「あなたが比較される 5,836 万人」とは誰か
— 年収偏差値の母集団の正体（令和7年データ）

第1章：「上位25%」「下位30%」の分母は何か？

年収偏差値の診断結果で「あなたは 上位 25%」「全国 約 1,400 万人目」と表示されるとき、ふと気になりませんか。

「この “25%” や “1,400 万人目” の 分母は誰のことなのか？」
「日本人全員 1.2 億人？ 働いている人だけ？ 正社員のみ？」

診断結果の信頼性は、計算式の正しさだけでなく、どの集団と比較しているか（母集団）で決まります。同じ年収 600 万円でも、「日本人全員（高齢者・学生含む）」と比べるか、「働いている人だけ」と比べるかで、ランキングは大きく変わります。

本記事では、本サイトの 6 ベース偏差値モデルが使う 「母集団 5,836 万人」の正体を完全公開。労働力調査・賃金構造基本統計調査・国勢調査などの公的統計から、どうやって 6 通りの母集団を組み立てているかを、推測・仮定値ゼロで解説します。

第2章：全国母集団 = 5,836 万人の正体

本サイトの全国基準母集団は 5,836 万人。この数字は、総務省統計局「労働力調査（詳細集計）2025年（令和7年）平均」（2026年2月13日公表）の 「役員を除く雇用者数」 に等しい値です。

男女別の内訳

第3章：6 ベース別の母集団の作り方

本サイトでは、全国 5,836 万人を出発点として、属性で絞り込んだ「同属性の母集団」を 6 種類作ります。それぞれの作り方は以下の通りです。

これらすべて、公的統計の構成比をそのまま使用しています。本サイトが独自に推測・調整した数値はゼロ。

第4章：性別×年齢別の母集団内訳

「全国同年代・同性別」ベースで使う母集団は、労働力調査の詳細集計から取得した男女×11 年齢階級の 22 セルです。

※ 合計が 5,836 と一致しないのは、雇用形態合算（正規＋非正規）の年齢階級別データを使用しているため。一般的な分布傾向を捉える目的に十分な精度です。

同年代・同性別ベースで偏差値を計算するときの「分母」は、上記表の該当セル。例えば 35歳男性のあなたが診断するなら、分母は 360 万人です。

第5章：業種・企業規模・学歴・地域の構成比

① 業種別構成比（16 業種、賃構調 R7 + 労働力調査）

② 企業規模別構成比（賃構調 R7 + 経済センサス R3）

③ 学歴別構成比（国勢調査・学校基本調査ベース）

④ 都道府県別（東京都の例）

第6章：「同属性母集団」を組み合わせると、本当に小さくなる

多軸クロスを使うと、母集団は急速に小さくなります。例えば「30 代男性 × 大学卒 × 大企業 × 情報通信業 × 東京都」で考えると：

「30代男性・大卒・大企業・情報通信業・東京都」というプロフィールに該当する人は、日本全国でわずか約 4,200 人。これがあなたの「真のライバル集団」です。

※ ただしこの計算は 軸が独立であると仮定した推定値で、実際は「大企業に大卒が集中」「情報通信業は東京偏在」といった相関があるため、実数はこれより 1.5〜2 倍程度多い可能性があります。本サイトの偏差値モデルでは、各軸を独立に正規分布で扱うため、多軸クロスでは ±5〜15% の誤差を含む推定となっています。

第7章：あなたの 6 ベース偏差値を診断する

本記事で公開した母集団の作り方をそのままアプリ化したのが、本サイトの「年収偏差値（平均値版）」です。性別・年齢・学歴・業種・都道府県・企業規模・年収を入力すれば、6 ベースの母集団それぞれでの偏差値・順位が約 1 分で算出されます。

まとめ：母集団を知って初めて偏差値が意味を持つ

今回のポイント:

1. 本サイトの全国母集団は 5,836 万人（労働力調査 2025年平均「役員除く雇用者」）
2. 男性 3,250 万・女性 2,586 万（55.7% : 44.3%）
3. 6 ベースそれぞれで、労働力調査・賃構調・国勢調査の構成比を使って母集団を組み立て
4. 性別×年齢で 22 セルの実数値、業種・規模・学歴・地域で構成比按分
5. 多軸クロスで絞り込むと、典型的なプロフィールでも母集団は 数千〜数万人レベル
6. 母集団を知って初めて、「上位 X%」の意味が立体的に見える

「偏差値」「順位」という数字は、分母を理解して初めて使える道具です。本サイトはその分母をすべて公開している点で、競合サイトと一線を画す透明性を持っています。