都道府県で、これだけ変わる年収
まず都道府県別に平均年収を並べると、最も高い東京都で664.9万円、最も低い青森県で412.3万円と、およそ1.6倍の開きがあります。
平均年収が高い上位5都道府県: 東京都664.9万円／神奈川県554.5万円／大阪府538.3万円／愛知県530.5万円／千葉県524.0万円
平均年収が低い下位5都道府県: 青森県412.3万円／宮崎県414.1万円／沖縄県418.2万円／山形県420.6万円／鳥取県420.7万円
上位には東京・神奈川・大阪・愛知など大都市圏が並び、下位には東北・九州の県が目立ちます。これは景気の良し悪しというより、本社機能やオフィスワークの割合が高い都市部と、第一次産業や地域密着型のサービス業の比重が大きい地方とで、賃金水準の高い産業の集積度が異なることが背景にあると考えられます。
地方ブロック別 平均年収
都道府県を8つの地方ブロックにまとめても、同じ傾向がはっきり表れます。関東ブロックだけが突出して高く、東北・中国・四国など他のブロックは比較的僅差でひしめき合っています。「都市か地方か」という二択よりも、「関東圏かどうか」という一線が、年収の差を大きく分けていると言えそうです。
産業で見ると、差はもっと大きい
同じデータを産業別に見ると、地域差よりもさらに大きな差が現れます。
平均年収が高い上位5産業: 電気・ガス・熱供給・水道業645.8万円／金融業，保険業574.5万円／学術研究，専門・技術サービス業557.4万円／情報通信業542.2万円／教育，学習支援業535.5万円
平均年収が低い下位5産業: 宿泊業，飲食サービス業338.7万円／サービス業（他に分類されないもの）360.5万円／生活関連サービス業，娯楽業372.4万円／運輸業，郵便業402.5万円／医療，福祉433.3万円
最も高い電気・ガス・熱供給・水道業（645.8万円）と最も低い宿泊業，飲食サービス業（338.7万円）の差は約1.9倍にのぼり、都道府県間の格差（1.6倍）を上回ります。上位にはインフラ・金融・専門サービスなど、大規模な設備投資や高度な専門知識を必要とする業種が並び、下位には労働集約型で参入障壁の低い対人サービス業が並びます。「どの県に住むか」より「どの産業で働くか」のほうが、年収への影響が大きいケースも少なくないことがわかります。
男女の賃金差は、まだ大きく残っている
今回のデータでは、都道府県・男女ともに数値が安定して取得できる「金融業，保険業」を代表業種として、男女の賃金差も試算しました。差が大きい愛媛県では、女性の給与は男性の50.9%水準にとどまり、上位の県では軒並み女性の給与が男性の6割前後にとどまっています。政府が女性活躍推進や同一労働同一賃金を掲げて久しいものの、同じ業種・同じ都道府県内でも、男女間にはまだ大きな差が残っていることが数字から見て取れます（勤続年数や役職構成の違いも影響するため、これがそのまま「同じ仕事内容での待遇差」を意味するわけではない点には注意が必要です）。
スライサーで、県ごとの数字を切り替えて見る
都道府県スライサーで比較（東京都選択時）
ダッシュボードには、都道府県を選ぶとKPIカードの数値がその県のものに切り替わる「比較ページ」も用意しました。東京都を選ぶと平均年収664.9万円・最も稼げる産業（鉱業，採石業，砂利採取業）1,145.9万円・最も低い産業（サービス業（他に分類されないもの））443.2万円・男女賃金差40.0ptと表示が切り替わります。
都道府県を切り替えると数値が変わる様子
都道府県を東京→大阪→愛知→福岡→沖縄→秋田と切り替えていくと、平均年収だけでなく「その県で最も稼げる産業」も県ごとに異なることに気づきます。自分の地域や、関心のある県を選んで数字を見比べられるのが、静的な表にはないPower BIならではの体験です。
まとめ
都道府県別・産業別の一覧表を見比べているだけでは、「結局どこにどれだけの差があるのか」を一目で掴むのは簡単ではありません。似たような数字が並ぶ表の中から、突出した値や隠れた傾向を探し出す作業には、想像以上に手間がかかります。
Power BIで可視化すると、こうした比較が一瞬で行えるようになります。47都道府県・16産業・男女という何百通りもの組み合わせを、ランキングやスライサーという形で並べ替え、どこにどれだけの差があるのかを視覚的に把握できます。数字の羅列では見えなかった「都市と地方の差」「業種による差」「男女による差」という3つの構造が、グラフにした瞬間にはっきりと浮かび上がってきます。
フィルターやスライサーを使えば、自社が属する業種だけに絞り込んだり、採用を検討している地域の水準を確認したりと、見る人の目的に応じた切り口で数字を確認できます。全体像を俯瞰しつつ、必要な部分だけを深掘りできるのがダッシュボードの強みです。
Power BIは、こうした人事・労務データの可視化にとどまらず、売上や顧客データなど社内に眠るあらゆる数字を経営判断に活かすための分析基盤として活用できます。一度仕組みを作ってしまえば、データが更新されるたびに手作業で集計し直す必要もなくなります。
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