SAFETY DATA

京都市西京区の治安・犯罪統計

市区町村単位の犯罪統計は警察庁により公表されていないため、京都市西京区が属する京都府全体の統計データを参考情報として掲載します。京都市西京区は2024年の交通事故は136件発生した町です。

京都府は全国47都道府県中
安全度 26位
全国平均的な水準です
刑法犯認知件数(県全体・年間)
11,885件
人口10万人あたり(県平均)
461件
検挙率(県全体)
46.8%
検挙件数(県全体)
5,560件
外国人住民比率(県全体・2025年)
3.34%(82,610人)
上記は京都府全体の統計であり、京都市西京区単体の数値ではありません。市区町村単位の犯罪統計は公的に公表されていないため、MACHI.独自の推計や創作も行っていません。人口10万人あたりの犯罪率は都市部ほど高くなる傾向があり、必ずしも「危険な地域」を意味するものではない点にもご留意ください。外国人住民比率は総務省の住民基本台帳に基づく実数であり、犯罪率との間に統計的な因果関係を示すものではありません。

京都市西京区の交通事故統計(2024年)

こちらは京都市西京区単体の実データです(犯罪統計と異なり、市区町村単位で公表されています)。

発生件数
136件
死者数
3人
負傷者数
147人

出典:警察庁 交通事故統計情報オープンデータ(2024年)

全国と比べると

京都市西京区で2024年に起きた交通事故は136件。人口1万人あたりに直すと9.5件で、全国の中央値18.2件の約0.5倍です。多い順に並べると全国1,700市区町村中1,424位にあたります。京都府の中では34市区町村中28位です。

MACHI.の見方

昼夜間人口比率は86で、日中は住民が町の外に出ていきます。町内を通る人が減るぶん、事故率も低く出ます。ただし全国で集計しても、事故率のばらつきのうち説明できるのは2割ほどです。道路の造りや通過交通の量など、統計に表れない要素も大きく影響します

※ MACHI.が全国1,700市区町村の公的統計を独自に集計した結果にもとづく解釈です。事実そのものではありません。

事故100件あたりの死者数

京都市西京区では2024年の事故136件のうち、3人が亡くなっています。事故100件あたりに直すと2.21人です。

MACHI.の見方

全国では、事故1件あたりの死亡率は人口密度と強く関係しています(偏相関−0.29)。件数の多さと、事故で亡くなる人の割合は別の話として見た方が実態に近づきます

⛰️ この土地の成り立ち

水とかかわりの深い地形が49.6%で、全国の中央値(32.2%)より多めです。集計では、こうした地形が多い町ほど人口の減りが緩やかで、高齢化も進んでいない傾向がありました。平らで使いやすい土地だからだと考えられます。地形の弱さは地価にはほとんど表れないため、価格とは別に確かめておく意味があります。

  • 氾濫平野・海岸平野39.5%川が繰り返し氾濫し、運んだ土砂が積もってできた平野。平らで水が得やすく、古くから田畑と町に使われてきた
  • 山地斜面等16.4%山の斜面。急なところでは土砂災害に注意がいる
  • 扇状地14.7%谷の出口に土砂が扇状に積もった地形。水はけがよい一方、大雨のときは土石流の通り道になりうる
  • 台地・段丘13.7%周りより一段高く、水はけのよい平らな土地。洪水を受けにくい
  • 旧河道10%かつて川が流れていた跡。周りより低く、地盤がゆるみやすい
  • 自然堤防5.4%川が運んだ砂が川沿いに細長く積もった微高地。周りより少し高く、昔から集落が置かれてきた

※ 色が濃いものは、水とかかわりの深い成り立ちの地形です。危険という意味ではありません。 代表地点を中心に約6km四方で集計しているため、町全域の数値ではありません。 海や河川そのものは母数から除いています。
出典: 国土地理院「地形分類(ベクトルタイル)」

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出典:警察庁 犯罪統計資料(令和5年1〜12月確定値)/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7年1月1日現在)

京都市西京区の防災の記録(直近90日)

気象庁の発表では、直近90日に京都市西京区で、震度1以上の揺れを1回観測し、最大は震度2でした。

出典:気象庁「防災情報」。3時間ごとに更新しています。発表の記録であり、被害の有無を示すものではありません。

京都市西京区と数字が似ている町

国勢調査2025などの10の数字(高齢化率・15歳未満の割合・持ち家率・民営借家の割合・一人暮らしの割合・共同住宅の割合・人口増減・人口密度・所得・人口)が、全国で京都市西京区に最も近い町です。違いが最も大きい項目を、事実として添えています。

出典:総務省「国勢調査」、MACHI.の集計。似ているのは数字の組み合わせで、町の雰囲気や暮らしやすさが同じとは限りません。