本サイトは非公式サイトです。厚生労働省「職業情報提供サイト（job tag）」等の公開情報を参考に、職業データを整理・可視化した独自分析サイトです。
AI リスクスコア、リスク分類、ランキング、可視化結果は、本サイト独自の分析・加工によるものであり、厚生労働省、job tag、JILPT その他の公的機関の公式見解、評価、推奨を示すものではありません。
This site is unofficial. It is an independent analysis that organizes and visualizes occupational data based on public information from MHLW's "Occupational Information Site (jobtag)" and related sources.
The AI risk scores, categorizations, rankings, and visualizations are the result of this site's independent analysis and processing. They do not represent the official views, assessments, or recommendations of MHLW, jobtag, JILPT, or any other public institution.
552 の日本の職業を、厚生労働省 jobtag のデータから可視化したツリーマップ。
各タイルの面積はその職業の就業者数に正比例します。
数百万人の職業（一般事務・施設介護員など）は大きく、数千人の専門職（弁理士・潜水士など）は小さく表示されます。
就業者数の按分について：jobtag の就業者数は親カテゴリ（例：「公務員」374万人）の合計値で、その下の 国家公務員・地方公務員・外務公務員... など 31 個の子職業すべてに同じ数字が付いています。
そのまま合計すると親カテゴリを何重にも数えてしまうため、同じ就業者数を持つ子職業に均等按分しました（374万 ÷ 31 ≒ 12万人/職業）。
結果、552 職業の合計は 約 5,449 万人（日本の実労働力人口 約 6,700 万人の 81%）となります。
色は選択中の指標。上部のレイヤー切替で 6 種（AI リスク／年収／平均年齢／労働時間／求人倍率／学歴）を切り替え。
タイルをクリックすると jobtag の元ページが開きます。
AI リスクは 0〜10。AI が今後その職業をどれほど作り変えるかの推定値です。
詳しい採点根拠は下のセクションをご覧ください。
注意：高得点 = 仕事が消える、ではありません。多くの高得点職は置換ではなく再構成される可能性が高いです。
karpathy/jobs（米国版）にインスパイアされた、日本版の試みです。
ソースコード GitHub（MIT）。
採点日: 2026-04-25 | 採点 LLM: Claude Opus 4.7（Anthropic）
採点者: Claude Opus 4.7（Anthropic）が本セッション内で 552 職業を 1 つずつ判定。統計調査ではなく LLM の主観評価。
スケール（karpathy/jobs から移植）:
判断軸: 「自宅の PC 1 台で完結できるか？」を yes と答える職業ほど高得点。AI は数字／文章／画像／コード領域で急速に進化しているため、デジタル完結型は天然に高リスク。
注意: 高得点 ≠ 仕事が消える。プログラマーは 9/10 だが AI で生産性が上がる結果、需要がむしろ増える可能性も。多くの高得点職は「置換」ではなく「再構成」される見込み。
A treemap of 552 Japanese occupations sourced from Japan's MHLW jobtag.
Tile area is directly proportional to workforce.
Multi-million-headcount occupations (general clerical, care workers) appear huge; small specialties (patent attorneys, divers) appear tiny — that's by design.
About workforce allocation: jobtag reports headcount at the parent category level. Example: "Civil Servants" totals 3.74M, and that exact same number is repeated across all 31 sub-occupations (national / local / foreign-service / etc.).
Naïvely summing them would multi-count each parent category, so we distribute the parent total equally across its sub-occupations (3.74M ÷ 31 ≈ 120K per role).
The 552 occupations sum to ~54.5 million — about 81% of Japan's total labor force (~67 million).
Tile color shows the selected metric. Use the top toggle to switch among 6 layers: AI Risk / Salary / Avg Age / Hours / Recruit Ratio / Education.
Click any tile to open the official jobtag detail page.
AI Risk is a 0–10 estimate of how much AI will reshape each occupation.
See the methodology section below for the full rubric.
Important: a high score does NOT predict the job will disappear. Most high-exposure jobs will be reshaped, not replaced.
Inspired by karpathy/jobs (US version). Source on GitHub (MIT).
Scored on: 2026-04-25 | Scoring LLM: Claude Opus 4.7 (Anthropic)
Scorer: Claude Opus 4.7 (Anthropic) inside this Claude Code session, judging each of the 552 occupations one by one. Not a survey — LLM subjective estimate.
Scale (ported from karpathy/jobs):
Heuristic: "Can the job be done entirely from a home computer?" — if yes, the score is naturally high. AI is advancing fastest in digital domains (text, image, code, analysis), so digital-native jobs face the highest exposure.
Caveat: A high score does NOT predict the job disappearing. Programmers score 9/10, but AI making each programmer more productive could grow the total demand for programming. Most high-exposure jobs will be reshaped, not replaced.
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