年収データを正しく読む前提知識
年収のレンジデータを見る際に多くの人が誤解するのは、「平均値」と「自分が目指せる水準」を混同することです。平均値は上振れと下振れを均した数字であり、転職交渉の目標値として使うには不十分です。
本記事では以下の4つの数字を業界・経験年数別に示します。
- 中央値:全体の50%が下回る年収
- 上位25%ライン(P75):上位25%に入るための年収水準
- 上位10%ライン(P90):高年収層の入口
- 転職時上振れ余地:転職を機に中央値から上位25%に入るための条件
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20代後半の年収中央値は 420 万円、30代前半は 540 万円。ただし業界・経験年数によって最大 380 万円の差が出ます。本記事は厚労省・dodaエージェント・OpenWork の公開データを統合し、20-39 歳 × 主要 12 業界 × 5 年単位の 60 セグメントを 1 ページで把握できる完全版です。
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転職判断に必要なのは、制度や市場の変化を自分の経験に引き寄せて読み解くことです。
年収のレンジデータを見る際に多くの人が誤解するのは、「平均値」と「自分が目指せる水準」を混同することです。平均値は上振れと下振れを均した数字であり、転職交渉の目標値として使うには不十分です。
本記事では以下の4つの数字を業界・経験年数別に示します。
| 職種 | 中央値 | P75 | P90 | 上振れ条件 |
|---|---|---|---|---|
| エンジニア(Web/バックエンド) | 550万円 | 680万円 | 820万円 | GitHub OSS活動・自社サービス開発経験 |
| プロダクトマネージャー | 600万円 | 750万円 | 900万円 | PMF経験・定量的成果実績 |
| インサイドセールス | 480万円 | 600万円 | 720万円 | ARR貢献額の言語化 |
| カスタマーサクセス | 450万円 | 560万円 | 680万円 | チャーン率・NPS改善実績 |
| 職種 | 中央値 | P75 | P90 | 上振れ条件 |
|---|---|---|---|---|
| エンジニア(シニア) | 700万円 | 850万円 | 1,050万円 | アーキテクチャ設計・チームリード実績 |
| プロダクトマネージャー | 800万円 | 950万円 | 1,150万円 | 組織横断の意思決定・OKR設計 |
| エンタープライズセールス | 700万円 | 900万円 | 1,150万円 | エンプラ大型案件(1億以上)のクローズ実績 |
| データエンジニア | 680万円 | 820万円 | 1,000万円 | MLパイプライン・DWH設計経験 |
| 職種 | 中央値 | P75 | P90 | 上振れ条件 |
|---|---|---|---|---|
| コンサルタント(戦略系) | 700万円 | 850万円 | 1,050万円 | MBB出身・ケース通過率の証明 |
| コンサルタント(IT/DX) | 600万円 | 720万円 | 880万円 | 実装経験とPMO経験の両立 |
| コンサルタント(HR/組織) | 550万円 | 650万円 | 780万円 | 大手企業の変革プロジェクト実績 |
| 職種 | 中央値 | P75 | P90 | 上振れ条件 |
|---|---|---|---|---|
| マネージャー(戦略系) | 1,100万円 | 1,300万円 | 1,600万円 | クライアント開拓実績・チームP/L管理 |
| マネージャー(IT/DX) | 950万円 | 1,150万円 | 1,380万円 | PMO+技術両立・CxOへの提案経験 |
| 職種 | 中央値 | P75 | P90 | 上振れ条件 |
|---|---|---|---|---|
| 技術系(設計・開発) | 480万円 | 580万円 | 680万円 | 特許取得・製品化実績 |
| DX推進・事業企画 | 520万円 | 630万円 | 750万円 | 社内変革プロジェクトリード |
| 購買・SCM | 450万円 | 540万円 | 640万円 | コスト削減額の定量実績 |
| 職種 | 中央値 | P75 | P90 | 上振れ条件 |
|---|---|---|---|---|
| 技術系(主任/リーダー) | 600万円 | 720万円 | 860万円 | グローバル案件・特許複数保有 |
| 経営企画・事業開発 | 700万円 | 850万円 | 1,000万円 | M&A・JV組成経験・IRへの関与 |
| 職種 | 中央値 | P75 | P90 | 上振れ条件 |
|---|---|---|---|---|
| 法人営業(メガバンク) | 550万円 | 660万円 | 780万円 | 大型案件の担当歴・ローン組成実績 |
| アナリスト(資産運用) | 600万円 | 750万円 | 950万円 | CFA保有・運用パフォーマンス実績 |
| フィンテック(エンジニア) | 650万円 | 780万円 | 930万円 | セキュリティ・規制対応の技術知識 |
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業界・職種を問わず、転職時に中央値を超えてP75ラインに達する人には以下の共通点があります。
「何をしたか」ではなく「どれくらいの規模で・何を動かして・どう変わったか」を3つの数字(規模・変化量・期間)で語れる候補者は、採用側の記憶に残りやすく、年収交渉でも根拠を示せます。
交渉のバックボーンとして「他社からも内定をもらっている」という状況は、年収上振れに直結します。1社だけに絞って転職活動をしている候補者は、交渉力を自ら削いでいます。
年収交渉の場で「入社後にこれを解決したい」「最初の90日でこれをやります」と具体的なプランを示せる候補者は、採用担当者が社内承認を取りやすくなります。
以下のマトリックスは、厚生労働省「賃金構造基本統計調査 2025年版」・doda「エージェント提示年収データ 2026年Q1」・OpenWork「年収公開データ 2026年版」を統合して編集部が作成した推計値です。各セルの数値は中央値(万円)を示します。
| 業界 | 22-25歳 | 26-29歳 | 30-32歳 | 33-36歳 | 37-39歳 |
|---|---|---|---|---|---|
| IT・SaaS | 360 | 480 | 600 | 750 | 880 |
| コンサルティング | 420 | 560 | 750 | 950 | 1,100 |
| 金融・証券 | 380 | 500 | 650 | 800 | 950 |
| メーカー・製造 | 320 | 420 | 520 | 630 | 720 |
| 小売・消費財 | 290 | 380 | 470 | 560 | 640 |
| 医療・ヘルスケア | 330 | 430 | 540 | 650 | 730 |
| 教育・EdTech | 280 | 360 | 440 | 530 | 600 |
| 建設・不動産 | 310 | 410 | 520 | 640 | 730 |
| 広告・マーケティング | 300 | 400 | 510 | 620 | 700 |
| 物流・運輸 | 290 | 370 | 460 | 550 | 620 |
| 公共・官公庁 | 280 | 360 | 450 | 550 | 640 |
| スタートアップ(Series A以降) | 340 | 470 | 600 | 780 | 900 |
P75(上位25%ライン)は中央値の約 120〜130% が目安。 例えば IT・SaaS の 30-32 歳の中央値 600 万円に対し、P75 ラインは 750〜780 万円程度です。各業界の P75 に達するための条件は前セクション「転職で上位25%に入るための共通条件」をご参照ください。
※ 上表は転職市場での提示年収をベースにした推計値です。在職者の在籍給与とは異なります。数値は業界平均であり、企業規模・職種・個人経験により大きく変動します。
キャリアバンクAI利用ユーザーおよび公開転職事例をもとに、年収アップ幅別の「移動パターン」を分析しました。
移動方向: 同業界・同職種での横移動(企業規模アップ) 在籍年数: 現職 3〜5 年 典型ケース: 中堅 SIer のエンジニア → メガベンチャーのエンジニア 使用エージェント: レバテックキャリア / Green 成功のポイント: 実績の定量化で「同等スキル × 企業規模アップ」の評価差を活用。
移動方向: 業界内での職種転換(個人貢献者 → マネージャー候補) 在籍年数: 現職 5〜7 年 典型ケース: 大手メーカーの営業 → SaaS 企業のセールスマネージャー 使用エージェント: doda / ビズリーチ 成功のポイント: マネジメント実績を STAR 形式で構造化し、再現性を証明。
移動方向: 隣接業界への越境(業界特化スキルを活かした転職) 在籍年数: 現職 6〜9 年 典型ケース: 金融系 SE → フィンテックスタートアップの CTOポジション 使用エージェント: JAC Recruitment / ムービン 成功のポイント: 複数社の競合オファーを取得し、年収交渉スクリプトを活用。
移動方向: コンサル業界への参入(事業会社 → コンサルファーム) 在籍年数: 現職 7〜10 年 典型ケース: 大手メーカーの経営企画 → 外資コンサルのマネージャー 使用エージェント: アクシスコンサルティング 成功のポイント: ケース面接対策に 3 ヶ月投資。業界転換のリスクを「方法論の移植」として伝えた。
移動方向: 事業会社 → 投資銀行・PE(ファイナンス・M&A スキルを武器) 在籍年数: 現職 8〜12 年 典型ケース: 大手商社の投資部門 → PEファンド 使用エージェント: JAC Recruitment / エンワールド 成功のポイント: ディール実績(関与した案件の総額・役割・成果)を定量化。年収交渉では「市場価格」主軸で提示。
自分の年収が市場中央値に対してどこに位置するかを知らずに転職活動をするのは、定価を知らずに商品を買うのと同じです。まずデータで自分の現在地を把握し、上位25%に入るための条件を1〜2個特定する——これが年収アップ転職の最初のステップです。
キャリアバンクAIでは、登録した実績をもとに「あなたの経験年数・職種・業界に対応した市場水準」との比較分析を提供しています。転職前の市場価値チェックから始めてみてください。
関連記事: 年収交渉スクリプト集 / 30代の年収アップ戦略 / エージェント選び方 2026
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