徒然研究室✍🏻
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オープンなデータとプログラミングで人間 社会の不思議を探究する文化研究室です。💻Python/R/D3.js/LLM✉️ご連絡はDMかnote｢クリエイターへの問い合わせ｣まで🙏🏻 長めの論考･プロフはnoteへ✍️🍶SAKE DIPLOMA & 国際唎酒師📝投稿は個人の見解です
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増加を続ける福岡市の人口。要因は他地域からの転入とされていますが、どこから流入・流出しているのでしょうか。先月公開された統計書から転入超過・転出超過フローを視覚化してみると、九州全土から人口を集め、そして関東や近畿に対しては送り出す...という多層的な流れが見えてきます。矢印の幅が 転入超過・転出超過の人数を、矢印の上を流れるドットの頻度がその多寡を表しています。 青いドットが福岡市への転入超過、赤いドットが福岡市からの転出超過です。 九州6県からの転入超過は合計+7,857人。 長崎県+1,858人 鹿児島県+1,469人 熊本県+1,324人 がトップ3で、九州のすべての県から福岡市に人口が流入しています。 北九州市からも+1,221人 山口県からも+820人 と、太い青い矢印が福岡市に向かって収束していきます。 ＊＊＊ 一方、関東方面には△2,267人と最大の転出超過が生じています。 福岡市から関東への転出は13,731人、 関東から福岡市への転入は11,464人。 双方向とも1万人を超える活発な移動がありながら、差し引きでは福岡市が2,000人以上を失っています。 近畿にも△397人 東海にも△15人 と、三大都市圏に対してはすべて転出超過です。 九州各県から集めた人口の一部が、さらに東京・大阪方面へ流れていく構図が読み取れます。 ＊＊＊ ちょっと興味深いのは、糸島市のような、福岡市のすぐ隣の自治体にも転出超過が生じている点です。 大野城市△301人 糸島市△225人 新宮町△151人 福津市△136人 春日市△99人 福岡都市圏の近隣市町村への転出超過は合計△1,256人にのぼります。 九州全土から人口を集めつつ、自らの周縁部には人を送り出している形です。 都心の住宅価格や子育て環境など、さまざまな要因が絡んでいると考えられます。 実情に詳しい方、教えてください...！ ＊＊＊ 福岡県内全体でみると、 北九州市から+1,221人 県内その他の市町村から+1,896人 と、県内各地からも大きな流入があります。 福岡県（その他）+1,896人は、久留米市や飯塚市など県内の広い範囲からの転入超過の合計です。 この数値は長崎県+1,858人に匹敵する規模であり、県をまたがない県内移動も福岡市の人口増に少なからず寄与していることがうかがえます。 ＊＊＊ 転入超過・転出超過の全体を俯瞰すると、福岡市の人口の「仕入先」と「卸先」がかなりはっきり分かれているように見えます。 仕入先は、 九州6県+7,857人 北九州市+山口県で合計+2,041人 福岡県内+1,896人。 中国地方（山口除く）+945人 四国+345人 沖縄+310人 も加わります。 卸先は、 関東△2,267人 近畿△397人 そして足元の福岡都市圏△1,256人。 差し引きの純移動は+10,108人です。 約7万人が転入し約6万人が転出するダイナミックな出入りの中で、1万人強が「残る」ことで福岡市の人口が増え続けている計算です。 ＊＊＊ この構造を横浜市と並べてみると、共通点と違いが見えてきます。 横浜市は令和7年の人口増加数が+164人とほぼ横ばいでした。 社会増加数は+18,896人ですが、自然増加数が△18,732人（出生21,831人、死亡40,563人）と大きく、社会増がかろうじて自然減を相殺している状態です。 国勢調査の5年間では△22,651人と78年ぶりの減少を記録しています。 横浜市も周辺の町田市や大和市などに人口を送り出しつつ、他地域からの転入で社会増を維持している点は福岡市と似ています。 ただし横浜市の場合、自然減の規模が大きく、社会増だけでは支えきれなくなりつつあるようです。 福岡市も近年は自然減に転じており、令和6年には△3,308人の自然減が生じています（福岡市人口ビジョン）。 ただし社会増がそれを大きく上回っているため、差し引きでは年間1万人規模の純増を維持しています。 もっとも、その純増の原動力は九州各県からの転入です。 九州各県の人口が減少を続ければ、福岡市に流れ込む人口もいずれ細る可能性があります。 福岡市の人口増加には「九州の人口を集約している」側面があり、九州全体でみれば人口が増えているわけではないということを、私たちは見つめていく必要があるのかもしれません。 ＊＊＊ フロー図上のドットについて補足しておきます。 各矢印の上を流れるドットは、単位時間あたりの出現頻度が転入超過・転出超過の人数に比例するようプログラムで制御しています。 超過が大きいフローほどドットが頻繁に現れ、小さいフローほどまばらになります。 ドットの大きさも人数に応じて変化させています。 演出のためにドットの量を恣意的に増減させてはいません。 なお本分析は、福岡市「福岡市統計書」（令和7年（2025年）版）第3章 人口 第8表「前住地別転入人口及び転出地別転出人口（日本人）」を参照しています。 詳細な数値をお知りになりたい場合はそちらをご覧ください。 フロー図および本稿の数値は、九州各県・山口県・福岡都市圏の各市町村・地方ブロック別の転入超過・転出超過を対象としています。
徒然研究室✍🏻4,816,680 views • 19 days ago
Wikipediaが公開している閲覧数データを視覚化してみました。英語版Wikipediaの人間による閲覧数は、8年間ほぼ変わらなかったのに、2025年になって初めてはっきりと減少しています✍️使ったのはWikimedia Analytics APIの月次データです。2015年7月から2026年5月まで、主要な言語版ごとに「人間による ページビュー」と「自動（bot等）によるページビュー」が取得できます。 まず、主要21言語版の人間閲覧数を合計すると、2016年から2024年までは月140億〜150億回でほぼ横ばいでした。 それが2025年は月平均131億回、2026年（5月まで）は119億回まで下がっています。 英語版だけでも同様で、8年続いた月76億〜77億回から、2025年に71億回、2026年に67億回へと落ちました。 確実に言えるのは、 「人間によるWikipedia閲覧が、2025年に、長年の横ばいを割り込んで減り始めた」 という事実です。 ＊＊＊ 次に気になるのは「減り方の中身」です。 考えられるのは二つで、「訪れる人そのものが減った」のか、「訪れる人は変わらず、一人あたりが見るページ数が減った」のか、です。 英語版を「閲覧数」「ユニークデバイス（訪問者数の近似）」「一人あたり閲覧数」に分けてみると、訪問者数は横ばいから微増で、減っているのは一人あたりの閲覧数のほうでした。 ここで確実なのは、訪問者は減っていない、という一点です。 「AIが浅い調べものを肩代わりし、深く読みたい人だけが残った」という解釈とも相性は良いのですが、これはまだ可能性の段階です。 ＊＊＊ というのも、一人あたり閲覧数は、生成AI登場よりずっと前の2017年ごろから、すでに年10%前後のペースで下がり続けていたからです。 スマートフォンへの移行や、検索結果に出る要約パネルの普及など、長年の流れによるものと考えられます。 アクセス手段別で見ても同じで、デスクトップは2018年の月36億回から2023年の25億回へと、AIが話題になる前から減っていました。 つまり「閲覧が浅くなる」傾向そのものはAI以前からのもので、この指標だけで生成AIの影響を取り出すことはできません。 ＊＊＊ そこで着目してみたいのが、前年同月比（YoY）です。 YoYはその月を1年前の同じ月と比べる指標で、季節の山と谷を打ち消せるぶん、増減の勢いが見えやすくなります。 これを並べると、生成AIの影響と思われる変化がいつ現れたのかが、はっきりしてきます。 ChatGPTが公開されたのは2022年11月ですが、それが丸一年フル稼働した2023年も、2024年の前半も、英語版の閲覧数はむしろ前年比でプラス（およそ+3〜+12%）でした。 風向きが変わったのは2024年の年央です。 GoogleがAI Overviews（検索結果の最上部にAIの要約を出す機能）を米国で本格展開したのが2024年5月で、その直後の7月から前年同月比はマイナスへ反転し、以後はマイナス3〜10%で定着しました。 確実に言えるのは、ChatGPTの登場では減らず、検索にAI要約が埋め込まれたあとから減り始めた、というタイミングの事実です。 因果そのものを断定はできませんが、この検証では重要な対比のように思えます。 この投稿に添付しているのが、その前年同月比のグラフです。 英語版（オレンジ）・日本語版（緑）・全言語版合計（青）の3本で、縦軸がYoY（%）、ゼロを下回った前年割れの領域を線ごとの色で塗っています。 赤い破線は、左がChatGPT公開、右がAI Overviews展開です。 英語版と全言語版合計が、ChatGPTの線では落ちず、AI Overviewsの線を境にマイナス側へ沈んでいくのが見て取れます。 緑の日本語版だけは動きが違いますが、これは後で触れます。 ＊＊＊ ちなみに2025年の数字には注意が要ります。 Wikimedia財団は2025年に、人間と数えていた閲覧の一部が、判定をすり抜けた高度なbotだったと発表し、2025年3〜8月分を人間から自動へ分類し直しました。 この付け替えが入ると、人間の行動が変わっていなくても、統計上の人間閲覧数は下がります。 ただ、減少が始まった2024年の年央は、この再分類（2025年3月〜）よりも前です。 少なくとも最初の反転については、統計処理の変更だけでは説明できません。 なお財団が公表した「人間閲覧 約8%減」は、この再分類を補正したあとの数字で、今回の傾向ともおおむね一致しています。 ＊＊＊ 言語版どうしの比較も試しました。 「AI Overviewsの展開が早かった英語版ほど大きく減ったはず」と考えたのですが、合計値で見るとインドネシア語版やヒンディー語版のほうが大きく減っており、単純比較では因果を取り出せませんでした。 bot再分類の出方や成長率の違いが、言語ごとに混ざってしまうためです。 日本の皆様が気になる日本語版は、英語版とは別の動きでした。 日本語版は、AI Overviewsが日本に届く前の2022〜2023年にすでに前年比で7〜9%ほど減っており、2024年後半から2025年は持ち直し、はっきり減り出したのはむしろ2025年末から2026年（6〜8%減）です。 冒頭のグラフでも、緑の線だけが2023年にいったん沈んで戻っているのが分かります。 英語版のような「AI Overviewsと同時に減り出した」タイミングの一致は無く、前史があるぶん、直近の減少をそのままAIのせいとは言い切れません。 裏を返せば、日本語版はAIの影響を受けにくい時期が長く、比較の“ものさし”に使えます。 それを生かしたのが、ワシントン大学のMehrzad Khosravi氏とHema Yoganarasimhan氏による2026年の論文、 「Impact of AI Search Summaries on Website Traffic: Evidence from Google AI Overviews and Wikipedia」 （AI検索要約がウェブサイトのアクセスに与える影響：Google AI OverviewsとWikipediaからの証拠、arXiv:2602.18455） です。 同じ記事を、英語版とAI Overviews未展開の4言語版（ヒンディー語・インドネシア語・日本語・ポルトガル語）で突き合わせる差の差分析により、AI Overviewsへの露出が英語版記事の日次アクセスを約15%減らした、と推定しています。 文化系の記事ほど影響が大きく、理工系では小さいという差もあり、短い要約で済む話題ほど置き換わる、という見立てと整合します。 ただしこれは2023年10月から2024年8月という約10か月の短期効果で、長期にわたって同じ大きさが続くかどうかは別の問題です。 それでも、今回の集計データが示す「2024年央の転換点」と、この研究の「約15%減」は、別々の角度から同じ向きを指しています。 ＊＊＊ ここから先は解釈ですが、生成AIがWikipediaに与える影響は、ひとつではなさそうです。 ひとつは、検索に埋め込まれたAI要約が、人間の浅い調べもののクリックを肩代わりし、人間閲覧を押し下げる方向。 もうひとつは、その要約やチャットの土台を作るために、AIの学習用クローラーが大量にアクセスし、機械閲覧を押し上げる方向です。 しかも後者の一部が人間のふりをしていたことが、2025年のbot再分類で分かりました。 人間の閲覧を減らすAIと、機械の閲覧を増やすAIが、同じ百科事典の上で同時に進んでいるように見えます。 Wikipediaはいまも、多くのAIの回答の出どころだと考えられます。 その情報源が、使われるほど人の訪問を失っていくとすれば、誰がこの百科事典を支えるのか、という問いが静かに残りそうです。 ＊＊＊ 最後に、今回の分析でわかったことを整理しておきます。 確実に言えるのは、 ●英語版・全言語版の人間閲覧数が2025年に、長年の横ばいを割って減ったこと ●減ったのは訪問者数ではなく、一人あたり閲覧数であること ●ChatGPTの登場では減らず、AI Overviews展開の直後から前年割れが定着したこと の三つです。 まだ断定できないのは、その減少のどこまでが生成AIによるものか、という因果の大きさです。 一人あたり閲覧数はAI以前から下がっていましたし、2025年にはbot再分類という別の要因も重なっています。 それでも、減少の始まりがbot再分類より前にあること、記事単位の先行研究も別の手法でAI Overviewsによる約15%減を示していることを合わせると、検索のAI要約がWikipedia離れの一因になっている可能性は高い、というのが今回の感触です。 世界最大の知識共有プラットフォームと、私たち人間の知識に対する向き合い方は、どう変わっていくのでしょうか。
徒然研究室✍🏻28,108 views • 19 hours ago
「人口の減少数が最も多かったのは横須賀市の2万3100人で続いて横浜市金沢区」とのことで、自然減も含んでの減少かと思いますが、徒然研究室で横浜市への転入/転出フローを視覚化した際も横須賀市から横浜市への転入が目立っていました。特に金沢区への転入が多いのですが、その金沢区も都内や平塚市に 対して人口を失っています。 この構図についてもう少しデータから考えてみたいと思います。 ＊＊＊ 住民基本台帳（令和7年中）のデータを20人以上の純移動フローに絞ると、横須賀市から横浜市への転入超過は合計800人にのぼります。 中でも金沢区への229人が突出しており、これは横浜市全フローの中でも第2位の規模です（第1位は鶴見区←大田区の335人）。 京急本線で直結し地理的にも隣接する金沢区が、横須賀市からの人口の受け手になっていることがうかがえます。 ところが、その金沢区自身は横須賀市からの229人を上回る規模で他地域へ人を失っており、純移動では-201人の転出超過です。 出ていく先は品川区（42人）、大田区（42人）、平塚市（39人）など。 京急沿線で都内へ向かう流れと、より手頃な郊外へ向かう流れの両方がみられます。 ＊＊＊ 横浜市全体でみても、転入128,419人に対して転出131,413人で、純移動は-2,994人です。 少なくとも横浜市側のデータからは、 「横須賀市 → 横浜市 → 東京都区部」 と、まるで玉突きのように人口が都心方向へ押し出されていく構図が読み取れます。 横須賀市から800人を受け入れつつ、東京都区部へ約1,800人、町田市へ1,036人、大和市へ680人を送り出している。 これはあくまで横浜市側から見た景色ですが、国勢調査で報じられた横須賀市や金沢区の人口減少の背景の一端が、このフローデータにも表れているように思えます。 アニメーションでは、転入・転出それぞれのフローをドットの流れで表現しています。 ドットの量・大きさがフローの大きさに対応しており、横須賀市から金沢区への太い流入や、東京都区部・町田市方面への流出の様子が直感的に確認できるかと思います。 ＊＊＊ 本分析は、横浜市「横浜市の人口 ― 令和7年中の人口動態 ―」の第15表（移動前・移動後住所地別転入転出者数）を加工して作成しており、純転入超過/転出超過が20人以上のフローを対象としています。
徒然研究室✍🏻157,812 views • 13 days ago
国勢調査速報値から算出した「性比変化×人口増減」マップを、仮想地形として3DCG化しました✍ ピンクの山は人口増と女性比率増が同時に起きている自治体、緑はその男性比率増版です。人口が減った自治体は水面下へ鍾乳石のように沈みます。性比が女性化した町は紫、男性化は灰色で示しています。 今回の速報には年齢層別の数字がなく、分かるのは男女別の人口や人口の増減までです。 それでも、男女別の人口から性比、つまり女性100人あたりの男性の数を求め、その5年間の動きを追うと、年齢の手がかりが見えてきます。 進学や就職で人が動くとき、地方からは若い男性よりも若い女性のほうが先に都市へ出ていきやすい、とよく言われます。 もしそうなら、人口が減って性比が上がった（男性化した）町では若い女性が先に抜け、人口が増えて性比が下がった（女性化した）町では若い女性が流れ込んだ、と読めそうです。 そこで人口の増減と性比の動きという二つの符号の組み合わせから町を四つの型に分け、増減を高さに、型を色に変換して立体の地形にしてみました。 ＊＊＊ 地図は真上から始まり、しだいに視点が傾いて、首都圏を起点に日本を一周します。 水面は人口の横ばいを表し、増えた町は山として水面上にせり上がり、減った町は窪地として水面下に沈みます。 国土の大半は灰色と薄紫の窪地、つまり人口の減っている町で占められ、鮮やかなピンクと緑の山が、人の集まっているわずかな地域として点々と浮かび上がります。 ピンクの山は若い女性が向かう町、緑の山は男性が向かう町と読めそうで、首都圏や関西、福岡などの都市圏に多くみられます。 都市圏に寄っていくと、市全体ではなく区ごとに起伏が分かれ、同じ市のなかでもせり上がる区と沈む区があることが見えてきます。 ＊＊＊ なお今回使用しているデータは速報値であり、年齢別データの出る確定値とは一致しない可能性があります。 地形の高さは増減率の極端な値を抑えるため上下を一定でクランプし、帰還で人口が大きく動いた福島の原発避難区域は中立化、珠洲市や輪島市には2024年の能登半島地震の影響が含まれています。 そして性比の動きから読めるのは、おもに人の移動のほうです。 いま全体の人口を強く押し下げているのは、亡くなる人が生まれる人を上回る自然減のほうで、灰色や薄紫の窪地の多くでは、若い世代が抜けたあとに高齢化による自然減が重なっていると考えるのが実情に近いのかもしれません。 それでも人口減少を総数の目減りとしてではなく、性別という切り口で立体に眺め直すと、町ごとに異なる減り方や集まり方の起伏が、おぼろげながら見えてくるように思います。 ＊＊＊ 本分析はe-StatのAPI機能を使用して取得した、総務省統計局「令和7年国勢調査 人口速報集計」および「令和2年国勢調査 人口速報集計」を加工して作成しています。 内容は国によって保証されたものではありません。
徒然研究室✍🏻11,793 views • 6 days ago
今年もスマホ版 #にいがた酒の陣 マップを作りました。ブースをタップすると全提供銘柄がリストで出できます。フィルターで「酒の陣限定酒」「有料試飲」や特定名称酒、酒米で蔵や銘柄を検索できます。そして新機能「行きたい蔵」「行った蔵」「飲んだメモ」機能を実装しました！ 徒然は参加できま せんが今日から参戦される方、よろしればご活用ください...！ 📖 使い方 ●まず「マップ」タブで会場全体を見て、気になるブースを探します。 ●ブースをタップすると、その蔵の出品酒リストが下から表示されます。 ●ブースを長押しすると、その蔵を「行きたい！」に追加できます。 ●出品酒リストのチェックを押すと「飲んだ！」に追加されます。 ●下のタブ「行きたい！/行った！」で、訪問したい蔵・訪問済みの蔵を確認できます。 ●下のタブ「飲んだ！」では、追加した銘柄の確認とメモ記録ができます。 ●上部のフィルタ（限定酒・有料試飲・種類・酒米）で候補を絞り込めます。 ●検索欄はスペース区切りのAND検索です（例: 「純米 山田錦」）。 ●Safariでうまく動作しないときはChromeで開いてみてください。 ⚠️ ご注意 本サイトは徒然研究室が個人的に作成した非公式の出品酒マップです。にいがた酒の陣実行委員会とは一切関係ありません。掲載内容に誤りがある場合があります。正確な情報は公式サイト・会場配布資料をご確認ください。 🔒 プライバシー 「行きたい！」「飲んだ！」等のデータは、お使いのブラウザ内（localStorage）にのみ保存されます。氏名・メールアドレスなどの個人情報は取得しません。改善目的で、設定が有効な場合のみ匿名アクセス解析（クッキーレス）を使用することがあります。 ＊＊＊ 何かと手がふさがりがちな酒の陣、このマップを片手に、健やかに楽しく、発酵の不思議と新潟を楽しんでいただけると嬉しいです！
徒然研究室✍🏻39,761 views • 3 months ago
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