人口動態調査 人口動態統計（確定数）から、都道府県・市区町村ごとの出生数を、 母の年齢（14歳以下・15〜19歳 … 45〜49歳・50歳以上・不詳の10区分）別、子の性別に 収録する。収録は2015〜2024年、194,280行。年 × 地域 × 母の年齢で1行。 10区分を足すとその地域・年の出生数になり、vital_events の births に一致する。 原典の年齢の総数の行は二重に数えないよう持たない。 地域は都道府県・市町村と特別区・政令指定都市の区が同じ表に並ぶ。全国・住所が外国・ 不詳の行は原典に無いので、全国の値は都道府県を足す。日本全域をちょうど1回覆うのは area_kind = 'prefecture' か area_kind IN ('municipality', 'ward') のいずれかで、絞らずに合計すると何重にも数える。 政令指定都市そのものの行は無いので、市の値は vital_events の designated_city の行を 使う（code.municipality は現行のコードだけなので、2023年までの浜松市の区 22131〜22137 などは当たらない）。 area_code は code.municipality の area_code と同じ標準地域コード（5桁）で、各年のコードの まま入る。全国地方公共団体コード（6桁）とは別体系。 原典の「-」（計数のない場合）は0にしてある。秘匿は無い。 出典: 厚生労働省 人口動態調査 人口動態統計 確定数「出生数，都道府県・市区町村・性・ 母の年齢（５歳階級）別」（統計表 0003412062）。https://www.e-stat.go.jp/statistics/00450011

人口動態調査 人口動態統計（確定数）から、全国・都道府県・市区町村ごとの死亡数を、 死亡者の年齢（0〜4歳 … 95〜99歳・100歳以上・不詳の22区分）別、男女別に収録する。 収録は2015〜2024年、428,076行。年 × 地域 × 年齢で1行。 22区分を足すとその地域・年の死亡数になり、vital_events の deaths に一致する。 原典の年齢の総数と0〜4歳の各歳の行は二重に数えないよう持たない。0歳の死亡は vital_events の infant_deaths にある。 地域は全国・都道府県・市町村と特別区・政令指定都市の区と、住所が外国・不詳の行が同じ表に 並ぶ。日本全域をちょうど1回覆うのは area_kind = 'prefecture' か area_kind IN ('municipality', 'ward') のいずれかで、絞らずに合計すると何重にも数える。 政令指定都市そのものの行は無いので、市の値は vital_events の designated_city の行を 使う（code.municipality は現行のコードだけなので、2023年までの浜松市の区 22131〜22137 などは当たらない）。 area_code は code.municipality の area_code と同じ標準地域コード（5桁）で、各年のコードの まま入る。全国地方公共団体コード（6桁）とは別体系。 原典の「-」（計数のない場合）は0にしてある。秘匿は無い。 出典: 厚生労働省 人口動態調査 人口動態統計 確定数「死亡数，都道府県・保健所－市区町村・ 性・年齢（５歳階級）別・市区町村別」（統計表 0003412064）。 https://www.e-stat.go.jp/statistics/00450011

人口動態調査 人口動態統計（確定数）から、全国・都道府県・市区町村ごとの死亡数を、 選択死因分類（悪性新生物・心疾患・肺炎・老衰・不慮の事故・自殺など）別、男女別に 収録する。収録は2015〜2024年、719,946行。年 × 地域 × 死因で1行。 死因は総数（cause_level = 'total'）・死因（cause）・その内訳（subcause）・再掲 （restatement、大腸の悪性新生物と路上交通事故）が同じ列に並ぶ。cause を足しても総数には ならない（選択死因分類は主な死因だけを選んだ分類で、その他の死因の行が無い）。subcause は cause の内訳、restatement はほかの行の再掲なので、一緒に足すと二重に数える。 悪性新生物（Se02）と高血圧性疾患（Se15）は ICD-10 の改正で2017年から分類が変わり、 2016年までは Se02・Se15、2017年からは Se022017・Se152017 の行になる。年で続けて見る ときは2つのコードをつなぐ（同じ年に両方の行が並ぶことは無い）。 地域は全国・都道府県・市町村と特別区・政令指定都市の区と、住所が外国・不詳の行が同じ表に 並ぶ。日本全域をちょうど1回覆うのは area_kind = 'prefecture' か area_kind IN ('municipality', 'ward') のいずれかで、絞らずに合計すると何重にも数える。 政令指定都市そのものの行は無いので、市の値は vital_events の designated_city の行を 使う（code.municipality は現行のコードだけなので、2023年までの浜松市の区 22131〜22137 などは当たらない）。 area_code は code.municipality の area_code と同じ標準地域コード（5桁）で、各年のコードの まま入る。全国地方公共団体コード（6桁）とは別体系。 原典の「-」（計数のない場合）は0にしてある。男の子宮の悪性新生物（Se12）は原典が 「・」（統計項目のあり得ない場合）なので deaths_male を NULL にしてある。秘匿は無い。 出典: 厚生労働省 人口動態調査 人口動態統計 確定数「死亡数，都道府県・市区町村・ 死因（選択死因分類）・性別」（統計表 0003412081）。https://www.e-stat.go.jp/statistics/00450011

人口動態調査 人口動態統計（確定数）の人口動態総覧から、都道府県・市区町村ごとの 出生数・低体重児の出生数・死亡数・乳児死亡数・新生児死亡数・早期新生児死亡数・ 自然死産数・人工死産数・妊娠満22週以後の死産数・周産期死亡数・婚姻件数・離婚件数を 年1行にまとめた表。収録は2015〜2024年、19,628行。日本における日本人の事象を、 住所地（出生は子の住所、死亡は死亡者の住所）で数える。 地域は都道府県・政令指定都市・市町村と特別区・政令指定都市の区が同じ表に並ぶ。 日本全域をちょうど1回覆うのは area_kind = 'prefecture' か area_kind IN ('municipality', 'designated_city') のいずれかで、ward は designated_city の 内訳なので一緒に足すと二重に数える。全国の値は都道府県を足す（住所が外国・不詳の分は 含まない）。原典の市部・郡部などの集計行は持たない。 area_code は code.municipality の area_code と同じ標準地域コード（5桁）で、各年のコードの まま入る（富谷市は2015年が富谷町 04423、2016年から 04216。那珂川市は2018年から 40231。 浜松市の区は2024年に再編されて 22138〜22140 になる）。原典の政令指定都市の行は独自の コード（札幌市 01010 など）なので、標準地域コード（札幌市 01100）に直してある。 全国地方公共団体コード（6桁）とは別体系。 原典の「-」（計数のない場合）は0にしてある。秘匿は無い。 社会・人口統計体系（ssds）の市区町村の表にも出生数・死亡数・婚姻件数・離婚件数があるが 2023年までで、乳児死亡・新生児死亡・死産・周産期死亡・低体重児の出生は無い。 住民基本台帳の出生・死亡（resident_registry）は日本人に限らない届出の数で、この表とは 数え方が違う。 出典: 厚生労働省 人口動態調査 人口動態統計 確定数「人口動態総覧（件数），都道府県・ 市部－郡部－保健所－市区町村別」（統計表 0003411564）。https://www.e-stat.go.jp/statistics/00450011