ChatGPTに持ち込まれる仕事は多様化、上位10業務の比率は56%から51%に低下

OpenAIは10月26日、OpenAI Signalsの一環として、ChatGPTでの仕事関連メッセージを165の業務活動に分類したデータを公開した。対象はほぼ100カ国、2025年第1四半期から2026年第3四半期までの7四半期で、研究者は雇用統計と直接突き合わせることができる。

OpenAIは労働経済学者と同じ分類でメッセージを整理した

データの土台は、職業ごとのタスクを職種横断の業務活動にまとめる米国の標準的枠組みO*NETだ。OpenAIはこれをIntermediate Work Activitiesと呼ぶ。教材の作成、マーケティングコンテンツの制作、プログラミング、業務データの分析などが含まれる。

中心となる発見は一つの数字に表れている。全四半期で観測された74カ国では、上位10の業務活動が分類済みの仕事関連メッセージに占める比率が、2025年第1四半期の平均56.0%から2026年第3四半期には51.1%に下がった。OpenAIはこれを、各国が少しずつ、それぞれ異なる方向に特化していく兆しと読む。違いは国ごとの仕事の構成やAIツールへのアクセスの差を反映している可能性がある、という。

公開には国別のインタラクティブなグラフと、米国経済との比較も含まれる。二つの分布は大きく異なる。雇用で重み付けした米国の職業のタスク構成のうち約43%が「その他の活動」に入り、資材の運搬、車両の運転、医療記録の管理などがここに含まれる。これらは米国のChatGPTサンプルに十分安定して現れず、個別には集計されなかった。

AIと雇用の議論に、印象ではなく四半期ごとの系列が加わる

AIがどの職業を変えているかという議論は、これまで主に調査、求人広告、どのタスクがAIにさらされているかの推計に頼ってきた。共通の分類による四半期系列があれば、経済学者は特定の業務活動を選び、採用動向が変わる国で同じように伸びているかを確かめられる。Anthropicも2025年からAnthropic Economic Indexで、Claudeとの会話をO*NETのタスクに対応づけている。主要な二つのラボが、サンプルも利害も異なるとはいえ、同じ言葉で仕事を語り始めたことになる。

企業や行政にとっては、順位そのものより集中度の低下の方が意味を持つ。ChatGPTの利用が文章作成とプログラミングにとどまっていれば、いくつかの職業を見ていれば足りた。ほかの業務活動への広がりは、影響を見つけるのが難しくなり、国ごとに違う場所で現れることを示唆する。リスキリングや社内研修を計画する人にとっては、人々が実際にチャットへ持ち込む仕事の大まかな地図になる。

データが映すのは消費者向けチャットで、企業での導入は含まれない

サンプルには重要な限界がある。対象はChatGPTの個人向けプランでの仕事関連メッセージに限られる。法人アカウントのメッセージとCodexの利用は含まれず、企業がAIを業務プロセスに組み込み、エージェントが直接コードを扱う場面が抜け落ちている。結果が描くのは自分でツールを選んだ個人であり、ツールを購入した組織ではない。

さらに、メッセージは識別情報を取り除いたうえで自動分類器が振り分ける。OpenAIは小さなグループの結果を公表せず、統計的なノイズも加えている。プライバシーは守られるが、分類器の誤りはそのまま比率に反映され、元のメッセージがOpenAIの手元にある以上、外部からは検証できない。56.0%から51.1%への低下は、習慣の異なる新規ユーザーの流入や製品自体の変化を映しているだけかもしれない。

データの価値を決めるのは法人アカウントと外部の研究だ

次の公開で、OpenAIが研究のためのデータ源という役割をどこまで本気で担うかが見えてくる。法人アカウントとCodexを加えれば、いまの表に見えていない仕事が戻ってくる。もう一つの試金石は、データを賃金や採用と結びつけ、OpenAIが自社の発表に書かなかった結論にたどり着く独立した研究だ。

Lilithの判定

OpenAIが経済学者に開いたのは、人々が自分から仕事を持ち込むチャットのショーウィンドウだ。法人アカウントとCodexが並ぶ奥の倉庫は閉じたままで、AIが誰の仕事を奪い、誰の仕事を速めるだけなのかが決まるのは、まさにその倉庫の中だ。