「どの地域を重点的に開拓するか」「どの業種に営業するか」を検討するとき、経験や印象を中心に判断している企業は少なくありません。
しかし、営業エリアや対象業種を決める際には、実際にどの程度の事業所が存在するのかを数字で把握することも重要です。
そのために活用できるのが、政府が公開している「経済センサス」です。
経済センサスには、地域別・業種別の事業所数など、営業戦略を検討する際に参考となる情報が含まれています。さらに、ChatGPTなどのAIを使えば、Excel形式の統計データから必要な数値を抽出し、比較表やグラフとして整理することができます。
本記事では、経済センサスの基本を説明したうえで、実際に2021年の経済センサスのExcelデータをChatGPTで分析した結果を紹介します。
愛知県の製造業・建設業・卸売業・小売業の事業所数を比較し、AIへの具体的な指示、集計結果の確認方法、営業判断への活用まで解説します。
なお、ここで扱う営業データ分析は、社内の売上や営業実績ではなく、政府が公開している統計データを営業判断に役立てるための分析です。
経済センサスとは？営業で使える公開統計の基本
経済センサスは企業・事業所の実態を把握する政府統計
経済センサスとは、総務省と経済産業省が中心となって実施している政府統計です。
日本国内の事業所や企業について、産業、従業者数、経済活動などの実態を把握することを目的としています。
企業や事業所を対象とした国勢調査のようなものと考えると、イメージしやすいでしょう。ただし、国勢調査とは調査対象や内容が異なります。
営業活動で利用する際に理解しておきたいのが、次の用語です。
- 事業所：店舗、工場、支店、営業所など、一定の場所で継続的に事業活動を行う単位
- 企業：事業活動を行う経営主体としての単位
- 従業者数：統計上の定義に基づいて集計される人数
- 産業分類：製造業、建設業、卸売業・小売業など、事業内容による分類
特に注意したいのが、事業所数と企業数の違いです。
例えば、1社が本社と3つの営業所を持っている場合、企業としては1社でも、事業所としては複数になります。
そのため、経済センサスの事業所数を、そのまま営業対象の企業数として扱うことはできません。
地域・業種・事業所数など、営業で確認できる情報
経済センサスでは、統計表に応じて次のような情報を確認できます。
- 都道府県別・市区町村別の事業所数
- 製造業、建設業、卸売業・小売業などの業種別事業所数
- 従業者数や従業者規模別の事業所数
- 企業数
- 業種別の売上高などの経済活動に関する情報
例えば、特定の地域に製造業の事業所がどの程度あるのかを調べたり、複数の業種を比較したりできます。
ただし、これらの情報が1つの統計表にすべて含まれているわけではありません。分析したい内容に合わせて、適切な統計表を選択する必要があります。
基礎調査と活動調査の違い、利用できる調査年
経済センサスには、事業所・企業の基本的な状況を把握する「基礎調査」と、経済活動の実態を把握する「活動調査」があります。
2026年10月時点で押さえておきたいのは、次の3つです。
令和3年（2021年）経済センサス‐活動調査
地域別・産業別の事業所数や従業者数など、詳細な集計結果が公開されています。本記事の実践例では、この調査の確報データを使用します。
令和6年（2024年）経済センサス‐基礎調査
2025年12月24日に甲調査の確報が公表されています。ただし、2021年活動調査とは対象範囲が異なります。例えば、2024年基礎調査の甲調査では、雇用者のいない個人経営の事業所が調査対象に含まれていないため、数値を単純比較することは適切ではありません。
令和8年（2026年）経済センサス‐活動調査
2026年6月1日を基準日として実施された調査です。速報結果は2027年5月末、確報結果は2027年9月頃から順次公表される予定です。
このように、調査が実施された年と結果が公表される年は異なります。統計データを利用する際には、調査時点を必ず確認しましょう。
経済センサスを営業活動にどう活用できるか
営業エリアや対象業種を数字で把握する
例えば、法人向けの経費精算システムを販売している企業が、新たな営業対象業種を検討する場面を考えてみます。
製造業、建設業、卸売業・小売業のいずれも営業対象となり得る場合、どの業種から営業活動を始めるかは重要な判断です。
このとき、経済センサスを使えば、各業種にどの程度の事業所が存在するかを比較できます。
従来は「この地域は製造業が盛んだから」といった印象を中心に判断していたものを、事業所数という客観的な情報で補えるようになります。
また、都道府県別だけでなく、市区町村別のデータを使用すれば、営業エリアを検討する際の基礎資料としても活用できます。
事業所数から営業上の仮説を考える
事業所数が多い業種には、営業対象となり得る事業所が多く存在する可能性があります。
ただし、事業所数だけで営業上の有望度が決まるわけではありません。
例えば、経費精算システムの場合、営業対象となる企業の規模、経費精算業務の有無、システム導入の決裁単位なども重要になります。
店舗が多数存在していても、システム導入を本社が一括して決定する企業であれば、店舗数と営業先企業数は一致しません。
経済センサスは、個別の営業リストを作るためのデータではなく、どの市場を詳しく調べるべきか検討するための集計データとして活用するのが適切です。
経済センサスのExcelデータを取得する方法
政府統計サイト「e-Stat」でデータを探す
経済センサスの統計データは、政府統計の総合窓口「e-Stat」から取得できます。
e-Statは、さまざまな政府統計を検索・閲覧できる公式サイトです。
経済センサスには多数の統計表があるため、最初に何を調べたいか決めておくことが重要です。
今回は「愛知県の3業種の事業所数を比較する」という目的に合わせて、地域別・産業別の事業所数を確認できる統計表を利用します。
2021年経済センサス‐活動調査の表9-1Aをダウンロードする
今回の分析で実際に使用したのは、次の統計表です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 調査名 | 令和3年経済センサス‐活動調査 |
| 集計区分 | 事業所に関する集計／産業横断的集計 |
| 表番号 | 9-1A |
| 統計表名 | 産業（小分類）別全事業所数－全国、都道府県、市区町村 |
| 調査時点 | 2021年6月 |
| ファイル形式 | Excel |
上記ページの「EXCEL」からファイルをダウンロードできます。
今回取得したファイル名は「b1_009_1a.xlsx」です。
このファイルには全国、都道府県、市区町村のデータが含まれているため、愛知県以外を分析する場合にも利用できます。
AIで分析する前にExcelの内容を確認する
取得したExcelは、一般的なデータ一覧表とは構造が異なる場合があります。
今回使用した統計表も、地域が行方向、産業分類が列方向に並んでおり、見出しが複数の行に分かれています。
そのため、最初からAIに集計を指示するのではなく、ファイルの構造を確認させることが重要です。
特に注意したいのは、製造業などの「産業大分類」と、その内訳である中分類・小分類が同じ統計表に含まれていることです。
例えば、製造業の合計値と、食料品製造業などの内訳を同時に加算すると、重複集計になります。
実践｜経済センサスのデータをAIで分析してみる
分析する内容と使用する統計データ
ここからは、実際にChatGPTで経済センサスのExcelデータを分析した結果を紹介します。
今回の分析条件は次のとおりです。
| 項目 | 分析条件 |
|---|---|
| 使用データ | 2021年経済センサス‐活動調査 表9-1A |
| 対象地域 | 愛知県 |
| 対象業種 | 製造業、建設業、卸売業・小売業 |
| 比較項目 | 全事業所数 |
| 産業分類 | 大分類 |
| 使用ツール | ChatGPTのデータ分析機能 |
| 成果物 | 比較表、構成比、棒グラフ |
今回は、実際のExcelファイルをChatGPTの分析環境で読み込み、見出し構造を確認したうえで、必要なセルの数値を抽出・集計しました。
以下では、実際の分析で確認した結果と、読者が同様の分析を行うためのプロンプトを対応させて説明します。
プロンプトは再現用に整理したものであり、掲載文面をそのまま実行した会話ログではありません。
STEP1｜Excelの構造をAIに確認させる
最初に、ChatGPTへExcelファイルをアップロードします。
Excelファイルを分析できる環境であれば、専用の分析ソフトを操作しなくても、データの構造確認や集計を支援してもらえます。
最初の指示では、数値の集計ではなく、ファイルの内容確認を行います。
【プロンプト1：Excelデータの内容確認】
あなたは政府統計のExcelデータ分析を支援する役割です。
添付したファイルは、経済センサスの統計データです。
まず、次の内容を確認してください。
- 統計表の名称と調査年
- データの対象地域
- 産業分類の構造
- 集計できる項目と単位
- 見出し行・合計行の位置
- 集計時に注意すべきこと
まだ分析結果は作成しないでください。
ファイルから確認できない情報は推測せず、その旨を明記してください。
【実際のExcelで確認できた内容】
今回使用したファイルは、1シートで構成され、1,975行・771列のデータが含まれていました。
主な構造は次のとおりです。
| 確認項目 | 実際のファイル構造 |
|---|---|
| データ形式 | 1シートのExcel統計表 |
| 行数・列数 | 1,975行・771列 |
| 見出し | 5～8行目に複数段の見出し |
| 地域区分 | 行方向 |
| 産業分類 | 列方向 |
| 集計単位 | 事業所 |
| 愛知県のデータ | 1,096行目 |
特に重要なのは、6行目に産業分類名が並んでおり、大分類とその内訳が混在していることです。
今回の目的は3業種の事業所数比較であるため、各業種の大分類の値を直接使用することにしました。
このように、最初に構造を確認することで、AIによる誤った集計を防ぎやすくなります。
STEP2｜愛知県の3業種の事業所数を抽出する
次に、分析対象を具体的に指定します。
【プロンプト2：業種別事業所数の比較】
添付した経済センサスのExcelデータを使って、愛知県の次の3業種を比較してください。
- 製造業
- 建設業
- 卸売業・小売業
比較する項目は事業所数です。
次の内容を出力してください。
- 各業種の事業所数
- 3業種の合計と構成比
- 事業所数の比較表
- 事業所数の棒グラフ
- 数値から直接読み取れる特徴
以下のルールを守ってください。
- 添付ファイルの数値だけを使用する
- 産業大分類と内訳の小分類を重複集計しない
- 使用した統計表と集計対象を明記する
- 参照したシート名とセル位置、または抽出条件を示す
- 計算した数値は計算方法を明記する
- 不足している数値を推測で補わない
- 事業所数を営業可能な企業数と扱わない
【実際のExcelから抽出した結果】
今回の分析では、愛知県のデータが1,096行目にあることを確認しました。
さらに、産業大分類に対応する列を特定し、次の数値を抽出しました。
| 業種 | 参照セル | 事業所数 |
|---|---|---|
| 製造業 | BN1096 | 32,549 |
| 建設業 | AM1096 | 27,164 |
| 卸売業・小売業 | MV1096 | 70,359 |
愛知県の地域識別には、B1096セルの「23000_愛知県」を使用しています。
業種の列についても、見出しにある「E_製造業」「D_建設業」「I_卸売業，小売業」を確認したうえで抽出しました。
このように、AIを使って数値を取り出す際には、結果だけでなく、どのセルを参照したかを明示させることが重要です。
STEP3｜比較表・構成比・棒グラフを作成する
抽出した数値を基に、3業種の比較表を作成しました。
【愛知県の3業種の事業所数と3業種内構成比（2021年）】
| 業種 | 事業所数 | 3業種内の構成比 |
|---|---|---|
| 製造業 | 32,549 | 25.0% |
| 建設業 | 27,164 | 20.9% |
| 卸売業・小売業 | 70,359 | 54.1% |
| 合計 | 130,072 | 100.0% |
出典：総務省・経済産業省「令和3年経済センサス‐活動調査」表9-1A（e-Stat）を基に、営業ツール研究所が独自集計。
参照元：e-Stat 統計表9-1A
データ確認日：2026年10月9日
今回の構成比は、愛知県の全事業所数に対する割合ではありません。
比較対象とした3業種の合計130,072事業所を分母として計算しています。
例えば、製造業の構成比は次の計算です。
32,549 ÷ 130,072 × 100 ≒ 25.0％
同様に建設業と卸売業・小売業の構成比を計算すると、それぞれ20.9％、54.1％になります。
さらに、実際の数値を使って横棒グラフを作成しました。
グラフを見ると、今回の3業種では卸売業・小売業の事業所数が最も多いことが分かります。
卸売業・小売業は70,359事業所で、製造業32,549事業所の約2.2倍です。
一方、製造業と建設業の事業所数の差は5,385事業所です。
こうした違いは数値だけでも確認できますが、グラフにすることで、業種ごとの規模感をより直感的に把握できます。
STEP4｜AIの集計結果を元データと照合する
AIが比較表やグラフを作成しても、その結果が正しいとは限りません。
そこで、今回の分析では、抽出した数値を元のExcelと照合しました。
【今回実施した主な検証結果】
| 検証項目 | 確認結果 |
|---|---|
| 愛知県の地域行 | B1096で確認 |
| 製造業の数値 | BN1096と一致 |
| 建設業の数値 | AM1096と一致 |
| 卸売業・小売業の数値 | MV1096と一致 |
| 3業種の合計 | 130,072で一致 |
| 構成比の合計 | 100.0% |
| 棒グラフの数値 | 比較表と一致 |
また、産業分類の重複集計が起きていないかも確認しました。
例えば、今回の統計表では、卸売業・小売業の内訳として次の数値が掲載されています。
- 卸売業：23,824事業所
- 小売業：46,535事業所
この2つの合計は70,359事業所であり、産業大分類の「卸売業・小売業」の数値と一致しています。
今回の分析では、大分類の70,359事業所を使用しており、内訳を重複して加算していません。
なお、別の概要資料では、同じ調査に関する全産業の公表値が表9-1Aと異なる場合があります。
今回も原本の全産業数と別の概要公表値に差があることを確認しました。両者の集計条件の違いを確定できていないため、異なる資料の全産業数を混在させて構成比を計算することは避けています。
このように、AIの集計結果が正しいかどうかは、元データの参照位置、分類階層、計算条件を確認して判断することが重要です。
STEP5｜数値から読み取れる特徴を整理する
比較表とグラフができたら、数値から読み取れる特徴を整理します。
今回の分析から確認できる主な事実は次の3点です。
- 比較対象の3業種では、卸売業・小売業の事業所数が最も多い
- 製造業の事業所数は、建設業より5,385事業所多い
- 3業種内の構成比では、卸売業・小売業が54.1％を占める
これらは統計数値から直接確認できる内容です。
ただし、今回使用したのは2021年の統計です。2026年現在の事業所数を示しているわけではありません。
現在の営業活動へ反映する場合には、その後の事業所数の変化や地域・業界の動向についても確認する必要があります。
今回の分析は、公開統計をAIで扱う基本的な手順を理解するための実例として位置づけます。
AIの分析結果を営業判断にどう活かすか
統計から分かる事実と営業上の仮説を分ける
分析結果を営業活動に活かす際には、「統計から確認できる事実」と「営業上の仮説」を分けて整理します。
ここでは、法人向けの経費精算システムを販売する営業部門を例に考えてみます。
今回の分析では、卸売業・小売業の事業所数が最も多いことが分かりました。
この結果から、「卸売業・小売業には営業対象となり得る事業所が多く存在するかもしれない」という仮説は考えられます。
しかし、経費精算システムの導入を検討する可能性がある企業が、他業種より多いとは限りません。
例えば、多店舗展開している小売企業では、各店舗ではなく本社がシステム導入を決定する場合があります。
一方、製造業では、工場や営業拠点を複数持つ企業も考えられます。こうした企業では、拠点間の経費精算や管理方法が営業上の確認テーマになるかもしれません。
これは業種全体に共通する実態を断定するものではなく、営業先の条件を検討するための仮説です。
事業所数だけでは判断できない顧客ニーズや営業機会
経済センサスからは、次のような情報までは直接把握できません。
- 自社商品の対象となる企業の割合
- 顧客が抱えている具体的な課題
- 既存システムの利用状況
- システム導入の予算や予定
- 購買に関わる意思決定者
- 現在の導入検討状況
例えば、経費精算システムであれば、事業所数に加え、企業規模、従業員数、拠点数、経費精算の処理件数などが重要な判断材料になる場合があります。
また、営業エリアを決める際には、営業担当者の移動時間や既存顧客との位置関係なども検討する必要があります。
つまり、経済センサスは市場の分布を確認するための情報であり、個別の商談可能性を判断するためには別の情報が必要です。
営業エリア・対象業種を決める前に確認すべきこと
AIには、集計結果を基に、営業判断に必要な追加確認事項を整理させることもできます。
【プロンプト3：営業判断の材料整理】
先ほどの経済センサスの分析結果について、営業活動への活用を検討します。
次の4項目に分けて整理してください。
- 統計データから確認できる事実
- そこから考えられる営業上の仮説
- 統計だけでは判断できないこと
- 営業対象業種を決める前に追加で確認すべきこと
以下のルールを守ってください。
- 事業所数が多いだけで有望市場と判断しない
- 統計データにない顧客ニーズを作らない
- 市場規模や売上機会を根拠なく推定しない
- 事実と仮説を明確に区別する
- 最終判断は営業担当者やマネージャーが行う前提とする
例えば、今回の結果を基に、次のような整理が考えられます。
| 整理項目 | 内容 |
|---|---|
| 統計上の事実 | 卸売業・小売業の事業所数が3業種で最多 |
| 営業上の仮説 | 対象条件が合えば、一定数の営業先候補を見つけられる可能性 |
| 統計では分からないこと | 経費精算システムへの需要、導入状況、予算 |
| 追加確認事項 | 企業規模、決裁単位、経費精算業務の課題、競合状況 |
営業マネージャーであれば、こうした情報に自社の商談実績、受注率、平均受注単価、営業コストなどを加えて、対象業種を検討できます。
重要なのは、AIに営業戦略を決定させることではなく、営業上の判断に必要な情報を整理し、追加で何を調べるべきか明確にすることです。
経済センサスをAIで分析する際の注意点
調査年・集計対象・産業分類を混同しない
経済センサスの数値を分析する際には、調査条件を揃える必要があります。
特に注意したいのは、次の点です。
- 調査年と公表年を混同しない
- 異なる調査の対象範囲を確認する
- 企業数と事業所数を混同しない
- 全事業所と民営事業所の違いを確認する
- 産業大分類と内訳を重複集計しない
- 構成比を計算するときは分母を明確にする
例えば、今回の3業種内構成比と、愛知県の全事業所に対する構成比は別の指標です。
分析条件が異なる数値を同じものとして比較すると、営業上の判断を誤る可能性があります。
AIによる誤集計や不正確な解釈を防ぐ
AIは、Excelの内容確認、必要な数値の抽出、計算、グラフ作成などを支援できます。
一方で、複雑な統計表の構造を誤認したり、集計対象の列を取り違えたりする可能性があります。
特に、統計表にある「-」などの記号、欠損値、秘匿値の扱いには注意が必要です。数値が表示されていないからといって、無条件にゼロとして処理することは適切ではありません。
AIで統計を分析する場合には、次の運用を基本にするとよいでしょう。
- まずデータ構造を確認する。
- 対象地域・分類・集計項目を明示する。
- 元データの参照位置を記録する。
- 集計結果を元データと照合する。
- 検証が終わってから営業判断の材料にする。
実際の数値分析にAIを利用する場合でも、集計条件の確認と最終的な検証は人が行う必要があります。
統計データの出典と独自加工を明記する
経済センサスなどの政府統計は、公式の利用規約に従って商用ブログでも利用できます。
ただし、統計データを引用・転載する場合は出典を示し、独自に編集・加工した場合には、その旨を明記することが求められています。
今回のように統計表から特定業種を抽出し、構成比やグラフを作成した場合は、次のような表記が適切です。
出典：総務省・経済産業省「令和3年経済センサス‐活動調査」表9-1A（e-Stat）を基に、営業ツール研究所が独自集計・グラフ化
出典URLと閲覧日も併記しておくと、読者が元の統計データを確認しやすくなります。
また、公式サイトに掲載されている写真、ロゴ、第三者が制作した図版などは、統計数値とは利用条件が異なる場合があります。
政府が公表した統計数値と、ブログ独自の分析・考察を明確に区別することも重要です。
参考：
まとめ｜経済センサスとAIを営業判断の材料にする
経済センサスは、地域や業種の事業所数などを把握できる政府統計です。
ChatGPTなどのAIを使えば、Excel形式の統計表から必要な数値を抽出し、比較表やグラフとして整理する作業を支援できます。
今回の実践例では、2021年経済センサスの原本Excelから愛知県の3業種の事業所数を抽出し、構成比の計算とグラフ化、元データとの照合まで行いました。
ただし、統計数値だけでは、実際の顧客ニーズや営業成果までは判断できません。
公開統計で事実を把握し、AIで比較・整理したうえで、自社の営業条件を踏まえて人が判断すること。
この役割分担を基本にすれば、経済センサスを営業エリアや対象業種を検討するための判断材料として活用できます。
よくある質問（FAQ）｜経済センサスとAIによる営業データ分析
経済センサスを営業活動に活用する際や、ChatGPTで統計データを分析する際によくある疑問をまとめました。データの取得方法、分析結果の確認、営業判断への活用など、実務で迷いやすいポイントを解説します。
