Queria

NDBオープンデータの特定健診検査値分布を集計し、肥満・血圧・血糖の基準以上割合が年齢・性別・地域でどう変わるかを確認します

全国20万件の障害福祉サービス事業所を数え、人口当たりの整備量とサービス構成の地域差を定量化します。人口10万人当たりの事業所数は大阪府の303.8から東京都の100.9まで開きます

全国20万件の障害福祉サービス等事業所を数え、放課後等デイサービスの供給密度を都道府県別に求めます。15歳未満人口1万人あたりの事業所数は、鹿児島県の33.0件から東京都の9.2件まで約3.6倍の開きがあります

国土地理院の指定緊急避難場所データ11万か所を8つの災害種別で数え、避難先が災害の種類ごとに指定されている構造と地域差を読み解きます。

全国22万件の介護サービス事業所を数え、サービス種類ごとに何割の市区町村に届いているかを定量化します。居宅介護支援は98.6%に届く一方、24時間対応の定期巡回は33.7%にとどまります

国勢調査の小地域集計を使い、持ち家・民営借家の割合を町丁・字まで下ろします。福岡市を例に、賃貸住宅の用地選定に役立つ賃貸需要の濃淡を読み解きます

メディア芸術データベースのマンガ単行本書誌で、刊行点数の長期推移と出版社別の位置づけを定量化します。市場は近年頭打ちで、直近10年の刊行点数ではKADOKAWAが第3位に台頭しています

令和2年国勢調査の小地域データで、住民が働く産業の構成を町丁字単位で可視化します。知識産業の比率は東京23区で最大2.3倍、大田区内の町丁字では6倍近い差があり、エリアの商品企画やターゲティングに使えます

全国のアメダス日別平年値で、気温が下がる時期や夏の暑さの規模を地域別に定量化します。冷え込みの到来は北から南へ2か月以上ずれ、季節商材の投入時期の判断に使えます

市区町村平均では見えない商圏の将来需要を、1kmメッシュ別の将来推計人口で読み解きます。足立区を例に、区内で割れる人口の増減と高齢化を出店判断に生かす見方を示します

全国約8,300の病院の位置と病床数を都道府県別に集計し、人口あたり病床の偏在と、病院規模が分散型か集約型かを在宅医療の連携設計に生かす見方を示します

令和2年国勢調査の小地域集計を町丁・字まで下ろし、千葉市の高齢化率が同じ区の中でも4.9%から76.6%まで開くことを地図で示します。高齢者向けサービスの商圏設計に

気象庁の震源カタログ約130万件から、地震の起きる場所・深さ・規模の分布を可視化します。有感地震の頻度や強い揺れの偏りを、拠点の地震リスク把握の材料として読み解きます

地価公示の地点データで、駅からの距離が商業地・住宅地の地価をどう動かすかを読み解きます。用途別の水準と都道府県差から、出店候補地の駅近プレミアムを定量化します

市区町村別の将来推計人口から、高齢者の実数が伸びる地域を読み解きます。高齢化率の高さと市場の伸びは一致せず、シニア向けサービスの需要は都市部へ移動します

国土数値情報の学校データから都道府県別の私立高校比率を比較し、所得とのずれを手がかりに教育サービスの出店候補地の進学志向を読み解きます

国土数値情報の学校データから、学校種別ごとの私立比率、高校の私立比率の地域差、大学の都市集中を都道府県別に比較します。教育サービスの出店・市場分析に使えるデータの見方を紹介します。

EDINETの有価証券報告書データから上場企業のROEと自己資本比率を業種別・規模別に比較します。経営企画や財務のベンチマーク、投資先のスクリーニングに使えるデータの見方を紹介します。

国土数値情報の医療機関データを都道府県境界と空間結合し、人口あたりの病床数と診療所密度を比較します。ヘルスケア事業の立地戦略に使えるデータの見方を紹介します。

総務省の消費者物価指数を品目別に分解し、食料・エネルギー・米など費目ごとの値上がりの差を読みます。価格改定や仕入れ計画に使えるデータの見方を紹介します。

全国約9,000駅の位置データを都道府県別に集計し、可住地面積あたりの駅密度から出店市場が駅前型か車前提かを見極めます

e-Stat「社会・人口統計体系」の市区町村別データから、昼夜間人口比率と通勤の流入・流出構造を分析し、オフィス街型と住宅地型で異なる商圏の性格を読み解きます

都道府県別のスポーツ行動者率から住民がどれだけ運動しているかを比較し、所得とのずれを手がかりにフィットネス施設の出店候補地を需要の濃さで見極めます

e-Stat「社会・人口統計体系」の1人1日当たりごみ排出量とリサイクル率を都道府県別に分析。廃棄物処理・リサイクル事業の地域需要や提案先の見極めに使えるデータの読み方を解説します。

都道府県財政の歳出に占める民生費の構成比を、1975年以降の推移・都道府県別・内訳の変化から分析。福祉関連の支出がどこで大きく、何に向かっているのかを読み解きます

e-Stat「社会・人口統計体系」の住宅・土地統計データから、都道府県別の通勤時間構成と長時間通勤世帯の割合を分析します

国税庁の法人番号データから、株式会社と合同会社の新設件数の推移と都道府県別の構成比を分析し、創業支援に役立つ視点を示します

都道府県別の有効求人倍率から地域の採用難易度を比較し、賃金水準とは連動しない人手不足の構造を読み解きます

将来推計人口と不動産取引価格を市区町村単位で掛け合わせ。地価は将来人口を織り込むため「増えて安い」街は希少ですが、伸びの割に地価が出遅れたエリアを散布図のトレンド線から見つけます。

gBizINFOが公開する約2万社の女性従業員比率を業種・企業規模別に集計し、採用や女性活躍推進の目標設定に使えるベンチマークの作り方を示します

総務省・社会生活基本調査の行動者率データで、ボランティア活動の参加率を都道府県別・活動分野別に読み解き、地域ごとの担い手構造を分析します

不動産取引価格情報を分析。中古マンションの築年数別㎡単価を可視化し、価格がどこまで下がってどこで下げ止まるか、資産性の地域差を確認します。東京都は築20年でも価格を8割近く維持する一方、地方は約5割まで下落します

都道府県別の製造品出荷額・事業所数から、工業がどこに集積し、装置産業型と中小集積型で事業所の規模がどう違うかを分析します。製造業向けの営業・立地戦略の土台に使えます。

政府のgBizINFOが公開する補助金交付実績を省庁別に分析。2017〜2023年の交付額の推移と、省庁ごとの件数・金額の偏りから補助金活用の見取り図を示します

gBizINFOの調達実績データで国の公共調達を分析。発注が集中する時期、中小企業でも狙える契約規模、発注機関の傾向を、官公庁ビジネスへの参入検討に役立つ形で読み解きます。

e-Statの社会体育施設データで、人口10万人あたりの公共スポーツ施設数と人口減少率を都道府県別に重ねます。供給が多い県ほど人口減少も大きく、公共施設の再編・複合化の優先度を見極める材料になります

e-Statの市区町村財政データから実質公債費比率と将来負担比率を集計しました。財政健全化法の施行後、許可基準18%を超える市区町村は2008年度の383団体から2021年度の1団体まで減り、地方財政の借金返済負担は大きく改善しています。地域差や将来負担の実態も読み解きます

小売業の事業所数・従業者数・年間商品販売額から、店舗の大型化の進行と、都道府県ごとの店舗規模・労働生産性の差を分析します。出店フォーマット戦略の参考に。

e-Stat「社会・人口統計体系」の労働災害度数率・強度率データで都道府県別の安全水準を比較。自社の安全水準を全国平均と照らし合わせるベンチマークに活用できる分析です。

e-Statの介護保険給付費データ（2000〜2023年度）で介護市場の規模と地域差を分析。出店・市場評価の一次スクリーニングに使えます

国勢調査の小地域と不動産取引データを丁目・町名まで下ろし、世帯密度と中古マンション価格の地域差を読み解きます。物件取得や出店のエリア見極めに

持ち家率と民営借家率の都道府県データから、賃貸需要が構造的に高い地域を読み解きます。投資エリア選定や住環境把握への活用法を示します

民営借家率を市区町村・区レベルまで下ろし、賃貸需要が構造的に厚いエリアを読み解きます。投資エリアの絞り込みへの活用法を示します

e-Statの市区町村経済データから課税対象所得と納税義務者数を集計。2023年度の1人あたり課税対象所得は港区1,397万円から南牧村224万円まで6.2倍の差があり、市場規模との2軸で出店候補地を評価する方法を示します

e-Statの医療施設データで、都道府県別の人口10万人あたり薬局数と無薬局町村数を可視化。調剤チェーンの出店候補地評価やM&Aターゲットの一次スクリーニングに使えます

国土交通省の不動産取引価格情報から商業地の㎡単価を都道府県別に集計。2024年の取引データで東京87万円と秋田1.8万円の地域差を可視化し、出店候補地の初期投資見積もりに使える形に整理します

1975年度からの都道府県別の火災データを整理し、人口あたり出火率と死亡率の地域差を火災保険のリスク評価向けに分析しました

e-Statの医療施設データを使い、都道府県・市区町村別に人口10万人あたり歯科診療所数を可視化。開業候補地の評価や既存医院の競合環境の把握に使えます

つくば市が公開している4列構成の指定緊急避難場所CSVを、推奨データセット形式へ変換し、緯度経度を補完してQueriaのデータカタログに登録した手順と現状をまとめます。

e-Stat「社会・人口統計体系」の気象データから、雪日数・最深積雪・最低気温の都道府県別格差を約45年スパンで分析します

1975年から2023年の都道府県別データで、日本の農業産出額の長期トレンドと地域格差を読み解きます

国土数値情報の行政区域データ（WKB 237MB）をブラウザのDuckDB WASMで扱うとメモリ不足が発生します。小島除去とST_CoverageSimplifyで3.6MBに削減し、隙間のない境界データを提供するまでの過程を解説します。

e-Stat 令和2年国勢調査 町丁字等別境界データに、定義書に記載のない87件の未割当ポリゴンが存在します。その特徴と実務上の対処法を解説します

財政力指数・経常収支比率・将来負担比率の3指標から、都道府県の財政構造の違いと中長期的な課題を分析します

1人あたり貸出冊数が最大2.7倍の格差。自治体の図書館投資判断や施設整備計画に使えるデータを読み解きます

1975〜2024年度の都道府県別交通事故死者数データを分析。1992年度のピーク11,452人から2024年度の2,663人へ、約77%減少した全国トレンドと、人口10万人あたり死者数で約4.6倍の格差が残る都道府県間の構造差を可視化します。

不動産取引価格情報を分析。2007〜2024年の中古マンション㎡単価の推移と地域格差を可視化。2014年比で全国中央値は約1.7倍に拡大し、都道府県間の格差も広がっています

少子化で保育所の定員充足率が下がる地域がある一方、大都市では依然として待機児童が残る。都道府県別データで浮かぶ格差の実態を追います

衆議院選挙の投票率について、1996年から2021年の都道府県別データを分析。山形が64%台を維持する一方、岡山・島根は14ポイント前後の下落。都道府県間の格差と変化の構造を追います。

1997年度に10万件だった精神障害者保健福祉手帳の交付数は2023年度に152万件へ。都道府県別データで急増の実態と地域差を分析します

2023年度に764万件と過去最多を記録した救急出動。50年の長期トレンドと都道府県間で1.7倍ある格差を分析します

e-Stat「社会・人口統計体系」の気象データから、日本海側と太平洋側の年間日照時間の格差を50年にわたるデータで分析します

e-Statの都道府県別経済データから1人あたり県民所得を分析。東京都576万円と沖縄県226万円の格差、コロナ前後の変化を追います

国勢調査データで追う女性就業率（15〜64歳）の1980〜2020年推移。北陸・山陰が高く、首都圏・沖縄が低い「逆転構造」の背景を可視化します

国民医療費の都道府県別データから、高知と埼玉の1.4倍の格差と西高東低パターンの背景を分析します

2023年のがん死亡者は38万人超。秋田と沖縄では人口10万人あたりの死亡率が約2倍違う。e-Statのデータで長期変化と地域格差を分析します

2023年の空き家率は過去最高の13.8%。1978年から45年間で900万戸超まで増えた全国推移と、最高21.3%（徳島県）から最低9.3%（埼玉県）まで広がる都道府県格差をデータで追います。

2024年の延べ宿泊者数は2019年を超えた。しかし客室稼働率は都道府県ごとに明暗が分かれ、沖縄は2019年比8.9ポイント低い水準にとどまっている

都道府県別の新規学卒者初任給データで1975〜2019年の推移を分析。東京22万4千円・沖縄17万5千円という地域格差が45年でどのように拡大したかを明らかにします

1975〜2024年度の都道府県別年平均気温データを分析。日本全体で約1.7℃上昇するなか、最大+2.2℃の広島県と最小+1.0℃の東京都の格差を地図と折れ線グラフで追います。

都道府県別の生活保護受給率は大阪府と富山県で約7倍の開きがある。48年分のデータで受給者の構造変化も追う

外国人延べ宿泊者数の都道府県データから、インバウンド観光の一極集中と地方の成長ポテンシャルを分析します

小中学校の不登校児童生徒数は30年間で約5倍に増加し69万人に。都道府県別データから地域差と構造的な変化を分析します

国勢調査の最終学歴データから大学・大学院卒者の割合を都道府県別に分析。40年で2.5倍に増えた大卒者は、どこに偏在しているのか

2002年のピークから激減した日本の犯罪件数を都道府県データで分析し、統計と体感治安のギャップを読み解きます

都道府県別の最低賃金データから、全国一律1500円時代に向けた地域格差の構造と変化を読み解きます

47年で2.6倍に増えた医師数。しかし人口あたりで見ると都道府県間で約2倍の格差が残り続けています

平均寿命と健康寿命の差＝「不健康な期間」は男性約9年、女性約12年。都道府県データからその地域差と推移を分析します

外国人人口374万人時代。市区町村データから、外国人が地域人口を支える構造を読み解きます

2026年は60年ぶりの丙午。都道府県別の出生データから出生数の変動を追い、2026年の展望を考えます

人口が増えている自治体と減っている自治体の差はどこから来るのか。転入・年齢構成のデータで構造を分析します

春闘で賃上げが焦点の2026年。地方税収・事業所数・住宅着工から都道府県間の経済格差を可視化します

子育て政策で注目される流山市の人口・出生・保育・財政の変化をデータで追います

つくばエクスプレス開業(2005年)を軸に、人口・土地利用・通勤・産業の変化をデータで追います

全国の市区町村マスタ。 「アドレス・ベース・レジストリ（市区町村マスタデータ）」（デジタル庁）（https://dataset.address-br.digital.go.jp/）を加工して作成。 政令指定都市は市レベルと区レベルの両方のレコードを含む。

全国の都道府県マスタ。 「アドレス・ベース・レジストリ（都道府県マスタデータ）」（デジタル庁）（https://dataset.address-br.digital.go.jp/）を加工して作成。 位置参照拡張の代表点座標を geometry に変換。

1955年〜2027年の日本の暦データ（祝日・曜日・和暦・会計年度）

令和2年国勢調査 町丁・字等別境界データ。 境界ポリゴン・人口・世帯数を key_code で結合可能な形で提供。 水面調査区(HCODE=8154)を除外。 同一KEY_CODEに複数境界がある場合は代表(KIGO_E=E1)のみ残し、 飛び地等の重複ポリゴン(E2以降)は除外済み。

令和2年国勢調査 小地域(町丁・字等)別 年齢(5歳階級・4区分)別、男女別人口。 area は同データセットの境界データ small_area の key_code と同一体系で、 key_code = area で境界ポリゴン・人口・世帯数と結合できる。 area には市区町村(5桁)と小地域(9桁/11桁)の各階層が含まれる。 分類は cat01=年齢区分、cat02=男女区分。 出典: 総務省統計局 令和2年国勢調査 小地域集計（統計GIS）。 https://www.e-stat.go.jp/gis

有報「主要な経営指標等の推移」(jpcrp_cor:*SummaryOfBusinessResults) を 「企業×会計年度×標準指標」に pivot した正規化済みワイドテーブル。連結優先 （連結があれば連結、無ければ個別）で 1 書類×会計年度=1 行。会計基準 (JP GAAP / IFRS) を問わず同じ列に揃え（IFRS 採用企業は RevenueIFRS 等の 要素を JP GAAP 名と統合）、複数社・複数年の指標比較に使える。 1 書類あたり最大5会計年度分（当期〜四期前）の行を持つ。

EDINET 企業マスタ（EDINETコードリスト。提出者の業種・市場区分・資本金・決算日・法人番号等。1行1提出者）

EDINET 提出書類一覧（有価証券報告書・四半期報告書・大量保有報告書等のメタデータ。法人番号付き）

EDINET ファンドマスタ（ファンドコードリスト。投資信託・ETF等の特定有価証券のファンド名・区分・発行者。1行1ファンド）

gBizINFO の法人活動情報を法人 1 行に集約。基本属性(資本金・従業員数・設立年・業種)に補助金・調達の集計と最新財務・職場指標を加えたもの。corporate_number で国税庁法人番号(houjin_bangou)・全国地方公共団体コード(lg-code)と結合できる

gBizINFO の国の調達(受注)実績(受注 1 件 1 行)。corporate_number で国税庁法人番号(houjin_bangou)と結合できる

gBizINFO の補助金交付実績(補助金 1 件 1 行)。corporate_number で国税庁法人番号(houjin_bangou)と結合できる

全国の指定避難所（災害対策基本法第49条の7）の位置（ポイント）。 市区町村が指定した、災害により住居を失った場合等に一定期間滞在して生活する施設。 「指定緊急避難場所データ」（国土地理院）（https://hinanmap.gsi.go.jp/）を加工して作成。 緯度・経度が欠損する行は除外している。

全国の指定緊急避難場所（災害対策基本法第49条の4）の位置（ポイント）。 市区町村が災害種別ごとに指定した、切迫した災害の危険から命を守るために避難する場所。 「指定緊急避難場所データ」（国土地理院）（https://hinanmap.gsi.go.jp/）を加工して作成。 緯度・経度が欠損する行は除外している。

国税庁が公表する全国の法人番号（現存法人の最新情報のみ）。検索対象除外・登記閉鎖済みを除いた約500万法人を収録

気象庁の地域コード（予報区の階層）

気象官署の日別観測値（実況値）。観測所×日ごとに日平均・日最高・日最低気温、 日降水量、日照時間、降雪・最深積雪を収録する。block_noで mart_jma_observation_stationsと結合できる。日別平年値（mart_jma_normals_daily、 観測所名で対応づけ）と対にすると「実況 vs 平年」の比較ができる。全国の気象官署を 対象に直近数か月分を収録する（過去月の確定値は変わらない）。観測していない要素や 現象のない日（降雪・積雪など）、欠測はNULL。

総務省 全国地方公共団体コード（都道府県・市区町村等の団体コードマスタ）

マンガ単行本の書誌データ。日本国内で刊行されたマンガ単行本を1冊1レコードで収録し、 タイトル・巻数・著者・出版者・レーベル・ISBN・出版年月・ページ数などを持つ。 出典: メディア芸術データベース（MADB）データセット（マンガ単行本 cm101）。 https://github.com/mediaarts-db/dataset メディア芸術データベースは独立行政法人国立美術館 国立アートリサーチセンター （旧 文化庁）が運営する。

データセットとグループ（分野分類）の対応（多対多）。

データセットとタグの対応（多対多）。「自治体標準オープンデータセット」 「都知事杯ハッカソン」などのタグでデータセットを絞り込める。

東京都オープンデータカタログ (catalog.data.metro.tokyo.lg.jp) に登録された 全データセットのメタデータ一覧（約9,600件）。都庁各局と都内62区市町村が提供する オープンデータの台帳で、タイトル・提供組織・ライセンス・更新頻度・リソース数を持つ。 CKAN API (package_search) から毎回全量を取得して洗い替える。

全国の介護サービス事業所。介護保険の対象となる介護サービスを提供する事業所を 1 事業所 1 レコードで収録し、所在地・緯度経度・法人番号・サービス種類・定員などを持つ。 同一の法人・所在地でも提供するサービス種類ごとに別レコードになる。 緯度経度は欠測（0.0）や日本国外の誤登録値を除外し、有効な値のみ保持する （無効・欠測は NULL）。 出典: 介護サービス情報公表システム（厚生労働省）のデータを加工して作成。 https://www.mhlw.go.jp/stf/kaigo-kouhyou_opendata.html

特定健診（特定健康診査）の検査値分布。NDB オープンデータ 第 11 回（2023 年度）の 「特定健診 検査」を、検査項目 × 都道府県 × 検査値階層 × 性 × 年齢階級 の long 形式で 収録する。値は各区分に該当する受診者数（人数）。 検査項目は BMI・腹囲・血圧・血糖（HbA1C／空腹時／随時）・脂質（HDL／LDL／中性脂肪）・ 肝機能（GOT／GPT／γ-GT）・腎機能（血清クレアチニン／eGFR）・尿検査（尿糖／尿蛋白）・ ヘモグロビン・心電図・眼底検査（各分類）の 25 項目。検査値階層は数値区分のほか、 眼底検査の分類・尿検査の判定・心電図の所見など項目により異なる。 集計結果が 10 未満のセルは秘匿されており人数は NULL（元データで「‐」表示）。 年齢階級は 40〜74 歳を 5 歳刻みで、性の小計「中計」は収録しない。 都道府県コードで lg_code / census / address_br と結合できる。 出典: NDB オープンデータ（厚生労働省）のデータを加工して作成。 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000177182.html

市区町村境界（政令指定都市の区を市レベルに統合）。 municipality モデルから政令指定都市の区を ST_Union_Agg で結合。 区コードから市コードへのマッピングは「アドレス・ベース・レジストリ（市区町村マスタデータ）」（デジタル庁）（https://dataset.address-br.digital.go.jp/）を加工して作成。 東京23区（特別区）は独立した地方公共団体のため統合しない。

市区町村の行政区域境界ポリゴン。 国土数値情報 N03（令和7年）の行政区域データを市区町村単位で集約。 同一自治体の飛び地等は ST_Union_Agg で統合済み。

地価公示・地価調査ポイント（全国）

不動産取引価格・成約価格（全国）

つくば市の指定緊急避難場所を自治体標準オープンデータセット(ODF)形式で提供するマートテーブル

つくば市の全期間人口データを統合したマートテーブル

日本郵便の全国郵便番号データ