2026年3月17日 グローバル・アフェアーズ

労働者に報酬に関する洞察を提供する

アメリカ人は賃金情報のギャップを埋めるために、ChatGPTに1日あたり約300万件のメッセージを送信しています。

賃金情報は重要な決定を左右します：どの仕事に応募するか、交渉するかどうか、特定のキャリアパスが追求する価値があるかどうかなどです。しかし、ほとんどの商品の価格とは異なり、労働の価格はしばしば見つけにくく、解釈が困難です—特にキャリア初期の労働者、分野を変える人、または場所を移る人にとってはなおさらです。

AIは新しいタイプの労働市場リソースです。労働者が複数のウェブサイトを検索し、散在する給与ページを解釈し、または社会的にリスクのある質問をする必要がある代わりに、モデルは賃金情報を統合し、数秒でベンチマークを返すことができます。

労働者はすでにこの方法でChatGPTを使用しており、米国では平均して1日あたり約300万件のメッセージを送信し、賃金、報酬、または収入について質問しています。

私たちの最新の研究レポート（新しいウィンドウで開きます）では、アメリカ人がChatGPTを使用して賃金情報のギャップを埋める方法を調査しています。彼らが最も頻繁にChatGPTに求める支援は2種類です：給与を使用可能なベンチマークに変換することと、役職、会社、キャリアパス、またはビジネスアイデアが現実的にどの程度の報酬を得られるかを理解することです。

ラベル付けされた賃金ベンチマーキングメッセージの中で、給与計算が質問の26%を占め、続いて特定の役職（19%）、起業（18%）、特定の会社での特定の役職（11%）、職業またはキャリアに関する質問（11%）となっています。これは、自動分類器を使用し、人間が個別のメッセージを閲覧することのないプライバシー保護分析によって決定されました。

これらの質問のパターンが重要です。職業関連の賃金検索は、芸術、デザイン、エンターテインメント、スポーツ、メディア；管理；ヘルスケア；輸送；販売；ビジネスおよび金融業務などの分野に集中しています。雇用に対して、賃金検索は創造分野、管理、ヘルスケア、コンピューターおよび数学的役割などの高スキルで透明性の低い職業で過度に指標化されており、給与のベンチマークが困難で、交渉可能性が高く、またはキャリアモビリティにとってより重要な分野で需要が最も強いことを示唆しています。

起業関連の質問でも同様のパターンが見られ、これらは創造的な仕事や小規模サービス事業に集中しています—これらは多くの場合、掲載された賃金ベンチマークが存在しない分野です。

業界全体で、賃金検索は給与がより分散し、賃金がより高い場所で増加します。言い換えれば、労働者は正しい答えを得ることがより重要で、給与を読み取ることがより困難な場合に、最も給与情報を求めているようです。

これが単なる賃金検索を超えて重要である理由はここにあります。潜在的な収入を誤解することで、労働者はより低賃金の仕事に留まり、交渉力を弱め、キャリア移行を遅らせ、または教育や訓練への投資を思いとどまらせる可能性があります。より良い情報は不確実性を排除することはできませんが、仕事が何を支払うかについて合理的な見解を形成することを容易にし、したがって人々がより良い決定を下すのに役立ちます。

私たちのモデルが労働者にどのようにサービスを提供するかをより良く理解するために、レポートではWorkkerBenchも紹介しています。これは労働者にとって価値のある労働市場タスクでChatGPTを評価する新しい取り組みです。この最初のベンチマークでは、GPT-5.4を国家職業およびメトロレベルでの2024年OEWS中央値賃金と比較して評価しました。観察されたサンプルでは、モデルは非常に正確です：カバレッジは高く、バイアスは小さく、ほぼすべての数値推定値がベンチマークに非常に近い値となっています。

給与情報は経済的に重要ですが、しばしば取得が困難または機密性が高いものです。労働者はすでにChatGPTを使用してその問題をナビゲートしており、特に不確実性が最も高く、利害関係が最も意味のある労働市場の部分でそうしています。私たちの目標は、その支援がどれほど有用で信頼できるかを改善し続けることです—国家ベンチマークを超えて、労働者が実際に毎日尋ねる地理、企業、レベル、および報酬の質問に向かって進むことです。

2026年 著者 OpenAI

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