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高齢化率ランキング 全国TOP10(2026年3月版)

高齢者の割合が高いまちはどこか — 全国1,884市区町村の65歳以上人口比率を比較

2026-03-27公開読了時間: 約5分

国立社会保障・人口問題研究所(社人研)の将来推計データをもとに、全国1,884市区町村の高齢化率(65歳以上人口が総人口に占める割合)をランキング化しました。全国1位は群馬県南牧村65.2%。住民のおよそ3人に2人が65歳以上にあたります。TOP10はすべて人口5,000人未満の自治体で、中山間地域や山間部に位置する町村が並びます。本記事はAIが社人研データを分析・構成したものです。

高齢化率 TOP10

順位市区町村(都道府県)高齢化率現在人口
1南牧村(群馬県)65.2%1,504人
2天龍村(長野県)62.1%1,088人
3神流町(群馬県)61.5%1,564人
4金山町(福島県)60.9%1,781人
5御杖村(奈良県)60.5%1,412人
6大豊町(高知県)58.7%3,095人
7東吉野村(奈良県)58.3%1,538人
8上関町(山口県)56.4%2,269人
9上勝町(徳島県)55.9%1,402人
10仁淀川町(高知県)55.7%4,655人

高齢化率 TOP10

65歳以上人口比率(社人研推計)

南牧村(群馬)
65.2%
天龍村(長野)
62.1%
神流町(群馬)
61.5%
金山町(福島)
60.9%
御杖村(奈良)
60.5%
大豊町(高知)
58.7%
東吉野村(奈良)
58.3%
上関町(山口)
56.4%
上勝町(徳島)
55.9%
仁淀川町(高知)
55.7%

AI分析「ランキングから読み取れること」

高齢化率の上位には、中山間地域の小規模町村が集中しています。TOP10の自治体はすべて人口5,000人未満で、山間部や半島部に位置する町村です。1位の群馬県南牧村(65.2%)と3位の神流町(61.5%)はいずれも群馬県南西部の山間地域にあり、同県からはTOP50に3自治体がランクインしています。

地域的な分布を見ると、奈良県がTOP50で最多の8自治体を占めている点が特徴的です。御杖村(5位・60.5%)、東吉野村(7位・58.3%)をはじめ、川上村、黒滝村、吉野町、上北山村、曽爾村、天川村と、吉野郡を中心とした紀伊山地の山間部に集中しています。大阪・奈良の都市部との距離が比較的近いにもかかわらず高齢化が進んでいる背景には、急峻な地形による交通アクセスの制約が指摘されています。

また、高知県から4自治体(大豊町、仁淀川町、室戸市、東洋町)、徳島県から4自治体がTOP50に入っており、四国の中山間地域にも高齢化率の高い自治体が集中しています。一方、25位には東京都檜原村(53.1%)がランクインしており、大都市圏内にも局所的に高齢化が進む地域があることがデータから読み取れます。

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都道府県別分布(TOP50)

TOP50に含まれる市区町村の都道府県別内訳を見ると、特定の県への集中が顕著です。

都道府県TOP50内の自治体数
奈良県8
北海道5
高知県4
徳島県4
群馬県3
長野県3
福島県3
愛知県3
山口県2
青森県2
和歌山県1
大分県1
秋田県1
三重県1
東京都1
京都府1
鳥取県1
千葉県1
広島県1
静岡県1
石川県1
宮崎県1
岩手県1

奈良県がTOP50で最多の8自治体を占め、次いで北海道の5自治体、高知県・徳島県がそれぞれ4自治体と続きます。全体として、23都道府県に分散している点が特徴で、若年人口比率ランキング(沖縄県が半数)と比べると地理的な偏りは小さく、山間部・半島部・離島といった地形的条件が高齢化率を左右する主な要因であると考えられます。

AI分析「注目ポイント」

このランキングで注目されるのは、愛知県から3自治体(豊根村・28位、設楽町・44位、東栄町・49位)がTOP50に入っている点です。愛知県は製造業を中心に経済活動が活発な県ですが、三河山間部の奥三河地域では都市部との格差が大きく、同じ県内でも地域によって人口構造が大きく異なることがデータから読み取れます。

また、39位の石川県珠洲市(51.6%・人口12,574人)は、TOP50の中では比較的人口規模の大きい「市」です。半島先端部という地理的条件のもと、高齢化率が5割を超えている状況が見られます。千葉県御宿町(32位・52.2%)も首都圏に位置しながらTOP50入りしており、都市圏内でも高齢化が進む地域がある点は注目に値します。

関連リンク

ランキングページでは、高齢化率のほか、人口増加率・人口減少率・若年人口比率の4種類の切り口でまちを比較できます。

データ出典

・政府統計の総合窓口(e-Stat) https://www.e-stat.go.jp/

・World Bank Open Data


免責事項

本記事のデータ分析はAIによるものであり、政府や公的機関の公式見解ではありません。最新・正確な情報は各データの一次ソースをご確認ください。

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