Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 目次

第1 はじめに ..... 1
第2 用語の定義等 ..... 3
第3 総論 ..... 6
第3－1 目的 ..... 6
第3－2 本ガイドラインの適用対象等 ..... 6
第3－3 本ガイドラインの位置付け等 ..... 7
第3－4 番号法の特定個人情報に関する保護措置 ..... 7
第3－5 特定個人情報保護のための主体的な取組について ..... 10
第3－6 特定個人情報の漏えい等個別の事案が発生した場合の対応等 ..... 11
第3－7 個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者における特定個人情報の取扱い ..... 11
第4 各論 ..... 11
第4－1 特定個人情報の利用制限 ..... 11
第4－1－(1) 個人番号の利用制限 ..... 11
第4－1－(2) 特定個人情報ファイルの作成の制限 ..... 11
第4－2 特定個人情報の安全管理措置等 ..... 11
第4－2－(1) 委託の取扱い ..... 11
第4－2－(2) 安全管理措置（総論） ..... 11
第4－3 特定個人情報の提供制限 ..... 11
第4－3－(1) 個人番号の提供の要求 ..... 11
第4－3－(2) 提供制限 ..... 11
第4－3－(2)－ア 個人番号の提供の求めの制限、特定個人情報の提供制限 ..... 11
第4－3－(2)－イ 収集・保管制限 ..... 11
第4－3－(2)－ウ 本人確認 ..... 11
第4－4 第三者提供の停止に関する取扱い ..... 11
第4－5 特定個人情報保護評価 ..... 11
第4－6 個人情報保護法の主な規定 ..... 11
第4－7 個人番号利用事務実施者である健康保険組合等における措置等 ..... 11
(別添) 特定個人情報の適正な取扱いに関する安全管理措置 ..... 11
(巻末資料) 条文集 ..... 11
「行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律」（平成25年法律第27号。以下「番号法」という。）に基づく社会保障・税番号制度（以下「番号制度」という。）は、社会保障、税及び災害対策の分野における行政運営の効率化を図り、国民にとって利便性の高い、公平・公正な社会を実現するための社会基盤として導入されるものである。

一方で、番号制度の導入に伴い、個人のプライバシー等の権利利益の保護の観点からは、国家による個人情報の一元管理、特定個人情報の不正追跡・突合、財産その他の被害等への懸念が示されてきた。

個人情報の適正な取扱いという観点からは、個人情報の保護に関する一般法として、「個人情報の保護に関する法律」（平成15年法律第57号。以下「個人情報保護法」という。）、「行政機関の保有する個人情報の保護に関する法律」（平成15年法律第58号）及び「独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律」（平成15年法律第59号。以下「独立行政法人等個人情報保護法」という。）の三つの法律（以下「一般法」という。）があるほか、地方公共団体の個人情報保護条例等において各種保護措置が定められている。

番号法においては、個人のプライバシー等の権利利益の保護に関する国民の懸念等を踏まえ、一般法に定められる措置の特例として、個人番号をその内容に含む個人情報（以下「特定個人情報」という。）の利用範囲を限定する等、より厳格な保護措置を定めている。

本ガイドラインは、個人番号を取り扱う事業者（独立行政法人等個人情報保護法第2条第1項に規定する独立行政法人等及び「地方独立行政法人法」（平成15年法律第118号）第2条第1項に規定する地方独立行政法人を除く。以下「事業者」という。）が、番号法上の保護措置等を適切に講ずるための指針として定めるものである。

本ガイドライン中、「しなければならない」及び「してはならない」と記述している事項については、これらに従わなかった場合、法令違反と判断される可能性がある。一方、「望ましい」と記述している事項については、これに従わなかったことをもって直ちに法令違反と判断されることはないが、番号法の趣旨を踏まえ、事業者の特性や規模に応じ可能な限り対応することが望まれるものである。
「第2　用語の定義等」においては、本ガイドラインで使用する用語の定義等を記載している。

「第3総論」においては、本ガイドラインの位置付け、特定個人情報に関する番号法上の保護措置の概略等について解説している。

「第4 各論」においては、各項目に要点を枠囲みにして示すとともに、番号法上の保護措置及び安全管理措置について解説している。また、実務上の指針及び具体例を記述しているほか、留意すべきルールとなる部分についてはアンダーラインを付している。

*印は、事業者の実際の事務に即した具体的な事例を記述したものである。なお、事例の記述は、理解を助けることを目的として典型的な例を示したものであり、全ての事案を網羅することを目的とするものではない。
## 第 2 用語の定義等

本ガイドラインで使用する用語の定義等については、法令上の定義等に従い、次の表のとおりとする。

項番	用語	定義等
①	個人情報	生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの（他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含む。）をいう。【番号法第2条第3項、個人情報保護法第2条第1項】
②	個人番号	④ 番号法第7条第1項又は第2項の規定により住民票コードを変換して得られる番号であって、当該住民票コードが記載された住民票に係る者を識別するために指定されるものをいう（番号法第2条第6項及び第7項、第7条第1項及び第2項、第8条、第67条、附則第3条第1項から第3項まで及び第5項における個人番号）。【番号法第2条第5項】④ ④で定める番号のほか、④に対応し、当該番号に代わって用いられる番号、記号その他の符号であって、住民票コード以外のものをいう（番号法第2条第6項及び第7項、第7条第1項及び第2項、第8条、第67条、附則第3条第1項から第3項まで及び第5項を除く規定における個人番号）。【番号法第2条第8項】
③	特定個人情報	個人番号をその内容に含む個人情報をいう。生存者の個人番号単体も特定個人情報である。【番号法第2条第8項】
項番	用語	定義等
④	個人情報データベース等	個人情報を含む情報の集合物であって、特定の個人情報について電子計算機を用いて検索することができるように体系的に構成したもののほか、特定の個人情報を容易に検索することができるように体系的に構成したものとして個人情報保護法施行令で定めるものをいう。【個人情報保護法第2条第2項、個人情報保護法施行令第1条】
⑤	個人情報ファイル	個人情報データベース等であって、行政機関及び独立行政法人等以外の者が保有するものをいう。【番号法第2条第4項】
⑥	特定個人情報ファイル	個人番号をその内容に含む個人情報ファイルをいう。【番号法第2条第9項】
⑦	個人データ	個人情報データベース等を構成する個人情報をいう。【個人情報保護法第2条第4項】
⑧	保有個人データ	個人情報取扱事業者（項番⑭）が、開示、内容の訂正、追加又は削除、利用の停止、消去及び第三者への提供の停止を行うことのできる権限を有する個人データであって、その存否が明らかになることにより公益その他の利益が害されるものとして個人情報保護法施行令で定めるもの又は6か月以内に消去することとなるもの以外のものをいう。【個人情報保護法第2条第5項、個人情報保護法施行令第3条、第4条】
⑨	情報提供等の記録	総務大臣、情報照会者及び情報提供者は、番号法第19条第7号の規定により情報提供ネットワークシステムを使用して特定個人情報の提供の求め又は提供があった場合には、情報提供ネットワークシステムに接続されたその者の使用する電子計算機に、情報照会者及び情報提供者の名称、提供の求め及び提供の日時、特定個人情報の項目等を記録し、7年間保存しなければならないとされており、当該記録をいう（→第4－6☑B）。【番号法第23条】
項番	用語	定義等
⑩	個人番号利用事務	行政機関、地方公共団体、独立行政法人等その他の行政事務を処理する者が番号法第9条第1項又は第2項の規定によりその保有する特定個人情報ファイルにおいて個人情報を効率的に検索し、及び管理するために必要な限度で個人番号を利用して処理する事務をいう（→第4-1-(1)1A a）。【番号法第2条第10項】
⑪	個人番号関係事務	番号法第9条第3項の規定により個人番号利用事務に関して行われる他人の個人番号を必要な限度で利用して行う事務をいう（→第4-1-(1)1A b）。【番号法第2条第11項】
⑫	個人番号利用事務実施者	個人番号利用事務を処理する者及び個人番号利用事務の全部又は一部の委託を受けた者をいう。【番号法第2条第12項】
⑬	個人番号関係事務実施者	個人番号関係事務を処理する者及び個人番号関係事務の全部又は一部の委託を受けた者をいう。【番号法第2条第13項】
⑭	個人情報取扱事業者	個人情報データベース等を事業の用に供している者（国の機関、地方公共団体、独立行政法人等及び地方独立行政法人を除く。）で、個人情報データベース等を構成する個人情報によって識別される特定の個人の数（個人情報保護法施行令で定める者を除く。）の合計が過去6か月以内のいずれの日においても5,000を超えない者以外の者をいう。【個人情報保護法第2条第3項、個人情報保護法施行令第2条】
⑮	個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者	特定個人情報ファイルを事業の用に供している個人番号関係事務実施者又は個人番号利用事務実施者であって、国の機関、地方公共団体の機関、独立行政法人等及び地方独立行政法人以外のもの（番号法第31条）から、⑭の個人情報取扱事業者を除いた者をいう。【番号法第32条から第35条まで】
## 第 3 総論

## 第 3 - 1 目的

特定個人情報保護委員会（以下「委員会」という。）は、番号法第37条に基づき、国民生活にとっての個人番号その他の特定個人情報の有用性に配慮しつつ、その適正な取扱いを確保するために必要な措置を講ずることを任務としている。本ガイドラインは、こうした任務を遂行する委員会として、番号法第4条に基づき、事業者が特定個人情報の適正な取扱いを確保するための具体的な指針を定めるものである。

## 第 3－2 本ガイドラインの適用対象等

## (1) 本ガイドラインの適用対象

番号法は、行政機関等（行政機関、地方公共団体、独立行政法人等又は地方独立行政法人をいう。以下同じ。）又は事業者の別を問わず、個人番号を取り扱う全ての者に適用される。また、個人情報保護法が一定の範囲の者 $ ^{注} $ を適用の対象から除外しているのに対し、番号法は全ての事業者を適用の対象としており、本ガイドラインは、番号法の適用を受ける者のうち事業者を対象とするものである。

なお、事業者のうち金融機関が行う金融業務に関するガイドラインについては、別に定める。

（注）個人情報保護法においては、個人情報取扱事業者（同法の適用の対象となる事業者）から除外される者（個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者）は、事業の用に供する個人情報データベース等を構成する個人情報によって識別される特定の個人の数の合計が過去6か月以内のいずれの日においても5,000を超えない者である（同法施行令第2条）。

## (2) 事業者が番号法の適用を受ける場面

事業者は、番号法において何人に対しても適用される事項として、特定個人情報の提供の求めの制限（番号法第15条）、提供の制限（同法第19条）及び収集等の制限（同法第20条）の規定の適用を受ける。また、事業者が番号法の規定の適用を受ける主な事務は、次のとおりである。

事業者が従業員等から個人番号を取得して、これを給与所得の源泉徴収票、給与支払報告書、健康保険・厚生年金保険被保険者資格取得届等の必要な書類に記載して、税務署長、市町村長、日本年金機構等に提出する事務（同法第9条第3項）

金融機関が顧客から個人番号を取得して、これを配当等の支払調書に記載して税務署長に提出する事務（同法第9条第3項）

健康保険組合、全国健康保険協会等（以下「健康保険組合等」という。）が個人番号を用いて個人情報を検索、管理する事務（同法第9
条第 1 项)

- 激甚災害等が指定された場合において、金融機関が個人番号を利用して金銭を支払う事務（同法第9条第4項）

さらに、事業者が、行政機関等又は他の事業者から個人番号を取り扱う事務の委託を受けた場合も、番号法の適用を受ける。

## 第 3－3 本ガイドラインの位置付け等

## (1) 番号法と一般法の適用関係

全ての事業者は、番号法が特定個人情報について規定している部分についてその適用を受ける。

また、個人情報取扱事業者は、番号法第29条及び第30条により適用除外となる部分を除き、特定個人情報について、個人情報保護法の規定の適用も受ける。

さらに、番号法においては、個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者（2(1)注 参照）に対しても、特定個人情報に関しては、個人情報保護法に規定されている重要な保護措置に相当する規定を設けていることに留意する必要がある。具体的には、特定個人情報の目的外利用の制限（番号法第32条）、安全管理措置（同法第33条）及び特定個人情報を取り扱う従業者に対する監督義務（同法第34条）である。

## (2) 本ガイドラインの位置付け

本ガイドラインは、番号法が定める特定個人情報の保護措置に関する規定に基づく特定個人情報の適正な取扱いについての具体的な指針を定めるものである。

また、特定個人情報に関し、番号法に特段の規定がなく個人情報保護法が適用される部分については、個人情報保護法上の主務大臣が定めるガイドライン・指針等（以下「主務大臣のガイドライン等」という。）に従うことを前提としている。

## 第 3－4 番号法の特定個人情報に関する保護措置

## (1) 保護措置の概要

個人番号は、社会保障、税及び災害対策の分野において、個人情報を複数の機関の間で紐付けるものであり、住民票を有する全ての者に、一人一番号で重複のないように付番され、住民票コードを変換して得られる番号である。したがって、個人番号が悪用されたり、漏えいたりした場合、個人情報の不正な追跡・突合が行われ、個人のプライバシー等の権利利益の侵害を招きかねない。

そこで、番号法においては、特定個人情報について、一般法である個人情報保護法よりも厳格な各種の保護措置を設けている。この保護措置は、「特定個人情報の利用制限」、「特定個人情報の安全管理措置等」
及び「特定個人情報の提供制限」の三つに大別される。

なお、事業者が守らなければならない番号法の保護措置は、個人番号に対応して、当該個人番号を一定の法則で変換した番号等を含めて適用の対象としている。

## ア 特定個人情報の利用制限

個人情報保護法は、個人情報の利用目的についてできる限り特定することとしているが（個人情報保護法第15条）、個人情報を利用することができる事務の範囲については特段制限していない。

これに対し、番号法においては、個人番号を利用することができる範囲について、社会保障、税及び災害対策に関する特定の事務に限定している（番号法第9条）。また、本来の利用目的を超えて例外的に特定個人情報を利用することができる範囲について、一般の個人情報の場合よりも限定的に定めている（同法第29条第3項、第32条）。さらに、必要な範囲を超えた特定個人情報ファイルの作成を禁止している（同法第28条）。

## イ 特定個人情報の安全管理措置等

個人情報保護法は、個人情報取扱事業者に対して、個人データに関する安全管理措置を講ずることとし（個人情報保護法第20条）、従業者の監督義務（同法第21条）及び委託先の監督義務（同法第22条）を課している。

番号法においては、これらに加え、全ての事業者に対して、個人番号（生存する個人のものだけでなく死者のものも含む。）について安全管理措置を講ずることとされている（番号法第12条）。

また、個人番号関係事務又は個人番号利用事務を再委託する場合には委託者による再委託の許諾を要件とするとともに（同法第10条）、委託者の委託先に対する監督義務を課している（同法第11条）。

## ウ 特定個人情報の提供制限

個人情報保護法は、個人情報取扱事業者に対し、個人データについて、法令の規定に基づく場合等を除くほか、本人の同意を得ないで、第三者に提供することを認めていない（個人情報保護法第23条）。

番号法においては、特定個人情報の提供について、個人番号の利用制限と同様に、一般の個人情報の場合より限定的に定めている（番号法第19条）。また、何人も、特定個人情報の提供を受けることが認められている場合を除き、他人に対し、個人番号の提供を求めてはならない（同法第15条）。

さらに、特定個人情報の収集及び管理についても同様の制限を定めている（同法第20条）。
なお、本人から個人番号の提供を受ける場合には、本人確認を義務付けている（同法第16条）。

## (2) 委員会による監視・監督

委員会は、特定個人情報の取扱いに関する監視・監督を行うため、次の権限を有している。

個人番号関係事務実施者又は個人番号利用事務実施者に対し、特定個人情報の取扱いに関し、必要な指導及び助言をすることができる。この場合において、特定個人情報の適正な取扱いを確保するために必要があると認めるときは、当該特定個人情報と共に管理されている特定個人情報以外の個人情報の取扱いに関し、併せて指導及び助言をすることができる（番号法第50条）。

特定個人情報の取扱いに関して法令違反がある場合において、その適正な取扱いの確保のために必要があると認めるときには、当該違反行為をした者に対し、当該違反行為の中止その他違反を是正するために必要な措置をとるべき旨を勧告することができる（同法第51条第1項）。

- 勧告を受けた者が正当な理由なく勧告に係る措置をとらなかったときには、その者に対し、勧告に係る措置をとるべきことを命ずることができる（同条第2項）。

さらに、個人の重大な権利利益を害する事実があるために緊急に措置をとる必要があると認めるときは、当該違反行為をした者に対し、当該違反行為の中止その他違反を是正するために必要な措置をとるべき旨を命ずることができる（同条第3項）。

特定個人情報を取り扱う者その他の関係者に対し、特定個人情報の取扱いに関し、報告又は資料の提出を求めること及び立入検査を行うことができる（同法第52条）。

## (3) 罰則の強化

個人情報保護法における個人情報取扱事業者に対する罰則の適用は、主務大臣からの是正命令に違反した場合、虚偽報告を行った場合等に限られている。一方、番号法においては、類似の刑の上限が引き上げられているほか、正当な理由なく特定個人情報ファイルを提供したとき、不正な利益を図る目的で個人番号を提供、盗用したとき、人を欺く等して個人番号を取得したときの罰則を新設する等罰則が強化されている（番号法第67条から第75条まで）。

なお、次表①から⑥までは、日本国外においてこれらの罪を犯した者にも適用される（同法第76条）。また、法人（法人でない団体で代表者又は管理人の定めのあるものを含む。以下この項目において同じ。）の代表者若しくは管理人又は法人若しくは人の代理人、使用人その他の従
業者が、その法人又は人の業務に関して、次表①、②、④又は⑦から⑨までの違反行為をしたときは、その行為者を罰するほか、その法人又は人に対しても、罰金刑が科される（同法第77条第1項）。

項番	行為	番号法	個人情報保護法の類似規定
①	個人番号関係事務又は個人番号利用事務に従事する者又は従事していた者が、正当な理由なく、特定個人情報ファイルを提供	4年以下の懲役若しくは200万円以下の罰金又は併科(第67条)	-
②	上記の者が、不正な利益を図る目的で、個人番号を提供又は盗用	3年以下の懲役若しくは150万円以下の罰金又は併科(第68条)	-
③	情報提供ネットワークシステムの事務に従事する者又は従事していた者が、情報提供ネットワークシステムに関する秘密を漏えい又は盗用	同上(第69条)	-
④	人を欺き、人に暴行を加え、人を脅迫し、又は、財物の窃取、施設への侵入、不正アクセス等により個人番号を取得	3年以下の懲役又は150万円以下の罰金(第70条)	-
⑤	国の機関の職員等が、職権を濫用して、専らその職務の用以外の用に供する目的で、特定個人情報が記録された文書等を収集	2年以下の懲役又は100万円以下の罰金(第71条)	-
⑥	委員会の委員等が、職務上知り得た秘密を漏えい又は盗用	同上(第72条)	-
⑦	委員会から命令を受けた者が、委員会の命令に違反	2年以下の懲役又は50万円以下の罰金(第73条)	6月以下の懲役又は30万円以下の罰金(第56条)
⑧	委員会に対する、虚偽の報告、虚偽の資料提出、検査拒否等	1年以下の懲役又は50万円以下の罰金(第74条)	30万円以下の罰金(第57条)
⑨	偽りその他不正の手段により個人番号カード等を取得	6月以下の懲役又は50万円以下の罰金(第75条)	-

## 第3－5 特定個人情報保護のための主体的な取組について

事業者が特定個人情報の適正な取扱いを確保するためには、経営者自ら
が特定個人情報に対する保護措置の重要性について十分な認識を持って適切な経営管理を行うことが重要である。その上で、事業者は、番号法等関係法令並びに本ガイドライン及び主務大臣のガイドライン等に従い、特定個人情報の適正な取扱いを確保するための具体的な方策について検討し、実践するとともに、業務の実態、技術の進歩等を踏まえ、点検・見直しを継続的に行う体制を主体的に構築することが重要である。

## 第3－6 特定個人情報の漏えい等個別の事案が発生した場合の対応等

個人情報の漏えい等個別の事案が発生した場合、事業者は主務大臣のガイドライン等に基づき報告が求められているところであるが、特定個人情報の漏えい等個別の事案の取扱いについては、関係省庁等と連携を図ることとし、別に定める。

## 第 3－7 個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者における特定個人情報の取扱い

個人情報取扱事業者でない個人番号取扱事業者（2(1)注 参照）においても、特定個人情報について、一般の個人情報より厳格な保護措置を求めている番号法の趣旨に鑑み、番号法に特段の規定が置かれていない事項については、個人情報保護法における個人情報の保護措置に関する規定及び当該部分に係る主務大臣のガイドライン等に従い、適切に取り扱うことが望ましい。
## 行政機関等における特定個人情報保護評価の実施見込み等

平成26年10月31日付け特個第434号で、行政機関及び独立行政法人等を対象とし、特定個人情報保護評価の実施見込み（初回の評価実施時期及び評価対象事務数）について照会を行った。その概要は以下のとおりである。

①初回の評価実施時期

(評価実施機関別)	評価実施時期
平成26年度	平成27年度	未定	義務無し	合計
～12月	1～3月	4～6月	7月～
府省庁	1	2	1	1	—	24	29
独立行政法人	—	—	—	3	8	87	98
国立大学法人	—	—	—	—	45	41	86
その他(※)	—	—	—	—	5	12	17
総計	1	2	1	4	58	164	230

②評価実施対象事務数(しきい値判断により実施が義務付けられる事務数)

事務数	全項目	重点項目	基礎項目
府省庁	11(5)	9(5)	—(-)	2(1)
独立行政法人	16(5)	11(4)	—(-)	5(2)
国立大学法人	3(2)	—(-)	—(-)	3(2)
その他(※)	2(2)	—(-)	—(-)	2(2)
総計	32(14)	20(9)	—(-)	12(7)

()内は機関数。重複があるため、各項目の和は全体より大きい。

③評価実施対象事務数(任意でしきい値判断より上位の種類の評価を実施する事務数)

全体	全項目	重点項目	基礎項目
重点→全項目	基礎項目→全項目	対象外→全項目	基礎項目→重点項目	対象外→重点項目	対象外→基礎項目
府省庁	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)
独立行政法人	1(1)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	1(1)
国立大学法人	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)
その他(※)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)
総計	1(1)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	-(-)	1(1)

()内は機関数。
④評価実施対象事務数の分布状況

全体	府省庁	独立行政法人	国立大学法人	その他(※)
0	164	24	87	41	12
1	9	3	3	1	2
2	2	1	-	1	-
3	-	-	-	-	-
4	2	-	2	-	-
5	-	-	-	-	-
6	2	1	1	-	-
未定	51	-	5	43	3
合計	230	29	98	86	17

※ その他とは、独立行政法人等個人情報保護法第2条第1項の独立行政法人等のうち、独立行政法人及び国立大学法人を除いたものをいう。
第 5 節 歯科保健活動における食育推進

## (1) 8020 運動の推進

すべての国民が健やかで豊かな生活を過ごすため、80歳になっても自分の歯を20本以上保つことを目的とした「8020（ハチマル・ニイマル）運動」の一環として、食生活を支えるこうくう

口腔機能の維持などについての指導が推進されてきました。

8020 達成者の割合は、6 年に 1 度実施されている歯科疾患実態調査の結果によると、昭和 62（1987）年の 7.0% から平成 23（2011）年には 40.2% へと上昇しています。

厚生労働省では、8020 運動も含めた歯科保健活動の推進において、食育を推進してきています。具体的には、国民の歯科疾患予防など歯の健康の保持を推進させるための「8020 運動・口腔保健推進事業」で都道府県の取組の支援を行っており、各都道府県でも、同事業を活用し、地域の実情を踏まえた「8020 運動」に関わる事業が展開されています。その中で、噛み応えのある料理などを用いた噛むことの大切さの教育や、食生活を支える歯・口腔の健康づくりについての歯科医師・栄養士等の多職種を対象とした講習会、「食べる」機能を含めた口腔機能に関する相談に対応できる歯科医師の養成など、食育に関わる事業も実施されています。

## (2) 噛ミング30（カミングサンマル）を目指して

平成21（2009）年7月13日には、厚生労働省において開催された「歯科保健と食育の在り方に関する検討会」で、それまでの議論を踏まえ、「歯科保健と食育の在り方に関する検討会報告書「歯・口の健康と食育〜噛ミング30（カミングサンマル）¹」を目指して〜」が公表されました。同報告書において、食育推進に向けた今後の取組として、各ライフステージにおける食育推進の在り方、関係機関（職種）における歯科保健と食育の推進方策、新たな視点を踏まえた歯科保健対策の推進などについて提言がなされました。

## (3) 歯科口腔保健の推進

平成23（2011）年8月に「歯科口腔保健の推進に関する法律」（平成23年法律第95号）が制定され、同法に基づき、平成24（2012）年7月に「歯科口腔保健の推進に関する基本的事項」が策定・告示されました。乳幼児期から高齢期のライフステージごとの特性に応じた食育の重要性や食育に関する施策との連携も含めて推進することが定められています。
## (4) 関係団体等における取組

関係団体等においては、上記のような国や都道府県の取組も踏まえ、以下の取組を実施してきています。

① 公益社団法人日本歯科医師会、日本歯科医学会、一般社団法人日本学校歯科医会、公益社団法人日本歯科衛生士会の4団体から、平成19（2007）年6月に、国民すべてが豊かで健全な食生活を国民的運動として広く推進することを宣言した「食育推進宣言」が出されました。この宣言において、歯科に関連する職種は、国民全てが豊かで健全な食生活を営むことができるよう、多くの領域と連携して国民的運動である食育を広く推進することとされています。

② 公益社団法人日本歯科医師会と公益社団法人日本栄養士会から、平成22（2010）年4月に、全ての食育関連職種が互いに連携・協調して食育を推進することを宣言した「健康づくりのための食育推進共同宣言」が出されました。この宣言において、「食」の専門職として歯科医師、管理栄養士・栄養士は、全ての人々が健康で心豊かな食生活を営むことができるようにその責務を果たすと同時に互いに連携・協働して国民運動である食育を広く推進することとされています。また、共通認識を深めるため、両会はこれまでに3回の共同シンポジウムを開催しています。

「ライフステージごとの食育」ポスター（小児期）

「ライフステージごとの食育」ポスター（成人期）

「ライフステージごとの食育」ポスター（高齢期）
③ 第10回食育推進全国大会において、公益社団法人日本歯科医師会、一般社団法人日本学校歯科医会、公益財団法人8020推進財団が協同して食育に関するブース出展を行い、ガムを活用した咀嚼力テストには約1,500名が参加しました。

④ 日本歯科医学会では、平成27（2015）年5月31日に公開フォーラム「口から食育を考える」を開催しました。この公開フォーラムにおいて、「子どもの食の問題に関する調査」の調査結果を踏まえ、関連多職種との連携の中における歯科医療の関わりについて議論しました。

⑤ 公益社団法人日本歯科衛生士会では「ライフステージごとの食育」の普及啓発を目的としたポスターを作成し、幅広い年齢層の国民に対して更なる周知を図っています。

## 第6節

## 食品関連事業者等による食育推進

食育の推進に当たっては、教育関係者、農林漁業者、食品関連事業者等の関係者間の連携と、各分野における積極的な取組が不可欠です。食品関連事業者等は消費者と接する機会が多いことから、食育の推進に占める役割は大きく、様々な体験活動の機会の提供や健康に配慮した商品・メニューの提供、食に関する情報や知識の提供が求められています。

近年、食品製造業、小売業、外食産業をはじめとした食品関連事業者等による食育活動は、CSR（企業の社会的責任）活動の一環など様々な位置付けで取り組まれています。

具体的な取組内容としては、工場・店舗の見学、製造・調理体験、農林漁業体験、料理教室の開催といったもののほか、店舗での食育体験教室の開催、出前授業、食生活に関する情報提供など、幅広いものとなっています。

農林水産省では、消費者に日本型食生活など健全な食生活の実践を促す取組や、食や農林水産業への理解を深めるための体験活動などの取組を、消費者の様々なライフスタイルの特性・ニーズに対応した食育メニューを関係者の連携の下体系的に提供するモデル的な取組への支援を行いました。具体的には、①食や農林水産業に関する意識・実態調査の実施、②農林漁業体験や加工・流通体験、健全な食生活の実践を促すための講習会、食文化の継承・発展活動の推進等フードチェーンを通じた食育活動の実践、③事業の効果を測定するため、事業実施前後の食への意識・行動の変化や、食や農林水産業への理解度の変化を把握するための調査等を実施しています。生産現場に出向いた収穫・加工・調理体験、小売りの場を活用した栄養バランスや食の安全・食品表示講習会の開催など、全国18団体で取り組まれました。

また、意識調査では、「生産者の努力が分かり、心が動かされた。これまで以上に生産者の思いや食材を大切にしていきたい」、「体験でいただいた農家料理を通じて、改めて日本人の伝統的な食文化のすばらしさを感じた」、「朝ごはんを食べると調子が良いので続けている」等、食や農林水産業に対する意識・行動の変化がみられました。

近年、食の外部化率（外食率に惣菜・調理食品の支出割合を加えたもの）が高まっていることもあり（図表－64）、厚生労働省では、栄養バランスのとれた食事を実践するためには、中食や外食においてもバランスのとれた食事が提供される必要があることから、日本人の長寿を
支える「健康な食事」について検討を行い平成26（2014）年に取りまとめた報告書を踏まえ、平成27（2015）年9月に通知を発出しました。健康な食事の考え方を整理したリーフレットを作成し、栄養バランスの確保のため、主食・主菜・副菜を組み合わせた食事の推奨を図るためにシンボルマークを作成しました。また、生活習慣病予防や健康増進の観点から、事業者等による栄養バランスのとれた食事の提供のために、主食・主菜・副菜ごとの目安を提示しました。

図表－64 外食率と食の外部化率の推移

資料：（財）食の安全、安心財団附属機関外食産業総合調査研究センターによる推計
## 事例

# 「食でつなぐ、ひと・もの・こころ」 ～地域住民の食を支える食品スーパーマーケットの取組～

株式会社マルイは、地域住民の毎日の食を支える食品スーパーマーケットの立場から、食に関する情報や体験活動を提供する取組を行っています。平成18（2006）年、社内に「食育推進室」を設置し、「食でつなぐ、ひと・もの・こころ」をテーマに、地域の生産者、企業、学校、行政等と幅広く連携しながら、平成26（2014）年には計234回、延べ約23,000人が参加する体験活動等を実施しました。

毎月19日の「食育の日」には、店舗内で旬の食材を活用した料理提案を行うほか、イートインコ

株式会社マルイ（岡山県）

生産者と消費者をつなぐ農業体験

ーナーで定期的に料理教室も開催しています。食品製造事業者との連携により、例えば食酢メーカーとの共催で酢を活用した減塩メニューを提案するなど、消費者の興味を引き出す情報発信を行うことで、毎回キャンセル待ちが出るほどの好評を博しています。また、参加した地域住民どうしが交流を深める機会にもなっています。

学校との連携では、高等学校との協働で考案した地産地消レシピの紹介や、大学と協働開発した弁当の販売などを行っています。また、平成21（2009）年から毎年主催しているイベント「MARUI

店舗イートインコーナーでの料理教室

フードフェスタ」では、物販や試食だけでなく、参加型企画やワークショップにより、食に対する新たな発見や気づき、世代間・地域間交流の場を提供しており、平成26（2014）年には2日間で延べ約18,000人が参加しました。

このように、株式会社マルイでは、地域住民に身近な存在である食品スーパーマーケットを、地域住民と生産者、企業、学校、行政等の多様な主体とをつなぐ拠点として位置付けながら、また、企業としての事業活動とうまく調和させることにより、持続的かつ発展的な食育活動を行っています。

[第3回 食と農林水産業の食育優良活動表彰 消費・安全局長賞（企業部門）受賞]
## 事例

## 減塩食品の積極的紹介による減塩化の推進：JSH減塩食品リストとJSH減塩食品アワード

日本高血压学会 減塩委員会

みそ・しようゆなどの調味料を含む加工食品からの食塩摂取は国民の摂取食塩量の大半を占めています。しかし、現在の食環境を考えると、加工食品を避けて食事をするのは個人の大きな努力が必要で、とくに健常人においては現実的ではありません。一方、加工食品の食塩相当量を減じた滅塩食品が減塩推進の一助となると考えられますが、まだ普及しているとはいえない状況です。最近では技術の進歩に伴い滅塩食品の味も対照品と比べて遜色のないものになってきていますが、消費者にそのことが理解されていません。このような現状を鑑みて、日本高血圧学会滅塩委員会では優良な滅塩食品をホームページで紹介する試みを平成25（2013）年6月から始めました。その条件は①食品衛生法などの関連法規を遵守していることはもとより、②対照品より20％以上食塩相当量を減じていること、③栄養表示基準に掲載された分析法で測定したナトリウム量、カリウム量と食塩相当量を表示していること、④美味しい、すなわち対照品と同等に近い味であることなどです。とくに④については官能評価による審査も行っています。年に2回の申請の機会を設けていますが、平成27（2015）年10月にはリストに掲載された滅塩食品の総数は105品種（22企業）となりました。またリストに掲載された滅塩食品は販売実績の報告が義務付けられており、平成26（2014）年度の小売ベースの販売金額は243億円（販売数量25,400トン）で相対的滅塩量（リストに掲載された滅塩食品による滅塩効果）は572トンでした。また平成27（2015）年5月にはJSH滅塩食品アワードを創設し、リストに掲載された滅塩食品のなかでも滅塩化の推進に貢献している滅塩食品18品目（10社）にアワードを授与しました。今後もJSH滅塩食品リストへの継続的な募集を行い、掲載品の充実を図りつつ、加工食品の滅塩化を通じて日本人の食事の滅塩化に繋げていきたいと考えています。

減塩食品の普及による国民の減塩化の推進
図4-2 給付が拠出を上回るまでに必要な受給期間(1999年4月1日現在の満年齢別)
#### 4.2.4 パラメータ推定の際の問題点

前小節で，式(4.2.13)で表された対数応用数を最大化する際，初期値によっては，その解は対数応用数の最大値を与えず，局所的な極大値を与える恐れがあることを述べた.

そのため本適用実験では，各モデルに対して初期値を変化させ10回の最大化計算を行った．具体的な初期値の設定は，各モデルに対し，区間 $ (-1,1) $ の一様乱数をパラメータ数である18個（4系列採用のモデルの場合）を1つの初期値とし，それを10ケース分生成した．

しかし，モデルに含まれるパラメータは，自己回帰モデルでの定常性の条件や，分散の非負条件の制約を受ける．パラメータが受ける制約を一切無視しパラメータ値（これを仮のパラメータ値 $ \theta^{temp} $ と表すことにする）を与えているため，対数応度を計算する前に次の式で表現される変換を行う．

$$ \begin{aligned}\phi_{1}=&\frac{\phi_{1}^{temp}}{1+|\phi_{1}^{temp}|}+\frac{\phi_{2}^{temp}}{1+|\phi_{2}^{temp}|},\quad\phi_{2}=-1\cdot\frac{\phi_{1}^{temp}}{1+|\phi_{1}^{temp}|}\cdot\frac{\phi_{2}^{temp}}{1+|\phi_{2}^{temp}|}\\\psi_{i1}=&\frac{\psi_{i1}^{temp}}{1+|\psi_{i1}^{temp}|}+\frac{\psi_{i2}^{temp}}{1+|\psi_{i2}^{temp}|},\quad\psi_{i2}=-1\cdot\frac{\psi_{i1}^{temp}}{1+|\psi_{i1}^{temp}|}\cdot\frac{\psi_{i2}^{temp}}{1+|\psi_{i2}^{temp}|},i=1,2,3,4\end{aligned} $$

これによって得られる値を真のパラメータ値θ呼ぶことにする．このパラメータは，各制約を満たした値となっている．仮のパラメータ値から真のパラメータ値に変換し，その尤度を評価しながら最大化を行っていく．

異なるパラメータ値から得られる指標の比較 本適用実験では，1つのモデルに対して10ケースの初期値を与え，最大化計算を行っているため，いくつかのパラメータ値に収束した．モデル1～モデル4に関してその収束したパラメータ値を用いて指標を作成し比較を行った．その結果が図4.2.20～図4.2.23ならびに表4.2.16～表4.2.19である．ここで，ケース1というのが，収束解の中で最大の対数応度をとるパラメータ値である．

図4.2.20，表4.2.16がモデル1に関しての結果である．この中でケース1，ケース2のパラメータ推定値は，$\gamma_{i}, i=1,\ldots,4$ の符号が逆転しているが絶対値はほぼ等しい．そして他のパラメータ値は全て同じ値になっている．指標の推移を見ると，ケース2は後退期であるはずなのに，指標は上昇しており，ケース
1とは全く逆の動きをしている．同様のことが，モデル3でも見て取ることができる．これは，モデルの識別性の問題で，モデルの推定において$\gamma_{i}$ 符号は任意である．つまり，$\gamma_{i}$ の符号はまったく逆になっても構わないからであって，符号が逆であっても同じ結果を与えていることを意味する．それを回避するためには，たとえば$\gamma_{1}>0$ などの基準化（normalization）が必要となる．

また，図4.2.21，表4.2.17がモデル2に関しての結果であるが，4ケースの指標の推移を見る限りでは，どれももっともらしい動きを示している．同様のことが，他のモデルでも見て取ることができる．

これらの結果から，結果として得られた景気指標の変動が，転換点や局面の対応などからもともらしい結果であったとしても，それが最適なものと等しいとは限らないということがわかる．このことは，パラメータの推定値の解釈においても注意を要することを意味する．モデル1に関するケース1とケース3を例にとろう．仮にケース3の結果が得られたとすると，その結果の景気指標の変動は妥当なものなので，この推定結果を受け入れたとしよう．その場合，通常は推定値から様々な解釈が行われる．たとえば，$\phi_{i},\gamma_{i}$ の大きさについてである．しかし，それよりも尤度の大きいケース1の結果とでは推定値は大きく異なっている．たとえば$\phi_{2}$ の符号は異なっているし，係数$\gamma_{i}$ が最も大きい変数も異なっている．他のモデルでもこのようなケースが見受けられる．このように，推定された景気変動の妥当性だけを判断基準にすると，各指標の景気への影響の度合いに誤った解釈を与える可能性がある．

これは，対数尤度関数（4.2.13）が多くの山，谷を持つ不安定な関数であることによってもたらされると考えられる．母数の次元が高いことから，このことは極めて多数の初期値を用いた推定を行った上で，その中から最も大きな尤度をもたらす推定を選択しなければならないことを意味している．しかも，その結果が真の最尤推定値である保証はない．したがって，数値計算の実行は，それほど容易なことではない．

対数尤度の評価 そこで，実際の尤度関数がどのような形状をしているのかを視覚的にみてみよう（モデル1についてのみ）。しかし，4系列のモデル1でもパラメータ数が18個であるため，対数尤度関数がどのような形状なのかをグラ
フ化することは不可能である．そこで，モデル1に関して収束した2つのパラメータ $ \theta_{i} $ と $ \theta_{j} $ の2点を結んだ直線上で対数応度を評価しグラフ化を行う．

具体的には，tを-1から2までの間を0.02刻みに取り，

$$ \theta=t\theta_{i}+\left(1-t\right)\theta_{j} $$

から得られる各θでの対数応度を求める．ここでθの添字i,jは表4.2.16のケースの番号と対応している．その結果が図4.2.24である．

この図から，尤度関数の不安定さを視覚的に読み取ることができる．たとえば右上の図に示されているケース1と3に関する結果で，右の方から$\theta_{3}$に向かって最適化が行われたとしても，$\theta_{3}$を超えた直後に大きな谷があるため，$\theta_{3}$を最適解とみなす可能性がある．つまり，最尤推定値が得られたようにみえても，それが全域的な最大値になっていない可能性がある．他の結果についても同様である．ただし，$\theta_{1}$と$\theta_{2}$については左右対称になっている．

以上のことから，時系列因子分析モデルを適用する際には，推定上，注意が必要であることがわかる．つまり，不安定な尤度関数から，初期値の違いだけによって，誤った判断をしかねないという点である．また，正規分布以外のより現実的な経済データ発生メカニズムを表現する分布のクラスを導入することは，この手法に関してはほとんど不可能であろう．これは基本的な手法としてKalmanフィルタを利用していること，Kalmanフィルタは最小2乗法ないし正規分布の仮定と密接に結びついていることによる．指標選択のむずかしさとも関連し，時系列因子分析モデルが利用しやすい景気分析方法とはいえないと考えられる．
図 4.2.20: 収束した4ケースのパラメータ値からの指標（モデル1）

表4.2.16: 収束した4ケースのパラメータ値（モデル1）

Case 1	Case 2	Case 3	Case 4
$ \Delta c_{t} $	$ \phi_{1} $	0.66455	0.66453	1.71590	0.54885
$ \phi_{2} $	0.20949	0.20950	-0.73608	0.35351
$ \Delta y_{1t} $	$ \gamma_{1} $	0.15637	-0.15637	0.02603	-0.12802
$ \psi_{11} $	-0.30590	-0.30590	-0.27274	-0.27777
$ \psi_{12} $	-0.02339	-0.02339	-0.01860	-0.01929
$ \sigma_{1}^{2} $	0.83813	0.83813	0.88672	0.87300
$ \Delta y_{2t} $	$ \gamma_{2} $	0.40462	-0.40462	0.06782	-0.31256
$ \psi_{21} $	-0.07237	-0.07237	0.12693	0.16012
$ \psi_{22} $	0.03435	0.03435	0.17431	0.22302
$ \sigma_{2}^{2} $	0.41496	0.41496	0.59926	0.55591
$ \Delta y_{3t} $	$ \gamma_{3} $	0.11594	-0.11594	0.02335	-0.10636
$ \psi_{31} $	-0.32512	-0.32512	-0.31706	-0.32069
$ \psi_{32} $	-0.02643	-0.02643	-0.02513	-0.02571
$ \sigma_{3}^{2} $	0.88046	0.88046	0.88313	0.88455
$ \Delta y_{4t} $	$ \gamma_{4} $	0.36499	-0.36500	0.09332	-0.44728
$ \psi_{41} $	0.38898	0.38898	0.09305	0.17427
$ \psi_{42} $	0.27019	0.27019	-0.00216	-0.00759
$ \sigma_{4}^{2} $	0.31943	0.31942	0.31322	0.20412
Log likelihood	-1602.02	-1602.02	-1604.29	-1603.73
図4.2.21：収束した4ケースのパラメータ値からの指標（モデル2）

表 4.2.17: 収束した4ケースのパラメータ値（モデル2）

Case 1	Case 2	Case 3	Case 4
Δct	φ1	0.50897	0.53567	0.46677	1.70941
φ2	0.38597	0.26670	0.33067	-0.73052
Δy1t	γ1	0.13394	0.18371	0.18652	0.02646
ψ11	-0.28524	-0.30501	-0.30656	-0.27951
ψ12	-0.02034	-0.02326	-0.02350	-0.01953
σ1²	0.86558	0.85548	0.86010	0.87981
Δy2t	γ2	0.32753	0.31965	0.30673	0.06958
ψ21	0.15677	0.19167	0.19593	0.11958
ψ22	0.23171	0.22797	0.24820	0.17914
σ2²	0.54942	0.60628	0.61662	0.59661
Δy3t	γ3	0.15883	0.21948	0.22586	0.03210
ψ31	-0.49786	-0.53208	-0.53738	-0.48168
ψ32	-0.06197	-0.07078	-0.07220	-0.05800
σ3²	0.75190	0.73317	0.73736	0.76732
Δy4t	γ4	0.47411	0.64691	0.67221	0.09574
ψ41	0.18322	0.09238	1.93405	0.07556
ψ42	-0.00839	0.87476	-0.93510	0.00297
σ4²	0.18155	0.01675	2.00E-05	0.30879
Log likelihood	-1575.09	-1577.15	-1578.87	-1579.93
図 4.2.22: 収束した4ケースのパラメータ値からの指標（モデル3）

表 4.2.18: 収束した4ケースのパラメータ値（モデル3）

Case 1	Case 2	Case 3	Case 4
$ \Delta c_{t} $	$ \phi_{1} $	0.59679	0.59678	0.29558	0.59679
$ \phi_{2} $	0.22161	0.22161	0.33404	0.22160
$ \Delta y_{1t} $	$ \gamma_{1} $	0.19650	-0.19650	-0.25948	0.19650
$ \psi_{11} $	-0.30253	-0.30253	-0.31519	-0.30253
$ \psi_{12} $	-0.02288	-0.02288	-0.02484	-0.02288
$ \sigma_{1}^{2} $	0.82418	0.82418	0.85229	0.82418
$ \Delta y_{2t} $	$ \gamma_{2} $	0.28555	-0.28556	-0.39697	0.28555
$ \psi_{21} $	-0.54653	-0.54653	-0.51926	-0.54653
$ \psi_{22} $	-0.07467	-0.07467	-0.06741	-0.07467
$ \sigma_{2}^{2} $	0.57898	0.57898	0.63967	0.57898
$ \Delta y_{3t} $	$ \gamma_{3} $	0.52018	-0.52019	-0.84147	0.52018
$ \psi_{31} $	-0.26041	-0.26041	1.77638	-0.26042
$ \psi_{32} $	-0.01695	-0.01695	-0.78888	-0.01695
$ \sigma_{3}^{2} $	0.29640	0.29640	7.00E-05	0.29640
$ \Delta y_{4t} $	$ \gamma_{4} $	0.32856	-0.32856	-0.18176	0.32856
$ \psi_{41} $	0.41538	0.41538	0.43794	0.41538
$ \psi_{42} $	0.28301	0.28301	0.33145	0.28301
$ \sigma_{4}^{2} $	0.35512	0.35512	0.42623	0.35512
Log likelihood	-1544.55	-1544.55	-1564.20	-1544.55
図 4.2.23: 収束した4ケースのパラメータ値からの指標（モデル4）

表 4.2.19: 収束した4ケースのパラメータ値（モデル4）

Case 1	Case 2	Case 3	Case 4
$ \Delta c_{t} $	$ \phi_{1} $	0.60073	1.68029	0.29875	0.29875
$ \phi_{2} $	0.26809	-0.70585	0.34157	0.34157
$ \Delta y_{1t} $	$ \gamma_{1} $	0.16196	-0.03287	0.25043	-0.25043
$ \psi_{11} $	-0.31619	-0.30209	-0.31690	-0.31691
$ \psi_{12} $	-0.02499	-0.02281	-0.02511	-0.02511
$ \sigma_{1}^{2} $	0.82935	0.86034	0.84701	0.84701
$ \Delta y_{2t} $	$ \gamma_{2} $	0.41483	-0.08817	0.84094	-0.84094
$ \psi_{21} $	-0.01501	0.01689	-1.35021	-0.21550
$ \psi_{22} $	0.09319	0.09952	-0.41607	0.70497
$ \sigma_{2}^{2} $	0.43587	0.54560	0.00000	0.00000
$ \Delta y_{3t} $	$ \gamma_{3} $	0.16546	-0.03912	0.14255	-0.14255
$ \psi_{31} $	-0.10461	-0.10961	-0.06612	-0.06613
$ \psi_{32} $	0.08071	0.07800	0.10421	0.10420
$ \sigma_{3}^{2} $	0.91723	0.91698	0.97629	0.97629
$ \Delta y_{4t} $	$ \gamma_{4} $	0.39625	-0.09840	0.19280	-0.19280
$ \psi_{41} $	0.35226	0.26026	0.42758	0.42758
$ \psi_{42} $	0.33023	0.20799	0.34880	0.34880
$ \sigma_{4}^{2} $	0.29136	0.37472	0.41682	0.41682
Log likelihood	-1606.13	-1612.40	-1625.89	-1625.89
$$ \theta = t\theta_1 + (1 - t)\theta_2, \quad -1 \leq t \leq 2 $$

$$ \theta = t\theta_1 + (1 - t)\theta_4, \quad -2 \leq t \leq 2 $$

$$ \theta = t\theta_2 + (1 - t)\theta_4, \quad -1 \leq t \leq 2 $$

$$ \theta = t\theta_3 + (1 - t)\theta_4, \quad -1 \leq t \leq 2 $$

図 4.2.24: 関数値の評価（モデル1）
# 経済分析

第 157 号 平成 10 年 10 月

短期日本経済マクロ計量モデルの

構造とマクロ経済政策の効果

经济企画厅经济研究所 编集
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本誌の性格について

本誌は、研究所員の研究試論である。この種の成果は、研究所内部においても検討中のものであるが、現在研究所でどういう研究が進行しつつあり、どういう考え方が生まれつつあるかを外部の方々に知っていただくと同時に、忌憚のない批判を仰ぐことを意図するものである。そのために、掲載は研究員個人の名義であり、研究所としての公式の見解ではないことを含まれたい。