人口データで見つける子育て穴場スポット

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昨今、日本では少子高齢化が叫ばれ、社会・経済的に様々な影響を及ぼすと考えられています。では、子どもの多いエリアではどこで、どのような施策が行われているのか。弊社提供の「人口年次推移」データを可視化することで、「子育て穴場スポット」を明らかにします。

アジェンダ

  • 人口年次推移データについて
  • 子どもの多い地域を特定する
  • 余談:保育園を重ねてみたかったが、できなかった
  • まとめ

人口年次推移データについて

弊社では、市区町村単位で整形・集計した「人口年次推移」データをデータサービスの一つとして販売しています。

 

人口年次推移は、住民基本台帳を元にした、正確な世帯・各年齢階層別の人口統計です。1年に一度の頻度で更新されます。弊社では、データ整形、前処理の手間を省いてすぐ分析に利用いただけるよう、公的人口統計を自社で整形し、提供しております。

 

なお、人口統計データ整形における苦労はこちらの記事を御覧ください。

子どもの多い地域を特定する

本稿では、筆者の住む神奈川県を事例に、最新の2019年人口データから「子どもが多い地域」を特定します。どのような地域で乳幼児が多いか特定できれば、その地域の政策に倣うことができます。特定年齢層をターゲットにした商品を扱う場合、対象年齢階層に対する同様の分析が出店やプロモーション上重要になると思われます。

 

以下が今回分析に用いる「人口年次推移」データのカラム一覧です。
このうち「age0To4(市区町村内0歳から4歳の人口)」と「totalPopulation(市区町村内総人口)」を分析に利用します。まずは人口数の影響を消すため、「市区町村内0歳から4歳の人口/ 市区町村内総人口」という形で割合に変換します。
Tableauで関数を使えばらくちんです

 

上記の「人口比赤ちゃん割合」を地図上に可視化した結果が以下となります。色の濃いエリアが人口比赤ちゃん割合が高いです。


北東部(画像右上)、川崎エリアは予想がつきますが、少し意外な結果が明らかになりました。

南西部でぽつんと値が大きい「足柄上郡開成町」に要注目です。

神奈川県の市区町村で比較すると、何と3位に入ります。


開成町について気になったので、少しだけ調べました。

 

開成町はなんと神奈川県で面積が最小なのですが、もともと企業の事業所や工場に囲まれ、30‐40代の子育て世代が多くいる自治体のようです。ただこれだけでなく、町外からも積極的な支援策で子育て世帯の誘致に成功しています。子育て支援センターの運営や民間保育所開設の支援を行政が実施しているほか、助成金や世代間の交流にも積極的です。

参考:『子育て世代誘致成功…神奈川県内で面積最小も人口増加率トップの開成町』産経ニュース(記事は2016年のものだが本稿で扱った統計は2019年のもので、効果が継続?

開成町 子育て支援センター(画像の出典

 

適切な施策を積み重ねると目に見えた成果に繋がるようです!

余談:保育園を重ねてみたかったが、できなかった

自治体ではよく、保育園情報が公開されています。これを先ほどの子どもの分布に保育園の数・定員などを重ね、どの地域で子育てがしやすそうか、ある種の「競争率」を可視化したら有益な分析になると考えました。しかし、時間の都合上断念せざるを得ませんでした。

 

神奈川県では認可保育園情報が公開されていますが、残念ながら政令市・中核市は網羅されておらず、各自治体サイトを見に行かなければなりません(あとは結合されたセルの処理や、ジオコーディングも必要そう、、)。また、当然のことながら保育施設は民間のものも含まれます。

 

自治体ご担当者様におかれましては、種別の問わない子育て施設の一覧および定員数などもCSVでダウンロードできるようにしてくださると幸いです。

 

部局や自治体間の調整など大変かと存じますが、データは網羅性と規格が命と考えます。分析者心の叫び。

 

まとめ

今回は、弊社提供の人口データを用い、神奈川県の「子どもの比率の多い地域」を可視化、その地域で行われている自治体の施策を調べてみました。

 

弊社では人口に関連するデータだけでも「人口年次推移データ」、メッシュごとに集計された「KDDI Location Data」、「国勢調査」と、様々なデータを提供しております。それぞれ異なる集計単位であり、分析の切り口で様々な使い方ができると思います。ご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。
国勢調査 250mメッシュごと総人口

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WRITER
Ryo Kaneoka

プランナー

金岡   亮 Ryo Kaneoka

複数の新規AI・データ活用サービスの企画およびPMを担当する。大手広告代理店様/メーカー様のビッグデータ活用の支援等の実績あり。   JDLA Deep Learning for GENERAL 2018、上級ウェブ解析士

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