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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RYO-Z司会者出身ミスター林プロレスラー出身ルーシー加山プロレスラー出身三遊亭圓窓 (6代目)落語家出身三遊亭楽天落語家出身三遊亭金翁 (2代目)俳優・タレント・落語家出身井納翔一野球選手出身佐々木亮太アナウンサー出身佐々木淳吾アナウンサー出身佐藤佑一写真家出身光永亮太作曲家・歌手出身出田奈々アナウンサー出身加納美也子アナウンサー出身加藤武士俳優・タレント出身北澤憲昭美術評論家出身十嶋くにおプロレスラー出身大沢樹生俳優出身小杉陽太野球選手出身山田隆夫俳優・作曲家・作詞家出身川上俊グラフィックデザイナー出身広瀬章人棋士出身所司和晴棋士・xiangqi player出身暮林修俳優出身木場勝己俳優出身木村万作ドラマー・音楽家出身村岡昌憲漁師出身松坂恭平野球選手出身松田浩二薬剤師出身松野彩瑛子アナウンサー出身桂文字助 (4代目)落語家
出典: Wikidata（CC0）
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
豊洲市場は2018年に築地市場の移転先として開場した世界最大規模の水産卸売市場。1日の取扱量は約2000トン、取引金額は年間6000億円超に及ぶ。江東区は東京オリンピック2020で水泳・体操など主要競技が行われたオリンピックの区でもある。有明の「スモールワールズTOKYO」では『エヴァンゲリオン』の第3新東京市を再現した1/80スケールの巨大ジオラマが常設展示されており、エヴァファンの聖地として人気。
🔮 2050年の予測🟠
2050年、湾岸タワーマンション群の老朽化対策が課題となる中スマートシティとして再整備される可能性が高い。人口は55万人超を維持。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▲ 44.7%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
25.2事業所
特別区 23 都市中 23 位 ｜ 東京都内 56 位 / 60
（特別区の中で下位 20%）
🎓
教育学習支援業
8.5事業所
特別区 23 都市中 23 位 ｜ 東京都内 60 位 / 60
（特別区の中で下位 20%）
🍽
飲食・宿泊業
46事業所
特別区 23 都市中 18 位 ｜ 東京都内 34 位 / 60
（特別区の中で下位寄り）
🛍
小売業
55.3事業所
特別区 23 都市中 20 位 ｜ 東京都内 43 位 / 60
（特別区の中で下位 20%）
🏭
製造業
43.5事業所
特別区 23 都市中 11 位 ｜ 東京都内 20 位 / 60
（特別区の中で平均的）
👨⚕️
医療・福祉従業者
394.5人
特別区 23 都市中 22 位 ｜ 東京都内 59 位 / 60
（特別区の中で下位 20%）
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21%
特別区 23 都市中 10 位 ｜ 東京都内 43 位 / 63（特別区の中で平均的）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
出生率7.2‰
特別区 23 都市中 10 位 ｜ 東京都内 12 位 / 61（特別区の中で平均的）
e-Stat 住民基本台帳（市区町村別実値）
外国人比率5.47%
特別区 23 都市中 7 位 ｜ 東京都内 7 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）
〜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〜1.02
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
土地・家
暮らし
👤 向いている人🟠
湾岸タワマンに憧れる若いカップル・ファミリー。食や豊洲市場が好きな人。エヴァのジオラマを見たい聖地巡礼者。
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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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