「生命保険に関する全国実態調査（速報版）」をPythonで可視化してみる
あくさん「2021（令和3）年度 生命保険に関する全国実態調査（速報版）」が公表されました。
〈図表Ⅰ－２〉生命保険・個人年金保険の世帯加入率（全生保）［世帯主年齢別］
2009年と2021年の世帯加入率の比較です。75歳～89歳の加入率が増加が顕著です。これは、「高齢者が保険を買ったから」なのか、「（終身）保険に加入している顧客が高齢化したから」なのか、というと恐らく後者の解釈なんでしょうね。
90歳以上では、逆に加入率が激減していますが、これはサンプル数が少ないことに起因するものと思われます。
以下、上記グラフを作成した際に用いたコードです。「tika」を用いると、pdfファイルを情報を読み取れます。手入力による入力ミスをなくす、という意味で便利なライブラリです。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from tika import parser
fp = FontProperties(fname = r'C:\Windows\Fonts\msgothic.ttc', size = 14)
file_data = parser.from_file("sokuhoubanR3.pdf") # ダウンロードした実態調査を読み込み
text = file_data["content"]
num = text.find('〈図表Ⅰ−２〉生命保険・個人年金保険の世帯加入率（全生保）［世帯主年齢別］') #場所を特定
cvr_by_age = text[num+110:num+601].replace('\u3000','').replace('\n','').replace('�',' ').split() # 範囲を指定し、不要な文字列を削除
age_band = np.array(cvr_by_age).reshape((15,6))[:,0][1:,] # 年齢幅の配列（全体は削除）
cvr = np.array(cvr_by_age).reshape((15,6))[:,1:].astype('float')[1:,] # 世帯加入率の配列を数値に変換（全体は削除）
fig = plt.figure(figsize = (14,7))
plt.bar(age_band, cvr[:,0], label='2009年', width = 0.3, align='center', alpha=0.5)
plt.bar(age_band, cvr[:,4], label='2021年', width = 0.3, align='edge', alpha=0.5)
plt.ylabel('世帯加入率（％）', fontproperties = fp)
plt.xticks(fontproperties = fp, rotation=45)
plt.legend(prop = fp)
fig.savefig("cvr_by_age.png")
