Queria

都道府県別の高校データで公立と私立の比率を比べ、教育サービスの商圏を読む

学習塾や予備校、通信教育といった教育サービスの出店では、商圏人口や所得水準だけでなく、「その地域の家庭が進学にどう向き合っているか」が会員数を左右します。私立中高を選ぶ家庭が多い地域は中学受験・高校受験の対策需要が厚く、公立志向が強い地域では公立トップ校を狙う層や内申点対策に訴求軸が移ります。この進学志向の地域差を測る手がかりのひとつが、高校が公立中心か私立中心かという公私の構成です。

この記事では、国土数値情報の学校データ(school)を使い、都道府県ごとの私立高校の比率を読み解きます。このデータは国土数値情報の学校データ(P29)をもとに、全国の学校の所在地・学校種別・管理者を収録したものです(第2.0版・令和3年)。管理者は国・都道府県・市区町村・民間・その他に分類され、ここでは管理者が「民間」の学校を私立として扱います。

教育段階で変わる公私の構成

まず、全国でどの教育段階が公立中心で、どこが私立中心なのかを確認します。幼稚園から大学まで、各段階で私立(管理者が民間)の割合を見ます。

私立の割合は教育段階によって大きく異なります。幼稚園は66.5%と就学前から私立が主役で、義務教育の小学校は1.3%、中学校は7.7%とほぼ公立で占められます。そして高等学校は28.8%、大学は70.9%と、教育段階が上がるにつれて再び私立の比重が高まります。

注目したいのは高等学校です。小中学校がほぼ公立、大学が私立中心とどちらかに偏るのに対し、高校は公立と私立がもっとも拮抗する段階で、その配分が地域によって変わります。だからこそ高校の公私比率は、地域の進学志向を映す指標として使えます。ここからは、都道府県別の私立比率を見ていきます。

都道府県別の私立高校比率

2021年時点の私立高校比率を全47都道府県で比較します。上位10・中間・下位10を色分けして示します。

最も高いのは東京都の55.6%で、高校の半分以上が私立です。大阪府(40.3%)・京都府(37.2%)・福岡県(36.7%)・神奈川県(35.0%)と、大都市を抱える府県が上位に並びます。一方、下位は徳島県(7.7%)・秋田県(9.4%)・沖縄県(11.9%)・岩手県(16.5%)・群馬県(16.9%)で、地方の県が集まります。最上位の東京都と最下位の徳島県では7.2倍の開きがあり、高校をどちらに通わせるかという選択肢の構成は地域によって大きく違います。私立比率が高い地域は中学受験から私立中高一貫を志向する層が厚く、低い地域は公立進学校を軸にした進路が主流と読み分けられます。

地図で見る公私の地域パターン

ランキングを地図に重ねると、私立志向が地理的にどう分布しているかが見えてきます。色が濃いほど私立高校の比率が高い県です。

三大都市圏と福岡が濃く塗られ、人口の多い都市部で私立高校の比率が高いことが読み取れます。私立校は一定の生徒数が見込める都市部に集まりやすく、選択肢が多いほど私立を選ぶ家庭も増えると考えられます。逆に東北・四国・沖縄などは薄く、公立高校が進路の中心になっている地域として浮かび上がります。出店候補地がどちらのパターンに属するかで、求められる対策(私立中高一貫の受験対策か、公立進学校・内申点対策か)が変わってきます。

所得とのずれから需要を読む

私立を選べるかどうかは家計の余裕とも関係します。横軸に私立高校比率、縦軸に2021年度の1人当たり県民所得(C122101)を取り、47都道府県を散布図にしました。点線は47都道府県の中央値(私立高校比率24.7%、1人当たり県民所得2,949千円)です。

私立高校比率と1人当たり県民所得の相関係数は0.50で、所得が高い県ほど私立の比重も高まる緩やかな正の関係があります。ただし、すべての県がこの傾向に乗っているわけではなく、中央値で区切った4つの領域に教育サービスの需要の手がかりがあります。

右上には東京都(55.6%・5,761千円)・神奈川県(35.0%・3,199千円)・愛知県(25.2%・3,597千円)など、所得も私立比率も高い大都市圏が集まります。私立中高一貫の受験対策市場が成熟しており、競合も多い激戦区です。注目したいのは左上で、栃木県(19.7%・3,307千円)・富山県(18.9%・3,291千円)・群馬県(16.9%・3,187千円)・徳島県(7.7%・3,202千円)など、所得は中央値を上回るのに私立比率が低い県が並びます。家計に余裕がありながら公立志向が根強い地域で、公立トップ校を狙う層や難関公立対策の需要が見込めると読めます。一方、右下の福岡県(36.7%・2,733千円)・熊本県(31.6%・2,746千円)・奈良県(30.6%・2,549千円)は、所得が中央値以下でも私立の比重が高く、教育費を私学に振り向ける志向が強い市場と考えられます。

このデータの読み方と注意点

本記事は国土数値情報の学校データ(P29)第2.0版(令和3年)を 2026-07-11 時点で取得して集計しています。所得の系列は e-Stat 社会・人口統計体系の1人当たり県民所得(C122101、2021年度)を使いました。

私立の判定は、学校データの管理者(administrator)が「民間」である学校としています。国・都道府県・市区町村・その他が管理者の学校はすべて公立側として扱いました。都道府県別の集計では行政区域コード(admin_code)の上位2桁で都道府県を判定しています。教育段階の比較では、幼稚園・小学校・中学校・高等学校・大学の5種別だけを取り出し、高等専門学校や専修学校などは含めていません。段階が上がるにつれて私立の比重がどう変わるかを見るために、同じ系列でたどれる種別に絞ったためです。

このデータで数えているのは学校の数であり、生徒数ではありません。私立高校は1校あたりの規模が公立より大きい場合も小さい場合もあるため、「私立高校比率」は在籍生徒の私立比率とは一致しません。また学校の所在地ベースの集計なので、県境をまたぐ通学は反映されません。データの時点は令和3年で、それ以降の統廃合や新設は含まれていません。1人当たり県民所得は県内で生じた所得を人口で割ったもので、家計の可処分所得そのものではない点にも注意が必要です。

出店戦略への活かし方

  • 商圏の進学志向を把握する: 候補地の私立高校比率を確認し、私立中高一貫の受験対策が効く地域か、公立進学校・内申点対策が軸になる地域かを見極める
  • 所得とのずれで需要の質を読む: 所得が高いのに私立比率が低い県(栃木・富山・群馬・徳島など)は、家計に余裕がありながら公立志向が強く、難関公立対策の需要が掘り起こせる可能性がある
  • 競合環境を織り込む: 私立比率も所得も高い大都市圏は受験対策市場が成熟し競合も多いため、価格や指導形態で差別化の軸を用意する

ある地域が公立志向か私立志向か、それが家計の余裕と釣り合っているかは、単年・単一地域の数字ではなく、学校の立地データと所得統計を47都道府県で並べて初めて見えてきます。こうした分析の土台になるデータを、Queriaは整えた形で公開しています。国土数値情報やe-Statをはじめとする官公庁のオープンデータについて、列名・単位・文字コードを揃え、テーブルやカラムの意味をメタデータとして添えてあります。データを集めて加工する手間をかけずに、本記事で使った全国の学校所在地テーブルから、自社の出店候補地の高校の公私構成を所得水準と並べて確かめられます。統計の整備に時間を取られず、どこに出店するかという判断そのものに集中できます。

続きや気になることをAIエージェントで深掘りする

Claude Code や Codex に Queria スキル を入れて、下のプロンプトを貼るだけです。ターミナルでも、スマホやブラウザのリモート画面でも使えます。

たとえば「私立幼稚園の比率を都道府県別に出して、私立高校比率が高い県と、幼稚園でも私立志向が強い県が一致するか比べて。」といった深掘りができます。

Queria の公開データで次を分析してください: 私立幼稚園の比率を都道府県別に出して、私立高校比率が高い県と、幼稚園でも私立志向が強い県が一致するか比べて。
参考 (この記事): https://queria.io/showcase/private-high-school-ratio-gap.md
Queria スキル (https://docs.queria.io/queria-skill) を導入済みならスキルで、未導入なら uvx queria で接続できます。
ターミナル(CLI)で始める
claude "Queria の公開データで次を分析してください: 私立幼稚園の比率を都道府県別に出して、私立高校比率が高い県と、幼稚園でも私立志向が強い県が一致するか比べて。
参考 (この記事): https://queria.io/showcase/private-high-school-ratio-gap.md
Queria スキル (https://docs.queria.io/queria-skill) を導入済みならスキルで、未導入なら uvx queria で接続できます。"

おすすめ記事

関連
将来推計人口で読む高齢者市場の地域シフト ― 出店エリアはどこへ動くか

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

2026年6月30日·更新 2026年8月20日
関連
スポーツ行動者率の都道府県データでフィットネス事業の商圏需要を読む

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

2026年6月21日
関連
人口で候補地を絞ると、世帯数が伸びる14市町村を取りこぼす——東京都の商圏を世帯数で測り直す

「人口が減っている地域は外す」という条件で東京都の62区市町村を絞ると20が落ち、うち14は世帯数が増えていました。商圏を世帯数で測り直す方法を示します。

2026年7月30日
関連
1kmメッシュの将来推計人口で商圏の将来需要を読む(足立区の例)

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

2026年7月8日
関連
都道府県別の薬局密度と無薬局町村から、調剤チェーンの出店余地を読む

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

2026年5月29日
関連
津波の浸水が想定される場所に住む65歳以上は、25年で大阪市・横浜市では2万人超増え、地方の沿岸24市町村で4割以上減る

津波浸水想定区域と500m四方の将来推計人口を重ねました。28道府県の区域内に住む人は2050年までに17.6%減り、65歳以上は4.6%増えます。

2026年10月9日

本記事はAIエージェントがQueriaの公開データを分析して作成し、別のエージェントが記事内のSQLをすべて実行して本文と照合したうえで、が公開前に確認しています。記事の数値はすべて掲載しているSQLから再現できます。