年齢構成（5歳階級）

データセット: 年齢5歳階級×男女別人口 - 都道府県は 1920〜2020年（21回・85歳以上で終端）、市区町村（サンプル＝印西市）は 1980〜2020年（9回・100歳以上まで）

このページは 全国 → 都道府県ドリルダウン → サンプル市（印西市）ドリルダウン の順に同じデータを見ていく。都道府県表は85歳以上で終端するが、市区町村（印西市）は 100歳以上まで刻める。
（3区分でみた高齢化率は 高齢化率 を、印西市を軸にした横断的な読み解きは 印西市ケーススタディ を参照）

全国：年齢構造の推移（1920〜2020）

各5歳階級を積み上げると、総人口の拡大（5,596 万 → 1億2,615 万）と、色の重心が下（若年）から上（高齢）へ移っていく構造シフトが同時に読める。3区分の面グラフ（高齢化率 ページ）をより細かい18階級に分解したものにあたる。

※ 各図は年齢不詳を除いた5歳階級のみを描く（不詳は「総数−合計」で導出し別途保持）。若年→高齢を薄→濃で配色。1945年は簡易な人口調査（沖縄県を含まない等）のため前後の年と厳密には連続しない。

全国：年を選べるピラミッド

同じデータを断面で見る。年を切り替えると、1920年の富士山型 → 2020年の壺型という一世紀の転換が形として分かる（縦軸は ±500万人で固定＝総人口の拡大も同時に読める）。

※ 男性を左向き（負の値）で描くため、ツールチップの男性は負符号で出る（例：「男 −x」＝男性x人）。値の大きさは絶対値で読む。

※ 最上段の「85歳以上」は都道府県表に合わせた終端（全国表の85〜89…110歳以上を集約）。

都道府県ドリルダウン：県を選んで推移とピラミッドを見る

粒度を都道府県まで下げる。県を選ぶと構造の推移（面）と、年を選んだ断面（ピラミッド）を同じ県で並べて確認できる。県別の縦軸は自動（県の規模に追随）。

サンプル市ドリルダウン：印西市（1980〜2020・100歳以上まで）

長期・広域の構造シフトを見たところで、粒度を 市区町村 まで下げ、近年（1980〜2020）を1つの市に絞って追う。
市区町村のデータは都道府県表より細かく、90〜94／95〜99／100歳以上まで刻む。ここでは合併畳み込み済みの千葉ニュータウンの街・印西市を例にとる。

面グラフは各5歳階級を積み上げたもの。
1980〜2020年で帯の総厚（＝総人口）が約3倍に伸び、とりわけ上位（高齢）の帯が近年ほど厚みを増していく——街の拡大と高齢化が同時に進んだことが読める。

※ 国籍「総数」で描く（nationality_code='0'）。市区町村のデータは年齢不詳（999）を階級外に別途保持するため、ここでは 5歳階級のみを積み上げる。

年を選べる断面：100歳以上まで刻む

同じデータを断面で見る。
都道府県表は「85歳以上」で終端するが、市区町村のデータは 90〜94／95〜99／100歳以上まで刻む。
年を切り替えると、上の都道府県ピラミッド（85歳以上で終端）では潰れていた高齢層の内訳が、近年・細粒度まで下りて初めて開くのがわかる（たとえば2020年の100歳以上は27人＝女性26人・男性1人）。

出典：政府統計の総合窓口（e-Stat）の国勢調査を加工して作成。データセット別の詳細な出典は 出典・ライセンス を参照。