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【AI分析】昇給に関するアンケート結果をAIで分析したら興味深い結果に!?

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こんにちは、とぉーとゆです。
昇給は多くの従業員にとって関心のあるトピックなのではないでしょうか。筆者も昇給の傾向が気になったので、独自にアンケートを実施し221名の方に回答いただきました。そしてその結果を、今話題のChatGPTに分析させたら昇給に関する傾向が見えてきました。

今回は、給料の変化に関するアンケート結果をもとに、AIが分析した昇給の傾向を共有したいと思います。年齢や性別をはじめ、業種や雇用形態、年収によって昇給に差異があるのかを解説するので、ぜひご自身の状況と比べてみて下さい。

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昇給に関するアンケート結果をAIが徹底分析!

回答者221名の分布傾向(AIによる分析)

年齢層の分布

  • 最も多い年齢層は30代(91名)、次いで40代(62名)、20代(39名)。
  • 50代は25名、60代は4名と少数派。

性別の分布

  • 女性が多数(133名)、男性が83名、回答したくないが5名。

業種の分布

  • 教育、学習支援、医療、福祉が最多(47名)。
  • 製造業(35名)、サービス業(34名)、卸売業・小売業(24名)が続く。
  • 金融業・保険業、鉄鋼業、農業、林業、漁業、繊維工業、鉱業、採石業、砂利採取業はそれぞれ1~2名と少数。

雇用形態の分布

  • 正規社員が最も多く(126名)、次いでアルバイト/パート(67名)。
  • 契約/嘱託社員(12名)、派遣(7名)が続く。
  • 自営業、経営者、フリーランス、個人事業主は少数派。

年収の分布

  • 最も多い年収帯は100万円~300万円(76名)、次いで300万円~500万円(67名)。
  • 500万円以上の年収層は少数で、1000万円以上は1名のみ。

給料の変化の分布

  • 給料に変化がなかった回答者が122名と最多。
  • 昇給があった回答者は86名、減給があった回答者は13名。

給料の変化に関する傾向(AIによる分析)

年齢と給料の変化

若年層(20代、30代)では昇給の割合が高い一方、年配層(50代、60代)では給料の変化が少ないか、減給が見られます。これは、キャリアの初期段階での成長や昇進が影響していると考えられます。

性別と給料の変化

男女間で給料の変化に大きな差は見られませんが、女性の方が若干昇給を経験している割合が高いようです。これには、職場での評価や昇進の機会が影響しているかもしれません。

業種と給料の変化

業種別に見ると、教育、学習支援、医療、福祉分野の従業員は昇給が多い傾向にあります。逆に、製造業やサービス業では給料の変化が少ないという結果が出ました。これらの分野では、定期的な昇給が難しい状況にあるのかもしれません。

雇用形態と給料の変化

雇用形態別では、正規社員が最も多く昇給を経験しています。これに対し、アルバイト/パートや派遣社員は給料の変化が少なく、自営業やフリーランスでは給料の変動が大きいことが分かりました。これは、雇用形態による給与制度や評価基準の違いが反映されていると考えられます。

年収と給料の変化

年収が低い層(~300万円)では昇給が見られますが、中間層(300万円~500万円)では給料の変化が少ないという傾向が見られました。また、高年収層(500万円以上)では給料の変動が少ないものの、満足度が低い傾向があります。これは、生活コストや期待値とのギャップが影響している可能性があります。

満足度と給料の変化

最後に、給料の変化に対する満足度についてです。昇給があっても、その額が少ない場合は満足度が低い結果が多く見られました。特に、少額の昇給では労働に対する報酬が不十分と感じる回答が多かったです。逆に、給料の変化がない、もしくは減給があった場合、満足度は著しく低い傾向が強いことが分かりました。


これらの傾向から、給与の変化に対する従業員の満足度や不満、業種や雇用形態による給与変動の違いが浮き彫りになっています。

まとめ

いかがでしたでしょうか。

今回のAIの分析によって、給料の変化に対する従業員の満足度や不満、業種や雇用形態による給与変動の違いが浮き彫りになりました。

企業は、従業員のモチベーションを維持するために、昇給や給与制度を定期的に見直す必要があるかもしれません。また、昇給が少ない場合でも、フリーランスへの転向や他の企業への転職などで、大きく昇給させることができる可能性もあります。

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皆さんも、自分の業種や雇用形態に応じて、給料の変化について再考してみてはいかがでしょうか。
ではでは、とぉーとゆでした!


P.S
今回ChatGPTでデータ分析からグラフの作成までを行いましたが、AI技術の進歩に感動するとともに、人間の存在価値が薄れているような気がして少し落ち込みました。
実は以前、同じ題材で自分なりに分析した結果を記事で取り上げたのですが、圧倒的クオリティの差を見せつけられたため、新たにこの記事を書いてから前の記事は消しました(笑)。
前回はあんなに時間かけてグラフを作ったのに、ChatGPTが生成したPythonスクリプトをちょっと修正してローカル環境で走らせたら数秒でポンっとグラフも完成・・・しかも全然見やすい。へこむわぁ(笑)
今後はAIを使えるかで差が出るなと感じた一件でした。

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