インドの確率と出典

参考にする統計の職業分類を、人数の多い順に並べています。公表値だけでなく推計による補完を含む場合があります。年齢や学歴をゲームの開始条件に絞る前の割合で、初めての仕事として選ばれる確率とは異なります。

分母は、ここで参考にする統計に収録された職業分類の合計です。国ごとに調査対象・分類の細かさ・調査年が異なり、単純な国際比較はできません。細かな職名の人数が分からない場合は、その職名へ分類全体の人数を割り当てていません。

上位100分類を掲載しています。

2025年の労働力調査による職業分類の割合を、15歳以上の就業者の推計総数に合わせて人数へ換算しています。調査の直前1年間の主な仕事に加え、副次的な仕事も含む区分です。元の割合が小数第2位までのため、分類を足した人数は推計総数とわずかに異なります。細かな職名ごとの人数は同じ調査では分かりません。

根拠となる資料: Annual Report, Periodic Labour Force Survey (PLFS) 2025 (January – December 2025) — Appendix A Table (25): Percentage distribution of workers in usual status (ps+ss) by occupation group/ sub-division/ division as per NCO-2015（2025年）

統計の大きな職業グループを、ゲームの細かな職名へ分けるときの補助資料です。下の人数を、その職名で働く全国の実人数と一律に読み替えることはできません。

調査対象と職名が近い実人数のほか、施設数や職員数からの推計、実際の人数が超えないと考えられる広い対象の人数を使います。複数の職名をまとめた行の人数は、その集合全体の合計です。

元の職業グループの人数を保ったまま配分を調整します。残りの職名について細かな人数が分からない場合は、相対的な配分を保って残りを分けます。個別職名の順位にはこの仮定が影響するため、現実の人気職種や就業者数のランキングではありません。

資料の年や対象、常勤換算と実人数の違いがあります。年齢・性別・学歴は元の職業グループを参考にするため、下の人数を全国の人口で割った値が最初の仕事の抽選確率になるわけではありません。

根拠となる資料: Rashtriya Gokul Mission operational guidelines 2021, section 13.2.1: available AI technicians（2021年）

「全世界」では、10か国を同じ確率で選びます。国を指定したときは、その国の中で仕事を選びます。人口や経済の大きさによる重みは付けていません。

その国の働く人の男女別人数をもとに、人物の性別を選びます。国民全員の男女比とは異なります。

根拠となる資料: 出典1

学歴の割合をもとに、出発点を選びます。各国の学校制度はゲーム内の5区分にまとめているため、元の調査の分類と完全には一致しません。就職する年齢はゲームの設定です。

根拠となる資料: 出典2

名字は収録した名前の人数比を参考に選びます。表はその候補のうち上位10です。国全体で同じ名字を持つ割合とは限りません。名前は生まれた年のランキングなどを参考にします。

根拠となる資料: 出典3 出典4

下の表はゲームで最初に選ばれる仕事の上位100職です。現実に人数が多い職業の順位ではありません。統計の職業分類ごとの人数に、年齢・性別・学歴や資格の条件を合わせて計算しています。統計より細かな職名は、資料の内訳があるものを除き均等に配分しています。この配分は推定であり、出典がその職名の人数や確率を直接示しているわけではありません。上位100職だけなので、確率の合計は100%になりません。

根拠となる資料: 出典1 出典5

上の表は年齢別の働き方、下の表はゲームの開始時に選ばれる割合です。分母は各表の年齢・学歴に当てはまる働く人です。国によって雇用の分類が違うため、ゲーム内の共通区分に対応させています。

根拠となる資料: 出典6 出典7

地域や企業規模ごとの働く人の数を参考に勤務先を選びます。「会社の何%が大企業か」ではなく、「何%の人がその規模の会社で働くか」という割合です。10人未満の企業など、資料の対象外がある点にも注意してください。

根拠となる資料: 出典8 出典9 出典10 出典11

制度を持つ会社かどうかは、勤務先を作るときに決めます。毎年この確率で制度を使う、という意味ではありません。表の人数は会社全体の従業員数です。対象業種や働き方の条件もあり、全員に同じ制度が届くわけではありません。資料がない制度の確率は、ゲームの設定として示します。

根拠となる資料: 出典12

その職業で働く人のうち、自営業の人が占める割合です。ゲームでは独立のしやすさを考える材料にしています。この割合自体は、新しく独立した人の成功率ではありません。

根拠となる資料: 出典1

同じ国でも、会社の大きさや業種によって組織は変わります。営業・技術などの仕事別に分かれる会社、事業ごとに分かれる会社、小さなチームが中心の会社などを描き分けます。国ごとに一つの形へ固定していません。

比較に使える調査では、組織の段階の数や、管理職一人に直接報告する人数などが分かります。ただし、職能別・事業部制・マトリクスなどの割合を、全10か国で同じ方法で測った統計はありません。調査で確認できない組み合わせや、小さい会社・別の業種への当てはめは推定です。

下の国別参考値は、主に従業員100〜5,000人の製造業企業を調べた国際調査の平均です。一部の年には50〜100人の企業も含みます。2004年以降の複数年の調査をまとめており、各国の調査年や企業規模も異なります。全国のすべての企業や、すべての働く人を代表する割合ではありません。

「間の管理段階」は、現場の従業員と最上位の責任者という両端を数えません。工場内の段階と、会社全体の段階も区別しています。ゲームではこの参考値を、企業規模や業種に合わせて調整します。表示する組織図は、全社員を一人ずつ並べた図ではありません。

次の人数別の割合は、組織の形を選ぶためのゲームの基準設定です。全国の実測割合ではありません。国で共通の基準を使い、建設・情報・専門業務のような案件を中心に働く業種や、教育・医療・公的機関では調整します。日本の対象業種では、上の企業調査を先に参考にします。

個人事業には事業部・グループ・マトリクスの形を使わず、グループ組織にも法人や人数などの条件があります。条件で候補を減らした後、残った割合を合計100%にそろえます。同じ勤務先では、その組織を引き継ぎます。

根拠となる資料: World Management Surveyを使った組織階層の比較（2022年著者稿・表1〜3）

初婚の表は、同じ年齢の未婚の人のうち、その年に初めて結婚する人の割合です。年齢・性別ごとに1年の確率を計算します。再婚の表は、離婚などを経験した人が対象です。

根拠となる資料: 出典13

親の年齢は、子どもが生まれた時の父母の年齢を参考に決めます。死別は親の年齢・性別ごとの死亡率をもとにします。表は親の年齢で読みます。

根拠となる資料: 出典14 出典15 出典16

生命表をもとにした、同じ年齢・性別の人が1年以内に亡くなる確率です。ゲームでは体力による調整が加わります。

根拠となる資料: 出典14

雇われて働く人に起こる、1年あたりの休職の基準です。体力によって確率が変わります。ここに示す基準は、直接対応する統計がないためゲームで定めています。

交通事故の人数と同じ年齢の人口をもとに、1年間の確率を計算します。ゲームに出る重傷の事故と、参考として載せるけが全体の割合を区別しています。

根拠となる資料: 出典17

家族は結婚・離婚・誕生の出来事に合わせて変わります。人数の参考にするのは「合計特殊出生率」です。その年の年齢別の出生率が続いたと仮定したときの、女性1人あたりの子どもの数を表します。実際の家庭の人数分布や、特定の世代が最終的に産む人数とは異なります。

2024年の基準は1.962人です。そこから0〜6人の候補数を作る確率分布は、ゲームのための推定です。下の表は、年齢や人生の出来事を当てはめる前の候補数の割合です。

子ども同士の年齢差は2・3・4年を同じ確率で選びます。母親の年齢や人生が終わる時期によって、実際に登場する子どもの数は候補より少なくなることがあります。出産する年齢は、その国の母親の年齢分布などを参考にしています。

生まれる子どもの性別は、出生統計の男女比を参考にします。この国では男の子51.71%、女の子48.29%です。

根拠となる資料: 世界銀行・合計特殊出生率（2024年） / 世界銀行・出生時の男女比（2024年）

死者が出たことが確認できる自然災害のうち、避難人数や住宅被害も分かるものを参考にしています。国内で起きた件数と、一人が被害に遭う確率は別の数字です。

一人の年間確率は、各年の避難人数などをその年の人口で割った値から推定します。住宅被害は、その国の平均世帯人数を使って人数へ換算しています。全国平均の推定で、住んでいる地域の危険度や将来の気候変化までは表しません。

複数の国にまたがって人数を分けられない記録や、被災人数が不明な記録は、個人の確率の計算には含めていません。猛暑・津波などを含む全災害を網羅した確率ではなく、記録で確認できた範囲の目安です。ゲーム内の本人の死亡は、これとは別に年齢別の生命表に含まれています。

根拠となる資料: Colorado Flood Observatory：世界の洪水記録 / NOAA：大きな被害があった地震の記録 / 国連：世帯人数の調査 / 世界銀行：各年の人口

家計調査の収入・支出・貯蓄を参考にしています。世帯全体の金額と、人物一人の財布は同じではありません。下の家計表は参考値で、毎年全員がこの割合だけ貯金するという意味ではありません。開始時の貯蓄と個人への調整は、続く表で説明します。

この項目には、単一の確率として示せる表がありません。資料の対象範囲とゲーム上の推定を分けて読む必要があります。

入院する確率と、入院した場合の自己負担額の内訳を分けて示しています。医療費の上限には、収入や制度の対象条件があります。

根拠となる資料: 出典18

公表された平均額を基準に、人物ごとに金額の幅を持たせています。下の表は調査の基準額で、ゲームで全員が持つ金額ではありません。金額の分布や個人への換算は推定です。

家計などの基準額を2人分として分けて使い、若い人の貯蓄は小さく始まるよう調整します。収入によって基準を0.5〜1.5倍にし、貯蓄額が少ない人から多い人まで偏りのある分布にしています。貯蓄ゼロの割合 5% はゲームの設定です。

一度決まった貯蓄の傾向は次の年にも続きます。毎年まったく別人の貯蓄を引き直すわけではなく、収入・失業・購入なども残高に影響します。

根拠となる資料: All India Debt and Investment Survey 2019, financial assets at June 2018

家具・家電・趣味用品などは、以前から持っている物を引き継ぎます。人物ごとの物を持つ好み、手入れのしかた、買い替えへの慎重さに、年齢・家族・仕事・趣味・収入・貯蓄を合わせて購入を決めます。個人差や、資料のない商品の価格幅・寿命はゲームのための推定です。

最初の持ち物には総額と個数の上限を設けます。寝具・机・収納・テーブルの安価な候補を先に確保し、残りの予算で好みに合う物を選びます。若い人ほど物を蓄えた期間を短く見積もり、収入や貯蓄が多い人ほど選べる範囲を広げます。この個人への当てはめは推定で、世帯の保有率を一人の所有率とみなしてはいません。

予算の参考にするのは、インド・農村/都市の全消費階層世帯（両部門の単純中点）の支出です。生活費のうち部屋に関係する品物・サービスへ使った割合は2.09%です。ここでは農村と都市の割合の中間を使っています。全国を人口で重み付けした観測値ではありません。

通常の年間支出枠の基準は、月々の生活費のおよそ0.25か月分です。物を持つ好みで0.65〜1.35倍、収入と貯蓄の余裕で0.4〜1.8倍に調整します。これらの倍率は推定です。調査の支出割合は、毎年買う人の割合でも、家電を買う年の支出上限でもありません。

冷蔵庫などを買う年は、貯蓄があれば通常枠を超えるまとまった支出もできます。年間の購入総額は年初の貯蓄の35%以内に抑えます。枠を使い切った後は、すでに持つ必需品の買い替えに限ります。新しく買い足す物が残り枠より高い場合は、「残り枠÷価格」の分だけ購入確率を下げます。高額な買い物が毎年同じように起きるという意味ではありません。

収入による調整は、年収を月々の生活費の18倍と比べ、その比率の平方根を主に使います。貯蓄の余裕は生活費24か月分で頭打ちにします。収入が増えた分だけ購入量が同じ比率で増え続ける設定にはしていません。

価格はルピーで付け、下の現地小売価格を基準にします。ベッドはフレームとマットレスの合計です。未調査の品物は、複数の商品とそれぞれの価格比から求めた水準で推定します。この価格水準は全国平均ではなく、個々の地域・店・中古品の価格まで再現するものでもありません。配送・組立費は含みません。

大きさ・材料・機能が異なる形には価格差を付け、その価格の88〜112%の範囲で個々の購入額に幅を持たせます。色や文化的な形の違いだけには価格差を付けません。予算内の候補から、趣味に合う物や無理なく買える物を選びます。

置ける場所ごとに年1回、購入・交換・売却を検討します。空いている場所へ買い足す基本の確率は、持ち物が目標より何個少ないかと慎重さに応じて約1.38〜38%です。高額品では前述の調整でさらに小さくなります。置き場所・家族などの条件と、価格・手持ち資金を満たす場合だけ購入できます。

買い替えは、使用年数が長いほど起こりやすい分布を使います。机やベッドと、消耗する小物とでは交換間隔が異なります。手入れや慎重さで間隔も変わり、調査がある家電は使用年数と所有者の年齢・性別の傾向も参考にします。

長く使う任意の品物を売る確率は、品物ごとに年1.2%を基本とし、持ち物がその人の目標を1個超えるごとに1.8ポイント増えます。子どもが成長して不要になった育児用品は年70%です。これらの売却率は実測ではなく設定です。売値は購入額の最大36%から使用年数に応じて下がり、古い物は金額が付かないこともあります。

寝具や収納などの基礎になる物と、冷蔵庫・洗濯機・調理台・こんろは売るだけでなくなることがないようにしています。買い替えられない年は使い続け、消耗品を中古品として売ることもありません。購入代は貯蓄から引き、売却代は貯蓄へ加えます。平均的な家計支出にも含まれる分は、同じ支出を二重に引かないよう調整します。

保有状況の調査は、初めから部屋にある物を選ぶ際の重みとして使います。「持っている世帯の割合」と「100世帯あたりの台数」は別で、台数をそのまま購入確率にはしません。ゲーム内の部屋が調査の保有率と完全に一致することを意味しません。

根拠となる資料: 家具・生活用品の支出に関する資料（2023-24年） / 現地価格の参考：金属製シングルベッド＋厚さ10cmマットレス（2026年10月確認） / 現地価格の参考：金属製シングルベッド＋厚さ10cmマットレス（2026年10月確認） / 現地価格の参考：脚付きの簡素な机 100×60cm（2026年10月確認） / 現地価格の参考：二扉の収納 79×55×176cm（2026年10月確認） / 現地価格の参考：棚のないハンガーラック（2026年10月確認） / 現地価格の参考：236L・二扉の冷蔵庫（2026年10月確認） / 現地価格の参考：236L・二扉の冷蔵庫（2026年10月確認） / 現地価格の参考：6.5kg・二槽式洗濯機（2026年10月確認） / 現地価格の参考：1.5L・電気ケトル（2026年10月確認）

床や壁は、国だけで一種類に決めず、複数の素材から選びます。下の表は部屋を描くための基準の割合です。現在の全国の住宅を調べた構成比ではありません。壁の仕上げの割合もゲームの設定です。

床材の調査を参考にしていますが、調査された年・地域・住宅の範囲には限りがあります。調査にない細かい素材の分け方や、現在の部屋への当てはめは推定です。

人物の好む部屋の雰囲気によって、素材の選ばれやすさを少し調整し、合計が100%になるようにそろえてから選びます。そのため、下の基準表と、すべての人物を合わせた最終的な割合は完全には一致しません。

参考資料から分かる範囲: 2001年と2011年に、世帯が住む住宅の主な床材を調べた資料です（5ページ）。2001年から2011年への変化は、土57.1→46.5%、石5.8→8.1%、セメント26.5→31.1%、タイル7.3→10.8%、その他3.3→3.5%。ゲームでは、この10年間の変化がその後も同じ速さで続くと仮定して2026年の目安を計算しています。実際の2026年を調べた結果ではありません。

根拠となる資料: MoSPI Statistical Year Book・Census2001/2011 床の主材料（2011年）

同じ国でも、部屋の色合いや家具の形は一通りではありません。最初に部屋の雰囲気を選び、人物の好みとして引き継ぎます。雰囲気や形の割合は、実際の住宅を測った比率ではなく、描き分けのための設定です。

「雰囲気の割合」は、色の組み合わせを選ぶ時の確率です。「品物の形の割合」は、その品物が選ばれた後、価格や予算で調整する前の形の比率です。その品物を持っている人の割合ではありません。

国ごとの形の割合がある品物は、その表を基準にします。それ以外の主な家具や家電は、部屋の雰囲気に合わせて形を選びます。形の大まかな方向を示したのが「雰囲気に合わせる形」の表です。どちらにも当てはまらない小物の基準は4種類それぞれ25%です。価格差のある物では収入・趣味・慎重さで比率を調整し、買える形だけから選びます。

家具や道具は、置ける場所・仕事・家族・趣味などに合う候補から選びます。たとえばベビーベッドには小さい子どもがいることが必要で、趣味の品物はその人の興味で選ばれやすさが変わります。

最後の「選ばれやすさの基準」は、候補同士を比べるための倍率です。ほかの条件が同じで、倍率2と1の二つだけが候補なら、選ぶ割合はおよそ67%と33%になります。候補や個人の条件によって確率が変わるため、この倍率を全国の保有率や年間購入率には読み替えられません。統計を参考にした部分と、資料のない部分の推定を含みます。