2026年10月26日、OpenAIが「ChatGPT’s expanding world of work」として、ChatGPTが仕事でどのように使われているかを示すデータを公開しました。ChatGPTの仕事での使い方をデータで確かめたい人にとって、165種類の仕事の活動と約100か国分の集計をたどれる一次資料です。この記事では出典にある事実を整理し、自分の職種に当てはめて今週試せる依頼文まで落とし込みます。
要点
- OpenAIは2026年10月26日、165の仕事の活動と約100か国を対象にしたOpenAI Signalsのデータを公開した
- データは四半期ごとで、2025年第1四半期から2026年第3四半期までの期間を扱う
- 分類にはO*NETをもとにしたIWA（Intermediate Work Activities・職種をまたいで共通する仕事の活動のまとまり）を使っている
- 各四半期すべてで観測できた74か国では、上位10活動が占める割合が2026年第3四半期に平均51.1%で、2025年第1四半期の56.0%から下がった
- 対象は個人向けChatGPTプランの仕事に関するメッセージで、enterpriseのメッセージやCodexの利用は含まない
何が発表されたか
OpenAIは、AIと労働についての問いを研究者がより深く調べられるように、OpenAI Economic Researchとしてデータを公開しました。公開されたOpenAI Signalsのデータは、165の仕事の活動と約100か国を対象に、消費者がChatGPTを仕事でどう使っているかを示すものです。出典では、人々がChatGPTに持ち込む仕事の活動の例として、preparing instructional materials（教材の準備）、developing marketing content（マーケティング用の制作物づくり）、programming（プログラミング）、analyzing business data（業務データの分析）が挙げられています。
分類の土台になっているのはO*NETという標準的な枠組みです。O*NETは職種ごとのタスクを、職種をまたいで共通する広い活動のまとまりに整理します。IWAは、さまざまな職種で行われる仕事の種類について、よく使われるタスクのカテゴリです。今回のデータはChatGPTの利用を165のIWAカテゴリに結びつけており、共通の枠組みを使うことで、ChatGPTの使われ方を他の職業・雇用のデータと比べやすくなると説明されています。データは四半期単位で、2025年第1四半期から2026年第3四半期までをカバーします。研究者はこのデータを使って、仕事でのChatGPT利用が国によってどう違うかを調べたり、時間による変化を追ったり、ほかの経済指標と突き合わせたりできます。
上位10活動の割合が下がった
変化として示されたのは、仕事での利用が最も多い活動に集中しなくなったという点です。各四半期すべてで観測できた74か国では、上位10活動が分類済みの仕事メッセージに占める割合は2026年第3四半期に平均51.1%で、2025年第1四半期の56.0%から下がりました。OpenAIはこれを、国ごとに仕事の内容が専門化していき、しかも国によって専門化する仕事の種類が違ったという読み方で説明しています。その違いは、国ごとの仕事の中身の差や、AIツールへのアクセスの差を反映しているかもしれないとされています。
米国の仕事全体とは分布が大きく違う
今回の公開では、ChatGPTの使われ方と米国の職業で実際に行われている活動を並べて比べる図も示されました。この2つの分布は大きく異なります。主な理由は、対応づけた米国の職業の雇用加重タスクのうち約43%が、個別に報告されるカテゴリの外にある「Other IWAs」に入るためです。そこには資材の移動、車両の運転、健康・医療記録の管理といった活動が含まれます。これらは元の米国ChatGPTサンプルで安定して表れる基準を満たさなかったため、個別カテゴリから外れています。
データはCSVでダウンロードでき、方法論はデータディクショナリにまとめられています。Signalsのデータはクリエイティブ・コモンズのCC BY 4.0ライセンスで提供され、利用・共有・改変ができる一方、出典表示または引用が必要です。
個人の仕事や学びにどう使えるか
出典が挙げた活動の例は、そのまま「自分の職種でChatGPTに任せられる仕事」を考える手がかりになります。依頼文を書くときは、役割・対象読者・成果物の形・足りない前提の扱いの4点を入れると結果が安定します。以下は今週そのまま試せる3つの型です。
教材や説明資料をつくる
人事・研修担当、接客の現場リーダー、講師の仕事に当てはまります。
あなたは社内研修の設計担当です。対象は入社3年目の営業担当20名、時間は60分、目的は見積作成の手戻りを減らすことです。時間配分つきの進行表、配布資料の見出し案、理解度を確認する設問5問を作ってください。前提が足りない場合は、質問を3つまでにまとめて先に聞いてください。
マーケティングの制作物を展開する
企画職、営業、フリーランスの発信に当てはまります。
あなたは中小企業向けのコピーライターです。商品の概要は以下に貼ります。想定読者は従業員30名規模の製造業の総務担当です。同じ訴求をメール件名5案、告知ページ冒頭3案、チラシ見出し3案に展開し、各案がどの不安に答えているかを一行で添えてください。
業務データを読み解く
経理・財務、事務、店長の仕事に当てはまります。
以下に貼る売上明細（月・商品名・金額）を使い、直近6か月の月次推移、構成比の上位5項目、前月比で変化が大きい項目を表にしてください。計算に使った列と前提を明記し、数字が合わない行は除外せず「確認が必要な行」として別に並べてください。
会社やチームで使うときのポイント
今回のデータは国単位の集計なので、自社の使い方がそのまま当てはまるとは限りません。自分たちのチームでも、どの活動にChatGPTを使っているかを月ごとに書き出し、増えた活動と減った活動を見比べると、研修や手順書を直す優先順位がはっきりします。あわせて、業務データを扱うときに貼り付けてよい情報の範囲を先に決めておくと、現場が迷いません。法人での導入や研修を検討しているなら、法人向けのAIリスキリングを手がける株式会社デジライズに相談できます。
使う前の注意点
このデータが対象にしているのは、個人向けChatGPTプランの仕事に関するメッセージです。enterpriseのメッセージやCodexの利用は含まれないため、組織全体の使い方を表した数字として読まないようにしてください。プライバシー保護のため、研究者は個別の会話を読みません。識別できる情報を取り除いたうえで自動システムがメッセージを分類し、公開されるのは集計した統計で、小さなグループの結果は公表されず、統計的なノイズも加えられています。細かい数値を一つだけ取り出して断定の根拠にするのは避けるのが安全です。
米国の職業全体との比較についても、雇用加重タスクの約43%がOther IWAsに入るという前提を踏まえて読む必要があります。データを引用して社内資料や記事に使う場合は、CC BY 4.0の条件として出典表示または引用が求められます。なお、ChatGPT自体の機能や使える範囲は環境によって異なるため、業務で使い始める前に公式のヘルプで最新の提供範囲を確かめてください。
まとめ
今回公開されたのは、ChatGPTが仕事でどう使われているかを165の活動と四半期ごとの推移で追えるデータです。教材づくり、マーケティングの制作物、プログラミング、業務データの分析という例を自分の職種に置き換え、依頼文を3つ作って試すところから始めると、データが自分の仕事の話になります。体系的に学びたい場合は、動画が990本以上あるデジライズAIスクールのコース一覧から「ChatGPTデータ活用（中級）」のような講座を選ぶと、業務データを読む依頼文づくりを順を追って練習できます。
出典
この記事は、各社の公式の発表をもとに AI で下書きし、出典の本文との照合とGoogle 検索による事実確認（ファクトチェック）を通ったものだけを公開しています。
