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自動化が仕事をどう変えるかを掴むために——業務ごとに、証拠を見せて、不確かさは不確かだと認めて。

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いまの立場:働いている学んでいる会社を経営している何かを作っている
このページの内容どの技術かここに至るまで方法と出典
職業›プロジェクトマネージャー›何を根拠に

プロジェクトマネージャー · 根拠

あの ページ が示すのは判断である。こちらが示すのは、その判断が何の上に載っているか —— どの技術がこの仕事に実際に触れているのか、言語モデルが一般に届いて以来この推定がどう動いたのか、そして両方の背後にある方法である。

評価日
2026-09-27
証拠あり
3/6
検証済みの出来事
3

ここで効いてくる技術はどれか#

四つの別々の signal です。意識して足し合わせていません——二つの技術にさらされている職が、二倍さらされているわけではありません。

認知の自動化
進捗報告・議事録・要約計画をつくり、更新するリスク・コスト・変更の管理利害関係者の合意形成とトレードオフの交渉チームを率い、障害を取り除くAIの出力をプロジェクトのどこに入れるかを決める
工程とセルフサービス
リスク・コスト・変更の管理

ここに至るまで#

この指数は動かない数字ではありません。これは、ChatGPT 以降の能力の検査点ごとに、それがどこにあったはずかです——再構成されたものであり、そう明記しています。

再構成 · 本サイトの推定過去の検査点ごとに、今日から推定したものです——当時に測ったのではありません。30 → 50。
1007550250
英国の大規模プロジェクト監督機関は、プロジェクトのデータを使って「赤」に転じるおそれのある政府の大規模プロジェクトに警告を出すAIの早期警戒システムを導入し、いまそれを自らのレビューに組み込んでいると述べている英国のプロジェクト専門職1,000人を対象にしたAPMの2025年の調査——組織がAIを使っている回答者の半数がタスクとスケジュールの自動化を最も恩恵を受けた機能の一つに挙げ、報告は49%が挙げた生成AIをすでに使っているプロジェクト専門職500人を対象にしたPMIの2024年の調査——53%が内容の要約とレビューに、46%が計画と監視に使っている123456789評価していません
2022年下半期2024年下半期現在

—— この区間には検証済みの事例がある- - - この区間には事例なし —— 再構成のみ0 = 業務の暴露なし、100 = すべての業務が暴露

● この職業についての3件の検証済みの出来事を、それが起きた日付の上に置いてあります——印の近くの線は、確かめられる何かに固定されています。

スケジューリングソフト、共有の管理表、ダッシュボードが、このグラフの始まる前にすでに計画の計算の多くを引き受けていたので、30から始まる。生成ツールがプロジェクトのまわりの文書——進捗報告、議事録、要約——の下書きを始め、会議ツールや進捗管理ツールがそうした文書を自らつくり始めるにつれて上がる。2024年には、この職業自身の職能団体が、こうしたツールをすでに使っているプロジェクト専門職のあいだで最も多い用途は内容の要約とレビューだと明らかにした。平らになるのは、文書が安くなっても、トレードオフの交渉、何を削るかの決定、問題の中でチームを率いることは安くならなかったからである。

12022年下半期30汎用の文章生成が世に出る。この時点より前のさらされ方は、すでに導入されていた自動化から来ていた——OCR、RPA、機械による画像認識、セルフレジ、配車のアルゴリズムである。 ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
22023年上半期33資格試験に通る汎用のモデル。最初の草稿の質が、専門の仕事がそれを使い始める境目を越える。 GPT-4 (2023-03-14) ↗
32023年下半期38画像の入力、長い文脈、そして道具の呼び出し。モデルを文書に向けたり、仕組みにつないだりできるようになる——それが、書く仕事ではなく工程の仕事を動かすものである。 GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
42024年上半期43同じ能力がずっと安く、速くなる。新しくできるようになることはない。量をこなしても割に合うようになるものが大量に出てくる——導入の判断が変わるのはそのときである。
52024年下半期46多段の問題を解いていく推論のモデルと、画面を見てコンピュータを操作する最初のモデル。ソフトウェアを操作する職に届くのは、後者のほうである。 OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
62025年上半期48エージェントが、人が貼り付けるための文章を出すのではなく、実際のソフトウェアを端から端まで操作し始める。公になった最初の揺り戻しが現れるのもこのときである——自動化して、その一部を元に戻した組織である。 Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72025年下半期49長い文脈と道具の利用が、機能ではなく既定になる。能力の向上は続き、目に見える制約は、モデルに何ができるかから、責任と、調達と、費用へ移る。 GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
82026年上半期50長い見通しを持つエージェントが、特定の業種の仕事の流れの中に着地する。導入は一般的なものではなく、業種ごとのものになる。 GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9現在50いまの評価——この点は、その職業のページに公表されている影響指数そのものなので、この曲線は、この site がすでに引き受けている数字に固定されている。平らな曲線については書き留めておく価値がある——同じ週に、AIのエージェントが物理的な機器を操作するための共通仕様の研究者向け先行版が、研究所と製造業者に公開された。それは、ここでの線がほとんど動かない物理的な職業に向けられた最初の能力の類である。 GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗

平らな線は、安全の予測ではありません。それは、自動化がこれまでどの業務に届いたかを言っています——ここで最も動かなかった職業は、制約が身体的か規制によるものであり、そしてそのどちらも変わりうります。

方法と出典#

評価日
2026-09-27
業務の判断の根拠
証拠に基づく3項 · 本サイトの推定3項 · 証拠が足りない0項
検証済みの出来事
3

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