公開統計をAIで分析し、採用支援の営業ターゲット業界を比較
人材紹介や求人広告、採用管理システムなどの採用支援サービスを提供する企業にとって、「どの業界への営業を強化するか」は重要な検討課題です。
例えば、飲食業や運輸業、医療・福祉分野は、人材確保に課題を抱えていそうな業界として挙げられることがあります。しかし、こうした印象だけで営業ターゲットを決めてよいのでしょうか。
業界ごとの事業所数や人材の入職・離職の状況を確認すれば、営業対象となる業界について、より具体的な検討材料を得られます。
今回は、総務省・経済産業省の「経済センサス‐活動調査」と、厚生労働省の「雇用動向調査」を使用します。実際の公開統計をAIで整理し、3つの業界について事業所数と入職率・離職率を比較する方法を紹介します。
ただし、事業所数が多い業界や入職率・離職率が高い業界ほど、採用支援サービスの需要が大きいとは限りません。
今回の目的は、AIによる統計分析で営業ターゲットを自動決定することではなく、詳しく調査する業界を検討するための情報を増やすことです。
採用支援の営業ターゲット業界をどう検討するか
人手不足という印象だけで業界を選んでいないか
採用支援サービスの営業企画では、営業活動を強化する業界を選ぶ必要があります。
今回は、次の3業界を候補とします。
- 宿泊業，飲食サービス業
- 運輸業，郵便業
- 医療，福祉
いずれも採用支援サービスの営業先として検討する余地のある業界ですが、どこを優先すべきかは簡単には判断できません。
事業所の数が多くても、外部の採用支援サービスを利用しているとは限りません。また、採用活動が行われていても、必要とされる職種や採用方法は業界によって異なります。
営業活動を強化する前に、業界ごとの特徴を客観的な情報で把握することが重要です。
事業所数と人材の動きを別々に確認する
今回使用するのは、性質の異なる2種類の統計です。
1つ目の経済センサスでは、各業界にどの程度の事業所が存在するかを確認します。今回は法人向け採用支援サービスの営業を想定し、国・地方公共団体を除いた民営事業所数を使用します。
2つ目の雇用動向調査では、一定期間に労働者がどの程度入職・離職しているかを確認します。
事業所数は市場の分布を考える材料、入職率・離職率は業界内の人材の動きを把握する材料です。
この2つを確認することで、事業所数だけでは分からなかった業界の特徴を検討できます。ただし、統計の調査対象が異なるため、それぞれの指標を独立して扱う必要があります。
今回利用する2つの公開統計と比較上の注意点
経済センサスで業界別の事業所数を把握する
経済センサスは、事業所・企業の経済活動の実態を把握するための政府統計です。
今回使用するのは、総務省・経済産業省の「令和3年（2021年）経済センサス‐活動調査」です。調査日は2021年6月1日です。
民営事業所数の確認には、次の2つの公式資料を使用します。
- 「主要統計表」表2：産業(大分類)別民営事業所数及び従業者数―全国，都道府県
- 総務省統計局「第73回 日本統計年鑑」表7-2：産業、経営組織別民営事業所数及び従業者数
主要統計表2には、今回の対象業界のうち「宿泊業，飲食サービス業」と「医療，福祉」が掲載されています。
「運輸業，郵便業」はこの表に掲載されていないため、日本統計年鑑の表7-2から取得します。表7-2には3業界すべてが掲載されているため、数値の照合にも利用できます。
なお、事業所数は企業数とは異なります。1つの企業が複数の店舗や事業所を運営している場合、それぞれが事業所として集計されることがあります。
また、民営事業所数には個人経営の事業所なども含まれます。すべてが自社の採用支援サービスの営業対象になるわけではありません。
雇用動向調査で入職率・離職率を確認する
雇用動向調査は、厚生労働省が実施している、入職・離職などの労働移動の実態を把握するための調査です。
今回は、2026年8月31日に公表された「令和7年（2025年）雇用動向調査結果」を使用します。
調査は全国の対象16産業に属する、常用労働者5人以上の事業所から標本を抽出して行われます。2025年の年計は、上半期と下半期の調査結果を取りまとめたものです。
今回の主な指標は入職率と離職率です。
- 入職率：1月1日現在の常用労働者数に対する、年間の入職者数の割合
- 離職率：1月1日現在の常用労働者数に対する、年間の離職者数の割合
例えば、入職率が20％という数値は、年初の常用労働者数に対して、年間の入職者数が20％に相当することを意味します。
調査上の入職者・離職者には、一定の出向者なども含まれます。一方、同一企業内の他事業所との転入・転出は対象から除かれます。
また、今回使用する率は小数第1位に丸められた公表値です。元の人数から独自に再計算した数値ではありません。
入職率・離職率は、求人募集件数や欠員率を示す指標ではなく、採用難の程度や離職理由を直接表すものでもありません。
調査年・対象事業所・産業分類の違いに注意する
2つの統計を扱う際に重要なのは、調査対象が一致していないことです。
| 比較条件 | 経済センサス | 雇用動向調査 |
|---|---|---|
| 調査時点 | 2021年6月1日 | 2025年の年間 |
| 主な指標 | 民営事業所数 | 入職率・離職率 |
| 集計対象 | 民営事業所 | 対象16産業の常用労働者5人以上の事業所を基礎とした調査 |
| 数値の単位 | 事業所 | ％ |
特に注意したいのは、経済センサスには小規模な民営事業所も含まれる一方、雇用動向調査は常用労働者5人以上の事業所を対象としていることです。
また、両統計では調査年、対象範囲、集計方法が異なります。同じ産業大分類の名称を使用していても、完全に同じ集団を比較しているわけではありません。
したがって、2021年の事業所数を分母にして2025年の入職者数を割る、といった計算は行いません。
今回は、異なる統計を1つの指標に加工するのではなく、それぞれの結果を並べて特徴を読み取る方法を採用します。
実践｜AIで3業界の公開統計データを抽出する
ここからは、実際の公開統計を使った分析手順を紹介します。
作業には、Excelファイルを読み取れるAIサービスと、元の数値を確認するためのExcelなどの表計算ソフトを使用します。
AIサービスによって対応するExcel形式や分析機能が異なるため、利用環境に応じた操作が必要です。ファイルを読み取れない場合は、対応形式へ変換するなどの対応を検討してください。
今回掲載する数値は、元の統計表から抽出し、参照箇所や別の公式資料を照合したものです。
一方、以下のAIへの指示文は、読者が同じ作業を再現しやすいように編集した例です。掲載する指示文をそのまま実行した結果として、数値を紹介するものではありません。
STEP1｜分析対象の3業界と必要なExcelを準備する
まず、対象となる3業界を指定します。
今回は「宿泊業，飲食サービス業」「運輸業，郵便業」「医療，福祉」を使用します。
次に、以下の公式資料を用意します。
経済センサス
このページから「主要統計表2」のExcelを取得します。
続いて、次のページから日本統計年鑑のExcelを取得します。
統計表一覧の「7-2 産業、経営組織別民営事業所数及び従業者数」を選択してください。
雇用動向調査
年次別推移の「第2表 産業（大分類）別入職・離職率」を取得します。
必要なExcelを用意したら、AIへ添付します。併せて厚生労働省の「調査の概要」「用語の定義」「利用上の注意」などを参照できる状態にすると、集計条件の確認に役立ちます。
最初にAIへ指示するのは、数値の抽出ではなく資料の内容確認です。
AIへの指示例①｜統計の条件確認
添付した経済センサスと雇用動向調査の資料を確認してください。 比較対象は「宿泊業，飲食サービス業」「運輸業，郵便業」「医療，福祉」の3業界です。 最初に、それぞれの資料名、調査年、集計対象、産業分類、使用する指標、単位を一覧表にしてください。 経済センサスでは2021年の民営事業所数を、雇用動向調査では2025年の入職率・離職率を使用します。 対応する項目が見つからない場合は推測せず、資料名と不足している内容を示してください。数値の比較はまだ行わないでください。
この段階では、資料ごとの集計条件と、必要な指標の所在が正しく整理されているか確認します。
STEP2｜経済センサスから事業所数を抽出する
次に、2021年の民営事業所数を抽出します。
今回使用した主要統計表2のExcelでは、シート名は「Y002」です。全国の数値は18行目にあり、宿泊業，飲食サービス業の民営事業所数はU18、医療，福祉はAA18にあります。
運輸業，郵便業はこの表に含まれていないため、日本統計年鑑の表7-2を参照します。
AIへの指示例②｜民営事業所数の抽出
添付した2021年経済センサス関連のExcelから、全国の3業界の民営事業所数を抽出してください。 主要統計表2では「Y002」シートの全国行を確認してください。 また、日本統計年鑑の表7-2「産業、経営組織別民営事業所数及び従業者数」から、3業界の「総数」に該当する事業所数を取得してください。 業界名、事業所数、出典資料、シート名、参照セルまたは参照位置を一覧表にしてください。 2つの資料に共通する業界については数値を照合し、不一致があれば報告してください。 全事業所数と民営事業所数、事業所数と従業者数を混同しないでください。産業大分類を使用し、下位分類を重複して合算しないでください。
実際に確認した結果は、次のとおりです。
| 産業大分類 | 民営事業所数 |
|---|---|
| 宿泊業，飲食サービス業 | 599,058 |
| 運輸業，郵便業 | 128,224 |
| 医療，福祉 | 462,531 |
出典：総務省・経済産業省「令和3年経済センサス‐活動調査」主要統計表2、および総務省統計局「第73回 日本統計年鑑」表7-2。2021年6月1日現在、全国、民営事業所数。
この結果から、対象3業界では宿泊業，飲食サービス業の事業所数が最も多く、次いで医療，福祉、運輸業，郵便業の順であることが分かります。
ただし、これは事業所の分布を示す数値であり、採用支援サービスの営業見込み企業数ではありません。
STEP3｜雇用動向調査から入職率・離職率を抽出する
続いて、2025年雇用動向調査のExcelから、同じ3業界の入職率・離職率を抽出します。
使用したExcelのシート名は「第２表（平成21年～令和７年）」です。2025年に該当するV列を使用しました。
該当セルは、宿泊業，飲食サービス業がV20・V41、運輸業，郵便業がV15・V36、医療，福祉がV23・V44です。
AIへの指示例③｜入職率・離職率の抽出
添付した雇用動向調査のExcelから、2025年の産業別入職率・離職率を抽出してください。 対象は「宿泊業，飲食サービス業」「運輸業，郵便業」「医療，福祉」です。 一般労働者とパートタイム労働者を合わせた「計」の数値を使用し、就業形態別の数値と混同しないでください。 業界名、入職率、離職率、対象年、参照セルを一覧にしてください。 入職率・離職率は元の公表値を使用し、推測や不要な再計算は行わないでください。
抽出した結果は、次のとおりです。
| 産業大分類 | 入職率 | 離職率 |
|---|---|---|
| 宿泊業，飲食サービス業 | 27.8% | 23.7% |
| 運輸業，郵便業 | 9.6% | 9.0% |
| 医療，福祉 | 14.5% | 14.3% |
出典：厚生労働省「令和7年 雇用動向調査」年次別推移・第2表、および「令和7年 雇用動向調査結果の概要」表4-2。2025年の年計、就業形態「計」。
STEP4｜元の統計表と抽出結果を照合する
AIが抽出した数値を、そのまま営業資料へ使用するのは避けるべきです。
今回の分析では、経済センサスの民営事業所数について、主要統計表2のExcelと日本統計年鑑の公式公表表を確認しました。
また、雇用動向調査の入職率・離職率は、年次推移のExcelと厚生労働省の「結果の概要」表4-2を照合し、3業界の6項目すべてが一致しました。
なお、公表された入職率・離職率の照合は行いましたが、元の入職者数・離職者数と分母の人数を用いた率の再計算までは行っていません。
読者が再現する場合も、少なくとも次の点を確認してください。
- 全国と都道府県別の数値を取り違えていないか
- 民営事業所数と全事業所数を混同していないか
- 2025年の「計」と就業形態別の率を混同していないか
- 数値の単位、対象年、参照先が正しいか
- 元の統計表とAIの出力値が一致しているか
産業分類に階層がある場合は、内訳の範囲や集計条件も確認します。下位分類の合計と上位分類の公表値が一致しない場合に、原因を確認せず数値を補正してはいけません。
AIに照合作業を補助させることはできますが、最終的には人が原表と比較し、数値の採用可否を判断します。
事業所数と入職・離職の状況を比較する
3業界の事業所数を比較表とグラフに整理する
抽出した民営事業所数を棒グラフで比較すると、対象3業界の分布の違いを視覚的に把握できます。
今回の結果では、宿泊業，飲食サービス業が599,058事業所で最も多く、次いで医療，福祉が462,531事業所、運輸業，郵便業が128,224事業所でした。
数値グラフを作成する際には、AIに棒の長さを推測させるのではなく、Excelなどの表計算ソフトやコードを使って、実際の数値から描画します。
ただし、事業所数が多いからといって、独立した営業先企業が同じ数だけ存在するわけではありません。多店舗展開する企業や、事業所単位では採用権限を持たない組織もあります。
実際の新規開拓では、企業単位の営業対象数や採用権限を持つ部署などを追加で調べる必要があります。
3業界の入職率・離職率を比較表とグラフに整理する
入職率・離職率を並べて比較すると、事業所数とは異なる特徴が見えてきます。
宿泊業，飲食サービス業は、入職率27.8％、離職率23.7％であり、対象3業界の中で両方とも最も高い値でした。
医療，福祉は入職率14.5％、離職率14.3％で、両者の値が近い状況です。
運輸業，郵便業は入職率9.6％、離職率9.0％で、対象3業界の中では両方とも最も低い値でした。
今回の2つのグラフを読者が再現する場合、次のようにAIへ指示できます。
AIへの指示例④｜比較グラフの作成
確認済みの比較表から、2つの棒グラフを作成してください。 グラフ①は、2021年の全国の民営事業所数について、対象3業界を比較してください。 グラフ②は、2025年の入職率・離職率について、同じ3業界を比較してください。 事業所数と入職率・離職率は単位と調査対象が異なるため、別々のグラフにしてください。 グラフは実際の数値データから作成し、棒の長さや数値ラベルを推測で描かないでください。 それぞれのグラフにタイトル、単位、調査年、出典を記載してください。 作成後、数値ラベルが元の比較表と一致するか確認し、不一致があれば報告してください。
今回の記事用の2つのグラフも、抽出した数値を使用して直接作成し、数値ラベルと棒の長さを確認しています。
なお、就業形態による違いにも注意が必要です。
例えば、宿泊業，飲食サービス業の入職率は、一般労働者では24.4％、パートタイム労働者では29.7％となっています。
採用支援サービスが扱う職種や就業形態によって、注目すべき指標は変わります。今回は基本的な業界比較のため「計」の数値を使用しましたが、特定の雇用形態に強いサービスであれば、就業形態別のデータも確認するとよいでしょう。
2つの統計から確認できる事実と推測を区別する
今回の3業界では、宿泊業，飲食サービス業の民営事業所数が最も多く、入職率・離職率も最も高いことが確認できました。
これは、それぞれの公開統計に基づいて確認できる事実です。
しかし、そこから「採用支援サービスを最も販売しやすい業界である」と結論づけることはできません。
入職率や離職率が高い背景には、就業形態や雇用期間、業界特有の働き方など、複数の要因が関係している可能性があります。
また、運輸業，郵便業の入職率・離職率が低いことも、採用課題が小さいことを意味しません。必要な職種の採用が進んでいない可能性も考えられますが、その判断には別の情報が必要です。
AIによる分析では、数値から直接分かる事実と、その数値を見て考えた営業上の仮説を分けて整理することが重要です。
分析結果を採用支援サービスの営業にどう活かすか
詳しく調査する業界の候補を整理する
今回の分析結果を、営業企画に活用する方法を考えます。
3業界について、次のように追加調査の方向性を整理できます。
| 業界 | 統計から確認できた特徴 | 追加で調査したいこと |
|---|---|---|
| 宿泊業，飲食サービス業 | 事業所数が最多。入職率・離職率も最高 | 採用職種、雇用形態、外部採用サービスの利用状況 |
| 運輸業，郵便業 | 事業所数・入職率・離職率が3業界で最も低い | 必要とされる職種、採用方法、採用上の制約 |
| 医療，福祉 | 事業所数は2番目。入職率・離職率は中位 | 医療と介護・福祉の職種別採用課題 |
この表は、営業の優先順位を決めたものではありません。
AIには、統計から確認できる特徴を整理させ、その特徴に関連して追加調査すべき事項を考えさせます。
AIへの指示例⑤｜営業上の追加調査項目の整理
これまでに確認した3業界の民営事業所数、入職率、離職率を整理してください。 業界ごとに「統計から直接確認できる事実」「採用支援営業として考えられる仮説」「仮説を確認するために必要な追加調査」を分けて一覧表にしてください。 入職率・離職率の高さだけで採用難や人手不足を断定しないでください。 事業所数を営業見込み企業数として扱わず、統計から確認できない内容は未確認としてください。 3業界に自動的な順位を付けず、人が営業対象を判断するための材料として整理してください。
このように指示すると、AIに営業優先順位の結論を求めるのではなく、検討すべき情報を整理させることができます。
求人状況や外部サービスの利用状況を確認する
業界別の特徴が整理できたら、実際の採用活動に関する情報を調べます。
例えば、現在の求人募集状況、採用したい職種、正社員とパートタイムの募集状況などです。
その際、求人情報が多いことと、外部の採用支援サービスを購入する意向があることも区別する必要があります。
実際には、自社採用サイトや社員紹介など、外部の有料サービス以外の方法で採用している企業もあります。
また、採用支援サービスの種類によって、営業先として適した企業は異なります。
| サービスの種類 | 特に確認したい情報 |
|---|---|
| 人材紹介 | 採用したい職種、必要な資格・経験、紹介可能な人材との適合性 |
| 求人広告 | 求人募集の頻度、募集職種、広告利用状況 |
| 採用管理システム | 応募者数、採用管理の方法、採用業務の運用課題 |
例えば、入職率が高い業界であっても、自社が紹介できる人材と採用職種が一致しなければ、人材紹介サービスの営業対象として適しているとは限りません。
一方、入職率が比較的低い業界であっても、専門職の採用や応募者管理に課題を抱えている企業が存在する可能性があります。
このような情報は、業界別の事業所数や入職率・離職率だけからは判断できません。
自社サービスとの適合性を人が判断する
最後に必要なのは、自社の営業実績やサービス内容との照合です。
例えば、次のような情報を確認します。
- 自社サービスが対応できる業界・職種
- 既存顧客の業界と受注実績
- 過去の商談件数や成約状況
- 営業対象となる企業の規模や採用体制
- 業界ごとの営業活動に必要な知識や体制
これらの情報がExcelなどに整理されていれば、公開統計の結果と併せて検討できます。
ただし、自社の営業実績をAIで分析する場合は、個人情報や顧客機密を不用意に入力せず、社内の情報管理ルールに従う必要があります。
また、過去の受注実績が多い業界が、今後も最も有望であるとは限りません。逆に、営業実績が少ない業界にも新たな可能性があるかもしれません。
重要なのは、公開統計で確認できた特徴と、自社の営業活動から得られた情報を区別して整理することです。
例えば「宿泊業，飲食サービス業を最優先にする」とすぐに決めるのではなく、「自社サービスの対象職種における採用状況を詳しく調査する」といった次の行動につなげます。
営業対象業界の最終判断は、これらの情報を踏まえて営業責任者や担当者が行います。
まとめ｜公開統計とAIを営業判断に活かす
今回は、2021年経済センサスの民営事業所数と、2025年雇用動向調査の入職率・離職率を使用し、採用支援サービスの営業ターゲット候補となる3業界を比較しました。
AIを活用することで、資料ごとの集計条件の確認、必要項目の抽出、比較表・グラフの作成、営業上の追加調査項目の整理を支援できます。
一方、元データとの照合や、異なる統計の対象範囲の確認は欠かせません。
特に、事業所数は採用支援サービスの購入見込み企業数ではなく、入職率・離職率も採用難や外部サービス需要を直接示すものではありません。
公開統計を使う目的は、営業ターゲットを数値だけで決めることではなく、印象だけでは見落としやすい業界の特徴を把握し、次に調べるべき情報を明確にすることです。
AIによる情報整理と、人による検証・営業判断を組み合わせることで、業界選定をより具体的に検討できるようになります。
今回使用した主な出典
- 総務省・経済産業省「令和3年経済センサス‐活動調査」主要統計表2（2021年6月1日現在、民営事業所数）
- 総務省統計局「第73回 日本統計年鑑」表7-2（2021年経済センサスに基づく民営事業所数）
- 厚生労働省「令和7年 雇用動向調査結果の概要」（2025年の年計、表4-2）
- e-Stat「雇用動向調査」年次別推移・第2表
※各資料の公式掲載先は2026年10月19日に確認しました。
※記事内の比較表・グラフは政府統計の公表値を基に独自に抽出・整理・作成したものです。2つの統計は調査時点・対象範囲が異なり、同一母集団の分析ではありません。
※公開統計の利用に際しては、e-Stat利用規約および厚生労働省ウェブサイト利用規約を確認し、出典・加工内容を適切に表示する必要があります。
よくある質問（FAQ）｜公開統計を使った採用支援営業の業界比較
公開統計をAIで分析し、採用支援サービスの営業ターゲット業界を検討する際によくある疑問を整理します。
