まだ決めなくていい。 でも、知っておこう。
中学生から大学生まで。
仕事と会社と大学を、わかる言葉で。
学年順位から、進学先・就職先・生涯年収まで。登録なし・無料、全国 4,961 校に対応。
学校のテスト順位で、
ミライ行きのきっぷを。
同じ高校の先輩たちが、どんな大学に進んだか。その実績から、いまの順位から考えられる進学先・就職先、40歳の年収と生涯年収の目安を出します。順位を動かすと、未来がどう変わるかも見られます。
- STATION 1高校を選ぶ都道府県と名前で、全国4,961校から
- STATION 2学年の順位を入れる学年の人数と、テストの順位
- GOALあなたのきっぷが出る大学・仕事・40歳の年収・生涯年収
知らない仕事を、
知っている仕事に。
仕事・会社を知る
大学・学部を選ぶ
仕事は、3つの見方で
わかりやすくなる。
あなたの今を教えて
答えると、あなたに合った行き先が選ばれます。
- 発
- 経由
- 着
同じくらいの順位の先輩が進んだ会社の、平均的な年収の推移です。
押すと、その業界の仕事や職種の説明が見られます。
押すと、どんな会社なのかが見られます。
この推定のしくみ
学年順位から「学年の上位何％か」を出し、同じくらいの位置にいた先輩たちの進学先を確率で表示します。上位の人ほど順位どおりの進学先に進みやすいとして計算しています。浪人した先輩は、上位にも下位にもいるため計算から外しています。
高校が出す「合格者数」は1人が何校も受かると重複するため、上位の帯から順に、同じ帯での複数合格と、上の帯に進んだ人の滑り止め合格を差し引いて、実際の進学者数を推定しています。
就職先は、大学帯ごとに「トップ企業・大手・中堅・中小」に入る割合と、業界の割合から計算します。生涯年収は22〜64歳の給与の合計（退職金は含まない）で、下の表はいまの仮の値です。各社の有価証券報告書の平均年収と、厚生労働省の賃金統計に置き換えていきます。
大学でどう過ごす？
選ぶたびに、予想がその場で変わります。
行動ごとの効果は、就職実績の傾向をもとにした目安です。実際は本人しだいで大きく変わります。
文系？理系？
文理選択は、高1〜高2のうちに決めることが多い選択です。ここで選んだ方によって、高校で受ける授業と受験科目が変わり、行ける学部が変わります。学部が変われば、大学での時間割や過ごし方、就職するときに選べる仕事、そしてその後の働き方まで変わっていきます。どちらが上ということはありません。それぞれで身につく力と大変なところを比べて、自分に合う方を考えてみましょう。
学部図鑑
学部の名前だけでは、何をするのかはわかりにくいものです。タップすると授業や4年間の流れ、進路まで見られます。
しごと図鑑
仕事のことを知るのは、ふつうは就活のときです。でも、なるための道が高校の文理選択や学部選びで決まる仕事もあります。
マイページ
保存した仕事・学部・会社、診断の結果、会社スタンプ帳をまとめて見られます。
大学・専門学校の学費
データ分析・データサイエンティストの担当データサイエンティスト（予測・モデル開発）
統計学や機械学習を使って、将来を予測したり、パターンを見つけたりするしくみ（モデル）を作る仕事です。たとえば、コンビニで天気や曜日、近くのイベントのデータから、明日のおにぎりの売れる数を予測します。
どんな仕事？
データサイエンティストは、たくさんのデータからきまりを見つけ、まだ起きていないことを予測するしくみを作ります。たとえばスーパーやコンビニでは、過去の売上、天気、気温、曜日、近くで行われるお祭りなどのデータを使って、商品ごとに明日いくつ売れるかを予測するモデルを作ります。予測が当たれば、売り切れも売れ残りも減らすことができ、食品ロスも減ります。ほかにも、銀行で「この人がお金を借りたらきちんと返せそうか」を予測するモデル、通信会社で「解約しそうなお客さん」を見つけるモデル、工場で機械が壊れる前に異常を見つけるモデルなどを作ります。仕事の流れは、課題を決める、データを集めて整える、モデルを作って精度をくらべる、現場で使ってもらう、効果を確かめる、という順番です。PythonやRといったプログラミング言語と、統計学や機械学習の知識を使います。
具体的にやること
必要な力・知識
この担当のキャリア
大学や大学院で統計や情報を学んだ人が新卒で入るほか、データアナリストやエンジニアから移る人も多いです。数年で一人で分析プロジェクトを進められるようになり、その後、チームのリーダー、データ分析部門のマネージャー、会社全体のデータ活用を進める責任者（CDO：最高データ責任者）などに進みます。
年収の目安
job tagの令和7年の加工値では約611.9万円です。外資系IT企業やコンサルティング会社、金融機関では、専門性の高い人は1,000万円以上になる例もあります。
データ分析・データサイエンティストのほかの担当
年収ランキング
社名だけでは何の会社かわかりません。業界タグと、何をしている会社かを見てみましょう。タップすると詳しく見られます。