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📑目次
街の実像
📖Wikipedia
🎭 ゆかりの人・作品
出身木曽美雪アナウンサー出身澤野立次郎音楽教師出身山本裕三政治家出身宮沢章夫著作家・劇作家・演出家出身中山紀子バドミントン選手・オリンピック選手出身加茂元照園芸家出身松井謙弥サッカー選手出身森保一サッカー指導者・サッカー選手出身鵜藤俊平競泳選手出身細井広沢書家出身水島総脚本家・映画監督出身所十三日本の漫画家・日本の漫画原作者出身大島司日本の漫画家出身中山武野球選手出身伊藤和也活動家出身小林莉子競輪選手出身小沢冬雄小説家出身尾澤聖子スポーツ選手出身川岸銀次俳優出身松井三郎政治家出身松井宏次野球選手出身森下宗野球選手出身榛葉英治小説家出身西加南子自転車競技選手出身赤堀大智野球選手出身鈴木トオル歌手出身長尾春花コンサートマスター・ヴァイオリニスト出身零士タレント出身高須基仁実業家・編集者終焉の地三代目 尾上菊五郎歌舞伎役者
出典: Wikidata(CC0)
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
掛川茶(深蒸し茶)は蒸し時間を長くする製法で茶葉を細かく砕き、お湯に溶けやすく旨みが出やすい。カテキン・ビタミンが豊富で健康茶としても人気。掛川城は1994年に日本初の本格木造天守として復元された美しいお城。「生涯学習都市・掛川」は全国生涯学習運動の先進地として知られる。
🔮 2050年の予測🟠
2050年も11万人前後を維持見込み。深蒸し掛川茶という全国ブランドと東海道沿線の交通優位性・掛川城観光で静岡西部の安定した都市として継続。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▼ 1.7%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
29.3事業所
一般市 710 都市中 569 位 | 静岡県内 27 位 / 38
(一般市の中で下位 20%)
🎓
教育学習支援業
19.5事業所
一般市 710 都市中 327 位 | 静岡県内 25 位 / 38
(一般市の中で平均的)
🍽
飲食・宿泊業
54.4事業所
一般市 710 都市中 347 位 | 静岡県内 24 位 / 38
(一般市の中で平均的)
🛍
小売業
80.6事業所
一般市 710 都市中 459 位 | 静岡県内 27 位 / 38
(一般市の中で下位寄り)
🏭
製造業
57.7事業所
一般市 710 都市中 192 位 | 静岡県内 17 位 / 38
(一般市の中で上位寄り)
👨⚕️
医療・福祉従業者
553人
一般市 710 都市中 468 位 | 静岡県内 18 位 / 38
(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340万円
全国平均:440万円
AI 推定(街固有の参考値)| 静岡県平均は 424 万円(国税庁 2022)
高齢化率26%
一般市 746 都市中 565 位 | 静岡県内 30 位 / 39(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)
出生率9‰
一般市 718 都市中 179 位 | 静岡県内 6 位 / 38(一般市の中で上位寄り)
e-Stat 住民基本台帳(市区町村別実値)
外国人比率3.56%
一般市 746 都市中 44 位 | 静岡県内 8 位 / 39(一般市の中で上位 20%)
e-Stat 住民基本台帳(市区町村別実値)
〜完全失業率〜2.5%
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0.9
一般市 746 都市中 103 位 | 静岡県内 13 位 / 35(一般市の中で上位 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
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🛡 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🟠
お茶・緑茶文化に興味がある人。静岡西部(遠州)の歴史ある城下町に住みたい人。東京・名古屋の中間地点を探す人。
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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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