翌日の金曜は前日と同様に薄ら寒い朝だった。午前中土岐は昨日の続きのデータベースの作成に追われた。総務省のデータサイトから各年の年齢別の人口統計を都道府県別に入手した。事故死や病死のない限り０歳の人口統計は毎年１歳ずつ年を取ってゆく。１年刻みの人口統計は毎年ゼロ歳の新生児人口を加えた形になる。実際は事故死や病死や国際間や都道府県境の人口の流出入がある。この都道府県別年次人口統計と二十歳未満の死亡原因別人数から五十年間の都道府県未成年人口千人あたりの発生件数を求める。棒グラフを作った。全国平均で割って見やすくする。ある県の未成年千人あたりの発生件数が全国平均並みであれば数値は１となる。最初の三十年間についてはざっと見た。どの都道府県も全ての死因について常に１を上回ることはない。どの都道府県も１を越える年もあれば１以下の年もある。いずれの年も１に近い。問題は次の二十年間の東京湾と大阪湾の湾岸都府県のデータだった。１年ベースの統計で確認すると新たな事実が浮かび上がった。男女別で女子の東京都と千葉県の自殺率・溺死率・転落死率は八四年から全国平均を常に上回っていた。僅かだが１より大きな値を示している。溺死については湾岸都県であるから水死の確率は高くなるかも知れない。しかし東京には川はあるが海水浴場はない。茨城はなぜ溺死率が東京や千葉程高くないのか。かなづちが少ないからか？なぜ一九八四年からなのか？棒グラフが賽の河原に不安定に積み上げた四角い石柱のように見えてきた。データの数字ひとつ分が失われた命を表している。幾千幾万もの無念の思いが棒グラフの背後に蠢きながら閉じ込められている。午前中はデータと対話しながらデータベースの整理に費やされた。昼近くになって、経理伝票の整理が終わり、手すきになった亜衣子が様子を見に来た。土岐は最初に、男女別の未成年者の死亡率の全国平均からの乖離を示す折れ線グラフを亜衣子に見せた。一本の折れ線グラフは一つの地方自治体を示している。一つの画面に十本の折れ線グラフを入れてある。全ての都道府県は五枚の画面に収まっている。横軸に暦年をとった折れ線グラフでは、どの都道府県も平均を示す１の値の付近を上下している。
「どの都道府県も全国平均から極端にはずれるということはないのね。全国平均よりも高い年もあれば低い年もあるし」