無職期間に突入せずに複数社から内定獲得！ギリギリで回避する
いやー解雇通知を受けてから、速攻で動き出しましたが、無事複数社から内定をもらうことができまして、スムーズに働くことができます。感謝感謝感謝！！
受けた業界
- 外資系戦略コンサルティングファーム
- 外資系総合コンサルティングファーム
- 日系総合コンサルティングファーム(ブティック系含む)
- 日系大手広告代理店
- 外資系IT 営業職/企画職/マーケティング職
- 日系ITメガベンチャー/ベンチャー
という感じでした。結論から言うと、外資系コンサルティングファームと日系ITベンチャー以外は内定を獲得しました。っしゃああああああああ。転機となるBig4に受かった時は素直に嬉しかったですね。そこから自信が出たのか、日系大手広告代理店、日系コンサルティングファーム、外資系ITと内定を積み重ねることができました。
改めて思うのは、大手企業>日系ベンチャーは年収も下がるし、求められる職責やスキル要件は上がるので、転職する意味ないと思ってしまいましたね。大手企業>大手企業は会社の立ち振る舞いやリスクファクターがない労働者とみなされるので、非常に好意的に面接が進みました。
一応、読んだ本は以下になります。コンサル転職はケース面接が大事と言われるんですけど、多くの場合細かい設定になっていないケースが多いので、パターンとして認識できるかの方が重要だと思いました。新卒からマッキンゼーやBCGに内定を取るような猛者は別として、ほとんどの人は事業経験を通じて戦略と実行の乖離を理解しているはずです。それゆえ、そういった手触り感から逆算して抽象度を上げてケース対策をするといいと思います。時間軸で区切る、単位量あたりで考える、需要と供給の二面性から考えるなどいくつか留意すべきエッセンスがあるのですが、それらを例題を通じて血肉化することが大事かと。事業会社でもケース問題なり課題がありますが、だいたいは業務に関連する内容なのでそこまで問題ないでしょう。
さて、気になる年収ですが
流石に下がりました。というか、社宅による節税効果とボーナスとRSUを含む年収パッケージが高すぎたんでしょうね。。。とはいえ、しっかりベース給は維持してもらいましたし、一部のボーナスは補填してもらうようになりました。評価されたのは、圧倒的に海外でチームをリードした経験でしたね。文系ビジネス職としてやはり圧倒的に大事なのは英語とコミュ力ということが30代も同じだと実感しました。
GWは流石に海外行って遊んできますw
解雇されました
はい、話題になっている解雇の件です。
パッケージはぼちぼちなので、しばらく休んで整理します。
人生、山あり谷ありです。
【追記】Gの方に紹介いただき、以下のAppでリファラル情報を得ました。片っ端から受けていきます。
WorkCircle（ワークサークル） - 外資系・テック企業社員コミュニティ
なお、招待コードは以下になります。
da2c3p
似たような境遇の方は是非どうぞ。なんならGoogle、Amazonなどの社員しか入れないスレッドもあって、かなり情報の質はいいですw
慶應SFCで行われた「データ・ドリブン社会の創発と戦略」の授業構成が秀逸すぎる
やっぱり一流の教授が構成する授業は素晴らしいですね。社会人でデータ関係に携わる人はほぼこれができれば十二分なのではないでしょうか。こういう内容を完璧にするだけで、社会人としては十二分の価値を出せるわけです。
Statistics Hacks ―統計の基本と世界を測るテクニックhttps://t.co/kpltG8ztlJ
— Kazu (@sakatakazuyukii) 2023年1月13日
SQLを基礎としながらデータ分析で食べていくhttps://t.co/TD4D4gh7pM
— Kazu (@sakatakazuyukii) 2023年1月13日
今は流行ってきたデータサイエンティトhttps://t.co/ZYG8inSR5A
— Kazu (@sakatakazuyukii) 2023年1月13日
河本薫先生の新書。https://t.co/ji6NriKesW
— Kazu (@sakatakazuyukii) 2023年1月13日
最初はブルーバックスの入門書から。https://t.co/BkpTVKppYZ
— Kazu (@sakatakazuyukii) 2023年1月13日
データ・ドリブン社会の創発と戦略 （安宅 和人）
2019年度秋学期 木曜日２時限
科目コード: X1038 ／ 2単位
カテゴリ: 11.特設科目(学部)
1. 主題と目標/授業の手法など
■ 本講義の特徴
1. 長年、多様なデータを用いたさまざまな分析に関わってきた立場から、実際の仕事や研究に役立つ分析力とは何かを実戦的に伝承する
2. 情報科学技術以前の本質的なサイエンス、分析、問題解決の考
え方に極力フォーカスする
3. 知っているだけではなく分かる、分かるだけでなく出来るに注
力する、、、アタマだけで知っていることを認めない
4. 一方通行ではなく、できる限りインタラクティブに実施する
5. ログデータと市場リサーチデータの両方を扱う
6. 普通には外に出ることがないヤフーのデータを利活用する
（注）ツール系のスキルを教える講座ではありません。
必要ツールがある程度使えることを前提に講義を進めます。
どのようなツールを使うかは各自学生に任せます最低限のツールスキル（Excel、SQL）は補講で対応します。必要なひとは自発的な参加。
参加しない場合はできると見なします（資料・ビデオは履修者限定で展開しますのでコンフリクトがある場合、そちらを参照）ただ純粋にツールスキルを身に着けたい方は本講座ではなく別の講座を履修して下さい
■ 補講について
解析ツールなどのスキルは補講授業で対応する（必要な人は自発的に参加すること。参加しない場合はできると見なします）。
講義は、情報科学技術以前の本質的な分析、問題解決の考え方に極力フォーカスする。
■ 想定受講者
- 情報科学オタクというより、本当に世の中で分析、データ利活用で変化を起こしたい方（本講座でハイエンドの機械学習、自然言語処理問題などは扱いません）
- この世界でデータや分析はどのように世の中に役に立っているのかを理解し、その基本的なスキルを身につけたいと思っている方
- 課題解決、意思決定と分析の関係について肌で感じ、学びたいと思っている方
- これまで色々分析に取り組んでみたが、価値を生み出すポイントが良くわからない方
2. 教材・参考文献
■ 参考文献
「統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門」 (ブルーバックス)
「データサイエンス講義」(オライリー・ジャパン)
“Data Science for Business” (O’Reilly)
「イシューからはじめよ」（英治出版）
「会社を変える分析の力」河本薫著（講談社現代新書）
「シグナル＆ノイズ - 天才データアナリストの「予測学」」ネイト・シルバー著（日経BP）
「トップデータサイエンティストが教えるデータ活用実践教室」（日経BP）
「10年戦えるデータ分析入門」青木峰郎著（SB Creative）
「Statistics Hacks - 統計の基本と世界を測るテクニック」Bruce Frey著 (O’Reily ジャパン）
「統計学入門」（東京大学出版会）
「人文・社会科学の統計学」（東京大学出版会）
「自然科学の統計学」（東京大学出版会）
※ 必ずしも適切な教材が見当たらないため、授業の進捗にそって適宜紹介する。
3. 授業計画
第1回 時代背景と本講座の位置づけ
- データドリブンな課題解決領域の広がり
- ドメイン知識の重要性
- 3つのデータ
- データとデータ解析
- 歴史的な局面
- 求められる人物
- Professional とは何か？
第2回 分析の本質とデータ利活用の広がり
- 分析の基本
- 分析の３つの目的
- 意味合い出しのポイント
- ダメな分析のパタン
- データ表現の基本
- 統計数理の５つの役割
- データの広がりとデータごとによる特徴
第3回 データから価値を生み出すとは何か？
- 調査データとビッグデータのサイクル
- 聞いたことがある、わかっている、できるの違い
- データ利活用の 3 要素、、、収集、処理、活用
- データを使う目的
- 事業でのデータ利用の３用途
- マーケティングとは何か
- マーケティング的な事業の見方と課題
第4回 調査データ１：データを読む
- いけてない分析の見極め方
- データを読むポイント
- 相関と因果
- 相関があっても因果関係のない典型的パターン
- 可視化のプロセス
- 答えを出す手順
★（補講１）Excel1：Excel の基本
第5回 調査データ 2：データの性質を知る
- データを眺める（性質を理解する）
- 比較して意味合いを出す
- どのぐらい外れると意味のある異常値なのか？
- 軸選び
- クラスタリングとセグメンテーション
- 分析結果から試算する、、、推計のロジック
第6回 データをチャート化する
- チャート化の 2 つの目的
- チャートの基本構造
- 15 秒ルール
- 縦と横の広がり
- 標準化と重み付け
★ （補講２）Excel2：分析の基本
- 分析ツール
- 基礎的な統計解析: 和、平均、分散、相関
- 相関係数 R と決定係数 R2
- クロス分析（ピボットテーブル）
- 散布図からカーブフィットする
第7回 データをチャート化する2
同上
第8回 行動ログデータ 1
- リアル空間のデータ化
- コンテキスト・アウェア・ コンピューティング(Context
- Aware Computing)
- スマホに内蔵されているセンサ
- 行動ログに隠された情報
- 活動量計データと同行検知
第9回 行動ログデータ2
- データを眺め、仮説をたてる
- グラフ的な関係を見る
- 大量の単純処理を回す工夫
- プログラムの役割
- センサデータ解析のための前処理
- データ成型、データ変換、ノイズ除去
第10回 調査データ３：ニーズを掴む１
- 基本となるマインドセット
- ニーズとベネフィット
- ニーズの 4 レイヤ
- ブランドダイアモンド
- 本音と建前
- ブレイクポイント
第11回 調査データ 4：ニーズを掴む２
- 消費者マーケティングにおけるリサーチ手法の広がり
- 軸出しに関する考察
- MECE に考える技
第12回 クエリログデータ 1：罹患を予測する
- クエリデータとはなにか
- データ分析と可視化の関係
- データ利用基盤の三層構造
- 情報利活用に必要なプロフェッショナルの広がり
- イシュー見極めのポイント
- モデル化と予測
- シグナルとノイズ
- 実数と指数
★（補講３）SQL の基礎１
第13回 クエリログデータ 2：選挙予測
- 縦軸と横軸：変数とアウトプット
- データ類似性の判別
- ドメイン知識の重要性
- モデル化と予測２
★（補講３）SQL の基礎１
第14回 データとAI がもたらす未来
- 平均は事実を必ずしも表さない
- AI に関する誤解と正しい理解
- ビッグデータと AI の関係
- 機械学習による AI がもたらす変化
- シゴトの未来
- 人工知能の不都合な真実
- AI×データはビジネスをどう変えるか
- データ・キカイ時代の新しいヒエラルキー
プログリット社長の岡田祥吾パイセンから成功の秘訣を学ぶコツ
日本に帰国が決まってから、一番の衝撃的なニュースは弘中綾香アナが起業家と結婚したことだった。女子アナ界隈でも圧倒的存在感を示していた弘中ちゃんが、まさかまさかの結婚だとは。。。
弘中綾香アナと結婚“30億円夫”を上場に導いたのは“投資家”本田圭佑だった | 文春オンライン
しかも年齢が年上の離れているオッさんではなく、同年代のイケメン。。。「大阪」という田舎の国立大理系院卒からここまでの栄光を掴み取れる男が果たして何人いるだろうか。ほぼいないだろう。2014年入社なので、マッキンゼーも現在とは異なり新卒で海外大卒を含めて10-20人しか取らなかった時代だ。
そんな証券コード9560である株式会社プログリットに興味がある方は、是非グロース市場で株を買ってみるといいだろう。「岡田君」に物申せる立場になれるのだ。
さて、そんな岡田社長の成功物語は直近の記事では語られ尽くされるだろうが、実際のところ、成功の兆しは常に数年前から訪れているものだ。今回はそうした「成功のエッセンスを実社会の実例からどう学び取るべきか」を綴ってみようと思う。
まずはこの記事。フォーブスジャパンに取り上げられている。しかも2020年10月。となると、おそらくコロナ後の取材だったのではないかと思う。
創業3年で売り上げ17億。プログリット岡田祥吾の覚悟 #30UNDER30 | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）
決算資料をみると売上成長が停滞している年があり、コロナで事業が伸び悩んだ実態を吐露している記事もある。本来は最短上場を目指して2020年には駆け抜けたかったんだろう。しかし、2年遅れとは言え、コロナ禍/with コロナ時代でも売上と利益を共に伸ばして上場まで漕ぎ着けたのはさすがの磁力と言えるだろう。成功者は地力ではなく、磁力を持っているケースが多い。
これはインナーサークルと同じで、同胞の人間とリアルで付き合わないとわからない世界の話になる。慶應幼稚舎から成功者が多いのは周知の事実だが、それは、親が成功しているからではなく、幼い時から成功者と接点があることで、成功者としての磁力を身につけることができるからなのである。
なんでこんな話になったかというと、私も同様な経験を東京、そして、シンガポールでさせていただいたからである。某投資家しかり、某企業創業者しかり、実際に経済的成功者と接点を持つことは非常に大事なことである。ただ、成功者ぶっているYoutuberではなく成功者だと多忙で基本的には同レベルの人間しか相手にしない。だからこそ、学べる実例が社会に出たらきちっと教訓をメモして形式知に落とし込む努力を凡人はすべきなのである。
さて、話を戻すと岡田社長の成功の分岐点は4つに分かれる。
- 最初の分岐点は、大学時代に休学して英語を勉強しに行った点である。これはエンジニア採用を目的として2016年9月にGreenの求人でインタビュー記事を展開しているGreenでも確認できる。株式会社 プログリット | インタビュー | IT/Web業界の求人・中途採用情報に強い転職サイトGreen(グリーン) 本blogでも言っているが、基本的に英語すらできない人間が成功する確率は極めて低い。東大理系卒なら私の主張を無視していいが、非東大(私立文系、旧帝国立文系、地方国立文系)は基本的にFランだから、英語はやれ。「俺は国内で起業してIPO目指すんでいらないっす」とかいう言い訳はするな。Web3.0で注目を集める、次世代若手起業家Asterの渡辺君ですら、一浪して東大落ちて慶應経済になったからこそ、臥薪嘗胆の思いで英語を勉強したからこそ、時代の脚光を浴びている。それこそシンガポールで数年だけのビザで居住してたりするわけだ。なお、同時期に英語やらずに言い訳して起業っぽいことしていた恵比寿-六本木界隈の「早稲田慶應東大→コンサル/ベンチャー→起業」界隈は一部を除いてパッとしないままアド運用業かアフィかドメSaaSの営業代理業をしているケースが多い。つまり、女子アナには相手にされないレベルだ・・・。
- 二つ目の分岐点は、マッキンゼーに入社してビジネス界でいう印籠を手に入れたこと。これが故人瀧本さんとの出会いにつながり、さらには、出資を受けながらアドバイスをもらって成長してくわけだ。凡人こそ、まずは大手企業のブランドを手に入れなければならない。岡田くんだって、大阪大学院理系卒だとただの雑魚キャラである。しかしながら、マッキンゼーに新卒入社することで、東大理系のエリート層/トップスクールMBA卒と肩を並べるブランドを手に入れたのだ。
- 三つ目の分岐点は、必死にあらゆる打ち手を打つ。サービス初期の情報は基本的に公開されない。理由は単純で0→1フェーズのスケールはグレーな点をついていたり、マーケティングとして権威性を前面に押し出してゴリ押ししているケースが多いからだ。調べるとわかるが、案の定サービスローンチ初期だと、連続起業家としてメディア露出の高い家入さんをフックにしながら、サービスのメリットを詳細に語るアフィリを展開している。プログリット｜オンライン教育企業研究 本blogでも主張してきたが、「目的のために法律を侵さず倫理観を持って泥臭く実行する」能力は全ての成功の基本のキなのだ。筋トレがめんどくさいと言ってジムに行かないとか、仕事で疲れたから英語の勉強をしないとか、言い訳をして何の苦痛も伴わない「サウナ」「シーシャ」「キャンプ」で時間を浪費している奴らに成功の女神が訪れるわけねーだろ。成功したければ「筋トレ」「トライアスロン」「ゴルフ」のどれかに決まってる。
- 最後の分岐点は、「弘中アナと付き合っていたことを隠し通した」点だろう。数年前に似たような事例があった。なぜ石原さとみは「普通の会社員」を選んだのか……山下智久や前田裕二になくて“一般男性”にあるもの | 文春オンライン そう前田くんだ。「メモの魔力」という薄っぺらい内容の書籍をマス向けに売って芸能人もどきの活動をしていた彼は、今やShowroomは赤字垂れ流し、かつ、個人債務を負った35歳のオッさんに成り下がってしまった。成功の法則に、「他人の恨みを買うな」がある。岡田くんと前田くんの差はそこなんだろう。彼は上場後に結婚関係の情報を公開した。それまで徹底的にリスク管理をしていたのだ。自分でリスクを取って起業する点からも、DeNAに出資を受けて名だけ社長になった前田くんとは一線を隠すものがあったのかもしれないが、これは瀧本師匠の思想の影響だろう。成功するときは、常に深くしゃがみ込まなければいけない。その時に脇が甘い人間に成功のヒットは打てないのだ。勝負している男は基本的にはモテる。そう、女子アナだろうがモデルだろうが令嬢だろうが、闘う男に女性は発情するのである。だから、逃げずに男ならば闘おう。
他にも考察して体系化できる点はいくつかあるが、今回はここまで。実社会の実例から学びを吸収できるかどうか、こそが社会に出てからの成功を決める。
私もまだまだ成功の道半ばである。臥薪嘗胆を忘れずに、徹底的に駆け上がりたい。読者のみんなも一緒に頑張ろうではないか。
それではまた。
ビジネス本を300冊読んだら、年収が本当に上がるのかを検証してみた
これまでAmazonで購買履歴のある書籍を数えたら、だいたいビジネス本を300冊を超えていた。新卒で入社してから、年収と共に掲載することで、読書が本当に年収増加に直結していたのかをN=1のサンプルで検証してみた。
日系メーカー＠地方勤務
- 一年目：年収380万+残業代
- 二年目：年収450万+残業代
外資系IT会社@東京支社勤務
- 三年目：年収600万+100万のサインボーナス+残業代
- 四年目：年収880万+残業代+ボーナス(一部のRSU)
- 五年目：年収1250万円(SGD=80円計算；RSU+ボーナス込み)
- 六年目：年収1610万円(SGD=80円計算；RSU+ボーナス込み)
- 七年目：年収1960万円(SGD=80円計算；RSU+ボーナス込み)
こう見ると、多分結構稼いでいる分類に入るのかもしれない。しかしながら、浪人私立文系卒で非帰国子女、かつ、メーカー出身でも年収2000万円は現実的に到達可能なんだということをちゃんとお伝えしたい。
ということで、読了した書籍を全部書き写してみた。これだけ読んだんだなぁという感慨深さがある。アラサーまでが人生の勝負と脅されてから、必死こいて勉強した20代中盤そして20代後半。まさか、アラサーになって2000万円ゾーンに到達できるとは思っていなかった。
ということで、ジャンルに分けながら紹介していこう。
- キャリア系：なんだかんだ10冊読んでる。特に影響を受けたのは、「20代仕事筋の鍛え方」かな。あとは、元マッキンゼーの高橋さんの書籍は考え方の視座が高まった。
- 生産性向上/ライフハック系
- 英語：英語ってビジネス書じゃねーじゃんwというツッコミは置いておいて。。。英語も相当の書籍を買って勉強しましたww
![英文ビジネスEメール 実例・表現1200 [改訂版] (Z会のビジネス英語)](https://m.media-amazon.com/images/I/51OEkY2hIaL._SL500_.jpg "英文ビジネスEメール 実例・表現1200 [改訂版] (Z会のビジネス英語)")
![[音声DL付]改訂版 キクタン英検(R)準1級 キクタン英検シリーズ](https://m.media-amazon.com/images/I/41tCvSzN0WL._SL500_.jpg "[音声DL付]改訂版 キクタン英検(R)準1級 キクタン英検シリーズ")
![[音声DL付]改訂版 キクタン英検(R)1級 キクタン英検シリーズ](https://m.media-amazon.com/images/I/41TYea+RuGL._SL500_.jpg "[音声DL付]改訂版 キクタン英検(R)1級 キクタン英検シリーズ")
- ロジカルシンキング/論理的思考/クリティカルシンキング：それなりの数を読むとどういうことかがしっくりくる。と、同時に知識を蓄えていくことが近道でもある。外資系コンサルの試験も受けていたから、それなりに読破したと思う。波頭さんの書籍は人気はないけれども、緻密な議論がされていて頭が良くなったと思う。
![[新装版] 企業参謀 戦略的思考とは何か](https://m.media-amazon.com/images/I/51QuNeo2tlL._SL500_.jpg "[新装版] 企業参謀 戦略的思考とは何か")
- 経営戦略：これも外資系コンサル受験に向けて、それなりに読み込んだ。これと並行して財務知識と結びつけられると腑に落ちていく。
![[新版]企業戦略論【中】事業戦略編 戦略経営と競争優位](https://m.media-amazon.com/images/I/51+xv4mSXsL._SL500_.jpg "[新版]企業戦略論【中】事業戦略編 戦略経営と競争優位")
![[新版]企業戦略論【下】全社戦略編 戦略経営と競争優位](https://m.media-amazon.com/images/I/51k6hTgQZhL._SL500_.jpg "[新版]企業戦略論【下】全社戦略編 戦略経営と競争優位")
- マーケティング：営業からマーケティングに移動した関係で、かなり読書をした。メーカーのマーケティングとITのマーケティングは違う点があるんだけれども、王道のマーケティング論に関しては体系的に構築できていると思っている。
![ブランディングの科学 [新市場開拓篇] エビデンスに基づいたブランド成長の新法則](https://m.media-amazon.com/images/I/51VZAcQcP9L._SL500_.jpg "ブランディングの科学 [新市場開拓篇] エビデンスに基づいたブランド成長の新法則")
![ポジショニング戦略[新版]](https://m.media-amazon.com/images/I/51yMstLMXdL._SL500_.jpg "ポジショニング戦略[新版]")
- アカウンティング/ファイナンス：
![スッキリわかる 日商簿記3級 第13版 [テキスト&問題集] (スッキリわかるシリーズ)](https://m.media-amazon.com/images/I/51JG+3joM+L._SL500_.jpg "スッキリわかる 日商簿記3級 第13版 [テキスト&問題集] (スッキリわかるシリーズ)")
![スッキリわかる 日商簿記2級 商業簿記 第14版 [テキスト&問題集] (スッキリわかるシリーズ)](https://m.media-amazon.com/images/I/51XQjWPrSyL._SL500_.jpg "スッキリわかる 日商簿記2級 商業簿記 第14版 [テキスト&問題集] (スッキリわかるシリーズ)")
- 資産運用・株式投資 :投資も相当勉強してます。
- 人生・生き方：これを読んで海外へ出ようと英語の勉強をはじめました。
沈没しゆく日本、そして、その国とともに沈み行く中間階層
衝撃的な記事が日経新聞に掲載されていました。若者にとっては、まさに民主主義による限界を目の当たりにする選挙になるでしょう。感覚としてすごくよくわかります。群馬県だと産業がないので大手の工場勤務で勝ち組ですが、東京都だと総合商社に入社しないとサラリーマンの勝ち組にはなれない。しかしながら、シンガポールの勝ち組になれなくても、中間階層に入り込めれば、日本から見ると富裕層へ突入する世界なんですよね。マクロで自分の人的資本をどこに投入するか、というお題です。コロナ空けたら日本に帰国したいです。
東京で婚活して、サクッとシンガポールに家を買いたいですなぁ。同僚のインド人がコンドミニアムを買ったんですよね。ああいう生活にすごく憧れます。
衆院選（31日投開票）に向けた論戦が本格的に始まった。経済政策での重要な論点は成長と格差是正のどちらに軸足を置くかだ。与野党は生まれた富をいかに「分配」するかを公約で競うが、日本の平均年収は横ばいが続く。格差よりも、まずは低成長を抜け出し、分配のためのパイを拡大するほうが優先度が高い。
分配のルートの一つが富める者からの富の移転だ。日本は米英に比べて富や所得の偏在が小さい。経済協力開発機構（OECD）のデータでみると、上位1%の世帯が所有する資産は国内全体の11%にとどまる。厚生労働省によると所得1000万円以上の世帯は2018年時点で全体の12%で、1996年のピーク（19%）から7ポイント低下した。
富裕層への増税を財源に分配政策へ傾く米国は、上位1%の富裕層が資産の40%を握る。一部の経営者や投資家が巨額の報酬を受け取ることで格差が広がってきたためだ。
象徴例がIT産業が急成長を遂げたカリフォルニア州のシリコンバレーだ。世帯収入（中央値）は約15万ドル（約1700万円）。家賃高騰で年収1000万円でも中心部で暮らせない世帯が続出する一方、同州のホームレスは07年比で16%増えた。
数字が1に近づくほど所得格差が深刻であることを示すジニ係数でみても、日本は米英より小さい。アベノミクスで格差が拡大したとの見方もあるが、2010年代は小幅改善した。
総務省は「子育て世帯の雇用環境の改善や、足元での高齢者の所得増が背景にある」と分析する。19年の就業者数は10年前比で約400万人増え、中でも65歳以上の高齢者や女性の雇用が拡大した。
こうした経済的な格差のデータが示すのは、富裕層も含めた国民全体の生活水準が地盤沈下する日本の実態だ。
OECDがまとめた年間賃金データを各国別に比べると日本は30年間ほぼ横ばいだ。購買力平価ベース（20年米ドル換算）の実質系列で30年前と比べると、日本は4%増の3.9万ドル（440万円）どまりだったのに対し、米国は48%増の6.9万ドル、OECD平均が33%増の4.9万ドルと大きく伸びた。
それだけに企業に賃上げを求める声が広がってきたが、現実は容易ではない。上場企業の4社に1社は4～6月期の純利益が最高となるなど収益力をつけてきたようにもみえるが、外需頼みは否めない。海外現地法人の売上高は20年間で2.2倍に膨らんだ一方、国内は7%しか伸びていない。なかなか成長しない国内で賃上げには踏み出せない状況が続いてきた。
アベノミクスは「官製春闘」を進め、ベア復活などを実現したが、先進国に追いつくには力不足だった。企業が持続的に賃金を増やすには、国内事業の付加価値を高めていくことが欠かせない。デジタルトランスフォーメーション（DX）で生産性を高め、脱炭素など新たな成長分野に果敢に取り組む必要がある。
そのためにも国は、規制緩和や企業の新陳代謝の促進などで積極的に成長を促し、分配の元手となる経済のパイ拡大を進めなければならない。
