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📍 袖ケ浦市
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千葉県
そでがうらし

袖ケ浦市

総合評価
B-
石油化学コンビナートと東京湾岸・内房の工業住宅都市🟠
人口🟢
6.2万人
平均年収🟡
410万円
AI 推定 | この街の参考値 ※ 千葉県平均は 438 万円(国税庁 2022)
出生率🟢
9.5‰
高齢化率🟢
23.5%
地価(住宅地)🟢
4.5万円/㎡
昼夜間人口比率🟢
95%
昼間人口÷夜間人口。100 超は昼に人が集まる街
e-Stat・公的統計AI評価随時更新
#千葉#東京湾#アクアライン#工業#石油化学#内房#住宅#人口増加
街の実像
🗺位置
📖Wikipedia
袖ケ浦市
袖ケ浦市
袖ケ浦市(そでがうらし)は、千葉県の西部に位置する市。
🎭 ゆかりの人・作品
出身廣山望サッカー選手出身前田三夫教員出身出口清政治家出身舩田璃々香バレーボール選手
出典: Wikidata(CC0)
🎭推し活視点で詳しく見る
AI総評
🤖 AI総評🟠AI 推定
💡 意外な事実🟠
袖ケ浦市は東京湾アクアライン(川崎〜木更津間)の千葉県側起点・木更津市に隣接しており、アクアラインを使えば川崎まで約30分というアクセスが実現。千葉県内では東京湾岸の工業地帯として石油化学・製造業の大規模工場が集積する。人口増加傾向が続く千葉内房の成長都市。
🔮 2050年の予測🟠
2050年もアクアライン効果と石油化学工業の雇用で安定的な人口維持が見込まれる。
データ分析
📡 能力レーダー
人口維持力人口の若さ稼ぐ力子育て環境持続安定性
📈 人口推移
3.3%2000→2020
20002005201020152020
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
31.9事業所
一般市 710 都市中 481 位 | 千葉県内 21 位 / 60
一般市の中で下位寄り
🎓
教育学習支援業
10.3事業所
一般市 710 都市中 706 位 | 千葉県内 60 位 / 60
一般市の中で下位 20%
🍽
飲食・宿泊業
37.6事業所
一般市 710 都市中 582 位 | 千葉県内 36 位 / 60
一般市の中で下位 20%
🛍
小売業
45.9事業所
一般市 710 都市中 692 位 | 千葉県内 55 位 / 60
一般市の中で下位 20%
🏭
製造業
22.4事業所
一般市 710 都市中 602 位 | 千葉県内 31 位 / 60
一般市の中で下位 20%
👨‍⚕️
医療・福祉従業者
513
一般市 710 都市中 541 位 | 千葉県内 27 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)
👨‍👩‍👧子育て視点で詳しく見る
📊 全国比較
平均年収410万円
全国平均:440万円
AI 推定(街固有の参考値)| 千葉県平均は 438 万円(国税庁 2022)
高齢化率23.5%
一般市 746 都市中 605 位 | 千葉県内 45 位 / 60一般市の中で下位 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 46 位 | 千葉県内 3 位 / 60一般市の中で上位 20%
e-Stat 住民基本台帳(市区町村別実値)
外国人比率1.05%
一般市 746 都市中 389 位 | 千葉県内 46 位 / 60一般市の中で平均的
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1.13
一般市 746 都市中 20 位 | 千葉県内 3 位 / 54一般市の中で上位 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
C+
🛡 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
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暮らし
👤 向いている人🟠
石油化学・工業系の仕事をする人。アクアライン経由で神奈川に通勤したい人。
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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
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