有名人を多く輩出する都道府県は一体どこか

データで見てみよう(写真:Kazpon / PIXTA)

現在、オンラインサロンが活発になっている。有名人と触れ合って刺激を受けたり、あるいは、そのサロンメンバーと勉強したり、新たなビジネスを開始したりする。堀江貴文さん、西野亮廣さん、箕輪厚介さん、はあちゅうさんなどのオンラインサロンは有名だ。

以前「O2O(オンライン・トゥ・オフライン)」という言葉が流行したように、ネットだけで完結するのではなく、やはり直に触れ合う機会を人間は有しているらしい。

思うに、「これが正しい」とか「これが善だ」といった尺度は、もはや人間を動かす動機になっていない。これから人を動かすのは、「これを信じてみたい」という衝動に似た心の揺れだから、有名人に人々が集うのは必然なのかもしれない。

拙著『未来の稼ぎ方 ビジネス年表2019-2038』でも指摘しているが、これからは「人」そのものがビジネスになるのではないか。家計調査によると、信仰・祭祀費の支出額はこの20年、減り続けている。さらに、宗教法人の数も、信者の数も減り続けている。既存の宗教が掬い上げてくれない、日常の困りごとも、オンラインサロンなら同志とともに解決できるかもしれない。

実際の宗教は訴求性を失いつつある。いっぽうで、かわりに有名人が主宰するオンラインサロンが訴求性をあげている。これは皮肉な意味ではなく、「宗教ビジネス」の主体が、既存宗教から有名人へと変わりつつある。

有名人を多く輩出する都道府県は?

ところで私は、仕事で、日本全体の人口推移や、各都道府県の増減などを調べる機会がある。そこで、ふと思った。有名人を多く輩出する都道府県はどこだろうか。

そこで大胆に、インターネット百科事典のWikipedia(ウィキペディア)に個別ページがある人を、有名人と定義した。Wikipediaが、すくなからぬ人の注目を浴びた人たちのデータベースであるには違いない。さらに、政府の統計データ(「人口動態調査」)が存在するため、1935年から2015年までの期間で、各都道府県の出生数は把握できる。各都道府県出身の有名人数を、誕生年の各都道府県における出生数で割れば、有名人になった“率”を計算できる。

東京、大阪、愛知、福岡がランキング上位にいない

トップ10は出生数1万人当たり5人以上の10府県となった。数字の意味は、出生数のうちWikipediaに載っている比率だ。たとえば、0.03だったら、1万人に3人しか載らない。その意味では、けっこうな高倍率(?)といえる。

意外なのが、東京、大阪、愛知、福岡がランキング上位にいない点だ。対して、東京近辺の県のほうが数字は高くなっている。さらに大阪近辺の、京都や滋賀も善戦している。また、最後に驚くのは、沖縄の率の高さだ。さらに注意が必要なのは、沖縄は人口動態調査によると、出生数が不明の年がある(!)ため、実際にはもっと率が高いと予想できる。

人口動態調査では、それぞれの10年区切りで、2年分の出生データが記載されている。たとえば、60年代であれば、前述の1960年と1965年といったように。そこで、おなじく、各年代の出生で因数分解してみた。

結果を述べると、やはり、東京、大阪、愛知、福岡がランキング上位にいない。東京と大阪も、50年代で一度ランクインしたのみだ。やはり周辺県の強さがわかる。

あくまで「率」である

まとめると次のとおりだ。

・東京、大阪、愛知、福岡といった大都市出身者の出生数から見たWikipedia率は低い

・大都市の周辺都道府県がWikipedia率は高い

・例外として沖縄は群を抜いてWikipedia率が高い

ただし、誤解していただきたくないのは、あくまで「率」であることだ。もちろん、絶対数でいえば大都市の輩出数が多いは当たり前だ。沖縄が高いといったものの、絶対数ではほかの都道府県レベルにすぎない。

仮説でいえば、Wikipediaで掲載される人たちの性質上、どうしてもメディア関連に登場するケースが多い。そのとき、すでにメディアのある大都市に住んでいた人たちよりも、周辺都道府県のほうが(あくまで率として)大都市に進出しようとするインセンティブをもつ。ただし、あまりに遠ければ、そもそも目指そうとしないのかもしれない。

なお、最後に当調査の課題を述べておく。

● Wikipediaに載る犯罪者もいる。だから、単純に出身の都道府県で抽出するのは乱暴という主張はありうるだろう

●「人口動態調査」では、各都道府県の全年度の出生数が記載されているわけではなく、1960年、1965年といったように、歯抜けになっている。したがって、この例でいえば、1961年から1964年の各都道府県出生数を使えなかったため、その期間に生まれた有名人たちのデータは割愛している

しかし、この課題はありつつも、1つの面白いデータにはなるに違いない。

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