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OH3(open-hinata3)です。人口ピラミッド！ 🗾 市区町村人口ピラミッド、公開！地図上の市区町村をクリックするだけで人口ピラミッドが見られます。 📊 できること・1980年〜2050年をスライダーで移動・再生ボタンで70年分をアニメーション・人口推移・産業構造・世帯構成・昼夜間人口も同時表示全国約1,900自治体対応。少子高齢化の70年を、目で見て体感できます。 #OH3 #openhinata3 #人口ピラミッド #オープンデータ

kenzkenz

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Anya Rossi• Live Now

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open-hinataです。令和２年国勢調査小地域のデータを使って人口ピラミッドを作ります。PC専用です。かなりせまい範囲のピラミッドです。地区によってはかなり高齢化が進んでいます。私の地区は若かったです。ズーム12から表示しますのでズームアップしてください。よかったらご自分の地区でピラミッドを作ってみてください。重いのでPC専用です。

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kenzkenz

1,449,441 views • 2 years ago

OH3(open-hinata3)です。 ⭐️2050年に消える集落、地図にしました。 OH3「集落マップ」 ✅ 高齢化率55%以上 ✅ 2050年に人口80%減 ✅ 事業所ゼロ全国15万集落のうち、3条件すべて該当する深紅エリアが浮かび上がる。「消滅可能性自治体」より細かい、集落単位の予測。 #openhinata3 #OH3

OH3(open-hinata3)です。 ⭐️2050年に消える集落、地図にしました。 OH3「集落マップ」 ✅ 高齢化率55%以上 ✅ 2050年に人口80%減 ✅ 事業所ゼロ全国15万集落のうち、3条件すべて該当する深紅エリアが浮かび上がる。「消滅可能性自治体」より細かい、集落単位の予測。 #openhinata3 #OH3

kenzkenz

46,250 views • 3 months ago

全国の都道府県/市区町村の人口ピラミッド、外国人人口、外国人比率などのデータが見れるサイトを作りました。技能実習制度に最も敏感な20代の外国人比率をもとに、急速な変化を察知できるようにしました。まずは試験運用をしてみたいと思います。

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ニホンモニター

1,324,916 views • 5 months ago

open-hinata3です。全国の「人口地形」を追加しました。どこが「切土」でどこが「盛土」かわかります。するする表示します。是非ご自分の地域を見てみてください。

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kenzkenz

166,042 views • 1 year ago

OH3(open-hinata3)です。旧版地形図がパワーアップ！！ ⭐️旧版地形図全1374枚の元画像プレビューを実装しました。地図上でクリックするだけで、原本画像をその場で拡大・縮小して閲覧できます。作成年や当時の地名・地形がそのまま読み取れます。 JPGダウンロードにも対応。GeoTIFF配布も準備中です。 #openhinata3 #OH3 #古地図 #旧版地形図

OH3(open-hinata3)です。旧版地形図がパワーアップ！！ ⭐️旧版地形図全1374枚の元画像プレビューを実装しました。地図上でクリックするだけで、原本画像をその場で拡大・縮小して閲覧できます。作成年や当時の地名・地形がそのまま読み取れます。 JPGダウンロードにも対応。GeoTIFF配布も準備中です。 #openhinata3 #OH3 #古地図 #旧版地形図

kenzkenz

13,295 views • 6 months ago

OH3(open-hinata3)です。復活！！！ 🗺️ 「ストリートビュー」機能が復活しました！ 2025登記所地図の地番をクリックするだけで、その場所のストリートビューがフローティングウィンドウで開きます。地番情報を見ながら現地の様子も同時に確認。物件調査の下調べが机の上で完結します。右パネル最下段のトグルでON/OFFできます。 #openhinata3 #OH3

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kenzkenz

65,966 views • 5 months ago

神谷サンタ｢外国人を2年間で123万人も入れるのは多すぎます。毎年60万人も入れてたら人口構成が変わってしまいます。｣

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誠の維新

880,804 views • 8 months ago

OH3(open-hinata3)です。 ⭐️登記所地図に土地価格の自動計算機能を追加しました 📊 筆をクリックするだけで：・推定地価（地価公示の最近傍地点から算出）・推定評価額（㎡単価×面積）・整形率（土地の形の良さをスコア表示）外部サイトに飛ばずにその場で参考値が見れます。 #openhinata3 #OH3

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kenzkenz

128,628 views • 4 months ago

🚨BREAKING報道です‼️😃 アメリカの主要メディアがついに報じました。EUのウルズラ・フォン・デア・ライエン委員長が隠してきた “ヨーロッパの現実” を堂々と暴露したんです📢 今やヨーロッパには 5,000万人のムスリムが暮らしています。 2000年初頭にはたったの50万人。この短い期間で100倍…これはただの移民増じゃなくて、人口構造そのものが変わるレベルです😨 そしてここからが本当に注目すべき話📊 日本の人口事情も“静かな人口変化”の真っ只中にあるんです。日本の合計特殊出生率（女性1人が一生に産む子どもの数）は約1.15程度と極めて低い水準が続き、年間出生数は約66〜68万人と過去最少を更新しています。つまり、日本人だけで人口を維持することはとうていできない状況です📉 そこで、仮に 10万人の外国人女性が日本国内で暮らし、その全員が 10年間で子供を2人ずつ産んだ場合… 🔹 10年後には 20万人の子どもが誕生 🔹 さらに10年後（20年目）には、その子ども達が再び2人ずつ子供を産めば40万人に増える計算これは指数関数的な増え方です📈 一方で、日本人の出生数は毎年減少していて、今のままでは10年後も出生数が大きく増える見込みはありません。出生数が60万台前後で推移すると仮定すれば、外国人由来の出生数だけで全出生数の3割〜4割近くに達する可能性さえあるんです😟 この“静かな人口変化”は、単なる数字の変動では済まされなくなるレベル。これは本当にやばいです。ヨーロッパで起きていること、そして日本で起きつつある現実に目を向けるべきタイミングなのかもしれません📢 高市早苗さんも以前は移民問題を強く語っていましたが、最近はあまり触れていないような…🤔💭 私達は今、気づかぬうちに進んでいく“人口構造の変化”を見逃してはいけないのです。

🚨BREAKING報道です‼️😃 アメリカの主要メディアがついに報じました。EUのウルズラ・フォン・デア・ライエン委員長が隠してきた “ヨーロッパの現実” を堂々と暴露したんです📢 今やヨーロッパには 5,000万人のムスリムが暮らしています。 2000年初頭にはたったの50万人。この短い期間で100倍…これはただの移民増じゃなくて、人口構造そのものが変わるレベルです😨 そしてここからが本当に注目すべき話📊 日本の人口事情も“静かな人口変化”の真っ只中にあるんです。日本の合計特殊出生率（女性1人が一生に産む子どもの数）は約1.15程度と極めて低い水準が続き、年間出生数は約66〜68万人と過去最少を更新しています。つまり、日本人だけで人口を維持することはとうていできない状況です📉 そこで、仮に 10万人の外国人女性が日本国内で暮らし、その全員が 10年間で子供を2人ずつ産んだ場合… 🔹 10年後には 20万人の子どもが誕生 🔹 さらに10年後（20年目）には、その子ども達が再び2人ずつ子供を産めば40万人に増える計算これは指数関数的な増え方です📈 一方で、日本人の出生数は毎年減少していて、今のままでは10年後も出生数が大きく増える見込みはありません。出生数が60万台前後で推移すると仮定すれば、外国人由来の出生数だけで全出生数の3割〜4割近くに達する可能性さえあるんです😟 この“静かな人口変化”は、単なる数字の変動では済まされなくなるレベル。これは本当にやばいです。ヨーロッパで起きていること、そして日本で起きつつある現実に目を向けるべきタイミングなのかもしれません📢 高市早苗さんも以前は移民問題を強く語っていましたが、最近はあまり触れていないような…🤔💭 私達は今、気づかぬうちに進んでいく“人口構造の変化”を見逃してはいけないのです。

トッポ

31,191 views • 6 months ago

OH3(open-hinata3)です。 📊 交通事故統計レイヤーをリニューアルしました 2019〜2022年の全国交通事故データを地図上にヒートマップ表示。ズームすると個別事故がサークルで表示されます。 🔴 死亡事故 🔵 人vs車 🟠 車vs車 🟣 車両単独 ⚫ 列車 5類型のフィルターで切り替え可能。通学路の安全確認や地域の交通安全対策に活用できます。 #OpenHinata3 #OH3 #WebGIS #交通事故 #交通安全 #オープンデータ

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kenzkenz

75,502 views • 6 months 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。

「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✍🏻

163,828 views • 3 months 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。

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✍🏻

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AIで生成した架空のペルソナ群に市区町村ごとに特化したSNSを運営させる実験地域毎のニュースにリアルタイムで反応するので結構それっぽく見える問題なのは地域毎の人口統計に基づいてペルソナを作成するので、生成されるペルソナが高齢者ばっかりになる所...こんな所まで少子高齢化の影響が...

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kenzkenz

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