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米国雇用市場ビジュアライザー

46日前原文(karpathy.ai)

概要

  • Bureau of Labor Statisticsの職業データを視覚化する研究ツール
  • 342職種、米国全体で1億4300万件の仕事をカバー
  • 長方形の面積は雇用規模、色は指標（成長見通し・賃金・学歴・AI曝露度など）を表現
  • クリックで各職種のBLSページへアクセス可能
  • LLMプロンプトで任意基準による職種のスコアリング・着色が可能

BLS職業視覚化ツールの概要

  • Bureau of Labor Statistics Occupational Outlook Handbookのデータをインタラクティブなツリーマップで表示
  • 342職種を対象、米国の1億4300万件の雇用状況をカバー
  • 各長方形の面積は職種ごとの雇用人数に比例
  • 色分けは指標の切り替えで変更可能
    • BLS予測成長率
    • 中央値賃金
    • 学歴要件
    • AI曝露度
  • タイルクリックで該当職種のBLS公式ページへ遷移

利用目的と特徴

  • レポートや論文ではなく、開発者向けの探索ツール
  • BLSデータの可視化、職種比較、データ分析の出発点
  • ソースコードにはスクレイパー、パーサー、LLMプロンプトによるカスタム着色パイプラインを実装

LLMを活用した着色・スコアリング

  • プロンプト記述で任意の基準による職種スコアリングが可能
    • 例：AI曝露度、ヒューマノイドロボティクス曝露、オフショアリスク、気候変動影響など
  • デジタルAI曝露度オプションは、AIが各職種へどれほど影響を与えるかを推定
  • LLMプロンプトにより各職種を0〜10で評価し、ツリーマップを着色

AI曝露度スコアの評価基準

  • 0–1：最小曝露
    • ほぼ完全に物理作業・リアルタイムの人間対応職種（例：屋根職人、造園師、潜水士）
  • 2–3：低曝露
    • 物理作業・対人作業中心。AIは周辺業務を補助（例：電気工、配管工、消防士、歯科衛生士）
  • 4–5：中程度曝露
    • 物理/対人作業と知識作業が混在。AIが情報処理部分で補助（例：看護師、警察官、獣医師）
  • 6–7：高曝露
    • 主に知識作業。AIツールで生産性向上（例：教師、管理職、会計士、ジャーナリスト）
  • 8–9：非常に高曝露
    • ほぼ全てがデジタル作業。AI進展が著しい分野（例：ソフトウェア開発者、グラフィックデザイナー、翻訳者、データアナリスト、パラリーガル、コピーライター）
  • 10：最大曝露
    • ルーチン情報処理、完全デジタル、AIが既に大部分を代替（例：データ入力、テレマーケター）

AI曝露度スコアの注意事項

  • LLMによる推定値であり、厳密な将来予測ではない
  • 高スコアでも職種消滅を示唆するものではなく、仕事の再構築・変容を意味
  • 需要弾力性や規制・社会的要因は考慮外
  • AI進展による生産性向上が新たな需要を生む可能性

カスタムプロンプトと応用例

  • ユーザー自身がプロンプトを作成し、任意の観点で職種をスコアリング・着色
    • 例：ヒューマノイドロボティクス曝露、オフショアリスク、気候変動影響
  • パイプライン再実行で新たな着色パターンを即時反映

まとめ

  • BLS職業データの理解・比較・分析を直感的に支援する開発ツール
  • AI曝露度など複数指標での職種評価・可視化
  • カスタマイズ性と拡張性の高いLLM連携パイプライン

Hackerたちの意見

データはBLSから来てるんだよね。彼らのデータは実際の状況に遅れてるし、成長予測も全然信頼できない。2000年から2010年にかけて、アクチュアリーが最も成長している分野で、未来の展望が最高だって言ってたの覚えてる？BLSの未来予測なんて、テクノロジーが仕事の性質を変えるときには何の意味もないよ。
└
トランプがBLSの長官を解雇して、「偉大さを復活させる」人を指名したのは、そんなに昔のことじゃないよね。データの上に置かれたスロップの外観は置いといて...なんで私たちはそのデータを信じるの？
└
あなたは、実際の状況がどうなっていると思いますか？
└
データの質が高いと仮定してるの？質が良くないなら、合成データと同じくらいの価値しかないよ。
AIが余剰を生み出したら、それはどこに行くの？投資に基づくデータセンターの建設やAIラボのことじゃなくて、AIの仕事の成果について話してるんだ。AIの成果は使われる文脈に分配されて、私たちの働き方や引き受ける仕事に変化をもたらすと思う。競争がその余剰を取り込み、新しい構造に投資することを担っている。それが負担を支えるものになって、もうそれなしではやっていけなくなる。結局、私たちは水面を漂っているだけに見える。コンピュータが数十年で100万倍速くなったときも、収入や仕事の減少にほとんど改善を感じなかったからね。余剰は構造に吸収され、その変わった構造はもう機能するためには欠かせないものになってしまう。細胞とミトコンドリアみたいに、一度融合したら別れられなくなって、個別にコストを支払うこともできなくなる。余剰は基準コストに吸収されるんだ。
└
> AIが余剰を生み出したら、それはどこに行くの？投資に基づくデータセンターの建設やAIラボのことじゃなくて、AIの仕事の成果について話してるんだ... 1%の懐に入る。これが過去50年間、コンピュータやインターネット、自動化がもたらした余剰生産性の大部分が行く場所だよ: https://www.epi.org/productivity-pay-gap/
└
AIがクソみたいな仕事をするのに100万億兆倍生産性が高くても、経済的な利益がほとんどないなら、それは私たちのクソみたいな仕事の純経済価値をあらわにすることになる。でも、株式市場がパニックになってないってことは、少なくともこの前提のどれかが間違ってるってことだよね：1. 経済活動は比較的平坦。2. AIは私たちを以前より100万億兆倍生産的にしている。3. 株式市場は現実に根ざしている。
└
余剰は資本の所有者に行くんだよね。労働は資本に負け続けてる。
└
俺は、ホワイトカラー層や沿岸のエリート、プロフェッショナルマネージャー層、なんでもいいけど、そういう人たちが国の産業基盤を東方に売り渡したのと同じようになると思う。ちょっとお金は得たけど、最大の利益は物質的な富だった。2ドルのウィジェットの代わりに1ドルのウィジェット。被害を受けなかった人たちは、より多くの物質的な豊かさを享受できた。もちろん、名目上の価値は下がらなかったけど、それはインフレのせいで、ちょっと別の影響だよね。今回は、AIの標的になっている仕事は、現代社会の書類仕事のオーバーヘッドを構成する仕事、つまり書類仕事全般だよ。中国からの1ドルのウィジェットが2ドルの国内ウィジェットを置き換えるんじゃなくて、1ドルのAIサービスが2ドルの人間が必要なサービスを置き換えることになる。これを考えるのは難しいけど、人々はこういうサービスを数百ドルや数千ドル単位で消費する傾向があるから、実際には、会計士やエンジニアに依頼する時、何かを基準に沿って計画するのが、専門的な労働コストが減るからかなり安くなるってことだよね。もちろん、いつものように、裏で糸を引いてる投資家たちは、途方もない富を得ることになるだろうね。
└
経営者が決めることだね。結局、自由市場経済では、商品がもっと手頃になるんだよ。農業がそのいい例だね。
└
自分のプロジェクトでは、プログラミングで節約した時間は、もっと野心的なプログラムを書くのに使っちゃうんだよね。ビジネスの場合は、もっと野心的なことをすることでお金を稼げるかどうかが問題だね。
└
> 結局、私たちは水面を歩いているだけのように見えるね。コンピュータが数十年で100万倍速くなった時もそうだったけど、収入や労働の減少にあまり改善を感じなかった。これはすごく重要なポイントだと思う。快楽のトレッドミルは、実際の利益が軽視されることを意味する。新しさの情報サイクルは、改善のためのオズボーン効果みたいなもので、半期ごとの「ポピュラー・メカニクス」の空飛ぶ車の特集みたいに、魅力的な未来が常にすぐそこにあるけど、結局実現しないって感じだね。
>ソフトウェア開発者 +15% やった！ >コンピュータプログラマー: -6% うわ、最悪
└
BLSによると、ソフトウェア開発者の中央値年収は131,450ドルだって。（出典: https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/...）コンピュータープログラマーの中央値年収は98,670ドルだよ。（出典: https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/...）ソフトウェア開発者は通常、以下のことをするよ： - ユーザーのニーズを分析して、それに応じたソフトウェアを設計・開発する - 顧客の既存プログラムやシステムのソフトウェアアップグレードを提案する - アプリケーションやシステムの各部分を設計し、それらがどのように連携するかを計画する - プログラマーに必要なソフトウェアコードを示すモデルや図を作成する - ソフトウェアのメンテナンスやテストを通じてプログラムが正常に機能し続けるようにする - アプリケーションやシステムのあらゆる側面を文書化して、将来のメンテナンスやアップグレードの参考にする（出典: https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/...） コンピュータープログラマーは通常、以下のことをするよ： - C++やJavaなど、さまざまなプログラミング言語でプログラムを書く - 既存のプログラムを更新・拡張する - プログラムのエラーをテストして、バグのあるコードを修正する - 開発を簡素化するソフトウェアでコードやスクリプトを作成、修正、テストする（出典: https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/...）
└
それについても気になってた。ソフトウェア開発者の仕事が1.9百万件、コンピュータープログラマーの仕事が12.2万件あるみたい。希望が持てるね。
└
それは時間とともに用語が変わったせいだと思うけど、間違ってるかもしれないね。
└
よく分からないけど、プログラマーは減っていくって言われてるよね。でも、開発者や特にテスター、QAの人たちは増えていくみたい。テスターやQAが未来においてもっと重要になるってのは、普遍的なAIの世界ではあり得ると思う。ただ、それが開発者の雇用がテスターやQAの雇用と同じペースで増えるってことにはならないと思う。
└
そうだね、俺はコンピュータープログラマーだけど、そのタイトルがついてる仕事はたぶんひどい。ソフトウェアエンジニアってタイトルがついても、魔法のようにエンジニアになるわけじゃないし。言葉遊びだよ。
AIに対してドグマ的でイデオロギー的に反対している賢い人たちがたくさんいるのを見るのはちょっと面白いね。彼らはAIが生み出すものを、役に立つかどうかに関わらず意図的に無視するつもりなんだ。彼らには良くないけど、情報やソースをその価値で区別することにすでに慣れている人たちには明らかに有利だよ。AIはもう勝ってるし、支配してる。1年か2年、5年か10年かもしれないけど、AIは減速しないし、誰も止まらない。近い将来、意味のある仕事や経済的に関連する仕事はたくさんあるけど、無意味な仕事も多い。ジェボンズの逆説は認知的余剰には関係ない。起こることを捉えるためには、全く違うモデルが必要だよ。サーフィンするか溺れるかの時だね。これから来ることをどう扱うか、責任者たちが全く分かってないみたいだから。
└
あなたの言うことが実現したら、認知的な仕事に関しては「サーフィン」なんてできないよ。
└
AIに対する生の嫌悪感は、インターネットの初期の頃を思い出させるね。あの時もただの流行だと思われてた。
└
ツナミの時にサーフボードは役に立たないよ。溺れちゃう。著者も溺れるだろうし、ツナミを祝うべきじゃない。
└
AIが悪いってのは、AIが勝ったり支配したりすることと矛盾しないと思う。どれも真実だと思うし、今のソーシャルメディアは悪いと思ってる。それはもう勝ってるし、矛盾はないよね。
└
> AIはもう勝ってるよ。どんどん進化してる。1年か2年、5年か10年かは分からないけど、AIは止まらないし、誰も立ち止まるつもりはない。近い将来、意味のない仕事や経済的に関係のない仕事がたくさんあると思う。HNのどこかのコメントからリンクされてたかもしれないけど、今日見た投稿には「電子レンジが全ての食べ物の未来だ：そう思わないなら、キッチンから出た方がいい」って書いてあった。電子レンジはもう勝ってる。これから数年で、どの家にも電子レンジがあるようになるよ。電子レンジ料理を始めるか、沈むかだね。
└
>「AIに対して教条的かつイデオロギー的に反対している賢い人たちがたくさんいるのを見るのはちょっと面白い。彼らは、AIが生み出すものをその有用性に関わらず意図的に無視するつもりなんだろうね。多分、俺もそのカテゴリに入るかもしれないけど、意見は違うよ。深い技術的な正確さが必要ない製品の特徴をまとめるためにAIを使うことには全然反対じゃない。でも、俺が反対しているのは、「この百万のデータポイントを要約して、俺が消費できる出力にして」っていうやつ。なぜなら、去年の間に何度も目撃したことがあるから：誰かがAIを使ってQBRデッキや財務予測を作成した結果、AIが完全に数字を幻覚していたってこと。これには頭が痛くなるよ。もし、正確な数字のグラフを作るのを信頼できないなら、最初から何でやる必要があるの？同じように、もし君が「これがAIが作った素晴らしいデータセットだ」って言ったら、俺の最初の考えは、「イラクの情報大臣と同じくらい信頼できる」ってことだ。なぜなら、世界で最高のAIプラットフォームからのゴミのような出力を目の当たりにしてきたから。*はっきり言っておくけど、俺は企業が全体的に人をAIに置き換えていると思ってるし、それができるとも思ってる。そして、誰かが質問を始めるまでに18ヶ月以上かかるだろうし、その時には自分たちの会社の未来を現実を反映していないゴミの数字で導いていたことに気づくと思う。
└
> AIはもう勝ってる。どんどん進化してる。1年か2年、5年か10年かもしれないけど、AIは止まらないし、誰もその流れを止めることはできない。近い将来、意味のない仕事や経済的に重要じゃない仕事が大量にあるんだ。ジェボンズの逆説は認知的余剰には関係ないよ。これから起こることを捉えるには、全く違うモデルが必要なんだ。いいえ、AIは「すでに」勝ってはいない。あなたが言うように、「どんどん進化してる。1年か2年、5年か10年かもしれない」というのは、そのことを認めてるようなものだよ。人々は確かに止まらないかもしれないけど、次の進歩が可能かどうかの保証はどこにもない。私たちが到達するものが、私たちができる全てかもしれないし、それは行ってみないとわからない。あるいは、急激に進化して全てを手に入れるかもしれない。確信はないけど、ジェボンズの逆説を持ち出すのは多分間違いだと思う。これは安いものが潜在的な需要を明らかにすることについての話で、確かにそれは可能だけど、AIが消費主義の経済的インセンティブを終わらせることで、常にもっと物を持ちたいという欲求が減るかもしれない。そうなると、家が遺伝子組み換えの光合成するつるでできた生きたユルトみたいになって、無限の無料の食べ物も得られるかもしれない。（AIの未来について話してるなら、そういうのもありじゃない？）私が言いたいのは比較優位についてだね。これはあくまで「私の考え」だけど、AIが無制限の量で全ての需要を満たせるなら、比較優位の前提が崩れると思う。 > サーフィンするか溺れるかの時だね。今後のことをどう扱うか、責任者たちが全く分かってないように見えるから。そうだね、彼らはインターネットのことすらまだ理解できてないと思うよ。* そしてAIは、すべてのモデルが「IQ 115の完全な人間」に相当するだけでも、実際にできるかもしれない。IQテストがあまり信頼できないことは知ってるけど、私たちはそれが何を近似しているかは分かってる。私が「完全に丸い」と言ってるのは、彼らの鋼のような形が目指してるもののことを指していて、テストに合格すること自体ではない。そうすれば、AIはすでにそのIQスコアを超えてるかもしれないし、食器洗い機の皿を扱うのに苦労してるかもしれないけどね。
└
> ジェボンズの逆説は認知的余剰には関係ないよ。起こることを捉えるには全然違うモデルが必要なんだ。ジェボンズの逆説は認知的余剰には関係なかった。それが何かというと、認知的余剰はジェボンズの逆説を強化するだけなんだ。人間は、人間のニーズが支配する世界でビジネスにとって競争優位なんだよ。
└
> 1年か2年、5年か10年かもね。ああ、クラシックな「すぐそこにある」仮説だね。2022年11月以降、何度も「12〜18ヶ月で終わる」って議論を見てきたよ。技術に関しては、時間が経つにつれて良くなるって言うのは当たり前のことなんだけど。「AIはもう勝った」って確信してるなら、具体的な予測をしてみたら？ どの仕事がいつまでに obsolete になるの？
これの色盲に優しいバージョンがあればいいな。僕は色覚異常で、ページの赤と緑を区別できないんだ。
└
ちょっと気になったんだけど、「得」や「損」を表すのに、どんな色（またはテキストの処理）が好き？
└
ちょっと気になるんだけど、ウェブページの色を自動的に色盲に優しいものに変えるブラウザ拡張ってあるの？
└
俺も色盲なんだけど、面白いのは、今週見たAIが作ったチャートが2つ目で、どちらも読めないってこと。驚くことに、人間が作った場合、こんなに色盲に優しくないチャートはずっと少ないことに気づいたよ。
└
オンタリオ州の公園でキャンプサイトを探してた時を思い出すな。
「トップエグゼクティブ」と「小売販売員」の仕事が同じくらいあるのは驚きだね。自動化やアメリカのグローバル経済における役割を考えると納得だけど、階級や不平等についての一般的な考え方とは少し矛盾するかも。
└
> それは階級や不平等の標準的な考え方に逆らう部分があるね。詳しく説明してくれる？
└
チャートを一目見て、結果が不可能だと思ったよ。どうやら「トップエグゼクティブ」の中央値年収は105,350ドルらしい。 https://www.bls.gov/ooh/management/top-executives.htm
└
そのカテゴリーの中央値の給与は$105,350で、「一般および運営マネージャー」と「最高経営責任者」が含まれてるよね。すごく小さい企業の経営者も含まれてるんじゃないかな。 https://www.bls.gov/ooh/management/top-executives.htm
私の結論はこれだね：アメリカの給与の3.XTドルがAI企業のTAMだ。アップルは、非常に成功した企業で、年間300Bドルの収益を上げてる？（だいたい）その10%があればアップルになれる。10%の仕事を取って全給与を集める（AI従業員 -- 疑わしい提案）か、みんなの給与の10%を取って、みんなの仕事の一部を自動化する（AI「ツール」 -- もっと現実的）。もし自動化される「部分」が10%を超えるなら、長期的にはみんな勝ちだよ。すべての企業がコストの増加なしに生産性を向上させることができるから。データセンターのコストや複数の競合するAI企業を考慮に入れると、世界中のホワイトカラーの仕事全体にTAMを広げて、「20%の仕事で20%のコスト」のモデルで、誰もが夢にも思わなかった成功を手に入れることができる。再度言うけど、その20%をどう分配するかはまだ分からない（20%の新しい失業、または「ツール」で新しい0%の失業）。私の考えをここでまとめたよ： https://jodavaho.io/posts/ai-jobpocolypse.html
└
"TAM" = ?
└
上司たちはすでに自分の従業員を嫌ってて、彼らに1セントでも払わなきゃいけないことに腹を立ててる。彼らは本当に、従業員を10%もっと生産的にするために、賃金にさらに10%を支払うことを受け入れるのかな？コアモデルの提供者間で大きな競争があって、価格を下げる圧力がある中で？
└
あなたの計算には、Apple製品が競合他社と差別化されているという事実が抜けてるよ。もしAIが普及した商品になったら、300Bドルの価値はない。飲料水はAIやiPadよりもずっと重要だけど、世界で最も価値のある水会社は年間約5Bドルの収益しか上げてないよ： https://en.wikipedia.org/wiki/American_Water_Works
└
置き換え作業の市場規模は過大評価されてるよ。取引コストに対処してないからね。リファクタリングや埋没費用のあるステークホルダーを外すのは、途方もないコストがかかるんだ。コーディングは、労働分業やアウトソーシング、リモートワークを支えるためにすでに考慮されていたから、今やAIの主要なアプリになってる。実際のAIの価値は、仕事を置き換えることじゃなくて、新しい製品を可能にすることなんだ。安く作れるようになったからか、あるいは…AIのおかげでね。
自分の「仕事の質調整型失業指数」と似たような結論が出てるね。 https://github.com/quinndupont/JQADI
> あなたは、さまざまな職業がAIにどれだけ影響を受けるかを評価する専門家です。労働統計局から職業の詳細な説明が与えられます。 > その職業の全体的なAI露出度を0から10のスケールで評価してください。LLMはスコアリングに向いてるの？私の経験では、LLMを使って何かをスコアリングすると、だいたい恣意的な結果になることが多いよ。カーパシがそれを使ってるのを見て驚いた。
└
いいえ。LLMは特定の分野の専門家じゃないよ。自信満々に答えることはできるけど、良い分析をするように最適化されたLLMはまだ誰も作ってない。
トップエグゼクティブが全職業の4%ってどういうこと？