「同属性補正係数」の正体
— 年収偏差値を作る計算式と全属性の実数値を完全公開

第1章：「電気ガス1.304」「東京1.228」はどう決まる？

本サイトの「年収偏差値（平均値版）」を使ったことのある方なら、HOW IT WORKS のセクションでこんな数字を目にしたかもしれません。

全国同業種：0.81〜1.30（最高=電気ガス 1.304、最低=宿泊飲食 0.814）
全国学歴別：0.84〜1.52（中卒 0.844、大学卒 1.164、大学院卒 1.519）
東京都（固定）：1.228

これらは 同属性補正係数と呼ばれる数値で、本サイトの偏差値計算の根幹を成しています。一見すると複雑な統計モデルから出てきそうな数字ですが、実は計算式は割り算ひとつだけ。本記事では、その計算の中身を完全公開します。

「年収診断ツール」を謳うサイトの多くが、計算ロジックを公開しません。本サイトのスタンスは真逆で、「公的統計の数字を、誰でも検算できる単純な式に通すだけ」という透明性を最重要視しています。なぜそうしているのか、その理由も最後に語ります。

第2章：計算式は驚くほどシンプル — 割り算ひとつ

同属性補正係数の計算式は、以下の 1 行に集約されます。

これだけです。推測も、仮定も、複雑な統計手法も入っていません。賃金構造基本統計調査の各表から実数値を取り、全国平均で割り算するだけ。

そしてこの係数を使えば、属性別の年収を即座に計算できます。

※ 14.5 = 月額×12 + 賞与（2.5 ヶ月相当）の年収換算係数。賃構調 R7 の年間賞与額を反映した実用値。

第3章：基準となる「全国平均 340.6 千円」の正体

計算の基準となる 340.6 千円は、令和7年 賃金構造基本統計調査が公表する「男女計・年齢計・全雇用者の月額所定内給与」です。

これが日本人労働者の「平均像」を表す最も信頼できる数字。本サイトのすべての偏差値計算は、この 340.6 千円を絶対基準として組み立てられています。

第4章：5 種類の補正係数 — すべての実数値

本サイトの「年収偏差値（平均値版）」では、6 つのベース（全国・業種・年代/性別・規模・学歴・東京都）で偏差値を計算します。それぞれの補正係数を、賃構調 R7 の実数値とともに、すべて公開します。

① 業種別（賃構調 R7 第5-1表 — 産業別・男女計）

② 性・年齢階級別（賃構調 R7 第2表）

③ 企業規模別（賃構調 R7 第4表 — 企業規模別・男女計）

④ 学歴別（賃構調 R7 第3表 — 学歴別・男女計）

⑤ 都道府県別（賃構調 R7 第1-10表 参考表1 — 都道府県別・男女計）

第5章：補正係数を使った偏差値計算の実例

では実際に、これらの係数を使って偏差値を計算してみましょう。例として、こんな人物を想定します。

30 歳・男性・正社員・大学卒・東京都・大企業・情報通信業・年収 600 万円

ステップ 1：6 ベースの「同属性平均年収」を計算

ステップ 2：偏差値を計算

偏差値の計算式は以下の通り（CV = 変動係数 = 0.37）：

年収 600 万円を各ベースに当てはめると：

同じ年収 600 万円でも、見るベースで偏差値は 49.7 〜 56.8（7 ポイント差）。これが本サイトの 6 ベース偏差値モデルの本質です。

そして重要なのは、これらの計算がすべて「補正係数 = 賃構調実数値 ÷ 340.6」というシンプルな式から派生していること。誰でも電卓ひとつで検算できます。

第6章：なぜ「データの透明性」を重視するのか

本サイトの設計思想として、年収診断のロジックを完全公開している理由は 3 つあります。

① 公的統計の単純な再構成こそが、最高精度

「独自のアルゴリズム」「AI による高精度推定」を謳うサイトは数多くありますが、個人の年収データを大量に保有している組織は、官公庁以外には存在しません。賃金構造基本統計調査は約 84,000 事業所、127 万人を対象とする巨大調査。これより精度の高い民間データは存在しないのです。

であれば、最も価値ある診断ツールは「公的統計の数字を、最小限の加工で見える化する」もの。複雑な機械学習を装っても、データ精度はむしろ落ちます。

② 推測・主観的判断は精度を毀損する

「補正係数を 0.05 上方修正した」「業種傾向に沿って独自に調整」 — こうした介入は、必ず精度を毀損します。なぜなら賃構調の数字は、すでに最大規模のサンプル調査の集計結果だから。それを「修正」する正当性は、データサイエンティストにもありません。

本サイトの補正係数は、賃構調 R7 の実数値を全国平均 340.6 千円で割っただけ。誰が計算しても同じ値になります。

③ 検証可能性こそがユーザーへの誠実さ

「どうやって計算したか、誰でも電卓で確認できる」 — この透明性こそが、本サイトの最大のコミットメントです。本記事を読んだあなたは、もう本サイトの偏差値が 実数値の割り算と正規分布の足し算だけで構成されていることを知っています。これ以外の「何か」は、何も入っていません。

第7章：あなたの 6 ベース偏差値を診断する

本記事で公開した補正係数を使った偏差値計算を、あなた自身の属性で試してみませんか。本サイトの「年収偏差値（平均値版）」は、本記事の数式をそのままアプリ化したものです。手計算する必要はありません。

まとめ：シンプルな割り算から生まれる、本当の年収偏差値

今回のポイント:

1. 同属性補正係数 = 賃構調 R7 実数値 ÷ 340.6 千円 という割り算ひとつ
2. 5 種類の属性（業種・性年齢・規模・学歴・都道府県）について、合計 50 以上の係数すべてを公開
3. 偏差値計算 = 50 + (年収 − 同属性平均) ÷ (平均 × 0.37) × 10 というシンプルな数式
4. 本サイトには 推測・主観的調整は一切入っていない
5. 誰でも電卓で検算できる — それがデータの透明性であり、ユーザーへの誠実さ

「複雑な独自アルゴリズム」を売り物にする年収診断サイトに違和感を覚えたことがあるなら、本記事はその違和感の正体を言語化してくれたかもしれません。本当に信頼できるのは、「公的統計のシンプルな再構成」。それ以上でも以下でもない。

これが、本サイト「年収偏差値ラボ」の根本的なスタンスです。