公的統計の「産業と生産」に関する指標を 17 本あつめて、都道府県コードで1枚の表に結合しました。そのうえで、指標のあらゆる組み合わせについて相関を **136 組すべて計算**し、r・標本数・95% 信頼区間・スピアマンの順位相関・p 値を全組に付けています。 ■ 入っているもの（すべて実測値） ・pref_joined.csv　47 行 × 17 列（1 行 1 都道府県） ・COLUMNS.csv　　 全列の意味・時点・指標コード・統計コード・出典・作り方 ・industry.sqlite　 同じ内容の SQLite。標準ライブラリでそのまま開けます ・correlations_all.csv　136 組ぜんぶ。r・n・95%CI・ρ・p・**総人口を統制した偏相関**・機械的な組の印 ・report.html　　 画像を全部埋め込んだ単一 HTML。開くだけで読めます。通信はしません ・BUILD_META.json　作った日・指標数・組数・落とした指標の実測 ・LICENSE.txt ■ 結合した指標（17 本） ・土地生産性（耕地面積1ヘクタール当たり）　（時点 2023FY00） ・６次産業農業生産関連事業体数（農産加工）　（時点 2022FY00） ・県内総生産額（農林水産業）（2015年基準）　（時点 2021FY00） ・県内総生産（名目）2015年基準　（時点 2022FY00） ・在庫変動（名目）（2015年基準）　（時点 2021FY00） ・在庫変動（実質）（2015年基準）　（時点 2021FY00） ・製造品出荷額等　（時点 2023CY00） ・売上金額（民営）（製造業）　（時点 2020CY00） ・純付加価値額（民営）（製造業）　（時点 2020CY00） ・就業者数（製造業）（第12回～改定産業分類）（国勢調査）　（時点 2020CY00） ・生産工程従事者数　（時点 2020CY00） ・製造業付加価値額　（時点 2023CY00） ・漁業生産額　（時点 2016CY00） ・海面養殖業生産額　（時点 2001CY00） ・在庫品増加（名目）（2005年基準）　（時点 2014FY00） ・生産工程・労務作業者数（～2005年）　（時点 2005CY00） ・従業地による就業者数（製造業）（第11回改定産業分類）（国勢調査）　（時点 2005CY00） ■ 「歳入と歳出」を目玉にしないために（このキットの肝） 同じ量の言い換え同士は、中身が重なっているので必ず強く相関します（例: 歳入決算総額 と 歳出決算総額）。この手の組を **機械的に決まる組** として 6 組に自動で印を付け、目玉の結果からは外しました。表には全部残してあります。 さらに、規模の効果（大きい県ほど何でも大きくなる）を切り離すため、**総人口（総数・時点 2025CY00）を統制した偏相関** を 136 組すべてに付けています。生の r が大きくても人口統制後に消える組は、「県が大きいから両方大きかっただけ」と読めます。**この差が、生の数字には無い値打ちです。** ■ 実際に出た結果の例（本編から） ・就業者数（製造業）（第12回～改定産業分類）（国勢調査） と 生産工程従事者数　r = +0.992（人口統制後 +0.974） ・製造品出荷額等 と 製造業付加価値額　r = +0.988（人口統制後 +0.981） ・製造品出荷額等 と 売上金額（民営）（製造業）　r = +0.986（人口統制後 +0.994） ・純付加価値額（民営）（製造業） と 就業者数（製造業）（第12回～改定産業分類）（国勢調査）　r = +0.986（人口統制後 +0.957） ■ そして、何も出なかった組（これも全部載せています） ・漁業生産額 と 生産工程・労務作業者数（～2005年）　r = +0.050 ・県内総生産額（農林水産業）（2015年基準） と 製造品出荷額等　r = +0.049 ・県内総生産額（農林水産業）（2015年基準） と 売上金額（民営）（製造業）　r = +0.032 **|r| が 0.05 未満だった組が 14 組あります。全部表に残しています。** ■ 分析の掟（これを守っているから値がつきます） ・**相関を因果として書きません。** レポートに「◯◯だから◯◯になる」という文は1つもありません。あるのは「r = 0.xx（n = 47）」だけです。 ・**都合のいい組だけを見せません。** 計算した 136 組は、相関がほとんど無かった 14 組も含めて全部載せています。 ・**時点をそろえています。** 各指標について「47都道府県すべてに値がある最新の時点」を選び、原数値・確報を優先しました。どの指標がどの時点かは COLUMNS.csv と表紙に書いてあります。 ・**揃わなかった指標は落として、落としたことを書いています。**（今回 0 本） ・**数字はすべてプログラムが出した値です。** 手で書いた数字はありません。 ・**規模の効果を統制した値も併記しています。** 統制していない数字だけを見せません。 ・都道府県の相関を個人に当てはめてはいけないこと（生態学的誤謬）も明記しています。 ■ 形式 ・CSV は UTF-8・BOM 付き。Excel でダブルクリックしても文字化けしません。 ・crosskit-industry_01.zip（0.40 MB） ・SQLite は Python 標準ライブラリ・DB Browser for SQLite・DBeaver などでそのまま開けます。 ■ 出典（表示は必須です） 「統計ダッシュボード」（総務省統計局） https://dashboard.e-stat.go.jp/static/api/ 利用規約 https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use 政府標準利用規約（第2.0版）に準拠し、CC BY 4.0 と互換です。商用利用可、複製・公衆送信・翻案可。出典の記載と「編集・加工を行った旨」の記載が条件です。 そのまま貼れる出典表示を LICENSE.txt に入れてあります。 ■ 使ってよい範囲 ・個人利用・商用利用のどちらも可能です。 ・改変、集計、他データとの結合、社内資料・記事・アプリ・製品への組み込み、いずれも可能です。 ・ただし、成果物を公開・配布・販売するときは、出典表示と「加工して作成した」旨の記載が必ず必要です。省略できません。 ・このキットは EmpireOS が加工したものであり、政府が作成したものではありません。 ■ 再配布について（正直に書きます） 元データは国が CC BY 互換の条件で公開している公的データです。出典表示さえ守れば第三者への再配布も規約上は認められており、こちらでそれを禁止することはできません。このキットの値打ちは、生の数字ではなく、**同じ鍵で繋いだこと・136組を無相関だったものも含めて全部出したこと・時点と出典を1列ずつ書いたこと**にあります。 ■ 注意 ・**相関は因果ではありません。** 投資・売買・経営の助言でもありません。 ・n = 47 です。標本が 47 しかない相関は、証拠としては強くありません。95% 信頼区間を全組に付けたのはそのためです。区間が 0 をまたいでいる組は「方向すら決まっていない」と読んでください。 ・人口を統制した偏相関は付けていますが、統制したのは人口だけです。面積・所得・年齢構成などの他の交絡は残っています。 ・個人が特定できるデータは扱っていません。すべて都道府県単位の集計値です。