あなたの4つの文字
このタイプについて
Brynjolfsson ら（2025）が研究した、まさにこの職種です。AI支援で新人の生産性が約34%上がり、経験者はほとんど変わらなかった。つまり「経験の差」が縮みます。差がつくのは、怒っている相手を落ち着かせる、例外を見抜いて上に通す、といった部分です。
代表的な仕事：カスタマーサポート、コールセンター、営業事務、オンライン受付、旅行手配、保険事務。同じ職業でも人によって位置は違います。職業名は参考です。
「向かい風」の意味：定型で、実行中心で、一人で完結する。研究が最も一貫して「代替」側に置いてきた組み合わせです。ただしこれは職種の宣告ではなく、仕事の構造の話です。判断（J）か対人（S）の方向へ半歩ずらすだけで、位置は大きく動きます。
職業別に、研究データで読む
このタイプに多い職業について、その職業に固有の研究と統計から、変わる業務と残る業務を分解した記事です。
今週からできる3つの行動
- AIの提案文をそのまま送らず、相手に合わせて直す「編集者」になる
- クレーム・解約・特例など難しい案件を自分に集める
- FAQやスクリプトを「使う側」から「設計する側」に回る
共通する原則はひとつです。AIが得意な部分を先に手渡し、自分の時間を「判断」と「人」に寄せる。Brynjolfsson らの実験でも、Dell'Acqua らの実験でも、成果が伸びたのはAIに任せる部分と自分で持つ部分を分けられた人でした。
研究は、あなたの仕事について何を観察してきたか
あなたの4つの文字（R・D・E・S）それぞれについて、一次文献が示していることです。
4つの研究知見を読む
定型タスクは、ルールとして書き下せるからこそ代替される
Autor・Levy・Murnane（2003）は、コンピュータが代替するのは「手順を完全に特定できる定型タスク」だと示しました。ただし Arntz ら（2016）が職業ではなくタスク単位で見直すと、OECD平均で高リスクの仕事は9%に下がります。仕事は「タスクの束」なので、定型部分が自動化されても仕事全体は形を変えて残るのが普通です。
出典：Autor, D. H., Levy, F., & Murnane, R. J.、Arntz, M., Gregory, T., & Zierahn, U.
画面の中の仕事は曝露が高い。ただし曝露と失業は別の話
Eloundou ら（2023）は、米国労働者の約80%がタスクの10%以上に、約19%がタスクの50%以上に生成AIの影響を受けうると推計しました。一方 Humlum＆Vestergaard（2025）がデンマークの2万5,000人を追うと、賃金・労働時間への影響は統計的にゼロで、節約できた時間は平均2.8%でした。曝露が高いことと、仕事が消えることは、少なくとも今は別の話です。
出典：Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D.、Humlum, A., & Vestergaard, E.
実行の技能は差が縮む。新人ほど恩恵が大きく、入口ほど狭くなる
Brynjolfsson ら（2025, QJE）は、5,172人のカスタマーサポート担当でAI支援により生産性が平均15%、新人・低熟練層で34%上がり、熟練者はほぼ変わらなかったと報告しました。一方 Brynjolfsson・Chandar・Chen（2025）は、AI曝露の高い職で22〜25歳の雇用が相対的に13%減ったことを示しています。実行の差が縮むぶん、入口が狭くなる。
出典：Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L.、Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R.
対人の仕事は、技術が進むほど価値が上がってきた
Deming（2017, QJE）は、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ポイント増えたことを示しました。Frey＆Osborne（2013）は「社会的知性」を第三のボトルネックに挙げています。Anthropic Economic Index（2025）の実利用データでも、AI利用の57%は人の作業を補う「増幅」で、43%が「自動化」でした。
出典：Deming, D. J.、Frey, C. B., & Osborne, M. A.、Handa, K., et al.
1文字違いの隣のタイプ
仕事の担当を半歩ずらすと、位置はここへ動きます。
代替圧・増幅余地の計算式と重みの根拠、文献一覧は方法論ページにあります。診断バージョン 1.2。