Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Figure 6 Number of patent filings by multiple co-assignees (corp_corp, corp_gov, corp_univ)

Note: In the figure, $ corp\_gov $ includes the number of patents filed by both $ corp1\_gov $ and $ gov1\_corp $ . $ corp\_univ $ in the figure also includes the number of patents filed by both $ corp1\_univ $ and $ univ1\_corp $ . With regard to the variable definitions, refer to Table 4. The number of patent counts in 2002 is omitted from the figure due to significant truncation bias.
Figure 7 Biotechnology patents by assignee type (%)

Note: In the figure, $ corp\_gov $ includes the number of patents filed by both $ corp1\_gov $ and $ gov1\_corp $ . $ corp\_univ $ in the figure also includes the number of patents filed by both $ corp1\_univ $ and $ univ1\_corp $ . Other variables are defined in a similar manner. With regard to the variable definitions, see Table 4.
Figure 8 Biomedical patents by industry (Top 8 industrial sectors for the years 1991–2001; listed companies only)
Table 1 Major Policy Initiatives relating to Industry-Government-University Collaboration in Japan, 1995-2002

Year	Initiatives	Provisions
1995	The Basic Law on Science and Technology	The Basic Law on Science and Technology states that the government should declare the direction of promotional initiatives for science and technology (S&T), and achieve a national consensus on the promotion of S&T; the government should formulate a five-year basic plan for S&T in order to comprehensively and consistently implement policies.
1996-2000	The First Basic Plan for Science and Technology	Promotion of institutional reforms such as a tenure system, a program to support 10,000 post-doctors, and industry-government-university collaboration in research. Increase in government R&D expenditure (17 trillion yen in five years).
1998	The Law on the Promotion of Technology Licensing by Universities, etc.	The so-called "TLO Act." Subsidization to the approved TLOs of universities, national research institutes, etc. Partial remission of patent fee. Government investment to licensees.
1998	The Law on the Promotion of Research Exchange	Remission to the rent of state-owned real estate and facilities for the use of industry-university-government collaborative research.
1999	The Law on Special Measures for Revitalizing Industrial Activities	The so-called "Japanese Bay-Dole Act," including Bay-Dole provisions such as permission to retain patents to inventions derived from publicly funded research as well as exclusive licensing of state-owned patents. Permission of dual employment for university/government researchers.
1999	The Law on the Promotion of New Business Incubation	The so-called "Japanese SBIR program." Debt guarantee for new business incubation.
2000	The Law on the Enhancement of Industrial Technologies	Clarifying dual employment rules for the researchers of national universities/government research institutes. Partial remission of application/grant fees for patents filed by university/government researchers.
2001	The Council for Science and Technology Policy (CSTP)	This council was established along with the comprehensive reshuffling of administrative organizations in 2001. The main role of this council is to harmonize S&T policies across ministries and agencies at the initiative of the CSTP (headed by the prime minister).
2001-2005	The Second Basic Plan for Science and Technology	Raising the government R&D expenditure to 24 trillion yen in five years. Strategic priority setting in S&T (technologies on life science, information and communications, environmental science, and nanotechnologies & materials).
2002	Biotechnology Strategic Scheme	The Biotechnology Strategy Council was convened in 2002 in order to establish a BT strategy for Japan and to advance the necessary policies. The current scheme (Biotechnology Strategic Scheme) was adopted in 2002.
2002	The Basic Law on Intellectual Property	The Basic Law on Intellectual Property states that the government should promote the creation, protection, and utilization of intellectual properties. Following this law, the Strategic Council on Intellectual Property was established in 2002.
Table 3 The top 5 government research institutes in biomedical research

#	Organization	Patent application	%	Top 3 (%)	Top 5 (%)
1	Japan Science and Technology Agency (JST)	676	25.1	56.7	70.4
2	National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)	528	19.6
3	Institute of Physical and Chemical Research (RIKEN)	322	12.0
4	National Agriculture and Bio-oriented Research Organization (NARO)	191	7.1
5	National Institute of Agrobiological Sciences (NIAS)	177	6.6
Total	2692

Note: These data are based on biomedical patents where priority years are the years 1991–2001, and the priority country is Japan. The top 5 research institutes are defined by the order of the total number of patent applications in relation to biomedical research from 1991 to 2001.
Table 5 Summary statistics

Variable	Obs	Mean	Std Dev	Min	Max
Single assignees
corp	30350	0.71	0.45	0	1
gov	30350	0.05	0.22	0	1
univ	30350	0.03	0.18	0	1
Multiple co-assignees
corp_corp	30350	0.047	0.21	0	1
corp1_gov	30350	0.011	0.10	0	1
gov1_corp	30350	0.018	0.13	0	1
corp1_univ	30350	0.021	0.14	0	1
univ1_corp	30350	0.015	0.12	0	1
Characteristics of assignees
pat_size	30350	16.33	24.19	1	191
listed	30350	0.55	0.50	0	1
Characteristics of patents
pat_scope	30350	2.10	1.50	1	14
jp_only	30350	0.71	0.45	0	1
science_ratio	30350	0.08	0.20	0	0.98
Patent value indexes
dciting	30350	0.00	3.89	-15.235	146.77
fwd_cites	30350	1.10	4.06	0	148
bwd_cites	30350	2.26	7.37	0	347
fam_size	30350	2.21	2.63	1	68
claim	27605	7.59	8.36	1	223
Table 6 Summary statistics by assignee type (mean values)

Assignee Types	Observation (obs. for claim )	dciting	pat_size	pat_scope	jp_only	science_ratio	fwd_cites	fam_size	claim	bwd_cites
corp	21664 (19983)	0.05 (4.18)	15.70 (17.80)	2.04 (1.45)	0.72 (0.45)	0.08 (0.19)	1.22 (4.34)	2.28 (2.80)	7.47 (8.43)	2.54 (8.13)
gov	1611 (1412)	-0.20 (1.74)	50.86 (59.14)	2.55 (1.69)	0.70 (0.46)	0.08 (0.21)	0.47 (1.81)	1.96 (1.57)	8.52 (9.00)	1.00 (3.22)
univ	995 (833)	-0.11 (1.96)	4.49 (4.58)	2.44 (1.62)	0.63 (0.48)	0.10 (0.22)	0.58 (2.02)	2.05 (2.04)	8.62 (9.43)	1.25 (3.36)
corp_corp	1420 (1307)	0.10 (3.30)	9.40 (11.70)	1.74 (1.13)	0.76 (0.43)	0.06 (0.16)	1.15 (3.50)	2.11 (2.35)	6.91 (7.26)	2.53 (6.97)
corp1_gov	323 (265)	-0.27 (1.48)	9.42 (12.09)	2.51 (1.86)	0.71 (0.46)	0.06 (0.17)	0.48 (1.51)	1.73 (1.70)	7.55 (7.05)	1.09 (3.59)
gov1_corp	536 (471)	-0.20 (1.79)	24.65 (33.39)	2.10 (1.48)	0.75 (0.43)	0.08 (0.20)	0.66 (1.86)	1.85 (1.78)	7.43 (7.60)	1.47 (4.02)
corp1_univ	636 (535)	-0.34 (2.12)	10.44 (12.23)	2.30 (1.64)	0.65 (0.48)	0.10 (0.21)	0.79 (2.33)	2.03 (2.04)	8.55 (9.51)	1.61 (4.71)
univ1_corp	460 (430)	-0.04 (3.52)	2.01 (2.42)	2.28 (1.59)	0.74 (0.44)	0.07 (0.19)	0.92 (3.81)	1.89 (1.96)	8.03 (6.37)	1.26 (3.81)
Table 7 Pearson correlation matrix for selected variables

dciting	pat_size	science_ratio	pat_scope	listed	jp_only	fwd_cites	fam_size	claim	bwd_cites
dciting	1
pat_size	0.026	1
science_ratio	0.200	0.060	1
pat_scope	-0.0453	0.171	0.287	1
listed	0.080	0.105	0.017	0.005	1
jp_only	-0.2524	-0.1132	-0.6588	-0.2915	-0.0173	1
fwd_cites	0.945	0.008	0.244	0.044	0.036	-0.2516	1
fam_size	0.390	0.027	0.543	0.157	0.040	-0.6421	0.447	1
claim	0.069	0.171	0.146	0.320	0.014	-0.2076	0.043	0.117	1
bwd_cites	0.417	0.009	0.318	0.014	0.046	-0.4403	0.452	0.645	0.067	1

Note: Variables within the dotted lines are used in regressions as explanatory variables.
## Table 8 Panel regressions: patent values and assignee types, 1991–2002

Dependent variable: Normalized citation intensity (dciting)

Independent variables	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Assignee types
corp	0.475***	0.499***	0.357**	0.500***	0.475***	0.500***
(0.180)	(0.181)	(0.178)	(0.181)	(0.180)	(0.181)
gov	-0.062	-0.166	-0.386***	-0.169	-0.078	-0.159
(0.132)	(0.137)	(0.141)	(0.136)	(0.152)	(0.154)
univ	-0.213	-0.158	-0.341	-0.161	-0.124	-0.070
(0.339)	(0.335)	(0.341)	(0.335)	(0.413)	(0.409)
corp_corp	0.469**	0.481**	0.389*	0.499**	0.469**	0.498**
(0.202)	(0.203)	(0.202)	(0.205)	(0.202)	(0.205)
corp1_gov	0.481**	0.463**	0.396*	0.465**	0.468**	0.448**
(0.214)	(0.213)	(0.218)	(0.213)	(0.215)	(0.214)
gov1_corp	-0.026	-0.023	-0.211*	-0.022	-0.011	0.042
(0.121)	(0.120)	(0.119)	(0.127)	(0.121)	(0.126)
corp1_univ	0.156	0.165	0.099	0.167	0.173	0.185
(0.207)	(0.208)	(0.206)	(0.208)	(0.206)	(0.207)
univ1_corp	0.318	0.323	0.196	0.369	0.341	0.378
(0.356)	(0.355)	(0.357)	(0.351)	(0.355)	(0.350)
Characteristics of patents
pat_scope	-0.365***	-0.345***	-0.317***	-0.345***	-0.365***	-0.345***
(0.030)	(0.029)	(0.030)	(0.029)	(0.030)	(0.029)
jp_only	-2.044***	-2.482***	-2.482***	-2.045***	-2.483***
(0.098)	(0.085)	(0.085)	(0.098)	(0.085)
science_ratio	1.607***	4.276***	1.605***
(0.268)	(0.227)	(0.268)
Other characteristics of assignees
pat_size	-0.009***	-0.007***	-0.009***	-0.008***
(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)
listed	-0.097	-0.093
(0.125)	(0.125)
Policy effect	Year dummy = D99	Year dummy = D98
gov × year dummy	0.243**	0.443***	0.579***	0.445***	0.237*	0.377***
(0.118)	(0.130)	(0.133)	(0.130)	(0.137)	(0.141)
univ × year dummy	-0.071	-0.119	0.034	-0.120	-0.194	-0.238
(0.175)	(0.175)	(0.275)	(0.278)	(0.373)	(0.374)
corp1_gov × year dummy	0.352	0.287	0.386	0.287	0.536**	0.505**
(0.319)	(0.337)	(0.281)	(0.337)	(0.237)	(0.241)
gov1_corp × year dummy	0.051	0.031	-0.056	0.024	-0.133	-0.156
(0.222)	(0.215)	(0.231)	(0.215)	(0.254)	(0.256)
corp1_univ × year dummy	0.108	0.116	0.095	0.116	-0.063	-0.071
(0.243)	(0.242)	(0.227)	(0.242)	(0.230)	(0.223)
univ1_corp × year dummy	0.039	-0.013	0.257	-0.006	-0.162	-0.038
(0.356)	(0.182)	(0.294)	(0.358)	(0.368)	(0.360)
Constant	1.722***	2.244***	0.166	2.295***	1.723***	2.286***
(0.169)	(0.182)	(0.157)	(0.193)	(0.169)	(0.193)
Observations	30350	30350	30350	30350	30350	30350
Number of assignees	3577	3577	3577	3577	3577	3577
R²	0.082	0.074	0.046	0.074	0.082	0.074
F	52.09***	52.34***	22.72***	49.44***	52.51***	49.84***
Hausman	36.82***	141.53***	884.89***	122.87***	57.89***	169.06***

Notes : All equations are employed by using fixed effect models for the first assingee. Year dummy (yr99 or yr98) takes the value of unity if a priority year of a patent is 1999 (or 1998, respectively) and later, otherwise zero. Heteroskedasticity-robust standard errors are given in parentheses. *, **, *** convey statistical significance at the 90%, 95%, 99% levels, respectively.
課題名	RF-0901 4次元データ同化手法を用いた全球エアロゾルモデルによる気候影響評価
課題代表者名	竹村俊彦（九州大学応用力学研究所）
研究実施期間	平成21～22年度
累計予算額	22,230千円（うち22年度 10,530千円）
予算額は、間接経費を含む。
研究体制
（1）4次元データ同化手法を用いた全球エアロゾルモデルによる気候影響評価
九州大学
研究概要
1.はじめに
大気浮遊粒子状物質（エアロゾル）は、人類および他生物の呼吸器系等に悪影響を及ぼしたり視界悪化を招いたりする他、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）でも指摘されているように、気候変動を誘発する物質である。しかし、エアロゾルは発生源が多様であること、温室効果気体とは異なり粒子であるために大気滞留時間が短いこと、さらに物理化学組成に依存して直接効果（太陽放射および赤外放射の散乱・吸収）および間接効果（雲の凝結核／水晶核の機能を通じた雲反射率および降水効率の変化）が大きく異なることなどから、地球規模のエアロゾルの分布および気候に対する影響を評価することは難しかった。しかし、エアロゾルの気候に対する影響は、IPCCにおいても温室効果気体に次ぐ大きさを持っていると見積もられていることから、気候変動を解明していく上で非常に重要な因子である。そこで、本研究課題の代表者は、これまでに対流圈主要エアロゾルである黒色炭素・有機物・硫酸塩・土壌粒子・海塩粒子の分布や気候影響を地球規模でシミュレートすることが可能なエアロゾル気候モデルSPRINTARSを開発してきた。SPRINTARSは国際的な研究プロジェクト等を通して、高精度なモデルであることが確認されている。SPRINTARSを用いた研究代表者によるこれまでの研究成果は、IPCC第1作業部会第4次評価報告書（2007年）の図表や参考文献として多数引用され、研究代表者自身が同報告書のContributing Authorとして第2章および第8章の執筆を担当した。
上述のように、気候変動を含む地球環境に対するエアロゾルの影響は多大である。IPCC第4次評価報告書におけるエアロゾルの気候に対する影響の評価は、本研究課題の代表者を含めた国内外の研究の進展により、以前の評価報告書よりも不確定性が減少した。しかし、温室効果気体の気候影響評価と比較すると、依然として不確定性が高いのが現状である。この問題の打開策の1つとして、データ同化手法を導入した精度の高いエアロゾルの気候影響の評価が考えられる。
2.研究目的
本研究課題では、
•地球規模のエアロゾルの分布および気候影響をシミュレートするエアロゾル気候モデル
SPRINTARSに対して、観測データを直接導入するために、データ同化手法の1つである4次元変分法を適用する
ことを最大の目的とした。そして、
•エアロゾルの気候に対する影響を評価する際の大きな不確定要素の1つであるエアロゾル排出量の時空間分布に関して、高精度な逆推定を行う
•4次元データ同化を適用後にエアロゾルの放射強制力を算出することにより、従来の研究よりも信頼度の高いエアロゾルの気候に対する影響の評価を行う
ことを目的とした。大気の物質輸送モデルへのデータ同化適用の研究は、領域スケールから始まり、全球物質輸送モデルへの応用は端緒についたばかりであるため、全球エアロゾルモデルへ4次元変分法を適用するシステムを開発すること自体に新規性がある。また、対流圈エアロゾルの発生源分布・強度の逆推定を全球スケールで複数年にわたって行った研究はない。さらに、エアロゾルの気候影響評価に同化結果を用いた前例はなく、IPCCをはじめとする気候変動の評価の精度向上に大きく寄与すると期待できる。
3．研究の方法

研究方法の概略を図1に示す。SPRINTARSは、対流圏主要エアロブルである炭素性（黒色炭素・有機物）粒子・硫酸塩・土壌粒子・海塩粒子の分布や気候影響を地球規模でシミュレートすることが可能な数値モデルである。エアロブルの輸送プロセス（発生・移流・拡散・化学反応・湿性沈着・乾性沈着・重力落下）を計算するだけでなく、大気放射過程や雲微物理過程と結合させてエアロブル直接効果・間接効果を計算することが可能である。このSPRINTARSに、データ同化手法の1つである4次元変分法を適用する。4次元変分法では、通常の時間順方向の積分を行った後、観測データを用いて対象パラメータを修正しながら時間逆方向に積分する（図2）。時間逆方向に解くためのアジョイントモデルを構築することが、本研究課題の鍵である。具体的には、4次元変分法では、次のような評価関数Jを定義する。

$$ J{=}\frac{1}{2}(x{-}x^{b})^{T}\mathbf{B}^{-1}(x{-}x^{b}){+}\sum\frac{1}{2}(H(x){-}y)^{T}\mathbf{R}^{-1}(H(x){-}y) $$

ここで、xはモデル変数（初期条件など）、yは観測データ、Hはモデル空間から観測空間への投影を表す観測演算子（モデルによる時間発展を含む）、B、Rはそれぞれ背景誤差・観測誤差である。右辺第二項は、数値モデルの結果と観測データとの間の差の二乗和を表している。4次元変分法では、この評価関数が最小になるようにモデル変数xを最適化する。

データ同化に用いる観測データとして、TERRAおよびAQUA両衛星搭載のMODISセンサによって観測されるエアロゾル光学的厚さ(AOT)を用いた。AOTはSPRINTARSでも計算され、大気中のエアロゾル量を示す標準的なアウトプットの1つであり、同化に用いるのに適している。MODISは1日でほぼ全球をカバーできるため、時間分解能の高いデータ同化が期待できる。また、2000年から観測が継続されているため、複数年にわたるエアロゾル排出量の推定とその経年変化の評価への応用が可能となる。

本研究課題は、弓本桂也氏（九州大学応用力学研究所・日本学術振興会特別研究員）の協力の下に行われた。

図１ 研究方法の概略図。
図２４次元変分法の概略図。灰色曲線が時間順方向積分、黒色曲線が時間逆方向積分を示す。

## 4 ．結果及び考察

最初に、本研究課題の最重要行程である4次元変分法適用のためのアジョイントモデルの構築を行った。アジョントモデルは、元々SPRINTARSにおいて時間順方向で計算するために構築されている輸送プロセス（発生・移流・拡散・化学反応・湿性沈着・乾性沈着・重力落下）を、観測データを導入しつつ時間逆方向で解くために、新たにプログラムを作成しなければならない。アジョントモデルは、初年度におおよそ構築され、2年目（最終年度）に改良を続けた。

SPRINTARSに4次元変分法を適用したシステム（SPRINTARS-4DVAR）は、双子実験により検証を行った。双子実験とは、あらかじめモデル計算から仮の真値と仮の観測値を求めておき、それらを用いた同化実験を通じて同化手法の有効性を調査することである。ここでは、標準のSPRINTARSの計算結果を真値と仮定した。双子実験に用いる観測データは、実際の人工衛星搭載センサであるMODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)から得られたエアロブル光学的厚さ（550nm）の2元分布のデータを想定し、真値に観測誤差（0.05）を想定した乱数を加えて作成した。

TERRA/MODISの観測頻度を想定して1日に1度の同化とし、最適化対象である制御変数は、各エアロブルの排出量とした。また、土壌性エアロブルに関しては、地球規模でエアロブルの鉛直分布を観測することができる能動センサ（ライダー）CALIOPの後方散乱係数（532nm）のデータを想定した実験も行った。CALIOP想定実験の観測頻度は1日48パスであり、観測誤差は0.01 km⁻¹である。

その結果、土壌性エアロブルと炭素性エアロブルに関しては、同化後に明らかに真値に収束していることが示された。また、土壌性エアロブルに関して、疑似MODISデータを用いた実験の方が疑似CALIOPデータのそれに比べ、真値への良い一致を見せた。これは、排出量にのみ差異を与え最適化を行う今回の実験設定においては、水平方向を広くカバーするMODISデータの方が有効な情報量が多かったためと考えられる。しかし、実際の同化問題では、鉛直分布の情報も重要なファクターであることは言うまでもない。一方、海塩エアロブルに対する双子実験の結果は、同化により光学的厚さ・排出量ともに真値に近づいているものの、炭素性エアロブルの場合と比較して、1日1回の同化では収束しにくいことが示された。3時間毎に同化を行うと、より収束することが分かったため、発生はし続けるものの、発生量の時空間変動が大きい場合には、同化頻度を増やす必要のあることが示唆された。以上の結果、本研究で構築した4次元変分法を用いたデータ同化システムが有効に機能しており、また、エアロブル排出量の逆推定に有用であることが示された。
そして、上述の黄砂現象に関して、データ同化前後での対流圏界面での放射強制力の差を検討した。同化後に黄砂濃度が上昇したため、長波放射の放射強制力は広域で正にシフトしており、同化前後の差が大きい地域では+2 W m^{-2}以上となった。一方、短波放射領域では、データ同化により黄砂濃度が上昇していることに伴い、広い範囲で負の強制力が増加した。短波放射領域での黄砂の放射吸収率は、他の砂漠地域のダストよりも小さいことが知られており、黄砂濃度が高くなると負の放射強制力を生むと言われている。しかし、短波の放射強制力が正にシフトしている領域もある。これは、同化前から放射強制力が正であった領域である。高濃度ダストの高度が雲よりも高いため、ダストは直達光だけではなく雲層による反射光も吸収し、その結果として吸収率が高まることになるためである。以上のように、本研究課題で構築したデータ同化システムにより、これまで数値モデル単独で行ってきた放射強制力の評価を、観測データを用いて修正することも可能となった。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

全球物質輸送モデルへのデータ同化の応用は世界的に端緒についたばかりであるため、全球エアロゾルモデルへ4次元変分法を適用するシステムを開発したこと自体に新規性がある。さらに、このデータ同化システムが正常に機能することを確認し、エアロゾル発生量の逆推定およびデータ同化後のエアロゾル放射強制力を算出できたことは、大気物質輸送の分野および気候変動評価において大きな進歩となった。

## （２）環境政策への貢献

物質輸送モデルへのデータ同化の適用は以前から重要性が指摘されており（例えば環境省・気象庁「地球温暖化観測推進ワーキンググループ報告書第2号」第1章）、その基礎が本研究課題により構築された。観測データを直接的に数値モデルで使用するデータ同化手法を適用することにより、従来よりも信頼度の高いエアロブルの気候影響評価を行うことが可能となり、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）第5次評価報告書への貢献をはじめとする国際的な地球環境政策への貢献が期待されている。また、深刻化が懸念されている東アジアの越境大気汚染に関して、本研究課題の成果により、従来よりも信頼度の高いエアロブル排出量の時空間分布の推定が可能となり、国内大気環境政策へより広く貢献することが期待される。内閣府「最先端・次世代研究開発支援プログラム」（平成22年度末～25年度）採択課題である「数値モデルによる大気エアロブルの環境負荷に関する評価および予測の高精度化」（研究代表者：竹村俊彦）において、SPRINTARSエアロブル予測システム（http://sprintars.net/forecastj.html）へ本研究課題の成果を適用することにより、エアロブル週間予測の高精度化を図ることとしている。

### 6. 研究者略壓

課題代表者：竹村俊彦

1974年生まれ、東京大学大学院理学系研究科修了、博士（理学）

現在九州大学応用力学研究所准教授

## 研究参画者

（1）: 竹村 俊彦 （同上）

## 7 ．成果発表状況（本研究課題に係る論文発表状況。）

## (1) 查読付き論文

1）竹村俊彦，2009：エアロゾル気候影響評価の現状と今後の展開．エアロゾル研究，24，237-241.

2）弓本桂也，竹村俊彦，江口健太，鵜野伊津志，2009：エアロゾル輸送モデルとデータ同化．エアロゾル研究，24，256-261.

3) Yumimoto, K., K. Eguchi, I. Uno, T. Takemura, Z. Liu, A. Shimizu, N. Sugimoto, and K.
Strawbridge, 2010: Summertime trans-Pacific transport of Asian dust. Geophysical Research Letters, 37, L18815, doi:10.1029/2010GL043995.

(2) 査読付論文に準ずる成果発表（「持続可能な社会・政策研究分野」の課題のみ記載可）

該当せず.
# 平成 29 年度総合防災訓練大綱

平成29年4月11日

中央防災會議決定

### 1. 総合防災訓練大綱の意義

災害が発生した場合においては、国の行政機関、地方公共団体、その他の公共機関等の防災関係機関が一体となって、国民と連携しつつ対応することが求められる。

このような防災関係機関の災害への対応に関しては、災害対策基本法、防災基本計画、その他の各種規定等に基づき防災訓練を行うことが定められている。

本大綱は、平成29年度において、防災関係機関が相互に連携して、防災訓練を総合的かつ計画的に実施する際の指針を示すとともに、これと併せて、東日本大震災や平成28年熊本地震災害、昨今の社会状況等を踏まえ、防災訓練を通じて、より多くの国民が防災や減災に関する意識を高めることができるよう、訓練を実施する際の基本的な考え方について示すものである。

## 2 ．防災訓練の目的

防災訓練の目的は、防災関係機関の災害発生時の応急対策に関する検証・確認と住民の防災意識の高揚であり、具体的には以下のとおりとする。

(1) 防災訓練を通じて、防災関係機関の平時からの組織体制の機能確認、評価等を実施し、実効性について検証すること。

(2) 防災訓練を通じて、災害発生時における各防災関係機関の適切な役割分担と相互に連携協力した実効性ある対応方策を確認するとともに、災害発生に備え、特に国と地方公共団体の関係強化を始め、平時からの防災関係機関等相互の連携強化を図ること。

(3) 防災訓練の実施に当たっては、防災計画等の脆弱点や課題の発見に重点を置き、防災計画等の継続的な改善を図ること。

(4) 住民一人一人が、防災訓練に際して、日常及び災害発生時において「自らが何をするべきか」を考え、災害に対して十分な準備を講じることができることとなるよう、住民の防災に関する意識の高揚と知識の向上を図る機会とすること。

(5) 行政機関、民間企業を通じた防災担当者の平時からの自己研鑽・自己啓発等が社会の災害対応力向上に直結することに鑑み、各防災担当者が日常の取組について検証し、評価する機会とすること。

### 3. 防災訓練実施に当たっての基本方針

防災訓練は、以下の基本方針に沿って実施することとする。

## （1） 東日本大震災等を踏まえた災害対応力の向上

東日本大震災、平成28年熊本地震災害等（以下「東日本大震災等」という。）から
得られた多くの防災対策に関する課題への対応力向上を図るため、考え得る様々な被害への応急対応や複数の地方公共団体にわたる広域的な対応等を訓練内容に取り入れる。

## (2) 実践的、効果的な訓練の推進

訓練実施において最も重要となる状況設定及び被害想定並びに応急対策として講ずるべき事項（いわゆるシナリオ）については、東日本大震災等を踏まえ、より実践的かつ起こり得る最悪事態を想定するとともに、災害時に現地で対応した者の知見を反映させるなどにより作成し、訓練進行上からの必要性等に捕らわれたり、見せることのみを目的としたりすることのないように訓練を行う。

訓練の準備段階では、国の行政機関、地方公共団体、その他の公共機関、住民、ライフライン・インフラ事業者等と、それぞれの役割を確認しつつ協力し、防災組織体制及び災害応急対策に係る問題点等の抽出・発見に努め、実効性を検証する。

訓練の方法については、人・物等を動かす実動訓練、状況付与に基づいて参加者に判断を行わせる図上訓練等、実際の判断・行動を伴う方式により実施する。その際、災害対応時において、情報通信技術（ＩＣＴ）の活用が進められていることを踏まえ、特に緊急支援物資の調達・輸送などの分野において、システム操作の習熟度向上を図るような実践的な訓練の実施に留意する。

また、参加者のレベルに応じた段階的かつ継続的な訓練となるよう配慮する。

## (3) 多数の主体が参加・連携する訓練の実施

組織を超えた防災対策を推進していくためには、各主体単独による訓練だけでなく、できる限り多くの主体と連携した訓練の実施が期待され、多数の主体が参加・連携した訓練の実施を通じて相互補完性を高めていく必要がある。

このため、国と地方公共団体、地方公共団体相互、行政と民間、分野（業界）単位、地域単位、実動部隊相互など様々な連携や、在日米軍等との国際的な連携の枠組みにより、多数の主体が参加する訓練の実施に努める。

## (4) 防災関係機関等相互の連携強化

災害発生時、特に初動対応の段階では、国の行政機関と被災した地方公共団体を始めとした防災関係機関等が相互に連携を密にし、正確な情報の収集とそれに基づく迅速かつ的確な対応が不可欠である。

このため、国や地方公共団体の幹部を含めた防災担当者による合同訓練を定期的に実施するとともに、国は、各地域や業界等で実施される防災訓練に積極的に参画し、地方公共団体やその他の公共機関、ライフライン・インフラ事業者等の防災関係機関等との平時を含めた幅広い協力・連携体制の構築を図る。

地方公共団体等は、消防、警察、自衛隊、海上保安庁、安全規制担当省庁、指定公共機関、他の地方公共団体、ライフライン・インフラ事業者等との緊密な連携の下、広域的なネットワークを活用した訓練や、地方公共団体間において締結されている協定等に基づく広域的応援・受援訓練の推進に努める。

## (5) 災害被害を軽減する国民運動に寄与する防災訓練の工夫・充実

住民が積極的に防災訓練に参加することや、訓練を報道により見ることを通じて、自らの災害に対する準備を充実させることができるよう、また、地域、学校、職場等における幅広い層が参加するよう、訓練内容を工夫・充実するとともに、マスコミ等との連携を図りつつ、防災訓練に関する広報の充実に努める。防災訓練の内容については、ハザードマップの確認、家具や備品の固定、ガラスの飛散防止等、被害減少のための予防的な取組や、緊急地震速報による危険回避行動を積極的に加えるとともに、住民一人一人が防災に関する正しい知識を身につけ、日頃から具体的な「備え」を実践することや被災時に的確な行動を促すことを呼びかけ、自ら「日常においていかに
備え、災害時に何をするべきか」について考える機会となるよう工夫する。

## (6) 男女共同参画及び要配慮者の視点に立った訓練の実施

訓練の実施に当たっては、男女共同参画の視点を取り入れ、女性の積極的な参加が得られるよう努めるとともに、要配慮者（高齢者、障害者、難病患者、乳幼児、妊産婦、外国人等をいう。以下同じ。）の視点に立ち、要配慮者本人の参加を得て避難場所・避難所への避難誘導訓練等を行うことなどに努める。

## (7) 訓練の客観的な分析・評価の実施

訓練終了後には、シナリオ作成途上で判明した問題点の分析、参加者の意見交換、訓練見学者及び外部有識者からの意見聴取等を通じ、訓練の客観的な分析・評価を行い、課題等を明らかにした上、必要に応じ、訓練の在り方、防災マニュアル、防災協力協定等の見直し等を行って、実効性ある防災組織体制等の維持、整備、防災関係機関相互の連携強化を図る。

## (8) 計画的・体系的訓練の推進

防災関係機関及びその防災担当者は、本大綱で示した多様な防災訓練について、年度を通じて計画的に準備、実施するとともに、訓練内容も体系的に検証・確認できるように実施し、組織的に災害対応力の向上が図られるよう努める。

なお、多数の主体が参加する大規模な訓練をより実践に即した状況で実施するなど、日程調整や訓練準備、段階的な訓練実施などに複数年度を要する訓練については、実施年度以前より円滑に準備を行えるよう、次年度以降の訓練計画（中期計画）を定め、計画的・体系的な訓練実施に努める。

（別紙 1 「防災訓練中期計画」參照）

## (9) 訓練に先立つ防災研修の推進

効果的な防災訓練のためには、事前に災害対応に必要な知識や技能の習得が不可欠であり、防災担当者だけでなく、発災時に指揮を執る組織のトップや幹部を含め、日頃からの自己研鑽・自己啓発の積み重ねが期待される。このため、災害対応に必要な知識や技能を習得するための研修等を、防災訓練に先立って実施し、その成果を訓練で確認・検証するよう努める。

また、研修の実施に当たっては、知識や技能を学習する従来の「座学」方式に加え、防災担当者が災害発生時の状況を正しくイメージし、実際に災害が発生した時に的確な対応をとれるようにするための手法等を取り入れるよう努める。

## (10) 国からの支援

国においては、地方公共団体等における防災研修、訓練等の充実に資するため、マニュアルや教材等の提供に努める。

## 4 ．政府における総合防災訓練等

## (1) 地震・津波災害に関する防災訓練

## ア「防災の日」総合防災訓練

「防災の日」（9月1日）に、以下の訓練を実施する。

## a 「防災の日」政府本部運営訓練

内閣総理大臣を始めとする全閣僚の参加の下、首都直下地震を想定し、関係地方公共団体等と連携して、災害発生時の地震災害応急対策の実施体制の確保等を図
る訓練を実施する。なお、訓練は、首都直下地震における具体的な応急対策活動に関する計画を踏まえて実施することとする。

b 九都県市合同防災訓練と連携し、被災地（神奈川県）への現地調査訓練を実施する。

c 首都直下地震を想定し、閣僚の徒歩等による官邸への参集訓練を実施する。

## イ「津波防災の日」・「世界津波の日」地震・津波防災訓練

国民の間に広く津波対策についての理解と関心を深めるため、「津波防災の日」（11月5日）を中心に以下の訓練を実施するとともに、地方公共団体、民間企業等に広く呼びかけを行い、地震・津波防災訓練の実施を促す。

また、2015年12月22日の国連総会において、11月5日を「世界津波の日」とすることが決議されたことも踏まえ、津波対策に関する国際協力の推進にも資するよう配慮する。

## a 緊急地震速報の訓練

地方公共団体等と連携して、広く国民の参加の下、緊急地震速報を見聞きした際の行動訓練を実施する。

## b 地震・津波防災訓練

〇関係地方公共団体等と連携し、各地域で、地域住民を対象にした地震・津波防災訓練を実施する。

○大規模地震による津波を想定し、関係地方公共団体、その他の公共機関等と連携して、津波情報等の伝達・提供訓練、住民等の避難・誘導訓練、救助・救護訓練、TEC-FORCE（国土交通省緊急災害対策派遣隊）の広域的な派遣訓練、道路障害物・港湾危険物撤去訓練、被災施設復旧訓練、緊急物資輸送訓練等を実施する。

## ウ 政府図上訓練

## a 緊急災害対策本部事務局運営訓練

首都直下地震や南海トラフ地震を想定し、関係地方公共団体、関係指定公共機関等と連携して、具体的な応急対策活動に関する計画等に基づき緊急災害対策本部事務局運営訓練を実施し、その業務遂行能力の向上を図るとともに、応急対策の有効性等に係る検証を行う。また、必要に応じて、座学や参集訓練を実施する。

## b 緊急災害現地対策本部運営訓練

首都直下地震や南海トラフ地震を想定し、各地域で、関係地方公共団体、関係指定公共機関等と連携して、具体的な応急対策活動に関する計画等に基づき緊急災害現地対策本部運営訓練を実施し、その業務遂行能力の向上を図るとともに、応急対策の有効性等に係る検証を行う。また、必要に応じて、座学や参集訓練を実施する。

## c 自衛隊統合防災演習

南海トラフ地震を想定し、関係府省庁、関係地方公共団体等が連携して、一部実動訓練も含む総合的な防災訓練（指揮所活動）を実施する。

## d 東海地震に関する初動訓練

大規模地震対策特別措置法等に基づき、関係府省庁、関係地方公共団体等と連携して、東海地震に係る情報の伝達訓練等を実施する。

## e 首都直下地震に関する初動訓練

首都直下地震を想定し、初動対処を確認する図上訓練を実施する。

## エ 地域ブロック広域訓練

首都直下地震対策特別措置法及び南海トラフ地震に係る地震防災対策の推進に関する特別措置法等に基づき、大規模地震を想定し、地域ブロックにおいて、関係府省庁、関係省庁地方支分部局、関係地方公共団体、その他の公共機関、ライフライン・
インフラ事業者、マスコミから構成される協議会等が主体となって広域的な実動・図上訓練を実施する。

## a 九都県市合同防災訓練

b 中部ブロック南海トラフ地震防災対策推進連絡会広域連携防災訓練

c 近畿府県合同防災訓練

d 南海トラフ巨大地震対策九州ブロック協議会合同防災訓練

## オ 地方公共団体等と連携して実施する実動訓練等

警察庁（警察災害派遣隊）、消防庁（緊急消防援助隊）、国土交通省（TEC-FORCE）、海上保安庁、防衛省（自衛隊）及び災害派遣医療チーム（DMAT）等が、関係地方公共団体等と連携し、実動訓練等を実施する。

a 各管区警察局等における広域緊急援助隊合同訓練

b 緊急消防援助隊地域ブロック合同訓練

c 消防庁と都道府県との情報伝達・連携訓練

d 離島における自衛隊による統合防災訓練

e 各都道府県における総合防災訓練

## (2) 風水害に関する防災訓練

## ア 総合水防演習

5月（水防月間）を中心に、関係地方公共団体等と連携し、各地域で水防団による水防活動の実践訓練と住民参加の避難訓練、情報伝達訓練等を組み合わせた総合的な演習を実施する。

## イ 土砂災害・全国防災訓練

6月（土砂災害防止月間）を中心に、関係地方公共団体等と連携し、全国の土砂災害警戒区域等で、住民参加による避難訓練、情報伝達訓練等を実施する。

## ウ 大規模水害対処図上訓練

大規模な河川流域において浸水被害が発生したことを想定し、大規模水害対処図上訓練を実施する。

## (3) 火山災害に関する防災訓練

活動火山対策特別措置法を踏まえ、関係府省庁等が参加する各地の火山防災協議会等が策定した避難計画に基づき、火山ハザードマップに即した避難訓練や住民、登山者、旅行者への情報伝達体制を確認する訓練等を実施する。

## (4) 事故災害対処訓練

航空事故、鉄道事故、船舶からの油の流出等の事故災害に迅速かつ的確に対応するため、以下の訓練を実施する。

## ア 航空災害図上訓練

## イ 排出油等防除訓練

## (5) 原子力総合防災訓練

自然災害、原子力災害の複合災害を想定し、原子力発電所周辺の住民の安全の確保に資するよう、関係地方公共団体、関係指定公共機関、原子力事業者等と連携して、総合的な防災訓練を実施する。
## (6) 業務継続計画検証訓練

## ア情報伝達・官邸参集図上訓練

首都直下地震発生時に閣僚が速やかに官邸に参集できるよう、所在の違いに応じ、利用可能な通信手段を用いた安否確認と参集手段を確保する図上訓練を実施する。

## 僅業務繼続計画実効性確認訓練

各府省庁において、業務継続計画の実効性を検証・確認するため、首都直下地震等発生時に自ら被災した場合を想定して、以下の訓練を実施する。

## a 非常時優先業務に係る訓練

関係機関との連携を念頭に置いて、災害対策本部の設置・運営等の訓練を実施する。

b 管理事務に係る訓練

職員の安否確認訓練、非常参集訓練、情報システム継続訓練等を実施する。

## ウ 分野（業界）別訓練

首都直下地震等大規模災害発生時に、中央銀行や主要な金融機関等の経済中枢機関及びライフライン・インフラ事業者等の業務継続性を確保するため、関係機関やライフライン・インフラ事業者等は、各分野（業界）別に、又は、応急対応のテーマ別に、業界横断的な訓練の実施に努めることとし、各分野（業界）の事業者を所管する府省庁等は、各事業者において訓練が実施されるよう積極的に働きかけるとともに、必要に応じて合同で外部機関との連携訓練を実施するよう努める。

## (7) 大規模地震時医療活動訓練

南海トラフ地震を想定し、近畿ブロックにおいて災害派遣医療チーム（DMAT）の参集、活動、広域医療搬送等の図上・実動訓練を実施する。

## (8) 緊急輸送のための交通の確保に関する訓練

大規模地震や大雪等の災害時において、緊急通行車両等の緊急輸送ルートを迅速に確保するため、関係地方公共団体等と連携し、道路の障害物を除去する啓開訓練、道路復旧訓練、放置車両等の撤去、移動訓練等を実施する。

## (9) 物資の調達・供給に関する訓練

災害時における物資の調達、供給を迅速に行うため、関係地方公共団体等と連携し、以下の訓練を実施する。

ア「災害時石油供給連携計画」に基づく燃料供給の実動・図上訓練

イ基幹的広域防災拠点における広域輸送訓練

## （10） 在日米軍等と連携した防災訓練

関係地方公共団体とともに、自衛隊と在日米軍等が連携した防災訓練を実施する。

### 5. 地方公共団体等における防災訓練等

## (1) 地方公共団体等の総合防災訓練の重要性

災害発生時における初動対応を直接担うのは、地方公共団体であり、国を始め防災関係機関及び住民、事業所等との連携、協力を得て、地域の防災体制が十分その機能を発揮するよう努めることが求められる。