BtoBのセグメンテーションとは？企業属性から購買担当者まで5層で切る進め方

BtoBのセグメンテーションは、取引先候補の企業を「同じ提案が通じる集団」に分ける作業です。消費者向けと同じ発想で業種と企業規模だけを切って終わると、同じ製造業の中堅企業でも買い方がまるで違う、という壁にすぐ当たります。この記事では、1980年代から使われているBonomaとShapiroの5層モデルを軸に、日本で手に入る企業データ、購買グループの切り方、ペルソナやターゲティングとの違い、うまくいかない条件までを整理します。

まとめ：BtoBセグメンテーションの要点

• BtoBで分ける対象は「企業」と「その企業の購買担当者の集団」の二重構造。Gartnerの2025年発表では購買グループは5〜16人、最大4部門にまたがる
• 軸はBonoma & Shapiroの5層（企業属性→業務特性→購買の仕組み→状況要因→担当者の個人特性）で外側から内側へ切り、施策が決まった時点で止める
• 業種は日本標準産業分類、企業規模は中小企業基本法第2条の基準に合わせると、外部データと突き合わせやすい
• 企業属性のデータは国税庁の法人番号公表サイトと経済産業省のgBizINFOで無料で取れる。内側の層は公開された調達方針なども参照し、不足する情報を営業記録と商談ヒアリングで補う
• 個別提案の費用を回収できる重点企業には個社単位のABMを検討する。ABMでも、企業間の共通課題によるセグメンテーションは併用できる

BtoBセグメンテーションの意味とBtoCとの違い

セグメンテーションとは、ニーズの違う顧客が混ざった市場を、ニーズや購買行動が似た小さな集団に分けて捉え直すことです。概念の出発点や地理・人口動態・心理・行動の4軸はマーケットセグメンテーションの定義と4つの軸で扱っているので、ここではBtoBで何が変わるかに絞ります。

組織購買と消費者購買の比較：単位・意思決定者・母集団・データ

一番効いてくるのは意思決定者の数です。Gartnerは2025年5月7日の発表で、B2Bの購買グループは5人から16人で、最大4つの部門にまたがると報告しています。2023年の同社レポートでも、企業向けの購買グループは平均5〜11人とされています。つまり「この企業に売る」と決めても、情報システム部門・利用部門・経理・経営層で刺さる論点が違います。BtoBのセグメンテーションが企業の層と人の層の二段構えになるのはこのためです。

母集団の小ささも見落とされがちです。中小企業白書の集計によると、2021年時点の国内の中小企業は約336.5万者で、企業全体の99.7%を占めます（令和3年経済センサス‐活動調査の再編加工）。ここから「製造業」「従業員300人以下」「特定の地域」と重ねると、対象は数千社、数百社と急速に減ります。消費者向けのように統計的に十分な数が残る前提では設計できません。

Bonoma & Shapiroの5層ネスト型アプローチ

BtoBのセグメント軸を並べた記事は多いものの、どの順に使うかまで示したものは多くありません。この順番を体系化したのが、Benson P. ShapiroとThomas V. Bonomaが1984年にHarvard Business Reviewへ発表したHow to Segment Industrial Marketsです（前年の書籍『Segmenting the Industrial Market』が元）。軸を入れ子（ネスト）状の5層に並べ、外側ほど一般的で調べやすく、内側ほど具体的で調べにくいと整理しました。

使い方の要点は「外側から順に切り、使える区分ができた時点で止める」ことです。内側の層ほど調べる手間が増えるため、5層すべてを毎回埋める必要はありません。展示会リストへの一斉案内なら1層目で足ります。逆に、受注単価が数千万円規模で、同じ業種・同じ規模の企業でも受注と失注が分かれるなら、3層目以降まで降りないと差の理由が見えません。

Wind & Cardozoのマクロ/ミクロ2段階との関係

ネスト型の10年前に、Yoram WindとRichard Cardozoは1974年のIndustrial Marketing Management誌（第3巻第3号、153〜165ページ）で、BtoBの細分化を2段階に分ける考え方を示しています。第1段階は購買組織と購買状況の特性でまとめる「マクロセグメント」、第2段階はそれを意思決定単位（DMU）の特性で割る「ミクロセグメント」です。ただし、両モデルの区分は一対一には対応しません。5層モデルでは購買状況に関わる状況要因は第4層に置かれるため、マクロを外側、ミクロを内側と単純に対応させないでください。社内で「まず企業の層、次に人の層」と説明するときは、2段階の呼び方のほうが伝わりやすいでしょう。

企業属性の分類軸と日本の公的定義

1層目の企業属性は、社内の独自区分で作ると外部データと突き合わせられなくなります。業種と規模は、統計や公的データが使っている定義にそろえておくのが安全です。

業種の分類基準：日本標準産業分類（第14回改定）

業種の区分は、総務省の日本標準産業分類に合わせます。現行版は第14回改定で、2023年7月27日に告示され、2024年4月1日から適用されています。大分類はAからTまでのアルファベットで、その下に中分類・小分類・細分類が続きます。経済センサスなどの政府統計はこの分類で集計されているため、自社の顧客リストも同じコードで持っておけば、「この業種の国内企業数に対して自社の取引社数は何%か」という浸透率を計算できます。ただし、比較する統計と顧客リストで、産業分類の改定版、企業・事業所の集計単位、対象地域と時点をそろえる必要があります。「IT業界」「製造業系」のような社内用語のまま区分すると、この計算ができません。

企業規模の分類基準：中小企業基本法第2条

企業規模の線引きには、中小企業基本法第2条の中小企業者の範囲が使えます。基準は業種によって異なり、資本金か常時使用する従業員数のどちらかを満たせば中小企業者に入ります。

この基準は、補助金や公的融資の対象を調べる際の出発点になります。ただし、中小企業基本法第2条は対象範囲を施策ごとに定めるとしているため、実際の適用条件は各制度の公募要領などで確認します。中小企業向けの補助金と組み合わせて提案する商材では、「従業員300人以下の製造業」という区分がそのまま提案の切り口になります。業種を見ずに従業員数だけで線を引くとずれが出ます。たとえば資本金2億円・従業員150人の会社は、製造業なら資本金基準を満たして中小企業者に入りますが、卸売業なら資本金（1億円以下）と従業員（100人以下）のどちらの基準も超えるため入りません。

法人番号公表サイトとgBizINFOで取れる企業データ

企業属性のデータは、無料の公的サービスでかなり集まります。国税庁の法人番号公表サイトは、商号・名称、本店所在地、法人番号の基本3情報を公開しており、REST方式のWeb-APIも提供しています。API経由のデータを使ったサービスを公開する場合は、取得元が同APIで、内容を国税庁が保証するものではない旨の表示が利用規約で求められます。

経済産業省のgBizINFO（Gビズインフォ）は、法人番号をキーに、財務・決算・特許・届出認定・補助金・調達・表彰・職場の各情報を紐付けて提供しています。REST API（v2.0）とデータダウンロードは事前申請とアクセストークンの取得が必要です。補助金の採択歴や特許の出願分野は、2層目の業務特性を推定する手がかりにもなります。

自社の顧客リストに法人番号の列を1本足しておくと、こうした外部データと名寄せでき、表記ゆれ（「株式会社」の前後や旧社名）で同じ会社が二重に数えられる事故も防げます。顧客データの統合そのものはMA・SFA・CRM連携のデータ所有と導入順序で扱っています。

購買グループと担当者の層の切り方

3層目以降では、公開された調達方針や取引条件で確認できる項目と、個別案件へのヒアリングが必要な項目を分けます。公開情報で分からない決裁の流れや緊急度、担当者の判断基準は、営業の商談記録とヒアリングで補います。ここで区別しておきたいのが、セグメントとペルソナの違いです。

セグメントとペルソナの違い

セグメントは「同じ施策を当てる集団」で、属性の条件で定義します。ペルソナは、そのセグメントの中の典型的な一人を名前や業務の一日まで描いた人物像です。BtoBでは購買グループが複数部門にまたがるため、1つのセグメントに対してペルソナを役割ごとに複数持つのが普通です。たとえば「従業員300人以下の製造業で、紙の日報を使っている企業」というセグメントに対して、現場の工場長、情報システム担当、経理部長の3人のペルソナを置きます。ペルソナから先に作ると、その人物に当てはまる企業が何社あるのか数えられません。順番はセグメントが先です。ペルソナの作り方はペルソナマーケティングとターゲットとの違いにまとめています。

購買グループの役割で切るときの目安

人の層を切るときは、役職名より「購買のどの段階で何を判断するか」で分けるほうが施策に結びつきます。導入を言い出す利用部門、要件と安全性を確かめる情報システム部門、予算を承認する経理・経営層では、欲しい資料が違うからです。利用部門には業務がどう変わるかの具体例、情報システム部門にはセキュリティ仕様と既存システムとの連携方法、経営層には費用と回収期間を渡します。役職で切ると「部長」という同じ区分に利用部門の部長と経理部長が混ざり、この出し分けができません。ただし出し分けすぎにも注意が要ります。前述のGartnerの発表は、購買チームの74%が意思決定の過程で「不健全な対立」を示し、合意に至った購買グループは取引の質が高いと答える割合が2.5倍だったと報告しています。役割別の資料は、費用・効果・リスクの判断材料を同じ数字でそろえ、部門間で比べられる形にしておくと合意形成を妨げません。

BtoBセグメンテーションの進め方とSTPでの位置づけ

セグメンテーションは、STP分析（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。セグメンテーションは市場を分ける作業、ターゲティングは分けた中から狙う集団を選ぶ作業で、ここを混ぜると「狙いたい客」から逆算した恣意的な区分になります。STP全体の流れはSTP分析のやり方3ステップ、分析手法としての位置づけはセグメンテーション分析の4つの軸とやり方を参照してください。BtoBでは次の5段階で進めます。

1. 既存顧客の法人番号をそろえ、産業分類と規模区分を付ける
2. 受注・失注・継続・解約の実績を1層目の区分ごとに集計し、差が出る区分を探す
3. 1層目で差が説明できない区分だけ、営業記録で2〜3層目の情報を足す
4. 各セグメントの社数（市場規模）と、営業やメールで接触できるかを確かめる
5. ターゲティングに渡し、セグメントごとに提案資料と担当者を決める

2番目の「差が出る区分を探す」が一番大事です。区分ごとに受注率や単価だけでなく、ニーズ、提案内容、営業工数にも違いがないなら統合を検討します。受注率を比較するときは、比較期間と案件の定義をそろえ、件数が少ない区分の差を過大評価しないようにします。4番目の評価では、規模・到達可能性・反応の差・実行可能性を確かめます。評価基準は資料によって4Rや6Rと呼び名が割れているので、名称の違いはSTP分析における4Rの役割を参照してください。

設例：勤怠管理SaaSを売る場合の切り方

手順のイメージをつかむための架空の設例です。中小企業向けに勤怠管理のSaaSを売る会社を考えます。1層目では、既存顧客を産業分類と規模で集計したところ、製造業とサービス業で受注率に差がある、という結果になったとします。ここで止めずに2層目へ降り、「交替勤務があるか」「紙のタイムカードか他社システムからの乗り換えか」を営業記録から足します。すると差の正体が業種ではなく交替勤務の有無だった、と分かることがあります。この場合のセグメントは「製造業」ではなく「交替勤務のある拠点を持つ従業員50〜300人の企業」になり、病院や物流センターを運営する企業も対象に入ります。顧客リストには法人番号に加えて拠点ごとの交替勤務の有無を持たせ、1社の中で拠点によって条件が違う場合も見分けられるようにします。業種で切ったままなら取りこぼしていた集団です。

BtoBセグメンテーションが機能しない条件

セグメンテーションはどの市場でも有効なわけではありません。次の3つに当てはまる場合は、やり方を変える判断が必要です。

1つ目は、企業ごとの課題の差が大きく、共通施策による区分より個別対応に費用をかけるほうが収益を見込める場合です。たとえば顧客候補が大手自動車メーカーと一次サプライヤーに限られ、1件の受注額が大きい商材では、区分ごとの共通施策より1社ずつの提案書のほうが効きます。こうした重点企業にはABM（アカウントベースドマーケティング）を当て、残りの企業には共通課題で切ったセグメント施策を当てる、という併用が現実的です。

2つ目は、1層目の企業属性だけで区分を作って止めている場合です。業種と規模の掛け算は誰でも作れるため、競合も同じ区分で同じ企業に営業をかけます。受注率に差が出ないなら、2層目以降に降りる段階です。

3つ目は、営業とマーケティングで区分の定義がずれている場合です。マーケティングが「中堅企業」を従業員100〜999人で定義し、営業が売上高で定義していると、セグメント別の受注率がそもそも集計できません。定義は法人番号に紐づく客観的な項目で書き、両部門の顧客管理システムで同じ項目を使うようにします。

なお、顧客の購買履歴で既存顧客を分ける方法（RFM分析など）は、市場を分けるセグメンテーションとは目的が違います。既存顧客の分け方は顧客セグメンテーションの分類軸とRFM分析を参照してください。

よくある質問

セグメンテーションとターゲティングの違いは何ですか？

セグメンテーションは市場を「同じ施策が通じる集団」に分ける作業で、ターゲティングは分けた集団の中から狙う相手を選ぶ作業です。STP分析ではこの順に行います。先に狙いたい顧客を決めてから区分を作ると、都合のよい区分になり、本当に受注率や単価に差が出る区分を見落とします。BtoBでは、区分ごとの受注実績を集計してから狙う相手を選ぶ順番を守ると、この失敗を避けられます。

セグメントとペルソナの違いは何ですか？

セグメントは属性の条件で定義した集団で、何社あるかを数えられます。ペルソナはそのセグメントの中の典型的な一人を具体的に描いた人物像です。BtoBでは購買グループが複数部門にまたがるため、1つのセグメントに対し、利用部門・情報システム部門・経営層などの役割ごとに複数のペルソナを置くのが一般的です。作る順番はセグメントが先です。

BtoBのセグメンテーションでよく使う軸は何ですか？

最もよく使われるのは業種・企業規模・所在地などの企業属性です。ただし企業属性は競合も同じように使うため差がつきにくく、Bonoma & Shapiroの5層モデルでは、さらに業務特性（使用技術・既存製品の利用状況）、購買の仕組み、状況要因（緊急度・発注規模）、担当者の個人特性へと内側に進みます。外側から順に試し、受注率や単価の差を説明できた層で止めるのが基本です。

BtoBでセグメントはいくつに分ければよいですか？

決まった数はありません。目安は、セグメントごとに別の提案資料と担当者を用意できる数までです。5つに分けても提案資料が1種類しか作れないなら、実質は分けていないのと同じです。企業ごとの差が大きく個別対応の費用を回収できる重点企業には、個社単位のABMを検討します。ABMでも共通課題に基づく区分は併用できます。分けた結果、受注率や単価に加えて提案内容や営業工数にも差がない区分は統合します。

セグメンテーション分析とはどう違いますか？

セグメンテーション分析は、市場を分ける工程を分析手法として捉えた呼び方で、指している作業は同じです。顧客データを使ってクラスター分析などで区分を見つける場合に「分析」と呼ばれることが多く、BtoBでは受注・失注データを区分ごとに集計して差を見るのが最も手軽な分析になります。手法の詳細はセグメンテーション分析の記事で扱っています。

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