| 執筆者 | 深尾 京司（理事長）／池内 健太（上席研究員（政策エコノミスト））／長谷 佳明（野村総合研究所）／Cristiano PERUGINI（University of Perugia and IZA）／Fabrizio POMPEI（University of Perugia） |
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| 発行日/NO. | 2025年6月 25-T-001 |
| 研究プロジェクト | 東アジア産業生産性 |
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概要
本稿では、日本の職業に対するAIおよびロボティクスによる自動化リスクを評価するために新たに構築した「自動化リスク指数（Automation Risk Index, ARI）」の作成手法を紹介する。本指数は、Frey and Osborne（2017）およびPaolillo et al.（2022）の先行研究を踏まえつつ、日本独自の職業情報提供サイト「job tag」が公開する職業情報データベースと、2024年に経済産業研究所（RIETI）および野村総合研究所が実施した専門家調査の結果を統合して構築されたものである。調査では、同データベースに収録された39のスキル、5つの能力、9つの職業属性について、2024年、2030年、2040年の3時点におけるAIおよびロボットによる代替可能性を専門家に評価してもらった。ARIは、各職業に必要とされるスキル・能力・属性のレベルと、専門家が予測する技術的に実現可能な代替水準との差異に基づいて定量化している。本指標は、日本の労働市場における自動化の影響を職業別・産業別に可視化するものであり、今後の雇用政策や産業構造の分析に資する重要なデータ基盤となる。
概要（英語）
This note introduces the Automation Risk Index (ARI), a new dataset which assesses how exposed Japanese occupations are to automation by AI and robotics. It builds on prior studies by Frey and Osborne (2017) and Paolillo et al. (2022). The ARI is based on two data sources: (i) the JobTag-OID database on skill and ability profiles for Japanese occupations; (ii) a bespoke expert survey conducted in 2024 by RIETI and the Nomura Research Institute. Experts evaluated how likely AI and robotics could replace the skills, abilities and job adaptability attributes described in JobTag-OID. The resulting ARI measures automation vulnerability at a granular occupational level and offers insights for labor market research and policy planning.
