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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
出身河本香織アナウンサー出身河相我聞俳優・ドラマー・タレント出身真彩希帆俳優・歌手出身金子國義イラストレーター・画家出身賴髙英雄政治家出身高見沢俊彦作曲家・歌手・音楽プロデューサー出身進藤龍也牧師出身中山亨研究者・生化学者出身南琴里俳優・アイドル・モデル出身枢やな著作家・日本の漫画家・イラストレーター出身松井咲子ピアニスト・タレント出身田児賢一バドミントン選手・オリンピック選手出身鈴木鼓太郎プロレスラー出身町田多聞サッカー選手出身北沢洋俳優・日本の声優出身勝村政信俳優出身小島奈津子アナウンサー出身星野源俳優
出典: Wikidata（CC0）
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
▌
💡 意外な事実🟠
蕨市は日本で最も面積の小さい市（5.11km²）として知られ、「日本一小さな市」のキャッチフレーズで自らブランディング。外国人住民比率が埼玉県内でも高く、中国・ベトナム料理店や外国語対応の商店が多い国際的な街並みが形成されている。
🔮 2050年の予測🟠
2050年も7万人前後を維持見込み。交通利便性の高い立地と多文化共生の街として首都圏有数の高密度住宅都市として継続。
データ分析
📡 能力レーダー
📈 人口推移
▲ 5.6%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事業所
一般市 710 都市中 480 位 ｜ 埼玉県内 18 位 / 73
（一般市の中で下位寄り）
🎓
教育学習支援業
17.6事業所
一般市 710 都市中 455 位 ｜ 埼玉県内 23 位 / 73
（一般市の中で下位寄り）
🍽
飲食・宿泊業
62.1事業所
一般市 710 都市中 251 位 ｜ 埼玉県内 6 位 / 73
（一般市の中で上位寄り）
🛍
小売業
65.7事業所
一般市 710 都市中 568 位 ｜ 埼玉県内 27 位 / 73
（一般市の中で下位寄り）
🏭
製造業
24.1事業所
一般市 710 都市中 588 位 ｜ 埼玉県内 59 位 / 73
（一般市の中で下位 20%）
👨⚕️
医療・福祉従業者
350.6人
一般市 710 都市中 700 位 ｜ 埼玉県内 67 位 / 73
（一般市の中で下位 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400万円
全国平均：440万円
AI 推定（街固有の参考値）｜ 埼玉県平均は 443 万円（国税庁 2022）
高齢化率22%
一般市 746 都市中 689 位 ｜ 埼玉県内 62 位 / 73（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9.5‰
一般市 718 都市中 237 位 ｜ 埼玉県内 27 位 / 73（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8.47%
一般市 746 都市中 1 位 ｜ 埼玉県内 1 位 / 73（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〜3.1%
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
一般市 746 都市中 116 位 ｜ 埼玉県内 20 位 / 63（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
土地・家
暮らし
👤 向いている人🟠
東京・大宮へのアクセスを最重視する人。多文化・国際的な雰囲気の街が好きな人。コンパクトな都市で暮らしたい人。
🏙️ 似たタイプの街
📋 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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