割合（β。ソフトウェアが要る業務は半分に数える）。
注意
2023年初めのLLMの能力に基づく判定で、時間が節約できる業務の割合であり、自動化や失職の確率ではない。

AIが実際に使われている業務

出典
Anthropic「Labor market impacts of AI」（Massenkoff, McCrory）（2026年）↗・データ ↗
定義
理論上LLMで速くできる業務のうち、Claudeの仕事での利用が一定量以上見られた業務を、業務にかける時間で重み付けした割合。自動化型の利用は重く、補助型の利用は半分に数える。
注意
2025年8月と11月のClaudeの利用データだけに基づく。値が0の職業は、利用が観測の基準に届かなかったことを示す。雇用への影響や失職の確率ではない。

各職種に、米国の職業分類（SOC 2018）から代表となる職業を1つ選び、その値を示す。職種の下の仕事は、対応する職業があるときだけ値を持つ。二つは別の研究で、重み付けの方法も違う。そのため、実際の利用が理論上の値を上回る職種もある。

職種と米国の職業の対応（37件）
職種米国の職業
経理・財務簿記・会計・監査事務員（SOC 43-3031）
会計士・税理士会計士・監査人（SOC 13-2011）
広告制作・運用広告・販促マネージャー（SOC 11-2011）
秘書・アシスタント秘書・事務アシスタント（SOC 43-6014）
建設・工事建設作業員（SOC 47-2061）
コンサルティング経営アナリスト（SOC 13-1111）
経営企画最高経営責任者（SOC 11-1011）
カスタマーサポート顧客サービス担当（SOC 43-4051）
データ分析データサイエンティスト（SOC 15-2051）
デザイングラフィックデザイナー（SOC 27-1024）
教育中等学校の教員（SOC 25-2031）
金融専門職金融・投資アナリスト（SOC 13-2051）
飲食・調理レストランの調理師（SOC 35-2014）
一般事務・バックオフィス一般事務員（SOC 43-9061）
総務総務管理者（SOC 11-3012）
医療・介護正看護師（SOC 29-1141）
人事・労務人事スペシャリスト（SOC 13-1071）
IT運用・インフラネットワーク・システム管理者（SOC 15-1244）
法務コンプライアンス担当（SOC 13-1041）
弁護士・パラリーガル弁護士（SOC 23-1011）
物流・配送大型トラック運転手（SOC 53-3032）
管理職事業・業務の統括管理者（SOC 11-1021）
製造機械工（SOC 51-4041）
マーケティング市場調査・マーケティング担当（SOC 13-1161）
広報広報スペシャリスト（SOC 27-3031）
購買・調達購買管理者（SOC 11-3061）
商品企画・プロダクトマーケティング・マネージャー（SOC 11-2021）
研究開発化学者（SOC 19-2031）
法人営業卸売・製造業の営業担当（SOC 41-4012）
店舗・販売小売販売員（SOC 41-2031）
セキュリティ情報セキュリティアナリスト（SOC 15-1212）
ソフトウェア開発ソフトウェア開発者（SOC 15-1252）
翻訳通訳・翻訳者（SOC 27-3091）
映像・動画制作映像編集者（SOC 27-4032）
ライター・編集作家・著述家（SOC 27-3043）
校正者校正者（SOC 43-9081）
数学者数学者（SOC 15-2021）

職業別の有効求人倍率

出典
厚生労働省 一般職業紹介状況 ↗
定義
ハローワークで受け付けた有効求人数を、有効求職者数で割った値。1を下回ると、求職者1人あたりの求人が1件に満たない。
注意
ハローワークを通じた求人と求職だけを数え、民間の求人サイトや人材紹介会社の分は含まない。季節調整をしていない月の値。
職種との対応
サイトの職種を、職業の中分類（一部は大分類）に対応させた。職業の区分は総務省の職業分類の内容例示で確かめ、職種の主な仕事が一つの区分に入るものと、いくつかの区分を足し合わせればそろうもの（物流・配送、医療・介護）に示す。区分が職種より広いときは、職種ページに値を出さない（下の対応表には残す）。
職種と統計の区分の対応（28件）
職種統計の区分
一般事務・バックオフィス一般事務従事者
総務一般事務従事者
人事・労務一般事務従事者
秘書・アシスタント一般事務従事者
カスタマーサポート一般事務従事者
経営企画一般事務従事者
マーケティング一般事務従事者
広報一般事務従事者
法務一般事務従事者
経理・財務会計事務従事者
購買・調達会計事務従事者
法人営業営業職業従事者
店舗・販売商品販売従事者
ソフトウェア開発情報処理・通信技術者
IT運用・インフラ情報処理・通信技術者
セキュリティ情報処理・通信技術者
デザイン美術家，デザイナー，写真家，映像撮影者
会計士・税理士その他の専門的職業
コンサルティングその他の専門的職業
教育その他の専門的職業
ライター・編集その他の専門的職業
翻訳その他の専門的職業
管理職管理的職業従事者
製造生産工程従事者
建設・工事建設・採掘従事者
飲食・調理飲食物調理従事者
物流・配送自動車運転・運搬（自動車運転従事者・運搬従事者）
医療・介護医療・介護（6区分）（医師，歯科医師，獣医師，薬剤師・保健師，助産師，看護師・医療技術者・その他の保健医療従事者・介護サービス職業従事者・保健医療サービス職業従事者）

職業ごとの働く人の数（2020年）

出典
総務省 令和2年国勢調査 ↗
定義
2020年10月時点の15歳以上就業者数。職業の小分類・中分類の値を、厚生労働省の職業別求人統計の区分に合うように足し合わせた。
注意
抽出による標本誤差を含み、10人単位で丸めた値。分類不能の職業（164万人）は含まない。
区分
国勢調査と求人統計で区分の細かさが違うところは、両方を足し合わせて同じ区分にした（製造技術者とその他の技術者、生産工程の一部、管理的職業、その他の専門的職業）。

主な業務

出典
O*NET ↗・CC BY 4.0（O*NET は米国労働省の事業）
定義
AIの利用が見られる業務（値が0より大きいもの）をすべてと、利用がまだ見られない中核業務を最大3件。日本語訳と、ツールの割り当ては編集部の付与。
職種との対応
各職種に、米国の職業分類（SOC 2018）から代表となる職業を1つ選び、その値を示す。職種の下の仕事は、対応する職業があるときだけ値を持つ。

AIモデルの見立て

運営者が固定した同じ質問文（版 5）を各モデルに聞いた。取得の条件は各職種の回答ページに記す。O*NET の業務の一覧と、その職種のAIツールの公式の説明を示した。

定義
今と同じ量の仕事を今と同じ品質で終えるのに必要な人の時間のうち、AIツール全体を使うことで要らなくなる割合。AIの結果を人が確認・手直し・承認する時間は人の時間として残す。「今」は今あるAIツールをその職種の職場が十分に使った場合の値で、実際の普及の遅れは数えない。1年以内・5年以内はその時点であると見込むツールを十分に使った場合の値。業務ごとに仕事時間に占める比重（合計100）と値を出させ、職種全体の値はその比重で重みづけした合計。
注意
仕事の量（需要）の増減は値に含めず、別の問い（増える・ほぼ同じ・減る・不明）で答えさせて値の横に示す。業務の一覧は O*NET の業務記述で、職種の主要な業務を覆っていない職種では値は一覧の範囲しか表さない。値と文章はモデルの回答のままで、サイトは検算のほかに計算をしない。確信の度合いはモデルの自己申告で、較正されていない。

訂正・情報提供

掲載内容の誤りの指摘、掲載企業からの訂正・情報提供は、下記の窓口にご連絡ください。受付後は対象の掲載を一時的に非公開にし、出典と照合したうえで訂正または復帰します。

窓口: https://pontech.dev/contact ↗

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