給与明細を眺めていて、ふと思ったことはありませんか。「自分は人生でいくら稼ぐのだろう」「自分の生涯所得は、上位何 % なのだろう」と。
30 代の方なら、あと 30 年以上ある職業人生。40 代の方なら、20 年ちょっと。残りの稼得力を漠然と感じてはいても、その位置を 偏差値で確認した ことは少ないのではないでしょうか。
厚生労働省「令和7年 賃金構造基本統計調査」（2026 年 3 月 24 日公表）と「就労条件総合調査 令和5年」から試算すると、大卒男性の生涯所得は約 2.7 億円（偏差値 60）。一方で高卒女性は約 1.6 億円（偏差値 40）。同じ日本の労働者でも、生涯所得偏差値で 20 ポイント、金額にして約 1 億円の差が生まれます。
本記事では、生涯所得偏差値という新しい指標で、令和7年データから 4 セル（大卒・高卒 × 男女）の格差を可視化し、その構造を解き明かします。
生涯所得偏差値とは、ある人が職業人生で稼ぐ給与・賞与・退職金・再雇用所得の合計額が、日本の労働者全体の中でどの位置にあるかを偏差値（平均 50、標準偏差 10）で表した指標です。一般に 22 歳の就職から 64 歳の再雇用満了までの 43 年間で積算した生涯所得を、対数正規分布で偏差値化します。
年収偏差値が「1 年間のスナップショットでの位置」だとすれば、生涯所得偏差値は「人生全体の積分値での位置」です。年収偏差値が高くても、定年到達率や勤続年数によって生涯所得偏差値は大きく振れます。逆に、年収偏差値が突出していなくても、長く勤め上げれば生涯所得偏差値は積み上がります。
計算式は次の通りです。
令和7年 賃金構造基本統計調査の年代別月額に学歴係数（大学卒 1.317 ／ 高校卒 0.987）と性別 M2A を掛け合わせ、43 年間積算 + 就労条件総合調査の退職金を加算した結果が次の表です。
| 属性 | 給与・賞与（38 年） | 再雇用（5 年） | 退職金 | 生涯所得 合計 |
|---|---|---|---|---|
| 大卒 男 | 約 2.24 億 | 約 0.30 億 | 約 1,896 万 | 約 2.7 億 |
| 高卒 男 | 約 1.68 億 | 約 0.23 億 | 約 1,682 万 | 約 2.1 億 |
| 大卒 女 | 約 1.70 億 | 約 0.23 億 | 約 1,500 万 | 約 2.1 億 |
| 高卒 女 | 約 1.28 億 | 約 0.17 億 | 約 1,330 万 | 約 1.6 億 |
学歴を 1 段上げる効果と、男女間賃金格差（厚労省公表値 76.6、女性 ÷ 男性 × 100）がちょうど相殺。「大卒女性が高卒男性と同等」という結果は、性別格差が学歴 1 ランク分に匹敵することを示します。
4 セルの偏差値差を生む最大の要因は、年代別年収カーブの傾きです。男性の正社員は 50 代まで月額が上がり続けますが、女性は 30 代でカーブが緩やかになり、50 代でも 男性の 7 割程度にとどまります。この差が 38 年積み上がって、生涯所得偏差値で 20 ポイント・金額にして 6,000 万〜1 億円の格差になります。
4 セルの絶対額（億円）を見ただけでは、自分が「どの位置」にいるかは分かりにくいものです。そこで 生涯所得偏差値（平均 50、標準偏差 10） で表すと、相対的な位置が直感的に把握できます。
当サイトの試算では、雇用者全体の生涯所得中央値を 約 2.0 億円（4 セル平均的水準）とし、対数正規分布（σ_log=0.30）で算出すると、次のような対応になります。
| 生涯所得偏差値 | 生涯所得 目安 | 上位 % | 該当する属性の例 |
|---|---|---|---|
| 40 | 約 1.5 億 | 下位 15.87% | 高卒女 平均的 |
| 50 | 約 2.0 億 | 中位 | 大卒女・高卒男 平均 |
| 60 | 約 2.7 億 | 上位 15.87% | 大卒男 平均的 |
| 65 | 約 3.1 億 | 上位 6.68% | 大企業大卒男・準管理職 |
| 70 | 約 3.6 億 | 上位 2.28% | 大企業大卒男・管理職 |
| 75 | 約 4.2 億 | 上位 0.62% | 大企業役員候補 |
| 80 | 約 4.9 億 | 上位 0.13% | 役員・経営層 |
大卒男 = 生涯所得偏差値 60 ／ 大卒女・高卒男 = 偏差値 50 ／ 高卒女 = 偏差値 40。標準的な属性のままでも、生涯所得偏差値で 20 ポイントの差が生まれる構造です。
生涯所得偏差値は「年収偏差値」とは異なる指標です。年収偏差値が高くても勤続が短ければ生涯所得偏差値は伸びません。逆に、年収偏差値が突出していなくても、長く安定的に勤め上げれば生涯所得偏差値は積み上がります。年収偏差値だけでなく「定年到達率」「退職金偏差値」「再雇用」の総合点が生涯所得偏差値を決めます。
生涯所得偏差値は人生の総合点ですが、その出発点は 今の年収偏差値と 退職金偏差値です。当サイトでは、令和7年 賃金構造基本統計調査と就労条件総合調査 令和5年のデータで、それぞれの偏差値を 1 分で診断できます。
退職金偏差値ツール（BETA）では、学歴・職種・勤続年数・企業規模・退職事由の 5 軸で退職金額を試算します。生涯所得偏差値の最後の 7% は、ここで決まります。
令和7年データが示すのは、生涯所得偏差値が「能力」だけで決まらないという冷静な事実です。学歴・性別・業種・企業規模・勤続年数 — これら 5 つの構造要因が組み合わさって、偏差値 20 ポイント・最大 1 億円の差が生まれます。
とはいえ、この構造を知っているか知らないかで、20 代の進路選択、30 代の転職判断、40 代のキャリア戦略、50 代の役職継続 / 早期退職の選択は、全く違うものになります。生涯所得偏差値を「知る」ことは、それを「使う」ことの第一歩です。
生涯所得偏差値は「これから 30-40 年で積み上げる総合点」。今日の年収偏差値を知ることが、その積分値を最大化する出発点になります。
DataLabo（データラボ）は、日本の公的統計を最速で反映することを編集方針とするデータジャーナリズム媒体です。厚生労働省「賃金構造基本統計調査」「就労条件総合調査」、家計の金融行動に関する世論調査（J-FLEC）など、行政・準行政の一次データを直接読み解き、診断ツール・解説記事として公開しています。
本記事は厚生労働省「令和7年 賃金構造基本統計調査」（2026 年 3 月 24 日公表）の正社員月額所定内給与（年代×性別）と「就労条件総合調査 令和5年」の学歴×職種別退職給付額を一次資料に、性別 M2A 換算係数（男 15.42 ／ 女 14.55）と学歴係数（大卒 1.317 ／ 高卒 0.987）を組み合わせて 43 年間積算した独自試算結果です。※ 個人差・業種差・企業規模差は別途要因として存在します。
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