技術戦略分析①SAF②バイオスティミュラント③人工衛星等による生育観測④ゲノミックセレクション

153© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

圃場における土壌の物理特性や化学特性、作物の生育状況を観測する技術であり、取得可能なパラメータや測定する波長帯によって、4種類の技術に大別
人工衛星等による生育観測技術の概要
区分

取得可能パラメータ

可視光利用型（波長：350nm～800nm）

赤外線利用型••••NDVI※1
腐植量
土壌水分量
地温

•
•
•
•

土壌水分量
地温
EC※2
pH
等

•
•
•
•

NDVI
腐植量
土壌水分量
地温

等

（波長：800nm～1,700nm）

レーダ利用型（波長：350nm～1m）

ドローン／
UAV※3利用型（波長：350nm～1,700nm）

等

観測範囲

広い
（数km～数百km）

技術概要• 計測対象から届く短波長の電磁波（可視光や赤外線）をセンサによって観測する手法や計測対象に電磁波を照射した際に得られる反射波から観測する手法が存在• 太陽光が地球の表面等で反射や散乱、吸収した電磁波を観測• 主に、人工衛星に搭載したセンサを活用• 計測対象から届く短、長波長の電磁波（可視光、マイクロ波等）をセンサによって観測する手法や計測対象に電磁波を照射した際に得られる反射波から観測する手法が存在

狭い（～1km※4程度）• 計測対象から届く短波長、長波長の電磁波（可視光、マイクロ波等）をセンサによって観測する手法• 衛星センサに比べ、搭載センサや解像度を柔軟に選定可能• 1 つの圃場における土壌中の物理特性（水分量等）や化学特性（養分量等）を評価するIoT技術※1 Normalized Difference Vegetation Index（正規化植生指数）、※2 Electric Conductivity（電気伝導度）、※3 Unmanned Aerial Vehicle（無人航空機）、※4 100haから1km2、1kmに換算
出典：農林水産省「令和元年度ICTやAI化に対応した新たな土づくり体制実態調査委託事業」（令和元年11月）等より作成
https://www.maff.go.jp/j/budget/yosan_kansi/sikkou/tokutei_keihi/R1itaku/R1ippan/attach/pdf/index-195.pdf

154© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003～2022年にかけて、土壌・生育診断関連特許の出願数は増加傾向にあり、特に2019年を境に毎年1,000件以上の特許が出願
人工衛星等による生育観測技術に関する特許出願数の推移[件]

1462 1465

1500
1297
1250
1099

PCT出願数

1000

885
703

750
619
500

408
268

250
43

40

55

44

65

66

85

121

130

300

194

0
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

優先権主張年
出典：Questel
155[年]※検索条件は別ページに記載© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

土壌・生育診断関連特許の上位特許権者は中国に一極集中しており、多くは大学・研究機関等が保有土壌・生育診断に関する上位特許権者リスト
保有数#

1 CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）

107

11

BEIJING RESERACH CENTER FOR INFORMATIONTECHNOLOGY AGRICULTURE（中国）37

2 ZHEJIANG UNIVERSITY（中国）91

11

HEFEI INSTITUTES OF PHYSICAL SCIENCE - CHINESE
ACADEMY OF SCIENCES（中国）37

3 NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）59

NORTHEAST INSTITUTE OF GEOGRAPHY &11 AGROECOLOGY - CHINESE ACADEMY OF SCIENCES
（中国）

37

#

特許権者名（国籍）

特許権者名（国籍）

保有数

4

NORTH WEST AGRICULTURE & FORESTRY UNIVERSITY
（中国）

52

14 SOUTH CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）34

5

CHINA INSTITUTE OF WATER RESOURCES &HYDROPOWER RESEARCH（中国）51

14

SHENYANG INSTITUTE OF APPLIED ECOLOGY CHINESE ACADEMY OF SIENCES（中国）34

6 REGIONAL PLANNING CHINESE ACADEMY OF

45

14 PRECISION PLANTING（アメリカ）

34

7 PETROCHINA（中国）41

17 JIANGSU UNIVERSITY（中国）32

INSTITUTE OF GEOGRAPHIC SCIENCES & NATURALRESOURCES RESEARCH CAS（中国）3918

9 SHANDONG AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）38

19 NANJING UNIVERSITY（中国）29

9 WUHAN UNIVERSITY（中国）38

19 HOHAI UNIVERSITY（中国）29

INSTITUTE OF AGRICULTURAL RESOURCES &AGRICULTURAL SCIENCES（中国）8BEIJING RESEARCH CENTER OF INTELLIGENTEQUIPMENT FOR AGRICULTURE（中国）31

出典：Questel
156© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2014年以降、全ての区分の特許出願数が増加しており、特にドローン／UAV利用型及びレーダ利用型に関する特許出願数が急激に増加
人工衛星等による生育観測技術に関する特許出願件数の経年変化（2003-2022）
70
60
50
40
30
20
10
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
可視光利用型

赤外線利用型

レーダ利用型

ドローン／UAV利用型

出典：Questel
157© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003年から2012年にかけては中国からの特許出願がほとんどであり、多くは赤外線利用型
関連特許
人工衛星等による生育観測技術に関する特許の出願国分布（2003-2012、出願数上位8カ国を抽出）

可視光利用型

1

2

赤外線利用型

22

3

レーダ利用型

1

ドローン／UAV型

1

中国

1

3

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
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2013年以降は、韓国やインド等からの特許出願が増えているが、中国からの特許出願数が群を抜いている
人工衛星等による生育観測技術に関する特許の出願国分布（2013-2022、出願数上位8カ国を抽出）

可視光利用型

47

赤外線利用型185

レーダ利用型53

ドローン／UAV型

69

23

53

66

1

14

4

23

中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリア

ドイツ

日本

1

6

12

1

5

10

1

2

1

出典：Questel
159© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

可視光利用型については、 2016年以降、中国からの特許出願が急激に増加
人工衛星等による生育観測技術（可視光利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）12
 生育観測結果を活用した作物の収量予測システムに関する特許を多く確認

10

8

6

4

2

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
160© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

赤外光利用型については、2016年以降中国からの特許出願が急激に増加しているが、ほとんどが大学及び研究機関からの出願であるため、これらの技術は実用化段階に至っていないと推測人工衛星等による生育観測技術（赤外光利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）3530
 土壌観測（例：温度、水分量）等に関する特許を多く確認

25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
161© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

レーダ利用型については、2018年以降中国からの特許出願が急激に増加しているが、ほとんどが大学及び研究機関からの出願であるため、これらの技術は実用化段階に至っていな
いと推測
人工衛星等による生育観測技術（レーダ利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
18
16
14

 土壌観測（例：温度、水分量）等に関する特許を多く確認

12
10
8
6
4
2
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
162© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ドローン／UAV利用型については、2018年以降各国からの特許出願数が増加しており、直近は中国やインド、オーストラリア、アメリカといった国からの特許出願が多い

人工衛星等による生育観測技術（ドローン／UAV利用型）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
25

20

15

10

5

0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

韓国

インド

アメリカ

ロシア

オーストラリアドイツ

日本

出典：Questel
163© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

土壌・生育診断関連特許の調査方法の概要は以下のとおり

調査対象特許

PCT出願

調査対象年

2003～2022年（優先権主張年）

使用データベース

164

Questel社「Orbit Insight」

調査方法 以下の検索式にて、文献の母集団を形成
 母集団として整理した各文献に含まれる技術単語（キーワード）について、データの取得手段（例：「infrared」、「radar」）に関連する単語が含まれる特許を抽出

検索式((soil diagnos+ OR soil analys+ OR soil analyz+ OR soil mapping OR soil monitor+)/TI/AB OR ((soil condition)/TI/AB
AND (g01+)/IPC/CPC) OR ((soil)/TI/AB AND (G16Y-010/05 OR G06Q-050/02 OR G01N-021)/IPC/CPC)) OR (((cropgrowth OR crop production OR crop health OR field product+)/TI/AB) AND(((detect+ OR analys+ OR analyz+ ORmonitor+)/TI/AB) OR ((G16Y-010/05 OR G06Q-050/02 OR G01N-021)/IPC/CPC))© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

土壌・生育診断に関連する論文数は直近約20年間で増加傾向にあり、特に2020年を境に急激に増加している
人工衛星等による生育観測技術関連の論文数推移（2004～2022年）[件]

816,165
800,000

808,637

700,000
600,000

論文数357,115500,000
400,000
300,000

618,143

380,847

247,331
241,147
197,482
227,534
182,627

297,719
321,786
274,420369,373473,480
448,428
424,467

436,423

256,500

200,000
100,000
02004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

出版年

[年]

出典：Questel
165© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

論文数の上位4か国には、特許と同様にアメリカと中国が入っており、続いてイギリスやフランス、イタリアといった国が並んでいる
国別の人工衛星等による生育観測技術関連の論文数順位[件]

1,000,000

928,885

900,000
800,000

論文数700,000
600,000
500,000
400,000

374,840

300,000

242,201

200,000
100,000

198,013

162,646
89,201
46,08965,128
176,443
96,487
48,209173,884
84,629178,559
56,137
116,974
90,89850,37843,180 42,165

0
ロシア

デンマーク

イラン

韓国

ベルギー

スイス

スウェーデン

ブラジル

オランダ

スペイン

インド

オーストラリア

カナダ

ドイツ

日本

イタリア

フランス

イギリス

中国

アメリカ

出典：Questel
166© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

技術戦略分析①SAF②バイオスティミュラント③人工衛星等による生育観測④ゲノミックセレクション

167© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

任意の品種・系統間における特性の違いとDNA配列等を基に作成した予測モデルにより、実際に植物を育成することなく求める特性を持つ個体を効率的に選抜する技術
ゲノミックセレクションの概要• 任意の品種・系統間における特性の違いとDNA配列を基に、優れた特性の個体を選抜する技術
 果実の性質等の形質とDNA配列との関係を表した予測モデルを作成
 本モデルを新たに交雑して得た個体に適用し、果実のつかない段階においても、DNA配列から形質を予測することで、有望な個体のみを選抜
し、圃場に植え付けることが可能
 それにより育種にかかる期間を大幅に短縮可能• 適用対象としては、畜産物や作物（果物類、野菜類、穀物類）等

具体的な活用事例（果物類）
ゲノミックセレクション
予測モデルを作成
予測モデル

品種A

子孫

DNA配列のデータ
果実特性の予測値

果実の特性• ゲノミックセレクションによる予測モデルの活用により、果実重、果実の硬さ、果皮の色、果皮のむきやすさ、果肉の色、じょうのう膜のやわら
かさを高精度（観測値と予測値との相関係数0.7以上）で予測

出典：農業・食品産業技術総合研究機構「ゲノミックセレクションのカンキツ育種での有効性」https://www.naro.go.jp/project/results/4th_laboratory/nifts/2017/nifts17_s01.html等より作成

168

酸含量

糖度

食味

苦味

種子の多少

じょうのう膜のやわらかさ

多汁性

肉質

果肉の色

香りの多少

果皮の
むきやすさ
果皮の
滑らかさ

果皮の色

• 農研機構では、果実重、果皮の色、皮のむきやすさ、糖度、酸含量
等17の果実特性及びゲノム全体を網羅する1,841個のDNA配列のデータを用いて、ゲノミックセレクションの予測モデルを作成

果実の硬さ

選抜

果形

予備選抜

ゲノミックセレクションによる予測
従来技術による予測

凡例

相関関係数0.7以上

外観

品種B

17項目の内、15項目で予測性能が向上果実重選抜個体のみ、実際の圃場に植え付け、
果実特性・栽培性等を評価した上で選抜

予測値と観測値の相関係数（γ）
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

多数の品種・系統

ゲノミックセレクションによる予測精度の評価結果© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003～2022年にかけて、ゲノミックセレクション関連特許の出願数は増加傾向にあり、特に2012年を境に毎年約150件以上の特許が出願
ゲノミックセレクションに関する特許出願数の推移
[件]

250
219
200
175

174

PCT出願数

161

111
100

90

134

125

120

194

185

179
161

146

150

220

149

133

109
84

80

50

0
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

優先権主張年[年]

出典：Questel
169© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ゲノミックセレクション関連特許の上位特許権者はアメリカ、中国に集中
ゲノミックセレクションに関する上位特許権者リスト#

特許権者名（国籍）

保有数

1 MONSANTO TECHNOLOGY（アメリカ）

特許権者名（国籍）

保有数98

10 SYNGENTA PARTICIPATIONS（スイス）31

66

12 SOUTH CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）

30

59

13

47

14 CORTEVA AGRISCIENCE（アメリカ）

4 NANJING AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）47

14

6 HUAZHONG AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）42

14 BASF（ドイツ）

40

17

8 PIONEER HI BRED INTERNATIONAL（アメリカ）

36

18 CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）22

9 ZHEJIANG UNIVERSITY（中国）32

18 SICHUAN AGRICULTURAL UNIVERSITY（中国）22

10 BASF PLANT SCIENCE（ドイツ）

31

18 DOW AGROSCIENCES（アメリカ）

22

2

REPUBLIC OF KOREA NATIONAL FISHERIES RESEARCH& DEVELOPMENT INSTITUTE（韓国）

3 CHINA NATIONAL SEED（中国）
47JIANGSU ACADEMY OF AGRICULTURAL SCIENCES（中国）

INSTITUTE OF CROP SCIENCES CHINESE ACADEMY OF
AGRICULTURAL SCIENCES（中国）#NORTH WEST AGRICULTURE & FORESTRY UNIVERSITY（中国）

BEIJING ACADEMY OF AGRICULTURE & FORESTRYSCIENCES（中国）

27
25
25
25

YUNNAN INSTITUTE OF TOBACCO AGRICULTURESCIENCE（中国）23

出典：Questel
170© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2011年以降、果物類や穀物類を対象としたゲノミックセレクション技術に関する特許の出願数が増加ゲノミックセレクション（適用対象別）に関する特許出願件数の経年変化（2003-2022）
70
60
50
40
30
20
10
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
家畜

果物類

野菜類

穀物類

出典：Questel
171© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2003年から2012年にかけて、出願国別では中国とアメリカから特許出願が多く、次いで日本や韓国から一定数の特許が出願
ゲノミックセレクション（適用対象別）に関する特許の出願国分布（2003-2012、出願数上位8カ国を抽出）

家畜

11

15

28

果物類

62

87

19

3

2

野菜類

51

63

22

2

108

66

28

中国

アメリカ

韓国

穀物類

2

4

4

6

20

3

3

2

13

3

4

1

4

38

イギリス

ドイツ

フランス

ドイツ

日本

出典：Questel
172© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

2013年以降、果物類や穀物類を対象としたゲノミックセレクション技術に関する特許が中国から多く出願
ゲノミックセレクション（適用対象別）に関する特許の出願国分布（2013-2022、出願数上位8カ国を抽出）

家畜

24

21

20

1

果物類

205

93

27

2

野菜類

94

47

15

1

穀物類

341

52

30

1

中国

アメリカ

韓国

イギリス

1

1

ドイツ

4

1

2

19

2

15

6

フランス

ドイツ

日本

出典：Questel
173© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

家畜を対象としたゲノミックセレクションについては、2012～2013年にかけて韓国から10件以上の特許が出願されたが、それ以外の期間では特徴的な傾向なし
ゲノミックセレクション（家畜）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
18
16

 Republic of Korea National Fisheries
Research & Development Institute及びRural Development Administration
からの出願

14
12
10
8
6
4
2
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
174© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

果物類を対象としたゲノミックセレクションについては、2009年以降中国からの特許出願が徐々に増加しており、技術力を蓄積
ゲノミックセレクション（果物類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
35
30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
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野菜類を対象としたゲノミックセレクションについては、中国やアメリカからの特許出願数が多い
ゲノミックセレクション（野菜類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
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穀物類を対象としたゲノミックセレクションについては、2012年以降中国からの特許出願が徐々に増加
ゲノミックセレクション（穀物類）に関する特許の出願国別の経年変化（2003-2022）
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
中国

アメリカ

韓国

イギリス

ドイツ

フランス

オーストラリア日本

出典：Questel
177© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ゲノミックセレクション関連特許の調査方法の概要は以下のとおり

調査対象特許

PCT出願

調査対象年

2003～2022年（優先権主張年）

使用データベース

178

Questel社「Orbit Insight」

調査方法 以下の検索式にて、文献の母集団を形成
 母集団として整理した各文献に含まれる技術単語（キーワード）について特許を抽出

検索式((((A01H)/IPC/CPC) OR (plant+ OR crop+ OR fruit+ OR grain+ OR vegetable+)/TI/AB/OBJ/ADB) AND ((predict+ 3D
breed+)/TI/AB/OBJ/ADB OR (genom+ 5D predict+ 5D model+)/TI/AB/OBJ/ADB OR(((gene 5D select+) OR (genom+ 5D
select+)) Not (selective marker OR selectable marker))/TI/AB/OBJ/ADB))OR((((A01H)/IPC/CPC) OR(plant+ OR crop+
OR fruit+ OR grain+ OR vegetable+)/TI/AB/OBJ/ADB) AND((predict+ 3D breed+)/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM OR(genom+ 5D predict+ 5D model+)/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM OR(((gene 5D select+) OR (genom+ 5D select+)) Not(selective marker OR selectable marker))/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM) AND (predict+ 3D breed+)/TI/AB/OBJ/ADB/ICLM
AND(G16B)/IPC/CPC)© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

ゲノミックセレクションに関連する論文数は直近約20年間継続して増加傾向にあり、
特に2020年を境に急激に増加
ゲノミックセレクション関連の論文数推移（2004～2022年）[件]

1,939,397

2,000,000

1,910,295

1,800,000
1,600,000

958,251

1,400,000

論文数

1,200,000
1,000,000
800,000

909,941645,914615,988494,984
581,214477,399

788,541874,043
831,198

934,173

1,471,305
1,205,560
1,128,963

1,056,133

1,022,100

679,983

600,000
400,000
200,000
02004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

出版年

[年]

出典：Questel
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論文数の上位国には特許と同様にアメリカと中国が入り、特にアメリカについては、第二位の中国の論文数と比較すると2倍以上
国別のゲノミックセレクション関連の論文数順位[件]

3,000,000

2,663,401

論文数2,500,000
2,000,000
1,500,000
1,175,606
1,000,000

148,365
674,240667,284
351,541 227,522 205,129
436,890122,967
117,584
436,332
481,411
175,158 147,867
141,722281,957 223,035
116,131
104,593500,000
0

デンマーク

イラン

ベルギー

ロシア

韓国

ブラジル

スイス

スウェーデン

インド

オランダ

スペイン

オーストラリア

イタリア

日本

カナダ

ドイツ

フランス

イギリス

中国

アメリカ

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デロイト トーマツ グループは、日本におけるデロイト アジア パシフィック リミテッドおよびデロイトネットワークのメンバーであるデロイト トーマツ合同会社ならびにそのグループ法人（有限責任監査法人トーマツ、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社、デロイト トーマツ ファイナンシャルアドバイザリー合同会社、デロイト トーマツ税理士法人、DT弁護士法人およびデロ
イト トーマツ グループ合同会社を含む）の総称です。デロイト トーマツ グループは、日本で最大級のプロフェッショナルグループのひとつであり、各法人がそれぞれの適用法令に従い、監査・保証業務、リスクアドバイザリー、コンサルティング、ファイナンシャルアドバイザリー、税務、法務等を提供しています。また、国内約30都市に約1万7千名の専門家を擁し、多国籍企業や主要な日本企業をクライアントとしています。詳細はデロイト トーマツ グループWebサイト（ www.deloitte.com/jp ）をご覧ください。
Deloitte（デロイト）とは、デロイト トウシュ トーマツ リミテッド（“DTTL”）、そのグローバルネットワーク組織を構成するメンバーファームおよびそれらの関係法人（総称して“デロイトネッ
トワーク”）のひとつまたは複数を指します。DTTL（または“Deloitte Global”）ならびに各メンバーファームおよび関係法人はそれぞれ法的に独立した別個の組織体であり、第三者に関して相互に義務を課しまたは拘束させることはありません。DTTLおよびDTTLの各メンバーファームならびに関係法人は、自らの作為および不作為についてのみ責任を負い、互いに他のファームまたは関係法人の作為および不作為について責任を負うものではありません。DTTLはクライアントへのサービス提供を行いません。詳細は www.deloitte.com/jp/about
をご覧ください。
デロイト アジア パシフィック リミテッドはDTTLのメンバーファームであり、保証有限責任会社です。デロイト アジア パシフィック リミテッドのメンバーおよびそれらの関係法人は、それぞれ法的に独立した別個の組織体であり、アジア パシフィックにおける100を超える都市（オークランド、バンコク、北京、ベンガルール、ハノイ、香港、ジャカルタ、クアラルンプール、マニラ、メルボルン、ムンバイ、ニューデリー、大阪、ソウル、上海、シンガポール、シドニー、台北、東京を含む）にてサービスを提供しています。
Deloitte（デロイト）は、監査・保証業務、コンサルティング、ファイナンシャルアドバイザリー、リスクアドバイザリー、税務、法務等に関連する最先端のサービスを、Fortune Global
500®の約9割の企業や多数のプライベート（非公開）企業を含むクライアントに提供しています。デロイトは、資本市場に対する社会的な信頼を高め、クライアントの変革と繁栄を促し、より豊かな経済、公正な社会、持続可能な世界の実現に向けて自ら率先して取り組むことを通じて、計測可能で継続性のある成果をもたらすプロフェッショナルの集団です。
デロイトは、創設以来175年余りの歴史を有し、150を超える国・地域にわたって活動を展開しています。 “Making an impact that matters”をパーパス（存在理由）として標榜する
デロイトの約415,000名の人材の活動の詳細については、（ www.deloitte.com ）をご覧ください。
本資料は皆様への情報提供として一般的な情報を掲載するのみであり、DTTL、そのグローバルネットワーク組織を構成するメンバーファームおよびそれらの関係法人が本資料をもって専門的な助言やサービスを提供するものではありません。皆様の財務または事業に影響を与えるような意思決定または行動をされる前に、適切な専門家にご相談ください。本資料における情報の正確性や完全性に関して、いかなる表明、保証または確約（明示・黙示を問いません）をするものではありません。またDTTL、そのメンバーファーム、関係法人、社員・職員または代理人のいずれも、本資料に依拠した人に関係して直接または間接に発生したいかなる損失および損害に対して責任を負いません。
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