住宅設備や建材を販売する企業にとって、どの種類の住宅を営業対象とするかは重要な検討事項です。しかし、住宅市場全体の着工戸数を確認するだけでは、自社商材に適した営業対象を判断することはできません。
例えば、住宅には持家、貸家、分譲住宅などの違いがあり、建て方も一戸建てや共同住宅などに分かれます。同じ分譲住宅でも、建て方によって営業先となる企業や販売経路が異なる可能性があります。
実際に2025年の住宅着工統計を分析すると、持家は一戸建て、貸家は共同住宅の割合が高く、分譲住宅では一戸建てと共同住宅の双方が大きな割合を占めていました。
今回は、国土交通省の公開統計をAIで整理し、「利用関係」と「建て方」の2つの分類軸から、住宅設備営業で重点的に調査する対象を考える方法を紹介します。
実際の統計を用いた集計結果と、読者が再現できるAIへの指示例を示し、統計から分かる事実と営業担当者が判断すべきことを区別して解説します。
1. 住宅設備営業では、住宅の種類によって営業対象が変わる
住宅全体の着工戸数だけでは分からないこと
住宅設備や建材の営業では、新設住宅の着工戸数が市場を把握するための参考情報になります。
ただし、住宅市場全体の着工戸数が分かっても、どの種類の住宅を対象に営業すべきかまでは判断できません。
例えば、営業担当者が次のような疑問を持つことがあります。
- 新設住宅のうち、持家と貸家はどちらが多いのか
- 一戸建て住宅と共同住宅では、着工戸数にどの程度の違いがあるのか
- 分譲住宅には、一戸建てと共同住宅がそれぞれどのくらい含まれるのか
- 自社商材に適した住宅区分は、どこから調査すればよいのか
住宅の種類が異なれば、商品に求められる仕様や、販売先となる企業、設備の選定・発注に関わる担当者などが異なる可能性があります。
そのため、住宅市場を一括りにせず、複数の条件で分類して把握することが重要です。
利用関係と建て方の2軸で営業対象を考える
今回使用する住宅着工統計には、住宅を分類するための複数の項目があります。
その中でも注目するのが「利用関係」と「建て方」です。
利用関係は、持家、貸家、給与住宅、分譲住宅など、住宅がどのような目的で建築されるかを表します。
一方、建て方は、一戸建て、長屋建て、共同住宅など、住宅の建物形態を表します。
この2つは異なる分類です。
例えば、分譲住宅には一戸建てと共同住宅の両方が含まれます。また、貸家がすべて共同住宅というわけでもありません。
利用関係と建て方を組み合わせることで、同じ住宅市場をより細かく捉えられます。
ただし、住宅区分が分かっても、それだけで住宅設備の購買需要や発注者が判明するわけではありません。統計による市場の整理と、実際の営業対象の調査は分けて考える必要があります。
2. 今回使う国土交通省の住宅着工統計
2025年の新設住宅着工データを使用する
今回使用するのは、国土交通省「建築着工統計調査」のうち「住宅着工統計」です。
具体的には、2025年（令和7年）年計の表番号13「工事別、利用関係別、住宅の種類別、建て方別／戸数・件数、床面積」を使用します。
データは政府統計の総合窓口「e-Stat」で公開されています。
- 対象期間：2025年1月～12月
- 対象地域：全国
- 分析対象：新設住宅
- 比較項目：利用関係、建て方
- 使用する単位：戸数（戸）
- 公表日：2026年1月30日
公式データの取得先
直接ダウンロードできない場合は、e-Statの個別ページを開き、「表示・ダウンロード」の「EXCEL」を選択します。
注意したいのは、2025年の「年計」と「年度計」は対象期間が異なることです。今回は2025年1月から12月までの暦年データを使用します。
また、住宅着工統計の「新設」は、新築に加えて、増築・改築によって新たに住宅の戸が造られる工事も含みます。既存住宅の改修や設備更新を幅広く把握した統計ではありません。
持家・貸家・給与住宅・分譲住宅の違い
住宅の利用関係は、主に次の4区分です。
| 区分 | 意味 |
|---|---|
| 持家 | 建築主が自分で居住する目的で建築する住宅 |
| 貸家 | 建築主が賃貸する目的で建築する住宅 |
| 給与住宅 | 会社・官公署などが社員や職員を居住させる目的で建築する住宅 |
| 分譲住宅 | 建てて売る、または分譲する目的で建築する住宅 |
住宅設備営業では、持家・貸家・分譲住宅が主な比較対象になり得ますが、統計上は給与住宅も含まれます。
全住宅に対する構成比を計算する場合は、給与住宅を除外せずに総数を分母とします。
一戸建て・長屋建て・共同住宅の違い
建て方は、主に次の3区分です。
| 区分 | 意味 |
|---|---|
| 一戸建 | 1つの建物が1住宅であるもの |
| 長屋建 | 複数の住宅が連なり、各住宅が外部への独立した出入口を持つもの |
| 共同住宅 | 1棟に2戸以上の住宅があり、廊下や階段などの全部または一部を共用するもの |
ここで重要なのは、統計の単位が「戸数」であることです。
例えば、1棟の共同住宅に複数の住戸があれば、住宅着工戸数はその住戸数で数えます。共同住宅の着工戸数を、そのまま建物の棟数や営業先企業数として扱うことはできません。
3. 実践｜住宅着工統計をAIで分析する
ここからは、公式Excelを使った分析手順を説明します。
今回掲載する数値は、実際に取得した2025年年計のExcelから抽出し、集計・検算したものです。
一方、以下のAIへの指示文は、読者が同様の分析を再現できるように編集したものです。掲載する数値は検算済みの実データですが、指示文をそのまま実行して得た出力ではありません。
STEP1：公式Excelを取得し、AIに読み込ませる
まず、前章の取得先から2025年年計の表13をダウンロードします。
必要な環境は、Excelファイルを閲覧できる表計算ソフトと、添付ファイルを読み込んで分析できるAIサービスです。
ChatGPTなどを利用する場合も、利用環境によって対応するファイル形式や分析機能が異なります。
取得したExcelが古い.xls形式で読み込めない場合は、表計算ソフトで内容を確認し、コピーを.xlsx形式で保存する方法があります。
最初から複数の統計表を読み込ませる必要はありません。今回は表13だけで基本的な分析が可能です。
STEP2：分析条件と統計表の構造を確認する
Excelを添付したら、すぐに集計させず、まず統計表の構造を確認します。
AIへの指示例①：統計表の構造確認
添付した国土交通省「建築着工統計調査（住宅着工統計）」のExcelを確認してください。 今回は2025年の全国の新設住宅着工戸数を、利用関係と建て方で比較します。 まず、統計表の名称、対象期間、シート名、工事別、利用関係、住宅の種類、建て方、単位、合計区分を整理してください。 総計と内訳の重複、戸数と件数・床面積の混同が起きないよう、分析に使うセル範囲も示してください。 この段階では集計せず、抽出条件を確認してください。
今回のExcelでは、シート名は「B01300」でした。
分析対象の「新設」は14～18行に掲載され、住宅の種類の「総計」に対応する戸数を使用します。
また、工事別の「総計」と「新設」は異なります。工事別の総計には「その他」の工事も含まれるため、両方を加算してはいけません。
このような条件の確認を先に行うことで、AIによる集計ミスを防ぎやすくなります。
STEP3：利用関係別の着工戸数を抽出する
続いて、利用関係ごとの新設住宅着工戸数を抽出します。
AIへの指示例②：利用関係別の戸数抽出
先ほど確認した条件に従い、全国・2025年年計・新設住宅の着工戸数を抽出してください。 持家・貸家・給与住宅・分譲住宅の4区分と、新設住宅全体の総戸数を表にしてください。 各区分が住宅全体に占める割合も計算してください。分母には給与住宅を含め、構成比は小数第1位まで表示してください。 参照したシート名・セル範囲を明示し、4区分の合計が総戸数と一致するか検算してください。
今回の元Excelでは、B01300シートのE14が新設住宅の総戸数、E15～E18が利用関係別の戸数に対応します。
実際に抽出・検算した結果は、次のとおりです。
| 利用関係 | 新設住宅着工戸数 | 全体構成比 |
|---|---|---|
| 持家 | 201,285戸 | 27.2% |
| 貸家 | 324,991戸 | 43.9% |
| 給与住宅 | 6,222戸 | 0.8% |
| 分譲住宅 | 208,169戸 | 28.1% |
| 合計 | 740,667戸 | 100.0% |
出典：国土交通省「建築着工統計調査（住宅着工統計）」2025年年計・表13を基に独自集計。構成比は独自計算。
利用関係別では、貸家が324,991戸で最も多く、全体の43.9％を占めています。
ただし、この段階では貸家の中に一戸建てや共同住宅がどの程度含まれるかは分かりません。
そこで、次の分析を行います。
STEP4：利用関係と建て方を組み合わせて集計する
今回の分析で特に重要なのが、利用関係と建て方のクロス集計です。
AIへの指示例③：利用関係×建て方の比較
利用関係別の新設住宅着工戸数を、一戸建・長屋建・共同住宅の3区分に分けてください。 行を利用関係、列を建て方とするクロス集計表を作成してください。 各利用関係について、3つの建て方の戸数を合計し、利用関係別の総戸数と一致するか確認してください。 住宅の種類は総計を使用し、専用住宅などの内訳を重複加算しないでください。 抽出したセル範囲も示してください。
実際の集計結果は次のとおりです。
| 利用関係 | 一戸建 | 長屋建 | 共同住宅 | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| 持家 | 200,107 | 787 | 391 | 201,285 |
| 貸家 | 4,864 | 68,424 | 251,703 | 324,991 |
| 給与住宅 | 1,181 | 279 | 4,762 | 6,222 |
| 分譲住宅 | 115,935 | 523 | 91,711 | 208,169 |
| 合計 | 322,087 | 70,013 | 348,567 | 740,667 |
単位：戸。出典：国土交通省「建築着工統計調査（住宅着工統計）」2025年年計・表13を基に独自集計。
元Excelでは、一戸建がG列、長屋建がI列、共同住宅がK列の該当する戸数を使用しています。利用関係別の明細行は15～18行です。
例えば、分譲住宅の合計208,169戸に対し、一戸建は115,935戸、共同住宅は91,711戸です。
このように2つの分類軸を組み合わせることで、同じ利用関係でも建て方の構成が異なることを確認できます。
STEP5：構成比を計算し、グラフを作成する
戸数の違いだけでなく、同じ利用関係の中で建て方が占める割合も確認します。
計算式は次のとおりです。
建て方別構成比（％）＝特定の利用関係・建て方の戸数 ÷ 同じ利用関係の総戸数 × 100
例えば、貸家における共同住宅の割合は、251,703戸を貸家全体の324,991戸で割って計算します。
今回の計算結果は次のとおりです。
| 利用関係 | 一戸建 | 長屋建 | 共同住宅 |
|---|---|---|---|
| 持家 | 99.4% | 0.4% | 0.2% |
| 貸家 | 1.5% | 21.1% | 77.4% |
| 給与住宅 | 19.0% | 4.5% | 76.5% |
| 分譲住宅 | 55.7% | 0.3% | 44.1% |
出典：国土交通省「建築着工統計調査（住宅着工統計）」2025年年計・表13を基に独自計算。
※割合は小数第2位を四捨五入して小数第1位まで表示しているため、行の合計が100.0％にならない場合があります。
この結果を可視化するには、利用関係別の戸数を示す棒グラフと、利用関係ごとの建て方を示す100％積み上げ棒グラフが適しています。
AIにグラフ作成を依頼する場合も、集計済みの数値を使用し、割合の分母を明示します。正確な数値が必要なグラフは、表計算ソフトやコードによって作成し、画像生成AIに数値や棒の長さを推測させないことが重要です。
STEP6：元データと集計結果を検算する
AIが作成した表やグラフは、必ず元データと照合します。
今回の分析では、次の項目を確認しました。
- 利用関係4区分の合計が740,667戸になること
- 建て方3区分の合計が740,667戸になること
- 各利用関係の建て方別内訳が、その利用関係の総戸数と一致すること
- 住宅の種類について、総計と内訳を重複集計していないこと
- 「新設」と工事別の「その他」を混同していないこと
これらの検算では、対象となる内訳と総数が一致しました。
また、住宅着工総戸数と利用関係別戸数は、国土交通省の2025年年計の公表資料とも整合しています。
AIに計算を任せても、元データの参照条件や合計値を人が確認する工程は省略できません。
4. 利用関係と建て方の比較から何が読み取れるか
利用関係別では貸家の着工戸数が最も多い
2025年の新設住宅着工戸数は、全国で740,667戸でした。
利用関係別では貸家が324,991戸で最も多く、次いで分譲住宅208,169戸、持家201,285戸となっています。
この比較から、全国の新設住宅着工戸数において貸家が大きな割合を占めることが分かります。
グラフ①は、持家・貸家・給与住宅・分譲住宅の着工戸数を比較するものです。
ただし、貸家の着工戸数が多いからといって、貸家向け住宅設備の販売機会が最大だとは判断できません。
商材によって必要な設備の種類や設置数が異なり、既存の販売経路で対応できるかどうかも別の問題だからです。
同じ利用関係でも建て方の構成が異なる
建て方まで比較すると、さらに特徴が明確になります。
持家では、一戸建が200,107戸で、持家全体の99.4％を占めています。
一方、貸家では共同住宅が251,703戸で77.4％、長屋建が68,424戸で21.1％となっています。
分譲住宅では、一戸建が115,935戸で55.7％、共同住宅が91,711戸で44.1％です。
グラフ②は、各利用関係の内部構成を比較する100％積み上げ棒グラフです。グラフ①とは異なり、それぞれの利用関係の着工戸数を100％として表示しています。
この比較から、持家では一戸建の割合が非常に高い一方、分譲住宅では一戸建と共同住宅の双方が大きな割合を占めていることが分かります。
また、貸家でも共同住宅だけでなく、長屋建が一定の割合を占めています。
例えば、共同住宅向けの商品を扱う企業であれば、貸家だけでなく、分譲住宅に含まれる共同住宅についても調査する余地があります。
ただし、分譲住宅の共同住宅という統計区分は、記者発表資料で使われる「マンション」の戸数と同一ではありません。分類条件の違いを確認せずに数値を置き換えないことが必要です。
着工戸数からは商品需要まで分からない
今回の集計で把握できるのは、新設住宅の着工戸数と住宅区分の構成です。
住宅設備の営業を考えるうえでは、商品が対象とする住宅区分、設備の仕様や設置条件、実際の販売経路などの情報も必要になります。
例えば、共同住宅の着工戸数が多くても、その住宅を建設する企業の数が多いとは限りません。
また、住宅1戸に必要な設備の数量も商品によって異なります。
そのため、着工戸数を営業先企業数や設備の販売数量に直接換算することはできません。
5. 分析結果から住宅設備営業のターゲットを考える
自社商材に対応する住宅区分を確認する
統計分析の次に行うのは、自社商材と住宅区分の対応関係を確認することです。
ここでは、共同住宅向けの設備を扱う企業が、新規営業先を検討している架空のケースを考えます。
今回の統計では、貸家の共同住宅が251,703戸、分譲住宅の共同住宅が91,711戸でした。
この企業が共同住宅向けの商品を取り扱っている場合、貸家だけでなく分譲住宅も調査候補として考えられます。
ただし、実際に商品が採用される可能性を判断するには、貸家と分譲住宅で求められる仕様や施工条件が異なるかを確認する必要があります。
統計上はどちらも共同住宅ですが、同じ商品を同じ方法で販売できるとは限りません。
着工戸数を見て営業先を決めるのではなく、自社商材が対応できる住宅区分を整理することが最初の作業です。
住宅区分ごとに販売経路と発注者を調べる
住宅区分を整理したら、次に実際の販売経路を確認します。
先ほどの架空ケースでは、貸家の共同住宅と分譲住宅の共同住宅について、それぞれ設備の選定や発注に関わる企業を調べます。
例えば、建設会社、開発事業者、商社、施工会社などが調査候補になります。
ただし、これらは一般的な商流を踏まえた候補であり、住宅着工統計から確認された発注者ではありません。
営業担当者は、次の事項を整理します。
- 自社商材が対応する住宅区分と施工条件
- 設備の仕様や採用商品を決める企業・担当者
- 実際に商品を発注する企業と仕入先
- 商品が選定される時期
- 既存の販売経路で対応できるかどうか
このように、統計で調査対象を整理した後、実際の商流を確認することで、営業先の候補を具体化できます。
AIで追加調査項目を整理し、人が優先順位を決める
集計結果を営業活動につなげる段階でも、AIを活用できます。
例えば、次のように指示します。
AIへの指示例④：住宅設備営業への活用
2025年の住宅着工統計を分析した結果を基に、住宅設備・建材を販売する企業の営業対象を検討してください。 以下を分けて整理してください。 1. 統計から直接確認できる事実 2. 利用関係と建て方の構成上の特徴 3. 自社商材の適合性を確認すべき住宅区分 4. 販売先企業や発注者について考えられる調査仮説 5. 商流や商品選定について追加調査すべき事項 6. 営業担当者が最終判断する事項 販売先企業や発注者の候補は、統計から確認された事実ではなく、一般的な商流を踏まえた調査仮説として示してください。 統計で確認できない商品需要、販売数量、企業の購買予算、導入効果を推測しないでください。 確認できない事項は未確認と記載し、統計上の事実と営業上の仮説を明確に区別してください。
AIには、どの企業へ営業すべきかを断定させるのではなく、営業担当者が追加調査する項目を整理させます。
先ほどの架空ケースであれば、貸家と分譲住宅の共同住宅について、商品仕様、販売経路、設備選定者などを比較するための確認項目を整理できます。
そのうえで営業担当者が、自社の販売実績、商品仕様、既存取引先との関係などを踏まえ、優先的に調査する住宅区分を決定します。
なお、公開統計に自社の顧客情報や販売実績を組み合わせてAIで分析する場合は、社内の情報管理方針を確認し、必要に応じて企業名や個人情報を匿名化するなどの対応が必要です。
今回紹介した統計分析自体は、公開データだけで実践できます。
6. 住宅着工統計を営業判断に使う際の注意点とまとめ
利用関係・建て方・住宅の種類を混同しない
住宅着工統計には、利用関係、建て方、住宅の種類、工事別など、複数の分類があります。
今回の分析では、利用関係と建て方を比較するため、住宅の種類については総計を使用しました。
専用住宅、併用住宅、その他の住宅を個別に集計する場合も、それらの内訳と総計を重複して加算しないことが重要です。
また、工事別の「その他」と、住宅の種類の「その他の住宅」は異なる分類です。
AIに統計表を読み込ませる際は、名称が似た区分を混同していないか確認する必要があります。
戸数の集計条件と構成比の分母を確認する
今回の全国の新設住宅着工総戸数は740,667戸です。
利用関係別の構成比では、この総戸数を分母に使用しました。
一方、利用関係ごとの建て方別構成比では、持家・貸家・給与住宅・分譲住宅それぞれの総戸数が分母になります。
同じ「割合」という表現でも、分母が異なれば意味が変わります。
また、住宅の戸数と建物の棟数、工事の件数、設備の販売数量は別の指標です。表やグラフを作成する際は、単位と分母を明示することが欠かせません。
統計の事実と営業仮説を分けて判断する
今回の分析では、2025年の新設住宅着工戸数について、利用関係別の規模と、建て方の構成の違いを確認できました。
特に、持家では一戸建の割合が高く、貸家では共同住宅の割合が高いこと、分譲住宅には一戸建と共同住宅の双方が大きな割合で含まれることが分かりました。
しかし、これらの結果だけで営業成果を予測することはできません。
住宅設備の営業対象を決める際は、統計で住宅市場を整理したうえで、自社商材の適合性、実際の販売経路、設備の選定・発注に関わる企業を確認する必要があります。
AIの役割は、公開統計の構造確認、集計、比較、追加調査項目の整理を支援することです。最終的な営業ターゲットの選定は、人が実際の取引条件や営業情報を踏まえて判断します。
住宅着工統計は、住宅設備の需要を直接教えてくれるものではありません。しかし、住宅市場を複数の軸で分類することで、これまで一括りにしていた営業対象を見直すきっかけになります。
公開統計とAIを組み合わせる際は、単に数値の大小を比較するのではなく、「どの住宅区分について、次に何を調べるべきか」を明確にすることが重要です。
データ出典・利用条件
- 国土交通省「建築着工統計調査（住宅着工統計）」2025年年計、表13「工事別、利用関係別、住宅の種類別、建て方別／戸数・件数、床面積」
- 公表日：2026年1月30日
- 対象：全国、2025年1月～12月、新設住宅、戸数
- 構成比およびクロス集計：原表を基に営業ツール研究所が独自計算・整理
- e-Stat利用規約：https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use
公開統計の二次利用に当たり、出典と独自加工した内容を明示しています。統計表や集計結果を利用する際は、元データの対象条件と公表後の修正情報にも注意が必要です。
よくある質問（FAQ）｜住宅着工統計のAI分析と営業活用
住宅着工統計をAIで分析し、住宅設備営業の対象を検討する際に、よく確認したいポイントをまとめました。
