米国職業のAI曝露度（jobsリポジトリ）

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米国職業のAI曝露度（jobsリポジトリ）

米国職業のAI曝露度（jobsリポジトリ）

Bureau of Labor Statistics（OOH）の職業データを基に、米国に存在する342職業それぞれがAIや自動化にどれだけ曝露（影響を受けやすい）しているかを解析・可視化する静的サイトとデータ処理スクリプトのリポジトリ。職業ごとの業務内容や労働環境をスコアリングしてトリーマップなどで提示することで、政策立案者や研究者、求職者向けの概観を提供することを目的としている。Pythonでデータ前処理を行い、HTMLベースの静的サイトとしてGitHub Pagesで公開される構成になっている。

https://github.com/JoshKale/jobs

概要

このリポジトリは、Bureau of Labor Statistics の Occupational Outlook Handbook（OOH）に収められた342の職業データを利用し、各職業がAIや自動化の影響をどの程度受けやすいか（AI曝露度）を評価・可視化するプロジェクトです。データ処理用のスクリプト（Python）でOOHから抽出した職務内容や作業環境などのメタデータに基づきスコアリングを行い、その結果を静的HTMLで可視化。デモは GitHub Pages 上で公開され、インタラクティブなトリーマップなどを通じて職業別のリスク分布を直感的に確認できます。政策立案や教育計画、キャリア設計の参考資料として活用可能です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 103
  • フォーク数: 60
  • ウォッチャー数: 103
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 20
  • メインの言語: HTML

主な特徴

  • BLS OOH の342職業を対象にAI曝露度を推定・可視化している。
  • Python スクリプトでデータを整形し、静的HTMLで結果を表示する構成（GitHub Pages対応）。
  • トリーマップなどの視覚化により職種間の相対的な影響を直感的に把握できる。
  • レポート的な説明（README）とサイトのライブデモが提供されている。

技術的なポイント

このプロジェクトは「データ取得→前処理→スコアリング→可視化」のシンプルなパイプラインで構成されています。データ取得の一次ソースはBLSのOOHで、職務記述や仕事環境、教育要件などのテキスト／カテゴリ情報が基になっています。build_site_data.py が前処理とスコア計算の中核で、OOHデータをパースして職業ごとの属性を抽出し、AI曝露度を算出するためのルールベースまたは重み付けスキームを適用していると推定されます（リポジトリ内に生データと変換結果が置かれている想定）。出力は静的なデータファイル（JSON や CSV）にまとめられ、HTML 側で読み込んで可視化ライブラリ（treemapや簡易的なインタラクション）に渡されています。

フロントエンドは主にHTML（かつ静的資産）で実装され、JavaScript を用いた軽量な可視化やフィルタリングを行っている可能性が高いです。デプロイは GitHub Pages を利用する簡易パイプラインで、.github ディレクトリにはCIワークフローやページビルド設定が含まれるかもしれません。.python-version があることから、ローカルやCIで特定の Python バージョン（例えば pyenv）を揃えて再現性を確保する意図が見えます。限られたコミット数とファイル構成から、プロトタイプ的な静的サイトプロジェクトであり、外部APIを継続的に叩く構成ではなく、OOHのスナップショットを用いたオフライン処理・表示を行う設計です。

拡張や改善の余地としては、スコアの算出根拠を構造化して（重みや説明を明示）、最新の労働統計や職務記述の自動パースを導入すること、あるいは機械学習を用いた職務テキストの自動クラスタリングによる曝露の推定精度向上が考えられます。さらにCIでの自動更新、API化、より洗練されたインタラクティブ可視化（D3.js等）の採用で利便性を高められます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .github: dir
  • .gitignore: file
  • .python-version: file
  • README.md: file
  • build_site_data.py: file
  • jobs.png: file
  • index.html: file
  • data/: dir（職業データのスナップショットや生成物を想定）
  • assets/: dir（CSS/JS/画像などの静的資産）
  • LICENSE: file

…他 15 ファイル

まとめ

BLSデータを元にした静的なAI曝露可視化のプロトタイプで、再現性が高く拡張しやすい設計。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

AI Exposure of the US Job Market

Analyzing how susceptible every occupation in the US economy is to AI and automation, using data from the Bureau of Labor Statistics Occupational Outlook Handbook (OOH).

Live demo: joshkale.github.io/jobs

AI Exposure Treemap

What’s here

The BLS OOH covers 342 occupations spanning every sector of the US economy, with detailed data on job duties, work environment, educati…