🔍🏙 別の街を探す
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
出身太田裕美俳優・作曲家・歌手出身飯野賢治作曲家・ゲームディレクター出身貫地谷しほり俳優・映画俳優出身森本稀哲野球選手出身白石安男科学者・医師・看護師出身ジャガー横田プロレスラー出身藤原カムイ日本の漫画家・イラストレーター出身吉澤智恵バレーボール選手出身中堀正夫撮影監督・撮影技師出身矢野通プロレスラー出身秋山祐徳太子写真家・政治家・版画家出身いまいかおる日本の漫画家出身くまだまさし俳優・タレント・お笑いタレント出身たかはC放送作家・お笑いタレント出身チャパリータASARIプロレスラー出身マービンJr.力士・お笑いタレント出身一峰大二日本の漫画家出身三遊亭歌る多落語家出身七代目 三遊亭円楽落語家出身中村祥之実業家出身伴久美子実業家出身前野重雄ジャーナリスト・評論家・放送作家終焉の地建畠大夢彫刻家在住柳沢由実子翻訳家・評論家終焉の地梶井純漫画評論家
出典: Wikidata(CC0)
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
荒川区は東京23区の中で最も面積が小さい区(約10.2km²)。外国人住民比率が約10%で、中国・フィリピン・ベトナム系住民が多数在住。日暮里繊維街は繊維・布地の問屋街として全国の洋裁愛好家に知られる聖地。
🔮 2050年の予測🟠
2050年、外国人比率が15%超に達し真の多文化共生都市として認知。日暮里エリアの再開発で新しい商業地として台頭。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▲ 9.8%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
34.8事業所
特別区 23 都市中 14 位 | 東京都内 27 位 / 60
(特別区の中で下位寄り)
🎓
教育学習支援業
11.1事業所
特別区 23 都市中 18 位 | 東京都内 53 位 / 60
(特別区の中で下位寄り)
🍽
飲食・宿泊業
57.1事業所
特別区 23 都市中 13 位 | 東京都内 26 位 / 60
(特別区の中で平均的)
🛍
小売業
72.4事業所
特別区 23 都市中 10 位 | 東京都内 25 位 / 60
(特別区の中で平均的)
🏭
製造業
89.9事業所
特別区 23 都市中 5 位 | 東京都内 6 位 / 60
(特別区の中で上位寄り)
👨⚕️
医療・福祉従業者
535.1人
特別区 23 都市中 11 位 | 東京都内 37 位 / 60
(特別区の中で平均的)
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23.2%
特別区 23 都市中 4 位 | 東京都内 31 位 / 63(特別区の中で上位 20%)
e-Stat 住民基本台帳(市区町村別実値)
出生率7.6‰
特別区 23 都市中 12 位 | 東京都内 16 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7.73%
特別区 23 都市中 3 位 | 東京都内 3 位 / 63(特別区の中で上位 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〜0.87
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
A-
🛡 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🟠
外国文化・多文化環境が好きな人。東京でリーズナブルに住みたい若者。繊維・ファッション業界の人。
🏙️ 似たタイプの街
📰 荒川区が登場する特集・ガイド
🔗 荒川区に似た街
📋 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。
他のカテゴリで荒川区を見る
📣 診断結果をシェアする