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e-Stat・公的統計AI評価随時更新
📑目次
街の実像
📖Wikipedia
🎭 ゆかりの人・作品
出身佐藤愛子柔道家出身日笠雅人野球選手出身木原直哉ポーカー選手出身桑島三幸日本の声優出身石田直裕棋士出身奥山優奈スポーツ選手出身谷田康真カーリング選手出身加藤剛士政治家出身富田正一詩人出身佐々木規人官僚
出典: Wikidata（CC0）
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
名寄市は1978年に－41.2℃を記録したこともある道北有数の寒冷地。冬の気温は平均－10〜－15℃に達し「冬は厳しいが空気が澄み切っている」という評価が移住者の中にある。なよろ市立天文台「きたすばる」は道北最大の望遠鏡（反射望遠鏡・口径600mm）を持ち、夜空の暗さを活かした星空観測が人気。
🔮 2050年の予測🟠
2050年に2万人台へ急減。酪農ブランドと天文観光の維持が生き残りの核。北海道「最寒地ブランド」を逆手にとった関係人口拡大も模索。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▼ 20%2000→2020
出典: e-Stat 国勢調査（2000-2020、5 年ごと）
📊 暮らしの充実度（人口1万人あたり）
🏥
医療・福祉施設数
37事業所
一般市 710 都市中 334 位 ｜ 北海道内 133 位 / 187
（一般市の中で平均的）
🎓
教育学習支援業
20.9事業所
一般市 710 都市中 249 位 ｜ 北海道内 103 位 / 187
（一般市の中で上位寄り）
🍽
飲食・宿泊業
79.2事業所
一般市 710 都市中 116 位 ｜ 北海道内 79 位 / 187
（一般市の中で上位 20%）
🛍
小売業
107事業所
一般市 710 都市中 243 位 ｜ 北海道内 102 位 / 187
（一般市の中で上位寄り）
🏭
製造業
22事業所
一般市 710 都市中 606 位 ｜ 北海道内 143 位 / 187
（一般市の中で下位 20%）
👨⚕️
医療・福祉従業者
790.6人
一般市 710 都市中 160 位 ｜ 北海道内 52 位 / 187
（一般市の中で上位寄り）
出典: e-Stat 経済センサス 活動調査（2021年）／ 教育学習支援業は学習塾等を含む事業所数 ／ 縦線 = 全国平均（参考）
😊 地域幸福度（Well-Being）
北海道の客観指標平均 52.8偏差値（全国平均=50）
🏥
医療42.8
👶
子育て43.5
🛒
買物52.5
🚃
交通50.6
💼
雇用48.8
🔒
安全54.4
🌿
自然78.6
📚
教育50.9
出典: デジタル庁「地域幸福度（Well-Being）指標」2025年度版 ／ 縦線 = 全国平均(50)
📊 全国比較
平均年収290万円
全国平均：440万円
AI 推定（街固有の参考値）｜ 北海道平均は 388 万円（国税庁 2022）
高齢化率34.5%
一般市 746 都市中 378 位 ｜ 北海道内 151 位 / 189（一般市の中で平均的）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
出生率6.8‰
一般市 718 都市中 346 位 ｜ 北海道内 38 位 / 188（一般市の中で平均的）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
外国人比率0.18%
一般市 746 都市中 736 位 ｜ 北海道内 173 位 / 189（一般市の中で下位 20%）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
〜完全失業率〜3.4%
全国平均：2.8%
都道府県平均 ｜ 総務省 労働力調査
財政力指数0.27
一般市 746 都市中 687 位 ｜ 北海道内 65 位 / 179（一般市の中で下位 20%）
総務省 社会・人口統計体系 2020年度（市区町村別実値）
📌 補助スコア（別ブロック）※ overall（総合）には未組込
D
🎭 文化・エンタメ
聖地作品・88 選認定・ゆかり人物・多様性
A-
🛡 土砂災害リスク
国土数値情報 A33 / 洪水・地震・津波・治安は順次追加予定
土地・家
暮らし
👤 向いている人🟠
酪農・農業に携わりたい人。天文・星空が好きな人。寒冷地での本物の北海道暮らしを体験したい人。
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📋 データ出典
指標出典・機関利用年度
●人口
e-Stat 住民基本台帳（総務省）最新年（e-Stat）●高齢化率・出生率・社会増減率・人口推移
e-Stat 住民基本台帳（総務省）最新年（e-Stat）●外国人比率
e-Stat 住民基本台帳（総務省）最新年（e-Stat）●財政力指数
総務省 社会・人口統計体系2020年度▲平均年収
国税庁 民間給与実態統計調査2022年度（令和4年）▲完全失業率
総務省 労働力調査都道府県平均●地価（住宅地）
国土交通省 不動産情報ライブラリ（reinfolib）2022〜2024年◎総合グレード・各軸スコア
上記統計データをもとに算出―◌AI総評・意外な事実・2050年予測
Anthropic Claude（生成AI）―●市区町村実値▲都道府県平均◎統計データ算出◌AI生成
📐 計算方法・閾値の全公開・比較ランクのルール・データの限界と拡充計画は データについて ページで全公開しています。
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