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こちらが職業をどう評価するか
自動化についての報道の多くは、三つの別々の問いを一つの数字に潰します。こちらはそれを分けたままにし、ある主張が三つのどれの上に立っているかを示します。
単位は職ではなく業務#
肩書とは、たまたままとめ買いされた業務の束です。自動化が働きかけるのは業務なので、こちらが評価するのもそこです。
決して混ぜない三つの層#
自動化についての報道で最もよくある誤りは、「機械にこれができる」を「この職はなくなる」として扱うことです。
そもそも機械にこの業務ができるのか
雇用主がここで実際にそれを採り入れるか——費用、信頼性、規制、保守は
採り入れたあと、人員や職務の範囲は実際に変わったか
四つの技術の signal#
別々に追っています。二つ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——危うさは足し算になりません。
この曲線は再構成されたもので、測られたものではありません#
どの職業のページも、2022年末まで遡る影響の曲線を描いています。その数字を当時に測った人は誰もいません——こちらが後から推定したものであり、図はそれを、あなたが見る前に述べます。
証拠には段階があります#
どの報せにも評価を動かす資格があるわけではありません。実演と人員削減は同じ種類の事実ではないので、重みが違います——そしてそのうち一部だけが、そもそも基準線を変えられます。
又聞きの要約、あるいは不完全な情報。記録はするが、判断を動かすことは決してない。
実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。
実際の場での小規模な試行。導入の条件が試されていることを教えてくれるのであって、それが成り立つことを教えてくれるのではない——だから一件の試行は単独では決して足りず、独立した二件で足りる。
雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。
採用、人員、労働時間、職務範囲の、検証できる変化。最も重い——ただし因果の帰属は、前提とするのではなく論じられなければならない。
失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。
どの主張にも札が付いています#
それが出典のある事実なのか、こちらの推論なのかを、あなたが推し量る必要は決してないはずです。
現在、裏の取れた982件の出来事が、825項目の業務判断のうち583項目を支えている。残りは当サイトの推論と示してある。どの記録も、入力する前に出典そのものを読んでおり、どんな検査を行ったかは記録自体に書き込まれている。裏の取れていない情報源を引くより、正直な数を示したい。
一つの判断はどう作られるか#
ここまでが基準である。この節は、その基準がどう実際に守られるかを書いたものだ —— 文書の中にしか存在しない規則は、それを書いた本人すら止められない。
01出典を見つける1日2回。職業からではなく、地域から探す。4 工程
1.1evidence watch
1.2evidence source
1.3occurredOn
1.4hard-sourced.ts
引き渡すのは手がかりであって、記録ではない。
02記録として入れる1件につき三段階。どれも省略できない。3 工程
2.1evidence add
2.2evidence verify
2.3evidence annotate
引き渡す記録は、自分の確からしさの区分を持っている。
03検査するどの検査も、何かが公開される前に走る。3 工程
3.1basis-rule.ts
3.2attachEvidence
3.3inventory-claims
すべて通らなければ、何も先へ進まない。
04公開する検証用の複製で二つの関門を通す。どちらか一方でも落ちれば、何も公開しない。3 工程
4.1canary
4.2sweep
4.3audit:seo
公開 —— そのうえで、確認する前に少し待つ。
05公開したあとも見張る毎日。沈黙も報告する。3 工程
5.1digest
5.2evidence check --urls
5.3watchdog
判断を要するものは上へ渡す。
06人に渡すものこれだけ。ほかはこの流れの中で決まる。3 工程
6.1evidence cosign
6.2EVIDENCE_STAGE_META
6.3harness
01 に戻る —— 1日2回、止まらずに
内容を書く層は、公開されたサイトに触れられる資格情報を一切持たない。動作がおかしくなったときの最悪の結果は、検査が通らないことであって、誤ったページではない。その層が変えられるのは証拠ファイル、訳文、そして三つの検索索引だけである。試験、規則、このページの文章、そしてそれ自身の手順書は閉じられている —— 追記すら許されない。ある変更が、検査を強めているのか弱めているのか、差分からは読み取れないからだ。
誰が裏を取っているか:当サイトのすべての記録は、VOLOのエージェントがその記録自身の出典に対して裏を取っている —— 出典を取得し、主張と突き合わせて読み、行った検査を記録に書き込んで、その記録のページに表示している。二次情報はさらに、二人目の記名された人間の連署がなければ数に入らない。これは「人が一件ずつ全部に目を通した」ことと同じではないし、私たちはそうだとは言わない。
この仕組みが間違えたこと
上の図は、このサイトがどう作られているかについての主張である。確かめられない主張には値打ちがないので、下の各訂正にはそれを直したコミットを添えてある。
Deploy という名前の工程が、何も公開していないのに成功と報告した。
公開用の資格情報がないとき、公開の手順をすべて飛ばしたうえで結論は成功だった。そのため新しい記録が公開済みとみなされ、実際にはそのページは404を返していた。いまは失敗するようになっている。
2026-09-21 · 87a0fe1
このページは、裏取りを人が行うことのように書いていた。実際には、各記録はエージェントがその出典に対して確かめている。
訂正済み。同じページには監視の層がまだつながっていないとも書かれていたが、それは何日も毎日動いていた。どちらの文も数日間偽であり、当時それを見つけるものは何もなかった。
2026-09-21 · 62c5102
手元の証拠の量を大きく言うことに対する検査はあったが、それがどう作られるかを誤って述べることに対する検査はなかった。
追加した。その判断基準は、直したばかりの文からではなくデータから取っている。初回の実行で三つめの言い過ぎを見つけた。
2026-09-21 · b3f4588
ページが当サイト自身の証拠の在庫を書いていた —— 記録が1件入った瞬間に偽になる文である。
ファイル検索では20件見つかったが、各言語をすべて歩く守りは17の経路にまたがる29件を見つけた。うち1件はすでに偽で、もう1件はその日の午後に書かれたものだった。
2026-09-15 · 9c19cd0
土台にあるオントロジー#
このサイトのすべてのページ、ツール、ファイルは同じ一組のオブジェクトとリンクを読み、それらへの変更はすべて名前のあるアクションを通ります。以下はその全体構造です。カードは実在する業務で、グラフから取り出したものです。
AI と人の協働
エージェントと自動化
- 読み取り専用の MCP ツール 18 個(query_ontology を含む)
- 有料の個人用 MCP アドレス
- 証拠ループと週刊ダイジェスト
- 専攻につながる →職業
- 職業対応する →公式分類コード
- 職業示す →次の一歩
- 職業で構成 →業務
- 証拠記録支える →業務
- 業務対応づけ →O*NET 作業活動
- 証拠記録引用する →出典
- 業務判断される →判断
- 規則かかる →業務
- 証拠記録読む →規則
- 規則適用される →法域
- 証拠を登録 →検証 →コードを対応づけ →業務を対応づけ →判断を変える →規則を読む →
業務オブジェクト
治療・ワクチン接種・手術獣医師
- 方向
- いまも人が主導
- 根拠
- 証拠に基づく
- 検証済みの記録
- 1
- O*NET の作業活動
- 動物のけがや病気を治療する。 この業務の一部だけ
- O*NET の作業活動
- 患者に手術を行う。 この業務の一部だけ
- O*NET の作業活動
- 患者に予防接種をする。 この業務の一部だけ
- 規則
- Animals and Birds Act 1965, section 53 してはならない
出典
- O*NET 31.0、ESCO、ISCO-08、SSOC 2024、NCES 対応表
- 法令、規制当局、裁判所
- 統計機関と、企業自身の公告・届出
ロジック
- どの記録が判断を動かせるか、何件必要か
- 動かした最初の記録に帰属する
- ベンダーの自社製品の説明は何も動かさない
- 断定の言葉は出典付きでのみ
- 曲線は再構成で、現在で止まる
- 職業どうしの手がかり、人が決める
検査と書き戻し
- すべての変更は、条件と記録を持つアクション
- 証拠は一つのコマンドからだけ入り、名前のある検証者が付く
- 変更のたびにガードテスト、公開の前に二つのゲート
- 無人のループはコンテンツを追加することしかできない
完全な定義 —— すべてのオブジェクト型、プロパティ、リンク、アクションと、それぞれを執行するコード —— はオープンデータとして公開しています: volo-ontology.json · オープンデータ
こちらが拒むこと#
- 異なる技術の危うさを足し合わせて一つの点数にすること。
- 何かを失職の確率と呼ぶこと。
- データがないときに、モデルにもっともらしい百分率を作らせること。
- 一社の事例を、世界中のその職業全体へ一般化すること。
- ある記事が何回転載されたかを、証拠の強さとして扱うこと。
- 確かな因果の議論なしに、人員削減をAIに帰すること。
- 「AIを学べ」「学び続けろ」と助言して、それを計画と呼ぶこと。
このうちどれだけが証拠の上に立っているか#
どの職業のページにも出ている、業務ごとの札の、正直な合計です。
162の職業と18の専攻を調べています。162の職業にまたがって982件の検証済みの出来事が付いており、それが825項の業務判断のうち583項を証拠の上に載せています。残る242項は、ページの上で業務ごとに本サイトの推定と記されています。
これからどこへ向かうか#
証拠は、上に示した一本の追跡可能な経路から入る。出来事は出典のURL、日付、段階、適用範囲、そしてどの業務に関わるかとともに記録され、その出典に対して裏が取れるまでは未確認のままである。裏の取れた記録だけがページに現れ、そのとき結びついた業務は当サイトの推論から証拠ありへ切り替わる。記録を残す当局を見張る層はすでに動いているが、それは提案するだけである。裏取りを通らずにページへ出るものは何もない。