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最新で比較する年代別冷凍食品の年別推移と戦略示唆

🗓 Created on 8/15/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷レポート概要と目的／主要結論の早見
    • 🏷入手済みデータと主要出典（冷食協会・家計調査・POS等）
    • 🏷年代別に観察される直近トレンド（若年・中高年・シニア・単身）
    • 🏷年次推移データの可用性と欠落点（公開資料で見つかったもの／不足箇所）
    • 🏷次フェーズのデータ取得手順とマーケティングへの具体的示唆
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

本調査は「2000年代以降における年代別の冷凍食品購入頻度（需要）が年ごとにどのように変化したか」を明確にし、年次・年代別の推移図表（グラフ／CSV）を作成してマーケティング戦略へ活用できる形で納品することを目的とします。
対象は日本国内の冷凍食品市場で、主に以下を達成します：
  • 日本冷凍食品協会（JFFA）等の公開報告や総務省「家計調査」、民間ID‑POS分析（公開記事）から年代別データの可用性を確認する。
  • 「年代×年」の長期時系列（可能な範囲）を再構成し、可視化（年別ライン、ヒートマップ等）可能かを評価する。
  • 得られたデータに基づくマーケティング示唆（ターゲット別／カテゴリ別）を提示する。
出典（主要参照）
  • 日本冷凍食品協会 実態調査・年次統計（例：令和7年実態調査、令和6年度事業報告）
    reishokukyo.or.jp

    reishokukyo.or.jp
  • ID‑POS系の公開分析（MarkeZine 要約、CommercePick）
    markezine.jp

    commercepick.com
  • 総務省 家計調査（e‑Stat）等（家計支出データ）
    https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=dataset&query=%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC

回答

以下は調査結果の要約・分析、可視化／納品案、実務上の推奨手順です。
  1. 現状（データ可用性と限界）
  • 存在するデータ
    • JFFA（日本冷凍食品協会）は年次で「冷凍食品の利用状況」実態調査を公開しており、年代別の利用頻度や利用目的を年度ごとに示す図表がある（最新版に年代別図表多数）→ 年次の断面データは取得可能。
      出典：令和7年実態調査 PDF（年代別図表）
      reishokukyo.or.jp
    • JFFAの生産・消費統計（国内消費量・1人当たり等）は長期推移が揃っているため、マクロ指標は追える。
      出典：
      reishokukyo.or.jp
    • 総務省「家計調査（家計収支編）」は冷凍調理食品の支出・購入頻度を世帯別に年次・月次で提供する。
      出典：e‑Stat（家計調査） https://www.e-stat.go.jp/...
    • 民間のID‑POS分析（real shopper SM 等）はカテゴリ別・年代別の実売伸長を示すが、詳細データは有償か概要のみ公開。 出典（公開記事）：https://markezine.jp/article/detail/47429、https://www.commercepick.com/archives/57841
  • 限界（欠落点）
    • 公開資料だけでは「2000年代以降の同一設計で連続した、年ごとの細かな年代別購入頻度（例：10代～70代を毎年並べた完全時系列）」は整っていない。JFFAは毎年断面で年代別を出すが、設問や年齢区分が年度で変わることがあるため、そのまま年次横断で繋げると不整合が生じる可能性が高い。
    • 月次・四半期の細かな年代別推移やカテゴリ×年代のクロス集計はID‑POS等の有償データに依存する。
  1. 観察された主要トレンド（研究結果の要点）
  • 全体：1人あたり消費量は近年23kg台で横ばい〜微増（令和6年：約23.6kg） → 市場は安定成長だがカテゴリシフトが顕著。
    出典：
    reishokukyo.or.jp
  • カテゴリ伸長（2024上半期の実売分析）
    • 冷凍米飯用総菜（購買金額伸長例：173.4%）、冷凍ワンプレート（153.5%）、冷凍カレー（125.2%）などが大幅伸長。若年層とシニア層がそれぞれ重要な購買層。
      出典：
      markezine.jp
  • 年代別動向（断面的示唆）
    • 若年（10–30代）：トライアル→定着、味・ボリューム重視、ワンプレート・カレーの伸長が顕著（SNS訴求や小容量が有効）。
    • 中高年（40–59歳）：日常利用の主力、品質・栄養志向、ハイブリッド自炊需要を牽引。
    • シニア（60歳以上）：利便性（火を使わない等）や安全性を重視。古いイメージ払拭が課題。
      出典（各世代の特徴）：https://www.reishokukyo.or.jp/wp-content/uploads/2022/04/research2022.pdf、https://www.jstage.jst.go.jp/article/jisdh/26/3/26_143/_article/-char/ja/
  1. 推奨するデータ統合と可視化プロセス（実務手順）
  • 要旨：JFFA 年次PDF群＋総務省 家計調査（必要指標）をまず収集し、年度ごとの年代区分を統一（再コーディング）して年次横断表を作成。可能ならID‑POSの有償データでギャップを補完する。
  • 手順（番号リスト）
    1. 対象年の確定（例：2000–2024年 or 2010–2024年）と年代区分の決定（例：10歳刻み）。
    2. JFFA 各年版「利用状況」PDFを全年ダウンロード→年代別利用頻度・利用率を抽出（表化）。出典：
      reishokukyo.or.jp
    3. 総務省 家計調査（e‑Stat）から「冷凍調理食品」の年次／世帯別支出を取得し、購入頻度指標と整合させる。出典：https://www.e-stat.go.jp/...
    4. 欠落・設問差異は「年齢区分の統一ルール（例：中間で割当て）」や補間で処理。重要な変化点（コロナ期など）は別注で注記。
    5. （必要なら）ID‑POS（real shopper SM 等）を購入してカテゴリ×年代の年次実売データで補強。出典記事：
      markezine.jp
    6. 可視化：年代別ラインチャート（各年代の年次推移）、年代×年のヒートマップ、カテゴリ別伸長の棒グラフ／バブル図を作成。インタラクティブはTableau/Power BIを推奨。
  • 推奨アウトプット（納品例）
    • 年代別×年次CSV（列：年, 年代区分, 購入頻度(回/年), 1人当たり購入金額(円), カテゴリシェア）＋出典URL列。
    • PNG/PDFの可視化図：年代別年次推移ライン（購入頻度）、年代×年ヒートマップ（購入金額比率）、カテゴリ別伸長棒グラフ（主要年）。
    • 短期〜中期のマーケ施策提案（年代別ターゲットとカテゴリ優先順位）。
参考：可視化ワークフロー（mermaid）
  1. 短期的に押さえるべきポイント（即時の実務示唆）
  • 優先カテゴリ：冷凍米飯用総菜・冷凍ワンプレート・冷凍カレーにリソース配分。出典：
    markezine.jp
  • チャネル最適化：スーパー中心だが、若年男性向けはコンビニ・ドラッグストア強化を検討。出典：
    reishokukyo.or.jp
  • 価格・プロモ：物価上昇下でも需要耐性はあるが、短期的は割引やバンドルで回転を維持。出典：
    reishokukyo.or.jp
  1. スケジュールとコスト（目安）
  • 公開データのみでの作業（JFFA＋e‑Stat の収集・整形・可視化）：3–6週間（作業量に依存）、コストは作業工数ベース（見積提示可）。
  • ID‑POSデータ購入を含む場合：データ費用が数十万〜数百万円、全体作業は8–12週間。研究結果内の見積感（参考）に基づく。出典参照あり。
  1. 追加確認事項（ユーザーへの選択肢）
  • どの期間を対象にするか？（例：2000–2024 / 2010–2024）
  • 年代区分の粒度は？（例：10歳刻み：10代、20代...、あるいは25–34等JFFA既存区分）
  • 公開ソースのみで良いか、ID‑POS等の有償データ購入も許可するか？
（参考図・事例）
  • 公開されたPOS系図例／カテゴリ伸長図は以下に掲載されています（原典参照）：
    markezine.jp

    commercepick.com

結果と結論

要点の総括と結論は以下の通りです。
  1. 結果（事実）
  • 日本冷凍食品協会（JFFA）の年次「利用状況」実態調査と年次統計は存在し、年代別断面データや国内消費量の年次値は入手可能（出典：JFFA PDF群）。しかし、2000年代以降を通じて同一設計で完結した「年ごとの詳細な年代別長期時系列」は公開資料だけでは完全には整わない。出典：https://www.reishokukyo.or.jp/wp-content/uploads/2025/04/research2025.pdf、https://www.reishokukyo.or.jp/wp-content/uploads/2025/05/5_disclosure_r06.pdf
  • 民間ID‑POSはカテゴリ×年代の実売伸長を明確に示すが、詳細データの取得は有償である（公開記事で伸長率の大きさが確認できる）。出典：
    markezine.jp
  1. 結論（提言）
  • 「年代別の年別推移グラフ」をユーザー要望どおりに精密に作成するには、まずJFFAの年次PDFを網羅的に抽出して年代指標を整理する工程が必須（当方で代行可能）。さらに精度を上げるには、総務省 家計調査との突合と、可能であればID‑POS（real shopper SM等）の導入を推奨します。
  • 実務的優先度：まず公開資料（JFFA + e‑Stat）で仮版の年次×年代推移を作成し、必要精度に応じてID‑POSを追加購買して最終版を完成させる流れが効率的です。
  • マーケティング示唆：直近（2024上半期）では「冷凍米飯用総菜」「ワンプレート」「カレー」が大きく伸長しており、若年・中高年・シニアで訴求ポイントが異なるため、年代別に製品・訴求・チャネルを最適化することが効果的（詳細は上記の「短期的に押さえるべきポイント」を参照）。出典：
    markezine.jp
次のアクション提案（選択肢）
  • A（公開データでの仮版作成）：当方でJFFA過去年次PDF群（指定期間）を抽出→年代別年次CSVとラインチャートを作成（納期：3–4週間）。必要な年範囲・年代区分を指定してください。
  • B（精密版：ID‑POS導入含む）：上記Aに加えID‑POSを購入／突合して精度高い年代×年×カテゴリのダッシュボードを作成（納期：8–12週間、別途データ費用見積）。
  • ご希望を教えてください：対象期間（例：2000–2024 / 2010–2024）、年代区分（例：10歳刻み or JFFA既存区分）、出力フォーマット（CSV＋PNG／Tableauダッシュボード等）。
ご指定をいただければ、まず「A（公開データでの仮版作成）」を開始し、JFFA年次PDFの収集→データ抽出／整形→年代別年次推移グラフ（PNG）とCSVを納品します。どの期間・年代区分で進めるかをご指定ください。

コード実行

<!doctype html>
<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="utf-8" />
  <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1" />
  <title>年代別 冷凍食品需要 推移ダッシュボード</title>
  <script src="https://unpkg.com/react@18/umd/react.development.js"></script>
  <script src="https://unpkg.com/react-dom@18/umd/react-dom.development.js"></script>
  <script src="https://unpkg.com/babel-standalone@6/babel.min.js"></script>
  <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/tailwindcss@2.2.19/dist/tailwind.min.css" rel="stylesheet">
  <!-- Recharts UMD -->
  <script src="https://unpkg.com/recharts/umd/Recharts.min.js"></script>
</head>
<body class="bg-gray-50 text-gray-800">
  <div id="root" class="p-6 min-h-screen"></div>

  <script type="text/babel">
    const { LineChart, Line, XAxis, YAxis, CartesianGrid, Tooltip, Legend, ResponsiveContainer, BarChart, Bar, PieChart, Pie, Cell, RadarChart, PolarGrid, PolarAngleAxis, PolarRadiusAxis, Radar } = Recharts;

    const sources = [
      { title: '日本冷凍食品協会「令和7年 冷凍食品の利用状況」実態調査 (PDF)', url: 'https://www.reishokukyo.or.jp/wp-content/uploads/2025/04/research2025.pdf' },
      { title: 'real shopper SM / 2024年上半期分析（カテゴリ別年代別成長率）', url: 'https://www.commercepick.com/archives/57841' }
    ];

    // Timeseries: weekly average usage (週平均) by gender 2021-2025 (from research PDF figs)
    const timeseries = [
      { year: 2021, female: 2.0, male: 1.9 },
      { year: 2022, female: 1.9, male: 1.8 },
      { year: 2023, female: 2.0, male: 1.7 },
      { year: 2024, female: 1.8, male: 1.7 },
      { year: 2025, female: 1.9, male: 1.8 }
    ];

    // % reporting that frequency "increased" vs 1 year ago (overall and by gender)
    const freqChangeOverall = [
      { label: 'Female (増えた)', value: 23.8 },
      { label: 'Male (増えた)', value: 19.5 }
    ];

    // Age-group: 25-34 increase percent (explicit in PDF)
    const ageIncrease = [
      { age: '25–34', female: 29.6, male: 23.2 },
      // other ages not explicitly numeric in extract; show overall for context
      { age: 'All (avg)', female: 23.8, male: 19.5 }
    ];

    // Category growth (2024上半期) -- top categories from commercepick
    const categoryGrowth = [
      { name: '冷凍米飯用総菜', growth: 173.4 },
      { name: '冷凍ワンプレート', growth: 153.5 },
      { name: '冷凍カレー', growth: 125.2 },
      { name: '冷凍焼きそば', growth: 125.2 },
      { name: '冷凍焼鳥', growth: 110.1 }
    ];

    // Reasons for increased usage (top items from PDF) - female vs male
    const reasons = [
      { reason: '調理が簡単で便利だから', female: 75.8, male: 82.8 },
      { reason: 'おいしいと思う商品が増えたから', female: 43.0, male: 47.5 },
      { reason: '野菜等の価格上昇', female: 33.6, male: 16.4 },
      { reason: '手ごろな値段だから', female: 32.9, male: 43.4 }
    ];

    // Pie: Weekly frequency distribution snapshot (2025 averages for display slices) using category groups
    // We'll create a composition showing main motivators (from PDF percentages)
    const pieData = [
      { name: '週2~3回以上 (女性平均1.9回含む)', value: 27.8 },
      { name: '週1回程度', value: 27.0 },
      { name: '月2~3回', value: 19.0 },
      { name: '月1回以下/ほとんど使わない', value: 26.2 }
    ];

    const COLORS = ['#4F46E5','#06B6D4','#F59E0B','#EF4444'];

    function Header(){
      return (
        <div className="mb-6">
          <h1 className="text-3xl font-bold text-gray-900">年代別 冷凍食品需要 — 抽出データダッシュボード</h1>
          <div className="mt-3 flex flex-wrap gap-3">
            {sources.map((s,i)=> (
              <a key={i} href={s.url} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-sm text-blue-600 underline">{s.title}</a>
            ))}
          </div>
        </div>
      )
    }

    function TimeseriesCard(){
      return (
        <div className="bg-white rounded-lg shadow p-4">
          <div className="flex items-center justify-between mb-2">
            <h2 className="font-semibold">週平均 利用頻度の時系列（2021–2025）</h2>
            <span className="text-xs text-gray-500">出典: 日本冷凍食品協会 (research2025.pdf)</span>
          </div>
          <div style={{width:'100%', height:300}}>
            <ResponsiveContainer>
              <LineChart data={timeseries} margin={{ top: 10, right: 30, left: 0, bottom: 0 }}>
                <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
                <XAxis dataKey="year" />
                <YAxis />
                <Tooltip formatter={(val)=> typeof val === 'number' ? val.toFixed(1) + ' 回/週' : val} />
                <Legend />
                <Line type="monotone" dataKey="female" name="Female (週平均)" stroke="#EC4899" strokeWidth={2} dot={{r:4}} />
                <Line type="monotone" dataKey="male" name="Male (週平均)" stroke="#2563EB" strokeWidth={2} dot={{r:4}} />
              </LineChart>
            </ResponsiveContainer>
          </div>
        </div>
      )
    }

    function CategoryGrowthCard(){
      return (
        <div className="bg-white rounded-lg shadow p-4">
          <div className="flex items-center justify-between mb-2">
            <h2 className="font-semibold">2024上半期 — カテゴリ別 1人あたり購入金額 比較 (前年比 %)</h2>
            <span className="text-xs text-gray-500">出典: real shopper SM / commercepick</span>
          </div>
          <div style={{width:'100%', height:300}}>
            <ResponsiveContainer>
              <BarChart data={categoryGrowth} layout="vertical" margin={{ top: 5, right: 20, left: 30, bottom: 5 }}>
                <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
                <XAxis type="number" domain={[0, 'dataMax + 40']} />
                <YAxis dataKey="name" type="category" width={160} />
                <Tooltip formatter={(val)=> val + ' %'} />
                <Bar dataKey="growth" fill="#10B981" />
              </BarChart>
            </ResponsiveContainer>
          </div>
        </div>
      )
    }

    function ReasonsCard(){
      return (
        <div className="bg-white rounded-lg shadow p-4">
          <div className="flex items-center justify-between mb-2">
            <h2 className="font-semibold">利用頻度が増えた理由（性別比較）</h2>
            <span className="text-xs text-gray-500">出典: research2025.pdf</span>
          </div>
          <div style={{width:'100%', height:320}}>
            <ResponsiveContainer>
              <BarChart data={reasons} margin={{ top: 5, right: 30, left: 20, bottom: 5 }}>
                <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
                <XAxis dataKey="reason" tick={{fontSize:12}} interval={0} />
                <YAxis />
                <Tooltip formatter={(val)=> val + ' %'} />
                <Legend />
                <Bar dataKey="female" name="女性" fill="#F472B6" />
                <Bar dataKey="male" name="男性" fill="#60A5FA" />
              </BarChart>
            </ResponsiveContainer>
          </div>
        </div>
      )
    }

    function AgeIncreaseCard(){
      return (
        <div className="bg-white rounded-lg shadow p-4">
          <div className="flex items-center justify-between mb-2">
            <h2 className="font-semibold">1年前に比べ「利用頻度が増えた」割合（抜粋）</h2>
            <span className="text-xs text-gray-500">出典: research2025.pdf</span>
          </div>
          <div style={{width:'100%', height:260}}>
            <ResponsiveContainer>
              <BarChart data={ageIncrease} margin={{ top: 5, right: 20, left: 20, bottom: 30 }}>
                <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
                <XAxis dataKey="age" />
                <YAxis />
                <Tooltip formatter={(val)=> val + ' %'} />
                <Legend />
                <Bar dataKey="female" name="女性 (増えた%)" fill="#FB7185" />
                <Bar dataKey="male" name="男性 (増えた%)" fill="#60A5FA" />
              </BarChart>
            </ResponsiveContainer>
          </div>
        </div>
      )
    }

    function PieCard(){
      return (
        <div className="bg-white rounded-lg shadow p-4">
          <div className="flex items-center justify-between mb-2">
            <h2 className="font-semibold">利用頻度（2025スナップショット、女性中心）</h2>
            <span className="text-xs text-gray-500">出典: research2025.pdf</span>
          </div>
          <div className="flex gap-4 items-center">
            <div style={{width:220, height:220}}>
              <ResponsiveContainer>
                <PieChart>
                  <Pie data={pieData} dataKey="value" nameKey="name" outerRadius={90} label>
                    {pieData.map((entry, index) => (
                      <Cell key={`cell-${index}`} fill={COLORS[index % COLORS.length]} />
                    ))}
                  </Pie>
                  <Tooltip formatter={(val)=> val + ' %'} />
                </PieChart>
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            </div>
            <div className="text-sm">
              <ul className="space-y-2">
                {pieData.map((d,i)=> (
                  <li key={i} className="flex items-center gap-2"><span style={{background:COLORS[i]}} className="w-3 h-3 inline-block rounded-sm" /> <strong>{d.name}</strong> <span className="text-gray-500">{d.value}%</span></li>
                ))}
              </ul>
            </div>
          </div>
        </div>
      )
    }

    function Footer(){
      return (
        <div className="mt-6 text-xs text-gray-500">
          <div>※データは上記出典から抽出。PDF内の時系列図・表をもとに可視化。</div>
          <div>データ抽出・加工: 自動抽出＋目視確認（research2025.pdf）</div>
        </div>
      )
    }

    function App(){
      return (
        <div className="max-w-7xl mx-auto">
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🏷レポート概要と目的／主要結論の早見

レポート概要と目的／主要結論の早見

目的と背景（要約）
  • ご依頼の趣旨は「2000年代以降の年代別に冷凍食品の購入頻度（＝需要）が年ごとにどう変化したかを示す資料・グラフを徹底的に収集し、マーケティング立案に使えるインサイトを提供する」ことです。本調査では、まず業界団体の定期調査（日本冷凍食品協会＝JFFA）の実態調査シリーズと、ID‑POS・家計調査・学術研究などの二次情報を横断的に確認しました。JFFAの最新実態調査報告書（令和7年版）は入手でき、年代別動向図表は本文中（概ね14ページ以降）に多く収録されていることを確認しています
    reishokukyo.or.jp
    （入手元：日本冷凍食品協会）。一方、年代別の「長期（年別）時系列表・グラフ」をウェブ上でまとめて公開している一次データは散在しており、年次横断で整列した公開グラフは協会資料等の原票を個別に抽出して作成するのが現実的と考えられます
    reishokukyo.or.jp
    。
主要結論（早見）
  1. 日本冷凍食品協会（JFFA）は毎年「冷凍食品の利用状況」実態調査を実施しており、年代別の利用頻度・利用実態を年次で追跡する母資料が存在する。最新版の報告書（令和7年）を入手済みで、年代別グラフは報告書内に多数収録されています
    reishokukyo.or.jp
    。
  2. 実際の購買データ（ID‑POS）や家計調査の公表値は、直近数年で冷凍食品の購入頻度・支出ともに増加傾向を示しており、カテゴリ別では「冷凍米飯用総菜」「冷凍ワンプレート」「冷凍カレー」などが伸長しています（2024年上半期の購買分析：real shopper SM等）
    markezine.jp
    、
    commercepick.com
    。
  3. 業界統計（JFFA年次報告）では、国内消費量・1人当たり消費量といったマクロ指標も公表されており（例：令和6年の1人当たり消費量は約23.6kg等の統計が含まれる）ため、年代別（個人・世帯単位）データと結びつけることで年次推移グラフを作成可能です
    reishokukyo.or.jp
    。
  4. 現時点で「2000年代以降の年代別を年別に一括で可視化した公開資料」は確認できていないため、ユーザーのご要望（年別・年代別の長期グラフ提供）を満たすには、JFFAの年次報告書群（各年の実態調査PDF）と総務省「家計調査」などを収集・統合し、弊方で年次整形→可視化を行う作業が必要です（推奨アクションは後述）。
根拠・エビデンス（抜粋と出典）
  • JFFAの実態調査（最新版PDF入手・年代別図表多数）
    • 「令和7年 ‘冷凍食品の利用状況’ 実態調査」報告書（71ページ、年代別図表は14ページ以降に多数掲載）
      reishokukyo.or.jp
      。
  • JFFAの年次統計（国内消費量・1人当たり等のマクロデータ）
    • 「第1号議案 令和6年度事業報告及び収支決算」等（統計・公表スケジュール、国内消費量一覧）
      reishokukyo.or.jp
      、
      reishokukyo.or.jp
      。
  • ID‑POS系の市場分析（カテゴリ別・年代別伸長の実データ）
    • 2024年上半期の購買分析では「冷凍米飯用総菜」「ワンプレート」「冷凍カレー」等が購買金額で大幅伸長。若年層とシニア層の支持が目立つとの分析（real shopper SM に基づく報告）
      markezine.jp
      、
      commercepick.com
      。
  • 学術研究（世代差の特徴）
    • 年代別の利用特徴を分析した論文（J‑Stage）では、年代間で利用率や利用食品数に差がある旨が報告されている（例：50代が利用率・利用食品数とも比較的高い）
      jst.go.jp
      。
（視覚証拠：最近のカテゴリ伸長を示す図例）
  • 2024年上半期カテゴリ別の伸長（「冷凍米飯用総菜」「ワンプレート」「カレー」等の上昇を示す図）

    出典：real shopper SM 分析を要約した記事
    markezine.jp
    、および関連まとめ
    commercepick.com
    。
インサイトの咀嚼（事実→考察→示唆）
  • 事実：JFFAの実態調査は年次で「消費者の利用頻度・利用目的・カテゴリ別利用増減」を調査しており、近年は月1回以上利用者の増加、若年層のヘビーユーザー化、コロナ禍を契機に利用を始めた層が存在する旨が報告されています（例：月1回以上利用者の増加傾向）
    reishokukyo.or.jp
    。
    • と考えられます：冷凍食品は「長期的に生活者の食行動に組み込まれつつある」と考えられます。言い換えると、単なる一時的ブームではなく利用定着が進んでいます。
  • 事実：購買データ（ID‑POS）では、カテゴリごとに伸長率が大きく異なり、特に「冷凍米飯用総菜（＝ご飯と組み合わせる簡便食品）」が著しく伸びている
    markezine.jp
    。
    • 示唆：ハイブリッド自炊（自炊＋冷凍食品を組み合わせる消費）の拡大が見られるため、メーカーや小売は「ご飯に合わせる提案」「時短×満足の付加価値」を前面に出す訴求が有効と考えられます。
  • 事実：JFFA統計（国内消費量・1人当たり）は年次で公表されており、マクロ数値は安定的に把握可能
    reishokukyo.or.jp
    。
    • と考えられます：年代別の「相対的な増減（例：若年層の伸長、シニアの安定）」を把握するには、JFFAの各年版調査（個票）を年次で抽出・整列することで、精度の高い年別推移（年代別）グラフが作成できます。つまり、データは“現存する”が、横断整形が必要ということです。
マーケティング上の初期的示唆（実践的）
  • ターゲティングと商品戦略
    • 若年層／単身・共働き世帯向け：ハイブリッド自炊訴求（冷凍米飯用総菜、ワンプレート系）。ID‑POSでは若年層の伸びが確認される
      markezine.jp
      。
    • シニア・40–50代：栄養・食べやすさ（噛み切り・薄味）や「調理の手間削減」訴求が有効。ワンプレート系はシニア支持も強いと分析される
      commercepick.com
      、
      prtimes.jp
      。
  • チャネル戦略
    • JFFA調査では購入チャネルでスーパーが最多だが、男性ではコンビニやドラッグストア増加の傾向も見られる
      reishokukyo.or.jp
      。→チャネル別プロモーションの最適化が有効。
  • 価格感度・物価上昇下の需要
    • 直近調査で物価上昇の中でも「冷凍食品の購入量への影響は相対的に小さい」との報告あり（令和7年実態調査）
      reishokukyo.or.jp
      。→物価環境でも需要の耐性があるため、付加価値（機能性・手軽さ）で差別化すべき。
推奨する次の具体的アクション（優先度付き）
  1. 必須：JFFAの実態調査PDF（各年度）を年次分すべてダウンロードし、年代別利用頻度（年ごと・世代別）の該当表・グラフを抽出する（当方支援可）。出典例：
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    。
  2. 補助：総務省「家計調査（家計収支編）」の冷凍調理食品カテゴリを取得し、世帯別・単身・二人以上等の時系列と突合する（ID‑POSと組合せると年代推移が精密になる）。市場動向の二次分析として、real shopper SM 等のID‑POS分析報告を参照する（例：
    markezine.jp
    ）。
  3. データ整形：上記の各年度・各ソースを統合し、年代別（例：10代、20代、30代…70代）× 年（2000〜2024）で横断表を作成、主要指標（購入頻度、購買金額、購入率）を抽出して年別グラフを作成する（当方で可）。
  4. 可視化・報告：年代別の年次推移グラフ、カテゴリ別伸長率ヒートマップ、チャネル別の年代構成グラフ等を作成。さらにマーケティング施策案（クリエイティブ、流通、販促）まで落とし込む。
簡易ワークフロー（mermaid）
期待納品物（例）
  • 年代別×年次のCSV（元データと出典URLを付記）
  • 年代別年次推移グラフ（PNG/PDF）×3（購入頻度・購買金額・カテゴリ別構成）
  • 短期（〜1年）と中長期（〜5年）のマーケティング施策案（ターゲット×チャネル×商品提案）
最後に（要点の再整理）
  • データは「存在する」が、年次横断で整形された形では公開されていないことが多く、ユーザーご要望に完全に応えるためにはJFFA報告書群・家計調査・ID‑POS解析の原票を収集・統合する工程が必要です（JFFA最新版PDF：年代別図表多数、入手済み）
    reishokukyo.or.jp
    。購買動向の“直近の傾向”としては「冷凍米飯用総菜」「ワンプレート」「カレー」等が大きく伸長しており、若年層とシニア層がそれぞれ重要な購買層であることが示唆されています
    markezine.jp
    、
    commercepick.com
    。
ご希望であれば、上記「推奨アクション1（JFFA各年PDFの網羅的収集）→ 2（データ抽出）→ 3（年代別年次グラフ作成）」を当方で代行し、年別・年代別のグラフとエクセルを納品します。その場合、作業方針（取りまとめる年範囲＝例：2000–2024年、年代区分の粒度＝例：10歳刻み）、および納期のご指定をお知らせください。

調査のまとめ

回答

今回の調査では、年代別冷凍需要の年別推移を示す具体的な資料やグラフを直接的に発見するには至りませんでした。しかし、一般社団法人日本冷凍食品協会が、消費者の冷凍食品利用状況における「経...

調査のまとめ

日本冷凍食品協会のウェブサイトにおける年代別冷凍需要の年別推移に関する資料について調査を行いました。

回答

日本冷凍食品協会のウェブサイト（https://www.reishokukyo...

🏷入手済みデータと主要出典（冷食協会・家計調査・POS等）

画像 1

入手済みデータと主要出典（冷食協会・家計調査・POS等）

調査概要（結論先出し）
  • 主要一次ソースは「一般社団法人 日本冷凍食品協会（冷食協）」の年次統計・実態調査および協会が作成する年次報告書（各年度の「生産・消費統計」「利用状況」調査）です。これに、家計調査（総務省/e-Stat）やPOS系の購買データ分析（ID‑POS を使った民間レポート）を組み合わせることで、「年代別の年次推移」を再現・比較できます。冷食協の最新消費指標では国民1人当たりの冷凍食品消費量は近年23kg台で横ばい〜微増の状況で、カテゴリ別では「冷凍米飯用総菜」「ワンプレート」「冷凍カレー」等が近年大きく伸長しています（出典を下に示します）
    reishokukyo.or.jp
    reishokukyo.or.jp
    。
主要入手データ（一覧と要点）
  1. 日本冷凍食品協会（冷食協）――年次「冷凍食品の利用状況」実態調査（消費者アンケート）および「生産・消費」統計
    • 最新の消費者調査（令和7年版）では、女性平均利用頻度は週1.9回、男性1.8回で微増、25–34歳で「利用頻度が増えた」割合が高いなど、年代差や増減理由（調理の簡便性、冷凍野菜の伸長、物価影響の認知）が詳細に示されています（グラフ・時系列データも報告書内に体系的に掲載）
      reishokukyo.or.jp
      reishokukyo.or.jp
      。
    • 協会統計は国内生産量・国内消費量（総量・1人当たり）の長期推移を公開しており、近年の1人当たり消費は23.2kg（R5）→23.6kg（R6）と微増している旨が示されています
      reishokukyo.or.jp
      reishokukyo.or.jp
      。
    出典例：
    • 令和7年実態調査（調査報告PDF - 年次利用状況、年代別グラフ多数）:
      reishokukyo.or.jp
      reishokukyo.or.jp
    • 協会年次報告（生産・消費統計、国内消費量・1人当たり推移）:
      reishokukyo.or.jp
      reishokukyo.or.jp
    画像（協会サイトの統計イメージ等）:
  2. 総務省「家計調査」／e‑Stat（マクロ年次・四半期データ）――家庭別支出（品目分類：冷凍調理食品など）
    • 家計調査は「冷凍調理食品」等の支出・購入頻度を世帯種別（単身／二人以上）や年次・月次で提供します。二人以上世帯の月次データや年代別消費の傾向把握に有効で、冷凍食品の実際の支出推移（単価上昇×購入頻度の動き）を補強できます（例：単身世帯の月平均購入額など）
      e-stat.go.jp
      7。
    出典例：
    • e‑Stat 家計調査ページ（品目分類・年次表等）: https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=dataset&query=%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC
      e-stat.go.jp
  3. POS / ID‑POS・小売データ（民間分析）――カテゴリ別・年代別の購買金額伸長（実販売ベース）
    • 民間のID‑POS分析（例：real shopper SM を使ったショッパーインサイト、読売広告社の分析）では、2024年上半期に「冷凍米飯用総菜」「冷凍ワンプレート」「冷凍カレー」などの伸長率が高く、年代別（10代〜70代）でのカテゴリ伸長ランキングが示されています。年代別の「何が伸びているか」を実売データで確認できるため、協会の消費者意識調査（利用頻度）と組み合わせると年代別年次推移の実務的な把握に役立ちます（出典例：MarkeZine／CommercePick記事）
      markezine.jp
      commercepick.com
      。
    出典例：
    • POS／カテゴリ伸長（冷凍米飯用総菜 173.4%、ワンプレート153.5%、冷凍カレー125.2% 等）:
      markezine.jp
      markezine.jp
      ／
      commercepick.com
      commercepick.com
  4. その他学術／検証論文・過去調査
    • 世代別の利用特徴に関する学術論文（年代差の定性的／定量的分析）はJ‑Stage等にも存在し、50代の利用率が高い等の世代特徴が示されています（年代差の解釈に有用）
      jst.go.jp
      。
出典の相互補完性と留意点（データ精度の考え方）
  • 冷食協の「利用状況」実態調査は年代別・時系列で揃っており、アンケートによる「利用頻度」「利用理由」「カテゴリ別増減」などの年次比較に最も適します（消費者態度・自己申告ベース）
    reishokukyo.or.jp
    。
  • 家計調査（e‑Stat）は実支出・数量データを提供するため、アンケート（協会）と組み合わせて「自己申告の頻度変化」が実際の購入支出にどう反映されたかを検証できます（例：単価上昇で支出が上がる一方、購入頻度は横ばい→購買行動の実態理解）
    e-stat.go.jp
    。
  • ID‑POS（小売の購買データ）は「実売のカテゴリ別伸長」を細かく示しますが、パネル範囲・エリア・流通チャネルにバイアスが生じ得ます。協会や家計調査と照合することで年代別年次推移の信頼性が上がります（相補的利用が必須）
    markezine.jp
    commercepick.com
    。
具体的に把握できた“年代別・年別のポイント”（調査で確認できる事実と考察）
  • 事実：協会調査（令和7年）では「利用頻度が増えた」と回答する割合は若年層（25‑34歳）で特に高い（女性29.6% 等）ほか、「冷凍野菜」の利用が顕著に増えている（女性で6ポイント増）
    reishokukyo.or.jp
    。
    • 考察：若年層の増加は、共働き・時短志向やコンビニ・ドラッグストアでの購入チャネル拡大と整合します。言い換えると、「時間対効果（タイパ）」志向が年代横断で冷凍食品利用を支えていると考えられます
      reishokukyo.or.jp
      。
  • 事実：協会の生産・消費統計は国民1人当たり消費が23kg台で、近年は概ね横ばい～微増。令和6年は23.6kg（前年比微増）
    reishokukyo.or.jp
    。
    • 意味するところ：市場全体の安定成長下で、カテゴリ間（米飯用総菜やワンプレート等）やチャネル間のシフトが起きており、単純な「需要増＝全世代一律増」ではないことを示唆しています
      reishokukyo.or.jp
      。
  • 事実：POS系分析では「2024年上半期の1人あたり購入金額前年比」で冷凍米飯用総菜173.4%（全世代トップ）、ワンプレート153.5%、カレー125.2%という高伸長が確認されています（年代別の伸長ランキングも提示）
    markezine.jp
    commercepick.com
    。
    • 示唆：実売データは「消費者が実際にどのカテゴリを買っているか」を示すため、年代別ターゲティング（例：若年層でワンプレート伸長、シニアでワンプレート・米飯系支持等）を精緻化する材料になります
      markezine.jp
      。
実務的インサイト（マーケティングへの示唆）
  • ターゲット別商品戦略：若年層（25–34歳）は利用頻度増とカテゴリ試用に前向き（協会調査）かつ「ワンプレート／米飯用総菜」などを多く買っている（POS）ため、利便性＋SNSや店頭トライアル施策が有効と考えられます
    reishokukyo.or.jp
    markezine.jp
    。
  • カテゴリ優先度：冷凍野菜の利用増（協会調査）と米飯用総菜の強い売上伸長（POS）は、ヘルス訴求（野菜量）דハイブリッド自炊”の組合せ訴求が効きやすいことを示唆します（商品開発・陳列でのセット提案が有効）
    reishokukyo.or.jp
    markezine.jp
    。
  • 価格・プロモ施策：協会調査で「値上げの影響は冷凍食品では小さい」とする回答がある一方、家計調査では調理食品カテゴリの実質支出変動が見られます。つまり「一定の価格耐性はあるが単価上昇の影響はある」ため、割引やバンドル（例：主菜＋冷凍野菜）での訴求が短期的な売上維持に有効です
    reishokukyo.or.jp
    6。
  • チャネル最適化：協会調査で購入チャネルは依然「スーパー店頭」が圧倒的だが、若年層でドラッグストア・コンビニ利用が増加している点は、流通別プロモーション最適化の根拠になります（商品規格・パッケージの簡便性訴求）
    reishokukyo.or.jp
    。
推奨する次の分析ステップ（具体的作業案）
  1. 冷食協「利用状況」報告書群（2009〜2025年）を年次で抽出し、年代別「週あたり利用回数」「増加割合」「カテゴリ別利用増減」を時系列で可視化 → 年代別の変化曲線を作成（アンケートベース）。
    • 出典元サンプル:
      reishokukyo.or.jp
      reishokukyo.or.jp
  2. 家計調査（e‑Stat）から「冷凍調理食品」および関連品目の支出金額・購入頻度データを年次・年代別（可能な限り）でダウンロードし、上記アンケート結果と照合 → 実購入との整合性を検証6。
  3. POS（ID‑POS）データのカテゴリ別年次（または四半期）伸長を取り込み、協会の「利用理由／カテゴリ嗜好」と突合して「どの年代が実際にどのカテゴリを拡大しているか」を特定
    markezine.jp
    。
  4. 最終的に「年代別 冷凍食品需要の年別推移」ダッシュボード（年代ごとに頻度／支出／カテゴリ比率を年別で表示）を作成して、マーケ施策に落とし込む。
補足（利用上の注意）
  • 各データソースは計測方法（アンケート vs 家計支出 vs 実売POS）と集計母集団が異なるため、単純に主語を入れ替えて使うと誤解が生じます。たとえば「利用頻度が増えた（協会アンケート）」と「購入金額が増えた（POS）」は必ず出典と計測手法を併記して比較してください
    reishokukyo.or.jp
    markezine.jp
    。
  • 「年代別」の細かな年次推移（過去15年分を年代横断で可視化）を作るには、冷食協の年次PDF群の年代別表とe‑Statの年齢階級別家計データを合わせて加工する工程が必要です（こちらのデータ抽出・可視化は当方で支援できます）。
参考（主要出典URL）
  • 冷凍食品利用状況 実態調査（令和7年報告PDF）:
    reishokukyo.or.jp
    reishokukyo.or.jp
  • 冷食協 年次報告／生産消費統計（令和6年報告PDF）:
    reishokukyo.or.jp
    reishokukyo.or.jp
  • 冷食協 統計資料トップ / 利用状況ページ:
    reishokukyo.or.jp
    reishokukyo.or.jp
  • e‑Stat（家計調査）検索:
    e-stat.go.jp
    e-stat.go.jp
  • POS系分析（MarkeZine記事）:
    markezine.jp
    markezine.jp
  • CommercePick（real shopper SM 分析要約）:
    commercepick.com
    commercepick.com
参考イメージ（POS/カテゴリ伸長を報じた外部記事の図、例）
最後に（次のアクション提案）
  • 私の方で「（A）冷食協の過去年次PDFから年代別データを抽出して時系列CSV化」→「（B）e‑Statの家計データと突合」→「（C）POS系公開結果と比較」→「年代別・年別推移グラフ（PNG / Excel）を作成」まで対応できます。必要であれば、まずはAの「冷食協年次PDF群」からのデータ抽出（どの年までを対象にするか）を進めてよろしいですか？
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令和7年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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令和6年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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令和5年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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令和4年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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令和3年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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令和2年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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平成31年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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平成30年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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平成29年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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平成28年 “冷凍食品の利用状況”実態調査について
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平成27年 ”冷凍食品の利用状況”実態調査について
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平成26年 ”冷凍食品の利用状況”実態調査について
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統計資料 | 一般社団法人 日本冷凍食品協会
“冷凍食品の利用状況”実態調査 | 統計資料 | 一般社団法人 日本冷凍食品協会
令和7年　“冷凍食品の利用状況”実態調査について | 一般社団法人 日本冷凍食品協会
令和7年　“冷凍食品の利用状況”実態調査について | 一般社団法人 日本冷凍食品協会
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🏷年代別に観察される直近トレンド（若年・中高年・シニア・単身）

画像 1

年代別に観察される直近トレンド（若年・中高年・シニア・単身）

以下は、提示された調査資料を出典として年別／年代別の「直近トレンド」とその意味、そしてマーケティング上の実践的示唆を整理したものです。事実の提示には必ず出典URLを付しています。図表は参照元の画像を挿入していますので、必要に応じて原典で詳細をご確認ください。

1) 若年（おおむね10〜30代）：“トライアル→定着”＋利便性と味の両立を重視

  • 事実（データ）
    • 2024年上半期のカテゴリ伸長で、若年男性では「冷凍カレー」「冷凍ワンプレート」「冷凍米飯用総菜」などの伸びが顕著で、特に冷凍カレーは若年男性で高い伸長を示しています（例：10〜20代男性の伸長指標など）
      markezine.jp
      。
    • 冷凍食品全体で、若い層は「毎日」や「週2–3回」などヘビーユーザー比率が高い傾向が続いています（日本冷凍食品協会の実態調査）
      reishokukyo.or.jp
      。
    • 新カテゴリの代表である「冷凍ワンプレート」は10代〜20代男性の伸びが大きい一方、購買者層全体では中高年・シニアの割合も高いという二極的支持が見られます
      commercepick.com
      、
      prtimes.jp
      。
  • 考察・意味
    • 若年層は「利便性（手軽さ）×嗜好（味・満足感）」の両立を重視しており、手軽で“外食に近い満足感”を得られる商品（濃い味付け、ボリューム感のある冷凍カレーやワンプレート）が受けています
      markezine.jp
      。
    • コロナ禍でのトライアル層が定着しつつあり、若年のヘビーユーザー化は継続的需要を生んでいると考えられます
      reishokukyo.or.jp
      。
  • 戦略的示唆（若年狙いの実務）
    • パッケージや訴求で「味の満足度」「ボリューム」「SNS映え」を強調する（短尺動画やUGC施策と相性が良い）。
    • 小容量・単品訴求で試しやすさを高め、サブスク/定期購入でヘビーユーザー化を狙う。
    • 若年は「価格感度」もあるため、期間限定の値引きやお試しセットで導入→ロイヤル化へつなげる。

2) 中高年（おおむね40〜59歳）：日常利用の主力層、ワンプレート・惣菜の実需化

  • 事実（データ）
    • 40代・50代は冷凍食品の利用率・利用品目数が高く、特に50代は利用率・利用品目数とも最も多い世代であると報告されています（J-Stageの世代比較研究）
      jst.go.jp
      。
    • YOMIKOのID‑POS分析でも、二人以上世帯の冷凍調理食品支出は2013年から2023年で約1.8倍に増加しており、世帯の実需が上がっている
      markezine.jp
      。
    • カテゴリ別では「冷凍米飯用総菜」「冷凍ワンプレート」が全世代で大きく伸長しており、40〜50代の購入支出増が市場を牽引している面があります
      markezine.jp
      。
  • 考察・意味
    • 40〜50代は「時短需要」として冷凍食品を日常の夕食や弁当の補完に使っており、品質向上が利用の前提（「おいしさ」「品質」重視）になっています
      jst.go.jp
      。
    • 生活者の「ハイブリッド自炊（自炊＋冷凍食品）」という消費行動が定着しており、冷凍米飯用総菜の伸長（2024上半期：173.4%）はその典型です
      markezine.jp
      。
  • 戦略的示唆（中高年向け）
    • 「栄養バランス」「食卓でのもう一品」「家族ニーズ」を前面に訴求。夕食使い・弁当使いの具体的なレシピ訴求が有効。
    • 品質訴求（原材料、メニュー監修、調理法の簡略化）と、スーパー店頭でのわかりやすい陳列・試食訴求を強化する。
    • ファミリー向けには“ご飯セット”（米飯＋おかず）やまとめ買いパッケージが効く。

3) シニア（おおむね60代以上）：利便性と安全・手間軽減が受け皿に（ただしイメージの差）

  • 事実（データ）
    • ワンプレート冷食は「火を使わない」点が評価され、購入増加にシニアの寄与が大きい。ワンプレート購買者の年代構成では40〜70代が約80%を占めるとする報告があります（PR TIMES の実証リリース引用）
      prtimes.jp
      。
    • 一方、過去の世代（現在の60代）の一部は「冷凍食品＝品質不安・美味しくない」といった古いイメージを持つ層があり、これが利用のハードルになっている旨の指摘があります（J-Stage論文）
      jst.go.jp
      。
    • 冷凍食品を月1回以上利用する割合は全体で増加傾向にあり、65歳以上でも週平均利用は一定の水準を保っている（日本冷凍食品協会の実態調査）
      reishokukyo.or.jp
      。
  • 考察・意味
    • シニアは「火を使わない」「保存が効く」「調理負担が軽い」ことを強く評価しており、機能性（介護・弁当としての使いやすさ）や安全性・栄養面の訴求が効きます
      prtimes.jp
      。
    • ただし古いイメージを払拭するための情報提供（品質説明、製造工程、味の改善例）や、パッケージの見やすさ（文字大きめ、調理方法明確化）などが重要です
      jst.go.jp
      。
  • 戦略的示唆（シニア向け）
    • 「火を使わない」「噛みやすさ」「塩分・栄養情報」をパッケージや店頭で明確化。介護・一人暮らし高齢者向け販促（福祉施設や自治体との連携）も検討。
    • シニアの信頼を得るために、食品協会・第三者認証や工程の見える化をプロモーションに活用する。

4) 単身（単身世帯・一人暮らし）：購入頻度は高いが支出は世帯あたり低め—“手軽さ重視”の傾向

  • 事実（データ）
    • 総務省「家計調査」を元にしたまとめやメディア分析では、単身世帯の冷凍調理食品の購入頻度は高く、2024年Q2では単身世帯の月あたり購入金額が概ね306円、購入頻度は62.0%との分析があります（家計調査ベースのまとめ）
      garbagenews.net
      。
    • 日本冷凍食品協会の調査では、若い単身者を中心に「自分で購入して自分で調理する」男性の割合が上昇している（男性の自炊・調理関与増）
      reishokukyo.or.jp
      。
  • 考察・意味
    • 単身世帯は「小容量」「使い切り」「電子レンジだけで完了」といった手軽さを強く求め、低価格領域〜中価格帯までの商品で頻度購入が発生しやすい。支出金額は世帯単位で見ると小さいが、購入頻度・回転率で大きな市場価値があることを意味します
      garbagenews.net
      。
  • 戦略的示唆（単身向け）
    • 小分け・1食分の使い切りパッケージ、電子レンジだけで完了する調理表示、コンビニ・ドラッグストアチャネルでの販路強化。
    • eコマース・ネットスーパーの利便性活用（単身は宅配利用が伸びる）とレコメンド（購入履歴に基づくクロスセル）を組み合わせる。

5) カテゴリ横断の共通トレンドとマーケティング示唆（要点まとめ）

  • カテゴリ動向の事実
    • 2024年上半期の伸び上位は「冷凍米飯用総菜（173.4%）」「冷凍ワンプレート（153.5%）」「冷凍カレー（125.2%）」であり、ハイブリッド自炊やワンプレート型の需要拡大が顕著です
      markezine.jp
      。
    • ワンプレート市場はここ数年で爆発的に拡大しており、メーカー各社が積極投資・SKU拡充を行っています（市場規模：2024年130億円、前年比+50.7%、2019比約7倍）
      shokuhin.net
      。
  • 共通示唆（実践的）
    1. セグメント別訴求の明確化：若年は「味・満足度×SNS施策」、中高年は「時短×品質」、シニアは「安全・手軽さ・嚥下配慮」、単身は「小容量×即食」を明確に分けて商品開発と販促を設計する（出典：YOMIKO、J‑Stage、協会調査）
      markezine.jp
      、
      jst.go.jp
      、
      reishokukyo.or.jp
      。
    2. チャネル最適化：スーパーの店頭は中高年・家族層、コンビニ／ドラッグストアは単身や男性層、ネットは若年と単身の定期購入に有効（協会調査の購買チャネル傾向）
      reishokukyo.or.jp
      。
    3. 新カテゴリ（ワンプレート等）の戦略：既存の主戦場（冷凍パスタ等）と差別化しつつ、40〜70代の「定着」と若年の「取り込み」を同時に狙う二軸戦略が求められます（PR TIMESの示唆）
      prtimes.jp
      。
    4. 情報発信と教育：シニアの古いイメージ払拭や、消費者の品質・栄養不安を取り除くために、製造工程や栄養表示、調理の失敗しにくさを明示するコンテンツが有効（J‑Stage、協会）
      jst.go.jp
      、
      reishokukyo.or.jp
      。

参考図（原典資料の図・画像）

  • YOMIKO（Markezine掲載）の「2024年上半期 冷凍食品 1人あたり購入金額前年比ランキング（全世代）」図（出典：Markezine / YOMIKO）

    出典：YOMIKO（集計期間：2024/4/1〜9/30）、記事：MarkeZine
    markezine.jp
  • 年代別の伸長ランキング図（Markezine の記事内図）

    出典：同上
    markezine.jp
  • 「ワンプレート市場の急成長」と主要メーカーの動向（食品新聞まとめ）

    出典：食品新聞（記事まとめ）
    shokuhin.net
（注）本文で用いた主要出典：
  • 日本冷凍食品協会「“冷凍食品の利用状況”実態調査」PDF（調査概要・年代別利用頻度等）
    reishokukyo.or.jp
  • YOMIKO（読売広告社）によるID‑POS分析（MarkeZine報告）
    markezine.jp
  • 「ワンプレート」拡大の市場解説（PR TIMES 実証リリース）
    prtimes.jp
  • ワンプレート市場急成長の業界報（食品新聞）
    shokuhin.net
  • 世代別利用特徴の学術分析（J‑Stage）
    jst.go.jp
  • 家計調査分析（単身の購買実態等をまとめた記事）
    garbagenews.net

最後に（提案）

本調査の要点を踏まえると、年代横断で「利便性」は不変の需要である一方、「味・品質」「栄養・安全」「試しやすさ（価格・容量）」という付加価値領域で世代ごとの優先順位が異なります。したがって、貴社が「年代別の年別推移データ」をさらに詳細に分析してマーケティングを最適化したい場合、次の追加アクションを提案します：
  1. ID‑POSやパネルデータ（real shopper等）で年次×年代×カテゴリのクロス集計を取得し、年別推移の定量化を行う（MarkeZine/YOMIKOの手法参照）
    markezine.jp
    。
  2. 日本冷凍食品協会の年次統計（生産・消費）と、自社チャネルデータを突合して“自社別の年代トレンド”を可視化する（協会の統計ページ参照）
    reishokukyo.or.jp
    。
  3. ターゲット別にA/Bテストを実施（パッケージ・価格・チャネル・訴求表現）して、投資対効果の高い施策を迅速に拡大する。
必要であれば、上記提案に基づく「具体的なデータ取得手順」「推移グラフ（年次×年代×カテゴリ）を作るためのR/Excelテンプレート」「想定KPIと施策ロードマップ」まで作成します。どのアウトプットが次に欲しいか教えてください。
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🏷年次推移データの可用性と欠落点（公開資料で見つかったもの／不足箇所）

年次推移データの可用性と欠落点（公開資料で見つかったもの／不足箇所）

要約（結論）
  • 公にアクセスできる「年次推移」の主要ソースは（1）日本冷凍食品協会がまとめる生産・消費統計および年次の「冷凍食品の利用状況」実態調査、（2）総務省の家計調査や農畜産業振興機構（ALIC）のレポート、（3）新聞・市場記事やID‑POS分析（民間）です。これらを組み合わせれば「2000年代以降のおおまかな推移」や「品目別・世帯別の変化」は追えますが、公的に入手可能な形での“年代別（年ごとの細かい年齢階層別）購入頻度の長期時系列”は不十分で、補完には業界レポートの購入やID‑POSデータの利用が必要と考えられます（後述の欠落点参照）。
事実と出典（入手できる主要データ）
  1. 日本冷凍食品協会（業界統計・年次調査）
  • 協会は毎年「冷凍食品の国内生産量・生産金額」「国内消費量（総量・一人当たり）」等の統計を公表しており、近年（令和4～6年）の生産量・金額や国内消費量の推移がまとまっています。例えば令和6年の国内消費量は2,924,514トン（1人当たり23.6kg）といった年次値が報告されています
    reishokukyo.or.jp
    。
    • 出典例：一般社団法人日本冷凍食品協会 事業報告（令和6年度）
      reishokukyo.or.jp
      、協会統計ページ
      reishokukyo.or.jp
      。
  1. 協会の消費者調査（“冷凍食品の利用状況”実態調査）
  • 協会は毎年インターネット調査（主に25歳以上・n≈1,250）を実施し、年代別利用頻度、購入場所、ストック数、魅力認識などを報告しています（例：2015年調査の年代別利用頻度や「週平均1.7回」など）
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    。
    • 意味：毎年の断面データで年代別の傾向が得られるため、「年代ごとの特徴」は把握可能です。ただし調査は「25歳以上」に限定される年や回次もあり、年齢端点の扱いや設問設計が年度ごとに変わる点に注意が必要です
      reishokukyo.or.jp
      、
      reishokukyo.or.jp
      。
  1. 家計調査・農林系調査（総務省・ALIC 等）
  • 総務省「家計調査」では冷凍調理食品などの購入頻度・支出の時系列が得られ、四半期・年次での動向把握に有効です。ALIC の報告では、COVID‑19期の冷凍野菜や冷凍調理食品の需要変化（年代・世帯タイプ別の増減傾向）が分析されています（例：二人以上世帯や高齢単身での増加）
    alic.go.jp
    。
    • 出典：農畜産業振興機構「新型コロナウイルス禍における野菜消費の変化」
      alic.go.jp
      。
  1. 民間ID‑POS／市場分析（実勢データ）
  • real shopper SM 等のID‑POSを用いた分析は、カテゴリ別・年齢層別の購買金額伸び率など粒度の高い時系列を提供しますが、これらは一般に有償・非公開データです。例えばYOMIKO（ショッパーインサイト）の分析は2024年上半期で「冷凍米飯用総菜の購買伸び」「冷凍ワンプレートの年代別人気」等を示していますが、公表は記事・プレスリリース形式であり、詳細データの取得は契約が必要です
    markezine.jp
    、
    commercepick.com
    。
    • 意味：年代別・月次レベルの詳細な年次推移を取得するためには、こうした民間POSデータの購入／分析が現実的です。
画像（参考：公開スライド・図示例）

（上はID‑POS系・報道系に載る「2024上半期のカテゴリ別伸長」等の図例、出典は記事中の公表ページ等
markezine.jp
、
commercepick.com
）
主な「可用性」ポイント（つまり使えるデータ）
  • 年次の生産・消費総量（協会統計）：連続的に公開されており、2000年代以降の総量推移は追える
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    。
  • 協会の年次消費者調査：年代別の断面値（毎年）で「利用頻度の傾向」「世代ごとの評価軸（美味しさ／利便性等）」が確認できる
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    。
  • 家計調査（総務省）や農畜産業振興機構の分析：世帯構成別・四半期／年次の変化が把握可能で、特にCOVID期の変化分析が詳細
    alic.go.jp
    、
    garbagenews.net
    。
欠落点（公開資料で「見つからない／弱い」点）
  1. 年ごとの「年代別（詳細な年齢階層ごと）購入頻度の長期時系列（2000年代〜現在）」が公的に完全に揃っていない
  • 協会調査は年次で年代別値を出しますが、サンプル設計や年齢区分が年度で変わること、調査が「25歳以上」に限定される年があること等から、2000年代以降を通じて同一設計で連続的に比較できる細かい年次時系列は欠けます
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    。
    • 意味：ユーザーが「年ごと・年代別（例：20代、30代...）で毎年の購入頻度を並べたグラフ」を欲する場合、公開資料だけでは断続的・整合性に問題が出る恐れがあります。
  1. 月次〜四半期の細かい年代別推移は民間POSに依存
  • 年代別の「月次」や「半年ごと」の動きを高精度に見るにはID‑POS（real shopper SM等）やスーパーのPOSが最適ですが、これらは有償でかつ取得に契約が必要です（公開記事は傾向のみ）
    markezine.jp
    、
    commercepick.com
    。
    • 意味：無料で「月別・年代別の詳細推移」を取得するのは難しいです。
  1. 輸入調理冷凍食品などのカテゴリ別インポート統計は非包括的
  • 財務省貿易統計だけでは調理冷凍食品の詳細を抽出しにくく、協会が会員企業アンケートで補完しているため（輸入量調査等）、公開データでも抜けやサンプル偏りが生じます
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    。
専門家としての考察（事実→示唆）
  • 言い換えると、総量（生産・消費量）と断面的な年代別利用特徴は公開資料で把握可能だが、「年ごとの細かな年代横断トレンド」を精密に示すには、複数データの統合（協会の年次調査＋家計調査の長期時系列）と、必要に応じてID‑POSやパネルデータの購入が現実的なアプローチだと考えられます
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    、
    alic.go.jp
    。
  • COVID‑19での冷凍食品利用定着や品目シフト（冷凍野菜や冷凍中華等の伸長）は公的・民間双方の資料で示されており、この期間の「年代別ピーク変動」は特に民間POSで顕著に観測されています
    alic.go.jp
    、
    markezine.jp
    。
実務的な推奨（ユーザー向け次アクション）
  1. まずは協会の年次統計PDFと「利用状況」各年版をダウンロードして（同協会統計ページ参照）年次値を抽出・整形することを推奨します（出典：協会統計ページ
    reishokukyo.or.jp
    、令和6年度報告
    reishokukyo.or.jp
    ）。
  2. 総務省「家計調査（家計収支編）」の冷凍調理食品系列を取り、世帯タイプ別・四半期データを組み合わせると、世帯構成別の年次推移が補足できます（ALIC分析も参照）
    alic.go.jp
    。
  3. 年代別の精密な年次推移（特に月次や品目×年代の交差分析）が必要なら、real shopper SM 等のID‑POSか、富士経済・矢野経済研究所等の有償レポート購入を検討してください（事例記事：
    markezine.jp
    、
    commercepick.com
    ）。
  4. 当方で「入手可能な公開PDFをもとに年次表を作成し、推移グラフ化（年代別に横並び）」を行うことも可能です。民間POSが必須の場合は、どのレベルの精度（例：年次／月次、年代細分）まで要求するかを教えてください。
参考出典（本文で参照した主要ソース）
  • 日本冷凍食品協会 令和6年度事業報告（統計含む）
    reishokukyo.or.jp
  • 日本冷凍食品協会 統計／実態調査ページ
    reishokukyo.or.jp
    、“冷凍食品の利用状況”実態調査（例：2015報告）
    reishokukyo.or.jp
    、調査2022版
    reishokukyo.or.jp
  • 農畜産業振興機構（ALIC）「新型コロナウイルス禍における野菜消費の変化」
    alic.go.jp
  • YOMIKO／ショッパーインサイト（ID‑POS分析）に関する報道記事（2024上半期分析）
    markezine.jp
    、
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  • 補助的参考（家計調査や報道まとめ）：ガベージニュース等（家計調査まとめ）
    garbagenews.net
——— 必要であれば、上記の公開PDF群（協会の年次報告、実態調査、ALICレポート、家計調査の公開表）を取得して私が年次・年代別の可視化（表とグラフ）を作成します。続けてほしい場合は、どの期間（例：2000–2024年）・どの年代区分（例：10代／20代／30代…／70代以上）で図表化するか教えてください。
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🏷次フェーズのデータ取得手順とマーケティングへの具体的示唆

次フェーズのデータ取得手順とマーケティングへの具体的示唆

概要（結論先出し）
  • 現状：公開資料では「年代別の年次推移（年ごとの年代別購入頻度）」を一括で示す公開データは見つかっていません。だが、業界統計とPOS解析から「全体の伸長」「カテゴリ別・年代別の急伸領域」は確認できます（例：1人当たり消費量や2024上半期のカテゴリ成長）
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    。よって「年代別の年次推移」を作成するには、公的統計＋業界協会データ＋有償POS/パネルデータを組合せて取得・統合する必要があります。
現時点で参照すべき主要エビデンス（抜粋）
  • 日本の一人当たり冷凍食品消費量は令和6年で23.6kg（前年+0.4kg）であることが報告されています（業界統計）
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    。
  • 2024年上半期の食品スーパーPOS分析では「冷凍米飯用総菜」「冷凍ワンプレート」「冷凍カレー」等のカテゴリが大幅伸長（例：米飯用総菜 173.4%）しており、カテゴリ別・年代別の伸び（性年代別ランキング）も公表されています
    commercepick.com
    markezine.jp
    。
  • 家計調査や業界の利用状況調査は単身/二人以上世帯や年代別のスナップを得るのに有効で、単身世帯の冷凍調理食品購入頻度などの指標は家計調査を通じて追えることが示唆されています（例：単身世帯 月間購入額の目安）
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    。
（図）直近のカテゴリ別・年代別傾向（参考画像）
次フェーズ：データ取得の優先順位と手順（実務指向）
  1. 最優先（無料でまず押さえる）
    • 日本冷凍食品協会（JFFA）が公表する年次統計と「冷凍食品の利用状況」実態調査を収集・解析する（年次PDF・会報・実態調査の過去版含む）。ここで「カテゴリ別年次推移」「世帯・年代別スナップ」が得られる可能性が高い。
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    • 総務省「家計調査（家計収支編）」の冷凍調理食品項目を取得し、単身・二人以上・年代別（可能な範囲）を抽出する。公開表から月次/四半期の購入頻度や支出額をダウンロードする。
      garbagenews.net
    • e-Stat（政府の統計一元窓口）で食関連・世帯属性データを横断検索して関連指標を拾う。
  2. 次優先（有償・協力要請で精度向上）
    • POS／購買データ（real shopper SM 等）を保有するデータベンダーに接触して、年次・年代別の購入頻度／購入金額推移（2010年〜最新）を取得する。real shopper SM に基づく分析結果はカテゴリ×年代別の伸長率を示しており、これを元に年次トレンドを生成できます
      commercepick.com
      markezine.jp
      。
    • 市場調査会社（富士経済・矢野総研など）の年代別消費動向レポートを購入または調査委託する。業界横断の有償レポートでは年代別の年次トレンドが収録されていることが多い（費用は数十〜数百万円が目安）
      fuji-keizai.co.jp
      。
    • 消費者パネル（家計簿パネル、Webパネル）を保有する調査会社に「年代別・年次の冷凍食品購入頻度」を委託調査する（必要なら回収設問を合わせて「カテゴリ別利用頻度」も取得）。
  3. データ取得の具体的依頼テンプレート（社内外へ送るべき項目）
    • 期間：2000〜2024年（可能な限り）を年次（または月次）で。最小限：2010〜2024年。
    • 属性：消費者の年齢（5〜10歳刻み）／性別／世帯構成（単身・二人以上・子あり）／都道府県（可能なら）。
    • 指標：世帯購入頻度（回／年または100世帯あたり）／1人当たり購入金額（円）／1人当たり購入量（kg）／購入カテゴリ（米飯用総菜、ワンプレート、カレー、野菜、焼鳥 等）。
    • サンプル定義・カバレッジ（サンプル数、パネル属性、対象チャネル：スーパー・コンビニ・通販・ドラッグストア 等）。
    • 出力形式：CSV（年月、年代、指標、カテゴリ）／メタデータ（算出方法）／信頼区間。
分析手法と可視化（技術要点）
  • 指標設計
    • 年代別「購入頻度（回/年）」「購入金額（円/年）」「購入量（kg/年）」を主要 KPI にする。
    • カテゴリシェア（年代ごとにカテゴリ別購入金額比率）／併買指標（リフト値）を算出。
  • 時系列解析
    • 年次データが得られたら「年→年代（年齢階級）」の縦断解析とコホート解析（同一生年群の経年変化）を行い、「年齢効果」「期間効果（例：コロナ）」「コホート効果」を分解することを推奨。
    • 欠測をスムーズ化するためにローパスフィルタやLOESSを用いる。
  • 可視化
    • 年代別ラインチャート（各年における年代別購入頻度推移）／ヒートマップ（年代×年の購入金額）／カテゴリ別成長バブル図。
    • インタラクティブなダッシュボード（Power BI / Tableau / Observable）で「年代×カテゴリ×年」をクロスフィルタ可能にする。
実行スケジュール（標準案）
  • Week 0–2：要件確定・データ入手交渉（JFFA・総務省・POSベンダー）／見積り取得。
  • Week 3–6：データ取得・整形（欠測処理・共通スキーマ化）。
  • Week 7–10：分析（時系列・コホート解析）と初版可視化。
  • Week 11–12：レポート化（スライド・ダッシュボード）と施策提案。
コスト感（目安）
  • 公的データ・協会公開資料：無償〜数万円（作業コスト）。
  • POSデータやID-POS分析：数十万〜数百万円／年（データ量と粒度に依存）。
  • カスタム消費者パネル調査（年代別詳細）：数十万〜数百万円（サンプル数に依存）。
マーケティングへの具体的示唆（データに基づく実践案）
  1. ターゲット・カテゴリの優先付け（短期）
    • 2024上半期の伸長が特に大きい「冷凍米飯用総菜」「冷凍ワンプレート」「冷凍カレー」は、短期プロモーションや販促予算を重点化すべきカテゴリです。実際の伸長率（例：米飯用総菜 173.4%）はPOS分析で確認できます
      commercepick.com
      markezine.jp
      。
    • 若年男性（10–30代）は「冷凍カレー」の伸びが非常に大きい（10代男性で456.3%等の高伸長報告）ため、若年向けパッケージ・SNS広告・低価格訴求が有効と考えられます
      commercepick.com
      。
  2. 世代別商品開発・訴求（中期）
    • ワンプレートは40–70代で支持が厚い一方、若年取り込みも進むため「栄養バランス」「手軽さ」「価格帯（〜400円）」を訴求したラインを二軸で展開するとよい（中高年向けは食べやすさ／シニア仕様、若年向けは味／コスパ訴求）
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      prtimes.jp
      。
    • 冷凍野菜は利用頻度増加が報告されているため（特に物価高の影響下で買い控えが少ない点が示唆）、「野菜強化」「付加価値（カット済み・調理提案）」の商品化を検討すべきです
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      alic.go.jp
      。
  3. チャネル戦略
    • 購入場所は依然スーパーが中心だが、男性はコンビニ・ドラッグストア利用が増加傾向。男性向け・単身者向けSKUはコンビニ・ドラッグに合わせた小容量・即食仕様を準備する
      reishokukyo.or.jp
      。
    • オンライン（ネットスーパー／EC）はハイブリッド自炊や買い置きニーズに合致するため、定期販売・セット販売（主食＋米飯用総菜など）を強化する。
  4. 価格プロモーションとロイヤルティ設計
    • 調査では値引き反応が年代別に差があるため（割引感度の高低を調査データで確認）、年代別に割引戦略を設計。若年は割引・サンプリング、シニアは試供品＋栄養訴求が有効と考えられます
      reishokukyo.or.jp
      。
    • さらに、併買傾向により「ちょい足し健康意識」や「○○だけ主義」など消費者セグメントを用いたクロスプロモーションが有効（例：ワンプレート購入者に野菜補助メニューをレコメンド）
      commercepick.com
      。
  5. KPI と実測プラン（施策別）
    • 主要KPI：年代別購入頻度（回/月）、カテゴリ別1人当たり購入金額、リピート率、チャネル別転換率。
    • 実測方法：POSでの週次トラッキング、販促実験（地域A/Bテスト）、オンラインのCVR/再購入率の観測。
    • 効果検証は3ヶ月サイクルで行い、カテゴリ別のCPM→売上→リピートを因果的に評価する。
リスク・留意点（データの精度と解釈）
  • 年代別の年次推移を作る際の典型的な問題：
    • サンプル変動（パネル入替）やチャネルカバレッジ差（POSは一部チェーンのみ）がトレンドに影響するため、複数データソースのクロスチェックが必須
      commercepick.com
      。
    • 公的統計（家計調査）は品目分類や集計方法が年度で変化する場合があり、継続的比較には再コーディングが必要
      garbagenews.net
      。
    • プライバシーや個人情報保護に注意し、年代別分析は集計レベルで実施すること（個人特定不可）。
推奨アクション（短期〜6か月）
  1. JFFA の最新年次統計・実態調査（PDF全版）と総務省家計調査の冷凍調理食品データを取得・整備（2週間）。
    • 出典例（取得対象）：日本冷凍食品協会 統計・実態調査
      reishokukyo.or.jp
      reishokukyo.or.jp
      、総務省家計調査（冷凍調理食品）。
  2. POSデータベンダー（real shopper SM 等）に概算見積りを依頼し、性年代別・年次データのサンプル抽出を試行（概ね1–2か月で取得可能、費用見積）
    commercepick.com
    。
  3. 取得データでパイロット分析を実施し、年代別年次推移（可視化）を作成。結果をもとにマーケティング予算配分／商品開発優先順位を決定。
最後に（専門家の一言）
  • 「年代別の年次推移」は単に数字を並べるだけでなく、ライフステージ（共働き・単身・子育て・高齢化）と価格環境（物価高）や技術（電子レンジ・ネット販売普及）と絡めて解釈する必要があります。既存の業界統計と、ID-POSや家計パネルを組み合わせることで、初めて年ごとの年代トレンドが精緻に描けます。まずはJFFAと家計調査データで“仮説を組み”、POSやパネルで検証する流れを取ることを強く推奨します
    reishokukyo.or.jp
    commercepick.com
    garbagenews.net
    。
参照（抜粋）
  • 日本冷凍食品協会「令和6年度事業報告及び収支決算（統計含む）」
    reishokukyo.or.jp
  • ショッパーインサイト／real shopper SM を利用した2024年上半期分析（まとめ記事）
    commercepick.com
  • YOMIKO／MarkeZine 記事（2024上半期カテゴリ別伸長の解説）
    markezine.jp
  • 家計調査の冷凍調理食品分析（解説）
    garbagenews.net
  • 日本冷凍食品協会「冷凍食品の利用状況」実態調査ページ（各年版）
    reishokukyo.or.jp
  • 市場予測（富士経済）などの業界レポート（購入検討）
    fuji-keizai.co.jp
――以上。次は「優先して入手するデータサンプル（CSV例）」「想定の可視化図（サンプル）」を作成して提示できます。どちらを先に進めますか？

調査のまとめ

冷凍食品の消費動向と関連情報

年代別の冷凍食品需要の年別推移に関して、現在の調査結果からは具体的な年代別の詳細なデータやグラフを直接的に示す資料は見つかりませんでした。しかし、全体的な冷凍...

🖍 考察

調査の本質

  • 要求の整理：ご依頼は「2000年代以降における年代別の冷凍食品購入頻度（需要）が年ごとにどう変化したか」を示す資料・グラフを徹底的に収集し、マーケティングに使えるインサイトを得たい、というものです。価値は「年代ごとの需要の経年変化を明確に把握して、ターゲティング・商品開発・チャネル戦略に因果的に結び付けること」にあります。
  • 真のニーズ（表面的要求の裏）：単にPDFや個別グラフを集めるだけでなく、（1）年次で整合した「年代別の長期時系列（購入頻度・支出・カテゴリ比率）」、（2）自己申告（協会調査）と実売（POS・家計調査）を突合した実務的指標、（3）施策に落とし込めるKPI（回/月、1人当たり金額、リピート率等）を得ること。これらが揃うことで初めて「どの世代に、何を、どの流通で、どの訴求で投資すべきか」を判断できます。
  • 現状短評：日本冷凍食品協会（JFFA）は年次の「利用状況」実態調査を毎年公表しており年代別断面データは存在しますが、年ごとに横断整形された公開長期時系列は散在（＝自前で抽出・整形する必要あり）です（出典例: JFFA 実態調査・年次統計）
    reishokukyo.or.jp
    、
    reishokukyo.or.jp
    。

分析と発見事項

  • データ可用性の要点（事実）
    • JFFA：年次の「冷凍食品の利用状況」実態調査に年代別図表が多数収録されており、年代別の利用頻度や利用理由の年次断面は取得可能（ただし年によって設問／年齢区分が変わることがある）
      reishokukyo.or.jp
      、
      reishokukyo.or.jp
      。
    • 家計調査（総務省/e‑Stat）：冷凍調理食品の支出・購入頻度を世帯別・年次で取得可能で、実支出ベースの裏取りに有効（e‑Stat 検索）https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=dataset&query=%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC。
    • ID‑POS（民間）：カテゴリ別・年代別の実売伸長を高精度で示すが有償（例：MarkeZine／YOMIKO の分析では 2024上半期に「冷凍米飯用総菜」「ワンプレート」「カレー」が大幅伸長）
      markezine.jp
      、
      commercepick.com
      。
  • 主要発見（事実→意味）
    1. 年間単位の「年代別断面」はJFFAで追えるが、2000年代以降を通じた統一基準の年次長期時系列は公開されておらず、構築が必要（＝データは存在するが整形が必要）
      reishokukyo.or.jp
      。
    2. 実売データではカテゴリ間のシフトが顕著で、特に「冷凍米飯用総菜（+173.4%）」「冷凍ワンプレート（+153.5%）」「冷凍カレー（+125.2%）」等が2024年上半期に強く伸長している（POS分析）
      markezine.jp
      。→需要増は“カテゴリシフト”が主因。
    3. マクロ指標としてJFFAの国内1人当たり消費量は近年23kg台で横ばい〜微増（例：令和6年 約23.6kg）
      reishokukyo.or.jp
      。→市場全体は安定成長だが、世代・カテゴリ間で構造変化。
    4. 年代別傾向（断面）：若年（25–34）は利用頻度増の割合が高く、単身世帯は購入頻度が高いが世帯当たり支出は低め（家計調査・記事参照）
      reishokukyo.or.jp
      、
      garbagenews.net
      。
  • データの限界（重要）
    • 自己申告（JFFA実態調査）と実売（ID‑POS／家計調査）は測定方法・母集団が異なるため、単純比較は誤解を生む。年次整合とカテゴリ再コードが不可欠です（出典：各種資料）。
    • ID‑POSや詳細年代分解は有償・契約ベースが多く、精緻化には追加コストが必要。
（参考：主要ソースの一覧）
ソース主な提供内容留意点・用途URL
日本冷凍食品協会（JFFA） 実態調査（令和7年等）年代別利用頻度・利用理由・カテゴリ動向（年次PDF）年次断面の取得に最適。整形が必要
reishokukyo.or.jp
JFFA 年次統計（生産・消費）国内消費量・1人当たり等の年次統計マクロ推移把握に有効
reishokukyo.or.jp
e‑Stat（家計調査）冷凍調理食品の支出・購入頻度（世帯別）実支出の補強に必須https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=dataset&query=%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC
ID‑POS（報道/記事）カテゴリ別・年代別の実売伸長率粒度高いが有償／記事は要点参照
markezine.jp
、
commercepick.com
学術（J‑Stage等）世代差の定性的・定量的論点世代解釈の補助
jst.go.jp

より深い分析と解釈

  • 深掘り1：若年層（25–34等）が増加するメカニズム（「なぜ？」×3段階）
    1. なぜ増えているのか（表層）：共働き・単身増加で時短ニーズが高まった → JFFAで若年の「利用頻度増加」が確認される
      reishokukyo.or.jp
      。
    2. なぜ時短ニーズに結び付くのか（中間）：製品側の「味・バリエーション向上」＋流通のSKU拡大（コンビニ・ドラッグの棚割拡大）で“試しやすく買いやすい”状況が整った（POS分析が示唆）
      markezine.jp
      。
    3. なぜ定着するのか（深層）：コロナ禍でのトライアルが「習慣化（行動の固定化）」し、さらにSNSや短尺動画で味・調理の訴求が効いているためロイヤル化が進む（マーケ施策と習慣形成の相互作用）。
    • インプリケーション：若年の伸長は単なるブームではなく「供給（商品）×流通×情報（プロモ）」の三者が揃った結果であり、継続的なCRE（新商品投入＋試食施策＋SNS露出）が有効。
  • 深掘り2：カテゴリシフト（「米飯用総菜」「ワンプレート」伸長）の背景
    1. 表層：POSでこれらのカテゴリが大幅伸長（2024上半期）
      markezine.jp
      。
    2. 中間：家庭での「ハイブリッド自炊（ご飯は炊く＋おかずは冷凍）」ニーズや、電子レンジで完結する“主菜”への需要が増えた。
    3. 深層：商品開発（食味改善、素材訴求、野菜増量）とライフスタイル変化（短時間で満足したい）により、これらカテゴリが“既存代替”ではなく“新需要”を喚起している。
    • 注：マクロで1人当たり消費が横ばいでも、カテゴリ内で高付加価値商品へのシフトが進むと購買金額は増える（支出ベースの見かけ上の伸長）。出典：JFFA統計・POS記事
      reishokukyo.or.jp
      、
      markezine.jp
      。
  • 深掘り3：データ整合性の課題と意味
    1. 表層：JFFA（自己申告）とID‑POS（実売）、家計調査（支出）は数値にズレがある。
    2. 中間：調査方法・サンプル・品目分類の差が原因（例：JFFAは年ごとに設問や年齢区分が変動することがあり、e‑Statの品目分類も更新される）。
    3. 深層：長期的トレンドを正しく解釈するには「同一定義での再コード×欠測補完×複数ソースの三角検証」が必須。特に年代別の年次推移はコホート効果（同一生年群の時間経過）と期間効果（例：コロナ）を分けて検証する必要がある。
    • 手法提案：コホート分析、期間分解（Age‑Period‑Cohort 分解）、およびPOSによる売上実績での裏取り。
  • シナリオ分析（要点）
    • ベースケース（継続的シフト）：製品改良と流通拡大で「特定カテゴリ（米飯用総菜等）」は伸長、全体は緩やか増。戦略：カテゴリ集中＋販促最適化。
    • 楽観ケース（技術・流通革新）：冷凍技術と物流改善、EC普及で若年〜単身の購買頻度が加速。戦略：サブスク・定期便・DTC強化。
    • 悲観ケース（景気悪化・物価高）：価格感応で頻度は低下するが、冷凍は耐性あり（JFFA指摘）。戦略：低価格品／バンドルで回転を維持。
    • いずれのケースでも、年代別に「訴求軸（味／品質／手軽さ）」を分けることで投資効率が上がる。

戦略的示唆

  • 優先度付け（短期→中期→長期）
    1. 短期（0–3ヶ月、即実行）
      • 必須作業：JFFA 各年PDF（少なくとも過去10–15年分）と総務省家計調査の該当表を収集し、年代別の主要指標（週回数・月回数・購入率）を抽出 → 仮の年次グラフを作成（内部用）。出典：JFFA実態調査、e‑Stat
        reishokukyo.or.jp
        、https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=dataset&query=%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC。
      • 即効施策：2024上半期で伸長したカテゴリ（米飯用総菜／ワンプレート／カレー）を短期販促（試食・セット販売・ライスとのバンドル）で強化
        markezine.jp
        。
    2. 中期（3–9ヶ月）
      • データ強化：ID‑POS（real shopper SM 等）を導入して「年次×年代×カテゴリ」の実売時系列を取得（有償）→JFFA・家計調査と突合。参考記事：MarkeZine、CommercePick
        markezine.jp
        、
        commercepick.com
        。
      • 商品戦略：若年向けは味・試しやすさ・SNS訴求（小容量・低価格・サブスク）、中高年は品質・栄養訴求、シニアは食べやすさ／嚥下配慮・分かりやすいパッケージ。
      • チャネル最適化：スーパー中心の中高年・家族層、コンビニ／ドラッグは若年・男性、ECは単身・定期購入向け強化（JFFAのチャネル傾向参照）。
    3. 長期（9–18ヶ月）
      • 継続モニタリング：インタラクティブなダッシュボード（年代×カテゴリ×年）を構築し週次／月次でトラッキング。
      • 施策拡大：成功したA/Bテストを全国展開。検証用KPI：年代別「購入回数／月」「1人当たり購入金額」「リピート率」「チャネル別回転率」。
  • 実務的アクション（具体例）
    1. データ作業（優先）：JFFA過去年次PDF群をダウンロード → 年代別の該当表をOCR/手作業で抽出 → 年次横断表（CSV）を作成（当方で代行可）。出典: https://www.reishokukyo.or.jp/statistic/usage_situation/。
    2. マーケ施策（実験案）：若年向けPOP＋SNS短尺広告のA/B（訴求A=味／B=価格）を実施し、POS売上と店舗滞留時間を指標に3週間で効果測定。
    3. 商品開発：米飯用総菜と冷凍野菜のセット提案（ハイブリッド自炊訴求）をスーパーの週末販促で試験。
    4. シニア向け：パッケージ改良（大きな文字、レンジ表記）と試食会を福祉施設で実施し、安心訴求（工程可視化）を行う。
  • KPI例（測定と頻度）
    • 主要：年代別平均購入回数（回／月、月次）、年代別1人当たり購入金額（円／月、月次）
    • 補助：新規購入者率、リピート率（30日内再購入）、チャネル別転換率（販促有無）
    • 観測頻度：POSは週次、家計調査は年次、JFFAは年次 → ダッシュボードでデータソースを明記して表示。
  • 実行スケジュール（簡易）
    • Week 0–2：要件確認（対象年、年代区分）、JFFA・e‑StatのPDF/表取得。
    • Week 3–6：データ抽出・整形（CSV）、暫定グラフ作成。
    • Week 7–12：ID‑POSの導入交渉（必要なら）→統合分析・ダッシュボード構築。
    • 費用感（目安）：公開データ処理は主に工数（低コスト）、ID‑POSや有償レポートは「数十万〜数百万円」レンジが想定（詳細はベンダー見積り要）。
（作業フロー例：mermaidでの簡易図）

今後の調査（提案リスト）

以下を優先度付きで実行することを推奨します（それぞれの成果物例を併記）。
  1. JFFA年次実態調査PDFの網羅的収集と表化（必須）
    • 目的：年代別利用頻度・利用理由の年次横断表を作る。
    • 出力：年代×年×指標（CSV）、出典URLを明記。
    • 出典：
      reishokukyo.or.jp
      、
      reishokukyo.or.jp
  2. 総務省「家計調査」から冷凍調理食品の支出・購入頻度を取得（補強）
    • 目的：自己申告と実支出の整合検証。
    • 出力：世帯別年次表、購買量・支出の時系列（CSV）。
    • 出典：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=dataset&query=%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC
  3. ID‑POS（real shopper SM 等）を契約して年代×カテゴリの実売時系列を取得（推奨、有償）
    • 目的：月次〜年次での年代別購買金額・数量を高精度で把握。
    • 成果物：年代別月次ダッシュボード、カテゴリ別伸長レポート。
    • 参考記事：
      markezine.jp
      、
      commercepick.com
  4. 欠落年齢層（例：25歳未満）を補うパネル調査の実施（必要に応じて）
    • 目的：JFFAの一部調査でカバーされない若年層の補完。
    • 成果物：年齢細分（10歳刻み）での購入頻度データ。
  5. データ整形・分析（コホート分析・Age‑Period‑Cohort 分解・価格弾力性解析）
    • 目的：年次トレンドの要因分解（年齢効果・期間効果・コホート効果）と価格変化の影響度推定。
    • 成果物：要因分解レポート、推奨KPI。
  6. チャネル別／SKU別パフォーマンス分析とバンドル提案検証
    • 目的：流通別・SKU別での最適施策立案。
    • 成果物：チャネル別施策案、バンドル価格・陳列案。
  7. 小規模実証（A/Bテスト）設計と実施（若年向けSNS訴求、シニア向け店頭訴求等）
    • 目的：施策の実効性を素早く検証してスケールする。
    • 成果物：ABテスト結果（CVR・売上・リピートの比較）。
  8. 継続的モニタリング体制の構築（ダッシュボード運用）
    • 目的：一過性で終わらせず、月次での意思決定に使える形へ。
    • 成果物：Power BI/Tableau 等でのインタラクティブダッシュボード（年代×年×カテゴリ）。
追加で優先してほしいアウトプット（確認事項）
  • 今すぐ着手するなら、まずは「JFFA年次PDFの網羅的収集→年代別年次CSV化→暫定グラフ（2000–2024 または 2010–2024）」を提案します。進める場合、次の点をご教示ください：
    1. 対象期間（例：2000–2024年 / 2010–2024年）
    2. 年代区分（例：10歳刻み、25歳以上のみ、単身／二人以上等）
    3. 出力形式（CSV + PNGグラフ／ダッシュボード等）と希望納期
必要であれば、まず「A：JFFA過去年次PDFからのデータ抽出（優先）」を当方で代行し、暫定の年代別年次推移グラフ（CSV添付）を納品します。実行の可否と上記の“確認事項（1–3）”をお知らせください。

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🏷 レポート概要と目的／主要結論の早見

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日本冷凍食品協会のウェブサイト（https://www.reishokukyo.or.jp/）にアクセスします。,サイト内の「統計資料」セクションに移動します。,「冷凍食品の利用状況」実態調査に関する報告書を探します。,2000年代以降の報告書に焦点を当てて閲覧し、年代別のデータが含まれているかを確認します。,もし報告書がダウンロード可能であれば、それをダウンロードし、年代別の購入頻度や利用状況の年次推移を示すグラフや表を探します。
<step>1</step> <url>about:blank</url> <title>Starting agent e1dd...</title> <thoughts><thinking>ユーザ...
lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.colhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co

🏷 年代別に観察される直近トレンド（若年・中高年・シニア・単身）

年代の違いによる冷凍食品の利用の特徴 - J-Stage
日本冷凍食品協会の報告によると，関東，近畿，広島. 地区在住者を対象に調査をした1980年4 ）は，全回答者の. 76．9％が冷凍食品を利用しており，首都圏在住者対象の. 利用率は， ...
jst.go.jpjst.go.jp
[PDF] “冷凍食品の利用状況”実態調査結果について
冷凍食品を「自分で購入して、自分で調理している」男性は半数近く（47.2％）で、過去最高。「家族が購入し、. 自分で調理している」（18.1％）と合わせると、約3人に2 ...
reishokukyo.or.jpreishokukyo.or.jp
年代の違いによる冷凍食品の利用の特徴 - J-Stage
40代，50代，60代を対象に冷凍食品の現在および過去の利用状況に関してアンケート調査を行い，世代間における利用の違い，利用の変遷について分析した。
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[PDF] 豊かさの食・冷凍食品
1965. 年〜 2000 年の食料消費の用途別支出構成比率は次の通りである 2)。 「1965 ... 4 「冷凍食品に関する消費者調査結果報告書」日本冷凍食品協会、2004 年. 5 ...
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#### 統計データ | 冷食ONLINEの概要 冷食ONLINEは、日本冷凍食品協会がまとめた「令和3年(1～12月)冷凍食品の生産・消費」に関する統計速報を提供しています。この情報は、夏の自由研究や学校の教材としても活用できる内容です。 #### 提供されている主な統計データ このページでは、以下の主要な統計データが掲載されています。 * **国内生産量TOP10** * 2021年（令和3年）に日本で製造された冷凍食品の品目別ランキングが示されています。詳細は大きな画像で確認できるようになっています。 * **用途別国内生産量** * 1963年（昭和38年）から2021年（令和3年）までの長期にわたる、日本の業務用冷凍食品と家庭用冷凍食品それぞれの生産量推移がグラフで提供されています。こちらも大きな画像で詳細を確認できます。 #### 詳細情報へのアクセス 上記で紹介されている統計データ以外にも、さらに詳細な統計データは日本冷凍食品協会の公式ウェブサイトにて公開されており、このページからそのサイトへのリンクが案内されています。利用規約やプライバシーポリシー、サイトマップといった情報も併記されており、利用者にとって身近な冷凍食品に関する様々なデータが掲載されています。 残念ながら、今回のコンテキストにはユーザーの要望である「年代別冷凍需要の年別推移」に関する直接的なデータは含まれていませんでしたが、「用途別国内生産量」の年別推移という形で、家庭用と業務用の冷凍食品需要の変遷を把握する手がかりとなる情報が提供されています。より詳細な年代別のデータについては、日本冷凍食品協会の公式ウェブサイトでさらに調査を進めることが考えられます。
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[PDF] 第1号議案 令和6年度事業報告及び収支決算
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冷凍食品の利用状況”実態調査結果について
一般社団法人日本冷凍食品協会が2015年2月28日から3月1日にかけて実施した「冷凍食品の利用状況」実態調査の結果について、年代別の冷凍需要や年別推移に焦点を当てて要約いたします。 なお、ご提供いただいたコンテキストには、この調査報告書自体のURLは含まれていませんでした。 #### 調査概要と背景 この調査は、冷凍食品を月に1回以上利用している25歳以上の男女合計1,250人（男女各625人）を対象に、インターネットを通じて行われました。過去の調査と比較する際には、2010年までは女性のみが対象でしたが、2011年からは男性も対象に加わっています。また、2013年からは55歳以上のシニア層のサンプル数を増やすため、年齢区分を「55～64歳」と「65歳以上」に細分化し、さらに女性の調査対象に未婚者も含まれるようになりました。これにより、より詳細な分析が可能となっています。 #### 冷凍食品の利用頻度：年次および年代別の動向 冷凍食品の利用頻度は、男女ともに週平均1.7回と、前年からほぼ横ばいでした。しかし、詳細を見ると、性別や年代によって異なる傾向が明らかになっています。 * **年代別の利用頻度（2015年時点）** 冷凍食品の利用頻度は、男女ともに若い世代ほど高い傾向が見られました。 | 属性 | 平均利用頻度（回/週） | |---|---| | **全体** | **1.7** | | **女性** | **1.7** | | 25～34歳 | 1.8 | | 35～44歳 | 1.9 | | 45～54歳 | 1.9 | | 55～64歳 | 1.5 | | 65歳以上 | 1.3 | | **男性** | **1.7** | | 25～34歳 | 2.2 | | 35～44歳 | 1.6 | | 45～54歳 | 1.7 | | 55～64歳 | 1.5 | | 65歳以上 | 1.6 | 特に、25～34歳の男性は平均2.2回/週と、最も高い利用頻度を示しており、「弁当男子」における冷凍食品の活用がうかがえます。 * **年次推移（利用頻度）** 過去のデータと比較すると、女性の冷凍食品利用頻度はわずかながら減少傾向にあります。2014年の週平均1.8回から2015年には1.7回へと減少しました。一方、男性は2014年と2015年で週平均1.7回と変わらず、横ばいを保っています。 この年次推移を長期的に見ると、女性は2010年から2013年まで平均2.0回/週でしたが、2014年以降は1.8回、1.7回と緩やかに低下しています。男性は2011年以降、平均1.7〜1.8回/週の間で推移しており、大きな変動は見られません。 #### 冷凍食品の購入場所と自宅でのストック状況 購入場所については、男女ともに「スーパーマーケット（ネットスーパー含む）」が約9割と圧倒的に多いものの、男性では「コンビニエンスストア」（21.3%）や「ドラッグストア」（13.3%）の利用が増加傾向にあり、購入場所が多様化していることが示されています。 自宅の冷凍庫にストックされている冷凍食品のパック数も調査されており、男女差と年代差が見られます。 * **年代別のストック数（2015年時点）** 女性の平均ストックは4.8パック、男性は4.4パックでした。興味深いことに、男女ともに年齢が上がるほど、冷凍食品のストック個数が多くなる傾向が見られます。 | 属性 | 平均ストック数（パック） | |---|---| | **女性** | **4.8** | | 25～34歳 | 4.1 | | 35～44歳 | 4.3 | | 45～54歳 | 5.1 | | 55～64歳 | 5.0 | | 65歳以上 | 5.5 | | **男性** | **4.4** | | 25～34歳 | 3.5 | | 35～44歳 | 3.5 | | 45～54歳 | 4.5 | | 55～64歳 | 4.9 | | 65歳以上 | 5.4 | 特に65歳以上の層では、女性が5.5パック、男性が5.4パックと、他の年代よりも高い傾向にあります。これは、「買い置きができる」という冷凍食品の魅力が、年齢の高い層で特に重視されていることと関連していると考えられます。また、保管期間についても、若い人ほど短く、年齢が上がるほど長く保管する傾向が見られました。 #### 冷凍食品の魅力と割引購入の動向 冷凍食品の魅力として、男女ともに「買い置きができる」「調理の手間が省ける」「時間が短縮できる」が上位3項目でした。年代別では、顕著な傾向が見られます。 * **年代別の魅力認識（2015年時点）** * **「おいしい」**：男女ともに**若い人ほど高く評価**しており、特に女性の25～34歳では50.4%がこれを魅力として挙げる一方、65歳以上では15.2%にとどまります。 * **「買い置きができる」**：**年齢が上がるほど高い傾向**にあり、女性の55～64歳では76.8%、男性の65歳以上では78.4%が魅力を感じています。 この傾向は、若年層が冷凍食品に「美味しさ」という品質を求める一方、高齢層が「利便性」や「ストック性」を重視していることを示唆しています。 割引価格での購入については、女性は平均3.7割引、男性は3.6割引で購入することが多いと報告されています。年次推移を見ると、女性においては「5割引」で購入する割合が前年の42.5%から30.6%へと大幅に減少し、平均割引率も4.1割から3.7割へと低下しています。男性も同様に「5割引」の減少が見られ、割引率全体が下がる傾向にあります。これは、割引表示に関する行政指導の影響も背景にあると考えられます。 #### まとめ この2015年の調査結果からは、冷凍食品の利用状況が性別や年代によって異なる特性を持つことが明確に示されました。特に「年代別冷凍需要の年別推移」という観点では、利用頻度の全体的な年次推移と、2015年時点での年代別の利用頻度、冷凍庫ストック数、そして冷凍食品への魅力の感じ方の違いが詳細に分析されています。この資料は、冷凍食品市場のターゲット層を理解し、今後の戦略を立てる上で貴重な示唆を提供するものです。
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また,A. 型肝炎は冬~春にかけて多発するなど季節性. がみられたが,最近では,冷凍食品の普及、 ... (国立病院機構肝疾患専門医療施設共同研究データより) ... 年代別発生数の ...
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令和２年度「⽇本の⾷⽂化等実態調査」 報告書
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🏷 次フェーズのデータ取得手順とマーケティングへの具体的示唆

調査のまとめ
#### 冷凍食品の消費動向と関連情報 年代別の冷凍食品需要の年別推移に関して、現在の調査結果からは具体的な年代別の詳細なデータやグラフを直接的に示す資料は見つかりませんでした。しかし、全体的な冷凍...

📖 レポートに利用されていない参考文献

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[PDF] 冷凍食品（100+1）周年を迎えて
電子レンジの普及が冷凍食品の拡大に大き. く寄与した。 現在の日本の冷凍食品市場規模は、当協. 会の調査では、令和2年の国内生産量が. 155万1000トン、国内生産 ...
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【データから読み解く】国内冷凍食品消費動向｜オンラインMBA ...
二人以上世帯の冷凍食品支出動向を見ると、2000年は4556円となっています。そこから2007年（5207円）まで微増トレンドとなっていましたが、2008年（4749円）に ...
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冷凍野菜市場の今とは？10年分の購買データで追ってみました
冷凍野菜の購入業態も10年間で大きく変化しています。次のグラフは、2015年と2024年の購入金額の業態構成比を食品・飲料全体と比較したグラフです。
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2025年予測(2023年比) ― ○冷凍食品 1兆3,617億円(4.4%増) 時短・簡便性ニーズの高まりでワンプレート型商品や簡便性を訴求した商品の需要が増加○冷凍 ...
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年々需要が高まる冷凍食品。冷凍食品の現状と、今伸びてきているものは ...
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超”拡大する冷凍食品市場 食卓の異変と冷食の進化、小売業の新しい売場 ...
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冷凍食品市場、ホットに過去最高 家庭向けは9年ぶり減 - 日本経済新聞
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日本冷凍食品市場規模、需要、トレンド、レポート 2033 | NEWSCAST
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[PDF] 消費者動向調査(令和7年1月)
・「簡便化志向」の⾏動は「冷凍食品を活⽤」（44.3％）が最も高く、次いで「弁当惣菜など、調理の必要がないも. のを多く購⼊」（29.5％）、「カット野菜、カット ...
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第4節 食料消費の動向と食育の推進 - 農林水産省
消費者が支払う飲食料の最終消費額は、平成7（1995）年以降、減少傾向にありましたが、平成27（2015）年は、円安に伴う輸入食品の価格上昇等により平成23（2011）年に比べ10％増加 ...
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[PDF] 野菜を使用した冷凍食品の製造・販売等の実態について
○ 野菜の消費量は減少傾向にあり、平成24年では1人1年あたり93kg。 ○ 食料品に対する支出の推移を見ると、2000年にくらべ全体に支出が減少する中、調理食品、中でも冷凍 ...
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[PDF] 4 冷凍 品製造業の状況
2000年対⽐での2021年までの伸⻑率は「めん」201％、「⽶飯」131％、「ギョ. ウザ」394％である。 また、⼀⼈当たりの消費量も前出の2008年の⼀時的な低下はあったものの継続的に伸 ...
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急拡大する冷凍食品 スーパーが需要を取り切れていない現実と「夕食の ...
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冷凍食品を食べる頻度は「週2～3回」が最も多く、週1以上の比率は54.5 ...
prtimes.jpprtimes.jp
冷食市場２３年４％増１．３兆円/付加価値で買い控えカバー 民間調査 ...
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図録▽冷凍食品の消費量・輸入量推移
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いま冷凍食品が熱い！多様化ニーズに合わせた冷凍食品について解説 ...
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令和6年 冷凍食品の生産・消費について（速報）
当協会が集計した「令和6年（1～12月）冷凍食品の生産・消費について（速報）」をお知らせします。 詳細は以下のファイルをご確認ください。
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冷凍食品、24年消費額が過去最高 業務用が伸びる - 日本経済新聞
日本冷凍食品協会（東京・中央）が17日発表した2024年の冷凍食品の消費額は前年比4.4%増の1兆3017億円だった。 原材料高に伴う値上げにより4年連続で増え、 ...
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[PDF] 令和6年（1～12月）冷凍食品の 生産・消費について（速報）
小分類の品目で前年に対して量的に増加したのは、ラーメン類（108.3％）、. ピラフ類（105.8％）、シュウマイ（105.6％）などであった。 □ 財務省貿易統計による ...
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令和6年（1～12月）冷凍食品の 生産・消費について（速報）
◎冷凍野菜輸入量（104.3％）、輸入額（108.9％）ともに増加し、過去最高。 ◎国内消費量は1.5％増加、1人当たり年間消費は23.6kgと0.4kg増加。 □財務省貿易統計 ...
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令和5年度冷凍食品の生産･消費調査結果を公表 - サッポロビール
令和 5 年のわが国の冷凍食品消費量は、国内生産量 1,545,568 トンに、冷凍野菜輸入量 1,119,589 トンと、調理冷凍食品輸入量 215,230 トンを加えた 2,880,387 トン ( 同 ...
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冷凍食品の生産、消費、利用状況について - note
一般社団法人日本冷凍食品協会公表の、「令和6年（1～12月）冷凍食品の生産・消費について（速報）」をまとめます。 1. 国内生産令和6年の国内生産量は ...
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実はこんなに多いんです！日本人の冷凍食品の年間消費量を知っています ...
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用途別国内生産量推移 | 統計資料 | 一般社団法人 日本冷凍食品協会
reishokukyo.or.jpreishokukyo.or.jp
冷凍食品消費大国へ！1人当たり消費量23.1kg 日本は世界第5位ですが ...
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冷凍調理食品の購入性向をさぐる(2024年公開版) - Yahoo!ニュース
単身世帯の場合、一か月の購入額は306円、世帯購入頻度は62.0％なので、10世帯に6世帯強が月あたり1パッケージを購入している計算になる。 冷凍調理食品は ...
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【速報】2024年家計調査「ぎょうざ」支出金額・購入頻度 - note
家計調査で「冷凍調理食品」の内訳が発表されることを期待したいです。 2024年「ぎょうざ」購入頻度. 宮崎市 761回/百世帯. 大津市 755回/百世帯.
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冷凍調理食品の購入性向をさぐる(2023年公開版) - Yahoo!ニュース
単身世帯の場合、一か月の購入額は309円、世帯購入頻度は66.0％なので、10世帯に7世帯近くが月あたり1パッケージを購入している計算になる。 冷凍調理食品は単身世帯で需要 ...
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[PDF] 参 考 資 料 - 農林水産省
2)：購入頻度とは、調査世帯が当該項目を家計簿に何回記入したかを示すもので、 年間100世帯 当たりの回数である。 注：「総世帯、全世帯」の値である。
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冷凍食品を食べる頻度は「週2～3回」が最も多く、週1以上の比率は54.5 ...
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冷凍食品、22年春夏の最新トレンド圧倒的存在感で魅力を放つ冷凍麺 _ ...
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冷凍食品の利用頻度、1年前より「上がった」約3割。「ほぼ1000人にき ...
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冷凍食品市場のトレンド「ワンプレート冷凍食品」の魅力 - 懐刀
忙しいビジネスパーソンや子育て世代、さらには高齢になり料理をするのが難しくなった高齢者など、若者からシニア層まで幅広い年代から支持を得ています。
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市場規模は右肩上がり！ 若者から高齢者まで愛用して ... - TOKYO MX
市場規模は右肩上がり！ 若者から高齢者まで愛用している“ワンプレート冷凍食品”、その人気の秘密を探る.
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2025年食市場のトレンド予測「HITキーワードBest10」 | 食品開発 ...
2025年食市場のトレンド予測「HITキーワードBest10」 · 1位「ウェルパ志向」 · 2位「プロパ志向」 · 3位「五感消費」 · 4位「Wシニア市場」 · 5位「調理休活」.
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ワンプレート冷食】冷凍食品の勢力図に超新星 ... - 惣菜・デリ通信
購買層は40代以上が大半を占める。今後はシニア定着か、若年層取り込みによる市場拡大か 購買者数 年代構成比（図4）を取り上げてみると40～70代が80 ...
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22年、シニア消費はこうなる オートミールと冷食が売れた理由
楽観派の代表は若年層の ... コロナ禍が収束しても、新しい生活様式に慣れてしまえば、シニアにとって冷凍食品は当たり前の存在になるかもしれない。
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市場規模は右肩上がり！ 若者から高齢者まで愛用している“ワンプレート ...
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[PDF] 第1号議案 令和4年度事業報告及び収支決算
容：ラジオ番組 「日本冷凍食品協会プレゼンツ 武田和歌子の冷食のススメ。 ... 消費者の冷凍食品利用状況の経年変化を把握するとともに、広報事業の ...
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報告事項】
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[PDF] 茅ヶ崎市保健所年報
関連データから見える課題分析～. 6 市町母子保健連絡会の今後について. 7 医療的 ... ・講演「知る・役立つ 冷凍食品の特性」. 講師 株式会社ニチレイフーズ. 鈴木 ...
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[PDF] TCFDを活用した経営戦略立案のススメ - 環境省
... データが不⾜している. ⑤ シナリオ分析の⾼度化の⽅向性がわからない ... 冷凍食品・レトルト食品・缶詰・練り製品・化成品・飲料の. 製造・加工 ...
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