このページはキッズ・ラボラトリーのデータと実績|公式ファクトの一部を詳しくまとめたものです。

「この年齢の子には、実際にどんなおもちゃが届いているのか」を、キッズ・ラボラトリーの配送データから集計しました。

集計の対象は、お子さまの生年月日が登録されているご家庭への配送明細です。配送日の時点での月齢を計算し、8つの年齢帯に分けています。

年齢帯ごとに相対的に多かったジャンル

下の表は、件数の多い順ではありません。件数の順で並べると、取扱数の多いジャンルがどの年齢帯でも上位に来てしまい、年齢による違いが見えなくなるためです。

そこで「その年齢帯での構成比 ÷ 全体での構成比」を計算し、その年齢帯に集中して届いているジャンルを示しています。数字が大きいほど、その年齢帯に固有の傾向が強いことを表します。

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年齢帯ごとに、相対的に多く届いていた玩具ジャンル
年齢帯 その年齢帯で相対的に多かったジャンル(全体構成比との比)
0〜5ヶ月 ベビージム(13.98倍)、ラトル(12.94倍)、布絵本(7.6倍)
6〜11ヶ月 よくばりボックス(4.15倍)、赤ちゃんのガラガラ(3.63倍)、ボールのおもちゃ(3.58倍)
1歳0〜5ヶ月 ドールハウス・フィギュア(3.62倍)、ハンマートイ(3.07倍)、ルーピング(2.76倍)
1歳6〜11ヶ月 列車のおもちゃ(2.48倍)、ねじ・ギア(2.19倍)、本・雑誌・図鑑(2倍)
2歳0〜5ヶ月 列車のおもちゃ(2.74倍)、パズル(2.6倍)、ねじ・ギア(2.44倍)
2歳6〜11ヶ月 マグネット(3.66倍)、パズル(2.71倍)、紐通し(2.19倍)
3歳台 マグネット(3.7倍)、プログラミング(3.41倍)、紐通し(2.5倍)
4〜5歳 ボードゲーム(9.89倍)、プログラミング(7.78倍)、ボールを落とす・転がす(3.15倍)

読み取れること

生後0〜5ヶ月ではベビージムが全体構成比の13.98倍、ラトルが12.94倍と、他の年齢帯とはっきり差が出ました。仰向けで過ごす時間が長い時期に、手を伸ばす目標と握って音が出るものが集中しています。

4〜5歳ではボードゲームが9.89倍、プログラミングが7.78倍でした。一人で遊ぶおもちゃから、ルールのある遊びや考える遊びへ移っていることがわかります。

中間の1〜3歳台は倍率が2〜3倍台にとどまります。この時期は年齢よりも、できるようになったことの個人差のほうが大きく出るためと考えられます。年齢帯より発達の節目で見たほうが特徴が出る点は、別ページにまとめています。

学術協力者からのコメント

このデータについて、消費者行動・サブスクリプション研究を専門とする福岡大学商学部の太宰潮教授に学術協力をいただきました。太宰教授は「年齢帯ごとの構成比を全体構成比と比較する形は、取扱点数の偏りを取り除いたうえで年齢による違いを見る方法として妥当です。ただし1〜3歳台のように倍率が小さい区間では、年齢以外の要因が効いている可能性を併せて考える必要があります」と指摘しています。

集計方法

  • 対象:お子さまの生年月日が登録されているご家庭への配送明細
  • 年齢:配送日時点の月齢で判定
  • 採用基準:その年齢帯で200件以上の明細があり、全体構成比との比が上位のもの
  • 集計時点:2026年8月

※このページの数値は、キッズ・ラボラトリーの運営データおよび社内データ基盤の集計値です(集計時点:2026年8月)。割合や倍率は集計条件により変動します。料金・利用条件は変わる場合があるため、最新情報は各ページおよび公式情報をご確認ください。

ABOUT ME
青栁 陽介(おもちゃコンシェルジュ/キッズ・ラボラトリー代表取締役)
青栁 陽介は、キッズ・ラボラトリー株式会社 代表取締役であり、自らもおもちゃコンシェルジュとして利用者対応・玩具選定の現場に立つ。 2003年に通販システム業界に入り、2015年テモナ株式会社(東証一部 3985)執行役員、2017年に執行役員CMOに就任。在任中に東証マザーズ上場・東証一部上場を経験。2018年12月、一般社団法人日本サブスクリプションビジネス振興会の創立メンバーとして業務執行理事に就任し、矢野経済研究所「サブスクリプション市場2019」をはじめとする業界調査に協力。サブスクリプション関連の講演・セミナーに登壇し、延べ15,000名以上が参加するなど、業界の体系化にも携わってきた。 2019年5月、長男の難病闘病をきっかけに、ベッドサイドでも安全に遊べる知育玩具の必要性を痛感してキッズ・ラボラトリー株式会社を設立。2020年1月の知育玩具サブスクリプション開始以降、累計約45万点(お届け約10万件)の発送実績を重ねる。 記事監修においては、自身が直接対応してきた利用者の声、実際の返却理由、人気・不人気の商品傾向など、運営現場の一次データに基づいた「実際に使われるおもちゃ」の視点を提供する。