2024年4月に民間団体での有識者でつくる「人口戦略会議」にて、「日本の地域別将来推計人口（2023年推計）」にもとづき、人口から見た全国の地方自治体の「持続可能性」について分析したニュースが話題となりました。人口の出生率の「自然減」と人口流出の「社会減」の両面から「自立持続可能性自治体」「ブラックホール型自治体」「消滅可能性自治体」なとで分類分けしていたようですが、そもそも2023年の将来の人口の推計のデータを確認しつつ、地方自治体の市区町村毎で、2020年の人口に対して、2050年でどのような人口比になっているかTableauでヒートマップ表示させてみたいと思います。
Tableauでの市区町村毎のヒートマップに関して
地方自治体で、同名の町や村が他県にある場合、自治体名称ではTableauさんがすぐ認識してくれない課題がありました。これはTableauさんが悪いのではなく、コードではなく名前ベースのため、地域の特定が郡がない自治体名だけでは1回ですぐわからないためです。詳しくはこちらに記載しています。
同名の「市」があった場合はどうなる
例えば、郡がつかない市で、「府中市」は東京都にもあり、広島県にもあります。また、「伊達市」は北海道と広島県にもあります。自治体名として「東京都府中市」「広島県府中市」と記載しても、どうもうまく識別できませんでした。
Tableauでは「都道府県」ー「市区町村」で名称の階層構造で登録する
データを都道府県と市区町村とで列を分けたものを登録することで、重複自治体名（市町村）があって、ヒートマップを表示することができました。
日本全国のほとんどが真っ赤です。我が国ではすでに人口減少となっていますが、2020年より2050年ではほとんどの自治体毎でみるとそのほとんど人口減です。人口が増えているのは、政令指定都市の一部の区と、住環境が良く人口ば爆増していることでたびたびニュースになっている市町村です。例えば、私が住んでいる福岡県だと福津市などがそれにあたります。その他、沖縄県の南部なども人口が増える見込みです。
こちらにTableauのVIZも張り付けましたので、興味ある方はマップを拡大・縮小して、青色をクリック（スマホの方はタップ）してみてください。また一覧リストには、2020年と比較して2050年時に人口が増えている市区町村、逆に2020年と比較して2050年には人口が半減していると推計された自治体の一覧です。
読み込みデータ元
使ったデータは国立社会保障・人口問題研究所が提供しているデータを使いました。こちらからダウンロードできます。
日本の地域別将来推計人口（令和５（2023）年推計）｜国立社会保障・人口問題研究所 (ipss.go.jp)
年代別の推計もあり、多くのデータがありますが、私は「2. 都道府県・市区町村別の総人口、年齢3区分（0-14歳、15-64歳、65歳以上、（再掲）75歳以上）別人口および割合」の「結果表1 総人口および指数（令和２(2020)年＝100とした場合）」を使いました。
ホームページ内には以下のような記述があります。
国立社会保障・人口問題研究所は、このたび「日本の地域別将来推計人口（令和５年推計）」をまとめましたので公表します。この推計は、将来の人口を、都道府県別・市区町村別に求めることを目的としたもので、令和２（2020）年の国勢調査を基に、令和32（2050）年までの５年ごと30年間について、男女・5歳階級別に推計しました。今回も前回同様、市区町村別の推計を行い、その結果を合計して都道府県別の人口を得ました（ただし、福島県「浜通り地域」に属する 13 市町村（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）については、それらの市町村をまとめた地域をひとつの地域（「浜通り地域」）として推計しました。推計の対象は、令和５（2023）年12月１日現在の1,883 市区町村（福島県「浜通り地域」の13 市町村を除く769 市、736 町、180 村、および東京23 区（特別区）、20 政令指定都市の175区）と福島県「浜通り地域」の計1,884 地域です。
Tableauで読み込みまでのプロセス
当該ファイルを開くて、以下のような構成です。これをTableauで読み込みやすいよう、もしくはデータ分類が扱いやすいよう、少しばかりエクセルで加工します。
エクセルで以下のように加工しています。
不要な行（ヘッダー含む）、列を除外し、C列以降の人口と対比の各列は各年代の頭に「人口_」「20年比_」とつけることで、Tableauでメジャーバリュー値で扱いやすいようにしました。
Tableauでの操作
Tableauには、そのままエクセルを読み込みます。「都道府県」のところのデータ種別を「地理的役割」ー「都道府県/州」の設定とし、「市区町村」のところのデータ種別を「地理的役割」ー「郡」の設定としています。なぜ、「郡」にする必要があるといいますと、「地理的役割」「市区町村」の設定にしてしまうと、ヒートマップ表示ができなかったからです。（私がTableauの操作が未熟だったからかもしれませんが）
次に上の図のように、「都道府県」と「市区町村」のメジャーネームを階層構造設定にします。どちらかのメジャーをつかんで、もう一つの名称にドロップすれば階層構造は作れます。親を「都道府県」、子を「市区町村」となるように位置を調整します。
上側が親ですね。
次に「都道府県」のメジャーネームをマークカードの「詳細」にドロップします。
これだとまだ都道府県単位です。次にマークカード内にある「都道府県」の左側に「＋」をクリックします。階層構造にしたのでドリルダウンというやつですね。そうすると、自治体毎に地図にプロットされます。
最後に、「20年比_2050年」のメジャーバリューをマークカードの「色」にドロップします。
あとは、色パレットを調整すればOKですね。ダッシュボードにはクロス集計も入れていますが、こんな感じで、重複自治体名称があっても都道府県と市区町村名を親子関係（階層構造）にしてあげるだけでストレスなく自治体毎にヒートマップを表示することができました。
最後に
同名の自治体があった場合、郡を入れる方法や「マップ」ー「場所の編集」などのメニューによって個別自治体を割り当てなどもやっていましたが、階層構造にすることで、同名の市に関する問題や、複数件跨った市区町村をヒートマップ表示に関する問題も解消できました。
人口減少社会となった日本、多くの外国人が日本で働くためにやってきています。コンビニやサービス業ではすでに多くの外国人の方が働いています。若者をはじめ、生産年齢人口もどんどん減っている中、外国から来た彼らがいないと社会が回らない時代なのかもしれません。一方で、私は欧米のように治安悪化や就労しない外国人が溢れて社会保障がタダ乗りされてしまうところを不安視してしまいます。
人口動態が将来予測にあたって、もっとも確度高い統計と言われるようですが、2050年までわずか26年です。遠いようであっという間でしょう。その時の社会インフラ状況、住宅環境、街ゆく人々の様子も大きく変わっていることでしょうね。
最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。
投稿したVIZは以下のバージョンで作成しました。