最近では無料ウェブサイトであっても詳細に検索結果が出されるようになっており，大変便利である。このように上位２位

現実に即した，そしてなによりも使いやすい意思決定支援シス

I T産業の地域分布に対する考察

テムの構築を目指したい。

に検索された経路を選択肢として提示を行うことにより，意思末筆になったが，本テーマを与えてくれた榎原正貴氏に感謝

決定者は，この場合であれば新幹線を選択するか，それとも航する。人間の感情面から，選択肢を絞った意思決定手法を提案

空機を選択するかという「一対比較」を行い，意思決定がしやした氏の先行研究には，多大なる功績があると感ずる。

京都情報大学院大学 応用情報技術研究科

奥田 茂人

すくなる。飛行機が苦手であるという人や乗り換え回数が少な
いほうがよい人にとっては新幹線のほうが確実であろうし，逆に長時間同じ場所に座っているのが嫌な人や航空会社のマイレージサービスに加入している人などは航空機を利用するであろう。他に候補として，第３候補以降に新幹線を使わずに在来線の利用での移動経路や遠回りの経路などが提示されたが，実際問題としてそういった方法を選ぶ者は少なく，主問題としてた
とえば本事例でいえば新幹線か飛行機かという二者択一の経路を意思決定者に提示するだけで，利用者は素早く，そして簡単に経路を選択することができる。また初めから条件指定などでたとえば飛行機の利用をしない設定にしたとしても，新幹線の乗車列車を選択する場合や，新幹線以外の交通機関を利用する
方法を選択することが可能であると思われる。また今回の例では，新幹線以外の部分においてバスを利用する案も提示された。
移動の際に荷物が多い時や疲れているために出来る限り乗換回数を少なくしたり，徒歩での移動距離を短くしたい場合などには，そういった候補を選択するであろう。このように検索結果【参考文献】[1] 小林正樹，「二者択一を意識した意思決定手法の提案」，“愛知文教大学比較文化研究”，第10号，pp.17-28，2010[2]榎原正貴，「二者択一を用いる意思決定支援システムの構築 ― 購買を例に」，愛知文教大学卒業論文，pp.1-11，2010[3]君山由良，『一対比較法のモデル』，
データ分析研究所，2009[4]John S. Hammond，Howard Raiffa，Ralph L. Keeney，『意思決定ア
プローチ「分析と決断」』，
ダイヤモンド社，1999[5]中谷内一也，「意思決定過程の後半段階における二者択一
選択への志向性」，“The Japanese Journal of Psychology”，
Vol. 62，No. 2，pp.114-118，1991[6]佐藤信，『統計的官能検査法』，
日科技連，1985[7]ウェブサイト：NAVITIME乗換案内(http://www.navitime.co.jp/：2012年11月4日現在)

を複数準備して人に提示することにより，その人の状況によって最終的な意思決定が異なり，より満足した意思決定がなされるものとなるであろう。

小林 正樹

KOBAYASHI Masaki

愛知文教大学人文学部准教授。

◆

５. まとめおよび今後の方針
本稿では一対比較の有効性に着目し，コンピュータを利用することで，あまりに多くの選択肢の中からいきなり１つの選択
肢に意思決定を行うのではなく，一旦２つの選択肢を抽出した
のちに，その２つの選択肢の二者択一によって，最適な意思決定を行う方法を提案した。即決をするのではなくあえてワンクッションを置くことによって，冷静な状況の下でより正しい意
思決定ができること，また第１段階で論理性を持たせることが可能な上に最終判断の場において，人の感情が入った「人間味」

そして，IPA の 2012 年春期試験の受験終了直後に，私はて IPA の統計情報を用いて各地域の IT 産業の動向について分

IPA の公式ウェブサイトで公開されている試験の応募者数や析している。次に，本学大学院に関連する地域の傾向について

合格者数の統計情報をふとしたきっかけで眺めることになる。

論述している。また，各地域がどのように関連しているのかを2011 年度に受験したときは気にすることもなかった情報だ

統計的手法を用いて分析している。第 2 章 では第 1 章 を踏まが，大学院修了後のことをそろそろ考え始めていた当時，IPA

えた上で，各地域の関連性を移出入額と移出入率の面から分析の資格をどう活かせばいいのかを考えなければならなかった私しており，その上で各地域の IT 産業の動向を考察している。

にとっては無視できない情報となっていた。

序章

状の IT 産業の動向を分析することにした。

1. 用語について

第1章

そこで私は，ビジネス統計学で学んだ統計分析を活用して現政府発表の統計情報が示す IT 産業の現状

本論文において，「IPA」という言葉を用いた場合は「情報処理推進機構」を指し，「本学大学院」という言葉を用いた場合◆

1.1. 統計情報から浮かび上がる IT 産業の動向

は「京都情報大学院大学」を指す。また，「首都圏」という言葉を用いた場合は 1 都 3 県（東京都，神奈川県，千葉県，埼玉県）

21 世紀に入って既に 10 年以上が経過しているが，どのよを指し，「近畿」という言葉を用いた場合は 2 府 5 県（京都府，

うな業界であっても IT が何らかの形で活用されているのが当

大阪府，兵庫県，和歌山県，奈良県，滋賀県，三重県）を指す。

たり前となっている。そのような現代社会においては，これら
IT の機器やサービスを提供する IT 関連企業や IT 従業者は重要

2. 研究の構成な存在だ。そして，これらの IT 関連企業に就職したり IT 従業

本論文の構成であるが，まず第 1 章 で，総務省と経済産業省，者となるにはその動向を知る必要がある。まずは各団体が公表

そして IPA の統計情報を用いて，各地域の IT 産業の現状につしている統計情報を基に，日本の IT 産業の動向について述べ

いて述べる。また，統計的手法を用いて，各地域の IT 産業のてみる。

関連性を分析する。第 2 章 では第 1 章 を踏まえた上で，本学大学院に関連する地域の IT 産業の動向を考察する。

3. 研究の背景～就職難が当たり前の時代～

1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人口の動向
1990 年にバブル経済が崩壊したのを境に日本は長い不況へ

1990 年にバブル経済が崩壊して以降，就職活動は年々厳し突入することになるが，これは同時に，1990 年代を境に高度くなるばかりである。1990 年代後半や 2000 年代半ばのよう成長期から低成長期へ移行したことを意味している。特に 21に一時的な好景気はあったものの，その後 IT バブルの崩壊や世紀以降は成熟社会と呼ばれるようになり，もはや以前のようリーマンショックで就職氷河期や超就職氷河期に襲われた日本

な高成長は望めない。

をもった意思決定手法を提案できたのではないかと考える。この雇用情勢は更に厳しさを増している。しかし，一口に日本のでは，そのような状況にあって，日本を支える労働力人口

れにより利用者は素早く，かつ簡単に最終的な意思決定を行う

雇用情勢は厳しいといっても，具体的にどの地域のどの業種がはどのように変化しているのだろうか。表 1 は，総務省の労ことが可能となり，意思決定に要するスピードが短縮されるだ

どのように変化しているのかということを知っている人は意外

働力調査参考資料「第 2 表

けでなく，意思決定の質も保証され，また人間の感情も取り入と少ない。

著者が作成した，2001 年と 2011 年における主な都道府県のれられる統合的な意思決定支援システムへの布石になるのではないかと考える。

8

龍谷大学経営学部非常勤講師。
元・大阪大学アシスタント，
愛媛大学・大阪国際大学非常勤講師，京都コン
ピュータ学院講師。
大阪国際大学経営情報学士，大阪大学大学院経済学研究科修士課程修了，大阪国際大学大学院経営情報学研究科博士課程修了，修士（経済学），
博士（経営情報学）。
主な研究分野は意思決定論，鉄道システム分析，I T 教育法。
社会情報学会，OR 学会，経営情報学会，ＡＩＳ会員。

＜要旨＞本研究では，第 1 章 で，総務省と経済産業省，そし都道府県別労働力人口」[1] から

私は 2009 年 9 月に失業した。それ以来大学院に入学する

労働力人口の推移である。また表 2 は，同じく地域別の労働までの約 1 年半の間はずっと再就職をするための活動を続け

力人口の推移である。尚，2011 年における岩手県，宮城県，

今後はどのような分野に応用が可能か考えていきたい。またていたが，数十社応募して採用されたことは一度もなかった。

福島県のデータは東日本大震災により集計されていないため，導出された結果に対して，既存の手法との比較も行いたい。選

また，社会人経験者の大学院生は，失業者と同様に中途採用枠

2010 年のデータを使用している。

択肢がよく似たものしか得られない場合や，二者択一が不可能

で就職活動をしなければならない。よって，単に大学院で学ぶ

日本全体の労働力人口はこの 10 年間で約 176 万人減少しな場合もあろう。また今回は第２段階の意思決定手法として，だけでは不充分と感じた私は，大学院の入学前後から IPA の資ている。しかしそのような中にあって，例外的に労働力人口が二者択一，すなわち一対比較を取り入れたが，三者択一では不格を得るために勉強を開始する。一方で，2011 年後期にビジ増加している都道府県が存在する。それは東京都（62.5 万人），

可能なのか，これは意思決定の心理学的な側面のほうが大きい。

ネス統計学を受講したことをきっかけに，それまで無関心であ神奈川県（5.5 万人），愛知県（3.3 万人），滋賀県（0.9 万人），

人間の判断の限界を探るとともに，より人間味の出せる，かつった統計というものに興味を持ち始めた。

沖縄県（3.6 万人）の 1 都 4 県だ。その中でも東京都の増加が9突出している。地域別に見ると，関東のみ労働力人口が増加しし異なった結果が表れている。図 1 と図 2 を見ると，応募者ているのは，東京都と神奈川県以外の関東でそれ程労働力人口

数と受験者数が増加しているのはほぼ東京都のみで，労働力人が減少していないからである。そのため，結果的に関東，特に口増加県である神奈川県や愛知県でさえ大幅に減少しているこ

首都圏へ一極集中しているという状態になっている。

とが判明した。以上から，全国的に IPA の試験に対する関心が

表 1 主な都道府県の労働力人口の 推移（単位：万人）薄れてきていることが読み取れる。これは，この 10 年間で労働力人口が減少したということもあるが，他にも，2001 年当時は IT バブルの末期で IT 関連の資格に人気があったのに対して，現在は沈静化しているという事情もある。また，地域別に集計した図 3 ，図 4 を見ると更にはっきりとわかる。東京を擁した関東でさえも応募者数と受験者数が減少している。特に近畿は深刻で，他の地域が 7 ～ 8 割程度までの減少にとどまっているのに対して，6 割程度にまで落ち込んでいる。このことから，近畿における IT 産業は地盤沈下を起こしていると推測できる。これは図 5 ，図 6 からもわかるとおり，2009 年に

図 3 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2001 年（応募者・受験者）（労働力人口 1 万人当たり）

図 6 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2011 年（合格者）（労働力人口 1 万人当たり）

IPA で大幅な試験改訂が実施され，それまでに比べていくらから合格しやすくなったにも関わらず，唯一近畿のみ合格者数が

表 3 と表 4 は，IPA の統計情報「勤務先別一覧（全国，都減少していることからも裏付けられている。

道府県別）」を基に著者が作成した，2001 年と 2011 年における地域別の IPA 資格応募者と合格者がより上位レベルを目指す割合である。単位は％である。表 3 と表 4 における「レベル２」は基本情報技術者，「レベル３」は応用情報技術者，「レ

表 2 地域別の労働力
人口の推移（単位：万人）ベル４」はプロジェクトマネージャである。割合の計算方法は，上位レベル応募者数（合格者数）を下位レベル応募者数（合格者数）で除算して割合を算出している。これにより，下位レベル応募者（合格者）の中で実際に上位レベル応募者（合格者）に応募し，実際に資格を取得した人がどのくらいの割合で存在するのかを百分率（小数点第二まで）で表している。
図 4 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2011 年（応募者・受験者）（労働力人口 1 万人当たり）

表 3 を見ると，この 10 年間で「レベル 2 →レベル 3」への応募者数は全国的に 2 倍以上に増えている。これは「レベル2 →レベル 4」の項目を見ても同様で，どの地域であっても 2～ 3 倍程度増えている。つまり，全体的に見て，IPA 資格を応募する者はより上位の資格を目指す傾向が強くなってきていることを示している。ところが，「レベル 3 →レベル 4」の項目

1.1.2. IPA の統計情報から見える IPA 資格取得者の動向
図 1 と図 2 は，総務省の労働力調査参考資料「第 2 表

都しているのに対して，西日本では近畿以外の地域で減少してい道府県別労働力人口」と IPA の統計情報「勤務先別一覧（全国，る。この結果から，東日本では IPA 資格に対する潜在的な需要

都道府県別）」[2] から著者が作成した，2001 年と 2011 年には高まりつつあるものの，逆に西日本ではレベル 3 資格止まおける主な都道府県の IPA 試験の応募者数，受験者数，合格者りの人々が多いということがわかる。

数の推移である。また図 3 ，図 4 ，図 5 ，図 6 は，同じく地

一方，表 4 で見ると，2009 年に IPA で大幅な試験改訂が実

域別の IPA 試験の応募者数，受験者数，合格者数の推移である。

施されたことも相まって，全国的により上位の資格を目指す傾各項目の人数は，IPA 資格試験のレベル（1 ～ 4）に合わせた向は強くなっている。これは「レベル 2 →レベル 4」の項目に重み付けを行い（例えば基本情報処理試験はレベル 2 なのではっきりと表れており，最終的に最高位レベルの資格を取得

応募者数，受験者数，合格者数をそれぞれ 2 倍とするなど），

図 5 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2001 年（合格者）（労働力人口 1 万人当たり）

上位レベル試験の重要性を人数に反映している。それらの重みする人の割合は全国的に増加している。「レベル 2 →レベル 3」に関しても，2001 年から 2011 年の 10 年間でどこも 2 倍前付けを行った人数を都道府県別に集計して労働力人口にて除算

後に増加している。ところが，「レベル 3 →レベル 4」となる

し，1 万人当たりの人数を算出している。そのため，「日本全体」と様子が変わってくる。中国と九州では逆に減少しているのだ。

の値は各都道府県の値を合計したものではない。
日本全体の労働力人口が減少する中で，首都圏に労働力人口10を見ると様子が異なる。東日本では北海道以外の地域では増加

図 1 主な都道府県の IPA 試験に関する推移 2001 年（労働力人口 1 万人当たり）

図 2 主な都道府県の IPA 試験に関する推移 2011 年（労働力人口 1 万人当たり）

つまり，この 10 年間で東日本では上流工程を目指す傾向が強くなってきているのに対して，西日本では東日本程には上流工が一極集中していることは「1.1.1. 総務省の統計情報から見え程を目指す傾向は強くないということになる。これは，上流工る労働人口の動向」にて述べたが，IPA 試験の統計情報では少程に対する需要が西低東高になりつつあるということを示して

11

突出している。地域別に見ると，関東のみ労働力人口が増加しし異なった結果が表れている。図 1 と図 2 を見ると，応募者ているのは，東京都と神奈川県以外の関東でそれ程労働力人口

数と受験者数が増加しているのはほぼ東京都のみで，労働力人が減少していないからである。そのため，結果的に関東，特に口増加県である神奈川県や愛知県でさえ大幅に減少しているこ

首都圏へ一極集中しているという状態になっている。

とが判明した。以上から，全国的に IPA の試験に対する関心が

表 1 主な都道府県の労働力人口の 推移（単位：万人）薄れてきていることが読み取れる。これは，この 10 年間で労働力人口が減少したということもあるが，他にも，2001 年当時は IT バブルの末期で IT 関連の資格に人気があったのに対して，現在は沈静化しているという事情もある。また，地域別に集計した図 3 ，図 4 を見ると更にはっきりとわかる。東京を擁した関東でさえも応募者数と受験者数が減少している。特に近畿は深刻で，他の地域が 7 ～ 8 割程度までの減少にとどまっているのに対して，6 割程度にまで落ち込んでいる。このことから，近畿における IT 産業は地盤沈下を起こしていると推測できる。これは図 5 ，図 6 からもわかるとおり，2009 年に

図 3 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2001 年（応募者・受験者）（労働力人口 1 万人当たり）

図 6 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2011 年（合格者）（労働力人口 1 万人当たり）

IPA で大幅な試験改訂が実施され，それまでに比べていくらから合格しやすくなったにも関わらず，唯一近畿のみ合格者数が

表 3 と表 4 は，IPA の統計情報「勤務先別一覧（全国，都減少していることからも裏付けられている。

道府県別）」を基に著者が作成した，2001 年と 2011 年における地域別の IPA 資格応募者と合格者がより上位レベルを目指す割合である。単位は％である。表 3 と表 4 における「レベル２」は基本情報技術者，「レベル３」は応用情報技術者，「レ

表 2 地域別の労働力
人口の推移（単位：万人）ベル４」はプロジェクトマネージャである。割合の計算方法は，上位レベル応募者数（合格者数）を下位レベル応募者数（合格者数）で除算して割合を算出している。これにより，下位レベル応募者（合格者）の中で実際に上位レベル応募者（合格者）に応募し，実際に資格を取得した人がどのくらいの割合で存在するのかを百分率（小数点第二まで）で表している。
図 4 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2011 年（応募者・受験者）（労働力人口 1 万人当たり）

表 3 を見ると，この 10 年間で「レベル 2 →レベル 3」への応募者数は全国的に 2 倍以上に増えている。これは「レベル2 →レベル 4」の項目を見ても同様で，どの地域であっても 2～ 3 倍程度増えている。つまり，全体的に見て，IPA 資格を応募する者はより上位の資格を目指す傾向が強くなってきていることを示している。ところが，「レベル 3 →レベル 4」の項目

1.1.2. IPA の統計情報から見える IPA 資格取得者の動向
図 1 と図 2 は，総務省の労働力調査参考資料「第 2 表

都しているのに対して，西日本では近畿以外の地域で減少してい道府県別労働力人口」と IPA の統計情報「勤務先別一覧（全国，る。この結果から，東日本では IPA 資格に対する潜在的な需要

都道府県別）」[2] から著者が作成した，2001 年と 2011 年には高まりつつあるものの，逆に西日本ではレベル 3 資格止まおける主な都道府県の IPA 試験の応募者数，受験者数，合格者りの人々が多いということがわかる。

数の推移である。また図 3 ，図 4 ，図 5 ，図 6 は，同じく地

一方，表 4 で見ると，2009 年に IPA で大幅な試験改訂が実

域別の IPA 試験の応募者数，受験者数，合格者数の推移である。

施されたことも相まって，全国的により上位の資格を目指す傾各項目の人数は，IPA 資格試験のレベル（1 ～ 4）に合わせた向は強くなっている。これは「レベル 2 →レベル 4」の項目に重み付けを行い（例えば基本情報処理試験はレベル 2 なのではっきりと表れており，最終的に最高位レベルの資格を取得

応募者数，受験者数，合格者数をそれぞれ 2 倍とするなど），

図 5 IPA 地域別の IPA 試験に関する推移 2001 年（合格者）（労働力人口 1 万人当たり）

上位レベル試験の重要性を人数に反映している。それらの重みする人の割合は全国的に増加している。「レベル 2 →レベル 3」に関しても，2001 年から 2011 年の 10 年間でどこも 2 倍前付けを行った人数を都道府県別に集計して労働力人口にて除算

後に増加している。ところが，「レベル 3 →レベル 4」となる

し，1 万人当たりの人数を算出している。そのため，「日本全体」と様子が変わってくる。中国と九州では逆に減少しているのだ。

の値は各都道府県の値を合計したものではない。
日本全体の労働力人口が減少する中で，首都圏に労働力人口10を見ると様子が異なる。東日本では北海道以外の地域では増加

図 1 主な都道府県の IPA 試験に関する推移 2001 年（労働力人口 1 万人当たり）

図 2 主な都道府県の IPA 試験に関する推移 2011 年（労働力人口 1 万人当たり）

つまり，この 10 年間で東日本では上流工程を目指す傾向が強くなってきているのに対して，西日本では東日本程には上流工が一極集中していることは「1.1.1. 総務省の統計情報から見え程を目指す傾向は強くないということになる。これは，上流工る労働人口の動向」にて述べたが，IPA 試験の統計情報では少程に対する需要が西低東高になりつつあるということを示して

11

おり，首都圏へ集中していることを表していると考えられる。

の統計情報「勤務先別一覧（全国，都道府県別）」から著者が1.1.3. 労働力人口とIPA 応募者数，受験者数，合格者数の相関作成したものである。

最初に業種別の企業数と売上高をまとめた表 5 を見てみる。
全体としては企業数は前年度比で 5.1%増加となっており，1

図 7 ，図 8 ，図 9 は，2001 年と 2011 年の IPA 応募者数，

企業当たり売上高も前年度比で 14.7%増加と堅調な成長を見せ

受験者数，合格者数の各相関を地域別単位に表したグラフであている。このことから，一見すると順調に見えるが，業種別でる。相関係数は応募者数が 0.96，受験者数が 0.96，合格者数

見ると 2 極化していることに気づく。受託開発ソフトウェア

が 0.98 と，いずれの値もほぼ近似直線上にある。このことから，

企業，ゲームソフトウェア企業，情報処理サービス企業はプラ2001 年と 2011 年の IPA 応募者数，受験者数，合格者数は非スなのに対して，組込みソフトウェア企業，パッケージソフト

常に強い相関があるといえる。ただしその中でも，関東だけはウェア企業，情報提供サービス企業は大きなマイナスとなってこの 10 年間で他の地域に比べて突出して人数が増加している
ことがわかる。一方，近畿は，いずれもほぼ近似直線の下部に

図 10 地域別労働力人口と IPA 合格者数の相関（2001 年）

いる。特に，前年度比で企業数が 3.9%増加したにもかかわらず，
1 企業当たりの売上高が 35.0%減少した組込みソフトウェア企

位置していることから，逆にこの 10 年間で衰退していること

業に関しては業種全体が深刻な状況であると考えられる。
逆に，が読み取れる。

前年度比で企業数の増加（5.0%増）以上に 1 企業当たりの売以上より，都道府県別あるいは地域別であっても，応募者数，

上高が増加（34.8%増）している受託開発ソフトウェア企業は，受験者数，合格者数の傾向はほぼ同じであることがわかった。

現在のところは有望といえるだろう。

よって，次からの労働力人口との比較では，代表として掲載す

次に開発と制作部門に係わる従業者数の状況をまとめた表

る図は合格者数のみとする。

6 を見てみる。従業者数も企業数や売上高の変化に比例している。そのため，全体の動向としては表 5 の傾向と同じといえる。
しかし，従業者の内訳を見ると各業種毎に微妙な傾向の違いが
図 11 地域別労働力人口と IPA 合格者数の相関（2011 年）

表 3 IPA 資格応募者がより上位レベルを目指す割合（単位：％）※上位レベル応募者数を下位レベル応募者数で除算して割合を算出している。「レベル２」は基本情報技術者，「レベル３」は応用情報技術者であり，「レベル４」はプロジェクトマネージャである。

図 7 地域別 IPA 応募者数の相関ある。特筆すべき点を業種別に挙げていくと，まず，受託開発
ソフトウェア企業の従業者数は基本的に増えているが，外国人

図 10 ，図 11 は，労働力人口と IPA 合格者数の各相関を，正社員のみ減っている。このことから，業種全体で日本人正社

2001 年と 2011 年に分けて地域別単位に表した図である。こ員を積極的に雇用する姿勢が伺える。ただし，それでも外国人れらの図からわかることは，この 10 年間で関東は労働力人口

従業者の大半は同業種に集中していることに変わりない。次に1 万人に対して合格者数が大幅に増加しているのに対して，他

ゲームソフトウェア企業の従業者数だが，こちらも外国人正社の道府県はほとんど変化がないか，わずかに増加していること

員よりも日本人正社員の雇用に積極的である。しかし，契約社がわかる。しかし，近畿の減少している。

員に関してだけは，日本人，外国人共々減少している。一方，

1.1.4. 経済産業省の統計情報から見える
I T 産業と従業者の動向
表 5 ，表 6 ，図 12 は，総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」における平成 23 年調査結果の概要「第 5 表

情報サービ

ス業」[3] の図表を著者が加工したものである。

表 5 業種別企業数と売上高／総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」

図 8 地域別 IPA 受験者数の相関

表 4 IPA 資格応募者がより上位レベルを目指す割合（単位：％）※上位レベル合格者数を下位レベル合格者数で除算して割合を算出している。「レベル２」は基本情報技術者，「レベル３」は応用情報技術者であり，「レベル４」はプロジェクトマネージャである。

「1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人口の動向」と「1.1.2.
IPA の統計情報から見える IPA 資格取得者の動向」で各統計情報から分析できる動向について述べた。次に，それぞれの統計
データにどのような関連性があるのかを見てゆく。尚，本節に掲載している図 7 ，図 8 ，図 9 ，図 10 ，図 11 は，総務省の労働力調査参考資料「第 2 表

12

都道府県別労働力人口」と IPA

図 9 地域別 IPA 合格者数の相関

表 6 開発・制作部門に係わる従業者数の状況／総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」

13

おり，首都圏へ集中していることを表していると考えられる。

の統計情報「勤務先別一覧（全国，都道府県別）」から著者が1.1.3. 労働力人口とIPA 応募者数，受験者数，合格者数の相関作成したものである。

最初に業種別の企業数と売上高をまとめた表 5 を見てみる。
全体としては企業数は前年度比で 5.1%増加となっており，1

図 7 ，図 8 ，図 9 は，2001 年と 2011 年の IPA 応募者数，

企業当たり売上高も前年度比で 14.7%増加と堅調な成長を見せ

受験者数，合格者数の各相関を地域別単位に表したグラフであている。このことから，一見すると順調に見えるが，業種別でる。相関係数は応募者数が 0.96，受験者数が 0.96，合格者数

見ると 2 極化していることに気づく。受託開発ソフトウェア

が 0.98 と，いずれの値もほぼ近似直線上にある。このことから，

企業，ゲームソフトウェア企業，情報処理サービス企業はプラ2001 年と 2011 年の IPA 応募者数，受験者数，合格者数は非スなのに対して，組込みソフトウェア企業，パッケージソフト

常に強い相関があるといえる。ただしその中でも，関東だけはウェア企業，情報提供サービス企業は大きなマイナスとなってこの 10 年間で他の地域に比べて突出して人数が増加している
ことがわかる。一方，近畿は，いずれもほぼ近似直線の下部に

図 10 地域別労働力人口と IPA 合格者数の相関（2001 年）

いる。特に，前年度比で企業数が 3.9%増加したにもかかわらず，
1 企業当たりの売上高が 35.0%減少した組込みソフトウェア企

位置していることから，逆にこの 10 年間で衰退していること

業に関しては業種全体が深刻な状況であると考えられる。
逆に，が読み取れる。

前年度比で企業数の増加（5.0%増）以上に 1 企業当たりの売以上より，都道府県別あるいは地域別であっても，応募者数，

上高が増加（34.8%増）している受託開発ソフトウェア企業は，受験者数，合格者数の傾向はほぼ同じであることがわかった。

現在のところは有望といえるだろう。

よって，次からの労働力人口との比較では，代表として掲載す

次に開発と制作部門に係わる従業者数の状況をまとめた表

る図は合格者数のみとする。

6 を見てみる。従業者数も企業数や売上高の変化に比例している。そのため，全体の動向としては表 5 の傾向と同じといえる。
しかし，従業者の内訳を見ると各業種毎に微妙な傾向の違いが
図 11 地域別労働力人口と IPA 合格者数の相関（2011 年）

表 3 IPA 資格応募者がより上位レベルを目指す割合（単位：％）※上位レベル応募者数を下位レベル応募者数で除算して割合を算出している。「レベル２」は基本情報技術者，「レベル３」は応用情報技術者であり，「レベル４」はプロジェクトマネージャである。

図 7 地域別 IPA 応募者数の相関ある。特筆すべき点を業種別に挙げていくと，まず，受託開発
ソフトウェア企業の従業者数は基本的に増えているが，外国人

図 10 ，図 11 は，労働力人口と IPA 合格者数の各相関を，正社員のみ減っている。このことから，業種全体で日本人正社

2001 年と 2011 年に分けて地域別単位に表した図である。こ員を積極的に雇用する姿勢が伺える。ただし，それでも外国人れらの図からわかることは，この 10 年間で関東は労働力人口

従業者の大半は同業種に集中していることに変わりない。次に1 万人に対して合格者数が大幅に増加しているのに対して，他

ゲームソフトウェア企業の従業者数だが，こちらも外国人正社の道府県はほとんど変化がないか，わずかに増加していること

員よりも日本人正社員の雇用に積極的である。しかし，契約社がわかる。しかし，近畿の減少している。

員に関してだけは，日本人，外国人共々減少している。一方，

1.1.4. 経済産業省の統計情報から見える
I T 産業と従業者の動向
表 5 ，表 6 ，図 12 は，総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」における平成 23 年調査結果の概要「第 5 表

情報サービ

ス業」[3] の図表を著者が加工したものである。

表 5 業種別企業数と売上高／総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」

図 8 地域別 IPA 受験者数の相関

表 4 IPA 資格応募者がより上位レベルを目指す割合（単位：％）※上位レベル合格者数を下位レベル合格者数で除算して割合を算出している。「レベル２」は基本情報技術者，「レベル３」は応用情報技術者であり，「レベル４」はプロジェクトマネージャである。

「1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人口の動向」と「1.1.2.
IPA の統計情報から見える IPA 資格取得者の動向」で各統計情報から分析できる動向について述べた。次に，それぞれの統計
データにどのような関連性があるのかを見てゆく。尚，本節に掲載している図 7 ，図 8 ，図 9 ，図 10 ，図 11 は，総務省の労働力調査参考資料「第 2 表

12

都道府県別労働力人口」と IPA

図 9 地域別 IPA 合格者数の相関

表 6 開発・制作部門に係わる従業者数の状況／総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」

13情報提供サービス企業の従業員数は，日本人正社員が半分以上

受験者数が約 2.3 倍，合格者数が約 2.7 倍となる。更に地域を方にすぎないということになる。一方，近畿内の京都府と兵庫減ったのに対して，契約社員と外国人正社員が大幅に増加して絞って，首都圏と大阪府・京都府・兵庫県で比較すると更に差県では，売上高に関して京都府は兵庫県の 2 倍である。関西いる。これは人件費を削減するための対応策であると推測されが開く。この場合，応募者数が約 3.1 倍，受験者数が約 2.9 倍，の IT 産業集積地として知られる阪神地域を抱える兵庫県に対る。

合格者数が約 2.7 倍の差がある。上流工程であるレベル 4 試

してこのような結果が出るとは意外である。しかし，大阪府に験となると，応募者数が約 3.5 倍，受験者数が約 3.3 倍，合格

本社があり，兵庫県に支社や工場が存在する企業の場合，売上者数が約 3.7 倍となる。もちろん，資格試験の応募者数や合格

高は本社の存在する都道府県に計上されると推測されるため，者数だけで計ることができるわけではないが，相対的にレベル

この点については留意する必要がある。

表 7 産業別，地域別，本社所在地企業数（単位：社）

4 試験に関心が高いということはそれだけ仕事が多いからだと

IPA 全試験の応募者数，受験者数，合格者数を比較すると，推測することができ，その逆もしかりである。このことから，

近畿と中部の場合では，中部に比べて近畿は，応募者数が約

首都圏においては特に上流工程が多いといえる。

0.8 倍，受験者数が約 0.8 倍，合格者数が約 0.9 倍の差がある。
これが上流工程であるレベル 4 試験となるとわずかに差が縮まる。例えば，プロジェクトマネージャ試験の場合だと，応募者数が約 0.9 倍，受験者数が約 0.9 倍，合格者数が約 0.9 倍となる。つまり，地域単位で比べた場合，その差はわずかではあるが，近畿は中部に及ばないという結果が出ている。一方，近畿内の京都府と兵庫県の場合では，京都府に比べて兵庫県は，応募者数が約 1.4 倍，受験者数が約 1.4 倍，合格者数が約 1.0倍の差がある。これが上流工程であるレベル 4 試験となると差が更に開く。特に論述系試験の場合はその傾向が顕著である。
例えば，プロジェクトマネージャ試験の場合であると，応募者

表 8 産業別，地域別，従業者数（単位：人）数が約 2.0 倍，受験者数が約 2.2 倍，合格者数が約 2.5 倍となる。このことから，売上高のことを考慮しても兵庫県の有資格者は大阪府へ通勤していると考えられる。
尚，近畿の本社所在地は，大阪府と京都府（京都市）と兵庫
図 13 神奈川県の IT 産業集中地域

県（神戸市）に集中している。更に大阪府の場合は，大阪（中央区）と新大阪（淀川区，東淀川区）に集中している。

1.2.2. 北海道
図 12 外国人正社員と契約社員の地域別構成比

表 7 ，表 8 ，表 9 を見ると，規模は東北や中国とほぼ同じ
次に外国人正社員と契約社員の地域別構成比をまとめた図表 9 産業別，地域別，売上高（単位：百万円）

12 を見てみる。近年，日本国内で働く外国人のアジア人比率分程度だ。牧畜や農業などの第一次産業の印象が強い北海道だが高まってきているが，その中でも中国人が他を圧倒している。

が，統計情報からは IT 産業も盛んであるという事実が浮かび

1.2.1. 首都圏

中国企業へ開発の一部を発注する日本企業が増えているが，それと同様に国内における中国人社員の採用も更に増えていくと考えられる。
◆

1.2. 本学大学院に関連する地域の傾向

本学大学院と各地域の関連性◆

2.1. 各地域における交易の状況

上がってくる。本社所在地の面から見ると，北海道では札幌市「第 1 章 各統計情報が示す IT 産業の現状」にて各地域の状

表 7 ，表 8 ，表 9 を見ると，全ての面で関東が圧倒的な首に集中している。また，本社所在地数，従業者数，売上高ともに，況を分析した。次に本章では，各地域にどのような関連性があ位となっている。関東が首位であること自体に驚きはないが，東北や中国と順位を争っている。かつての北海道は IT 関連企るのかを述べていく。

他地域とこれほど差があるとは予想外だった。

業の約 7 割が小企業で，大型プロジェクトを受注できない状

関東においてはその大半が首都圏に集中している。更にいう態であった [5]。特に首都圏からの仕事を孫請けするクラスタ

2.1.1. 地域別に見る移出入額の傾向と東京都と神奈川県に IT 関連企業が集まっている。本社所在

ー構造の下位に位置する企業ばかりで，高度な技術を持つ人材

前節の「1.1. 統計情報から浮かび上がる IT 産業の動向」にて，地の面から見ると，東京都の場合は山手線沿いに集中している。

が育ちにくいという点が以前から問題視されている [6]。しか表 10 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成

日本の IT 業界の大まかな動向を説明した。本節ではそれを踏

一方，神奈川県の場合は京浜東北線（根岸線）沿いに多い。特し 2003 年以降，「北海道 IT 推進協会」を始めとする IT 関連

17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成

まえた上で，本学大学院に関連する地域の傾向を分析する。

に，みなとみらい近辺と新横浜周辺に集中している。つまり，団体や行政機関が問題を解決するべく，現在も活動を続けてい

17 年地域経済の特色

IT 関連企業は東京都や神奈川県といっても，ある程度特定のる。

が加工したものである。移出とは，ある地域で生産された物や

表 7 ，表 8 ，表 9 は，総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」における情報通信業基本調査統計表（確報結果）「第 14 表

地域に集中していることがわかる（図 13 ）。

５．地域間交易構造」[7] の図表を著者サービスが他地域へ移動することである。これが国単位の場合

産業別，都道府県別，本社所在地企業数，

また，IPA 全試験の応募者数，受験者数，合格者数を比較す

従業者数，売上高，付加価値額」[4] から著者が作成した，産ると，関東と近畿の場合では，近畿に比べて関東は，応募者数

業別および地域別の本社所在地企業数，従業者数，売上高の一が約 2.2 倍，受験者数が約 2.0 倍，合格者数が約 1.9 倍の差が

表 7 ，表 8 ，表 9 を見ると，日本で 2 番目の経済圏であるの場合だと輸入と呼ばれる。構成比とは，全移出（入）額に対覧である。

ある。これが上流工程であるレベル 4 試験となると差が更ににもかかわらず，首都圏に大きく差を開けられている。本社所する各地域の移出（入）額の割合である。移出率とは，地域開く。特に論述系試験の場合はその傾向が顕著である。例えば，在地企業数と従業者数は中部とほぼ同じだが，売上高の面では内の生産額に対する移出額の割合のことである。移入率とは，プロジェクトマネージャ試験の場合だと，応募者数が約 2.5 倍，

中部よりも低い。つまり，IT 産業に限ると，近畿は既に一地地域内の需要額に占める移入額の割合のことである。例えば，以上の統計情報を基にして，北海道，首都圏，近畿について述べてゆく。

14

第2章

くらいで四国の約 2 倍である。逆に九州と比較するとほぼ半

1.2.3. 近畿

だと輸出と呼ばれる。移入とは，ある地域の需要に従って物やサービスが他地域から移動してくることである。これが国単位

15

情報提供サービス企業の従業員数は，日本人正社員が半分以上

受験者数が約 2.3 倍，合格者数が約 2.7 倍となる。更に地域を方にすぎないということになる。一方，近畿内の京都府と兵庫減ったのに対して，契約社員と外国人正社員が大幅に増加して絞って，首都圏と大阪府・京都府・兵庫県で比較すると更に差県では，売上高に関して京都府は兵庫県の 2 倍である。関西いる。これは人件費を削減するための対応策であると推測されが開く。この場合，応募者数が約 3.1 倍，受験者数が約 2.9 倍，の IT 産業集積地として知られる阪神地域を抱える兵庫県に対る。

合格者数が約 2.7 倍の差がある。上流工程であるレベル 4 試

してこのような結果が出るとは意外である。しかし，大阪府に験となると，応募者数が約 3.5 倍，受験者数が約 3.3 倍，合格

本社があり，兵庫県に支社や工場が存在する企業の場合，売上者数が約 3.7 倍となる。もちろん，資格試験の応募者数や合格

高は本社の存在する都道府県に計上されると推測されるため，者数だけで計ることができるわけではないが，相対的にレベル

この点については留意する必要がある。

表 7 産業別，地域別，本社所在地企業数（単位：社）

4 試験に関心が高いということはそれだけ仕事が多いからだと

IPA 全試験の応募者数，受験者数，合格者数を比較すると，推測することができ，その逆もしかりである。このことから，

近畿と中部の場合では，中部に比べて近畿は，応募者数が約

首都圏においては特に上流工程が多いといえる。

0.8 倍，受験者数が約 0.8 倍，合格者数が約 0.9 倍の差がある。
これが上流工程であるレベル 4 試験となるとわずかに差が縮まる。例えば，プロジェクトマネージャ試験の場合だと，応募者数が約 0.9 倍，受験者数が約 0.9 倍，合格者数が約 0.9 倍となる。つまり，地域単位で比べた場合，その差はわずかではあるが，近畿は中部に及ばないという結果が出ている。一方，近畿内の京都府と兵庫県の場合では，京都府に比べて兵庫県は，応募者数が約 1.4 倍，受験者数が約 1.4 倍，合格者数が約 1.0倍の差がある。これが上流工程であるレベル 4 試験となると差が更に開く。特に論述系試験の場合はその傾向が顕著である。
例えば，プロジェクトマネージャ試験の場合であると，応募者

表 8 産業別，地域別，従業者数（単位：人）数が約 2.0 倍，受験者数が約 2.2 倍，合格者数が約 2.5 倍となる。このことから，売上高のことを考慮しても兵庫県の有資格者は大阪府へ通勤していると考えられる。
尚，近畿の本社所在地は，大阪府と京都府（京都市）と兵庫
図 13 神奈川県の IT 産業集中地域

県（神戸市）に集中している。更に大阪府の場合は，大阪（中央区）と新大阪（淀川区，東淀川区）に集中している。

1.2.2. 北海道
図 12 外国人正社員と契約社員の地域別構成比

表 7 ，表 8 ，表 9 を見ると，規模は東北や中国とほぼ同じ
次に外国人正社員と契約社員の地域別構成比をまとめた図表 9 産業別，地域別，売上高（単位：百万円）

12 を見てみる。近年，日本国内で働く外国人のアジア人比率分程度だ。牧畜や農業などの第一次産業の印象が強い北海道だが高まってきているが，その中でも中国人が他を圧倒している。

が，統計情報からは IT 産業も盛んであるという事実が浮かび

1.2.1. 首都圏

中国企業へ開発の一部を発注する日本企業が増えているが，それと同様に国内における中国人社員の採用も更に増えていくと考えられる。
◆

1.2. 本学大学院に関連する地域の傾向

本学大学院と各地域の関連性◆

2.1. 各地域における交易の状況

上がってくる。本社所在地の面から見ると，北海道では札幌市「第 1 章 各統計情報が示す IT 産業の現状」にて各地域の状

表 7 ，表 8 ，表 9 を見ると，全ての面で関東が圧倒的な首に集中している。また，本社所在地数，従業者数，売上高ともに，況を分析した。次に本章では，各地域にどのような関連性があ位となっている。関東が首位であること自体に驚きはないが，東北や中国と順位を争っている。かつての北海道は IT 関連企るのかを述べていく。

他地域とこれほど差があるとは予想外だった。

業の約 7 割が小企業で，大型プロジェクトを受注できない状

関東においてはその大半が首都圏に集中している。更にいう態であった [5]。特に首都圏からの仕事を孫請けするクラスタ

2.1.1. 地域別に見る移出入額の傾向と東京都と神奈川県に IT 関連企業が集まっている。本社所在

ー構造の下位に位置する企業ばかりで，高度な技術を持つ人材

前節の「1.1. 統計情報から浮かび上がる IT 産業の動向」にて，地の面から見ると，東京都の場合は山手線沿いに集中している。

が育ちにくいという点が以前から問題視されている [6]。しか表 10 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成

日本の IT 業界の大まかな動向を説明した。本節ではそれを踏

一方，神奈川県の場合は京浜東北線（根岸線）沿いに多い。特し 2003 年以降，「北海道 IT 推進協会」を始めとする IT 関連

17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成

まえた上で，本学大学院に関連する地域の傾向を分析する。

に，みなとみらい近辺と新横浜周辺に集中している。つまり，団体や行政機関が問題を解決するべく，現在も活動を続けてい

17 年地域経済の特色

IT 関連企業は東京都や神奈川県といっても，ある程度特定のる。

が加工したものである。移出とは，ある地域で生産された物や

表 7 ，表 8 ，表 9 は，総務省・経済産業省「平成 23 年情報通信業基本調査」における情報通信業基本調査統計表（確報結果）「第 14 表

地域に集中していることがわかる（図 13 ）。

５．地域間交易構造」[7] の図表を著者サービスが他地域へ移動することである。これが国単位の場合

産業別，都道府県別，本社所在地企業数，

また，IPA 全試験の応募者数，受験者数，合格者数を比較す

従業者数，売上高，付加価値額」[4] から著者が作成した，産ると，関東と近畿の場合では，近畿に比べて関東は，応募者数

業別および地域別の本社所在地企業数，従業者数，売上高の一が約 2.2 倍，受験者数が約 2.0 倍，合格者数が約 1.9 倍の差が

表 7 ，表 8 ，表 9 を見ると，日本で 2 番目の経済圏であるの場合だと輸入と呼ばれる。構成比とは，全移出（入）額に対覧である。

ある。これが上流工程であるレベル 4 試験となると差が更ににもかかわらず，首都圏に大きく差を開けられている。本社所する各地域の移出（入）額の割合である。移出率とは，地域開く。特に論述系試験の場合はその傾向が顕著である。例えば，在地企業数と従業者数は中部とほぼ同じだが，売上高の面では内の生産額に対する移出額の割合のことである。移入率とは，プロジェクトマネージャ試験の場合だと，応募者数が約 2.5 倍，

中部よりも低い。つまり，IT 産業に限ると，近畿は既に一地地域内の需要額に占める移入額の割合のことである。例えば，以上の統計情報を基にして，北海道，首都圏，近畿について述べてゆく。

14

第2章

くらいで四国の約 2 倍である。逆に九州と比較するとほぼ半

1.2.3. 近畿

だと輸出と呼ばれる。移入とは，ある地域の需要に従って物やサービスが他地域から移動してくることである。これが国単位

15を見ると相互依存型の傾向を強めているように見えるが，表10 の移出額と移入額を見ると金額自体は大して変化していな
いことがわかる。むしろ移出額については若干減少している。
にも関わらず移出率が上昇しているということは，近畿の生産と需要がそれ以上に縮小してしまったことを意味している。最後に首都圏だが，「1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人
口の動向」でも述べたとおり，現在も労働力人口の流入が続いているため，自己完結型の傾向は更に強まると考えられる。余談になるが，この集中している労働力人口を各地域に拡散することで地域の経済活動が活発になると考えられるので，景気を良くしたいのならば政治の地方分権と同様に経済も地方に分散させてはどうだろうか。

2.1.4. 産業別地域別に見る移出と移入の傾向
表 11 と表 12 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成 17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成 17 年地域経済の特色
表 10 地域間構成額／経済産業省：地域間産業連関表

する依存度は強いということになる。このように図 14 におけ図 14 地域別移出入率の推移／経済産業省：地域間産業連関表※矢印は，平成 7 年（1995 年）→ 平成 12 年（2000 年）→ 平成 17 年（2005 年）の変化を示す。

とした場合に，各産業別地域別でどのような割合となるかを表

ある地域の移出総額が 2 億円とする。これに対して，日本のる地域別移出入率の推移は，地域内の生産額と需要額に占める全地域の移出額の合計が 100 億円ならば構成比は 2％となる。

移出入額の割合を計ることで，交易への依存度を示している。

また，この地域の生産額が 10 億円ならば，移出率は 20%とな

このとき，各地域の移出入額の大小は関係ない。各国の貿易依

ループであり，関東がここに該当している。移出額，移入額共あるということがわかる。また，関東以外は全て移入超過となる。これは移入率についても同様である。

存度を比べるとき同じである。

に最大の関東であるが，労働力人口の流入と相まって，自己完っており，首都圏へ一極集中していることが読み取れる。そのしている。
情報通信・サービス部門を見た場合，やはり関東が圧倒的で

表 10 を見ると，移出額，移入額共に関東が圧倒的であるが，では，図 14 の具体的な見方だが，縦軸に「移出率（各地域

結型の傾向を更に強めている。第Ⅳ象限は，移入率が地域平均

中でも沖縄が最も超過の割合が小さく，北海道四国がそれに続その推移を見ると一部の地域で特徴的な傾向が読み取れる。ま－地域平均）」とある。このうち，「各地域」とは表 10 にある

以上で，移出率は地域平均以下の移入依存型といえるグループ

いている。

ず北海道だが，平成 7 年から平成 17 年の 10 年間で移出額が各地域の移出率のことである。次に「地域平均」とは，全地域である。九州と北海道が該当している。表増加傾向にある。次に関東だが，10 年間で移入額が減少傾向の生産合計額に対する全地域の移出合計額の割合なので，全10 の移出額と移入額の傾向のとおり，九にある。これは「1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人口

国平均の移出率ともいえる。そのため，図 14 における縦軸の州はより移入依存が高くなっている一方の動向」にて述べた，労働力人口が首都圏に集中していること「移出率」とは，各地域の移出率が地域平均の移出率とどの程で，北海道は相互依存型に向かっていること連動していると考えられる。つまり，物やサービスの生産度乖離しているかを表している。横軸の「移入率（各地域－地とがわかる。以上から，関東を中心に本州が関東に移ってきているということである。最後に九州だが，域平均）」についても同様である。つまり，地域平均よりもプと四国が相互依存型となり，北海道と九州

10 年間で移出額が減少し，移入額が増加している。これは九ラス側に乖離する程域外との交易に依存しているということには移入依存型となっている。このことから，

州が他地域への依存を強めていることを示唆している。

なり，マイナス側に乖離する程自己完結性が高いということ

関東から遠く離れる程移入依存型になる傾になる。このような観点から，図 14 は地域平均を基準値とし向がある。ただし，沖縄に関しては例外で，て図を 4 つの象限に区分けしている。このため，移出入率の沖縄県経済は在日米軍基地に大きく依存し値が 0.0 だからといって移出入が存在しないというわけではなているのでこの限りではない。

2.1.2. 地域別に見る移出入率の傾向

16５．地域間交易構造」の図表を著者が加工したものである。全地域の移出額と移入額を 100

図 14 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成

く，あくまでも基準値と比べてどのような傾向があるのかとい

17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成

うことを示している。ちなみに，平成 17 年の地域平均は，移17 年地域経済の特色

表 11 産業別地域別移出額の構成（単位：％）／経済産業省：地域間産業連関表

2.1.3. 移出入額と移出入率の関係

５．地域間交易構造」の図である。図出率が 21.2%，移入率が 21.2%である。また，各地域の推移

14 は各地域における交易への依存度を示している。これは交を表している矢印は，2 つの連続している矢印の始点は平成 7「2.1.1. 地域別に見る移出入額の傾向」

易を貿易に置き換えるとわかりやすい。例えば，経済規模が年，1 つ目の矢印の終点と 2 つ目の矢印の始点である中点は平と「2.1.2. 地域別に見る移出入率の傾向」

100 兆円の A 国と 100 億円の B 国があるとする。A 国は 30

成 12 年，2 つ目の矢印の終点は平成 17 年を表している。

にて移出入額と移出入率を個別に見た。次兆円だけ輸出入しており，B 国は 60 億円分だけ輸出入してい図 14 を見ると，各地域の特色が読み取れる。第Ⅰ象限に位は表 10 と図 14 を見比べて分析する。北る。この 2 つの国の貿易依存度を比べようとすると，それぞ置する地域は，移出率，移入率共に地域平均を上回っているグ

海道は平成 12 年から平成 17 年に大きく

表 12 産業別地域別移入額の構成（単位：％）／経済産業省：地域間産業連関表

れの国の経済規模に対して輸出入がどの程度占めているかを見ループである。相互依存型（交易型）と言える地域であり，近移出率が上昇しているが，表 10 の移出額を見る限り平成 7 年

表 13 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成

ることになる。この場合，A 国は 3 割であり B 国は 6 割である。

畿はここに該当する。図 14 を見る限り，近畿は徐々に相互依から平成 12 年のときにくらべて大きく躍進しているわけでは

17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成

このため，金額自体でいえば A 国の方が輸出入は活発である

存型の傾向を強めいている。第Ⅲ象限は，移出率，移入率ともない。よって，移出額を重視するならば，この 10 年間で堅調

17 年地域経済の特色

ものの，経済規模の 6 割を輸出入に頼る B 国の方が貿易に対に地域平均以下である。自己完結型（域内交易型）といえるグな成長を遂げているとみることができる。一方，近畿は図 14

加工したものである。

５．地域間交易構造」の図表を著者が17

を見ると相互依存型の傾向を強めているように見えるが，表10 の移出額と移入額を見ると金額自体は大して変化していな
いことがわかる。むしろ移出額については若干減少している。
にも関わらず移出率が上昇しているということは，近畿の生産と需要がそれ以上に縮小してしまったことを意味している。最後に首都圏だが，「1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人
口の動向」でも述べたとおり，現在も労働力人口の流入が続いているため，自己完結型の傾向は更に強まると考えられる。余談になるが，この集中している労働力人口を各地域に拡散することで地域の経済活動が活発になると考えられるので，景気を良くしたいのならば政治の地方分権と同様に経済も地方に分散させてはどうだろうか。

2.1.4. 産業別地域別に見る移出と移入の傾向
表 11 と表 12 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成 17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成 17 年地域経済の特色
表 10 地域間構成額／経済産業省：地域間産業連関表

する依存度は強いということになる。このように図 14 におけ図 14 地域別移出入率の推移／経済産業省：地域間産業連関表※矢印は，平成 7 年（1995 年）→ 平成 12 年（2000 年）→ 平成 17 年（2005 年）の変化を示す。

とした場合に，各産業別地域別でどのような割合となるかを表

ある地域の移出総額が 2 億円とする。これに対して，日本のる地域別移出入率の推移は，地域内の生産額と需要額に占める全地域の移出額の合計が 100 億円ならば構成比は 2％となる。

移出入額の割合を計ることで，交易への依存度を示している。

また，この地域の生産額が 10 億円ならば，移出率は 20%とな

このとき，各地域の移出入額の大小は関係ない。各国の貿易依

ループであり，関東がここに該当している。移出額，移入額共あるということがわかる。また，関東以外は全て移入超過となる。これは移入率についても同様である。

存度を比べるとき同じである。

に最大の関東であるが，労働力人口の流入と相まって，自己完っており，首都圏へ一極集中していることが読み取れる。そのしている。
情報通信・サービス部門を見た場合，やはり関東が圧倒的で

表 10 を見ると，移出額，移入額共に関東が圧倒的であるが，では，図 14 の具体的な見方だが，縦軸に「移出率（各地域

結型の傾向を更に強めている。第Ⅳ象限は，移入率が地域平均

中でも沖縄が最も超過の割合が小さく，北海道四国がそれに続その推移を見ると一部の地域で特徴的な傾向が読み取れる。ま－地域平均）」とある。このうち，「各地域」とは表 10 にある

以上で，移出率は地域平均以下の移入依存型といえるグループ

いている。

ず北海道だが，平成 7 年から平成 17 年の 10 年間で移出額が各地域の移出率のことである。次に「地域平均」とは，全地域である。九州と北海道が該当している。表増加傾向にある。次に関東だが，10 年間で移入額が減少傾向の生産合計額に対する全地域の移出合計額の割合なので，全10 の移出額と移入額の傾向のとおり，九にある。これは「1.1.1. 総務省の統計情報から見える労働人口

国平均の移出率ともいえる。そのため，図 14 における縦軸の州はより移入依存が高くなっている一方の動向」にて述べた，労働力人口が首都圏に集中していること「移出率」とは，各地域の移出率が地域平均の移出率とどの程で，北海道は相互依存型に向かっていること連動していると考えられる。つまり，物やサービスの生産度乖離しているかを表している。横軸の「移入率（各地域－地とがわかる。以上から，関東を中心に本州が関東に移ってきているということである。最後に九州だが，域平均）」についても同様である。つまり，地域平均よりもプと四国が相互依存型となり，北海道と九州

10 年間で移出額が減少し，移入額が増加している。これは九ラス側に乖離する程域外との交易に依存しているということには移入依存型となっている。このことから，

州が他地域への依存を強めていることを示唆している。

なり，マイナス側に乖離する程自己完結性が高いということ

関東から遠く離れる程移入依存型になる傾になる。このような観点から，図 14 は地域平均を基準値とし向がある。ただし，沖縄に関しては例外で，て図を 4 つの象限に区分けしている。このため，移出入率の沖縄県経済は在日米軍基地に大きく依存し値が 0.0 だからといって移出入が存在しないというわけではなているのでこの限りではない。

2.1.2. 地域別に見る移出入率の傾向

16５．地域間交易構造」の図表を著者が加工したものである。全地域の移出額と移入額を 100

図 14 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成

く，あくまでも基準値と比べてどのような傾向があるのかとい

17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成

うことを示している。ちなみに，平成 17 年の地域平均は，移17 年地域経済の特色

表 11 産業別地域別移出額の構成（単位：％）／経済産業省：地域間産業連関表

2.1.3. 移出入額と移出入率の関係

５．地域間交易構造」の図である。図出率が 21.2%，移入率が 21.2%である。また，各地域の推移

14 は各地域における交易への依存度を示している。これは交を表している矢印は，2 つの連続している矢印の始点は平成 7「2.1.1. 地域別に見る移出入額の傾向」

易を貿易に置き換えるとわかりやすい。例えば，経済規模が年，1 つ目の矢印の終点と 2 つ目の矢印の始点である中点は平と「2.1.2. 地域別に見る移出入率の傾向」

100 兆円の A 国と 100 億円の B 国があるとする。A 国は 30

成 12 年，2 つ目の矢印の終点は平成 17 年を表している。

にて移出入額と移出入率を個別に見た。次兆円だけ輸出入しており，B 国は 60 億円分だけ輸出入してい図 14 を見ると，各地域の特色が読み取れる。第Ⅰ象限に位は表 10 と図 14 を見比べて分析する。北る。この 2 つの国の貿易依存度を比べようとすると，それぞ置する地域は，移出率，移入率共に地域平均を上回っているグ

海道は平成 12 年から平成 17 年に大きく

表 12 産業別地域別移入額の構成（単位：％）／経済産業省：地域間産業連関表

れの国の経済規模に対して輸出入がどの程度占めているかを見ループである。相互依存型（交易型）と言える地域であり，近移出率が上昇しているが，表 10 の移出額を見る限り平成 7 年

表 13 は，経済産業省「地域間産業関連表」における平成

ることになる。この場合，A 国は 3 割であり B 国は 6 割である。

畿はここに該当する。図 14 を見る限り，近畿は徐々に相互依から平成 12 年のときにくらべて大きく躍進しているわけでは

17 年地域間産業関連表（概要）「Ⅲ．産業関連表で見た平成

このため，金額自体でいえば A 国の方が輸出入は活発である

存型の傾向を強めいている。第Ⅲ象限は，移出率，移入率ともない。よって，移出額を重視するならば，この 10 年間で堅調

17 年地域経済の特色

ものの，経済規模の 6 割を輸出入に頼る B 国の方が貿易に対に地域平均以下である。自己完結型（域内交易型）といえるグな成長を遂げているとみることができる。一方，近畿は図 14

加工したものである。

５．地域間交易構造」の図表を著者が17

バーできているといえる。しかし，近畿のもうひとつの IT 産に迫られて利用したところ，客観的なデータとしてこれ程有用

業集積地域である兵庫県に対しては，現在のところ充分に押さなものはないと実感することができた。当たり前のことではあえられているのかは疑問である。今後は更に労働力人口の減少

るのだが，今までそれに気づかなかっただけに発見したときのと経済の縮小が予想される中にあっては，近隣の有力地域をし衝撃は大変なものであった。

っかりと押さえておくことは重要である。そこで，例えば神戸

その統計情報を利用するきっかけが IPA の試験なのだが，恐市や尼崎市などにサテライトキャンパスを設置することを提案

らくこの入り口が良かったのだろう。というのも，やはり自分する。これは学生募集という面のみならず，対象地域に拠点をに身近なものの方が興味を抱きやすいからだ。私の場合，試験置くことで常に近辺の情報を収集することが可能になるからでを受けた直後ということもあって興味を持つことができたのである。

ある。このように，何がきっかけになるかはわからないので，普段からいろんなことに接しておきたいと思う。

第3章

表 13 地域別産業別の域際収支（単位：億円）／経済産業省：地域間産業連関表

情報通信・サービス部門を見た場合，関東が圧倒的であると3.1.

いうことは以前から述べているが，表 13 はそれを具体的な金謝辞

全体を通して

本論文の取り組みにあたっては，ビジネス統計学の科目にて額で表している。首都圏と北海道は上流工程と中流工程以降でIT 産業における北海道の立場は，現在のところ首都圏の下棲み分けができているとよくいわれるが，それは北海道だけに請けである。そして，「2.1.1. 地域別に見る移出移入の傾向」

2011 年の秋に初めて札幌にサテライトキャンパスを開校す限った話ではなく，関東以外の地域は規模の大小を問わず首都で述べたように，この 10 年間で堅調な成長を遂げている。しると聞いたとき，何故北海道なのかという疑問が最初に湧き起

また，キャリア強化科目ウェブシステム開発の指導教員であ圏の隷下にあるといえる。

かし，北海道の経済界はそのような状態に甘んじることを良しこった。通常，地方に拠点を置く組織が最初に目指すのは首都

り，IPA の資格試験を勧めてくださった他，論文執筆や資料集とせず，「北海道 IT 推進協会」を始めとする IT 関連団体や行圏だからである。以前から東京にサテライトキャンパスを設置について昼夜を問わず指導して頂いた江見圭司准教授に厚くお政機関が中心となって，大規模な案件を獲得できる上流工程のするという話を聞いていたため，最初は聞き間違いかと思った

礼申し上げます。

人材を育成している。

程である。しかし，説明を聞いていると，実は北海道の経済界◆

2.2. 本学大学院と各地域

統計の重要性とその利用方法を教授して頂いた作花一志教授に

京都を拠点として北海道と東京都にサテライトを展開していこのことから，北海道における本学大学院のカリキュラムは，

から本学大学院を誘致したということを知って驚く。その狙いる本学大学院は，これらの状況に対して今後どのように対応す

当面のところは中流工程以下を中心に組み立てるのが妥当かとについては本文に記述しているのでここでは割愛するが，調べればよいのだろうか。首都圏，北海道，近畿について私の考察考える。この狙いは，単に現状に合わせることで就職活動を有るうちに北海道側の切実な事情を知ってなるほどと頷いた。

を述べていく。

利にするというだけでなく，優秀な中堅システムエンジニアの

また今回の調査に当たって，経済産業省と総務省，それに育成機関となることで，後日上流工程に移行できる人材を多数

IPA の統計情報を利用したが，ここから浮かび上がってきた日

輩出することが目的である。しかし，北海道の産業界が本学大本の状況に愕然とした。以前から関東，特に首都圏への一極集学院を誘致した狙いを考えると，当面の比重は小さくとも上流中が問題視されていたが，統計情報によりそれがより生々しく

就職活動を考えた場合，首都圏を全くの考慮外にすると，選工程の人材を育成するためのカリキュラムも同時に作成する必判明したからだ。これは何も IT 産業に限った話ではなく，他択肢を著しく狭めてしまうことになることは今までの説明で理要がある。この辺りのさじ加減は非常に難しいので，慎重に考のどの産業についてもいえることである。そのため，あらゆる解してもらえたと思う。特に IPA のレベル 4 の資格を活用で慮しなければならない。

ものが集まりすぎた関東の経済は次第に自閉症を発症したかの2.2.1. 本学大学院と首都圏

きる上流工程の仕事を希望する場合は，その傾向が顕著になる。
では，就職活動を行うならばどのような点に留意すればいいのような状態に陥りつつあり，それに伴って関東以外の地域が軒

2.2.3. 本学大学院と近畿かであるが，そのひとつとして，IT 関連企業が集中している

18

最後に

2.2.2. 本学大学院と北海道並み地盤沈下を起こし始めている。本文でも述べたが，このような状況を打開するには関東に集中しているものを各地域に拡

地域に力を注ぐやり方がある。大学院として学生の就職先を発「2.1.3. 移出入額と移出入率の関係」で述べたように，経済散するのが最も良いのだが，逼迫する直近の情勢から皆が関東掘する場合に企業訪問をすることが多々あるが，移動時間を可に関しては統計上この 10 年間で減少している。更に，少子高

能な限り短くして効率よく訪問先を回ることができることが望齢化問題とも相まって労働力人口は今後も減少するので，近い

このような状況下で本学大学院が札幌にサテライトキャンパ

ましい。具体的には，「1.2.1. 首都圏」で述べたように，東京

将来近畿の経済も縮小することが考えられる。そうなると，今スを設置したのは面白い。現在，北海道では官民を挙げて上流

都の山手線沿いや神奈川県の京浜東北線（根岸線）沿い，特に後は上流工程の仕事にどれだけ携わることができるかが生き残工程の人材育成に努めているが，この取り組みを有効な手段がみなとみらい近辺と新横浜周辺である。

るための鍵となる。ただ，IT 産業に限定して経済規模の面か見つからない近畿でも展開すればどうかと考えている。近畿とまた，首都圏のサテライトキャンパス開校について，この判ら見ると，西日本最大の都市圏でありながら，実際には近畿は

北海道では置かれた環境が違うので全く同じように取り組める

断は正しいと考えられる。理由は，この 10 年間で労働力人口

中部とほぼ拮抗しているというのは非常に苦しい立場にあるとわけではないものの，何かしらの参考になるのではないだろう

が関東に流入していることと，それに伴って関東という地域のいえる。また，IPA 資格の試験に関する統計情報を見る限り，か。

経済が自己完結型の傾向を強めているためだ。上流工程の人材

近畿と首都圏の差は上流工程の試験になるほど広がる傾向があを育成することを考えた場合，育成した人材を受け入れる企業る。つまり，それだけ上流工程の試験と仕事に対する需要と供が近場に多数存在する地域にキャンパスを設置することは非常給に差がある。

に集まらざるを得ない状態になってしまっている。

厚くお礼申し上げます。

【参考文献】[1]〈参考〉労働力調査（基本集計）都道府県別結果
http://www.stat.go.jp/data/roudou/pref/index.htm[2]独立行政法人

情報処理推進機構

統計情報

http://www.jitec.jp/1_07toukei/_index_toukei.html[3]情報通信業基本調査

最新の調査結果の概要

http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/joho/result-1.html[4]情報通信業基本調査

統計表一覧（時系列）

http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/joho/result-2.html[5]ソフト会社の下請け構造脱却を 北海道IT推進協会が後押し経営力強化へ戦略提携を加
http://biz.bcnranking.jp/article/explanation/0603/060306_
95852.html[6]北海道ＩＴイノベーション戦略１０支援プロジェクト主な取組状況
http://www.hkd.meti.go.jp/hokim/it_innov10/torikumi.pdf[7]地域間産業連関表
http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/tiikiio/index.html※URIはすべて2013年2月にアクセスを確認

3.2. 知識の底上げに有意である。また，そのような上流工程の仕事に興味のある

現在，本学大学院のキャンパスは百万遍と京都駅近辺にあ今回，このインディペンデント・スタディに取り組んで最も学生や社会人が多数在住する地域でもあるので，学生募集といる。このような立地条件から就職活動を行う場合，京都市内は考えさせられたことは，統計情報の重要性である。それまではう観点からも有利となることは想像に難くない。

もちろん，大阪府への交通の便も良いのである程度の範囲はカ

ただの数字の羅列としか思えなかった統計情報であるが，必要

19バーできているといえる。しかし，近畿のもうひとつの IT 産に迫られて利用したところ，客観的なデータとしてこれ程有用

業集積地域である兵庫県に対しては，現在のところ充分に押さなものはないと実感することができた。当たり前のことではあえられているのかは疑問である。今後は更に労働力人口の減少

るのだが，今までそれに気づかなかっただけに発見したときのと経済の縮小が予想される中にあっては，近隣の有力地域をし衝撃は大変なものであった。

っかりと押さえておくことは重要である。そこで，例えば神戸

その統計情報を利用するきっかけが IPA の試験なのだが，恐市や尼崎市などにサテライトキャンパスを設置することを提案

らくこの入り口が良かったのだろう。というのも，やはり自分する。これは学生募集という面のみならず，対象地域に拠点をに身近なものの方が興味を抱きやすいからだ。私の場合，試験置くことで常に近辺の情報を収集することが可能になるからでを受けた直後ということもあって興味を持つことができたのである。

ある。このように，何がきっかけになるかはわからないので，普段からいろんなことに接しておきたいと思う。

第3章

表 13 地域別産業別の域際収支（単位：億円）／経済産業省：地域間産業連関表

情報通信・サービス部門を見た場合，関東が圧倒的であると3.1.

いうことは以前から述べているが，表 13 はそれを具体的な金謝辞

全体を通して

本論文の取り組みにあたっては，ビジネス統計学の科目にて額で表している。首都圏と北海道は上流工程と中流工程以降でIT 産業における北海道の立場は，現在のところ首都圏の下棲み分けができているとよくいわれるが，それは北海道だけに請けである。そして，「2.1.1. 地域別に見る移出移入の傾向」

2011 年の秋に初めて札幌にサテライトキャンパスを開校す限った話ではなく，関東以外の地域は規模の大小を問わず首都で述べたように，この 10 年間で堅調な成長を遂げている。しると聞いたとき，何故北海道なのかという疑問が最初に湧き起

また，キャリア強化科目ウェブシステム開発の指導教員であ圏の隷下にあるといえる。

かし，北海道の経済界はそのような状態に甘んじることを良しこった。通常，地方に拠点を置く組織が最初に目指すのは首都

り，IPA の資格試験を勧めてくださった他，論文執筆や資料集とせず，「北海道 IT 推進協会」を始めとする IT 関連団体や行圏だからである。以前から東京にサテライトキャンパスを設置について昼夜を問わず指導して頂いた江見圭司准教授に厚くお政機関が中心となって，大規模な案件を獲得できる上流工程のするという話を聞いていたため，最初は聞き間違いかと思った

礼申し上げます。

人材を育成している。

程である。しかし，説明を聞いていると，実は北海道の経済界◆

2.2. 本学大学院と各地域

統計の重要性とその利用方法を教授して頂いた作花一志教授に

京都を拠点として北海道と東京都にサテライトを展開していこのことから，北海道における本学大学院のカリキュラムは，

から本学大学院を誘致したということを知って驚く。その狙いる本学大学院は，これらの状況に対して今後どのように対応す

当面のところは中流工程以下を中心に組み立てるのが妥当かとについては本文に記述しているのでここでは割愛するが，調べればよいのだろうか。首都圏，北海道，近畿について私の考察考える。この狙いは，単に現状に合わせることで就職活動を有るうちに北海道側の切実な事情を知ってなるほどと頷いた。

を述べていく。

利にするというだけでなく，優秀な中堅システムエンジニアの

また今回の調査に当たって，経済産業省と総務省，それに育成機関となることで，後日上流工程に移行できる人材を多数

IPA の統計情報を利用したが，ここから浮かび上がってきた日

輩出することが目的である。しかし，北海道の産業界が本学大本の状況に愕然とした。以前から関東，特に首都圏への一極集学院を誘致した狙いを考えると，当面の比重は小さくとも上流中が問題視されていたが，統計情報によりそれがより生々しく

就職活動を考えた場合，首都圏を全くの考慮外にすると，選工程の人材を育成するためのカリキュラムも同時に作成する必判明したからだ。これは何も IT 産業に限った話ではなく，他択肢を著しく狭めてしまうことになることは今までの説明で理要がある。この辺りのさじ加減は非常に難しいので，慎重に考のどの産業についてもいえることである。そのため，あらゆる解してもらえたと思う。特に IPA のレベル 4 の資格を活用で慮しなければならない。

ものが集まりすぎた関東の経済は次第に自閉症を発症したかの2.2.1. 本学大学院と首都圏

きる上流工程の仕事を希望する場合は，その傾向が顕著になる。
では，就職活動を行うならばどのような点に留意すればいいのような状態に陥りつつあり，それに伴って関東以外の地域が軒

2.2.3. 本学大学院と近畿かであるが，そのひとつとして，IT 関連企業が集中している

18

最後に

2.2.2. 本学大学院と北海道並み地盤沈下を起こし始めている。本文でも述べたが，このような状況を打開するには関東に集中しているものを各地域に拡

地域に力を注ぐやり方がある。大学院として学生の就職先を発「2.1.3. 移出入額と移出入率の関係」で述べたように，経済散するのが最も良いのだが，逼迫する直近の情勢から皆が関東掘する場合に企業訪問をすることが多々あるが，移動時間を可に関しては統計上この 10 年間で減少している。更に，少子高

能な限り短くして効率よく訪問先を回ることができることが望齢化問題とも相まって労働力人口は今後も減少するので，近い

このような状況下で本学大学院が札幌にサテライトキャンパ

ましい。具体的には，「1.2.1. 首都圏」で述べたように，東京

将来近畿の経済も縮小することが考えられる。そうなると，今スを設置したのは面白い。現在，北海道では官民を挙げて上流

都の山手線沿いや神奈川県の京浜東北線（根岸線）沿い，特に後は上流工程の仕事にどれだけ携わることができるかが生き残工程の人材育成に努めているが，この取り組みを有効な手段がみなとみらい近辺と新横浜周辺である。

るための鍵となる。ただ，IT 産業に限定して経済規模の面か見つからない近畿でも展開すればどうかと考えている。近畿とまた，首都圏のサテライトキャンパス開校について，この判ら見ると，西日本最大の都市圏でありながら，実際には近畿は

北海道では置かれた環境が違うので全く同じように取り組める

断は正しいと考えられる。理由は，この 10 年間で労働力人口

中部とほぼ拮抗しているというのは非常に苦しい立場にあるとわけではないものの，何かしらの参考になるのではないだろう

が関東に流入していることと，それに伴って関東という地域のいえる。また，IPA 資格の試験に関する統計情報を見る限り，か。

経済が自己完結型の傾向を強めているためだ。上流工程の人材

近畿と首都圏の差は上流工程の試験になるほど広がる傾向があを育成することを考えた場合，育成した人材を受け入れる企業る。つまり，それだけ上流工程の試験と仕事に対する需要と供が近場に多数存在する地域にキャンパスを設置することは非常給に差がある。

に集まらざるを得ない状態になってしまっている。

厚くお礼申し上げます。

【参考文献】[1]〈参考〉労働力調査（基本集計）都道府県別結果
http://www.stat.go.jp/data/roudou/pref/index.htm[2]独立行政法人

情報処理推進機構

統計情報

http://www.jitec.jp/1_07toukei/_index_toukei.html[3]情報通信業基本調査

最新の調査結果の概要

http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/joho/result-1.html[4]情報通信業基本調査

統計表一覧（時系列）

http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/joho/result-2.html[5]ソフト会社の下請け構造脱却を 北海道IT推進協会が後押し経営力強化へ戦略提携を加
http://biz.bcnranking.jp/article/explanation/0603/060306_
95852.html[6]北海道ＩＴイノベーション戦略１０支援プロジェクト主な取組状況
http://www.hkd.meti.go.jp/hokim/it_innov10/torikumi.pdf[7]地域間産業連関表
http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/tiikiio/index.html※URIはすべて2013年2月にアクセスを確認

3.2. 知識の底上げに有意である。また，そのような上流工程の仕事に興味のある

現在，本学大学院のキャンパスは百万遍と京都駅近辺にあ今回，このインディペンデント・スタディに取り組んで最も学生や社会人が多数在住する地域でもあるので，学生募集といる。このような立地条件から就職活動を行う場合，京都市内は考えさせられたことは，統計情報の重要性である。それまではう観点からも有利となることは想像に難くない。

もちろん，大阪府への交通の便も良いのである程度の範囲はカ

ただの数字の羅列としか思えなかった統計情報であるが，必要19