あなたの4つの文字
このタイプについて
診断支援AIは強力な相棒になりますが、現場で身体を使って確かめ、責任を持って決めるのは人です。Dell'Acqua ら（2023）が示した「AIが外れる領域を見極める」力が最も問われます。
代表的な仕事：医師（診療）、獣医、フィールドエンジニア、パイロット、建築家（現場）、鑑定士。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。
「追い風」の意味：置き換え圧が低く、AIを使う余地が大きい。研究が「補完」と呼ぶ関係の典型です。変わらなくても当面は困りませんが、変われば仕事の量か質のどちらかを大きく伸ばせます。
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をセカンドオピニオンとして使い、自分の判断との差を記録する
- AIが外れたケースを集め、専門性の核にする
- 説明と合意形成の時間を増やす
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・P・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.
身体と現場は、依然として自動化の最も硬いボトルネック
モラベックのパラドックス（1988）のとおり、人間に簡単な知覚・操作ほど機械には難しい。Frey＆Osborne（2013）はこれを第一のボトルネックとし、Eloundou ら（2023）の生成AI曝露の推計でも身体労働ほど曝露は低い。日本では、リクルートワークス研究所が2040年に1,100万人の労働力不足を予測しており、現場の仕事はむしろ不足側です。
出典：Moravec, H.、Frey, C. B., & Osborne, M. A.、Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D.、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。
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。