キーワード e-stat が含まれる動画 ： 61 件中 1 - 32 件目
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【ショートカットで一筆書き片道乗車】三重県の行き止まり（盲腸）線を乗りつぶし #1
行き止り(盲腸)線を見ると同じルートで戻る、というのはちょっと嫌で、なんとかして別のルートに抜けられないかを考えてしまいます。
三重県の四日市付近では行き止まり線が密集しているのですが、ちょうど偶数の6線だったため3ペアを組むことができました。
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現四日市あすなろう鉄道八王子線の廃線情報
「減速進行」様
当該ページ
http://pyoco3.c.ooco.jp/tokai/kintetu-t/hachioji/hachioji.html
トップ
http://pyoco3.c.ooco.jp/index.html
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三重県Shapeデータ
出典：政府統計の総合窓口(e-Stat)
https://www.e-stat.go.jp
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音楽
フリーBGM DOVA-SYNDROME
https://dova-s.jp/
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【プログラミング系新人Vtuber】プログラミングを使う職業【悪魔で人妻】
皆さん、おつcomi様です！comiと申します。
プログラミングの楽しさを広めるために活動することになりました！
なるべくわかりやすく説明しようと思いますので、ぜひ継続して視聴してください。
今回の動画内容
・0:23 プログラミングを使う職業
・0:51 プログラマ
・1:34 システムエンジニア
・2:26 それぞれの棲み分け
動画に出てくる参照先↓
賃金構造基本統計調査｜政府統計の総合窓口
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450091&tstat=000001011429
Twitter：@comiLABOch
Mail：[email protected]
※件名に【comiLABOちゃんねる】と記載してください
#Vtuber #プログラミング #comi #プログラマ #システムエンジニア
#PG #SE
最も米の収穫量が多い市町村20選
2019年産の米の収穫量が多い市町村のランキングです
出典：作物統計調査 / 市町村別データ 令和元年産市町村別データ
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500215&tstat=000001013427&cycle=7&year=20190&month=0&tclass1=000001033085&tclass2=000001137546&stat_infid=000031914002&tclass3val=0
BGM:小さな英雄たち/ファルコム・スペシャルBOX'96 /Copyrightc Nihon Falcom Corporation
ファルコム音楽フリー宣言に基づき、日本ファルコムの音楽を利用しています
https://www.falcom.co.jp/music-use
作者Twitter：https://twitter.com/michsuzu
最もみかんの収穫量が多い都道府県20選
2019年産のみかんの収穫量が多い都道府県のランキングです
※みかんは隔年で収穫量が変動しますが（表作・裏作）、上位の都道府県は十分に数が多いことから収穫量が前年の90～110％と大きくは変動しないので、2019年の数字単体で比較しています
出典：作物統計調査
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500215&tstat=000001013427&cycle=7&year=20190&month=0&tclass1=000001032287&tclass2=000001032927&tclass3=000001148246&cycle_facet=cycle&tclass4val=0
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ファルコム音楽フリー宣言に基づき、日本ファルコムの音楽を利用しています
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作者Twitter：https://twitter.com/michsuzu
最も柿の収穫量が多い都道府県20選
2019年産の柿の収穫量が多い都道府県のランキングです
出典：作物統計調査
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500215&tstat=000001013427&cycle=7&year=20190&month=0&tclass1=000001032287&tclass2=000001032927&tclass3=000001148246&cycle_facet=cycle&tclass4val=0
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作者Twitter：https://twitter.com/michsuzu
最も梅の収穫量が多い都道府県20選
2019年産の梅の収穫量が多い都道府県のランキングです
出典：作物統計調査
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500215&tstat=000001013427&cycle=7&year=20190&month=0&tclass1=000001032287&tclass2=000001032927&tclass3=000001148246&cycle_facet=cycle&tclass4val=0
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最もブドウの収穫量が多い都道府県20選
2019年産のぶどうの収穫量が多い都道府県のランキングです
出典：作物統計調査
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500215&tstat=000001013427&cycle=7&year=20190&month=0&tclass1=000001032287&tclass2=000001032927&tclass3=000001148246&cycle_facet=cycle&tclass4val=0
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最も栗の収穫量が多い都道府県20選
2019年産のくりの収穫量が多い都道府県のランキングです
出典：作物統計調査
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500215&tstat=000001013427&cycle=7&year=20190&month=0&tclass1=000001032287&tclass2=000001032927&tclass3=000001148246&cycle_facet=cycle&tclass4val=0
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ニュースの見出しを読む 2021年9月1日
ニュースの探し方 sm37652408
NHK NEWS WEB
政府統計サイト「e-Stat」 統計の一部が登録されず
朝日新聞
岐阜・郡上市職員がパワハラで自殺 上司から「指導」、責め立てられ
中京銀行、希望退職に150人が応募 特別損失計上へ
「ニュース女子」制作会社に賠償命令 基地反対めぐり名誉毀損認定 東京地裁
朝日新聞GLOBE＋
日ハム「日サロ」発言問題、球団社長「差別的発言、お詫び」と謝罪文
毎日新聞
福島・郡山爆発事故 飲食店の運営会社幹部らを書類送検へ
「撮り鉄」脇見運転で死亡事故 ４８歳被告に有罪「申し訳ない」 福岡地裁小倉支部
ロシア、英BBC記者を永久追放 ベラルーシの人権問題など取材
TBS系（JNN）
福岡で同僚を橋から落とし殺害 ２審も被告の女に懲役２２年
マイナビニュース
金属水素化物の水素吸収能は母体金属の軟らかさに関係する、NIMSなどが確認
日本経済新聞
首相「解散できる状況でない」 総裁選先送りも否定
政府統計、8割がデータ検索できず 縦割りが浮き彫り
テンセント、楽曲独占を解除へ 音楽会社に申し出
産経新聞
政府８統計、手続き経ず郵送調査 会計検査院調査
河北新報
ヤングケアラーの実態把握へ 仙台市、児童生徒対象に初の調査
八戸沖座礁事故で書類送検 中国籍の船長、重油流出
八重山毎日新聞
ゴルフ場開発、県が同意 市が特例措置申請 前勢岳北方
共同通信
自動車事故後にコロナ重症診断 自覚なき低酸素症か、死亡 愛知
ニュースイッチ
ＴＢＭが国内最大の廃プラリサイクル工場の運営開始へ
フーズチャネル
きまじめ黒豚餃子 ゴム樹脂混入の恐れ
イー・ロジット
シーアールイー／兵庫県伊丹市で開発用地を取得し物流施設「ロジスクエア伊丹」を着工
サンケイビル／摂津物流計画に開発着手
アットプレス
熊本市内におけるホテル開発 「(仮称)相鉄グランドフレッサ 熊本新市街」
世界初 工学院大学、名古屋大学らが 「同位体マイクロイメージング装置」を開発、福島第一原発に応用 燃料デブリの本格取り出しに必須なイメージング手法の確立を目指す
4Gamer
Windows 11のリリースが10月5日に決定。2022年半ばまで段階的にアップデートを配信
感染症による死因別にみた年次別死亡数
国内の，感染症による死因別にみた年次別死亡数です。
出典 政府統計の総合窓口 e-Stat https://www.e-stat.go.jp/
「人口動態調査」（厚生労働省）を基にグラフを作成 統計資料入手時期2021年3月
投稿者ホームページ内のリンクです。
感染症死因別年次別死亡数G
https://macotocun.net/corona/kansenshou_chart_g.pdf
国内死因別統計グラフG
https://macotocun.net/corona/kokunaishiin_chart_g.pdf
人口動態統計速報ー令和４年２月分ーを見てみる
■人口動態統計速報令和４年２月分
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450011&tstat=000001028897&cycle=1&year=20220&month=11010302&tclass1=000001053058&tclass2=000001053059&result_back=1&tclass3val=0
■人口動態統計(月次) ※2020年まで確定
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450011&tstat=000001028897&cycle=1&tclass1=000001053058&tclass2=000001053059&tclass3val=0
■人口動態統計(年次) ※2020年まで確定
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450011&tstat=000001028897&cycle=7&tclass1=000001053058&tclass2=000001053061&tclass3=000001053063&tclass4val=
■ 人口推計(各年10月1日現在人口) ※2021年まで確定
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200524&tstat=000000090001&cycle=7&tclass1=000001011679&tclass2val=0
人口動態統計速報・令和４年３月分→前年比+15992人
■人口動態統計速報令和４年３月分
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450011&tstat=000001028897&cycle=1&year=20220&month=11010303&tclass1=000001053058&tclass2=000001053059&result_back=1&tclass3val=0
■人口動態統計(月次) ※2020年まで確定
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450011&tstat=000001028897&cycle=1&tclass1=000001053058&tclass2=000001053059&tclass3val=0
■人口動態統計(年次) ※2020年まで確定
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450011&tstat=000001028897&cycle=7&tclass1=000001053058&tclass2=000001053061&tclass3=000001053063&tclass4val=
■ 人口推計(各年10月1日現在人口) ※2021年まで確定
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200524&tstat=000000090001&cycle=7&tclass1=000001011679&tclass2val=0
令和４年８月３０日厚労省データ更新 令和４年の死者数１月～６月
令和3年の死者数が戦後最多で、令和２年の死者数より大幅に（厚労省は6万7745人増加と発表していますが、正確には対前年で計算すると7万9534人増加と思われます）増えており、衝撃を受けましたが、令和４年１月から６月までの死者数の厚労省データを追いかけてみると、令和４年は令和３年の死者数を大きく上回る見通しです。厚労省の最新データを使い、エクセルでグラフにして解説しています。
データ
人口動態統計速報 令和４年６月分
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/geppo/s2022/06.html
令和２・３・４年人口動態調査 e-sat
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450011&tstat=000001028897
BGM：創作堂さくら紅葉 曲名：夜に生きる者達
[更新] 第２回 ずんだもんの独り遊び
![[更新] 第２回 ずんだもんの独り遊び](https://nicovideo.cdn.nimg.jp/thumbnails/41868260/41868260.33083703)
文字が小さいとご意見を頂きましたので、
きっしー並の聞く力を発揮して文字を大きくしました。
これでも読めなかったらごめんね。
修正前のやつ:https://www.nicovideo.jp/watch/sm41842180
以下の権利物を使用し作成しました。
#---tools
・ゆっくりMovieMaker4
https://manjubox.net/ymm4/
・VOICEVOX
https://voicevox.hiroshiba.jp/
・QGIS
https://www.qgis.org/ja/site/
#---voices
・VOICEVOX:ずんだもん
・VOICEVOX:春日部つむぎ
#---figures
・ずんだもん|坂本アヒル 様
https://seiga.nicovideo.jp/seiga/im10788496
#--- 統計データ
・e-Stat
https://www.e-stat.go.jp/
本動画は上記データを加工して使用
#---背景画像
・いらすとや 様
https://www.irasutoya.com/
自民党は犯罪者集団 広瀬めぐみはその典型
この投稿は8月1日、YouTubeにアップしたものです。
https://youtu.be/4eKoMkvcvTk
広瀬めぐみ議員、秘書給与を毎月受領か…現金やりとり確認する音声記録を特捜部入手
https://news.yahoo.co.jp/articles/7d2df3d9f11bdd6bb27495d9e15a49b4456fdcec
広瀬めぐみ参議院議員の事務所捜索 公設秘書給与詐取の疑い
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240730/k10014529251000.html
【特捜部が強制捜査】赤ベンツ不倫「広瀬めぐみ」議員、「週刊新潮」が入手していた”公金詐取“の証拠音声
https://news.yahoo.co.jp/articles/36bdabd8aeb9fc8a4d8b57aa107c551aacbc5b33
パリで“エッフェル塔ポーズ”…豪華なコース料理も 自民・女性局のフランス研修に「ただの観光」「税金で遊ぶな」批判殺到
https://www.fnn.jp/articles/-/564968
“赤ベンツ不倫”広瀬めぐみ氏で10人め！「離党・除名」議員続出の自民党に国民の怒り殺到「犯罪者の巣窟」の声まで
https://news.yahoo.co.jp/articles/c7d7679a0fa5dd26fe2623aef28f3d2f6be61fc9
現職国会議員の逮捕
https://www.nippon.com/ja/japan-data/h01788/
【独自取材】自民党“裏金”リスト86人 最も多い使い道「事務所で保管」 脱税の可能性？
https://news.yahoo.co.jp/articles/65fbb091ba08ef75959a2fec8ba6453983d76572
谷川弥一元衆議院議員に罰金100万円 公民権停止3年の略式命令 東京簡裁
https://news.yahoo.co.jp/articles/35f752508d9b2e1ad1c693e6d86436ac23529922
令和５年１～12月【確定値】犯罪統計
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00130001&tstat=000001214060&cycle=0&year=20230&month=0
犯罪は政治家の文化 政治家＝犯罪者
https://youtu.be/cTpyUHM_QGU
このまま自民党でいいのか！
自民党政権がこのまま続くと、日本の未来はありません。 本当にこのまま自民党政権が続いていいのか、27日の投開票日まで皆さんよく考えて下さい。
▼ 衆院選１０月２７日投開票、石破新総裁がきょう表明…小林鷹之氏は広報本部長を固辞（9/30 読売新聞） https://www.yomiuri.co.jp/politics/20240930-OYT1T50018/
▼ これでも自民党を支持しますか？〜食料安全保障 編〜 https://youtu.be/LdtoTZbaym8
▼ 農林水産省（データーセット一覧） https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500209&tstat=000001016170&cycle=0&year=20200&month=0&tclass1=000001203320&tclass2=000001203321
▼ 成長しない日本のGDP、停滞の20年で米国は日本の4倍、中国は3倍の規模に（2021 4/19） https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2104/19/news005_3.html
【Pythonライブコーディング】政府統計調査のデータ(e-stat)を使ってPythonでヒストグラム作成【NumpyとMatplotlib】
使用したデータ：
・https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00400001&tstat=000001011528&cycle=0&tclass1=000001223980&tclass2=000001223981&tclass3=000001223982&tclass4=000001223984&stat_infid=000040230322&tclass5val=0
・https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&query=%E8%BA%AB%E9%95%B7&layout=dataset&stat_infid=000040248438
Twitch：https://www.twitch.tv/mintsonh
Twitchでライブコーディングした時の動画です。
【Python】e-Statの人口動態調査で日本の人口ピラミッドを作ってみた！
ブログでコードの解説をしております
→ https://mintsonh.com/archives/1315
※ライブコーディングのコードミスはブログに記載しています。
出典：
政府統計の総合窓口(e-Stat)（https://www.e-stat.go.jp/）
統計ダッシュボード（https://dashboard.e-stat.go.jp/）
【本当の青森県】青森県全40市町村過去21年間のし者数推移グラフ
自分で探さないと「本当のコト」を知る事ができない時代です。
テレビしか見ない方に教えてあげてください。
○青森県政の成果
20年連続がん死亡率全国ワーストワン
小児肥満出現率全国ワーストワン
年齢調整死亡率全国ワーストワン
水道料金の高さ全国ワーストワン
○毎度お馴染み
所得は毎年最下位レベル
洋上風力発電にメリット一切なし
若者が去りたい政治を30年続けています。
このままでいいの？
○データ元
青森県保健統計年報
e-Stat住民基本台帳に基づく人口動態及び世帯数調査
【ChatGPT】岡山県津山市について【市町村No.0359】
岡山人口3位の市です。
瀬戸内海に人口が集中してるイメージが強いので内陸に第3の都市があるの意外ですよね。
TOP2から大幅に引き離されてはいますけど。
〇ChatGPTの参照(引用)元
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B4%A5%E5%B1%B1%E5%B8%82?utm_source=chatgpt.com
https://jp.gdfreak.com/public/detail/jp010050000001033203/14?utm_source=chatgpt.com
https://www.city.tsuyama.lg.jp/article?articleId=65b38eaa5677ea07dd03ad78&utm_source=chatgpt.com
https://www.e-tsuyama.com/traffic/?utm_source=chatgpt.com
https://www.okayama-kanko.jp/spot/10542?utm_source=chatgpt.com
https://japan-wanderer.com/tsuyama-trip/?utm_source=chatgpt.com
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/database?layout=dataset&statdisp_id=0003149505&toukei=00550020&utm_source=chatgpt.com
岡山県津山市についてChatGPTに聞いてみました。
・津山市について
・津山市のトピック
・津山市の今後について
小春六花/CeVIO AI
つくよみちゃん/COEIROINK
効果音ラボ
Written with ChatGPT
Google Earth Pro
DOVA-SYNDROME
(https://dova-s.jp/bgm/play17570.html)
地図イラスト
(https://eikounoayumi.jp/map_illust/top.html)
Wikipedia 市町村旗
(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B8%82%E7%94%BA%E6%9D%91%E6%97%97)
※ChatGPTの回答は必ずしも正しいとは限りません。
重要な情報は確認するようにしてください。
内容の精査や読み間違いの修正はしておりません。
素材の味をそのままお届けします(
◯人認知件数 都道府県別MAP | No1
◯人認知件数 都道府県別MAP
【以下が該当ソースのURLです】
人口推計（令和4年10月1日現在）- 都道府県別人口（総務省統計局） https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2022np/index.html
総務省統計局 犯罪統計
「第6表 重要犯罪・重要窃盗犯 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員」（殺人含む）
警察庁 / e-Stat https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003195003
【スコアごとの範囲定義（人口10万人あたり殺人認知件数）】
スコア1（最も危険） … 0.33〜0.36件
スコア2 … 0.29〜0.32件
スコア3 … 0.21〜0.28件
スコア4 … 0.17〜0.20件
スコア5 … 0.13〜0.16件
スコア6 … 0.10〜0.12件
スコア7 … 0.09件前後
スコア8 … 0.08件前後
スコア9（最も安全）… 0.07件以下
#都道府県 #都道府県ランキング #povyoulivein
平均身長 都道府県別MAP | No9
平均身長 都道府県別MAP
⭐️コメントで皆様の考察を募集しています！
当チャンネルではコメント欄で鋭い考察がたくさんあります。
ぜひ、コメント欄をご覧ください！各都道府県の地元の方の生の声が集まります！
今後の活動のためご登録いただけると嬉しいです！
【考察：都道府県別平均身長から見える3つの傾向】
1.東日本優位の傾向が顕著 上位に青森・山形・秋田・東京など東日本の県が集中しており、特に東北勢は全国でも高身長傾向が強い。寒冷地では体熱保持のため体格が発達しやすいという生理的要因や、食生活（魚介・発酵食品中心）が影響している可能性が高い。
2.都市部・北陸圏も安定して上位に 東京都・京都府・石川県・新潟県など、教育水準・栄養バランスの整った地域が上位を維持。共通しているのは、乳製品・肉類・魚類をまんべんなく摂取する傾向と、健康意識の高い家庭環境が整っている点。北陸圏の安定したスコアは地域的な生活リズムの安定性も関係していると考えられる。
3.西日本・南九州・沖縄では小柄傾向 スコア1〜3の県は西日本・南方地域に多く見られた。温暖な気候下では代謝エネルギーが低く、体格的にスリム化しやすい傾向があるほか、炭水化物中心の食文化もわずかに影響している可能性がある。
【以下が該当ソースのURLです】
出典:文部科学省「令和6年度 学校保健統計調査」 e-Stat（政府統計の総合窓口）
『都道府県別 身長・体重の平均値及び標準偏差（13－13）17歳』
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00400002&tstat=000001011648
※令和6年度（2024年度）文部科学省 学校保健統計より 男子・女子17歳の平均身長データを基に、男女混合平均（(男＋女)/2）を算出。
【完全版1】都道府県別MAP総集編｜行方不明者数・暴力団員数・年収・魅力度など12ランキングを一挙比較！
📊 各県の“地元の声”を募集中！
コメント欄で「地元の実感」や「データとの違い」を教えてください！
今後の分析動画に反映させていきます！
全国47都道府県の特徴をデータで可視化した
「都道府県別MAPシリーズ」No.1〜No.12を再編集した総集編（約20分）です！
行方不明者数・暴力団員数・年収・魅力度など、日本各地のリアルをまとめて比較できます。
【収録内容（No.1〜No.12）】
01｜◯人認知件数
02｜交通事故死亡者数
03｜平均寿命
04｜◯◯数
05｜平均年収
06｜幸福度
07｜暴力団員数
08｜行方不明者数
09｜平均身長
10｜平均貯蓄額
11｜初めての年齢
12｜【2025年最新】魅力度
【使用データ・出典】
人口推計（令和4年10月1日現在）- 都道府県別人口（総務省統計局） https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2022np/index.html
総務省統計局 犯罪統計 「第6表 重要犯罪・重要窃盗犯 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員」（殺人含む）- 警察庁 / e-Stat https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003195003
SBIインズウェブ「交通事故発生ランキング（都道府県別）」
（各都道府県の“人口10万人あたりの交通事故死者数（2024年）”を掲載） https://www.insweb.co.jp/car/kisochishiki/jidosha-jiko/jiko-ranking.html
インズウェブ 警察庁「令和6年における交通事故の発生状況について」（元データ） https://www.npa.go.jp/publications/statistics/koutsuu/jiko/R06bunseki.pdf
厚生労働省「令和2年都道府県別生命表」 （各都道府県の平均寿命を掲載） https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/life/tdfk20/index.html
その他出典は各単体動画から
覚醒剤取締検挙件数 都道府県別MAP | No13
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【考察：都道府県別 覚醒剤取締検挙件数から見える3つの傾向】
①都市圏での高密度取締が顕著
大阪府・東京都・福岡県など、交通量と人口が集中する大都市で取締件数が突出。密売・流通ルートの交差点となる都市構造が要因であり、取締強化と同時に潜在的需要の多さも示唆される。
②地方圏では件数が少なくても潜在化リスクが高い
秋田・岩手・山形など東北地方では件数が極端に低いが、取締体制や通報機会の少なさが背景にある可能性。件数の少なさ＝安全とは限らず、潜伏型の流通・依存事例の見逃しも懸念される。
③西日本における高スコア地域の集中
和歌山・大阪・兵庫・福岡など西日本でスコア1〜3が並ぶ構図。港湾・幹線道路・都市圏が連続する地理条件が覚醒剤流通の動線を形成しており、地域的連鎖性が明確に表れている。
【出典】
警察庁／政府統計ポータルサイトe-Stat「犯罪統計（覚醒剤取締法違反）」
統計リアル：https://statja.com/prefecture/category/K4303/
本データは、2022年（令和4年）における都道府県別の「覚醒剤取締検挙件数」を人口10万人あたりで算出したものです。
特殊出生率 都道府県別MAP | No17
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【考察：都道府県別 特殊出生率から見える3つの傾向】
①都市の豊かさが生む「家庭の貧困」
都市部ほど出生率が下がる現象は、金銭的貧困ではなく時間と関係の貧困によるだろう。東京・神奈川・埼玉では、仕事と生活が切り離され、家庭を築くための余白がない。効率と成果を求める社会構造が、結果的に子どもを持つ選択を奪っている。都市の便利さは、同時に“家庭を持ちにくい環境”を完成させてしまったのではないか。
②地方に残る「助け合いの文化」が出生率を支える
宮崎・熊本・沖縄など出生率の高い地域は、制度よりも“人”による支援が生きている。家族や地域の繋がりが自然な形で子育てを支え、それが心理的な安心感につながっていると考える。経済的豊かさではなく、日常の中にある協力関係が出生率を押し上げているのだろう。
③少子化は経済の問題ではなく社会構造の歪み
日本全体の少子化は、支援金や制度では解決できない段階に入っている。住宅・労働・教育、あらゆる仕組みが“個人単位の競争”を前提に作られており、家庭という単位が制度的に支えられていない。出生率の高い県が示しているのは、“生きやすさ”そのものが子どもを増やす条件だという現実ではないのだろうか。
【出典】
厚生労働省「令和4年（2023年）人口動態統計（確定数）の概況」
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003411598
最高気温 都道府県別MAP | No19
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https://www.youtube.com/watch?v=oKyW7NoT_GU の動画にて
「鹿児島に関しては 自民党・公明党の力（最近では立憲が躍進）が強いわけか…。」
とのコメントから都道府県ごとにもその結果になるには深い背景があるのだなと思いました！
また、今後の活動のためご登録いただけると嬉しいです！
※スコア範囲に編集ミスがありました。 申し訳ございません。
確実な情報は概要欄からまたは出典からご確認ください。
埼玉35.4℃→スコア2（※35.5未満）、福井35.2℃→スコア2、鳥取35.2℃→スコア2、岐阜34.9℃→スコア3、三重32.6℃→スコア8、福岡33.9℃→スコア6。
【考察：都道府県別 最高気温から見える3つの傾向】
① 内陸型酷暑地帯の顕著化
内陸県ほど日中の平均最高気温が高く、特に埼玉・群馬・岐阜・京都などはフェーン現象やヒートアイランドの影響を強く受けている。これらの地域は年間を通して気温の上下幅も大きく、典型的な「内陸型酷暑地帯」と言える。
② 日本海側の猛暑定着化
富山・新潟・福井・鳥取など日本海側で非常に高い値を示し、湿度と南寄りの風による熱のこもりが原因と考えられる。海風の冷却効果が限定的で、近年は日本海側でも記録的な猛暑が常態化している傾向が見える。
③ 沿岸地域の海洋性安定気候
北海道・高知・宮崎・徳島など沿岸部では比較的気温が抑えられ、海洋性気候による安定が際立つ。南の高知や宮崎も海風と対流活動の影響で極端な暑さになりにくく、温暖ながら穏やかな気候特性を保っている。
【出典】 e-Stat「統計でみる都道府県のすがた2025」社会・人口統計体系（統計表：自然環境／気象データ） URL：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200502&tstat=000001225961&cycle=0&tclass1=000001225962&tclass2val=0
【完全版Vol2】都道府県別MAP総集編｜覚醒剤取締検挙件数・得票率・浮気率・最高気温など12ランキングを一挙比較！
【収録内容（No.13〜No.24）】
13｜覚醒剤取締検挙件数
14｜参院選2025自民党得票率
15｜浮気率
16｜参院選2025立憲民主党得票率
17｜出生率
18｜参院選2025国民民主党得票率
19｜最高気温
20｜参院選2025日本維新の会得票率
21｜喫煙率
22｜参院選2025参政党得票率
23｜高市の名字人数
24｜参院選2025公明党得票率
【出典】
警察庁／政府統計ポータルサイトe-Stat「犯罪統計（覚醒剤取締法違反）」
統計リアル：https://www.stats47.jp/stat/518/2022.html
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率） 2025年7月社会新報／
社民党 参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
相模ゴム工業 調査データ
https://www.sagami-gomu.co.jp/project/nipponnosex/ranking_sex.html 厚生労働省
「令和4年（2023年）人口動態統計（確定数）の概況」
https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003411598 e-Stat
「統計でみる都道府県のすがた2025」 社会・人口統計体系（統計表：自然環境／気象データ）
URL：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?
page=1&layout=datalist&toukei=00200502&tstat=000001225961&cycle=0&tclass1=000001225962&tclass2val=0
国立がん研究センターがん情報サービス「がん登録・統計」 https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/data/dl/index.html#smoking
名字由来net「高市さん都道府県別ランキング」
https://myoji-yurai.net/myojiPrefectureRanking.htm?myojiKanji=%E9%AB%98%E5%B8%82 #都道府県MAP
#47都道府県 #統計データ #得票 #気温ランキング #浮気率 #出生率 #データで見る日本 #日本分析
検挙率 都道府県別MAP | No25
【考察：都道府県別 検挙率から見える3つの傾向】
①地方ほど検挙率が高く、地域密着型の警察活動が機能している
東北・中国・九州の地方県（秋田・山形・鳥取・長崎・大分など）は検挙率60％前後と全国でも突出して高い。人口が少なく地域社会が密接なため、不審者情報の共有や目撃通報が迅速で、事件が早期に解決しやすい。一方で都市部に比べ、犯罪の種類が限定的であることも検挙率上昇に寄与しているのだろう。
②都市圏では犯罪の多様化と匿名性が検挙率低下の要因
大阪・東京・埼玉・千葉など大都市圏は20〜30％台に留まり、全国平均を大きく下回る。人口密度が高く、通勤・観光客など流動的な人の動きが多いため、犯人の特定が困難になりやすい。また軽犯罪や窃盗などの件数が多く、捜査リソースが分散することで全体の検挙率を押し下げていると考えられる。
③中間層の県では地域構造と都市化のバランスが鍵
群馬・福井・徳島・佐賀・沖縄などは50％前後で安定した中位グループ。地方性を保ちながらも都市的な要素を持つ県では、防犯カメラや交通網の整備が効果を発揮しやすい。これらの地域では、地域連携とテクノロジーの両面から治安維持が進んでいる点が特徴といえる。
【出典】
「総務省統計局／e‑Stat 『犯罪統計 第３表 刑法犯総数 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員』
（ID：0003195002） URL： https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003195002
【完全版Vol3】都道府県別MAP総集編｜検挙率・得票率・NHK受信料支払率・米価格・生活保護受給率など12ランキングを一挙比較！
【使用データ・出典】
「総務省統計局／e‑Stat 『犯罪統計 第３表 刑法犯総数 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員』（ID：0003195002） URL： https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0003195002
参院選比例代表 党派別・都道府県別得票数（率） 2025年7月社会新報／社民党
参照元PDF： https://sdp.or.jp/wp-content/uploads/2025/07/14cb3115fdd7299e73fe8921106b0cea.pdf
特定失踪者問題調査会. (2018). 北朝鮮による拉致被害者および拉致の可能性ある失踪者一覧（公開者） 2018年1月現在. 特定失踪者問題調査会. 取得先 https://www.chosa-kai.jp/wp-content/uploads/2018/07/sissoshalist.pdf
農林水産省「政府備蓄米を含む複数原料米等の店頭価格調査結果（令和 6 年6月5日時点）」 PDF： https://www.maff.go.jp/j/syouan/keikaku/soukatu/attach/pdf/r6_kome_ryutu-158.pdf
NHK「2025年6月24日 報道発表資料」 PDF （URL https://www.nhk.or.jp/info/otherpress/pdf/2025/20250624_3.pdf）
総務省統計局 「よくある質問 FAQ20 生活保護受給率（C 07）」 https://www.stat.go.jp/library/faq/faq20/faq20c07.html
文部科学省. (2013). 実技に関する調査結果１（都道府県別の状況（公立学校））.
平成24年度版. 文部科学省スポーツ・青少年局. https://www.mext.go.jp/prev_sports/comp/b_menu/other/__icsFiles/afieldfile/2013/04/15/1333079_1.pdf
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日照時間 都道府県別MAP | No44
【考察：都道府県別 日照時間から見える3つの傾向】
①内陸・南関東の強い日照優位
埼玉県・群馬県・山梨県・静岡県など内陸または南関東の地域が全国上位を占めている。これは太平洋側気候による晴天率の高さに加え、山岳地形が雲の発生を抑える「フェーン現象」の影響が大きい。都市圏ではヒートアイランドも加わり、年間を通じて安定した日照が得られる点が特徴的だ。
②日本海側と北日本の低日照
青森・秋田・新潟・富山など日本海側および北日本の県では日照時間が著しく短い。特に冬季は季節風により曇天・降雪が続くため、年間を通じて2000時間を下回る地域も多い。日照不足は農作物の品質や太陽光発電の発電効率にも影響を与える要因となっている。
③九州・四国の中間的安定傾向
九州・四国地域はおおむね2000〜2300時間前後で安定しており、極端な多日照・少日照が見られない。台風シーズンを除けば年間を通して晴天日が多く、温暖な気候と相まって農業・観光の両面でバランスが取れている。中でも香川・高知・宮崎などは太平洋側の影響で比較的日照が豊富な地域といえるだろう。
【出典】
総務省統計局／政府統計の総合窓口（e-Stat） 「社会・人口統計体系 都道府県データ 基礎データ 表番号 0000010102 B 自然環境」 https://www.e-stat.go.jp/dbview?sid=0000010102
グローバリズムを理解しよう
“グローバリズム”とは？ やさしくわかりやすく解説しています。
動画内の“資料”とは↓こちらの動画です。
★神谷宗幣が徹底解説！参政党が掲げる「反グローバリズム」と「消費税廃止」「外国人問題」
https://www.youtube.com/watch?v=RINYmh3T57I
☆動画内「1994年を基準としたときの成長率」グラフの引用元データ：
「毎月勤労統計調査 全国調査 年報」「法人企業統計調査 時系列データ」
https://www.e-stat.go.jp/
データから見る少子化問題－国民負担率との構造的相関
【概要】 日本の少子化は、もはや一時的な迷信や価値観の変化だけでは語れません。本動画では、「国民負担率」を始めとするさまざまなデータから少子化問題を考えます。
～動画内グラフの引用元データ～
☆出生率の推移（1947年～2024年）：人口動態統計「年次別にみた出生数・出生率（人口千対）・出生性比及び合計特殊出生率」（2024年）
☆平均初婚年齢の推移（1985年～）：人口動態統計「都道府県別にみた年次別夫妻の平均初婚年齢」（2024年）
☆婚姻率の推移：人口動態統計「都道府県別にみた年次別婚姻件数・婚姻率（人口千対） 」（2024年）
https://www.e-stat.go.jp/
☆国民負担率の推移：財務省「国民負担率の推移（対国民所得比）」（令和８年度）
https://www.mof.go.jp/policy/budget/topics/futanritsu/20260305.html
☆年齢階級別平均所定内給与額の推移：厚生労働省「賃金構造基本統計調査」
https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/chinginkouzou.html?entryAnkenIds=72162