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土地総合研究 2012 年春号

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立的な形で、取引の関係者からの要請に応じて提供できるような仕組みを検討すべきである」に始土地は現在及び将来の国民生活に不可欠かつ有まる。その後、規制改革の論議でも検討され、平限な国土資源である。土地はその利用が容易には

成 16 年３月に閣議決定された「規制改革・民間開改変できず、周辺の利用と密接な関係を有するな放推進３か年計画」において「国土交通省は、法どの性質をもつことから、土地の利用は時間的・務省と連携し、現行制度の枠組みを活用して、取空間的に長く広い影響を及ぼす。よって、国土交引当事者の協力により取引価格等の調査を行い、通省は土地の有効利用を推進している。

国民に提供するための仕組みを構築する。
」とされまた、土地は金融資産と並ぶ国民の重要な資産た。

であり、土地の有効利用を推進するためには土地これらを受け、不動産取引価格情報の提供は平資産の安定性の向上が不可欠である。そのため土成 17 年度に三大都市圏の政令指定都市等を対象

地市場課は土地市場の円滑化・活性化等を図ってとして開始され、平成 19 年度には全国(地価公示おり、情報の非対称性の解消等の市場の透明化に対象区域)に拡大し現在に至っている。

資するよう土地に関する様々な情報の整備・提供等を行っている。

平成 24 年３月末現在の情報提供件数は約１３２万件である。

不動産取引価格情報はサイトへのアクセス数が約８千万件／年におよぶなど、土地市場課が整備・提供する情報の中では最もアクセス数が多い。
本稿は不動産取引価格情報について、その整備・提供の概要と簡単な使い方を紹介する。

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不動産取引価格情報を整備するための情報の収集方法の概略は以下のとおりである。
法務省に届出られた登記異動情報(約３百万件/年)から更地(土地)、土地・建物の一体取引(建付���������������地)、マンション、農地、林地等の物件について、

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土地取引に必要な情報を抽出し、土地等の買主へ不動産取引価格情報の整備・提供に関する考えアンケート(約百万件/年)することにより取引情方についての公式な具体的記述は平成 11 年１月

報を収集している。つまり、買主の皆様のご厚意に土地政策審議会において取りまとめた意見であにより収集されている。

る「売り手側に偏在する実売価格に関する情報を集約して、売り手買い手のどちらにも偏らない中土地総合研究 2012 年春号

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45

詳細情報

同ライブラリーの中で「土地の価格」⇒「不動産

不動産取引価格情報により提供されている情報は以下のとおりである。

取引価格情報」より「土地総合情報システム」の画面に至る。

住所：町・大字レベルの所在地

メニューを選択しての検索、地図上での検索が価格：取引総額、坪単価、平米単価、取引時期(土地について)可能となっている。
図１～図５は同システムの左下にある“検索窓”

広さ：土地の面積・形状・方位にて東京都練馬区小竹町を検索し、表示したもの

近さ：最寄駅、駅からの距離(分)である。

周辺環境：前面道路、都市計画、建ぺい率、容積率

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(建物について)
広さ：床面積新しさ：建築年�������������������構造：建物の用途・構造

�����������������等

詳しくは次ページの図２を参照されたい。

土地を購入しようとしている、土地を所有しているなど地域が具体的に決まっている土地周辺の実際の取引額を知りたい場合は、地図による検索����������������
不動産取引価格情報を提供しているサイトへの機能(図１)を利用して価格を調べることができる。
不動産取引価格情報のみならず、あわせて地価公アクセスは以下のとおりである。

示・都道府県地価調査による地価も表示される。

「国土交通省」トップページの上部「政策クイッ

これらを容易に比較することができることから、クリンク」の「土地・建設産業」を選択⇒左上の１筆の土地や大字程度の狭い地域について即地的バナーから「土地総合情報ライブラリー」へ移る。

な検討を行うことができる。

46

土地総合研究 2012 年春号

取引件数の推移
土地取引価

ダウンロード格の概況࿑㧞 ࿑㧝ߩ‫଀ߚߒ␜⴫ࠍޠ␜⴫⚦⹦ޟ‬࿑㧟 ࿑㧞ߩਛ਄‫ޟ‬ขᒁઙᢙߩផ⒖‫଀ߚߒ␜⴫ࠍޠ‬注：不動産取引価格情報はアンケートとして回収されたもののみであるため、取引量を表していない。
よって、登記異動情報を集計し“取引件数”を公表している。

土地総合研究 2012 年春号

࿑㧠 ࿑㧞ߩฝ਄‫ޟ‬࿯࿾ขᒁଔᩰߩ᭎ᴫ‫଀ߚߒ␜⴫ࠍޠ‬注：検索した地域を含む広域（この場合は目黒区、品川区、大田区、世田谷区、中野区、杉並区、練馬区）における土地の標本数、土地単価の平均値、最小値、最大値等の統計量が表示される。

47

48

土地総合研究 2012 年春号

࿑㧡 ࿑㧞ߩฝ਄‫଀ߚߒ␜⴫ࠍޠ࠼࡯ࡠࡦ࠙࠳ޟ‬注：不動産取引価格情報は提供している全ての情報が CSV 形式でのダウンロードが可能である。
図５は東京都練馬区のデータをダウンロードする画面である。

��㧕⋧႐ⷰࠍߟ߆߻଀
「土地総合情報システム」では「土地取引価格検討に使うことができる。の概況」として、ある程度の広がりを持つ地域において四半期ごとに、土地単価(円/㎡)の平均値、㧞㧙㧞㧚හ࿾⊛ߥ⹜▚଀

最小値、最大値、第１四分位数(下から４分の１の図５に示されているダウンロードサイトからデ価格)、第３四分位数(上から４分の１の価格)等をータをダウンロードし、学術的な論文から個人的提供している(図４)。不動産取引価格情報はアンな比較検討の資料まで幅広い分析が可能である。

ケート調査であり、買主のご厚意により得られた

本稿では、ダウンロードしたデータの活用法を回答のみであるため、量の概念を把握するには限具体的に説明するため東京駅及び最寄駅までの近界がある。そのため、その地域の土地の流動性の接性に着目し、簡単な重回帰分析を行った。以下

勢いがみられるよう登記異動情報を集計し“取引にそれを紹介する。なお、基礎的なレベルを詳細件数”として公表している(図３)。に解説したので、くどく感じた方は表３と図７のこれらにより地域の価格の相場観、取引の勢いをみることができ、土地の売買のタイミング等のみを見ることをお勧めする。

土地総合研究 2012 年春号

㧔㧝㧕࠳࠙ࡦࡠ࡯࠼ߒߚ࠺࡯࠲ߩ᭎ⷐ
時期：平成 21 年第１四半期(2009 年１月)から平49

建付地は土地と建物の価格が分離できないため、土地と建物の合計価格を土地面積で除したものを、マンションは価格を延べ床面積で除したものを

成 23 年第２四半期(2011 年６月)
区域：練馬区(3,483 件)、板橋区(2,570 件)、中野“平米単価”としている。従って、本稿にて“平区(1,441 件)、豊島区(1,473 件) 合計 8,967

米単価”と呼んでいるものには建物の価格が含ま件れている。試算は(４)で述べる通り「土地」、「建種類：土地のみ、土地と建物の一体取引(建付地)、付地」、「中古マンション等」ごとに行っているの中古マンション等

で、試算そのものには異なる次元のものを統計的

なお、土地の所在する地域を住宅地(4,539 件)、に同一に取り扱ってしまうといった問題はないが、商業地(404 件)、工業地(11 件)、宅地見込地(２件)、以降、言葉の意味についてはご注意願いたい。選

不明・未調査(4,011 件)と分けることができるが、別後のデータの概要は表２のとおりである。

不明・未調査が大半であるため合算して試算する⴫㧞 ㆬ೎ᓟ࠺࡯࠲ߩᐔ☨නଔ ౞ট こととした。

下から４分の１

また、時期については本試算を行ったのが昨年の価格(第１四12 月末であったためその時点で入手できた最新上から４分の１平均の価格(第３四分位数)分位数)の３年弱分、地域については筆者の土地勘がある土地のみ

295,082

390,847

463,158

ところを選んだものであり、時期・地域について建付地
中古マンシ
ョン等

447,619595,990

710,833

466,667

647,631

816,667は作業上の都合で選択した。
㧔㧞㧕࠺࡯࠲ߩㆬ೎
異常値、属性別のデータの少なさを排除するため以下の基準でデータの選別(スクリーニング)を行った。
・土地・建付地・マンションの種類ごとに総額・平米単価・面積の上下１％を除外
・上記種類毎に最寄駅を集計し、データ数が３件以下を除外
・建物については築年数が 1985 年（昭和 60 年）以降のものに限定(1984 年以前のものを除外)
どの程度データが選別されたかは表１の通り。

㧔㧟㧕࠺࡯࠲ߩㅊട
不動産取引価格情報には最寄駅の「名称」について情報はあるものの、その駅が圏域の中でどのような位置にあるのかのデータはない。よって、そのままでは東京駅からの近接性に関する試算が行えない。
そこで、東京駅からの近接性について昨年 12 月下旬の平日ダイヤで午前８時 30 分までに東京駅に到着できる最寄駅からの所要時間を追加した。
所要時間は乗り換えを含む最短経路としたため、通勤費の認定等で用いられる最安経路とは異なる場合がある。

⴫㧝 ㆬ೎೨ᓟߩ࠺࡯࠲ᢙߩᲧセ
選別前

選別後

土地のみ

1,907 件

1,821 件

建付地

3,049 件2,258 件中古マンション等

4,011 件3,257 件

合計

8,967 件

7,336 件「最寄駅」として含まれる駅数

98 駅

85 駅

㧔㧠㧕⹜▚ᣇᴺ
先に述べたように、東京駅及び最寄駅までの近接性に着目した試算であるため、平米単価が東京駅から最寄駅までの所要時間(東)、最寄駅から物件までの所要時間(駅)により決まるものとして計算した。式で表すと以下の通り。ａ、ｂ、ｃはそれぞれ試算により求まる係数である。

50

土地総合研究 2012 年春号

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土地(単位)

建付地(土地と建物)

中古マンション等

係数

(t 値)

係数(t 値)

係数(t 値)

定数項

675,235(46.50)1,183,717(61.54)

1,162,004(82.43)

東京駅からの所要時間(分)-6,298(-14.17)-12,027(-21.47)-6,225(-15.07)

最寄駅：距離（分）-7,384(-11.37)-9,041(-11.55)-8,239(-10.50)

築年数(西暦 2011＝1)(年)--12,102(-23.56)-21,922(-55.03)

構造ダミー(※)-

151,706(12.77)

21,576(2.75)

データ数

1,821

2,258

3,257

自由度調整済決定係数

0.219

0.4080.543※構造ダミー：建付地は非木造ダミー(木造＝０、非木造＝１)、マンションはＳＲＣ・鉄骨ダミー（ＲＣ(鉄筋コンクリート)＝０ ＳＲＣ(鉄筋鉄骨コンクリート)・鉄骨＝１）となっている。

平米単価＝a×東＋b×駅＋定数項

感に合っている。中古マンション等の平米単価の平均は表２より 65 万円/㎡なので、１年で３％程土地の場合は上式であるが、建付地、中古マン度価格が下がるという傾向がみてとれる。建物のション等については建物の新しさ(年)との関係も構造についてはＳＲＣ・鉄骨構造の場合はＲＣ構試算した。式で表すと以下の通り。

造に比して 21,576(円/㎡)価格が上がるという結果が得られた。構造部材に鉄骨を使用する構造物

平米単価＝a×東＋b×駅＋c×年＋定数項

はタワー型マンションなど価格の高いマンションが多く含まれるであろうことが影響していると思

なお、建付地は木造・非木造、中古マンション

われるが、不動産取引価格情報には階層データが等は鉄筋コンクリート(ＲＣ)、鉄筋鉄骨コンクリないためわからない。また、本稿ではできるだけート(ＳＲＣ)・鉄骨造を区別して試算した。

単純に近接性に関する試算を行ったため建蔽率や容積率等の高さに影響を与える項目の試算を行っ（�）�����)�数の��ていない。土地、建付地についても結果の見方は同様である。

試算は上式のａ，ｂ，ｃを求める計算(重回帰分析)を行い結果は上の表３の通りとなった。
試算結果として中古マンション等を例とすると、

�)���
試算結果にどの程度の蓋然性があるのかを示す

立地に関しては東京駅からの所要時間が１分増え

自由度調整済決定係数は中古マンション等の試算

るごとに 6,225(円/㎡)、駅からの距離が１分増え

では 0.543 と比較的良好な結果となっている。土

るごとに 8,239(円/㎡)価格が下がる結果が得ら地、建付地の自由度調整済決定係数は表３のとおれた。これらは東京駅から遠いほど、駅から遠いり。(6)a)にて記述するが、土地は近接性以外の利ほど価格が下がるという直感に合っている。駅か便性により決まっているようである。

らの距離の方が東京駅からの距離よりも価格差が大きくなるという結果にも興味深い。

なお、平米単価を対数化し、片側対数型の試算も行ったが、蓋然性を表す自由度調整済決定係数

建物に関しては築年数が１年増えるとは他研究にて言われているほどには改善しなかっ21,922(円/㎡)価格が下がるという結果が得られた。また、本稿においては掲載していないが、四た。これも築年数が古いと価格が下がるという直半期ごとの価格の変動等も試算し、平米単価の上

土地総合研究 2012 年春号

がる時期、下がる時期が観察できた。

51� � � � ��� 試算��の実���の�������� � � � �図�����で�した�の���定��の��

駅名

定数項の意味について土地(中古マンショ

北赤羽十条(東京)
中井
志村三丁目
本蓮沼
成増
板橋区役所前西高島平
板橋志村坂上
小竹向原
蓮根
地下鉄成増
新大塚
浮間舟渡
板橋本町
新板橋
富士見台
平和台(東京)上板橋
中板橋
練馬高野台
西巣鴨
下井草
下赤塚
千川
下板橋
新高島平
大山(東京)
豊島園
高島平
新井薬師前
練馬春日町
新桜台
要町
井荻
地下鉄赤塚
沼袋
東長崎
大塚(東京)
大泉学園
ときわ台(東京)
氷川台
高円寺
鷺ノ宮
新江古田
西台
東中野
中村橋
東池袋
保谷
北池袋
東武練馬
方南町
上石神井
鬼子母神前
駒込
中野富士見町桜台(東京)
中野新橋
江古田
新中野
落合南長崎
雑司が谷(東京メトロ)
石神井公園
都立家政
池袋
上井草
椎名町
巣鴨
吉祥寺
野方
中野(東京)
武蔵関
落合(東京)
中野坂上
練馬
東伏見
都電雑司ケ谷目白
西新宿五丁目
光が丘
護国寺
高田馬場
笹塚
総計

ン等ではない)に関する試算結果を例とすると、東京駅から０分、駅までの距離も０分の土地では 675,235(円/㎡)ということである(図６)。しかしながら、半蔵門駅周辺の住宅地の公示地価が約 200 万円/㎡であることから、東京駅への近接性の影響は指数関数的に価格が上がることが考えられる。本稿は表２
及び東京駅から近傍では新大塚 14 分、池袋17 分、遠方では保谷 45 分、東伏見 48 分の範囲、
建物は 1985 年以降に限った試算として見るものである。
価←格
現実の価格曲線（この図での説明のために想定した曲線）

この範囲のみを試算し、価格曲線に近似された直線（太線）

約68万円/㎡

０約15分

約45分

東京駅からの時間距離→図����の試算���にした����図�（�）����
����の��
試算結果を即地的に理解するため、全てのデータについて“実際の平米単価”と“東京駅からの時間、駅までの時間、建築年を変数として平米単価を試算した結果”との差(乖離)を実際の平米単価で除した比を計算した。
式で表すと （実際の平米単価－試算値）÷
実際の平米単価 となる。
右の表４はそれを駅ごとに平均したものである。この平均は価格等で重みづけをしておらず、各駅毎のサンプル(の百分率)の単純な総計
差 (データ数)-30.9% (5)-30.0% (5)-24.4% (5)-21.1% (91)-16.4% (108)-13.8% (81)-13.2% (141)-12.5% (67)-12.0% (26)
-11.5% (61)-11.4% (81)-11.4% (67)-11.1% (56)-10.4% (19)-10.1% (76)
-9.6% (150)-8.5% (33)
-8.1% (138)-7.0% (120)-6.8% (149)-6.6% (90)-6.0% (130)-5.8% (71)
-5.4% (33)
-5.3% (100)-5.1% (68)
-4.8% (68)
-4.5% (48)
-4.3% (142)-4.1% (66)
-3.9% (76)
-3.7% (72)
-3.6% (80)
-3.4% (34)
-3.2% (115)-1.5% (21)
-0.8% (98)
-0.5% (89)-0.2% (69)
0.6% (150)
0.7% (388)
1.1% (183)
1.5% (137)
1.6% (56)
1.9% (112)
2.1% (67)2.5% (87)2.7% (61)
3.0% (119)3.8% (83)4.2% (143)4.8% (132)
4.8% (196)
4.8% (26)
5.3% (176)
5.5% (7)5.6% (56)
5.8% (55)
5.9% (75)
5.9% (75)
6.5% (68)
6.6% (118)
9.4% (18)
9.7% (44)
10.0% (216)
10.0% (84)10.1% (150)
10.2% (41)
11.7% (121)
11.8% (51)
12.6% (19)12.9% (132)
14.0% (112)
14.0% (216)
15.0% (21)15.9% (67)17.1% (239)
17.8% (13)18.0% (3)
18.3% (44)21.3% (4)22.4% (204)
23.0% (3)36.8% (8)40.2% (7)1.6% (7336)

土地
差 (データ数)-21.9% (18)-19.2% (26)
-11.5% (15)
-4.4% (14)-18.8% (12)-20.0% (5)-21.3% (21)-8.1% (24)-15.0% (12)-21.3% (8)-15.3% (6)-37.8% (5)-25.1% (30)
-8.7% (12)-18.0% (31)
-5.1% (44)-14.1% (36)-15.0% (26)
-14.5% (30)
-1.5% (9)1.7% (10)-10.2% (37)
-3.7% (31)-28.1% (9)-8.8% (10)-11.0% (31)
-4.1% (29)-10.3% (15)-19.1% (22)-3.1% (32)-18.7% (12)0.2% (24)-21.8% (5)-18.1% (26)
-1.6% (22)-7.5% (23)
7.8% (23)
3.5% (125)-1.7% (34)
-2.5% (24)
-9.6% (20)
4.5% (37)-1.8% (23)
-7.4% (12)10.2% (18)
-2.6% (18)
-7.7% (11)2.4% (59)-2.7% (19)
-2.4% (47)
-4.5% (9)6.5% (54)-7.8% (3)-2.4% (18)
10.3% (18)
-6.4% (12)14.0% (12)9.8% (24)
14.7% (22)23.5% (12)25.0% (108)
0.2% (21)
1.9% (19)-10.1% (13)19.6% (27)
30.2% (12)6.9% (5)15.0% (29)
8.9% (32)
19.9% (56)
20.4% (6)28.0% (15)
1.8% (36)
20.5% (3)37.8% (15)
21.3% (4)11.7% (44)0.1% (1821)

建付地
差 (データ数)-15.5% (21)
-6.9% (31)-11.6% (36)
-9.2% (12)-8.3% (44)-2.5% (12)-12.0% (25)
2.3% (21)-3.9% (23)
-6.2% (6)2.7% (6)-2.2% (39)
-9.3% (8)-2.2% (69)
-9.6% (47)0.8% (48)-3.4% (35)
-1.7% (53)
3.5% (12)-8.9% (13)0.7% (45)-7.0% (19)
-0.2% (17)3.7% (28)
3.1% (26)-3.4% (18)
-0.5% (21)8.8% (26)-4.5% (32)-10.4% (8)-1.7% (32)
5.9% (12)-5.7% (30)
-2.2% (46)7.3% (34)
8.3% (30)-2.2% (188)18.1% (37)
-1.2% (46)7.4% (23)
5.5% (52)
10.7% (18)
6.4% (22)-2.7% (25)
-1.1% (25)
68.0% (4)5.7% (77)-4.1% (24)
7.1% (52)
13.2% (10)3.4% (49)2.5% (6)9.6% (15)
12.2% (14)12.6% (17)9.9% (19)7.8% (27)20.8% (6)5.0% (14)-0.4% (69)
16.3% (27)36.9% (21)18.7% (19)
1.9% (28)
27.5% (7)13.3% (9)19.7% (56)35.6% (30)
18.1% (74)
-1.2% (4)17.8% (14)16.1% (37)
-1.6% (4)
18.0% (3)
1.7% (6)13.0% (92)23.0% (3)3.7% (2258)

マンション等差 (データ数)-30.9% (5)-30.0% (5)-24.4% (5)-23.2% (52)-20.8% (51)-17.7% (30)
-14.6% (115)-22.7% (11)-10.1% (21)-8.1% (28)
-13.5% (32)
-18.6% (34)-14.5% (25)
-9.7% (7)-9.2% (65)-7.5% (81)
-7.7% (13)-10.9% (38)
-5.9% (29)
-8.5% (65)-2.9% (29)
-5.4% (47)-8.9% (50)
-8.0% (10)-10.4% (18)
-5.6% (18)
-1.6% (42)-23.5% (10)-4.0% (85)
-4.8% (19)
-3.4% (40)
-2.9% (24)
-2.9% (16)
13.8% (14)-5.4% (59)
1.9% (4)13.5% (42)4.1% (21)-7.6% (12)-3.5% (97)3.1% (75)-3.6% (112)
4.9% (67)8.6% (13)-10.3% (23)
-0.5% (26)
3.2% (53)
2.9% (18)
5.6% (76)
1.8% (68)
3.9% (7)8.7% (89)7.0% (97)4.8% (7)5.7% (73)15.4% (4)
10.8% (32)
-0.4% (22)7.0% (49)
1.4% (46)
0.7% (25)
3.5% (69)
3.7% (12)4.1% (18)-13.3% (39)
11.0% (36)
6.4% (110)21.8% (9)12.6% (66)
1.5% (32)
16.8% (5)3.6% (47)4.2% (50)
6.7% (86)18.1% (11)10.4% (38)
20.7% (166)
29.2% (6)9.8% (23)
42.1% (68)
36.8% (8)40.2% (7)0.9% (3257)

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20 ㎞

15 ㎞

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10 ㎞

20 ㎞

5㎞

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15 ㎞

5㎞

10 ㎞

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注：練馬区、板橋区、中野区、豊島区において平成 21 年１月～23 年６月に取引された不動産取引価格情報を用いて“実際の平米単価”と“東京駅からの時間、駅までの時間、建築年を変数として平米単価を試算した結果”との乖離を最寄駅毎に平均した結果（百分率は価格等で重みづけをしていない、各駅毎のサンプル(の百分率)の単純な算術的平均値）［出典］鉄道路線データ：国土数値情報（鉄道）（国土交通省）算術的な平均である。例えば、池袋駅周辺のデーになる。

タが３つあり、試算値と乖離度がそれぞれ５％、繰り返すが、近接性と建物の新しさ・構造以外６％、８％だとすると池袋駅の値は（５＋６＋８）は全く考慮していない試算であることに留意して

÷３＝6.3％と表される。

結果をみていただきたい。

実際の価格が試算値より大きい、すなわちプラスであれば近接性に比して価格が高いことを表し、����������マイナスはその逆である。このプラス・マイナス

上の図７は表４を、プラスの値が大きいほど黒には近接性以外の利便性（池袋等の繁華街への近い四角に、マイナスが大きいほど白い四角になるさ、公園への近さ、日常生活のしやすさ、街の醸よう、地図上にプロットしたものである。この地

す雰囲気、地盤等）は全く考慮されていないこと

域で土地購入を検討している人にとっては、参考に注意すべきである。言い換えると、東京駅や最として役立つのではないだろうか。

寄り駅の近接性だけで土地を選ぶ人にとっては、繰り返すが、近接性と建物の新しさ・構造以外は実際の価格が試算値より小さい、すなわちマイナ全く考慮していない試算であることに留意してみス幅が大きいことがいわゆる“お得”ということていただきたい。

土地総合研究 2012 年春号

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以上、不動産取引価格情報が土地取引をされたの皆様のご好意により整備され、その提供により価格の透明性が向上し、土地取引を判断する際に役立つことを述べた。
本稿では不動産取引価格情報を個人が使う例を紹介したが、当然、政策的に活用されているとともに今後も益々利活用されることとなる。一例をあげると、不動産取引価格情報を用いた国際的に比較可能な全国ベースの不動産価格指数を開発中であり、今年度中に運用開始を予定している。これによりマクロ経済や金融行政の判断に資するとともに、不動産投資の効率性の比較考量が可能となることにより投資が促進され、資産デフレ脱却の一助となりうることを想定している。
今後、不動産取引価格情報をより一層情報を充実させ、より使いやすくしたいと考えている。今後とも国民の皆様のご理解とご協力を賜れるべくお願いする。

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