方法とデータ説明

用語の定義と適用範囲（何を含み、何を含まないか）は「定義と範囲」のページにまとめています。主な項目は次のとおりです。

• 卒業年度とgrad_year・就職率・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・主な就職先リスト・企業の採用数・初任給
• 推計年収・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・値ラベル・データ不足
• 就職率（希望者ベース）・就職率（卒業者ベース）・就職内定率
• 人数非公開の就職先・職種名・配属決定時期・就職先からの業種構成推計・資格職の年収
• 有料媒体・口コミサイトの利用範囲・本フェーズの対象外

使っているデータと時点

• 大学の就職データ：明治大学・芝浦工業大学・日本大学が公表する就職データ（学部別・学科別の就職率、業種別就職状況、主な就職先、国家試験合格率など）。芝浦工業大学は2026年3月卒業[S2000][S2500]、日本大学も2026年3月卒業（令和7年度）が最新です[S5002][S5000]。以下の明治大学の記述は、特に断りがなければ明治大学の公表形式の説明です。最新は2025年度、すなわち2026年3月卒業です。「N年度」は「N+1年3月卒業」と読みます[S1001][S1000]。前年度・前々年度（2025年3月卒、2024年3月卒）は推移の参考にしています[S1005][S1009]。
• 企業の採用データ：25卒（2025年4月入社）の実績、26卒（2026年4月入社）の実績または内定、27卒（2027年4月入社）の募集予定を、企業の採用ページを優先して集めています。
• 全国統計：就職率は文部科学省・厚生労働省の調査[S0011]、賃金は賃金構造基本統計調査 令和7年[S0001]、離職状況は令和4年3月卒のもの[S0004]（令和5年3月卒は2026年10月時点で未公表[S0006]）。

3つの値のラベル

収入の推計モデル

1. 賃金構造基本統計調査の大学卒・民営事業所のデータを使います[S0001]。
2. 年齢階級（20〜24歳、25〜29歳、30〜34歳）の中央値（22歳、27歳、32歳）の間を直線で補間し、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. 年収は「所定内給与額×12＋年間賞与その他特別給与額」です。
4. 下限は企業規模100〜999人、上限は1,000人以上の値を使います。
5. その学部・学科の業種別就職者割合で、業種ごとの賃金を加重平均します。業種の賃金がない場合は親業種（例：製造業の細分類→製造業）、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（推計）。

収入の3つの基準（basis）

収入の推計には、元になるデータの違いで3つの基準があります。サイトの収入欄に基準を表示しています。どれも推計で、幅（範囲）で示します。年齢は、一般の学部では上のモデルのとおりです。

職種別賃金は、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歳として、その年齢をはさむ2つの年齢階級の賃金で幅を作ります[S6661]。歯科医師は20〜24歳の値が統計にないため、歯学部・松戸歯学部の1年目は「データ不足」です[S6661]。この賃金は残業代を含む「きまって支給する現金給与額」を使うため、一般の推計より高めに出ます。就職先からの推計は、上位の大企業に偏り、学科別の推計はできません[S2500]。詳しくは就職先からの業種構成推計・資格職の年収をご覧ください。

就職率の3つの指標

大学が公表する就職率は分母が違うため、3つに分けて記録し、混ぜて比べません。

• 就職率（希望者ベース）：就職者÷就職希望者。明治大学[S1000]と、日本大学の各学部が公表する値（法学部[S5010]など）です。→定義
• 就職率（卒業者ベース）：日本大学の全学式の学科別就職率（大学院等への進学者などを分母から除く）[S5000][S5663]と、医・歯・松戸歯・薬学部の「就職者÷卒業者」です[S6658]。→定義
• 就職内定率：芝浦工業大学の指標で、就職者÷(就職者＋就職未決定者)です[S2500]。大学院進学者などは分母に入らないため100%近くになります。→定義

企業名だけの就職先と企業の職種・配属

• 人数非公開の就職先（企業名のみ）：芝浦工業大学の学科別「主な就職先」は各学科5社の企業名だけで人数がありません[S2500]。日本大学の一部学部も企業名だけの一覧です[S5019]。人数の合計、占有率チェック、専攻との関連度の指標B、業種構成の推計には使わず、人数を推測して埋めることもしません。→定義
• 企業の職種・配属（company_roles）：企業ごとに、募集職種と配属の決まる時期を記録しています。時期は「入社前に確定（at_offer）」「研修後に決定（after_training）」「ローテーション後に決定（rotation）」「非公開（unknown）」の4区分です。件数は企業側の検証で説明しています。学科のカードに出る職種は企業の募集職種の例で、その学科の卒業生が就いた職種ではありません。→定義

専攻と仕事の対応度のルール

• 指標A：就職先のうち、専攻に関連づけた業種に入った人の割合。指標B：企業の募集職種が専攻を限定する企業（指定学科・理工系限定）への就職者の割合。
• 指標Bは、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%以上をカバーしている場合にだけ使います。現状この基準を満たすのは文学部（学部全体）だけで、Bは13.1%でした（推計）[S1003]。Aが6.5%で30%未満のため、Bの有無にかかわらず判定は「低」です[S1202]。それ以外の単位はAだけで判定しています。
• Aが60%以上なら「高」、30%未満なら「低」、その間は「中」です（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」）。
• 明治大学は業種別の就職状況しか公表していないため、判定は業種の対応づけ（指標A）が中心です。専攻が製造業や金融業の細分類（例：電機、銀行）に対応づけられていて、大学が製造業・金融業の合計でしか公表していない場合は、その合計（親業種）も関連業種として数えます。
• 結果は高・中・低の推計であり、仕事内容の保証ではありません。

企業側の検証

• 占比チェック：大学の就職者数÷その企業の当年の採用総数が50%を超えたら要確認、100%を超えたら誤りとして扱います。
• 給与チェック：モデルの初任給水準と、企業が公表する初任給（人数加重平均）の差が±20%を超えたら「乖離」とします。
• 職種チェック：学部の代表的な職種が、主な就職先の募集職種に含まれる割合が50%以上かを確認します。

抽出チェックの結果

明治大学（第1期）：大学・企業・業種マトリクスなどの表から20%（551行）を抽出し、保存した原資料と照合して551件すべて一致しました。賃金統計の44行の抽出でも44件すべて一致しています。詳細は docs/superpowers/reviews/2026-10-phase1-spotcheck.md（GitHub リポジトリ内）に記録しています。

芝浦工業大学・日本大学と追加の企業データ（第2・3期）：芝浦工業大学・日本大学の進路データ、就職先、企業データ、職種・配属データから20%（815行）を抽出し、5人の確認者が保存した原資料と照合しました。進路データ（469行）と就職先（199行）はすべて一致しました。企業データ・職種データ（147行）では8件の誤りが見つかり、修正しました。誤りの多かった表は全行を確認し直し、さらに5件を修正しています。詳細は docs/superpowers/reviews/2026-10-phase23-spotcheck.md に記録しています。

限界

• 同一コーホートの追跡データはありません。 入社3年・5年後の収入や職位は、全国統計と企業の公開情報から推計したもので、各大学の卒業生を追跡した結果ではありません。
• 学科別データは一部のみです。 学部単位でしか公表されていない場合は学部の数字を表示し、学科の数字には見せません。
• 就職先一覧は上位N社のみです。 全員の就職先ではありません。
• 一部の企業の数字はマイナビ掲載値です。 企業が登録した値で、有価証券報告書から直接読んだ値ではありません。
• キャリアラダーは「典型的な道筋」です。 研修制度や例示モデルを基にしており、昇進の保証ではありません。
• アーカイブへのリンクはリポジトリへのアクセス権が必要です。 非公開リポジトリのため、一般の方は出典の元URLを参照してください。
• Web検索の制約により、一部の企業・キャリアラダーは「データ不足」のままです。