リサーチ / バージョン2.0
診断方法
Offline Observerが失業を予測するふりをせず、タスク単位の根拠をキャリアシグナルに変える方法です。

診断は、画面利用、反復性、デジタル成果物、生成、身体作業、信頼、環境、責任に関する8つの自己回答を同じ重みで合計し、5つの広い区分にまとめます。職種グループは推奨ルートだけに使います。
何が変わるか
- 同じ重みの自己回答8問
- 方向性を示す5つの広い区分
- 職種グループは次の行動提案だけに使用
人が引き続き主導する領域
- 失職確率ではない
- 採用・報酬判断の資料ではない
- 地域の労働市場データを代替しない
次に育てるもの
- 少なくとも年1回出典を確認
- 重要な方法変更を公開
- 地域別の主張には地域データを追加
次の探索ルート
役立つ次の一歩へ進む。
このシグナルを行動につなげる産業・スキル・ツールをまとめました。
01 / リサーチと方法論






出典選定と更新方針
出典の選定基準、各出典が支えられる範囲、職業ページのレビュー・修正方針を公開します。
→02 / キャリアツール
AIタスク露出セルフチェック
現在の業務構成が生成AIにどれほど影響されやすいかを確認する、プライベートな調査ベースの診断です。
→03 / キャリアツール
AIタスク露出マップ
AIが高速化できるタスクと、人の判断・信頼・現場対応が必要なタスクを分けます。
→04 / 育てるスキル
AI出力レビューと品質管理
持続する力はプロンプトだけではなく、出力が誤り・不完全・危険なときを見抜く能力です。
→05 / 育てるスキル
責任ある人間の判断
根拠が十分な時点、許容できるトレードオフ、結果を負う人を判断する力です。
→06 / 業界別の見通し
テクノロジー・IT
AIはコードの書き方だけでなく、製品の設計・開発・支援・評価方法を変えています。
→RESEARCH / SOURCES