Score guide

「70点」は、良いのか。

スコアだけを見ても意味は決まりません。実際に測った街の数字を並べて、どう読めばいいかを説明します。

おおよその目安

85 −都市の中心部。ほぼ全部が徒歩圏にそろっている

70 − 84生活に必要なものは徒歩・自転車で足りる

55 − 69日常は歩けるが、まとまった買い物や通院には車があると楽

40 − 54車がある前提の暮らし。何かは近いが、そろってはいない

− 39施設が遠いか、地図データが薄い。信頼度を必ず確認する

この区切りは全国の分布から統計的に決めたものではなく、下の実測例から引いた目安です。スコアは絶対評価ではなく、候補地どうしを比べるための物差しとして使ってください。

2026年8月に実際に診断した結果です。すべて同じ計算式で測っています。

都市部でも 100 にはなりません。日本有数の繁華街である梅田でも 83 です。 6カテゴリの平均を取る以上、自然や教育が弱ければ総合は必ず下がります。90 台が出ないのは不具合ではなく、設計どおりです。

梅田（83）と三宮町（87）の差は 4 点ですが、中身はかなり違います。三宮町は交通 100・教育 86 に対して自然 36。梅田は自然 72 に対して教育 53。子どもがいるか、車を持つか、外で過ごす時間が長いかで、どちらが良いかは逆転します。

見るべきは、自分が譲れない1〜2カテゴリの点です。総合スコアは「大きく外していないか」を確認するためのものだと考えてください。

カテゴリの点は近さで決まるので、件数の多さとは一致しません。梅田の自然は該当施設 1 件で 72 点です。近くに1つあるからで、緑が多いからではありません。逆に件数が多くても、どれも遠ければ点は伸びません。

カテゴリが 0 点になるのは、そのカテゴリの半径内に地図に登録された施設が1件も無いときです。実際に何も無い場合もありますが、登録されていないだけの場合もあります。

淡路市志筑の自然 0 点がその例です。周囲は海と山ですが、 OpenStreetMap 上で公園・森林・海岸として登録された領域が半径 2,000m 内に無いため 0 になります。0 点を見たら、まず信頼度と現地の感覚を確認してください。

表示	意味	どう扱うか
`high`	住所も特定でき、周辺の地図データも厚い	そのまま比較に使える
`medium`	住所か地図データのどちらかが十分ではない	比較には使えるが、細かい差は気にしない
`low`	地図データが薄い、または住所を大まかにしか特定できなかった	参考程度。実際より低く出ている可能性がある

上の実測例では、洲本市中川原町（66）と南あわじ市福良（29）が low です。地方の住所で low が出るのは珍しくありません。スコアが低いから low になるのではなく、地図データが薄いから low になり、その結果としてスコアも低めに出ます。

low の結果どうしを比べるのは、あまり意味がありません。どちらも「データが足りない」と言っているだけの可能性があります。

APIキーを取得すると、暮らし方に合わせて重みづけを変えたスコアも計算できます。現在は3つのプリセットがあり、それぞれ合計 100% になるように配分されています。

プリセット	買い物	医療	交通	教育	自然	安全
子育て世帯	15%	15%	10%	35%	15%	10%
リタイア後	20%	35%	20%	5%	10%	10%
リモートワーカー	15%	10%	10%	10%	20%	35%

登録なしで使える診断では総合スコア（6つの平均）だけを返します。重みづけを使うにはAPIキーの取得が必要です。

何ができるサービスなのか、対応エリアはどこまでか。

住所からスコアが出るまでに何をしているか。配点も全部公開しています。

移住先の比較、二拠点、実家の見直し、提案資料に添える。