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📑目次
街の実像
📖Wikipedia
武蔵村山市
武蔵村山市(むさしむらやまし)は、東京都の多摩地域北西部に位置する市。 武蔵野台地の西に位置し、狭山丘陵を挟んで埼玉県と接している。1970年(昭和45年)11月3日市制施行。
🎭 ゆかりの人・作品
出身大沢ケンジ総合格闘家出身外道プロレスラー出身ジャンボ堀ヌードモデル・アダルトモデル・プロレスラー出身ピクニックお笑いタレント出身小野英美アナウンサー出身岡部憲章野球選手出身志々田浩太郎政治家出身木村昌広野球選手出身藤野勝政治家出身大森理生サッカー選手出身石井渡士也ボクサー出身山﨑泰大政治家出身仁井田桃子バレーボール選手出身武藤鉄也バレーボール選手在住長井秀和政治家・お笑いタレント
出典: Wikidata(CC0)
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
武蔵村山市は東京都の全市区町村の中で唯一「鉄道が通っていない市」として知られ、多摩モノレール延伸計画(箱根ヶ崎延伸)が検討されている。日産自動車村山工場(1961〜2004年稼働)はかつて年間20万台以上を生産した大規模工場で、2004年の閉鎖後は「ガーデンシティ村山」等に再開発された。狭山丘陵(トトロの森)は映画「となりのトトロ」の舞台モデルとなった丘陵地帯で、緑豊かな自然が残る。
🔮 2050年の予測🟠
2050年も6万8000〜7万人規模を維持。多摩モノレール延伸への期待と狭山丘陵の自然資源で安定継続。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▲ 4.3%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
22.4事業所
一般市 710 都市中 691 位 | 東京都内 59 位 / 60
(一般市の中で下位 20%)
🎓
教育学習支援業
14事業所
一般市 710 都市中 646 位 | 東京都内 40 位 / 60
(一般市の中で下位 20%)
🍽
飲食・宿泊業
35.2事業所
一般市 710 都市中 609 位 | 東京都内 49 位 / 60
(一般市の中で下位 20%)
🛍
小売業
76事業所
一般市 710 都市中 496 位 | 東京都内 23 位 / 60
(一般市の中で下位寄り)
🏭
製造業
43.1事業所
一般市 710 都市中 335 位 | 東京都内 21 位 / 60
(一般市の中で平均的)
👨⚕️
医療・福祉従業者
507.4人
一般市 710 都市中 555 位 | 東京都内 44 位 / 60
(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450万円
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25%
一般市 746 都市中 609 位 | 東京都内 20 位 / 63(一般市の中で下位 20%)
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 389 位 | 東京都内 48 位 / 61(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2.08%
一般市 746 都市中 145 位 | 東京都内 33 位 / 63(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〜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0.82
一般市 746 都市中 164 位 | 東京都内 23 位 / 39(一般市の中で上位寄り)
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
B-
🛡 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🟠
狭山丘陵・トトロの森の自然環境で暮らしたい人。多摩地域の比較的リーズナブルな住宅を求める人。鉄道がなくてもバス利用で生活できる人。
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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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