経済産業省が公表している「鉱工業指数」について、データからわかる動向・特徴についてご紹介します。
また当社が提供する経済統計データベースサービス INDB Accelから取得した過去5年（60カ月）分のデータも掲載しておりますので、あわせてご利用ください。

鉱工業生産指数は102.3（前月比-2.1％）、生産・出荷は前月比マイナスへ転落

経済産業省が、2026年2月の鉱工業指数データを公表しました。

鉱工業生産指数（季節調整済）は、102.3（前月比-2.1％）となり、3か月ぶりのマイナスとなりました。業種別にみると、15業種のうち12業種で前月比がマイナスでした。
出荷指数は100.5（前月比-1.6％）となり、先月の＋3.8％から大きくマイナスへ転落する結果となりました。
在庫指数は98.1（前月比＋0.3％）となり、前月からわずかに増加しました。

業種別の生産指数は15業種のうち、金属製品工業を含む12業種で前月比が低下

前月比が上昇したのは、鉄鋼・非鉄金属工業、パルプ・紙・紙加工品工業、化学工業（除．無機・有機化学工業・医薬品）の3業種でした。
一方、残る12業種では前月比が低下しました。以下では、動きの大きかった業種を中心にピックアップしました。

金属製品工業：前月比-5.9％と大きく下落

金属製品工業の生産指数は89.9（前月比-5.9％）となり、前月の＋6.0％から大きく減少しました。
金属製品工業業種のうち、金属線製品以外の品目（建設用金属製品、建築用金属製品、暖房・調理等装置、粉末冶金製品、缶類、その他の金属製品）で、前月比がマイナスとなりました。特に「缶類」に分類されている産業用アルミニウム製品は前月比-39.4％と大きく低下しました。

石油・石炭製品工業：前月比-4.1％と3か月ぶりのマイナス

石油・石炭製品工業の生産指数は97.8（前月比-4.1％）となり、3カ月ぶりのマイナスとなりました。
石油製品に分類されている品目のうちガソリンが-7.4％、灯油が-3.6％といずれも前月から大きく下落しました。

中東情勢を受けて、今後どのように石油・石炭製品工業の生産指数が変化するのか注目です。

輸送機械工業（除.自動車工業）：前月比-6.4%と2か月ぶりの下落

輸送機械工業（除.自動車工業）の生産指数は113.1（前月比-6.4％）と前月から反落する結果となりました。
輸送機械工業（除.自動車工業）に分類されている品目のうち、航空機部品（前月比-3.3％）と船舶・同機関（前月比-3.5％）はいずれも前月比で-3％以上のマイナスとなりました。

鉄鋼・非鉄金属工業：前月比＋2.3％と2か月連続でのプラス

鉄鋼・非鉄金属工業の生産指数は102.2（前月比＋2.3％）と2か月連続でのプラスとなりました。鉄鋼業、非鉄金属工業ともに前月比でプラスとなり、構成品目別では非鉄金属工業の通信用ケーブル光ファイバ製品が＋33.8％、電気銅＋8.9％と大幅に増加となりました。

鉱工業指数とは

鉱工業指数（IIP：Industrial Production Index）とは、国内事業所における鉱工業製品の生産状況を測定する重要な経済指標です。経済産業省が毎月公表し、408品目について基準年（現在は2020年）を100として指数化しています。鉄鋼、電気機器、自動車などが主要業種であり、生産、出荷、在庫・在庫率が公表されており、とくに生産指数は日本の景気動向を判断する上で注目される指標です。

当社では、このデータを1978年よりデータベース化し、時系列データとして簡単にご利用いただけるよう提供しております。
(今回紹介したデータの一部は下記よりダウンロードいただけます。)

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高度なデータ分析には、複数の公表元からのデータ連携が不可欠です。しかし、個別のサイトを訪問し、それぞれ異なる形式のデータを取得・整形する作業は多大な手間と時間を要します。INDB Accelは、多岐にわたる統計データを統一された形式で一括取得できるため、データ統合の労力を劇的に軽減し、より多角的な分析を実現します。

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公表されている統計データは、出典元ごとに利用条件が異なり、確認に時間と労力がかかるケースが少なくありません。INDB Accelでは、提供する全てのデータに一律で明確な利用条件を設定しており、安心してビジネスにご活用いただけます。コンプライアンス面でも安心なデータ運用をサポートします。

4. 深掘り分析を可能にする豊富な過去データ

多くの公表サイトでは、データ公開期間が直近数年間に限定されていることが一般的です。INDB Accelは、数十年にわたる長期時系列データも豊富に収録しており、これにより、過去のトレンド分析や長期的な影響評価など、より深度のある分析が可能になります。企業の変遷や社会情勢との関連性も詳細に検証できるため、より確かな知見を得られます。

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