Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 4 供給たんぱく質

平成25年度の国民1人・1日当たりの供給たんぱく質は、水産物の消費が減少したこと等により、対前年度1.5％減(1.2g減)の78.6gとなった。

(1) 動物性たんぱく質は、畜産物が0.1%増(0.1 g 増)の28.6 g、水産物が7.0%減（1.1 g減）の14.6 gとなったことから、全体として2.4%減(1.1 g減)の43.2 gとなった。

植物性たんぱく質は、穀類が0.3%増(0.0g増)の19.7g、豆類が0.6%増(0.1g増)の6.9gとなった一方、その他の品目で2.2%減(0.2g増)の8.8gとなったことから、全体として0.3%減(0.0g減)の35.5gとなった。

この結果、供給たんぱく質全体に占める割合は、動物性たんぱく質が0.6ポイント減少し54.9%、植物性たんぱく質が45.1%となった。

(2) 動物性たんぱく質供給量の構成をみると、水産物の消費が減少した。

この結果、動物性たんぱく質供給量全体に占める割合は、水産物が1.3ポイント減少し33.9%、畜産物が66.1％となった。

第 3 表 国 民

動 物 性
畜 産
肉類	鶏卵
実数(g)	年度昭和4050平成718202122232425	3.68.411.314.214.314.114.314.314.815.115.1	3.84.65.85.65.75.75.65.65.65.65.65.7
増減率(%)	24～25	0.0	0.1
40～5050～6060～717～1819～2020～2121～2222～2324～25	133.334.525.70.4△1.20.11.30.24～25	21.16.518.4△3.60.52.21.8△0.6△0.40.50.21.0
構成比(%)	昭和4050平成718202122232425	4.810.513.816.217.017.117.918.118.318.718.919.2	5.15.76.06.66.76.87.07.17.27.2

第 4 表 国 民

畜
肉
牛肉	豚肉
実数(g)	年度昭和4050平成71819202122232425	0.71.31.83.52.62.62.62.62.72.82.73.74.44.47.25.65.65.75.95.45.313.213.513.513.413.6	1.43.44.65.16.05.75.75.85.75.85.95.95.45.313.213.513.513.413.6
構成比(%)	昭和4050平成71819202122232425	2.73.74.47.25.66.06.36.26.46.4	5.49.711.210.612.912.712.813.313.313.213.513.513.413.6
物
牛乳·乳製品	小計	水産物	計	植物性
穀類	豆類	その他	計	合計
3.0	10.4	15.5	25.9	30.3	7.3	11.5	49.1	75.0
4.2	17.3	17.7	35.0	26.4	7.5	11.4	45.3	80.3
6.2	22.4	18.8	41.2	22.4	7.4	11.1	40.9	82.1
8.0	27.9	20.4	48.3	21.5	7.3	10.8	39.6	87.9
8.0	27.9	18.3	46.2	20.2	7.8	9.8	37.8	84.0
8.1	27.8	17.2	45.0	20.1	7.7	9.6	37.5	82.5
8.1	28.0	16.8	44.7	20.2	7.6	9.6	37.4	82.2
7.5	27.4	16.4	43.8	19.5	7.5	9.1	36.1	79.9
7.4	27.3	15.7	43.0	19.6	7.2	9.1	35.9	78.9
7.6	27.7	15.9	43.6	20.1	7.1	8.8	36.1	79.7
7.7	28.1	15.5	43.6	19.8	7.0	8.9	35.6	79.3
7.8	28.5	15.7	44.3	19.7	6.8	9.0	35.5	79.8
7.8	28.6	14.6	43.2	19.7	6.9	8.8	35.5	78.6
0.0	0.1	△1.1	△1.1	0.0	0.1	△0.2	0.0	△1.2
40.0	66.3	14.2	35.1	△12.9	2.7	△0.9	△7.7	7.1
47.6	29.5	6.2	17.7	△15.2	△1.3	△2.6	△9.7	2.2
29.0	24.6	8.5	17.2	△4.0	△1.4	△2.7	△3.2	7.1
0.6	△0.0	△10.1	△4.3	△6.1	6.4	△8.9	△4.5	△4.4
0.3	△0.4	△6.0	△2.7	△0.4	△0.6	△2.1	△0.9	△1.9
0.8	0.7	△2.8	△0.7	0.6	△1.1	△0.6	△0.0	△0.4
△7.3	△1.9	△2.3	△2.0	△3.5	△2.4	△4.6	△3.6	△2.7
△1.9	△0.5	△4.1	△1.8	0.4	△3.4	△0.4	△0.5	△1.3
2.4	1.6	1.1	1.4	2.6	△1.1	△2.9	0.4	1.0
2.3	1.4	△2.6	△0.0	△1.3	△2.4	0.3	△1.1	△0.5
1.3	1.4	1.7	1.5	△0.8	△1.7	2.0	△0.3	0.7
△0.6	0.1	△7.0	△2.4	0.3	0.6	△2.2	△0.3	△1.5
4.0	13.9	20.7	34.5	40.4	9.7	15.3	65.5	100.0
5.2	21.5	22.0	43.6	32.9	9.3	14.2	56.4	100.0
7.6	27.3	22.9	50.2	27.3	9.0	13.5	49.8	100.0
9.1	31.7	23.2	54.9	24.5	8.3	12.3	45.1	100.0
9.6	33.2	21.8	55.0	24.0	9.2	11.7	45.0	100.0
9.8	33.7	20.9	54.6	24.4	9.4	11.7	45.4	100.0
9.9	34.0	20.4	54.4	24.6	9.3	11.7	45.6	100.0
9.4	34.3	20.5	54.8	24.4	9.3	11.4	45.2	100.0
9.4	34.6	19.9	54.5	24.8	9.1	11.5	45.5	100.0
9.5	34.8	19.9	54.7	25.2	8.9	11.1	45.3	100.0
9.8	35.5	19.5	55.0	25.0	8.8	11.2	45.0	100.0
9.8	35.8	19.7	55.5	24.6	8.6	11.3	44.5	100.0
9.9	36.3	18.6	54.9	25.1	8.7	11.2	45.1	100.0

1 人・1 日当たり動物性たんぱく質供給量の構成

産物	計	水産物	計	合計
類	鶏卵	牛乳・乳製品	魚介類	鯨肉
鶏肉	その他の肉
1.0	0.4	3.8	3.0	10.4	14.2	1.3	15.5	25.9
2.8	0.9	4.6	4.2	17.3	17.1	0.6	17.7	35.0
4.5	0.5	4.9	6.2	22.4	18.6	0.2	18.8	41.2
5.3	0.3	5.8	8.0	27.9	20.4	0.0	20.4	48.3
5.5	0.2	5.6	8.0	27.9	18.3	0.0	18.3	46.2
5.7	0.1	5.6	8.1	27.8	17.2	0.0	17.2	45.0
5.6	0.1	5.7	8.1	28.0	16.7	0.0	16.8	44.7
5.7	0.1	5.6	7.5	27.4	16.3	0.0	16.4	43.8
5.8	0.1	5.6	7.4	27.3	15.7	0.0	15.7	43.0
6.0	0.1	5.6	7.6	27.7	15.9	0.0	15.9	43.6
6.0	0.1	5.6	7.7	28.1	15.4	0.0	15.5	43.6
6.4	0.1	5.6	7.8	28.5	15.7	0.0	15.7	44.3
6.3	0.1	5.7	7.8	28.6	14.6	0.0	14.6	43.2
3.9	1.5	14.7	11.6	40.2	54.8	5.0	59.8	100.0
8.0	2.6	13.1	12.0	49.4	48.9	1.7	50.6	100.0
10.9	1.2	11.9	15.0	54.4	45.1	0.5	45.6	100.0
11.0	0.6	12.0	16.6	57.8	42.2	0.0	42.2	100.0
12.0	0.4	12.1	17.4	60.3	39.6	0.1	39.7	100.0
12.6	0.3	12.5	17.9	61.7	38.3	0.1	38.3	100.0
12.6	0.3	12.8	18.2	62.5	37.4	0.0	37.5	100.0
13.0	0.3	12.9	17.2	62.6	37.3	0.1	37.4	100.0
13.5	0.2	13.0	17.2	63.5	36.5	0.0	36.5	100.0
13.7	0.2	12.8	17.4	63.6	36.4	0.0	36.4	100.0
13.8	0.2	12.9	17.8	64.5	35.4	0.1	35.5	100.0
14.5	0.2	12.8	17.8	64.8	35.1	0.0	35.2	100.0
14.7	0.2	13.1	18.1	66.1	33.8	0.0	33.9	100.0
## 5 供給脂質

平成25年度の国民1人・1日当たりの供給脂質は、牛乳・乳製品の消費の減少等により対前年度0.4%減(0.3g減)の77.0gとなった。

(1) 油脂類については、植物性油脂が0.1％増(0.1g増)の35.0g、動物性油脂が3.0％増(0.0g増)の2.3gとなったことから、油脂類計で0.3％増(0.1g増)の37.3gとなった。

(2) 油脂類以外の品目は、肉類が0.3％増(0.0g増)の11.8g、牛乳・乳製品が0.6％減(0.1g減)の8.5gとなったが、その他の品目で4.1％減(0.5g減)の11.2gとなったこと等から、全体で1.1％減(0.4g減)の12.5gとなった。

第 5 表 国 民

油 脂 類	計
植物性	動物性
実数	年度昭和40	12.7	4.5	17.2
50	23.7	6.0	29.7
60	31.4	6.9	38.3
平成7	34.2	5.6	39.8
17	36.9	3.0	39.9
18	36.9	2.9	39.8
19	36.5	2.7	39.3
(g)	20	35.5	2.3	37.8
21	33.6	2.2	35.8
22	34.7	2.2	36.9
23	34.7	2.3	37.0
24	34.9	2.3	37.2
25	35.0	2.3	37.3
増減量(g)	24～25	0.1	0.0	0.1
増	40～50	86.6	33.3	72.7
50～60	32.5	15.0	29.0
60～7	8.9	△18.8	3.9
7～17	7.8	△45.7	0.3
減率	17～18	△0.0	△3.7	△0.3
18～19	△0.9	△6.9	△1.3
19～20	△2.8	△15.4	△3.7
20～21	△5.4	△4.7	△5.3
(%)	21～22	3.3	0.1	3.1
22～23	0.1	2.8	0.2
23～24	0.6	0.5	0.6
24～25	0.1	3.0	0.3
構成比	昭和40	28.7	10.2	38.8
50	37.1	9.4	46.5
60	41.6	9.2	50.8
平成7	41.4	6.8	48.1
17	44.6	3.7	48.2
18	44.8	3.6	48.4
19	44.8	3.3	48.2
20	44.9	2.9	47.9
21	43.8	2.9	46.6
(%)	22	45.1	2.9	47.9
23	44.9	2.9	47.8
24	45.2	2.9	48.1
25	45.4	3.0	48.5
g減)の39.7 gとなった。

(3) この結果、供給脂質全体に占める割合は、油脂類が0.4ポイント上昇し48.5%、油脂類以外の品目が51.5%となった。

1 人・1 日当たり 供給脂質

油脂類以外	合計
肉類	鶏卵	牛乳·乳製品	穀類	その他	計
3.4	3.5	3.4	5.7	11.1	27.1	44.3
7.4	4.2	4.8	5.0	12.8	34.2	63.9
9.1	4.1	6.8	3.8	13.3	37.1	75.4
11.6	4.8	8.7	3.7	14.1	42.9	82.7
11.3	4.7	8.8	3.5	14.6	42.8	82.8
11.1	4.7	8.8	3.4	14.4	42.5	82.3
11.1	4.8	8.9	3.5	14.0	42.3	81.5
11.3	4.7	8.2	3.3	13.6	41.2	79.0
11.3	4.7	8.1	3.4	13.6	41.0	76.8
11.5	4.7	8.3	3.5	12.2	40.1	77.0
11.7	4.7	8.5	3.4	12.1	40.3	77.3
11.8	4.7	8.6	3.4	11.7	40.1	77.3
11.8	4.7	8.5	3.4	11.2	39.7	77.0
0.0	0.0	△0.1	0.0	△0.5	△0.4	△0.3
117.6	20.0	41.2	△12.3	9.9	26.2	44.2
23.0	△2.4	41.7	△24.0	△6.4	8.5	18.0
27.5	17.1	27.9	△2.6	6.0	15.6	9.7
△2.7	△2.5	1.2	△6.5	3.6	△0.2	0.1
△1.8	0.5	0.3	△0.4	△1.3	△0.8	△0.6
0.5	2.2	0.8	0.6	△3.0	△0.5	△0.9
1.1	△1.8	△7.3	△3.4	△2.5	△2.6	△3.1
0.3	△0.4	△1.8	1.6	△0.2	△0.5	△2.8
1.7	△0.6	2.3	1.6	△10.2	△2.2	0.3
1.5	0.5	2.3	△1.1	△1.0	0.6	0.4
0.8	0.2	1.3	△0.5	△3.3	△0.5	△0.0
0.3	1.0	△0.6	0.3	△4.1	△1.1	△0.4
7.7	7.9	7.7	12.9	16.0	61.2	100.0
11.6	6.6	7.5	7.8	12.2	53.5	100.0
12.1	5.4	9.0	5.0	9.7	49.2	100.0
14.0	5.8	10.5	4.5	9.3	51.9	100.0
13.6	5.7	10.6	4.2	17.6	51.8	100.0
13.5	5.7	10.7	4.2	17.5	51.6	100.0
13.7	5.9	10.9	4.2	17.1	51.8	100.0
14.3	6.0	10.4	4.2	17.2	52.1	100.0
14.7	6.1	10.5	4.4	17.7	53.4	100.0
14.9	6.1	10.8	4.5	15.8	52.1	100.0
15.1	6.1	11.0	4.4	15.6	52.2	100.0
15.2	6.1	11.1	4.4	15.1	51.9	100.0
15.3	6.2	11.1	4.4	14.5	51.5	100.0
## 利用者のために

## 1 全国推計の取りまとめ

## (1) 生産農業所得統計作成の概要

農政の企画・推進のための資料を提供することを目的として、全国を一つの推計単位とし、農産物の生産量及び価格に関する諸統計等を用いて、農業総産出額及び生産農業所得を推計したものである。

農業総産出額は、推計期間（平成23年1月1日～12月31日）における農業生産活動による最終生産物の品目ごとの生産量（全国計）に、品目ごとの農家庭先販売価格（全国平均）（消費税を含む。）を乗じた額を合計して求めたものである。

ただし、生産が年をまたいで行われる野菜、果実の生産量は「作物統計調査」で定めている年産区分による数量を用いている。

イ生産農業所得は、この農業総産出額から物的経費（減価償却費及び間接税を含む。）を控除し、経常補助金等を加算して求めたものである。これは、最終的に農業生産に係る各生産要素（土地、労働、資本）に帰属すべき所得である（下図参照）。

## (2) 全国推計における具体的な推計方法

## ア農業総産出額の推計方法

農業総産出額は、次の基本算式により推計した。

農業総産出額＝Σ（品目別生産量×品目別農家庭先販売価格）

ただし、品目別生産量は、作物統計等による収穫量から再び農業へ投入される種子、飼料などの中間生産物（加工農産物の原材料を除く。）の数量を控除した数量、品目別農家庭先販売価格（消費税を含む。）は、農業物価統計、卸売市場統計等を用いて算出した価格に、農産物の販売に伴って交付される各種奨励補助金等を加算した価格とした。

次に示す品目の産出額は上式の基本算式によらず、それぞれの項に掲げる方法により推計した。
(ア) くず米の産出額

粗玄米重×くず米比率×価格

## (1) 植物生長額

植物生長額は樹種別の生長額を次式により推計し、それらを合計したものである。

樹種別生長額

$$ =\begin{array}{ccc}{{{当該樹種の}}}&{{{\times}}}&{{{\frac{ 植物資産評価標準による当該樹種の成園 10a 当たり育成価 }{ 須須 }}}} \\{{{未成園面積}}}&{{{\begin{array}{c} 須須 \\ 育須成須年數 \end{array}}}}\end{array} $$

## (ウ) 肉用牛（役用牛を含む。）の産出額

肉用牛の産出額は、と畜頭数と子牛の生産及び成長による増加分を次式により成畜頭数に換算し、これに価格を乗じて求めた。

{(成牛と畜頭数＋子牛と畜頭数× $ \frac{1}{2} $ ) + (12か月未満の期末頭数－12か月未満の期首頭数) × $ \frac{4}{10} $ + (12か月～24か月未満の期末頭数－12か月～24か月未満の期首頭数) × $ \frac{8}{10} $ + (24か月以上の期末頭数－24か月以上の期首頭数)} ×成牛と畜価格

## (Ⅰ) 乳用牛の産出額

乳用牛の産出額は、乳牛の産出額、乳用子牛の産出額、生乳の産出額を合計したものである。

## a 乳牛の産出額

乳牛の産出額は、子牛の生産及び成長による増加分を次式により成畜頭数に換算し、これに価格を乗じて求めた。

{(12か月未満の期末頭数×$\frac{4}{10}$) + (12か月～24か月未満の期末頭数×$\frac{3}{10}$) + (12か月～24か月未満の期首頭数×$\frac{3}{10}$)} ×成畜価格

b 乳用子牛の産出額

乳用子牛（めす及びおす）と畜頭数×乳用子牛価格

(オ) 豚の産出額

{と畜頭数 + （期末頭数 - 期首頭数） × $ \frac{2}{3} $ } × 肉豚価格

(力) 採卵鶏の産出額

{ 廃鶏羽数 + （6 か月未満期末羽数 - 6 か月未満期首羽数） × $ \frac{1}{2} $ +

（6か月以上期末羽数－6か月以上期首羽数）×成廃鶏価格
(キ) 馬（軽種馬を除く。）の産出額

{（期末頭数－期首頭数）× $ \frac{1}{2} $ ＋成馬と畜頭数＋（子馬と畜頭数× $ \frac{1}{2} $ ）} ×馬価格

(ク) 軽種馬の産出額

(登録頭数×育成率0.95) × 市場成立価格

(ヶ) その他中小動物の産出額

平成23年の都道府県別推計の数値を用いた。

## (☐) 加工農産物の産出額

平成23年の都道府県別推計の数値を用いた。

注：「い」、「茶（生葉）」等を原料として産出された加工農産物の産出額は、加工に投入した原料分の産出額を控除して計上した。

## イ生産農業所得の推計方法

生産農業所得とは、農業総産出額から物的経費（減価償却費及び間接税を含む。）を控除し、経常補助金等を加算した額である。なお、物的経費は、農業経営費から雇用労賃等を控除したものである。

具体的には、次式により算出した。

生産農業所得＝農業総産出額×所得率＋農業者戸別所得補償制度、中山間地域等直接支払交付金及び水田・畑作経営所得安定対策の収入減少緩和対策等

ただし、所得率は農業経営統計調査経営形態別経営統計結果から次式により算出した。

農業粗収益－経常補助金等（農業者戸別所得補償制度、中山間地域等直接支払交付金及び水田・畑作経営所得安定対策の収入減少影響緩和対策等）－物的経費

所得率= $ \frac{慶業粗収益 - 經常補助金等}{慶業粗収益} $

## (3) 全国推計における推計の範囲

本推計で対象とする農業の範囲は、原則として、日本標準産業分類に掲げる「中分類01－農業」うち「小分類013－農業サービス業（園芸サービス業を除く。）」及び「小分類014－園芸サービス業」を除く事業所から生産された農産物（山林用苗木を含む。きのこ類の栽培及び蚕種を除く。）及び加工農産物である。

本推計で対象とする農産物は、直近の品目別(都道府県合計)産出額がおおむね50億円以上の農産物であり、主な品目は次の表のとおりである。
農産物の範囲

部 門	品 目 名
耕	米	玄米、くず米等
麦 類	小麦、六条大麦、二条大麦、はだか麦等
雑 穀	そば等
豆 類	大豆、いんげんまめ、小豆、らっかせい(からつき)等
いも類	かんしょ、ばれいしょ
野菜	果菜類	スイートコーン、えだまめ(未成熟)、さやえんどう(未成熟)、そらまめ(未成熟)、さやいんげん(未成熟)、きゅうり、かぼちゃ、すいか、メロン、なす、トマト、いちご、ピーマン、にがうり、オクラ、ししとう等
葉 茎菜類	キヤベツ、はくさい、非結球つけな、ほうれんそう、ねぎ、たまねぎ、にら、みつば、しゅんぎく、にんにく、らっきょう、レタス、セルリー、カリフラワー、ブロッコリー、こまつな、パセリ、アスパラガス、ふき、みようが、わさび、しそ、たけのこ、チングンサイ、もやし等
根菜類	だいこん、かぶ、にんじん、ごぼう、さといも、やまのいも、れんこん、しようが、くわい等
果 実	みかん、ネーブルオレンジ、なつみかん、はっさく、いよかん、清見、ポンカン、りんご、ぶどう、なし、もも、おうとう、びわ、うめ、かき、くり、すもも、いちじく、パインアップル、キウイフルーツ、ゆず、不知火(デコポン)等
花き	切り花	チューリップ、きく、ゆり、ばら、カーネーション、トルコギキョウ、きんせんか、ストック、りんどう、スターチス、ガーベラ、洋ラン、カスミソウ、切り葉、切り枝、アルストロメリア等
球 根	チューリップ等
鉢もの類	シクラメン、洋ラン類、観葉植物、花木類等
花き苗類	パンジー等
その他花き	芝等
工芸農作物	さとうきび、てんさい、こんにゃくいも、葉たばこ、茶(生葉)、い等
その他作物	庭園樹苗木、街頭樹苗木、山林用苗木等植物生長(みかん、なつみかん、はっさく、いよかん、ネーブルオレンジ、りんご、ぶどう、なし、かき、もも、おうとう、びわ、うめ、くり、茶、桑等)
畜産	肉用牛	肉用牛(子牛、育成牛、和牛、乳用おす牛等)
乳用牛	生乳、乳用牛、乳廃牛
豚	豚
鶏	鶏卵、プロイラー、廃鶏等
その他畜産物	馬、軽種馬、はちみつ、うずら卵等
加工農産物	かんぴょう、干がき、かんしょ切干、荒茶、畳表等
## 2 都道府県別推計の取りまとめ

## (1) 生産農業所得統計作成の概要

各都道府県の農業生産の実態を価値額として把握し、農政の企画・推進、地域振興計画の策定、農業振興諸施策の実施等のための資料を提供することを目的として、都道府県を推計単位とし、農産物の生産量及び価格に関する諸統計等を用いて、農業産出額及び生産農業所得を推計したものである。

農業産出額は、推計期間である当該年（暦年）における都道府県別の品目ごとの生産数量に、品目ごとの農家庭先販売価格（消費税を含む。）を乗じて求めたものであり、全国推計における産出額と概念的には同じものである。しかし、都道府県別推計においては、全国推計では中間生産物であるため推計対象としていないひな、子豚等のうち、他都道府県へ販売したものについては、推計対象としているため、農業産出額を単純に合計した都道府県計及び全国農業地域の数値には、都道府県間を移動した中間生産物の産出額が重複計上されている。こうしたこと等から、都道府県別に推計した農業産出額を合計した全国値は、全国推計した農業総産出額と一致しない。

なお、中間生産物の取扱いは次のとおりである。

(7) 自都道府県で生産され農業へ再投入したものは産出額から控除する

(イ) 他都道府県へ販売したものは自都道府県の産出額に含む

(う) 他都道府県から購入したものは産出額から控除しない

生産農業所得は、この農業産出額に農業経営統計調査の経営形態別経営統計及び営農類計別経営統計から算出した当該都道府県の所得率を部門別に乗じ、農業者戸別所得補償制度、中山間地域等直接支払交付金、水田・畑作経営所得安定対策の収入減少影響緩和対策等を加算して求めたものであり、全国推計における生産農業所得と概念的には同じものである。

## (2) 都道府県別推計における具体的な推計方法

ア農業産出額の推計方法

(7) 農業産出額の推計式

農業産出額は、耕種及び畜産の農業生産によって得られた農産物と、これらを原料とする加工農産物とを区分して、次の方法により算出した。

(算式 1)

個別農産物の産出額＝個別農産物生産数量×個別農産物農家庭先販売価格

注：個別農産物生産数量＝個別農産物の収穫量－個別農産物のうち中間生産物

（他都道府県へ販売されたものを除く。）の数量

(算式 2)

個別加工農産物の産出額＝

(個別加工農產物の生産数量×個別加工農産物の農家庭先販売価格)－

(個別加工農産物の原料数量×個別加工農産物の原料の農家庭先販売価格)
## (1) 生產数量

農産物及び加工農産物の生産数量は、農林水産省統計部で作成している生産量統計を基礎資料としている。生産量統計のない農産物で地域的に重要な農産物は、市町村、農業団体等から情報収集により推定した。

## (ウ) 価格

## a 農產物価格

(a) 農産物価格は、農業物価統計、卸売市場統計等を用いて推定した価格を適用した。

(b) 植物生長額は、植物資産評価標準及び樹種別未成園面積から次式により求めた。

都道府県別樹種別未成園 = $ \frac{都道府県別樹種別成園10a当たり育成価}{10a当たり植物生長額(A)} $

育成年数

○ 都道府県別植物生長額＝Σ（A×都道府県別樹種別未成園面積）

## b 畜產物価格

(a) 子牛、子馬、豚、めん羊、やぎ及びその他中小動物については、その成長過程によって区分し、農産物と同様にそれぞれの農家庭先販売価格を適用した。

(b) 育成牛馬及び廃牛馬の価格は、次式による育成差益等を適用した。

○ 育成牛馬の育成差益＝育成牛馬の価格－育成する当歳の子牛馬の価格

○ 肉用牛の育成差益＝肉用牛価格－肥育用もと牛価格

○ 廃牛馬の処分差益＝廃牛馬価格－（明け３歳の成牛馬の価格× $ \frac{1}{2} $ ）

注： 廃牛馬の処分差益の計算において、廃牛馬価格から成牛馬の明け3歳時点の価格の2分の1の額を差し引くことにしているのは、繁殖牛馬や役牛馬が廃用される場合の残存価格（肉部分）を成畜時価に対する割合の2分の1とみなし、明け3歳以降の肉としての成長等実際の廃牛馬価格との差を処分差益として、当期の生産に計上しているためである。

## c 加工農產物価格

加工農産物の価格については、一般農産物と同様に農家庭先販売価格を推定して適用した。

## (Ⅰ) 合計（全国）、全国農業地域別農業産出額の計算

## a 合計（全国）

全国農業地域別数値を合計して求めた。

## b 全国農業地域別

当該全国農業地域に含まれる都道府県別数値を合計して求めた。

## イ 生産農業所得の推計方法

## (7) 部門別概算所得率の推計

都道府県別に農業経営統計調査営農類型別経営統計結果を用いて、部門別（稲、
麦類・豆類、いも類、野菜、果樹、工芸農作物、花き、肥育牛、酪農、豚及び鶏）に部門別概算所得率を次式により算出した。

なお、雑穀及び種苗・苗木類・その他作物の部門別概算所得率は耕種の平均所得率を、その他畜産物については、畜産の平均所得率を用いて算出した。

$$ \begin{aligned}& 部门間農業粗收益 - 经常補助金等 ( 農業者戶別所得補償制度、中山間地域等直接支払交付金、水田 \cdot 畑作経営所得安定対策の収入減少影響緩和対策等 ) 一部門別物的経費 \\& 収用間 ( 郵笄を従来 ) 一 \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&\bigcirc 部門別概算所得率 =\frac{ 影晉极和对來守 \quad 部門別伪的桩貨 }{ 經營部門別農業粗收益 - 經常補助金等 }\end{aligned} $$

## (イ) 部門別概算所得の推計

上記(7)で推計した部門別概算所得率に部門別産出額を乗じて部門別概算所得を算出した。

## (ウ) 部門別修正所得の推計

農業経営統計調査経営形態別経営統計結果を用いて都道府県別に計算した生産農業所得を基に、次式により修正し、部門別所得を算出した。

$$ \begin{aligned}&\textcircled{1} \ \text{部門別修正所得 }=\frac{ 部門別概算所得 }{}\div\frac{ 概算所得 }{ 経営形態別経営統計結果から計算した生産農業所得 }\\&\textcircled{1} \ \text{注 3)}\end{aligned} $$

注：1 部門別概算所得は、部門別産出額に部門別概算所得率を乗じた。

$$ 2\quad 概算所得は、部門別概算所得を合計したものである。 $$

$$ \begin{aligned}&3\quad 経営形態別経営統計結果から計算した生産農業所得の算出方法 \\&\quad 生産農業所得 = 農業産出額 \times 所得率 \\&\quad 所得率は、次式により算出した。\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned} 農業粗收益 - 経常補助金等 ( 農業者戸別所得補償制度、中山間地域等直接支払交付金及 \mathcal{U}\\ 水田 \cdot 畑作経営所得安定対策 \mathcal{O} 収入減少影響緩和対策等 )- 物的経費 \end{aligned} $$

$$ 農業 粗 收 益 \quad-\quad 経 常 補 助 金 等 $$

## (Ⅰ) 部門別所得率の推計

次式により部門別所得率を算出した。

$$ \text{◯} 部門別所得率 =\frac{ 部門別修正所得 }{ 部門別產出額 } $$

## (オ) 都道府県別生産農業所得の推計

当該都道府県の部門別産出額に部門別所得率を乗じて都道府県別部門別所得を計算して、その部門別所得を合計し、それに農業者戸別所得補償制度、中山間地域等直接支払交付金及び水田・畑作経営所得安定対策の収入減少影響緩和対策等を加算して、都道府県別生産農業所得とした。

## (力) 全国農業地域別生産農業所得

全国農業地域別生産農業所得は、全国農業地域に含まれる都道府県別数値を合計して求めた。
## (☐) 合計（全国）生産農業所得

合計（全国）生産農業所得は、全国農業地域別数値を合計して求めた。

## ウ農業産出額特化係数の算出方法

農業産出額特化係数は、ある経済活動について、全地域の分布に対し対象地域ではどのような部門に偏っているかを示す指標であり、次式により算出した。

$$ \textcircled{O} \ 農業產出額特化係数 =\frac{ 都道府県別の部門別産出額 }{ 都道府県別の農業産出額計 }\ \div\ \frac{ 合計 ( 全国 )\ の部門別産出額 }{ 合計 ( 全国 )\ の農業産出額計 } $$

## エ 分析指標の算出

参考として、農業産出額に占める生産農業所得の割合及びしいたけ、えのきだけ等栽培きのこ類生産の産出額を含めた農業産出額を掲載した。

## (3) 都道府県別推計における推計の範囲

推計の対象とした品目の範囲は、1の(3)全国推計における推計の範囲のうち、原則として平成22年の当該都道府県の産出額がおおむね1億円以上のものとした。

また、種苗、桑、子豚、ひな等の中間生産物のうち、他都道府県へ販売されたものも推計の範囲に含めた。これは、当該都道府県における生産の価値を当該都道府県に帰属させるため、(1)のアの(イ)で中間生産物であっても他都道府県へ販売されたものは当該都道府県における農業生産に含めて把握することとしているためである。

## 3 統計の表示方法

## (1) 統計表の内容

農業生産の地域指標として利用するため、農業産出額の算定に採用した個別農産物について、合計（全国）の個別農産物のうち産出額が上位50位までの品目について、全国農業地域別都道府県別の産出額と構成比を表示した。

また、各品目の順位については、推計を行った都道府県を対象として順位付けを行っている。

なお、表示していない品目については、10ページの問合せ先に照会されたい。

## 注：1 農產物名

個別農産物のうちで、利用目的の異なる子実と未成熟は、それぞれ別品目とした。なお、畜産物のうち、肉用牛、乳牛、豚等は、当年の子畜、肥育、育成、廃畜を合計して1品目とした。

## 2 構成比

合計（全国）、全国農業地域別、都道府県別の個別農産物産出額を農業産出額計で除して、百分率で表示した。

主要農産物の全国農業地域別都道府県別構成比については、全国農業地域別都道府県別に、個別農産物産出額を全国の当該農産物別産出額で除して、百分率で表示した。
## (2) 全国農業地域区分

ア 全国農業地域区分に含まれる都道府県は、次のとおりである。

全国農業地域名	細 分	所 属 都 道 府 县 名
北 海 道	-	北海道
東 北	-	青森・岩手・宮城・秋田・山形・福島
北 陸	-	新潟・富山・石川・福井
関東・東山	北 関 東	茨城・栃木・群馬
南 関 東	埼玉・千葉・東京・神奈川
東 山	山梨・長野
東 海	-	岐阜・静岡・愛知・三重
近 畿	-	滋賀・京都・大阪・兵庫・奈良・和歌山
中 国	山 陰	鳥取・島根
山 陽	岡山・広島・山口
四 国	-	徳島・香川・愛媛・高知
九 州	北 九 州	福岡・佐賀・長崎・熊本・大分
南 九 州	宮崎・鹿児島
沖 縄	-	沖縄

イ地方農政局区分に含まれる都県は次のとおりである。

地方農政局	所 属 都 県 名
関東農政局	茨城・栃木・群馬・埼玉・千葉・東京・神奈川・山梨・長野・静岡
東海農政局	岐阜・愛知・三重
中国四国農政局	鳥取・島根・岡山・広島・山口・徳島・香川・愛媛・高知

注：上記以外の地方農政局等（東北農政局、北陸農政局、近畿農政局、九州農政局及び北海道農政事務所）については、当該農業地域の範囲と同じであることから、表章はしていない。
## 4 利用上の注意

(1) 主要農産物の産出額と構成比における合計(全国)値の利用について

合計（全国）の数値は都道府県間で取り引きされた種苗、子牛等の中間生産物が重複計上されてる。したがって、合計（全国）値の利用は、全国における各地域のシェア、特化係数等の分析の基礎数値として利用するにとどめ、全国値そのものを必要とする場合には、全国を推計単位とした「農業総産出額」を利用されたい。

(2) 統計表で計と内訳が一致しないのは、表示単位未満を四捨五入したためである。

(3) 統計表中に用いた記号は、次のとおりである。

「0」、「0.0」：単位に満たないもの（例：0.04％ → 0.0%）

「ー」: 事実のないもの

「…」: 事実不詳又は調査を欠くもの

「x」: 個人又は法人その他の団体に関する秘密を保護するため、統計数値を公表しないもの

「△」: 負数又は減少したもの

「nc」: 計算不能

## (4) 秘匿措置について

統計調査結果について、調査対象者が2以下の場合には調査結果の秘密保護の観点から、当該結果を「x」表示とする秘匿措置を施している。

なお、全体（計）からの差引きにより、当該結果が推定できる場合には、本来秘匿措置を施す必要のない箇所についても「x」表示としている。

## (5) 本統計の累年データについて

農林水産省ホームページの統計情報に掲載している分野別分類の「農家の所得や生産コスト、農業産出額など」で御覧いただけます。

なお、統計データ等に訂正等があった場合には、同ホームページに正誤表とともに修正後の統計表等を掲載します。

【http://www.maff.go.jp/j/tokei/】

お問合せ先

農林水産省 大臣官房統計部 経営・構造統計課 分析班

電話：03-3502-8111 内線3635

直通：03-6744-2042

F A X : 03-5511-8772
# 第1章 ICTによるイノベーションと経済成長

我が国においては、急速に進行する少子高齢化とそれに伴う人口減少が、労働投入の減少や国内需要の縮小を招き、中長期的な経済成長を阻害すると懸念されている。

そこで本章では、IoT（Internet of Things）・ビッグデータ・AI等の新しいICTが、我が国の経済成長に貢献し得る経路を供給面と需要面の両面から体系的に整理した上で、それぞれの経路について、事例や企業の取組状況等を交えながら経済成長に与える潜在的効果を定量的に検証する。

## 第1節

## 少子高齢化等我が国が抱える課題の解決とICT

本節では、主に少子高齢化とそれに伴う人口減少が、我が国の社会経済にどのような影響を与えるのか概観する。そのうえで、IoT・ビッグデータ・AI等のICTがそれらの社会的課題の解決等にどのように貢献し得るのかを定性的に示す。

## 1 我が国の経済成長における課題

## 1 人口減少社会の到来

少子高齢化の進行により、我が国の生産年齢人口は1995年をピークに減少に転じており、総人口も2008年をピークに減少に転じている。総務省「国勢調査」によると、2015年の総人口（年齢不詳人口を除く）は1億2,520万人、生産年齢人口（15歳～64歳）は7,592万人である。14歳以下の推計人口は1982年から連続して減少が続いており、少子化に歯止めがかからない実態が改めて浮き彫りになっている。

国立社会保障・人口問題研究所の将来推計（出生中位・死亡中位推計）によると、総人口は2030年には1億1,662万人、2060年には8,674万人（2010年人口の32.3%減）にまで減少すると見込まれており、生産年齢人口は2030年には6,773万人、2060年には4,418万人（同45.9%減）にまで減少すると見込まれている（図表1-1-1-1）。

図表1-1-1-1 我が国の人口の推移

14歲以下人口 15～64歲人口 65歲以上人口 高齡化率

(出典)2015年までは総務省「国勢調査」(年齢不詳人口を除く)、

2020年以降は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成24年1月推計）」(出生中位・死亡中位推計)
就労人数について、長期的にみると、就業者のうち非雇用者（自営業主や家族従業者等）数が減少する一方、雇用者数は2011年以降増加傾向にある。パートやアルバイト、契約社員、嘱託など非正規の職員・従業員が増加することによって、就労機会の多様化とともに、新たな雇用機会が提供され雇用者数が短期的には増加している反面、1990年代後半よりこうしたパートタイム労働者比率の上昇が続いていることも起因し、雇用者1人当たりの総労働時間数は減少傾向がみられる（図表1-1-1-2）。雇用者の労働投入量を、「（平均的な）雇用者数×（平均的な）一人当たり労働時間」ととらえると、雇用者の労働力は短期的には横ばいないし微増傾向、長期的には減少傾向にあると言える。

日本生産性本部の調査・分析結果 $ ^{*1} $ によれば、医療や情報通信分野を中心とした就業者の増加傾向がみられる一方、飲食業や小売・運輸などで人手不足が顕在化しつつあり、既に労働供給力は限界にきていると警鐘を鳴らしている。これは、1990年代から長らく続いてきた設備や人材などの供給が基本的に過剰だった状況が終焉し、供給力不足が経済の制約要因になりつつあることを示している。省力化を旨とした生産性向上を進めなければ、労働力不足が企業活動のポトルネックになりかねない状況にあると指摘している。少子高齢化による我が国経済成長への影響について指摘されてから長いが、このように、実際の経済成長における制約要因が浮き彫りになりつつある。

図表1-1-1-2 就労人数及び労働時間数の推移

(出典)「平成26年度国民経済計算」より作成

## 2 人口減少における我が国経済成長

こうした少子高齢化やそれに伴う人口減少は、我が国経済の供給面と需要面の双方にマイナスの影響を与え、我が国の中長期的な経済成長を阻害する可能性がある。すなわち、供給面からみた場合、経済成長の要因は、①労働投入、②資本投入、③TFP（全要素生産性）の3要素に分解されるが、少子高齢化による生産年齢人口の減少は、前述したとおり①の労働投入の減少に繋がると考えられる。また、人口が減少すると、国内市場が縮小するとの懸念から企業の成長期待が喪失し、資本蓄積（設備投資による資本ストックの積み上げ）にマイナスの影響を与える。需要面からみた場合、少子高齢化とそれに伴う人口減少は、医療・介護サービスなど一部の分野で国内需要を拡大させる一方、多くの分野で国内需要の縮小要因となると考えられる。社会的に必要な住宅投資やインフラ投資の水準を変化させ、需要面でも資本蓄積に影響を与える。

我が国経済の構造を踏まえると、平成27年情報通信白書でも言及したとおり、中長期的な経済成長を実現して
いくためには、供給面の対策と需要面の対策を車の両輪として進めていく必要がある。具体的には、供給面では、労働投入の減少を見据え、積極的な投資を続けながらも企業の生産性向上を図っていくことが何より重要である。加えて、女性や高齢者の就業促進による労働参加率の拡大や、教育・人材育成の充実による労働の質向上も求められる。他方の需要面では、企業の積極的なグローバル展開を通じて拡大する海外需要の取り込みを図るとともに、新たな商品やサービスの創造（プロダクト・イノベーション）を通じて持続的な需要創出を図ることが重要である。

また、経済は循環的構造にあり、供給面と需要面のバランスが悪くなれば成長に限界が生じ、経済成長が鈍化する。我が国では、「失われた20年」と言われるように、長年需要不足が成長のボトルネックとなっており、さらに我が国では所得が増えても消費を抑える傾向も指摘されてきたところである。すなわち、潜在GDPと実質GDPの差（GDPギャップ）は、需要不足に伴い拡大してきた経緯がある。以降の節で説明するように、ICTは供給及び需要の両面から貢献することで、今後も経済の循環において役割を果たすことが期待される（図表1-1-1-3）。

（出典）総務省「IoT時代におけるICT産業の構造分析とICTによる経済成長への多面的貢献の検証に関する調査研究」(平成28年)

## 2 新たなICTによる社会経済への貢献

前述した我が国の経済成長に係る課題に対して、ICTによる貢献が期待されるところ、近年ではIoT（Internet of Things）・ビッグデータ・AI（Artificial Intelligence）といった新たなICTの潮流が注目されている。ここでは、こうしたICTの進化について概観しながら、社会経済にもたらすインパクトについて定性的に整理する。

## I CTの進化

持続的な経済成長の主要な原動力として、様々な用途に応用し得る基幹的な汎用技術（GPT：General Purpose Technology）による「技術進歩」が重要であることは経済学上のコンセンサスとなっている。ICTは、蒸気機関や内燃機関、電力等に続く現代の汎用技術であるとの見解は今日では広く支持されている。ICTは、その登場とその急速な進化によって、産業構造に大きな変化をもたらしただけではなく、ナノテクノロジー、遺伝子工学、ロボットなど先端技術の進化を補完する役割を果たしている。

こうした流れは、目まぐるしい技術革新の進展が下支えしている。情報の処理や保存等に係る能力の向上（単位性能あたりの単価の下落）や、それに伴う情報流通量の爆発的な増大が続いている。本章で紹介する、自動運転、機械学習など、従来、不可能と思われていた予測が実現したり、これまで解決が困難であった課題が克服されたりしているのは、基盤技術の成長の持続や、技術の統合的な利用等により、凄まじいペースで技術進歩と社会インフラ化が進展したことが要因として挙げられる。

進化の正のフィードバック、すなわち進化のある段階で生み出された技術や手法等が次の段階を生み出すために利用されるメカニズムによって、ICTは今後も持続的に進歩し、次の技術進歩を加速させる領域へ資源を集中することが期待される。具体的にはソフトウェア、通信、クラウド、ロボットなどの技術領域であり、そうした技術が支えて急速に進化しつつある領域として注目されている分野が「モノのインターネット（IoT）」「ビッグデータ（BD）」「人工知能（AI）」である。

以降では、これらの3つの技術分野の概要と、社会経済へのインパクトについて説明する。

## ア IoT (Internet of Things)

モノ、ヒト、サービス、情報などがネットワークを通じて大規模に連動することで新たな価値が生まれる。このうち、主としてモノに着目した部分についてはIoT（Internet of Things）と呼ばれている。米ガートナーによれば、IoTとは「物理的なモノ（物体）のインターネットであり、物体には、自らの状態や周辺状況を感知し、通信
し、何かしらの作用を施す技術が埋め込まれている」と定義されている $ ^{*2} $ 。

あらゆるモノがインターネットに接続することで、モノから得られるデータの収集・分析等の処理や活用が実現する。製造業や物流、医療・健康から農業に至るまで様々な分野で、状況を正確に把握することで効率が向上し、データの分析を通じて新たな価値を生むことに繋がる。消費者の身の回りで毎日使用するようなモノは、気象や状況に連動して自動的に最適な環境を提供するようなサービスとして再定義される蓋然性が高い。従来、こうした情報処理で人が介在していた領域は代替され、さらにこれまで実現できなかったような高度で付加価値の高い機能が提供されるようになる。

## イビッグデータ

ビッグデータというキーワードは、2011年の米マッキンゼーの報告などで大きく注目され、米国の科学技術政策局（OSTP）が2012年3月29日に「ビッグデータ研究・発展イニシアティブ（Big Data Research and Development Initiative）」を発表したことを機に認知度が拡大したと言われている。同計画は、大量のデータの収集・蓄積・保存・管理・分析そして共有のための技術革新を促進し、科学・工学における発見の加速、安全保障の強化、教育の革新に活用しようという試みである。データの利用は非競合的であり、複製の限界費用がゼロに近いことから、減耗・枯渇がないという特色がある。そのため、データの蓄積とその利活用が競争力の源泉となり、経済貢献にも寄与する。近年は、システマティックに増大する「構造化されたデータ」が新たな科学的知見の発見やビジネスの創出に利用されるが、今後は、多種で大規模だが形式が整っていない「非構造化データ」がリアルタイムに蓄積され、前述IoTの進展も相まって、ネットワークを通じて相互につながり、指数関数的に成長する演算能力を用いて分析されることで、社会システムを大きく変えていくことが予想される。こうしたビッグデータに基づく「可視化」の結果、新規ビジネスの誕生、科学的知見の発見、リスク回避などが実現することが期待されている。我が国も含め、各国政府が進める公共保有データの公開政策（オープンデータ政策）についてもこうした期待が背景にある。

## ウ 人工知能（AI）

人工知能（AI：Artificial Intelligence）の研究の歴史は大きく3段階に分けられる $ ^{*3} $ 。第一次人工知能ブームは、1950年代後半～1960年代、第二次人工知能ブームは1980年代～90年代、第三次人工知能ブームは2000年代からである（図表1-1-2-1）。

第二次人工知能ブームにおいては、様々な情報の内容をコンピューターが認識できるよう表現するようになり、人工知能活用への期待が高まったが、世にある膨大な情報すべてを人間がコンピューター向けに記述することは困難であったため、その活用は限定的となりブームも一旦沈静化する結果となった。

第三次のブームにおける人工知能（AI）は、大きく2つ、狭義の機械学習（Machine Learning）とディープラーニング $ ^{*4} $ （Deep Learning）とに分けられる。狭義の機械学習においては、分析にあたり注目すべき要素（特徴量）は人間が抽出しなければならないが、特徴量間の関係の記述はコンピューターが行うようになり、コンピューターの性能向上や利用可能なデータの増加もあいまって実用性が高まった。ディープラーニングにおいては、学習用のサンプルデータを与えれば特徴量の抽出までもコンピューターが行うようになった $ ^{*5} $ 。

人工知能（AI）は、第二次のブーム以降、チェス・将棋などの人間が行うゲームを対象に脚光を浴びてきたが、近年は前述したビッグデータの活用の進展を背景に認知度が高まり、その適用領域が拡大している。また、膨大なコンピューターリソースを必要とすることからクラウドサービスの拡大や、機械学習機能を提供するオープンソースソフトウェア（OSS）や商用サービスの登場も普及を加速させている。
## 図表1-1-2-1 人工知能（AI）の分類・比較

説明	注目すべき要素(特徴量)の抽出	特徴量間の関係の発見
第二次プームにおける人工知能(知識表現)1980年代～1995年頃	コンピューターが推論するために必要な様々な情報を、コンピューターが認識できる形で「知識」として記述。世にある膨大な情報すべてを人間がコンピューター向けに記述することは困難であった(特に例外、あいまいさ、人間の常識、音声や画像の認識など)ため、活用は限定的でプームも一旦沈静化。	人間が行う	人間が行う
機械学習(狭義)2000年頃～	人間がコンピューターに注目すべき要素を教え、大量のデータ(数値やテキスト、画像、音声など)を与えると、コンピューターがルールや知識を自ら学習する(要素間の関係を記述したり推論や判断の精度を高める)技術。ビッグデータ解析が代表的な用途。	人間が行う	コンピューターが行う
ディープラーニング2010年代半ば頃～	広義の機械学習の手法の一つ。情報抽出を一層ずつ多階層にわたって行うことで、高い抽象化を実現するとともに注目すべき要素もコンピューター自らが発見。音声認識、画像認識、自然言語処理から実用化が進みつつある。	コンピューターが行う	コンピューターが行う

（出典）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」(平成28年)を基に作成

## 図表1-1-2-2 人工知能の（AI）の実用化における機能領域

識別	音声認識	予測	数値予測	実行	表現生成
画像認識	マッチング	デザイン
動画認識	意図予測	行動最適化
言語解析	ニーズ予測	作業の自動化

（出典）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」(平成28年)

ディープラーニングは、脳を模した仕組みを利用することで抽象的な情報の分析能力を飛躍的に高める技術として注目されている。言語を理解する能力をソフトウェアが獲得すれば、人類はコンピューターによる自律的な学習を通じた予測・分析能力を獲得し、人工知能は想像や創造の領域へ進むと考えられる。薬物療法の判定や新たな治療方法の提案、さらには災害時の意思決定支援、サイバーセキュリティ対策などに用いられ、社会の安全性の向上に繋がっていくことが期待される。さらに、その先には、ICTが人間の知能を超える境界、技術的特異点（シンギュラリティ：Singularity）が来ると予想されている。一部の研究者は、2045年頃には技術的特異点に到達し、人間の脳に蓄積された知識と、テクノロジーの力、その進化速度、知識を共有する力の融合を含む大きな変化が起こり、社会制度の再設計が不可避と指摘している。

## 2 新たなICTがもたらす社会経済へのインパクト

「モノのインターネット（IoT）」「ビッグデータ（BD）」「人工知能（AI）」の性質を踏まえると、これらを一体的に捉えることで、その真価と必然性が見えてくる。すなわち、IoTで様々なデータを収集して「現状の見える化」を図り、各種データを多面的かつ時系列で蓄積（ビッグデータ化）し、これらの膨大なデータについて人工知能（AI）を活用しながら処理・分析等を行うことで将来を予測する、という関係性が成り立つ。例えば、人工知能（AI）をIoTと組み合わせることで、収集したデータを知識に変え、サイバー空間から現実世界にフィードバックし、さらにそこからデータを得て学習するようなサイクルを確立することもできる。さらに、ロボットなどの物理的手段と組み合わせることで、現実世界における効率化、高速化、安全・安心の確保などを実現したり、現実世界に起こりうる将来を予測したりすることも可能になると考えられる。本章では、こうした一体的な捉え方を「広義のIoT」と称する（図表1-1-2-3）。
## 図表1-1-2-3 IoT・ビッグデータ・AIが創造する新たな価値

〜サイバーセキュリティの確保を前提として、データの流通を通じた価値創造や課題解決を実現

（出典）総務省「IoT時代におけるICT産業の構造分析とICTによる経済成長への多面的貢献の検証に関する調査研究」(平成28年)

広義のIoTを活用することで、新たな価値を創造することが可能となる。具体的には企業の業務効率化（プロセス・イノベーション）、潜在需要を喚起する新商品・サービスの開発・提供（プロダクト・イノベーション）、商品・サービスのデザイン・販売（マーケティングイノベーション）、業務慣行・組織編成（組織イノベーション）、さらには社会的課題への対応（ソーシャル・イノベーション）といった様々なイノベーション形態の実現も可能となる。例えば、小売分野での需要予測、交通分野での自動運転、医療分野での予防医療やオーダーメイド治療、都市経営分野での犯罪・事故・災害抑制など、産業の垣根を越えた異業種による連携も含めて、従来の企業活動を変革する可能性を秘めており、さまざまな分野への応用が期待される。また、企業の経済活動や産業の生産性向上のみならず、地域や社会の存続・発展に資する社会経済インフラを構築していくことも可能となり、我が国社会経済の持続的成長へ寄与していくことが考えられる。

あらためて本節で浮き彫りにした我が国経済における課題に対するICTの貢献について整理してみる。まず、供給面では基本的には労働投入を増やさずに、業務効率化や財・サービスの高付加価値等が期待できるため、企業活動等の生産性を高めることができる。また、自動化などが進展することにより、労働力をより生産性の高い業務へ集中することができ、効率的に労働の質を高めていくことが可能になる。他方の需要面では、プロダクトイノベーションやマーケティングイノベーションへの貢献から、革新的なサービスやアプリケーションの創出や海外需要の取り込みにも貢献するであろう。

これらは、新たなICTがもたらす貢献の一側面に過ぎない。次節では、広義のIoTを含め、ICT全般による経済貢献について具体的に整理する。
市区町村	旧市区町村	農業集落	集計单位
地域	調査区	農家	区分
基本指標番号	1

2000年世界農林業センサス

# 農家調查票

(詳細調查)

都府県用（沖縄県を除く）

平成12年2月1日現在

世帯主の氏名

電話番号