定義と適用範囲

このページでは、レポートで使う言葉と数字について「どう数えたか（定義）」と「どこまでを含むか（適用範囲）」をまとめます。各項目は「定義」「範囲内」「範囲外（扱い）」「解釈への影響」の4つに分けて書いています。新しい概念を加えるときや数え方を変えるときは、先にこのページを直してから分析を更新します。

計算の手順は「方法とデータ説明」、出典の一覧は「引用文献」のページにあります。

項目一覧

• 卒業年度とgrad_year
• 就職率
  • 就職率（希望者ベース）
  • 就職率（卒業者ベース）
  • 就職内定率
• 学部生と大学院生
• 学部単位と学科単位のデータ
• 業種分類とマッピング
• 業種別割合の分母
• 専攻分野：獣医学
• 主な就職先リスト
• 人数非公開の就職先
• 企業の採用数
• 職種名・配属決定時期
• 初任給
• 推計年収
• 就職先からの業種構成推計
• 資格職の年収
• 入社3年目・5年目
• 職位・キャリアラダー
• 3年以内離職率
• 専攻との関連度
• 企業側検証
• 男女別データの範囲
• 男女別年収推計
• 女性管理職比率
• 男女の賃金の差異
• 男性育休取得率
• 値ラベル
• データ不足
• 有料媒体・口コミサイトの利用範囲
• 本フェーズの対象外

卒業年度とgrad_year

• 定義：明治大学の資料の「N年度」は、N年9月卒業とN+1年3月卒業をまとめた区分です（例：「2025年度（2025年9月・2026年3月）卒業者」）[S1600]。本報告ではこれを grad_year＝N+1 とし、「N+1年3月卒業」と書きます。例えば「2025年度」は2026年3月卒業（grad_year 2026）です[S1000][S1604]。企業の「25卒」は2025年3月卒業・2025年4月入社のことで、grad_year 2025 にそろえます。
• 範囲内：分析と推計には最新の2026年3月卒業（2025年度）を使い、2025年3月卒業（2024年度）と2024年3月卒業（2023年度）は推移の参考にします[S1005][S1009]。9月卒業者は同じ年度の3月卒業者と合わせて数えます。例えば農学部の2024年度の卒業者573人は、3月卒業561人と9月卒業12人の合計です[S1602][S1607]。全国統計の「令和7年度調査」は令和8年（2026年）3月卒業の調査です[S0011]。公務員試験は「2025年度試験の合格者＝2026年4月採用（26卒）」と対応させています[S3000]。
• 範囲外（扱い）：9月卒業者だけの就職データは公表されていないため、3月卒業者と分けずに扱います。2024年3月卒業より前のデータは扱いません。
• 解釈への影響：「2025年度」を2025年3月卒業と読むと、1年ずれてしまいます。なお、2024年度の学科別就職率のPDFには「2024年5月1日現在」と印字されています。本報告では年度から判断して、2025年3月卒業のデータとして扱っています（誤植の可能性があります）[S1004]。

就職率

本報告では、大学が公表する就職率を分母の違いで3種類に分けて記録します。サイトと報告書ではそれぞれ「就職率（希望者ベース）」「就職率（卒業者ベース）」「就職内定率」と表示し、同じ表・グラフ・文の中で混ぜて比べません。同じ学部でも定義によって値が大きく変わります。例えば日本大学スポーツ科学部は「就職希望者に対する就職率 100.00%」と「卒業者に対する就職率 86.40%」を並べて公表しています[S5018]。「就職率（卒業者ベース）」には分母が2通りあるため、値の横に「分母：卒業者−進学者」または「分母：卒業者全体」と表示して区別します。

就職率（希望者ベース）

• 定義：就職者÷就職希望者（就職者＋就職活動を続けている人）です。明治大学の公表値はこの定義です。「就職率」は「就職希望者」に占める「就職者」の割合で、調査時点の就職者数を就職希望者数で割ったものです。「就職者」は文部科学省（学校基本調査）の定義による就職者で、「無期雇用労働者」「自営業」「現職継続・復帰」「有期雇用者のうち雇用契約期間が一年以上かつフルタイム勤務の者」の合計です。「就職希望者」は「就職者」と「就職活動継続中」の合計です。2026年3月卒業の調査時点は2026年5月1日現在です[S1000]。前年・前々年の資料にも同じ注記があります[S1004][S1008]。
• 範囲内：明治大学の学科別（1学部1学科の学部は学部としても）の就職率を、公表値のまま表示します[S1000]。日本大学では、学部が自ら公表する「就職希望者に対する就職率」（国際関係学部[S5016]、生物資源科学部[S6324]、芸術学部[S6321]、スポーツ科学部[S5018]など）をこの区分に入れます。生産工学部の就職率は資料に定義が書かれていませんが、就職者数と就職希望者数から計算した値と一致するため、この区分に入れています[S5993]。文理学部の学部全体の値（「今春卒業者の就職率」）も分子・分母の記載がなく、学部が公表した値としてこの区分に入れています[S5330]。全国の値は、文部科学省・厚生労働省の「大学等卒業者の就職状況調査」の大学（学部）の就職率です。4月1日現在の抽出調査で、国立21・公立3・私立38の大学を含む112校、6,250人が対象です[S0011]。
• 範囲外（扱い）：大学院進学者や就職を希望しない人は分母に入りません。明治大学は学科別の就職率しか公表しておらず[S1000]、複数の学科がある学部全体や大学全体の就職率は、本報告でも計算しません。
• 解釈への影響：分母が卒業者全体ではなく就職希望者なので、値は100%に近くなります。例えば法学部の2026年3月卒業は、卒業者852人のうち就職者721人（約85%）で、大学院進学者は55人です[S1001]。一方、就職率は98.1%です[S1000]。進路全体を見るときは、卒業者数・就職者数・進学者数を合わせて見てください。なお、進路不明の人などがいるため、就職者数と進学者数などを足しても卒業者数には一致しません[S1202]。明治大学の値（5月1日現在・全数）と全国の値（4月1日現在・抽出調査）は時点も調べ方も違うため、厳密には比べられません。日本大学文理学部の学部全体の値は定義が書かれていないため[S5330]、他の希望者ベースの値と厳密には比べられません。

就職率（卒業者ベース）

• 定義：卒業者をもとにした分母で計算した就職率で、分母は次の2通りです。
  • 卒業者−進学者（表示「分母：卒業者−進学者」）：日本大学が全学で統一して公表する就職率（文部科学省「学校基本調査」に基づく）は「（就職者＋進学者のうち就職している者）÷（卒業者−大学院研究科等進学者−外国の学校等入学者＋進学者のうち就職している者）」です[S5000][S5663]。明治大学の男女別の値は、大学ポートレートの男女別の人数から「就職者÷（卒業者−進学者−専修学校・外国の学校等入学者）」として計算しました（例：理工学部の男性は370÷（813−403−1）＝90.5%）[S9001]。
  • 卒業者全体（表示「分母：卒業者全体」）：日本大学の医学部・歯学部・松戸歯学部・薬学部の値は、公表された卒業者数と就職者数から計算した「就職者÷卒業者」です[S6654][S6656][S6657][S6660]。医学部・歯学部・松戸歯学部の就職者は臨床研修医（予定者を含む）だけです[S6656][S6658]。芝浦工業大学の男女別の値も、大学ポートレートの男女別の人数から計算した「就職者÷卒業者」です（例：工学部の男性45.4%）[S9141]。
• 範囲内：日本大学の学科別の就職率（全学式、2024〜2026年3月卒業）[S5000][S5334][S5663][S6323]と、医・歯・松戸歯・薬学部の学部の値です[S6654][S6656][S6657][S6658][S6660]。男女別では、明治大学（卒業者−進学者）[S9001]、芝浦工業大学（卒業者全体）[S9141]、日本大学の医・歯・松戸歯学部（卒業者全体）[S9294][S9295][S9296]の2026年3月卒業の値です。
• 範囲外（扱い）：希望者ベースや就職内定率の値とは、同じ表・グラフに並べません。全学式の分母からは大学院等への進学者を除きますが、医・歯・薬学部の値は卒業者全体が分母です。日本大学の大学全体の就職率は、大学ポートレートの数字に大学院修了者が混じるため記録していません。
• 解釈への影響：就職を希望しない人や進路が決まっていない人も分母に入るため、希望者ベースより低く出ます。全学式の資料にも「学部HP等の『就職者／就職希望者』とは値が異なる」と注記されています[S5334]。医・歯学部の値は臨床研修に進む人の割合で、国家試験に合格しなかった人などは就職者に入りません。例えば医学部の2026年3月卒業は、臨床研修医100人÷卒業者119人で84.0%です[S6658]。分母が「卒業者全体」の値は、大学院進学者が多いほど低く出ます。芝浦工業大学は卒業者の半数が大学院に進むため[S2000]、男女別の「卒業者全体」の値（工学部の男性45.4%[S9141]）は、明治大学の「卒業者−進学者」の値（理工学部の男性90.5%[S9001]）と比べられません。

就職内定率

• 定義：芝浦工業大学が公表する「就職内定率」で、就職者÷（就職者＋就職未決定者）です[S2500]。大学院進学者と、留学・研究生・進学準備・専門学校・未報告などの「その他」は分母に入りません[S2500]。
• 範囲内：芝浦工業大学の学科別と、学部・大学全体（学部生）の値で、2024〜2026年3月卒業です[S2000][S2001][S2002][S2500][S2501][S2502]。
• 範囲外（扱い）：先進国際課程の2026年3月卒業は分母が0のため記録していません[S2000]。大学院生を含む大学全体の就職内定率は、学部生の値ではないため使っていません[S2000]。希望者ベース・卒業者ベースの値とは同じ表・グラフに並べません。
• 解釈への影響：分母が「就職者＋未決定者」なので100%近くになります（大学全体の2026年3月卒業は99.8%）[S2000]。就職者を「就職者＋まだ決まっていない人」で割る形は希望者ベースと同じ考え方ですが、調査時点が資料に書かれておらず、分母から外す「その他」に留学・進学準備・未報告などを含めるなど、対象者の決め方が大学ごとに違います[S2000]。そのため希望者ベースとは別の指標として扱い、並べて比べません。芝浦工業大学は卒業者の50.0%が大学院に進むため[S2000]、就職内定率だけでは学部卒業者の進路全体は分かりません。大学院進学率と合わせて見てください。

学部生と大学院生

• 定義：本報告の就職先人数、業種構成、推計年収は、原則として学部卒業者（学士）を対象にしています。例外は、大学院生を分けられない次の3つで、含んだまま使い、そのことを表示します：芝浦工業大学の上位30社（大学全体、学部生＋大学院生）とそこからの業種構成推計・推計年収[S2000]、日本大学の大学全体の業種構成（大学院修了者を含む）[S5002]、日本大学工学部の学科別の業種構成（学部と大学院が混在）[S5997]。理系3学部（理工・農・総合数理）の「主な就職先」は大学院生を含む表で、院生は内数として示されています[S1406][S1606]。そこで各企業の人数を「計−院生（前期）−院生（後期）」として、学部生だけの人数に直しています[S1406][S1606]。文系学部の「主な就職先30社」は研究科の表と別になっているため、学部の人数をそのまま使います[S1003]。
• 範囲内：学部卒業者の就職者数・業種別人数・主な就職先の人数を扱います。大学院進学者数と大学院進学率（進学者÷卒業者）は、学部生の進路の一つとして表示します。例えば理工学部の2026年3月卒業は、卒業者980人のうち就職者443人、進学者495人です[S1402]。
• 範囲外（扱い）：大学院修了者だけの就職先や収入は扱いません。学部生に直すと0人になる企業は一覧から外しています[S1606]。大学全体の「主な就職先50社」（研究科を含む）[S1003]は、企業側検証のページで参考の列として示すだけで、計算には使っていません。
• 解釈への影響：理系では約半数が大学院に進むため[S1402]、学部卒の就職先は理系卒業生全体の進路の一部です。研究職のように大学院修了を応募の条件にする募集もあり（例：花王の研究職は修士課程・博士課程修了予定者などが対象[S0716]）、こうした職への道は本報告の数字には表れません。また、理系の一覧の順位は院生を含む「計」で決まっているため、学部生だけで並べた順位とは一致しません。

学部単位と学科単位のデータ

• 定義：「学部単位」は学部全体の数字、「学科単位」は学科ごとの数字です。各学科には、学科の数字を使うか、学部の数字で代用するかの区分を付けています。
• 範囲内：学科単位で公表されているのは、全学科の就職率[S1000]、文系学科の業種構成（整数％の帯グラフ）[S1203]、理系3学部の学科別の卒業者数・就職者数・業種別人数・進学者数[S1402][S1605]、理系学科の「主な就職先20社」[S1406][S1606]です。
• 範囲外（扱い）：法学部（法律学科）と商学部（商学科）は1学部1学科のため学部の数字を使い、学科のカードには「学科別データ非公開（学部単位のデータを表示）」と表示します。文系の主な就職先は学部単位でしか公表されていないため、文系学科ごとの就職先はありません[S1003]。文系学科の卒業者数・就職者数も公表されていません。文学部などで学科の中に専攻がある場合も、公表は学科単位までのため[S1203]、専攻ごとの数字はありません。学部の数字を学科に割り振ることはしません。
• 解釈への影響：学科のカードに学部の数字が出ている場合、学科ごとの違いは分かりません。文系学科の業種構成は整数％で、2%未満など小さな区分は転記していないものがあり[S1206]、合計が100%になりません。推計年収や専攻との関連度の計算では、表示された区分の合計で割り直して使うため、省かれた区分の分は他の区分に比例して配分されたことになります。

業種分類とマッピング

• 定義：大学が公表する業種（日本標準産業分類の大分類）を、本報告の業種コードに置き換えます[S1001][S1402][S1605]。

• 範囲内：元の業種名と人数は、データの各行にそのまま残しています。日本大学のように製造業の中分類まで公表されている場合は、中分類を本報告の製造業の細分類に入れます。「鉄鋼業，非鉄金属・金属製品製造業」は素材産業として「化学・素材」に入れます（例：文理学部[S5332]、理工学部[S5663]）。
• 範囲外（扱い）：明治大学は製造業と金融業の内訳を公表していないため、明治大学の学部・学科では、電機・自動車・化学・医薬品・食品などのメーカー別、銀行・証券・保険別の割合はデータ不足です（日本大学の製造業の中分類は上の「範囲内」のとおり使います）。卸売と小売も分けられません。本報告の「マスコミ・広告」のコードは、大学の業種区分にないため使っていません。「電気・ガス・熱供給・水道」には電気・ガス・熱供給・水道業だけが入り、鉄道会社は運輸業，郵便業（本報告の「運輸・物流」）に含まれます。「学術研究・専門・技術サービス」は日本標準産業分類の大分類どおりの範囲で、コンサルティング会社だけでなく、研究機関、法律・会計事務所（監査法人を含む）、設計などの専門サービスも含みます。
• 解釈への影響：「卸売・小売（商社含む）」の割合には小売業が含まれます。賃金統計でも「卸売業，小売業」は1つの区分なので、推計年収は同じ値を使います[S0001]。新規学卒者の初任給の統計も同じく1つの区分です[S0003]。一方、3年以内離職率は卸売業30.0%、小売業40.4%と大きく違うため[S0004]、合算した区分では離職率に幅があると考えてください。全体像のグラフとマトリクスでは、厚生労働省の離職率の表が卸売業と小売業を分けているため[S0004]、「卸売・小売（商社含む）」の行の新卒採用規模と3年以内離職率は卸売業だけの値で、「卸売業のみ」と注記しています（離職率のグラフでは「卸売業」と表示）。「小売」の行の初任給と推計年収は卸売業，小売業の合計値で、「卸売業，小売業の合計値」と注記しています（初任給のグラフでは同じ値が重なるため省略）[S0001][S0003]。製造業に内訳がないため、専攻との関連度では製造業全体を関連業種として数えることがあり（後述の親業種ルール）、理系の値が高めに出ることがあります。

業種別割合の分母

• 定義：業種別の割合（%）は、原則として就職者に占める割合です（例：明治大学[S1001]、日本大学法学部[S5010]）。資料によって分母が違う場合は、公表された割合をそのまま記録し、グラフの見出しに分母を書き添えます。
• 範囲内：分母が就職者でないのは次の3つです。
  • 日本大学生産工学部（学部・学科）：卒業者全体（進学・その他を含む）が分母です[S5991]。業種の割合を足すと7〜9割程度にしかなりません。見出しには「分母＝卒業者全体（進学・その他を含む）」と表示します。
  • 日本大学工学部（学科）：「就職者＋大学院進学者等」が分母で、学部卒と大学院修了者が混ざっています（学部だけの内訳は非公開）[S5997]。見出しには「分母＝就職者＋大学院進学者等（学部・院の合計）」と表示します。
  • 日本大学の大学全体：就職者に大学院修了者を含みます[S5002]。見出しには「就職者に大学院修了者を含む」と表示します。
• 範囲外（扱い）：公表された割合を就職者ベースに計算し直して表示することはしません。
• 解釈への影響：分母が違う割合は、就職者に占める割合と直接は比べられません。例えば生産工学部建築工学科の建設業53.62%は卒業者全体に対する割合で[S5991]、就職者に占める割合に直すと（業種の割合の合計72%で割った概算）7割半ばになります。推計年収と専攻との関連度は、表示された区分の合計で割り直して計算するため、この分母の違いの影響は受けません。

専攻分野：獣医学

• 定義：獣医師国家試験の受験資格につながる6年制の獣医学の課程（日本大学生物資源科学部獣医学科）の専攻分野です。
• 範囲内：獣医学科の卒業者数・就職者数・進学者数と就職率[S6324]、獣医師国家試験（新卒）の合格率[S6326]を記録しています。推計年収には資格職の年収の獣医師の値を使います。
• 範囲外（扱い）：第3期の調査時点では「生命・バイオ」に入れていましたが、獣医師という資格職につながり、他の生命科学系の学科と進路が違うため、独立した分野にしました。専攻との関連度の対応表に獣医学の行がまだないため、関連度は「データ不足」です。獣医学科の業種別の就職状況は公表されていません。
• 解釈への影響：卒業生全員が動物病院などで獣医師として働くとは限りません。例えばJA全農は獣医課程の学生を総合職として募集しています[S7630][S7632]。推計年収は獣医師として雇われて働く人の賃金で、卒業生全員に当てはまるものではありません。

主な就職先リスト

• 定義：大学が公表する「主な就職先」の企業・団体名と人数です。文系7学部は学部ごとの上位30社[S1003]、理系3学部は学部ごとの上位50社と学科ごとの上位20社です[S1406][S1606]。
• 範囲内：公表された企業・団体の人数（学部生のみに換算したもの）です。サイトの学部ページでは、人数の多い順に最大15社を表示しています。学科別の一覧がある学科（理系3学部）は、学科のカードにも上位5社を表示します[S1406][S1606]。
• 範囲外（扱い）：一覧に入らない企業への就職者は、どこにも数えられていません。「日本郵政グループ」「りそなグループ」のようなグループ表記は、大学の表記どおり1社として扱います[S1003]。同じ企業が別の名前で同じ人数ずつ並んでいる場合は、二重に数えないよう1行にまとめています（例：ベイカレントとベイカレント・コンサルティング）[S1007]。
• 解釈への影響：一覧は「全員の就職先」ではありません。例えば法学部の2026年3月卒業では、上位30社の合計は188人で、就職者721人の約26%です[S1003][S1001]。下位の企業は1社あたり数人で、順位の小さな差に意味はありません。

人数非公開の就職先

• 定義：大学が企業名だけを公表し、人数を公表していない就職先です。データでは人数の欄を空欄にしています。
• 範囲内：芝浦工業大学の学科別「主な就職先」（各学科5社、人数なし）[S2500]や、日本大学の学部が公表する企業名だけの一覧[S5330]を、公表どおりの企業名で記録します。サイトと報告書では人数の欄に「人数非公開」と表示し、人数のある企業の後に、大学の公表順で並べます。
• 範囲外（扱い）：人数がないため、人数の合計、占有率チェック（企業側検証）、大学全体の人数、専攻との関連度の指標B、就職先からの業種構成推計、調査対象企業の選定（人数順）には使いません。人数を推測して埋めることもしません。
• 解釈への影響：名前が載っていても、その企業に何人が就職したかは分かりません。1人だけの企業も多数の企業も同じように並び、並び順は人数の多い順ではありません。

企業の採用数

• 定義：企業や官公庁が公表する新卒採用の人数です。年ごとに次の区分を付けています。
  • 実績：実際に入社した人数（主に25卒＝2025年4月入社）。
  • 内定・予定：26卒（2026年4月入社）の内定者数、入社予定数、見込み数。
  • 計画：27卒（2027年4月入社）の募集予定数・採用予定数。
  • 合格者数：公務員・教員は採用数ではなく試験の合格者数（名簿登載者数）です。例えば国家公務員一般職（大卒程度）の最終合格者は2025年度8,815人[S3000]、東京都の公立学校教員（2026年4月採用分）の名簿登載者は4,982人です[S4400]。データでは「合格者数」を独立した区分にして、実績・内定とは区別して表示します。対象は国家公務員総合職[S4301]・一般職[S3000]、裁判所事務官[S3730][S3731][S3732]、国税専門官[S4403][S4404]、東京都職員[S3004][S3005]、特別区職員[S3009][S3012]、東京都の公立学校教員[S4400][S4401]の、合格者数を記録した年です。神奈川県の公立学校教員の数字は合格者数ではなく募集人員なので「計画」です[S4321]。
  • 未定・非公開：空欄にして「データ不足」とします（例：三菱UFJ銀行の27卒の採用予定数は未定[S3203]）。
• 範囲内：採用の総数と、公表されている場合の職種（コース）別の人数です。グループ合計か単体かは出典のとおりに記録しています。ニトリはグループ全体[S3709]、ジェーシービーは単体[S3708]、大和証券グループの2025年は3社の合計555名[S3222]、りそなはりそな銀行・埼玉りそな銀行の合計[S3206]、日本郵政グループの26卒960名は日本郵便とゆうちょ銀行・かんぽ生命の参考値の合計です[S3209]。
• 範囲外（扱い）：企業ごとの3年以内離職率は公開された値が見つからず、データ不足です。平均年収・平均年齢・平均勤続年数は一部の企業にしかありません。
• 解釈への影響：一部の数字は、マイナビやキャリタス就活に企業が登録した値です。会社全体の数字かコース別の数字かが書かれていないものもあります（例：EY新日本の2026年の32名は「予定」で、範囲が明記されていません）[S4410]。同じ企業でも、出典によって数字が違うことがあります（例：ニトリの2025年は表で1,135名、本文で1,054名）[S3709]。合格者数は実際の採用数より多くなりやすいため、それを分母にした占有率は低めに出ます。

職種名・配属決定時期

• 定義：企業が新卒採用で公表している職種の名前（企業の表記のまま。例：「法人営業」「システムエンジニア」「施工管理」）と、配属（どの職種・部署で働くか）が決まる時期です。配属決定時期は次の4区分です。
  • 入社前に確定：職種別・コース別採用などで、内定時または入社前に職種（部署）が決まります。例：NECの「職種×部門別採用」は「内定時に職種と部門を確約」します[S7000]。
  • 研修後に決定：入社後の研修を経て配属が決まります。例：日本総合研究所は入社後約3か月の集合研修の後に配属部門が決まります[S7219]。
  • ローテーション後に決定：複数の部署を経験してから担当が決まります。例：日本航空は入社後1〜2年程度、現業部門または間接部門で経験を積みます[S7429]。
  • 非公開：配属の決め方が公表されていません。
• 範囲内：企業側検証の対象企業のうち、職種名または配属の決め方が見つかった企業の職種です（主に2027年卒の募集）。対象の企業と件数は、企業一覧のページで確認できます。職種ごとに、本報告の職種区分、研修期間（公表されている場合）、企業が説明する配属の決め方を記録しています。出典は企業の採用サイト（公表値）と、就職情報サイトに企業が掲載した情報（参考範囲）です。サイトの企業一覧では企業ごとに「職種・配属」を開いて見られます。学科・学部の主な就職先には、その企業の主な職種を最大3つ表示します。
• 範囲外（扱い）：職種名や配属方法が見つからない企業は記録せず、推測もしません（その企業には「職種・配属」の欄がありません）。年によって職種が変わるため、表示するのは企業ごとに最新の年の募集だけです。職種ごとの採用人数は、公表されている場合だけ企業の採用数として記録しています。
• 解釈への影響：「入社前に確定」は募集の仕組みとして職種が決まるという意味で、勤務地や具体的な部署まで決まるとは限りません。同じ企業でもコースによって決まり方が違うことがあります（例：ソフトバンクは、配属時の業務を確約するコースと、配属業務が入社後に確定するコースを併設しています[S7601]）。学科のカードに出る職種は、その企業が募集している職種の例で、その学科の卒業生が就いた職種ではありません。

初任給

• 定義：企業が募集要項などで示す、新卒で入社したときの月給（円）です。学士（大学卒）と修士（大学院修了）を分けて記録します。金額は企業の示し方のままで、手当の有無をそろえる調整はしていません。
• 範囲内：手当を含む金額も、そのまま入っています。例えばNTTドコモの大学卒342,000円・修士354,000円は、住宅補助（独身・首都圏42,000円）を含んだ金額です[S3130]。三菱UFJ銀行の大学卒300,000円はシニアライフプラン支援金30,000円を含み[S3203]、千葉銀行の大学卒280,000円はライフプラン支援金27,000円を含みます[S3207]。楽天グループのビジネス職の大卒350,000円は、40時間分の固定残業代84,177円を含みます[S4416]。
• 範囲外（扱い）：賞与や、初任給とは別に支払われる残業代は含みません。金額に幅がある場合は下限の値を入れています（例：日本郵政グループ）[S3209]。修士の初任給は記録しますが、推計と検証には学士の値だけを使います。
• 解釈への影響：手当や固定残業代を含む企業は、基本給だけを示す企業より高く見えます。全国の目安として、新規学卒者（大学）の所定内給与額は産業計で262,300円です[S0003]。公務員は一般職（大卒）232,000円、総合職（大卒）242,000円です（2026年4月採用者）[S3001]。

推計年収

• 定義：「所定内給与額×12＋年間賞与その他特別給与額」で求めた年収の推計です。賃金構造基本統計調査（令和7年）の一般労働者・民営事業所・男女計・学歴「大学」の値を使います（所定内給与額は2025年6月分）[S0001]。手順は次のとおりです。

  1. 年齢階級20〜24歳・25〜29歳・30〜34歳の値を、それぞれ階級の中央の22歳・27歳・32歳の点とみなし、その間を直線で補います。
  2. 入社1年目・3年目・5年目を、それぞれ23歳・25歳・27歳として読み取ります。
  3. 下限には企業規模100〜999人、上限には1,000人以上の値を使います[S0001]。
  4. その学部・学科の業種構成（2026年3月卒業）で、業種ごとの値を加重平均します。
  5. 業種の値がないときは親業種（製造業の細分類→製造業、金融の細分類→金融業，保険業）、それもなければ産業計を使います。
  6. 万円単位に丸め、下限〜上限の幅で示します。

  産業計だけで計算すると、1年目は358〜396万円、5年目は418〜484万円になります（推計）[S0001]。

• 範囲内：統計上の賃金水準（毎月決まって支払われる所定内給与と、年間の賞与）、業種による違い、企業規模（100人以上）による違いです。大学院卒は統計で「大学院」として別に集計されているため含みません[S0001]。

• 範囲外（扱い）：表の「きまって支給する現金給与額」ではなく「所定内給与額」を使うため、残業代などは含みません[S0001]。同じ業種・規模の中での企業ごとの差、転職による変化、昇進の早い遅い、男女差（男女計を使用。男女別は男女別年収推計）、地域差も含みません。企業規模10〜99人の値は使っていません。公務、その他の業種は賃金表に区分がないため、産業計で代用します。賃金統計は民営事業所の値なので、公務員の給与は反映されません[S0001]。医薬品は賃金統計の中分類に独立した区分がないため、製造業の値を使います[S0002]。業種構成の公表値がない単位は就職先からの業種構成推計を、医・歯・薬・獣医の課程は資格職の年収を使い、推計の基礎をカードに表示します。

• 解釈への影響：これは明治大学の卒業生の実際の年収ではなく、「同じ業種構成の大学卒の賃金水準」を当てはめた目安です。幅は誤差の範囲ではなく、企業規模による差です。明治大学は就職先の企業規模の内訳を公表していないため、どちらの規模に何割が入ったかは反映していません。小さな企業に入れば下限より低く、残業の多い職場では推計より高くなりえます。1年目の値は20〜24歳と25〜29歳の補間で、賞与は20〜24歳で少なく（1,000人以上で446千円）、25〜29歳で多くなります（同1,040.4千円）[S0001]。20〜24歳の中央を22歳とし、1年目を23歳として読むため、1年目の推計には25〜29歳の高い給与・賞与が一部入り、新入社員1年目の実際の年収より高め（上振れ）に出ます。新入社員1年目の実際の支給額とは一致しません。

就職先からの業種構成推計

• 定義：業種別の就職状況を公表していない大学・学部・学科について、主な就職先の人数と、企業データで調べた各企業の業種から、人数で重みを付けて計算した業種構成です（推計値）。推計年収の計算にだけ使います。
• 範囲内：その単位の最新年に業種構成の公表値がなく、人数のある就職先の一覧がある場合に計算します。就職先のうち企業データに業種がある企業の人数が、一覧の人数の合計の50%以上を占める（カバー率50%以上）ときだけ使います。業種が分からない企業は計算から外し（「その他」には入れません）、残りの企業で100%になるように割り直します。グラフの見出しは「上位N社（人数・院生含む場合あり）の業種構成（推計値・卒業年）」とし、カバー率（うち業種が分かる企業の人数割合）を添えます。出典に一覧の人数が大学院生を含むと書かれている場合は「院生含む」と表示します。推計年収には「就職先の業種構成からの推計」と表示します。
• 範囲外（扱い）：カバー率が50%未満のときは推計せず、推計年収は「データ不足」です。業種構成の公表値としては扱わず、専攻との関連度や企業側検証の給与チェックには使いません。人数非公開の就職先は含みません。
• 解釈への影響：主な就職先の一覧は上位の企業だけなので、採用人数の多い大企業の業種に偏ります。芝浦工業大学の大学全体の上位30社は大学院生を含む人数で[S2000]、この一覧から計算した構成は学部生だけのものではありません（院生含む）。企業の業種は会社全体の主な業種で、大学が使う日本標準産業分類の業種とは一致しないことがあります。

資格職の年収

• 定義：医学部・歯学部・松戸歯学部・薬学部と獣医学科は、卒業生の多くが資格職（医師・歯科医師・薬剤師・獣医師）に就くため、推計年収に業種構成ではなく職種別の賃金統計を使います。使う統計は令和6年賃金構造基本統計調査の第5表（職種・年齢階級別、産業計、企業規模計（10人以上）、男女計、2024年6月分）です[S6661]。年収は「きまって支給する現金給与額×12＋年間賞与その他特別給与額」です[S6661]。手順は次のとおりです。

  1. 年齢階級20〜24歳・25〜29歳・30〜34歳の年収を、それぞれ22・27・32歳の値とします。
  2. 6年制の課程なので卒業を24歳とし、1年目・3年目・5年目を25・27・29歳とします。
  3. その年齢をはさむ2つの年齢階級の値のうち、低いほうを下限、高いほうを上限とします。年齢が階級の中央とちょうど同じときは、その階級と次の階級を使います。
  4. はさむ階級の片方が公表されていないときや、範囲の外のときは推計せず「データ不足」とします。

  例えば医師は20〜24歳が約509万円、25〜29歳が約698万円、30〜34歳が約872万円で[S6661]、1年目（25歳）は509〜698万円、3年目・5年目（27・29歳）は698〜872万円です（推計）。

• 範囲内：医師・歯科医師・薬剤師・獣医師として雇われて働く人の、残業代などを含む毎月の給与と、年間の賞与です。病院・診療所に限らず、薬局・ドラッグストア・企業などで働く人も、その職種であれば含まれます。

• 範囲外（扱い）：歯科医師の20〜24歳は統計に掲載がないため[S6661]、歯学部・松戸歯学部の1年目は「データ不足」です。開業医などの自営の人、企業規模による違い（企業規模計だけを使用）、資格職以外への就職（薬学部から一般企業に就職する場合など）は反映していません。臨床研修医の給与は統計で別に分かれていません。

• 解釈への影響：一般の推計年収（所定内給与額を使用）と違い、「きまって支給する現金給与額」は残業代などの超過労働給与額を含むため、高めに出ます。幅は企業規模の差ではなく、年齢階級の差です。標本の少ない階級があり（獣医師の20〜24歳は労働者数約50人で、賞与は0）[S6661]、値が不安定です。

入社3年目・5年目

• 定義：入社した年を1年目と数え、3年目・5年目は入社から数えて3年目・5年目の年です。推計では1年目＝23歳、3年目＝25歳、5年目＝27歳とみなします。職位・キャリアラダーの1・3・5年目も同じ数え方です。
• 範囲内：22歳前後で学部を卒業し、すぐ4月に新卒で入社した場合を想定しています。
• 範囲外（扱い）：浪人・留年・大学院修了などで入社の年齢が違う場合や、転職・休職した場合は考えていません。同じ卒業生を追跡したデータではありません。
• 解釈への影響：大学卒の3年以内離職率は33.8%（令和4年3月卒業）で[S0006]、3人に1人ほどが3年目までに最初の会社を離れています。3年目・5年目の推計は「同じ業種・規模にとどまった場合」の目安として読んでください。

職位・キャリアラダー

• 定義：業種×職種×入社年（1・3・5年目）ごとの「典型的な職位・役割」です。企業の採用ページにある研修制度やキャリアモデル、公務員の給与モデルから作りました。

• 範囲内：出典が入社年と段階を結びつけて書いている例だけを入れています。多くは1社（または1自治体）の事例で、正式な職位名ではなく研修段階の名前もあります。例えば鹿島の施工管理は「工事担当（新人）」から「工事担当（若手）」へ[S0501][S0502]、野村総合研究所のSEは「3〜5年は基礎技術を磨く」期間[S0515]、清水建設の設計職は入社6年目までが育成期間です[S0503]。公務員は人事院と東京都の給与モデルによる公表値です[S0200][S0203]。

• 範囲外（扱い）：学術研究・専門・技術サービス（コンサルティングなど）は全年次、製造業・金融業（細分なし）や産業計・その他は行がなく、データ不足です。年次が欠けている業種もあります（例：運輸・物流、サービス、マスコミ・広告は1年目のみ）。明治大学は職種別の就職者数を公表していないため、学科カードの「典型的な職位」は、次の手順で1つの系列（業種・職種）を選び、1・3・5年目に同じ系列を使います。

  1. その単位の業種構成で最も多い業種（「その他」を除く）を選びます。
  2. その業種のキャリアラダーに職種が1つだけなら、それを使います。複数あるときは、専攻との関連度の対応表でその学科の専攻分野に関連づけた職種を優先し、なければデータで最初の職種を使います。
  3. 最も多い業種が製造業・金融業（内訳なし）のときは、細分類（電機、銀行など）を推測で選ばず、「データ不足（業種内訳なし）」と表示します。
  4. カードの列名は「最多業種の職位例」で、「最多業種（業種）・職種の職位例。学科卒業生の実際の職種ではありません」と注記します。選んだ職種が専攻との関連度の対応表でその学科の分野に関連づけられていない場合は、「この学科の専攻と直接対応する職種ではありません」とも表示します。その年次の行がなければ、その年だけ「データ不足」です。

  例えば理工学部情報科学科は、最も多い業種が情報通信なので、情報通信・IT・SEの系列（野村総合研究所の事例）を使います[S0515]。学部ページの本文では、職位・年収の目安のページにある事例を個別に紹介しています。

• 解釈への影響：昇進を保証するものではありません。1社の事例は、同じ業種の他社に当てはまるとは限りません。学科カードの職位は「その学科の主な業種で見られる職種の一例」で、その学科の卒業生がその職種に就いたという意味ではありません。3年目・5年目でもまだ育成期間とされる例が多く、職位名だけで比べるのは難しい点に注意してください。

3年以内離職率

• 定義：厚生労働省「新規学卒就職者の離職状況」の値で、令和4年（2022年）3月に大学を卒業して就職した人のうち、就職後3年以内に離職した人の割合です[S0004]。3年以内の離職率は、卒業年から3年後の6月時点で把握した値です[S0004]。就職者数は基本的に卒業年の6月末で確定します[S0005]。業種別の表は人数だけなので、本報告で「3年目までの離職者数÷就職者数×100」を小数第1位まで計算しました[S0004]。
• 範囲内：大学卒全体の33.8%（就職者449,012人、離職者151,911人）[S0005]、業種別（例：電気・ガス・熱供給・水道業12.4%、教育，学習支援業44.2%）[S0004]、事業所規模別（1,000人以上27.0%から5人未満57.5%まで）[S0005]です。
• 範囲外（扱い）：令和5年3月卒業以降は、まだ3年がたっていないため公表されていません[S0006]。企業ごとの離職率は公開値が見つからず、データ不足です。明治大学の卒業生だけの離職率もありません。製造業の「機械関係」は複数の区分をまとめた表のため、電機・自動車・機械には割り当てていません[S0004]。
• 解釈への影響：分析の中心（2026年3月卒業）より4年前に卒業した人の値です。事業所規模は勤め先の事業所（雇用保険の適用事業所）の規模で[S0005]、会社全体の規模とは一致しない場合があります。

専攻との関連度

• 定義：学部・学科の専攻と就職先がどれくらい結びついているかを、高・中・低の3段階で示す推計です。
  • 指標A：就職者のうち、専攻に関連づけた業種（職種のデータがあれば職種）に進んだ人の割合。
  • 指標B：主な就職先のうち、関連する職種で専攻を限定して募集している（指定学科・理工系限定）企業への就職者の割合。
  • 判定：Bを使わない場合は、Aが60%以上で「高」、30%未満で「低」、その間は「中」。Bを使う場合は、Aが60%以上かつBが50%以上で「高」、Aが30%未満またはBが20%未満で「低」、それ以外は「中」。
  • 関連業種・職種の対応表：専攻ごとに、資格試験の受験資格、公務員試験の区分、企業の募集学科、全国調査などの根拠を1行ずつ付けています。例えば建築は一級建築士試験の指定科目[S0709]、情報は情報工学専攻の初職の80.2%がIT系の専門・技術・研究職であること[S0700]を根拠にしています。
• 範囲内：
  • 親業種ルール：専攻が製造業・金融業の細分類（例：電機、銀行）に対応づけられていて、大学が製造業・金融業の合計しか公表していない場合は、その合計も関連業種として数えます。
  • Bのカバー率30%ルール：職種データのある企業が、その単位の主な就職先の人数の30%以上を占める場合だけBを使います。現在この条件を満たすのは文学部（学部全体）だけで、Bは13.1%です（推計）[S1003]。
  • 学部全体の代表分野：学部全体の判定には、学部内で最も多い学科の専攻分野を使います（同数のときは学科一覧で先に出る分野）。理工学部は機械、農学部は生命・バイオ、総合数理学部は情報、文学部は人文学です。
• 範囲外（扱い）：関連づけの根拠が職種・資格だけの分野（法学、経済学、商学・経営学、政治学・行政学、情報コミュニケーション、国際・地域研究）は、明治大学が職種別の就職状況を公表していないため計算できず[S1001]、「データ不足」です。例えば法学は国家総合職試験の「法律」区分[S0714]と司法試験[S0721]、経済学・経営学は税理士試験の受験資格[S0710]を根拠にしています。根拠が見つからない組み合わせ（例：経済学→金融）は対応表に入れていません。
• 解釈への影響：業種で近似した指標なので、同じ業種の中の職種の違い（メーカーの営業か技術職か）は分かりません。親業種ルールで製造業全体を関連業種に数えるため、理系は高めに出ることがあります。文系が「データ不足」や「低」になるのは、専攻を問わない募集が多く、文系専攻ではどの専攻でも7〜8割が文系職種に就いているためで[S0700]、学んだことが役に立たないという意味ではありません。大学院進学者は対象外なので、理系の研究職への道は反映されません。

企業側検証

• 定義：大学の就職先データと企業の採用データを突き合わせる3つのチェックと、その総合判定です。
  1. 占有率チェック：大学からの人数÷その企業の同じ年の新卒採用総数。50%を超えたら「要確認」、100%を超えたら「誤り」です。学部・学科単位（その単位の一覧の人数）と、大学全体（学部の一覧を合計し、学部の一覧にない企業だけ学科の一覧の人数を足す）の2通りで計算します。
  2. 給与チェック：業種構成から計算したモデルの月給（企業規模1,000人以上・23歳の所定内給与額）[S0001]と、主な就職先の学士の初任給を人数で加重平均した値を比べ、差が±20%を超えたら「乖離」です。
  3. 職種チェック：その単位で最も多い職種が、主な就職先の募集職種に含まれる企業の割合を見て、50%未満なら「乖離」です。
  • 総合判定：占有率に「要確認」「誤り」がなく、給与・職種チェックの少なくとも一方が基準内なら「検証済み」。占有率に「要確認」「誤り」がある、または給与・職種チェックのどちらかが基準外なら「乖離あり」。占有率に問題がなく、給与・職種チェックがどちらもデータなしなら「データ不足」です。
  • 表示名：職種チェックがデータなしで、給与チェックだけで基準内になった場合は、「検証済み」ではなく「給与水準と整合」と表示します。現在は職種チェックがすべての単位でデータなしのため、基準内の単位はすべて「給与水準と整合」です。
  • 要確認リスト：占有率が「要確認」「誤り」になった組み合わせ（全年度、大学全体と学部・学科の両方）は、企業側検証のページの「要確認リスト」に出典付きで載せています。
• 範囲内：2026年3月卒業の人数と、企業の26卒（2026年4月入社）の採用数を、同じ年どうしで比べます。
• 範囲外（扱い）：採用総数が分からない企業は「データなし」として判定に入れません。明治大学は職種別の就職状況を公表していないため[S1001]、職種チェックはすべての単位で「データなし」です。主な就職先に初任給の分かる企業がない単位（文系の学科など）は「データ不足」です。大学全体の公表一覧（研究科を含む上位50社）[S1003]は判定に使わず、参考として表示するだけです。
• 解釈への影響：「給与水準と整合」（「検証済み」も同じ）は明らかな矛盾がないという意味で、推計が正確だという保証ではありません。一覧の人数は上位の企業だけで、大学からの実際の人数より少ないため、占有率は低めに出ます。例えばEY新日本は学部の一覧の合計7名÷32名＝21.9%ですが、大学全体の一覧の18名で割ると56.3%になります[S1003][S4410]。モデルの月給は統計上の23歳の賃金で、初任給そのものではありません。企業側の初任給には手当を含むものもあります（初任給を参照）。

男女別データの範囲

• 定義：本報告の男女別の数字は、男女別に公表された値だけです。全体の値を男女に按分したり、性別の内訳を推計したりはしません。大学の男女別の卒業者数・就職者数・進学者数と業種別・職業別の割合は、大学ポートレート（私学版）の進路データ集（男／女／計）の値で、2026年3月卒業（grad_year 2026）です[S9001][S9141][S9281]。業種別・職業別の割合は、その性別の就職者に占める割合です[S9001]。明治大学は2025年3月卒業の男女別卒業者数も載せています[S9012]。企業の指標は、有価証券報告書の「従業員の状況」[S9840]と、厚生労働省の女性の活躍推進企業データベース[S9701]などの公表値です。企業の「年度」（fiscal_year）は年度の開始年で記録します。2024年度は2024年4月〜2025年3月で、2025年3月期の有価証券報告書の値はこの年度です[S9841]。決算期が4月始まりでない会社は、対象期間の開始年です（例：2024年9月〜2025年8月は2024年度）[S9560]。
• 範囲内：学部・大学全体の男女別の進路（就職・進学）と、公表がある場合の業種・職業の内訳です。大学全体の行は、明治大学と芝浦工業大学では学部ページの合計で大学院修了者を含みません。日本大学は全学ページの値で、大学院修了者を含みます[S9000][S9140][S9280]。企業の値は、原則としてその会社単体の値です。持株会社が公表対象外のときは、表に載っている中核の子会社の値を使い、出典の注に書いています（例：三井住友フィナンシャルグループは三井住友銀行の値）[S9843]。単体でない値は、値の横に範囲を示します。例えば川崎重工業の新卒採用者に占める女性比率は、川崎重工業・川崎車両・カワサキモータースの3社合計で「3社合計」と表示します[S9700]。出典の注にグループ（連結等）ベースと書かれた値は「グループ」と表示します[S9722]。1社の指標の年度がそろわないときは、多くの指標の年度を行に示し、違う年度の指標には値の横にその年度を示します。
• 範囲外（扱い）：主な就職先の一覧には男女別の人数がないため、就職先企業の男女別は示しません。明治大学の学部別の就職データ（就職率など）には男女別がなく、学科の男女別は卒業者数だけです[S9011]。男女別の業種・職業の内訳がない単位（芝浦工業大学の全学部など）は「データ不足」です。日本大学の職業別（男女別）は本報告の職種分類に対応しないため収録していません[S9280]。女性の活躍推進企業データベースはプログラムからの取得を受け付けない（HTTP 403）ため、ブラウザで表示した項目を書き写したテキストを保存版としています（原本のHTMLではありません）[S9701]。同データベースの「採用者に占める女性の割合」は中途採用を含むため、新卒の値とは分けて「採用者に占める女性比率（中途含む）」と表示します[S9561][S9701]。新卒に限った女性比率は、企業や官庁が新卒採用者数を男女別に公表している場合だけです[S9700][S9731]。
• 解釈への影響：男女別の進路は1年分（2026年3月卒業）だけで、年ごとの変動は分かりません。女性の卒業者が少ない学部（例：芝浦工業大学工学部の女性卒業者136人[S9141]）では割合が動きやすくなります。就職率は大学ごとに定義が違い、男女別の「就職率（卒業者ベース）」も明治大学は卒業者−進学者、芝浦工業大学は卒業者全体が分母です（就職率（卒業者ベース）を参照）[S9001][S9141]。大学の間で比べるときは、値の横の分母の表示を確かめてください。企業の値は、範囲（単体・グループ）、時点、対象者（正社員・全労働者）が会社ごとに違うので、企業どうしの比較は目安です。

男女別年収推計

• 定義：推計年収と同じ方法で、賃金構造基本統計調査（令和7年）の男女別の値（大学卒・男または女）を使って、男女別に入社1年目・3年目・5年目の年収の幅を推計します[S9420][S9421]。業種構成は、その単位の男女別の業種別割合が公表されていればその性別の割合を使い（構成：男女別）、なければ単位全体の業種構成を使います（構成：全体）。全体の業種構成を使った値には、そのことをカードに表示します。
• 範囲内：年齢・企業規模・業種ごとの男女の賃金水準の違いと、公表されている場合の男女の業種構成の違いです。
• 範囲外（扱い）：男女別の業種割合がない単位（芝浦工業大学の全学部、明治大学の学科など）では、男女で就職先の業種が違うことは反映されません。医学部・歯学部・薬学部・獣医学科などの資格職の課程は、男女別の職種別賃金を収録していないため「データ不足」です。職種・役職・労働時間の男女差や、男女で就職先の企業規模が違うことは反映していません。
• 解釈への影響：統計の男女の賃金差には、同じ年齢・業種・企業規模の中での職種・役職・勤続年数・労働時間の違いが含まれます。推計の男女差は「同じ仕事をしたときの賃金の差」ではありません。例えば企業規模1,000人以上・25〜29歳の大学卒の所定内給与額は、男性327.6千円、女性304.9千円です[S9420]。

女性管理職比率

• 定義：管理職に占める女性の割合（%）です。業種別の値（全体像）は、令和7年度雇用均等基本調査の「課長相当職以上（役員を含む）の管理職に占める女性の割合」で、常用労働者10人以上の民営企業、2025年10月1日現在の値です。産業計は13.8%です[S9422]。企業の値は女性活躍推進法に基づく公表値で、女性の活躍推進企業データベースでは課長級以上（役員を除く）に占める女性の割合です[S9701]。有価証券報告書の値も同じ法律に基づく算出値です[S9840]。
• 範囲内：課長級以上の管理職です。
• 範囲外（扱い）：係長級は含みません。係長級以上の役職者の割合は、別の指標「年齢別の役職者比率」（賃金構造基本統計調査の役職別の値）で示します[S9423]。管理職の範囲は会社によって違い、課長級以上の高度専門職や管理職相当の専門職を含む会社もあります[S9855][S9864]。雇用均等基本調査の業種別の値は大分類だけで、製造業や金融の細分類はありません[S9422]。
• 解釈への影響：現在の管理職全体に占める割合で、過去の採用や勤続年数の違いの影響を受けます。新卒で入社する人がこれから管理職になる見込みを直接示すものではありません。役員を含むかどうかなど定義が違うため、雇用均等基本調査の業種別の値と企業の値は直接比べられません。

男女の賃金の差異

• 定義：女性の平均賃金を男性の平均賃金で割って100を掛けた値（男性＝100）です。女性活躍推進法に基づいて企業が公表する値で、本報告では「全労働者」の値を使います[S9840][S9561]。
• 範囲内：正規雇用と非正規雇用を合わせた全労働者の平均の比です。
• 範囲外（扱い）：正規雇用だけ・非正規雇用だけの値は使いません。有価証券報告書には併記されていることがあります（例：三井住友銀行は全労働者46.3、正規雇用53.0）[S9843]。東京都と横浜市の資料には賃金の差異の記載がないため「データ不足」です[S9866][S9867]。
• 解釈への影響：職種・役職・勤続年数・雇用形態・労働時間の構成の違いをすべて含んだ平均どうしの比で、同じ仕事をしたときの男女の賃金の差ではありません。管理職に男性が多い会社や、非正規雇用に女性が多い会社では低く出ます。

男性育休取得率

• 定義：公表の対象となる事業年度中に配偶者が出産した男性労働者のうち、同じ年度に育児休業等を取得した人の割合（%）です。育児・介護休業法施行規則に基づく公表値で、育児休業だけを数える定義（第71条の6第1号）と、育児目的の休暇を含める定義（同第2号）があります。例えばSUBARUは第1号で65.3%、第2号で100.0%です[S9846]。どちらの定義かは出典の注に書いています。
• 範囲内：会社・官庁が公表した定義のままの値です。
• 範囲外（扱い）：取得した日数（期間）は含みません。総合職・一般職などの区分別にしか公表されていない場合は記録していません（例：ソフトバンク）[S9845]。
• 解釈への影響：前の年度に子どもが生まれた人がその年度に取得すると分子に入るため、100%を超えることがあります（例：SCSK 156%、大成建設118.5%）[S9841][S9848]。数日だけの取得も含まれるため、休業の長さは分かりません。定義（第1号・第2号）が違う値どうしは比べられません。

値ラベル

• 定義：すべての数字に、次の3つのどれかのラベルを付けています。
  • 公表値：大学・官公庁・企業が公表した数字です。公表された人数から割合を計算したものや、学部生だけに直したもの（計−院生）も含みます。
  • 推計値：公表値からモデルで計算したものです（推計年収、専攻との関連度、企業側検証）。年収は必ず幅で示します。
  • 参考範囲：企業の採用ページなどから集めた目安です。業種×職種の初任給（複数社の中央値）や、キャリアラダーの企業の事例がこれに当たります（公務員のモデルは公表値）。
• 範囲内：マイナビやキャリタス就活に企業が登録した採用数・初任給は「公表値」に入れています。東京都の公立学校教員の27卒の人数は、採用見込者数を足し合わせたものなので「推計値」です[S4402]。
• 範囲外（扱い）：推計の数字を1点で示すことはしません。
• 解釈への影響：ラベルは数字の出どころを示すもので、正確さの順位ではありません。公表値にも丸めや誤植があり（卒業年度とgrad_yearの例）、企業が登録した値は有価証券報告書の値より確度が低い参考値です。

データ不足

• 定義：必要なデータがなく、数字や判定を出さない場合に「データ不足」と表示します。推測で埋めることはしません。
• 範囲内：次の場合に「データ不足」とします。
  • 推計年収：その単位の業種構成がなく、就職先からの業種構成推計もできない（カバー率50%未満など）。資格職の年収で、はさむ年齢階級が公表されていない年次。
  • 専攻との関連度：専攻に関連づけた業種がない（職種・資格だけに関連づけた分野）、または業種構成がない。
  • 企業側検証：占有率に問題がなく、給与・職種チェックがどちらもデータなし。
  • 占有率：企業の採用総数が分からない（表示は「データなし」）。
  • 職位：主な業種にキャリアラダーの行がない、主な業種が製造業・金融業で内訳がない（「業種内訳なし」と表示）、またはその年次の行がない。資格職の課程（医・歯・薬・獣医）は年収を職業別の賃金統計で推計するため、業種の職位系列は当てはめません（「資格職のため職位系列なし」と表示）。
  • 企業のデータ：採用数が「未定」「非公開」、初任給が見つからない、など。
• 範囲外（扱い）：学科別の数字が公表されていない学科は「データ不足」ではなく、「学科別データ非公開（学部単位のデータを表示）」と表示して学部の数字を使います。
• 解釈への影響：「データ不足」は「値が低い」「該当者がいない」という意味ではありません。調べる手段の制約で、公開されていても見つけられなかった企業のデータもあります。

有料媒体・口コミサイトの利用範囲

• 定義：有料の刊行物（就職四季報、大学通信、サンデー毎日など）の数字は、公開された報道に出ている場合だけ「○○の報道による」として引用する方針です。口コミサイト（OpenWorkなど）は一括して集めず、使う場合も個別に出典を示し、参考範囲として扱います。
• 範囲内：本フェーズでは、有料刊行物の数字も口コミサイトの数字も使っていません。使っているのは大学・官公庁・企業の公表資料と、マイナビ・キャリタス就活などの就職情報サイトに企業が掲載した情報です。
• 範囲外（扱い）：有料刊行物の表の転載、口コミサイトの年収や評価は扱いません。
• 解釈への影響：社員の実感に近い年収や働き方の情報は反映されていません。就職情報サイトの数字は企業自身が登録した値です。

本フェーズの対象外

• 定義：本報告は、明治大学（10学部）、芝浦工業大学（4学部）、日本大学（16学部）の学部卒業者（2026年3月卒業が中心）を対象にしています。明治大学は第1期、芝浦工業大学は第2期、日本大学は第3期に加えました。
• 範囲内：3大学の全学部・全学科の公表データ、全国統計、3大学の主な就職先の企業データ、男女別の公表データです。3大学を並べて読むときの注意は「摘要」にまとめています。
• 範囲外（扱い）：
  • 大学どうしの順位づけはしません。就職率の定義（就職率）、業種別割合の分母（業種別割合の分母）、推計年収の土台（推計年収）が大学や学部によって違うためです。
  • 留学生だけを分けた分析はしません。明治大学は留学生（学部）の業種別就職状況を別の資料で公表していますが[S1600]、本報告では使っていません。大学の卒業者数の資料では外国人留学生数が内数として示されています[S1607]。本報告が使う全学部の就職データに留学生が含まれるかどうかは資料に書かれていないため、区別していません。
  • 大学院修了者だけの就職と収入は扱いません。ただし芝浦工業大学の上位30社と、日本大学の大学全体・工学部の業種構成は大学院修了者を分けられないため、含んだまま使って「院生含む」などと表示しています（学部生と大学院生）。
  • 就職先の企業規模の内訳は、本報告で使った3大学の資料にないため扱っていません。
• 解釈への影響：結果は3大学の学部卒業者についてのもので、他の大学や大学院卒にそのまま当てはめることはできません。