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製造品出荷額の都道府県データで工業集積と事業所規模の地域差を読む

製造業向けに設備・資材・物流・保守といったサービスを提供する企業にとって、「どの地域に工場が集まっているか」は営業エリアや拠点配置を決める基本的な手がかりです。ただし、工場が多い地域と、一つひとつの工場が大きい地域は必ずしも一致しません。少数の大規模プラントが集積する地域と、中小の事業所が数多く集まる地域とでは、有効な営業の進め方も提案すべき商材も変わってきます。

この記事では、e-Statの社会・人口統計体系に収録された都道府県別の製造業データを使って、製造品出荷額による「集積の量」と、一事業所あたりの出荷額による「事業所の規模」の二つの軸で、工業の地域差を読み解きます。

使用するデータ

製造業に関するこの体系のデータは、経済構造実態調査(製造業)などを出典としており、都道府県別に次の指標が収録されています。

コード 指標 単位
C3401 製造品出荷額等 百万円
C3403 製造業事業所数 事業所
C3404 製造業従業者数 人

2023年の事業所数(C3403)と従業者数(C3404)は6月1日時点、製造品出荷額等(C3401)は暦年計です。3指標とも同じ経済構造実態調査の製造業事業所調査から採られており、この調査が対象にするのは法人の製造業事業所のうち、産業分類ごとに出荷額の上位9割を占める範囲です。個人経営の事業所は含まれません。最新の2023年を使い、製造品出荷額等を事業所数で割って「一事業所あたり出荷額」を求めます。まずは集積の量を示す製造品出荷額から、全47都道府県の順位を見てみます。

製造品出荷額の上位は、愛知県が58.0兆円で突出しています。2位の静岡県(19.8兆円)の約2.9倍にあたり、自動車を中心とする中京工業地帯の厚みがそのまま現れています。以下、大阪府(19.3兆円)、神奈川県(18.5兆円)、兵庫県(18.5兆円)と、太平洋ベルトの大都市圏と臨海工業地帯が続きます。一方、下位には沖縄県(0.5兆円)、高知県(0.7兆円)、鳥取県(0.9兆円)が並び、上位県との差は100倍を超えます。

一事業所あたりの出荷額で見る「事業所の規模」

出荷額の総量が同じ水準でも、それを担う事業所の数は地域によって異なります。製造品出荷額を事業所数で割ると、順位はどう変わるでしょうか。

順位は大きく入れ替わります。一事業所あたり出荷額の首位は山口県(39.0億円)で、大分県(34.0億円)、三重県(31.7億円)が続きます。これらは石油化学・鉄鋼・素材といった装置産業のプラントが臨海部に立地する県で、事業所数こそ多くないものの、一つひとつの規模が際立って大きいことが分かります。出荷額総額では17位だった山口県が、一事業所あたりでは1位に立ちます。

対照的に、出荷額3位の大阪府は一事業所あたりでは37位(10.4億円)、出荷額16位の東京都は46位(5.6億円)まで下がります。両都府は中小の事業所が数多く集まる集積地で、量はあっても一事業所あたりの規模は小さいという構造です。下位には沖縄県(5.2億円)、高知県(5.9億円)が並び、首位の山口県とは約7.5倍の開きがあります。なお、出荷額1位の愛知県は一事業所あたりでも4位(31.3億円)で、規模と量を兼ね備えている点が特徴的です。

この指標は総額を事業所数で割った平均値です。少数の大規模プラントが出荷額の大半を占める県では、県内で数のうえでは多数を占める中小事業所の規模とかけ離れた値になります。上位県の数値を「その県の平均的な工場の姿」として読むと、実態より大きく見積もることになります。

全国の製造品出荷額の長期推移

ここまでは2023年の1時点を見てきました。この水準がどういう経緯で今の形になったのかを、全国の製造品出荷額の推移で1975年から追ってみます。

全国の製造品出荷額は、1991年の約341兆円で2019年までの最高を記録したあと減少に転じました。2008年からの世界金融危機(リーマンショック)では、2008年の約336兆円から2009年の約265兆円へと、1年で約2割の急減を記録しています。その後は緩やかに回復し、調査が替わった2020年は新型コロナの影響も受けて約302兆円に落ち込んだものの、2022年には約362兆円と1991年を上回り、2023年は約373兆円となりました。

ただし1991年と2022年では、その金額を積み上げている工場の数が違います。1991年の430,414事業所・1,135万人に対し、2022年は222,770事業所・771万人で、事業所数で約半分、従業者数で約3分の2です。約半分の事業所が名目で6%多い金額を出荷している形で、同じ規模の製造業が金額だけ伸びたわけではありません。

事業所数の縮小は、調査が替わる前から進んでいます。工業統計が主体だった2019年までの範囲でも、1991年の430,414から2019年の185,116まで57%減りました。一方で、この系列は2019年までが工業統計(2011年と2015年は経済センサス-活動調査)、2020年以降は経済センサス-活動調査(2021年)と経済構造実態調査(それ以外の年)から集められており、項目定義は調査対象が異なるため時系列比較には十分な留意が必要だと明記しています。実際、2021年から2022年で事業所数は26%増える一方、従業者数の増加は3.3%にとどまる段差があります。1991年と2022年を並べた「約半分」は、この段差を含んだうえでの数字です。

金額が名目値である点も重なります。近年の増加には原材料価格の上昇や円安による押し上げも含まれると考えられます。離れた年どうしの水準を比べるより、リーマンショックのように短期間で大きく振れる局面のほうが、設備投資や受注の波を読む手がかりになります。

営業・立地戦略への活用

ここまでのデータは、製造業を顧客とする事業や工場立地の検討に次のように使えます。

  • 必要な取引先数の見積もり: 山口県は総額17位ですが一事業所あたりは1位(39.0億円)で、大阪府(10.4億円)と同じ売上規模を狙うなら、平均で見た必要な取引先の数は4分の1強で済みます。ただしこれは平均どうしの比なので、実際の訪問先リストを作る前に、その値が少数の大規模プラントによるものか県全体の底上げかを企業情報や工業団地の立地で確かめます
  • 体制の組み方: 一事業所あたりが大きい県(山口・大分・三重など)はキーアカウント中心の深耕営業、小さい県(大阪・東京など)は数を捌くチャネル営業と、投じる人数の形を変えます
  • 撤退ラインの設定: 総額と一事業所あたりが揃って下位圏の県は、大口・小口のどちらを狙っても市場が薄いことが2軸から読めます。専任を置かず広域担当でカバーする線引きに使えます

データの出典

本記事は e-Stat 社会・人口統計体系の都道府県別経済データ(c_pref_economy)を 2026-08-12 時点で集計しています。製造品出荷額等(C3401)・製造業事業所数(C3403)・製造業従業者数(C3404)のもとになっているのは、2019年までが工業統計(2011年と2015年は経済センサス-活動調査)、2020年以降は総務省統計局・経済産業省の経済構造実態調査と経済センサス-活動調査です。長期推移は1975年から2023年、都道府県別の比較は2023年を対象にしています。

工場がどこに、どんな規模で集まっているかは、個別の企業情報を一つずつ調べているだけでは全体像が見えてきません。出荷額で見た集積の量と、一事業所あたりで見た規模とでは、浮かび上がる地域の姿が変わります。こうした分析の土台になるデータを、Queriaは整えた形で公開しています。e-Statをはじめとする行政のオープンデータについて、列名・単位・文字コードを揃え、テーブルやカラムの意味をメタデータとして添えてあります。データを集めて加工する手間をかけずに、本記事で使った製造業を含む経済基盤テーブルから、自社の商圏にあたる都道府県の出荷額規模を確かめたり、装置産業型か中小集積型かといった地域特性を見極めたりできます。行政データの整備に時間を取られず、営業エリアの設計や工場立地の判断そのものに集中できます。

続きや気になることをAIエージェントで深掘りする

Claude Code や Codex に Queria スキル を入れて、下のプロンプトを貼るだけです。ターミナルでも、スマホやブラウザのリモート画面でも使えます。

たとえば「製造業事業所数(C3403)を都道府県別ランキングで2023年に出して。出荷額(C3401)の順位とどれだけずれるか、事業所が多いのに出荷額が伸びない県を見たい」といった深掘りができます。

Queria の公開データで次を分析してください: 製造業事業所数(C3403)を都道府県別ランキングで2023年に出して。出荷額(C3401)の順位とどれだけずれるか、事業所が多いのに出荷額が伸びない県を見たい
参考 (この記事): https://queria.io/showcase/manufacturing-shipment-scale-gap.md
Queria スキル (https://docs.queria.io/queria-skill) を導入済みならスキルで、未導入なら uvx queria で接続できます。
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参考 (この記事): https://queria.io/showcase/manufacturing-shipment-scale-gap.md
Queria スキル (https://docs.queria.io/queria-skill) を導入済みならスキルで、未導入なら uvx queria で接続できます。"

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本記事はAIエージェントがQueriaの公開データを分析して作成し、別のエージェントが記事内のSQLをすべて実行して本文と照合したうえで、が公開前に確認しています。記事の数値はすべて掲載しているSQLから再現できます。