政府と国民の意識の違いに着目した
社会資本のあり方の考察
松下

貴哉 1・井戸川昌樹 2・神崎尭斗 3・益田大世 4

1

広島大学先進理工系科学研究科（〒739-8527 東広島市鏡山 1-4-1）E-mail: m222901@hiroshima-u.ac.jp

2

広島大学先進理工系科学研究科（〒739-8527 東広島市鏡山 1-4-1）E-mail: m234136@hiroshima-u.ac.jp
3

広島大学工学部第 4 類（〒739-8527 東広島市鏡山 1-4-1）E-mail: b202879@hiroshima-u.ac.jp

4

広島大学工学部第 4 類（〒739-8527 東広島市鏡山 1-4-1）E-mail: b203173@hiroshima-u.ac.jp

本論は「政府と国民の間で社会資本のあり方に関する意識に，大きな違いはない」という作業仮説を，
2 時点の国土交通白書と Web 調査をテキスト解析することで検証した．政府の意識は Chat GPT を用いた
国土交通白書からのキーワード抽出によって，国民の意識はトピックモデルを Web 調査データに適用することによって，それぞれ定量化した．これらの比較より，都市整備から地方創成への政策シフトや災害対策では両者の意識は合致していたが，技術，公共施設，エネルギー，経済，物流では両者の意識に差があることを明らかにして，冒頭の作業仮説を否定した．今後の社会資本のあり方に関して，国民は社会資本の課題を政府に伝え，政府は主に技術革新等で国民への発信を続けるような対話の重要性を指摘した．

キーワード : ChatGPT, トピックモデル, テキスト解析，国土交通白書

1. 作業仮説の設定

国民の意識は Web データの特徴に現れるはずだ． 政府と国民の社会資本に対する意識の異同が明らかになれば，本論の進め方について，著者ら 4 名に，本論に関する

その「理想像」は，両データの違いに基づいて議論でき指導を受けた広島大学の塚井准教授を加えて議論したとるはず，という一連の考察より，本論の方針を定めた．

ころ，過去の入選論文に対して「社会資本のあり方の捉

本論は，国土交通白書には社会資本のあり方に関する

え方がバラバラ，または不明確」との意見が出た．そこ

政府の意識が，また Web 調査にはその国民の意識が，で研究に先立って，「あり方」の意味を議論した．

それぞれ現れると考えて両者の異同を分析する．本論のまず「あり方」には「存在」の意味がある．また「あ作業仮説は「政府と国民の間で社会資本のあり方に関すり方」には本来の姿，つまり存在の目指す「理想像」の意味もある．さらに，通常は存在とその理想像は一致せる意識に，大きな違いはない」とする．この仮説は，白書と Web 調査データをそれぞれ 2 時点用いて，白書とず，両者は異なるはずだ．よってその違いを埋めるため

Web 調査それぞれの時点間の差異と，両者の差異に着目の「方向性」や「方法論」も，広い意味で「あり方」に関連する．以上を踏まえて，応募要件にある Web 調査

して検証する．分析手法は，各章の冒頭に示す．

分析の目的を議論した．すると，「存在は Web データ

２. 国土交通白書のテキスト解析の特徴から判明するが，データの特徴からその理想像や方向性／方法論を導き出すことは難しい」という意見が(1) キーワード抽出手順の設定
2022 年 11 月 30 日に Open AI によって一般公開された

出た．これらの議論に塚井は，「明確な仮説を含む課題
設定があれば，理想像の議論ができる」と指摘した．
この指摘を受けてさらに議論を進めると「アンケート

大規模言語モデルである Chat GPT2)を使用して，白書の要約とキーワード抽出を行う．まず国土交通省の HP 上の回答者は一般の方々だが，社会資本整備の主体は政府

で公開されている白書を複数年分概観したところ，各年

や行政」との意見が出た．政府や行政の考え方は，様々な公開文書に表われている．そのような文書の中で本論の内容は，基本的にその前年データに基づくことがわかった．そこで COVID-19 以前の動向を表す 2020 年と，は，入手が容易な国土交通白書 1)（以下，白書）に着目

2023 年 6 月時点で最新の 2022 年を分析対象とした．

する．白書が政府の社会資本に対する意識を示すなら，

Chat GPT に「あなたは何者ですか？」と入力すると
1

表-1 分野別の主要キーワード（抜粋）赤 ：2020 青：2022 黒：2 時点共通
「私は OpenAI によって開発された人工知能プログラム，
GPT-4 です…（中略）…どのようなお手伝いができます

2022年－2020年（pts）
地方創生

2.0

か？」と出力される．Chart-GPT に適切な質問を入力す

エネルギー
公共施設

ることはプロンプトエンジニアリングと呼ばれ，回答の質を左右する．たとえば Chat-GPT は，質問の仕方や順

物流

1.0

序によって出力が変わる．Chat GPT に「あなたについて教えて」と質問すると，冒頭の質問とは，やや異なる出力が得られる．また有償の GPT-4は，画像や PDFなどの0.0ファイルも入力できるプラグイン（拡張機能）が多数リリースされている．そこでまず GPT-4 の性能を確認しな-1.0

がら，適切なプラグインの選定を行った．
1 年分の白書は約 400 ページであり，図表を除いて約

-2.0

環境

技術
交通

海洋
観光

都市整備

生活くらし
国際
4.0

28～30万語を含む．文書の要約結果は入力範囲によって

災害

経済

8.0
12.0
2022年割合（%）

異なるため，可能なら白書全体を読み込みたい．しかし
GPT-4 は，一度の質問の処理能力が 2048 トークン（1 ト

図-1 分野別キーワード出現頻度の分布

ークン＝単語，句読点，漢字，空白などの最小単位）に制約される．これは Chat-GPT 本体の制約であり，白書を考慮して各節から 3 キーワードを 3 回，合計 9 キーワードを得た．なお 2022 年白書のみに現れる COVID-19 関のテキスト量は，それを大幅に上回る．試行の結果，どのプラグインを用いても上記の制約に当たるまでの文書

連のキーワードは除外した．その結果，キーワード数は，それぞれ 1350（2020 年），1214（2022 年）となった．キの冒頭しか要約されないことが判明した．しばらく調べ

ーワードの内容について，著者らで協議しながら 14 分

たがこの問題は解決できなかったため，プラグインに頼野に分類した．分野別キーワードの一部を表-1 に示す．
ただし 1 つのキーワードが複数の分野にまたがることはらず，プロンプトにトークン制約以下の量の文章を，人手で入力することを繰り返す方法に切り替えて，これを許容し（例：自動運転→技術，交通），そのときのキー
ワードのカウント数は，各分野それぞれ 1 とした．

著者らで分担した．なおこの手順の特徴から，要約対象

は白書の本文のみであり，図表は除外される．
1 単位の入力文書は，白書を構成する最小単位の「節」 (2) 分析結果
をまたがないように留意した．具体的には，それぞれの
図-1 は，抽出した分野別のキーワード総数を各時点
節内で，トークン制約以下の文章量となるようにテキスのキーワード総数で基準化した，分野別のシェアに基づいて作成した．横軸は 2022 年の分野のシェアを，縦軸

トを分割して，それぞれ要約文を作成した．作成した節単位の要約文に対して，GPT-4 の Custom instructions を用は 2022 年と 2020 年のシェアの差を，それぞれ表わす．

いて「キーワードを 3 つ抽出」と設定して，出力の揺れ

分野間で頻度一様（横軸）と，頻度の時点変化なし（縦2軸）を仮定すると，横軸はキーワード分野数 14 の逆数である約 7.14％が，時点間の差分とした縦軸は 0％が，３. Web 調査データの統計モデルによる解析

それぞれ原点となる象限を設定できる．2022年のシェア(1) 分析手順
2 時点の Web 調査データを要約した特徴を得るため，が最も高い分野は技術であり，以下災害，都市整備となる．なお技術のシェアは，時点間でほぼ変化しなかった． トピックモデルを適用した．土木計画分野では塚井ら 3)，
第一象限にはエネルギー，公共施設，経済，災害が含まれる．エネルギーの伸び（縦軸）は，14 分野の中で 2

辰巳・塚井 4)などの適用例がある．同モデルに多数の単語を含む文書データを入力すると，同一文書で共起する

番目に大きい．表-1 より再生可能エネルギー，水素な

単語群（以下，トピック）と，各文書のトピック構成割
どの議論が多いことがわかる．公共施設のシェア（横軸） 合が得られる．モデルの推定には，Google colaboratory のPython 上で提供される gensim より，LDA（Latent Dlrichlet
は 5 番目に高く，頻度の伸びは 3 番目に高い．この分野では PPP/PFI の議論が多い．災害と経済の伸びは同程度

Allocation／潜在ディリクレ配分法）関数を用いた．

で，経済ではグリーンイノベーション基金の議論が，災分析に先立って，辰巳・塚井 4)と同様に，データの各列に質問内容を表す漢字タイトル（原則 4 文字以下）を

害では防災・減災の議論が，それぞれ多い．
第二象限には地方再生，物流，環境が含まれる．地方付し，その後ろに回答カテゴリの数値を接続して，全デ創成のシェアは 4％程度ながら，全分野で伸びが最も高ータを“単語化”する下処理を行った．たとえば，Q11：社会や家族に対する不安に関する大問の，気候変動

い．表-1 より地域活性化の議論が多い．物流のシェアの伸びは 4 番目で 1 ポイント弱に留まる．この分野では， による災害の頻発に対する不安を問う小問に，１：非常
物流の効率化の議論が多い．環境は物流と近い位置にあに不安を感じる，と回答すると，「周不_気候：1」とな
る．すなわち最初の 2 文字が大問，続く 2 文字が小問，り，この分野では水循環基本計画の議論が多い．
第三象限は，海洋，生活くらし，国際が含まれる．海

最後の数値が選択肢番号を示す．この手順を全サンプル

洋はシェアが最も低く，伸び率も-0.7 ポイント程度となった．生活くらし，国際の伸び率は 13 番目（-1.7 ポイン

全項目に適用して得たデータを，以下ではタグと呼ぶ．
表-2 に Web 調査データの諸元を示す．2 時点共通のトト），14番目（-2ポイント）だった．第四象限は交通，

ピックを抽出するため，投入データは 6000 サンプルと観光，都市整備が含まれる．伸び率はそれぞれ9番目（0.6 ポイント），11 番目（-0.9 ポイント），12 番目（-1.4

した．また回答者の態度・意識を抽出するため，個人属性と総合評価を表すと考えた社会資本整備予算に関する項目を除いたところ，2017 年は 258 列（項目），2021 年

ポイント）だった．

は 264 列（項目）となった．次に文書分析と同様に少頻(3) 考察度のタグを除去したところ，ユニークタグ数は1250，デ

国土交通白書が，技術に最も多く言及することは自然ータセットの総タグ数は，1,566,000 となった．

である．さらに技術のシェアが時点間でほぼ一定になっていることは，本手法の安定性を示すと考えられる．

(2) 分析結果

エネルギーは，近年のグリーン化の流れを背景として，建設や交通などでエネルギー消費の多い社会資本関連技

モデルのトピック数は，因子分析や主成分分析と同様に探索的に求める．尤度ベースの適合度指標である
Perplexityの低さと，トピックの質指標であるCoherenceの術による対策を含んでいた．公共施設は，社会資本建設ラッシュの 1960 年代から 50～60 年を経過した既設社会

高さに基づいて適切なトピック数を 7～18 の間で探索し資本の老朽化対策を含む．これは国土交通行政の課題とたところ，11 となった．図-2 にこれらの指標値を示す．

いうよりも，中～長期的には日本の最重要課題の一つで推定したトピックは，負荷の高いタグに基づいて分析者ある．また災害のシェアの高さの背景には，近年の降雨・降雪の激甚化の影響が考えられる．災害のキーワーが名付ける．表-3 に，推定したトピック負荷の高いタ
グを示す．紙幅の関係上 top5のみ掲載するが，実際にはドによるとソフト／ハードの両面の対策が求められる．

top30 までを確認した．なお選択肢の内容は，それぞれ都市整備の減少と地方創成の増加が同時に見られると

大問／小問によって異なるので，top5 に含まれる選択肢

いう推移は，コロナの蔓延ばかりではなく，この間に東は各トピックの下に示した．トピック名称は，それぞれ上部に示す． top30 に現れるタグは，ほとんどのトピッ

京オリンピックが開催された影響が大きい．今後の国土整備は，東京を含む大都市周辺から，地方都市にシフトしたと考えられる．地方創成では，2022年のみに現れる

クで大問と選択肢番号が同一で，小問のみ異なっていた．
つまり Web 調査の多くの質問では，同一の大問内で同キーワードが多数を占めており．これと同様の傾向は物じ選択肢が選ばれる傾向があることがわかる．

流にもみられる，両分野とも，課題の性質や技術的な進トピック名は，漢字を用いて上位タグとの対応をとっ

歩を反映して，素早い対応に努めていると考えられる．

た．たとえば「中立日不」は，Q1-2 の大問：日本に関3

表-2 Web 調査データの諸元

表-3 トピック別上位タグ（Top5 を抜粋）

2017

2021

サンプル数

3000

3000

調査項目（列）数

287

294

2017→2021削除列数30

2017→2021追加列数分析に用いた列（項目）数

rank

37*
258

264*

弱否充日

1

日不_人少:3

0.008

充日_備災:4

0.009

2

日不_世経:3

0.008

充日_河川:4

0.009

3

日不_エネ:3

0.008

充日_海岸:40.008

4日不_日格:3

0.007

充日_歩道:40.008

5

日不_地格:3

0.007

充日_避施:4

0.008

３：どちらともいえない 4：あまり充足していない*：追加列の一つは個人属性で削除したSNS利用
rank

現整日地

中立充日

400

0.9

1

整日_内空:3

0.016

充日_幹公:3

0.008

300

0.8

2

整地_幹鉄:30.016

充日_高速:3

0.008

3

整地_ETC:3

0.016

充日_郊道:3

0.008

200

0.7

4

整日_港湾:30.015

充日_幹鉄:3

0.008

100

0.6

5

整地_港湾:3

0.015

充日_避施:30.008

0Coherence

Perplexity

中立日不

３：現状で十分

0.5
7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

rank

図-2 トピックモデルの適合度とトピックの質指標

する不安について選択肢 3：どちらともいえない，とい
う回答が多いことを表わす．なおオレンジ色は社会資本整備について回答者の態度が中立～否定的と思われるト

３：どちらともいえない

充実不明

重生活C

1

充日_港湾:6

0.007

重要_医福:10.007

2

充日_脱炭:60.006

重要_心豊:1

0.006

3

充地_脱炭:60.006

重要_仕事:1

0.006

4

充地_港湾:60.006

重要_子育:1

0.006

5

充日_内空:60.006

重要_雇用:1

0.006

6：わからない

１：非常に重要

ピック，緑色はそれが肯定的と思われるトピックを表わす．前者は 4 トピック，後者は 7 トピックとなった．ま

rank

弱不満無

た Q7-1:，7-2：地域と日本全体の社会資本の充実度の設
問の選択肢 6：わからない，は 2022 年調査で追加された

1

周不_間公衰:4

0.008

重要_年金:1

0.007

2

周不_内公衰:4

0.008

重要_医福:1

0.007

3

周不_コ衰:4

0.008

重要_テロ:1

0.007

4

周不_文衰:4

0.007

重要_心豊:1

0.007

5

周不_食料:4

0.007

重要_治安:1

0.006

選択肢であり．2022 年に多いトピックと見込まれる．
図-3 に，時点別トピックシェアを示す．この値はサンプル―トピック負荷行列（各サンプルの合計値は 1）

重テロ他

4：不安は感じないから各サンプルのトピック帰属割合を時点別に（3000サ

rank

１：非常に重要

充道上下

弱整電通

ンプル分）合計して算出した．トピックシェアの降順に

1

充地_下水:2

0.006

周不_活衰:3

0.007

累積シェアが95％まで示すと，2017年は弱整電通，弱日2

変化_そ他:00.006

日不_活衰:3

0.007

不安，弱不満無，重テロ他，中立日不，現整日地，弱非
充実，および中立充日の 8 トピックスとなった．2021 年

3

変化_なし:00.006

日不_地衰:30.006

4

充地_日道:2

0.006

周不_地衰:3

0.006

は，重生活 C（C はコロナ），充道上下，中立充日，弱否充実，充実不明，中立日不，現整日地の 7 トピックス

5充日_幹鉄:2

0.006

整日_無電:2

0.006となった．両時点共通のトピックスは，中立日不，弱否
充実，現整日地，中立充日の 4 トピックスであり，2021

rank

年の中立充日を除くと，主要トピックスではない．

充足／2：充足している

整__／２：計画的に充足すべき

変化／0：非該当__不／3：どちらともいえない

弱日不安

1

日不_日格:20.007

図-4 に示す時点別の社会資本整備予算に対する態度

2

日不_世経:2

0.007

は，全体ではやや肯定的な態度が増加している．さらに

3

日不_日経:2

0.007

トピック別の態度を分析するため，社会資本整備予算への回答の 5 カテゴリを c，時点を t，トピックを k とする．

4

日不_エネ:2

0.007

5日不_空家:2

0.007

全サンプルのカテゴリ割合をS𝑐𝑡 ，トピック別のカテゴリ

2：不安を感じる𝑡𝑡
割合をS𝑐𝑘とすると，表-4，表-5 の各セルr𝑐𝑘
は，式(1)に*赤字は2021年のみに現れる選択肢

よって算出する．

この色のトピックは社会資本整備に中立～否定的（？）

𝑡
r𝑐𝑘
=

S𝑡𝑐𝑘
S𝑡𝑐

この色のトピックは社会資本整備に肯定的（？）

(1)
4

2017

増やすべき
増やすのは
2021
やむを得ない

中立日不

弱日不安
21.6%

6.4% 弱否充実

8.3%

減らすのは
やむを得ない当年並で良い

現整日地
6.5%

2017

4.3% 中立充日
2.1%

22.9%
弱整電通

0.9%

9.0%

重テロ他
16.9%

0%

弱不満無
0.4%

中立日不
1.3% 5.5%

20%

40%

60%

減らすべき
80% 100%

図-4 社会資本整備予算に対する全回答者の態度

1.1%

充道上下
22.2%
0.1%
2.4%

23.9%

表-4 2017 年の上位 8 トピックスの社会資本整備予算への相

弱否充実
現整
13.5%
4.5% 日地

対的な態度
シェア：

20.4%
中立充日

重要生C
充実不明 5.8%

8.3%

6.4%

6.5%

4.3%

トピック： 中立日不 弱否充日 現整日地 中立充日

2021

図-3 時点別のトピックシェア𝑡r𝑐𝑘
が 1 以上（セルは暖色系）のときは全回答者よりも

増べき

0.79

1.04

0.77

0.46

増止無

0.51

1.22

0.75

0.95

当年並

1.39

0.80

1.07

1.19

減止無

1.13

0.95

1.24

1.07

減べき

1.33

0.96

1.47

0.80

シェア：

9.0%

16.9%

22.9%

21.6%

トピック： 弱不満無 重テロ他 弱整電通 弱日不安

そのカテゴリ割合が相対的に高く，1 以下（セルは寒色系）のときは，それが相対的に低いことを表わす．5 カ𝑡
テゴリのr𝑐𝑘の傾向から，各トピックが社会資本整備に肯定的か否定的か，判断できる．表-4，表-5は，それぞれ 2017 年，2021 年の結果である．
表-4 において 2017 年の社会資本整備予算への態度と

増べき

1.12

1.58

0.61

1.00

増止無

0.97

1.14

1.00

1.16

当年並

0.95

0.82

1.10

0.95

減止無

1.02

0.81

1.10

0.95

減べき

1.17

0.99

0.76

0.69

表-5 2021 年の上位 7 トピックスの社会資本整備予算への相トピック名／彩色の関係に着目すると，中立日不，弱否

対的な態度

充実，現整日地はそれぞれ，否定的，肯定的，否定的となり，表-2 で予想した回答者の社会資本整備への態度と符合する．一方，主要 3 トピックスのうち弱整電通は，中立充日と同様に積極的に予算を増やす／減らす態度が全体よりも少なく，当年並みの維持か，やむを得ず増やす／減らすが多い．弱日不安と重テロ他は，いずれも社
会資本整備予算に肯定的である．なお弱不満無のみ，弱性電通と反対に，積極的な増額／減額の割合が高かった．
表-5より，2021年の社会資本整備予算への態度とトピ
ック名／彩色の関係に着目すると，2017に共通する中立

シェア：

5.5%

13.5%

4.5%

20.4%

トピック： 中立日不 弱否充日 現整日地 中立充日

増べき

0.54

0.82

0.93

0.61

増止無

0.64

1.02

0.79

1.02

当年並

1.32

0.98

1.05

1.14

減止無

1.46

1.12

1.30

0.98

減べき

1.55

0.93

1.72

0.79

シェア：

5.8%

23.9%

22.2%

トピック： 充実不明 重要生C 充道上下

日不，現整日地，中立充日の社会資本予算への態度は，
𝑡r𝑐𝑘に細かい異同がある以外は，2017 年と同じ傾向である．他方でシェアが伸びている弱否充実は，強い肯定と否定が少なくなり，同じく大きくシェアが伸びて主要 3
トピックに入る中立充日と，類似の傾向が見られた．最もシェアの高い重要生 Cは，社会資本整備予算に対して

増べき

1.26

1.47

0.97

増止無

0.73

1.06

1.10

当年並

0.95

0.84

0.99

減止無

1.13

0.86

0.89

減べき

2.51

0.96

0.65

最も肯定的だった．次にシェアの高い充道上下も，整備をやむを得ないとする回答が多く，全体として肯定的な以上より 2017 年，2021 年とも，各トピックの社会基トピックだった．充実不明は，2017年の弱不満無と同様

盤整備予算への態度は，表-2 のトピックの内容に基づに，強い肯定的態度と強い否定的態度が現れていた．

く予想と，概ね整合していることがわかった．
5

(3) 考察2017 年と 2021 年の国民の社会資本整備への意識は，一方で白書から抽出した技術，公共施設，エネルギー，
経済，物流には，多くの革新的な技術や制度が挙げられ全体として肯定的な方に変化していた．これは 2020 年ているが，国民意識を表すトピックにそれらに対応する以降のコロナまん延の影響が大きいためと考えられる．

内容は現れない．もちろん白書は具体的な要素技術を挙また算出した各トピック名と，トピック別の社会資本整備予算への態度を照合したところ，概ね矛盾しない結果

げることが多いので，直接対応しないことは当然である．
しかし Web調査でも Q2の重要さの設問や，Q3の価値観となり，抽出したトピックの信頼性が確認できた．
主要 3 トピックスの合計シェアは 2017 年で 61.4％，の設問には技術に関する項目が含まれていながら，トピックの top30 位タグに，それら技術関連項目は現れなか

2021 年では 66.5％に達する．ただし 2021 年の主要 3 トピった．つまり，国民の技術への意識はばらついているとックスは，2017 年とは全く異なっていた． 2017 年の重テロ他では，年金や医療などを重視する人々が社会資本思われる．その一方で，2017年の弱整電通や重テロ他，
および 2021 年の重要生 C が示すように，国民の多くは整備予算の増額に最も積極的だった．しかし弱整電通と生活や社会制度を意識しており．社会資本そのものは意

弱日不安は，無電柱化以外の日本や地域の活力衰退に対識していない．この傾向は物流，観光，海洋なども同様

して「よくわからない」と回答しており，あまり社会資

であり，これらの分野で政府と国民の意識は異なってい本を意識していない．社会資本整備にやや肯定的な弱日る．さらに国民は，幹線交通関連のタグが上位に含まれ不安の上位タグのうち，社会資本に直結するのは空家のる現整日地，中立充日，充実不明では，中立充日を除いみであり，表示外の上位タグも同様だった．つまり2017て，社会資本整備に積極的ではない．幹線交通は政府が年の国民は社会資本整備にやや積極的だったものの，明重視する分野だが，国民意識は賛否両論のようだ．

確に社会資本を意識する回答は少なく，その意識は社会以上の考察から，本論の作業仮説とした「政府と国民資本以外に向いていたと思われる．
2021 年の主要 3 トピックスとなった重要生 C は社会資の間で社会資本のあり方に関する意識に，大きな違いはない」は部分的に肯定されるが，全体では否定される．

本整備に最も積極的だが，社会資本を端的に表わすタグ

しかし政府と国民の意識が違っていても，単に両者のは表-3 の上位にはない．一方で予算増加をやむを得な合致を目指すべきではない．なぜなら国民の多くは Web

いとしている充道上下の上位タグは，多くの社会資本を調査で生活者の意識を回答するのに対して，政府は産業含むものの，いずれも「充足」と回答している．よって
重要生 Cは，新設よりも既設の社会資本維持の予算支出

界の動向や国際的な情勢を意識した政策立案を行うといへの理解を示すと思われる．シェアを大きく伸ばした中

関連深い技術革新や成長戦略は必然的に長期計画になる．

立充日の上位タグは広域ネットワーク系社会資本が多い

一方で国民の生活ニーズは，災害やパンデミックの影響が，充足の評価は「わからない」が多い．以上より，2021年の国民は，2017年よりも社会資本整備予算に積極で，短期的にも長期的にも変化する．これを踏まえると的だが，最も積極的な重要生 Cでは個人の生活が意識さながら，進行中または新規の政策を誘導する．また政府れている．一方充道上下と中立充日は，積極的に社会資は，特に長期的な取り組みが必要な技術，エネルギー，

本整備予算の増額を支持しているわけではないが，維持

環境，公共施設（の維持管理）分野などで，国民との対管理予算の増額に理解を示す傾向が見られた．

話を重ねつつ計画を遂行する役割を担うことに気づく．

う，立場の違いがあるからだ．社会資本整備や，これと社会資本整備では，国民はその時々の課題を政府に伝え

今後の社会資本のあり方では，政府と国民が上述のよ

４. 今後の社会資本のあり方

うな役割を果たせるような，対話の継続が重要と思われる．この点について今後，分析を深める必要がある

白書から得た政府の社会資本への意識と，Web 調査から得た国民の意識には，いくつか一致する点があった．
たとえば，政府意識で都市整備の 2020 年固有キーワー

参考文献
1)

ドとなった空き家率は，国民意識では 2017 年 Web 調査から得た弱日不安に含まれるが，その 2021 年シェアは2)低下した．つまり政府の都市整備から地方創成にシフト

3)は，国民の空き家率への意識低下と一致する．また両時
点で政府が重視する災害は，国民では 2017 年の弱否充

4)日の上位タグ：災害への備えと避難施設の不足に現れており．2021年の同トピックのシェアは伸びている．よって災害（対応）でも，政府と国民の意識は一致する．
6

国土交通省. “国土交通白書”. https://www.mlit.go.jp/statistics/file000004.html, (参照 2023-11-01)
OpenAI. “ChatGPTOverview”. https://openai.com/chatgpt,(参照 2023-11-02)
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辰巳 嘉大, 塚井 誠人, トピックモデルを用いた訪日外国 人 周 遊 分 析 , 運 輸 政 策 研 究 , 2021, 23 巻 , p. 2034,2022