客室清掃・整備担当（ホテル・旅館）

別名:ハウスキーパー（客室係）、ベッドメーク係、客室係（ホテル・旅館：清掃の仕事に従事するもの）、客室清掃員（ホテル・旅館）、ルーム係（ホテル：清掃の仕事に従事するもの）

ホテルや旅館に滞在する宿泊客等が快適に過ごせるように、ベッドメイキング、浴室・トイレ清掃等客室を清潔に整える。

タグの基準(job tag の就業者調査から、全職業の上位・下位20%などでrokudakaが判定)

年収の目安
362万円
2025年・平均より広い職種の数値
有効求人倍率
2.59倍
2025年平均より広い職種の数値
就業者数
887,020人
2020年より広い職種の数値

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算年収の目安 = きまって支給する現金給与額(月額) × 12 + 年間賞与その他特別給与額。いずれも統計の平均値からrokudakaが計算。

数字で見る客室清掃・整備担当（ホテル・旅館）

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ) / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，年齢（5歳階級），職業（小分類）別就業者数（15歳以上就業者）」

計算全職種の平均は、統計に全職種の合計がないため、「不詳」を除く144職種の年収の目安(月額×12+年間賞与、2025年)を労働者数で重み付けしてrokudakaが計算(男女別も同じ方法)。差が3%未満は「ほぼ同じ」。年齢別は推計労働者数1,000人以上の年齢階級だけで比べた。職業全体の有効求人倍率は統計の「職業計」(2025年平均)。差が0.1未満は「同じくらい」。働く人全体は国勢調査の「総数」(2020年)。増減率・女性の割合の差が5ポイント未満は「同じくらい」。年齢構成は、60歳以上・30歳未満の割合が全体より10ポイント以上多いときに記載。近い職業は下の「スキルが近い職業」と同じ計算で、年収の目安がこの職業より高く、賃金の統計の区分が違うもの。

どんな仕事か

ホテルや旅館に滞在する宿泊客等が快適にすごせるように、ベッドメイキング、浴室・トイレ清掃等客室を清潔に整える。

業務内容を仕事の流れに沿って見ていくと、まず出勤するとその日に担当する部屋割りリストを受け取る。宿泊客等がチェックアウトすると、シーツやタオル、歯ブラシなどの備品と掃除道具をカートで運び、客室へ向かう。

部屋の換気をしたあと、客が使ったシーツや枕カバーなどの寝具をすべて取り外し、クリーニングした新しい寝具を美しく整える。

浴室やトイレ、洗面所などの水まわりは衛生管理と清潔感が大切なので、洗剤やブラシを使って念入りに掃除をする。タオルやバスマットを交換し、歯ブラシや石けんなどアメニティも補充する。

床は掃除機をかけ、テーブルやランプ、窓などのほこりをふき取る。ハンガーやスリッパ、便箋やペンなどが揃っているか確認し、テレビやラジオが正常に動くか、電球は切れていないか、時計の時刻は合っているかもチェックする。

最後に入り口から部屋全体を眺めて確認し、ひとつの部屋の清掃が終了する。取り替えたリネン類は、専用のカート等でランドリーに運ぶ。

客室が清潔かどうかによってホテルや旅館の印象が決まるので、重要な仕事である。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

よく使う道具・機材・情報技術

2019年度時点の情報job tagの解説はこの年度から更新されていません。現在とは異なる場合があります。

掃除道具、カート、ブラシ、掃除機

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

主なタスク

job tagの就業者調査で重要度が高いとされたもの。実施率は、そのタスクを行っていると答えた人の割合です。

タスク実施率
宿泊客がチェックアウトした後、ベッドメーキング、寝具の整備をする。94%
浴室、シャワーブース、トイレを清掃する。93%
くずかごを空にし、灰皿を空にして掃除する。96%
忘れ物を客室事務所に届ける。96%
ベッド、カーテン、ブラインドを整え、入室できるようにする。93%
使用後のリネンを集め、補充リネン類をリネン・クローゼットに収集する。94%
部屋の清掃状況を再確認する。91%
掃除機で、カーペット、畳、カーテン等を掃除する。91%

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」タスク(2022年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算重要度の高い順に最大8件を表示。

労働条件の特徴

勤務地は大型ホテルのある大都市に多いが、地方都市や観光地にも就業機会がある。

就業者は中高年女性が多い。仕事の作業時間が宿泊客等のチェックアウト後・チェックイン前という（概ね１０時～１５時）、家庭をもつ女性にも働きやすい時間帯になっているので、主婦のパートタイマーも多い。

ホテルや旅館は年中無休で営業しているので、日曜、祝日は必ずしも休みではなく、平日などに交替で週に２日程度の休みをとる場合が多い。残業はほとんどないが、大型のイベントがあったりして宿泊客等が急に増える場合はそれなりの残業が発生する。

賃金は各企業の規定により支給されているが、パートタイムの場合は時給制が多い。

かつては、ホテルや旅館の宿泊部門に入職したときの最初の配属先だったが、最近では客室清掃整備の仕事を自社スタッフでは行わず、外部の専門業者に外注するところが増えている。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

働く環境の特徴

job tag の就業者調査で、この職業の人が答えた「仕事の性質」です。全職業の平均と比べて、特に高い項目と低い項目を並べています。

全職業の平均より高い

全職業の平均より低い:電子メール、座り作業、電話での会話

勤務のスケジュール:規則的 75%、不規則 21%、季節的 4%

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」仕事の性質(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算「仕事の性質」は回答の平均(値はおおむね1〜5の範囲)で、棒の縦線はjob tagの全職業(518職業)の平均。平均との差が0.3以上の項目を、差の大きい順に高いもの最大6つ・低いもの最大3つ。勤務のスケジュールは回答者の割合。

一般的な就業形態

この職業の一般的な就業形態として、job tag の就業者調査で選ばれた割合です。複数回答のため、合計は100%を超えます。回答した人の数が少ない職業もあるため、目安として見てください。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」一般的な就業形態(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

禄高(給与)

より広い職種の数値統計に「客室清掃・整備担当（ホテル・旅館）」だけの区分がないため、「身の回り世話従事者」全体の数値を表示しています。

この年収は、会社などに雇われて働く人の給与です。事業主(開業している人など)の収入は含まず、会社の役員も原則として含みません。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査で使用されている主な用語の説明」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」

計算割合は国勢調査の従業上の地位別の就業者数からrokudakaが計算。

精度の目安標準誤差率 1.20%(統計の全職種の中央値は2.04%)

標準誤差率は、調査の対象に選ばれた事業所によって平均がどのくらいぶれるかの目安です。小さいほど数字が安定しています。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 標準誤差率 誤差率表4「職種(小分類)別所定内給与額及び所定内給与額の標準誤差率(役職者を含む)」

計算誤差率は所定内給与額(残業代・賞与を除く月額、男女計)に対する統計の公表値。中央値は全職種の誤差率からrokudakaが計算。

年収の目安は362万円です (月々の給与27.4万円 × 12か月 + 賞与など33万円)。統計の全144職種の中で133番目に高い水準です。

平均年齢は41.9歳、平均勤続年数は7.8年です。年齢別では50～54歳が最も高く、425万円です。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算順位は、統計の全144職種(「不詳」を除く)を年収の目安で並べてrokudakaが計算。

月給の中央値と分布(残業代・賞与を除く)

「身の回り世話従事者」全体の数値です。所定内給与額(残業代・賞与を除く月給)の中央値は23.5万円で、平均(25.4万円)より1.9万円低くなっています。真ん中の半分の人は20.4万円〜27.9万円です。下から10%の人は17.7万円以下、上から10%の人は35.1万円以上です。平均は、給与の高い一部の人に引っぱられて、中央値より高くなりやすい値です(平均と中央値)。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第17表「職種(小分類)、所定内給与額階級別労働者数及び所定内給与額の分布特性値」 / 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算中央値・四分位数・十分位数は統計の公表値(所定内給与額の分布特性値、企業規模10人以上、男女計)。平均は第1表の所定内給与額。年収の目安(きまって支給する現金給与額と賞与から計算)とは別の数値。

年収の推移

2023年2024年2025年
330万円338万円362万円

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023〜2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算各年の年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。企業規模10人以上、男女計。

年齢別の年収

白抜きの点と破線は、推計労働者数が1,000人未満の区分です。 人数が少なく平均がぶれやすいため、参考値として見てください。 薄い棒(右の目盛り)は、賃金の統計の推計労働者数です。企業規模10人以上の会社などに雇われて働く人の数で、自営業の人や小さな会社で働く人を含まないため、下の「年齢別の就業者数」(国勢調査)とは対象が違います。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算年齢階級ごとの年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)と推計労働者数。企業規模10人以上、男女計。

男女別

男403万円
女328万円

女性の年収は男性の81%です。年齢構成や勤続年数の違いも含んだ差です。

企業規模別

1,000人以上432万円
100〜999人369万円
10〜99人333万円

企業規模による差は最大99万円です。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算男女別は企業規模10人以上の計、企業規模別は男女計。いずれも年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。

需要と将来性

より広い職種の数値求人倍率は「接客・給仕職業従事者」全体の数値です。

2025年の有効求人倍率は2.59倍です。仕事を探している人1人に対して、2.6件の求人がある状態で、人手が足りない側に傾いています。2023年からの推移を見ると、下がっています。

有効求人倍率の推移

ハローワークを通じた求人・求職の数から計算した値で、民間の求人サイトの求人は含みません(パートタイムを含む常用)。

出典厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年)

計算各年の値は統計表の年平均(暦年)をそのまま表示。

就業者数の推移

より広い職種の数値就業者数は「飲食物給仕・身の回り世話従事者」全体の数値です。

2020年の就業者数は887,020人です(うち女性78%)。2010年と比べると-9%減っています。

国勢調査は5年ごとの調査です。会社員だけでなく、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。 そのため、給与の統計(企業規模10人以上の会社などで働く人)とは対象が違います。2025年の国勢調査の職業別の結果は、2027年(令和9年)11月までに公表される予定です(総務省統計局の公表予定)。公表されたら、この推移に加えます。

出典総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ) / 総務省統計局「令和7年国勢調査 調査の結果」

計算調査票の一部を抽出して集計した推計値(10人単位)。増減率は2010年と2020年の値からrokudakaが計算。

年齢別の就業者数(2020年)

「飲食物給仕・身の回り世話従事者」全体の数値です。5歳ごとの年齢層では、20～24歳がいちばん多くなっています(70歳以上はまとめているため除く)。30歳未満は41%で、働く人全体(15%)より多くなっています。60歳以上は15%で、働く人全体(24%)より少なくなっています。

国勢調査の就業者数で、雇われて働く人のほか、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。70歳以上はまとめています。

出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，年齢（5歳階級），職業（小分類）別就業者数（15歳以上就業者）」 / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算年齢(5歳階級)の就業者数を、賃金の統計の年齢階級に合わせて「〜19歳」から「70歳〜」にまとめた。割合は5歳階級の合計に対する割合でrokudakaが計算。働く人全体は国勢調査の「総数」で、差が5ポイント未満は「同じくらい」。

働き方の内訳(2020年)

雇われて働く人(正社員・派遣・パートなど)92%812,940人
会社などの役員1%11,160人
事業主(人を雇っている)1%未満410人
事業主(一人で)(開業・フリーランスなど)1%未満1,680人
家族従業者・内職など6%54,980人
不詳1%5,840人

出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」

計算割合は従業上の地位別の就業者数を総数で割ってrokudakaが計算。「家族従業者・内職など」は家族従業者と家庭内職者の合計。

必要なスキル・知識

全職業の平均と比べて特に求められるスキルは、外国語で話す、外国語を聞く、修理です。 知識では哲学・宗教学、歴史学・考古学、農業・畜産業が特徴的です。

スキル(全職業の平均との差が大きい8項目)

知識(全職業の平均との差が大きい8項目)

水準はスキルが0〜7程度、知識が0〜5程度で、数字が大きいほどその仕事で高いレベルが求められることを表します。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」スキル(2021年度、その職業に就いている人へのWebアンケート) / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」知識(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算「全職業の平均」は、job tagで数値のある全職業(最大518職業)の単純平均をrokudakaが計算。表示する8項目は、この職業の値と全職業の平均との差が大きい順。

なり方・学び方

入職にあたって、特に学歴や資格は必要とされない。

宿泊客等がチェックアウトして次の宿泊客等がチェックインするまでの間に客室清掃を行うので、1日に1人が10室程度担当するとして、1室に掛けられる時間は15分から20分程度と短いため、集中力や、効率的に仕事をこなす段取り力も求められる。時間が限られている場合は、1室を2，3人で担当することもあるので、チームプレイや的確な意思疎通ができるコミュニケーション能力も重要である。きれい好きで几帳面であること、ベッドメイキングなどで体を使うので、一定の体力が必要である。外国人客の多いホテルでは、簡単な英会話が必要となる場合もある。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

関連団体

スキルが近い職業

スキル・知識の傾向が似ている職業です。必要なスキルの重なりが大きいほど、転職のときに経験を活かしやすいと考えられます。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」スキル(2021年度、その職業に就いている人へのWebアンケート) / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」知識(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算スキル39項目・知識33項目の水準を、job tagの全職業の中での位置(標準化した値)に直し、職業ごとの全体の高さの差を除いてから傾向の近さ(コサイン類似度)をrokudakaが計算。このサイトに掲載している職業の中から近い順に5件。

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出典と注意

使っている統計について

賃金構造基本統計調査(e-Stat)
厚生労働省が毎年行う基幹統計(統計法で特に重要と定められた統計)です。 事業所が、働いている人ごとの給与を記入する調査で、職種・年齢・企業規模などの区分ごとの給与がわかる国の代表的な賃金統計です。 このサイトの数値の範囲は一般労働者(短時間労働者を除く)、企業規模10人以上です。
職業安定業務統計(一般職業紹介状況)(e-Stat)
厚生労働省が、全国のハローワークで受け付けた求人と求職の数を集計した業務統計です。 民間の求人サイトや人材紹介会社の求人は含みません。
国勢調査(e-Stat)
「国勢調査は、日本に住んでいるすべての人及び世帯を対象とする国の最も重要な統計調査で、国内の人口や世帯の実態を明らかにするため、5年ごとに行われます。」 (総務省統計局「令和2年国勢調査に関するQ&A」問1-1) 職業別の就業者数は、調査票の一部を抽出して集計した推計値です(抽出詳細集計)。 範囲は15歳以上の就業者(雇用者のほか、自営業主・家族従業者などを含む)です。
厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)(ダウンロードページ)
厚生労働省の職業情報サイトです。スキル・知識・タスクの数値は、独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)がその職業に就いている人へのアンケートで集めたものです。

データの対応関係

数字の見方

数字の計算方法や読み方は「統計の読み方」にまとめています。

独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)作成『職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)、『職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)を加工して作成