生成式 AI 到底在多大程度上滲透了我們的工作？一項研究根據微軟對話式 AI 「Copilot」的實際使用數據，將各職業的「AI 易用性」進行了評分，從中揭示了實際情況。排名前列的是以資訊處理和溝通為核心的工作，例如口譯員、筆譯員、作家和業務員，而排名靠後的多是涉及身體操作的職業，例如醫療、建築和現場作業。本文將介紹 AI 影響較小和較大的共 20 種職業。
首先，我們來看看受影響最小的職業。
◆並列第 9 名 有害物質清除人員
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有害物質清除人員是專門負責安全地從建築物或工地中移除對人體和環境有害物質的專業人員，例如石棉、鉛和化學物質。他們穿戴防護服並使用專用設備，根據現場情況進行手工處理，同時也需要具備根據嚴格安全標準做出判斷的能力。
本研究將這類工作歸類為生成式 AI 適用性極低的職業。一般來說，涉及實體現場作業和情境判斷的工作，相較於以資訊處理為核心的工作，AI 較難應用。
◆並列第 9 名 抽血人員（醫護人員）
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抽血師是在醫療機構中從患者身上採集血液的專業人員，負責準確安全地處理檢測和輸血所需的樣本。抽血時，需要根據患者的身體狀況和血管狀態，運用適當的技術，並特別注意預防感染和避免混淆。
這項工作需要直接面對患者，現場判斷和精細的手工操作是不可或缺的特點。由於這些特性，生成式 AI 難以取代此領域，本研究也將其列為 AI 適用度較低的職位。
◆第 8 名 輪胎修理/更換技師
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輪胎修理/更換技師負責檢查汽車輪胎、修補爆胎以及更換磨損的輪胎。他們在確認車輛狀況的同時使用工具進行作業，並負責平衡調整和胎壓管理，以確保行車安全。
這項工作主要以現場手工操作為主，並且會根據車型和狀況而有不同的應對方式，這也是其特點。這類涉及實體操作和情境判斷的工作，與生成式 AI 擅長的資訊處理性質不同，因此被歸類為難以應用的領域。
◆並列第 6 名 船舶輪機員
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船舶輪機員是負責操作和維護船上引擎、發電機等設備的專業人員。他們在航行中監控機械狀況，並在出現異常時迅速應對，在確保航行安全方面扮演著重要角色。設備的檢查和維修需要專業知識和現場判斷力，遇到問題時，即時應變能力也必不可少。
這類以機械設備管理和現場應對為核心的業務，被認為是生成式 AI 難以應用的領域，本研究也將其列為適用度較低的職位。
◆並列第 6 名 汽車玻璃安裝與維修人員
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汽車玻璃安裝與維修人員負責更換和修復車輛的擋風玻璃和車窗玻璃。他們需要檢查裂痕和損壞情況，並以適當的方法進行維修或更換，同時也需要精確操作以確保氣密性和安全性。
這項工作會因車型和損壞程度而有不同的處理方式，主要以現場判斷和手工操作為主。這類涉及實體施工的業務，其性質與生成式 AI 處理資訊的方式不同，因此被認為是難以應用的領域。
◆並列第 3 名 遺體處理人員
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遺體處理師（防腐師）是專門負責保持逝者遺體衛生，並為葬禮做準備的專業人員。他們負責進行防腐處理、修復外觀、化妝等，讓家屬能夠與逝者見面。
這項工作需要高度專業的知識和技術，並且對衛生管理和藥物處理有嚴格的要求。由於是直接處理人體，屬於精細作業，且必須根據個別情況做出判斷，因此被認為是生成式 AI 難以應用的領域。
◆並列第 3 名 口腔顎面外科醫師
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口腔顎面外科醫師是專門治療口腔、顎骨和臉部相關疾病及外傷的醫師，負責從智齒拔除到腫瘤切除、外傷重建等各種手術。這是一個需要根據患者症狀和全身狀況進行診斷，並要求毫米級精準手術技術的高度醫療領域。
處置直接介入人體，現場判斷和經驗不可或缺，包括應對突發狀況。由於這些特性，生成式 AI 的替代或應用被認為是有限的。
◆並列第 3 名 工廠系統操作員（其他）
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廠房系統操作員是負責監控和操作發電廠、化學工廠等大型設備，以維持穩定運行的職位。他們透過儀器和監控器掌握設備狀態，若有異常則迅速處理，並負責定期檢查和調整。
他們操作的設備複雜，需要根據情況做出判斷並依據經驗進行應對。這種以現場監控和操作為核心的工作，其性質與生成式 AI 擅長的資訊處理不同，因此被認為是難以推動 AI 應用的領域。
◆第 2 名 油漆、壁紙、泥水匠、灰泥施作助理
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油漆、壁紙、泥水匠、灰泥施作助理是在建築工地協助油漆工和室內裝修工的職位。他們負責搬運和準備材料、保養工具、整理工作場所等，扮演著支援順利施工的角色。
在現場，需要根據情況靈活應變和體力，且工作內容因專案而異。這種以體力輔助工作和現場應對為核心的業務，被認為是生成式 AI 難以應用的領域。
◆第 1 名 採礦、萃取作業助理
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採礦與開採作業助理是支援礦山、採石場、油田等資源採礦與開採作業人員的職位。他們負責搬運材料、準備設備、整備開挖現場，並協助確保作業安全且高效地進行。
工作現場多為戶外或地下等嚴苛環境，需要根據地形、天氣和作業狀況做出判斷並具備體力。由於經常涉及重型機械操作和危險作業，與周圍人員的協調合作也必不可少。由於這類工作主要以體力勞動和現場應變為主，因此生成式 AI 的應用被認為是較難實現的領域。
那麼，反過來說，哪些職業更容易應用 AI 呢？接下來我們將探討受 AI 影響最大的職位。
◆第 10 名 數學家
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數學家是透過研究數理理論和建立模型，為科學和產業領域解決問題的專業人士。他們處理抽象概念，也經常參與數據分析和演算法設計。
近年來，隨著模擬和統計分析等電腦協作的進展，數學家在理論和實務兩方面都扮演著重要角色。這類涉及數學運算、邏輯推理和數據分析的工作與生成式 AI 具有高度相容性，被認為是容易推動 AI 應用的領域。
◆第 9 名 政治學者
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政治學者是分析社會決策機制的專業人士，研究對象包括政治制度、政策、國際關係和選舉行為等。他們負責根據統計數據和文獻建立理論，闡明政治現象的背景和影響。
近年來，大規模數據分析和模擬也受到重視，資訊處理的比重日益增加。這類以分析、寫作和知識整理為核心的業務，與生成式 AI 的相容性高，被認為是容易推動 AI 應用的領域。
◆第 8 名 電話行銷人員
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電話行銷人員是透過電話介紹和銷售商品或服務的職位。他們根據客戶名單撥打電話，並根據對方的反應進行說明和提案，有時也負責處理客戶詢問。
這項業務通常基於對話腳本和標準化流程，效率和應對品質是重點。這類以重複性溝通和資訊提供為核心的業務，與生成式 AI 和語音 AI 的相容性高，被認為是容易推動 AI 應用的領域。
◆第 7 名 客戶服務人員
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客服人員是負責處理客戶詢問和投訴，並提供產品或服務支援的職位。他們透過電話、電子郵件和聊天等方式解決問題，並負責提升客戶滿意度。
客服工作內容包含許多標準化手冊和固定對話，需要快速且準確地提供資訊。這些重複性的應對業務和資訊處理與生成式 AI 具有良好的相容性，因此被認為是聊天機器人等應用將快速發展的領域。
◆第 6 名 廣播播音員／電台主持人
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廣播播音員／電台主持人是負責播報新聞和節目進度，向觀眾和聽眾傳遞資訊和娛樂內容的職位。他們負責朗讀稿件、進行採訪和管理節目進度，需要根據情況靈活應對和表達能力。
另一方面，隨著稿件生成、摘要和語音合成等技術的發展，部分標準化的朗讀和資訊傳遞工作正逐漸實現自動化。從這些業務特性來看，該領域被認為與生成式 AI 具有較高的相容性。
◆第 5 名 CNC（數值控制）機床程式設計師
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CNC（數值控制）機床程式設計師是為加工金屬和零件的機床編寫操作指令程式的職位。他們根據設計圖將加工程序和刀具運動設定為數值數據，負責實現高精度製造。
儘管優化加工條件和處理問題需要專業知識，但程式編寫本身在很大程度上遵循一定的規則和模式。這類涉及程式碼生成和優化的工作與生成式 AI 的相容性很高，被認為是 AI 支援潛力巨大的領域。
◆第 4 名 服務銷售代表
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服務銷售代表是向客戶推銷和銷售服務的職位，活躍於廣告、人力資源、IT 服務等廣泛領域。他們除了傾聽客戶需求並根據問題提出建議外，合約後的追蹤服務和關係建立也是重要的職責。
這項工作包含大量的資訊處理和溝通，例如製作說明資料、整理提案內容和客戶應對。這類工作與生成式 AI 的文章撰寫和提案支援相容性良好，被認為是容易推動 AI 應用的領域。
◆第 3 名 作家／撰稿人
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作家／撰稿人是撰寫書籍、文章、廣告文案等文字內容的職位。他們需要根據採訪和資料調查來組織內容，並具備清晰傳達給讀者的表達能力。工作核心是資訊整理和寫作，例如針對主題進行研究、構思結構和潤飾文章。
這些文字生成、摘要和結構建立等工作與生成式 AI 的擅長領域重疊，因此被視為在寫作輔助和草稿撰寫方面容易推動應用的領域。
◆第 2 名 歷史學家
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歷史學家是研究過去事件和社會變遷的專業人士，透過分析文獻和史料來解釋和重構歷史。他們負責解讀和比較一手資料，並將大量資訊整理成論文或著作發表。
近年來，數位檔案的應用和數據分析的重要性也日益提高。這些資料收集、整理和文章撰寫等工作與生成式 AI 具有高度相容性，因此被認為是在研究和寫作輔助方面容易推動應用的領域。
◆第 1 名 口譯員／翻譯員
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口譯員／翻譯員是負責在不同語言之間準確傳達意義的專業人士，他們在會議和談判中擔任口譯，並負責文件和內容的翻譯。除了語言能力，他們還需要理解語境、具備專業知識，並考量文化背景。
另一方面，近年來機器翻譯和生成式 AI 的精準度迅速提升，文章翻譯、摘要和部分即時口譯的自動化程度也越來越高。這類以語言處理為核心的業務與生成式 AI 的契合度極高，被視為最容易推動 AI 應用的領域。
