Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## エジプト向け農林水産物・食品の輸出額及び品目内訳

● 平成27年のエジプト向け農林水産物・食品の輸出額は、43.9億円（世界第19位、対前年比+49.5%）。

● 上位品目は、さば、播種用の種、ペプトン等。

エジプト向け農林水産物・食品輸出上位10品目

2010年平成22年	2011年平成23年	2012年平成24年	2013年平成25年	2014年平成26年	2015年平成27年
さば	さば	さば	さば	さば	さば
3,283百万円	527百万円	489百万円	2,870百万円	2,703百万円	4,206百万円
播種用の種等	播種用の種等	播種用の種等	播種用の種等	播種用の種等	播種用の種等
88百万円	17百万円	81百万円	111百万円	71百万円	132百万円
配合調製飼料	デキストリン等	醤油	すけとうたら	配合調製飼料	ペプトン等
4百万円	1百万円	2百万円	16百万円	18百万円	11百万円
醤油	-	植物の液汁エキス	配合調製飼料	レシチン等	いわし
2百万円	1百万円	15百万円	6百万円	9百万円
デキストリン等	-	丸太	アルコール飲料	デキストリン等	配合調製飼料
1百万円	1百万円	3百万円	1百万円	3百万円
味噌	-	デキストリン等	レシチン等	-	デキストリン等
0.3百万円	1百万円	2百万円	2百万円
-	-	味噌	植木等	-	醤油
0.3百万円	2百万円	1百万円
-	-	-	デキストリン等	-	-
1百万円
-	-	-	米(援助米を除く)	-	-
1百万円
-	-	-	繊維板	-	-
0.5百万円

「デキストリン」・・・タピオカ等のでん粉を分解したもので、健康食品の原料等に使用。「ペプトン」・・・牛乳や大豆のたんぱく質を分解したもので、食品添加物、培地等に使用。「レシチン」・・・卵黄や大豆由来の脂質で、食品添加物、健康食品の原料等に使用。
## ロシア向け農林水産物・食品の輸出額及び品目内訳

● 平成27年のロシア向け農林水産物・食品の輸出額は、32億円（世界第20位、対前年比▲23.3%）。

● 上位品目は、さんま、すけとうたら、アルコール飲料。

農產物

18.1億円(56.5%)

林產物

0.2億円(0.6%)

水產物

13.7億円(42.8%)

ロシア向け農林水産物・食品輸出上位10品目

2010年
平成22年	2011年
平成23年	2012年
平成24年	2013年
平成25年	2014年
平成26年	2015年
平成27年
1	さんま	アルコール飲料	アルコール飲料	アルコール飲料	アルコール飲料	さんま
4,089百万円	579百万円	510百万円	789百万円	1,055百万円	642百万円
2	アルコール飲料	さんま	すけとうだら	さんま	インスタントコーヒー	すけとうだら
517百万円	578百万円	229百万円	513百万円	732百万円	436百万円
3	たばこ	インスタントコーヒー	清凉飲料水	メントール	さんま	アルコール飲料
328百万円	289百万円	219百万円	316百万円	405百万円	410百万円
4	ソース混合調味料	清凉飲料水	ソース混合調味料	インスタントコーヒー	清凉飲料水	インスタントコーヒー
267百万円	274百万円	206百万円	237百万円	238百万円	267百万円
5	すけとうだら	ソース混合調味料	メントール	清凉飲料水	すけとうだら	コーヒー
227百万円	168百万円	205百万円	204百万円	200百万円	155百万円
6	インスタントコーヒー	すけとうだら	インスタントコーヒー	ソース混合調味料	ソース混合調味料	清凉飲料水
212百万円	151百万円	193百万円	198百万円	160百万円	154百万円
7	清凉飲料水	菓子(米菓を除く)	さんま	すけとうだら	菓子(米菓を除く)	菓子(米菓を除く)
166百万円	78百万円	192百万円	152百万円	157百万円	117百万円
8	醤油	真珠(天然・養殖)	菓子(米菓を除く)	菓子(米菓を除く)	コーヒー	ソース混合調味料
115百万円	69百万円	100百万円	118百万円	136百万円	95百万円
9	合板	ぶり	即席麺	コーヒー	即席麺	醤油
80百万円	65百万円	71百万円	98百万円	112百万円	90百万円
10	さば	即席麺	コーヒー	即席麺	醤油	かつお・まぐろ類
78百万円	52百万円	56百万円	94百万円	88百万円	72百万円

※ カッコ内は全体に占める割合

「メントール」・・・ハッカから抽出される成分で、チューインガムや歯磨き等に使用。「ソース混合調味料」・・・ソース、たれ、ドレッシング、カレー調製品等。

資料:財務省「貿易統計」を基に農林水産省作成
## イタリア向け農林水産物・食品の輸出額及び品目内訳

●平成27年のイタリア向け農林水産物・食品の輸出額は、31億円(世界第21位、対前年比+4.8%)。

●上位品目は、植木等、真珠、レシチン。

イタリア向け農林水産物・食品輸出上位10品目

2010年平成22年	2011年平成23年	2012年平成24年	2013年平成25年	2014年平成26年	2015年平成27年
1	真珠(天然・養殖)	真珠(天然・養殖)	植木等	レシチン等	レシチン等	植木等
514百万円	486百万円	293百万円	298百万円	478百万円	348百万円
2	植木等	植木等	真珠(天然・養殖)	真珠(天然・養殖)	真珠(天然・養殖)	真珠(天然・養殖)
366百万円	276百万円	247百万円	261百万円	325百万円	335百万円
3	レシチン等	生糸	生糸	植木等	植木等	レシチン等
151百万円	92百万円	106百万円	198百万円	171百万円	199百万円
4	アルコール飲料	デキストリン等	デキストリン等	焼きのり 味付けのり	アルコール飲料	アルコール飲料
103百万円	92百万円	100百万円	100百万円	115百万円	158百万円
5	醤油	アルコール飲料	レシチン等	生糸	播種用の種等	レシチン等
80百万円	62百万円	100百万円	102百万円	97百万円	141百万円
6	干しのり 焼きのり 味付けのり	干しのり 焼きのり 味付けのり	干しのり 焼きのり 味付けのり	アルコール飲料	干しのり 焼きのり 味付けのり	醤油
78百万円	56百万円	69百万円	83百万円	80百万円	112百万円
7	ラノリン	醤油	アルコール飲料	デキストリン等	デキストリン等	ソース混合調味料
55百万円	53百万円	66百万円	79百万円	80百万円	106百万円
8	デキストリン等	ラノリン	ラノリン	播種用の種等	醤油	播種用の種等
55百万円	41百万円	60百万円	64百万円	78百万円	101百万円
9	ホタテ貝	ソース混合調味料	ホタテ貝	ソース混合調味料	ソース混合調味料	デキストリン等
53百万円	33百万円	54百万円	48百万円	75百万円	85百万円
10	ソース混合調味料	播種用の種等	ソース混合調味料	醤油	ラノリン	ラビル・そうのん・そば
41百万円	31百万円	51百万円	45百万円	61百万円	45百万円

「ソース混合調味料」・・・ソース、たれ、ドレッシング、カレー調製品等。

「デキストリン」・・・タピオカ等のでん粉を分解したもので、健康食品の原料等に使用。「ラノリン」・・・羊毛製品の副産物として生産される油脂で、化粧品等に使用。「レシチン」・・・卵黄や大豆由来の脂質で、食品添加物、健康食品の原料等に使用。

平成22年 平成23年 平成24年 平成25年 平成26年 平成27年 ※ カッコ内は全体に占める割合
## EU向け農林水産物・食品の輸出額及び品目内訳

●平成27年のEU向け農林水産物・食品の輸出額は、400億円(対前年比+20.5%)。

● 上位品目は、アルコール飲料、ホタテ貝、播種用の種等。

平成22年 平成23年 平成24年 平成25年 平成26年 平成27年 ※ カッコ内は全体に占める割合

EU向什麼林水產物·食品輸出品目上位10品目

2010年平成22年	2011年平成23年	2012年平成24年	2013年平成25年	2014年平成26年	2015年平成27年
1	播種用の種等	播種用の種等	アルコール飲料	アルコール飲料	アルコール飲料	アルコール飲料
18億円	18億円	21億円	27億円	36億円	55億円
2	ソース混合調味料	アルコール飲料	ソース混合調味料	ホタテ貝	播種用の種等	ホタテ貝
16億円	17億円	14億円	18億円	18億円	32億円
3	アルコール飲料	ソース混合調味料	播種用の種等	ソース混合調味料	ソース混合調味料	播種用の種等
16億円	15億円	12億円	16億円	17億円	21億円
4	真珠(天然・養殖)	醤油	醤油	播種用の種等	ホタテ貝	緑茶
13億円	12億円	11億円	14億円	16億円	20億円
5	醤油	真珠(天然・養殖)	メントール	醤油	醤油	ソース混合調味料
12億円	11億円	10億円	13億円	16億円	20億円
6	錦鯉等	緑茶	ホタテ貝	緑茶	緑茶	錦油
10億円	9億円	9億円	12億円	15億円	19億円
7	緑茶	錦鯉等	錦鯉等	ラノリン	ラノリン	ラノリン
8億円	9億円	8億円	12億円	15億円	13億円
8	ホタテ貝	ホタテ貝	ラノリン	メントール	メントール	メントール
8億円	8億円	8億円	12億円	14億円	13億円
9	ラノリン	メントール	緑茶	錦鯉等	錦鯉等	錦鯉等
8億円	8億円	7億円	8億円	9億円	11億円
10	ペプトン等	ラノリン	真珠(天然・養殖)	真珠(天然・養殖)	真珠(天然・養殖)	牛肉
7億円	7億円	7億円	8億円	9億円	11億円

「ソース混合調味料」・・・ソース、たれ、ドレッシング、カレー調製品等。

「ペプトン」…牛乳や大豆のたんぱく質を分解したもので、食品添加物、培地等に使用。

「レシチン」…卵黄や大豆由来の脂質で、食品添加物、健康食品の原料等に使用。

「メントール」…ハッカから抽出される成分で、チューインガムや歯磨き等に使用。

「ラノリン」…羊毛製品の副産物として生産される油脂で、化粧品等に使用。

資料:財務省「貿易統計」を基に農林水産省作成
1996-1997 1998-1999 2000-2001 2002-2003 2004-2005 2006-2007 2008-2009 2010-2011 2012-2013 2014-2015 2016-2017 2018-2019 2020-2021 2022-2023 2024-2025 2026-2027 2028-2029 2030-2031 2032-2033 2034-2035 2036-2037 2038-2039 2040-2041 2042-2043 2044-2045 2046-2047 2048-2049 2050-2051 2052-2053 2054-2055 2056-2057 2058-2059 2060-2061 2062-2063 2064-2065 2066-2067 2068-2069 2070-2071 2072-2073 2074-2075 2076-2077 2078-2079 2080-2081 2082-2083 2084-2085 2086-2087 2088-2089 2090-2091 2092-2093 2094-2
【2A–1202】GOSAT データ等を用いた全球メタン発生領域の特性抽出と定量化（H24～H26；累計予算額 122,196 千円）

林田 佐智子（奈良女子大学）

### 1. 研究实施体制

(1)GOSAT データ利用手法の開発と人工衛星データの複合的解析による全球メタン濃度分布の特徴抽出（奈良女子大学）

(2)GOSAT 熱赤外センサーのメタン高度分布データを用いた対流圏メタンの動態把握（千葉大学）

(3)主要メタン発生域におけるメタン放出量推定の高度化（千葉大学）

(4)GOSAT 短波長赤外データと現地観測による大気中メタン濃度解析と収支推定（(独）国立環境研究所）

## 2 ．研究開発目的

本研究では、温室効果ガス観測技術衛星（GOSAT）で観測される大気中メタン濃度の情報を最大限活用し、これに長年積み上げてきた大気の直接観測で得られたメタン濃度データを加えて総合的に解析することにより、全球メタン発生領域の特性抽出を行う。観測データに基づく知見に基づき、インバースモデルから全球的なメタンの発生源の定量化を行うことが最終目的である。

このために本研究では、GOSAT の短波長赤外（SWIR）バンドから得られる気柱平均濃度データの詳細な解析を行うと共に、熱赤外（TIR）バンドからメタン鉛直分布データを導出する手法（リトリーバル手法）を開発・検証する。また GOSAT だけでなく他の衛星データも活用して、全球的にメタン放出源領域における特徴を抽出する。また、これまで国立環境研究所で実施してきた、シベリアにおける航空機観測とタワーネットワーク観測データ、および太平洋における船舶観測データを総合的に解析し、インバースモデルへ投入するための手法を確立する。さらにこれまでデータの空白地帯であったアジアの湿地・水田地帯に大気観測拠点を新設し、大気濃度の観測態勢をこれまでにもまして強化する。

これらの解析結果をインバースモデルに投入し、メタンの放出分布の定量化を行う。特に水田についてはインバースモデルのアプリオリとしても使われているボトムアップ式の推定量を修正するために、メタン発生過程の解明に踏み込んだ現地観測を実施する。また、インバース解析で推定されたフラックス推定量を、独立なデータと比較し、その信頼性の確認に貢献する。

### 3. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

GOSAT は世界で初めて温室効果気体観測に特化して打ち上げられた我が国独自の衛星で、二酸化炭素のみの観測を目的としている米国の OCO-2 衛星とは異なり、メタンの観測が可能であることが大きな特徴である。さらに GOSAT は、熱赤外バンドによってメタン濃度の鉛直分布を観測できる世界で唯一の衛星である。本研究では、その特性を十分に活用するための手法開発において先導的役割を果たしてきた。

本研究では、熱赤外バンドからメタン鉛直プロフェイルを導出するリトリーバルアルゴリズムの開発を行い、プロダクト公開にまで至った。また様々な現地観測・航空機との比較解析を通じて、GOSAT メタンデータの信頼性を丁寧に証明してきた。GOSATで観測されたアジアやアフリカでメタン濃度の変動を詳細に解析し、これまで理解されていなかった現象を発見した。本研究の実施によって、これまで実態がよく理解されていなかった、内陸部を含むメタン発生領域の分布や季節変動の実態が少しずつ解明されつつある。アジア域で稲作によるメタン放出が季節変動に対して大きな影響を持っていること、アフリカにおいてバイオマス燃焼によるメタンの発生が赤道直下のナイジェリア湾沿岸部で大きいことなどが示された。これはGOSATで得られた新しい発見で、人工衛星でメタンを観測するこ
との意義を強く示したといえよう。

本研究では、「温室効果ガスの亜大陸スケールでの吸収・排出量の推定精度を高める」という、GOSATプロジェクトの主たる目標に沿って、GOSATデータを活用してインバース解析を行い全球的なメタンの発生源の定量化を行うという、最終目的を達成できた。GOSATは我が国が打ち上げた世界で唯一の温室効果ガス観測に特化した衛星であり、GOSATのメタンデータを最大限利用して成果を出したことで、世界の気候変動研究への我が国の貢献を示すことができた。さらに、インバース解析の結果(GOSAT L4プロダクト）をGOSAT/TIRと比較する解析も行ったが、これは本研究のアウトプットの一つとして、広く利用されることが期待できる。

また、国立環境研究所地球環境研究センターでは、長年にわたって、太平洋を航行する定期貨物船を利用して洋上バックグランド大気の観測を継続してきた。またメタンの大放出源であるシベリアにおいて、航空機観測ならびにタワーネットワーク観測を行ってきた。シベリアで長期観測を行っているグループは世界でも他に無く、貴重なデータとして世界中の研究者に利用されている。本研究において、これらの貴重なデータを科学的に活用できたことにも大きな科学的意義がある。

## (2) 環境政策への貢献（研究者による記載）

## ＜行政が既に活用した成果＞

本研究で得られた GOSAT の観測データを用いた全球の月別メタン収支の推定結果は、環境省が国立環境研究所と JAXA と共同で行った報道発表に使用された（2014 年 3 月 27 日）。これにより、環境省が力を入れて推進してきた GOSAT プロジェクトの成果を国民に還元することにつながった。

＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本研究で開発した GOSAT の観測データを用いたメタン収支の推定手法は、改良を続けながら今後も GOSAT L4 メタンプロダクトの作成に使用されるため、GOSAT L4 メタンデータを利用する全ての環境政策には必須のツールとなる。

### 4. 委員の指摘及び提言概要

GOSAT 短波長赤外バンドからの気柱平均濃度を用いた広域 CH_{4} 分布の特性解析および GOSAT 熱赤外バンドからの CH_{4} プロファイルの高精度化については計画通りに実施され、成果を挙げている。サブテーマ（3）の成果の課題全体への貢献が不明瞭であり、サブテーマ間の連携は不十分であるが、最終目標とした GOSAT データおよび地上観測データのインバージョン解析による全球 CH_{4} フラックスの推定は確実に達成されている。

### 5. 評点

総合評点：A
第Ⅱ部 イノベーションの促進とワーク・ライフ・バランスの実現に向けた課題

## ● TFP の上昇率を高めるにはイノベーションの促進が重要

続いて TFP の上昇には何が必要なのかをみていく。TFP は、具体的には、生産手法の革新、最先端の技術の導入などの資本の質的な変化、生産効率の改善、工場における分業体制の見直しなどの業務改善、組織改善、革新的な経営戦略などによるイノベーションの実現によって上昇するといわれている。そこで、第 2-(1)-4 図により TFP とイノベーションの関係について確認してみよう $ ^{8} $ 。

まず左図により TFP とイノベーションの関係を国際比較してみると、これらの関係には正の相関があることが分かる。我が国について確認すると、イノベーションの実現割合が低く、TFP 上昇率が低いという状況になっている一方で、主要国であるドイツやフランスは我が国に比べてイノベーションの実現割合が高く、TFP 上昇率も高い状況となっている。

さらに、右図により産業別に TFP とイノベーションの関係をみても同様の関係を確認でき、我が国では、製造業は「イノベーションの実現割合が高く、TFP 上昇率も高い」、サービス業

## 第2-(1)-4図 TFP とイノベーションの関係

○ TFP 上昇率を高めるにはイノベーションが重要。

○ 産業別にみると、製造業はイノベーションの実現割合が高く、TFP 上昇率も高い。一方、サービス業はイノベーションの実現割合が低く、TFP 上昇率も低い。

資料出所 文部科学省科学技術・学術政策研究所「全国イノベーション調査」、OECD “Innovation statistics and indicators” をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）イノベーションの実現とは、実際に、新たな製品・サービスの開発や生産・販売方法の導入、また経営管理方法の導入等を通じて新たな価値を生み出すことができていること。実現割合とは、実現企業数を全体の企業数で除した割合のことをいう。

2）左図について、国別の TFP 上昇率は、2013 年から 2014 年の上昇率。

3）右図について、産業ごとのTFP上昇率は、2010年から2014年の上昇率（日本についてのみ、2010年から2012年の上昇率）

8 イノベーション活動の関係のデータについては、データに制約もあるため、本章では「イノベーション活動」を国際比較する際には、イノベーション活動の指標として用いられることが多い「OECD Innovation statistics and indicators」及びOECDとも連携して調査を行っている科学技術・学術政策研究所（NISTEP）において、民間企業におけるイノベーションの実現やそれに向けた活動の状況及び動向調査を目的として実施している「全国イノベーション調査」を用い、企業におけるイノベーション活動の認識やその変化などを概観する。また、イノベーションについては、様々な定義があるが、ここではOECDのオスロ・マニュアルに従い、本章では、新たな製品・サービスの開発や生産・販売方法の導入、また経営管理方法の導入等を通じて新たな価値を生み出すことと定義する。
## 第2-(3)-12図 AIによる代替と STEM 職種

○ 我が国の STEM に関連する学部専攻割合をみると米国と遜色ないが、STEM 職種への就職割合は低い。

○ AI による雇用の代替の確率をみると、STEM 職種はそれ以外の職種に比べて低くなっている。

資料出所 総務省統計局「平成22年国勢調査 抽出詳細集計」、OECD “Education at a Glance”、Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne(2013) “THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?” をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

ことも重要となっていくと考えられる。

## コミュニケーション能力は AI の進展に伴って重要になる

続いて、AIの進展に伴い、より必要になることが予想される「コミュニケーション能力」についてみてみよう。コミュニケーション能力は、AIが持たない「人間的な能力」として近年注目されている。実際、第2-(3)-13図により、人が持つ基礎的な能力「書く・動く・話す」とOECDのレポートによりまとめられた国ごとの雇用がAIに代替される可能性のデータとの関係をみると、書く能力、動く能力についてはこれらの能力の使用の機会が多いほどAIの代替率が低くなるといった結果はみられない。しかしながら、「話す能力」すなわちコミュニケーション能力に注目すると、コミュニケーション能力の使用が多いほど、AIの代替率が低いという結果が出ており、AIの進展にしたがって、コミュニケーション能力はますます重要となっていく可能性が高いことが分かる。我が国についてOECD諸国の比較で「コミュニケーション能力」をみると、我が国は現状でもOECD諸国より高めに位置している状況にはあるが、今後も「コミュニケーション能力」を強化していくことはAIに対応していく上でも重要な取組と考えられる。

この点については AI に関する各種アンケート調査からも同様の結果を確認することができる。第 2-(3)-14 図をみると、厚生労働省「IoT・ビッグデータ・AI 等技術革新が雇用・労働に与える影響に関する調査」(2016 年)、総務省「ICT の進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究（有識者アンケート）」(2016 年)ともに、AI が一般化する時代における必要な能力として上位に「コミュニケーション能力」という人間的能力をあげている。また、森川（2016）「人工知能・ロボットと雇用：個人サーベイによる分析」において実施した「経済の構造変化・経済政策と生活・消費に関するインターネット調査」(2016 年)において、サービスを受ける側から確認しても、自動車の運転などコミュニケーション能力が必要とされにくい仕事では、仕事を AI ではなく人にやってほしいと思っている者が約 2 割しかいないが、保
## 第2-(3)-13 図

## AI による代替と基礎的能力の関係

○ 仕事における話す能力と AI による雇用の代替の可能性の高さには、弱い負の相関がみられ、話す能力を仕事で使う人材が多い国ほど、AI により職を失う確率が低い。

(仕事における話す能力の使用機会)

資料出所 PIACC、OECD(2016) “The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries” をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

(注) 1）仕事における書く能力の使用、仕事における動く能力の使用、仕事における話す能力の使用はそれぞれ PIACC において「Job-task measures of skill use at work; writingwork」「Job-task measures of skill use at work; physical work」「Job-task measures of skill use at work; communicating」を指す。

2）雇用が AI に代替される可能性は、OECD(2016) “The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries” の「Share of Workers with High Automatibility by OECD Countries」を指す。

## 第2-(3)-14 図

## 調査結果からみた AI の進展に伴い必要とされる能力

☐ 企業や有識者に対するアンケートの結果をみると、今後、コミュニケーション能力が重要になっていくことが示唆される。

☐ サービスを受ける側の立場からしても、コミュニケーションに関する仕事は人間にやってもらいたいと感じている傾向にある。

資料出所 厚生労働省「今後の雇用政策の実施に向けた現状分析に関する調査研究事業(IoT・ビッグデーター・AI等が雇用・労働に与える影響に関する研究会)」（2016年度）、総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（2016年）、森川（2016）「人工知能・ロボットと雇用：個人サーベイによる分析」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

(注) 1）右図について、コミュニケーション能力が必要とされにくい仕事については、家事（料理、掃除、洗濯など）及び自動車の運転の値を、コミュニケーション能力が必要とされる仕事については、育児、保育サービスの値をとっている。

2）複数回答

育サービスなどコミュニケーション能力が必要とされる仕事では、約6割の者が人にやってほしいと回答している。このようなことからもAIの進展に伴い、「コミュニケーション能力」は仕事をしていく上で今以上に必要不可欠なものになっていくことが推測される。
## その他必要な能力としては「AI を使いこなせる能力」があげられる

その他必要とされる能力についても前述したアンケート結果も用いながら確認する。AIは森川（2016）「人口知能・ロボットと企業経営」に「AI・ロボットは現時点では想像できない新しい仕事を生み出す可能性が高く、既存企業以外に今後新しく誕生する企業がそれら新しい仕事の受け皿となる可能性があることを念頭に置く必要がある」とあるように、AIの進展に対応するためには、今まで以上に様々な能力を求められることが多くなると思われる。本節ではその代表例としてよく指摘される「理系的な能力」「コミュニケーション能力」を取り上げた。ここではその他どのような能力がAIに対応するのに必要な能力となるのかアンケート調査を基に考える。第2-(3)-15図左図により、前出「イノベーションへの対応に向けた働き方のあり方等に関する調査」をみると、求められるスキルとしては「AIの価値や可能性を正しく理解するための基礎的知識」「AIの価値や可能性を正しく理解するための技術力」「AIの活用方法を考えるための創造性やデザイン力」など「AIを使いこなす能力」があげられている。この傾向については、企業、労働者ともに差はない。右図により将来ホワイトカラーが活躍し続けるために必要な取組を確認しても、「AI等を取り入れた新しいツールやシステムを使いこなす力」が上位に位置づけられ、この点からも「AIを使いこなす能力」が重要であることが分かる。これらの能力については、企業、労働者ともにその必要性を意識しながらAIが一般化する時代に備えることが求められる。そこで、第2-(3)-16図において、AIに対する企業

## 第2-(3)-15図 AIの代替に備えて必要な能力

○ AIが一般化した時代には、AIの価値や可能性を正しく理解するための基礎的知識が重要になると考えられている。

○将来、ホワイトカラーが活躍し続けるためにはAI等を取り入れた新しいツール等を使いこなす力を身につけることが重要になると考えられている。

資料出所 厚生労働省「今後の雇用政策の実施に向けた現状分析に関する調査研究事業 (IoI・ビッグデータ・AI等が雇用・労働に与える影響に関する研究会)」(2016年度)、(独)労働政研究・研修機構「イノベーションへの対応状況調査」(2017年)「イノベーションへの対応に向けた働き方のあり方等に関する調査」(2017年)の調査票情報をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）左図について、企業調査では「AIの活用が一般化する時代において、AIの活用のスキルのうち、今後、貴社が求めるスキルにはどのようなものがあると思いますか。」という問い、正社員調査では「AIの活用が一般化する時代において、AIの活用のスキルのうち、今後、あなた自身が取得したいスキル、または自分の子どもに習得させたいスキルをお知らせください。」という問いに対する回答をそれぞれ集計したもの。2）複数回答
を使いこなす能力」などを身につけることが必要であり、これらの能力の向上に対し、行政としても積極的に関与していくことが求められる。

## コラム2-3

専門家による AI（人工知能）の定義

研究者	所属	定義
中島秀之	公立はこだて未来大学学長	人工的につくられた、知能を持つ実態。あるいはそれをつくろうとすることによって知能自体を研究する分野である
武田英明	国立情報学研究所教授
西田豊明	京都大学大学院情報学研究科教授	「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である
溝口理一郎	北陸先端科学技術大学院大学教授	人工的につくった知的な振る舞いをするもの（システム）である
長尾真	京都大学名誉教授前国立国会図書館長	人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである
堀浩一	東京大学大学院工学系研究科教授	人工的に作る新しい知能の世界である
浅田稔	大阪大学大学院工学研究科教授	知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない
松原仁	公立はこだて未来大学教授	究極には人間と区別が付かない人工的な知能のこと
池上高志	東京大学大学院総合文化研究科教授	自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちた相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らって、人工的につくり出せるシステム。
山口高平	慶應義塾大学理工学部教授	人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム
栗原聡	電気通信大学大学院情報システム学研究科教授	工学的につくられる知能であるが、その知能のレベルは人を超えているものを想像している
山川宏	ドワンゴ人工知能研究所所長	計算機知能のうちで、人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼んで良いのではないかと思う
松尾豊	東京大学大学院工学系研究科准教授	人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。人間のように知的であるとは、「気づくことのできる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である

資料出所 松尾豊（2015年）「人工知能は人間を超えるか」(KADOKAWA)

(注) 各研究者の所属は上記著書出版当時のもの。

## コラム2－4

## AI の雇用への影響に関する参考文献

## 【職業の観点】

## [日本]

経済産業省（2016）「新産業構造ビジョン～第4次産業革命をリードする日本の戦略～中間整理」

(株)野村総合研究所（2015）「日本の労働人口の49％が人工知能やロボット等で代替可能に」（野村総合研究所ニュースリリース2015年12月2日）

(株)三菱総合研究所（2017）「AI・ロボット・IoEが変える2030年の日本」（MRIマンスリーレビュー2017年2月）

Benjamin David (2015) "Computer technology and probable job destructions in Japan: an evaluation" [諸外国]

Economix Research & Consulting (2013) “The German Labour Market in the Year 2030-A Strategic View on Demography, Employment and Education-”（ドイツ）

Frey and Osborne (2013) "THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?" (米国)

## 【産業の観点】

## [日本]

経済産業省（2016）「新産業構造ビジョン～第4次産業革命をリードする日本の戦略～中間整理」（再掲）

(株)三菱総合研究所（2017）「AI・ロボット・IoEが変える2030年の日本」（MRIマンスリーレビュー2017年2月）（再掲）

[諸外国]

Economix Research & Consulting (2013) “The German Labour Market in the Year 2030 – A Strategic View on Demography, Employment and Education–”（ドイツ）（再掲）

pwc UK (2017)"Will robots steal our jobs? The potential impact of automation on the UK 30 and other major economies" (UK Economic Outlook March 2017) (英国)

## 【業務の観点】

OECD (2016) "The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis" (OECD Social, Employment and Migration Working Papers No.189) (OECD 諸国)
## 第3-(1)-6図

## 女性の労働参加の状況

女性の就業者数が増加しており、子育て世代で就業率の上昇幅が大きい。

○ 女性の正規雇用労働者数は変わらない中、年齢階級別でみると25～44歳が増えている。

正規雇用労働者の年齢階級別内訳（女性）（%）

資料出所 総務省統計局「労働力調査」、下2図の2000年は「労働力調査特別調査」、2016年は「労働力調査（詳細集計）」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）「労働力調査特別調査」と「労働力調査（詳細集計）」とでは、調査方法、調査月などが相違することから、時系列比較には留意が必要。

また、就業率の変化をみると、高齢化が進む中、2000年と比較して男性は低下しているものの、女性は上昇していることが分かる。年齢階級別にみると、65歳以上の就業率の上昇幅と比較して、特に子育て世代である20代後半から40代前半にかけての女性における上昇幅は大きくなっている。

さらに、男女・雇用形態別雇用者数の変化を確認する。非正規雇用労働者は男性よりも女性の方が多い状況が続いており、2016年の女性の非正規雇用労働者数は1,373万人と、男性の651万人の2.1倍となっている。2000年と比較して2016年の男性の正規雇用労働者が減少し、女性がほぼ横ばいである中、年齢階級別に女性の正規雇用労働者の割合を確認すると、35～44歳で大きく上昇しており、子育て世代の女性を中心に正規雇用労働者が増加していることが示唆される。実際、正規雇用労働者の増減をみても2000年と比較して35～44歳の女性では増加し、25～34歳の女性についても人口が減少する中、人口の減少幅ほどには正規雇用労働者が減少しておらず、子育て世代の女性における正規雇用労働者が増加傾向にあることがうかがえる（付3-(1)-3図）。
第Ⅱ部 イノベーションの促進とワーク・ライフ・バランスの実現に向けた課題

交えながら整理する。

まず、第3-(1)-11図で我が国の育児・介護をしている有業者の状況を確認してみよう。左上図によると、育児・介護をしている有業者は2012年で男女合わせて約1,000万人（男女ともに500万人前後）存在しており、割合としては男女とも15%前後となっている。年齢階級別にみると育児をしている有業者については、男女とも30～34歳、35～39歳、40～44歳層が多いことが確認できる。また年齢階級別に介護をしている有業者をみると、50～54歳、55～59歳、60～64歳層で多くなっている。

一方で、育児・介護等を理由に正規雇用や就業を断念している状況に置かれている方は多い。高齢化が進み、人手不足下にある我が国では、休暇制度を拡充するなど両立を図るための環境が更に整備されれば正規雇用を選択するなど、より働きたいと考えている可能性もある。第3-(1)-12図の左上図で、育児・介護を理由に離職した方の状況をみると、女性が多くなっており、2012年で男女合わせて育児理由では26万人、介護理由では10万人となっている。また、

## 第3-(1)-11図 育児・介護をしている有業者（男女別、年齢階級別）

○ 育児・介護をしている有業者数は男女合わせて約 1,000 万人存在し、男女とも 15% 前後が育児・介護をしている。

○ 育児をしている有業者数は 30～44 歳層が多く、介護をしている有業者数は 50～64 歳層が多い。

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

(注) 1）左上図について、育児・介護をしている有業者数は、育児をしている有業者数と介護をしている有業者数を合計した延べ人数で、男性の内訳は、育児が400万人、介護が131万人。女性の内訳は、育児が311万人、介護が160万人。

2）育児・介護従事有業者率＝育児・介護をしている有業者／有業者。
## コラム3-3

## 中堅企業における働き方の見直しに向けた取組（イーソル株式会社）

働き方の見直しについては、必要性は認識しているものの人事組織が充実している大企業以外で実施することは難しく、継続的に実施することが困難との声も聞かれる。そこで、厚生労働省では、中堅規模の企業（従業員約380名）において、働き方の見直しを行った企業の事例として、東京都中野区のイーソル株式会社へのヒアリングを行った。

イーソル株式会社は、ソフトウェアとハードウェアに関する研究開発・製造・販売を行う企業であるが、2012年から全社プロジェクトとして「楽しい“働き方”チャレンジプロジェクト（THC）」と題し、働き方の見直しに取り組んでいる。働き方の見直しを通じて、生産性・付加価値の向上を実現し、社員一人ひとりの人材価値と満足度を向上させ、楽しく勝ち続けられる社員・組織を作ることを目的としている。

本取組では、働き方の見直しを生産性の向上につなげることが重要とした上で、業務やコミュニケーションの改善に取り組み、並行して改訂した人事考課のなかでも、時間ではなく、生産性の高い人材を公正に評価していくことを会社の方針として示している。所定外労働時間の削減にも全社で取り組んでいる。

これまでの取組により、社内の2016年の年次有給休暇の取得率が過去7年間で最高となり、他に平均所定外労働時間の削減や離職率低下などについても効果をあげる一方で、社員一人当たりの生産性も着実に向上し、また、働きやすさ等、社員の満足度も向上しているとのことであり、今後は多様な働き方への取組としてテレワークの段階的な導入や年休取得促進日の設置・積立保存有給休暇の範囲拡大等も検討していく方針とのことであった。

こうした取組で成果をあげるには「期間としては3～5年は必要であり、継続して取り組んでいく必要があること」「経営トップからの社員へのポジティブメッセージの継続的な発信が大きな力となっており、目に見える成果・効果を急ぎすぎないこと」がポイントである、とのことであった。

## ● ワーク・ライフ・バランスの実現のためには、労使が協力して働く方の意識や職場環境の改善に努めていくことが重要

これまで「所定外労働時間の削減」「年次有給休暇取得の促進」のための取組や制度の導入状況について確認してきたが、これらの取組は前述したように、企業、労働者が一体となって取り組むことが重要である。そこで、働き方の見直しに対する労使双方の意識について確認する。
## 第3-(2)-13図 仕事と生活の配分と夫婦の家事時間

男性の方が、女性に比べて仕事等への配分が多くなっている。

○ 夫の家事時間は、共働き世帯・専業主婦世帯間でほとんど変わらず少ない。

世帯属性別にみた夫婦の家事時間

仕事等 ☐ 家事等 ☐ テレビ・趣味・スポーツ等

資料出所 総務省統計局「社会生活基本調査」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

(注) 1) 「仕事等」は、1日当たりの「仕事」「学業」「通勤・通学」の合計時間（週全体平均）。

2）「家事等」は、1日当たりの「家事」「介護・看護」「育児」「買い物」の合計時間（週全体平均）。

3）「テレビ・趣味・スポーツ等」は、1日当たりの「移動（通勤・通学を除く）」「テレビ・ラジオ・新聞・雑誌」「休養・くつろぎ」「学習・自己啓発・訓練(学業以外)」「趣味・娯楽」「スポーツ」「ポランティア活動・社会参加活動」「交際・つ付き合い「受診・療養」「その他」の合計時間（週全体平均）。

4）右図は、「夫婦と子供の世帯」に限定した1日当たりの「家事」の時間（2011年調査、週全体平均）。

5）「専業主婦世帯」とは、夫が有業で妻が無業の世帯。

ほど要望の割合が高く、労働時間や職場における人手の状況が男性の家事・育児参画に影響を与えており、長時間労働が是正されることは、男性の家事・育児参画を促す可能性が高いことが分かる。このように、家事等の役割分担を見直すには長時間労働の是正が重要であることは明らかであるが、その他にも役割分担に関する話合いや周りに協力をしてもらうことも世帯におけるワーク・ライフ・バランスを実現するために必要と考えられる。

この点について確認するために、右上図で、夫婦間の役割分担に関する話合いの納得度について男性の家事・育児時間別にみると、話合いの納得度が高い男性は、より長時間家事・育児に参画していることが確認できる。このため、夫婦間で役割分担について十分な話合いをすることは、ワーク・ライフ・バランスの実現に資すると考えられる。

さらに、共働き世帯の場合、育児・介護などの時間が双方ともなかなか取れないことも想定されるため、周りへの協力を求めていくこともワーク・ライフ・バランスの実現に資すると考えられる。右下図で働きながら育児や介護をする人への協力の状況を確認すると、育児や介護をしている職場の同僚へ手助けしたいと考える人はどちらも8割を超えている。同様に近隣・地域の人に対して手助けしたいと考える人も6割を超えているなど、協力に対しての積極性の高さがうかがえる。育児・介護の問題を抱える当事者が気軽に相談できるよう、社会や企業における意識の醸成、職場や地域における相談窓口の設置や周知・啓発といった取組も重要であると考えられる。

ワーク・ライフ・バランスを実現するためには、世帯における家事等の役割分担を見直していくことも重要であるが、そのためには長時間労働を是正するなど働き方を見直すことで男性の家事・育児参画を促すだけでなく、夫婦間で十分に話合いを行うことや周りに協力を求めることもワーク・ライフ・バランスの実現に資することが分かった。
A-0803 革新的手法によるエアロゾル物理化学特性の解明と気候変動予測の高精度化に関する研究

（１）エアロゾルの混合状況・光学特性の測定に関する研究

東京大学先端科学技術研究センター

近藤 豊・竹川 暢之

平成20～22年度累計予算額 58,556千円（うち、平成22年度予算額 20,583千円）

上記の予算額は、間接経費を含む

[要旨] アジア大陸から放出されるブラックカーボン（BC）の粒径分布、被覆状態、質量濃度を初めて長崎県福江島観測所で春季、高精度で測定した。この測定データの解析から、BCの被覆による大きな放射効果が示された。また、BCの光吸收係数を計算するために通常用いられているshell/coreモデルの妥当性を室内実験で初めて評価した。一方、BCの質量濃度を長期安定に測定できるCOSMOSシステムを開発した。これを沖縄辺戸ステーション、長崎県福江島観測所、長野県八方観測所の3地点で配備することによりアジア大陸下流の大気境界層中でのBCの輸送過程の理解が飛躍的に進展した。また地上観測で得られるBCのデータを用いてアジア大陸で発生するBC量を推定した。

COSMOSシステムを用いた2008年の春の航空機観測では、華中から300 km程度の広がりをもった高濃度エアロゾルが2 kmの高度に東シナ海上に輸送されることが初めて見出された。この研究を基礎に2009年春に0-8 kmの高度領域で、東シナ海・黄海で10 nmから10 μmのエアロゾル粒径分布、BC、エアロゾル化学組成、一酸化炭素の高精度観測を実施した。この高度領域での東アジアでのエアロゾル高精度観測は初めてである。この観測と3次元モデル計算との比較により、エアロゾルが発生源から自由対流圈に輸送され、さらには全地球に輸送される過程の理解を深めた。

大気大循環モデルのエアロゾル放射効果スキームを改良するために必要なエアロゾルの化学組成、放射観測を沖縄辺戸ステーションおよび長崎県福江島観測所で行った。また、並行して放射効果を推定する放射伝達計算スキームの改良も行った。この研究は、地球規模気候変動予測の向上に大きく貢献する。またこのようなデータはアジアにおける温暖化対策・大気汚染対策を国際的に議論する上での重要な知見となる。

[キーワード] エアロゾル、ブラックカーボン、放射強制力、大気大循環モデル、気候変動予測

### 1. はじめに

大気中のエアロゾルは、CO_{2}による温室効果に匹敵する冷却効果を持ち、現時点で温暖化を一部マスクしていると推定されている[IPCC第4次報告書]。しかしながら、現状の気候モデルにおけるエアロゾルの取り扱いは非常に簡略化されており、この推定には大きな不確実性がある。エアロゾルによる太陽可視光線の散乱・吸収効果（直接効果）の推定においては、気候モデル間の違いが非常に大きく、IPCC第5次報告書に向けての改善が急務である。東アジア域は、エアロゾル量が他地域に比べ極めて多く、直接効果がエアロゾルの雲生成効果（関接効果）を上回ると推定されている。また、光吸収性のあるBCによる大気加熱は、対流活動を抑制するため、雲・降水過程への影響があると推定されているが、未だ検証されていない。アジアにおけるエアロゾルの放
射効果の正確な見積もりとそれに基づく信頼性のある気候変動予測は、この地域の計画的な社会・経済の発展にとって重要となる。

放射強制力により温暖化が駆動されるため、不確定性の大きいエアロブルの放射強制力の推定の高精度化が地球規模・大陸規模の気候変動の解明と将来予測にとって急務である。エアロブルの放射強制力の高精度化にはエアロブルの物理化学特性の解明と、それに基づくエアロブルの物理化学・光学モデルの構築が必要である。本研究では、東京大学のグループが世界に先駆けて確立した、レーザー誘起白熱法によるBC単一粒子測定方法を用いた。この方法により光吸收性のBCと非吸收性粒子と区別し、それぞれの粒径分布を測定できる。更に、BCを被覆している水溶性成分の厚さも測定可能である。この革新的な測定技術を、高精度のエアロブル化学組成・大気放射観測および世界最高水準の大気大循環モデルと組み合わせることにより、エアロブルの直接放射強制力の推定の信頼性を画期的に高めることができる。

### 2. 研究目的

エアロゾルの放射強制力は、エアロゾルの光学的厚さ(Aerosol Optical Thickness: AOT)と単一散乱アルベド(Single Scattering Albedo: SSA)の2つのパラメータを求めることにより、良い精度で評価できる。従って、本研究では、まず、これらのパラメータの決定精度の向上に焦点を当てる。単一散乱アルベドは光吸收性のBCの粒径分布とそれを被覆している水溶性成分の厚さ（混合状態）により大きく変わる。また、BC以外の非吸收性エアロゾル（硫酸塩や有機化合物）もAOTやSSAに寄与する。AOTとSSAの決定には、これらの物理量と非吸收性エアロゾルの粒径分布・エアロゾル化学組成の同時情報が必要になる。本研究では、大気浮遊状態で個々の粒子の光学特性・化学組成を同時測定することにより、これらの物理量を正確に定量する。またエアロゾルの広域分布は広域のAOTとSSAに大きく影響する。エアロゾルの分布を決めるエアロゾル生成・輸送過程を定量的に理解するためにエアロゾル化学組成（無機・有機・BC）を東アジアで高精度で測定する。

AOTとSSAを放射リモート観測から得られる値と比較し、エアロゾルの光学モデルを検証する。またエアロゾルの物理化学特性（BCの粒径分布・混合状態、非吸収性エアロゾル（硫酸塩や有機化合物）化学組成の粒径分布など）と光学特性を定量的に結び付ける気候モデル用の放射モジュールを根本的に改良する。

これらの理解に基づき、エアロゾルの物理化学特性を入力パラメータとしてAOTとSSAを効率的に計算するスキームを大幅に改良し、気候モデル用のエアロゾル放射モジュールを改造する。また、モデルの濃度再現結果を評価する。

### 3. 研究方法

## （1） エアロゾルの混合状況・光学特性の測定の研究

エアロゾルの粒径分布・混合状態の測定を長崎県福江島で春季に実施しこのデータを詳細に解析した $ ^{1)} $ 。この観測ではレーザー誘起白熱法(Laser Induced Incandescence, LII)に基づくSP2(single particle soot photometer)測定器を用いた。BCの粒径分布と各粒径毎の被覆量と共にBCを含まない光散乱性エアロゾルの粒径分布も測定された。また同時に国立環境研究所のエアロゾル質量分析計・レーザーレーダー観測と千葉大学の放射観測が行われた。
## （２）エアロゾルの混合状態とマクロな光学特性の詳細比較

1）福江島でのBCの光吸収の推定に用いた光学モデルの検証を室内実験で行った。混合状態の変化によるエアロゾル光学特性の変化を測定することを試みた。グラファイト粒子をオレイン酸あるいはグリセリンで被覆し、光吸収量の変化を実験室で測定した。空中に浮遊した状態でのBCの光吸収の測定には、光音響法を用いた。また、グラファイト粒子の被覆の厚さの測定には福江島での観測で使用したSP2測定器を用いた $ ^{2)} $ 。

2）SP2から測定されるBCの粒径分布と各粒径毎の被覆量をもとに、BCの光吸収係数、消散係数をMie理論により計算できることを福江島での観測データの解析で示した。しかし、大気中のBCはフラクタル構造をもっており、球形を仮定したShell/coreモデルによる計算の精度は自明ではない。東京において大気中BCの光吸収係数、消散係数の測定を、それぞれ光音響法、cavity ringdown測定器を用いて行った。SP2との同時測定を約一週間行い、SP2から求められるこれらの物理量と、直接測定の比較を行える十分なデータを取得した。

## （３）光吸收を利用したBC測定法の開発

SP2測定器はBCの粒径分布と各粒径毎の被覆量を測定できる点で非常に優れている。しかし長期間の信頼性のある運用は、システムの複雑さから考え極めて困難である。フィルターにBCを捕集し、フィルターの光透過率の変化から光吸収係数を求め、それからBCの質量濃度を求める方法は以前から用いられてきた。すなわち光吸収係数 $ b_{abs} $ とBCの質量濃度 $ M_{BC} $ を同時に測定し、質量吸収断面積 $ C_{abc} $ を $ C_{abs}=b_{abs}/M_{BC} $ により求める。 $ C_{abs} $ が決めれば $ b_{abs} $ の測定から $ M_{BC} $ を求めることが出来る。しかし、 $ C_{abs} $ の正確な決定は極めて困難であった。揮発性成分の被覆や光散乱性エアロブルの混在が質 $ C_{abs} $ の変動に大きく寄与していると考えられる。ここでエアロブル取り込み用の配管の一部を400℃に加熱し、揮発性成分を除去し、この干渉を最小限にすることができた $ ^{3)} $ 。

## （４）BCの地上・航空機観測とモデル計算を用いたデータ解析

COSMOS連続測定器を辺戸観測ステーションに設置し、1分の高時間分解能のBC濃度の連続したデータを取得した。2009年春に0-8 kmの高度領域で、東シナ海・黄海で10 nmから10 μmのエアロブル粒径分布、BC、エアロブル化学組成、一酸化炭素の高精度観測を実施した。この観測には、本研究で整備・開発した測定器が用いられた。鹿児島空港を基点にして、韓国ソウルに至る航路上の黄海領域を初めて詳細に観測した。さらに3次元の化学輸送モデルによるエアロブルの計算も実施した。

## （５）エアロゾルの物理化学過程と混合状態を詳細に扱うモジュールの開発

第一段階として、エアロゾルの混合状態と被覆過程を詳細に扱うボックスモデルを開発した。具体的には、エアロゾルの各成分量を、粒径と粒子中のBCの質量比率に対して与える新しいエアロゾル表現をエアロゾルモジュールMADRID（Model of Aerosol Dynamics, Reaction, Ionization, and Dissolution）に導入することで、BCの混合状態を陽に表現した新しいボックスモデルMADRID-BCを開発した $ ^{4)} $ 。また、様々な粒径のBC粒子や、BCを含まない粒子（主に散乱性エアロゾルの混合状態と被覆過程を詳細に扱うボックスモデルを開発した）。