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老朽建物率×設備会社密度の全国比較

smart_toy AIによる3行まとめ
老朽建物率と設備会社負荷を2軸で分析 群馬県など優先地域を独自ランキング化 故障件数や因果関係は判断できない
list 目次
📖 このテーマを初めて読む方は AIGENT ACE Research からご覧ください。

要点:法人建物の老朽化proxyと設備会社の供給負荷を掛け合わせ、地域ごとの保守リスクを比較します。

  • この記事の結論
  • Key Findings
  • 比較表・ランキング

対象読者:設備工事会社の経営者・採用責任者

老朽建物率と設備会社密度を掛け合わせた分析をイメージした編集用ビジュアル
老朽建物率×設備会社密度の全国比較のテーマビジュアル(AIGENT ACE作成)

この記事の結論

老朽建物率と設備会社負荷は別の軸です。両方を重ねることで、単純な築年数ランキングとは違う優先地域が見えます。

Key Findings

  • 役割: 独自分析
  • 検索意図: 老朽化・密度
  • 分析の角度: 2軸分析の方法と、故障件数を含まない限界を明記します。

比較表・ランキング

表1: 比較表・ランキング(順位・都道府県・築30年以上proxy・床面積/設備業者)
順位都道府県築30年以上proxy床面積/設備業者2軸順位の合計
1群馬県46.5%54,388㎡/社6
2奈良県48.8%34,665㎡/社8
3長野県46.2%36,703㎡/社9
4富山県49.7%31,854㎡/社15
5岐阜県44.2%34,678㎡/社19
6佐賀県44.5%32,960㎡/社20
7栃木県45.1%30,608㎡/社26
8島根県43.4%32,365㎡/社29
9福島県44.1%31,852㎡/社30
10静岡県46.5%27,966㎡/社30
築30年以上proxyと設備会社供給負荷の2軸で優先度が高い地域の老朽率を示す横棒グラフ
図2. 2軸(老朽率×供給負荷)で優先度が高い地域の築30年以上proxy(2023年)

データから確認できること

2軸分析の方法と、故障件数を含まない限界を明記します。

AIGENT ACEでは、公式原数値、AIGENT ACEが再計算した値、AIGENT ACE独自指数を別の層として扱います。分母、調査期間、地域粒度、欠損ルールが違う数字を同じランキングへ混ぜません。

方法論上の注記

  • 本クラスタのスコア・componentは47都道府県サンプル内のmin-max相対値(0〜100)であり、絶対水準を表しません。
  • 「設備工事業者数」は建設工事施工統計調査第8表の業者数(事業所ベースであり、許可業者数・法人数とは一致しません)。
  • 建物データは法人所有建物(2023年・用途分解なし)。業者数は2024年度、求人倍率は令和7年度のjob tag加工統計で、年度構成が異なります。

実務での使い方

  1. 自社の建物用途・設備年齢・故障履歴を確認する
  2. 該当する地域componentと公式原数値を確認する
  3. 更新・採用・外注・業務標準化の仮説を作る
  4. 小さな業務から検証し、実測値を追加する

この分析で言えないこと

このデータだけで、因果関係、受注確率、故障件数、個社の業績を断定することはできません。取得できない値は推測せず、proxyまたはnullとして扱っています。

よくある質問

Q. これは公式ランキングですか?

いいえ。公式統計を基にAIGENT ACEが算出した独自分析です。公式値と計算値を本文で分けています。

Q. この数字だけで設備更新を決められますか?

いいえ。物件用途、設備状態、故障履歴、法定点検、部品供給、停止影響を個別に確認してください。

参考文献・出典

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井上 裕太
Author

井上 裕太

代表取締役・著者/調査責任者

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AI/LLMシステム開発、業務設計、データ分析、設備業界向け業務改善

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