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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
出身小林雅英野球選手出身長谷川テル著作家・エスペランティスト・平和主義者出身村上雅則野球選手出身山本周五郎脚本家・著作家・児童文学作家出身三遊亭小遊三歌手・落語家出身中村建治著作家出身坂口岳洋政治家出身富田智美アナウンサー出身小林多門政治家出身小林宏治実業家出身林家正雀落語家出身矢頭高雄野球選手出身西村公一野球選手出身青木結矢俳優出身天野建政治家出身星野紀プロ囲碁棋士出身志村令郎生物学者出身奈良武衛官僚出身小宮悦造研究者
出典: Wikidata（CC0）
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
大月市の岩殿山（標高634m）は天然の要害として戦国時代に小山田氏の山城（岩殿城）が築かれた歴史的な山。頂上からは富士山・三ツ峠・奥多摩の眺望が素晴らしい。JR中央線の特急「あずさ・かいじ」の停車駅で新宿から約75分。富士急行への乗換え駅として富士五湖・富士山観光の玄関口でもある。
🔮 2050年の予測🟠
2050年に人口1万5000人以下へ急減。富士山観光の玄関口と低山ハイキング需要で交流人口維持。移住促進が急務。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▼ 22.6%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
36.4事業所
一般市 710 都市中 351 位 ｜ 山梨県内 10 位 / 25
（一般市の中で平均的）
🎓
教育学習支援業
25.8事業所
一般市 710 都市中 86 位 ｜ 山梨県内 6 位 / 25
（一般市の中で上位 20%）
🍽
飲食・宿泊業
55.1事業所
一般市 710 都市中 336 位 ｜ 山梨県内 18 位 / 25
（一般市の中で平均的）
🛍
小売業
102.6事業所
一般市 710 都市中 284 位 ｜ 山梨県内 8 位 / 25
（一般市の中で上位寄り）
🏭
製造業
99.5事業所
一般市 710 都市中 33 位 ｜ 山梨県内 6 位 / 25
（一般市の中で上位 20%）
👨⚕️
医療・福祉従業者
512.2人
一般市 710 都市中 546 位 ｜ 山梨県内 14 位 / 25
（一般市の中で下位寄り）
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）
📊 全国比較
平均年収280万円
全国平均：440万円
AI 推定（街固有の参考値）｜ 山梨県平均は 373 万円（国税庁 2022）
高齢化率38.5%
一般市 746 都市中 92 位 ｜ 山梨県内 6 位 / 27（一般市の中で上位 20%）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
出生率6.5‰
一般市 718 都市中 713 位 ｜ 山梨県内 24 位 / 25（一般市の中で下位 20%）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
外国人比率0.76%
一般市 746 都市中 526 位 ｜ 山梨県内 20 位 / 27（一般市の中で下位寄り）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
〜完全失業率〜2.7%
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0.66
一般市 746 都市中 300 位 ｜ 山梨県内 8 位 / 27（一般市の中で平均的）
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
C-
🛡 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🟠
低山ハイキング・山登りが好きな人。富士山周辺への観光ルートを使う人。中央線沿いの山暮らしをしたい人。
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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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