OpenAIの調査、AI関連のフリーランス案件は予算規模が大きいと判明

OpenAIは2026年11月10日、AI関連の固定報酬制フリーランス案件は、比較可能な非AI案件より予算が52.4%高い一方、調整後の募集時時間単価の差はわずか1.5%だったことを示す共同調査をUpworkと発表した。

報告書全文「AI時代におけるフリーランス業務の再編」は、この差について、単純な時間単価の上乗せよりも、プロジェクトの範囲や購入される労働量のほうが重要であることを示すものと捉えている。調整後の3つの推定値はいずれも、同じ下位カテゴリー、同じ募集月の仕事を比較している。採用後に記録された稼働時間が正の値だった時間契約では、2026年4月までの観測データに基づき、採用後最初の90日間におけるAI関連業務の稼働時間は40.6%多かった。

この調査では、AIスキルを求める、AIツールの使用を必須とする、またはAI生成の成果物の改善を伴う募集を、AI関連案件に分類している。固定報酬制の予算は成果物全体に対する金額である。一方、時間単価の指標にはクライアントが提示した単価範囲の中間値を用いており、時間の価格と購入される仕事量を区別している。

フリーランス需要に一様な代替傾向は見られない

コンテンツ執筆は、AIの直接利用とフリーランスへの発注の対照が最もはっきり表れる分野だ。この調査によると、2025年1月から2026年6月までにサンプルとして抽出された個人利用および仕事関連のChatGPT会話のうち、コンテンツ執筆が占めた割合は14.5%だった。これに対し、2026年上半期のUpwork掲載案件に占める割合は1.3%だった。Upworkの掲載案件に占める割合は、2025年上半期から2026年上半期にかけて約31%低下した。

報告書が示す幅広い比較には、対照的な事例がある。動画・アニメーションはChatGPT会話のサンプルの1.0%を占めた一方、Upwork掲載案件では10.0%を占めた。モバイル開発では、それぞれ0.2%と7.8%だった。相対的なChatGPT利用強度は、2025年下半期のChatGPTにおけるカテゴリー別割合を、2023年上半期のUpworkを基準として比較したものだ。

対応する63の下位カテゴリーのうち43では、相対的なChatGPT利用強度が低下してマーケットプレイスでのシェアが伸びるか、利用強度が高まってシェアが低下した。利用強度の上昇とシェア拡大が同時に起きたカテゴリーは6つ、利用強度の低下とシェア縮小が同時に起きたカテゴリーは14で、より単純な代替パターンに当てはまらないものは20カテゴリーだった。したがって、AIの直接利用だけでは、フリーランス需要の構成が変化している理由を説明できない。

AI関連プロジェクトではタスクの組み合わせが多様化

報告書のタスク分析によると、AI関連案件におけるクラスターの実効数は、2023年1～6月の14.6から2025年7～12月には21.2へと、約45%増加した。この指標は、多様性を、同じ割合で構成されるクラスターの数に換算したものだ。仕事が少数の主要な活動だけにとどまらず、どの程度広がったかを捉えている。

個々の募集案件をみると、AI関連の仕事には平均3.35個の異なるタスククラスターが含まれており、その他の仕事の3.19個を上回った。AI関連の募集では、3つまたは4つのタスクを含む割合が高かった一方、5つ以上のタスクを含む割合はそれに応じて増えていなかった。タスクが2つ以上ある案件では、従来は珍しかったタスクの組み合わせが、AI関連の募集では平均8.4%、非AIの募集では2.4%を占めた。ここで「珍しい」とは、その組み合わせがAI登場前の募集に200件未満しか見られなかったことを指す。

報告書の事例では、AI生成動画に編集やモーショングラフィックスを組み合わせたり、チャットボット開発にアプリケーション連携を組み合わせたりして、完成した成果物を提供している。ソーシャルメディアのキャンペーン管理、AI生成動画、マーケティングオートメーション、AI API連携は、2023年から2025年にかけてAI関連業務内でシェアを伸ばした。チャットボットと機械学習モデルの構築は依然として最大のクラスターだったが、タスクの割り当てに占める割合は21.8%から17.8%に低下した。

プラットフォームのデータが示すもの

ChatGPTとの比較には、消費者アカウントから抽出され、個人利用または仕事関連と分類された36,896件の会話を用いた。学業に関する会話、目的が不明な会話、Upworkの分類体系に該当するカテゴリーがない会話は除外された。GPT 5.6 Lunaは、各会話で利用可能な最初のユーザーメッセージを最大5件用いて分類した。報告書によると、研究者がユーザーメッセージを読んだり、個々のユーザーデータを調べたりすることはなかった。

Upworkは3,000件を超える業務内容の記述を、400を超える標準化されたタスククラスターに分類した。GPTを活用した処理パイプラインは、各募集案件のタイトル、説明文、求めるスキル、分類情報、その他の文脈を評価し、AI関連業務かどうかを判定した。カテゴリー分析では、2025年下半期までのシェアの変化を追跡しており、マーケットプレイス全体の成長は測定していない。より広く見ると、2つのデータセットは直接照合されておらず、いずれも労働市場全体を代表するものではない。また、推定値が示すのは関連性であり、因果効果ではない。

別の市場動向を示す情報として、Upworkが2026年7月14日に発表したFuture Workforce Indexは、2026年3～4月に米国在住の熟練労働者2,400人を対象に実施した調査を一部に利用している。同調査によると、米国の熟練知識労働者の38%がフリーランスとして働いており、前年の28%から増加した。この調査は共同報告書とは別のものであり、同報告書のプラットフォーム推定値の根拠にはなっていない。

著者らはより広い見方として、フリーランスの価値は、ツールをつなぎ合わせ、専門分野に基づく判断を適用し、完成した成果を提供することに、ますます宿る可能性があると指摘する。したがって、これらのプラットフォームでは、プロジェクトの範囲や統合作業も、単一の活動に対する需要と同じくらい、AIが労働市場に与える影響を示す要素となっている。