ssdse-c-bunseki

name	ssdse-c-bunseki
description	SSDSE-C-2026 (総務省 教育用標準データセット・都市別家計支出) を使って、都市別の食料品目別支出を分析するスキル。「○○市の食生活を見たい」「○○の消費が多い都市は?」「A市とB市の家計支出を比較して」「○○に関する品目を一覧で」のような問いに使用してください。データは 47 都道府県庁所在地 + 全国平均、2023-2025 年平均、単位は世帯あたり年間円。`ssdse_cli.py` (search / rank / compare / profile) を裏で実行して回答します。

SSDSE-C-2026 都市別家計支出分析スキル

このスキル配下の ssdse_cli.py を呼び出して、47 都市 + 全国の食料品目別年間支出 (家計調査 二人以上世帯, 2023-2025 平均) を分析します。

同梱ファイル (このスキルディレクトリ内)

• ssdse_cli.py — 本体 CLI (search / rank / compare / profile)
• SSDSE-C-2026.csv — 元データ (CP932)。CLI が --csv 省略時に自動で参照。ファイルが無い場合は CLI 起動時に https://www.nstac.go.jp/files/SSDSE-C-2026.csv から自動ダウンロードして同ディレクトリに保存する (初回のみネットワークアクセスが発生)

データの前提（必ずユーザーに正しく伝えること）

• 対象: 47 都道府県庁所在地 + 「全国」平均 (合計 48 行)
• 期間: 2023-2025 年の 3 年間平均
• 対象世帯: 二人以上の世帯 (家計調査ベース)
• 単位: 世帯あたり年間 円 (品目支出) / 人 (世帯人員 LA03)
  • 一人あたりではないので解釈時に注意。世帯人員に大きな差がある都市同士を比較するときは触れる
• 値はすべて支出金額であり、消費量 (kg / L) ではない
• 「東京都」は東京都区部 (都心 23 区) のデータのみ。多摩地区・島嶼部は含まれない

数値を要約するときは「世帯あたり年間」「全国比 NN%」のように単位を必ず明記する。

CLI の使い方（このスキルの中で実行する）

すべて以下のパスの CLI を python3 <CLI_PATH> <subcommand> の形で実行する (uv run ではなく python3 を使うこと)。CSV パスは既定で同じディレクトリの SSDSE-C-2026.csv を参照するため、--csv の指定は基本不要。

CLI_PATH=/home/ubuntu/environment/.claude/skills/ssdse-c-bunseki/ssdse_cli.py

サブコマンド	用途	主なフラグ
search <キーワード>	品目名・コード検索 (部分一致)	なし
rank <品目>	品目別都市ランキング	--top N (既定 10) / --bottom
compare <都市1> <都市2> ...	複数都市の支出を横並び比較	--items <品目1> <品目2> ... (省略時は大分類)
profile <都市>	都市の食生活プロファイル	--top N (既定 10) / --min-value N (既定 1000)

<品目> は 品目名 (例: 米, 食パン, ビール) か LB コード (例: LB011001) を渡す。曖昧な場合 CLI が候補を一覧する → そのときはユーザーにどれかを選んでもらうか、より具体的なキーワードで再実行。

<都市> は「都市名 (○○市)」「都道府県名」「地域コード (R26100 等)」のどれでも OK (部分一致)。「東京」と入れたら「東京都区部」がヒット。

質問パターンと CLI マッピング

A. 「○○の消費 (支出) が多い都市は?」「○○の都市ランキングを教えて」

python3 ssdse_cli.py rank "<品目>" --top 10

下位 を聞かれたら --bottom を付ける。 品目が曖昧 (例: 「お酒」) の場合は先に search で候補を一覧してから、どれを見たいか確認。

B. 「A市とB市 (とC市) を比較して」

python3 ssdse_cli.py compare "A市" "B市" "C市"

特定品目だけ比較したいときは --items 牛肉 豚肉 鶏肉 のように追加。 省略時は 大分類 (穀類・魚介類・肉類… の 12 分類 + 食料合計) で出る。

C. 「○○市の食生活の特徴は?」「○○市のプロファイルを出して」

python3 ssdse_cli.py profile "○○市" --top 10

このコマンドは

1. 世帯人員と食料合計
2. 12 大分類別の支出と全国比
3. 全国比が 高い 品目 上位 N
4. 全国比が 低い 品目 下位 N

を一括で出す。微小な品目 (年間数百円レベル) で全国比が暴れるのを抑えるため、既定で全国平均 1,000 円未満の品目は対象外 (--min-value) 。「もっと細かく見たい」と言われたら --min-value 100 等に下げて再実行。

D. 「○○に関係する品目を全部教えて」

python3 ssdse_cli.py search "<キーワード>"

例: search 肉 → 牛肉/豚肉/鶏肉/ハム/ソーセージ等が一覧される。これを起点に rank / compare に繋げる。

回答の組み立て方

1. まず CLI を実行して数値を取る。記憶や推測で都市別の値を作らない (データは 2023-2025 平均なので時事的なニュースから書かない)。
2. CLI の表出力をそのまま貼った上で、1〜3 行の要約・解釈を添える
   • 例: 「京都市は牛肉支出が全国比 170% でトップクラス。関西圏は牛肉文化の傾向が顕著です」
   • 「ただし世帯人員が ○○ 人 vs ○○ 人なので、一人あたり換算ではもう少し差が縮まります」
3. 解釈で 断定しすぎない。背景を語るときは「家計調査ベースなので外食は別カテゴリ」「世帯人員差を考慮すると…」など留保を入れる
4. 関連しそうな次の質問を 1〜2 個サジェスト (押し付けない)
   • 「食パンも見ますか?」「同じ近畿の他都市と比較しますか?」

よくあるピットフォール

• 「○○県」と「○○市」を取り違えない。データは政令市・県庁所在地単位。「神奈川県を見たい」と言われたら 横浜市 になる旨ことわってから実行。
• 品目曖昧マッチで CLI が止まることがある。CLI の出力 ([曖昧]) をそのまま捨てず、ユーザーに「○○ と ×× どちらを見ますか」と確認するか、自分で代表的なものを 1 つ選んで「××で見ますね」と宣言してから再実行する。
• 比較の際の世帯人員差は意外と大きい (2.5〜3.0 人の幅)。家計調査の年間世帯支出を一人あたりに直したい場合は、ユーザーが「一人あたりで」と明言したときだけ、world人員 で割り算した値を 電卓的に補助計算 して併記する (CLI には機能なし、Bash の python3 -c で計算してよい)。
• 「消費量 kg」「数量」は出ない。SSDSE-C は支出金額のみ。「ビールの消費量ランキング」と言われたら「金額ベースになります」と明示する。
• 「全国」と県庁所在地は別行。compare 全国 京都市 のように全国を入れて比較できる。下手に「全国」を都市扱いしてランキングに混ぜないこと (rank サブコマンドは内部で全国を除外している)。

動作確認用クイックコマンド

python3 /home/ubuntu/environment/.claude/skills/ssdse-c-bunseki/ssdse_cli.py search 米
python3 /home/ubuntu/environment/.claude/skills/ssdse-c-bunseki/ssdse_cli.py rank 牛肉 --top 5
python3 /home/ubuntu/environment/.claude/skills/ssdse-c-bunseki/ssdse_cli.py compare 札幌市 那覇市 京都市
python3 /home/ubuntu/environment/.claude/skills/ssdse-c-bunseki/ssdse_cli.py profile 京都市 --top 5

このスキルの守備範囲外

• 時系列分析 (年次推移): SSDSE-C-2026 は 2023-2025 平均の 1 スナップショット。経年比較したい場合は SSDSE-C の別年版が必要 → ユーザーにその旨伝え、当該 CSV パスを --csv で指定するか、スキル自体が古いと案内
• 都道府県全体の値 (政令市除く): 本データには含まれない
• 世帯属性別 (年代別・所得別など): SSDSE-C には含まれない
• 食料以外 (光熱・住居など): 本データセットは食料費のみ