この診断は何を測っていますか？

この診断の土台です。一次文献96点から集めた100件のうち、要となる12件をここに載せます。数値はすべて一次文献の記載どおりで、当サイトで加工した値はありません。2024年、AIそのものがノーベル物理学賞・化学賞を受賞した年に、経済学賞は「技術の恩恵は自動では広がらない」と説いてきた Acemoglu らに贈られました。

47%

→ 9%

同じ問いでも、方法で数字は5倍変わる

Frey＆Osborne（2013）は米国雇用の47%を高リスクとしました。Arntz ら（2016）が「職業」ではなく「職業の中のタスク」で見直すと、OECD平均で9%。この診断が職業名ではなく4つの要因で仕事を分解するのは、このためです。

出典：Frey, C. B., & Osborne, M. A.、Arntz, M., Gregory, T., & Zierahn, U.

80%

の労働者

タスクの1割以上に生成AIが届く

Eloundou ら（2023）の推計。約19%の労働者はタスクの半分以上に影響を受けうる。曝露は画面の中の仕事に集中し、身体を使う仕事ほど低い。

出典：Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D.

40%

の雇用

世界で曝露、先進国では約60%

IMF（2024）。ただし曝露した仕事のおよそ半数は、AIが補完して生産性を上げる側だと分析しています。

出典：Cazzaniga, M., et al.

+34%

新人

AI支援で新人は伸び、熟練者はほぼ変わらない

Brynjolfsson ら（2025, QJE）。5,172人のカスタマーサポートで生産性は平均15%増、新人・低熟練層で34%増。経験の差が縮む。

出典：Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L.

−40%

時間

文章作成の時間は4割減り、品質は18%上がった

Noy＆Zhang（2023, Science）。被験者間の成果の差も縮小。「下書き」としてのAIの効果。

出典：Noy, S., & Zhang, W.

−19pt

正答率

AIの能力の外側では、むしろ間違いが増える

Dell'Acqua ら（2023）。758人のコンサルタントで、AIの能力の内側では品質40%以上向上、外側では正答率が19ポイント低下。どこが境界かを見極める判断が人の仕事。

出典：Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al.

0.66%

/10年

ノーベル賞経済学者の試算は「効果はある、ただし控えめ」

Acemoglu（2024）。既存の曝露推計とタスク単位のコスト削減から、全要素生産性の上昇は10年で最大0.66%。効果は「何を自動化し、組織をどう変えるか」の判断で決まる。

出典：Acemoglu, D.、The Nobel Prize

≈0

賃金影響

2万5,000人を追っても、賃金と労働時間は動いていない

Humlum＆Vestergaard（2025）。デンマークの11職種・2万5,000人。賃金・労働時間への影響は1%超を統計的に否定。節約できた時間は平均2.8%。

出典：Humlum, A., & Vestergaard, E.

−13%

22〜25歳

最初に動いたのは、曝露の高い職の若手の雇用

Brynjolfsson・Chandar・Chen（2025）。米国給与データで、AI曝露の高い職の22〜25歳の雇用が相対的に13%減。同じ職の経験者は横ばいか増加。

出典：Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R.

+12pt

対人スキルを要する職は、30年で雇用シェアを増やした

Deming（2017, QJE）。1980〜2012年の米国で、社会的スキルを多く要する職の雇用シェアが約12ポイント増。

出典：Deming, D. J.

1,100万人

不足

日本は「仕事が消える」より先に「人が足りない」

リクルートワークス研究所（2023）。2040年に1,100万人の労働供給不足。野村総研（2015）が49%を代替可能と試算した国で、現実に先に来たのは不足でした。

出典：リクルートワークス研究所（2023）。未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる。2040年に1,100万人の労働供給不足。、野村総合研究所（2015）。日本の労働人口の49%が人工知能やロボット等で代替可能に（オックスフォード大学 Osborne・Frey との共同研究、2015年12月2日発表）。

57 : 43

増幅：自動化

実際の利用データでは、過半が「人の作業を補う」使い方

Anthropic Economic Index（2025）。数百万件の実利用で、57%が増幅、43%が自動化。職業の約36%で業務の4分の1以上にAIが使われている。

出典：Handa, K., et al.

残り88件と、職業別の解説

自動化推計の歴史、実験、雇用データ、日本の統計まで9テーマで整理しています。

100の事実をすべて読む

この診断でわかること、わからないこと

わかること：あなたの仕事の、どの部分がAIと競合し、どの部分がAIで伸びるか。そして同じ構造を持つ仕事で、研究が何を観察してきたか。

わからないこと：あなたが失業する確率。それを個人単位で予測できる研究は、2026年10月時点で存在しません。代替圧・増幅余地は、文献の重みづけにもとづく当サイトの推計であり、測定値ではありません。心理測定学的な妥当性検証も未実施です（回答データを収集していないため）。

よくある質問

この診断は何を測っていますか？: 性格ではなく、あなたの仕事の構造です。労働経済学で自動化の影響を左右するとされてきた4つの要因（定型/変動、現場/デジタル、判断/実行、対人/単独）について、24問で位置を測り、16タイプに分けます。
「代替圧」「増幅余地」はどう計算していますか？: 4軸の位置に、文献上の根拠にもとづく重みをかけて0〜100に正規化した当サイトの推計値です。測定された失業確率ではありません。計算式と重みの根拠は方法論ページに全文公開しています。
結果は保存されますか？: されません。採点はすべてブラウザ内で行い、回答はサーバーに送信しません。結果ページのURLにスコアが含まれるので、共有すれば相手にも同じ結果が表示されます。
職業を入れれば結果が出ますか？: 出ません。同じ職業でも、人によって定型の割合や判断の重さは大きく違います。この診断はあえて職業名を使わず、あなたの仕事の実態を質問で分解します。各タイプのページには、参考として代表的な職業を載せています。
出典はどこで確認できますか？: 本文中のすべての数値に出典を付け、方法論ページに書誌情報とリンクをまとめています。論文の数値をそのまま使い、当サイトで加工した値には「推計」と明記しています。

About

この診断は PRODUCER AGENT が作りました

PRODUCER AGENT は、イベントプロデューサーのためのAIです。企画書・見積・進行表といった「画面の中の仕事」をAIに任せ、プロデューサーが「現場で決める・人を束ねる」ことに時間を使えるようにする。この診断の考え方を、ひとつの職業で実装したサービスです。

イベントAIとは方法論と出典

診断バージョン 1.2（2026-10-20）。文献の追加・重みの変更はすべて方法論ページの改訂履歴に記録します。

あなたの仕事は、AIに「置き換えられる」のか「増幅される」のか。

16の紋章

診断の4つの軸

研究が示す100の事実（抜粋）

この診断でわかること、わからないこと

よくある質問

あなたの仕事は、AIに
「置き換えられる」のか
「増幅される」のか。