この記事でやること

経済産業省が公開している 鉱工業指数（IIP） のExcelをダウンロードして、 桜チャートで 月次の推移（trend line） を描きました。 「鉱工業・製造工業」といった全体指標だけでなく、 鉄鋼業／熱間圧延鋼材／冷間仕上鋼材／鋼管／めっき鋼材／鋳鍛造品 など、 “現場に近い系列”まで並べると、同じ時期でも揺れ方が全然違うのが見えて面白いです。

• 横軸：年月（月次）
• 縦軸：鉱工業 / 製造工業 / 鉄鋼・非鉄金属工業 / 鉄鋼業 / 鋼管 / めっき鋼材 …など
• グラフ：trend line（折れ線）

※この記事は「データ可視化のやり方」と「グラフから読み取れる傾向」に焦点を当てています。
指数の厳密な解釈は、系列の定義（季節調整の有無、対象範囲、基準年など）に依存します。

データ入手先（公式）

今回使用したのは、経済産業省が公開している鉱工業指数のExcelです。 まずはここから取得できます。

• Excel： b2020_gom1j.xlsx（meti.go.jp）
• 結果ページ： b2020_result-2.html（meti.go.jp）

可視化でつまずきやすいポイント（公式の注意事項を“使える形”にまとめ）

IIPのExcelはとてもありがたい反面、表記ルールや欠損表現が独特です。 ここを先に押さえると、桜チャートに入れるときに迷いません。

• 利用上の注意も併せて確認： 公開ページ側の「利用上の注意」も一緒に読むのがおすすめです。
• 2017年12月以前のデータ： 2017年12月以前については、掲載されている 接続指数 の利用が案内されています。
  接続指数は、過去の基準の指数を 便宜的に2020年基準指数と比較できるよう調整したものです。
• 年月の表記ルール（Excel側）：
  • 月次：西暦4桁＋月2桁（例：2025年10月 → 202510、2026年1月 → 202601）
  • 四半期：YYYYQ1〜YYYYQ4（Q1=1〜3月、Q2=4〜6月、Q3=7〜9月、Q4=10〜12月）
  • 年（暦年）：YYYYCY
  • 年度：YYYYFY（例：2025年度=2025年4月〜2026年3月）

  今回の記事のサンプルは、桜チャートに入れやすいように 2018/1/1 のような形式に整形しています。
  Excelが 202510 形式の場合は、YYYY/MM/1 に変換すると扱いやすいです。

• 速報値（P）： 年月の左に P が表示されている場合は 速報値です。
• X / *** の意味：
  • 対象事業所が1〜2事業所等の場合、秘密保護のため 「X」（旧ファイルでは「－」）になることがあります
  • 指数を作成していない場合は 「***」（旧ファイルではブランク）になることがあります

  桜チャートに入れるときは、X や *** は欠損として扱うのが安全です（列全体が文字列扱いになるのを避けるため）。

• 鉱工業指数に利用している主な所管外データ（例）： 農林水産省「牛乳乳製品統計調査」「油糧生産実績調査」、国土交通省「造船造機統計調査」「鉄道車両等生産動態統計調査」など。
• 年間公表予定： 年間の公表スケジュール（別ウインドウ）も案内されています。更新のタイミングを追う場合に便利です。

作成したグラフ（例）

下の画像は、同じデータを列ごとに切り替えて「小分割」で並べた例です。

グラフで見えてきたこと（実データの“読みどころ”）

1) 2020年春の急落は、ほぼ全系列に同時に出る

2018〜2025の推移でまず目立つのは、2020年4〜6月の急落です。 例えば 製造工業 は 2020/3 の 116.5 から、2020/5 には 80 まで落ちています。 鉄鋼系も同じタイミングで沈み、特に 鋳鍛造品 は 2020/5 に 57.7 とかなり大きく落ちています。

同じ時期にほぼ全系列が一斉に沈むのは、「個別要因」より「全体ショック」が強かったサインとして読みやすいです。

2) “戻り方”が系列ごとに違う。素材〜加工で表情が変わる

2020年後半〜2021年にかけては回復していきますが、戻りの速さ・その後の強さが系列で違います。 例として、2021/3 は 鉱工業 120.1、製造工業 120.2 と大きく持ち直しています。 一方で、鉄鋼関連の中でも 鋼管 は 2024〜2025にかけて水準が低めに出やすく、 “同じ鉄鋼でも、需要先や用途で波の出方が違う” という感じが、折れ線だと直感的に伝わります。

3) “全体（鉱工業・製造工業）”と“個別（めっき鋼材など）”を並べると解像度が上がる

全体指標が横ばいに見える期間でも、細かい系列は上がったり下がったりします。 例えば、めっき鋼材 は 2020年の底から回復した後も、 月によって 90台〜110台のレンジで動いており、季節性や需要の波が見えてきます。 「全体の景気感」だけでは見落としがちな動きを拾えるのが、小分割で並べる強みです。

桜チャートでの再現手順（最短）

1. 上の公式リンクからExcelをダウンロード
2. 欲しい表（月次）を見つける
3. 年月 列と、可視化したい列（例：鉱工業、製造工業、鉄鋼業…）をコピー
4. 桜チャートに貼り付け
5. graph type を trend line にして描画
6. 列を切り替えながらPNG保存（小分割の一覧を作る）

データに X や *** が混ざっていたら、その行は削除するか、欠損として扱ってください。 文字が混ざると数値列として読めず、グラフが崩れることがあります。

実データサンプル（そのまま貼って動く形式）

以下は、あなたが提示してくれた実データです（年月 + 指標列が横に並ぶ形式）。 まずはこれを貼って、列を切り替えながら同じグラフを再現できます。

次におすすめ：同じデータで“見せ方”を変える

• 全体→個別の順で見る（鉱工業・製造工業 → 鉄鋼・非鉄 → 鋼管・めっき鋼材…）
• 2020年の底（例：2020/5）を中心に、落ち幅と戻りを比べる
• 鋳鍛造品 のように振れが大きい系列は、受注の波として読むと面白い

「同じ時期に起きたこと」を、系列ごとに並べて見るだけで、 ニュースよりも“現場の温度感”に近い形で眺められるのが、指数×可視化の良さだと思いました。

桜チャートで試してみる