B2Bのセグメンテーション｜業種×規模×地域で市場を区切る方法
MKTGAXConsultant公開日: ／ 更新日:
目次
「年商100億円以上の企業」「IT企業」。ターゲットをこう決めている会社は多いですが、それは市場を1本の物差しで区切っただけです。「年商100億円以上」だけを条件にすると、その条件に合う会社が商圏に何社あるかを数えられません。年商は公的統計で市区町村×業種には割れないからです。「IT企業」も同じで、通信・放送・ソフトウェア・ネットサービスでは、買うものも決裁の構造も違います。
セグメンテーションは、市場をどの物差しで区切るかを決める工程です。物差しを手元のリストや製品の都合で決めると、後段でいくら精緻に市場規模を計算しても意味がありません。数える対象そのものが変わるからです。
この記事は、B2Bマーケティングのセグメンテーションを、定石（ICP、変数の4軸、評価基準6R）から始めて、政府公式のオープンデータ（経済センサス）で実際に市場を区切るところまで通します。STP（セグメンテーション → ターゲティング → ポジショニング）の最初の工程です。各節末尾の「ツールで確かめてみる」で、TAM/SAMダッシュボードを使って同じ数字を確かめられます。
この記事で身につくスキル
- ICPを既存顧客の結果から決め、「業種 × 規模 × 地域」の3軸に翻訳できるようになる
- 95の業種を「頭数・集積・伸び・カネ」の4つの物差しで比べ、候補を2〜3案に絞れるようになる
- 候補をセグメント定義シートに書いて、次の工程（ターゲティング）に渡せるようになる
この記事の結論
- ICP（理想の顧客企業の条件）は、受注率・単価・継続率の良い既存顧客5〜10社の共通点から決める。付き合いの深さでは決めない
- セグメンテーション変数は4軸（企業属性・技術・行動・ニーズ）。公的統計で測れるのは企業属性の3つ（業種・規模・地域）なので、測れる軸で区切ってから、残りを重ねる
- セグメントの評価基準6Rは、統計の指標に置き換えて確かめられる。頭数・集積・伸び・カネの4つの物差しは、6Rを数字にしたもの
- 区切る順番は、地域 → 規模 → 業種。業種を最初に決めると決め打ちになる
- 候補は2〜3案まで。1案に決め打ちせず、次の工程で並べて比べる
1. セグメンテーションは「どの物差しで市場を区切るか」を決める工程
セグメンテーションとは、市場を、同じ物差しで測って似た性質を持つ集団（セグメント）に分けることです。STPの最初の工程で、枠組み全体は別のページで扱います（[STP分析タグページ：公開時にリンク]）。B2Bで大事なのは、顧客が「人」ではなく「企業」、もっと言えば「事業所」である点です。年齢や性別では区切れないので、物差しを企業の属性から選び直します。
2. ICP（理想の顧客像）は、既存顧客の結果から決める
ICP（Ideal Customer Profile）は、理想の顧客企業の条件です。業種・規模・地域といった属性に、使っている技術、抱えている課題、契約後の相性を加えたもので、この記事で区切る3軸はICPのうち統計で数えられる部分にあたります。ペルソナ（買う人・使う人の人物像）とは単位が違い、ICPは企業、ペルソナはその中の人です。
決め方は、机上ではなく既存顧客の結果から逆算します。
- 受注率が高く商談期間が短い、単価が高い（または伸びる）、継続率が高くサポートの手間が少ない、紹介が起きる。この数字で上位の顧客を5〜10社選ぶ
- 業種・規模・地域・使っている技術・抱えていた課題・買ったきっかけの共通点を抜き出し、条件にする
- その条件に合う事業所が市場に何件あるかを統計で数える（次節以降）。1社の個性を条件にすると、他に当てはまる会社がいない
- 代表例として1社を「顔」に置く。ペルソナの企業版として社内で通じる
付き合いの深い取引先が、そのまま理想の顧客とは限りません。関係の良さと結果の数字は別で、手厚く対応しているせいで採算が悪い会社や、特殊な要望の会社が混ざります。数字が良く、しかも懇意、が理想です。
3. B2Bのセグメンテーション変数：4つの軸と、統計で測れる3つ
| 軸 | 例 | 公的統計で測れるか |
|---|---|---|
| 企業属性（ファーモグラフィック） | 業種、従業員規模、所在地、売上 | 測れる（業種・規模・地域） |
| 技術 | 使っている広告・計測・MAツール、クラウド利用 | 統計はない。ただし企業ごとに調べられる |
| 行動 | 購買サイクル、発注頻度、稟議の通り方 | 測れない |
| ニーズ | 解決したい課題、重視する価値 | 測れない |
市場全体を数えられるのは企業属性の3つだけです。技術の軸は統計にはありませんが、各社のWebサイトのトラッキングタグを見れば、使っている広告・計測・MAツールの当たりがつきます。行動とニーズは営業データや調査でしか分かりません。だから、まず測れる3軸で区切って市場規模（事業所数・従業者数）を確定し、その中で技術・行動・ニーズを重ねる。 統計にない軸から始めると、市場全体に何社いるかが最後まで分かりません。
3軸の区切り方は、業種は日本標準産業分類の中分類（95業種。大分類「情報通信業」には通信・放送・新聞・ソフトウェアが全部入る）、規模は事業所の常用雇用者数の区分（企業の従業員数ではない）、地域は市区町村単位で営業が届く範囲。
4. セグメントの評価基準「6R」を、公的統計で確かめる
区切ったセグメントが狙う価値のあるものかどうかは、6Rで判断するのが定石です。もとはコトラーが挙げた「有効なセグメンテーションの5要件」（測定可能・規模がある・到達可能・識別可能・実行可能）で、成長性と競合を足して選ぶ側の基準に組み直したものが6Rです。B2Bでは、統計の指標に置き換えると確かめやすくなります。
| 6R | 意味 | 統計で確かめる指標 |
|---|---|---|
| Rank（優先順位） | 候補に順位をつけられるか | 4つの物差しで並べ替えて候補を絞る。最終の順位は次の工程で獲れる件数から決める |
| Realistic（規模の有効性） | 商売になる大きさがあるか | 事業所数・従業者数（頭数） |
| Reach（到達可能性） | 営業や広告が届くか | 商圏と、その地域に市場がどれだけ集まっているか（集積） |
| Response（測定可能性） | 大きさと反応を測れるか | 中分類 × 規模 × 市区町村の表に載っている。反応は受注データで後から |
| Rate（成長性） | 市場が伸びているか | 5時点の事業所数の変化率（伸び） |
| Rival（競合状況） | 競合が強すぎないか | 商圏に本社を置く上場企業の数・売上・販管費率（カネ） |
次の節で使う4つの物差しは、Realistic・Reach・Rate・Rival を数字にしたものです。
5. 区切る順番は、地域 → 規模 → 業種
地域と規模はICPから先に決まります。営業が届く範囲と、予算や決裁の構造は、業種が何であれ変わらないからです。業種は「選ぶ変数」で、最初に決めると他の業種と比べる機会がなくなり、製品の都合による決め打ちになります。だから業種は最後に、地域と規模を固定した上で比べて決めます。
ツールで確かめてみる 探索タブで、商圏＝東京都（県内すべて）、規模＝50人以上にする。業種はまだ決めない。95業種が同じ条件で横に並びます。
6. 業種は4つの物差しで比べる：頭数・集積・伸び・カネ
| 物差し | 指標 | 出典 | 分かること |
|---|---|---|---|
| 頭数 | 事業所数・従業者数 | 経済センサス基礎調査 | リストの長さ。Realistic |
| 集積 | 全国カバレッジ＝商圏の事業所数 ÷ 全国 × 同一業種 × 同一規模 | 同上＋全国集計 | 商圏に市場が集まっているか。Reach |
| 伸び | 5時点の事業所数の変化率（全規模計） | 経済センサス5時点 | 拡大か縮小か。Rate |
| カネ | 商圏に本社を置く上場企業の売上高合算 | EDINET有価証券報告書（連結） | 単価と予算の存在量、競合の強さ。Rival。上場企業だけの数字 |
東京都 × 50人以上で見ると、4つの物差しで上位に来る業種は別物です。頭数は情報サービス業が2,651件・636,082人（基礎調査）で群を抜く。集積は金融商品取引業 59.7%、広告業 59.2%、インターネット附随サービス業 59.1%と、全国の6割が東京にある業種が並ぶ。伸びは無店舗小売業 ＋305.6%、補助的金融業 ＋55.1%（2009→2021・全規模計）で、印刷・同関連業は −41.2%。カネは電気機械器具製造業が105件しかないのに上場売上62.7兆円、通信業が142件で14.2兆円（EDINET連結）。どの物差しを優先するかは売り方で決めます。件数で稼ぐならリストの長さ、大口を少数取るならカネ、先回りするなら伸び。
ツールで確かめてみる 業種ランキングを事業所数順、カバレッジ順、伸び順、上場売上順で並べ替え、毎回上位に入る業種があるか見る。
7. 候補は「規模 × 伸び」で絞り、構成で確かめる
1. 規模 × 伸びのマトリクス。 横軸に伸び、縦軸に頭数を取ると4つの象限に分かれます。右上（大きくて伸びている）が本命、右下（小さいが伸びている）が先行投資、左上（大きいが停滞）は競合が多い市場、左下は外す。ただし伸びだけで選ぶのは危険です。東京都の電気業は2009→2021で ＋469.0%（基礎調査・全規模計）と突出しますが、2016年の電力小売全面自由化以降の新規参入が多かった影響とみられ、営業先が5倍に増えたわけではありません。伸びは「なぜ伸びたか」を確かめてから使います。
2. 構成の確認。 候補がどの規模帯、どの市区町村に寄っているかを見ます。50〜99人が半分近くならインサイドセールス型、300人以上が2割あるならそこだけABM（アカウント別攻略）で別建て。都心3区に集中しているならテリトリーはそこで足りる。
題材で絞ると、核はインターネット附随サービス業（489件・144,251人。集積59.1%＝全国の同じ業種・規模の59.1%が東京都にある）。489件は狙う市場として小さいので、隣の業種を足す。候補は2つです。
- A案：＋広告業（266件・56,337人・集積59.2%）。デジタルマーケの予算を持つ相手を足す
- B案：＋情報サービス業（2,651件・636,082人・集積47.6%、従業者では54.6%）。受託開発・SIerを足す
A案は東京集積が強い小さな市場、B案は半分が東京の外にある大きな市場。どちらが正解かは、ここでは決めません。
ツールで確かめてみる 「魅力度マップ」で4象限を見て、「大きくて伸びている」で絞り、行をクリックして候補に入れ、「ツリーマップ」で規模区分と市区町村の内訳を確かめる。
8. セグメント定義シートに書く
候補が決まったら、1案につき1枚のシートに書きます。仮説を書くのは、後で受注率を見たときに「区切りが悪かったのか、仮説が悪かったのか」を切り分けるためです。仮説の欄には、§2で決めたICPの「抱えていた課題」を書きます。
| 項目 | A案 | B案 |
|---|---|---|
| 地域 | 東京都 | 東京都 |
| 業種（中分類） | インターネット附随サービス業＋広告業 | インターネット附随サービス業＋情報サービス業 |
| 規模 | 50人以上（事業所の常用雇用者） | 同左 |
| 仮説（誰が、なぜ買う） | 広告運用を内製し、デジタルマーケの予算を持つ事業所 | 受託開発の案件管理・工数管理に課題を持つ事業所 |
| 頭数（基礎調査） | 755件・200,588人 | 3,140件・780,333人 |
| 集積（事業所） | 59.1% | 49.1% |
| 伸び（2009→2021・全規模計） | ＋23.2% | ＋28.1% |
| 営業モデル | 50〜99人が約45%：インサイドセールス型。300人以上（約2割）はABM | 同じ構成。件数が4倍なので分業が必要 |
9. ターゲティングへ渡す
セグメンテーションの出口は、この2〜3案です。ここから先、市場規模を固定して（TAM＝全国の同じ業種・規模、SAM＝商圏内）、候補を6Rに沿って比べ、重複を除いてリストの実数を出し、獲れる件数（SOM）を試算する工程は、ターゲティングの記事で扱っています（[TAM・SAM・SOMの計算方法と実務（B2Bのターゲティング）：公開時にリンク]）。上のA案・B案は、そのまま同記事の題材につながります。
ツールで確かめてみる 候補カードの「単一表示で開く」で事業所数と従業者数を確かめ、「Aへ保存」「Bへ保存」でA/B比較へ渡す。
10. よくある失敗
- 大分類のまま市場を数える。届かない相手まで数えることになり、カバレッジも受注率も薄まる
- 企業と事業所を混同する。統計は事業所単位、リストは企業単位。法人番号で名寄せしてから数える
- 伸びだけで選ぶ。理由を確かめないと、営業先が増えていない市場を追いかける
- セグメントを増やしすぎる。3案を超えると比べられない。製品から逆算した決め打ちも同じで、なぜその業種かを説明できない
まとめ：セグメンテーションの手順チェックリスト
- ICPを既存顧客の結果から決め、企業属性の3軸（業種・規模・地域）に翻訳した。測れない軸は後で重ねる
- 評価基準6Rを、統計の指標に置き換えて確かめた
- 地域と規模を先に固定し、業種は最後に比べて決めた
- 95業種を頭数・集積・伸び・カネの4つで比べ、物差しごとに上位が違うことを確かめた
- 規模×伸びで絞り、構成（規模帯・市区町村）で確かめた
- 候補を2〜3案、仮説つきでセグメント定義シートに書き、ターゲティングへ渡した
数字について
政府公式のオープンデータを条件固定で集計した一次情報です（生成日2026年9月5日、推計モデルなし）。統計層＝総務省「令和6年経済センサス‐基礎調査」（市区町村 × 産業中分類 × 常用雇用者規模、事業所単位）、時系列＝経済センサス5時点（2024年は定義変更のため参考）、カネ＝金融庁EDINETの有価証券報告書（連結、本社帰属、上場のみ）。集計はTAM/SAMダッシュボード、元データはe-StatとEDINET。引用時は条件と生成日を添えてください。限界はターゲティングの記事末尾と共通です。
出典：総務省「令和6年経済センサス‐基礎調査」（e-Stat）を加工して作成／総務省・経済産業省「令和3年経済センサス‐活動調査」（e-Stat）を加工して作成／金融庁「EDINET」の有価証券報告書および「EDINETコードリスト」を加工して作成
