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2026年度版(令和8年度)| 年収・資産・退職金 の偏差値診断
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令和7年 賃金構造調査 / 家計の金融行動調査(J-FLEC) 2025 / 就労条件調査

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年収・年齢・性別の 3 つで、あなたの年収偏差値をその場でチェック。令和7年 賃金構造基本統計調査ベース。

性別
▾ 参考:年代 × 年収で見る偏差値早見表(男女計・令和7年)平均値

男女計・一般労働者/全国平均 494万円(令和7年 賃金構造基本統計調査・CV0.37の正規分布近似)。同じ年収でも年代によって偏差値は変わります

年収→
年代↓
300万400万500万600万700万800万1000万
20-24歳
平均352万
46546169778490
25-29歳
平均405万
43505663707690
30-34歳
平均453万
41475359657183
35-39歳
平均494万
39455056616778
40-44歳
平均528万
38434954596474
45-49歳
平均548万
38434853576272
50-54歳
平均564万
37424752576171
55-59歳
平均574万
37424751566170

※ 男女計・年齢のみを加味した概算。学歴・企業規模・業種・都道府県を加えるとさらに変動します(→各診断ツールへ)。

年収偏差値とは

最終更新:2026年6月 / 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)に基づき DataLabo 編集部が検証・解説しています。

年収偏差値とは、日本の給与所得者全体の中で自分の年収がどの位置にあるかを、平均を50・標準偏差を10として数値化した指標です。偏差値50が平均、60は上位約15.87%(100人中16位)、70は上位約2.28%(100人中2位)に相当します。当サイトでは厚生労働省「令和7年 賃金構造基本統計調査」(2026年3月24日公表)の最新データを使用し、性別・年齢・学歴・企業規模・業種・都道府県の6つの属性から同属性集団内の偏差値を診断できます。

年収と偏差値の目安(令和7年・一般労働者・男女計/平均494万円が偏差値50)

年収から偏差値を逆引きする表(令和7年 賃金構造基本統計調査・一般労働者・男女計)
年収 偏差値 上位% 100人中順位
1,200万円88.6上位0.01%1位
約1,042万円80.0上位0.13%1位
1,000万円77.7上位0.28%1位
約860万円70.0上位2.28%2位
800万円66.7上位4.7%5位
700万円61.3上位13.0%13位
約677万円60.0上位15.9%16位
600万円55.8上位28.1%28位
500万円50.3上位48.7%49位
約494万円50.0上位50.0%50位
400万円44.9上位69.7%70位
約311万円40.0上位84.1%84位
300万円39.4上位85.6%86位
約128万円30.0上位97.7%98位

※ 母集団は「一般労働者(フルタイム)・男女計」。平均年収494万円(月額340.6千円×M2A月収年収換算係数14.5)、変動係数CV=0.37の正規分布近似。男性のみ・女性のみ・年齢別など属性を絞ると偏差値は変動します。

この表の見方 — 同じ年収でも「性別」「年代」で偏差値は動きます
▸ 男女別でみると
同じ年収600万円でも、男女計なら偏差値55.8男性のみ52.9女性のみ62.0。平均年収が男性541万円・女性415万円と異なるためで、男性の中では平均的でも女性の中では上位に位置します。
▸ 年代別でみると
同じ年収600万円でも、20代なら偏差値65.3(100人中6位)、50代なら52.3(41位)。各年代の平均年収が違うため、若い世代ほど同じ年収で高い偏差値が出ます。
→ 年代別×年収別の早見表は年収偏差値とは(用語解説)、性別・年代・学歴など6属性を加味した診断は年収偏差値ラボチェッカーで行えます。

47都道府県別 年収偏差値早見表(令和7年・男女計/男/女)

住んでいる地域・年代・性別で「平均年収」は変わり、同じ年収でも偏差値は動きます。全国平均は男女計494万円ですが、東京(全年代・男女計)は約606万円。年代タブ性別を切り替えて、あなたの条件に近い表を見てください。各セルは上段=平均値版下段=中央値版の偏差値です。

性別:
都道府県平均年収中央値400万500万600万700万1000万
北海道43137548
51
54
56
61
60
67
64
86
72
青森県38333351
54
58
59
65
63
72
67
90
74
岩手県39934750
53
57
58
64
62
70
66
90
74
宮城県45539647
50
53
55
59
59
65
63
82
71
秋田県40034850
53
57
58
64
62
70
66
90
73
山形県39534350
53
57
58
64
62
71
66
90
74
福島県42637048
52
55
57
61
61
67
64
86
72
茨城県48041746
49
51
54
57
58
62
61
79
69
栃木県46140146
50
52
55
58
59
64
62
82
70
群馬県44738947
51
53
56
59
60
65
63
83
71
埼玉県47241046
49
52
54
57
58
63
62
80
70
千葉県49242845
48
50
53
56
58
61
61
78
69
東京都60652841
44
45
49
50
53
54
56
68
64
神奈川県53446543
47
48
52
53
56
58
59
74
67
新潟県42336849
52
55
57
61
61
68
64
87
72
富山県44238547
51
54
56
60
60
66
63
84
71
石川県44338547
51
53
56
60
60
66
63
84
71
福井県43738048
51
54
56
60
60
66
64
85
71
山梨県46040046
50
52
55
58
59
64
62
82
70
長野県44839047
51
53
56
59
60
65
63
83
71
岐阜県45239347
50
53
55
59
59
65
63
83
71
静岡県45639747
50
53
55
59
59
64
63
82
71
愛知県49543145
48
50
53
56
57
61
61
78
69
三重県46640546
50
52
55
58
59
64
62
81
70
滋賀県47441246
49
51
54
57
58
63
62
80
70
京都府48942645
49
51
54
56
58
62
61
78
69
大阪府50644044
48
50
53
55
57
60
60
76
68
兵庫県48542245
49
51
54
56
58
62
61
79
69
奈良県46740646
50
52
55
58
59
64
62
81
70
和歌山県43838148
51
54
56
60
60
66
64
85
71
鳥取県40435150
53
56
58
63
62
70
65
90
73
島根県41035749
53
56
58
63
62
69
65
89
73
岡山県43637948
51
54
56
60
60
66
64
85
72
広島県46440446
50
52
55
58
59
64
62
81
70
山口県44438747
51
53
56
59
60
66
63
84
71
徳島県44338647
51
53
56
60
60
66
63
84
71
香川県44939147
51
53
55
59
60
65
63
83
71
愛媛県42236749
52
55
57
61
61
68
64
87
72
高知県41436049
52
56
57
62
61
69
65
88
73
福岡県45639747
50
53
55
59
59
64
63
82
71
佐賀県40535350
53
56
58
63
62
70
65
90
73
長崎県41335949
52
56
57
62
61
69
65
88
73
熊本県42236749
52
55
57
61
61
68
64
87
72
大分県42837348
52
55
57
61
61
67
64
86
72
宮崎県38933951
54
58
59
65
63
72
66
90
74
鹿児島県41936549
52
55
57
62
61
68
64
87
72
沖縄県40235050
53
57
58
63
62
70
65
90
73

背景色は平均値版・中央値版の両方で判定:両方が偏差値60以上/両方が50以上/どちらかが50未満。青いセル(東京・神奈川・愛知・大阪・福岡)は主要都市。
※ 全国(年代×性別)の月額所定内給与を年収換算(×14.5ヶ月)し、都道府県別 所定内給与の比率で補正した概算。平均値版=CV0.37の正規分布、中央値版=対数正規(σ0.45・中央値=平均×0.87)。偏差値表示は上限90。学歴・企業規模・賞与差等は加味していません。年齢・性別・地域以外も含めた診断は年収偏差値ラボチェッカーへ。出典: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)第2表。

日本の平均年収は「494万円」(令和7年・賃金構造基本統計調査ベース)

日本の平均年収は約494万円です(令和7年・全国・男女計・一般労働者)。当サイトは厚生労働省「令和7年 賃金構造基本統計調査」の所定内給与額 月額340.6千円を基準に、賞与2.5ヶ月を加えた14.5ヶ月分として算定しています。ただし「日本の平均年収」は調査や算定方法で異なり、同じ調査でも「残業を含むか」「賞与を何ヶ月とみるか」で年収換算は変わります。

平均年収の出典・算定方法別の比較(令和7年 賃金構造基本統計調査・国税庁 民間給与実態統計調査)
出典・算定 計算式 平均年収
賃金構造基本統計調査
実測A(残業込み)
きまって支給 370.5千円×12 + 賞与 1,009.6千円約546万円
賃金構造基本統計調査
実測B(所定内+実測賞与)
所定内 340.6千円×12 + 賞与 1,009.6千円約510万円
当サイト
保守モデル
所定内 340.6千円 × 14.5ヶ月(賞与2.5ヶ月)494万円
国税庁 民間給与実態統計調査
令和5年分・別調査
1年を通じて勤務した給与所得者の平均給与460万円
  • 当サイトの14.5ヶ月は「所定内12ヶ月+賞与2.5ヶ月」。実測の賞与は約2.96ヶ月(1,009.6÷340.6)で、賞与を約0.5ヶ月分控えめに見積もっています。
  • さらに残業代(約29.9千円/月)を含めないため、残業込みの実測546万より約52万円低くなります。
  • 結果、当サイトの494万円は国税庁460万 < 494万 < 賃金構造調査の実測510〜546万の間にあり、過大評価を避けた控えめな基準値です。
  • 「保守モデル」は「刈込(外れ値除去)」ではありません。賞与・残業を控えめに見積もった基準であり、高所得の外れ値を除く処理はしていません(外れ値を除く方式は 刈込版)。また賃金構造基本統計調査は求人データではなく、事業所が実際に支払った賃金の公的調査(実支給額)です。
  • 基準とする平均による違い:偏差値は基準とする平均が低いほど高く出ます(偏差値=50+(年収−平均)÷標準偏差×10。標準偏差σ=CV×平均で当サイトはCV=0.37。整理すると 偏差値=50+(年収÷平均−1)×27)。たとえば同じ年収700万円でも、基準を国税庁の平均460万にすると偏差値は約64、当サイトの494万なら約61、賃金構造調査の実測546万なら約58。当サイトは過大評価を避け、控えめ・現実的な数値で算出しています。
  • 補足:国税庁の調査はパートや短期勤務の方も含むため、年収の散らばり(標準偏差σ)が大きめになります。
出典:厚生労働省「令和7年 賃金構造基本統計調査」結果の概況・都道府県別参考表1(全国・男女計/所定内340.6・きまって支給370.5・年間賞与1,009.6 千円)/国税庁「令和5年分 民間給与実態統計調査」(平均給与460万円)

あなたの年収を「4つの平均」で診断

年収(万円)を入れると、上の4基準それぞれを平均とした場合の偏差値・上位%を並べて表示します。同じ年収でも基準で偏差値は変わります。

当サイト基準(保守モデル・平均494万円)でのあなたの年収偏差値(全国全体)
上位 — % 相当
基準(出典) 平均年収 偏差値
全国全体
上位%
全国全体

年齢・性別・学歴・企業規模・業種・都道府県まで含めると、偏差値はさらに変わります。

※ 偏差値=50+10×(年収−平均)÷標準偏差。標準偏差=平均×変動係数0.37(正規分布近似)。全国・全体ベースの簡易版で、年齢・性別等の属性は考慮しません。属性別の精密診断は 平均値版中央値版 へ。

上場企業 高年収ランキング 30歳換算・上位387社

金融庁EDINETの有価証券報告書をもとに、年齢差を補正した「30歳時換算年収」の高い順。企業の優劣を評価するものではありません。

  1. 1キーエンス2,039万
  2. 2光通信2,012万
  3. 3三菱商事1,761万
  4. 4三井物産1,729万
  5. 5伊藤忠商事1,563万
業種別ランキングは IT ほか 全387社のランキングを見る →

偏差値を大きく左右する「6つの属性」

同じ年収でも比較する集団(母集団)を変えると偏差値は10ポイント以上変動します。当サイトの診断ツールは以下の6属性すべてに対応しています。なお対象は給与所得者(会社員・公務員など)で、賃金構造基本統計調査の性質上、自営業・フリーランスは含みません(役員・上場企業は上場企業版で別途)。属性を絞り込むほど周囲の平均が上がり偏差値は下がりやすいので、まず全体で立ち位置を見てから属性を加えるのがおすすめです。

年収偏差値を左右する6つの属性と影響度(令和7年 賃金構造基本統計調査)
属性 影響度 概要
学歴1.74倍大学院卒(係数1.519)と高校卒(0.873)の差
年齢1.63倍全国平均=1.00基準。20代前半 0.71(男0.66・女0.84)→ 50代後半 1.16(男1.19・女1.07)。男性は年功で大きく伸び、女性はほぼ横ばい
業種1.60倍電気ガス(1.304)と宿泊飲食(0.814)の差
都道府県1.58倍東京(係数1.228)と青森(0.775)の差
性別1.31倍男女間賃金格差76.6(男性=100)
企業規模1.26倍大企業(1,000人以上 1.131)vs 小規模(10〜99人 0.897)

出典: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)一般労働者の所定内給与から算出。影響度は各属性の最高値÷最低値。

INSIGHT 01
まずは
2026.05
01 年収偏差値(平均値版)
Average Deviation
あなたの年収、上位何%?
診断スタート  →
INSIGHT 02
迷ったら
2026.05
02 年収偏差値(中央値版)
Median Deviation
真ん中の人と比べると?
診断スタート  →
INSIGHT 03
2026.05
03 年収偏差値(刈込版)
Trimmed Mean Deviation
超富裕層を除いたら?
診断スタート  →
INSIGHT 04
おすすめ
2026.05
04 手取り偏差値
Take-home Deviation
本当の手取りは?
診断スタート  →

平均値:高所得者寄りの高め、中央値:真ん中の人、刈込値:外れ値除去の平均。
例:令和 6 年 国民生活基礎調査の 1 世帯あたり平均年収 536 万円 vs 中央値 410 万円1.31 倍差、世帯所得ベース)。

※ 個人ベースの年収中央値は賃構調・国税庁 民間給与実態統計とも非公表のため、世帯所得を表示。 資産では 2.7〜7 倍 → 詳細記事

INSIGHT 05
2026.05
05 資産偏差値
Asset Deviation
貯金、足りてる?
診断スタート  →
INSIGHT 06
2026.05
06 年収偏差値(雇用形態版)
Employment-type Deviation
正社員と非正規、差は?
診断スタート  →
INSIGHT 07
BETA
2026.05
07 退職金偏差値(BETA)
Retirement Deviation
老後の退職金、いくら?
診断スタート  →
INSIGHT 08
NEW SKELETON
2026.05
08 上場企業 年収偏差値
Listed Company Deviation
EDINET 2,587社・上場プレミアム+65%
診断スタート  →
INSIGHT 09
NEW BETA
2026.06
09 生活満足度偏差値
Life-Satisfaction Deviation
内閣府 Well-being 2025・平均 5.79 点
診断スタート  →

よくある質問

年収偏差値とは何ですか?
年収偏差値とは、日本の給与所得者全体の中で自分の年収がどの位置にあるかを、平均を50・標準偏差を10として数値化した指標です。
偏差値50が平均、60は上位約15.87%(100人中16位)、70は上位約2.28%(100人中2位)に相当します。
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)の最新データに基づき算出されます。
年収600万円の偏差値はいくつですか?
令和7年 賃金構造基本統計調査の一般労働者(男女計)を基準とした場合、年収600万円の偏差値は約55.8です。100人中28位に相当し、平均(偏差値50≒年収494万円)より一段上の水準です。
ただし男性のみの集団で比較すると平均が541万円に上がるため、偏差値は約52.9と低く出ます。
年収700万円の偏差値はいくつですか?
令和7年 賃金構造基本統計調査の一般労働者(男女計・平均494万円)を基準とすると、年収700万円の偏差値は約61.3です。上位約13.0%、100人中13位に相当します。
男性のみ(平均541万円基準)では約57.9と低めに、女性のみ(平均415万円基準)では約68.6と高めに出ます。
年代でも変わり、若い世代ほど同じ年収で高い偏差値になります。
年収偏差値を左右する要素は何ですか?
年収偏差値に大きく影響する6つの属性は、影響度順に(1)学歴(1.74倍差)、(2)年齢(1.63倍差)、(3)業種(1.60倍差)、(4)都道府県(1.58倍差)、(5)性別(1.31倍差)、(6)企業規模(1.26倍差)です。
同じ年収700万円でも、25歳なら偏差値70超、55歳なら偏差値50程度と、比較する集団で10ポイント以上変動します。
年収偏差値の計算方法は?
年収偏差値は次の式で求めます。
偏差値 = 50 +(自分の年収 − 平均年収)÷ 標準偏差 × 10
各項目は、平均年収=令和7年 賃金構造基本統計調査の月額所定内給与340.6千円 × M2A(月収年収換算係数)14.5 = 494万円標準偏差=平均年収 × 変動係数CV0.37 = 183万円です。
たとえば年収494万円で偏差値50、677万円で偏差値60、860万円で偏差値70になります。
平均値と中央値は何が違うのですか?
平均値は、全員の年収を合計して人数で割った値です。中央値は、全員を年収順に並べたときちょうど真ん中に来る人の年収です。
平均値は一部の高所得者に引き上げられて高く出やすく、中央値はその影響を受けにくいため、より「普通の人の実感」に近い値になります。
日本の給与所得者では、平均年収が約494万円なのに対し中央値は約430万円(令和7年 賃金構造基本統計調査ベース)で、平均のほうが高く出ます(専門的には、所得の分布が対数正規分布に近く右側に裾を引くためです)。これは少数の高収入層が平均を押し上げているためで、「平均年収を下回っていても、中央値で見れば平均的」ということが起こります。
当サイトでは平均値で見る平均値版(01)と、中央値で見る中央値版(02)の両方を用意しています。
年収1000万円の偏差値はいくつですか?
令和7年 賃金構造基本統計調査の一般労働者(男女計)基準では、年収1,000万円の偏差値は約77.7で、上位0.28%(約355人に1人)に相当します。
男性のみの集団で比較すると偏差値は約72.9(平均541万円基準)となります。いずれも上位数%以内の高収入層です。
40歳で年収1000万円の偏差値はいくつですか?
40歳前後(40〜44歳)の同年代平均は約518万円のため、年収1,000万円の偏差値は約75.1、上位約0.6%(およそ170人に1人)に相当します。
全年代の男女計平均494万円基準では偏差値約77.7(上位0.28%)で、40代は平均が高いぶん、同じ年収でも偏差値はやや控えめに出ます。
35歳の「勝ち組」の年収はいくらですか?
35歳前後(35〜39歳)の同年代平均は約486万円です。
この年代で偏差値60(上位約16%=いわゆる「勝ち組」ライン)に届く年収は約666万円、偏差値65(上位約7%)で約756万円、偏差値70(上位約2%)で約846万円が目安です。
同年代内の相対位置なので、年齢が上がるほど同じ年収での偏差値は下がります。
労働組合の有無で年収偏差値は変わりますか?
労働組合に入ること自体が年収を直接引き上げるわけではありません。
ただし労働組合は大企業ほど組織率が高く(令和7年 労働組合基礎調査で従業員1,000人以上は38.7%、99人以下は0.7%)、大企業ほど賃金水準が高いため、組合のある会社で働く人は年収偏差値が高めに出やすい、という「企業規模を介した相関」があります。
組合の有無は会社の規模を映す指標と捉えるのが正確です。
年収偏差値を見るときの注意点は?
年収偏差値は、比較する母集団によって大きく変わる相対的な目安です。
同じ年収700万円でも、男女計(平均494万円)基準では偏差値61.3ですが、男性のみ(平均541万円)では57.9、女性のみ(平均415万円)では68.6になります。また、どの統計を使うか(令和7年か令和2年か、賃金構造基本統計調査か民間給与実態統計調査か)でも結果は変わります。
年収偏差値はあくまで「周りと比べた位置」を示す指標で、生活満足度や将来の昇給を直接示すものではありません。
当サイトは厚生労働省 令和7年 賃金構造基本統計調査の最新データを用い、性別・年齢・学歴・企業規模・業種・都道府県の6属性で母集団を指定して算出できます。
年収偏差値はどのツールで診断するのがおすすめですか?
年収偏差値ツールを選ぶときは「①データの新しさ ②比較できる属性の数 ③中央値への対応 ④データの開示度」の4点を確認するとよいでしょう。
年収偏差値ラボチェッカーは、(1) 厚生労働省 令和7年(2025年調査・2026年3月24日公表)の最新データ、(2) 性別・年齢・学歴・企業規模・業種・都道府県の6属性、(3) 平均値版に加え中央値版、(4) 出典PDF・計算式・取得日までの全開示、(5) 登録不要 ── をすべて満たします。
年収偏差値ツールは数多くありますが、多くは平均値のみ・令和2〜5年などやや古いデータにとどまります。上記の4点を満たすかどうかで選ぶのがおすすめです。
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UPDATED 2026-04-30
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年収を決める 6 つの属性
— 変えられる属性・変えられない属性

公開日 2026-04-30 / 所要 約 7 分

「自分の年収って、なぜこの額なのか?」と考えたことはないでしょうか。仕事を頑張れば年収は上がる、と多くの人は信じています。しかし令和7年 賃金構造基本統計調査のデータを見ると、個人の努力ではどうにもならない「属性」が、年収の大半を決めていることが分かります。

本サイトの「年収偏差値(平均値版)」は、年収を決める要因を 6 つの属性に分解しています。

  1. 性別(男 / 女)
  2. 年齢(〜19歳から70歳〜まで 11 階級)
  3. 業種(電気ガス・金融・情報通信・医療福祉…16 業種)
  4. 企業規模(大 1,000人以上 / 中 100〜999人 / 小 10〜99人)
  5. 学歴(高校卒・専門学校卒・高専短大卒・大学卒・大学院卒)
  6. 都道府県(47 都道府県、最高=東京、最低=青森)

同じ年収でも、これら 6 属性の組合せによって 偏差値は 10 ポイント以上振れます。つまり「全国上位5%」と「同属性で平均」が、同じ人物で起きうるのです。

影響度ランキング(令和7年データ)

順位 属性 影響度
1学歴(高校卒 0.873 〜 大学院卒 1.519)×1.74
2業種(宿泊飲食 0.814 〜 電気ガス 1.304)×1.60
3都道府県(青森 0.775 〜 東京 1.228)×1.58
4年齢 × 性別(〜19歳女 0.59 〜 55-59歳男 1.31)動的
5企業規模(小 0.897 〜 大 1.131)×1.26

※ 第4行「年齢 × 性別」の 1.31 は〈55-59歳・男性のベース賃金係数(445.6千円 ÷ 全国平均340.6千円)〉です。上の6属性表にある「性別 1.31倍(男女間賃金格差)」とは数値がたまたま一致しているだけで、意味は異なります。

意外かもしれませんが、令和7年データで見ると 「学歴」が 6 属性中もっとも影響度が大きいのです。高校卒(係数 0.873)と大学院卒(1.519)の差は 1.74 倍。これは業種や地域より大きい数字です。

続きの第 4〜7 章:変えられる属性/戦略/6 ベース偏差値の診断
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