オープンデータ
2026年11月2日の数・人口は2026年1月1日
ファイル
- towns.csv市区町村ごとの本屋の数・1,918行
- prefs.csv都道府県ごとのまとめ・48行
- closures.csv記録できた閉店の数（年・都道府県ごと）・68行
- columns.csv列の名前と意味
CSV は UTF-8（BOM 付き）で、Excel でそのまま開けます。数えた日は各行の asOf の列にあります。店の情報を新しくするたびに、同じファイルの名前で中身を入れ替えます（いまは2週間に1回ほど）。
何を数えたか
- 今からほんやに載っている本屋を、店の住所から市区町村に分けて数えました。営業中の店、閉店の可能性がある店、営業時間が分からない店を数え、閉店・移転・長期休業の店と成人向けの店は入れていません
- 店ごとの一覧は、このデータには入れていません
- 載っていない本屋があります。このアプリが見つけて載せた店だけを数えているので、街の本屋の全部ではありません
- 探し方が都道府県で違います。東京・神奈川・埼玉・千葉は、地図のデータ・チェーンの店舗一覧・名簿・紹介記事を重ねて何度も探しました。ほかの道府県は、見つけた候補を AI が1軒ずつ確かめた分です。県どうしの差には、この探し方の差も混ざります
- 店の情報は AI が調べたもので、人がすべてを確かめたわけではありません
- 売り場の広さは推計です。広さの書いてある店は少なく、多くは AI が店ごとに推した広さで、分からない店は似た店の中央値で補いました。補った割合は県によって大きく違います（列
estFloorImputed） - 記録できた閉店は、店を調べる途中で閉店が分かった店だけです。載せる前に閉じた本屋の多くは入っていないので、年ごとの閉店の数の移り変わりとしては読めません
- 前の年の本屋の数はありません。数え始めたのは2026年10月14日（首都圏の外は10月20日）です
本屋が0軒の市区町村
全国 1,741 の市区町村（政令市は1つ、東京の特別区は区ごと）のうち、今からほんやに載っている本屋が0軒の市区町村は、数え方で2つあります。
| 数え方 | 0軒の市区町村 | 割合 | そこに住む人 |
|---|---|---|---|
| 新刊を売る店で数える | 571 | 32.8% | 5,956,942人 |
| 古本の店も含めて数える | 525 | 30.2% | 4,811,712人 |
出版業界では、出版文化産業振興財団（JPIC）が「無書店自治体」を数えていて、2024年11月末の時点で 493 自治体（28.2%）です。並べるときは、数え方の違いに気をつけてください。
- JPIC が数えるのは、売り場のある新刊書店です。今からほんやの「新刊を売る店」には、ヴィレッジヴァンガードのように本も売る店や、新刊を扱う漫画・アニメの店も入っています
- 今からほんやには、まだ見つけていない本屋があります。その分、0軒の市区町村は多めに出ます
- 数えた時期が、JPIC は2024年11月末、今からほんやは2026年11月2日です
このため、2つの数の差は、本屋が増えたか減ったかを表していません。
JPIC の数の出どころ
列の名前と意味
towns.csv
| 列 | 名前 | 意味 |
|---|---|---|
code | 市区町村コード | 全国地方公共団体コードの上5桁 |
pref | 都道府県 | |
name | 市区町村 | |
parent | 政令市のコード | 政令市の区なら、その市の code。ほかは空 |
jichitai | 自治体の行 | 1 は市町村と東京の特別区（政令市は市の行が 1、区の行は 0）。1 の行だけを足すと全国の数になる |
pop | 人口 | 住民基本台帳の総計（日本人と外国人の合計） |
households | 世帯数 | 住民基本台帳 |
popChange | 人口の増減 | 前の年の1月1日からの増減（人） |
under15 | 15歳未満の割合 | 0〜1 |
age65up | 65歳以上の割合 | 0〜1 |
stores | 本屋の数 | 今からほんやに載っている本屋（新刊と古本の両方）。営業中・閉店の可能性・営業時間が分からない店を数える。閉店・移転・長期休業と成人向けの店は入れない |
per100k | 10万人あたりの本屋 | stores ÷ pop × 100,000 |
newBooks | 新刊を売る本屋 | 新刊と古本の両方を売る店はこちらにも used にも数える |
used | 古本を売る本屋 | |
chain | チェーンの本屋 | |
indie | チェーン以外の本屋 | stores − chain |
suspect | 閉店の可能性がある本屋 | 閉じたかもしれないが、まだ確かめきれていない店（アプリの赤い「!」）。stores に入っている |
typeDoubt | 本屋かどうか確かでない店 | 本は売っているが、本屋とは違う業態かもしれない店。stores に入っている |
closedListed | 閉じた店として載っている店 | アプリに閉店・移転・長期休業として載っている店。この街で閉じた本屋の全部ではない |
zeroNewBooks | 新刊の本屋が0軒 | newBooks が 0 なら 1。人口0の北方の6村は空 |
zeroStores | 古本も含めて本屋が0軒 | stores が 0 なら 1。人口0の北方の6村は空 |
estFloorM2 | 本の売り場の広さ（推計・㎡） | 書籍の売り場の広さを店ごとに足した推計。下の3つの和 |
estFloorM2Per10k | 1万人あたりの本の売り場（推計・㎡） | estFloorM2 ÷ pop × 10,000 |
estFloorFromOfficial | うち公式・報道の広さ（㎡） | 店の公式の説明や報道に広さが書いてあった店の分 |
estFloorFromStoreEstimate | うち店ごとに推した広さ（㎡） | AI が店の様子（建物・区画・写真）から1軒ずつ推した広さ |
estFloorImputed | うち似た店の値で補った広さ（㎡） | 広さの分からない店を、同じチェーンか同じ種類の店の中央値で埋めた分。その店の広さではない |
asOf | 数えた日 | このファイルの数を数えた日 |
prefs.csv
| 列 | 名前 | 意味 |
|---|---|---|
prefCode | 都道府県コード | 00 は全国 |
pref | 都道府県 | |
jichitai | 自治体の数 | 市町村と東京の特別区。政令市は1つと数える。人口0の北方の6村は入れない |
pop | 人口 | |
stores | 本屋の数 | towns.csv の stores と同じ決まり |
per100k | 10万人あたりの本屋 | |
newBooks | 新刊を売る本屋 | |
newBooksPer100k | 10万人あたりの新刊を売る本屋 | |
zeroNewBooks | 新刊の本屋が0軒の自治体 | |
zeroNewBooksShare | その割合 | zeroNewBooks ÷ jichitai（0〜1） |
zeroNewBooksPop | そこに住む人 | |
zeroStores | 古本も含めて本屋が0軒の自治体 | |
zeroStoresShare | その割合 | zeroStores ÷ jichitai（0〜1） |
zeroStoresPop | そこに住む人 | |
asOf | 数えた日 |
closures.csv
| 列 | 名前 | 意味 |
|---|---|---|
year | 閉店の年 | 店の記録に書いてあった閉店の年。年の書いていない店は「年不明」 |
prefCode | 都道府県コード | |
pref | 都道府県 | |
closedRecorded | 記録できた閉店 | 今からほんやが店を調べる途中で閉店を確かめた店の数。移転と長期休業は入れない |
asOf | 数えた日 |
使うとき
クリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 国際（CC BY 4.0）で配っています。出典を書けば、記事・論文・資料・商用のサービスにも使えて、加工もできます。
出典の書き方の例
出典：今からほんや「市区町村ごとの本屋の数」（2026年11月2日時点）https://imahon.jp/stats/data/ （CC BY 4.0）
加工したときの例
今からほんや「市区町村ごとの本屋の数」（2026年11月2日時点、CC BY 4.0）をもとに〇〇が作成
人口の列（pop ほか）を使うときは、総務省の出典も添えてください。
出典
- 人口：総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数」（令和8年1月1日）を加工して作成。総務省のサイトは公共データ利用規約（第1.0版）
- 市区町村の区分と名前：「国土数値情報（行政区域データ）」2021年版（国土交通省、国土数値情報ダウンロードサイト）をスマートニュース メディア研究所が簡素化したもの（japan-topography）をもとに作成。2018年以降の行政区域データはオープンデータで、CC BY 4.0 でも使えます
- 本屋：今からほんや。店の公式サイト・SNS・チェーンの店舗一覧・紹介記事などの公開情報をもとに、AI が1軒ずつ調べました