総務省データを横断分析してわかった4つの発見

「オンライン教材なら、多くの人に同じように届けられる」「高齢世帯は、ネットではあまり買い物をしない」「情報流出が横ばいなら、状況も変わっていない」。数字を見て、そんな印象を持つことはないでしょうか。

今回、統計を内訳まで読み直すと、最初の印象とは違う姿が見えてきました。共通して役立ったのは、数字を見る前に「誰を対象に、何を分母にした数字か」を確かめることです。

資料確認・再計算日：2026年10月24日／対象期間は各節に記載。現在の被害状況や対策効果を推定した記事ではありません。

発見 01

学んだ人の方法が似ていても、全体への届き方は違う

まずは「学び方」です。厚生労働省の令和3年度能力開発基本調査では、自己啓発をした人のうち、eラーニングを選んだ割合は正社員38.8％、正社員以外38.1％でした。ここだけを見ると、雇用形態による違いは小さく見えます。

ところが、その前の段階である「そもそも自己啓発をしたか」を確認すると、44.7％と20.1％でした。

同じ調査の対応する割合を掛け合わせると、対象労働者全体でeラーニングを実施した割合は、約17.34％と約7.66％になります。

正社員：44.7 × 38.8 ÷ 100 ＝ 17.3436％
正社員以外：20.1 × 38.1 ÷ 100 ＝ 7.6581％

つまり、学んだ人の中での方法の違いよりも、学習に参加する割合の違いが大きいという結果です。学んだ人だけを見て「オンラインで同じように届いている」と判断すると、参加する前の差を見落とします。

調査名は2021年度ですが、ここでの自己啓発の実績は2020年度です。対象は常用労働者30人以上の調査対象事業所に属する労働者で、日本の働く人すべてを表す割合ではありません。方法は複数回答、公表値からの計算は丸めを含む概算です。

出典：厚生労働省「令和3年度能力開発基本調査」2026年5月25日訂正後の個人調査の結果概要（PDF・印刷47、49ページ、図70・72）。対応する第7表「7-2」のC24・C25、M24・M25を照合。訂正のお知らせ。

発見 02

高齢世帯のネット購入額は、平均の取り方で印象が変わる

次は、総務省の2024年「家計消費状況調査」です。二人以上の世帯について、インターネットを利用した支出を世帯主の年齢別に比べました。

70歳以上の世帯の平均支出は月1万3,193円。40～49歳の3万4,740円と比べると約38％です。しかし、実際に利用した世帯に限った平均にすると、4万524円と4万7,045円で、約86％まで近づきます。

ここからわかるのは、全体平均の低さを、そのまま「使っている世帯も少額しか買わない」とは読めないということです。利用する世帯の割合と、利用した世帯での支出を分けて見る必要があります。

ここでの「ネット支出」には、ネットで予約し、現地などで決済する支出も含まれます。すべてがオンラインのカード決済金額という意味ではありません。

出典：総務省統計局「家計消費状況調査」年次原表（e-Stat）。2024年・二人以上の世帯・世帯主年齢40～49歳／70歳以上・インターネットを利用した支出総額を抽出。2024年の結果概況（PDF）、調査・推計方法（PDF）。

発見 03

カード情報流出が横ばいでも、事件の中身は同じとは限らない

ネット購入の統計と並べて読んだのが、Cacco・リンクによる「キャッシュレスセキュリティレポート2025」です。これは民間の公表事件集計で、総務省の統計ではありません。

事件数は同じで、流出情報の件数は約0.83％増。総数だけなら、ほぼ横ばいに見えます。

ただし、2023年には大規模なダイレクトメールの誤印刷事故が含まれています。資料では、この事故を除くと2023年の流出情報は24万5,520件とされています。総数のかなりの部分を、一つの事故が占めていたわけです。

一方、2024年側にも設定ミスに関する記述があり、年をまたいだ事故・窃取などの分類対応には確認が必要です。片方の年だけ一部の事故を除き、もう片方の総数と比べても、同じ条件での攻撃増加率にはなりません。

家計のネット購入額と、この流出件数を割り算して「購入者の被害率」を作ることもできません。対象者・取引・期間の対応がなく、ネット購入の増加が情報流出を起こしたかは、今回のデータでは未確認です。

出典：Cacco・リンク「キャッシュレスセキュリティレポート2025」印刷3～5ページ（PDFの6～8ページ）。発行元のレポート案内。数値は保存済みの2025年版原資料で照合しました。2026年版の最新値を確認したという意味ではありません。

発見 04

研究者が増えても、分母を変えると密度は下がる

最後は、総務省の「科学技術研究調査」です。企業の研究者数を、研究に使った時間で換算すると、2024年調査の52万3,548人相当から、2025年調査の52万6,258人相当へ増えていました。

ところが、その人数を従業者数で割った「研究者の密度」は、どの企業群を分母にするかで変化の向きが違いました。

これは矛盾ではありません。「研究を実施している企業の中で、研究人材の投入がどの程度あるか」と「調査対象企業全体で、研究人材の投入がどの程度あるか」は、異なる問いだからです。分子が増えても、それ以上に分母が増えれば、比率は下がります。

さらに、2025年調査の研究者は実人数で61万644人、研究時間による換算では52万6,258人相当です。ここでの時間換算は、兼務も含めて研究業務に使う時間の割合を反映したものです。差を「空いている人員」や「別の仕事に回せる余裕」と読むことはできません。

出典：総務省統計局「科学技術研究調査」企業の通常表（e-Stat）、企業の実数表（e-Stat）。2024・2025年、全産業・資本金総数の対応項目を抽出。2025年結果の概要・用語の定義（PDF）。密度は同じ範囲の研究時間換算人数と各従業者数から計算し、小数第1位に丸めています。

数字から対策を考えるときに、確かめたい3点

4つの分析で役立ったのは、数字を細かく分けて、意味がどこまで変わるかを確かめることでした。次に統計やニュースの数字を見るときは、次の3点から確認してみてください。

1. 誰を分母にしているか。
   全対象なのか、学んだ人だけなのか、利用した世帯だけなのか。入口で対象が絞られていないかを確認します。
2. 何を数えているか。
   人、世帯、情報の件数、事件、時間換算人数は、それぞれ意味が違います。購入額を被害率に、研究者数を安全担当者数に置き換えないようにします。
3. 同じ条件で比べているか。
   対象期間、分類、公表版、対象企業の範囲をそろえます。総数だけでなく、内訳の入れ替わりも確認します。

異分野のデータを読み合わせると、すぐに答えが出るとは限りません。それでも、「同じように見えた数字の、何が違うのか」がわかると、次に集めるデータや、現場で確かめることが具体的になります。

今回の4つの結果は、教育や被害防止の効果を証明したものではありません。平均や総数の裏にある違いを見つけ、対策について考えるための出発点です。