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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
出身酒井和歌子俳優・子役出身金子吉延俳優・子役出身長島梢恵プロ囲碁棋士出身長沼明政治家出身長谷川明男俳優出身阿部祐二俳優・ジャーナリスト出身風間やんわり日本の漫画家出身高木延秀俳優・歌手出身鳥丸太作サッカー選手出身鳥居恵子俳優出身志村豊志郎政治家・地方公務員出身内山麿我俳優・政治家・歌手出身小林雄一短距離走選手・陸上競技選手出身高橋賢バレーボール選手出身松山佳弘力士出身拳士浪出身鈴木岳生日本の漫画家出身荒木夕貴スポーツ選手出身能勢雄一デザイナー出身六本木じろう歌手出身須藤元樹ラグビーユニオン選手出身吉川亜州香俳優出身MasakIラジャサクレックキックボクサー出身東城翔也サッカー選手出身坂本健建築家・政治家出身佐藤浩輝製作者出身青木玲緒樹競泳選手出身池田真紀政治家・公務員終焉の地荒木伸吾日本の漫画家・アニメーター・テレビプロデューサー終焉の地宮内幸平俳優・日本の声優
出典: Wikidata（CC0）
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
戦中の東京陸軍造兵廠を契機に光学技術者が集積した「光学の聖地」。ニコン・リコー・コニカは板橋に主力工場を構えたが創業地はいずれも中央区。高島平団地（1972年・約10,170戸）は「東洋一のマンモス団地」として高度成長期の住宅政策の功罪を象徴する存在。
🔮 2050年の予測🟠
2050年、光学・精密機器の次世代技術（医療光学・AR/VR）で産業再生。高島平団地の建替えが完了し最新型コンパクトシティのモデルケースになる。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▲ 17.3%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
32.2事業所
特別区 23 都市中 18 位 ｜ 東京都内 37 位 / 60
（特別区の中で下位寄り）
🎓
教育学習支援業
11.2事業所
特別区 23 都市中 17 位 ｜ 東京都内 52 位 / 60
（特別区の中で下位寄り）
🍽
飲食・宿泊業
43.8事業所
特別区 23 都市中 20 位 ｜ 東京都内 37 位 / 60
（特別区の中で下位 20%）
🛍
小売業
51.9事業所
特別区 23 都市中 21 位 ｜ 東京都内 45 位 / 60
（特別区の中で下位 20%）
🏭
製造業
36.2事業所
特別区 23 都市中 15 位 ｜ 東京都内 28 位 / 60
（特別区の中で下位寄り）
👨⚕️
医療・福祉従業者
814.6人
特別区 23 都市中 7 位 ｜ 東京都内 12 位 / 60
（特別区の中で上位寄り）
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）
📊 全国比較
平均年収623万円
全国平均：440万円
AI 推定（街固有の参考値）｜ 東京都平均は 623 万円（国税庁 2022）
高齢化率22.7%
特別区 23 都市中 5 位 ｜ 東京都内 33 位 / 63（特別区の中で上位寄り）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
出生率6.9‰
特別区 23 都市中 22 位 ｜ 東京都内 37 位 / 61（特別区の中で下位 20%）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
外国人比率3.94%
特別区 23 都市中 15 位 ｜ 東京都内 17 位 / 63（特別区の中で下位寄り）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
〜完全失業率〜3.5%
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〜0.88
全国平均：0.52
都道府県平均 ｜ 総務省 地方財政状況調査
📌 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
S
🛡 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🟠
東京でコスパよく住みたい若者。光学・精密機器業界志望者。歴史ある下町に興味がある人。
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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・人口統計体系都道府県平均▲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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