TerraMap 資料集

目次
1. TerraMap で使用する行政界地図及びデータについて .......................................................................................1
2. メッシュエリアについて .......................................................................................................................................2
3. TerraMap で使用する座標について ..................................................................................................................5
4. 統計データ項目の表示について.........................................................................................................................5
5.2020 年国勢調査 行政界について ......................................................................................................................6
6.2020 年国勢調査 推計データについて................................................................................................................8
7.2020 年国勢調査 メッシュ(暫定版)について ........................................................................................................98. リンク統計 2015 について ................................................................................................................................10
9. リンク統計 2015 のご利用に関するご注意事項 ................................................................................................ 11
10. 国勢調査データ秘匿措置について .................................................................................................................12
11. 推計データ項目について ................................................................................................................................13
12. 時間圏商圏作成での距離計算ロジックと特徴について
13. 年収別世帯数推計データ 2020 について
14. TerraReport Basic 操作マニュアル
15. 未来人口 2020 について

【OP】 .....................................................................14【OP】 .........................................................................................16【OP】 ................................................................................................18【OP】..................................................................................................................20

1.行政界データ .................................................................................................................................................20
2.メッシュデータ ................................................................................................................................................22
16. 未来人口 2015 (行政界) について

【OP】 ..................................................................................................23

17. 未来人口データ (メッシュ) について

【OP】 ................................................................................................25【OP】・・・この表示の有るページは、オプションをご購入頂いたユーザー様及び TerraMap DX をご購入頂いたユー
ザー様向けの資料となります。

この度は、TerraMap をご購入頂き誠にありがとうございます。
TerraMap シリーズの操作やデータ内容についてのご質問に、サポート専任スタッフが回答いたします。弊社ではサポート体制に万全を期すため、ユーザー様のオペレーションサポートを専門業務とする「TerraMap シリーズ
サポートセンター」を設置しています。電話・メールにて受付けておりますので、お気軽にご利用ください。
E-mail：support@mapmarketing.co.jp
受付時間 24 時間（※ただし、回答は営業時間内となります）
サポート専用ダイヤル：03-6455-0481
受付時間 平日 10：00～12：00／13：00～18：00（※土日祝日・年末年始など弊社休日を除く）

1

1. TerraMap で使用する行政界地図及びデータについて
本文書は弊社作成の地図の解説です。TerraMap で使用する地図ソフト、「Super Mapple Digital」の解説ではありません。
ギョウセイカイ

チョウチョウ アザ

TerraMap に使用している 行政界 （地域の境界線）地図は、総務省統計局から発表された国勢調査 町丁 ・字 地図をチョウチョウモク

ベースに大字以下の字（小字）を除いて、弊社独自の 町丁目 地図として作成しております。

【TerraMap で表示されない住所、住所表記・境界が異なる住所について】
総務省ではこの国勢調査 町丁・字地図を各自治体が提出する地名と境界線を元に作成しておりますが、以下の理由か
ら住所が「見つからない」「地名の表記あるいは地域の境界がおかしい」などのご指摘を頂く場合がございます。
①日本の住所は「国が管理している地名」と「地方自治体が管理している地名」とが一致していない地域があり、通常使用されている住所と地図の地名が一致しない。さらに「国」の管理も、総務省、国土交通省などがそれぞれ独自に管理している。
②山間部や過疎地域の行政界が曖昧になっている。
③国勢調査時点で独自の地域割り（例えば、1 区、2 区など）を使用している。
④最近変更された地名を使用している。（地名変更は即施行でなく、発表後数年の場合もあります。最新に近い地名をご提供しておりますが、対応時期について明言することができません。）⑤現在使用されていない地名を使用している。
弊社では、この総務省作成の地図を官報や各地方自治体などの地名と照合し、顧客データとしての使用が想定される住所（地名）への変更及び、分割や境界線の変更などを行い、原則として１つの地域に１つの地名として地図を作成しております。しかしながら、領域等が不明の理由により分割出来ない地域においては、１つの地域に複数の地名が混在している個所もございます。
また、上記地図にあわせてデータの編集も行っており、変更のあった行政界のデータは基本単位区(※)等により地図にあわせて再算出されております。
※ 四捨五入等のため合計値に誤差が生じる場合がございます。
なお、上記の通り 1 つの地域に複数の地名が混在している所や、新しい住所において、新たに地域の分割を行った際に、人口密度が低い地域では基本単位区が 1 つも入らなくなり、人口が 0 となってしまうため、そのような地域では分割
せず 1 地域複数地名となっております。

基本単位区とは国勢調査の調査単位としては最小のものとなり、複数集まることにより町丁・字のデータが作成されます。総務省から、
ポイントデータ（点）として発表されており、人口、男性人口、女性人口、世帯のデータが属性としてあります。（データの変更にはこれらを用います）
地図にあわせたデータの加工について（概略）通常は面積の広い山間部などの地域におけるデータの分散について考慮し、上記のように基本単位区を元にして加工しております。但しデータの調査年や種類によって、基本単位区だけではなく街区データや面積按分等他のデータを用いて加工を行っております。
町丁目住所の表示について
Terra Map の町丁目住所表記は、｢大字名｣＋(1)｣の形式で表記しています。
例 ： 恵比寿南 2 丁目 ⇒ 恵比寿南(2)12. メッシュエリアについて
メッシュとは緯度経度に基づき地域を隙間なく網の目（Mesh）の区画に分けたものです。
メッシュ用の統計データはこの区画に併せて編成されています。
メッシュデータを使用するメリット。
・ほぼ同一の大きさおよび形状の区画を単位として区分されているため、エリア間相互の事象の計量的比較が容易。
・地域・区画が固定されていることから、市町村「などの行政区域の環境変更や地形、地物の変化による調査区の設定変更などの影響を受けることがなく、地域事象の時系列的比較が容易。
・任意の地域について、その地域内のメッシュデータを合算することにより、必要な地域のデータを容易に取得可能。
・緯度・経度に基づき区画されたほぼ正方形の形状であることから、位置の表示が明確で簡便にできるので、距離に関連した分析、計算、比較が容易。

メッシュの区画の種類及び区分方法、コード附番方法は以下の通りです。
※ TerraMap では基準地域メッシュ（1ｋｍ）、500m、250ｍメッシュが利用可能です。
統計データは別途購入が必要です。
区画の種類

区分方法とコードの附番方法

緯度の間隔

経度の間隔

一辺の長さ

第 1 次地域区画

全国の地域を偶数緯度及びその間隔(120 分）を３等分した緯度における緯線並びに１度ごとの経線とによって分割してできる区域

40 分

1度

約 80ｋｍ【コード附番方法】
左図、グリッド内の数値がメッ
シュコードです。
「南端緯度×1.5」の上 2 桁、
「西端経度の下 2 桁」の組み合
わせで附番されます。
右図の場合[5438]なります。
南端緯度：36 度×1.5 = 54
西端経度：138 度 → 38

北緯 36 度
40 分

5438

北緯
36 度
東経 138 度

第 2 次地域区画

第 1 次地域区画を緯線方向及び経線方向に８等分してできる区域

5分

139 度

7 分 30 秒

約 10ｋｍ【コードの附番方法】
第 1 次地域区画のメッシュコード

7

第 1 次地域区画の縦の等分区画に南から 0～7 の番号を附番してそれぞれの区画を示します。
第 1 次地域区画の横の等分区画に西から 0～7 の番号を附番してそれぞれの区画を示します。

6
5543823

4
3
2
1
0

5438

2

3

0

2

1

2

3

4

5

6

7

基準地域メッシュ（第 3 次地域区画）

第 2 次地域区画を緯線方向及び経線方向に
10 等分してできる区域

30 秒

45 秒

約 1ｋｍ

【コードの附番方法】
第 2 次地域区画のメッシュコード

98

第 2 次地域区画の縦の等分区画に南から 0～9 の番号を附番してそれぞれの区画を示します。

54382343

7654

第 2 次地域区画の横の等分区画に西から 0～9 の番
号を附番してそれぞれの区画を示す数字とします。

3
2
1
0

5438234

3

2 分の 1 地域メッシュ

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
基準地域メッシュ（第３次地域区画）を緯線方
向，経線方向に２等分してできる区域

15 秒

22.5 秒500ｍ【コードの附番方法】
第 3 次地域区画のメッシュコード
第 3 次地域区画のメッシュの各辺を 2 等分して得られる 4 個の区画に南西→南東→北西→北東の順に 1～
4 の番号を附番してそれぞれの区画を示します。
543823431
位の54382343

3

4

1

2

1

4 分の 1 地域メッシュ

２分の１地域メッシュを緯線方向，経線方向に２等分してできる区域

7.5 秒

11.25 秒250ｍ

【コードの附番方法】
2 分の 1 地域メッシュコード
2 分の 1 地域メッシュの各辺を 2 等分して得られる 4個の区画に南西→南東→北西→北東の順に 1～4 の番号を附番してそれぞれの区画を示します。
5438234312
位の543823431

3

4

1

2

3

2

8 分の 1 地域メッシュ

４分の１地域メッシュを緯線方向，経線方向に２等分してできる区域

3.75 秒5.625 秒125ｍ

コード附番方法
4 分の 1 地域メッシュコード
2 分の 1 地域メッシュの各辺を 2 等分して得られる 4個の区画に南西→南東→北西→北東の順に 1～4の番号を附番してそれぞれの区画を示します。
54382343123
位の5438234312

3

3
1

3
3

4

4
3

4

1

2

2

地域メッシュの形状と面積について
基準地域メッシュの形は一辺がほぼ１㎞の正方形ですが，実際にはやや横長の長方形となっています。
また，地球が球体であることから，同じ経度間隔で区切られる緯度線の長さが高緯度になるほど短くなるため、基準地域
メッシュは地球上のどこにあるかによって大きさが異なります。
このように, 地域メッシュは, 区分の仕方が同じであっても位置によって大きさが異なり, 特に遠距離間で地域メッシュ統計を比較する際にはご注意ください
【札幌市】
926m

943 ㎡
1,018m【那覇市】
923m

1,153 ㎡
1,294m

北海道庁が所在する札幌市の基準地域メッシュ
横の長さが 1,018ｍであるのに対し，沖縄県庁が所在する那覇市の基準地域メッシュの横の長さは 1,249ｍで，その差は 231ｍにもなります。
これに対して，縦の長さは，札幌市の基準地域メッシュの926ｍに対して,那覇市の基準地域メッシュが 923ｍと，３ｍしか違いません。（縦，横の長さは，国土地理院ホーム
ページの測量計算プログラムによる算出）
また，基準地域メッシュの面積も所在地によって、縦・横の長さが異なるのでその面積も異なります。
札幌市： 943,000 ㎡、那覇市： 1,153,000 ㎡となり、那覇市の基準地域メッシュの方が札幌市の基準地域メッシュに比べ約 1.2 倍大きくなります。

4

3. TerraMap で使用する座標について
TerraMap では日本測地系座標を使用しており、10 進数で表記しています。

TerraCoding およびシンボルインポートの際に使用する座標は DEG 形式(10 進表記)で表記している必要があります。
世界測地系座標は日本測地系座標に変換して処理を行うことが可能です。
座標の表示について
座標の表示形式には以下の種類があります。
・DEG 形式(10 進表記)：35.51
・DMS 形式(60 進表記)：北緯 35 度 30 分 36 秒 N35°30'36''
・DMM 形式：北緯 35 度 30.600 分 N35°30.600'
・ミリ秒形式：127836000
測地系について
日本測地系と世界測地系の 2 種類があり以下の様な違いがあります。
【日本測地系】
ベッセル楕円体を使用した日本国土を対象とした測地系。
経緯度の基準は日本経緯度原点の天文経緯度【世界測地系】
全地球的測地系の範疇に属する測地系。
準拠楕円体は GRS80 楕円体
測地座標系は ITRF 94 座標系
日本測地系と世界測地系で同一の座標値の場合、世界測地系では、東京付近で、経度が約－12 秒、緯度が約＋12 秒
変化します。これを距離に換算すると、北西方向へ約 450ｍずれることに相当します。

4. 統計データ項目の表示について
表記例
人口総数 15
10 歳人口 15S

意味
項目名の後ろの 2 桁の数値は国勢調査の年度を表しています。「15」の場合は 2015
年を表します。
末尾の「S」は推計データ項目を表します。
「m3w」の世界測地系座標の 3 次(1km)メッシュを表します
m：メッシュ、3：3 次、w：世界測地系

人口総数 15m3w

同様に
m4w は世界測地系座標の 4 次(500m)メッシュ
m5w は世界測地系座標の 5 次(250m)メッシュ を表します。

55.2020 年国勢調査 行政界について2020 年国勢調査 行政界データ作成における作成方法、および 2015 年以前の国勢調査の作成方法との変更点について解説します。
2015 年以前の国勢調査と 2020 年国勢調査データについて
1.大分類名製品の大分類欄に表示される大分類名を 2015 年国勢調査までの「国勢調査 20XX 年標準、その２」といった表示から、統計局の集計結果に準じた以下の表記に変更しました。
・2020 人口等
・2020 推計・2020 就業状態等
オプションデータの「その 3」は「2020 従業地・通学地」としました。
2.町丁目データの作成方法
2015 年国勢調査以前の町丁目データ作成方法
総務省から発表の基本単位区座標に基づき TerraMap シリーズ製品の住所ポリゴンにて集計したデータ及びこのデータに基づき小地域データの按分を行いデータを作成【例】
ひたちなか市高場 6 には 4 つの基本単位区が含まれる。
それぞれの人口を合算した値 60＋85＋81＋151⇒377 人が人口となります。
※基本単位区データは「人口総数・男女人口・世帯数」のみの為、その他の項目については小地域データに対して按分を行って算出します。

2020 年国勢調査の町丁目データ作成方法
これまで統計データ作成時に使用していた基本単位区のデータにおいてその座標の発表が 1 年程度遅れる見込
みとなりました。
そのため以下の 3 種の方法にて按分を行い作成しております。
今後の基本単位区座標の発表により精度向上が見込まれる場合、按分方法の見直しを行う可能性がございます。その場合、値が変更されるエリアが生じます。
按分方法の変更に伴い町丁目単位の比較ができないため、増減データの作成は行なっておりません。
1.単位区按分
この方法で按分される対象が最も多く 70％を超える小地域が対象。
2015 年と 2020 年の基本単位区コードが小地域単位で全てマッチングした基本単位区データについて 2015 年の座標を利用してこれまでと同様の方法で作成。この方法で按分される対象が最も多く 70％を超える小地域が対象となります。
2.空間一致「1.単位区按分」でマッチング出来なかったエリアについて、TerraMap シリーズ製品の町丁目ポリゴンとエリアが概ね一致する小地域エリアのデータをそのまま採用します。
「赤：MM 町丁目エリア」と「グレー：小地域エリア」を比較します。
【一致判定条件】
当該小地域と重なりが最大の MM 町丁目と・99％以上空間一致・面積不一致差が 5000 ㎡未満
・96％以上一致かつ小地域面積が 10 ㎢未満
63.小地域×メッシュ按分「1.単位区按分」「2.空間一致」で按分できないエリアについて、小地域を 250m メッシュ単位に細分化し、メッシ
ュの人口世帯を使用して小地域内の人口密度を考慮した按分を行います。
【按分例】
小地域（黄色） 本町田の一部を藤の台 1 と 2 に按分を行う際に、藤の台 1 丁目と 2 丁目の面積按分ではなく、小地域エリアに掛かる 250ｍメッシュエリアでの按分を行い人口世帯数の偏りを加味され、メッシュエリアの値の大きい藤の台 2 丁目により多く按分されます。

按分方法変更に伴う影響について変更した按分方法で 2015 年人口総数を算出し検証を行った結果、80.1％のエリア(人口 72.6％)で完全一致しております。また、約 90％のエリアで人口差 5％以内となったことから、2015 年と概ね同程度の精度で按分ができていると考えられます。
なお、上記「2.空間一致」「3.小地域×メッシュ按分」では按分方法の違いによる誤差が生じる可能性がございます。
3.推計データの作成方法の変更
年齢不詳人口が 2015 年国勢調査の約 140 万から 293 万人と倍増しており、著しく年齢不詳が多い場所においては年齢層の実態把握が困難な状況が発生しております。
そのため総務省発表の市区町村の年齢不詳補完結果より町丁目の値を推計し分析精度向上を図っております。
総務省統計局の不詳補完値の算出方法につきましては不詳補完結果（参考表）に関する解説及び参考資料を参照く
ださい。
推計データの詳細は「2020 年国勢調査 推計データについて」をご覧ください、

76.2020 年国勢調査 推計データについて
TerraMap では、国勢調査小地域(町丁・字等)で集計・公表されていない統計データ項目のうち、「年齢別単身数」「年齢各歳人口」「住宅所有形態別、住宅の建て方」「年齢不詳補完人口」について、市区町村単位の集計結果をもとに推計を行い国勢調査推計データとして作成しております。
推計データは国勢調査小地域単位で作成し、毎年 TerraMap の地図更新に合わせて按分を行い国勢調査標準データとして収録しております。

推計データの説明①推計_1 人世帯

②推計_年齢１歳ピッチ③推計_住宅④推計_年齢不詳補完人口

市区町村の単身 5 歳階級年齢構成比を使用して小地域の単身年齢階級を推計したデータ。※単身が不詳補完後の年齢別人口数を超えないよう調整を行っております。
0 歳から 19 歳までの各歳年齢別人口を、市区町村構成比を使用して推計したデータ。
※0、1、2、3、4 歳の各歳合計は④の 0～4 歳人口と一致します。
住宅所有形態（持ち家、借家等）を住宅の建て方（戸建て、共同住宅等）別に市区町村構成比で推計したデータ。
小地域の年齢不詳数を市区町村の不詳補完結果をもとに各年齢階級に振り分けて、年
齢不詳をなくした推計データ。※総数と男女別の３種類を作成。

国勢調査推計データは全て総務省統計局の 2020 年国勢調査公表結果を元に作成しています。
推計に使用する集計表・データ項目①推計_1 人世帯

②推計_年齢１歳ピッチ③推計_住宅④推計_年齢不詳補完人口【小地域】家族類型（単独世帯と 65 歳以上の単独世帯）、推計_年齢不詳補完人口(※1)
【市区町村】年齢別配偶関係（単独世帯）【小地域】推計_年齢不詳補完人口(※1)
【市区町村】不詳補完結果 年齢各歳
【小地域】住宅の所有の形態、住宅の建て方【市区町村】住宅の所有形態別建て方【小地域】男女年齢 5 歳階級【市区町村】不詳補完結果 男女年齢 5 歳階級※1：④で推計した小地域単位の年齢不詳補完人口

注意事項等
推計データのため結果と実際の居住者構成には誤差が発生します。
総務省の市区町村値をもとにしているため、推計結果を市区町村合計したものと、総務省の公表結果や構成比と近似はしますが、完全には一致しません。
ＴｅｒｒａＭａｐ行政界へ按分処理時に四捨五入や合計値の調整を行っております。そのため全ての全年齢階級を合算したものと総数が一致しない等、全体との誤差が発生する場合がございます。
国勢調査推計データの項目ラベルには「一戸建持ち家主世帯数 20S」などラベルの末尾に調査年を示す西暦下 2 桁
数字と推計であることを意味する「S」が付きます。
国勢調査推計データは不詳の処理等、推計精度の見直しを行っているため過去の推計データと同項目名であっても推計方法が完全に同じではございません。過去年の推計結果とは比較できませんのでご注意ください。
総務省統計局の不詳補完値の算出方法につきましては不詳補完結果（参考表）に関する解説及び参考資料を参照ください。

8

7.2020 年国勢調査 メッシュ(暫定版)について「2020 年国勢調査 メッシュ(暫定版)」の作成方法等について解説します。

出典
・令和２年国勢調査結果（総務省統計局）（https://www.e-stat.go.jp/gis）地域メッシュ統計を加工して作成。
メッシュデータについて
・政府の統計窓口(e-Stat)にて提供されている 250m、500m、1km 単位の国勢調査地域メッシュ集計結果を利用しております。そのため、本データの大分類名は「国勢調査 2020e-stat」とし、小分類名末尾には【e】の符号を付加しています。
・公表されているメッシュデータには人口・世帯が少ない等の理由から値が秘匿されている地域があり（表 1）、秘匿地域の本来の集計結果は隣接等の地域に合算されております。
・秘匿は全ての項目ではなく、メッシュデータでは人口総数・男性人口・女性人口・世帯数・一般世帯数の 5 項目は秘匿対象外です。この 5 項目以外は秘匿対象項目となっております。
・本データでは秘匿のない項目を利用し、合算地域の値を按分しております。
按分結果は整数桁で四捨五入し、合計値が元の値と一致するよう調整しております。（表 2）
表 1 国勢調査 2020 秘匿対象地域と人口数（地域数は人口 0 は除かれたもの）

集計単位

全地域数

秘匿地域
数

秘匿地域
割合(％)

秘匿地域
人口総数

250m

1,163,757

351,47430.2

1,977,723

500m

466,156

109,33923.5

635,1701km

176,962

30,412

17.2

171,407

表 2 15 歳以上を人口比で按分した秘匿按分イメージ
メッシュコード

人口総数

15 歳以上人口

15 歳以上(按分)

合算先3622573821

26

27

⇒

25

秘匿対象

3622573823

2

*

⇒

2

注意事項等
・e-Stat で公開されている人口及び世帯の 50 項目のみのデータになります。
・世界測地系を基準とした地域メッシュに対応したデータです。地域メッシュの詳細につきましては総務省統計局の「地域メッシュ統計について」を参照ください。（https://www.stat.go.jp/data/mesh/m_tuite.html）
・用語の詳細等につきましては e-Stat（https://www.e-stat.go.jp/）から入手可能な令和 2 年国勢調査ユーザーズガイドを参照ください。

9

8. リンク統計 2015 について
本データは、公益財団法人 統計情報研究開発センター（以下 Sinfonica）より提供されている、「平成 27 年国勢調査、
平成 26 年経済センサス-基礎調査等のリンクによる地域メッシュ統計」を TerraMap 用に変換したデータです。
行政界データについては、メッシュ単位で発表されている上記データを元に、面積按分を行い町丁目データに変換しております。
面積按分について

3 次メッシュ地図（1km メッシュ）及び 4 次メッシュ地図（500m メッシュ）に対して町丁目の領域が占める面積の割合を求め、その割合に基づいてデータを計算しております。
昼間人口とは、国勢調査の人口総数（その地域に住んでいる人口）から他の地域へ通勤・通

昼間人口について学する人口（流出人口）を除き、他の地域から当該地域へ通勤・通学してくる人口（流入人口）を加えた人口となりますが、流入・流出人口はデータの発表がないため下記の方法により算出しております。

<昼間人口の計算方法>
昼間人口 = その地域で働いている人 + その地域の学校に通う学生 + 居住地域から移動しない人【使用データと項目】
その地域で働いている人[経済センサス]

その地域の学校に通う学生[全国学校マスター]

・第 2 次産業従業者数
・第 3 次産業従業者数
・生徒学生数・15 歳以上非労働力人口 － 15 歳以上通学者数

居住地域から移動しない人[国勢調査]

・未就学者数（0～5 歳人口）
・完全失業者数・農林水産業就業者数

リンク統計データの項目と推計元データ一覧
昼間人口総数在住在学者人口
在住第 2･3 次産業人口(国勢調査 2015+経済センサス 2014+全国学校マスター等より作成)(国勢調査 2015 より作成)

昼間第 2･3 次産業人口
全産業事業所数
小売業事業所数
飲食料品小売業事業所数
飲食店事業所数(経済センサス 2014 より作成)

病院数
一般診療所数
歯科診療所数
昼間生徒･学生総数(全国学校マスター(2016 年版)等より作成)
リンク統計データの項目について

昼間人口総数

その地域から「移動しない人口」と「通勤・通学で流入する人口」の合計

在住在学者人口

その地域に住んでいる在学者の数

在住第 2･3 次産業人口

その地域に住んでいる第 2・3 次産業就業者数

昼間第 2･3 次産業人口

その地域に昼夜を問わず滞在する第 2・3 次産業就業者数

昼間生徒･学生総数

その地域に昼夜を問わず滞在する通学者数
10

9. リンク統計 2015 のご利用に関するご注意事項【データの年度表記について】
リンク統計 2015 に収められているデータは、主に 2015 年の国勢調査と 2014 年の経済センサスのデータを利用して作成されておりますが、各データ項目名末尾の年度表記には国勢調査の調査年度「15」を表示しています。

【事業所数項目ついて】
リンク統計 2015 の事業所数項目に含まれる産業は、総務省統計局「日本標準産業分類(平成 25 年 10 月改訂) （平成26 年 4 月 1 日施行）」に基づいております。
詳しくは、以下を参考にご確認ください。
（参考）総務省統計局「日本標準産業分類(平成 25 年 10 月改訂) （平成 26 年 4 月 1 日施行）」
http://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/seido/sangyo/H25index.htm【全産業事業所数】【小売業事業所数】【飲食料品小売業

産業分類[農業、林業(A)～公務(他に分類されるものを除く)(S)] に分類される事業所総数
産業分類[卸売業、小売業(I)]のうち[各種商品小売業(56)～無店舗小売業(61)] に分類される事業所総数
産業分類[卸売業、小売業(I)]のうち[飲食料品小売業(58)] に分類される事業所総数

事業所数】【飲食店事業所数】

産業分類[宿泊業、飲食サービス業(M)]のうち[飲食店(76)]に分類される事業所総数【病院数】

産業分類[医療,福祉(P)]内 [医療業(83)]のうち[病院(831)] に分類される事業所総数【一般診療所数】【歯科診療所数】

産業分類[医療,福祉(P)]内 [医療業(83)]のうち[一般診療所(832)] に分類される事業所
総数
産業分類[医療,福祉(P)]内 [医療業(83)]のうち[歯科診療所(833)] に分類される事業所
総数

1110. 国勢調査データ秘匿措置について
秘匿措置の基本的な考え方（Sinfonica 提供資料より抜粋）
国勢調査小地域集計に係る結果表のうち、当該表章地域毎の世帯数又は、人口が極めて少なく、かつ、個人・世帯の秘密に属する事項が漏洩するおそれのある場合は、その秘密を保護する観点から、以下の方法により秘匿措置を講じることとする。

秘匿対象地域について
2005 年国勢調査
2010 年国勢調査

世帯数に関する統計表にあっては、一般世帯数（または、一般世帯数と施設等の人員合計）が１～6 の場合は、当該地域を秘匿対象地域とする。
秘匿方法が未公開のため対象地域は不明です2015 年国勢調査

秘匿対象地域のデータについて秘匿措置の地域になりますと、そのデータは総数以外の数値について参照することができません。
また、秘匿対象地域のデータは近隣の地域に合算されます
地域

人口総数

0 歳人口

1 歳人口

秘匿対象地域300

年齢別データが 0 になる合算された地域

1285

年齢別の合計が人口総数よりも多くなる※ 詳細に秘匿措置を解説しますと、データの構造からの解説になりますので非常に複雑となります。そのため上記解説
は、概略とさせていただきます。
※ 2005 年国勢調査秘匿措置に関する詳細について解説を求める方は、別途連絡くださるようにお願いいたします。
なお、2010 年、2015 年の国勢調査につきましては、秘匿方法が未公開となっておりますので、詳細についてのご説
明はできかねます。
なお、マップマーケティングでは人口比率を用い、秘匿された値を秘匿先から秘匿地域に戻す作業を行っております。

1211. 推計データ項目について
過去の国勢調査の小地域集計で発表されていた統計データ項目のうち、平成 17 年・平成 22 年・平成 27 年の国勢調査
において未発表の以下のデータついて、発表されている市区町村のデータから、弊社にて推計したデータを標準搭載データに収録しております。
◯ 「推計一人世帯」◯ 「推計年齢別 0-19 歳人口 1 歳ピッチ」◯ 「推計住宅」【発表されている合計値項目と内訳となる推計項目】
推計にあたって按分処理時の四捨五入の結果によっては、発表されている各項目の合計値となるべき項目値と一致しない場合がございますのでご注意ください。
発表されている
国勢調査
データ項目

内訳となる
推計項目

1 人の一般世帯総数
15[0-4 歳人口 15][5-9 歳人口 15][10-14 歳人口 15][15-19 歳人口 15]

推計一人世帯推計年齢別
0-19 歳人口 1 歳ピッチ

・5～19 歳 1 人の一般世帯数 15S
・20～24 歳 1 人の一般世帯数 15S
・25～29 歳 1 人の一般世帯数 15S
・30～34 歳 1 人の一般世帯数 15S
・35～39 歳 1 人の一般世帯数 15S
・40～44 歳 1 人の一般世帯数 15S
・45～49 歳 1 人の一般世帯数 15S
・50～54 歳 1 人の一般世帯数 15S
・55～59 歳 1 人の一般世帯数 15S
・60～64 歳 1 人の一般世帯数 15S
・65～69 歳 1 人の一般世帯数 15S
・70～74 歳 1 人の一般世帯数 15S
・75～79 歳 1 人の一般世帯数 15S
・80～84 歳 1 人の一般世帯数 15S
・85 歳以上 1 人の一般世帯数 15S

・0 歳人口 15S
・1 歳人口 15S
・2 歳人口 15S
・3 歳人口 15S
・4 歳人口 15S
・5 歳人口 15S
・6 歳人口 15S
・7 歳人口 15S
・8 歳人口 15S
・9 歳人口 15S
・10 歳人口 15S
・11 歳人口 15S
・12 歳人口 15S
・13 歳人口 15S
・14 歳人口 15S
・15 歳人口 15S
・16 歳人口 15S
・17 歳人口 15S
・18 歳人口 15S
・19 歳人口 15S

持ち家主世帯数 15

借家主世帯数 15

推計住宅
・一戸建持ち家
主世帯数 15S
・長屋建持ち家
主世帯数 15S
・共同住宅持ち家
主世帯数 15S
・その他持ち家
主世帯数 15S

・一戸建借家
主世帯数 15S
・長屋建借家
主世帯数 15S
・共同住宅借家
主世帯数 15S
・その他借家
主世帯数 15S※ 平成 17 年国勢調査データ項目は末尾が 05S となります。
※ 平成 22 年国勢調査データ項目は末尾が 10S となります。
※ 推計データの項目の末尾には「S」が付いており、推計データとして判別できるようにしております。

1312. 時間圏商圏作成での距離計算ロジックと特徴について【OP】「時間圏商圏作成」は、デジタル道路地図データの道路ネットワークを利用し、距離計算を行っています。

【道路データ】
提 供 元 ： トヨタ自動車（配布元は日本デジタル道路地図協会（DRM））
更新頻度 ： メジャーバージョンアップ １回（毎年３月頃）
マイナーバージョンアップ 年数回（高速道路の開通、有料道路の料金改定など）
精

度 ： 日本全国の幅員３ｍ以下の道路を含む全ての道路ネットワーク【速度】
独自情報（平日・昼間を想定）を使用
・独自の調査データおよび、既存ユーザーの大手メーカ物流部や運送会社からの意見を参考に作成しています。
・法定速度や、交通センサスの値ではありません。現状で、これらと比較した場合、より実走行に近い所要時間（走行時間）となっています。

【計算ロジック】
1. スタート地点に最も近いノード（交差点）を検索します。
ノードより近傍にリンク（道路）があっても、考慮しません。
2. １で検索したノードから、接続されているすべてのリンクを辿ろうとします。その際、「距離最短」の場合にはリンクに設定されている「距離」を足し合わせながら、「時間最短」の場合には「距離」と「速度」によって算出される時間を足し合わせながら辿り、指定された範囲を超した時点で止まります。
→その直前のノードを結ぶと、到達圏範囲のポリゴンになります。
3. 2.のポリゴン内のすべてのノードは、１．で検索したノードからの「距離」および「時間」を保持しているため、事前に対象となる地点（店舗位置など）が与えられた場合、その地点の近傍のノードを検索することによって、一度に複数の「距離」および「時間」を取得することができます。

ポリゴンレベルについて
時間圏商圏作成時に作成される T.A ラインのポリゴンレベルは、レベル 0 を基準として、20 までの範囲で選択が可能です。レベルを上げると各辺の内側への食い込みが大きくなります。
ポリゴンレベルによる集計結果の違い
サンプル：東京駅を中心に「自動車」「30 分」
集計単位：町丁目

ポリゴンレベル
0：赤線

20：青線

エリア数

1,587

1,502

人口総数 15

3,903,384

3,477,567

一般世帯数 15

2,102,690

1,883,15114

【道路データの構造】
デジタル道路地図とは、道路のネットワーク構造を持った地図
データのことです。（右図）
ネットワークは、右図のようにノード（交差点）とリンク（道路）から構成され、１つのノードに複数のリンクが接続することでネットワーク構造を形成します。
リンク（道路）の一本一本には、「距離」と「速度」が設定されています。

【徒歩圏機能】
時速 4.8km で計算しております。

【自転車圏機能】
徒歩の 2.4 倍の時速 11.52km で計算しております。
【電車圏機能】
駅までの徒歩移動＋電車移動＋移動先駅からの徒歩移動時間で計算しております
電車圏の分析が可能な地域は以下となります。（首都圏近郊に限られます）【電車圏対応エリア】【接続環境の注意点】
時間圏商圏機能を使用する際、クライアントと弊社サーバとの通信には HTTP（ポート番号 80）を使用しています。
HTTP 通信に制限がある環境の場合は、以下の二つの URL への通信を許可してください。
・http*://act.mapmarketing.net
・http*://act2.mapmarketing.net

1513. 年収別世帯数推計データ 2020 について【OP】

「年収別世帯数推計データ 2020」は国勢調査、住宅土地統計データを使用して、弊社で推計したデータです。

推計に使用するデータ
・国勢調査 （総務省統計局）
・住宅・土地統計調査 （総務省統計局）
・就業構造基本調査 （総務省統計局）
・賃金構造基本統計調査 （厚生労働省）
・農林業センサス （農林水産省）
・漁業センサス （農林水産省）
・公務員給与 （人事院）

推計方法
1. 国勢調査結果と各種賃金データから各年齢別の職業別の賃金を計算し､町丁目データを作成します。
2. 国勢調査結果から共働き世帯を推計します。
3. 上記 2 つ掛け合わせたものを合算し、市区町村世帯年収を推計します。
4. 住宅・土地統計調査で公表のない人口 1 万 5 千人以下の町村は、各役場を基準として最も距離が近い都市のデータを用い補完します。但し北海道は道平均を使用しています。*
5. 年収階級を就業構造基本調査の世帯所得データを用い細分化します。
6. 推計した市区町村世帯年収と住宅・土地統計調査の世帯収入階級データを比較し、モデル式を作成します。
7. 「6」にて作成したモデル式を国勢調査の住宅所有形態別主世帯数データと掛け合わせます。同様に持ち家世帯数、借家世帯数を推計します。
8. 500m メッシュデータについては、推計した年収別世帯数データ（町丁目）を国勢調査 500m メッシュの一般世帯数を利用して按分します。

推計データの傾向
・市区町村の合計は、住宅・土地統計調査の年間収入階級と近似するように推計しております。
・年収データは住宅・土地統計の住宅所有形態別の影響を受けており、公営公団公社の借家・民営借家と比べて持ち家・給与住宅が多い地域の平均年収が高くなる傾向があります。
・単身世帯や、平均賃金ベースの低い 20 代が多い地域では平均年収が低くなる傾向があります。
・平均賃金の高い職業が集中している地域は高年収となる傾向があります。（例：金融業が多い町丁目は年収が高い等）
・役職にかかわる違いや、証券取引や土地売買など平均賃金では現れない収入については推計データに反映できておりません。

*平均年収の計算方法
以下の計算式より算出しています。
年収総額÷年収階級別世帯合計

年収総額

年収階級別世帯合計

各年収階級の中間値(例：「年収 400～500 万円世帯数」では 450 万円)に世帯数と掛け合わせたものを合算した値。
但し、「年収 200 万円未満世帯数」は 150 万円、「年収 2000 万円以上世帯数」は 2250 万円として算出。
※ メッシュデータの「年収 1500 万円以上世帯数」は 1750 万円として算出。
各年収階級世帯数の合計値

16【「TerraReport-年収推計 2020」について】「年収別世帯数推計データ 2020」データのインストールと同時に「TerraReport-年収推計 2020」がご利用頂けます。
【TerraReport-年収推計 2020 の出力方法】① T.A 作成後、メニューバーの「レポート・出力(R)」→「TerraReport(T)」をクリックします。

② 表示された「TerraReport」ダイアログの「T.A 一覧」でレポート出力対象の T.A、「レポート一覧」で「年収推計2020」を選択して「OK」ボタンをクリックします。
※ T.A 作成時に該当年収データを選択している必要はありません。

③ 「TerraReport」作成を開始します。

1714. TerraReport Basic 操作マニュアル【OP】

TerraReport_Basic は人口・世帯数・事業所数・人口増減などのマーケティングデータを作成された詳細 T.A（1 次から10 次）ごとに、集計、グラフ化したエリア分析資料です。
TerraReport_Basic は「Excel」のシートで作成されます。
※ Excel の「マクロ」を有効にする必要があります。
TerraReport_Basic レポート名称の末尾には、使用する国勢調査データの調査年度が表示されています。またインストールが必要な統計データは以下の通りです。
出力するレポート

インストールが必要な国勢調査データ

TerraReport_Basic 2005

国勢調査 2005 標準 ・ 国勢調査 2000 標準

TerraReport_Basic 2010国勢調査 2010 標準 ・ 国勢調査 2005 標準

TerraReport_Basic 2015

国勢調査 2015 標準 ・ 国勢調査 2010 標準

TerraReport_Basic 2020

国勢調査 2020 標準 ・ 国勢調査 2015 標準【TerraReport_Basic の出力方法】① 任意のデータを選択して T.A 作成後、メニューバーの「レポート・出力(R)」→「TerraReport(T)」をクリックします。

② 表 示 さ れ た 「 TerraReport 」 ダ イ ア ロ グ の 「 T.A 一 覧 」 で レ ポ ー ト 出 力 対 象 の T.A 、 「 レ ポ ー ト 一 覧 」 で「TerraReport_Basic」を選択して「OK」ボタンをクリックするとレポート作成を開始します。
※ 「レポート作成終了後に作成したファイルを開く」にチェックを入れると、作成終了後に自動的に Excel が起動してレポートファイルが表示されます。

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③ レポートファイルを開くとレポートの表紙(「Cover」シート)が表示されます。
T.A のデータと比較する行政界単位を選択します。
「比較対象行政界」の選択によってレポートの表示項目が切り替わります。

「比較対象行政界」の選択「市区町村・都道府県」選択時「都道府県・全国」選択時「市区町村・全国」選択時

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15. 未来人口 2020 について

【OP】

「未来人口 2020(行政界）」は国立社会保障･人口問題研究所が発表している、「将来推計人口」をもとに作成した、2020 年を基準年とし、2025 年から 2050 年まで 5 年ごとに 5 歳階級別推計人口を搭載しています。

1.行政界データ
全国町丁目単位の推計データです。
出典
日本の地域別将来推計人口（都道府県・市区町村） 令和 5（2023）年推計 （国立社会保障・人口問題研究所）
a.都道府県・市区町村別の男女・年齢（5 歳）階級別将来推計人口
b.都道府県・市区町村別の将来の子ども女性比・0～4 歳性比
令和 2（2020）年国勢調査小地域 推計データ （マップマーケティング）
c.男女別不詳補完人口 ※注１
注１：「c」のデータは、令和 2 年国勢調査に関する不詳補完結果（総務省統計局）をもとにマップマーケティング株式会社
が独自に推計した国勢調査小地域単位の男女別年齢 5 歳階級データとなります。
推計方法
1. 将来推計人口市区町村値(出典 a)は推計されている年齢上限が 95 歳以上のため、95～99 歳と 100 歳以上に分割します。分割比には前 5 年の 90～94 歳と 95～99 歳人口比を使用します。
また、出典 a において市区町村単位に推計されていない福島県の 13 市町村（浜通り地域）は 2020 年国勢調査の
男女年齢別人口比で市区町村単位に按分します。
2. 2020 年国勢調査推計データ(出典 c)を市区町村合計したものを基準とし、出典 a の年齢階級ごとに 2025 年の市区町村増減率を算出します。この際 2020 年 10～14 歳人口と 2025 年 15～19 歳推計人口の比率 のように、基準
年の 5 年後の年齢階級との増減率を計算します。増減率には転出入や死亡数が加味されています。
3. 出典 c に 2.で算出した比率を掛け合わせて小地域の人口を推計します。2025 年 5～9 歳、…、100 歳以上の推計が完成します。
4. 子ども女性比・0～4 歳性比(出典 b)2025 年データと 3.で推計した 2025 年 20～44 歳女性推計人口を使用して、2025 年 0～4 歳の人口を推計します。
5. すべての年齢階級の推計人口について推計後、市区町村合計値が出典 a の年齢階級データと合致するように合計値調整を行います。
6. 2030 年推計は 2025 年推計結果をもとに、1.～5.と同様の手順で行います。2035 年以降も出典 a で公表のある2050 年まで同様に推計を行います。
7. 「6.」の推計結果を毎年更新するマップマーケティング町丁目区画に合わせて按分します。
注意点等
・出典 a の将来推計人口における推計方法は、これまでと同様にコーホート要因法を基礎としております。
市区町村別の推計方法の詳細は国立社会保障・人口問題研究所のサイトをご覧ください。
・人口問題研究所の将来推計人口(出典 a)では福島原子力発電所の事故の影響が長期に及んでいるため、福島県の13 市町村は「浜通り地域」として推計されております（いわき市、相馬市、南相馬市、広野町、楢葉町、富岡町、川内村、大熊町、双葉町、浪江町、葛尾村、新地町、飯舘村）。そのためこれらの地域は推計誤差が大きくなる可能性がございます。
・出典 a の将来推計人口と本推計データの市区町村合計は一致します。ただし、5 年前の 5 歳階級の市区町村合計が0 になる箇所では推計ができないため完全には一致しない町村があります。

20

・中分類「2020 年-2050 年推計人口」に含まれる指数項目は全て 2020 年を 100 とした指数になります。
例：2025 年総人口指数 20S =2025 年人口総数 20S ÷(基準)2020 年人口総数 20S×100
・2020 年国勢調査の男女年齢別人口をベースに人口増減を反映しているため、国勢調査以降の大規模な開発や天災等による影響には対応できておりません。
傾向・転出入による人口の社会増減は加味しておりますが、現在の 5 歳階級が 5 年後には＋5 歳階級に移動する推計方法となっているため、2020 年時点の 5 歳階級の人口数の多少が将来推計にも大きく影響します。
・2020 年時点で 70 歳以上の高齢者比率が高いエリアは周囲に比べて人口減少率が高くなります。
・20～44 歳女性人口が少ないエリアでは出生が見込めないため 0-4 歳人口が少なくなります。
・18～22 歳が利用する学生寮など特定の年齢層が変わらずに存在する可能性が高いエリアでは 5 歳階級の移動を行う本推計方法では推計精度が低下する場合があります。

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2.メッシュデータ
全国 500m メッシュ単位の推計データです。
出典
令和 2（2020）年国勢調査小地域 推計データ （マップマーケティング）
a.未来人口 2020 推計データ
b.男女別不詳補完人口 ※注１
令和 2（2020）年国勢調査 250m メッシュデータ （総務省統計局）
c.人口及び世帯境界データ （総務省統計局）
d.令和 2（2020）年国勢調査小地域（町丁・字等）境界データ
e. 250m メッシュ境界データ
注１：「b」のデータは、令和 2 年国勢調査に関する不詳補完結果（総務省統計局）をもとにマップマーケティング株式会
社が独自に推計した国勢調査小地域単位の男女別年齢 5 歳階級データとなります。
推計方法
1. 2020 年国勢調査小地域境界と 250m メッシュの境界(出典 d・e)を重ねて細分化し、面積を算出後 250m メッシュ
に対する小地域面積比を算出します。
2. 2020 年国勢調査 250m メッシュ男女人口(出典 c)を 1.で算出した面積比率で按分します。
3. 2.で按分した男女人口を小地域ｘ500m メッシュ区画単位に集計し、同じく 2.で按分した男女人口を小地域単位に合計したものを母数として男女按分比率を算出します。
4. 2020 年国勢調小地域単位の未来人口 2020 および男女別不詳補完人口データ(出典 a・b)を 3.で作成した比率で按分し 500m メッシュデータを作成します。
注意点等
・未来人口 2020 小地域版を 500m メッシュ区画に按分した推計データになります。
・中分類「2020 年-2050 年推計人口」に含まれる指数項目は全て 2020 年を 100 とした指数になります。
例：2025 年総人口指数 20Sm4w =2025 年人口総数 20Sm4w ÷(基準)2020 年人口総数 20Sm4w×100・指数算出に使用する 2020 年人口は行政界版に使用している小地域データを按分したものになります。そのため総務省の公表したメッシュ人口とは誤差が発生します。
・按分時に発生する小数点以下の値については四捨五入等の合計値調整を行っております。
傾向
・未来人口 2020 行政界版と同様に未来人口 2020 小地域版を按分元としているため、傾向も行政界版と同様になります。
・転出入による人口の社会増減は加味しておりますが、現在の 5 歳階級が 5 年後には＋5 歳階級に移動する推計方法となっているため、2020 年時点の 5 歳階級の人口数の多少が将来推計にも大きく影響します。
・2020 年時点で 70 歳以上の高齢者比率が高いエリアは周囲に比べて人口減少率が高くなります。
・20～44 歳女性人口が少ないエリアでは出生が見込めないため 0-4 歳人口が少なくなります。
・18～22 歳が利用する学生寮など特定の年齢層が変わらずに存在する可能性が高いエリアでは 5 歳階級の移動を行う本推計方法では推計精度が低下する場合があります。

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16. 未来人口 2015 (行政界) について

【OP】

「未来人口 2015」は国立社会保障･人口問題研究所が発表している、「将来推計人口」をもとに作成した、全国町丁目単位の推計データです。
2020 年から 2045 年まで 5 年ごとに 5 歳階級別推計人口を搭載しています。

出典a.日本の地域別将来推計人口 平成 30（2018）年推計 （国立社会保障・人口問題研究所）
b.平成 27 年国勢調査 年齢 5 歳階級別 （総務省統計局） ※注 1
c.平成 27 年国勢調査 参考表 年齢・国籍不詳をあん分した人口 （総務省統計局）
注 1：推計のベースとなる「b」のデータは基本単位区をもとに小地域データを最新の町丁目単位で集計したマップマーケ
ティング株式会社の製品を使用しております。

推計方法
1.出典 a の将来推計人口データから各年の人口変動率を市区町村男女 5 歳階級別に算出します。
2.出典 b 国勢調査町丁目、男女 5 歳階級別人口データに１で作成した変動率を掛けあわせて町丁目の人口を推計します。
3.出典 c 国勢調査の参考表から市区町村別の不詳人口の男女年齢階級別に比率を作成します。 ※注 2
4.国勢調査町丁目の不詳人口に３で作成したデータを掛け合わせ町丁目の不詳人口を推計し、2 で作成したデータに加算します。
注 2：国勢調査結果には年齢不詳が存在しますが、国立社会保障・人口問題研究所の将来推計人口算出では年齢不詳
数を推計できないため「年齢・国籍不詳をあん分した人口」を基に推計人口が作成されております。

注意点・福島県のみ市区町村別の将来推計人口が発表されておりません。そのため県単位の推計を基にしております。
・本データは推計、按分の過程で小数点が発生いたします。そのため市区町村値と所属の町丁目の合計値や各年齢階級合計と全体値が一致しない場合がございます。
・日本の将来推計人口における推計方法は、これまでと同様にコーホート要因法を基礎としております。
市区町村別の推計方法の詳細は国立社会保障・人口問題研究所のサイトをご覧ください。
・東京 23 区（特別区）および直近で合併、分区等のない 12 政令指定都市は区単位のデータを使用しております。
※12 政令指定都市（札幌市、仙台市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市）

傾向
・将来推計人口の発表が市区町村値であるため、市区町村内の年齢構成が似ている町丁目では同一の変化傾向を示します。
・2010 年の国勢調査を使用した 2013 年時点の将来人口推計値と比べ、全体的には人口減少の速度や高齢化の進行
度合いは緩和しています。

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【「TerraReport‐未来人口」について】「未来人口」データのインストールと同時に「TerraReport‐未来人口」がご利用頂けます。
【TerraReport‐未来人口の出力方法】① T.A 作成後、メニューバーの「レポート・出力(R)」→「TerraReport(T)」をクリックします。

② 表示された「TerraReport」ダイアログの「T.A 一覧」でレポート出力対象の T.A、「レポート一覧」で「TerraReport‐
未来人口」を選択して「OK」ボタンをクリックします。
※ T.A 作成時に該当未来人口データを選択している必要はありません。

③ 「TerraReport」を作成します。
「TerraReport‐未来人口」は、初期設定では、2045 年の推計データを表示します。
推計年度を変更する場合は、「推計年度変更」のプルダウンから選択してください。
選択可能年度（2020 年～2045 年 ※5 年ごと）

※32bit 版 Office Excel2010 以降推奨。
(注) Excel のバージョンが古いと、値・色・グラフが正常に表示されない、また、レポート作成・推計年度変更の動作に異常が発生する可能性があります。

24

17. 未来人口データ (メッシュ) について

【OP】

「未来人口データ」は、国立境保障･人口問題研究所発表の将来推計人口をもとに作成した、全国 500m メッシュ単位の推計データです。5 年ごと 5 歳階級別推計人口を搭載しています。

【推計期間と出典】
未来人口 20152020 年から 2045 年までの推計データを搭載

A

2018 年推計 人口問題研究所 日本の地域別将来推計人口男女･年齢(5 歳)階級別データ (全国市区町
村単位)

B

2015 年 国勢調査 男女･年齢(5 歳)階級別データ (全国町丁目単位) ※注 1

未来人口 20102015 年から 2040 年までの推計データを搭載

A

2013 年推計 人口問題研究所 日本の地域別将来推計人口男女･年齢(5 歳)階級別データ (全国市区町
村単位)

B

2010 年 国勢調査 男女･年齢(5 歳)階級別データ (全国町丁目単位) ※注 1

注 1：推計のベースとなる「B」のデータは、秘匿処理を人口比で按分した弊社の製品を使用しております。

推計方法
1

市区町村別の将来推計人口データから各年の人口変動率を男女 5 歳階級別に算出します。
500ｍメッシュ国勢調査結果が 85 歳以上までの 5 歳区切りのため 85 歳以上は 100 歳以上までのデータを加味した市区町村変動率とします。

2

弊社所有の町丁目と 500m メッシュの重なりからメッシュの市区町村を判定します。

3

2 の判定結果をもとに国勢調査年齢階級別データ（500m メッシュ）に対し 1 で作成した市区町村変動率を掛け合わせメッシュの推計を行います。

ご注意
・未来人口 2015 では福島県のみ市区町村別の将来推計人口が発表されておりません。そのため県単位の推計を基にしております。
・本データは推計、按分の過程で小数点が発生いたします。そのためメッシュ内各年齢階級合計と全体値が一致しない場合がございます。
・日本の将来推計人口における推計方法は、これまでと同様にコーホート要因法を基礎としております。
・東京 23 区（特別区）および直近で合併、分区等のない 12 政令指定都市は区単位のデータを使用しております。
※12 政令指定都市（札幌市、仙台市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市）
・年齢階級項目は、国勢調査 500 メッシュで公表されている 0～85 歳以上までとの 5 歳刻みとなります。

傾向・将来推計人口の発表が市区町村値であるため、市区町村内の年齢構成が似ているエリアでは同一の変化傾向を示します。
・未来人口 2010 に比べ、2015 では全体的には人口減少の速度や高齢化の進行度合いは緩和しています。

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TerraMap 資料集2024 年 3 月 6 日版
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