Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## オシェアリング・エコノミー（各種C to Cサービス）利用に関する3カ国比較

前述した代表的なサービス（1）個人の所有する住宅の空き部屋等を宿泊場所として貸し出す民泊サービス、(2)個人の所有する自家用車に乗って目的地まで移動できるサービス、(3）個人に家事等の仕事・労働を依頼できるサービス、(4）個人の所有する場所を駐車場として利用できるサービス、(5）個人間で利用していないモノを共有するサービスの5事例を対象に、日本・米国・英国の利用意向と利用率を調べた（図表1-2-2-19）。

各シェアリングサービスの利用意向をみると、日本は米国・英国に比していずれのサービスも利用意向が低いという結果となった。また、米国・英国ではいずれのサービスにおいても同程度の利用意向が示されたのに対し、日本では「駐車スペースシェアサービス」の利用意向が他のサービスよりも高い結果となった。

各シェアリングサービスの利用率をみると、全般的に米国が日本・英国よりも高い傾向を示した。

図表1-2-2-19 シェアリングサービスの利用意向と利用率 $ ^{*8} $

（出典）総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

図表1-2-2-20 ネットオークションとフリマアプリの利用率

※各N値はインターネットショッピングで「携帯電話（スマートフォンを含む）・タブレット」、「PC」を利用する回答数。

（出典）総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)
## 3 スマホ利用と消費促進効果

本項では、スマホ利用と消費促進効果についてとりあげる。

## 1 我が国の個人消費の推移

我が国のGDP成長率の寄与度を分解し、家計最終消費の影響をみると、実質では2014年度はマイナスであるが、2015年度は0.2%、2016年度は0.3%と若干のプラスとなっている(図表1-2-3-1)。

消費全体でみると、消費の伸びは近年緩やかであるが、社会の構造や消費者の嗜好の変化を反映し、品目別には伸びている項目も存在している。通信料金も2013年頃から増加しており、スマートフォン普及の影響と考えられる（図表1-2-3-2）。

また、全体では近年減少傾向にある品目でも、年代別にみると堅調な動きを示している例もある。例えば洋服は

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 (年度)

（出典）內閣府「国民経済計算」

各年代平均では2005年に5,057円であったのが2011年に4,273円まで落ち込み、2013年に4,583円となった後、2016年には4,225円に減少している。年代別にみると、30～39歳、40～49歳、50～59歳は2015年から2016年にかけて微減傾向となっているものの、2013年ごろからみると概ね横ばい傾向となっており、セグメント別にニーズを喚起し消費を活性化しうる可能性はあると考えられる。

後ほど取り上げるアンケート等を基にしたネットショッピングの効果の分析中、消費金額、ネットショッピングの額の割合の両方において高い値を示している旅行関連の品目について、ネット経由以外も含む傾向を家計調査の結果からみる。パック旅行は2013年にやや回復を見せたもの2005年から2016年まで減少傾向となっている期間が多い。平均的にみて旅行に行く頻度の減少、対面販売からネット販売への移行に伴う単価の変化などの影響が考えられる。パック旅行の額の落ち込みを補うほどではないが、対照的に宿泊料は2005年、2010年に比べ2015年に増加している。宿泊予約サイトの普及等により、個人がネットで気軽に個々のニーズに合った宿泊施設を選び利用している影響があると考えられる。

図表1-2-3-2 通信の消費額の推移

(二人以上世帯の世帯当たり月平均)

（出典）総務省「家計調査」

(二人以上世帯の世帯当たり月平均)

（出典）総務省「家計調査」
図表1-2-3-4 パック旅行及び宿泊料の消費額の推移

(二人以上世帯の世帯当たり月平均)

~29歲 30~39歲 40~49歲 50~59歲 60~69歲 70歲~

（出典）総務省「家計調査」

## 2 ネットショッピング

消費の構造変化と同時に、流通経路も変化している。総務省「家計消費状況調査結果」によると、我が国の二人以上の世帯においてネットショッピングを利用する世帯の割合は、2002年に5.3%だったが、2016年には27.8%に、1世帯当たりのネットショッピングでの月間支出総額（利用した世帯に限る）は30,678円となっている。

図表1-2-3-5 ネットショッピングの利用世帯割合と1世帯当たりの支出総額の推移

注 2015年以降、調査項目を変更したため、2014年以前のデータと時系列で比較する際には注意が必要。

（出典）総務省「家計消費状況調査」

## 3 直接効果と間接効果

スマートフォン、ネット広告やネットショッピングを効果的に活用することで、供給と需要とをうまくマッチングさせ、消費者の立場ではニーズの充足や満足度向上、生産者側の立場では販売促進や生産性向上の可能性が考えられる。

ネットショッピングやモバイルコマースの規模感や、品目別・消費者の属性別の現在の傾向を把握するため、スマートフォンを介した個人の消費を促進する効果について、定量的な試算を行った。

スマートフォンの消費に及ぼす影響は大きく2点に分けられる。1点目は、スマートフォンを、商品やサービスの購入手続きや予約を行うための端末として利用することが、消費に及ぼす影響である。いつでもどこでも持ち運ぶことができるスマートフォンであれば、購入を思い立ったときにその場で、ネットショッピングができるという利点がある。また、近年はFelica等の電子決済機能を持つスマートフォンも登場しており、実店舗における決済においてもスマートフォンが活躍している。このように、スマートフォンには注文・決済の利便性を向上させることで、消費を促進する効果があると考えられる。

2点目は、スマートフォンによる情報収集が消費に及ぼす影響である。スマートフォンは、購入前に消費者が商品・サービスについて情報収集を行う端末としても利用される。例えば、ウェブ検索サイト、サービスを提供する
企業のウェブサイト、ロコミサイト、SNS・ブログ・個人のサイト等を閲覧することにより、商品・サービスに対する需要を喚起する効果があると考えられる。

ここではスマートフォンを介して消費した金額を「直接効果」、スマートフォンによる情報収集がきっかけとなり、消費に結びついた金額を「間接効果」と考え、それぞれについてアンケート結果等を基に試算を行った。

## ア スマートフォンを介した消費金額

アンケート結果から、スマホによる消費額の割合、ネットショッピングによる消費額の割合を算出した（図表1-2-3-6）。

日本においては、ひと月あたりの個人消費額の8％がスマホで、28％がネットショッピングで消費されているという結果となった。

各国で比較すると、ネットショッピングにより消費される金額の割合は、米国（60%）、英国（51%）となり、日本と比べて高い割合を占めることが分かった。一方で、個人消費額におけるスマートフォンによる消費額の割合は、米国は19%となり、英国は9%と日本と近い割合を示した。

品目別 $ ^{*9} $ に、日本におけるひと月あたりのス

（出典）総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

マートフォンを介した消費額、ネットショッピングの消費額、それらの割合をみる（図表1-2-3-7）。

ネットショッピングの額が大きいのは、旅行・宿泊、ファッションであるが、こうした項目でもスマートフォンによる消費額は小さく、現時点ではパソコン等からの購入が主流であることがわかる。

スマートフォンによる消費額の割合が高い品目には、ゲームソフト及びアミューズメント用チケットがある。ゲームソフトはスマートフォンにインストールして使うケース、アミューズメント用チケットは例えば会場でスマホの画面にQRコードを表示させ入場するケースなどが想定され、どちらもスマートフォンとの親和性が高いと考えられる。

現時点ではスマートフォンの消費額の割合が小さい品目も、スマートフォンの特性を活用し利便性を増すことで、今後利用が伸びる余地があると考えられる。

項目別の消費金額の算出結果（日本、月間）

(出典) 総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

さらに、ひと月あたりのスマートフォンを介した平均消費金額を年代別に見ると、20代（9,459円）、30代
(10,235円)、40代（8,373円）の消費金額が大きくなり、若年層においてスマートフォンを介した消費が多いことが分かった（図表1-2-3-8）。また、年代により、スマートフォンを介して消費する項目に違いがあることも見て取れる（図表1-2-3-9）。特に、20代においては、ファッション、化粧品、書籍・新聞の消費金額が他世代と比較して大きくなっている点が特徴的である。

図表1-2-3-8 年代別の消費金額の算出結果（日本、月間）

※全体平均は、調査対象者を分母としたスマホによる消費金額の平均（スマホによる消費金額が0円の者も含め算出）

利用者の平均は、スマホによる消費を行った者に限ったスマホによる消費金額の平均（スマホによる消費金額が0円の者は除いて算出）

(出典) 総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

図表1-2-3-9 年代別、項目別のスマートフォンを介した消費金額の算出結果（日本、月間）

20代	30代	40代	50代	60代
消費項目	全体平均	利用者の平均	全体平均	利用者の平均	全体平均	利用者の平均	全体平均	利用者の平均	全体平均	利用者の平均
ファッション	1,296	5,127	837	3,997	545	4,035	303	6,032	138	2,911
旅行・宿泊	752	3,113	890	4,148	612	4,044	434	5,554	176	4,779
外食	542	3,714	711	5,224	301	3,479	236	7,048	102	6,429
交通	375	4,175	490	4,676	504	7,778	229	6,833	180	6,821
化粧品	851	4,735	364	2,175	382	2,828	149	3,820	21	1,000
書籍・新聞	549	2,792	285	1,510	201	1,284	112	3,333	13	1,250
日用品・生活雑貨	346	2,122	412	2,624	217	2,365	65	1,926	29	1,857
動画・音楽	272	1,794	259	1,832	218	3,098	34	2,005	18	1,150
アミューズメント用チケット	190	1,089	455	2,634	96	937	27	975	15	714
ゲームソフト	148	2,197	322	2,925	192	5,917	0	0	5	1,000

（出典）総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

第1節で取り上げたとおり、スマートフォンの保有率は上昇しており、ネットショッピングにおける利用も拡大していると考えられる。経済産業省「電子商取引に関する市場調査」によると、物販におけるスマートフォン経由の市場規模、スマホ比率ともに増加又は上昇している（図表1-2-3-10）。

## イスマートフォンによる情報収集の影響

アンケート結果から、スマートフォンからの情報収集がきっかけとなって消費した金額の割合を算出した（図表1-2-3-11）。

日本においては、個人消費額の19％がスマートフォンからの情報収集がきっかけとなっているのは個人消費額の19％、タブレットからの情報収集がきっかけとなっているのは個人消費額の3％となった。

各国で比較すると、スマートフォンからの情報収集がきっかけとなり消費した金額の割合は、米国（34%）、英国（23%）となり、タブレットからの情報収集がきっかけとなり消費した金額の割合は、米国（15%）、英国（13%）となった。米国においては、スマートフォンとタブレットの両デバイスからの情報収集が個人消費額の半分程度の消費に貢献している様子が伺える。

図表1-2-3-10 スマートフォン経由の物販市場規模の前年比率

（出典）経済産業省「電子商取引に関する市場調査」

図表1-2-3-11 情報収集がきっかけとなり消費した金額の算出結果（各国、月間）

(出典)総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)
日本における、スマートフォンからの情報収集がきっかけとなり、ひと月あたりに消費した金額の平均消費金額を項目別 $ ^{*10} $ に見ると、項目によって、情報収集の傾向に違いがあることが分かった（図表1-2-3-12）。特に、旅行・宿泊（1,404円）や外食（1,067円）の項目では、スマートフォンによる情報収集消費が頻繁に行われていることが見て取れる。スマートフォンを介した消費金額が最も大きかった「ファッション」は、情報収集の効果は3番目となり、スマートフォンを介して消費した金額が大きい項目と、スマートフォンによる情報収集がきっかけとなり、消費に結びついた金額の大きい項目とは異なると言える。

さらに、スマートフォンによる情報収集がきっかけとなり、消費に結びついた金額を年代別に見ると、20代（20,468円）、30代（24,027円）、40代（20,848円）の金額が大きくなり、若年層においてスマートフォンによる情報収集が頻繁に行われていることが分かった（図表1-2-3-13）。

## ウインターネット広告による消費促進の例

スマートフォンやタブレットでは、若年層を中心にSNS等の利用時間がPCと比べて長い。消費者視点からのSNS等は、無料で利用できるコミュニケーションツールである一方、運営会社の視点からすると、SNS等をビジネスモデルとして成り立たせているのは、ユーザーの行動履歴を中心としたデータでありそれを用いた広告である。

実際に、SNS上で広告を見て消費行動に移る消費者は多いのではないだろうか。SNS等において、運営会社側では日頃のユーザーの利用動向を通じて個々の趣向を把握している。他方、特定のユーザーにアプローチしたいサービス提供者がいた場合、運営会社を通じて当該サービスに興味を抱くユーザーにターゲットを絞って広告を行うことができる。

図表1-2-3-12 項目別のスマートフォンからの情報収集による消費金額の算出結果（日本、月間）

※全体平均は、各品目について、調査対象者を分母とし、消費金額を各媒体による情報収集のうちスマホの占める割合で按分したもの。(スマホによる情報収集の割合が0の者も含め算出)

利用者の平均は、各品目について、スマホによる情報収集を行った者に限って、消費金額を各媒体による情報収集のうちスマホの占める割合で按分したもの。(スマホによる情報収集が0の者は除いて算出)

(出典) 総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

図表1-2-3-13 年代別のスマートフォンからの情報収集による消費金額の算出結果（日本、月間）

※全体平均は、調査対象者を分母とし、消費金額を各媒体による情報収集のうちスマホの占める割合で按分したもの。(スマホによる情報収集の割合が0の者も含め算出)

利用者の平均は、スマホによる情報収集を行った者に限って、消費金額を各媒体による情報収集のうちスマホの占める割合で按分したもの。(スマホによる情報収集が0の者は除いて算出)

(出典) 総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

図表1-2-3-14 SNS等のビジネスモデル（両面市場）

(出典)総務省「スマートフォン経済の現在と将来に関する調査研究」(平成29年)

テレビのようなマスメディアではなく、SNS等では

One to One広告が可能となる。さらに、カスタマイズを重ねることで精度を向上させ、運営会社はよりリアルタイムに近い形で供給と需要とのマッチングを行えるようになる（図表1-2-3-14）。
消費者がSNS等の基本的なサービスを無料で利用できるのには、サービス・商品を知らしめたい企業が間接的に広告費という形で費用を負担しているからだが、両者ともに目的を達成している。このようなWin-Winのビジネスが可能となるのは、データを価値あるものとして有効活用しているからで、運営会社はデータ利活用ビジネスを営んでいるとみなすこともできる $ ^{*11} $ 。

## 【インターネット広告による消費促進の事例】

前出（図表1-1-1-11）のとおり、我が国では「LINE」の利用率が圧倒的に高いことから、ここではインターネット広告の代表的な事例としてLINE株式会社（以下「LINE社」）の広告事業を取り上げる。

LINE社の基幹事業は、コミュニケーションサービスでその国内ユーザーの数は6,600万人（2016年度）に上る。このようなコミュニケーション機能を企業からの情報発信として活用できるサービスとして、「LINE公式アカウント」と「LINE@」と呼ばれる広告サービスを提供している。

大企業が広く一般のユーザーとコミュニケーションを取ろうとした場合のツールがLINE公式アカウントで、小規模な企業が既に顧客であるユーザーに同様にアプローチしようとした場合のツールがLINE @である。いずれのサービスにおいても、友達になったLINEユーザーに対して個別に情報発信することが可能である。

両広告サービスの特徴として、プッシュ配信とリアルタイムコミュニケーションが挙げられる。プッシュ配信を行うことで、企業側から友達になってくれたユーザーに対して情報を発信し、企業の商品・サービスを知ってもらうきっかけを与えることができる。また、LINEユーザーは日常的にLINEでコミュニケーションをとっているため、企業が広告を配信した直後にユーザーからの反応が返ってくるというリアルタイムなコミュニケーションを行うことができる。これにより、店舗の空席状況に応じてクーポンを発信し、顧客を集めるような使い方が可能となり、企業からのサービス供給とユーザーの需要をリアルタイムにマッチングさせる効果があるとしている。

同社によれば、両広告サービスを決済サービスであるLINE Payと連携させ、より消費者や企業にとって便利なサービスとすることを目指しているとのことである。

図表1-2-3-15 LINEの広告サービスの概念図
## 【6】農産物の生産

面積の記入に当たっては、1a(アール)または1 $ m^{2} $ に満たない場合でも1と記入してください。

1 過去1年間に販売目的で作付けた作物の作付け(栽培)のべ面積を記入してください。

(けい畔は含めません)

稲・麦・雑穀	水 稲	402
陸 稲	403
小 麦	405
大 麦・裸 麦	406
そ ば	407
その他の雑穀	408
いも類	原料用ばれいしょ	410
食用ばれいしょ	411
か ん し よ	412
豆類	大豆	414
あ ず き	415
その他の豆類	416
工芸農作物	417

注：「工芸農作物」とは、さとうきび、たばこ、茶、てんさい、こんにゃくいも、なたね、いぐさ、ホップ、ごま、はっか、じょちゅうぎく、ラベンダー、薬用作物などの作物をいいます。

野菜類	431	432
花き類	481	482
花木	487	488
その他の作物	489	490

注：「その他の作物」とは、販売目的で栽培した、野菜、果樹、造林用などの種苗及び苗木類や芝、飼料用作物、青刈り作物など、上記の設問の稲・麦・雑穀、いも類、豆類、工芸農作物、野菜類、花き類、花木のいずれの作物にも該当しない作物をいいます。

2 販売目的で栽培している果樹の栽培面積(未成園を含みます)の合計を記入してください。

【6】の1または2で「工芸農作物」、「野菜類」、「花き類」または「果樹類」を販売目的で作付け(栽培)した方のみ記入してください。

露地 (ha) (町)(反)(畝)	施設 (a)	m²
果 樹 類	521	522

3 販売目的で作付け(栽培)したすべての品目に

○を記入してください。

(1) 工芸農作物

さとうきび	418	1	てんさい(ビート)	421	1
たばこ	419	1	こんにゃくいも	422	1
茶	420	1	その他の工芸農作物	423	1

(2)野菜類

ト マ ト 433	1	カリフラワー 453	1
な す 434	1	ご ぼ う 454	1
ピ 一 マン 435	1	こ ま つ な 455	1
き ゆ う り 436	1	さやいんげん 456	1
キ ヤ ベ ツ 437	1	さやえんどう 457	1
は く さ い 438	1	しゅんぎく 458	1
レ タ ス 439	1	しょうが 459	1
ほうれんそう 440	1	スイートコーン 460	1
ね ぎ 441	1	セ ル リ 一 461	1
た ま ね ぎ 442	1	そらまめ 462	1
だ い こ ん 443	1	ちんげんさい 463	1
に ん じ ん 444	1	に ら 464	1
さ と い も 445	1	に ん に く 465	1
い ち ご 446	1	ふ き 466	1
す い か 447	1	ブロッコリー 467	1
メ ロ ン 448	1	み ず な 468	1
アスパラガス 449	1	み つ ば 469	1
え だ ま め 450	1	やまのいも 470	1
か ぶ 451	1	れ ん こ ん 471	1
か ぼ ち や 452	1	その他の野菜 472	1

(3) 花き類

切り花類	483	1	鉢もの類	485	1
球根類	484	1	花壇用苗もの類	486	1

(4) 果樹類

温州みかん	523	1	び わ	531	1
その他のかんきつ類	524	1	か き	532	1
り ん ご	525	1	く り	533	1
ぶ ど う	526	1	う め	534	1
日 本 な し	527	1	す も も	535	1
西 洋 な し	528	1	キウイフルーツ	536	1
も も も	529	1	パインアップル	537	1
お う と う	530	1	その他の果樹	538	1
## 【11】都道府県設定項目

1 以下の作物の品目について販売目的で栽培している栽培面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(畝)
野菜 パパイヤの施設 栽培面積	801
野菜 パパイヤの露地栽培面積	802
マンゴーの施設栽培面積	803
シイクワシャーの露地栽培面積	804

## 注意

栽培面積には未成園の面積も含めます。

品目ごとの栽培面積が1a（アール）に満たない場合も1と記入してください。

2 過去1年間の「かんしょ」の生産量を記入してください。

かんしょの生産量 805

## 注意

- 森林組合や会社等の法人の方のみでなく、世帯で林業経営を行っている方も記入してください。

従事日数については、1日を8時間として計算して記入してください。(詳しくは3ページの「注意」を参照してください)

## 【12】林業労働力

1 世帯員又は経営の責任者・役員・山林の共同保有者のうち過去1年間に林業経営に従事した人について、従事日数別に実人数を記入してください。

男人	女人
1 ~ 29日	923	924
30 ~ 59日	925	926
60 ~ 99日	927	928
100 ~ 149日	929	930
150 ~ 199日	931	932
200 ~ 249日	933	934
250日以上	935	936
計

2 過去1年間に林業経営のために常雇いした人(あらかじめ年間7か月以上の契約で雇った人)について、実人数と従事した日数の合計を記入してください。

実人数 人	従事日数の合計 日
男	943	944
女	945	946

3 過去1年間に日雇・季節雇などで、林業経営のために臨時雇いした人(手伝い等を含みます)について、実人数と従事した日数の合計を記入してください。

実人数 人	従事日数の合計 日
男	953	954
女	955	956

4 過去1年間に常雇い又は臨時雇いした人のうち150日以上林業労働に従事した人について、実人数を記入してください。

実人数 人
従事者の合計	957
## 1 調査の概要

## (1) 調査の目的

作物統計調査の作況調査の花き調査（以下「本調査」という。）として実施したものであり、花きの作付（収穫）面積及び出荷量の現状とその動向を明らかにし、花きの振興に関する法律（平成26年法律第102号）に基づき策定された「花き産業及び花きの文化の振興に関する基本方針」において推進される各種対策のための資料を作成することを目的としている。

## (2) 調査の根拠

作物統計調査は、統計法（平成19年法律第53号）第9条第1項に基づく総務大臣の承認を受けて実施した基幹統計調査である。

## (3) 調査の機構

本調査は、農林水産省大臣官房統計部及び地方組織を通じて行った。

## (4) 調査の体系（太枠部分が公表した範囲）

## (5) 調査の範囲

平成28年産については、全国の都道府県を調査の対象としている。

なお、本調査は3年ごとに全国調査を実施し、中間年にあっては、調査品目ごとに直近の全国調査年における出荷量のおおむね80％を占めるまでの上位都道府県を調査の範囲（主産県）としている。
## (6) 調査対象者の選定

## ア 集出荷団体等

花きの出荷金額が5,000万円以上の集出荷団体及び集出荷業者とした。

## イ 個人出荷農家等

2015年農林業センサスの結果に基づき、花き・花木の販売金額が2,000万円以上の個人出荷農家、協業経営体及び会社（集出荷団体等への出荷が最も多いもの等一定のものを除く。）とした。

## (7) 調査対象者数

集出荷团体等	個人出荷農家等
团体数 ①	有効回收数 ②	有効回收率 ③=②/①	経営体数 ④	有効回收数 ⑤	有効回收率 ⑥=⑤/④
团体 481	团体 445	% 92.5	経営体 2,091	経営体 1,502	% 71.8

注：「有効回収数」は、回収があったもののうち、当年産において作付けがなかった集出荷団体等及び個人出荷農家等を除いた数である。

## (8) 調査期日

平成29年2月末日に実施した。

## (9) 調查品目（4類計・19品目）

花き計の生産額に占める割合が1％以上の品目並びに切り花類計、球根類計、鉢もの類計及び花壇用苗もの類計とした。

類別	品目
切り花類	切り花類計（以下の輪ぎくから切り枝以外の切り花類を含む。）、輪ぎく、スプレイぎく、小ぎく、カーネーション、ばら、りんどう、洋ラン類、スターチス、ガーベラ、トルコギキョウ、ゆり、アルストロメリア、切り葉、切り枝
球根類	球根類計
鉢もの類	鉢もの類計（以下のシクラメンから花木類以外の鉢もの類を含む。）、シクラメン、洋ラン類、観葉植物、花木類
花壇用苗もの類	花壇用苗もの類計（パンジー以外の花壇用苗もの類を含む。）、パンジー

## (10) 調査事項

調査対象品目ごとに、当該年産（1～12月）の作付（収穫）面積及び出荷量

## (11) 調查・推計方法

本調査は、集出荷団体等に対する往復郵送調査又はオンライン調査及び個人出荷農家等に対する往復郵送調査により行った。

調査結果の集計は、本年産の調査対象者の結果と前年産（平成27年産）又は前回全国調査年（平成25年産）における都道府県値に占める調査対象者の割合を基に次の式により推計した値を、必要に応じて関係機関からの情報収集等により補完した。

## 都道府県値

$$ \begin{aligned}& 都道府県値 \quad=\quad\frac{\begin{array}{l} 平成 27 年産 (25 年産 )\ の \\ 都道府県値 \quad\times\quad\begin{array}{l} 平成 27 年産 (25 年産 )\ 及び 28 年産のいずれ \\ においても調査対象となった者の 28 年産の \\ 合計値 \end{array}\\ 平成 27 年産 (25 年産 )\ 及び 28 年産のいずれにおいても調査対象となった者の \\ 平成 27 年産 (25 年産 )\ の合計値 \end{array}}{\begin{array}{l} 平成 27 年産 (25 年産 )\ 及び 28 年産のいずれにおいても調査対象となった者の \\ 平成 27 年産 (25 年産 )\ の合計値 \end{array}}\end{aligned} $$
## 全国值

本年産調査は、全国調査年に当たるため、各都道府県の値を積み上げて算出したものである。

## (12) 目標精度

本調査においては、目標精度を設定していない。

## 2 用語の説明

## (1) 作付面積

販売を意図して、花き栽培のために利用することを目的に作付けした面積をいう。したがって、自家用として庭園等に栽培していたもの、公園などで観賞用に植え付けられていたもの等の面積は除く。

## (2) 吸穫面積

球根類及び鉢もの類の作付面積（鉢もの類にあっては、鉢が占有しているベッド、棚等の延べ面積をいう。）のうち、収穫・出荷した花きの利用面積をいい、育成中の球根類等の利用面積を除く。

## (3) 出荷量

収穫された花きのうち販売に供されたものの量をいう。

## (4) 集出荷团体

生産者から花きの販売の委託を受けて花きを出荷する次のものをいう。

## ア 総合農協

農業協同組合法（昭和22年法律第132号）による農業協同組合のうち、一般に信用事業とその他の事業（共済、購買、販売、営農等）を兼営するものをいう。

## イ 専門農協

農業協同組合法による農業協同組合のうち、一般にその行事業が特定作目を対象とし、又は1事業に限定されているものをいう。

## ウ農事組合法人

農業協同組合法による農事組合法人のうち、農業に係る共同利用施設の設置又は農作業の共同化に関する事業を行い、かつ、農業の経営を行わないもの（いわゆる1号法人）をいう。

## 工 任意組合

個別生産者によって組織される花きの出荷を行うアからウまでに掲げる団体以外の団体をいう。

## (5) 集出荷業者

産地で生産者等から花きを集めて出荷する産地仲買人、産地問屋等をいい、産地集荷市場に上場されたものを買い取って再び他市場に出荷することを主とする業者も含めている。

## (6) 個人出荷農家

直接卸売市場等へ花きを出荷する農家をいい、会社等の法人形態で家族経営を行っている1戸1法人の農家を含めている。

## (7) 協業経営体

法人格の有無にかかわらず2戸以上の世帯が共同で出資し、一つ以上の農業部門の生産から生産物の販売、収支決算、利益の配分に至るまで経営の全てを共同で行うものをいい、農地法（昭和27年法律第229号）等の手続を経て農地について所有権又は賃借権その他の使用及び収益を目的とする権利を有する農事組合法人（農業の経営のみを行うもの（いわゆる2号法人）又は農業の経営とこれに附帯する施設の設置若しくは農作業の共同化を併せて行っているものに限る。）及び会社を含めている。

## (8) 会 社

(7)に該当しない会社（農地法の適用を受けていない土地（既存の工業用地等）で農業の経営を行
っているもの）をいう。

## 3 利用上の注意

(1) 全国農業地域の区分とその範囲

本書に掲載した統計の全国農業地域等の区分とその範囲は、次のとおりである。

## ア 全国農業地域

全国農業地域名	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	茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、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	鳥取、島根、岡山、広島、山口
四 国	徳島、香川、愛媛、高知
九 州	福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島
沖 縄	沖縄

## イ 地方農政局

地方農政局	所 属 都 道 府 县 名
東北農政局北陸農政局関東農政局東海農政局近畿農政局中国四国農政局九州農政局	アの東北の所属都道府県名と同じ。アの北陸の所属都道府県名と同じ。茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨、長野、静岡岐阜、愛知、三重アの近畿の所属都道府県名と同じ。鳥取、島根、岡山、広島、山口、徳島、香川、愛媛、高知アの九州の所属都道府県名と同じ。

注：東北農政局、北陸農政局、近畿農政局及び九州農政局の結果については、当該農業地域の結果と同じであることから、統計表章はしていない。

(2) 統計数値については、次の方法によって四捨五入しており、合計値と内訳の計が一致しない場合がある。

原数	7桁以上(100万以上)	6桁(10万)	5桁(万)	4桁(1,000)	3桁以下(100以下)
四捨五入する桁数(下から)	3桁	2桁	1桁	四捨五入しない
例	四捨五入する前(原数)	1,234,567	123,456	12,345	1,234	123
四捨五入した数值(統計数值)	1,235,000	123,500	12,300	1,230	123
(3) 表中に用いた記号は次のとおりである。

「0」：単位に満たないもの（例： $ 0.4ha \rightarrow 0ha $ ）

「ー」: 事実のないもの

「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

「nc」：計算不能

## (4) 秘匿措置について

統計調査結果について、生産者数が2以下の場合には調査結果の秘密保護の観点から、該当結果を「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を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) この統計表に掲載された数値を他に転載する場合は、「花き生産出荷統計」（農林水産省）による旨を記載してください。

(6) 本統計の累年データについては、農林水産省ホームページ「統計情報」の分野別分類「作付面積・生産量、被害、家畜の頭数など」、品目別分類「花き」の「作況調査（花き）」で御覧いただけます。

なお、本書発刊後、統計データ等に修正があった場合には、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/kouhyou/sakumotu/sakyou_kaki/index.html#r】

## 4 お問合せ先

農林水産省 大臣官房統計部 生産流通消費統計課 園芸統計班

代表：03-3502-8111 内線 3680

直通：03-6744-2044

FAX : 03-5511-8771
農林水産省使用欄
都道府県 コード	地域センター 等コード	整理番号
☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑
☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑	☑

入力方向

# 新規就農者調查 新規參入者調查票

(平成年4月1日現在)

この調査は、貴農業委員会の管轄区域内で新規に農業経営を開始された方の人数についてお伺いし、農業への新規参入者を把握するものです。

調査票にご記入いただいた内容は、統計法の規定により適正に管理され、秘密の保護には万全を期していますので、ありのままをご回答ください。

くご記入上の注意>

本調査でいう「新規参入者」とは、

農業従事経験の有無を問わず、調査期日前1年間に土地や資金等を独自に調達し、新規で農業経営を開始した経営体の責任者をいいます。

ただし、農家出身でUターンや退職等を機に、相続・分家等により親の農地を譲り受けて農業経営を開始した方は含みません。

また、ここでいう「農業経営を開始」とは、次の定義に準ずる事業を開始した者をいいます。

(1) 経営耕地面积が30アル以上の規模の農業を営む者

(2) 農作物の作付面積又は栽培面積、家畜の飼養頭羽数又は出荷羽数その他の規模が次表の農業経営体の外形基準以上の規模の農業を営む者

(3) 農作業の受託の事業を営む者

## 農業経営体の外形基準

露地野菜作付面積	15a
施設野菜栽培面積	350㎡
果樹栽培面積	10a
露地花き栽培面積	10a
施設花き栽培面積	250㎡
搾乳牛飼養頭数	1頭
肥育牛飼養頭数	1頭
豚飼養頭数	15頭
採卵鶏飼養羽数	150羽
プロイラ一年間出荷羽数	1,000羽
その他	調査期日前1年間における農業生産物の総販売額50万円に相当する事業の規模
記入の際には黒い濃い鉛筆を使用してください。

貴農業委員会の管轄区域内における新規参入者についておたずねします。

問 1 この 1 年間（平成24年 4 月～25年 3 月）に貴農業委員会の管轄区域内において、農業への新規参入者はいますか。

問２ 問１で「いる」とお答えいただいた、この１年間の新規参入者は何人ですか。

※問２の数字は、右詰めで記入してください。

15～19歲	20～29	30～39	40～44	45～49	50～59	60～64	65歲以上
①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧
男	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮
女	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮

調査は終了です。ご協力ありがとうございました。

統計法に基づく国の統計調査です。調査票情報の秘密の保護に万全を期します。
## 4 飼肥料作物の作付（栽培）面積

单位：ha

作 物 名	作付(栽培)面積(田畑計)	田	飼 料 用	畑	飼 料 用
牧 草	前年産
本年産
青刈	青刈りとうもろこし	前年産
本年産
刈	ソルゴー	前年産
本年産
作 物	その 他	前年産
本年産
青 刈 稲	前年産
本年産
れ ん げ	前年産
本年産
その 他	前年産
飼 肥 料 作 物	本年産

※ 作付(栽培)面積は単位を「ha」とし、小数点第一位(10a単位)まで証人してください。

※ 青刈り作物のその他には、青刈り大豆等の劑料用や肥料用が含まれますが、青刈り麦類(小麦、二条大麦、六条大麦、はだか麦、えん麦、らい麦)については除いてください。

なお、青刈り稲については、飼料用として作付けしたものについて記入してください。しめ縄等の加工用や肥料用として作付けしたものは除きます。

その他飼肥料作物には、飼料用がぶ、クロダムとして等が含まれます。

## 5 作付（栽培）面積の増減要因等（飼肥料作物）

作物ごとの主な増減要因（転換作物等）について記入してください。なお、作付面積がわからない場合は、作物ごとの種子販売量及び平均的な10a当たりは種量について記入してください。
作物ごとに主な増減地域と増減面積について記入してください。

【問い合わせ先】
名 称
住 所
担当者名
電話番号	FAX番号
## 各事業において考えられる論点

## 1 都道府県警察施設の耐震改修

○ 国費（補助金）で措置する必要性

警察本部及び警察署庁舎の耐震改修について、国費で補助する必要性があるか。

## 2 交通安全施設（信号柱）の老朽化対策

○ 国費（補助金）で措置する必要性

信号柱の更新整備について、国費で補助する必要性があるか。

○ 補正予算で更新整備する必要性

当初予算で措置しなかったものを補正予算で措置する緊要性はあったか。

☐ 更新整備対象の選定基準

更新整備対象として、耐用年数を超えたもの以外に、点検の結果倒壊のおそれがあるものを選定しているが、その基準は適切か。
## 第4節

# 産業連関表によるICT投資等の効果検証

第3節まででは、IoTやAIに関する産業の構造分析、各種指標の各国比較、第4次産業革命の実現に向けた課題をみてきた。

IoT や AI 自体は目的ではなく手段であり、価値創出や課題解決につなげることが必要であるが、そのためにはどういった方策が求められるだろうか。当然、個々の業種、財・サービスごとに異なるが、その中で何らかの共通した要因や法則がありうるのか、第4節及び第5節では「情報」という概念に立ち返り、経済学の概念を通じて、考察を試みる。

第4節では、第4次産業革命やSociety5.0の特徴や意義を浮き彫りにするために、1990年頃から2010年頃にかけての第3次業革命や情報社会における情報化について考察する。過去の歴史的教訓、1995年から直近までの産業連関表による定量的分析などを通じ、ICT以外も含むあらゆる産業において情報化が進展してきたこと、産業の情報化が経済成長につながってきたかを検証する。

第5節では、過去から現在を通じデータ分析に求められる要素、IoTやAIの活用が本格化する時代におけるデータ流通の特性を踏まえ、IoTやAIを経済成長につなげるためにはどのような要素が必要か整理したうえで、定量的なインパクトを考察する。

## 1 「産業の情報化」と「情報の産業化」

情報化の進展をとらえる基本概念として、篠崎（2014）等にならい「産業の情報化」「情報の産業化」 $ ^{*1} $ を基に考察を進める。

「産業の情報化」とは、様々な産業の生産活動の中で情報に関連した労働や中間投入が増加していく側面をとらえた概念である。別の見方をすると、情報産業に限らずあらゆる産業において、原料や素材などの単なる物的な投入による生産活動だけでなく、デザインや色や広告など非物的な情報活動の比重が高まることとも言える。

「情報の産業化」とは、産業の情報化に伴い情報関連のサービス活動が独立した産業を形成して発展していく側面をとらえた概念である。別の見方をすると、産業の情報化の傾向でデザインや広告など情報関連の活動が多くの企業や産業で盛んになるにつれてこうした活動を専門に引き受ける新しい企業が生まれ、経済全体の中での比重を高めていくこととも言える。

## 图表3-4-1-1

「産業の情報化」と「情報の産業化」

説明	例
産業の情報化
(企業内情報活動)	様々な産業の生産活動の中で情報に関連した労働や中間投入が増加	ICT投資額
ICT(中間)投入額
企業内情報活動
情報の産業化	情報関連のサービス活動が独立した産業を形成して発展	インターネット附随サービス業の登場

(出典) 総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」(平成29年)

## 2 産業連関表からみる産業の情報化・情報の産業化

「産業の情報化」と「情報の産業化」の両面から情報化の進展をとらえ、しかも数値化して分析するにはどうすればよいだろうか。手法の1つとして、産業連関表による分析が挙げられる。

## 1 産業連関表とは

産業連関表は国内経済において一定期間（通常1年間）に行われた財・サービスの産業間取引等を行列形式で示した統計表である。下記の図は産業連関表の概念図である。

この行列（マトリックス）を縦方向にみると、ある産業の費用構造がわかる。例えば、平成23年（2011年）産業連関表の生産者価格評価表の統合大分類（37部門）の表を見ると、自動車を含む輸送機械では、費用（中間投入）の合計36兆4852億円のうち、情報通信業の財・サービスが1376億円使われており、商業では費用（中間投
入）の合計29兆5432億円のうち、情報通信業の財・サービスが3兆7585億円使われているということがわかる。この行列（マトリックス）を横方向にみると、ある産業の財・サービスが他の産業でどの程度使われているかがわかる。例えば、商業の財・サービスが情報通信業では6746億円使われていることなどがわかる。

図表3-4-2-1 産業連関表の概念図

平成23年（2011年）産業連関表 取引基本表（生産者価格評価）（統合大分類）

单位：億円

01	35	51	53	55	57	59	70	78	79	80	82	83	87	88	97
票林水產業	...	輸送機械	...	商業	金融·保險	不動産	運輸·郵便	情報通信	...	內生部門計	...	国内最終需要計	国内需要合計	輸出	最終需要計	需要合計	(按險輸入計	最終需要部門計	国内生産額
01	票林水產業	14,566	0	88	0	2	21	0	106,810	38,699	145,509	479	39,178	145,988	-25,628	13,550	120,360
...
35	輸送機械	717	198,254	0	0	0	7,408	0	229,532	106,348	335,881	144,206	250,554	480,087	-24,372	226,183	455,715
...
51	商業	6,592	21,119	19,259	2,167	1,139	13,254	6,746	353,550	516,982	870,532	75,915	592,897	946,447	-9,889	583,008	936,558
53	金融·保険	706	2,091	15,958	20,123	53,831	9,958	2,197	166,040	155,583	321,623	8,382	163,965	330,006	-9,066	154,899	320,939
55	不動産	255	437	32,174	6,315	15,620	10,167	12,147	119,016	592,658	711,674	218	592,876	711,892	-17	592,859	711,875
57	運輸·郵便	6,214	7,416	52,743	10,870	1,759	51,261	11,661	311,070	148,300	459,370	57,595	205,895	516,965	-34,625	171,270	482,340
59	情報通信	409	1,376	37,585	19,018	2,870	5,426	70,224	254,596	211,261	465,857	2,897	214,158	468,754	-7,152	207,006	461,603
...
70	內生部門計	61,976	364,852	295,432	109,766	138,074	239,814	218,995	4,627,696	4,891,188	9,518,884	709,446	5,600,633	10,228,329	-831,581	4,769,053	9,396,749
71	家計外消費支出(行)	756	3,622	21,112	9,522	2,721	8,238	8,615	136,333
91	雇用者所得	13,523	64,200	370,178	98,361	39,479	141,008	106,480	2,484,210
92	營業余剩	28,579	-1,727	150,425	71,381	297,082	22,286	78,854	868,061
93	資本減耗引当	17,231	25,263	65,129	34,936	194,952	53,282	39,786	997,080
94	間接税(関税·輸入品商品税を除く。)	5,247	-483	34,801	5,452	39,981	19,964	8,895	319,341
95	(控除) 经常補助金	-6,952	-12	-519	-8,478	-414	-2,251	-22	-35,972
96	租付加価儲部門計	58,384	90,863	641,127	211,173	573,801	242,526	242,608	4,769,053
97	国内生産額	120,360	455,715	936,558	320,939	711,875	482,340	461,603	9,396,749

（出典）総務省 平成23年（2011年）産業連関表 生産者価格評価表 統合大分類（37部門）を加工して作成

産業連関表は、1936年アメリカの経済学者W.W.レオンチェフ博士によって考案され、産業連関分析による経済予測等について、精度の高さと有用性が認められたことから、広く世界で使われるようになった。なおレオンチェフ博士は、その功績により1973年にノーベル経済学賞を受賞した。我が国においては、10府省庁の共同作業によって、原則5年に1度産業連関表が作成され公表 $ ^{*2} $ されている。

10府省庁作成の産業連関表は、取引基本表、各種係数表、付帯表（後述する、固定資本マトリックス、雇用マトリックスを含む）から構成されている。

## 2 「情報の産業化」

産業連関表の仕組みをうまく活用すると、業種別に「産業の情報化」「情報の産業化」が定量的にとらえられる。

以下、2017年時点で利用可能な産業連関表のデータ等を基に、産業の情報化及び情報の産業化について概観する。

「情報の産業化」とは、「産業の情報化」に伴い情報関連のサービス活動が独立した産業を形成して発展することである。「情報の産業化」として、各産業分類における電気通信、情報サービス及びインターネット附随サービスの活動の推移を取り上げる。

通信、情報サービス、インターネット附随サービス等に細分化した情報通信業の付加価値額の推移をみると（図表3-4-2-2）、情報サービスが1995年と比較すると2011年

図表3-4-2-2 情報の産業化の推移

（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」（平成29年）における集計データより作成

には2.5倍の規模に拡大し、2005年から新しい分類としてインターネット附随サービスが登場する一方、情報通信関連サービス業や情報通信関連製造業は2000年以降減少傾向にある。
## ③産業連関表からみる「産業の情報化」

先述のとおり、「産業の情報化」とは、様々な産業の生産活動の中で情報に関連した労働や中間投入が増加することであり、「産業の情報化」をさらに細分化すると、情報化投資、ICT投入額、企業内情報活動がある。まず、情報化投資について、産業連関表の付帯表の固定資本マトリックスを基に取り上げた後、ICT投入額について取引基本表を活用してみていく。企業内情報活動については、(4)にて雇用マトリックスを用い取り上げる。

なお、本節の以降の分析は、1995年、2000年、2005年、2011年の産業連関表を、2011年の統合大分類の産業分類（37部門）を基本に、付加価値額、ICT投入額（内訳を含めた4系列）、情報化投資額（内訳を含めた3系列、雇用（就業者数合計とその中の情報通信職と内訳の7系列）のそれぞれについて集計したものを用い、グラフ化して表すにあたっては紙面の制約に応じ一部業種を集約している $ ^{*3} $ 。産業分類に関しては統合大分類のものを基本的に用いているが、1995年、2000年、2005年、2011年の経年比較、また、取引基本表、固定資本マトリックス及び雇用マトリックス間の整合性を極力確保するため、産業分類を一部修正している $ ^{*4} $ 。

## ア 情報化投資

固定資本マトリックスを用い、1995年から2011年の部門別の情報化投資をみていく。ここでは、情報化投資を、大きくソフトウェア $ ^{*5} $ とハードウェア $ ^{*6} $ に分け、業種別にグラフで示している（図表3-4-2-3）。

全体的に、ハードウェアが減少し、ソフトウェアが増加している傾向がみてとれる。

業種別にハードウェア投資の額をみると、対事業所サービスが2000年で2.9兆円、2011年で1.4兆円と大きい。これは、電子計算機・同関連機器賃貸業が含まれ、例えば法人用のパソコンのリースなどがあるためである。なお、ここでの投資額は名目値であり、1995年から2011年の間ICTのハードウェアは性能の指数関数的向上とともに価格が下落していった点には留意が必要である。

業種別にソフトウェア投資の額をみると、いずれの業種も1995年から2005年にかけて増加し、2005年から2011年にかけて停滞又は微減となっている $ ^{*7} $ 。情報通信以外にも、金融・保険、商業、

図表3-4-2-3 業種別情報化投資（ハードウェア・ソフトウェア別）の推移

（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」(平成29年)における集計データより作成

電子・通信機器の規模が比較的大きく、これらの産業でソフトウェア投資が比較的活発に行われてきたことがうかがわれる。

金融においては、1995年から2000年頃にかけ、ポスト第三次オンライン化、インターネットホームトレード／ホームバンキングに関する投資や情報サービスの投入が行われるとともに、2000年頃以降も金融サービスの多様化に伴うソフトウェア投資が増加したことが、情報化投資額の伸びの内訳と考えられる。

商業は、大きく卸売業と小売業とに分かれるが、1995年頃から電子商取引システム（EDI、POS等）の導入が
情報化投資額の伸びの背景と考えられる。

産業連関表は原則5年に1度の公表であり、2017年時点で利用可能であるのは2011年のデータである。産業連関表での直近のデータの利用には制約はあるが、近年の動きとして回線の大容量化・低廉化、自前でシステムを構築するよりも低コストであること、セキュリティ面、事業継続計画（BCP）の必要性等を背景にクラウドサービスの利用が進んでおり、情報化投資を広くとらえると、ハードウェアからソフトウェア、さらにサービス利用へという動きがあると考えられる $ ^{*8} $ （図表3-4-2-4）。

図表3-4-2-4 クラウドサービスの利用状況

（出典）総務省「通信利用動向調査」

## I CT投入

ここまで情報化投資についてみてきたが、次に費用としてのICT投入額の推移をみていく。ここではICT投入額を電気通信投入額、情報サービス投入額、インターネット附随サービス投入額と定義し $ ^{*9} $ 、1995年～2011年までの産業連関表を基に業種別にその推移をみる。

業種別のグラフを基に、1995年からのICT投入額をみると、情報通信業の他にも、商業、金融・保険、対事業所サービスにてICT投入額が増加している（図表3-4-2-5）。

図表3-4-2-5 業種別のICT投入額推移

（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」（平成29年）における集計データより作成

図表3-4-2-6 ICT投入額の内訳推移

（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」（平成29年）における集計データより作成

ICT 投入額を、1995年から2011年まで電気通信、情報サービス、インターネット附随サービスの類型別にみると、電気通信投入額が2000年から減少している一方、ソフトウェア、情報処理などの情報サービスの投入額が増えていることがわかる（図表3-4-2-6）。

## 4 企業內情報活動と ICT 人材

先述のとおり、産業連関表には、取引基本表とよばれる表以外にも、各種付帯表が作成されている。各種付帯表のうちの雇用マトリックスを活用すると、どの業種でどのような職種の就業者数が多いのかを分析することが可能である。情報化に関しては、雇用マトリックスを用いると業種別の情報通信関連職種の推移が定量的にとらえられる。

合わせて企業就労者に行ったアンケート結果から、現在から将来のICT人材不足についても取り上げる。