Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 1-B
Relative Entropy
Fiscal Yea	Timing	10	38	36	1	32	43	4	27	29	9	44	19	21	13	48	50	49	65	61	51	62	63	66
2008	Jun-08	2.339169	0.554975	7.14625	0.283819	0.222694	2.985317	1.397589	0.637935	1.436409	0.743624	0.527224	1.480467	2.436853	0.553578	0.890761
Jul-08	3.879262	1.574324	3.014557	0.544174	0.249184	3.014557	1.761618	1.546803	0.631358	0.206084	0.290507	3.890627	1.16151	0.635782	1.483698
Aug-08	1.35262	1.346023	1.991454	0.246202	0.289665	1.762566	0.559454	2.07383	0.59361	2.297757	0.243479	0.212084	3.139667	0.806395	0.84451	4.111248
Sep-08	1.041366	0.20563	0.528514	0.089346	0.684128	1.044049	0.16812	0.086374	1.281917	0.080519	0.323441	0.912784	0.557232	0.521516
Oct-08	0.807292	0.608479	0.324895	0.10501	0.8668	0.723243	0.112279	0.070399	0.161309	0.138251	0.142482	0.131925	0.534031	2.405027
Nov-08	0.442884	0.96426	0.150613	0.414025	1.024325	0.031898	0.998413	0.108488	0.162429	0.188873	0.822777	0.172691	0.340621	0.77404	0.442884
Dec-08	1.020463	0.26216	1.68121	0.397247	0.37465	1.572215	0.095412	0.214634	1.873471	0.291236	0.259422	0.251784	0.115922	0.831212	0.065646	1.493531	0.115922
Jan-09	0.410882	0.436833	0.46521	1.709484	0.951346	0.394464	0.319923	1.415205	0.409045	1.169397	0.584918	0.435675	0.255948	0.991563	4.213762
Feb-09	0.353986	0.42809	0.383411	0.369511	0.676026	1.921225	0.088886	0.359879	0.413068	0.198335	0.413068	0.097334	0.192769	0.413068	0.364691
Mar-09	0.203407	0.238417	0.450775	0.355764	0.454505	1.774645	7.783789	0.357865	0.238655	0.236893	0.298402	0.122918	0.290975	0.298402	0.231718
Apr-09	0.238964	0.223607	6.807573	1.342939	0.356399	1.663976	0.362132	0.300933	1.14243	1.048725	0.776674	0.3879	0.065609	0.252953	0.3879	0.291659	0.269964	2.038233
Ranking
2008	Jun-08	31	7	36	2	1	33	21	12	23	13	4	24	32	6	17
Jul-08	33	17	26	6	4	26	21	15	8	2	5	35	11	9	14
Aug-08	20	19	26	3	5	22	8	27	9	30	2	1	32	12	13	34
Sep-08	23	10	15	6	18	24	8	4	28	3	12	22	16	14
Oct-08	24	18	12	4	26	20	5	2	10	7	9	6	15	30
Nov-08	16	20	6	14	23	2	21	4	7	9	19	8	11	18	16
Dec-08	24	8	29	15	13	28	2	5	31	10	7	6	3	19	1	26	3
Jan-09	6	10	13	29	17	4	2	26	5	23	14	9	1	20	33
Feb-09	7	19	13	11	25	32	1	9	16	4	16	2	3	16	10
Mar-09	2	8	23	20	24	32	35	21	9	6	15	1	14	15	4
Apr-09	5	2	38	31	13	34	15	11	26	22	21	18	1	8	18	10	9	35
Relative Entropy	Code for Professional Forecasters
Table 5-B
Relative Entropy
Fiscal Yea	Timing	1	32	43	4	27	29	9	44	19	21	13	48	50	49	65	61	51	62	63	66
2012	Jan-11	0.092941	1.513354	0.164032	0.866919	0.8748	0.511882	0.147129	0.882937	1.364593	5.09392	0.724141	0.332181	1.4078	0.27093	0.821128	2.330363	0.679764
Feb-11	0.148203	1.48859	1.307371	0.697442	1.412261	0.413457	0.183651	1.414115	1.066667	4.46699	0.846513	0.596966	1.162401	0.223706	1.369981	2.802923	0.803826
Mar-11	0.2358	1.014037	0.766593	0.56987	1.913498	0.640441	0.255106	0.747606	0.655014	1.928179	0.63836	0.204096	0.621085	0.237231	1.757362	1.909491	0.80262
Apr-11	0.246455	1.247707	0.246455	0.779822	2.272533	0.37989	0.308157	4.073046	0.584979	3.173901	1.564108	1.063774	0.707044	0.212106	2.301064	1.977509	0.442729
May-11
Jun-11
Jul-11
Aug-11
Sep-11
Oct-11
Nov-11
Dec-11
Jan-12
Feb-12
Mar-12
Apr-12
Ranking
2012	Jan-11	1	26	6	19	20	10	3	21	23	37	16	9	24	7	18	29	14
Feb-11	3	24	20	10	22	8	4	23	16	37	15	9	19	6	21	30	13
Mar-11	5	25	18	10	32	15	8	17	16	33	14	2	11	6	29	31	20
Apr-11	4	21	4	16	31	10	9	37	12	36	27	17	13	3	32	29	11
May-11
Jun-11
Jul-11
Aug-11
Sep-11
Oct-11
Nov-11
Dec-11
Jan-12
Feb-12
Mar-12
Apr-12
Table 6-A
Absolute Forecast Error	Code for Professional Forecasters
Fiscal Yea	Timing	34	41	25	16	22	20	24	2	42	37	7	6	45	35	18	5	12	8	46	3	40	26
2008	Jun-08	0.2	0.2	0.2	0.4	0.1	0.4	0.1	0.3	0.1	0.1	0.4	0.2	0.3	0.1	0.1	0.1	0.5	0.2	0.3	0.2	0.1
Jul-08	0.1	0.2	0.2	0.8	0	0.4	0.4	0.8	0.4	0.6	0.3	0.2	0.3	0.3	0.4	0.1	0.7	0.2	0.7	0.4	0.3
Aug-08	0.3	0.6	0.2	0.7	0.8	0.9	0.6	0.9	0.7	0.8	0.3	0.3	0.5	0.8	0.6	0.7	1	0	0.8	0.7
Sep-08	0.7	1	0.7	0.8	0.8	0.7	0.7	0.9	0.9	0.7	0.3	0.7	1	0.7	0.7	0.7	0.8	0.9	0.9	0.7
Oct-08	0.7	0.9	0.7	0.7	0.8	0.8	0.7	0.6	0.8	0.8	0.7	0.4	0.7	0.7	0.5	0.7	0.6	0.8	0.5	0.7
Nov-08	0.6	0.4	0.4	0.3	0.5	0.3	0.2	0.3	0.5	0.2	0.4	0.5	0.5	0.3	0.2	0.5	0.5	0.3	0.5
Dec-08	0.3	0.3	0.2	0.3	0.3	0.1	0.1	0	0.2	0.5	0.1	0.4	0.3	0.2	0.1	0.3	0.1	0.4	0.3	0.2
Jan-09	0.3	0	0.2	0.1	0.1	0.1	0	0	0.1	0.1	0	0.3	0.1	0.1	0.1	0.2	0.1	0.1	0.1	0.1	0.2
Feb-09	0.1	0	0	0	0	0.1	0.1	0	0	0.5	0.1	0	0	0	0.1	0.1	0	0	0	0.1	0.1
Mar-09	0.1	0	0	0	0.1	0	0	0	0	0.1	0	0	0.1	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Apr-09	0.1	0	0.1	0	0	0.1	0	0	0	0.1	0	0.1	0	0.1	0	0	0	0	0	0	0	0
May-09	0	0	0.1	0	0.1	0	0	0	0.1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Ranking
2008	Jun-08	11	11	11	33	1	33	6	30	6	6	31	11	24	6	6	1	37	11	24	11	1
Jul-08	3	11	11	35	1	22	22	35	22	31	17	11	17	20	22	3	32	11	32	22	20
Aug-08	7	14	3	21	28	33	14	33	21	28	6	7	11	28	14	21	36	1	28	21
Sep-08	10	32	10	24	24	10	10	28	28	10	1	10	32	10	10	10	24	28	28	10
Oct-08	14	33	14	14	26	26	14	7	26	26	14	2	14	14	3	14	7	26	3	14
Nov-08	30	12	12	5	18	5	2	5	18	2	12	18	18	5	2	18	18	5	18
Dec-08	14	14	9	14	14	2	2	1	9	34	2	27	14	9	2	14	2	27	14	9
Jan-09	32	1	25	8	8	8	1	1	8	8	1	32	8	8	8	25	8	8	8	7	25
Feb-09	19	1	1	1	1	19	19	1	1	35	28	1	1	1	19	28	1	1	19	19
Mar-09	26	1	1	1	26	1	1	1	1	26	1	1	26	1	1	1	1	1	1	26
Apr-09	26	1	26	1	1	26	1	1	35	1	26	1	26	1	1	1	1	1	1	1
May-09	1	1	29	1	29	1	1	1	35	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
Table 6-B
Absolute Forecast Error
Fiscal Yea	Timing	10	38	36	1	32	43	4	27	29	9	44	19	21	13	48	50	49	65	61	51	62	63	66
2008	Jun-08	0.4	0.1	0.2	0.2	0.1	0.3	0.2	0.3	0.4	0.2	0.3	0.3	0.2	0.4	0.2	0.2
Jul-08	0.7	0.1	0.1	0.1	0.5	0.1	0.2	0	0.1	0.4	0.3	0.5	0.5	0.1	0.2
Aug-08	0.7	0.5	0.4	0.6	0.6	0.6	0.7	0.2	0.7	0.1	0.6	0.8	0.9	0.5	0.4	0.2
Sep-08	0.7	0.6	0.6	0.6	0.7	0.6	0.7	0.6	0.3	0.6	0.8	1.1	0.5	0.7
Oct-08	0.6	0.7	0.6	0.6	0.7	0.5	0.7	0.6	0.5	0.9	0.8	0.6	0.8	0.2
Nov-08	0.3	0.6	0.5	0.4	0.5	0.4	0.8	0.3	0.5	0.5	0.6	0.5	0.6	0.4	0.1
Dec-08	0.1	0.3	0.4	0.4	0.4	0.5	0.3	0.2	0.6	0.3	0.4	0.3	0.5	0.3	0.3	0.4	0.1
Jan-09	0.2	0.1	0.2	0.1	0.1	0.1	0.2	0.3	0.3	0	0.1	0.2	0	0.1	0.4
Feb-09	0.1	0.1	0.2	0.1	0	0.1	0	0.3	0	0	0	0	0	0.1	0.2
Mar-09	0.1	0	0.2	0	0	0.2	0.1	0	0	0	0	0	0	0	0.1	0.1
Apr-09	0	0	0.2	0.1	0	0.2	0.1	0	0	0	0.1	0	0	0	0.1	0.1	0	0	0
May-09	0	0	0	0	0	0.1	0	0	0.1	0	0	0.1	0.1	0	0	0
Ranking
2008	Jun-08	33	1	11	11	1	24	11	24	31	11	24	24	11	33	11	11
Jul-08	32	7	3	7	28	3	11	1	7	22	17	28	28	7	11
Aug-08	21	11	9	14	14	14	21	3	21	2	14	28	33	11	9	3
Sep-08	10	4	4	4	10	4	10	4	1	4	24	34	3	10
Oct-08	7	14	7	7	14	3	14	7	3	33	26	7	26	1
Nov-08	5	30	18	12	18	12	34	5	18	18	30	18	30	12	1
Dec-08	2	14	27	27	27	34	14	9	37	14	27	14	34	14	14	27	2
Jan-09	25	8	25	8	8	8	25	32	32	1	8	25	1	8	36
Feb-09	19	28	32	28	1	19	1	34	1	1	1	1	1	19	32
Mar-09	26	1	35	1	1	35	26	1	1	1	1	1	1	1	26	26
Apr-09	1	1	37	35	1	37	26	1	1	1	26	1	1	1	26	26	1
May-09	1	1	1	1	1	29	1	1	29	1	1	29	29	1	1
Table 7-A
Absolute Forecast Er
Fiscal Year	Timing	1	32	43	4	27	29	9	44	19	21	13	48	50	49	65	61	51	62	63	66
2009	Jun-08	1.9	2.5	2.3	2.2	2.2	2.1	2.4	2.5	2.3	3.2	3.2	2.3	2.7
Jul-08	2.1	2.6	2.3	2.2	2.3	2.4	2.6	2.3	3.3	3.2	2.6	2.7
Aug-08	2.2	2.7	2.4	3.2	2.3	3.1	2.4	2.7	2.3	3.8	3.2	2.7	2.7
Sep-08	2.4	2.7	2.7	3.2	2.5	2.7	2.6	2.3	3.6	2.6	2.7
Oct-08	2.4	2.7	2.6	2.5	2.5	2.7	3.3	3.1	2.7	2.9	2.1
Nov-08	1.7	1.5	1.5	1.8	3.1	2.4	2	1.2	2.5	1.9	2.5	2.4	1.6
Dec-08	1.4	1.6	1.5	1.7	1.7	1.7	1.8	1.6	0.8	1.7	1.8	1.9	2.3	1.6
Jan-09	1.2	1.2	0.9	1.6	1.4	1.4	1.5	1	0.5	1.4	1.1	1.2	0.8
Feb-09	0.7	0.6	0.1	0.6	1.5	0.3	0.2	0.4	1.2	1	0.6	0.7
Mar-09	0.3	0.4	0.3	1.1	0.5	0.3	0	0.2	0.1	0.6	0.6	0.5	0.7
Apr-09	0.3	0.4	0.3	0.5	0.5	0.3	0	0.1	0.1	0.4	0.6	0.5	0.7	0.4	0.5
May-09	0.3	0.4	0	0.5	0.5	0.3	0.1	0.3	0.6	0.1	0.4	0.4	0.5
Jun-09	0.1	0.3	0	0.5	0.5	0	0.3	0	0.3	0.6	0.2	0.7	0.4
Jul-09	0.1	0.4	0	0.6	0.5	0	0.3	0	0.2	0.6	0.3	0.2	0	0.1
Aug-09	0.1	0.1	0	0.4	0.5	0	0.6	0	0.2	0	0.2	0	0.2
Sep-09	0.3	0.1	0.1	0.3	0.2	0.1	0.3	0.1	0.1	0	0.3	0.2	0	0.3
Oct-09	0.3	0.1	0.1	0.3	0.1	0.1	0.1	0.1	0.2	0.3	0.2	0.1	0.2
Nov-09	0.3	0.1	0	0.2	0.2	0.1	0.1	0.1	0.2	0.3	0.2	0	0.2	0.1
Dec-09	0.3	0.1	0.1	0.1	0	0.2	0.1	0.1	0	0.1	0.1	0.2	0.1
Jan-10	0.2	0	0.1	0	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.3	0.1	0	0.1	0.1
Feb-10	0.1	0	0.1	0	0.1	0.1	0	0.1	0	0	0.3	0.1	0	0.1	0.1
Mar-10	0.1	0	0	0	0	0	0.2	0.1	0	0.2	0	0.1	0	0.1	0
Apr-10	0.1	0	0	0	0	0	0	0.1	0	0	0.2	0	0	0	0	0.1	0
May-10	0	0	0	0	0	0	0	0	0.2	0	0	0	0	0	0
Ranking
2009	Jun-08	1	23	13	8	8	6	20	23	13	36	36	13	33
Jul-08	4	22	10	6	10	15	22	10	36	35	22	31
Aug-08	5	18	9	33	7	32	9	18	7	36	33	18	18
Sep-08	5	19	19	32	10	19	13	2	34	13	19
Oct-08	8	22	15	13	13	22	34	32	22	29	2
Nov-08	14	5	5	19	34	29	25	2	32	23	32	29	7
Dec-08	16	21	17	26	26	26	31	21	3	26	31	34	37	21
Jan-09	23	23	10	36	32	32	35	14	5	32	17	23	8
Feb-09	26	18	2	18	35	8	6	10	34	32	18	26
Mar-09	12	16	12	36	21	12	1	10	7	27	27	21	34
Apr-09	14	19	14	27	27	14	1	5	5	19	34	27	38	19	27
May-09	15	23	1	31	31	15	5	15	36	5	23	23	31
Jun-09	5	18	1	33	33	1	18	1	18	35	13	37	25
Jul-09	8	26	1	33	32	1	24	1	16	33	23	16	1	8
Aug-09	10	10	1	30	33	1	34	1	18	1	18	1	18
Sep-09	31	9	9	31	24	9	31	9	9	1	30	24	1	31
Oct-09	33	9	9	33	9	9	6	9	25	31	25	9	25
Nov-09	36	11	1	27	27	11	11	11	27	34	27	1	27	11
Dec-09	33	17	17	17	1	31	17	12	1	17	12	31	17
Jan-10	35	1	19	1	19	19	19	19	16	38	19	1	19	19
Feb-10	23	1	23	1	23	23	1	23	1	1	39	23	1	23	23
Mar-10	28	1	1	1	1	1	37	28	1	37	1	24	1	24	1
Apr-10	33	1	1	1	1	1	1	33	1	1	38	1	1	1	31	1
May-10	1	1	1	1	1	1	1	1	37	1	1	1	1
Absolute Forecast Error
Fiscal Yea	Timing	1	32	43	4	27	29	9	44	19	21	13	48	50	49	65	61	51	62	63	66
2010	Jan-09	1.4	1.9	0.7	1.4	1	1.1	1.7	1.1	1.6	1.4
Feb-09	0.6	1.1	0.5	0.9	1	1.1	0.9	1.6	1.1	1.6	0.7
Mar-09	0.7	1.1	0.6	0.4	1	0.7	0.5	1.1	1.3	1.5	1.1	0.9	0.7
Apr-09	0.7	1.1	0.6	0.4	1	0.7	0.5	1.1	1.2	1.5	1.1	0.9	0.7	0.9	1
May-09	0.7	1.1	0.2	0.4	0.8	0.7	1.1	0.9	1.1	0.9	0.5	0.9	1
Jun-09	0.5	1	0.2	0.4	0.8	0.2	0.7	0.9	0.8	1.1	0.1	1.5	0.9
Jul-09	0.4	0.9	0.2	0.4	0.8	0.2	0.7	0.7	0.7	1.1	0.7	0.1	1.2	0.5
Aug-09	0.4	0.7	0.2	0.4	0.8	0.2	0.7	0.7	0.7	1	0.1	1.2	0.5
Sep-09	0.3	0.7	0.2	0.4	0.8	0.4	0.2	0.4	0.6	1	0.7	0.1	0.8	0.2
Oct-09	0.4	0.3	0.3	0.3	0.8	0	0.2	0.1	0.8	0.7	0.1	0.8	0.2
Nov-09	0.4	0.3	0.1	0.1	0.6	0	0.2	0.1	0.6	0.7	0.2	0.5	0	0.2
Dec-09	0.3	0.3	0.3	0.1	0	0.2	0.5	0.5	0.1	0	0.3	0	0.2
Jan-10	0	0.2	0.2	0.3	0.1	0.1	0.1	0.4	0.6	0.3	0	0.1	0.1	0.1
Feb-10	0	0.1	0.2	0.1	0.1	0.1	0.2	0.4	0.4	0.6	0.3	0	0.1	0	0.1
Mar-10	0	0.1	0.2	0	0.3	0.2	0.1	0.1	0.6	0.2	0.3	0.2	0.1	0.2	0.1
Apr-10	0.2	0.3	0.2	0	0.3	0.2	0.2	0.1	0.1	0.4	0.2	0.3	0.2	0	0.2	0.1
May-10	0.2	0.2	0.2	0	0.3	0.2	0.2	0.2	0.5	0.2	0.4	0.2	0	0.2	0.5
Jun-10	0.2	0.2	0.2	0.1	0.1	0	0.1	0.1	0.4	0.2	0.4	0.2	0.1	0.2	0.4
Jul-10	0.2	0.2	0	0.1	0.1	0	0.2	0.4	0.1	0.1	0.3	0.2	0.4	0.1	0
Aug-10	0.2	0.1	0	0.1	0.1	0	0	0.3	0.1	0	0.3	0.2	0.4	0.1	0	0.3	0.3	0.2
Sep-10	0.1	0.1	0.1	0.1	0	0.1	0	0.3	0	0.1	0	0.2	0.5	0.1	0	0.3	0.1	0.2
Oct-10	0.2	0.1	0	0.1	0	0.1	0	0.1	0	0.2	0.1	0.2	0.2	0.2	0	0.1	0.2	0.2
Nov-10	0.2	0.1	0	0.2	0	0.1	0.1	0.3	0	0.1	0.2	0.2	0.2	0.2	0	0.2	0.1	0.1
Dec-10	0.1	0.1	0.1	0.2	0.1	0	0.1	0	0.1	0.1	0	0.1	0	0.1	0	0.2	0.1	0.1
Jan-11	0.1	0.1	0.1	0	0.1	0	0	0	0.1	0	0	0.1	0	0	0	0	0.1	0.1	0.1
Feb-11	0.1	0	0	0	0	0.1	0	0	0	0	0	0.1	0	0	0	0	0	0	0	0
Mar-11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.3	0	0.4	0	0	0	0	0	0
Apr-11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.1	0	0	0.3	0	0.4	0.1	0	0	0	0	0
May-11	0	0	0.2	0	0	0	0	0	0	0.1	0	0	0.3	0	0	0.1	0	0	0	0	0
Ranking
2010	Jan-09	23	29	8	23	14	18	28	18	27	23
Feb-09	13	24	9	20	22	24	20	30	24	30	15
Mar-09	20	30	19	12	28	20	15	30	34	35	30	25	20
Apr-09	24	33	22	15	31	24	18	33	37	38	33	28	24	29	31
May-09	27	34	11	18	29	27	34	31	34	30	22	31	33
Jun-09	25	34	12	22	30	12	29	32	30	35	5	37	32
Jul-09	22	33	12	22	32	12	28	28	28	34	27	4	36	24
Aug-09	23	28	13	23	33	13	28	28	28	34	6	36	26
Sep-09	19	33	15	24	34	24	15	24	29	37	31	10	34	12
Oct-09	21	17	17	17	30	1	12	6	30	27	11	30	12
Nov-09	24	22	5	12	31	1	15	5	31	33	15	27	1	15
Dec-09	19	19	19	10	1	13	27	27	6	1	19	1	13
Jan-10	1	16	16	23	10	6	10	31	35	23	1	6	10	6
Feb-10	1	7	19	13	13	7	19	32	28	38	26	1	7	1	7
Mar-10	1	4	14	1	27	14	4	12	37	22	27	22	4	14	4
Apr-10	11	24	11	1	24	11	11	8	4	35	22	24	11	1	11	4
May-10	10	10	10	1	28	10	10	25	33	25	31	10	1	10	33
Jun-10	18	18	18	5	5	1	5	16	36	29	34	29	16	18	34
Jul-10	21	21	1	8	8	1	21	38	8	8	32	31	35	20	1	35
Aug-10	28	14	1	14	14	1	1	37	14	1	37	35	41	27	1	37	37	35
Sep-10	9	9	29	9	1	9	1	38	1	9	1	36	42	9	1	38	9	36
Fiscal Year	Time	0	0.2	0.7	0.5	0.5	0.2	0.4	1	0.5	1	0.567739	0.2	0.5	0	0.5	0	0.3	0.6	0.227101	0.3	0.3	0.9	0.5	0.3
Absolute Forecast Error
平成 25 年度

# 首都圏整備に関する年次報告 要旨

平成26年6月

国土交通省
## 全体構成

第1章 首都圈整備をめぐる最近の動向

第1節 首都圈の国際競争力の現状と国際的ビジネス環境の整備

第2節 国内外からの首都圏へのアクセスの更なる改善

第3節 首都直下地震等による被害を軽減するための防災対策の推進

第4節 都市の老朽化への対応と大街区化の推進

第5節 首都圏の人口移動と居住傾向の現状と地域活性化の推進

第6節 東京湾の利用の状況と環境再生の推進

第7節 2020年オリンピック・パラリンピック東京大会後も見据えた首都圏の国際競争力の向上とその効果の波及

第2章 首都圏整備の状況

第1節 人口等の状況

第2節 産業機能の状況

第3節 個人主体の多様な活動の展開

第4節 環境との共生

第5節 安全・快適で質の高い生活環境の整備

第6節 将来に引き継ぐ社会資本の整備

第7節 首都圏整備の推進

資料編　首都圏整備に関する各種データ （省略）

この文書は、首都圏整備法（昭和31年法律第83号）第30条の2の規定に基づき、首都圏整備計画の策定及び実施に関する状況について、報告を行うものである。

本文中の「首都圏」「東京圏」等は、特にことわりのない限り、次の区域を示す。

首都圏：茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、山梨県

東京圏：埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県

近隣3県：埼玉県、千葉県、神奈川県

周辺4県：茨城県、栃木県、群馬県、山梨県

都心3区：千代田区、中央区、港区

特にことわりのない限り、図表中の「S」は昭和を、「H」は平成を示す。

本要旨に記載した地図は、我が国の領土を網羅的に記したものではない。
平成25年9月に2020年オリンピック・パラリンピック東京大会の開催が決定し、東京オリンピックに向けて、あるいは東京オリンピック開催後も見据え、インフラ整備や首都圏の国際競争力の向上に関する取組についての社会的な関心が高まっている。

このような状況を踏まえ、本報告第1章においては、「2020年オリンピック・パラリンピック東京大会をトリガーとした首都圏の国際競争力の向上とその効果の波及」と題し、首都圏の国際競争力の現状を分析し、人口減少・少子高齢化社会の進展下で首都圏が先導して日本を牽引していくために目指すべき方向性について記述するものである。

## 第1節 首都圏の国際競争力の現状と国際的ビジネス環境の整備

首都圏は、産業・人口が集積する世界有数の都市圏であるものの、首都圏の国際競争力の現状を様々な指標から国際比較すると、ビジネスのしやすさで第9位、知的資本・イノベーションで第10位、交通アクセスで第10位、自然災害リスクで第19位等、近年急速に台頭してきたアジアの諸都市に比べても多岐にわたり遅れをとっている状況である。

今後アジアの諸都市との競争に打ち勝ち、世界から資金、人材、企業を集積するため、ビジネスのしやすさ、交通アクセス、高性能のオフィスビルや国際会議場等の施設整備を含めた国際的ビジネス環境の整備に取り組むことが求められている。

このような中、平成26年5月に政府は東京都千代田区、中央区、港区、新宿区、文京区、江東区、品川区、大田区及び渋谷区、神奈川県並びに千葉県成田市を国家戦略特別区域に指定し、法人設立手続の簡素化・迅速化、人材の確保等、課題の一つであるビジネスのしやすさの改善に向けた取組を開始したところであり、国際競争力の向上につながることが期待されている。

なお、日本に在住する外国人の半数近く、また日本に進出する外国企業の約9割は首都圏を選んでおり、日本の中においても多様化が進むような工夫が課題である。

### 1. 首都圏における外国人居住等の現状

東京圏は世界的にも産業・人口の集積が極めて進んでいる地域であり、海外主要都市圏と GRP の比較をしてみると、世界の都市圏で最も大きな経済力を有している（図表 1-1-1）。

また、日本を訪れる外国人旅行客の半数以上は東京圏を訪れており、外国人にとって日本で最も魅力的な都市であると言える（図表1-1-2）。
図表 1-1-1 主要都市の 2012 年の GRP 比較

順位	都市名	GRP(10億ドル)
1	東京	1,519.4
2	ニューヨーク	1,209.6
3	ロサンゼルス	786.7
4	ソウル(仁川)	773.9
5	ロンドン	731.2
6	パリ	669.2
7	大阪・神戸	654.8
8	シカゴ	524.6
9	モスクワ	520.1
10	上海	516.5

注：東京は、概ね、東京都、埼玉県、千葉県及び神奈川県にまたがる都市圏。資料：「Global MetroMonitor 2012」（The Brookings Institution）をもとに国土交通省都市局作成。

図表 1-1-2 都道府県別の外国人旅行客の訪問先

順位	都道府県	訪問率(%)
1	東京都	47.3
2	大阪府	25.1
3	京都府	18.9
4	神奈川県	11.2
5	福岡県	11.0

注：期間は平成25年1月から12月。

資料：平成25年「訪日外国人消費動向調査」(観光庁)をもとに

国土交通省都市局作成。

日本に居住する外国人の 45.6%は首都圏に居住しており、38.9%は東京圏に居住している（図表 1-1-3）。

首都圏に居住する外国人の数は平成21年以降減少傾向であったが、平成25年には前年より増加し、下げ止まりの傾向が見られた。また、日本に居住する外国人のうち首都圏に居住する割合は平成21年以降45%前後で横ばいとなっている（図表1-1-4）。
図表1-1-3 首都圏に居住する外国人の割合

注：平成25年12月末現在の在留外国人の割合

資料：平成25年「在留外国人統計」(法務省)をもとに国土交通省都市局作成。

図表1-1-4 首都圏に居住する外国人の推移

注1：平成24年、平成25年は「在留外国人統計」（法務省）、平成23年以前は「登録外国人統計」（法務省）であり統計の対象が異なる。

注2：每年12月末时点。

資料：「在留外国人統計」(法務省)、「登録外国人統計」（法務省）をもとに国土交通省都市局作成。

また、日本に所在する外資系企業本社の約90％が首都圏にあり、その数は近年横ばいで推移している（図表1-1-5）。

図表1-1-5 外資系企業の本社所在地と数

注：数値は原則資本金5000万円以上かつ外資の比率が49%以上の企業数（各年3月末時点）。資料：「外資系企業総覧」(東洋経済)をもとに国土交通省都市局作成。

### 2. 国際競争力からみた首都圏の現状

「Cities of Opportunity」(PricewaterhouseCoopers 社と Partnership for New York City の共同発表）においては、対象都市数が変化しているものの、東京は2007年の総合評価で2位であったのが、2012年には10位となり、順位を下げている（図表1-1-6）。都市内の移動のしやすさなどの「交通・インフラ」では評価が高いが、自然災害リスクなどの「持続可能性と自然環境」で評価が低く、消費
者物価指数などの「産業・生活のコスト」は最下位となっている（図表1-1-7）。

「世界の都市総合力ランキング」（一般社団法人森記念財団）においては、対象都市数が変化しているものの2009年以降総合評価は東京は4位を維持している（図表1-1-6）。市場の規模などの「経済」、エコロジーなどの「環境」では1位の評価であるが、居住コストなどの「居住」は評価が低く、「Cities of Opportunity」同様、生活のコストの高さが順位を下げる一因となっている。（図表1-1-7）。

ただし、生活者の視点からは生活のコストが居住する都市を選択する際の大きな要因となるものの、ビジネス拠点として都市を選択する際には生活のコストよりもむしろ企業の進出のしやすさなどビジネスを展開しやすい環境が重要になってくる。そうした観点の評価においても、東京は上位に位置しておらず、アジアの諸都市に遅れをとっている要因となっている。

図表1-1-6 主要都市の国際競争カランキング

図表1-1-7 東京の部門別国際競争カランキング

注：Pricewaterhouse Coopers の 2007 年～2010 年は個別要素の数値のみが発表されているため、総合順位は国土交通省都市局にて各数値を合計。

資料：「Cities of Opportunity」（Pricewaterhouse Coopers）、「Global Power City Index」（一般社団法人森記念財団）をもとに国土交通省都市局作成。

外国企業から見て最も魅力的なアジアの国・地域は、2007年には地域統括拠点としてもR&D拠点としても日本であったが、2011年には地域統括拠点、R&D拠点ともに急速な発展を遂げている中国が最も魅力的な国・地域となっている(図表1-1-8)。
図表1-1-8 外国の企業から見て最も魅力的なアジアの国・地域

注：数値は本社所在地が日本以外の企業で、本社所在地以外の国・地域に展開している企業へアンケート調査を実施した結果、アジアで最も魅力的と認識している国・地域の割合。

資料：「欧米アジアの外国企業の対日投資関心度調査報告書（平成24年3月）」(経済産業省)をもとに国土交通省都市局作成。

また、日本に進出している外資系企業のアジア・オセアニアの地域拠点数は、シンガポール、中国、香港に次ぎ、日本は113拠点の4番目と相対的に地位が低迷しており、シンガポールの35%程度となっている（図表1-1-9）。

図表1-1-9 国際拠点の立地状況（製造業・非製造業別）

注：数値は日本に進出している企業で、外国投資家が株式又は持ち分の3分の1超となる企業を対象に、アジア・オセアニア地域統括拠点を設置している国・地域をアンケートにより調査(平成24年3月末時点・複数回答可）の結果。

資料：平成24年度「外資系企業動向調査」(経済産業省)をもとに国土交通省都市局作成。

さらに、UIA の集計によるアジアの国際会議の開催件数は、2002 年から 2011 年に約 2.2 倍となっている。特にシンガポールでは開催件数が 2002 年の 142 件から 2011 年の 919 件と約 6.5 倍に伸びているのに対し、東京は、東日本大震災の影響や日本では開催都市が分散する傾向が存在することもあり、2002 年の 52 件か
ら 2011 年の 153 件と約 2.9 倍にとどまっている。外資系企業の地域拠点数では韓国よりも日本が多くなっているものの、国際会議の開催回数では、東京はソウルを下回っている状況である（図表 1-1-10）。

図表1-1-10 国際会議の開催回数の推移

注：UIA国際会議統計選定基準による

（1）国際機関・国際団体の本部が主催又は後援した会議で①参加者数50人以上、②参加国数3カ国以上（開催国を含む）③開催期間1日以上

## 又は

（２）国内団体もしくは国際団体支部等が主催した会議で①参加者数３００人以上②参加国数５カ国以上（開催国を含む）③開催期間３日以上

（３）国全体では、日本５９８件、韓国４６９件で、日本が上回っている。

資料：「国際会議統計2011」（日本政府観光局）をもとに国土交通省都市局作成。

また、アジアのライバル都市がグローバルニーズにマッチした MICE 施設の整備を積極的に進めているのに対し、我が国首都圏の MICE 施設では、稼働率が高く予約が取りづらい等の課題がある（図表 1-1-11）。

図表 1-1-11 MICE 施設の国際比較

国	施設名	最大規模の会議場の収容人数	総展示面積
日本	東京国際フォーラム(会議場)	5,012人	5,000㎡
東京ビッグサイト(展示場)	1,000人	80,650㎡
パシフィコ横浜(会議場・展示場)	5,002人	20,000㎡
韓国	COEX(会議場)	7,000人	36,007㎡
KINTEX(展示場)	6,000人	108,049㎡
シカポール	Suntec Singapore(会議場・展示場)	10,000人	22,600㎡
Marina Bay Sands(会議場・展示場)	11,000人	31,750㎡
中国	北京国家会議中心(会議場)	5,700人	35,000㎡
広州吾州展示場(展示場)	不明	338,000㎡

資料：「MICE 国際競争力強化委員会 最終とりまとめ資料編」（国土交通省観光庁）をもとに国土交通省都市局作成。
### 3. 国際的ビジネス環境整備に向けて

首都圏は、諸外国と比較すると、グローバルな企業・人材・資金等の受入れ促進や、外国人居住者向けを含めたビジネスを支える生活環境の整備など、ビジネスのしやすさにおいて遅れをとっていることから、国際的ビジネス環境の整備が求められるところである。

そのような中、平成26年5月1日、政府は、「2020年開催の東京オリンピック・パラリンピックも視野に、世界で一番ビジネスのしやすい環境を整備することにより、世界から資金・人材・企業等を集める国際的ビジネス拠点を形成するとともに、創薬分野等における起業・イノベーションを通じ、国際競争力のある新事業を創出する」ことを目標に、東京都千代田区、中央区、港区、新宿区、文京区、江東区、品川区、大田区及び渋谷区、神奈川県並びに千葉県成田市の区域を国家戦略特別区域に指定した。

今後、国際的ビジネス拠点の形成に資する建築物の整備、グローバル企業等に対する雇用条件の整備、歴史的建築物の活用によるMICEに伴うアフターコンベンションの充実、法人設立手続の簡素化・迅速化などの実施が見込まれている。

まず、東京都は、世界に開かれたグローバルビジネス都市の創造を目指しており、例えば、スピーディーな法人設立支援プロジェクトとして、現在、約22日かかる法人設立手続日数をシンガポール・香港並みの3日間への短縮を目指している（図表1-1-12）。これにより、手続きの煩雑さがネックとなっていた外国企業の日本法人設立を後押しし、起業・ビジネスのしやすい環境づくりが推進されることとなる。

図表 1-1-12 起業に必要な日数

資料：「東京発グローバル・イノベーション特区」（東京都）をもとに国土交通省都市局作成。

また、国際標準のビジネス空間づくりプロジェクトとして、虎ノ門地区や大丸有地区に代表されるような都市再生を展開させ、地域の魅力向上に貢献するとともに、良質なオフィス空間を提供し、新たなビジネス拠点の創出を目標としている（図表1-1-13）。
図表1-1-13 虎ノ門交通結節拠点のイメージ

資料：東京都

次に、神奈川県、横浜市及び川崎市は、イノベーションを生み出す基盤構築として、国内外の人材・情報の交流の場の整備や、国際的医療人材の養成、ベンチャー企業等への資金供給の拡大などを目指している。

さらに横浜市は、MICE 施設を世界からの交流人口の獲得の基幹的な公共施設と捉え、実績の高い「パシフィコ横浜」に資本を集中した拡充整備により機能強化を図るとともに、国際会議参加者の入国手続きの迅速化や外国商品を保税のまま展示する手続きの簡素化する特例措置を設け、更なる国際競争力の強化を目指している。

最後に、千葉県成田市は、成田空港の持つ国際線、国内線ネットワークによる国内外からのヒトやモノの集積地という特性を生かした「エアポート都市構想」として、空港周辺の広範で安価な土地で、税制上の優遇・外国企業への就労ビザの審査の迅速化といった措置を講じ、外国企業の進出しやすい環境づくりを目指している。
## 第2節 国内外からの首都圏へのアクセスの更なる改善

2020 年オリンピック・パラリンピックの東京開催が昨年 9 月に決定し、その立候補ファイルに記載のインフラ整備プロジェクトの実施が本格化する中、首都圈空港の機能強化、首都圈空港アクセスの改善、三環状道路の整備、駅の改良等と併せて、国内外から首都圏へのアクセスの更なる改善が必要である。

このうち三環状道路の整備は、高速バスによるアクセスにおける複数経路の選択を可能にし、特に首都圏周辺部と羽田空港・成田空港とのアクセスの定時性・速達性の確保に大きく寄与するものであり、東京圏のアクセス改善の効果が首都圏全体にも波及することとなる。

### 1. オリンピック・パラリンピック開催を契機としたインフラ整備

2013年9月7日、アルゼンチンのブエノスアイレスで開催された第125次IOC総会において、2020年オリンピック・パラリンピック競技大会の開催都市が東京に決定した。オリンピック競技大会で行われる全28競技は37の競技会場で行われ、そのうち28会場は晴海地区（東京都中央区）に置かれる予定の選手村から8km圏内に配置される予定である。このコンパクトな会場配置は本オリンピック競技会の大きな特徴の一つとなっており、選手や観客等の移動の負担を軽減させている。この移動を支える主なインフラ整備として、首都高速晴海線や国道357号等が事業中であり、環状第二号線及び国道357号の一部が開通するなど着実な整備が進められている（図表1-2-1～3）。

2020 年オリンピック・パラリンピック競技大会の開催にあたっては障がい者だけではなく、高齢者等も含めたすべての人にむけたユニバーサルデザインの導入など、高い水準のアクセシビリティを提供する必要がある。

東京圏の鉄道事業者主要 10 社の鉄軌道駅におけるバリアフリー化の状況を見ると、視覚障がい者誘導用プロック設置率は 99.8%であり、バリアフリー対応のトイレ設置率は 89.1%、段差解消率は 84.8%となっている（図表 1-2-4）。

バスについては、東京都交通局のノンステップバスの導入比率は 99.9%に達している（図表 1-2-5）。
資料: 東京 2020 オリンピック・パラリンピック招致委員会の資料をもとに国土交通省都市局作成。

图表 1-2-2 国道 357 号新木場立体（平成 26 年 3 月時点）

資料：国土交通省関東地方整備局

首都国道事務所

図表 1-2-3 環状第二号線（平成 26 年 3 月時点）

資料：東京都
図表1-2-4 東京圈鉄道事業者主要10社の鉄軌道駅におけるバリアフリー化状況

図表 1-2-5 東京都交通局のノンステップバス導入比率

注1：鉄道事業者主要10社は東京都区部内に鉄軌道駅を有するJR東日本、大手民鉄7社、地下鉄2社。

注2：鉄軌道駅は1日あたりの平均利用者数が3000人以上の駅が対象。

注3：「段差解消率」は「公共交通移動等円滑化基準第4条に適合している設備により段差が解消されている駅数」が、「視覚障害者誘導用ブロック設置率」は「公共交通移動等円滑化基準第9条に適合しているブロックを設置している駅数」が総駅数に占める割合。

注4：「バリアフリー対応のトイレ設置率」は「公共交通移動等円滑化基準第13条から第15条に適合するトイレを設置している駅数」が「トイレを設置している駅数」に占める割合。

資料：「平成24年度駅のバリアフリー状況」(国土交通省鉄道局)、「ノンステップバス導入率が高い事業者ベスト30(平成25年10月)」(国土交通省自動車局)をもとに国土交通省都市局作成。

## 2 ．オリンピック・パラリンピック開催後も見据えたインフラ整備

現状では、鉄道利用の場合、都心から羽田空港までは27分（乗換あり）、成田空港までは53分（乗換なし）要しており、首都圏が国際競争力の維持、向上を図るには、オリンピック・パラリンピック開催後も見据え、国内外からの首都圏への拠点である羽田空港・成田空港と都心部、さらには首都圏内での移動利便性確保等、更なるアクセス向上に向けたインフラ整備が必要である。

具体的には、アジア、世界のビジネス拠点として日本経済の再生の牽引を担う東京都心と羽田・成田両国際空港を結ぶ鉄道アクセスを世界の主要都市に劣らない水準に向上させる「都心直結線」等の整備（図表1-2-6）が検討されている（都心～羽田空港18分（乗換なし）、都心～成田空港36分（乗換なし））。

また、我が国のゲートウェイである空港、港湾へのアクセス向上や都心部の慢性的な交通渋滞の緩和など、首都圏の経済活動とくらしを支える首都圏三環状道路（首都高速中央環状線、東京外かく環状道路、首都圏中央連絡自動車道）の整備（図表1-2-7）が進められている。

さらに、虎ノ門エリアをトータルでリニューアルし、国際標準のビジネス空間への改造を目指す中で周辺開発と合わせ日比谷線新駅の整備に向け、検討が進められている。
图表 1-2-6 都心直結線整備概要

资料：国土交通省铁道局

図表1-2-7 首都圏三環状道路の開通目標

※1の区間の開通時期については土地収用法に基づく手続きによる用地取得等が速やかに完了する場合

※開通目標は2014年4月25日時点です。

資料：国土交通省関東地方整備局
近い将来発生するおそれのある首都直下地震は、甚大な被害が予測されているが、適切な対策によりその被害の軽減が可能である。密集市街地の改善整備に向けた取組や、退避施設等の整備、災害時に被害を受けやすい高齢者や障がい者への避難支援対策、業務継続計画の策定等、ハードとソフト両面での防災対策の一層の推進が必要である。

高齢者等の災害時要援護者の避難支援に関する計画については東京圏の7割以上の市町村が作成済みである。また、主要駅の周辺地域における帰宅困難者支援対策や民間企業の業務継続計画については、策定が進みつつあるものの、いまだ対策途上の状況である。今後は民間企業等、多様な主体によるこれらの取組の促進誘導が課題である。

### 1. 首都直下地震の被害想定

首都東京は、我が国の政治・経済・文化等の中心であり、首都直下地震により大きな被害を受けた場合、その影響は非常に大きいと考えられる。

マグニチュード7クラスの地震は切迫性が高いとされるが、どこで発生するかは分からない。しかし、東京には新幹線や空港等の交通施設が存在するため被災による影響が大きく、首都中枢機能への影響が大きいと考えられる都区部直下の都心南部直下地震では、一部の地域で震度7となる極めて強い揺れが想定されている（図表1-3-1）。

都心南部直下地震による被害は、「首都直下地震の被害想定と対策について（最終報告）(平成25年12月 中央防災会議首都直下地震対策検討ワーキンググループ)」によれば、最大で死者約2万3,000人、建物の全壊及び焼失約61万棟、経済的被害約95兆円、東日本大震災で対応の必要性が認識された帰宅困難者は約800万人と想定されている。あらゆる対策の大前提である建築物の耐震化の取組を推進し、感震ブレーカー等の設置による電気関係の出火の防止及び家庭用消火器・簡易消火器具の保有等「消火資機材の保有率の向上」や隣保共助率の向上等、初期消火成功率の向上を行えば、火災による死者数は20分の1程度になると想定されていることから、建物の耐震化とともに被害軽減のための取組を進めていくことが必要である。
图表 1-3-1 都心南部直下地震震度分布

注 1：「都心南部直下地震」の規模はモーメントマグニチュード 7.3 を想定。

注2:「建物倒壊による死者」数は「冬・深夜」を、市街地火災の多発と延焼による「焼失」棟数及び「死者」数(それぞれ建物倒壊等と合わせた数)、「インフラ・ライフライン等」の被害概要、「経済的被害」額は「冬・夕方、風速毎秒8m」を、「帰宅困難者」数は「平日・12時」を想定して推計されている。

注3：「東京都市圏」とは、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県及び茨城県の南部を示す。

資料：「首都直下地震の被害想定と対策について最終報告(平成25年12月)」(中央防災会議首都直下地震対策検討ワーキンググループ)

### 2. 首都直下地震対策特別措置法の制定及びこれに基づく取組

平成25年11月に、首都直下地震が発生した場合において首都中枢機能の維持を図るとともに、首都直下地震による災害から国民の生命、身体及び財産を保護することを目的として、首都直下地震対策特別措置法（平成25年法律第88号）が制定され、同年12月に施行された。

同法に基づき、平成26年3月、震度6弱以上の地域や津波高3m以上で海岸堤防が低い地域等を「首都直下地震緊急対策区域」として指定した上で、「首都直下地震緊急対策推進基本計画」及び「政府業務継続計画（首都直下地震対策）」を閣議決定した。

首都直下地震緊急対策推進基本計画においては、首都直下地震対策の基本的な方針として、

・首都中枢機関の業務継続体制の構築とそれを支えるライフライン及びインフラの維持

・膨大な人的・物的被害へ対応するため、あらゆる対策の大前提としての耐震化と火災対策、深刻な道路交通麻痺対策、膨大な数の避難者・帰宅困難者対策等・社会のあらゆる構成員が連携した「自助」「共助」「公助」による社会全体での首都直下地震対策の推進

・2020年オリンピック・パラリンピック東京大会に向けた対応等を示している。

また、政府業務継続計画（首都直下地震対策）においては、首都直下地震発生時に、首都中枢機能の維持を図り、国民生活及び国民経済に及ぼす影響を最小化するため、発災時においても政府として維持すべき必須機能（「内閣機能」「被災地域への対応」等）を定め、これに該当する中央省庁の非常時優先業務を円滑に実施することができるよう、一週間外部から庁舎への補給なしで、職員が交代で
非常時優先業務を実施できる体制を目指し、執行体制、執務環境等を確保することとしている。

このほか、首都中枢機能の維持及び滞在者等の安全確保を図るべき地区を「首都中枢機能維持基盤整備等地区」として指定（平成26年3月現在で千代田区、中央区、港区及び新宿区）し、必要な基盤整備等を図ることとしている。

## 3 ．南海トラフ巨大地震による首都圏の被害想定

南海トラフ沿いで発生することが懸念されている南海トラフ巨大地震は、一部の地域で震度7となる極めて強い揺れが想定されており、地域によっては極めて短時間で大きな津波が押し寄せ、関東地方から九州地方まで広範囲で被害が発生すると予測されている（図表1-3-2、3）。

首都圏においても、東京都島しょ部で最大31m、千葉県で最大10mの津波が押し寄せると予測されている。南海トラフ巨大地震による首都圏の被害は、最大で死者約6,400人（うち津波による死者は約6,000人）、建物の全壊及び焼失約1万7,000棟（うち津波による全壊は約6,000棟）である。死者のほとんどは津波によるものであるが、早期に避難が開始できれば大きく減らせることから、避難意識の啓発や津波避難ビル等の整備を進めていくことが必要である。

図表1-3-2 南海トラフ巨大地震震度分布

図表1-3-3 津波の高さ

注1：「南海トラフ巨大地震による震度分布」は揺れによる被害が最大となる「強震動生成域の配置」が陸側にある場合、「津波高分布図」は「駿河湾～紀伊半島沖」に「大すべり域＋超大すべり域」を設定した場合でかつ「満潮位」を想定している。

注2：「全壊及び消失棟数」は「冬18時、風速毎秒8m」を、「死者数」は「冬・深夜、風速毎秒8m、早期避難率低」を想定して推計されている。

資料: 「南海トラフ巨大地震の被害想定について第一次報告(平成24年8月)」(中央防災会議 防災対策推進検討会議 南海トラフ巨大地震対策検討ワーキンググループ)