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  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • CSV
令和６年企業編 28 問６（２）4　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別
ファイル:@Caption 問６（２）④　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線 @Creator 総務省「令和６年通信利用動向調査」 @Date , string xsd:integer xsd:double xsd:double@Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） 全体 　全 体 1.7産業分類 建設業 2産業分類 製造業 産業分類
  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • CSV
令和６年企業編 24 問６（１）　ＩｏＴやＡＩなどのシステムやサービスの導入状況　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別
ファイル:@Caption 問６（１）　ＩｏＴやＡＩなどのシステムやサービスの導入状況 @Creator 総務省「令和６年通信利用動向調査」 @
  • 通信利用動向調査
  • 平成29年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2017年
  • 公開（更新）日  2018-05-25
  • CSV
平成２９年企業編 25 問４（４）ＩｏＴを導入しない理由
ファイル:@Caption 問４（４）ＩｏＴを導入しない理由 @Creator 総務省「平成29年通信利用動向調査」 @Date 平成29年９ , ・ルールが分からない 導入後のビジネスモデルが不明確 導入コスト・運用コスト 使いこなす人材がいない ＩｏＴが何か分からない 無回答 @@Unit 企業 ％ @@Baseval @@Datatype xsd:string xsd:integer xsd:double @Note （対象：ＩｏＴ導入意向のない企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業 金融
  • 通信利用動向調査
  • 令和3年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2021年
  • 公開（更新）日  2022-05-27
  • CSV
令和３年企業編 31 問７（５）　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線
ファイル:@Caption 問７（５）　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線 @Creator 総務省「令和３年通信利用動向調査」 @Date , Datatype xsd:string xsd:integer xsd:double @Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業
  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • CSV
令和６年企業編 38 ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性　－産業別、資本金額別－
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性 @Creator 総務省「令和６年通信利用動向調査」 @Date , ％@@Baseval 10000@@Datatype xsd:string xsd:integer xsd:integer@Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ導入の全てを回答した企業） 全体 　全 体 646産業分類 建設業 872産業分類 製造業
  • 通信利用動向調査
  • 平成29年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2017年
  • 公開（更新）日  2019-03-29
  • CSV
平成２９年企業編 23 問４（２）導入しているＩｏＴのシステムやサービス
ファイル:@Caption 問４（２）導入しているＩｏＴのシステムやサービス @Creator 総務省「平成29年通信利用動向調査」 @Date 平成29 , Datatype xsd:string xsd:integer xsd:double @Note （対象：ＩＯＴ導入企業、ＩＯＴ導入を検討している企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業
  • 通信利用動向調査
  • 平成29年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2017年
  • 公開（更新）日  2018-05-25
  • CSV
平成２９年企業編 24 問４（３）ＩｏＴにより収集・蓄積したデータの活用状況
ファイル:@Caption 問４（３）ＩoＴにより収集・蓄積したデータの活用状況 @Creator 総務省「平成29年通信利用動向調査」 @Date , Datatype xsd:string xsd:integer xsd:double @Note （対象：ＩｏＴ導入企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業 金融・保険業
  • 通信利用動向調査
  • 令和5年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2023年
  • 公開（更新）日  2024-06-07
  • CSV
令和５年企業編 28 問６（２）4　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別
ファイル:@Caption 問６（２）④　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線 @Creator 総務省「令和５年通信利用動向調査」 @Date , Datatype xsd:string xsd:integer xsd:double @Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業
  • 通信利用動向調査
  • 平成29年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2017年
  • 公開（更新）日  2018-05-25
  • CSV
平成２９年企業編 22 問４（１）ＩｏＴ・ＡＩ導入状況
ファイル:Language ja @@Title 集計企業数 比重調整後集計企業数 ＩｏＴ・ＡＩどちらも導入している ＩｏＴを導入している・ＡＩの導入を検討している ＩｏＴを導入している・ＡＩの導入意向はない ＩｏＴの導入を検討している・ＡＩを導入している ＩｏＴ・ＡＩどちらも導入を検討している ＩｏＴの導入を検討している・ＡＩの導入意向はない ＩｏＴの導入意向はない・ＡＩを導入している ＩｏＴの導入意向
  • 通信利用動向調査
  • 令和5年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2023年
  • 公開（更新）日  2024-06-07
  • CSV
令和５年企業編 24 問６（１）　ＩｏＴやＡＩなどのシステムやサービスの導入状況　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別
ファイル:@Caption 問６（１）　ＩｏＴやＡＩなどのシステムやサービスの導入状況 @Creator 総務省「令和５年通信利用動向調査」 @
  • 通信利用動向調査
  • 令和5年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2023年
  • 公開（更新）日  2024-06-07
  • CSV
令和５年企業編 38 ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性　－産業別、資本金額別－
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性 @Creator 総務省「令和５年通信利用動向調査」 @Date , ％@@Baseval 10000@@Datatype xsd:string xsd:integer xsd:integer@Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ導入の全てを回答した企業） 全体 　全 体 657産業分類 建設業 849産業分類 製造業
  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • EXCEL
    閲覧用
令和６年企業編 統計表セット（全38表）
ファイル:セキュリティ被害 企23 問５（２）　データセキュリティやウイルスへの対応状況 企24 問６（１）　ＩｏＴやＡＩなどのシステムやサービスの導入状況 企25 問６（２）①　デジタルデータの収集・解析の目的 , やサービスを構成する機器 企27 問６（２）③　システムやサービスの導入効果 企28 問６（２）④　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線 企29 問６（３）　システムやサービスを導入しない理由 企30 , 企25表 （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） デジタルデータの収集・解析の目的 効率化・業務改善 事業継続性 事業の
  • 通信利用動向調査
  • 令和4年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2022年
  • 公開（更新）日  2023-05-29
  • CSV
令和４年企業編 31 問７（５）　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別
ファイル:@Caption 問７（５）　ＩｏＴ／ＡＩ導入機器のネットワーク回線 @Creator 総務省「令和４年通信利用動向調査」 @Date , Datatype xsd:string xsd:integer xsd:double @Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業
  • 通信利用動向調査
  • 令和3年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2021年
  • 公開（更新）日  2022-05-27
  • CSV
令和３年企業編 38 ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性 @Creator 総務省「令和３年通信利用動向調査」 @Date , @@Baseval @@Datatype xsd:string xsd:integer @Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ導入の全てを回答した企業） 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業
  • 通信利用動向調査
  • 令和4年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2022年
  • 公開（更新）日  2023-05-29
  • CSV
令和４年企業編 27 問７（１）　ＩｏＴやＡＩなどのシステムやサービスの導入状況　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別
ファイル:@Caption 問７（１）　ＩｏＴやＡＩなどのシステムやサービスの導入状況 @Creator 総務省「令和４年通信利用動向調査」 @
  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • CSV
令和６年企業編 25 問６（２）1　デジタルデータの収集・解析の目的　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別、固定資産額別、地方別－
ファイル:string xsd:integer xsd:double xsd:double@Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業
  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • CSV
令和６年企業編 26 問６（２）2　システムやサービスを構成する機器　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別、固定資産額別、地方別－
ファイル:string xsd:integer xsd:double xsd:double@Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業
  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • CSV
令和６年企業編 29 問６（３）　システムやサービスを導入しない理由　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別、固定資産額別、地方別－
ファイル:string xsd:integer xsd:double xsd:double@Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入していない企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売・小売業
  • 通信利用動向調査
  • 令和6年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-05-30
  • CSV
令和６年企業編 27 問６（２）3　システムやサービスの導入効果　－産業別、資本金額別、従業者数別、年間売上高別、売上高営業利益率別、固定資産額別、地方別－
ファイル:string xsd:integer xsd:double xsd:double@Note （対象：ＩｏＴやＡＩを導入している企業） 全体 　全 体 1.7産業分類 建設業 産業分類 製造業 2.2産業分類
  • 小売物価統計調査
  • 小売物価統計調査（動向編）
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-04-18
  • EXCEL EXCEL
    閲覧用         DB
結果表 1 調査品目の月別価格及び年平均価格【都道府県庁所在市及び人口15万以上の市】 【17】「3511 電気代」 ～ 「4075 空気清浄機」
ファイル:4021電気冷蔵庫 電気冷蔵庫 冷凍冷蔵庫，〔定格内容積〕451～500L，「5ドア」又は「6ドア」，IoT機能付き 4032電気掃除機 電気掃除機 たて形，〔集じん方式〕サイクロン式，コードレス式，〔充電時間 , 4021電気冷蔵庫 電気冷蔵庫 冷凍冷蔵庫，〔定格内容積〕451～500L，「5ドア」又は「6ドア」，IoT機能付き Refrigerators Fridge-freezer 500L doors" IoT
  • 通信利用動向調査
  • 令和2年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2020年
  • 公開（更新）日  2021-06-18
  • CSV
令和２年企業編 40 ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性 @Creator 総務省「令和２年通信利用動向調査」 @Date , @@Baseval @@Datatype xsd:string xsd:integer @Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ導入の全てを回答した企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売
  • 通信利用動向調査
  • 令和元年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2019年
  • 公開（更新）日  2020-05-29
  • CSV
令和元年企業編 40 ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性 @Creator 総務省「令和元年通信利用動向調査」 @Date , @@Baseval @@Datatype xsd:string xsd:integer @Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ導入の全てを回答した企業） 全体 　全 体 産業分類 建設業 製造業 運輸業・郵便業 卸売
  • 通信利用動向調査
  • 令和4年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2022年
  • 公開（更新）日  2023-05-29
  • CSV
令和４年企業編 38 ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性　－産業別、資本金額別－
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性 @Creator 総務省「令和４年通信利用動向調査」 @Date , ％@@Baseval 10000@@Datatype xsd:string xsd:integer xsd:integer@Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ導入の全てを回答した企業） 　全 体 652産業分類 建設業 792産業分類 製造業 708
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年4～6月期
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表８】四半期平均結果－地域別：原数値のみ 8-4 就業状態別15歳以上人口（就業者、完全失業者、非労働力人口など） 1983年～
ファイル:全国 [基本集計] 長期時系列表８　　 地域、就業状態別15歳以上人口 [Basic Tabulation] Historical data 　 Population aged years , Non-regular Unemployed Not in participation rate Percent , prior are not available. 全国、北海道、東北、南関東、北関東・甲信、北陸、東海、近畿
  • 商業動態統計調査
  • 商業動態統計調査 / 速報
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-07-31
  • EXCEL PDF
商業動態統計速報(2025年6月分)
ファイル: Other Transport Household Electrical Construction Paper , modification establishments.Therefore DB_otsu 商業販売季節 , の秘密保持のために秘匿したデータ。 tables:"X": Concealed protect confidential information
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：原数値のみ 1-b-3 雇用形態別雇用者【年齢階級（10歳階級）、雇用形態別】 2013年1月～
ファイル: Since benchmark population for calculating Labour Force Survey is revised every five because Population Estimates , based on population. Therefore those periods different ones
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：その他 1-e-1 参考資料　南関東及び近畿地域の月別結果（原数値） 1998年1月～
ファイル: Shiga Kyoto Osaka Hyogo Nara Wakayama ※注_Notes 注 Notes , precision these results is not as sufficient that whole , figures based on population. Therefore those periods
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：原数値のみ 1-b-5 労働力人口比率【年齢階級（10歳階級）別】 1953年1月～（年齢階級別結果は1968年1月～）
ファイル:基本集計] 長期時系列表１　ｂ－５　労働力人口比率　【年齢階級（10歳階級）別】 全国、月別結果 [Basic Tabulation] Historical data b-5 Labour force participation , latest results Population Census as base Estimates revised , Therefore population calculating Force Survey years
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：季節調整値及び原数値 1-a-7 完全失業者【求職理由別】 2002年1月～
ファイル: Mandatory retirement or termination of employment contract , 原数値　　　Original 季節指数 　季節指数　　　Seasonal factors 注 Notes 該当シート , based on population. Therefore those periods different ones
  • 通信利用動向調査
  • 平成30年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2018年
  • 公開（更新）日  2019-05-31
  • CSV
平成30年企業編 50 ＩｏＴ・ＡＩの利活用と労働生産性
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩ等のシステム・サービスの導入と労働生産性 @Creator 総務省「平成30年通信利用動向調査 , している 利活用していない @@Unit 企業 万円 @@Baseval @@Datatype xsd:string xsd:integer @Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ等のシステム・サービス導入のすべてを
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：原数値のみ 1-b-6 就業率【年齢階級（10歳階級）別】 1953年1月～（年齢階級別結果は1968年1月～）
ファイル: frame revision took place end beginning 1953. 1953年4月から1977年 , latest results Population Census as base Estimates revised , Therefore population calculating Labour Force Survey
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：季節調整値及び原数値 1-a-4 役員を除く雇用者【「正規の職員・従業員」、「非正規の職員・従業員」】 2013年1月～
ファイル:年 平成30年 平成31年 令和元年 令和 2年 3年 4年 5年 6年 7年 「※注_Notes」シートを参照 Please refer to "※注_Notes" the sheet. 原数値 　原数値　　　Original 季節指数 　季節指数　　　Seasonal factors ※注_Notes 注 Notes , figures based on population. Therefore those periods
  • 通信利用動向調査
  • 平成29年通信利用動向調査 / 企業編
  • 調査年月  2017年
  • 公開（更新）日  2018-05-25
  • CSV
平成２９年企業編 55 ＩｏＴ・ＡＩの導入と労働生産性
ファイル:@Caption ＩｏＴ・ＡＩの導入と労働生産性 @Creator 総務省「平成29年通信利用動向調査」 @Date , @@Datatype xsd:string xsd:integer @Note （対象：営業利益、人件費、資本金、減価償却費及びＩｏＴ・ＡＩ導入のすべてを回答した企業） 労　　働　　生　　産　　性　　（万円） 全体 　全 体 産業分類
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：主な産業別就業者数（原数値のみ） 1-c-3 第12・13回改定日本標準産業分類別就業者 2002年1月～
ファイル:　　　Original series 総数 農業，林業 非農林業 年　　月 Year month Total , 平成29年 平成30年 平成31年 令和元年 令和 2年 3年 4年 5年 6年 7年 「※注_Notes」シートを参照 Please refer to "※注_Notes" the sheet. 注 Notes 該当シートcorresponding sheets ＜時系列データについて＞ oncerning
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：主な産業別雇用者数（原数値のみ） 1-d-3 第12・13回改定日本標準産業分類別雇用者 2002年1月～
ファイル:　　　Original series 総数 農業，林業 非農林業 年　　月 Year month Total , 平成29年 平成30年 平成31年 令和元年 令和 2年 3年 4年 5年 6年 7年 「※注_Notes」シートを参照 Please refer to "※注_Notes" the sheet. 注 Notes 該当シートcorresponding sheets ＜時系列データについて＞ oncerning
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：季節調整値及び原数値 1-a-8 完全失業者・完全失業率【世帯主との続き柄別】 1968年1月～
ファイル: and unemployment rate[by relationship to the head of household , 単身世帯 年　月 世帯主 世帯主の 配偶者 その他の 家族 Year month Total The Spouse Other family members One-person , From September based on population. those periods year
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：季節調整値及び原数値 1-a-3 就業者【全産業、「農業，林業」、「非農林業」】 1953年1月～
ファイル:[Total Agriculture and forestry Non-agricultural industries , revised every five years Population Estimates according , based on population. those periods year tables databases
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：原数値のみ 1-b-4 非労働力人口【年齢階級（10歳階級）別】 1968年1月～
ファイル:基本集計] 長期時系列表１　ｂ－４　非労働力人口　【年齢階級（10歳階級）別】 全国、月別結果 [Basic Tabulation] Historical data b-4 Not in labour force , is revised every five because Population Estimates , From September based on population. those periods year
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：季節調整値及び原数値 1-a-1 主要項目（労働力人口、就業者、雇用者、完全失業者、非労働力人口、完全失業率） 1953年1月～
ファイル: force Employed person Employee Unemployed Not in labour , Since population calculating results Force Survey revised , based on population. those periods year tables databases
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年4～6月期
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表８】四半期平均結果－地域別：季節調整値及び原数値 8-1 就業者 1983年～
ファイル:季節調整値 [基本集計] 長期時系列表８　　（１）地域別就業者 [Basic Tabulation] Historical data 　Employed person Regions , 当年の推計季節指数を計算するとともに、過去10年間の季節指数及び季節調整値を遡って再計算している。 Note: oncerning data> The figures prior to are not , Mie Shiga Kyoto Osaka Hyogo Nara Wakayama Tottori Shimane
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年4～6月期
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表８】四半期平均結果－地域別：季節調整値及び原数値 8-2 完全失業者 1983年～
ファイル:季節調整値 [基本集計] 長期時系列表８　　（２）地域別完全失業者 [Basic Tabulation] Historical data 　Unemployed person Regions , 当年の推計季節指数を計算するとともに、過去10年間の季節指数及び季節調整値を遡って再計算している。 Note: oncerning data> The figures prior to are not , Mie Shiga Kyoto Osaka Hyogo Nara Wakayama Tottori Shimane
  • 中小企業実態基本調査
  • 中小企業実態基本調査 / 令和６年確報（令和５年度決算実績） / 確報
  • 調査年月  2024年
  • 公開（更新）日  2025-07-30
  • EXCEL
統計表 ２．資産及び負債・純資産（法人企業） (2)産業中分類別表
ファイル: Ia Ib K L M N R 令和５年度 項目名 単位 合計　Total 建設業　Construction , 利益剰余金」、「うち、自己株式」は「純資産」の一部項目のため、内訳の計と計が一致しない場合がある。 Notes1:　As the "No. corporations" includes totals contain , " depreciation" "Tangible Notes4:　As payable" liabilities"
  • 労働力調査
  • 労働力調査（公表資料、時系列結果など） / 長期時系列データ / 基本集計
  • 調査年月  2025年6月
  • 公開（更新）日  2025-08-01
  • EXCEL
【表１】月別結果：原数値のみ 1-b-1 15歳以上人口【年齢階級（10歳階級）別】 1968年1月～
ファイル:基本集計] 長期時系列表１　ｂ－１　15歳以上人口　【年齢階級（10歳階級）別】 全国、月別結果 [Basic Tabulation] Historical data b-1 Population aged , 万人 ｔen thousand persons 　原数値　　　Original series 男女計 Both , based on population. those periods year tables databases
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1-e-3 未活用労働指標１（季節調整値及び原数値） 2002年1月～
ファイル:年 令和元年 令和 2年 3年 4年 5年 6年 7年 「※注_Notes」シートを参照 Please refer to "※注_Notes" the sheet. 原数値 , ） 注 Notes 該当シートcorresponding sheets ＜時系列データについて＞ oncerning , From September based on population. Therefore those periods
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