あなたの4つの文字
このタイプについて
AIは調査・要約・下書きで強力な助手になりますが、問いの設定と結論の責任は人に残ります。IMF（2024）が「補完性が高い」とした高スキル職の典型です。一方で単独・画面中心のため、AIの進化で守備範囲が侵食されやすい位置でもあります。
代表的な仕事：研究者、データサイエンティスト、戦略アナリスト、弁護士（調査・起案）、エコノミスト、編集長。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。
「転換点」の意味：置き換え圧も、AIで増幅できる余地も高い。つまり同じ職種の中で「AIを使う人」と「使わない人」の差が最も開く位置です。Brynjolfsson らの実験で新人の生産性が34%上がったのも、Dell'Acqua らで最前線の外側の誤りが増えたのも、この位置の職種でした。
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
- 調査と下書きはAI、自分は問いの設計と検証に回る
- AIの誤りと限界の事例を、専門性の核にする
- 結論を人に伝えて動かす、対人の場を増やす
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（V・D・J・I）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
非定型の仕事では、AIは「置き換え」より「下書き」として効く
Noy＆Zhang（2023, Science）の実験では、文章作成タスクで ChatGPT を使った人は所要時間が40%減り、品質が18%上がりました。Dell'Acqua ら（2023）でも、AIの能力の内側にある非定型タスクで成果が大きく伸びています。
出典：Noy, S., & Zhang, W.、Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al.
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.
判断と責任は人に残り、その価値はAIの普及とともに上がる
Dell'Acqua ら（2023）では、AIの能力の外側にあるタスクで、AIを使った人の正答率が19ポイント下がりました。どこまでAIを信じるかを決める人が要ります。Acemoglu（2024）は、AIの生産性効果を10年で最大0.66%と試算し、効果の大きさは「何を自動化するか」の判断で決まると論じました。
出典：Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al.、Acemoglu, D.
一人で完結する画面の仕事は、AIの進化を最も直接に受ける
Anthropic Economic Index（2025）では、AIの利用はソフトウェア開発と文章作成に集中し、職業の約36%で業務の4分の1以上にAIが使われていました。一人で画面に向かう仕事ほど、AIの性能向上がそのまま競合になります。同時に、最も直接に恩恵を受けられる位置でもあります。
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。