コートジボワールとケニアの比較

コートジボワールとケニアの都市人口

2025 年の都市人口は、コートジボワールが 54.6%、ケニアが 32.2% です(UN の推定値)。 2025 年の値はコートジボワールのほうが 22.3 ポイント 高く、ケニアの 1.69 倍でした。

人口に占める割合(%) · UN

コートジボワールとケニアの都市人口2025 年の都市人口は、コートジボワールが 54.6%、ケニアが 32.2% です(UN の推定値)。 2025 年の値はコートジボワールのほうが 22.3 ポイント 高く、ケニアの 1.69 倍でした。
コートジボワールケニア国連予測(World Urbanization Prospects 2025)

数字からわかること

  • 1950 年以降、両国ともデータのあるすべての年でコートジボワールのほうが高くなっています。
  • 国連予測(World Urbanization Prospects 2025)では、2050 年にコートジボワールが 72.7%、ケニアが 56.3% とされています。

年ごとの値

人口に占める割合(%) · UN

年コートジボワールケニア
202554.632.2
20245431.9
202353.431.6
202252.931.4
202152.331.3
202051.831.2
201951.431.2
201850.931.4
201750.431.5
201649.931.7
201549.531.7
20144931.8
201348.631.8
201248.131.9
201147.731.9
201047.231.9
200946.831.9
200846.431.4
200745.930.4
200645.529
200545.127.3
200444.725.4
200344.323.6
200243.921.9
200143.520.4
200043.119.5
199942.719
199842.418.9
19974218.8
199641.618.7
199541.318.6
19944118.5
199340.618.5
199240.318.4
19914018.3
199039.718.2
198939.418.1
198839.117.9
198738.917.7
198638.617.5
198538.417.3
198438.217
19833816.8
198237.716.5
198137.516.2
198037.215.8
197936.915.5
197836.415.1
197735.314.5
197633.713.9
197532.213.2
197431.212.5
197330.311.8
197229.511.2
197128.810.6
197028.210.1
196927.59.8
196826.99.6
196726.29.4
196625.49.3
196524.59.1
196423.59
196322.38.8
196221.18.6
196119.88.4
196018.48.2
195917.28
1958167.8
195714.97.6
195613.87.4
195512.97.1
195412.26.9
195311.56.7
195210.96.4
195110.46.2
19509.95.9
国連予測(World Urbanization Prospects 2025) · 2026–2050
年コートジボワールケニア
202655.132.6
202755.733
202856.333.5
20295734
203057.634.6
203158.235.3
203258.936
203359.536.7
203460.237.5
203560.938.4
203661.639.3
203762.340.2
20386341.2
203963.742.2
204064.543.3
204165.244.4
20426645.6
204366.846.8
204467.648
204568.449.3
204669.250.6
204770.152
204870.953.4
204971.854.8
205072.756.3

国ごとに見る

知っておきたいこと

  • その国自身が都市と定める地域に住む人の割合。
  • 出典:UN DESA, World Urbanization Prospects 2025。
  • 破線は国連予測(World Urbanization Prospects 2025)です。確定した見通しではなく、ひとつのシナリオです。
  • 順位は 2025 年に値のある 229 か国を対象に、高い順に数えています。

各レイヤーの仕組み、データの出どころ、そこからはわからないこと: 国々の推移

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