スコアの計算方法
How We Calculate Scores
1. 使用しているデータについて
About Our Data
このサイトのスコアは、日本政府が公開している統計データのみを使用しています。外部ランキングや口コミ評価は使用しておらず、すべて政府統計データとそれに基づく定量的な計算のみで構成されています。（暖房・冷房負荷など一部の派生指標は、政府統計データを元に算式で算出したものです）
データの提供元は以下の通りです。
| データソース | 使用している指標 | 収集年 |
|---|---|---|
| e-Stat （政府統計ポータル） | 総人口・外国人比率・家賃・気温・日照・積雪 | 2007〜2023年 |
| 統計ダッシュボード （総務省） | 小売店・飲食店・診療所数・所得・人口密度・犯罪率・世帯数・軽自動車及び小型特殊自動車台数・保有自動車数（乗用車、都道府県レベル） | 2020〜2025年 |
| 小売物価統計調査 （総務省） | 消費者物価地域差指数（総合・10費目） | 2024 |
| 国土数値情報 行政区域データ（N03） （国土交通省） | 市区町村の代表座標（緯度・経度） | 2024 |
| 国土数値情報 都道府県地価調査データ（L02） （国土交通省） | 住宅地平均地価（円/m²） | 2025 |
このサイトでは、これらの統計データまたはそのAPI機能を使用していますが、その内容は国によって保証されたものではありません。
2. スコアの計算ステップ
How Scoring Works
スコアは以下の5つのステップで計算されます。
ステップ 1 — 数値の正規化（0〜1 への変換）
家賃（円）や気温（℃）など、指標ごとに単位が異なるデータを公平に比較するため、 全国1,917市区町村における各指標の順位（パーセンタイル）を 0.0〜1.0 に変換します。
正規化値 = 当該自治体の順位 / (全自治体数 − 1)例: 家賃が全国991自治体中200番目に安い場合、正規化値は約 0.80（安さ上位20%）になります。この方法により、一部の極端な値（東京・大阪など）に引きずられず、全自治体が均等に0〜1の範囲に分布します。
ステップ 2 — 方向の調整
指標によって「高いほど良い」「低いほど良い」が異なります。
- 低いほど良い指標（家賃・犯罪率・積雪など）: 正規化値を反転（
1 − 正規化値） - 高いほど良い指標（生活利便性・気温・日照など）: 正規化値をそのまま使用
また、方向トグル機能で好みの方向を逆転できます。例: 「家賃が高い＝富裕層エリア」を探したい場合は「高い」方向に設定。
ステップ 3 — 加重平均によるスコア算出
あなたが設定した重みに基づき、有効な指標の加重平均を計算します。
スコア = Σ（調整済み正規化値 × 重み） / Σ（重み）| 設定 | 重み値 |
|---|---|
| 不問 | 0（計算に含まない） |
| やや重視 | 0.33 |
| 重視 | 0.66 |
| 最重視 | 1.0 |
データが存在しない自治体の指標はその自治体のスコア計算から除外されます（0点扱いにはなりません）。
ステップ 4 — 除外条件（ディールブレーカー）
ディールブレーカーを設定すると、スコア計算の前にその条件を満たさない自治体が結果から外れます。実際のデータ値（正規化前）と比較するため、「積雪30cm以上は除外」のような感覚的に分かりやすい設定が可能です。
| 指標 | 設定タイプ | デフォルト値 |
|---|---|---|
| 積雪量 | 上限 | 30 cm 以下 |
| 最低気温 | 下限 | −5℃ 以上 |
| 最高気温 | 上限 | 35℃ 以下 |
| 犯罪率 | 上限 | 5件/千人 以下 |
| 人口密度 | 下限 | 500人/km² 以上 |
| 診療所数 | 下限 | 1施設 以上 |
| 推定暖房負荷 | 上限 | 1,500度日 以下 |
| 推定冷房負荷 | 上限 | 1,000度日 以下 |
ステップ 5 — 低スコアの除外
スコアが 0.20 未満の自治体は、「設定した条件とほぼ無関係」として結果から自動的に除外されます。
3. 各指標の説明
Indicator Reference
📊 全国平均値との比較表示
各自治体の詳細ページでは、すべての指標値の横に全国約1,900市区町村の平均値を表示します。指標ごとに定められた「良い方向」に基づき、全国平均より良い値は緑色、悪い値は赤色、方向性のない中立指標はグレーで色分けしています。
住居・費用
家賃（円/畳）
専用住宅の1畳（約1.65m²）あたりの月額家賃。出典: 住宅・土地統計調査（総務省、5年間隔調査、最新2023年）
⚠️ カバー率約52%: 全国の約半数の自治体のみデータあり（特に農村部・過疎地域に欠損が多い）
住宅地平均地価（円/m²）
国土交通省「都道府県地価調査」データ（国土数値情報、2025年）から、 用途区分「住宅」の基準地点を抽出。 市区町村ごとに調査価格（円/m²）の平均値を算出。 全国約14,400地点のうち住宅地のみ対象。 地価が高い＝住居費・生活費が高い傾向を示す参考指標。
⚠️ カバー率約98%: 1,882自治体にデータあり（住宅地の基準地点が存在しない農村部・山間部は欠損）
生活利便性
生活利便性スコア（施設数/km²）
小売店・飲食店・一般診療所の合計数を可住地面積で割った複合指標。高いほど生活インフラが充実しているエリア。出典: 経済センサス（総務省、2021〜2022年）＋ 土地面積統計
軽自動車等保有台数（世帯あたり）（台/世帯）統計算出
軽自動車及び小型特殊自動車台数（統計ダッシュボード）を 世帯数（国勢調査）で割った派生指標。
解釈の注意: 地方では値が高い＝マイカー必須（公共交通が不便）を示す傾向があり、 都市部では値が低い＝公共交通が充実していることを意味します。 どちらが移住に適しているかは個人の好みや生活スタイル次第であるため、 このサイトでは中立指標（higher_is_better = 設定なし）として扱い、 検索スコアには含めず詳細ページへの参考表示のみとしています。
乗用車保有台数（世帯あたり）（台/世帯）統計算出
保有自動車数・乗用車（統計ダッシュボード）を 世帯数（国勢調査）で割った派生指標。軽自動車を含む全乗用車が対象。
都道府県レベルの参考値: 市区町村レベルのデータが存在しないため、 都道府県値を同一都道府県内の全市区町村に展開して使用。 全国平均は約1.06台/世帯（公式値1.016との差は世帯数ソースの違い＝国勢調査2020年 vs 住民基本台帳2024年による）。 検索スコアには含めず詳細ページへの参考表示のみ。
安全
犯罪率（件/千人）
刑法犯の年間認知件数を人口1,000人で割った値。出典: 警察庁犯罪統計（都道府県別、2022年）
⚠️ 市区町村ごとのデータは2008年以降廃止。同一都道府県内の全自治体に同じ値を適用。
国際環境
外国人比率（%）
総人口に占める外国籍住民の割合（「不詳」は除外）。出典: 国勢調査（総務省、2020年）
人口・都市度
可住地人口密度（人/km²）
居住可能な土地1km²あたりの人口。 「都市」: 利便施設が多い都市的エリア志向。 「地方」: 静かで自然豊かなエリア志向。
生活費
消費者物価地域差指数（全国平均=100）
総務省「小売物価統計調査」（2024年）に基づく都道府県別の物価水準指数。 全国平均を100として、食料・住居・光熱水道・家具家事用品・被服履物・ 保健医療・交通通信・教育・教養娯楽・諸雑費の10費目と総合指数を収録。 各自治体の詳細ページでは、所属都道府県の総合指数と上位3費目の割高/割安傾向を表示します。
⚠️ 都道府県単位: 同一都道府県内の全自治体に同じ値が適用されます。市区町村レベルのデータは公開されていません。
気候
年平均気温（℃）/ 日照時間（時間/年）/ 最深積雪（cm）
いずれも都道府県レベルのデータを同一都道府県内の全自治体に適用。出典: 気象統計（気象庁・社会・人口統計体系経由）
⚠️ 積雪深のみ最新データが2007年（API調査済み・2008年以降の公開なし確定）
推定暖房負荷 / 推定冷房負荷（度日）
暖冷房需要を表す複合指標（詳細ページ・ディールブレーカーのみ）。気象庁アメダス最寄り観測所の月別平均気温（2025年1〜12月）を使い、月単位でデグリーデーを積算する正式なHDD/CDD方式:
暖房(HDD18): Σ(月) max(0, 18 − 月平均気温) × 月日数
冷房(CDD24): Σ(月) max(0, 月平均気温 − 24) × 月日数
基準温度: 暖房18°C（省エネ法・ASHRAE標準）、冷房24°C（日本気象学標準）4. データの限界と注意点
Limitations & Caveats
データの鮮度
各指標のデータ収集年は異なります（最新: 2023年 〜 最古: 2007年積雪深）。スコアはあくまで収集時点のスナップショットです。移住の最終判断には現地確認を合わせてお勧めします。
都道府県レベルの補完
気候指標（気温・日照・積雪）と犯罪率は都道府県単位のデータのみ存在します。同じ都道府県内のすべての市区町村に同じ値が割り当てられます。例: 北海道内のすべての市町村に同じ積雪深が設定されます（実際には道内で大きな差あり）。
家賃データのカバレッジ
住宅・土地統計調査は全国の約52%の自治体しかカバーしていません。家賃を重視した検索では、データのある自治体のみが結果に表示されます。
スコアは相対比較
スコアの絶対値（例: 0.75）に直接的な意味はありません。「設定した条件に対する、全自治体の中での相対的な適合度」として解釈してください。
5. 今後の予定
Coming Soon
生活圏ビュー
自治体を起点とした「車で30分圏内」の施設分布を地図上に表示する機能。Mapbox Isochrone API と国土数値情報の施設データを組み合わせて実現予定。
交通アクセス指標
通勤手段別の交通分担率（自動車・鉄道・徒歩等）。国勢調査の従業地・通学地集計データから取得予定。