Queria
0Fork

人口が増えた256市区町村の122は日本人が減っています

Data usedqueria/e_stat

日本の人口は2025年の1年間で563,048人減りました。日本人が916,744人減り、外国人が353,696人増えた差し引きです。

市区町村の単位で見ると、減っているのは全部ではありません。1,898市区町村のうち256は、この1年で人口が増えています。増えている市区町村の数そのものは、2014年の390から2017年の421まで増えたあとに減って2026年の256になっており、桁が変わるほどの動きではありません。変わったのは増え方です。

増えている市区町村の増え方が入れ替わった

使うのは総務省の住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数で、1行が1つの地域と1つの住民区分の組み合わせです。住民区分(resident_kind)には日本人(japanese)・外国人(foreign)・両者の合計(total)の3つがあります。

列 内容
population_total 時点の人口
natural_change 自然増減(出生数 − 死亡数)
social_change 社会増減(転入者数 − 転出者数 + その他増 − その他減)
net_change 増減数(自然増減 + 社会増減)

人口は各年の時点の値、増減はその前の1年間の値です。外国人住民が住民基本台帳に記録されるようになったのは2012年7月なので、外国人と合計の収録は2013年から始まります。時点は2013年までが3月31日、2014年以降が1月1日なので、以下は時点のそろう2014年以降を見ます。集計の単位は市区町村で、政令指定都市は行政区ごと、東京23区は区ごとに数えます。地域の数は市町村合併や区の再編で年ごとに動き、2026年は1,898です。

人口が増えた市区町村の数と、そのうち出生数が死亡数を上回っていた数、日本人が減りながら総人口が増えていた数を重ねます。

2014年に増えていた390市区町村のうち、出生数が死亡数を上回っていたのは261、日本人が減りながら総人口が増えていたのは15でした。2026年はこの2つが入れ替わり、増えた256のうち出生数が死亡数を上回ったのは21、日本人が減りながら増えたのは122です。

出生数が死亡数を上回った数と、日本人が減りながら増えた数は、2022年から2023年のあいだで入れ替わります。2022年は増えた215のうち日本人が減りながら増えた市区町村が4しかなく、13年のうちで最も少ない年です。この年の時点は2022年1月1日なので、増減は2021年の1年間、入国制限が続いていた期間にあたります。

2026年の1,898市区町村のうち、日本人が減ったのは1,757、外国人が増えたのは1,677です。両方が同時に起きた市区町村は1,545あり、全体の8割にあたります。122はそのうち、外国人の増加が日本人の減少より大きかった市区町村です。

日本人が減りながら増えた122市区町村

122をまとめると、総人口は45,828人増え、日本人は39,540人減り、外国人は85,368人増えています。増加数の中央値は178人で、122のうち52は100人未満、1,000人以上増えたのは10です。半分近くは百人に届かない差で増加側に入っているので、順位よりも増減の向きを読む数字です。

増加数の上位12を、日本人と外国人に分けて並べます。

増加数が最も大きいのは江戸川区の3,844人で、日本人が995人減り、外国人が4,839人増えています。122のなかで日本人の減りと外国人の増えがどちらも1位なのは川口市で、日本人が4,561人減ったところに外国人が5,629人増え、総人口は1,068人の増加です。松戸市も日本人1,697人減・外国人3,152人増で、1,455人増えています。

川口市の内訳を見ると、日本人は転入20,770人に対し転出20,647人でほぼ釣り合っていて、死亡が出生を3,428人上回った分が減少になっています。外国人は転入15,078人・転出7,504人で、転入が転出の2倍です。ただし外国人の社会増減5,202人には、転入と転出の差だけでなく、その他増108人・その他減2,480人も入っています。社会増減は転入超過そのものではありません。

122は24都道府県に散っています。大阪府の15、東京都の14、埼玉県と愛知県の各11が多く、北海道の7や宮城県の5、長野県の4も入ります。大都市圏だけで起きている現象ではありません。

国勢調査をもとにした2015年から2020年で同じ向きの市区町村を数えたものは、外国人人口の記事にあります。

出生数が死亡数を上回った21市区町村

増えた256のうち、出生数が死亡数を上回った21を並べます。

21の顔ぶれは3つに分かれます。中央区・港区・千代田区、大阪市の中央区・西区・北区・福島区・天王寺区、川崎市中原区、福岡市博多区の10は大都市の区です。つくば市・長久手市・日進市・和光市・野々市市・菊陽町・川越町の7は大都市に隣接する市町です。残る4は沖縄県の南風原町・豊見城市・中城村・宜野座村です。

自然増減の中央値は86人で、21のうち8つは50人未満です。三重郡川越町の1人のように、出生数と死亡数がほぼ同数の市区町村も入ります。

社会増減がマイナスなのは島尻郡南風原町の-6人と豊見城市の-96人の2つだけで、残る19は社会増減もプラスです。社会増減のマイナスを自然増で埋めて人口を保っている市区町村は、この21のなかでも2つに限られます。

減っている側でも外国人は増えている

減少率の下位20を並べます。増加率と同じく、1年前の人口が1万人以上の市区町村に絞っています。この絞り込みを外すと下位20のうち18が1万人未満の町村に入れ替わりますが、最下位は絞り込みの有無によらず珠洲市です。

下位は石川県珠洲市の-8.39%、輪島市の-6.27%、鳳珠郡能登町の-4.02%で始まります。この3市町は2024年1月の令和6年能登半島地震の被災地で、ここに出ているのは地震から2年目にあたる2025年の1年間の動きです。4位以降は福島県双葉郡浪江町の-3.59%から兵庫県美方郡香美町の-2.95%までに収まり、下位20のうち17がこの帯に並びます。

住民基本台帳は住民登録の数なので、避難していても転出届を出していなければ人口は減らず、避難先へ住民票を移すと減少として現れます。能登の3市町の値は、この登録の動きを見たものです。

この20のうち14では、外国人が増えています。ただし20全体でみた外国人の増加は199人にとどまり、同じ20の日本人は10,668人減っています。外国人が増えるという動きは減っている側でも同じように起きていて、122との違いはその大きさです。

増加率の上位は122とは別の顔ぶれ

増加率の上位20を並べます。1年前の人口が1万人以上の市区町村に絞っています。

上位は愛知県名古屋市中区の3.38%と大阪府三島郡島本町の3.06%が抜けていて、3位の東京都中央区は1.93%です。以下は福岡県福岡市東区の1.28%までに並びます。

この20のうち、日本人が減っているのは2だけです。出生数が死亡数を上回ったのは6です。率で目立つ市区町村と、外国人の増加で増加側に入った122は、別の集まりです。

同じ表のなかで、名古屋市中区は3,365人増えて人口102,869人、島本町は988人増えて33,235人です。分母が小さい市区町村は数百人の動きで率が大きく振れるので、規模を比べるときは増減数で並べ直します。

まとめ

  • 2025年の1年間で全国の人口は563,048人減り、日本人が916,744人減って外国人が353,696人増えた
  • 1,898市区町村のうち人口が増えたのは256。日本人が減った市区町村は1,757、外国人が増えたのは1,677ある
  • 増えた256のうち、出生数が死亡数を上回ったのは21。2014年は390のうち261だった
  • 日本人が減りながら総人口が増えた市区町村は122。2014年は15で、入国制限下の2022年は4だった
  • 122は24都道府県に散っていて、大阪府15・東京都14・埼玉県11・愛知県11が多い
  • 減少率の下位20のうち14でも外国人は増えている。ただし20全体での増加は199人で、同じ20の日本人の減少10,668人には届かない
  • 増加率の上位20で日本人が減っているのは2だけ。率で目立つ市区町村と122は別の集まり

データの出典

本記事は総務省の住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数の市区町村別データを2026年9月22日時点で集計しています。人口は各年1月1日時点、増減はその前の1年間の値で、外国人を含む集計は2013年から収録されています。

市区町村の増減は、日本人と外国人を同じ表で分けて並べて初めて、増えている市区町村の中身が入れ替わったことが見えてきます。こうした比較の土台になるデータを、Queriaは整えた形で公開しています。住民基本台帳の人口と人口動態について、市区町村のコードを標準地域コードにそろえ、住民区分や時点の切り替わりをメタデータとして添えてあります。本記事で使った住民基本台帳人口テーブルから、自分の自治体の増減を日本人と外国人に分けて確かめたり、近隣の市区町村と並べたりできます。資料を集めて突き合わせる手間をかけずに、説明に使う数字そのものに時間を割けます。

Dig deeper with an AI agent

Connect Queria to Claude or ChatGPT, or use Claude Code or Codex, and paste the prompt below. It also works from your phone or browser.

For example, you could explore “e_stat.resident_registry.population の2026年で、自分の県の市区町村について resident_kind ごとの net_change を並べて。総人口が増えて日本人が減っている市区町村がいくつあるかも数えて”.

Using Queria's open data, analyze the following: e_stat.resident_registry.population の2026年で、自分の県の市区町村について resident_kind ごとの net_change を並べて。総人口が増えて日本人が減っている市区町村がいくつあるかも数えて
Reference (this report): https://queria.io/showcase/population-change.md
Connect with the Queria connector (https://queria.io/mcp) or the Queria CLI (uvx queria). Run uvx queria --help and uvx queria docs list to learn the CLI.
Start in a terminal (CLI)
claude "Using Queria's open data, analyze the following: e_stat.resident_registry.population の2026年で、自分の県の市区町村について resident_kind ごとの net_change を並べて。総人口が増えて日本人が減っている市区町村がいくつあるかも数えて
Reference (this report): https://queria.io/showcase/population-change.md
Connect with the Queria connector (https://queria.io/mcp) or the Queria CLI (uvx queria). Run uvx queria --help and uvx queria docs list to learn the CLI."