日本のどこかに、ある年に、ある家庭の子として。選べないまま生まれて、一度きりの人生を最後まで生きる。
生まれる場所も、家庭も、時代も選べません。「日本に生まれる」は、日本のどこかの都道府県・世代・家庭にランダムに生まれ、進学・中退・就職・転職・結婚・住まい・お金・介護といった決断に加え、交通事故や犯罪に巻き込まれる出来事を1年ずつ重ねて、一生を最後まで体験する無料の人生シミュレーターです。登録は要りません。
寿命・賃金・進学率・結婚・出産・離婚・年金・貯蓄などの確率と金額は、次の公的統計をもとにしています。
統計にない部分(家賃・住宅価格・運用の期待収益・転職後の賃金の変化など)は、出典のない仮定で補っています。どこが実データでどこが仮定かは、結果画面の下の注記に一覧で載せています。金額は物価上昇を除いた現在の価値で表示します。個人の将来を予測するものではありません。
生まれた年や学歴、仕事などを入れると、同じ条件の人生を200通りほど試算して、あなたの年収や純資産がどのあたりにあるかを出します。入力した内容はこの端末の中だけで使い、送信も保存もしません。
簡易モデルによる試算です。比較の相手は、同じ生まれ・同じ条件でシミュレーションした人生で、実在の統計の順位ではありません。
実データを使っている部分:寿命(厚生労働省「令和6年簡易生命表」)、賃金(厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査(大学院卒の賃金を含む)」の性・年齢・学歴・雇用形態別と都道府県別)、都道府県別人口(総務省統計局「令和6年10月1日現在人口推計」)、都道府県別の大学進学率と男女差(文部科学省「令和4年度学校基本統計」)、正規・非正規の割合と出産・育児による離職(総務省統計局「令和4年就業構造基本調査」)、地元を出て東京都の大学に進む割合(文部科学省「学校基本統計」の都道府県別・出身地域別入学者数。グラフからの読み取りで±2〜3ポイントの誤差があります)、土地を所有する世帯の割合(総務省統計局「令和5年住宅・土地統計調査 土地集計」の敷地所有率。持ち家率そのものではありません)、50歳時の未婚割合(総務省統計局「国勢調査」を厚生労働省資料が整理したもの)、平均初婚年齢(夫31.1歳・妻29.7歳)と離婚件数の同居期間別分布(厚生労働省「令和5年人口動態統計」)、夫婦の子ども数の分布(国立社会保障・人口問題研究所「第16回出生動向基本調査」)、業種別・性別・年齢別の賃金(「令和7年賃金構造基本統計調査」第5-2表。公務員は対象外のため、複合サービス業とその他サービス業の値で代用)、企業規模別の年収(国税庁「令和7年分 民間給与実態統計調査」の資本金階級別の平均給与)、住宅ローン金利(3.25%)・定期預金金利(0.45%)・物価上昇率(1.8%)・公示地価の変動率(住宅地。三大都市圏+3.5%、全国+2.1%、地方圏+0.9%。日本政策金融公庫「経済・金融データ集」2026年9月号)、貯蓄の内訳と平均額(総務省統計局「家計調査 貯蓄・負債編」2025年)、年齢別の生活費の水準(総務省統計局「令和6年全国家計構造調査」)、5年のうちに転職した人の割合と前職を辞めた理由の内訳(総務省統計局「令和4年就業構造基本調査」)、年金額(厚生労働省「平成29年老齢年金受給者実態調査」の男女別の平均額、日本年金機構の老齢基礎年金の満額)。相対的貧困の家庭に生まれる割合と、ひとり親の家庭に生まれる割合・その貧困率(厚生労働省「2025(令和7)年 国民生活基礎調査の概況」の子どもの貧困率、子どもがいる現役世帯のうち大人が一人の世帯の貧困率、児童のいる世帯のうちひとり親と未婚の子のみの世帯の割合。世代ごとに子ども時代にあたる調査年の値を平均)。在学中に中退する割合と中退の理由の内訳(高校は文部科学省「令和6年度 児童生徒の問題行動・不登校等生徒指導上の諸課題に関する調査」の中途退学率1.4%と「令和5年度」同調査の理由別割合、大学・短大・大学院は文部科学省「令和5年度 学生の中途退学者・休学者数の調査結果」の大学2.04%・短大3.95%・修士2.60%・博士3.49%と理由別割合。いずれも1年あたりの率を在学年数ぶん重ねて使用)。交通事故でけがをする割合(警察庁「交通事故発生状況の推移」昭和23年〜令和2年、「犯罪被害者白書」令和3〜6年、警察庁集計 令和7年の負傷者数を人口で割った各年の値)、犯罪の被害に遭う割合(警察庁「令和7年の犯罪情勢」の自転車盗・侵入窃盗・詐欺・暴行・傷害の認知件数を人口で割った値を、刑法犯認知件数の推移で年ごとに増減。平成元〜30年の推移はグラフからの読み取り)、詐欺の平均被害額(同資料の詐欺被害額÷認知件数=約555万円)、10代で非行により検挙・補導される割合(法務省「平成29年版 犯罪白書」の出生年別の非行少年率、年齢層別の人口比、女子比)。これらの実データは、シミュレーションの結果が同じ統計の年齢別の値に近づくように調整してあります。調整に使った値(賞与・残業の上乗せ、非正規から正社員になる確率、出産を機に仕事を離れる確率など)は出典のない仮定です。各業界・企業規模に就く人の割合、文系・理系の選ぶ割合、理工系の賃金の上乗せ(+4%)と教育・芸術系の下げ(−3%)、大学院(修士)・博士課程への進学率、博士後の進路の割合とポスドクが常勤になる確率(4割)、転職しやすさの年齢差と非正規・女性の上乗せ、転職後の賃金が上がる・変わらない・下がる人の割合と増減幅、非正規から正社員になれる確率(約4割)、株式(名目5%・ぶれ14%)・債券(1.5%)・不動産投資(4%・ぶれ10%)の期待収益とぶれ、転職の決断を人生3回に絞った場面設定、生命保険などの収益、貧困・ひとり親の割合で統計がない1985年より前に子ども時代を過ごした世代に1985〜86年の値を当てること、ひとり親世帯の割合を子どもの割合とみなすこと(三世代同居のひとり親は含まない)、貧困でない家庭の全国での位置を都道府県の所得水準で傾ける強さ、ひとり親で貧困でない家庭の位置を低めにずらす幅、中退のしやすさの実家の経済状況による差、専門学校の中退率に短大の値を使うこと、中退率が世代によって変わらないこと、大学を「別の道に進みたい」理由で中退した人が専門学校に入り直すこと、中学卒の賃金に高校卒の値を使うこと(中学卒の賃金は未取り込み)、交通事故のけがの起きやすさが年齢で変わらないこと、事件1件を1人の被害とみなすこと、罪種ごとの比率が年によって変わらないこと、平成より前の犯罪の水準を平成元年と同じとみなすこと、非行少年率をその年に検挙される確率として使うこと(同じ人の再検挙を区別しないため一生で一度でも検挙される割合は高めに出ます)、出生年別の値がない世代に年齢層別の値を当てること、事故・被害・非行による健康・気持ち・お金への影響の大きさ、詐欺の被害額の中央値(100万円)、離婚する人の割合(約3割)、離婚時の財産分与、女性の年金に含めた遺族年金の上乗せ、家賃と住宅価格、世帯人数ごとの生活費などその他の値は、公的統計をもとにした丸めた概算です。グラフの純資産の線は、運用による毎年の値動きで読みにくくならないよう、前後1年を含む3年の平均でならして描いています(数字で表示する純資産は各年の値です)。画面の金額は、物価上昇を除いた現在の価値で表しています(100年後の100万円ではなく、いまの100万円で考えます)。個人の将来を予測するものではありません。2027年以降は、いまの統計水準が続くと仮定した試算です。