データサイエンスを踏まえた年金数理理論の人的資本分析への発展可能性

新たな退職率算定方法による退職要因分析への応用

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2026年07月17日

データアナリティクス部主任コンサルタント岡田陽一

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サマリー

◆本レポートは、2026年2月に公益社団法人日本年金数理人会が公表した「確定給付企業年金に関する数理実務基準」及び「確定給付企業年金に関する数理実務ガイダンス」の改定を起点に、退職率の推定に関する新たな論点を整理し、データサイエンスを踏まえた年金数理理論の人的資本分析への発展可能性を示すものである。特に、退職率の算定において一般化加法モデル（GAM）の利用を排除しないという考え方が、今回の改定により明確化された点に着目する。

◆従来、退職率は年齢ごとの離散的な確率として表現されることが多かったが、年齢を連続変数として扱い、平滑化によって推定するデータサイエンスの手法であるGAMを用いたアプローチは、退職率算定に新たな分析視点をもたらすものである。

◆さらに、本レポートでは、退職率を年齢のみならず、勤続年数や制度特性と組み合わせて捉え直す分析視点の拡張可能性を示す。例えば、一定の勤続年数を条件とした割増給付が存在する制度においては、従来から用いられてきた年齢のみを前提とした退職率では、制度インセンティブによる影響を十分に反映できない場合がある。説明変数を2項目とすることにより、退職率を曲面として捉え、制度設計の意図と実際の行動との関係を、可視化することが可能となる。

◆年金数理は、長年にわたり退職という不確実な事象を定量的に取り扱ってきた分野であり、その知見は退職要因分析に高い親和性を有する。こうした知見を活用して退職要因分析を高度化することで、企業に対し、制度変更や人材施策の検討に資する定量的な示唆を提供できる余地が広がる。本レポートでは、今回のガイダンス改定を契機として、年金数理の専門性を活かした退職要因分析の可能性を示すとともに、その応用先としての人的資本分析へと発展し得る可能性と今後の展望について論じる。

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