Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図5-1 主要な変数の時系列的推移

家庭での学習時間の推移

学校外教育の利用率の推移

母親の子どもの学習へのかかわり

父親の子どもの学習へのかかわり

（出所）厚生労働省「21世紀出生児縦断調査」を筆者らが加工

表 5-5 は第 7 回調査から第 11 回調査まで連続して共通している質問項目のうち、学習時間の決定要因を明らかにする推定に用いられた変数の記述統計量である。基本モデル（表 6-1, 6-2 のモデル 1 に該当）において、推定に用いられる主要な説明変数は、親の社会階層をあらわす変数として、両親の学歴、就労状況、子どもの学習へのかかわりを用いた。ここで、親の子どもの学習へのかかわりは、質問票における「家庭学習へのかかわり方」の 4 つの項目（勉強するように言っている、勉強する時間を決めて守らせている、勉強をみている、勉強したか確認している）の「よくある」を 2、「時々ある」を 1、「ほとんどない・全くない」を 0 とし、すべての項目を足しあげた、最大値は 8 であり、最小値は 0 となる変数である。次に子どもへの教育投資をあらわす変数として、学校外教育（塾、家庭教師、通信教育）の利用および子育て支出の金額 $ ^{8} $ を用いた。そして、家族構成として、兄弟姉妹数や同居の祖父母の数を用いた。
表 5-5 記述統計量

外国人	日本人
平均	標準偏差	最小值	最大值	平均	標準偏差	最小值	最大值
学習時間	1.079	0.744	0	5	0.983	0.616	0	5
性別(reference=女子)	0.513	0.500	0	1	0.519	0.500	0	1
母の子どもの学習へのかかわり	5.421	2.089	0	8	5.601	1.867	0	8
父の子どもの学習へのかかわり	3.101	2.269	0	8	2.468	2.004	0	8
兄弟姉妹数	0.841	0.797	0	7	0.998	0.768	0	11
同居の祖父母数	0.316	0.660	0	4	0.380	0.733	0	4
放課後1人で過ごす	0.131	0.337	0	1	0.113	0.317	0	1
両親の近隣とのかかわり	0.434	0.557	0	2	0.561	0.601	0	2
母の就労状況(reference=働いていない)
フルタイム	0.117	0.322	0	1	0.175	0.380	0	1
パートタイム	0.278	0.448	0	1	0.272	0.445	0	1
自営	0.094	0.291	0	1	0.056	0.229	0	1
父の就労状況(reference=働いていない)
フルタイム	0.650	0.477	0	1	0.846	0.361	0	1
パートタイム	0.041	0.199	0	1	0.010	0.101	0	1
自営	0.266	0.442	0	1	0.132	0.339	0	1
母の学歴(reference=中卒)
高卒	0.390	0.488	0	1	0.393	0.488	0	1
短大卒	0.255	0.436	0	1	0.416	0.493	0	1
大卒	0.217	0.412	0	1	0.137	0.344	0	1
父の学歴(reference=中卒)
高卒	0.386	0.487	0	1	0.398	0.490	0	1
短大卒	0.128	0.335	0	1	0.157	0.364	0	1
大卒	0.335	0.472	0	1	0.363	0.481	0	1
学校外教育	0.341	0.474	0	1	0.381	0.486	0	1
子育て費用(千円)	18.609	33.400	0	1,500	16.828	24.140	0	2,840

(出所)厚生労働省「21世紀出生児縦断調査」
そして、社会ネットワークの影響を分析する目的で、基本モデルに社会ネットワーク変数を加えた分析を行う（表6-1,6-2のモデル2に該当）。残念ながら、近隣とのネットワークに関する変数は、第8回から10回まででしか質問されていないため、モデル2では、第8回から10回のデータを用いて推定を行う。近隣とのかかわりは、質問票における「近所の人は、お子さんと日常どのようなかかわりかた」の「子育てに大いに協力してもらっている」を2、「時々協力してもらう」を1、「ほとんど全くない」を0とし、すべての項目を足しあげた最大値は2、最小値は0となる変数である。また、子ども自身の社会ネットワークをあらわす放課後1人で過ごすかどうかのダミー変数も用いている。

### 6. 推定結果

表6-1のモデル1では、まず第7回調査から第11回調査まで連続して得られる変数をプールして、被説明変数に家庭での学習時間を用いた最小二乘法（以下OLS）による回帰分析を行った。なお、この回帰分析においては、両親の国籍を韓国・朝鮮、中国、フィリピン、タイ、米国、英国、ブラジル、ペルー、その他の国にわけてそれぞれダミー変数化し、コントロールしている。国籍ダミーについては、F検定を行い、5%水準で統計的に有意であることが確認されている。結果をみると、おおむね先行研究で指摘されていることが確認できる。まず、日本人と比較すると、特に母親の子どもの学習へのかかわりの係数が大きい。また母親の学歴の係数が、日本人は正で統計的に有意であるのに対し、外国人は統計的に有意ではない。また、父親の就労状況の係数は、日本人は負で統計的に有意なのに対し、外国人は統計的に有意ではない。また、教育投資の影響を見てみると、学校外教育の利用が学習時間を増加させる効果は大きいものの、子育て支出の係数は、日本人は統計的に有意なのに対し、外国人は統計的に有意ではない。

そして、日本人、外国人ともに、家族構成は、兄弟姉妹の数は負で統計的に有意であるが、祖父母との同居は統計的に有意ではない。したがって、家族構成や時間配分の影響は、推定パラメータの有意水準や符号条件で見る限り、日本人と外国人の間で大差はない。

外国人の社会ネットワークの影響を見てみると、日本人の係数は統計的に有意ではないのに対し、外国人は放課後1人で過ごすかどうかの係数が正で統計的に有意、両親の近隣とのかかわりの係数が負で統計的に有意となっている。期待された結果とはむしろ逆で、子ども自身の社会資本のない場合学習時間が長い傾向がある一方で、親の社会ネットワークの強い場合学習時間が短い傾向があることがわかる。これは負のピア効果が働いている可能性を示唆するものである。例えば、乾（2007）は、兵庫、広島、岡山県に在住する外国人の子どもへの聞き取り調査から、外国人集住地区で同年代の若者が影響し合って、ますます素行や学業成績が悪化していく事例をあげている $ ^{10·11·12} $ 。
次に、表6-2で固定効果モデルの結果をみてみる。ちなみに、F検定によると、OLSによるプーリング回帰モデルよりも固定効果モデルが、ハウスマン検定によりランダム効果モデルよりも固定効果モデルの採択が支持されたため、この論文の主要な結論はこの固定効果モデルによって導かれる。固定効果モデルにより、時間を通じて一定の個人の観察不可能な異質性—例えば、外国人の文化・習慣、民族性などに加えて、子ども自身の能力などをコントロールすることができる。

固定効果モデルの結果のうち、OLSと異なっている点に焦点をあてて、議論していくこととする。第一に、個人の観察不可能な異質性をコントロールすると、親の社会階層のうち、時間を通じた就業状況の個体内変化は小さいこともあって、両親の就業状況はほとんど影響しないということが明らかになった。一方、子どもの学習へのかかわりの係数は、外国人は父母ともに統計的には有意ではなくなった一方で、日本人においてはOLSと同様統計的に有意であるという結果になった。先行研究では（宮島2002）、両親の言語能力の不足により、子どもの学習へかかわりの効果が十分に発揮されないことを示唆するものもある。また、OLSでは統計的に有意であった社会ネットワーク変数の係数は、統計的に有意ではなくなっている。

一方で、学校外教育支出や子育て支出など、親の教育投資を示す変数の係数はプラスかつ統計的に有意となっている。このため、先行研究と比較して、時間を通じて一定の個人の観察不可能な異質性をコントロールすると、親の社会階層や社会ネットワークの変化が学習時間の変化に影響しているというエビデンスは得られず、学校外教育の利用という外部の教育資源が子どもらの学習時間に正の相関をもつことが示されている $ ^{13} $ 。

しかし、日本人と外国人の母集団の分散は異なっているため、両親の子どもの学習へのかかわり、学校外教育の利用および子育て支出に対する係数について、日本人と外国人で差があるかどうかをウェルチのt検定により確認したが、表6－2のモデル1および2のいずれにおいても統計的に有意な差は検出されなかった。したがって、日本人と外国人で係数
表6-1 推定結果（最小二乘法）

外国人	日本人
モデル1	モデル2	モデル1	モデル2
性別(ref=女子)	-0.049(0.035)	-0.040(0.037)	-0.078***(0.003)	-0.068***(0.003)
母の子どもの学習へのかかわり	0.041***(0.008)	0.057***(0.008)	0.024***(0.001)	0.038***(0.001)
父の子どもの学習へのかかわり	0.022**(0.009)	0.027**(0.009)	0.026***(0.001)	0.022***(0.001)
兄弟姉妹数	-0.092***(0.021)	-0.058**(0.022)	-0.017***(0.003)	-0.014***(0.002)
同居の祖父母数	-0.004(0.026)	0.012(0.033)	0.004(0.002)	0.000(0.002)
放課後1人で過ごす	0.196***(0.057)	0.011(0.006)
両親の近隣とのかかわり	-0.086**(0.031)	-0.002(0.003)
母の働き方(ref=無職)
フルタイム	-0.114(0.060)	-0.184**(0.058)	-0.036***(0.005)	-0.047***(0.005)
パートタイム	-0.103**(0.039)	-0.096*(0.041)	-0.012**(0.004)	-0.026***(0.004)
自营業	0.027(0.060)	0.112(0.062)	0.024**(0.008)	0.001(0.008)
父の働き方(ref=無職)
フルタイム	0.049(0.063)	0.098(0.078)	-0.038*(0.016)	-0.030(0.016)
パートタイム	0.088(0.091)	0.123(0.111)	-0.067**(0.022)	-0.047*(0.023)
自营業	-0.002(0.069)	-0.008(0.080)	-0.034*(0.017)	-0.022(0.017)
母の学歴(ref=中卒)
高卒	-0.072(0.061)	-0.118(0.066)	0.021*(0.009)	0.025*(0.010)
短大卒	-0.055(0.069)	-0.071(0.075)	0.021*(0.009)	0.032**(0.010)
大卒以上	-0.006(0.070)	-0.167*(0.074)	0.003(0.010)	0.036**(0.011)
父の学歴(ref=中卒)
高卒	0.099*(0.050)	0.118*(0.054)	0.020**(0.006)	0.014(0.007)
短大卒	0.05(0.057)	0.123(0.064)	0.013(0.007)	0.007(0.008)
大卒以上	0.221***(0.056)	0.230***(0.060)	0.036***(0.007)	0.003(0.008)
学校外教育の利用	0.407***(0.038)	0.261***(0.045)	0.310***(0.006)	0.186***(0.004)
子育て支出	0.002(0.001)	0.001(0.000)	0.004***(0.000)	0.002***(0.000)
生まれ月ダミー(ref=1月生)	0.004(0.033)	-0.026(0.036)	0.005(0.003)	-0.014***(0.003)
定数項	0.476***(0.133)	0.331*(0.153)	0.589***(0.024)	0.573***(0.021)
調整済み決定係数	0.222	0.274	0.136	0.104
サンプルサイズ	1,841	1,037	135,246	75,397
父国籍ダミー	あり	あり
Fテスト	F(9,1841)=19.38	F(9,1037)=18.11
母国籍ダミー	あり	あり
Fテスト	F(9,1841)=10.80	F(9,1037)=11.59

(注)*は10%、**は5%、***は1%水準で統計的に有意であることを示す。

（出所）21世纪出生兒縱断調查、厚生労働省
表6-2 推定結果（固定効果モデル）

外国人	日本人	ウェルチのt値
モデル1	モデル2	モデル1	モデル2	モデル1	モデル2
母子どもの学習へのかかわり	0.009(0.013)	0.019(0.014)	0.018***(0.001)	0.017***(0.001)	0.690	0.142
父子どもの学習へのかかわり	0.012(0.012)	-0.003(0.012)	0.017***(0.001)	0.009***(0.001)	0.415	0.997
兄弟姉妹数	-0.066(0.064)	-0.137(0.083)	-0.031**(0.010)	-0.001(0.013)	0.540	1.619
同居の祖父母数	0.014(0.064)	0.014(0.068)	0.010(0.007)	0.006(0.009)	0.062	0.117
放課後1人で過ごす	0.057(0.067)	0.012(0.007)	0.668
両親の近隣とのかかわり	-0.005(0.045)	0.003(0.004)	0.177
母の働き方(ref=無職)
フルタイム	-0.035(0.093)	-0.008(0.109)	-0.027*(0.012)	-0.015(0.013)	0.085	0.064
パートタイム	-0.085(0.062)	-0.039(0.061)	-0.005(0.006)	-0.008(0.007)	1.284	0.505
自营業	0.085(0.085)	0.067(0.076)	-0.011(0.015)	0.001(0.015)	1.112	0.852
父の働き方(ref=無職)
フルタイム	-0.13(0.093)	-0.032(0.084)	-0.009(0.018)	0.001(0.020)	1.277	0.382
パートタイム	-0.001(0.103)	0.031(0.124)	-0.02(0.025)	-0.05(0.032)	0.179	0.633
自营業	-0.058(0.100)	0.049(0.095)	-0.012(0.021)	0.003(0.023)	0.450	0.471
学校外教育の利用	0.281***(0.043)	0.157**(0.055)	0.170***(0.005)	0.071***(0.005)	2.564**	1.557
子育て支出	0.003**(0.001)	0.000(0.001)	0.002***(0.000)	0.000***(0.000)	1.000	0.000
定数項	0.856***(0.138)	0.927***(0.144)	0.592***(0.027)	0.656***(0.027)
調整済み決定係数	0.134	0.056	0.127	0.047
サンプルサイズ(観測数)	1,941	1,081	137,977	76,953
個人数	542	508	34,492	33,487

（注）1. $ ^{*} $ は10％、 $ ^{**} $ は5％、 $ ^{***} $ は1％水準で統計的に有意であることを示す。

2. 調査年（＝学年であり、子どもの年齢）の固定効果はすべてのモデルでコントロールしている。（出所）21世紀出生児縦断調査、厚生労働省

の大きさや有意性が異なることに基づいて結果を解釈し、政策を考えることには慎重であるべきである。一方、これまで行われた先行研究は、外国人の子どもの教育達成が不利なことについて、両親の社会経済的地位の低さや社会ネットワークのなさにその理由を求めるものが多かった点は既に述べたとおりであるが、定住外国人を分析の対象とした本研究では必ずしもそうした知見を確認することはできなかった。むしろ、日本人と外国人の学
習資本の形成プロセスには大きな差が生じてはいない。

なお、本研究では、外国人の子どもを、少なくとも両親のうちの一人が外国人である、と定義しているが、両親がともに外国人の場合と、少なくとも両親のうちの一人が外国人の場合では異なっているのではないかという疑問が生じる。この点について、サンプルがかなり小さくなるものの、両親がともに外国人の場合に絞った分析を行ったが、結論に大きな差は生じなかった。また、在日韓国・朝鮮人サンプルの多くは、90年以降に来日したニューカマーではなく、特別永住者であり、日本人との間にほとんど差がないのではないかという疑問も生じる。このため、両親のいずれかまたは両方が韓国・朝鮮人のサンプルを除いた推定も行ったが、結論に差は生じなかった。注意すべき点として、この統計には、子どもが「どこの学校に行っているか」という情報が含まれていない。このため、学校設立主体（公立・私立・インターナショナルスクール・エスニックスクールなど）が不明であり、学校教育の影響をコントロールすることができていない。しかし、仮に推定期間中に、転居による転校がそれほど多くなければ、固定効果推定においては学校教育の影響はほとんどコントロールされていると考えてよい。また、サンプルの脱落率は、第7回以降それほど大きくないものの、それでもなお、調査対象から脱落してしまったサンプルによるバイアスが懸念されるところである。この問題に対処するため、Fitzgerald et al., (1998)によって提案されたIPW（Inverse Probability Weights）を用いて、標準誤差をブートストラップによって推定したものとしなかったもののどちらを用いても、表6-2の推定値に大きな差が生じなかったことを確認している。

### 7. 結論

本稿では、「第二世代」と呼ばれる外国人の子どもらの学習資本が形成されるプロセスに焦点をあて、日本人の子どもの学習資本形成とどのように異なっているのかを分析するため、21世紀出生児縦断調査の個票データを用いて、小学生の「学習時間」に焦点をあてた実証分析を行った。国籍をコントロールしたOLS分析によると、これまでの先行研究で指摘されてきたとおり、親の子どもの学習へのかかわりが子どもの学習資本の形成過程において重要であることが明らかになった。つまり、親が子どもの教育に対して熱心であることにより、子どもの学習時間も長くなることを意味しているといえよう。この傾向は日本人のサンプルでも共通しており、ペアレンティングの重要性を物語っているようにみえる。

しかし、個人や家庭の観察されない異質性をコントロールした固定効果分析の結果からは、従来の研究とは異なる知見が得られた。日本人サンプルでは依然として親のかかわり方が学習時間に対してプラスの影響をもっているが、外国人サンプルでは有意な効果をもたなくなった。むしろ重要なのは、学校外教育の利用や子育てへの支出など、子どもの教育や養育に対する投資行動であることが明らかになった。定住外国人の親は、日本の学校
や教育制度に関する知識や日本語能力の獲得が必ずしも十分ではないため、学校外での学習機会を市場に依存せざるを得ない $ ^{14} $ 。利用しやすい学習の場や情報提供がどのようにすれば可能となるかについて、今後も議論が進められるべきであろう。

そのほか、社会ネットワークや親の社会経済的地位に関する変数については明確な結果が得られなかった。先述した日本語能力など、分析モデルのなかで十分に考慮できていない要因も多い。定住外国人の子どもと日本人の子どもの教育達成過程の構造がどのように異なるのかについて理解を進めるためには、今後の調査研究において日本社会への統合の度合いを示す指標なども測定されるべきである。また、本稿で着目した説明変数の因果効果については、固定効果モデルを用いたとしても十分に検討できているとはいえない。子どもの学習時間の水準に対して親が教育投資行動を変化させる可能性も存在するためである。本稿で明らかにされた、定住外国人家庭においては親のコミットメントではなく具体的な教育投資行動が学習機会に影響しているという知見から、より正確な因果効果を検証することも、今後との課題となろう。

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Suárez-Orozco, C. and M. Suárez-Orozco Children of Immigration. Cambridge, 2001, MA: Harvard University Press.
図 1.2.29: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{1} $ の指標の推移

図 1.2.30: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{2} $ , k = 0.1 の指標の推移

図 1.2.31: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{4} $ , k = 0.1 の指標の推移
図 1.2.32: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{2} $ , k = 0.5 の指標の推移

図 1.2.33: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{4} $ , k = 0.5 の指標の推移

図 1.2.34: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{2} $ , k = 1 の指標の推移
図 1.2.35: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{4} $ , k = 1 の指標の推移

図 1.2.36: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{2} $ , k = 5 の指標の推移

図 1.2.37: M-2 型, $ r_{(3)} $ , $ \psi_{4} $ , k = 5 の指標の推移
I 基本情報

1.特定個人情報ファイルを取り扱う事務
①事務の名称	職業安定行政業務に関する事務
②事務の内容※	1.ハローワーク等における事務について 全国の都道府県労働局及び公共職業安定所(出張所及び分室を含む。以下「ハローワーク等」という。)では、職業安定行政に係る各事務を実施している。このうち以下の(1)～(6)の事務については、適正かつ効率的に事務処理すること等を目的として、ハローワークシステム(※)を利用して事務を行っている。 (1)雇用保険に関する事務 (2)求職者支援制度に関する事務 (3)職業紹介に関する事務 (4)助成金に関する事務 (5)労働力需給調整に関する事務 (6)雇用管理改善に関する事務 本評価においては、当該6事務の内、個人番号の収集・蓄積を行う(1)～(3)の事務を対象として記載する。 ※以上の事務処理を行うシステム(厚生労働本省で管理)を総称してハローワークシステムという。 【①個人番号の収集・蓄積(平成28年1月から開始)】・・・本評価の対象 平成28年1月の社会保障・税番号制度導入に伴い、ハローワーク等における事務では、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5月31日法律第27号)(以下「番号法」という。)に定められた範囲内で個人番号の収集・蓄積を行う。 具体的には、上記(1)～(3)の事務について、ハローワークの窓口(上記(1)については電子政府の総合窓口e-Govによる電子申請(以下「e-Gov電子申請」という。)を含む。)において、個人又は事業主からの申請、届出等受付の際、従来どおり各事務に必要な氏名、性別、生年月日、取得日(入社日)、離職日(退社日)等の情報に加えて、個人又は事業主から個人番号を取得し、職員が当該情報を操作端末に入力し、ハローワークシステムへ登録する。 これは、下記②の情報連携を実現するため、従来からハローワーク等における業務で使用している雇用保険の得喪記録(加入歴)、支給記録(支給情報)等の情報と個人番号を紐付けることを目的として実施するものである。 【②個人番号を利用した外部機関との情報連携(平成29年7月から開始)】・・・本評価の対象外 平成29年7月からは、上記(1)～(4)の4つの事務において、番号法に定められた範囲内で、情報提供ネットワークシステムを使用した情報連携(番号法第22条第1項)を開始する。 たとえば、ハローワークの職員が外部連携機関である日本年金機構へ情報照会(厚生年金の加入記録の確認等)を行うことや、都道府県知事等の求めに応じて、失業等給付関係情報(失業等給付の支給歴等)の情報提供を行うこと等を予定している。 2.本評価時点における上記(1)～(3)の事務の概要について (1)雇用保険に関する事務 ・ハローワーク等では、雇用保険法(昭和49年12月28日法律第116号)に基づいて、被保険者の資格取得及び喪失、失業等給付の支給等を行っており、雇用保険被保険者番号(雇用保険に関する事務で従来から個人を特定するために使用している番号)と個人番号を紐付け、特定個人情報ファイルとして保管する。 (2)求職者支援制度に関する事務 ・ハローワーク等では、職業訓練の実施等による特定求職者の就職の支援に関する法律(平成23年5月20日法律第47号)(以下「求職者支援法」という。)に基づいて、職業訓練受講給付金申込受付・審査・支給等を行っており、申請番号(求職者支援に関する事務で従来から個人を特定するために使用している番号)と個人番号を紐付け、特定個人情報ファイルとして保管する。 (3)職業紹介に関する事務 ・ハローワーク等では、職業安定法(昭和22年11月30日法律第141号)、障害者の雇用の促進等に関する法律(昭和35年法律第123号)、雇用対策法(昭和41年7月21日法律第132号)、に基づいて、求人及び求職の申込受理、求人者及び求職者に対する職業紹介・職業指導等を行っており、求職番号(職業紹介に関する事務で従来から個人を特定するために使用している障害者の情報の管理番号)と個人番号を紐付け、特定個人情報ファイルとして保管する。 (参考)番号制度対応のシステム開発スケジュール ハローワークシステムにおける番号制度導入に係るシステム開発は、個人番号を収集・蓄積する仕組みの開発である第1次開発と、外部連携機関との個人番号を利用した情報連携に係る仕組みの開発である第2次開発の2段階開発を予定している。本特定個人情報保護評価は、このうち先行着手する第1次開発のみを対象として実施するものである。
③対象人数	<選択肢> 1)1,000人未満 2)1,000人以上1万人未満 3)1万人以上10万人未満 4)10万人以上30万人未満 5)30万人以上
2.特定個人情報ファイルを取り扱う事務において使用するシステム
システム1
①システムの名称	雇用保険システム
②システムの機能	雇用保険システムは、Ⅰ基本情報1.②に記載した(1)雇用保険に関する事務を処理するシステムである。具体的なシステムの機能は、以下のとおりである。1.現行事務について(1)適用事業所の設置、変更、廃止等事業所関係の事務を処理する機能(2)被保険者資格の取得、喪失、変更等被保険者関係の事務を処理する機能(3)失業等給付の支給等給付関係の事務を処理する機能(4)以上の事務について、e-Gov電子申請で受け付けた申請、届出等を処理する機能(5)その他、業務統計等の事務を処理する機能2.個人番号の収集・蓄積(平成28年1月から追加)(1)個人番号登録機能平成28年1月以降、ハローワークの窓口(e-Gov電子申請を含む)において、個人及び事業主からの上記1.(2)～(4)の申請、届出等受付の際、現行事務に必要な情報に加えて個人番号を取得し、職員が当該情報を操作端末に入力し、これを雇用保険システムへ登録する機能。(2)個人番号変更・訂正・削除機能(1)で登録した個人番号に、変更・訂正・削除の必要性が生じた場合に、これを変更・訂正・削除する機能。(3)以上の機能は、(別添1)1-①の事務を処理するものである。※雇用保険システムは、厚生労働本省に設置した雇用保険業務を処理するためのサーバと、地方拠点であるハローワーク等に設置した端末装置を通信回線網で結ぶことによって業務処理を行っている。この通信回線網については、厚生労働省統合ネットワークを利用しており、閉域網によって通信することでセキュリティを確保している。
③他のシステムとの接続	[ ]情報提供ネットワークシステム[ ]庁内連携システム[ ]住民基本台帳ネットワークシステム[ ]既存住民基本台帳システム[ ]宛名システム等[ ]税務システム[ O ]その他 (e-Gov電子申請システム、厚生労働省統合ネットワーク)
システム2
①システムの名称	求職者支援システム
②システムの機能	求職者支援システムは、Ⅰ基本情報1.②に記載した(2)求職者支援制度に関する事務を処理するシステムである。具体的なシステムの機能は、以下のとおりである。1.現行事務について(1)訓練受講者の受講管理、職業訓練受講給付金の支給等受講者関係の事務を処理する機能(2)訓練コースの管理、認定職業訓練実施奨励金の支給等訓練実施者関係の事務を処理する機能(3)その他、業務統計等の事務を処理する機能2.個人番号の収集・蓄積(平成28年1月から追加)(1)個人番号登録機能平成28年1月以降、ハローワークの窓口(e-Gov電子申請を含まない)において、職業訓練の受講を希望する個人からの上記1.(1)の申請等受付の際、現行事務に必要な情報に加えて個人番号を取得し、職員が当該情報を職員端末に入力し、これを求職者支援システムへ登録する機能。(2)個人番号変更・訂正・削除機能(1)で登録した個人番号に、変更・訂正・削除の必要性が生じた場合に、これを変更・訂正・削除する機能。(3)以上の機能は、(別添1)1-①の事務を処理するものである。※求職者支援システムは、厚生労働本省に設置した求職者支援制度に関する業務を処理するためのサーバと、地方拠点であるハローワーク等に設置した端末装置を通信回線網で結ぶことによって業務処理を行っている。この通信回線網については、厚生労働省統合ネットワークを利用しており、閉域網によって通信することでセキュリティを確保している。
③他のシステムとの接続	[ ]情報提供ネットワークシステム[ ]庁内連携システム[ ]住民基本台帳ネットワークシステム[ ]既存住民基本台帳システム[ ]宛名システム等[ ]税務システム[ O ]その他 (厚生労働省統合ネットワーク)
システム3
①システムの名称	職業紹介システム
②システムの機能	職業紹介システムは、I 基本情報1.②に記載した(3)職業紹介に関する事務を処理するシステムである。具体的なシステムの機能は、以下のとおりである。1.現行事務について(1)求人事業所の管理、求人登録等求人関係の事務を処理する機能(2)求職申込情報の登録、職業相談・職業紹介に関する記録等求職関係の事務を処理する機能(3)その他、業務統計作成等の事務を処理する機能2.個人番号の収集・蓄積(平成28年1月から追加)(1)個人番号登録機能平成28年1月以降、ハローワークの窓口(e-Gov電子申請を含まない)において、就職を希望する障害者からの上記1.(2)の求職申込等の際、現行事務に必要な情報に加えて個人番号を取得し、職員が当該情報を操作端末に入力し、これを職業紹介システムへ登録する機能。(2)個人番号変更・訂正・削除機能(1)で登録した個人番号に、変更・訂正・削除の必要性が生じた場合に、これを変更・訂正・削除する機能。(3)以上の機能は、(別添1)1-①の事務を処理するものである。※職業紹介システムは、厚生労働本省に設置した職業紹介業務を処理するためのサーバと、地方拠点であるハローワーク等に設置した端末装置を通信回線網で結ぶことによって業務処理を行っている。この通信回線網については、厚生労働省統合ネットワークを利用しており、閉域網によって通信することで高いセキュリティを確保している。
③他のシステムとの接続	[ ]情報提供ネットワークシステム[ ]庁内連携システム[ ]住民基本台帳ネットワークシステム[ ]既存住民基本台帳システム[ ]宛名システム等[ ]税務システム[ O ]その他 (厚生労働省統合ネットワーク)
3.特定個人情報ファイル名
(1)雇用保険ファイル
(2)求職者支援ファイル
(3)職業紹介ファイル
4.特定個人情報ファイルを取り扱う理由
①事務実施上の必要性	番号法に基づく情報提供ネットワークシステムを使用した情報連携を行うためには、個人番号と番号制度開始前から保有している雇用保険被保険者情報等ハローワークシステム内の情報を紐付けて保管する必要がある。
この点、ハローワーク等の業務は窓口での対面業務を原則としており、郵送連絡等のために利用者全てについての住所情報を把握・保管していないことから、基本4情報を基に地方公共団体情報システム機構へ情報照会を行うことはできず、自システム内の情報と個人番号を紐付けできない。
そのため、職業安定行政業務に関する事務においては、個人及び事業主から、順次、窓口等にて個人番号を取得してハローワークシステム内の管理情報と個人番号を紐付けることとしており、これを情報連携開始に先立って行う必要があることから、平成28年1月より個人番号の収集・蓄積の事務を実施する。
②実現が期待されるメリット	情報連携開始後、以下のようなメリットが期待される。
(1)国民の利便性の向上
各種届出・申請時における添付書類取得および提出に係る負担軽減。
(各機関を訪問し、住民票等を入手する金銭的、時間的コストの節約)
(2)公平公正な社会の実現
申請者からの自己申告のみならず、行政機関内の情報を共有することで、不正受給の防止等公平公正な給付を実現できる。
5.個人番号の利用※
法令上の根拠	1.番号法
•第9条第1項(利用範囲)
•別表第1項番36、57、92
2.主務省令
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別表第1の主務省令で定める事務を定める命令第27条、第45条第1項から第6項、第67条
6.情報提供ネットワークシステムによる情報連携※
①実施の有無	<選択肢>
1)実施する
2)実施しない
3)未定
②法令上の根拠
7.評価実施機関における担当部署
①部署	厚生労働省職業安定局総務課
厚生労働省職業安定局労働市場センター業務室
②所属長	総務課長 本多 則惠
労働市場センター業務室長 藤井 礼一
8.他の評価実施機関
なし
(別添1) 事務の内容

※2…中間サーバーで保存する情報提供等の記録については、特定個人情報ファイルを取り扱う事務を処理する中で自動的に生成されるものであることから、業務に係る特定個人情報ファイルと一体のものと想定している。

※3…情報提供ネットワークシステムは、厚生労働省に設置される「インターフェイスシステム」と、総務省に設置される「コアシステム」があるが、その間は専用線（厚生労働省統合ネットワーク及び政府共通ネットワーク）を介して接続される。

※4…e-Gov電子申請システムは、求職者支援システム及び職業紹介システムとは接続しない。

※5…公共職業安定所とハローワークシステムの間は専用線（厚生労働省統合ネットワーク）を介して接続される。

## (備考)

ハローワークシステムにおいては、雇用保険システム、求職者支援システム、職業紹介システム、その他システムがあるが、これらのシステムでは、各々の業務担当職員以外の者がアクセスできないようシステム制御している。また、ハローワークシステムにおいて保有する支給情報等の個人情報が、端末等を通じてインターネットに流出することのないよう、システム面の措置を講じている。
## 【番号制度におけるハローワークシステムの概要】

(なお、2.「参考」以降は、平成29年7月以降運用される仕組みの想定であり、本評価の対象外。)

### 1. 個人番号の収集・蓄積

### 1 —①. 申請受付、入力等

各事務で受領（ハローワークの窓口及びe-Gov電子申請システムに受付け）した個人番号及び業務を適切に行うために必要な個人情報を業務システム（雇用保険システム、求職者支援システム、職業紹介システム）のデータベースへ記録する。

## 「参考」

### 2. 本人確認情報の取得(個人番号の真正性確認)

### 2 —①. 本人確認情報の照会

2—①. 本人確認情報の照会

国民から提供を受けた個人番号をキーとして、地方公共団体情報システム機構へ、本人確認情報（基本4情報等）の提供を依頼する。

### 2 —②. 本人確認情報の受領

地方公共団体情報システム機構より、本人確認情報(基本4情報等)の提供を受ける。

### 3. 情報照会（ハローワークシステムから外部連携機関へ情報照会する場合）

### 3 —①. 情報照会依頼

番号法別表第2の範囲で、個人番号と紐付く情報提供ネットワークシステムにて生成される情報提供用個人識別符号をキーとし、情報提供ネットワークシステムを介して、外部連携機関に対し情報照会依頼を行う。

### 3 —②. 情報照会依頼結果取得

情報提供ネットワークを介して、外部連携機関から特定個人情報を受領する。受領した特定個人情報を利用して各業務の審査を行う。

### 4. 情報提供(ハローワークシステムから外部連携機関へ情報提供する場合)

4—①. 情報提供依頼受信

情報提供ネットワークシステムを通じて、番号法別表第2の範囲で外部連携機関からの情報提供を受ける。

4—②. 情報提供依頼結果送信

情報提供ネットワークシステムを通じて、情報照会依頼があった外部連携機関へ特定個人情報を提供する。
Ⅱ 特定個人情報ファイルの概要

1.特定個人情報ファイル名
雇用保険ファイル
2.基本情報
①ファイルの種類 ※	[	<選択肢>
システム用ファイル
②対象となる本人の数	[	1,000万人以上
1000万人以上
1,000万人以上
③対象となる本人の範囲 ※	雇用保険被保険者番号を保有する被保険者、受給資格者等
その必要性	·雇用保険の受給資格有無の確認等の際、公的年金の加入歴を確認する等、雇用保険の適正な給付が行われるよう、個人番号を利用する。·介護休業給付等一部の失業等給付の受給要件の確認の際、本人と対象家族との続柄確認のために必要となる住民票の提出を省略し、申請人等の利便性向上のために個人番号を利用する。·外部連携機関からの求めに応じて、失業等給付の支給情報等を提供するために個人番号を利用する。
④記録される項目	[	100項目以上
主な記録項目 ※	·識別情報
[○]個人番号
·連絡先等情報
[○]4情報(氏名、性別、生年月日、住所)
[ ]その他住民票関係情報
·業務関係情報
[ ]国税関係情報
[ ]医療保険関係情報
[ ]生活保護·社会福祉関係情報
[○]雇用·労働関係情報
[ ]災害関係情報
[ ]その他
その妥当性	1.個人番号、4情報及びその他識別情報(内部番号) 本人を正確に特定するために保有する必要がある。2.連絡先(電話番号等) 申請者や事業主への連絡のために保有する必要がある。3.雇用·労働関係情報 失業等給付の支給などⅠ基本情報1.及び2.に記載した各事務を適切に処理するために保有する必要がある。
全ての記録項目	別添2を参照。
⑤保有開始日	平成28年1月4日
⑥事務担当部署	厚生労働省職業安定局労働市場センター業務室
3.特定個人情報の入手·使用
①入手元 ※	[○]本人又は本人の代理人[ ]評価実施機関内の他部署 ( )行政機関·独立行政法人等 ( )地方公共団体·地方独立行政法人 ( )民間事業者 ( )その他 (事業主)
②入手方法	[○]紙 [○]電子記録媒体(フラッシュメモリを除く。) [ ]フラッシュメモリ[ ]電子メール [ ]専用線 [ ]庁内連携システム[ ]情報提供ネットワークシステム[○]その他 (e-Gov電子申請システム)
③入手の時期·頻度	·従来から雇用保険の事務で使用している申請等用紙(電子記録媒体による申請を含む)に個人番号を記入する欄を追加し、本人及び事業主の申請等受付の際、個人番号、氏名、性別、生年月日、その他事務処理に必要な個人情報を入手する。·雇用保険システムでは、これまで再就職手当の郵送による支給決定通知等、必要最低限の場合のみ住所情報を持つこととしており、現在多くの者について住所情報を把握していない。そのため、現状、基本4情報をキーとして雇用保険被保険者番号と個人番号のシステムのな突合を行うことが困難であるため、番号制度の導入後、本人及び事業主の申請等の機会に、随時、本人又は事業主から個人番号を取得し、雇用保険被保険者番号との紐付けを実施することとしている。
④入手に係る妥当性	·ハローワーク等が本人から個人番号を入手することについては、番号法第9条第1項及び第14条第1項に根拠がある。·ハローワーク等が個人番号利用事務等実施者(番号法第12条、第2条第13項)たる事業主から個人番号を入手することについては、番号法第14条第1項に根拠がある。
⑤本人への明示	厚生労働省が、他の行政機関等との情報連携のために個人番号を取得することは、番号法第9条、第14条、第19条、同法別表第1第57並びに同法別表第2第26項、第27項、第30項、第34項、第35項、第39項、第41項、第44項、第50項、第56項、第58項、第60項、第62項、第65項、第76項、第77項、第78項、第79項、第87項及び第106項にその根拠が示されている。
⑥使用目的 ※	·雇用保険の受給資格有無の確認等の際、日本年金機構等各種年金情報を保有する外部連携機関から社会保险の加入歴等の特定個人情報を入手し、雇用保険の適正な給付を行うため。·介護休業給付等一部の失業等給付の受給要件の確認の際、市町村長から続柄情報等の特定個人情報を入手し、住民票の提出を省略するため。·雇用保険の傷病手当金の支給の際、全国健康保険協会等から他の保険制度に基づく傷病手当金支給情報等の特定個人情報を入手し、雇用保険の適正な給付を行うため。
変更の妥当性	-
⑦使用の主体	使用部署 ※	厚生労働省職業安定局、都道府県労働局、公共職業安定所
使用者数	<選択肢>1)10人未満2)10人以上50人未満3)50人以上100人未満4)100人以上500人未満5)500人以上1,000人未満6)1,000人以上
⑧使用方法 ※	·番号法別表第1に規定される事務の範囲で雇用保険被保険者、受給資格者、事業主等からの申請·届出により個人番号を含む特定個人情報を入手し、職員が当該情報を操作端末に入力し、これを雇用保険システムへ登録する。同システム内で被保険者番号等と入手した個人番号とを紐付けし、雇用保険被保険者資格、受給資格の審査及び情報管理を適切に行う。
情報の突合 ※	【申請·届出時】·申請·届出時に、個人番号カード、通知カード、個人番号の記載がある住民票等(番号法施行規則に規定される本人確認書類)の提示により個人番号及び身元の正当性確認を行う(予定)。
情報の統計分析 ※	個人の属性·特徴等に着目した分析は行わず、個人番号の受付件数等の統計処理のみ行う。
権利利益に影響を与え得る決定 ※	該当なし
⑨使用開始日	平成28年1月4日
4.特定個人情報ファイルの取扱いの委託
委託の有無 ※	[委託する]1)委託する(1)件
委託事項1	ハローワークシステムの運用・保守業務
①委託内容	特定個人情報を取扱う運用・保守業務(バックアップ取得、障害時・異常発生時の確認及び復旧、特定個人情報の開示請求人(本人に対する情報提供に関する作業等)
②取扱いを委託する特定個人情報ファイルの範囲	[特定個人情報ファイルの全体]1)特定個人情報ファイルの全体2)特定個人情報ファイルの一部
対象となる本人の数	対象となる本人の範囲	[1,000万人以上]1)1万人未満2)1万人以上10万人未満3)10万人以上100万人未満4)100万人以上1,000万人未満5)1,000万人以上
その妥当性	その妥当性	特定個人情報ファイルの対象者の範囲と同様
③委託先における取扱者数	[100人以上500人未満]1)10人未満2)10人以上50人未満3)50人以上100人未満4)100人以上500人未満5)500人以上1,000人未満6)1,000人以上
④委託先への特定個人情報ファイルの提供方法	[]専用線[]電子メール[]電子記録媒体(フラッシュメモリを除く。)[]フラッシュメモリ[]紙[○]その他(システムが設置されているデータセンター内にて取扱いを行う。)
⑤委託先名の確認方法	調達結果(委託先名)は官報公示及びホームページ公表により、国民等が確認可能。
⑥委託先名	平成27年度以降に調達予定
再委託	⑦再委託の有無 ※	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する
⑧再委託の許諾方法	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する
⑨再委託事項	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する	再委託する
5.特定個人情報の提供・移転(委託に伴うものを除く。)
提供・移転の有無	[ ]提供を行っている ( )件 [ ]移転を行っている ( )件 [ ○ ]行っていない
提供先1
①法令上の根拠
②提供先における用途
③提供する情報
④提供する情報の対象となる本人の数	<選択肢>1)1万人未満2)1万人以上10万人未満3)10万人以上100万人未満4)100万人以上1,000万人未満5)1,000万人以上
⑤提供する情報の対象となる本人の範囲
⑥提供方法	[ ]情報提供ネットワークシステム [ ]専用線[ ]電子メール [ ]電子記録媒体(フラッシュメモリを除く。) [ ]フラッシュメモリ [ ]紙[ ]その他 ( )
⑦時期・頻度
6.特定個人情報の保管・消去
①保管場所 ※	セキュリティゲートにて入退館管理をしている建物の中で、さらに入退室管理(※)を行っている部屋(サーバ室)に設置したサーバー内に保管する。また、サーバーへのアクセスはカードキーによるIDとパスワードによる認証が必要となる。※サーバー室内への入室権限を持つ者を限定し、入退室管理カード及び暗証番号によりサーバー室に入退室する者が権限を有することを確認する等の管理を行う。
②保管期間	期間	<選択肢>1)1年未満2)1年3年4)3年5)4年6)5年7)6年以上10年未満8)10年以上20年未満9)20年以上10)定められていない
その妥当性	雇用保険に関する事務においては、被保険者資格取得時から失業等給付の給付期間終了までの長期間にわたって、また、未支給失業等給付の支給等のため本人の死後も含めて長期間にわたって記録を管理する必要があることから、記録の保管期間を定めず、恒久的に保管することとしている。
③消去方法	上記の理由から削除しない。
7.備考
なし