賃金情報は、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を選ぶ価値があるかといった重要な意思決定に影響します。しかし、ほとんどの商品の価格とは異なり、賃金の水準は見つけにくく、解釈も難しいことが多いものです。特に、キャリアの初期段階にある人、分野を変える人、あるいは別の地域に移る人にとってはなおさらです。
AI は、労働市場における新しい情報源です。労働者が複数のウェブサイトを探し回ったり、散在する給与ページを読み解いたり、聞きにくい質問をしたりする代わりに、AI モデルは賃金情報を統合し、数秒で比較基準を示すことができます。労働者はすでに、このような用途で ChatGPT を利用しています。米国では平均して1日に約300万件のメッセージを送り、賃金や報酬、収入について質問しています。
最新の調査レポートでは、米国で人々が ChatGPT を活用して賃金情報の不足をどのように補っているのかを分析しています。ChatGPT への主な質問は、大きく2つに分けられます。給与情報を比較の目安となる形に整理することと、職種、企業、キャリアパス、あるいはビジネスアイデアが現実的にどれくらいの収入につながり得るのかを理解することです。賃金ベンチマークに関するラベル付きメッセージの内訳を見ると、給与計算が26%を占め、次いで特定の職種（19%）、起業（18%）、企業における特定の職種（11%）、職業またはキャリアに関する質問（11%）が続きます。これは、自動分類器を用いたプライバシー保護型の分析によって明らかになったもので、個々のメッセージを人が閲覧することは一切ありません。
こうした質問の傾向は重要です。職種ごとの賃金検索は、芸術・デザイン・エンターテインメント・スポーツ・メディア分野、マネジメント、医療、運輸、営業、ビジネスおよび金融業務などに多く見られます。雇用構成と比べると、賃金に関する検索は、クリエイティブ分野、マネジメント、医療、コンピュータ・数学関連職など、より高度なスキルが求められ賃金水準が分かりにくい職種で相対的に多く見られます。これは、報酬の比較基準を見つけにくい、交渉の余地が大きい、あるいはキャリアの流動性にとってより重要な領域で、需要が特に強いことを示唆しています。起業に関する質問でも同様の傾向が見られ、クリエイティブな仕事や小規模なサービス業に集中しています。これらは、賃金の比較基準が公表されていないことが多い領域です。
業界全体を見ると、賃金の幅が広く、賃金水準が高い分野ほど賃金に関する検索が増える傾向があります。つまり、労働者は、正確な情報がより重要で、かつ賃金の水準を読み取りにくい場合ほど、賃金情報を求める傾向があるようです。つまり、これは単なる賃金検索にとどまる話ではありません。将来どの程度の収入が見込めるかを誤解すると、労働者がより低賃金の仕事にとどまったり、交渉力が弱まったり、キャリアの選択が遅れたり、教育や訓練への投資をためらったりする可能性があります。より良い情報を得ても不確実性がなくなるわけではありませんが、仕事がどの程度の報酬をもたらすのかについて現実的な見通しを持ちやすくし、その結果、人々がより良い意思決定を行う助けになります。
当社のモデルが労働者にどのように役立っているかをよりよく理解するため、本レポートでは WorkerBench 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の問いに関して 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、全国の職種レベルおよび大都市圏レベルにおける2024年 OEWS（職業別雇用・賃金統計）の賃金中央値を基準として、GPT‑5.4を評価しました。観測されたサンプルでは、このモデルは非常に高い精度を示しています。カバレッジは高く、バイアスは小さく、数値推定のほとんどがベンチマークに非常に近い値となりました。
賃金情報は経済的に重要ですが、入手が難しかったり、扱いがデリケートだったりすることが少なくありません。労働者はすでに ChatGPT を使ってこの問題に対応しており、特に不確実性が高く、影響の大きい労働市場の領域で多く利用されています。私たちの目標は、この支援をより有用で信頼できるものにし続けることです。全国平均の基準にとどまらず、地域、企業、職位、報酬など、労働者が日々実際に尋ねている問いに対応できるよう改善を進めていきます。
