技研商事インターナショナル株式会社
報道関係者様 お客様各位

2021年3月吉日

顧客データに居住エリアの特色をプラスし、一歩踏み込んだ顧客理解へ顧客像やジオターゲティングエリアを可視化する

エリアセグメンテーションデータ「c-japan」、3/4（木）リリース
商圏分析・エリアマーケティングGIS（地図情報システム）の開発・販売・運用支援を行う技研商事インターナショナル株式会社(本社：愛知県名古屋市、代表取締役：小嶌 智海、以下「当社」）は、 15年以上エリアセグメンテーションデータの開発、販売をしてきたノウハウや、本件にかかわる特許＊1に基づき、新たなエリアセグメンテーションデータ「c-japan（シー・ジャパン）」の販売を2021年3月4日（木）開始いたします。
ヒートマップ（エリア）
ヒートマップ（エリア）byby "c-japan_小分類SIF15""c-japan_小分類SIF15"
A1_都心のセレブ
A1_都心のセレブ
A2_都心のファミリー
A2_都心のファミリー
A3_都心の単身層
A3_都心の単身層
B1_マンション住まいのファミリー
B1_マンション住まいのファミリー
B2_住みやすい都会住宅街
B2_住みやすい都会住宅街
B3_交通の便がいい住宅街
B3_交通の便がいい住宅街
C1_独身貴族
C1_独身貴族
C2_社宅住まい
C2_社宅住まい
C3_学生街C3_学生街D1_思春期世代のいるファミリー
D1_思春期世代のいるファミリー
D2_都市近郊のシニア層
D2_都市近郊のシニア層
D3_一戸建てファミリー
D3_一戸建てファミリー
E1_都市の公営住宅住まい

E1_都市の公営住宅住まい
E1_都市の公営住宅住まい
E2_地方の公営住宅住まい
E2_地方の公営住宅住まい
F1_成熟ファミリー
F1_成熟ファミリー
F2_昔から続く商店街
F2_昔から続く商店街
F3_郊外型家族
F3_郊外型家族
F4_年金ぐらし夫婦
F4_年金ぐらし夫婦
G1_やりくり上手なニューファミリー
G1_やりくり上手なニューファミリー
G2_育ち盛りのニューファミリー
G2_育ち盛りのニューファミリー
G3_工場勤めのニューファミリー
G3_工場勤めのニューファミリー
G4_マイホーム予備軍
G4_マイホーム予備軍
G5_子育て真っ盛り
G5_子育て真っ盛り
H1_近郊の工場勤め
H1_近郊の工場勤め
H2_工場勤めのファミリー
H2_工場勤めのファミリー
H3_地方の工業地域
H3_地方の工業地域
H3_地方の工業地域
H4_歴史ある工業地域

H4_歴史ある工業地域
H4_歴史ある工業地域
H5_工場勤めのシニア層
H5_工場勤めのシニア層

多角的な視野で地域・居住者・顧客像をより鮮明に。

H6_工場勤めの若者
H6_工場勤めの若者
I1_慎ましやかな大家族
I1_慎ましやかな大家族
I2_田舎の大家族
I2_田舎の大家族
J1_医療福祉就業者
J1_医療福祉就業者
J2_エネルギーインフラ系就業者
J2_エネルギーインフラ系就業者
J3_開発インフラ系就業者
J3_開発インフラ系就業者
K1_大家族農村
K1_大家族農村
K2_農村高齢夫婦
K2_農村高齢夫婦＊1特許第5123422号／5214054号／5284548号 地域特性を利用したプロファイリングシステム■ c-japanとは［求められる背景】
少子高齢化や都市部への人口集中等により家族の姿や働き方が多様化する中、自社の顧客をよりよく理解するには、単一的な指標ではなく、家族構成や所得、消費傾向、価値観など複数の指標を複眼的に分析することが必須となっています。
一方、複眼的なデータ分析は人材や費用の確保が難しいことや、保有する顧客データが住所や性別データのみという企業も少なくないことにより、企業では顧客のプロファイリングが進みにくい課題があります。
そんな中、地理情報と人口統計データを掛け合わせ、住所データから“どんな人が住んでいるか”を分析できるジオデモグラ
フィックス手法の分析ニーズは、コロナ禍で顧客が見えにくくなっている今、より高まりつつあります。c-japanは、年齢や家族構成、住宅、就業等の特性に「年収」や「地価」も加味した独自の分類技術を用い、町丁目や郵便番号界、メッシュ単位でマーケティング分析にフィットしやすい形に分類したエリアセグメンテーションデータ。広告ターゲティングや店舗戦略、MD（マーチャンダイジング）施策等で重要となる“顧客像の具体化”を支援。顧客との戦略的なコミュニケーション設計に寄与します。

「世帯数」では同じでも、顧客像は異なるため分析には、単一ではなく複数の視点が必要。

2人世帯4人世帯

c-japanは、人の手では難しい複眼的な顧客理解を容易に実現。
顧客住所と重ねることで、具体的な顧客像を割り出します。
※居住エリアの情報は町丁目・メッシュ等の区分単位のデータを利用しているので、個人情報は含まれません。

■データ概要・特徴
c-japanは、エリアマーケティングデータやGIS（地図情報システム）の提供とその運用支援で培った当社のノウハウを生かし、小地域単位でより明確に地域特性や居住者特性を表現しています。年齢や家族構成、住宅、就業等の特性に「年収」や「地価」も加味した独自の地域分類技術（特許取得済＊1）を用い、町丁目や郵便番号界、地域メッシュ単位でマーケティング分析にフィットしやすい形にクラスタリングし、11の居住特性を算出。さらに36の特性に分類し、地域や居住者、顧客像を鮮明にする分析環境を実現します。
＊1特許第5123422号／5214054号／5284548号 地域特性を利用したプロファイリングシステム

精緻な分類
世帯、居住、就業特性に年収や地価を加味した複眼的な顧客理解を実現

独自開発

より深い解釈長年のノウハウで“活用しやすい”分類に。
カスタマイズも可能チェーン店の出店状況や保有自動車の特色も加味しより深い分析をサポート〇中分類11、小分類36のセグメント〇国勢調査に加え、年収、地価データを分類要素に追加。都心をより詳細に分類〇セグメント別にチェーン店件数＊2や自動車保有台数＊3を集計し解釈を分かりやすく表現。
例）都心のセレブセグメントでは、高級外国車の保有率が突出。
思春期世代のいるファミリーセグメントでは、ミニバン保有率が高い。
一戸建てファミリーセグメントでは、学習塾、幼児教室などの店舗数が多い。

［データ作成手順］
国勢調査のデータ項目の内、居住特性を示す60項目を用いて主成分分析を行い、9つの居住特性（11つの因子スコア）を算出。さらに独自技術で、各セグメントの出現率に大きな差がでないようマニュアルで分類することで、マーケティング業務に活かしやすいデータに仕上げています。
人口特性

世帯特性

住宅特性

就業特性

（年齢別人口）（人員別世帯数等）（持家世帯数等）（職業別人口）

地価公示価格年収縮約（主成分分析）因子１因子2因子3因子４因子5因子6因子7因子8因子9因子10因子11

大家族

サービス業

ニューファミリー

農村

ブルー
カラー

公営住宅

ファミリー

公務

セカンドライフ

高所得性

低所得性

独自技術でクラスタリング【11の中分類（セグメント）と、その特徴】※小分類は別紙参照
A

都心

B

都会

C

都市

D

都市近郊

人口密度が非常に高く、20代～40代中心のマンション住まい、単身世帯がメイン。IT、金融、不動産等の都市型ビジネスマンが多く、400万円台の平均年収層と1000万円以上の高所得層が混在。

G

都会のベッドタウン。人口構成比は50代以下が一様に出現し、家族世帯と単身世帯が混在。サービス業中心の産業構造で、IT、金融、 H
不動産の他にも教育系の就業者も多いことが特徴。
都市のベッドタウン。20代30代が中心で、単身世帯が多い。居住期間も非常に短く新陳代謝が活発。サービス業が中心で飲食店などの就 I業者が多い。
10代と40代、50代の人口構成比が高く、サービス業に加えインフラ系Jの就業者が多いエリア。核家族世帯が多く、居住期間も比較的長い。

E

公営住宅

公営住宅に居住する世帯数が非常に多い。一方で、失業率は高く、K年収300万円以下の層も多い。ディスカウントストアなどの店舗が多い。

F

郊外型家族

子育てを終えつつある夫婦2人世帯が多く、居住期間も比較的長い。
年収は平均より高くセカンドライフを楽しむシニア層。

ニューファミリー

10歳未満の子供と30代前後の親世代が多く出現するセグメント。住宅購入前の借家住まい層と念願のマイホーム層が混在し中流層が住むニュータウン。

工場勤め製造業、建設業などの二次産業と運輸･郵便系の就業者が多い。自動車保有台数が多い自動車社会。世帯人数や居住期間はばらつきが大きいが、持ち家･一戸建ての世帯は比較的多い。

大家族

5人以上の大家族世帯が非常に多い地方に出現するセグメント。居住期間は非常に長く、出生時からの居住者も多い。

社会インフラ 公務、医療福祉、インフラ系の就業者が多く、年収は400万円未満、就業者社宅住まいの居住期間が短い世帯が多い。

農村

就業者は農業を中心とした1次産業がほとんどで、人口構成比は55歳以降が高く世帯人員も多い。

＊2 webクローリングによりチェーン店舗ホームページから店舗情報を収集しているデータベースを利用。 ＊3 （一財）自動車検査登録情報協会の自動車保有台数データを活用。※チェーン店件数と自動車保有台数のデータ自体は、エリアの解釈にのみ使用しております。別途、データの販売もしております。
詳しくはお問い合わせください。

■データサンプルセグメント（分類）毎にテーマカラーを設け、地図上にマッピングし、エリアの傾向を分かりやすく可視化します。
ヒートマップ（エリア）
ヒートマップ（エリア）byby "c-japan_小分類SIF15""c-japan_小分類SIF15"
A1_都心のセレブ
A1_都心のセレブ
A2_都心のファミリー
A2_都心のファミリー
A3_都心の単身層
A3_都心の単身層
B1_マンション住まいのファミリー
B2_住みやすい都会住宅街
B2_住みやすい都会住宅街
B3_交通の便がいい住宅街
B3_交通の便がいい住宅街
C1_独身貴族
C1_独身貴族
C2_社宅住まい
C2_社宅住まい
C3_学生街C3_学生街D1_思春期世代のいるファミリー
D1_思春期世代のいるファミリー
D2_都市近郊のシニア層
D2_都市近郊のシニア層
D3_一戸建てファミリー
D3_一戸建てファミリー
E1_都市の公営住宅住まい
E1_都市の公営住宅住まい
E2_地方の公営住宅住まい
E2_地方の公営住宅住まい
F1_成熟ファミリー
F1_成熟ファミリー
F2_昔から続く商店街
F2_昔から続く商店街
F3_郊外型家族
F3_郊外型家族
F4_年金ぐらし夫婦
F4_年金ぐらし夫婦
G1_やりくり上手なニューファミリー
G1_やりくり上手なニューファミリー
G2_育ち盛りのニューファミリー
G2_育ち盛りのニューファミリー
G3_工場勤めのニューファミリー
G3_工場勤めのニューファミリー
G4_マイホーム予備軍
G4_マイホーム予備軍
G5_子育て真っ盛り
H1_近郊の工場勤め
H1_近郊の工場勤め
H2_工場勤めのファミリー
H2_工場勤めのファミリー
H3_地方の工業地域
H3_地方の工業地域
H4_歴史ある工業地域
H4_歴史ある工業地域
H5_工場勤めのシニア層
H6_工場勤めの若者
H6_工場勤めの若者
I1_慎ましやかな大家族
I1_慎ましやかな大家族
I2_田舎の大家族
I2_田舎の大家族
J1_医療福祉就業者
J1_医療福祉就業者
J2_エネルギーインフラ系就業者
J2_エネルギーインフラ系就業者
J3_開発インフラ系就業者
J3_開発インフラ系就業者
K1_大家族農村
K1_大家族農村
K2_農村高齢夫婦
K2_農村高齢夫婦

セグメント毎に『チェーン店の出店傾向』や『保有自動車の車種傾向』もレポート可能です
A1:都心のセレブ
店舗数の多い業態
・語学スクール
・アパレル
・エステ

登録の多い
自動車メーカー・車種
・フェラーリ・ポルシェ
・メルセデスベンツ
都心の一等地に位置する屈指の繁華街・富裕層エリア。 年収1000万円以上の世帯構成比が最も高く、高級車外国車の保有率も高い。 マンション住まいで金融・不動産業に従事する都市型ビジネスマンが住まうエリア。 客単価の高い飲食店やアパレルなどの買回り品業種が多く、繁華街性の高いエリア。

I2:田舎の大家族
店舗数の多い業態
・まちの電器屋さん
・ガソリンスタンド
・郵便局
登録の多い
自動車メーカー・車種
・ダイハツ
・スズキ
地方に出現するセグメント。5人以上の世帯が多く、出生時からの居住者が多い
ことが特徴。1次、2次産業の就業者と飲食･宿泊業が多い。年収500~600万円の世帯が多い。

■価格
（税別）

MarketAnalyzer™での利用の場合20万円／年※上記価格にMarketAnalyzer™の利用料は含まれません。

データ販売（買取）200万円

APIでのご提供

120万円／年

製品名c-japan

セグメント数

中分類（11）
小分類（36）

分類に用いたデータ
国勢調査
年収階級別世帯数
地価公示価格解釈に用いたデータ
国勢調査
年収階級別世帯数
貯蓄階級別世帯数
地価公示価格チェーン店データ＊2
自動車保有台数＊3＊2 webクローリングによりチェーン店舗ホームページから店舗情報を収集しているデータベースを利用。 ＊3 （一財）自動車検査登録情報協会の自動車保有台数データを活用。※チェーン店件数と自動車保有台数のデータ自体は、エリアの解釈にのみ使用しております。
別途、データの販売もしております。詳しくはお問い合わせください。

■トライアルのご案内
c-japanのサンプルデータを提供希望の方は、当社ウェブサイトのお問い合わせフォームよりご連絡いただければ提供可能です。また、企業の顧客データをお預かりし当社でトライアル分析をするPoC（トライアル分析）も受付ております。
〇お問い合わせフォーム （ https://go.giken.co.jp/c-japan_contact ）■会社概要＜事業概要＞
マーケティング向けデータ分析ツールの提供・運用支援を通じ、マーケティングデータ領域のエコシステム構築を進めることで、企業のデータに立脚した事業推進をサポート
1. 商圏分析、エリアマーケティング向けGIS （地図情報システム）の提供
・商圏分析/エリアマーケティング専用GIS ”MarketAnalyzerTM 5 “・GPS位置情報データを搭載したクラウドGIS “ KDDI Location Analyzer “ 他
2. 蓄積した分析データ・ノウハウの提供
・データ・API・GISエンジンの提供を通じたデータ戦略高度化の支援
・インストアの来訪者検知の仕組みの構築
・デジタル広告のセグメントの高度化<会社概要>
会社名：技研商事インターナショナル株式会社
代表者：代表取締役 小嶌 智海
所在地：愛知県名古屋市東区主税町2-30 GSIビル
設立 ：1976年1月
資本金：231,125,000円
URL ： https://www.giken.co.jp/＜本件に関するお問い合わせ先＞
技研商事インターナショナル株式会社 東京支店 担当：マーケティング部 市川（いちかわ）
東京都新宿区新宿2-1-12 PMO新宿御苑前 7F
TEL：03-5362-3955
お問い合わせフォーム https://www.giken.co.jp/contact/【c-japan | チェーン店舗や保有自動車の傾向も網羅した36の小分類】
A
都
心B
都会

C
都市

D
都市
近郊

E
公営
住宅
F
郊
外型
家族

別紙１

A1 都心のセレブ

都心の一等地に位置する屈指の繁華街・富裕層エリア。年収1000万円以上の世帯構成比が最も高く、高級車外国車の保有率も高い。マンション住まい、金融・不動産業の都市型ビジネスマンが多い。客単価の高い飲食店やアパレルなどの買回り品業種が多く、繁華街性の高いエリア。

A2 都心のファミリー

20歳代後半から40歳代の人口構成比が高く、単身層とニューファミリー層が混在。マンション住まい、金融・不動産に従事する都市型ビジネスマンが多いエリア。居住者の新陳代謝が活発なエリア。

A3 都心の単身層

20歳代から50歳代の人口構成比と年収400-500万円、1000万円以上の構成比が高く、単身層と富裕層が混在。飲食店や健康・美容関係の店舗が多い生活利便性の高く、人口密度が高い居住地。

B1

マンション住まいのファミリー

マンション住まい、小中学生の子供を持つ40~50歳代の核家族世帯が多い。
IT、金融、不動産系の都市型の仕事をしており、年収700万円以上の富裕層も多いエリア。
家具屋や教育系などファミリー向けの店舗が多い。

B2

住みやすい
都会住宅街

50代までの人口構成比が平均以上で、家族世帯と単身世帯が混在。IT、金融、不動産系などの都市型就業者に加え、教育系の就業者も比較的多い。年収は700万円程度までの世帯が比較的多く出現。都心にも近く飲食店やカーシェアスポットが多いなど生活利便性も高い地域。

B3

マンション世帯と戸建て世帯が拮抗。50代までの人口構成比が平均以上で、単身世帯と家族世帯も交通の便がいい住宅混在する。不動産、ITをはじめ多様なサービス業従業者が居住。鉄道沿線に面した交通の便の良いエ街
リア。

C1 独身貴族未婚の単身世帯が多い。20代から50代までの生産年齢人口構成比、マンションなど賃貸住宅が多く、年収300~500万円、サービス業従事者が多い。

C2 社宅住まい社宅等に居住している世帯が多い。年収は平均的だが、住居費が抑えられ相対的に貯蓄額が高い。
20代~30代の人口構成比が高く、単身世帯も多い。サービス業従事者、インフラ関係の就業者が多い。

C3 学生街20代前半の単身層が多いエリア。低年収層が多く、労働力人口が小さいなど学生街の特徴が色濃く出ている。学生街という土地柄もあり共同世帯が多く、飲食店系の就業者が多い。

D1

思春期世代のいるファミリー

10代の思春期世代と40代50代の両親世代の人口構成比が高い。戸建てよりも共同住宅に居住している世帯が多く、居住期間は10年前後の世帯が多い。年収500万円以上のサービス業、インフラ関連就業者が多く居住している。ミニバン保有率が高く、ファミリー層の多いエリア。

D2

都市近郊のシニア層

65歳以上、一人二人世帯の構成比が高い地域。高齢人口が多く労働力人口も小さいためか、年収400万円以下の低年収層が多い。借家住まいが多い。

D3

一戸建て
ファミリー

持ち家･戸建ての世帯数が多い。10代の子供世帯と40代50代の両親世代が多いエリア。居住期間は10年前後の世帯が多く、年収レンジは500~700万円ほどでインフラ、教育系の就業者が比較的多い。学習塾、幼児教室など教育関係の店舗が多い。

E1

都市の公営住宅住まい

公営住宅の居住者が多いことが特徴。居住者は60代以降と外国人の人口構成比が高い。
年収300万円以下の低年収層が多く、失業率も非常に高く労働力人口が非常に小さい特徴。
周辺の店舗にも100円ショップやディスカウントストアなどの店舗が多い。

E2

地方の公営住宅住まい

60代以降の高齢が多く、失業率が高い。
年収300万円未満の低年収層が非常に多く、保有されている自動車の種類は軽自動車が多い。

F1 郊外型家族

40代後半以降の親世代と独立を控える10代後半の子供世代の人口構成比が高い。
持ち家比率が高く、居住年数が20年前後の居住者が多い。
教育、不動産系の就業者が多く、年収は500万円以上の比較的裕福な層が多く居住している地域。

F2 旧市街50代以降の人口構成比と小売･飲食店などのサービス業の就業者、自営業者が多い。居住期間が20年以上の居住者が多く、居酒屋やカラオケ店舗なども多い昔ながらの商店街。

F3 成熟ファミリー

中学生以下の子供を持つ家族や高齢の夫婦世帯が混在。建設系や医療福祉系の就業者が多く、年収分布は300万円ほどの世帯が多い。一戸建ての比率が高く、長く同じ地域に住み続けている居住者が多いことが特徴。

F4 年金ぐらし夫婦

子供世代が独立し、セカンドライフを楽しむ60代以降の夫婦が多い。年収分布は500~1000万円が中心で、貯蓄も多い。持ち家、一戸建ての比率も非常に高く、居住期間も長い。

【c-japan | チェーン店舗や保有自動車の傾向も網羅した36の小分類】
G
ニ
ュ
ーファ
ミ
リー

H
工場
勤
め

やりくり上手なG1
ニューファミリー

15歳未満の食べ盛りの小中学生以下の世代と30代前後の親世代の人口構成比が高い。
年収400万円未満の世帯と、持ち家･一戸建ての比率が高い。保有自動車は軽などの小型車が多く、うまく家計をやりくりしていることが垣間見える。就業構造としてはサービス業従事者が多く、居住期間は短い。

G2

育ち盛りのニューファミリー

15歳未満の小中学生と30~40代の両親世代の人口構成比が高い。戸建て、共同住宅の比率は半々ほどで、世帯年収も700万円前後の世帯が多い。食べ放題やファミレスなど家族向けの店舗が多く利便性が比較的高い地域。保有自動車もミニバンなどファミリー向けの車種が多い。

G3

工場勤めのニューファミリー

40代以下の人口構成比が高く、製造業の就業者が多いことが特徴。年収分布は500~700万円の間が中心となっている。自動車の保有数が多く、中古車店やカーメンテナンス店も多くある。

G4 マイホーム予備軍

10代未満の子供と30代の親世代の構成比が高い地域。
賃貸、社宅住まいが多く、居住期間も短いマイホーム予備軍。
年収分布は300~700万円の世代が中心で、保有する自動車には軽自動車が多い。

G5 子育て真っ盛り

乳幼児と30代の親世代の構成比が高く、子育てに奮闘する家族が多く居住している地域。
戸建て、共同住宅住まいの比率は半々ほどで、居住期間が短いニュータウン。
保険相談窓口や子供用品の店舗などが多くある。

H1

近郊の工場勤め運輸業や製造業の就業者が非常に多く、賃貸世帯が多い。
年代別の人口出現率は均等的に出現し、年収分布も300~700万円ほどの平均よりの世帯が多い。
カー用品店など自動車関連の店舗が多いことも地域柄をよく表している。

H2

工場勤めのファミリー

製造業、建設業、運輸業などの就業者が多い。
10代以下、40代、60代以降の人口構成比高く、世代が混在している。持ち家･戸建ての比率も高く、居住期間も長い。工場勤めの就業者が多い地域柄か軽自動車の保有比率が高い地域。

H3

地方の工業地域

製造業、建設業など第2次産業の就業者がとても多いことが特徴。
年収400万円未満の世帯や失業者数が多いなど輝きが失われつつある地域の特徴が見受けられる。
年齢分布では50代以降の出現率が高い。

H4

歴史ある工業地域

居住者には、建設業や製造業など2次産業就業差者が多く、年収400~1000万円の構成比が高い。
50歳代以上の人口出現率、平均年齢が非常に高く、居住期間も非常に長いことからその地域に長年住んでいる居住者が多いことが伺える。

H5

工場勤めのシニア層

50代後半以降の人口構成比が非常に高いことがこのセグメントの特徴。
3世代世帯、持ち家･戸建ての比率もかなり高く、出生時からの居住者も多い。

H6 工場勤めの若者

I
大家族
J社会
イン
フラ
就業
者

K
農
村

別紙２

20代･外国人の人口構成比が非常に高く、2次産業の就業者がほとんど。多くが未婚の単身世帯で、社宅住まいが非常に多いことが特徴となる。パチンコ店やアミューズメント施設など娯楽施設も多い。

I1

慎ましやかな大家族

5人以上の世帯が多く、年収400万円未満の層が多いことが特徴。
産業的には1次、2次産業の就業者が多くなっており、軽自動車の保有率が高い。

I2

田舎の大家族

5人以上の世帯が多く、出生時からの居住者が多いことが特徴。
1次、2次産業の就業者と飲食･宿泊業が多い。
年収500~600万円の世帯が多い。

J1

医療福祉
就業者

医療福祉系、公務、教育系就業者が多く、小中学生の人口構成比が比較的高いことが特徴。
持ち家･戸建ての居住率も高く、年収は400万円以下の層がメイン。
ディスカウントストアや百円均一ショップなど低価格帯の店舗も多い。

J2

エネルギー
インフラ系就業者

公務、インフラ関連の就業者が多く居住している。
20代が人口構成比が高く、社宅住まいの居住形態の割合が高い。
年収400万円未満の世帯が非常に多いが、貯蓄は相対的に高い。

J3

開発インフラ系
就業者

人口構成比では50代後半以降が大半で、2人世帯が多い。
産業的には鉱業や林業などの就業者が多い。年収は400万円以下の割合が高い。

K1 大家族農村

農業を中心とした就業者が殆どの地域。
人口構成比は50代後半以降が非常に多く、居住期間も非常に長い。軽自動車の保有率が高く、チェーン店が少なく郵便局が目立つ

K2 農村高齢夫婦

60代以降の人口構成比、2人世帯が多いことが特徴。
1次産業就業者が多く農業に加えて林業や漁業などの就業者も多い地域。人口密度も非常に低く過疎が進んでいる地域。