🏙街の通信簿
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街の通信簿のデータ精度・出典・計算方法

データについて

街の通信簿は、全国 1,912 市区町村を「公的統計 × 編集 × AI」で読み解いています。「何が実測値で、何が推定か」「どう計算しているか」「限界はどこか」を、このページで正直に開示します。

e-Stat・公的統計AI評価随時更新
🎯評価の全体像 — 5 視点 × 5 軸 + 補助軸 × AI 編集基本方針

街の通信簿は、公的統計を素材に、編集の視点でまとめ、AI で物語を補完しています。 全国 1,912 市区町村を、5 つの視点(街を知る・子育て・土地家・推し活・観光)と複数の評価軸(人口維持力・人口の若さ・稼ぐ力・子育て環境・持続安定性、別ブロックで文化エンタメ・安全性、参考指標として都市求心力)で立体的に読み解きます。総合グレードは主要 5 軸の平均で算出します(後述)。 それぞれの街の魅力を、数値を参考に読み手の人生観・ライフステージ・価値観に応じて、複数の視点から見られるよう設計しています。

📅指標体系の更新履歴進化の透明性

指標は運用しながら、軸名と計算の中身が一致しているかを継続的に点検しています。公表済みの指標を見直した際は、変更内容・更新日・理由をここに記録します。 【2026-05-28 PM | 医療系2指標のラベル・単位・出典を是正】 医療系2指標について、ラベル over-claim・単位 mislabel・出典詐称の3点を同時に是正しました。 ・ラベル:「医療施設密度」→「医療・福祉施設密度」/「医療従事者密度」→「医療・福祉従業者密度」。実体は経済センサス産業分類『医療,福祉』(大分類P)の事業所数・従業者数で、病院・診療所・歯科のほか介護事業所・保育所・社会福祉施設等を含み、医師・看護師のほか介護士・事務員等の全従業者を含みます。調剤薬局は大分類P外のため含まれません。 ・単位:medicalWorkersPerPop の表記を一部解説で「10万人あたり」としていましたが、実際の計算は人口1万人あたりです(fetch スクリプトの計算式は ×10000 で統一)。記事・注記を「1万人あたり」に統一しました。 ・出典:「厚生労働省 医療施設調査・病院報告」の出典記述を実計算と一致しないため全箇所から削除し、e-Stat 経済センサス活動調査(2021年、産業分類C210722/C220722)に統一しました。 【2026-05-28 | 教育・学習支援施設密度のラベル・定義を是正】 子育て環境(child)軸の補正項「教育施設密度」を「教育・学習支援施設密度」に改称し、定義を是正しました。 ・実体:e-Stat 経済センサス「教育,学習支援業」の事業所数(人口 1 万人あたり)。学校教育機関(幼稚園・小中高・大学等)と学習塾・予備校等を合算した値で、民間施設のみではありません。 ・是正理由:旧ラベル「教育施設密度」と一部解説の「学習塾に限る」という記述が、実体(学校を含む)と一致していませんでした(A-7 名前↔中身の整合)。 ・あわせて、子育て検索の出典表記の誤り(「学校基本調査」→正しくは「経済センサス活動調査 2021 年」)を修正しました。 【2026-05-22 | v1.1.1 — 子育て環境スコアに待機児童補正を追加】 子育て環境(child)軸の計算に、待機児童数(人口比)による補正を追加しました。 ・従来:出生率を主軸に高齢化率・教育・学習支援施設密度で補正 ・変更後:上記に加え、待機児童数(人口 1 万人あたり)で補正  ゼロ達成 → +3 点 / 0.25 人/万超 → -3 点 / 1.0 人/万超 → -6 点 ・理由:出生率は子育て環境の「結果」であり「環境そのもの」ではないという統計的指摘(Day 42 設計レビュー)を受け、こども家庭庁「保育所等関連状況取りまとめ」の実測値で補正を追加。カバレッジ:1,741 市区町村(91%)。null の市区町村は補正なし。 ・対象:実データから自動算出している市区町村(CITY_DB 収録の 749 都市は個別 AI 推定値を使用のため対象外)。 【2026-05-22 | v1.1 — 総合グレードを 6 軸から 5 軸へ】 総合グレード(overall)の算出を、従来の 6 軸から主要 5 軸(人口維持力・人口の若さ・稼ぐ力・子育て環境・持続安定性)の平均に変更しました。 ・「都市求心力」(昼夜間人口比率)を総合グレードから外し、参考指標として素の数値で表示する方針に変更。理由:軸名が与える「個性・ブランド」的な印象と、計算の中身(昼夜間人口比率=昼間に人が集まる度合い)が必ずしも一致せず、総合評価への寄与として過大表現になりうるためです。 ・あわせて軸名を見直しました。「若者定着率」→「人口の若さ」(実際に測っているのは非高齢層の割合で、若年層の定着・移動は未測定のため)、「将来性」→「持続安定性」(財政力指数が主軸であり、射程を正確にするため)。

🏙街の数 — 全国 1,912 市区町村の内訳カバレッジ

街の通信簿は、総務省「全国地方公共団体コード」を基盤に、全国 1,912 件の街を収録しています。e-Stat 公式(2026 年 5 月時点)の市区町村数(市町村計 1,724 件 + 特別区 23 + 政令市行政区 171 - 北方領土 6)。

区分件数備考
政令指定都市(本体)20札幌・横浜・大阪等の 20 市
市(政令市本体除く)772中核市・一般市
743
183※ 北方領土 6 村を除く(後述)
特別区(東京 23 区)23
政令市の行政区17120 政令市の区を独立カウント
合計1,912
🌏 北方領土 6 村と浜松市再編について(収録外 / 反映済み事項)
【北方領土 6 村について】
色丹村・泊村(国後島)・留夜別村・留別村・紗那村・蘂取村の 6 村は、ロシアの実効支配下で日本側の住民登録・行政運営が現実的に不可能なため、本サイトでは「街」として収録していません。

総務省「全国地方公共団体コード」上は存在しますが、e-Stat 住民基本台帳ベースのデータも取得できないため、データ精度を保つために対象外としています。

なお、e-Stat 公式の「市町村計 1,724」には北方領土 6 村を含む数字が掲載されています(注釈で明示)。本サイトの 1,912 件は、その内訳から北方領土 6 を除き、特別区 23 と政令市行政区 171 を加えた数字です。

【浜松市 2024 年 1 月の行政区再編】
浜松市は 2024 年 1 月 1 日、行政区を 7 区(中区・東区・西区・南区・北区・浜北区・天竜区)から 3 区(中央区・浜名区・天竜区)に再編しました。本サイトは新 3 区を収録しています。

【双葉町(福島県)の特殊事情】
双葉町は東日本大震災以降の避難指示区域の影響で、e-Stat 住民基本台帳ベースのデータが取得できない状態です。本サイトの双葉町ページでは「データ未取得」と明示し、避難指示影響を説明する注釈を表示しています。
🧮スコア軸の読み方(主要 5 軸 + 補助軸)統計 + 編集判断

各軸はそれぞれ公的統計の数値を閾値で段階化したルールベースのスコアです。0〜100 点で算出し、A+〜D の 11 段階グレードに変換して表示します。 【各軸の役割】 ・人口維持力(pop)— 社会増減率を主軸に高齢化率で補正 ・人口の若さ(youth)— 高齢化率(逆相関)と出生率(注:若年層特定の定着・移動は未測定、整備中) ・稼ぐ力(earn)— 平均年収を全国平均と比較、失業率で補正 ・子育て環境(child)— 出生率を主軸に高齢化率・教育・学習支援施設密度・待機児童数(人口比)で補正 ・持続安定性(risk)— 財政力指数を主軸に社会増減率で補正 ・都市求心力(unique)— 昼夜間人口比率(昼間に人が集まる度合い。住宅地は低めの傾向)。v1.1 で総合グレードから外し、参考指標として表示 ・文化・エンタメ(culture)— 聖地作品数・88 選認定・ゆかり人物・ジャンル多様性 ・安全性(safety)— 国土数値情報のハザード指標 【閾値の例(一部抜粋)】 人口維持力: 社会増減率 +3% 超 → 92 点 / +1.5〜+3% → 82 点 / +0.5〜+1.5% → 72 点 / 0〜+0.5% → 63 点 / -0.5〜0% → 54 点 / -1.5〜-0.5% → 43 点 / -3〜-1.5% → 32 点 / -3% 未満 → 20 点 稼ぐ力: 平均年収を全国平均で割った比率が 1.4 以上 → 92 点 / 1.2 以上 → 82 点 / 1.08 以上 → 72 点 / 0.97 以上 → 62 点 / 0.87 以上 → 52 点 / 0.77 以上 → 42 点 / それ未満 → 30 点 各軸の補正項(±)と全軸の閾値は下のブロックで全公開しています。 【総合グレード(overall)について】 総合グレードは現在、主要 5 軸(人口維持力・人口の若さ・稼ぐ力・子育て環境・持続安定性)の平均で算出しています(2026-05-22 の v1.1 で 6 軸から変更。上述「指標体系の更新履歴」を参照)。「都市求心力(昼夜間人口比率)」は参考指標として表示し、総合には含めていません。「文化・エンタメ」「安全性」の 2 軸もデータ整備の途中段階のため、別ブロックで補助情報として表示し、総合には含めていません(後述「データの限界と拡充計画」を参照)。 閾値設計は内部での設計レビュー(統計的妥当性・都市構造の両面)を経て確定しています。

📐 全軸の閾値を全公開(クリックで展開)
── 人口維持力(pop)──
社会増減率を主軸に、高齢化率で補正
メイン:
  +3% 超     → 92 点
  +1.5〜+3%  → 82 点
  +0.5〜+1.5% → 72 点
  0〜+0.5%   → 63 点
  -0.5〜0%   → 54 点
  -1.5〜-0.5% → 43 点
  -3〜-1.5%  → 32 点
  -3% 未満   → 20 点
補正: 高齢化率 < 20% → +5 / > 35% → -8 / > 30% → -4

── 人口の若さ(youth)──
高齢化率を主軸に、出生率で補正
メイン:
  < 15%  → 88 点
  < 18%  → 78 点
  < 22%  → 68 点
  < 27%  → 58 点
  < 32%  → 47 点
  < 38%  → 37 点
  その他  → 26 点
補正: 出生率 > 10‰ → +8 / > 8‰ → +4 / < 5‰ → -5

── 稼ぐ力(earn)──
平均年収 / 全国平均(440 万円)の比率
メイン:
  1.4 以上  → 92 点
  1.2 以上  → 82 点
  1.08 以上 → 72 点
  0.97 以上 → 62 点
  0.87 以上 → 52 点
  0.77 以上 → 42 点
  それ未満  → 30 点
補正: 失業率 < 2% → +5 / > 4.5% → -8 / > 3.5% → -4

── 子育て環境(child)──
出生率を主軸に、高齢化率・教育・学習支援施設密度・待機児童数で補正
メイン:
  > 12‰  → 90 点
  > 9‰   → 78 点
  > 7‰   → 67 点
  > 6‰   → 57 点
  > 5‰   → 47 点
  その他   → 36 点
補正(1) 高齢化率 < 20% → +7 / > 35% → -8
補正(2) 教育・学習支援施設密度(/1万人) > 24 → +5 / > 18 → +3 / < 8 → -3
補正(3) 待機児童(人口1万比) = 0 → +3 / > 0.25 → -3 / > 1.0 → -6

── 持続安定性(risk)──
財政力指数を主軸に、社会増減率で補正
メイン:
  1.2 以上  → 90 点
  0.8 以上  → 78 点
  0.6 以上  → 68 点
  0.4 以上  → 55 点
  0.2 以上  → 42 点
  それ未満  → 30 点
補正: 社会増減率 +1% 超 → +8 / 0% 超 → +4 / -1% 未満 → -5 / -2% 未満 → -10

── 都市求心力(unique)──
昼夜間人口比率(昼間に人が集まる求心力)
ベース 50 点 + 補正:
  > 150 → +18
  > 130 → +12
  > 115 → +6
  > 105 → +2
  < 90  → -5
90 ≤ 比率 ≤ 105 の場合は最低 58 点を保証(地域の活性度を確保)

── 文化・エンタメ(culture)──
4 つのサブ指標の加重平均
  聖地作品数(30%)— Wikidata + 推し活データ
  88 選認定(25%)— アニメツーリズム協会公認
  ゆかり人物(25%)— Wikipedia の対数スコア
  ジャンル多様性(20%)— エンタメ作品のジャンル幅
※ 文化遺産(文化財・伝統工芸・史跡・世界遺産等)は今後拡充予定

── 安全性(safety)──
現在は国土数値情報 A33(土砂災害警戒区域)のみ
計算式: 100 - log10(区域数 + 1) × 20
例: 区域 0 → 100 点 / 100 → 60 点 / 10,000 → 20 点 / 100,000 → 0 点
※ 洪水・地震・治安は今後拡充予定(後述「データの限界と拡充計画」参照)
📐数値の見せ方 — 4 つの側面表現方針

各指標は、4 つの側面を併記して表示します。 [1] 実数値 — 「平均年収 530 万円」のような生の数字 [2] 意味(グレード)— A+〜D の 11 段階で水準感を示す [3] 比較 — 同規模の都市カテゴリ + 都道府県内での順位 [4] AI 解説 — 数字を物語に変換した編集テキスト 4 つを併記することで、抽象(グレード)と具体(実数値)、全体感(位置づけ)と細部(順位)の両方を伝えます。数字を見るための手がかりもセットで提示する編集ラインです。

🏆比較ランクの考え方都市規模カテゴリ別

「○○市は教育施設が多い/少ない」という判断は、比較する相手によって変わります。 人口 5,000 人の村と人口 270 万人の大阪市を「人口あたりの教育施設数」で同列比較すると、村が圧倒的に上位、大阪市が下位という結果が出ます。これは数学的には正しいのですが、住民の感覚と離れた順位になります。 街の通信簿では、政令指定都市・中核市・一般市・町村のような都市規模のカテゴリで分類し、同規模の都市カテゴリ内での順位 + 都道府県内での順位の 2 段階で表示します。 表記例: 「一般市 710 都市中 132 位 | 愛知県内 22 位 / 70」 (一般市の中で上位 20%) 分類は総務省「指定都市・中核市・施行時特例市一覧」等の公的基準に基づきます。内部での設計レビュー(統計的妥当性・住民感覚の両面)を経て制定しました。

📊データ種別と主要出典出典明示

サイト内の数値は 3 種類に分類されます。 (1)実測値 — e-Stat 等の公的統計から直接取得 (2)推定値 — 一部市町村で統計未公開の場合、近似値や AI 判定で補完 (3)都道府県平均代用 — 市区町村レベルのデータがない場合の代用値 各指標の基準年は内部で一元管理しており、出典の更新サイクルに合わせて随時反映しています。 主要な指標と出典の一覧:

指標出典基準年カバレッジ
人口・高齢化率・出生率e-Stat 住民基本台帳年次更新1,912 市区町村
財政力指数総務省 社会・人口統計体系2020 年度実値 + 一部県平均代用
平均年収国税庁 民間給与実態統計調査2022 年度県平均(一部市区町村は推定)
失業率総務省 労働力調査年次都道府県平均
地価・不動産取引価格国土交通省 不動産情報ライブラリ(reinfolib)2022〜2024 年取引データある都市
地価公示(reinfolib なし都市の代用)国土交通省 地価公示2024 年公示都道府県平均で代用
待機児童数こども家庭庁「保育所等関連状況取りまとめ」年次(4 月 1 日時点)1,741 / 1,912 市区町村
教育・学習施設密度(/1 万人)e-Stat 経済センサス2021 年1,868 / 1,912 市区町村
昼夜間人口比率(参考指標)e-Stat 令和 2 年国勢調査2020 年1,909 / 1,912 市区町村
ハザード(土砂災害)国土数値情報 A33令和 2 年 / 2020 年版1,743 市区町村
聖地作品独自編集 + アニメツーリズム協会 88 選2024 年版45 都市(88 選認定)
ゆかりの人・作品Wikipedia / Wikidata(CC0)随時取得全国(編集に応じて)
キャッチコピー・解説AI(Anthropic Claude)初版 + 必要に応じ再生成全国
🤖AI(Anthropic Claude)の関与範囲編集補助

AI が関与する領域は明確に区別しています。 ・キャッチコピー — 各都市の個性を一行で表現 ・都市コメント・意外な事実・2050 年予測 — 公的データを基に AI 生成 ・カテゴリ視点コメント(子育て・土地家・推し活・観光)— 5 カテゴリで合計 3,000 エントリ以上 ・自動推計都市の補助スコア — 詳細データがない都市は公的統計 + 統計アルゴリズムで自動推計 AI 生成は事実の代替ではなく、編集の補助として位置付けています。キャッチコピーや解説文は運営者がレビューしたうえで公開しています。

🚧データの限界と拡充計画誠実な開示

現在公開されているデータは、全ての数字が完璧ではありません。現在「途中段階」の領域を一括で開示します。 【安全性(safety)軸の現状】 現在は国土数値情報 A33(土砂災害警戒区域)のみで算出しています。洪水・地震・治安等の指標は未統合です。そのため、安全性軸のグレードは「災害安全性(暫定)」と表示し、総合グレード(overall)には含めていません。2026 年内に、洪水・地震・治安データを統合して本格再設計予定。 【文化・エンタメ(culture)軸の現状】 4 つのサブ指標(聖地作品数 / 88 選認定 / ゆかり人物 / ジャンル多様性)の加重平均で算出していますが、文化遺産(文化財・伝統工芸・史跡・世界遺産等)は未統合です。拡充予定。 【平均年収の精度】 3 つの段階があります。 (1)詳細データを収録した都市(749 都市)— 運営者の手動キュレーション値 (2)住民税データを基にした推定値 — 一部市区町村レベル (3)都道府県平均代用 — 上記 2 で取れない都市 特に地方の小都市では参考値としてご理解ください。 【UI 上のデータ種別バッジ】 「実データ / 推定 / 都道府県平均代用」を視覚的に見分けられるバッジは、順次拡充中です。 【最終更新日表示】 各指標の取得日は出典欄に表示していますが、ページ全体の最終更新日表示は順次拡充中です。

訂正フローと更新サイクルご協力お願いします

データの誤りや表現上の配慮不足を発見された場合は、お問い合わせページよりご連絡ください。出典確認のうえ、速やかに訂正します。AI 生成コメントは特に、事実誤認が混入しやすい領域のため、ご指摘を歓迎します。 【更新サイクル】 ・公的統計(人口・高齢化率・財政力等)— 出典の更新サイクルに連動(概ね年次) ・Wikipedia・Wikidata(ゆかりの人・作品)— 月 1 回程度の再生成 ・AI 生成コメント — 初版後、必要に応じて個別再生成

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