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e-Stat APIは、政府統計の総合窓口(e-Stat)の統計表をプログラムで探して取るためのAPIで、使うにはユーザ登録とアプリケーションIDが要ります。2026年11月2日に弊社が条件を付けずに統計表情報を呼ぶと、件数は238,822でした。IDの取り方、統計表の探し方、データの取り方と表への直し方、業種の売上と企業等の数の数え方、落とし穴、利用の条件を、取った記録と公式の説明でまとめます。

この記事でわかること
e-Stat APIは、政府統計の総合窓口(e-Stat)にある統計表を、プログラムで探して取るためのAPIです。使うにはe-Statのユーザ登録をして、アプリケーションIDを発行します。
2026年11月2日に弊社が条件を付けずに統計表情報を呼ぶと、件数(NUMBER)は238,822でした。
この記事は、市場の規模や営業先の数の当たりを付けたい担当者に向けて、IDの取り方・統計表の探し方・データの取り方・落とし穴・規約を、取った記録と公式の説明でまとめます。
e-Stat APIは、統計表情報取得・メタ情報取得・統計データ取得など7つの機能でできています(API仕様 3.0版 1章)。
FAQは、e-Statの統計データのうち、データベースで表示されているものがAPIで取れるとしています。画面からExcelを落とす取り方は、経済センサスの統計表の取り方と活用法に書きました。
この記事は、APIで統計表を探してデータを取る手順と、取った数の使いどころに絞ります。
2024年経済構造実態調査の二次集計(2025年8月公開)にある「企業産業(中分類)、資本金階級別企業等数、売上(収入)金額…」(統計表ID 0004030079)は、全国の業種と資本金の帯ごとに、企業等の数と売上を並べた表です。
情報サービス業の企業等は34,934で、売上は39,450,290百万円(約39.5兆円)でした。資本金1億円以上の会社企業は1,560(企業等の4.5%)で、売上は29,997,470百万円と全体の76.0%を占めます。
同じ表で、生産用機械器具製造業は企業等25,812のうち資本金1億円以上が568で、売上の67.0%でした。職業紹介・労働者派遣業は13,333のうち192で、売上の44.9%です。
商材が一定の規模の会社向けなら、資本金の帯で絞った数が当たる先の数の目安です。その帯の売上は、市場の大きさの当たりになります。
同じ調査の四次集計(2025年12月公開)は、令和6年経済センサス‐基礎調査の確報結果を反映した値です。
その「産業(大分類)別事業所数及び売上(収入)金額(個人経営を含む)」(0004040167)は、大分類の業種ごとに、事業所数と売上を都道府県別に並べた表です。
情報通信業の事業所は79,259で、東京都が30,155(38.0%)でした。売上では東京都が70.0%で、東京都・大阪府・神奈川県の3つで82.7%です。
製造業は、事業所の数では大阪府が32,125(9.1%)で最も多く、売上では愛知県が15.1%で最も多くなります。数で見るか売上で見るかで、営業の地域の順番が変わります。
サービス産業動態統計調査の「<時系列>事業活動の産業(中分類)別売上(収入)金額(月次)」(0004024060)は、2013年1月からの月ごとの売上を、業種ごとに並べた表です。
情報サービス業の2026年8月の売上(速報値)は2,853,242百万円で、2025年8月の2,757,721百万円より3.5%多くなりました。
2026年3月は4,840,784百万円で、4月の2,785,829百万円の約1.7倍です。特定の月が跳ねる業種では、前の月でなく前の年の同じ月と比べます。
表の解説は、2025年1月からの数値をサービス産業動態統計調査(基幹統計調査)の結果とし、2024年以前はサービス産業動向調査(一般統計調査)の結果を調整した値としています。
2025年の月を前の年の同じ月と比べると、この継ぎ目をまたぎます。上の2026年8月と2025年8月は、どちらも2025年1月からの値です。
e-Statのヘルプと利用ガイド、FAQによる手順は次のとおりです。
利用ガイドは、名称・URL・概要は後から変えてよく、公開サイトで使わないならURLにローカルアドレス(http://test.localhost/ 等)を入れるとしています。
IDは3つまで取れ、削除して再発行すると前のIDは使えなくなります(FAQ)。この記事で使ったアプリケーションIDは、2026年11月にe-Statで登録して発行した物です。
APIは、統計表情報取得(getStatsList)で統計表IDを探し、メタ情報取得(getMetaInfo)で項目のコードを見て、統計データ取得(getStatsData)で数を取る順に使います。どの機能もappIdが要ります。
https://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json/getStatsList?appId=<アプリケーションID>&statsCode=00200555&surveyYears=2024&searchWord=資本金階級 AND 売上
searchWordは「AND」「OR」「NOT」で語を組めます。値はUTF-8でURLエンコードしてから渡します(API仕様 3章)。経済構造実態調査(政府統計コード00200555)の2024年の表をこの語で探すと、2つの表が返りました。
https://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json/getStatsData?appId=<アプリケーションID>&statsDataId=0004030079&cdCat01=20521&cdTab=01,02
cdCat01はメタ情報の「企業産業分類」のコードで、20521が情報サービス業です。コードはカンマで区切って100個まで並べられます(API仕様 3.4)。
IDはプログラムに書かず、環境変数から読みます。次のコードは、2026年11月2日に弊社が流して、情報サービス業の20行が返ることを確かめた物です。
import json, os, time, urllib.parse, urllib.request
APP_ID = os.environ["ESTAT_APP_ID"]
API = "https://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json"
def get(name, **params):
url = f"{API}/{name}?" + urllib.parse.urlencode({"appId": APP_ID, **params})
with urllib.request.urlopen(url) as r:
root = next(iter(json.load(r).values()))
time.sleep(3)
if root["RESULT"]["STATUS"] >= 100:
raise RuntimeError(root["RESULT"]["ERROR_MSG"])
return root.get("STATISTICAL_DATA", root)
def as_list(x):
return x if isinstance(x, list) else [x]
d = get("getStatsData", statsDataId="0004030079", cdCat01="20521", cdTab="01,02")
names = {o["@id"]: {c["@code"]: c["@name"] for c in as_list(o["CLASS"])}
for o in d["CLASS_INF"]["CLASS_OBJ"]}
rows = [{k: names[k][v["@" + k]] for k in names} | {"値": v["$"]}
for v in as_list(d["DATA_INF"]["VALUE"])]
2026年11月2日に取った件数は次のとおりです。
| 取った物 | 件数 |
|---|---|
| 統計表情報(条件なし) | 238,822 |
| 統計調査名の一覧 | 294 |
| 経済構造実態調査の統計表情報 | 1,112 |
| 10月26日〜11月1日に更新された統計表情報 | 12,537 |
| 0004030079の統計データ | 7,620 |
| 0004040167の統計データ | 2,016 |
| 0004024060の統計データ | 7,872 |
統計調査名の一覧は、28の作成機関の294の調査でした。0004030079の統計データは、メタ情報つきのJSONで913,986バイトです。
統計データの1件は、表章項目(tab)・分類事項(cat01など)・地域(area)・時間軸(time)のコードと、値($)の組です。0004030079の1件は次の形でした。
{"@tab": "02", "@cat01": "20521", "@cat02": "8", "@area": "00000", "@time": "2024000000", "@unit": "百万円", "$": "29997470"}
コードの意味は、メタ情報で引きます。0004030079のメタ情報の項目は次のとおりです。
| 項目 | 中身 |
|---|---|
| tab(表章項目) | 企業等数・売上(収入)金額・付加価値額など6つ |
| cat01(企業産業分類) | 全産業から中分類まで127 |
| cat02(資本金階級) | 総数・会社企業・7つの帯・会社以外の法人の10 |
| area(地域) | 全国の1つ |
| time(時間軸) | 2024年の1つ |
値($)は7,620件のすべてが文字列で、数でない値は「X」が235件、「-」が204件でした。単位(@unit)は売上などの5つの表章項目にだけ付き、企業等数の値には付いていません。
0004024060の情報サービス業(cdCat01=02030)をCSVで取ると、列はtab_code・cat01_code・area_code・time_codeとそれぞれの名前、unit・value・annotationの11でした。
その164行では、annotationの列はすべて空です。
7つの資本金の帯の企業等の数を足すと、会社企業の数と同じでした。資本金1億円以上は会社企業の内訳で、会社以外の法人は別の行です。
弊社が取った表で取れないのは、個々の会社や事業所の名前と所在地です。0004040167の地域は全国と47都道府県の48で、市区町村の行はありません。
統計表情報取得のupdatedDateに日付の範囲を渡すと、その期間に更新された統計表の情報が返ります(FAQ)。10月26日から11月1日を渡すと、件数は12,537でした。
追いかける表が決まっているなら、統計表情報の更新日(UPDATED_DATE)が前回から動いた表を取り直し、前回の値と比べます。
公開日の違う0004030079・0004040167・0004054028の3表は、更新日がどれも2026年10月28日でした。更新日だけで、数が変わったかは分かりません。
FAQは、統計データは作成機関ごとに登録しているため更新の時期が異なり、詳しい時期は作成機関に問い合わせるよう案内しています。
\u6B63 のような形で返しました(API仕様 4章)。保存したファイルを語で探すときは、JSONとして読み込んでから探します。改定値の表は、令和6年経済センサス‐基礎調査の確報結果を反映した値です。情報サービス業は企業等35,228・資本金1億円以上1,672・売上の74.8%で、二次集計の34,934・1,560・76.0%と違います。
経済センサスの統計表の取り方と活用法にある情報サービス業の企業等37,973は、別の調査で別の数え方をした数です。
弊社が取った0004024060では、速報の月は、年と月からコードを組み立てると当たりませんでした。時間軸のコードは、メタ情報の一覧から引きます。
e-Stat API機能利用規約には、次の文があります。
同じ規約は、発行を受けたアプリケーションIDを第三者に譲渡・貸与してはならないとしています。
弊社が取った表は業種・地域・規模ごとに集計した数で、個人や個々の会社の情報は入っていませんでした。
e-Statの利用規約は、公開している情報を「商用利用も可能です」とし、数値データや簡単な表・グラフは利用ルールの適用外としています。それ以外の情報を使うときは出典を書き、編集・加工したときはそのことも書きます。
クレジット表示の頁は、APIを使ったサービスを公開するときに、決まった文の表示を求めています。表示の場所は、利用者が参照できる場所なら指定は無いとしています。この記事も、その文を次の行に置きます。
このサービスは、政府統計総合窓口(e-Stat)のAPI機能を使用していますが、サービスの内容は国によって保証されたものではありません。
この記事の数字と表は、e-Stat APIで取得した「2024年経済構造実態調査」と「サービス産業動態統計調査」(総務省・2026年11月2日に利用)を加工して、ゴムマリ株式会社が作成しました。
まず、アプリケーションIDを発行し、自社の商材の業種で0004030079の資本金の帯を見てください。都道府県の偏りは0004040167で、事業所の数と売上の両方を並べます。
数の目安から、次に当たる会社を受注の実績に基づいて理由つきで並べるならターゲットリスト作成を承ります。
業種の市場の規模や競合の動きを出典つきで調べるなら市場・競合リサーチです。相談からどうぞ。
関連記事: 経済センサスの統計表の取り方と活用法/法人番号公表サイトのCSVダウンロードと活用法/官公データで企業リストを作る方法/市場調査会社・競合調査の代行の比較
ワークスアプリケーションズで大手企業向けERPの営業と導入を担当し、外資系SaaS企業と国内大手放送局で販路と新規事業の立ち上げ、AI学習用データを扱うAIスタートアップ2社でマーケティングと営業を担った。2024年10月から生成AIの実装に入り、いまは大手企業の現場で、AIエージェントを要件定義から運用まで手がけている。
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FAQ
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弊社が取った統計表では取れませんでした。どれも業種・地域・規模ごとの数で、個々の会社の名前はありませんでした。当たる会社の一覧は、法人番号公表サイトなど別のデータで作ります。
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