Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 6 ）操作イメージ（年度データの取込み）

デスクトップのショートカットをダブルクリックします。

メニュー画面が開きます。年度データを取込むには、左側のボタン群から取込むデータの種類（今回は、出猟カレンダー）をクリックします。

図4-8 操作メニュー画面

出猟カレンダーのメニュー画面が開きます。「年度データ取込」ボタンをクリックします。（どのデータ種別を選んでも、メニュー画面のボタン群は同じです）

図(4)-9 出猟カレンダー操作メニュー画面
取込むデータの年度と種別（今回は、2011年度の銃猟データを取込む）を選択します。

「選択」ボタンをクリックし、OCRソフトから出力したCSVファイルを選びます。

「取込実行」ボタンをクリックすると、データの取込みが始まります。

図(4)-10 データ読込み画面

データが取り込まれ、処理件数とデータの一覧が表示されます。

「ログ表示」ボタンをクリックし、データ取込みエラーが出ていないか確認します。データ取込みが終われば、「終了」ボタンをクリックします。

図4-11 データ読込み終了画面
年度データが更新されたので、集計テーブルを再計算する必要があります。自動で、集計データ画面が開くので、「再集計」ボタンをクリックします。

図(4)-12 再計算実行画面

以上でデータの取込みが完了しました。マップやEXCELを出力することができます。

集計データは、CSV形式のファイルで出力されますので、別途分析に用いることが可能です。

## 7 ）画面操作イメージ（マップの出力）

「トップに戻る」ボタンでトップメニューに戻り、右側のボタン群から出力したいマップを選びます。

「銃猟マップ出力」ボタンをクリックします。

図(4)-13 銃猟マップ出力画面
銃猟データからは、以下のマップを出力することができます。

出力したいマップにチェックを入れ、「マップ出力」ボタンをクリックします。

図(4)-14 マップ出力画面

コマンドプロンプト画面が起動し、処理中の状況が表示されます。

図(4)-15 マップ出力処理中画面

マップ出力が完了すると、メッセージが表示されます。「OK」ボタンをクリックすると、コマンドプロンプト画面が閉じて、マップ出力先のフォルダが開きます。

図4-16 マップ出力完了画面
## 8 ) 画面操作イメージ（年度データの訂正）

データの誤りがあった場合、以下の手順で修正を行います。

出猟カレンダーのメニュー画面で「年度データ訂正」ボタンをクリックします。

図(4)-17 出猟カレンダーメニュー画面

年度データ訂正画面が開くので、訂正したい年度と種別（今回は、2011年度の銃猟データを訂正する）を選択し、「年度データ表示」ボタンをクリックします。

年度データの一覧が表示されます。

図(4)-18 年度データ訂正面面
一覧から訂正したいデータ行をダブルクリックすると、入力画面が開きます。

年度データ取込み時に帳票画像も一緒に取込んだ場合は、帳票画像1と2に表面と裏面の画像が表示されます。

図(4)-19 年度データ訂正画面（ヘッダ項目・帳票画像1）

タブ「ヘッダ項目」と「明細項目」を切り替えて、データの訂正を行います。明細行を削除したい場合は、削除チェックボックスにチェックを入れます。

図(4)-20 年度データ訂正画面（明細項目）

入力が終われば「確定」ボタンをクリックすると、データが更新されます。

データ訂正が終われば、「終了」ボタンをクリックします。
年度データが更新されたので、集計テーブルを再計算する必要があります。自動で集計データ画面が開くので、「再集計」ボタンをクリックします。

図4-21 年度データ再計算画面

以上でデータの訂正が完了しました。マップやEXCELを出力し直すことができます。

## （3） データ分析機能

## 1 ）統計処理ソフトウェアの調査および選定

蓄積されたデータを分析するための統計処理ソフトウェアについて、市販製品およびオープン・ソース・ソフトウェア製品の中から、本システムで使用するものを選択するための基礎調査および選定を行った。

採用ソフト：SAS（SASインスティチュート社）

オープン・ソース・ソフトウェアは、開発のための技術資料が限られること、運用および開発のサポートを求めることが出来ないこと、将来にわたる安定性への懸念などの理由によって、採用しなかった。また、SASについては、当事業の共同研究者をはじめ、一般に広く利用されており、その実務的なノウハウが蓄積されていることを評価した。

## 2 ）個体数推定・将来予測を行うＳＡＳプログラムの制御

個体数の推定・将来予測においては、用いるデータ条件や地域的な条件が県毎に異なるため、これらの条件を定義する設定ファイルを設け、分析に用いた。技術者が県毎に設定ファイルを作成しておけば、ユーザは実行ボタンを押すだけで、適切な分析を行うことが可能になった。

(設定ファイルの種類)
・期間設定ファイル・地域設定ファイル

・推定プランファイル（MCMCの設定、将来予測の設定、基本情報の設定を含む）

## 3 ）個体数推定・将来予測を行うＳＡＳプログラムの処理フロー

データ管理システムからSASプログラムを制御して適切な分析を行う手法および、データ受渡し手法やデータレイアウトに関する詳細設計及び開発を行った。

図(4)-22 SASプログラムシステムフロー図

## （４）レポート作成機能

都道府県の担当者が意思決定や合意形成時に必要とする様々なマップ・グラフ・一覧表の作成機能を開発した。

グラフ、一覧表の作成については、ユーザがレイアウトを簡易に変えられるよう、Excel形式で出力することとした。

マップの作成については、機能要件を満たすGISソフトウェアの選定、データ管理システムとのデータ連携、マップ作成プログラムの開発を行った。
## 1 ) GISソフトウェアの調査および選定

レポート作成機能において主要な役割を果たすGIS(地図情報処理システム)ソフトウェアについて、市販製品およびオープン・ソース・ソフトウェア製品の中から、本システムで使用するものを選択するための基礎調査および選定を行った。

採用ソフト：ArcGIS Desktopシリーズ ArcView+Spatial Analyst（ESRIジャパン社）

## 2 ）技術調査および基本設計

本システムにおいてGISを利用したレポートを自動出力するために、GISソフトウェアを外部プログラムから制御する方法について、技術調査および基本設計を行った。Python言語によって、外部からArcGISを制御する方法に関する調査を行い、基本的な方式に関する設計を行った。

## 3 ）基礎データ整備

GISによるレポート出力に必要となる基礎的なデータ(環境省や国土交通省が提供する基本的な地図データ)について調査し、必要なものを選択して取得し、計算処理の前提となる処理をほどこしてシステムに組み込んだ。

・環境省による5kmメッシュデータ・環境省による府県別植生調査データ

・国土交通省による行政区域データ

・財団法人農林統計協会による世界農業センサスデータ

## 4 ）マップ作成プログラムの開発

スクリプト言語 python を用いて、本システムで扱う様々なデータから、表(4)-2に示したマップを出力するプログラムを作成した。これらは、オペレータが煩わしい項目設定をしなくても、自動的に出力できるようにした。

・県毎に適切な縮尺で出力できる。

・テキストや凡例が地図に重ならないよう、位置調整ができる。

表(4)-2 マップ一覧

データ元	マップ名
狩猟カレンダー関連	(シカ・イノシシ)
出猟者密度マップ、捕獲効率マップ、目撃効率マップ、目撃効率の対前年変化率マップ、目撃効率の変化率マップ、銃猟捕獲数マップ、わな猟捕獲数マップ、狩猟捕獲数マップ
農業集落調査関連	調査実施状況マップ、外来生物侵入時期マップ、農業被害程度マップ、農業被害程度補間マップ
有害捕獲関連	市町別捕獲数マップ、メッシュ別狩猟・有害捕獲数マップ
密度指標関連	糞塊密度マップ、糞塊密度の変化率マップ
植生調査関連	植生被害程度補間マップ
推定関連	増加個体数マップ、生息個体数マップ、生息密度マップ、自然増加率マップ、内的自然増加率マップ
## マップイメージ

「出猟者密度」「捕獲効率（CPUE）」「目撃効率（SPUE）」「捕獲数」のマップにおいては、狩猟禁止区域や、出猟人日数が少ない（4日以下）メッシュは、信頼性が低いとし、データを表示しないようにした。

図(4)-23 出力マップの修正

図(4)-24 出力マップ

左図 出猟者密度マップ 右図 捕獲数マップ
図(4)-26 出力マップ 左上図 わな猟捕獲数マップ 右上図 狩猟捕獲数マップ 左下図 調査実施状況マップ 右下図 外来生物侵入時期マップ
図(4)-27 出力マップ

左上図 農業被害程度マップ 右上図 農業被害程度補間マップ 左下図 市町別捕獲数マップ 右下図 メッシュ別狩猟・有害捕獲数マップ
左上図 糞塊密度マップ 右上図 糞塊密度の変化率マップ 左下図 植生被害程度補間マップ 右下図 市町別増加個体数マップ

図(4)-28 出力マップ
図(4)-29 出力マップ

左上図 市町別生息個体数マップ 右上図 市町別生息密度マップ 左下図 市町別自然増加率マップ 右下図 市町別内的自然増加率マップ
## 5 ）数值情報

意志決定者独自の分析やデータ加工に対応するため、表(4)-3に示した入力されたデータをアウトプットする機能を設けた。

表(4)-3 数值データ一覧

データ元	データ名
狩猟カレンダー関連	銃猟データ (CSV形式)
わな猟設置記録データ (CSV形式)、わな猟捕獲記録データ (CSV形式)
農業集落調査関連	農業集落調査データ (Excel形式)

## 6 ）グラフ・一覧表

意志決定者独自の分析やデータ加工に対応するため、グラフと一覧表はExcelを用いて描画した。Excelファイルには3種のシート（データシート、ピポットシート、グラフシート）を作成し、データ管理システムからデータシートにデータを追加すれば、それを元にピポット集計とグラフ描画を自動で行う。

図4−30 EXCELでのグラフ作成イメージ
意志決定者は捕獲計画を選択するだけで、生息個体数の将来予測をシュミレーションできる。

・捕獲計画フィルタから、今後、毎年どれだけの捕獲を行うかを選択する。

・「捕獲努力0.7倍」を選択すると、今後は横ばいで推移することが分かる（図(4)-31）。

・「捕獲努力1.0倍」を選択すると、今後は減少することが分かる（図4）-32）。

図(4)-31 シカ生息個体数の将来予測シュミレーション（捕獲努力0.7倍の場合）

図(4)-32 シカ生息個体数の将来予測シュミレーション（捕獲努力1.0倍の場合）
シカ捕獲効果グラフにおいて、市町毎の動向を把握することができる。（図(4)-33）

県全体としては、農業被害は横ばいである。

市町村フィルタから市町を選択する。

## 三 田市を選択

2007年度以降、捕獲数は増加しているが、農業被害は増加したままである。⇒なぜ被害が減らないかは、シカ推定生息個体数グラフ（図(4)-34）を確認する。

朝来市を選択

捕獲数、農業被害ともにほぼ横ばいである。

被害が「軽微」「大きい」の割合が高い。

2004年度の農業集落調査の回収がない。

図(4)-33 シカ捕獲効果グラフ
シカの推定生息個体数においても、市町毎の動向を把握することができる（図(4)-34）。

図(4)-34 シカ推定生息個体数動向グラフ
EXCELの機能を使用している為、グラフのスタイルを変更することが容易である。(図(4)-35)

積み上げ縦棒（出力時のデフォルト）

100%積み上げ縦棒に変更

積み上げ縦棒にデータラベルを表示

図(4)-35 シカ集落から見た防護柵の効果グラフのスタイル変更
本システムで作成できるグラフは、表(4)-4のとおりである。

表(4)-4 グラフ一覧

集計単位	グラフ名
シカ管理データ（メッシュ×年度）またはイノシシ管理データ（メッシュ×年度）	地域別データ集計表、捕獲効果グラフ、出猟日数経年変化グラフ、目撃数経年変化グラフ、目撃効率経年変化グラフ、銃猟捕獲数経年変化グラフ、捕獲効率経年変化グラフ、わな猟捕獲数経年変化グラフ、糞塊密度経年変化グラフ、捕獲数と密度指標グラフ
シカ管理データ（市町村×年度）またはイノシシ管理データ（市町村×年度）集落管理データ（獣種×集落×年度）	狩猟・有害データ集計表、捕獲効果グラフ、農業被害程度集計表
植生管理データ（林分×年度）	管理目標設定グラフ、防護柵効果グラフ、捕獲効果グラフ、対策実施グラフ
狩猟（銃猟）捕獲状況データ（年度×地域×時期×狩猟者）	管理目標設定グラフ、捕獲効果グラフ
狩猟（わな猟）捕獲状況データ（年度×地域×時期×狩猟者）	シカ捕獲状況（狩猟者別）グラフ、イノシシ捕獲状況（狩猟者別）グラフ、狩猟者別分析集計表、シカ捕獲状況（時期別）グラフ、イノシシ捕獲状況（時期別）グラフ、シカ猟期延長効果グラフ、イノシシ猟期延長効果グラフ
推定・予測データ（年度）	シカ捕獲状況（狩猟者別）グラフ、イノシシ捕獲状況（狩猟者別）グラフ、狩猟者別分析集計表、シカ捕獲状況（時期別）グラフ、イノシシ捕獲状況（時期別）グラフ
推定・予測データ（年度×市町）	生息個体数動向グラフ、捕獲計画策定グラフ、予測値と実測値の比較グラフ、推定自然増加率ヒストグラム、生息個体数ヒストグラム
## (5) レポート配布様式

アウトプットするレポートをユーザに取り扱いやすい様式で配布するため、配布様式を研究した。このシステムで出力できるレポートは非常に多いため、必要とする情報を、速やかに参照することが困難になる。そこで、呼出し口になるHTML画面(図(4)-36)を作成し、ここからレポートを選択できるようにした。

図(4)-36 HTML画面トップ

10種類の動物（シカ、イノシシ、ニホンザル、ツキノワグマ、ハクビシン、アライグマ、ヌートリア、カラス、スズメ、ヒヨドリ）について、それぞれレポートをまとめた

リンクを右クリックし、メニューから「対象をファイルに保存」を選ぶと、任意のフォルダにファイルを保存することができる。

開く(0)

新しいタブで開く(W)

新しいウインドウで開く(N)

対象をファイルに保存(A)...

対象を印刷(P)

出力レポートが多いシカとイノシシは、重要かつ使用頻度の高いレポートのみを表示する概要版画面（図(4)-37）と全てのレポートを表示する詳細版画面（図(4)-38）に分け、その他の動物種については詳細版画面（図(4)-39）のみとした。
野生動物管理意思決定支援システム

## シカ概要版

## 现状把握

分布状況（マップ）：目撃効率のメッシュ図（フォルダリング） + 内容を見る

分布状況の変化（マップ）：目撃効率の変化のメッシュ図（フォルダリング） + 内容を見る

生息状況（本州部）（グラフ）：[推定個体数の軽年変化グラフ GRAPH]

生息状況（淡路島）（グラフ）：[推定個体数の軽年変化グラフ GRAPH]

生息状況（目撃効率）の変化（グラフ）：[密度指標（目撃効率）の軽年変化グラフ GRAPH]

生息状況（藍繰密度）の変化（グラフ）：[密度指標（藍繰密度）の軽年変化グラフ GRAPH]

## [被害状況]

図4-37 シカ（概要版）画面

## 野生動物管理 意思決定支援システム

## シカ詳細版

## [生息状况]

## 现状把握

図(4)-38 シカ（詳細版）画面

## 野生動物管理 意思決定支援システム

## [生息状况]

## 现状把握

図(4)-39 ハクビシン画面

マップは[内容を見る]をクリックすると、リストが開き、年を選べる。

年リンクをクリックすると、ファイルが開く。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・科学的データを管理するためのシステムについて、入力支援から集計、分析、グラフやマップの作成までを行えるシステムを完成することができた。

・データの読取りや入力を、より精度を高く、高速化することによって、データ収集と分析の効率化が図られた。

・現状データに基づく個体数の推定や将来予測の分析が可能となった。

・意思決定に有用な40種類以上のグラフやマップが出力可能になった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

・兵庫県、大阪府、三重県における農業集落調査や出猟カレンダーの入力及び集計作業並びにマップ出力作業について、本事業で開発したシステムを活用することにより、作業時間が飛躍的に短縮され、効率化が図られた。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

・従来、各都道府県の担当者が特定鳥獣保護管理計画の観点から独自の方法で行っていた、データ収集～入力～集計～分析～将来予測～レポート作成までの一連の業務を標準化・自動化することで、時間・労力・コスト面において飛躍的に作業効率を向上させることが見込まれる。

・本研究事業に参画する兵庫県、大阪府、三重県では来年度以降、実際の鳥獣報告に本システムの全体、または一部を採用する事が検討されているが、将来的には他の都道府県においても広く普及・活用されることを想定している。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

### 7. 研究成果の発表状況

（1）誌上発表

<論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない

<査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

（2）口頭発表（学会等）

特に記載すべき事項はない
## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない

（５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

(6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

特に記載すべき事項はない。
# Development of a Prediction and Decision Support System for Wildlife Management

Principal Investigator: Hiroshi SAKATA

Institution: Institute of Natural and Environmental Sciences, University of Hyogo

940 Sawano Aogaki Tanba Hyogo 669-3842, JAPAN

Tel: +81-795-80-5512 / Fax: +81-795-80-5506

E-mail: sakata@wmi-hyogo.jp

Cooperated by: Mie Prefecture Agricultural Research Institute

Research Institute of Environment, Agriculture and Fisheries, Osaka Prefecture

Brain Co., Ltd.

## [Abstract]

Key Words: Specified Wildlife Conservation and Management Plans, Decision making, Bayesian estimation, Software package, wildlife management by prefectural governments

To control recent and serious conflicts with wildlife, such as those involving sika deer and wild boar, appropriate management operations are required. Because the Specified Wildlife Conservation and Management Plans by prefectural governments are an important part of this process, we developed a system to support the formulation and implementation of the required management plans. The system consists of a series of survey and data processing methods designed to detect the cause of problems and to predict both wildlife populations and the damage they cause. Software systems greatly contribute to applying the appropriate methods and to make reports. This study consists of the following four subthemes.

(1) Research on developing survey methods

To develop a standard survey format for hunting reports and crop damage, we investigated specific items of the survey conducted by prefectural governments.

(2) Research on developing statistical analysis methods
To improve the estimation accuracy and the adaptability of management options, and to improve the agreement with past results on population estimation, we developed four kinds of harvest-based Bayesian estimation models using data collected by the methods of subtheme 1. Moreover, we developed stochastic simulation methods to consider and compare management strategies.

## (3) Research on developing content for decision-making

To develop the model components that contribute to wildlife management, we investigated the current status and issues of The Specified Wildlife Conservation and Management Plans. Accordingly, we developed 42 components to help establish management goals and select a more effective management strategy.

(4) Development of software to implement the series of methods

To utilize the data efficiently, we developed subsystems to manipulate data and to make certain reports automatically.
研究番号：D-1003

研究課題名（研究期間）：野生動物保護管理のための将来予測および意思決定支援システムの構築に関する研究（H22-H24）

研究代表機関名：兵庫県立大学自然・環境科学研究所

## システム開発の背景と目的

## (背景)

## 野生動物問題の深刻化

(シカ・イノシシ等の農林業被害)

想定以上に困難な課題解決

(科学的裏付けの不足)

## (目的)

▶ 都道府県の野生動物の管理能力の向上

調査・データ分析・レポート作成手法の標準化

▶ 個体数推定や将来予測、対策の効果検証

計画策定、合意形成、進行管理の支援

▶ これらを実現するソフトウェアシステムの構築

## システムの概要

適切な課題抽出、目標設定、効果検証のための

野生動物管理意思決定支援システム

○ 既存の行政データ

○ 独自の野外調査等

野生動物管理

意思決定支援

システム

## 入力支援機能

## データ分析機能

レポート作成機能

## 【このシステムで行えること】

・被害と対策の現状把握・個体数の推定と将来予測

・目標設定・課題の抽出・対策の効果検証など
不納欠損額の内訳

国土交通省所管

自動車安全特別会計（自動車検査登録勘定）

(单位：千円)

区分	本年度発生債権分	前年度以前発生債権分	計	備考
件数	金額	件数	金額	件数	金額
歳入徴収官事務規程第27条第1項第1号の規定によるもの(免除)	-	-	-	-	-	-
歳入徴収官事務規程第27条第1項第2号の規定によるもの(消滅時効の完成)	-	-	-	-	-	-
歳入徴収官事務規程第27条第1項第3号の規定によるもの(滞納処分の停止)	-	-	-	-	-	-
歳入徴収官事務規程第27条第1項第4号の規定によるもの(みなし消滅)	-	-	1	10	1	10
債権管理事務取扱規則第30条第1号の規定によるもの(消滅時効が完成し、かつ、援用の見込み)	-	-	1	10	1	10	損害賠償金債権10
債権管理事務取扱規則第30条第2号の規定によるもの(法人の清算が結了)	-	-	-	-	-	-
債権管理事務取扱規則第30条第3号の規定によるもの(債務者死亡後債務について限定承認があった場合において、相続財産の価額が強制執行費用等を超えない見込み)	-	-	-	-	-	-
債権管理事務取扱規則第30条第4号の規定によるもの(破産法等の規定により債務者が免責)	-	-	-	-	-	-
債権管理事務取扱規則第30条第5号の規定によるもの(債権の存在について法律上争いがある場合において、法務大臣が勝訴の見込みがない旨決定)	-	-	-	-	-	-
## はじめに

公認会計士・監査審査会（以下、「審査会」という。）は、平成16年4月、独立して職権を行使する機関として金融庁に設置され、現在、第5期（平成28年4月～平成31年3月）に入り、新たな体制で活動を行っているところです。

審査会は、平成16年発足以来、我が国資本市場の公正性と透明性を高めることを使命としておりますが、監査品質に対する社会の期待がますます高まっている現状をしっかりと認識して、公認会計士監査の質の向上を図り、その信頼性を確保することにより、投資者の資本市場に対する信頼の向上に努めております。

### 1. 本年度を振り返って

監査事務所に対する審査及び検査については、第5期における審査・検査の基本方針を踏まえ策定した「平成28事務年度監査事務所等モニタリング基本計画」に基づき、監査事務所に対して報告徴収や検査を実施しています。特に本事務年度からは、大規模監査法人の全てに対して通常検査又はフォローアップ検査を実施し、ガバナンス等経営管理態勢、業務管理態勢に一層重点を置いた検証を行っています。また、審査会が実施した審査及び検査において把握した情報を広く一般に提供するとの観点から、従来の「監査事務所検査結果事例集」に加え、その参考資料として「監査事務所の概況(平成28年版モニタリングレポート)」を作成・公表しました。これらについては、日本公認会計士協会（以下、「協会」という。）地域会のほかに、監査役等に対する講演を実施するなど、市場関係者にも広く利用されるように努めました。

公認会計士試験については、これまで築き上げてきた実績を踏まえ、着実な業務の遂行に努め、短答式2回及び論文式の試験の円滑な実施に取り組みました。その成果もあって、ここ数年続いていた、公認会計士試験の願書提出者数・合格者数の減少傾向に歯止めがかかり、平成28年試験の願書提出者数及び合格者数において増加に転じました。さらに、昨年8月に受付を行った平成29年第I回短答式試験の受験申込みから、インターネットを通じての出願を可能にするなど、出願時の利便性の向上にも努めました。

企業の積極的な国際展開を背景に、監査業務もグローバル化がめざましく進んでいます。審査会は、諸外国の監査監督当局との協力・連携の構築・強化に積極的に努めており、平成28年4月にはフランス当局（フランス会計監査役高等評議会）との間で監査監督上の協力に関する書簡の交換を行いました。また、平成18年の創設以来のメンバーとして、積極的に議論に参画し、活動にも貢献している監査監督機関国際フォーラム（IFIAR）については、平成27年1月に常設事務局の東京招致への立候補を表明して以来、鋭意誘致に努めてきましたが、平成28年4月に開催されたロンドン本会合において、平成29年4月に東京に常設事務局を開設することが決まりました。また、平成27年に合意された監査監督上の多国間情報交換枠組み（MMOU）への参加申請も行いました。平成29年4月の東京本会合でMMOU署名式が行われる予定です。審査会は、このように絶えず、IFIARの活動を通じて
グローバルな監査品質の向上に貢献する努力を続けております。

### 2. 今後の課題

平成29年度は金融庁が策定した「監査法人の組織的な運営に関する原則」（監査法人のガバナンス・コード）の運用が開始される年となります。審査会では、既に大規模監査法人等に対するモニタリングにおいて、各監査法人のガバナンス等経営管理態勢や業務管理態勢の実効性を検証しているところですが、監査の品質の確保・向上を図る主体は監査事務所であることに鑑み、監査事務所自らの行動をさらに促すような実効性のあるモニタリングに引き続き取り組んでいく必要があります。また、監査品質に関する情報を広く一般に提供していくため、監査事務所の概況を取りまとめたモニタリングレポートについて、内容を見直し、更に充実するよう努めます。

公認会計士試験については、出願者数の下げ止まりは見られるものの、この傾向を持続し、さらに将来の受験生を確保するためにも、引き続き、若年層や女性も含めて、より多くの人々に挑戦していただけるよう、試験に関する情報提供の充実に努めるとともに、公認会計士の使命・役割等をテーマとした講演を行って、公認会計士という資格・職業の魅力について、なお一層の情報発信を続けてまいります。

また、我が国の監査制度を更に実効性あるものとして発展させるためには、引き続き各国当局との連携強化やグローバルな人材の育成・確保を図るとともに、会計監査に関する国際的な制度・運用の把握やグローバルな監査品質の向上に係る国際的な議論に積極的に参画していく必要があります。特に、IFIAR常設事務局が東京に開設され、多国間の監査監督協力ネットワークの拠点として、我が国の国際的重要性、プレゼンスが高まる中、審査会がIFIARの活動により積極的に貢献するとともに、IFIAR常設事務局の円滑な運営に向けて必要な支援を行っていくことは、我が国の役割・責任であると考えております。

平成29年度は、第5期審査会の2年目となります。公認会計士・監査法人を取り巻く環境、さらには、被監査会社を取り巻く環境等の変化に対応するため、引き続き、国内外の関係諸機関と連携して、グローバルな監査の質の向上、資本市場の信頼性の向上に努め、ひいては我が国国民経済の健全な発展に貢献してまいります。

平成29年3月

公認会計士・監查審查会長
## 報告書の概要

### 1. 一般状况

## （１）第１号被保険者のいる世帯数

第1号被保険者のいる世帯数は、平成15年度末現在（平成16年3月末。以下同じ。）で1,757万世帯となっている。前年度末現在(1,718万世帯)に比べ39万世帯(2.3%)増となっている。

## （2） 第1号被保険者数

第1号被保険者数は、平成15年度末現在で2,449万人となっている。そのうち、前期高齢者(65歳以上75歳未満)は、1,374万人、後期高齢者（75歳以上）は、1,076万人で第1号被保険者に占める割合は、それぞれ56.1%、43.9%となっている。(1表)

前年度末現在に比べ前期高齢者3万人(0.2%)増、後期高齢者53万人(5.2%)増、計56万人(2.3%)増となっている。

1 表 第 1 号被保険者数の推移(年度末現在)

区分	12 年度	13 年度	14 年度	15 年度
65 ~ 75 歲未滿	13,192	13,424	13,709	13,736
75 歲以上	9,231	9,745	10,225	10,758
計	22,422	23,168	23,934	24,494

## （3） 要介護（要支援）認定者数

要介護（要支援）認定者数（以下「認定者数」という。）は、平成15年度末で384万人。うち第1号被保険者は370万人、第2号被保険者は13万人となっている。（2表）

前年度に比べ第1号被保険者は38万人(11.4%)増、第2号被保険者は1万人(11.4%)増となっている。

認定を受けた第1号被保険者のうち、前期高齢者は65万人、後期高齢者は305万人で認定をうけた第1号被保険者に占める割合は、それぞれ17.6%、82.4%となっている。

認定者数を要介護度別にみると、要支援 59万人、要介護1 124万人、要介護2 60万人、要介護3 49万人、要介護4 47万人、要介護5 45万人となっており、要介護度が軽度（要支援～要介護2）の認定者数が約63.3％を占めている。

なお、前年度に比べ要支援及び要介護1が18.7%、17.4%と伸びている。

2 表 認定者数(15 年度未現在)

(单位:千人)

区 分	要 支 援	要 介 護 1	要 介 護 2	要 介 護 3	要 介 護 4	要 介 護 5	計
第1号被保険者	584	1,198	567	466	457	432	3,704
65歳~75歳未満	114	220	104	78	69	69	654
75歳以上	470	978	463	388	388	363	3,050
第2号被保険者	8	42	28	20	16	20	135
総 数	593	1,240	596	486	473	452	3,839
構 成 比	15.4%	32.3%	15.5%	12.7%	12.3%	11.8%	100.0%
図１ 認定者数(年度末現在)の推移

## （４）第１号被保険者に占める認定者の割合

第1号被保険者に占める認定者（第1号被保険者）の割合（15年度末現在）は、全国平均で15.1％となっており、地域別では、徳島県、鹿児島県、長崎県などが高く、茨城県、埼玉県、千葉県などが低くなっている。(3表)

また、要介護度が軽度（要支援～要介護2）の認定率は、地域格差が大きいところでは約2倍の格差があるが、重度（要介護3～5）では、大きな格差はない（図2）。

なお、認定者の割合は前年度（13.9%）に比べ全国平均で1.2％の伸びである。

3 表 都道府県別第1号被保険者に占める認定者（第1号被保険者）の割合（15年度末現在）（単位：千人）

都道府県	認定者数	被保険者数	認定率	都道府県	認定者数	被保険者数	認定率	都道府県	認定者数	被保険者数	認定率
全 国	3,704	24,494	15.1%	富 山 県	38	250	15.1%	島 根 県	34	200	17.2%
北 海 道	176	1,147	15.3%	石 川 県	38	237	15.9%	岡 山 県	75	425	17.7%
青 森 県	54	318	17.1%	福 井 県	25	181	14.1%	広 島 県	102	581	17.6%
岩 手 県	48	331	14.6%	山 梨 県	25	188	13.1%	山 口 県	59	366	16.0%
宮 城 県	63	452	13.9%	長 野 県	74	508	14.5%	徳 島 県	37	192	19.4%
秋 田 県	47	303	15.6%	岐 阜 県	58	424	13.6%	香 川 県	37	230	16.0%
山 形 県	44	304	14.3%	静 岡 県	94	744	12.7%	愛 媛 県	60	344	17.5%
福 島 県	63	463	13.6%	愛 知 県	153	1,172	13.1%	高 知 県	33	202	16.4%
茨 城 県	62	550	11.3%	三 重 県	61	387	15.7%	福 岡 県	172	953	18.1%
栃 木 県	49	377	13.1%	滋 賀 県	34	239	14.0%	佐 賀 県	31	191	16.2%
群 馬 県	56	401	13.8%	京 都 府	83	508	16.4%	長 崎 県	63	340	18.5%
埼 玉 県	124	1,059	11.8%	大 阪 府	265	1,527	17.4%	熊 本 県	73	426	17.1%
千 葉 県	118	979	12.1%	兵 庫 県	166	1,057	15.7%	大 分 県	52	287	18.3%
東 京 都	319	2,150	14.9%	奈 良 県	42	270	15.7%	宮 崎 県	41	265	15.6%
神奈川県	190	1,376	13.8%	和 歌 山 県	44	245	18.0%	鹿児島県	80	429	18.7%
新 潟 県	81	567	14.2%	鳥 取 県	23	143	16.3%	沖 縄 県	35	206	17.2%
図2 都道府県別第1号被保険者に占める認定者（第1号被保険者）の割合

(輕度(要支援～要介護2)、重度(要介護3～要介護5)別)

## （５）居宅介護（支援）サービス受給者数

居宅介護（支援）サービス受給者数（以下「居宅サービス受給者数」という。）は、平成15年度累計（※平成15年3月から平成16年2月）で総数2,563万人（延人月。以下同じ。）うち、第1号被保険者数は2,469万人、第2号被保険者数は94万人となっている。1ヶ月当たり平均でみると総数で214万人となり、前年度(184万人)に比べ30万人(16.3%)増となっている。

要介護度別に年度累計では、要支援 411 万人、要介護 1 966 万人、要介護 2 487 万人、要介護 3 302 万人、要介護 4 221 万人、要介護 5 176 万人となっており、要介護 1 の受給者数が37.7％と最も多くなっている。(4表)

前年度と比べると要介護1及び要支援のサービス受給者数がそれぞれ21.7%、19.9%と伸びている。

※介護保険制度のサービス給付（受給者数及び保険給付）は、3月から翌年2月を年度単位としている。

4 表 居宅サービス受給者数（年度累計）

(单位：千人)

区分	要支援	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
第1号被保険者	4,065	9,372	4,623	2,879	2,102	1,653	24,693
第2号被保険者	43	291	248	145	104	109	940
総数	4,108	9,662	4,870	3,025	2,206	1,762	25,633
構成比	16.0%	37.7%	19.0%	11.8%	8.6%	6.9%	100.0%
図3 居宅サービス受給者数の割合（第1号被保険者、第2号被保険者別）

図４ 居宅サービス受給者数（１ヶ月平均）の推移

※（）内の数値は、平成12年度を100とした場合の指数である。
## （６）施設介護サービス受給者数

施設介護サービス受給者数（以下「施設サービス受給者」という。）は、平成15年度累計（※平成15年3月から平成16年2月）で総数878万人（延人月。以下同じ。）うち、第1号被保険者数は864万人、第2号被保険者数は15万人となっている。(5表)

1ヶ月当たり平均では、介護老人福祉施設34万人、介護老人保健施設26万人、介護療養型医療施設13万人、総数73万人であり、前年度と比べると介護老人福祉施設1.4万人(4.4%)増、介護老人保健施設1.1万人(4.4%)増、介護療養型医療施設0.7万人(5.8%)増、総数3.2万人(4.6%)増となっている。

5 表 施設サービス受給者数（年度累計）

区分	介護老人福祉施設	介護老人保健施設	介護療養型医療施設	計
第1号被保険者	4,029	3,074	1,537	8,639
第2号被保険者	40	55	50	145
計	4,069	3,129	1,587	8,784
構成比	46.3%	35.6%	18.1%	100.0%

図 5 施設サービス受給者数の割合（第1号被保険者、第2号被保険者別）

図6 施設サービス受給者数（1か月平均）の推移

※( )内の数値は平成12年度を100とした場合の指数である。
平成15年度累計(平成15年3月サービス分～平成16年2月サービス分)

## 2 ．保険給付

## (1) 総数

保険給付関係の平成15年度累計の総数は、件数8,275万件、単位数5,027億単位、費用額5兆6,891億円、利用者負担を除いた支給額5兆653億円となっている。(6表)

支給額について内訳をみると、居宅介護(支援)サービス（以下「居宅サービス」という。）は2兆3,568億円、施設介護サービス（以下「施設サービス」という。）は2兆7,085億円となり、その割合は、居宅サービス46.5%、施設サービス53.5%となっている。

1 ヶ月当たり平均で前年度と比べ件数90万件(15.0%)、単位数37億単位(9.8%)、費用額414億円(9.6%)、支給額366億円(9.5%)の増となっている。支給額の内訳では、居宅サービスは323億円(19.7%)、施設サービスは43億円(19%)の増となっている。

6 表 保険給付 介護給付・予防給付(総数)

件 数

区 分	非該当	要支援	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
居宅サービス	9,245	24,955	14,056	9,717	8,146	7,606	73,724
施設サービス	1	9	788	1,292	1,708	2,549	2,675	9,023
合 計	1	9,253	25,743	15,348	11,425	10,695	10,281	82,747
構 成 比	0.0%	11.2%	31.1%	18.5%	13.8%	12.9%	12.4%	100.0%

区 分	非該当	要支援	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
居宅サービス	15,345	68,329	50,014	43,699	37,671	34,820	249,879
施設サービス	23	180	17,566	31,499	44,907	74,146	84,497	252,819
合 計	23	15,524	85,895	81,514	88,607	111,817	119,318	502,698
構 成 比	0.0%	3.1%	17.1%	16.2%	17.6%	22.2%	23.7%	100.0%

(单位:百万円)

区 分	非該当	要支援	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
居宅サービス	165,077	714,657	518,972	451,921	387,700	356,302	2,594,629
施設サービス	310	2,431	224,243	395,438	556,174	902,461	1,013,398	3,094,457
合 計	310	167,509	938,901	914,409	1,008,095	1,290,161	1,369,700	5,689,086
構 成 比	0.0%	2.9%	16.5%	16.1%	17.7%	22.7%	24.1%	100.0%

支給額

(单位:百万円)

区 分	非該当	要支援	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
居宅サービス	152,036	651,404	471,044	409,232	350,790	322,299	2,356,804
施設サービス	281	2,211	194,854	344,090	484,532	790,203	892,345	2,708,516
合 計	281	154,247	846,257	815,134	893,764	1,140,993	1,214,644	5,065,321
構 成 比	0.0%	3.0%	16.7%	16.1%	17.6%	22.5%	24.0%	100.0%
## （２）都道府県別居宅サービス及び施設サービスの支給額割合

保険給付について、居宅サービス、施設サービスの支給額割合は、全国平均では、居宅46.5%、施設53.5%となっている。(7表)

都道府県別にみると、神奈川県、東京都が居宅サービスに係る支給額の割合が高くなっているのに対して、高知県、富山県、北海道は施設サービスの割合が約7割弱となっている。

7表 都道府県別 居宅サービス及び施設サービス支給額割合

(单位：百万円)

都道府県	居宅サービス	施設サービス	都道府県	居宅サービス	施設サービス	都道府県	居宅サービス	施設サービス
全国	2,356,804	46.5%	2,708,516	53.5%	富山県	21,857	35.2%	40,225	64.8%	島根県	20,557	43.4%	26,757	56.6%
北海道	86,189	35.6%	155,795	64.4%	石川県	23,914	41.5%	33,771	58.5%	岡山県	46,242	47.3%	51,535	52.7%
青森県	37,419	48.4%	39,854	51.6%	福井県	15,583	38.0%	25,438	62.0%	広島県	64,204	46.0%	75,312	54.0%
岩手県	25,192	39.1%	39,289	60.9%	山梨県	16,628	46.3%	19,289	53.7%	山口県	31,907	37.0%	54,394	63.0%
宮城県	40,655	49.8%	40,918	50.2%	長野県	49,617	47.6%	54,532	52.4%	徳島県	19,590	37.1%	33,248	62.9%
秋田県	24,621	40.3%	36,543	59.7%	岐阜県	39,840	51.0%	38,276	49.0%	香川県	21,116	42.6%	28,450	57.4%
山形県	27,839	46.0%	32,634	54.0%	静岡県	66,906	48.3%	71,615	51.7%	愛媛県	36,935	45.3%	44,561	54.7%
福島県	38,453	48.9%	40,159	51.1%	愛知県	107,012	50.7%	103,963	49.3%	高知県	16,861	33.7%	33,236	66.3%
茨城県	39,652	45.2%	48,139	54.8%	三重県	37,412	48.0%	40,587	52.0%	福岡県	104,498	44.6%	129,632	55.4%
栃木県	30,049	45.7%	35,649	54.3%	滋賀県	23,971	51.3%	22,772	48.7%	佐賀県	17,935	39.2%	27,805	60.8%
群馬県	38,191	48.2%	40,986	51.8%	京都府	54,212	46.8%	61,582	53.2%	長崎県	39,756	48.4%	42,365	51.6%
埼玉県	85,501	50.6%	83,509	49.4%	大阪府	158,500	49.2%	163,944	50.8%	熊本県	39,811	37.5%	66,451	62.5%
千葉県	81,389	50.2%	80,732	49.8%	兵庫県	104,529	47.4%	116,210	52.6%	大分県	29,576	45.0%	36,127	55.0%
東京都	236,804	54.1%	200,853	45.9%	奈良県	26,736	50.1%	26,674	49.9%	宮崎県	25,899	42.4%	35,189	57.6%
神奈川県	135,599	53.7%	116,939	46.3%	和歌山県	28,334	49.1%	29,426	50.9%	鹿児島県	47,070	44.4%	58,880	55.6%
新潟県	52,879	42.5%	71,502	57.5%	鳥取県	14,708	42.3%	20,025	57.7%	沖縄県	24,659	43.0%	32,746	57.0%

## （３）都道府県別第１号被保険者１人あたり支給額

第 1 号被保険者 1 人あたり支給額(総数)の全国平均は、居宅サービスでは96千円、施設サービスでは111千円、合計では207千円となっている。(8表)

都道府県別にみると、埼玉県、茨城県の第1号被保険者1人あたり支給額は16万円以下となっているのに対して、沖縄県、徳島県では約27万円となっており約2倍の格差が生じている。

8表 都道府県別第1号被保険者1人あたり支給額

(单位：千円)

都道府県	居宅サービス	施設サービス	合計	都道府県	居宅サービス	施設サービス	合計	都道府県	居宅サービス	施設サービス	合計
全国	96.2	110.6	206.8	富山県	87.3	160.7	248.0	島根県	102.9	133.9	236.9
北海道	75.1	135.8	210.9	石川県	100.9	142.5	243.5	岡山県	108.9	121.3	230.2
青森県	117.8	125.4	243.2	福井県	86.1	140.5	226.6	広島県	110.5	129.7	240.2
岩手県	76.1	118.7	194.7	山梨県	88.5	102.7	191.3	山口県	87.3	148.8	236.0
宮城県	89.9	90.5	180.4	長野県	97.6	107.3	204.9	徳島県	101.9	172.9	274.8
秋田県	81.4	120.8	202.1	岐阜県	93.9	90.2	184.0	香川県	91.8	123.7	215.4
山形県	91.5	107.2	198.7	静岡県	89.9	96.3	186.2	愛媛県	107.3	129.4	236.7
福島県	83.1	86.8	169.9	愛知県	91.3	88.7	180.0	高知県	83.7	164.9	248.6
茨城県	72.1	87.5	159.6	三重県	96.8	105.0	201.8	福岡県	109.6	136.0	245.6
栃木県	79.7	94.6	174.3	滋賀県	100.2	95.2	195.4	佐賀県	94.0	145.8	239.8
群馬県	95.2	102.1	197.3	京都府	106.7	121.2	227.9	長崎県	116.8	124.5	241.3
埼玉県	80.8	78.9	159.7	大阪府	103.8	107.4	211.2	熊本県	93.5	156.0	249.5
千葉県	83.1	82.4	165.5	兵庫県	98.9	109.9	208.8	大分県	103.2	126.0	229.2
東京都	110.1	93.4	203.6	奈良県	99.1	98.9	198.0	宮崎県	97.8	132.9	230.8
神奈川県	98.6	85.0	183.6	和歌山県	115.6	120.1	235.7	鹿児島県	109.8	137.4	247.2
新潟県	93.2	126.1	219.3	鳥取県	102.5	139.6	242.1	沖縄県	119.6	158.8	278.4
図7 第1号被保険者1人あたり支給額

## （4） 第1号被保険者分

第 1 号被保険者分の保険給付関係は、件数7,957万件、単位数4,886億単位、費用額5兆5335億円、支給額4兆9,262億円となっている。

## （5） 第2号被保険者分

第2号被保険者分の保険給付関係は、件数318万件、単位数141億単位、費用額1,556億円、支給額1,391億円となっている。

## （６）高額介護（居宅支援）サービス費

高額介護（居宅支援）サービス費の累計は件数504万件、支給額337億円となっている。

## （7） 市町村特別給付

市町村特別給付の累計は件数27万件、費用額11億円、支給額9.3億円となっている。
## 3 ．保険料収納状況

平成15年度分の保険料収納状況は、調定額9,506億円、収納額9,345億円、収納率98.3％となっている。(9表)

なお、特別徴収の収納額累計は7,717億円、収納率100.0%、普通徴収の収納額累計は1,628億円、収納率91.0%となっている。

9 表 都道府県別保険料収納状況(現年度分)

(单位：百万円)

都道府県	調定額	収納額	収納率	都道府県	調定額	収納額	収納率	都道府県	調定額	収納額	収納率
全国	950,650	934,519	98.3%	富山県	11,545	11,447	99.1%	島根県	7,775	7,707	99.1%
北海道	45,868	45,139	98.4%	石川県	10,631	10,519	98.9%	岡山県	18,112	17,877	98.7%
青森県	14,485	14,209	98.1%	福井県	7,594	7,487	98.6%	広島県	24,403	24,099	98.8%
岩手県	11,601	11,481	99.0%	山梨県	6,255	6,164	98.5%	山口県	15,483	15,272	98.6%
宮城県	16,062	15,813	98.5%	長野県	18,609	18,483	99.3%	徳島県	9,028	8,873	98.3%
秋田県	11,643	11,493	98.7%	岐阜県	15,165	14,987	98.8%	香川県	8,905	8,810	98.9%
山形県	11,193	11,105	99.2%	静岡県	26,628	26,261	98.6%	愛媛県	13,774	13,615	98.8%
福島県	14,260	14,094	98.8%	愛知県	42,119	41,601	98.8%	高知県	8,652	8,486	98.1%
茨城県	17,024	16,717	98.2%	三重県	14,113	13,916	98.6%	福岡県	40,999	40,138	97.9%
栃木県	12,602	12,392	98.3%	滋賀県	9,107	9,011	98.9%	佐賀県	8,168	8,049	98.5%
群馬県	14,339	14,164	98.8%	京都府	21,070	20,687	98.2%	長崎県	13,779	13,551	98.3%
埼玉県	36,622	35,911	98.1%	大阪府	60,799	58,895	96.9%	熊本県	18,298	18,036	98.6%
千葉県	34,143	33,465	98.0%	兵庫県	41,341	40,648	98.3%	大分県	11,081	10,934	98.7%
東京都	86,568	84,518	97.6%	奈良県	10,164	10,009	98.5%	宮崎県	10,591	10,428	98.5%
神奈川県	52,770	51,861	98.3%	和歌山県	9,767	9,588	98.2%	鹿児島県	17,643	17,396	98.6%
新潟県	22,627	22,489	99.4%	鳥取県	6,104	6,033	98.8%	沖縄県	11,142	10,662	95.7%