Q. 自動化可能性が高い職業の従事者数（2020年）はどれくらいですか？

• 明確な影響を受けない職業の従事者数3516 万人
• 仕事の主要部分が自動化され代替懸念がある職業の割合20.9 %
• 生成AIと協働することで付加価値を高められる職業の割合18.1 %
• 分析対象とした日本版O-NETの職業数456 職種
• 令和2年国勢調査における労働者総数5764 万人

• AI時代の知的財産権検討会会議6回・追跡中の政策11件
• 知財投資・活用戦略の有効な開示及びガバナンスに関する検討会会議8回・追跡中の政策8件
• 知的財産戦略本部 構想委員会（知的財産推進計画2026）会議4回・追跡中の政策21件
• スタートアップ政策推進分科会会議4回・追跡中の政策21件

生成AIの影響を受ける労働者の割合 ○ 生成AIが我が国の雇用に与える影響を分析した研究によれば、生成AIの導入により単純作業を自動化し、生成AIと協働することで、より付加価値の高い業務に注力しやすくなる職業に就く雇用者は、全体の18.1%。 ○ 一方、生成AIが仕事の主要部分を自動化し、雇用代替の懸念がある職業に就く雇用者も全体の20.9%存在。 生成AIの影響を受ける労働者の割合 (大和総研による分析) 仕事の主要部分が自動化される職業 20.9% (1,205万人) <代替グループ> 単純作業を自動化し、生成AIと協働することで、より付加価値の高い業務に注力しやすくなる職業 18.1% (1,043万人) <協働グループ> (今の仕事のやり方を前提とした場合、) 明確な影響を受けない職業 61.0% (3,516万人) 【推計方法】 1. 職業ごとに「自動化対象率」を計算 ・「日本版O-NET」における各職業(456職業)のタスクに関するテキスト文を抽出。これをGPT-4(OpenAI)に読み込ませ、3つの指標(LLMの使用により①「タスク品質が低下する」(E0)、②「タスクを半分の時間で完了できるようになる」(E1)、③「追加ソフトウェアとの組合せにより高品質・効率化する」(E2))をタスクごとに判定させる。各職業全体の指標(E0、E1、E2)の平均値を計算し、「自動化対象率(=E1+0.5×E2)」と定義。 2. 職業ごとにタスクの特徴を抽出(「非定型/定型」、「認識/手仕事」など) ・上記とは別に各職業に係るタスクの特徴(「非定型・認識」、「非定型・手仕事」、「定型・認識」、「定型・手仕事」、「生成AI苦手(意思決定や身体的動作)」)について「高」、「中」、「低」に分類。 3. 生成AIの影響を受ける労働者の判定 ●「自動化対象率」と「非定型・認識」、「生成AI苦手」ともに高い職業 →「協働グループ」 ●「自動化対象率」と「定型・認識」が高く、「生成AI苦手」が低い職業 →「代替グループ」 ●上記以外 →「明確な影響を受けない職業」 ※「非定型・認識」は分析や対人関係などが求められる業務、「定型・認識」は同一作業の反復など (注) 就業者の割合は、「令和2年国勢調査」の職業別の就業者数を集計したもの。括弧内の就業者数は、就業者割合に「令和2年国勢調査」の就業者数(5,764万人)を乗じたもの。 (出所) 新田堯之「生成AIが描く日本の職業の明暗とその対応策」を基に作成。 32