Co-evolution of human and technology
e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた．国勢調査は 1920 年から開始されており， 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである．20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており，グラフ化するには格好のデータである．
年齢（5歳階級），男女別-都道府県（大正9年～平成27年）というファイルである．リンク先のページにはファイルが 3 つあるが，最後のものが最も粒度が細かいので，これをグラフ化する．
ヒントは経済産業省の平成29年度電力市場環境調査にあった．20 ページに就業人員の調査という項目があり，その下に統計データからの推計値がある．
日本標準産業分類で 331 電気業が 142800 名，日本標準職業分類で 641 発電員・変電員が 32800 名とある．これは 2015 年の国勢調査に基づいている．なら，次は元のデータに当たろう．
数十年後に日本はどんな姿に変わっているのか．『データで見る都市の衰退』というテーマのもと，様々な角度から考察してきた．
残念ながら，あまり楽観はできない．どちらかと言うと，悲観的な予測が優位である．ほとんどの都市は衰退していく．東京も例外ではない．
今回は参考図書を読んで日本の住宅事情およびその背景にある核心的問題について考察を述べる．これは誰も触れようとしない聖域である．
これまでは日本の都市人口の過去の推移を見てきた．総務省には日本の都市人口の推移予測がある．今回はこのデータをグラフにする．
データを可視化するにあたり，重要なのは引き算である．強調すべき系列のみを強調するために，VBA の知識が欠かせない．
グラフの系列にデータラベルを表示する方法にはいくつかある．
「おい，新米 Range オブジェクト！何ボーッと突っ立ってんだよ」
「す，すみません！」
「お前，名前は？」
「は，はい．myRng1と申します．よろしくお願いいたします」
「仕事に来たら，まず名乗れ．それがここの流儀だ」
「それから，自分の職域も一緒に言うんだ．わかったか？」
「は，はい」
「最初に書いてあるだろ？Option Explicit ってな．俺も詳しくは知らねぇが，あのルールは絶対だ．名乗らない奴に居場所はない…ほら，仕事が来たぞ」
「何い？誰だ，こんな糞コード書いたのは？ワークシートに何回アクセスさせる気だよ，全く…ほれ，ここからあそこまで走って値を取ってこい」
「ここからあそこまでって…えーっ？本気で言ってます？」
「何言ってるんだ？ワークシートにアクセスするような力仕事は新米 Range オブジェクトの役割と相場が決まってるんだ．さあ行った行った」
総務省の e-Stat から全国の市区町村の財政状況を垣間見る．衰退する都市には財政破綻の徴候が見られるはずである．今回は財政力指数，経常収支比率，実質公債費比率，地方債現在高に注目する．
総務省統計ポータル e-Stat からのデータに全国の市区町村の人口推移があった．マーク・ブキャナンの「歴史はべき乗則で動く」の p 261 に「人口が半分の都市は四つある」とある．本当だろうか．検証してみた．
人口統計は国の将来を予測する重要な指標であるが，経済の指標である総生産も重要な指標である．これは国の元気さを示す値であり，報道では GDP と称されている．一人あたりの GDP とは生産性のことであり，国民の豊かさを示す値でもある．
マクロ経済学についてはほぼ素人だが，データを扱うにあたり，都道府県ごとの総生産額と生産性は欠かせない指標と思われたので，調査ついでに公開しよう．
読者がどの街に住んでいるか，俺は知らない．だが，将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる．今後しばらく繁栄が続くか，それとも衰退していくのかは，人口から予測できる．今日の記事ではその予測をデータを基に示す．後半は技術的な話題となる．
