日本のデータを読み込んでいます47 都道府県の最新値を整列中地震履歴・天気・LIVE CAM を集約中地図レイヤーを構築中
Methodology / 指標の出典と定義
「この数字、 本当に正しいの?」 と思った瞬間に開く場所として、46 機関 ・ 84 指標の出典 URL ・ 集計対象 ・ 更新周期 ・ 「高い方が良いか低い方が良いか」 をここに揃えています。 監査の世界では、 数字そのものよりも「どう作った数字か」 のほうが 意思決定の根拠になる。 同じ気持ちで指標も並べました。
「子育てしやすさ」 を 1 つの数字で言い切る合成指標は、 算定の 過程に必ず作り手の都合が入る。 だから 1 指標 = 1 概念で割り切り、 待機児童 ・ 保育所定員 ・ 平均出生率 ・ 児童手当 を独立に並べる。 読者が自分の重み付けで読み解ける状態を、 並びの段階で残しておく。
財政力指数が高い (= 税収で行政コストをどこまで賄えるかの潜在 能力) ことと、 待機児童が少ない (= 実際にサービスが届いている) ことは、 関係はあっても別の話。 1 つの順位に混ぜると「お金が あるのに待機児童が多い」 という反直感的な事実が消える。 だから 分けて並べる。 ねじれは、 消さないでそのまま見せる。
ここに並ぶのは公的統計の二次的な可視化で、 個別の不動産売買 ・ 個別企業の評価には使うべきものではありません。 「現地を歩く」 「専門家に当たる」 を統計が代替してくれることはない。 監査の 現場で散々見てきた「数字だけで意思決定して、 現場の手触りを 外す」 失敗を、 ここでは再現しないように設計しています。
出典元の数字と本サイトの数字が食い違ったら、 常に出典元が正。 ここは可視化と解釈の層であって、 元統計の上に立つものではない。 引用するときは「Nippon Pulse によれば」 ではなく、 必ず元の URL を併記してください。 私たちが目立つことに、 価値はない。
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
完全失業率 働く意思があるのに職に就けない人の割合。低いほど良い | % | 総務省 労働力調査 | 四半期 (3 ヶ月) | 低いほど良い | T1 |
1人あたり県民所得 県内総生産から推計した県民1人あたりの所得 | 円 | 内閣府 県民経済計算 | yearly | 高いほど良い | T1 |
総人口 | 人 | e-Stat 社会・人口統計体系 市区町村データ | 年次 | 高いほど良い |
原則として T1 (= 公的統計の一次出典) のみを採用します。 民間集計や 推定値を使うときは出所を明示し、 source_tier 列で見分けがつくように 並べます。 「どの段の数字か」 を、 見たい瞬間に見えるように。
候補の町丁目（ちょうちょうもく）を最大3つまで並べて、 価格水準・想定利回り・ 取引の活発さ・価格の割高割安・災害リスクの5つの軸で比べるレーダーチャートです。 各軸は、 全国の町丁目の中でその地点がどのくらいの位置にあるか（全国順位、 0〜100） に変換して描いています。100に近いほど全国で上位、 0に近いほど下位です。 金額そのものの大小ではなく、 同じ軸での地点どうしの相対的な位置を比べるための図 として読んでください。
全国の比較対象が少なく順位を出せない軸は、 チャート上は0として描き、 数値表で 「該当データなし」 と明示します。出典は国土交通省 不動産情報ライブラリ（REINFOLIB） および Nippon Pulse の推計です。各地点の優劣の判定は行いません。
トップの「条件で探す」 では、 まず絶対条件 （予算・通勤上限・致命的災害の除外）で候補を足切りし、 残った 町丁目（ちょうちょうもく）をこだわり度に応じた 6 軸スコアで順位付けします。 足切りと順位付けは別の処理です。 各軸の スコアは下記の決まった計算式で求めており、 AI による推測は行いません。 偏差値は候補集合の中での相対位置（平均 50）で、 絶対評価ではありません。
| 軸 | 測るもの・算出方法 | データ出典 | 整備状況 |
|---|---|---|---|
| 通勤 | 通勤先の駅までの所要時間。鉄道の路線網をたどった最短経路で算出し、0 分=満点→120 分=0 の絶対基準で採点。経路が無い地点は直線距離×2 で補完。 | 国土数値情報 鉄道 | 整備済（正確な所要時間は乗換案内アプリで再確認推奨） |
| 割安 | その地点の中古物件の単価を、属する地方圏（関東・関西など）の中での安さの順位に変換。マンションは取引総額÷専有面積、戸建ては取引総額（土地＋建物）÷土地面積で、どちらも建物を含む総額を面積で割った単価です。安いほど高得点で、検索条件を変えても値は動きません。 | REINFOLIB 不動産取引価格（実際の成約価格） | 整備済（実際の取引価格がある地点が対象。取引が少ない地点は、同じ種別の市区町村平均で参考判定） |
| 災害安全 | 浸水・高潮・津波などのハザード領域との交差判定（事前計算）。該当する地点ほど減点。 | 国土交通省 ハザードマップ（重ね合わせ） | 整備途上（浸水の一部のみ反映・土砂/液状化は未対応）。必ず公式ハザードマップで確認を。 |
| 歩道 | 歩道の整備状況と周辺施設（POI）の密度から算出する歩きやすさスコア。 | OpenStreetMap / 国土数値情報 | 整備途上（未投入の地点は参考値） |
| 流動性 | 取引の活発さ（売り出しから成約までの期間をもとにした目安）。活発なほど高得点。 | REINFOLIB 取引データ | 整備途上（未投入の地点は参考値） |
財政力指数 (= 税収で行政コストをどこまで賄えるか) は、 自治体の懐の深さを示す数字。 待機児童や保育所定員は、 実際にサービスが届いている度合いを示す数字。 似た顔をしていても、 答えている問いは別物です。 これを 1 つの「総合点」 に押し込むと、 「お金は潤沢なのに待機児童が多い」 「お金は薄いのに手厚い」 という反直感の事実が消えます。 だから本サイトは別カテゴリで並べ、 ねじれをそのまま見せます。
47 都道府県は、 国勢調査・経済計算・財政統計が同じ定義で揃う最大粒度です。 通貨・物価・統計定義のズレが入る国際比較は、 同基準の並列を実質的に難しくします。 まずは粒度を揃えて並べ切る — Phase 1 はそこに集中し、 Phase 1.5 で市区町村 (約 1,920 件) に展開、 Phase 2 以降で国際参照値を補足する順番で設計しています。
公認会計士 Atlas が 1 件ずつ吟味して採用しています。 判断軸は「その指標が、 自分の名乗っている概念を本当に表しているか」 の 1 点。 1 指標で「子育てしやすさ」 を言い切ることはできないので、 待機児童・保育所定員・児童手当・平均出生率 を独立に並べます。 採用と不採用の判断ログは GitHub の docs 配下で公開予定です。
公的統計の発表周期に従います (= 国勢調査 5 年 / 経済センサス 5 年 / 労働力調査 四半期 等)。 各指標の更新頻度は本ページの一覧で明示し、 取り込んだ日時も別途で監視しています。 気象や地震のような「動き続ける指標」 は、 公式 API から 5 分から 1 時間刻みで自動更新します。
困ります。 ここに並ぶのは公的統計の二次的な可視化であり、 個別物件の売買や個別企業の評価に使えるものではありません。 監査の現場で繰り返し見てきたのは「数字だけで決めて、 現場の手触りを外した」 案件が、 後から大きく崩れる現象です。 統計は出発点であって、 結論ではない。 売買タイミングや物件選定は、 必ず現地と専門家の力を借りてください。
「この指標、 概念がずれているのでは」「算定の分母はこっちでは」 という 指摘は、 一番ありがたい種類の指摘です。 フィードバック に書いていただければ、 1 件ずつ吟味します。
| T1 |
平均年収(個人) フルタイム雇用者1人の平均的な年収(給与+賞与)。世帯収入ではない | 円 | 厚生労働省 賃金構造基本統計調査 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
世帯金融資産(平均) 1世帯あたりの貯蓄残高の平均。負債を差し引く前の額 | 円 | 総務省 全国家計構造調査 | 5年 | 高いほど良い | T1 |
個人年収(中央値) 働く人の年間収入の“まん中”の額。高所得層に歪まない代表値 | 円 | 総務省 就業構造基本調査 | 5年 | 高いほど良い | T1 |
世帯貯蓄(中央値) 世帯の貯蓄額の“まん中”。富裕層に歪まない実感に近い代表値 | 円 | 総務省 全国家計構造調査 | 5年 | 高いほど良い | T1 |
財政力指数(市区町村) 市区町村が自前の税収で必要な支出をどれだけ賄えるかの比率。1.0を超えると国からの地方交付税に頼らない財政自立度の高い自治体 | 指数 | 総務省 全市町村の主要財政指標 (地方財政状況調査) | 年次 | 高いほど良い | T1 |
経常収支比率 毎年かかる固定的な支出が、毎年入る固定的な収入のどれくらいを占めるか。低いほど自由に使える予算の余地が大きい | % | 総務省 全市町村の主要財政指標 (地方財政状況調査) | 年次 | 低いほど良い | T1 |
実質公債費比率 借金の年間返済額が財政規模に占める割合。高いほど予算が借金返済に縛られる | % | 総務省 全市町村の主要財政指標 (地方財政状況調査) | 年次 | 低いほど良い | T1 |
有効求人倍率 ハローワークで仕事を探す1人あたり何件の求人があるか。1.0で求人と求職が同数、高いほど働き口を見つけやすい状態 | 倍 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (F 労働) | yearly | 高いほど良い | T1 |
共働き世帯率 夫婦ともに就業する世帯の割合。地理・産業構造の文脈指標で高低の優劣はない | % | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (F 労働) | yearly | 解釈は文脈依存 | T1 |
地方債現在高比 都道府県が抱える借入残高が、毎年使える標準的な財政規模の何倍あるか。高いほど将来の予算に借金返済が重くのしかかる | % | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (D 行政基盤) | yearly | 低いほど良い | T1 |
財政力指数 都道府県が自前の税収で必要な支出をどれだけ賄えるかの比率。1.0を超えると国からの地方交付税に頼らない財政自立度の高い自治体 | 指数 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (D 行政基盤) | yearly | 高いほど良い | T1 |
世帯年収(中央値) 世帯の年間収入の“まん中”の額。個人収入とは別の世帯総収入 | 円 | 総務省 全国家計構造調査 | 5年 | 高いほど良い | T1 |
都道府県議員 月額 都道府県議会議員 (= 一般議員) の条例月額報酬。 けん制機能の基準値 | 円/月 | 全国都道府県議会議長会「議員報酬の実態と財政支援について」 + 各都道府県議会議員の議員報酬条例 | 年次 | 低いほど良い | T1 |
政令市議員 月額 20 政令指定都市の市議会議員 (= 一般議員) の条例月額報酬 | 円/月 | 全国市議会議長会「市議会議員報酬に関する調査結果」 (= 令和6年12月31日現在) + 各政令市議会条例 | 年次 | 低いほど良い | T1 |
議員報酬÷住民 都道府県議会の議員報酬の年間総額を、住民1人あたりに割り戻した負担額。議会の規模を住民目線で見るための指標 | 円/人/年 | 全国都道府県議会議長会調査 + 各議会の議員定数 + e-Stat 国勢調査 (= 人口) | 年次 | 低いほど良い | T1 |
議員報酬÷住民所得 議員1人の年間報酬が、住民の平均的な年収の何倍にあたるか。地域の所得水準と比べて報酬がどの程度かを見る倍率 | 倍 | 都道府県議会議員 年収 (= 月額×12+期末4ヶ月) ÷ e-Stat 課税対象所得 1 人当たり | 年次 | 低いほど良い | T1 |
事業所数 市区町村内の全事業所の数（2021年経済センサス）。産業集積の規模で、1事業所あたりの規模は含まない | 事業所 | e-Stat 経済センサス-活動調査（事業所・従業者） | 不定期（経済センサス・概ね5年） | 高いほど良い | T1 |
従業者数 市区町村内の全事業所で働く人の総数（2021年経済センサス）。雇用機会の規模を表す | 人 | e-Stat 経済センサス-活動調査（事業所・従業者） | 不定期（経済センサス・概ね5年） | 高いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
合計特殊出生率 女性1人が生涯に産む子どもの推計人数。高いほど多い | 厚生労働省 人口動態統計 | yearly | 高いほど良い | T1 | |
保育所 待機児童率 保育所を希望して入れない子どもの割合。低いほど入りやすい | % | こども家庭庁 保育所等関連状況取りまとめ | 年次 | 低いほど良い | T1 |
保育所 利用率 0-5歳人口に占める保育所等を利用する子どもの割合 (実利用の実績側) | % | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (E 教育) | yearly | 高いほど良い | T1 |
児童福祉従事者(10万人比) 人口10万人あたりの児童福祉施設等従事者数。保育・児童ケアの供給量 | 人 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (J 福祉・社会保障) | yearly | 高いほど良い | T1 |
高齢化率 高齢化率。 出典: e-Stat 社会・人口統計体系 A1303 / A1101。 高低の単純な優劣判定は誤誘導となるため UI は中立トーンで提示すること。 | % | e-Stat 社会・人口統計体系 市区町村データ | 年次 | 高いほど良い | T1 |
粗出生率 粗出生率。 出典: e-Stat 社会・人口統計体系 A4101 (出生数) / A1101 (総人口)。 都道府県側 birth_rate (合計特殊出生率 TFR) とは別概念。 | ‰ | e-Stat 社会・人口統計体系 市区町村データ | 年次 | 高いほど良い | T1 |
子育て世帯率 子育て世帯率。 出典: e-Stat 令和2年国勢調査 0003445282 (人口等基本集計 / 世帯員の年齢による世帯の種類)。 2020 年単年スナップショット。 P1 子育て移住者ペルソナの核心指標 = 「他世帯がどれだけ子育てしている地域か」 の最強 peer signal。 | % | e-Stat 令和2年国勢調査 人口等基本集計 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
子ども医療費助成 通院 上限年齢 県の制度として、 子どもの通院医療費を補助する対象年齢の上限。県内のすべての市区町村が満たすべき最低基準で、 数字が大きいほど補助が手厚いことを示します。出典: こども家庭庁の全国調査 (2024年4月1日時点)。 | 歳 | こども家庭庁 令和6年度「こどもに係る医療費の助成についての調査」 別紙3 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
子ども医療費助成 入院 上限年齢 県の制度として、 子どもの入院医療費を補助する対象年齢の上限。県内のすべての市区町村が満たすべき最低基準で、 数字が大きいほど補助が手厚いことを示します。出典: こども家庭庁の全国調査 (2024年4月1日時点)。 | 歳 | こども家庭庁 令和6年度「こどもに係る医療費の助成についての調査」 別紙3 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
全国学力テスト 国語 小6 平均正答率 全国学力・学習状況調査における公立小学校6年生・国語の平均正答率 (%)。出典: 文部科学省 全国学力・学習状況調査 (令和6年度)。学力テストの正答率は教育全体の質をそのまま表すものではなく、 比較は同じ年度の都道府県間に限るのが適切です。 | % | 文部科学省 国立教育政策研究所 令和6年度「全国学力・学習状況調査」 都道府県別 平均正答率 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
全国学力テスト 算数 小6 平均正答率 全国学力・学習状況調査における公立小学校6年生・算数の平均正答率 (%)。出典: 文部科学省 全国学力・学習状況調査 (令和6年度)。正答率は教育全体の質をそのまま表すものではなく、 比較は同じ年度の都道府県間に限るのが適切です。 | % | 文部科学省 国立教育政策研究所 令和6年度「全国学力・学習状況調査」 都道府県別 平均正答率 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
全国学力テスト 国語 中3 平均正答率 全国学力・学習状況調査における公立中学校3年生・国語の平均正答率 (%)。出典: 文部科学省 全国学力・学習状況調査 (令和6年度)。公立校のみの集計のため、 私立進学が多い地域では地域全体の学力を表しきれない点に注意してください。 | % | 文部科学省 国立教育政策研究所 令和6年度「全国学力・学習状況調査」 都道府県別 平均正答率 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
全国学力テスト 数学 中3 平均正答率 全国学力・学習状況調査における公立中学校3年生・数学の平均正答率 (%)。出典: 文部科学省 全国学力・学習状況調査 (令和6年度)。公立校のみの集計のため、 私立進学が多い地域では地域全体の学力を表しきれない点に注意してください。 | % | 文部科学省 国立教育政策研究所 令和6年度「全国学力・学習状況調査」 都道府県別 平均正答率 | 年次 | 高いほど良い | T1 |
大学等進学率 高校卒業者のうち大学・短期大学へ進学した人の割合 (%)。出典: 文部科学省「学校基本調査」。地元就職や専門学校・高専進学が多い地域では低めに出るため、 高い・低いだけで優劣は判断できません。 | % | 文部科学省 学校基本調査 令和 5 年度 (= 2023) (= 社会・人口統計体系 E4701 経由) | 年次 | 高いほど良い | T1 |
不登校率 中学校で不登校 (年間30日以上の欠席) となった生徒の数を、 生徒1,000人あたりに換算した値。出典: 文部科学省「児童生徒の問題行動・不登校等調査」。相談体制が充実した地域ほど件数が多く見える側面があり、 数字の大小だけで自治体の良し悪しは測れません。 | 人/千人 | 文部科学省「児童生徒の問題行動・不登校等生徒指導上の諸課題に関する調査」 令和 5 年度 | 年次 | 低いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
児童1人あたり公立小学校費 自治体が公立小学校の児童1人に投下した教育費の実額 | 円 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (D 行政基盤) | yearly | 高いほど良い | T1 |
小学校 長期欠席率 不登校で年30日以上欠席した小学生の割合 (千人あたり) | ‰ | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (E 教育) | yearly | 低いほど良い | T1 |
大学卒業者比率 最終学歴が大学・大学院卒の住民の割合。産業構造の文脈指標で高低の優劣はない | % | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (E 教育) | yearly | 解釈は文脈依存 | T1 |
小学校 教員1人あたり児童数 小学校教員1人が受け持つ児童数。少ないほど少人数学級 | 人 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (E 教育) | 年次 | 低いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
健康寿命(女性) 日常生活に制限なく過ごせる期間。長いほど健康に長生き | 年 | 厚生労働科学研究「健康寿命のページ」（健康日本21） | 3年 | 高いほど良い | T1 |
平均寿命 0歳児が平均して何年生きるかの推計。長いほど長寿 | 歳 | 厚生労働省 都道府県別生命表 | quinquennial | 高いほど良い | T1 |
医師数(10万人あたり) 人口10万人あたりの医師の数。多いほど医療にかかりやすい | 人 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 | yearly | 高いほど良い | T1 |
医師数 | 人 | e-Stat 社会・人口統計体系 市区町村データ | 年次 | 高いほど良い | T1 |
一般診療所数 | 所 | e-Stat 社会・人口統計体系 市区町村データ | 年次 | 高いほど良い | T1 |
老人ホーム(高齢者10万人あたり) 65歳以上人口10万人あたりの老人ホーム数。長期介護の供給側の実績 | 所 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (J 福祉・社会保障) | yearly | 高いほど良い | T1 |
自殺死亡率(10万人あたり) 人口10万人あたりの自殺死亡数。社会的孤立・経済ストレスの代理 | 人 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (I 健康・医療) | yearly | 低いほど良い | T1 |
訪問介護員(10万人比) 人口10万人あたりの訪問介護員数。在宅介護人手の供給量 | 人 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (J 福祉・社会保障) | yearly | 高いほど良い | T1 |
看護師数(10万人あたり) 人口10万人あたりの医療施設従事看護師・准看護師数。急性期医療現場の人手 | 人 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (I 健康・医療) | yearly | 高いほど良い | T1 |
一般病床数(10万人あたり) 人口10万人あたりの一般病院病床数。医師数と相補の医療キャパシティ | 床 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (I 健康・医療) | 年次 | 高いほど良い | T1 |
平均寿命 (男性) 都道府県別生命表における男性の平均寿命 (0歳児の平均余命・歳)。出典: 厚生労働省「都道府県別生命表」 (令和2年)。健康・医療・生活環境などが長年積み重なった結果を表す指標です。 | 歳 | 厚生労働省 令和 2 年 都道府県別生命表 | 5年次 | 高いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
持ち家比率 住宅を所有している世帯の割合。高いほど持ち家が多い | % | 総務省 住宅・土地統計調査 | quinquennial | 高いほど良い | T1 |
戸建て 坪単価(中央値) 戸建て取引の坪あたり価格の中央値。土地+建物の総額ベース | 万円/坪 | 国土交通省 不動産情報ライブラリ (REINFOLIB) | 四半期 (3 ヶ月) | 低いほど良い | T1 |
中古マンション ㎡単価(中央値) 中古マンション取引の1㎡あたり価格の中央値 | 万円/m² | 国土交通省 不動産情報ライブラリ (REINFOLIB) | 四半期 (3 ヶ月) | 低いほど良い | T1 |
公示地価(住宅地・中央値) 国土交通省 地価公示の住宅地ポイント中央値。土地のみの価格で、建物を含む中古マンション/戸建ての取引単価とは別概念（直接の高安比較は不可） | 円/㎡ | 国土交通省 地価公示 + 都道府県地価調査 | yearly | 低いほど良い | T1 |
公示地価(商業地・中央値) 国土交通省 地価公示の商業地ポイント中央値。土地のみの価格。商業地は住宅地より高く出やすい | 円/㎡ | 国土交通省 地価公示 + 都道府県地価調査 | yearly | 低いほど良い | T1 |
民営借家 家賃(平均) 民営借家の月額家賃の平均。高安は利便性も反映し優劣ではない | 円 | 総務省 住宅・土地統計調査 | 5年 | 解釈は文脈依存 | T1 |
面積 市区町村の面積。国土地理院「全国都道府県市区町村別面積調」 の公式測量値です。広い・狭いに優劣はなく、 人口密度などの基礎値として使います。 | km² | 国土地理院 全国都道府県市区町村別面積調 | 四半期 | 高いほど良い | T1 |
空き家比率 総住宅数に占める空き家の割合。高いと住宅市場の停滞シグナル | % | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (H 居住) | yearly | 低いほど良い | T1 |
1住宅あたり敷地面積 住宅1戸あたりの平均敷地面積。居住空間のゆとりを示す | m² | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (H 居住) | yearly | 高いほど良い | T1 |
長時間通勤比率 世帯主が片道1時間30分以上通勤する世帯の比率（千世帯あたり）。低いほど通勤負担が軽い | ‰ | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (H 居住) | yearly | 低いほど良い | T1 |
小売 年間販売額 市区内の小売業の年間商品販売額の合計（2021年経済センサス）。買い物利便の規模を表し、町村は郡部に集約され対象外 | 百万円 | e-Stat 経済センサス-活動調査（卸売業・小売業に関する集計） | 不定期（経済センサス・概ね5年） | 高いほど良い | T1 |
小売 売場面積 市区内の小売店舗の売場面積の合計（2021年経済センサス）。買い物利便の規模を表し、町村は郡部に集約され対象外 | ㎡ | e-Stat 経済センサス-活動調査（卸売業・小売業に関する集計） | 不定期（経済センサス・概ね5年） | 高いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
犯罪認知件数(千人あたり) 人口千人あたりの犯罪認知件数。少ないほど治安が良い | 件 | 警察庁 犯罪統計 | yearly | 低いほど良い | T1 |
交通事故(10万人あたり) 人口10万人あたりの交通事故発生件数。刑法犯と独立した交通安全の指標 | 件 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (K 安全) | yearly | 低いほど良い | T1 |
火災(10万人あたり) 人口10万人あたりの火災出火件数。居住・建物安全の代理指標 | 件 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (K 安全) | yearly | 低いほど良い | T1 |
警察官数(千人あたり) 人口千人あたりの警察官数。治安維持の人的リソースの供給量 | 人 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (K 安全) | yearly | 高いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
博物館数(100万人あたり) 人口100万人あたりの博物館数。図書館と独立した文化資源の密度 | 館 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (G 文化・スポーツ) | yearly | 高いほど良い | T1 |
公共体育館数(100万人あたり) 人口100万人あたりの公共体育館数。屋内運動環境の供給量 | 施設 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (G 文化・スポーツ) | yearly | 高いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
森林面積率 県土面積に占める森林の割合。広域自然環境の量 | % | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (B 自然環境) | yearly | 高いほど良い | T1 |
年間日照時間 気象庁観測の年間累積日照時間。屋外活動・日射条件の実績 | 時間 | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (B 自然環境) | yearly | 高いほど良い | T1 |
年平均気温 気象庁観測の年平均気温。暑さ寒さの好みは個人差で優劣はない | ℃ | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (B 自然環境) | yearly | 解釈は文脈依存 | T1 |
震度4以上 直近5年 直近5年間に震度4以上を記録した地震の累計件数（観測網密度を含む合成指標） | 回 | 気象庁 震度データベース + Nippon Pulse 地震観測アーカイブ | 毎月 | 低いほど良い | T1 |
震度5以上 直近30年 直近30年間に震度5弱以上を記録した地震の累計件数（観測網密度を含む合成指標） | 回 | 気象庁 震度データベース + Nippon Pulse 地震観測アーカイブ | 毎月 | 低いほど良い | T1 |
震度4以上の年間回数 自県内で震度4以上を記録した地震の年間件数。 観測網密度の差も含む合成指標(地震活動度 + 観測網密度) | 回 | 気象庁 震度データベース + Nippon Pulse 地震観測アーカイブ | 毎月 | 低いほど良い | T1 |
洪水浸水想定区域 面積率 市区町村の面積のうち、 洪水で浸水が想定される区域が占める割合 (%)。出典: 国土交通省 国土数値情報 (洪水浸水想定区域・水防法に基づく想定最大規模)。区域外でも被害の可能性はあり、 平地や川沿いほど構造的に高くなります。必ず公式のハザードマップで確認してください。 | % | 国土交通省 国土数値情報 A31a 洪水浸水想定区域 (= 想定最大規模) | 不定期 (河川管理者ごと) | 低いほど良い | T1 |
土砂災害警戒区域 面積率 市区町村の面積のうち、 土砂災害警戒区域 (特別警戒区域を含む) が占める割合 (%)。出典: 国土交通省 国土数値情報 (土砂災害防止法に基づく指定区域)。区域外でも被害の可能性はあり、 山間地や斜面の多い地域ほど構造的に高くなります。必ず公式のハザードマップで確認してください。 | % | 国土交通省 国土数値情報 A33 土砂災害警戒区域 (= 土砂災害防止法に基づく都道府県知事指定) | 不定期 (都道府県知事指定ごと) | 低いほど良い | T1 |
津波浸水想定区域 面積率 市区町村の面積のうち、 津波で浸水が想定される区域が占める割合 (%)。出典: 国土交通省 国土数値情報 (津波防災地域づくり法に基づく想定区域)。沿岸の市区町村のみが対象で、 「想定し得る最大クラスの津波」 を前提とした想定値です。必ず公式のハザードマップで確認してください。 | % | 国土数値情報 A40 津波浸水想定区域 (国土交通省) | 不定期 | 低いほど良い | T1 |
高潮浸水想定区域 面積率 市区町村の面積のうち、 高潮で浸水が想定される区域が占める割合 (%)。出典: 国土交通省 国土数値情報 (水防法に基づく高潮浸水想定区域)。沿岸の市区町村のみが対象で、 「想定し得る最大規模の高潮」 を前提とした想定値です。必ず公式のハザードマップで確認してください。 | % | 国土数値情報 A49 高潮浸水想定区域 (国土交通省) | 不定期 | 低いほど良い | T1 |
台風接近(300km・年平均) 過去30年で台風の中心が県庁所在地から300km以内を通過した1年あたりの平均回数。 県内の場所差は表せない地理的な接近頻度 | 回/年 | 気象庁 RSMC東京 ベストトラック | 年次（過去確定分） | 低いほど良い | T1 |
台風接近(100km・年平均) 過去30年で台風の中心が県庁所在地から100km以内（直撃に近い）を通過した1年あたりの平均回数。 沿岸部ほど地理的に高くなる | 回/年 | 気象庁 RSMC東京 ベストトラック | 年次（過去確定分） | 低いほど良い | T1 |
| 指標名 | 単位 | 出典 | 更新 | 解釈 | tier |
|---|---|---|---|---|---|
人口増減率 前年同月比の人口の増減率。プラスは増加・マイナスは減少 | % | 総務省 人口推計 | 毎月 | 高いほど良い | T1 |
15歳未満人口比 総人口に占める15歳未満の割合。子育て世代の存在感の目安 | % | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (A 人口・世帯) | yearly | 高いほど良い | T1 |
社会増減率 人口1000人あたりの転入−転出の純増減。流入超/流出超の優劣はない | ‰ | 総務省統計局 都道府県データ 社会生活統計指標 (A 人口・世帯) | yearly | 解釈は文脈依存 | T1 |
| 周辺環境 |
| 待機児童率・子育て世帯比率などから算出する子育て環境（市区町村単位の実績値を継承）。 |
| e-Stat（待機児童・国勢調査） |
| 整備済（市区町村粒度） |
各町丁目のスコア内訳は、 ランキングのカードを開くと 1 軸ずつ根拠（生データ） と共に確認できます。 データが未整備の軸は「参考値」 と明示し、 実際のデータが あるかのようには見せません。 スコアは出発点であって結論ではありません。 個別物件の売買判断には、 必ず現地と専門家の確認を併用してください。
「近くに大きな開発計画があれば資産性は高いはず」 と考えるのは自然です。 しかし不動産の価格形成と都市計画の査読論文（日本不動産学会・神戸大・MLIT・ 海外査読誌など）を一次資料で確認すると、 開発の効果を点数として加点すると かえって判断を誤らせることが分かりました。 本サイトは検証の結果、開発計画をスコアに加点せず、 地図のヒートマップと 「資産性の根拠」 パネルの文脈として示すだけに留めています。 根拠は次の 3 点です。
将来の開発がどう効くかは、 過去の事例だけでは測れない部分（前例のない巨大事業など）も あります。 そこは数値化せず、 計画の所在・種別・状態・出典という事実を地図と根拠パネルで 示し、 判断は読者に委ねます。 出典: 国土数値情報 立地適正化計画区域（A50）/ 各事業者・ 自治体公表 / 不動産価格形成に関する査読論文（J-STAGE 日本不動産学会・神戸大・会計検査院・ MLIT・Springer・ScienceDirect ほか）。