Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
なお求職活動や就業希望意識を加味した分析結果は，所得が低い階層ほど希望者は少なく逆に就業者が多くなる傾向がうかがわれる。また，賃金については核家族の中年までの主婦は高賃金志向が強く未就業の希望者が多いが，高年層や複合家族の中年層では希望者の多くは就業し，むしろ低賃金層に希望者が残るように見える。

ここで以上の観察結果を整理して考えると，年令，家族構成社会階層，地域などの要因に規定された階層的な労働力構造の実態が浮び上ってくるように思われる。すなわち，まず，中年，高年などの年令層に応じて明白な相違がある。子育で期には就業希望は強いが子供の制約で実際の就業は難しい。中年には解放されて多くの女性が労働市場に参入するが，高年では低所得層ほど就業希望者がふえる傾向がある。複合家族の場合には同居の親が居るため子供の面倒見の負担が比較的軽いだけでなく，おそらく同じ理由から中年主婦は就業性向が強いものと思われる。これらの主婦達の就業パターンは社会階層によって規則的に異なる。夫が低学歴で中小企業階層の主婦は多就業である。ホワイトカラー以外の妻の就業時間が比較的短い傾向があるのは不規則就業やパートタイム労働が多いためではないかと思われる。そしてまた大都市圏より中小地方都市などの方が多就業でありまた長時間労働が多い。このような労働力構造をもった労働市場は，敢えて単純化すれば，家計所得水準に反比例した大きな潜在的労働力の供給圧力が存在し，相対的に乏しい良好な雇用機会は社会経済的地位や地域特性などの条件の有利な人々から優先的に配分されるという形で運行されているといえよう。

## 3 その他のグループ

世帯主。労働時間モデルの結果しか得られないので充分な吟味ができないが，所得弾性（妻の所得で測定したもの）が正值をとることが注目される。これを所得効果と解すれば理論的符号条件を満さないことになる。アメリカの計測例でも妻など他の家計員の所得の効果は正值で非勤労所得の効果は期待通り負となる例があり，上記の結果をそのまま所得効果と考えるのは不適かもしれない。むしろ，妻や他の家計員が働いている場合には，夫はより長時間働くという，家計における就業の優先順位を反映するものと解すこともできそうである。

父親。世帯主所得の効果は正であり，世帯主の所得が高いほど同居の父親は就業する傾向が強い。これば所得効果ではなく，家計の就業構造におけるひとつの安定的な相関関係と解すべきであろう。これが事実であるとすれば，上記の女子高令層の分析結果からも示唆されたような就業希望者の潜在的労働供給圧力は一層増幅されるであろう。賃金効果は正であり高令になるほど高まる傾向が見られる。

母親。1－0分析の結果によれば，所得効果は60オ以上でやはり正値となる。賃金効果は顕著に正である。

息子・娘。時間分析の結果は不安定だが，1－0分析の結果はきわめて良好である。負の所得効果は年令が若いほど顕著であり，また，正の賃金効果は若年ほど大きく，家計補助的であると同時に市場の条件（賃金率に反映される）に感応的な縁辺労働力的性格をよくあらわしている。このグループの計測結果は安定的に理論的符号条件を満し対応するアメリカの計測結果よりもはるかにすぐれている。

## 4 残された問題点

われわれの分析は労働力の構造と労働市場の機能のしかたについて暫定的にではあるが，以上に摘記したようにいくつかの洞察への手がかりを与えている。とりわけ，比較的良好な結果の得られた主婦の分析結果は階層的労働市場構造のなかでの潜在的労働力供給圧力の存在と階層的な就業機会の配分のあり方をおぼろげながら示唆している。また高年者（父親，母親）の分析結果はきわめて不充分ながら類似の含意
を暗示しているようにも思われる。一方，若年者の分析結果は浮動的，縁辺的労働力の性格を如実に物語っている。

これらの示唆から各種の政策的な推論を行うことも可能だが，そうした推論の根拠をより確実なものとするためには次の2つの問題領域における一層の進歩が必要である。

ひとつは，変数の測定上の概念と精度の問題である。くりかえしふれたようにわれわれが用いた主な資料である『就業構造基本調査』は必ずしも労働供給分析のために開発された資料ではないので，いくつかの基本的な変数が欠如もしくは不充分な形でしか収録されていない。例えば所得については各家計員の年間所得（本業及び副業収入）しかなく，非勤労所得の総額も内訳も欠如している。したがって本人以外の家計員の所得の影響を所得効果に見たてざるを得ないわけであるが妻や子供のように夫の所得への依存関係が明白である場合以外には，「他の家計員所得」の影響の意味は判然としない。また，労働時間は粗い階級値で示されており，また時間が報告されているのは規則的就業者に限られるという難点がある。したがって，労働時間モデルの計測には多くの不規則的ならびに規則的なバイアスが介在することになるのは避け難い。同様な測定上の誤差の問題は賃金率変数にもあてはまる。これらの概念上ならびに測定上の誤差をきわめて多く残したままの状態で計測が行われた。したがって，多様な誤差による各種のバイアスのために，われわれの求める真の関係の確認が著しく困難になっていることは容易に推察できる。そのなかでも比較的期待に近い結果を得た主婦や子供の場合には，就業行動様式や家計内における世帯主への依存関係が余程規則的で判然としていたものと推察される。しかしながらその結果にしてもなにがしかのバイアスを蒙っていることは疑う余地がなく，真の値を確定するのはきわめて困難な状態である。労働供給分析に適したデータの開発整備が切望される。

いまひとつは，理論枠組の問題である。指定労働時間制が支配的である労働市場においては，新古典派流の連続的な最適値選択モデルは不適切であることはくりかえし述べた。しかしながら現段階では不連続型選択の分析理論は必ずしも確立していない。さらに家計を就業意思決定の基本的単位と考えるなら，家計員間の相互依存関係の問題は避けて通れない問題である。けれどもこの問題は第II章でもふれたように，これまでほとんど理論的に解明されてこなかった。第IV章におけるわれわれの観察結果は，父親，母親の就業が世帯主所得と顕著に正相関していることを示している。また，世帯主の就業時間が妻の所得と正相関するが子供の所得とは安定的な関係はない，などの事実を明らかにしている。これらはいずれも比較的安定的な結果であり複数の家計員間の相互依存関係の理論的解明なくしては適切に分析され得ない問題である。

以上のように，われわれの政策的推論をより確かなものとするために解決すべき課題は少なくない。われわれの研究は，わが国の家計における就業行動に関する第一次的分析結果を提示すると同時に，今後に残された課題の所在をも明らかにしている。
超過勤務等命令簿

別記様式9（第14条関係）

特定個人情報保護委員會事務局

年 月 日	所属	氏名
日付	命令権者印	管勤理務員時印間	命令時間	夜間勤務	休日勤務	超過勤務	勤務の内容
100	125	135	150	60H前	+50(100)	+25(125)	+15(135)	160	175	+50(125)	+25(150)	+15(160)	累計

月60時間を超える超過勤務時間数
+50	+25	+15	+50	+25	+15
0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0
## 個人情報保護委員會（第2回）議事概要

1 日時：平成28年2月15日（月）16：30～17：30

2 場所：個人情報保護委員會 委員會室

3 出席者：堀部委員長、阿部委員、嶋田委員、熊澤委員、丹野委員、手塚委員、加藤委員、大滝委員、宮井委員

其田事務局長、松元総務課長、山本参事官

## 4 議事の概要

（１）議題１：個人情報保護委員会の組織理念について

事務局から、資料に基づき説明があった。原案のとおり決定された。

（２）議題２：個人情報の保護に関する基本方針の一部変更案について

事務局から、資料に基づき説明があった。原案のとおりて承され、閣議決定を上申することとなった。

（３）議題３：情報連携の対象となる番号法第９条第２項の条例で定める事務（独自利用事務）の事例の拡大について

事務局から、資料に基づき説明があった。

阿部委員から「独自利用事務に係る情報連携に関する公表はどのように行うのか」という旨の発言があった。これに対し事務局から「相当多数の事務が想定されるところ、委員会のホームページにおいて、一覧性をもって公表できるよう検討している」という旨の発言があった。

加藤委員から「情報連携の対象として委員会が公表している事務について、地方公共団体において変更があった場合に修正は行うのか」という旨の発言があった。これに対し事務局から「自治体からの情報をもとに、整理していく必要がある」旨の発言があった。

手塚委員から「今後の事例拡大はどういうタイミングで行うのか」という旨の発言があった。これに対して事務局から「今回は地方公共団体における情報連携が開始される予定の平成29年7月に間に合うように行ったが、今後は地方公共団体の要望を聞きながら、年度単位で行うことを想定している」という旨の発言があった。

資料について、原案のとおり公表することについて了承された。

## （４）議題４：その他について

事務局から第65回及び第66回特定個人情報保護委員会の議事概要案について説明があった。原案のとおり了承され、ホームページに掲載することとなった。
図-14-イ 雇用と生産の変動（電気機械：日本）

図-14-1 雇用と生産の変動（ELECTRIC AND ELECTRONIC EQUIPMENT: アメリカ）
図-15-イ 雇用と生産の変動（輸送用機械：日本）

図-15-1 雇用と生産の変動（TRANSPORTATION EQUIPMENT：アメリカ）
図-16-イ 雇用と生産の変動（精密機械：日本）

図-16-1 雇用と生産の変動（INSTRUMENTS AND RELATED PRODUCTS: アメリカ）

(雇用·生產指數)
振動する。すなわち1970年代のアメリカ製造業の雇用は，まず1971年の生産後退期に減少し，その後1973年末の石油危機までは増加する。そして石油危機後の生産減に伴って雇用もまた減少し，次に1975年の生産の底打ち後，雇用も再び増勢に転じている。

第二に，雇用変動の振幅は生産変動のそれほどには大きくない。しかしその雇用と生産の変動率の差は，どの産業で見ても日本のケースよりも小さく，生産変動に対して雇用がかなり弾力的に反応していることが分る。

第三に，アメリカの製造業においても雇用の変動は生産の変動に対してラグを持つが，このラグはどの産業で見てもわが国のケースに比べるとかなり短かい。たとえば，石油危機後の生産の落ち込みに対して，雇用もほぼ同時に減少を開始し，1975年の生産の底打ち後，すぐに雇用も増勢に転じている。このことは1971年の生産後退期から1973年にかけての局面でも同様であり，変動の変節点のラグはほとんどの場合せいぜい1四半期程度である。

以上の日米製造業産業の雇用変動パターンの概観をまとめれば次のようになる。第一に，日米両国の製造業産業の雇用変動パターンは産業別に異なる。第二に，1970年代を通じて日本の製造業雇用は減少トレンドを持ったが，アメリカの場合には特にそのような傾向は見られない。第三に，日米両国とも製造業雇用の生産に対する弾力性は1以下であるが，日本に比べてアメリカの雇用弾力性は大きい。第四に，日米両国とも製造業の生産変動に対して雇用の変動はラグを持つが，そのラグは日本で長く，アメリカでは短い。

## I II 分析枰組

## A 超過雇用モデル

本稿の計測は，先の島田他（1981）と同様，基本的にはFair（1969）の開発した短期労働需要モデルに依拠する。このモデルは，超過雇用（Exless Labor）の概念によって企業の短期雇用調整を説明しようとするモデルであるので，ここではこれを超過雇用モデルと呼ぶ。このモデルの基本式は次のように示される。

$$ \begin{array}{r l}{(1)}&{\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=a\{\ln M_{t-1}-\ln M_{t-1}^{e}\}}\\ &{\quad+\underset{i=1}{\overset{m}{\sum}}b_{i}\{\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\}}\\ &{\quad+\underset{j=1}{\overset{n}{\sum}}C_{j}\{\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\}}\end{array} $$

但しここで， $ M_{t} $ ：実現雇用量， $ M_{t}^{d} $ ：最適雇用量， $ X_{t} $ ：実現生産量， $ X_{t}^{e} $ ：期待生産量，a， $ b_{i} $ ， $ c_{j} $ ：パラメターで，tは月次でとった期数を表す。

すなわちある時点での（t-1期からt期にかけての）企業の雇用調整（(1)式左辺）は，手持ちの超過雇用（右辺第1項部分），t期以降の将来の期待生産変動（右辺第2項部分），過去の超過雇用の近似尺度としての過去の生産変動（右辺第3項部分）によって決まる。但し，何期先までの将来の雇用変動や，何期前まで遡った過去の生産変動が雇用調整に有意な影響を与えるかはアプリオリには分らないから，計測以前の段階ではそれらをm，nと一般的に示しておく。（1)式に示される超過雇用モデルのパラメターの符号制約は次のようになる。まず超過雇用にかかるパラメターaについては，企業は正の超過雇用（人員過剰）があれば他の条件一定にして雇用を減らそうとし，逆に負の超過雇用（人手不足）があれば雇用を増やそうとするであろうから，a<0でなくてはならない。次に，将来の生産変動にかかるパラメター $ b_{i} $ については，将来に生産増加が期待されれば他の条件一定にして雇用を増やそうとするであろうから $ b_{i}>0 $ である。一方，過去の生産変動は，過去における超過雇用保有の近似尺度であり，正方向の生産変動があった場合には負の超過雇用（人手不足），負の生産変動に伴っては正の超過雇用（人員過剰）が予想されるから $ c_{j}>0 $ である。また，将来の期待生産変動や過去の生産変動は，意思決定時点に近いほど雇用調整に
大きな影響を与えるであろうから，$i < k$，$j < l$ なる時，$b_{i} > b_{k}$，$c_{j} > c_{l}$ となろう。

さて，この超過雇用モデル全般にわたる説明は島田他（1981）に述べたので繰り返さないが，ここではとくにモデルの次の点にかんして述べておくことにする。すなわちまず，モデルの中心概念である超過雇用の考え方を再確認する。次に，先の島田他（1981）で用いた計測式の特定化に対する本稿における修正簡所について解説する。その修正簡所の第一点は，最適雇用量導出に際してのタイム・トレンド項の除去であり，もう一点は，将来の期待生産量をどのようにとるかについての仮説の変更である。

本稿で計測式の上記二箇所にかんして修正を加えたのは，先の島田他（1981）の計測結果でタイムトレンド項が必ずしも有意でなかったことと，生産の期待仮説について最も簡単なPerfect expectationによる特定化を試みただけで，この他の期待仮説による特定化が残された課題の一つとなっていたからである。そして計測式にかんしてこうした修正を加える主たる目的は，それによってモデルが有効となる産業の範囲を拡大すること，とくに以前の特定化では超過雇用モデルが必ずしも有効でなかった石油危機以前の期間についてのモデルの有効性を高めることである。

先に島田他（1981）で特定化した計測式に対して上記二点の修正を加えた結果，後に示すように石油危機以前の計測期間におけるモデルの有効性が飛躍的に高まった。これによって先の分析ではほとんど満足な吟味を加えることのできなかった雇用調整の石油危機前後での比較が可能となり，これがモデルを修正したことの大きな収穫であった。

以上のポイントに焦点をあてて議論した後，本稿における最終的な計測式を特定化することにしよう。

## B 超過雇用の概念

Fair（1969）のいう超過雇用（excess labor）とは，企業が生産を行うにあたっての実現雇用量とその時の最適雇用量の乖離であり，これをモデルでは(1)に示すようにそれらの対数の差，$\ln M_{t-1}-\ln M_{t-1}^{d}$ と定義している。ここで実現雇用量$M_{t-1}$ と最適雇用量$M_{t-1}^{d}$ の大小関係については，$M_{t-1}^{d}
る故に，人員不足に際しても直ちにそれを充足すべく新たな人員を雇用しようとはしないであろう。（口）にかんしていえば，長期にわたる企業内訓練による技能を必要とするような生産技術特性を持つ産業では，解雇による人的資本の損失が大きくなるし，逆に必要な技能を具えた労働者を短期に外部から充足することはできない。さらに（八）にかんしていえば，短期に完全な雇用調整を遂行するためには，採用活動や解雇の処理などのための部門の用員が多数必要であり，また，人員の変動に伴う組織の改变コストなどが考えられる。

他方，期待生産量が不確実であれば，事前に想定した最適雇用量と事後的なそれとが乖離する。この場合には，たとえ調整コストが存在しなくとも超過雇用は生じることになる。しかし先の(1)に示した形の超過雇用モデルの中での超過雇用は，企業がt-1期からt期にかけての雇用調整を決めるt-1期の時点における，手持ちの超過雇用（ $ \ln M_{t-1}-\ln M_{t-1}^{d} $ ）であるから，それはあくまでも既に実現したt-1期の生産に対応する事後的な最適雇用量と手持ちの実際の雇用量との乖離を意味する。

従って超過雇用モデルにおける超過雇用のパラメター（(1)式のa）は，先に述べた調整コストが雇用調整に与える影響を示すものと解釈できる。そしてこのモデルは，こうした調整（摩擦）コストの故に，一回の雇用調整では，手持ち超過雇用の100aパーセントだけが解消されることを示している。

そこでわれわれは本稿において，この超過雇用のパラメターaの大きさを吟味することによって企業の雇用調整行動をその雇用調整コストの面に焦点をあてて分析することにしよう。

## C 最適雇用量の導出

(1)式における最適雇用量 $ M_{t-1}^{d} $ は，生産のために必要な非遊休労働投入（non-idle man-hour）を雇用者一人あたり費用が極小となるような費用極小労働時間で除することによって与えられる。

生産に必要な非遊休労働投入量は次のような方法で求める。すなわちまず，毎月の実現生産量，非遊休労働投入量をそれぞれ $ X_{t} $ ， $ M_{t}^{*} $ ， $ H_{t}^{*} $ とおいて， $ X_{t} $ と $ M_{t}^{*}H_{t}^{*} $ の間に次なるパティークレイ型の短期生産関係があるものとする。

(2) $ X_{t}=a_{t}M_{t}^{*}H_{t}^{*} $ ，但 $ a_{t} $ ：パラメター。

但し一般に上述のような関係は資本設備を所与とした下での，直接生産に関与している生産労働者の労働投入と生産量との関係としてとらえられるべきものである。従って，以降本稿で扱う雇用とは，もっぱらこの生産労働者の雇用を指すことになる。

ところでもし企業が遊休雇用者（idle worker）を抱えている（すなわち正の超過雇用が存在している）とすると， $ M_{t}^{*}H_{t}^{*} $ は常に観測可能ではない。すなわち観測される労働投入量を $ M_{t}^{0}H_{t}^{0} $ とすると，

## (3) $ M_{t}^{*}H_{t}^{*}\leq M_{t}^{0}H_{t}^{0} $

である。そこで次のような仮定をおいて，非遊休投入量 $ M_{t}^{*}H_{t}^{*} $ が観測可能な点，すなわち(3)式の等号が成立する点を決める $ ^{4)} $ 。

すなわちその仮定とは，

（仮定1）観測される生産性（ $ X_{t}/M_{t}^{0}H_{t}^{0} $ ）がピークになる月には遊休雇用量は存在せず $ M_{t}^{*}H_{t}^{*}=M_{t}^{0}H_{t}^{0} $ となる。

（仮定2）仮定1のいう観測される生産性のピークとなる月として，各暦年中のピーク月をとる。但しそれがそれ以前の年のピークよりも低い場合は除く。

の二つである。そこでこのようにして定めた

各年のピーク月において，(2)式のパラメター

$ a_{t} $ が計算される。

$$ \begin{aligned}(3)^{\prime}\quad&a_{t}^{p}=X_{t}/M_{t}^{0}H_{t}^{0}\\&=X_{t}/M_{t}^{*}H_{t}^{*}\\& 但 し ,a_{t}^{p}\text{：ピ一ク月の}a_{t_{o}}\end{aligned} $$
次にこの各年ピーク月のパラメター $ a_{t}^{p} $ を結び，その間のピーク以外の遊休雇用量が存在する可能性のある月についての $ a_{t} $ を補完計算によって推定する。こうして推定されたパラメターを $ \hat{a}_{t} $ とすれば，(2)式を次のように $ M_{t}^{*}H_{t}^{*} $ について解いて，生産のために必要な非遊休労働投入量を求めることができる。

$$ (3)^{\prime \prime}\quad M_{t}^{*}H_{t}^{*}=\frac{1}{\hat{a}_{t}}X_{t} $$

最適雇用量 $ M_{t}^{d} $ は，こうして求めた非遊休労働投入量を一人当り費用が極小となるような労働時間で除したものとして与えられる $ ^{5)} $ 。この費用を極小とするような労働時間を $ H_{t}^{d} $ とすれば，次のように示される。

(4)

$$ \begin{aligned}M_{t}^{d}=&M_{t}^{*}H_{t}^{*}/H_{t}^{d}\\=&\frac{1}{\hat{a}_{t}}X_{t}/H_{t}^{d}\end{aligned} $$

さて先の島田他（1981）では，Fair（1967）にならってこの費用極小時間を所定労働時間 $ HS_{t} $ に等しいものと仮定し，しかもこれを次のようにタイムトレンドで近似していた。

(5) $ H_{t}^{d}=HS_{t}=He^{\mu t} $

但し， $ \overline{H} $ ， $ \mu $ ：パラメター，

e：自然対数の底。

そこで島田他（1981）では，この(5)を(4)に代入して最適雇用量 $ M_{t}^{d} $ を次のように求めた。

$$ M_{t}^{^{d}}=\left(-\frac{1}{\hat{a}_{t}}X_{t}\right)/\overline{H}e^{\mu t} $$

従って計測はこの(6)式からt-1期の最適雇用量を求め，これを(1)式に代入した次なる(7)式のようなタイムトレンド項を含んだ定式化によって行なわれた。

(7)

$$ \begin{aligned}\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=&Const.\\&+\alpha\Big\{\ln M_{t-1}-\ln\frac{1}{\hat{a}_{t}}X_{t-1}\Big\}+\alpha\mu t\\&+\sum_{i=0}^{m}b_{i}\left(\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\right)\\&+\sum_{j=1}^{n}c_{j}\left(\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\right)\end{aligned} $$

注）5）これについての詳しい議論は，たとえばBall = St. Cyr（1966）を参照されたい。

$$ 但 \begin{aligned} 但 \end{aligned} こ \begin{aligned} で \end{aligned}，\begin{aligned} Const=\ln\overline{H}\end{aligned} $$

しかしながら計測の結果は，(7)式におけるタイムトレンド項が計測を行った製造業のすべての産業において有意でなく，(6)式のような形での費用極小労働時間の設定が必ずしも妥当でないことを示した。また，たしかに雇用者に対するオーバーヘッドコストが無ければ，所定内割増賃金を支払う分岐点である所定労働時間を費用極小労働時間と見てよいが，実際には様々なオーバーヘッドコストがあるため $ ^{6)} $ ，費用極小労働時間は所定労働時間よりも長くなる。そこで本稿ではむしろ，費用極小労働時間 $ H_{t}^{d} $ は，観測される所定労働時間 $ HS_{t}^{o} $ 一定乗率を掛けたものであらわせると仮定する $ ^{7)} $ 。

すなわち，費用極小労働時間 $ H_{t}^{d} $ を次のように定一式化する。

(8) $ H_{t}^{d} = \gamma H S_{t}^{0} $

但し $ \gamma $ : パラメター,

$ HS_{t}^{0} $ : 所定労働時間の観測値。

従って本稿では，この(8)を(4)式に代入し，最適雇用量 $ M_{t}^{d} $ を次のように定める。

$$ M_{t}^{^{d}}=\left(-\frac{1}{\hat{a}_{t}}/X_{t}\right)/\gamma H S_{t}^{0} $$

そこで(9)式によってt-1期の最適雇用量 $ M_{t-1}^{d} $ を求めてそれを(1)式に代入すれば，次のようにタイムトレンド項を含まない計測式が得られる。

$$ \begin{aligned}(10)\quad\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=Const.&\\&+\alpha\Big\{\ln M_{t-1}-\ln\Big(\frac{1}{\hat{\alpha}_{t}}X_{t-1}/H S_{t-1}^{*}\Big)\Big\}\\&+\sum_{i=0}^{\infty}b_{i}\Big(\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\Big)\\&+\sum_{j=1}^{\infty}c_{j}\Big(\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\Big)\\& 但 \text{し,}\text{Const.}=\ln\gamma\end{aligned} $$

注）6）たとえば，労働時間とは無関係な各種の保険金の使用者負担や様々なフリンジベネフィットの費用などがこれにあたる。

7）村松（1981）同様な仮定を行っている。
## D 期待生産量を求める仮説

先の島田他(1981)では,分析の第一次的接近として,(1)式における将来の生産期待にかんして,Perfect expectationを仮定した。すなわち,

(11) $ X_{t+i}^{e}=X_{t+i} $ , i=o.n

但し， $ X_{t+i}^{e}:t-1 $ 月に予測した $ t+i $ 月の生産量。

である。従って計測は(11)式を(1)式に代入した形の計測式によって行なわれた。本稿では，そのようなexpectationの型としては最も単純なperfect expectationの仮定から一歩進めて，non-perfect expectation型の期待生産変動を説明変数とする計測を試みてみることにする。その際，expectationの定式化は次のようなadaptive expectationとする。

$$ \begin{aligned}(12)\quad&\ln X_{t+i}^{e}=\ln X_{t+i-12}\\&+\lambda_{i}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})\\& 但 し ,\lambda_{i}: 期待調整係数。\end{aligned} $$

(1)式の第二項部分，

$$ \sum_{i=0}^{m}b_{i}\left(\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\right) $$

を抜き出し，m = 3のケースで(12)式を代入すると次のように展開することができる。

$$ \begin{array}{r l}{(13)}&{\underset{i=0}{\overset{3}{\sum}}b_{i}\left(\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\right)}\\ &{=b_{0}\left\{\ln X_{t}^{e}-\ln X_{t-1}\right\}^{\Theta}+b_{1}\left\{\ln X_{t+1}^{e}-\ln X_{t}^{e}\right\}+b_{2}\left\{\ln X_{t+2}^{e}-\ln X_{t+1}^{e}\right\}+b_{3}\left\{\ln X_{t+3}^{e}-\ln X_{t+2}^{e}\right\}}\\ &{=b_{0}\left\{X_{t-12}+\hat{\lambda}_{0}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})-\ln X_{t-1}\right\}}\\ &{\quad+b_{1}\left\{\ln X_{t-11}+\hat{\lambda}_{1}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})-\ln X_{t-12}-\hat{\lambda}_{0}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})\right\}}\\ &{\quad+b_{2}\left\{\ln X_{t-10}+\hat{\lambda}_{2}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})-\ln X_{t-11}-\hat{\lambda}_{1}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})\right\}}\\ &{\quad+b_{3}\left\{\ln X_{t-9}+\hat{\lambda}_{2}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})-\ln X_{t-10}-\hat{\lambda}_{2}(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})\right\}}\\ &{=b_{0}(\ln X_{t-12}-\ln X_{t-1})+b_{1}(\ln X_{t-11}-\ln X_{t-12})+b_{2}(\ln X_{t-10}-\ln X_{t-11})}\\ &{\quad+b_{3}(\ln X_{t-9}-\ln X_{t-10})+(b_{2}\hat{\lambda}_{0}+c_{1}\hat{\lambda}_{1}-b_{1}\hat{\lambda}_{0}+b_{2}\hat{\lambda}_{2}-b_{2}\hat{\lambda}_{1}+b_{3}\hat{\lambda}_{3}-b_{3}\hat{\lambda}_{2})}\\ &{\quad(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})}\end{array} $$

但し，この場合，$\lambda_{0}\sim\lambda_{3}$ は一般には識別できず，$\lambda_{0}=\lambda_{1}=\lambda_{2}=\lambda_{3}=(\lambda)$ の時にのみ，$(\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13})$ の項のパラメターと$b_{0}\sim b_{3}$ によって識別できる。(4)式は次のように一般化できる。

$$ \begin{aligned}&\textcircled{14} \quad&\sum_{i=0}^{m}b_{i}\left\{\ln X_{t+i}^{e}-\ln X_{t+i-1}^{e}\right\}\\&&=b_{0}\left\{\ln X_{t-12}-\ln X_{t-1}\right\}+\sum_{i=1}^{m}b_{i}\left\{\ln X_{t+i-12}-\ln X_{t+i-13}\right\}+\mathcal{A}\left\{\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13}\right\}\\&& 但 \mathcal{A}=b_{0}\mathcal{A}_{0}+\sum_{k=1}^{m}b_{k}\mathcal{A}_{k}-\sum_{i=1}^{m}b_{i}\mathcal{A}_{i-1}\end{aligned} $$

そこでこの(14)式を，先のIII - Cの最後に示した計測式(10)式に代入すれば，本稿における計測式は最終的に次のように特定化される。

$$ \begin{aligned}\ln M_{t}-\ln M_{t-1}=Const.+\alpha\Biggl\{&\ln M_{t-1}-\ln\Biggl(\frac{1}{\hat{\alpha}_{t}}X_{t-1}/H S_{t-1}^{0}\Biggr)\Biggr\}\\&+b_{0}\big\{\ln X_{t-12}-\ln X_{t-1}\big\}+\sum_{i=1}^{m}b_{i}\big\{\ln X_{t+i-12}-\ln X_{t+i-13}\big\}\\&+\mathcal{A}\big\{\ln X_{t-1}-\ln X_{t-13}\big\}+\sum_{j=1}^{n}c_{J}\big\{\ln X_{t-j}-\ln X_{t-j-1}\big\}\end{aligned} $$

注）8）雇用調整を決定する当期であるt-1期の生産は既知であるから， $ X_{t-1}^{e}=X_{-1}^{t} $ は常に成り立っている。
但， $ Const. = \ln y, A = b_{0}\lambda_{0} + \sum_{k=1}^{m}b_{k}\lambda_{k} - \sum_{k=1}^{m}b_{k}\lambda_{k-1} $

## I V データ

## A 変数とデータの対応および分析対象となる産業の種類

ここでは，III - Dの最後に示した本稿の計測式(15)式を計測するにあたって，計測式に含まれる変数と具体的データとの対応，および計測対象とする中分類産業の種類を示すことにしよう。

まず，計測に用いる諸変数とデータとの対応を，日米両国のケースについて示せば次のようになる。

## (i) $ M_{t} $ (实现雇用量)

日本……生産労働者常用雇用者数(出所：「毎月勤労統計」労働省統計情報部)

アメリカ……生産労働者（Production Worker）数（出所：Employment and Earnings, U. S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics）

## (ii) $ H_{t}^{0} $ （観測労働時間）

日本……生産労働者総実労働時間（出所：「毎月勤労統計」労働省統計情報部）

アメリカ……生産労働者平均労働時間（Production Worker Average Hours）（出所：Employment and Earnings, U. S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics）

## (iii) $ HS_{t}^{0} $ （観測所定労働時間）

日本……生産労働者所定内労働時間（出所：「毎月勤労統計」労働省統計情報部）

アメリカ……アメリカの生産労働者所定内労働時間は，その平均労働時間からその所定外労働時間を差し引いて求める，生産労働者所定外労働時間（Production Worker Average Overtime Hours）は，平均労働時間と同様，Employment and Earnings, U. S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics. による。

## (iv) $ X_{t} $ : 生產指數

日本……鉱工業生産指数（出所：「通産統計」通商産業省調査統計部）

アメリカ……鉱工業生産指数（Industrial Production）（出所：Industrial Production, The Fe deral Reserve System, Board of Governors）

上記変数のうち，計測式(15)式に直接含まれるのは(i) $ M_{t} $ ，(ii) $ HS_{t}^{0} $ ，(iv) $ X_{t} $ であり，(iii) $ H_{t}^{0} $ は生産関数のパラメター $ a_{t} $ の補完計算の際に使うデータである。また(i)～(iv)，は，いづれも季調前の月次データである。なお，「毎月勤労統計」にある3年毎の調査事業所抽出替えによる断層は，抽出替えのあった月以降のみ1，それ以前は0というダミー変数を計測式に含めることで処理する。また，アメリカの生産指数データも，1976年以降は中分類データを直接にとらず小分類から再集計しているため，集計誤差を考慮して，1976年1月以降を1，それ以前を0とするダミー変数を計測式に含める。

上記(i)～(iv)の変数について，日本とアメリカの双方について利用可能な製造業中分類産業は以下に示すとおりである。ただしここで注意しなくてはならないことは，日本の製造業中分類では鉄鋼と非鉄金属が別個の産業になっているのに対して，アメリカの場合にはこれが一次金属に一本化されているため，日本の2産業分類にアメリカの1産業分類が対応する形になり，従って，日本にかんして計測の対象となる産業は計16産業であるが，アメリカの場合にはこれが15産業になっているということと，日本では食料品とタバコが食料品，タバコと一本化されているのに対しアメリカではタバコが別に独立の中分類産業としてあるため，日本の食料品・タバコには，アメリカの食料品を対応させているという点である。この2つの点を別とすれば，他の製造業産業は日米で一
対一に対応している。

〔日 本〕〔アメリカ〕

イ）食料品・タバコイ）食 糧 品（FOOD AND KINDRED PRODUCTS）

□）纖維（TEXTILE MILL PRODUCTS）

八）木材・木製品

八）木材・木製品（LUMBER AND WOOD PRODUCTS）

二）パルプ・紙二）パルプ・紙（PAPER AND ALLIED PRODUCTS）

木）化学（CHEMICALS AND ALLIED PRODUCTS）

↘）石油·石炭↘）石油·石炭（PETROLEUM AND COAL PRODUCTS）

ト）ゴム（RUBBER AND MISC PLASTICS PRODUCTS）

）皮革（LEATHER AND LEATHER PRODUCTS）

リ）窯業・土石リ）窯業・土石（STONE CLAY AND GLASS PRODUCTS）

ヌ）鉄鋼ヌ）ル）一次金属（PRIMARY METAL INDUSTRIES）

ル）非鉄金属金

ヲ）金属製品 ヲ）金属製品（FABRICATED METAL PRODUCTS）

ワ）一般機械ワ）一般機械（MACHINERY, EXCEPT ELECTRICAL）

力）電気機械力）電気機械（ELECTRIC AND ELECTRONIC EQUIPMENT）

3）输送用機械 3）輸送用機械（TRANSPORTATION EQUIPMENT）

夕）精密機械夕）精密機械（INSTRUMENTS AND RELATED PRODUCTS）

## B データ利用上の留意点

上記のデータを利用する上でまず留意しなくてはならないことは，日本の「毎月勤労統計」の調査範囲が限定されていることである。第一に，「毎月勤労統計」の調査対象とする事業所は，従業員30人以上の事業所に限られ，これより小さい事業は調査対象から外れている。第二に，「毎月勤労統計」の調査対象とする労働者の種類は，常用労働者に限られ $ ^{9} $ ，それ以外の非常用労働者が対象から外れている。

一般的には，大企業よりも小企業の方が，また常用労働者よりも非常用労働者の方が雇用の変動が大きいといわれているから，上述のように調査対象を限った「毎月勤労統計」からとった雇用変動は，各産業内の平均的な雇用変数よりも小さくなっている可能性が高い。また「通産統計」は従業員30人規模以下の事業所も調査対象に含めるから，そこからとった各産業の平均生産指数は，「毎月勤労統計」からとった雇用者数，労働時間のデータとは必ずしも厳密に対応していない。

「毎月勤労統計」の調査範囲が従業員30人以上規模の事業所の常用労働者に限られているということは，日米比較を行う上でも注意しなくてはならない。というのは「毎月勤労統計」に対応するアメリカ側のデータソースであるEmployment and Earningsでは，調査対象とする事業所の規模は限定されていないし，また調査対象とする労働者は，毎月の12日を含む週の給料支払い名簿（pay-roll）に載っている労働者すべてとなっていて，その期間に名簿に名前が載ってさえいれば常用と非常用の別を問わない。従って「毎月勤労統計」とEmployment
and Earnings によって日米の雇用変動を比較するということは，日本における比較的雇用変動の小さい層の雇用変動と，アメリカにおける平均的な層の雇用変動を比べていることになり，この意味で日本の雇用変動はデータの制約からもともとアメリカに比べて小さくなる傾向は否めない。このことは，計測の結果から企業の雇用調整行動の日米比較を行う際に留意しておかなくてはならない。

次にEmployment and Earningsについて注意しなくてはならないことは，それに示される労働時間が支払い（paid）ベースでとられているという点である。従ってその労働時間には有給休暇を含むから，生産関数のパラメターを推定する際の，生産性のピーク月においては非遊休労働投入 $ M_{t}^{*}H_{t}^{*} $ は観測される労働投入 $ M_{t}^{0}H_{t}^{0} $ と等しいものとする仮定が必ずしも保証さない。しかしこれは，一般に生産性のピーク月は生産のピーク月とも重なり $ ^{10)} $ ，おそらくそうした生産のピーク月には休暇が多く取得されるということはないであろうと考えれば，それほど深刻な問題ではなかろう。他方，日本の「毎月勤労統計」の労働時間は休暇を含まない実労働時間であるから，この問題は生じない。

## V 石油危機前後の日本の 雇用調整

## A 計測結果の概要

〔表1〕は，(15)式に示す定式化での超過雇用モデルを，わが国製造業中分類産業中の16産業について，まずその間に石油危機を含む1969年から1979年末までの目次データであてはめた計測結果である。〔表1〕でパラメター $ b_{i} $ が示す将来の期待生産変動が雇用調整に与える影響と，パラメター $ c_{j} $ が示す過去の生産変動が雇用調整に与える影響については，それぞれiやjをどこまで長くとるかはア・プリオリには何ともいえず，計測の結果から判断する他はない。従って〔表1〕に示された各産業についての最終的な計測式は，期待生産変動や過去の生産変動の期間について様々な組み合せの計測を行った中で， $ b_{i} $ と $ c_{j} $ が共に有意で符号条件（正值）を満し，かつ $ i+j $ が最も長くなるものをとっている。

また， $ b_{i} $ ， $ c_{j} $ のいかなる組み合せを行ってみても超過雇用が雇用調整に与える影響を示すパラメター a が有意に負とならない産業については，超過雇用モデルが有効でない産業として，パラメター a の欄に n.s. と記して計測結果を示していない。〔表 1〕の場合には食料品・タバコがそうである。

まず〔表1〕から超過雇用モデルの有効性について見てみると，計測を行った16産業中食料品・タバコを除く15産業で超過雇用が雇用調整に有意な影響を与えており，この期間のわが国製造業産業にかんして超過雇用モデルが有効であることが分る。これは，先の島田他（1981）における定式化での計測で，同じ計測期間について16産業中14産業で超過雇用モデルが有効であったことと比べて，さらにこのモデルの有効範囲を広めたことになる。決定係数は必ずしも高くないが，いずれも重相関係数の有意性のF検定を5％有意水準で満足する値である。また，ダービン・ワトソン比も概ね良好である。

〔表1〕の中で，本稿の分析目的から最も興味のある計測結果は，超過雇用が雇用調整に与える影響を示すパラメターaの大きさである。計測式(15)式から分るように，このパラメターaの大きさはまた，一回の雇用調整によって解消される手持ちの超過雇用の比率でもある。すなわち一回の雇用調整で100|a|パーセントの正または負の超過雇用が解消されることになり，従ってこの|a|が大きいほど雇用調整がよりスムーズであったと考えることができる。
# 特定個人情報保護評価指針第10の1（2）に定める審査の観点における主な考慮事項

特定個人情報保護評価指針（平成26年4月18日特定個人情報保護委員会告示第4号。以下「指針」という。）第10の1（2）に定める審査の観点に基づき、指針に定める実施手続等に適合した特定個人情報保護評価を実施しているか（適合性）、特定個人情報保護評価の内容は指針に定める特定個人情報保護評価の目的等に照らし妥当と認められるか（妥当性）等を審査するため、指針に定める審査の観点に加え、審査の観点における主な考慮事項を下記のとおりとする。

【凡例】

()数字：審査の観点(指針第10の1(2))

○数字：審査の観点における主な考慮事項

数字：審査の観点における主な考慮事項(細目)

## Ⅰ．適合性

(1) しきい値判断に誤りはないか。

(2) 適切な実施主体が実施しているか。

1. 評価実施機関が複数存在し、取りまとめの評価実施機関が評価書を作成・提出する場合に、取りまとめ以外の全ての評価実施機関について記載しているか。

(3) 公表しない部分は適切な範囲か。

(4) 適切な時期に実施しているか。

(5) 適切な方法で広く国民の意見を求め、得られた意見を十分考慮した上で必要な見直しを行っているか。

(6) 特定個人情報保護評価の対象となる事務の実態に基づき、特定個人情報保護評価書様式で求められる全ての項目について検討し、記載しているか。
### Ⅱ. 妥当性

(7) 記載された特定個人情報保護評価の実施を担当する部署は、特定個人情報保護評価の対象となる事務を担当し、リスクを軽減させるための措置の実施に責任を負うことができるか。

(8) 特定個人情報保護評価の対象となる事務の内容の記載は具体的か。当該事務における特定個人情報の流れを併せて記載しているか。

① 特定個人情報ファイルを取り扱う事務やその事務において使用するシステムについて、基本情報を具体的に分かりやすく記載しているか。

2. 評価対象の事務全体の概要及びその中で特定個人情報ファイルを使用して実施する事務の内容を具体的に記載しているか。

3. 当該システムが実現する機能の名称とその概要を具体的に記載しているか。

4. 当該システムと情報をやり取りするシステムを全て記載しているか。

5. 特定個人情報ファイルを取り扱うことが評価対象の事務を実施する上で必要であることを、事務の流れに即して具体的に説明しているか。

6. 評価対象の事務において特定個人情報ファイルを取り扱うことにより、期待されるメリットについて幅広く具体的に記載しているか。

7. 事務に関わる者、事務において使用するシステム、事務において取り扱う情報の流れを具体的に記載しているか。

② 特定個人情報ファイルの取扱いプロセスの概要(特定個人情報の入手・使用、特定個人情報ファイルの取扱いの委託、特定個人情報の提供・移転、特定個人情報の保管・消去)について、具体的に分かりやすく記載しているか。

8. 対象となる国民・住民の特定個人情報を特定個人情報ファイルにおいて保有することが事務を実施する上で必要な理由を具体的に記載しているか。

9. 主な記録項目について、保有する理由をそれぞれ具体的に記載しているか。

10. 特定個人情報の入手に係る妥当性を具体的に記載しているか。

11. 特定個人情報の入手の事実及び使用目的が本人に示されていることを具体的に記載しているか。

12. 特定個人情報を使用する理由を具体的に記載しているか。

13. 特定個人情報ファイルに記録される情報を他から入手する際の突合の内容、特定個人情報ファイルに記録された情報と他の情報との突合の方法や突合の理由を具体的に記載しているか。

14. 特定個人情報を用いた統計分析を行う場合は、その内容を具体的に記載しているか。

15. 特定個人情報を使用することにより国民の権利利益に影響を与え得る決定を行う場合は、その内容を具体的に記載しているか。

16. 委託先に当該特定個人情報ファイルを取り扱わせることが必要な理由を具体的に記載しているか。

17. 委託先を国民・住民等が確認できるか否か、確認できる場合はどのように確認できるか、確認できない場合はそのような取扱いが評価対象の事務を実施する上で必要な理由を具体的に記載しているか。
18. 特定個人情報ファイルの取扱いを再委託するに当たって、どのような手続・方法によるかを具体的に記載しているか。

19. 提供した特定個人情報が、提供先において、いかなる目的で、どのように使用されることになるかを具体的に記載しているか。

20. 移転した特定個人情報が、移転先において、いかなる目的で、どのように使用されることになるかを具体的に記載しているか。

21. 特定個人情報の保管場所の態様及び保管場所への立入り制限・アクセス制限について具体的に記載しているか。

22. 特定個人情報の保管期間は妥当であるか。また、その理由を具体的に記載しているか。

23. 保管期間を経過した特定個人情報を消去する方法を具体的に記載しているか。

(9) 特定個人情報ファイルを取り扱うプロセスにおいて特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを、特定個人情報保護評価の対象となる事務の実態に基づき、特定しているか。

（10）特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置についての記載は具体的か。

（11）記載されたリスクを軽減させるための措置は、個人のプライバシー等の権利利益の侵害の未然防止、国民・住民の信頼の確保という特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

③ 特定個人情報の入手について、特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし妥当なものか。

24. 評価対象の事務を遂行する上で必要な者以外の者の特定個人情報を入手しないよう講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

25. 事務を遂行する上で必要な情報以外の特定個人情報を入手しないよう講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

26. 特定個人情報の入手に際して、適切な方法で入手するために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

27. 特定個人情報を入手する際に、その特定個人情報が本人の情報であることを確認する方法を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

28. 入手した個人番号が本人の個人番号で間違いないことを確認する方法を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

29. 特定個人情報を入手した後、その情報の正確性を保つために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

30. 特定個人情報を入手する際に、情報の安全確保の観点から講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

31. 特定個人情報の入手において、その他のリスク及びそれらのリスクへの対策についての記載はあるか。
④ 特定個人情報の使用について、特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし妥当なものか。

32. 宛名システム等において、特定個人情報が、使用目的を超えて取り扱われないよう、また、評価対象の事務に必要のない情報と併せて取り扱われないよう、講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

33. 事務で使用するその他のシステムにおいて、特定個人情報が、使用目的を超えて取り扱われないよう、また、評価対象の事務に必要のない情報と併せて取り扱われないよう、講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

34. 特定個人情報にアクセスする際の認証を行う場合は、特定個人情報にアクセスするユーザの認証方法、なりすましが行われないために講じている対策について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

35. 特定個人情報ファイルを取り扱う者が正当なユーザであることを確認するための情報の発効・失効の管理について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

36. アクセス権限の発効・失効の管理を行う者による当該管理の適正性についてチェックをしている内容を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

37. 特定個人情報の入手から消去までの各過程において、特定個人情報ファイルの取扱い記録やアクセスの失敗の記録などを残していることを具体的に記載しているか。記録を残していない場合は、残していなくても権限のない者による不正な使用を防止できる理由を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

38. 従業者が特定個人情報ファイルを事務外で使用しないよう講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

39. 特定個人情報ファイルを取り扱う者が特定個人情報ファイルを不正に複製しないよう講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

40. 特定個人情報の使用において、その他のリスク及びそれらのリスクへの対策についての記載はあるか。

⑤ 特定個人情報の委託について、特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし妥当なものか。

41. 委託先を決定する際に特定個人情報ファイルを適切に取り扱う委託先であることを確認する手続等について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

42. 委託先において特定個人情報ファイルの閲覧者・更新者を必要最小限に制限していることを具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。

43. 委託先における特定個人情報ファイルの取扱いについて記録を残している場合は、その方法や保存期間等を具体的に記載しているか。また、記録を残していない場合は権限のない者による不正