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北海道標茶町の住みやすさ

北海道の中の標茶町形は国土数値情報行政区域データから。

町丁目 93 区画・人口 7,230 人・1,100.2km²

若者37.8全国 1,036位／道内84位

子育て世帯38.5全国 1,117位／道内93位

高齢者32.2全国 1,210位／道内101位

総合36.2全国 1,138位／道内95位

全国 1,138位／北海道の中で 95位

6つの分類

観点 18 を6つにまとめたものです。どれも 50 が全国の真ん中。まとめ方と、分類の中での重みは街評価アルゴリズムに出しています。世代を切り替えても、この形は変わりません（世代で変わるのは、6つをどれだけ重く見るかのほう）。

まちの便利さ19.1: 毎日の移動と買い物。都市の濃さもここに入れています。人が多い街ほど店も路線も増えるので、切り離すと同じことを2回数えます
医療と介護20.1: かかりつけから大きな病院まで、それに介護の事業所と施設
子育てと教育28.4: 小児科・保育・医療費助成と、小中高までの近さ
安全46.3: 犯罪と交通事故の少なさ、浸水・土砂・津波の危険の低さ、避難所の近さ
住まいと自然64.2: 住居費の安さ、みどりの多さ、坂の少なさ、天気の負担の軽さ。住み心地そのもので、便利さとは別に見ます
仕事と活気41.7: 勤め先と収入、人口が減りにくいこと、遊びに行ける場所。その街がこれから先どうかを見る3つをまとめています

観点ごとのスコア

この 18 を世代ごとの重みで足したものが上のスコアです。重みは街評価アルゴリズムに出しています。

どの観点もスコアが大きいほど条件が良い向きに揃えてあります。住居費なら安いほど、災害なら想定される被害が小さいほど高くなります。

観点	スコア	何から出しているか
鉄道	28.0	最寄り駅までの距離・1km 以内の駅の乗降客数
バス	14.4	最寄りバス停までの距離・500m 以内のバス系統数
買い物	23.3	最寄りスーパーまでの距離・最寄りコンビニまでの距離・最寄りドラッグストアまでの距離・1km 以内の店の数・可住地 1km² あたりの食料品店の数
外食	0.2	最寄り飲食チェーンまでの距離・可住地 1km² あたりの飲食店の数
医療	12.9	最寄り診療所までの距離・最寄りの内科までの距離・最寄り病院までの距離・最寄りの 100 床以上の病院までの距離・最寄り薬局までの距離・1km 以内の診療所の数・住民千人あたりの病床数
子育て	29.0	最寄りの小児科までの距離・3km 以内の小児科の数・最寄り幼稚園・こども園までの距離・子ども医療費助成の対象年齢（通院）・未就学児千人あたりの保育所等の数
教育	28.0	最寄り小学校までの距離・最寄り中学校までの距離・最寄り高校までの距離
介護	33.9	最寄り介護事業所までの距離・3km 以内の介護事業所の数・最寄りの入居・入所系介護施設までの距離・65歳以上千人あたりの介護施設の定員
公園・みどり	47.1	緑地・農地の割合・最寄り公園までの距離・最寄りの 1ha 以上の公園までの距離・500m 以内の公園の数
治安・安全	42.1	窃盗の認知件数（住民千人あたり・年）・人身事故の件数（住民千人あたり・年）・最寄り交番・駐在所までの距離・最寄り消防拠点までの距離
災害への強さ	51.6	想定最大規模の洪水浸水域にかかる割合・土砂災害警戒区域にかかる割合・津波浸水想定区域にかかる割合・最寄りの指定緊急避難場所までの距離
住居費の安さ	98.0	近傍の住宅地の地価（円/m²）
地形	44.7	傾斜 5 度以上の面積の割合
将来の人口	13.5	2050 年の人口 ÷ 2020 年の人口・転入者数 ÷ 転出者数
都市の濃さ	15.7	人口密度（人/km²）・人口集中地区に入るか
気候	61.8	猛暑日の日数（年）・熱帯夜の日数（年）・降雪量の合計（cm・年）・冬日の日数（年）・雨の日の数（年）・台風の接近数（年）
仕事と収入	51.1	働きに来る人 ÷ 住んでいる働く人・1人あたりの課税対象所得（千円）・3km 以内の法人の数・完全失業率・正規雇用の割合・地域別最低賃金（円）
遊びに行ける場所	39.5	自然公園までの距離・主な山までの距離・市区町村内の海水浴場の数

町丁目ごとのスコア（総合）

市区町村のスコアは、この町丁目のスコアを人口で重み付けして平均したものです。面積では割っていません（山林に足を引っ張らせないため）。

町丁目	総合	人口	面積
川上七丁目	51.3	4	0.02km²
川上九丁目	50.9	58	0.02km²
川上三丁目	50.6	53	0.02km²
川上八丁目	50.5	30	0.02km²
川上六丁目	50.3	23	0.01km²
常盤八丁目	50.0	122	0.06km²
川上四丁目	49.8	0	0.02km²
開運六丁目	49.1	80	0.02km²
旭二丁目	49.0	136	0.09km²
開運二丁目	48.9	71	0.03km²
川上五丁目	48.8	146	0.05km²
開運四丁目	48.4	77	0.04km²
常盤九丁目	48.0	62	0.07km²
富士四丁目	47.6	34	0.03km²
富士二丁目	47.5	25	0.01km²
富士三丁目	47.5	18	0.01km²
川上二丁目	47.4	30	0.01km²
常盤七丁目	47.0	31	0.02km²
富士一丁目	46.9	59	0.03km²
富士五丁目	46.7	49	0.05km²
川上一丁目	46.5	32	0.18km²
旭一丁目	45.5	58	0.06km²
旭四丁目	45.4	130	0.09km²
桜二丁目	44.9	89	0.03km²
開運三丁目	44.8	53	0.02km²
平和一丁目	44.8	53	0.03km²
開運八丁目	44.8	104	0.10km²
常盤六丁目	44.2	35	0.03km²
旭三丁目	44.2	123	0.06km²
常盤一丁目	43.9	71	0.11km²
川上十丁目	43.9	184	0.31km²
平和二丁目	43.8	65	0.03km²
平和三丁目	43.4	80	0.05km²
開運一丁目	43.1	46	0.25km²
桜一丁目	43.1	11	0.01km²
桜三丁目	43.1	40	0.01km²
桜十丁目	43.0	255	0.04km²
麻生一丁目	42.8	57	0.02km²
開運五丁目	42.5	62	0.02km²
常盤二丁目	42.2	32	0.08km²
桜九丁目	41.9	54	0.04km²
桜四丁目	41.7	48	0.03km²
開運七丁目	41.3	55	0.06km²
平和八丁目	41.1	66	0.13km²
平和七丁目	40.5	6	0.10km²
桜五丁目	40.4	85	0.04km²
桜十一丁目	39.9	66	0.02km²
桜十四丁目	39.9	25	0.09km²
麻生三丁目	39.8	43	0.09km²
平和九丁目	39.6	33	0.10km²
常盤三丁目	39.6	57	0.09km²
桜六丁目	38.5	97	0.03km²
麻生二丁目	38.1	53	0.05km²
平和六丁目	37.9	15	0.11km²
桜十二丁目	37.9	95	0.03km²
平和四丁目	37.5	40	0.05km²
麻生七丁目	37.2	54	0.03km²
旭五丁目	37.0	45	0.05km²
平和五丁目	37.0	6	0.12km²
旭六丁目	36.8	62	0.20km²
常盤四丁目	36.7	39	0.08km²
麻生五丁目	36.5	34	0.04km²
常盤十丁目	36.5	38	0.56km²
麻生八丁目	36.4	46	0.03km²
麻生四丁目	36.4	38	0.13km²
開運十丁目	36.3	28	0.37km²
桜七丁目	36.1	123	0.04km²
桜十三丁目	36.1	18	0.05km²
桜八丁目	35.3	8	0.10km²
麻生十丁目	35.1	68	0.04km²
麻生九丁目	34.5	78	0.04km²
開運九丁目	34.4	2	0.63km²
常盤五丁目	33.8	46	0.17km²
麻生六丁目	33.8	22	0.03km²
字虹別	29.0	719	145.68km²
茅沼	28.6	26	20.22km²
北標茶	27.8	11	0.69km²
字阿歴内	26.5	247	106.56km²
磯分内	26.3	577	98.91km²
南標茶	26.1	37	4.02km²
字塘路	25.8	165	37.58km²
字ルルラン	25.3	71	10.17km²
字上多和	25.1	141	43.95km²
シラルトロ	25.0	48	69.63km²
厚生	24.9	42	21.95km²
御卒別	24.8	236	83.14km²
五十石	24.6	11	22.87km²
茶安別	24.5	324	178.22km²
字多和	24.4	69	31.14km²
沼の上	24.3	5	16.30km²
字栄	23.8	71	15.28km²
久著呂	23.4	66	122.94km²
沼幌	23.1	83	65.01km²

スコアは 0〜100 の相対値です。「日本に住む人のうち何%より条件が良いか」を表していて、スコア80は上位2割という意味であって、合格を表す数字ではありません。 測り方と係数は全部出しています。