手法

資産分布データ

資産シェアのデータは World Inequality Database から取得しています。WID は数十か国の Distributional National Accounts（DINA）を公表しており、国の資産を以下の群に分けています：

• 下位 50% — 純資産で並べたときの下半分
• 中間 40% — 第 50〜90 パーセンタイル。いわゆる「中流」
• 上位 10% — 最も裕福な 1/10。多くの国で総資産の 60〜80% を保有
• 上位 1% — 上位 10% の中の更に上層。総資産の 25〜40% を保有することが多い

これらのシェアが、あなたを分布上に配置するための区切り点になります。区切りデータが詳細であるほど、最終的なパーセンタイルも精緻になります。

所得から資産への推定

ほとんどの人は所得は把握していても、純資産は把握していません。このギャップを埋めるため、人口学的・財務的特性に基づいて所得-資産比を調整する 18 要因の推定モデル を用います：

• 年齢層（若いほど資産/所得比が低い傾向）
• 学歴（高学歴は生涯所得や貯蓄の高さと相関）
• 就業形態（自営業 vs. 給与所得、公的 vs. 民間）
• 貯蓄率と投資行動
• 持家の有無と住宅ローン状況
• 未払い債務（学資ローン、消費者債務）

各要因が不確実性の幅を狭めます。要因を入力しない場合、モデルの分布幅はおよそ ±70%。18 要因をすべて答えると、約 ±10% まで縮小します。ツールは推定パーセンタイルとあわせて信頼区間を常に表示します。

パーセンタイルの計算

推定純資産が決まると、ツールは既知の資産シェア境界の間で 区分的線形補間 を行ってあなたを分布に配置します。例：下位 50% が総資産の 5%、中間 40% が 35% を保有しているとき、その間の位置は推定シェアに基づいて線形に補間されます。実際の分布は境界点間で完全に線形ではないため近似ですが、利用可能なデータの下では妥当な見積もりを与えます。

億万長者比較

「どれだけかかる？」モードは Forbes Real-Time Billionaires を使用します。各国の最も裕福な個人について、純資産の数値はビルド時にサイトへ組み込まれます。

「稼ぐのに必要な年数」はあえて単純に計算します：億万長者の純資産 ÷ あなたの年収（金利・複利・税・インフレを一切考慮しない）。意図的です — 目的は資産運用の計画ではなく、格差の「規模感」を体感的に示すこと。答えが「400 万年」になるなら、年 7% の運用利回りを足しても話の本質は変わりません。

税率データの出典

資産階層別の実効税率は学術研究と政府統計から編集しています。資産分布データと違い単一の API では取得できないため、下表の公開資料を参照しつつ手作業で整備しています。

限界

• 上位資産の過小評価 — 調査ベースの資産データは、家計調査で過少代表となる超富裕層の保有を体系的に過小評価します。WID は税務データで一部補正していますが、ギャップは残ります。
• 自己申告所得のバイアス — ユーザーは所得を自己申告しますが、それが総報酬（賞与・株式報酬・未実現利益など）を反映しないことがあります。
• 国ごとの注意事項 — 国によってデータの質は異なり、税務ベースの詳細データを持つ国もあれば、調査推計に頼らざるを得ず誤差幅が広い国もあります。
• モデルは近似 — 18 要因の所得-資産モデルは統計的近似であり、個別の財務助言ではありません。個人の状況は人口平均から大きく異なり得ます。

データの鮮度

すべてのデータはビルド時にバンドルされ、静的に配信されます — 利用時に外部 API 呼び出しは行いません。単一のフェッチスクリプト（scripts/fetch-all-data.mjs）が以下のソースからデータを取得します：

• WID.world API — 資産シェア・所得シェア・平均/中央値資産・ジニ係数
• 世界銀行 API — 人口（SP.POP.TOTL）
• ECB / Frankfurter API — 通貨換算の為替レート
• Forbes RTB API — 億万長者の純資産データ
• OECD / FRED — 賃金、CPI、住宅価格指数

税率データは例外で、学術論文に由来し、出典付きで手作業で整備しています（上の表を参照）。