Title

人事データ分析を利用した男女間賃金格差是正の取組
み : 株式会社メルカリにおけるケーススタディ

Author(s)⼯藤, 郁⼦; 北川, 梨津; 林, 岳彦 他

Citation

ELSI NOTE. 2024, 36, p. 1-25

Version Type VoR
URL

https://doi.org/10.18910/93498

rights
Note

Osaka University Knowledge Archive : OUKA
https://ir.library.osaka-u.ac.jp/
Osaka University

ELSI NOTE No.36

2024 年 1 ⽉ 23 ⽇

⼈事データ分析を利⽤した
男⼥間賃⾦格差是正の取組み
株式会社メルカリにおけるケーススタディAuthors
⼯藤 郁⼦

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター 特任研究員（2024年1⽉現在）

北川 梨津

早稲⽥⼤学 ⼤学院経済学研究科（2024年1⽉現在）

林 岳彦

国⽴環境研究所 社会システム領域 主幹研究員（2024年1⽉現在）

牧野 百恵

アジア経済研究所 開発研究センター 主任研究員（2024年1⽉現在）

岸本 充⽣

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター センター⻑（2024年1⽉現在）※ 本 Note の作成は、⼤阪⼤学社会技術共創研究センター（ELSI センター）と株式会社メルカリの研究開発組織 「mercari
R4D」との共同研究の⼀環として⾏ったものです。

1

Executive Summary•

メルカリ社による男⼥間賃⾦格差是正に関する取組みは、⽇本における先駆的事例
として報道され、社会的な注⽬を集めた。同時に、SNS 等では⼈事データ分析の具体的な⼿法や前提条件について関⼼や疑問が表明されていた。

•

そこで、ケーススタディとして関連情報を整理・開⽰することを⽬的とし、メルカリ社の担当者、および経済学やデータサイエンス等の有識者を招いてワークショッ
プを開催した。

•

本ワークショップを通じて、利⽤された重回帰モデルの詳細などを明らかにできた。
また、本取組みが功奏した要因として、メルカリ社が公平性に配慮して設計した評
価制度・報酬制度をすでに運⽤していたこと、運⽤時に⽣じる⼈事データを取得・保存していたこと、経営層のコミットメントが⼤きいことの 3 点があるとの⽰唆が
得られた。

⽬次
1. はじめに ....................................................................................................................................... 4
2. 前提となる情報 ........................................................................................................................... 5
2.1.

会社概要：創業 10 年を迎えた⽇本発のグローバル企業 ...................................... 5

2.2.

I&D に関する⽬標設定：「機会の平等」 ................................................................... 62.3.

先⾏施策：報酬と評価における公正性 ...................................................................... 7

2.4.

本取組みの契機：国際認証における重回帰分析の指定 ......................................... 82.5.

本取組みの体制：⼈事データ分析担当者もメンバーに ......................................... 9

3. データ分析に関する情報 ........................................................................................................ 10
3.1.

結果概要：説明できない格差が 7% ........................................................................... 10

3.2.

分析プロセス１：RAW PAY GAP................................................................................... 10

3.3.

分析プロセス２：UNEXPLAINED PAY GAP .................................................................. 11

4. 有識者との質疑応答 ................................................................................................................ 15

2

4.1.

グレード（等級）について .......................................................................................... 15

4.2.

⼊社・退社について ...................................................................................................... 15

4.3.

その他の説明変数について .......................................................................................... 184.4.

報酬調整について ........................................................................................................... 19

5. 本取組みに関する検討 ............................................................................................................ 20
6. おわりに ..................................................................................................................................... 22
APPENDIX: ワークショップ概要 .............................................................................................. 23

3

1. はじめに⽇本全体の男⼥賃⾦格差は、2021 年の男性労働者の給与⽔準を 100 としたときに、⼥性労働者は 75.2 の割合であるとされる1。こうした格差を解消するための取組みとして、2022 年に⼥性活躍推進法が改正され、「男⼥間賃⾦格差の開⽰」が、従業員数 301 ⼈以上の企業の義務となった。つまり、（a）男性労働者の平均賃⾦に対する、⼥性労働者の平均賃⾦を割合（パーセント）
で⽰すこと、（b）全労働者・正規雇⽤労働者・⾮正規雇⽤労働者の区分で公表することが義務化された2。しかし、単純平均の差を算出するだけでは、現状の把握として不⼗分であるとの批判もある3。
法令により義務付けられた開⽰範囲よりも拡張する形で、同じ職種・等級での男⼥差について
データ分析をしたのが、株式会社メルカリ（以下ではメルカリグループも含めて「メルカリ社」と総称する）だった。そして分析の結果、男⼥間で 7％もの「説明できない格差」があったことが判明した。データ分析の直後に格差是正アクションとして報酬調整も⾏い、7％から 2.5％にまで格差を縮めた4。こうしたメルカリ社による取組みは、⽇本における先駆的事例として報道され、社会的な注⽬を集めた5。同時に、SNS 等では⼈事データ分析の具体的な⼿法や前提条件について関⼼や疑問が表明されていた。そこで、ケーススタディとして関連情報を整理・開⽰することを⽬的とし、メルカリ社の担当者、および経済学やデータサイエンス等の有識者を招いてワ
ークショップを開催することとした。

1

厚⽣労働省「令和 3 年賃⾦構造基本統計調査」

2

厚⽣労働省 雇⽤環境・均等局「男⼥の賃⾦の差異の算出及び公表の⽅法について」(令和 4 年 12 ⽉ 28 ⽇ 雇均発 1228 第 1 号)

3

「男⼥賃⾦格差 『平均』超え分析を渡辺安⻁⽒」⽇本経済新聞（2023 年 11 ⽉ 2 ⽇）https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD303EA0Q3A031C2000000/
4

株式会社メルカリ「FY2023.6 Impact Report」（2023 年 9 ⽉ 21 ⽇）43 ⾴

https://about.mercari.com/press/news/articles/20230921_impactreport/
5

報道例として、⽵下郁⼦「メルカリ社員、男⼥の賃⾦に 37%の格差。職種・グレード同じ男⼥に『説明できない』差が⽣じた理由」

BUSINESS INSIDER（2023 年 9 ⽉ 21 ⽇） https://www.businessinsider.jp/post-275612 、
渡辺淳基「メルカリ『男⼥格差を再⽣産してしまった』

賃⾦格差、賃上げで是正」朝⽇新聞デジタル（2023 年 9 ⽉ 29 ⽇）

https://www.asahi.com/articles/ASR9X6GCBR9WULFA012.html 、「メルカリ、男⼥間の賃⾦差 7％

基本給引き上げ、2.5％差に是正」毎⽇新聞（2023 年 10 ⽉ 10 ⽇）

https://mainichi.jp/articles/20231010/k00/00m/040/170000c 、
中村奈都⼦「メルカリが問う男⼥の賃⾦『説明できない格差』なぜ」⽇本経済新聞（2023 年 10 ⽉ 30 ⽇）

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD114LI0R11C23A0000000/ 、⼭本ぽてと・⼯藤郁⼦・趙愛⼦「社内の男⼥格差を公表したら､むしろ｢うちの会社が好き｣が増えた…メルカリの｢D&I｣から学べること」PRESIDENT Online（2023 年 11 ⽉ 7 ⽇） https://president.jp/articles/-/75435 、
松尾聡⼦「あなたの会社にも？ なぜ男⼥の賃⾦に“説明できない格差”」NHK（2023 年 11 ⽉ 13 ⽇）
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231113/k10014253811000.html など

4本 NOTE は、2023 年 11 ⽉ 13 ⽇にオンラインで開催された、当該ワークショップでの成果をまとめたものである。そして、以下のようなユーザーを念頭において作成されている。
§「どのような重回帰モデルを採⽤したのか知りたい、より有効なモデルを⾃分が提案できそうか考えてみたい」という研究者§「⼈事データの利活⽤とガバナンスや、エビデンスに基づく意思決定のあり⽅について、実例をもとに検討したい」という研究者§「データ分析・因果推論を⾏い、社会課題の解決に役⽴てた実例として、統計や情報に興味のある⾼校⽣や⼤学⽣に紹介したい」という教育者

他⽅、企業等の⼈事担当者など、男⼥間賃⾦格差の是正に向けて、データ分析を実践したいと考える⼈々については、本 NOTE のメインユーザーとしては想定していない。今後、本 NOTE への反響なども踏まえつつ、実践⽀援の⼿引き書のような形で整理していきたい。
まずは、本 NOTE によって、研究や教育の基礎となる情報が共有され、議論が広がることを期待している。

2. 前提となる情報
メルカリ社による男⼥間賃⾦格差是正に関する取組み（以下「本取組み」という）の前提条件となる企業情報等を⽰す。以下は、ワークショップ当⽇に、メルカリ社の担当者が⾏なったプレ
ゼンテーションに基づいている。

2.1.
•

会社概要：創業 10 年を迎えた⽇本発のグローバル企業
メルカリグループは、株式会社メルカリと、その連結⼦会社で構成されている。フリマ
アプリ「メルカリ」の企画・開発・運⽤を⾏なっていることに加えて、フィンテック、
暗号資産、ブロックチェーンなどの事業も展開している。

•

株式会社メルカリは、2013 年 2 ⽉ 1 ⽇に設⽴され、本取組みが実施された 2023 年に創業 10 周年を迎えている。

•

株式会社メルカリのオフィスは、東京、福岡、⽶国のパロアルト、インドのベンガルー
ルに所在する。

5•

会計年度（FY）である 2023 年 6 ⽉時点で、従業員数は連結で 2,101 名である。ただし、本取組みの対象は国内の従業員となっている。

•

株式会社メルカリの⼥性社員⽐率は全体で 32.9%、管理職における⼥性⽐率は 20.4%である6。なお、株式会社メルカリには約 50 カ国から⼈材が集まっている。外国籍社員⽐
率は、全体で 25.7%であり、エンジニア職では 53.8%である。

•

株式会社メルカリに⼊社する者の約 9 割が中途⼊社であり、いわゆる新卒採⽤者は少ない。

図 1 メルカリグループ概要

2.2.
•

I&D に関する⽬標設定：「機会の平等」
創業 10 周年を迎えるにあたり、メルカリグループのミッションが刷新され、「あらゆる価値を循環させ、あらゆる⼈の可能性を広げる」になった。

•

このミッションを達成するために、Inclusion & Diversity（以下「I&D」という）は必要
不可⽋なものとして位置付けられている7。つまり、「バックグラウンドに関わらず、個6

今回の分析対象である「Japan Region」という区切りでの⼥性⽐率は開⽰されていない。

7

メルカリ社は、2019 年に策定した「D&I ステートメント」を「I&D ステートメント」に名称を改め、内容をアップデートしている。

6

⼈が尊重され、フルポテンシャルを発揮できる環境を作ることが、世界中の多様なタレントに選ばれる組織であるために必要」「組織に多様な視点が備わることで、『あらゆる価値』を発⾒したり、⼤きな⾒落としを回避でき、中から変わり続けることができる」「裏を返せば、男⼥間での格差を放置するような会社は、今後、グローバルのトップタレントから選ばれなくなるのではないか」とされている。
•

I&D 指針においては、「結果の平等」ではなく「機会の平等」を重視している。

•

そのため、⼥性管理職⽐率の⽬標値といった「結果の平等」に関するものは設定していない。

•

他⽅、採⽤・登⽤・昇格の候補者プールの中における多様性の⽬標値を設定しており、
2021 年からモニタリングをしている。
例えば、書類選考通過者における男⼥⽐率、Manager
候補者の男⼥⽐率などである。最終的に誰を登⽤・昇格させるかではなく、候補者プールの多様性が担保されているかについてモニタリングする。

•

なお、具体的な⽬標値は⾮公開となっている。

2.3.

先⾏施策：報酬と評価における公正性•

⼈事プロセス全体（⼊社、育成、評価・報酬、登⽤・異動、退社）で、属性による機会の不平等がないかがモニタリングされ、半年ごとに経営会議に報告されている。

•

本取組みは、報酬体系においてジェンダーという属性によって不平等が⽣じていないかを確認し、不平等が発⽣していたら是正するものとして位置付けられている。

•

そこで、株式会社メルカリの報酬体系について概観すると、同社は⼀律の給与ではなく、個⼈のスキルやバリューによって、個別の年収を提⽰する形を採⽤している（年俸制）。

•

指針として「Pay for Performance」「Pay Competitively」が打ち出されており、ハイパ
フォーマーには評価とそれに紐づく報酬で⼤胆に報いること、そして、⼀⼈⼀⼈のバリュー発揮度に応じてグレード（等級）を決め8、その中で、属性に関わらず競争⼒のある

https://about.mercari.com/press/news/articles/20231220_inclusion_diversity/8

⼀般的には「等級」と呼ばれるが、メルカリ社の⽤語法に合わせて、以下では主として「グレード」という語を主として⽤いる。

7

報酬を⽀払うことが⽬指されている。
•

従業員については、10 段階のグレードに分かれている。

•

職種 x グレードごとに報酬レンジが設定されている9。なお、報酬⽔準は、最新の市場
データや公開情報などを参考に「競争⼒ある形」になるよう調整されている。

•

報酬の⾒直しの機会は、年 2 回ある。評価・査定（calibration）は毎年 1 ⽉と 7 ⽉に⾏
われ、そこで半期のパフォーマンスに関するレーティングが⾏われる。
それに基づいて、
毎年 2 ⽉と 8 ⽉に報酬決定会議が⾏われるというサイクルになっている。

•

評価については、グレードを基準とし、成果と⾏動を分けて評価することで明確性を⾼めることが試みられている。

•

成果評価については、「当該グレードで期待される成果」に基づき判断される。

•

⾏動評価については、「バリュー発揮⾏動の実践度」に基づき判断される。

•

評価におけるレーティングについて、I&D の観点から、男⼥分布がモニタリングされて
いる。

2.4.
•

本取組みの契機：国際認証における重回帰分析の指定
2022 年、株式会社メルカリは、
ジェンダー平等に関するグローバル認証「EDGE Assess」を取得した。⽇本企業としては初めての取得となった10。

•

EDGE（Economic Dividends for Gender Equality）は、スイスのジュネーブに本拠地を置く、EDGE Certified Foundation によって制定されたジェンダー平等のためのグロー
バルな査定⽅法論および認証基準である。

•

その審査プロセスの中で、男⼥賃⾦格差の分析⼿法として指定されていたのが、重回帰分析だった。

9

同じグレード内でもある程度の賃⾦差があり、「俸給表の等級≒賃⾦」という形にはなっていない点に注意。詳細は「4.1. グレード(等級)について」を参照のこと。
10

株式会社メルカリ「メルカリ、ジェンダー平等に関するグローバル認証「EDGE Assess」を⽇本企業として初めて取得」（2023 年 1 ⽉

16 ⽇） https://about.mercari.com/press/news/articles/20230116_edgeassess/8•

また、「説明できない格差」などのコンセプトも、「EDGE Assess」を取得するにあたって学習していた。

2.5.
•

本取組みの体制：⼈事データ分析担当者もメンバーに
株式会社メルカリには、People & Culture（⼈事）ディビジョンの配下に、HR System& Data チームが設置されている。当該チームは、⼈事データが正しくインプットされるプロセスを構築し、⼈事に関する意思決定を効果的に⾏うためのデータをアウトプットするための業務を遂⾏している。

•

本取組みには、Management Strategy（経営戦略）ディビジョンの配下にある I&D チー
ムだけでなく、HR System & Data チームと Evaluation & Compensation チームもプロ
ジェクトメンバーに加わった。

•

なお、株式会社メルカリは、SaaS 型の⼈事管理システムを数年前に導⼊しており、⼈事データが取得・保存されている11。

•

本取組みは、2023 年 1 ⽉から 9 ⽉までの約 9 か⽉に及ぶプロジェクトであった。

図 2 推進体制

11

⼀般論として、勤怠、給与、⼈事評価などについてデジタル・ツールや IT システムが各組織で導⼊されている。ただし、場⾯や業務ごとに個別のツールやシステムが利⽤されていることが多く、データの断⽚化・サイロ化が課題視されている。そこで近年、統合プラットフォームとしての SaaS（Software as a Service, サービスとしてのソフトウェア）型⼈事管理システムが、⼈事に関する全ての情報を⼀括管理できると期待されて導⼊される傾向がある。

9

3. データ分析に関する情報
本取組みに関する情報を⽰す。以下は、ワークショップ当⽇に、メルカリ社の担当者が⾏なったプレゼンテーションに基づいている。

3.1.
•

結果概要：説明できない格差が 7%
男性と⼥性の平均賃⾦の差を⽰す「男⼥間賃⾦格差（raw pay gap）」を算出したところ、37.5%であった。

•

説明可能な格差は、主に男⼥のグレード分布の差に起因するとの分析結果を得た。

•

より状況を正確に把握するために、役割・グレードや職種などによる差に起因しない「説明できない格差（unexplained pay gap）」を重回帰分析により分析したところ、約 7%
存在した。

•

賃⾦格差の要因分析を⾏なった結果、有意に影響している要素のほとんどは、⼊社時年
収の男⼥差であると結論づけられた。⼊社時点で「説明できない格差」が約 9%存在していた。

•

そこで、2023 年 7 ⽉の全社員向け集会で、リーダーシップ（経営層）から男⼥間賃⾦の公平性を積極的に担保する⽅針が共有された。

•

2023 年 8 ⽉、特定された「説明できない格差」を是正すべく、格差を約 7%から約 2.5%まで縮⼩させた。これは、報酬決定会議において、通常の昇給予算とは別予算を確保し、対象となる⼥性に対してベースアップを⾏う形で実施された。本取組みによって、男性側の給与が下がるという不利益が起きないよう配慮されていた。

•

加えて、組織外からの賃⾦格差を引き継がないための、採⽤プラクティスの⾒直しを⾏なう計画がある。

•

説明可能な格差、すなわち、報酬の⾼い職種やグレードの男性⽐率が⾼い状況についても、中⻑期的な対応を検討している。

3.2.
•

分析プロセス 1：Raw Pay Gap
まずは、⽇本政府が情報開⽰を要請する「男⼥の年収の単純平均の差（raw pay gap）」
が算出された。その際、（1）政府の要件解釈、（2）賃⾦・⼈数の定義、（3）データの取得、（4）単純平均の算出という⼿順で実施された。

10

•raw pay gap は計算式としては⾮常にシンプルだが、以下のような課題があったと報告されている。

•（1）および（2）について、対象となる⼈員範囲（どの役職まで⼊るのか等）、算出時
点（いつのデータを使うのか等）、賃⾦の範囲（各種⼿当てを含むのか等）などについて不明瞭であり解釈のための議論が必要であった。

•（3）について、必要となるデータが、労務、⼈事、評価報酬をそれぞれ担当するチームなどに散在しており、収集のための社内調整が必要となった。

3.3.
•

分析プロセス 2：Unexplained Pay Gap
次に、「EDGE Assess」を取得する過程で学んだ「説明できない格差（unexplained paygap）」を算出した。これは、条件を統制しても説明できない男⼥の年収の差という意味である。その際、（1）分析モデルの定義、（2）データの取得、（3）重回帰分析の実施、（4）結果の解釈という⼿順で実施した。なお、（3）重回帰分析の実施にあたっては、（3-a）線形回帰モデルと（3-b）AIC（Akaike's Information Criterion）を⽤いた変数選
択を⾏なっている。

•

まず、分析モデルは、⼤きく 3 つに分かれている。すなわち、⽬的変数を（ⅰ）log(総賃⾦)、（ⅱ）log(オファー年収)、（ⅲ）残業⼿当としたものである。
o（ⅰ）について、会社からの実⽀払いの給与に対してどの程度の格差があったかを分析するためのモデルである。「log」とあるように、対数をとって算出した。

o（ⅱ）について、⼊社時のオファーの時点でどの程度の格差があったかを分析するためのモデルである。これも「log」とあるように、対数をとって算出した。

o（ⅲ）について、⼥性の⽅がプライベートでケアを担う期待が⼤きいため残業しにくい傾向があるのではないかとの仮説に基づいて、残業⼿当についてどの程度の格差があったかを分析するためのモデルである。

11•

次に、説明変数については、以下を⽤いた。
o

属性情報：年齢、⼥性フラグ（⼥性の場合 1、男性の場合 0）、外国籍フラグ（外国籍の場合 1、⽇本国籍の場合 0）、⼊社からの経過⽉数、昇格からの経過⽉数o給与レンジ情報：職種（ダミー変数化）、等級（ダミー変数化）

図 3 ⽬的変数と説明変数•

統計モデルの中で、重回帰分析と階層ベイズモデルを使い分けて分析を⾏なった。それ
ぞれ以下のような利⽤法・特徴がある。
o

重回帰分析：組織全体の「条件を統制しても説明できない男⼥の年収の差（unexplained pay gap）」算出に活⽤。

o階層ベイズモデル：グレード別・個別の調整⾦額の算出に活⽤。階層的に事前分布を設定し、モデリングを⾏うことで、グループ差や個⼈差を扱うことができる。
重回帰分析と異なり、全体の平均ではなくグループ（グレードや職種）ごと、個⼈ごとにモデルを作ることができ、予測の精度が上がる。

12

•

前述したモデルで R を⽤いて重回帰分析を⾏い、AIC を⽤いた変数選択をした結果、下表のような結果が得られた。
o

⼥性フラグは⼥性が 1、男性が 0 でダ
ミー変数化しているが、回帰係数が有意にマイナスとなっており、同条件下においても⼥性であることにより賃⾦が低くなることが⽰されている。

o

調整済み決定係数が 0.92 と⾮常に⾼い数値になっている。

表 1 分析結果
•重回帰分析において得られた回帰式において、⼥性フラグを 1→0 とした場合、つまり同様な属性の男⼥を⽐べたときに、平均して 7%の差が出るという結果となった。下図は年収の差分のヒストグラムを⽰している。これをもって、性別による賃⾦格差を 7%と結論付けた。

図 4 年収の差分のヒストグラム

13•

また、オファー年収を⽬的変数として同様の分析を⾏なった結果、9%の差が⾒られた。
⼊社後の評価において男⼥差は⾒られていないことから、オファー年収を格差の⼤きな要因と⾒ている。

•

前述の通り、社員ごとの報酬格差是正については、階層ベイズモデルを⽤いた。
o階層ベイズモデルにおいても、重回帰分析と同じ変数を⽤いた。

o

職種カテゴリの差を考慮し、職種カテゴリごとのパラメータを推定した。

o階層ベイズモデルで推定して得られたパラメータにおいて、個⼈ごとに⼥性フラ
グが 1→0 だったときの差分を算出し、ベイズ信頼区間の中央値とその前後 20%を補正のターゲットとして、社内提案を⾏なった。

o

ただし、実際の報酬格差是正措置では、この結果を参考にしたものの、定性的な観点も取り⼊れつつ実施した。

•

本取組みのデータ分析担当者が認識している課題は、以下 3 点である。
o

サンプルサイズが少ない：今回、1 年分の給与データを使ったため、従業員数分
しかデータがない。
過去数年分があればさらに⼤きなサンプルサイズで分析が可能となり、より精度が上がる可能性がある。

o

職種の分け⽅がやや粗い：職種別に給与レンジを設定しているが、職種を分けす
ぎるとサンプルサイズが⼩さくなるため、実際の分析の職種の分け⽅は給与レンジによる分け⽅よりも粗くなっている。
サンプルサイズを⼗分に担保し職種をもう少し細分化することで精度の向上をねらうべきか (階層ベイズモデルにおいてもパラメータの推定時に範囲情報を事前分布として取り込むことで精度が上がる)。

oよりグレード（等級）が上になるほど、既存の変数だけでは表せなくなる：グレード別に重回帰分析を⾏なった際、グレードが上になるほど調整済み決定係数が⼩さくなっていく傾向が確認された。
グレードが上になるほど給与決定の要因が複雑になっている可能性がある。

14

4. 有識者との質疑応答
本取組みに関する追加情報を Q&A 形式で⽰す。以下は、ワークショップ当⽇に、有識者とメルカリ社の担当者の間で交わされた質疑応答や議論に基づいている。

4.1.

グレード（等級）について

Q. グレードというのは賃⾦テーブルのようなものだと理解した。つまり、データ分析の中に、すでに賃⾦テーブルが⼊っているような形になっている。それは、教育⽔準などを変数で⼊れるような通常の賃⾦関数とはかなり異なっている。調整済みの決定係数が⾼いのは、ある意味当たり前ではないか？
A. おっしゃる通り。
なお、たしかに賃⾦テーブルに似ているのだが、⼀般的な賃⾦テーブルのように「職種A で等級 3 なので 28.5 万円」と⼀意に定まっていく訳ではない。同じ職種・同じグレー
ドでも、幅が⽣じる仕組みになっている。

Q. グレードは 10 段階とのことだったが、変数は 5 段階になっている？
A. 分析対象である正社員は、6 段階のグレードになっている。他は有期雇⽤など。
正社員の 6 段階のうち、1 つはダミー変数。

4.2.

⼊社・退社について

Q. 採⽤について性差別はないのに⼥性の⽅が給与が少なくなってしまう現象は、理論的には想定しうる（性差により⽣じる合流点バイアス）。この点、採⽤に関する会社の決定は性別と独⽴かどうかを確認したい。例えば、⼥性をもっと増やしたいが⼈材を⾒つけにくい場合、アーリー・キャリアの⼥性を「⻘⽥買い」することがある。こうなると、同じグレードの中でも、キャリアの短さを理由に低い給与になってしまう。先ほどの説
明変数に年齢は⼊っていたと思うが、職歴や学位によって差が⽣じているのではないか？
A. 現状の実態としては、アーリー・キャリアの⼥性が増えているとは考えにくい。ただ、将来的な可能性として、そうなることもありうるので、検討課題としたい。
なお、採⽤・登⽤・昇格の候補者プールの多様性を⾼める活動をしているため、昇格した

15

ばかりの⼥性、つまり、同じグレードの中でも低めの給与になっている⼥性が多いとの仮説はあった。この仮説を検証したところ、有意差は⾒当たらなかった。

Q. 退社についても同様のバイアスが⽣じうる。例えば、⼤学・研究機関ではハイ・パフォー
マンスの⼥性研究者は他の研究機関に引き抜かれがち。そうすると、全体の給与平均が⼥性の⽅が低くなる。能⼒の⾼い⼥性がより栄転/退職しやすい環境になっているのではな
いか？
A. 退社について、男性の⽅が退職率が⾼い傾向があることは把握している。
仮に、退職した男性にロー・パフォーマーが多く、ハイ・パフォーマンスの男性だけが会社に残るとすると、同じような現象が⽣じると思われるが、その観点ではデータで分析していなかった。今後、分析してみたい。

Q. 転職意欲の⾼い男性はハイ・パフォーマーである可能性も⾼いと推測される。とするな
らば、⼥性はそもそも転職をあまりしないのに対し、ロー・パフォーマーの男性が残りがちというセレクション・バイアスも⼗分あり得る。この場合は、7％との説明できない
差は過⼩評価（本当はもっと格差あり）になりうるので、その点も踏まえて分析していただきたい。
A. ご指摘ありがたい。留意したい。

Q. 採⽤時の年収の決め⽅、オファーする年収の決め⽅などについて伺いたい。オファーを受諾した場合は、その年収に決まるのか？それともあくまで参考⾦額なのか？誰がどう判断しているのか？また、オファーして断った⼈がいたら、データから除外している？
A. オファーが受諾されたら、その年収が実際の理論年収となる。
決定プロセスについては、採⽤者の所属予定先の役員が⼈事と相談しつつ決定するのが基本である。
また、既存社員についてオファー年収を調べたので、オファーされたけれど納得せずに辞退された⼈は対象外になっている。この点、サンプルセレクションがあるとは認識し
ている。

16

※ 有識者コメント：⼈数は少ないと想定されるので、そこまで気にしなくても良いとは思う。

Q. 既存の従業員のみを対象としたとのことだが、退職者のオファー年収の扱いは？
A. 昨年度（2022 年 7 ⽉から 2023 年 6 ⽉）が今回の対象期間だが、その期間に 1 ⽇でも在籍していれば分析対象者となる。つまり、期間中に途中で退職しても、対象に⼊る。

Q. オファー年収と前職給与の関係は？
A. 両者は違うもの。⽬的変数に⼊れたのはオファー年収。他⽅、前職給与については、データとして取得しておらず、今回紹介したデータ分析の対象外となっている。
ただ、事後的な個別インタビュー調査によって、想定しているオファー年収と前職給与との差があまりに開きすぎている場合は調整が⼊っていた、との情報を得た。
このことを理由として、対外説明の際に、オファー年収だけでなく前職給与にも⾔及している。

Q. ⼊社時の報酬に関する交渉⼒や「前職給与を多めに⾔う」などの要因が、男⼥差に繋がっている可能性はあるのか？
A. 交渉⼒の男⼥差について、事後的な個別インタビュー調査によって傾向の違いを確認した。男性の⽅が、転職を機にポジションや報酬を⾼めたいというモチベーションを持って交渉に臨む傾向が⾒られた。他⽅、⼥性は前職給与よりもオファー年収が⾼くなる場
合にプレッシャーを感じてネガティブな反応を⽰すケースが⾒られた。

Q. 発表されている資料や報道などで、⼊社時点での「説明できない格差」は 9%との記載があったが、それは職種・等級のコントロール済みという理解で合っているか？
A. その通り。同じモデルを使っている。

17

Q. 関連して、同じモデルで⼊社時の約 9%の格差が、7%になっているとも記載されていた。
ということは、⼥性の⽅が昇進が早いということか？
A. 分析の限界があり、そうとは⾔い切れないかもしれない。オファー年収に関するデータは⽋損が多くあり、厳密に同じ⼈員で分析できている訳ではない。

Q. 両⽅のサンプルでマッチするもので分析してみてはどうか？
A. 試してみたい。

Q. 前職給与が反映される場合、実⼒以外に、居住地（東京と地⽅）や事業規模（⼤企業と中⼩企業）が、性別と相関していること（⼥性の⽅が地⽅で働く傾向がある）は考えられるか？それは性差よりも地域格差を拾っていることになるのではないか。
可能性としては低いと思うが。
A. たしかに地域格差は考慮に⼊れられていない。
前職の給与に吸収されている可能性もある。
カスタマーサポートは福岡に拠点があることもあり、職種に吸収されている可能性も考えられる。
※ 有識者コメント：地域格差や交渉⼒は、労働市場という要素も絡んでくる。そこをどう分けるのかは、⼀つポイントになるだろう。

4.3.

その他の説明変数について

Q. 年齢と勤続年数の 2 乗項・3 乗項なども⼊れた⽅がモデルのフィッティングが良かったのではないか。すでに説明⼒が⾼いが、今後の参考までに。
A. 今後の参考にしたい。

Q. 育児や介護などのケア負担については、変数として⼊れなかった？
A. ⼊れていない。これはプライバシーの課題によりデータ取得を控えているという⾯がある。

18

Q. 職種はどのように分けて 5 つの変数にした？
A. ⼈事ツールで分けている 5 カテゴリに合わせた。詳細は⾮公開。

4.4.

報酬調整について

Q. 具体的にどういう⽅法で格差是正を⾏なったのか？
A. 今回の是正についても、「Pay for Performance」「Pay Competitively」という指針に沿って実施した。つまり、ハイパフォーマーの⼥性には⼤胆に報いる形になっている。
逆に⾔うと、⼥性全員が 7%ベースアップした訳ではない12。メリハリをつけた是正措置になった。

Q. 階層ベイズモデルを⽤いた理由は何か？
A. （全体の平均ではなく）給与レンジごと、個⼈ごとにモデルを作ることができ、予測の精度が上がることを期待した。また、分析者がベイズ統計学の専⾨性を持っていたことも理由の⼀つである。

Q. OLS（Ordinary Least Squares）を利⽤することも考えられると思うが、階層ベイズモ
デルでは、差があったのか？あまり変わらないのであれば、追加⼯数をかける必要がな
いように思うのだが。普及させることを考えると、シンプルな⽅が良いのではないか。
A. おっしゃるように、⼤きく違うことはないとは思う。
階層ベイズモデルは、たしかに⼤変なので。データサイエンティストがサポートしてくれる環境であればチャレンジする価値はあるが、そうでないなら、簡便な OLS で良いのかもしれない。ただ、グレード内の分散が職種で違うなどであれば、OLS よりも階層ベ
イズモデルの⽅が捉えやすいとは思う。

12

今回の報酬調整によって、説明できない格差は 7％から 2.5％に縮⼩された。ただし、2.5%は残っている点に注意。

19

5. 本取組みに関する検討
メルカリ社による本取組みが可能になったのは、以下の要因が⼤きく寄与していると考えられる。
第⼀に、メルカリ社が公平性に配慮して設計した評価制度・報酬制度をすでに運⽤していたことである。「2.3. 先⾏施策」で概観した通り、メルカリ社は、属性に関わらずフェアに報酬を⽀払うことを⽬指して、評価・査定制度と報酬体系を構築し、すでに運⽤している。評価指標が明確に設定されていたことは、分析モデルの定義をやりやすくしただろう。また、評価・査定について男⼥差が⾒られないことを毎回モニタリングしてきたのであれば、データ分析担当者は、賃⾦格差が⽣じうる仮説の絞り込みが安⼼して⾏えただろう。
第⼆に、制度運⽤時に⽣じる⼈事データを取得・保存していたことである。労務チーム、⼈事
チーム、評価報酬チームなど社内各所にデータが散在していて収集に時間を要したとのコメントもあったが、必要⼗分な⼈事データが取得され利⽤されていること⾃体が、⽇本においてはまだ珍しいように思われる。⼊社時に⼀定の属性情報（性別や職歴など）を取得していることは多いだろうが、在職中の昇格・降格や評価・査定に関するデータを分析可能な形で取得している組織はまだ少ないだろう。しかし、⼈事データの蓄積が本取組みに必須であったことは⾔うまでもない。
そして第三に、経営層のコミットメントである。属性にかかわらず、競争⼒のある⼈材に良い
報酬を⽀払うというポリシーが明⽰されているだけでなく、「3.1.

結果概要」で⽰した通り、通常の昇給予算とは別予算を確保して対象者へのベースアップを実践することは、なかなかできることではない。本ワークショップとは別途で、メルカリ社担当者にインタビューをした際に「ギャップを是正するための『掛け捨て』のコストのような感覚ではなく、フェアに給料を出すこと⾃体が投資であるという考えがあったようです」との証⾔を得たが13、こうした考えを実践できる経営者層はまだ希少であろう。
上記に挙げた 3 つの要因は、メルカリ社の特異性を⽰している。裏を返せば、他の組織が本取組みを参照して男⼥賃⾦格差是正に向けて⼈事データ分析をしようとする場合には、留意が必要である。各組織の評価報酬制度によって、分析のモデルは⼤きく変わりうる。それぞれの組織に合った分析モデルの構築が求められる。そして、全ての組織がデータ分析に⻑けている訳でもな

13

⼭本ぽてと・⼯藤郁⼦・趙愛⼦「社内の男⼥格差を公表したら､むしろ｢うちの会社が好き｣が増えた…メルカリの｢D&I｣から学べること」PRESIDENT Online（2023 年 11 ⽉ 7 ⽇）4 ⾴

https://president.jp/articles/-/75435?page=420

い。
必要に応じて、
外部のツールやコンサルティングを活⽤するのも選択肢に⼊ってくるだろう。
他⽅で、将来的にこうした情報開⽰や是正の動きが広がれば、企業や組織を横断した⽐較分析
もできるようになるだろう。その意味では、企業によって異なるモデルや変数を⽤いると、各企業が開⽰する「ジェンダーギャップ」を横串で⽐較できず、求職者や投資家の意思決定が困難になる恐れもある。そのため、少なくとも、どのような変数をモデルに組み⼊れているのかについては、今後、分析結果と併せて提⽰することが望ましいと考える。
なお、本ワークショップに先⾏して実施した、メルカリ社担当者へのインタビューで明らかになった、注⽬すべき⽰唆についても、2 点ほどここで付記しておきたい。
第⼀に、本取組みは男性にとっても⼥性にとっても好評であり、実⾏する価値が⾼い点である。
「I&D の取り組みをしていると『結局どっちも幸せになってないんじゃないか』と感じてしまうシーンが多い。⼥性管理職を増やそうとアクションしても、その⼥性が『⾃分がいいパフォーマンスをできなかったら、I&D ⾃体を否定することになるのでは』とプレッシャーに感じてしまったり。男性は男性で不満を持っている。でも今回は両⽅の満⾜度が上がることになった」とは、
メルカリ社の担当者の⾔葉である14。
第⼆に、データ分析と数値的根拠の存在が、社内での合意形成に向けた、⼤きな後押しとなった点である。メルカリ社の担当者は「今回のペイギャップ是正の取り組みは、報酬データという客観的な指標を真ん中に置いたからこそ、議論がスムーズに進んだのだと思います。実際に役員に提案した資料も、データでコミュニケーションをすることを意識しました。
それができるのが、報酬という素材のいいところだと思います。
客観的データを出すことのパワフルさを感じました」、「企業の中で D&I を進めて⾏く際に⼤切なのは、『ロマン』と『ソロバン』なのではないかと私は思っています。理想の『ロマン』も⼤事だし、数字の『ソロバン』も⼤事。理念の話も⼤切で、私⾃⾝も勉強する⽇々ですが、同時にそれを実現するアクションの際には数字の話も出来た⽅がいい」とコメントしている15。
これは、エビデンスに基づく集合的意思決定の在り⽅や、ELSI（Ethical,
Legal and Social Issues）の検討・実践の可能性を考える上で、⽰唆に富んでいる。同時に、データ分析と数値的根拠がコミュニケーション・ツールとして⼒強いことを再認識できた。

14

前掲・6 ⾴

https://president.jp/articles/-/75435?page=615

前掲・6 ⾴

https://president.jp/articles/-/75435?page=621

6. おわりに
本 NOTE では、メルカリ社による男⼥間賃⾦格差是正に関する取組みについて、ケーススタデ
ィとして関連情報を整理した。SNS 等で提⽰されていた、⼈事データ分析の具体的な⼿法や前提条件についての関⼼や疑問に、ある程度応えられたと考えている。さらなる検討や議論の⼟台になることを期待している。
最後に、本 NOTE は ELSI NOTE として公表するが、「I&D は、ELSI（Ethical, Legal and Social
Issues）なのか？」という疑問に対してあらかじめ回答しておきたい。理論的には様々な考え⽅があるだろうが、本取組みに関して⾔えば、ELSI の問題として位置付けられると考えている。
すなわち、⼥性活躍推進法によって、⽇本においては賃⾦の単純平均の男⼥差を開⽰することが法律で義務付けられたものの（Legal）、グローバル認証「EDGE Assess」を代表例とする海外のプラクティスでは、男⼥同⼀賃⾦が重視され、同じ職種や等級での格差を分析すべきとされている（Social）。こうしたアプローチの違いは、ジェンダー平等を実現するための構想に影響を与える（Ethical）。そして、本取組みは、⼈事データの活⽤という新興領域が提供する価値と、そのデータ・ガバナンスについて検討する上で重要なケーススタディでもある。私⾒では、⼈事データの活⽤というと、効率化や⽣産性向上が提供価値としてイメージされがちであり、従業員のプライバシーリスクと対置される傾向があったように思う。しかし、公平性や平等という基本的権利に根差す価値も提供しうる点は、今後より意識されてしかるべきだろう。
翻って⾔えば、⼈事データ分析に取り組む組織は、どのような公平性や平等を、なぜ実現した
いのかをより詳細に検討して開⽰していくことが望ましい。本⽂中でも、男⼥格差と地域格差との相関可能性が指摘されていたが、ルッキズムやニューロダイバーシティとの相関性など、どこまで検討すれば⼗分といえるかは、各組織のミッションや理念に左右されるだろう。また、男⼥格差の是正をする理由を、義務論的アプローチ（「すべきだから」）に求めるか、功利主義的ア
プローチ（「そうしたらいいことがあるから」）に求めるか、によっても変わってくる。そうした ELSI の視座からの検討がより深められるよう、今後も貢献していきたい。

本 NOTE の作成は、⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター（ELSI センター）と株式会社メル
カリの研究開発組織 「mercari R4D」との共同研究の⼀環として⾏った。ワークショップの参加
者とオブザーバーの皆様、特に、プレセンテーションを⾏なってくれた、多湖真琴⽒、趙愛⼦⽒、
諏訪ひと美⽒、そしてワークショップの運営を⾏なってくれた、肥後楽⽒、井上眞梨⽒、三川夏代⽒にも記して感謝する。

22

Appendix: ワークショップ概要■イベント名称
男⼥間賃⾦格差是正のためのケーススタディ・ワークショップ（略称「Pay Equity Camp」）■概要
本ワークショップは、メルカリ社による男⼥間賃⾦格差に関する取組みについて、経済学やデー
タサイエンス等の有識者からのコメントや指摘を踏まえ、参照可能な形でケーススタディとして整理することを⽬的として開催されました。
メルカリ社でこの取組みを推進した、I&D Team と HR System & Data team の担当者からプレゼンテーションを⾏っていただき、それに基づいて有識者との質疑応答を⾏いました。重回帰
モデルの前提から社内でのコミュニケーションについてまで様々な観点から検討を加えました。
■⽇時2023 年 11 ⽉ 13 ⽇（⽉）14:30-16:00■会場
オンライン（Zoom）■対象
今回のワークショップは、招待制・⾮公開で実施しました。
外部から招へいした有識者は、北川梨津先⽣（早稲⽥⼤学）、林岳彦先⽣（国⽴環境研究所）、
牧野百恵先⽣（アジア経済研究所）です。
■プログラム（敬称略）§

14:30-14:35 ご案内
o§14:35-14:40 mercari R4D と阪⼤との ELSI についての取り組みご紹介o§

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター 招へい教員 ⼯藤郁⼦

株式会社メルカリ mercari R4D Director 多湖真琴

14:40-15:00 メルカリにおける I&D 推進男⼥間賃⾦格差の取り組み

23

o株式会社メルカリ I&D Team Manager 趙愛⼦

o株式会社メルカリ HR System & Data team 諏訪ひと美§

15:00-15:55 QA セッション§

15:55-16:00 閉会挨拶o⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター センター⻑ 岸本充⽣

■主催
株式会社メルカリ mercari R4D
⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター（ELSI センター）■共催
株式会社メルカリ mercari Inclusion & Diversity Team24

ELSI NOTE No. 36

令和 6 年 1 ⽉ 23 ⽇

⼈事データ分析を利⽤した男⼥間賃⾦格差是正の取組み
株式会社メルカリにおけるケーススタディ
⼯藤 郁⼦

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター

特任研究員（2024 年 1 ⽉現在）

北川 梨津

早稲⽥⼤学 ⼤学院経済学研究科（2024 年 1 ⽉現在）

林 岳彦

国⽴環境研究所 社会システム領域

牧野 百恵

アジア経済研究所 開発研究センター

主任研究員（2024 年 1 ⽉現在）

岸本 充⽣

⼤阪⼤学 社会技術共創研究センター

センター⻑（2024 年 1 ⽉現在）

主幹研究員（2024 年 1 ⽉現在）

Illuminating Gender Disparities through HR Data
An Initiative towards Equalizing the Gender Pay Gap at Mercari, Inc.
KUDO, Fumiko

Osaka University

KITAGAWA, Ritsu

Waseda University

HAYASHI, Takehiko

National Institute for Environmental Studies

MAKINO, Momoe

JETRO Institute of Developing Economies

KISHIMOTO, Atsuo

Osaka University25〒565-0871 ⼤阪府吹⽥市⼭⽥丘 2-8
⼤阪⼤学吹⽥キャンパステクノアライアンス C 棟 6 階
TEL 06-6105-6084
https://elsi.osaka-u.ac.jp27