Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 奈良県新旧市区町村名

本書は新市区町村別に掲載し、旧市区町村別も含めた結果については、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「農家数、担い手、農地など」で御覧いただけます。

【 http://www.maff.go.jp/j/tokei/】

(平成27年2月1日現在の市区町村、配列は市区町村番号順)

205-00 橿 原 市	…	(新市区町村コード番号) 平成27年2月1日現在の市区町村
205-01 敵傍町	…	(旧市区町村コード番号) 昭和25年2月1日現在の市区町村
205-02 耳成村

201-00	奈	良	市	204-06	柳	本	町	207-11	賀	名	生	村
201-01	奈	良	市	204-07	川	東	村	2-2	207-12	宗	桧	村
201-02	大	安	寺	205-00	橿	原	市	207-13	大	塔	村
201-03	東	市	村	205-01	畝	傍	町	208-00	御	所	市
201-04	平	城	村	205-02	耳	成	村	208-01	御	所	町
201-05	辰	市	村	205-03	真	营	村	208-02	秋	津	村
201-06	明	治	村	205-04	金	橋	村	208-03	掖	上	村
201-07	五	夕	谷	205-05	香	久	山村	2-1	208-04	葛	村
201-08	带	解	町	205-06	鴨	公	村	208-05	葛	城	村
201-09	伏	見	町	205-07	新	澤	村	208-06	吐	田	郷	村
201-10	富	雄	町	205-08	多	村	2-2	208-07	大	正	村
201-11	田	原	村	205-09	八	木	町	208-08	忍	海	村	2-2
201-12	柳	生	村	205-10	今	井	町	209-00	生	駒	市
201-13	大	柳	生	205-11	天	満	村	2-2	209-01	生	駒	町
201-14	東	里	村	205-12	平	野	村	2-2	209-02	南	生	駒
201-15	狭	川	村	206-00	桜	井	市	209-03	北	倭	村
201-16	東	山村	2-2	206-01	桜	井	町	210-00	香	芝	市
201-17	月	夕	瀬	村	206-02	大	福	村	210-01	五	位	堂
201-18	都	介	野	村	206-03	香	久	山村	2-2	下	田	村
201-19	針	ガ	別	所	村	206-04	朝	倉	村	210-03	二	上
202-00	大	和	高	田	市	206-05	多	武	峯	村	210-04	志都美村2-1
202-01	大	和高	田	市	206-06	安	倍	村	211-00	葛	城	市
202-02	陵	西	村	206-07	初	瀨	町	2-1	211-01	新	庄	町
202-03	天	満	村	2-1	206-08	上	之	郷	村	211-02	忍	海村2-1
202-04	瀨	南	村	2-2	206-09	三	輪	町	211-03	磐	城	村
203-00	大	和	郡	山	市	206-10	纏	向	村	211-04	當	麻	村
203-01	郡	山	町	村	206-11	織	田	村	212-00	宇	陀	市
203-02	矢	田	村	207-00	五	條	市	212-01	大	宇	陀	町
203-03	平	和	村	207-01	五	條	町	212-02	宇	太	町
203-04	治	道	村	207-02	牧	野	村	212-03	宇	賀	志	村
203-05	昭	和	村	207-03	北	宇	智	村	212-04	榛	原	町
203-06	片	桐	町	207-04	宇	智	村	212-05	内	牧	村
204-00	天	理	市	207-05	大	阿	太	村	2-1	伊	那	佐	村
204-01	櫟	本	町	207-06	南	阿	太	村	212-07	初	瀨	町	2-2
204-02	丹	波	市	町	207-07	野	原	町	212-08	三	本	松	村
204-03	二	階	堂	村	207-08	南	宇	智	村	212-09	室	生	村2-1
204-04	朝	和	村	207-09	阪	合	部	村	212-10	東	里	村
204-05	福	住	村	207-10	白	銀	村
32	山	迈	郡	426-01	馬	見	村
426-02	百	济	村
322-00	山	添	村	426-03	瀨	南	村 2 - 1
322-01	東	山村 2 - 1	426-04	箸	尾	町
322-02	波	多 野	427-00	河	合	町
322-03	豊	原	村
44	吉	野	郡
34	生	駒	郡
441-00	吉	野	町
342-00	平	群	町	441-01	上	市	町
343-00	三	鄉	町	441-02	吉	野	町
344-00	斑	鳩	町	441-03	中	莊	村
345-00	安	堵	町	441-04	国	栖	村
441-05	中	竜	門
36	磯	城	郡	441-06	竜	門	村
442-00	大	淀	町
361-00	川	西	町	442-01	大	淀	町
362-00	三	宅	町	442-02	大	阿	2 - 2
363-00	田	原	本	443-00	下	市	町
363-01	多	村 2 - 1	443-01	下	市	町
363-02	平	野	村 2 - 1	秋	野	村
363-03	都	村	丹	生	村
363-04	田	原	本	黑	滝	村
363-05	川	東	村 2 - 1	天	川	村
447-00	野	迫	川
38	宇	陀	郡	449-00	十	津	村
450-00	下	北	村
385-00	曾	爾	村	451-00	上	北	村
385-01	會	爾	村	川	上	村
385-02	室	生	村 2 - 2	東	吉	村
386-00	御	杖	村	453-01	小	川	村
453-02	四	鄉	村
40	高	市	郡	453-03	高	見	村

401-00	高	取	町
401-01	船	倉	村
401-02	越	智	岡	村
401-03	高	取	町
402-00	明	日	香	村
402-01	阪	合	村
402-02	飛	鳥	村
402-03	高	市	村

42	北	葛	城	郡

424-00	上	牧	町
425-00	王	寺	町
425-01	王	寺	町
425-02	志	都	美	村	2 - 2
426-00	広	陵	町
## 奈良県市区町村地区

(平成27年2月1日現在)
# 平成 28 年版 情報通信白書の公表にあたって

総務大臣

本年6月2日、経済の好循環を持続的な成長路線に結びつけ、「戦後最大の名目GDP600兆円」の実現を目指すために、「日本再興戦略2016」を閣議決定しました。この戦略の中で特に取り上げられているのが、IoT（Internet of Things）、ビッグデータ、AI（人工知能）などの技術的ブレークスルーを活用する「第4次産業革命」です。それは、社会的課題を解決し、消費者の潜在的ニーズを呼び起こす、新たなビジネスを創出するものです。

総務省におきましては、この「第4次産業革命」に向け、新たな投資や雇用を促すIoT時代に対応したICT施策や次世代人工知能などの研究開発に取り組んでいます。

本年4月29日から2日間にわたって、香川県高松市で、21年ぶりにG7情報通信大臣会合を開催しました。会合では、私が議長を務め、IoTやAIなどの新たなICTが普及する社会における経済成長の推進やセキュリティの確保等について、活発な議論を行いました。その成果として、あらゆる人やモノがグローバルにつながる「デジタル連結世界」の実現に向けた基本理念や行動指針をとりまとめた「憲章」、「共同宣言」及び「協調行動集」という3つの成果文書を採択し、G7として世界に向けて統一メッセージを発出しました。これらは、伊勢志摩サミットの成果にも反映されました。また、急速な技術進歩により注目を集めているAIについては、OECD等国際機関の協力を得て、AIの「開発原則」について議論に着手することを、我が国から提案し、各国から賛同が得られました。

その他にも、生活に身近な分野での様々な IoT サービス創出に向けた支援や実践的なサイバーセキュリティ演習を行うことができるよう、第 190 回国会において、国立研究開発法人情報通信研究機構法等を改正しました。

さらに、2020年の東京オリンピック・パラリンピック競技大会は、日本が誇るICTを世界に発信する絶好の機会です。4K・8Kの推進や第五世代移動通信システムの導入、デジタルサイネージと多言語音声翻訳システムを有機的に組み合わせた「IoTおもてなしクラウド」の構築など、世界最高水準のICT利用環境の実現に向けて取り組んでいます。

このため、今回の情報通信白書は、特集のテーマを、「IoT・ビッグデータ・AI 〜ネットワークとデータが創造する新たな価値〜」と設定し、ICTによるイノベーションと経済成長への貢献について、IoTの進展状況を踏まえながら分析するとともに、それがもたらす今後の可能性についても展望しています。また、IoT時代における新製品・サービスの紹介や利用動向、さらに、AIの進化が雇用等に与える影響についても検証しています。

情報通信白書は、昭和48年の創刊から、今回で第44回目の刊行となりました。本白書が、広く国民の皆様に活用され、日本の情報通信に対するご理解を一層深めていただく上での一助となることを願っております。
National Personnel Authority

報道資料

平成30年7月13日

国家公務員倫理審査会

指定職以上の職員に係る贈与等報告書（平成29年度分）並びに本省審議官級以上の職員に係る株取引等報告書及び所得等報告書（平成29年分）の提出状況等について

### 1. 贈与等報告書について

平成29年度分の贈与等報告書は、四半期ごとに本省課長補佐級以上の職員から各省各庁の長等に対して提出され、そのうち、指定職以上の職員の提出した贈与等報告書については、その写しが国家公務員倫理審査会に送付されており、審査会ではその審査、分析等を行っています。

## 贈与等の報告制度の概要（国家公務員倫理法第6条）

(1) 本省課長補佐級以上の職員は、事業者等からの贈与等（1件5千円を超えるもの）に関する報告書を、各省各庁の長等に提出する義務があります。

(2) 提出された報告書のうち、1件2万円を超えるものは、閲覧の対象となります。

(3) 指定職以上の職員の報告書の写しは、国家公務員倫理審査会に送付されます。

## （１）提出数及びその内訳（別添参照）

指定職以上の職員に係る贈与等報告書の写しの送付件数は、3,396件となっており、その内訳は、金銭、物品等の供与関係（以下「贈与関係」という。）が53件（1.6%）、飲食の提供等関係（以下「飲食等関係」という。）2,680件（78.9%）（うち立食パーティー2,266件）、報酬関係663件（19.5%）となっています。

これを前年度と比べると、総件数で133件の増（4.1％増）となっています。その内訳は、贈与関係が22件の減（29.3％減）、飲食等関係が216件の増（8.8％増）、報酬関係が61件の減（8.4％減）となってます。

また、贈与等報告書を提出した指定職以上の職員は800名（対前年度76名増）でした。
## （２）提出数の多い府省等の状況

100件以上の報告書が提出されたのは、法務省、外務省、文部科学省、厚生労働省、農林水産省、経済産業省、国土交通省の7省庁でした。

① 法務省は、前年度比60件増の487件で、その内訳は報酬関係（385件）の占める割合が大きく、そのほとんどが著述によるものでした。

② 外務省は、前年度比24件増の288件となっています。飲食等関係（252件）が大部分を占めており、その主な提供者はマスコミ、外国企業・団体及び民間企業でした。

③ 文部科学省は、前年度比1件増の201件となっています。飲食等関係（184件。うち立食パーティー162件）が大部分を占めており、その主な提供者は財団・社団法人等でした。

④ 厚生労働省は、前年度比14件増の187件となっています。飲食関係（104件。うち立食パーティー98件）と報酬関係（83件）の占める割合が大きく、飲食関係の主な提供者は財団・社団法人等であり、報酬関係の主な内訳は著述及び講演によるものでした。

⑤ 農林水産省は、前年度比29件増の252件となっています。飲食等関係（243件。うち立食パーティー229件）が大部分を占めており、その主な提供者は、財団・社団法人等でした。

⑥ 経済産業省は、前年度比16件増の290件となっています。飲食等関係（253件。うち立食パーティー211件）が大部分を占めており、その主な提供者は、財団・社団法人等でした。

⑦ 国土交通省は、前年度比24件減の811件となっています。飲食等関係（806件。うち立食パーティー765件）が大部分を占めており、その主な提供者は、財団・社団法人等でした。

## （３）審査の概要等

送付された報告書について審査を行った結果、不適切な贈与や高額過ぎる報酬等を受けたケースは見受けられませんでした。各内訳の概要は、次のとおりです。

① 贈与関係の主なものは、食料品・アルコール飲料17件、書籍12件、スポーツ・観劇等チケット6件、記念品5件、生花3件、金銭1件となっており、その主な贈与者は、外国政府・国際機関、財団・社団法人等及び民間企業でした。

また、2万円を超えるものが8件ありました。

② 飲食等関係の主な提供者は、財団・社団法人等2,103件、民間企業143件及びマスコミ129件となっています。

また、2万円を超えるものが128件ありました。

③ 報酬関係の主なものは、著述494件、講演140件及び編さん14件となっています。

また、2万円を超えるものが387件ありました。
## 2 ．株取引等報告書及び所得等報告書について

平成29年分の両報告書は、平成30年3月1日から同月31日までの間に本省審議官級以上の職員から各省各庁の長等に対して提出され、その写しが国家公務員倫理審査会に送付されており、審査会ではその審査、分析等を行っています。両報告書の提出の状況及び審査の状況は、次のとおりです。

## 株取引等、所得等の報告制度の概要（国家公務員倫理法第7条、第8条）

(1) 株取引等報告書について

本省審議官級以上の職員は、前年において行った株券等の取得又は譲渡（本省審議官級以上の職員である間に行ったもの）に関する報告書を、各省各庁の長等に提出する義務があります。

(2) 所得等報告書について

本省審議官級以上の職員（前年1年間を通じて本省審議官級以上の職員であった者）は、所得金額及び贈与税の課税価格に関する報告書を、各省各庁の長等に提出する義務があります。

(3) 両報告書の写しは、国家公務員倫理審査会に送付されます。

## （１）株取引等報告書の提出数等

各省各庁の長等から送付された報告書の写しの件数は、56件と前年より13件の増となっています。

審査の結果、職務と関係のある事業者等からの不適切な株式等の贈与や国民の疑惑や不信を招くような取引等は見受けられませんでした。

## （２）所得等報告書の提出数等

各省各庁の長等から送付された報告書の写しの件数は、1,340件と前年より10件の増となっています。

審査の結果、職務と関係のある事業者等からの不適切な贈与や報酬など国民の疑惑や不信を招くようなものは見受けられませんでした。

以上

問合せ先	国家公務員倫理審査会事務局 参 事 官 木谷 一郎 倫理審査官 矢部 多加一 電話(03)3581-5311(内線2820) (03)3581-5344(直通)
指定職以上の職員に係る贈与等報告書の提出件数(平成29年度)

区分府 省 等 名	金钱、物品等の供与	飲 食 の 提 供 等	報 酬	合 計
件 数	うち2万円超	件 数	うち2万円超	件 数	うち2万円超	件 数	うち2万円超
会 計 検 查 院	31	31	31
人 事 院	1	1	1
内 閣 官 房	4	3	16	7	20
内 閣 法 制 局	6	10	10	16
内 閣 府	1	1	25	3	21	7	3	33
宫 内 庁	1	1	1
公 正 取 引 委 員 会	10	3	3	2	2	15
国家 公 安 委 員 会	2	2	2	2	4
警 察 庁	29	29	15	9	44
個 人 情 報 保 護 委 員 会	1	1	1
金 融 庁	89	6	85	89
復 興 庁	1	7	4	8
総 務 省	4	2	27	17	31
消 防 庁	4	3	4
法 務 省	11	1	91	1	73	385	217	487
外 務 省	16	2	252	32	53	20	10	288
財 務 省	41	35	3	44
国 税 庁	71	68	20	12	91
文 部 科 学 省	1	184	5	162	16	9	201
ス ポ 一 ツ 庁	2	1	34	3	28	3	3	39
文 化 庁	27	2	20	3	3	30
厚 生 労 働 省	104	2	98	83	44	187
農 林 水 産 省	6	243	14	229	3	1	252
林 野 庁	99	9	88	99
水 産 庁	41	2	35	41
経 济 産 業 省	4	2	253	17	211	33	31	290
資 源 工 ネ ル ギ 一 庁	2	2	2
特 許 庁	87	87	87
中 小 企 業 庁	8	1	4	8
国 土 交 通 省	806	26	765	5	2	811
観 光 庁	43	43	43
気 象 庁	1	1	11	11	12
運 輸 安 全 委 員 会	2	2	2
海 上 保 安 庁	65	4	61	65
環 境 省	11	9	4	15
原 子 力 規 制 委 員 会	3	1	1	1	4
合 計	53	8	2,680	128	2,266	663	387	3,396

(前年度との件数比較)

区分年度	金銭、物品等の供与	飲食の提供等	報酬	合計
総数	うち2万円超	総数	うち2万円超	うち立食パーティー	総数	うち2万円超	総数	うち2万円超
平成28年度	75	8	2,464	71	2,084	724	426	3,263	505
前年度比(件数)	▲22	0	216	57	182	▲61	▲39	133	18

(注)1. 報酬とは、原稿料、講演料等である。

2. 提出された報告書がない府省等は省略した。
## 「新しい日本のための優先課題推進枠」要望一覧

人事院

事業名	要望額
行政の業務改革とIT化の推進	363,238
合計	363,238

(单位:千円)
## 集落営農実態調査 (平成 年 2 月 1 日現在)

都道府県名：

市町村名：___

通し番号	枝番号	集落営農の名称	代表者氏名	住 所	基本指標コード
## 集落営農実態調査 (平成 年 2 月 1 日現在)

都道府県名：

市町村名：___

[1] 集落営農の概要(つづき)	[2] 集落営農の営農状況
13 農用地利用改善団体について	1 経営規模・農地利用の現状	2 集落内の営農を一括管理・運営している
当該集落営農が存在する(関わっている)農業集落を包含する地域範囲となっている	当該集落営農が存在する(関わっている)農業集落内の総耕地面積	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积	当該集落営農が存在する農業集落内の総耕地面积
いずれかに『1』を記入	ha	ha	ha	ha	ha	ha	ha	ha	該当すれば『1』を記入
## 集落営農実態調査 (平成 年 2 月 1 日現在)

都道府県名：

市町村名：___

[2] 集落営農の営農状況
3 集落営農の活動内容(複数回答可)	4 集落営農における主たる従事者数	5 収支の共同経理の状況について
農産物等の生産・販売活動	農産物等の生産・販売以外の活動	農業機械の利用・管理に係る収支	オペレーターなどの賃金等に係る収支	資材の購入に係る収支	生産物の出荷・販売に係る収支	農業共済に係る収支
水稻・陸稲を生産・販売	麦、大豆、でん菜、原料用ばれいしょのうち、いずれかを生産・販売	その他の作物(畜産物を含む)を生産・販売	農産加工品の生産・販売	機械の共同所有・共同利用を行う	防除・収穫等の農作業受託を行う	農家の出役により、共同で農作業(農業・地域を利用た農作業以外)を行う	作付地の固地化など、集落内の土地利用調整を行う
該当すれば『1』を記入	人	該当すれば『1』を記入
2013年漁業センサス

海 面 漁 業 調 查

# 漁業管理組織調查票

政府統計

平成25年11月1日調査

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。

## この調査票は、統計以外の目的（税金の徴収等）に使用することはありません。

〔記入上の注意〕

1 記入に当たっては、「漁業管理組織調査業の記入の仕方」をよく読んでから、黒の鉛筆又はシャープペンシルを使用し、間違えた場合は消しゴムできれいに消してください。

★数字は枠からはみ出さないように記入してください。

○印は点線に沿って記入してください。

記入例 0123456789 記入例

2 調査票の内容については、本年（平成25年）の11月1日現在で記入する箇所と、過去5年間について記入する箇所があります。過去5年間の場合は、平成20年1月1日から平成24年12月31日までの5年間について記入してください。

【統計調査員】氏名：電話番号：	月 日（）午前・午後 時ごろに調査票の回収に伺いますので、それまでに該当する箇所の記入をお願いします。

《地域センター連絡先》

## [事務処理欄]

区分コード
## I 11月1日現在の参加漁業経営体

1 管理組織に参加している漁業経営体数を記入してください。

101	•	•	•	•

数字は、算用数字で1マスに1字ずつ右に詰めて記入してください。

## 2 管理を行っている漁業種類別の経営体数を記入してください。

## 3 参加漁業経営体がある地域範囲について、当てはまる番号を一つ〇で囲んでください。

1 市区町村内	複数の市区町村	各都道府県内の全域	複数の都道府県
131	①	②	③	④
## Ⅱ 漁業管理

1 過去 5 年間（平成20年 1 月 1 日～平成24年12月31日）に自主的な漁業管理を行った、すべての管理対象魚種を〇で囲んでください。

201	かつお・まぐろ類	①
202	さけ・ます類	①
203	さ ば 類	①
204	ぶ り 類	①
205	ひ ら め	①
206	か れ い 類	①
207	すけとうだら	①
208	は た は た	①
209	あ な ご	①
210	は も	①
211	ま だ い	①
212	その他のたい類	①

213	さ わ ら 類	①
214	い か な ご	①
215	ふ ぐ 類	①
216	その他の魚類	①
217	い せ え び	①
218	く る ま え び	①
219	その他のえび類	①
220	が ざ み 類	①
221	その他のかに類	①
222	あ わ び 類	①
223	さ ざ え	①
224	あ さ り 類	①

225	ほ た て が い	①
226	その他の貝類	①
227	い か 類	①
228	た こ 類	①
229	う に 類	①
230	な ま こ 類	①
231	その他の水産動物類	①
232	こ ん ぶ 類	①
233	その他の海藻類	①
234	そ の 他	①
235	魚 種 不 特 定	①

## 2 過去5年間に行った漁業管理の内容

（1）漁業資源の管理や漁場の保全・管理の内容について、当てはまる番号をすべて〇で囲んでください。ただし、試験的に行ったものや、継続性の無いものは除きます。

漁業資源の管理	漁場の保全・管理
資源量の把握	漁獲（収獲）	漁業資源の増殖	その他	漁場の保全	うち、藻場・干潟の維持管理	うち、合成洗剤不使用の取組	漁場の造成	漁場利用の取決め	漁場の監視	植樹活動、魚つき林の造成	その他
（２）漁獲管理の具体的な規制内容について、当てはまる番号をすべて〇で囲んでください。

漁期の規制	漁法の規制	漁船隻数の規制	漁船総トン数・馬力数の規制	漁具の規制	出漁日数の規制	操業時間の規制	操業人員の規制	漁獲（収獲）サイズの規制	漁獲量（収獲量）の規制	その他
251	法制度による規制	①	①	①	①	①	①	①	①	①	①	①
252	自主規制	①	①	①	①	①	①	①	①	①	①	①

3 過去5年間に行った漁業管理に係る調整について、当てはまる番号をすべて〇で囲んでください。

管理組織内の漁業種類間の調整	漁協地区内の他の漁業種類との調整	他の漁協地区・市町村等との調整	遊漁との調整
①	①

261

調査は以上で終わりです。

ご協力ありがとうございました。

内容の問合せのみに使用させていただきますので、記入された方の氏名と電話番号の記入をお願いします。

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電話番号：
平成26年度国民健康保険事業年報の保険者別データについて

平成26年度国民健康保険事業年報作成のために報告を受けた保険者別データを掲載しておりますので、詳細な分析等が必要な場合はこちらをご使用ください。なお、使用に当たっては以下の点にご留意ください。

○ 保険者別データの表頭の項目については、「保険者別データ補足資料1.pdf」のとおりとなります。

○ 被保険者数が少ない区分について、非公表とした項目があり、該当項目は数値に代えて「*」を表示しています。

○ A 表の A163、A164、A165、A166 及び A167 の各項目について”99999999999”となっている保険者については、それぞれ出産育児、葬祭、傷病手当、出産手当、その他に係る給付内容が加入者の条件によって異なっています。これらの保険者の給付内容については「保険者別データ補足資料 3.xls」を御覧ください。

○ B表（2）のP26とP27、B表（3）のR26とR27、B表（4）のQ26とQ27の所得割と資産割の料率については、データベース上小数の保有が困難であるため、本来の料率（%）に100を乗じた整数で掲載しています。

く例＞ 所得割 12.80%の場合は 1280 と掲載

○ 市町村合併等により保険料（税）の賦課方式が不均一となっている保険者については、B表（2）、B表（3）、B表（4）、E表（2）及びE表（3）に保険者内で賦課方式の異なる地域（合併前旧保険者）ごとのデータと、それらを合算したデータ（合併後存続保険者）の両方が保険者別データに含まれております。

不均一の賦課方式を採用している保険者については「保険者別データ補足資料2.xls」を御覧ください。
# 次世代人工知能技術の研究開発

基本計画書

### 1. 目的

現在の人工知能技術、特に深層学習は、大量のデータを莫大な計算資源と電力を用いてコンピュータに学習させることで実現している。しかし、適用分野においては大量のデータや莫大な計算資源等を用意すること自体が困難であり、人工知能技術が十分に活用できていない分野も多い（例えば、少ない症例データに基づく分析が必要な医療分野や、バッテリー駆動のため計算性能を抑えている組込デバイス・スマホ等）。他方、必ずしも大量のデータや莫大な計算資源等がなくても人工知能技術が有効に機能するためのヒントとなることが期待される人間の脳活動メカニズムが、脳活動計測技術の高度化に伴い次第に解明されつつある。そこで、脳の認知メカニズム研究における成果を応用した「脳型認知分類技術」及び脳の演算処理メカニズム研究における成果を応用した「脳型演算処理技術」の2つを内容とする次世代人工知能技術を確立する。これにより、多くの分野において人工知能技術の利活用が促進され、第4次産業革命、Society5.0の実現、ひいては我が国が直面する少子高齢化による労働力不足等の社会的課題の解決に寄与することを目的とする。

### 2. 政策的位置付计

● 「日本再興戦略 2016」（平成 28 年 6 月 2 日 閣議決定）において、「革新的な基盤技術の構築、人工知能等のソフトウェアモジュール等のツールの提供や標準化等による人工知能の社会実装の加速、研究環境の向上等を含め、本年中を目途に世界レベルの研究・産業化を行うために必要な施策を具体化することで、研究開発から社会実装までを一元的に推進する」とされている。

● 「科学技術イノベーション総合戦略 2016」（平成 28 年 5 月 24 日 閣議決定）においても、「自ら特徴を捉え進化する人工知能を視野に、革新的な基礎研究から社会実装までの研究開発を推進する。また、脳科学やより革新的な人工知能研究開発を推進させるとともに、府省連携による研究開発成果を関係省庁にも提供し、政府全体として更なる新産業・イノベーション創出や国際競争力強化を牽引する」とされている。
● 「世界最先端 I T 国家創造宣言」（平成 28 年 5 月 20 日 閣議決定）においても、「様々な分野におけるデータ利活用の促進に技術的な側面から貢献するため、関係府省庁等が連携し、人工知能等に係る革新的な基盤技術の研究開発を強力に推進」とされている。

● 安倍総理の指示により、平成28年4月に設置された人工知能技術戦略会議の下で、総務省、文部科学省、経済産業省が連携して人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップについて、平成28年度中の策定を目指して検討を進めている。その中で総務省は、脳情報通信技術及び言語処理技術について基礎研究から社会応用・産業応用までを広く推進する役割を担っており、脳科学の知見を取り入れた次世代人工知能技術を開発することが期待されている。

● 「新たな情報通信技術戦略の在り方 第2次中間答申」（平成28年7月7日 情報通信審議会）においても、「脳科学の知見を基にした次世代の人工知能の研究開発等を推進することにより、人の感性を把握し、意思決定や行動を円滑に行うことができる新たなアルゴリズム開発を行い、その成果を社会実装することで産業競争力・国際競争力を強化し、社会に貢献していく必要がある」とされている。

### 3. 目標

## （1） 政策目標（アウトカム目標）

現在、我が国が直面する少子高齢化に伴う労働力不足等の社会的、経済的課題を解決する技術として、人工知能技術の活用に大きな注目と期待が集まっており、人工知能関連産業の国内市場規模は、2015年の3.7兆円から、2030年には87兆円にまで成長すると予測されている $ ^{※1} $ 。しかし、現在の人工知能技術は大量の学習データ及び莫大な計算資源と電力を必要としており、活用可能な分野・業種は極めて限定されている。また、人工知能技術を商用化可能な分野では、既に巨大なビッグデータを有する欧米企業が数多く進出し、競争が激化している。我が国の国際競争力を向上させるためには、我が国が十分に勝負できる分野への適用が可能な人工知能技術を、世界に先駆けて開発することが重要である。

他方、人間や動物は、少ないサンプルから学習して、知覚対象を容易に正しく認知することができるとされており、こうした脳科学の知見を活用した人工知能技術の研究開発の新たな進展が、国内外において期待されている。諸外国においては、米国でのBRAIN Initiative、欧州でのHuman Brain Project等、最新の計測・制御技術に基づいた現代的な脳科学研究が国家プロジェクトとしてスタートしており、脳の情報処理メカニズムの解明、病気の治療や医療への応用と並んで、人工知能技術への応用に関する
る研究開発が進められている。我が国ではこれまでに脳科学の様々な分野で世界をリードしており、その知見を活用した次世代人工知能技術の研究開発を早急に推進する必要がある。

そこで、脳の認知メカニズムに倣い、少数のデータからでも学習し、柔軟な認知を可能とする「脳型認知分類技術」及び脳の演算処理メカニズムに倣い、超低電力かつスケーラブルな演算処理を可能とする「脳型演算処理技術」の2つを内容とする次世代人工知能技術を確立する。この2つの技術を確立すれば、少数データ、僅少な計算資源の下でも柔軟な認知を実現し、現在の人工知能技術に比べて、活用可能な分野・業種を一気に拡大することが可能になる。そのため本研究開発では、医療・介護、防災・インフラ、生活支援分野等の各分野・業種での人工知能技術の活用の加速化や新産業・ビジネスの創出に貢献し、研究成果に関する国際標準の獲得等による我が国の国際競争力の維持・向上に寄与することを政策目標とする。

※1）出典:次世代人工知能推進戦略 図 II-2 人工知能関連産業国内市場予測（EY 総合研究所 2015 年）

http://www.soumu.go.jp/main_content/000428750.pdf

## （２）研究開発目標（アウトプット目標）

本研究開発では、脳の認知メカニズムに倣い、少数のデータからでも学習し、柔軟な認知を可能とする「脳型認知分類技術」及び脳の演算処理メカニズムに倣い、超低電力かつスケーラブルな演算処理を可能とする「脳型演算処理技術」の2つを内容とする次世代人工知能技術を確立する。

また、当該技術の国際標準化、特許の申請を通じて、人工知能技術分野における我が国の国際競争力の強化を図る。

### 4. 研究開発内容

## Ⅰ．人間の脳の認知メカニズムに倣った脳型認知分類技術の研究開発

## （1） 概要

現在の深層学習と比較して、人間の認知・学習メカニズムには、①様々な感覚情報を統一的に取り扱い、少ないデータからの学習が可能である、②ボトムアップの情報処理だけでなくトップダウンの意思決定に基づく柔軟な認知分類が可能である、③学習済みの知識を再構成・再分類することが容易である、といった特徴が備わっている。そうした脳の認知メカニズムに倣い、人工知能技術による柔軟な認知分類を可能とする脳型認知分類技術の研究開発を実施する。
## （2） 技術課題

脳型認知分類技術として、以下の3つの要素技術の研究開発を行う。

## ア）識別分類モデル化技術の確立

現在の深層学習では、特徴量抽出において、学習用に整形された大量のデータが必要となる。特に、画像や音声、動画等のデータの種類に応じた異なる前処理が必要である。このことが、人間が当たり前に行っているような、学習用に整形されていない「実環境」に対する柔軟な環境認知を阻害している。同時に、深層学習を機能させるためのデータ整備の高コスト化が問題視されている。

他方、人間は、視覚や聴覚等の異なる種類の知覚情報を、脳神経細胞の発火という共通の形式で処理している。また、最近の脳科学研究において、人間の脳の認知プロセスとして、知覚した情報を個別の要素に分解した上で、各要素を目的に応じて再統合することで、高度な認知を実現しているとの仮説も立てられている。

そこで、人間の脳の認知メカニズムに倣い、知覚情報を統一的モデルとして把握し、異なる知覚情報を共通の形式に基づいて識別分類することを可能とする識別分類モデル化技術を確立する。

## イ）統合処理技術の確立

現在の深層学習では、入力されたデータからそれを表現する最適な基底(内部表現)を抽出し、その組合せで元の情報を再構成する。その際、基底の抽出は自動的に行われるため、利用者の目的に沿った基底が抽出されるとは限らず、またその組合せを利用者の目的に合わせて指定することもできない。

他方、最近の脳科学研究では、脳内複数領域の解析が進展した結果、人間の脳の認知プロセスにおいては、知覚した情報を個別の要素に分解し各要素を目的に応じて再統合することで、柔軟な認知を実現しているとの仮説も立てられている。この仮説によれば、人間の脳は、要素分解と再統合というボトムアップ処理とトップダウン処理を組み合せることにより、入力情報の柔軟な認知（人工知能技術における、入力情報に対するカテゴリ定義・生成・分類に相当する機能の柔軟性）を実現していると考えられている。

そこで、そうした人間の認知メカニズムに倣い、入力された情報を個別の要素に分解した上で、判断目的・判断方針に対して必要とする要素の選択、相互接続の制御、入力情報の欠損の補完等を実現し、入力情報の正確かつ効率的な分類を可能とする統合処理技術を確立する。

## ウ）カテゴリ適正化技術の確立

一般に深層学習では特徴量抽出のプロセス自体がブラックボックス化しているため、利用者が期待する特徴量が常に得られるとは限ら
ず、また得られた特徴量の意味付けが困難である。これらは、厳格な製品仕様を要求する工学分野への応用を困難にし、柔軟な学習や個々の利用者に応じたカスタマイゼーションの可能性を阻害している。

そこで、人工知能が出力したカテゴリについて意味付けし、カテゴリ分類に誤りがある場合はその誤りを外部から修正可能とする等、カテゴリ形成のプロセスを可視化した上で、外部からのカテゴリへの意味付けや修正等を可能とするカテゴリ適正化技術を確立する。

## （3） 到達目標

## ア）識別分類モデル化技術

・画像、音声等の異なる種類の入力データに対してその入力の特徴を表し、かつ識別分類処理に利用可能な共通のモデルを定義し、多種の入力データに適用可能とする。なお、当該モデルは医療・介護、防災・インフラ、生活支援分野等の各種分野への応用を視野に入れて検討すること。

## イ）統合処理技術

・深層学習等では認知分類が困難な非定形データ（学習用に整形されていないデータ、火や雲等の形の定まらない対象のデータ）について、識別率50%程度の認知（非定形データ中の未知の対象を未知と識別することを含む）を可能とする。

・入力データを分類する際、深層学習が必要とするデータ量以下で、深層学習と同精度のカテゴリ分類を可能とする。

・人工知能に任意の判断目的・判断方針を入力することで、入力データを当該判断目的等に応じたカテゴリに分類することを可能とする。

・判断目的等の変更に応じて、既に形成されたカテゴリの再構成を可能とする。このとき、どのカテゴリにも所属しない入力が存在した場合には新たなカテゴリを生成可能とする。

・判断目的等の入力から短時間で、事前に作出した大量のカテゴリのうち、適切なカテゴリへの分類・再構成を可能とする。

・判断目的等に基づくカテゴリの生成再構成過程を記録し、可視化を可能とする。

## ウ）カテゴリ適正化技術

・可視化されたカテゴリにおける分類結果、さらにその意味付け結果、生成過程に対して外部からのカテゴリそのものの修正変更、生成過程の修正変更を可能とする。

## Ⅱ．人間の脳の演算処理メカニズムに倣った脳型演算処理技術の研究開発

## （1） 概要

現在の深層学習は、ニューラルネットワークを多層化することで学習を
実現しているため、エネルギー消費の観点で課題を抱える。また、課題Ⅰの認知分類機能は、情報の柔軟な認知を実現するために、情報を各要素に分解した上でそれを再統合するというプロセスを経ることから、それだけ多くの計算を要することとなり、やはりエネルギー消費の観点で課題が生じる。

この課題を解決するために、脳神経回路網の演算処理メカニズムに倣い、新たな演算処理モデル等を実現することにより、超低電力での演算処理を可能とする脳型演算処理技術の研究開発を行う。

## （2） 技術課題

脳型演算処理技術として、以下の3つの要素技術の研究開発を行う。

## ア）超低消費電力演算処理技術の実現

現在の人工知能技術は、エネルギー消費の観点で課題を抱えている。例えば、世界トップクラスの囲碁棋士に勝利したアルファ碁は、1000CPUと200GPUを駆使しておよそ25万Wもの電力を消費すると言われている。また、一般に深層学習では、複雑な処理を行わせるために階層を増やしていく必要があるため、消費エネルギーは今後も桁違いに増えていくことになる。

一方、脳は演算処理を桁違いの省エネルギーで実現している。人間の脳は1W程度のエネルギー消費でアルファ碁と同様の情報処理を実現できると考えられる。人工知能技術においても同様の省エネルギー化を実現するためには、既存のコンピュータアーキテクチャのみならず計算アルゴリズムまでも見直すことが必要であることから、計算メカニズムの最小単位である脳型演算基本回路を作るために必要となる、脳の神経回路構造に倣った超低消費電力演算処理技術を実現する。

## イ）脳型演算モジュールの実現

ア）の技術により実現された脳型演算基本回路を社会実装するためには、回路を集積してモジュール化する必要がある。

このため、脳の神経回路構造に倣い、超低電力での演算処理を可能とする脳型演算モジュールを実現する。

## ウ）演算処理制御技術の実現

脳型演算モジュールについて、外部からの動的構成・再構成が不可能となると、学習によるニューラルネットワークの構成の変化に対応できず、課題Ⅰの認知分類機能を実現するメカニズムを含む様々な情報処理に対応するモジュールとはならない。

このため、ア）及びイ）で実現される脳型演算モジュールを動的に構成・再構成可能であり、かつスケーラブルとするための演算処理制御技術を実現する。

## （3） 到達目標
## ア）超低消費電力演算処理技術の実現

・脳型演算基本回路において、従来のデジタル演算回路に比べて大幅な消費電力の削減が可能な超低消費電力演算処理技術を実現する。

## イ）脳型演算モジュールの実現

・脳型演算モジュールにおいて、深層学習に比べて超低消費電力量で、次世代人工知能技術の学習を可能とする。

• DNN $ ^{*2} $ （特に CNN $ ^{*3} $ ）、RNN $ ^{*4} $ などの機能を従来方式に比べて超低消費電力で実現できる脳型演算モジュールを実現する。

※2）DNN（Deep Neural Network）：多層積み重ねたニューラルネットワーク。

※3）CNN（Convolutional Neural Network）：畳み込み演算に基づいた DNN。

※4）RNN（Recurrent Neural Network）：有向閉路を持つニューラルネットワーク。

## ウ）演算処理制御技術

・演算回路の機能、構造などの初期設定が可能であり、重み計算などの演算処理結果をリアルタイムで演算処理過程等にフィードバックし、脳型演算回路構造や計算規模等の動的再構成を行うことのできる演算処理制御技術を実現する。

### 5. 实施期間

平成29年度から平成31年度までの3年間

### 6. その他 特記事項

## （1） 特記事項

提案者は、下記課題Ⅰ、Ⅱのいずれか又は複数の課題に提案することができる。なお、いずれの研究開発の受託者も相互に連携、協力して研究開発を行う。

また、課題Ⅰの受託者は本研究開発課題全体のとりまとめを行うものとする。

課題 I．脳型認知分類技術

課題Ⅱ．脳型演算処理技術

## （２）提案及び研究開発に当たっての留意点

① 提案に当たっては、基本計画書に記されているアウトプット目標や到達目標に対する達成度を評価することが可能な具体的な評価項目を設定し、各評価項目に対して可能な限り数値目標を定めるとともに、アウトカム目標の達成に向けた適切な研究成果（アウトプット等）の
取扱方策（研究開発課題の分野の特性を踏まえたオープン・クローズ戦略を含む）について提案すること。

② 実用化については、人工知能関連技術に関するこれまでの内外の成果動向を記載のうえ、その点を踏まえて実用化目標年度、実用化に至るまでの段階を明示した取組計画等を記載し、提案すること。また、製品・サービスの実現に向けたアプローチが考えられる場合には、製品として実装する際のコスト等（メンテナンス等の後年度負担やソフトウェア産業への展開も含む）への配慮を含め、具体的な取組計画を記載しつつ、提案すること。

③ 目標を達成するための具体的な研究方法、実用的な成果を導出するための共同研究体制又は研究協力体制について提案書の中にできるだけ具体的に記載すること。複数機関による共同研究を提案する際には、分担する技術間の連携を明確にし、インタフェースを確保すること。

④ 研究開発の実施に当たっては、関連する要素技術間の調整、成果の取りまとめ方等、研究開発全体の方針について幅広い観点から助言を頂くと共に、実際の研究開発の進め方について適宜指導を頂くため、学識経験者、有識者等を含んだ研究開発運営委員会等を開催する等、外部の学識経験者、有識者等を参画させること。

## （３）人材の確保・育成への配慮

① 研究開発によって十分な成果が創出されるためには、優れた人材の確保が必要である。このため、本研究開発の実施に際し、人事、施設、予算等のあらゆる面で、優れた人材が確保される環境整備に関して具体的に提案書に記載すること。

② 若手の人材育成の観点から行う部外研究員受け入れや招へい制度、インターンシップ制度等による人員の活用を推奨する。また、可能な限り本研究開発の概要を学会誌の解説論文で公表するなどの将来の人材育成に向けた活動についても十分に配慮すること。これらの取組予定の有無や計画について提案書において提案すること。

## （４）研究開発成果の情報発信

① 本研究開発で確立した技術の普及啓発活動を実施すると共に、実用に向けて必要と思われる研究開発課題への取組も実施し、その活動計画・方策については具体的に提案書に記載すること。

② 研究開発成果については、原則として、総務省としてインターネット等により発信を行うとともに、マスコミを通じた研究開発成果の発表、講演会での発表等により、広く一般国民へ研究開発成果を分かりやすく伝える予定であることから、当該提案書には、研究成果に関する分かりやすい説明資料や図表等の素材、英訳文書等を作成し、研究
成果報告書の一部として報告する旨の活動が含まれていること。さらに、総務省が別途指定する成果発表会等の場において研究開発の進捗状況や成果について説明等を行う旨を提案書に記載すること。

③ 本研究開発終了後に成果を論文発表、プレス発表、製品化、Web サイト掲載等を行う際には「本技術は、総務省の「次世代人工知能技術の研究開発」（平成29年度一般会計予算）による委託を受けて実施した研究開発による成果です。」という内容の注記を発表資料等に都度付すこととする旨を提案書に明記すること。

## （５）その他

研究開発の実施にあたっては、国立研究開発法人等が整備するテストベッド等の活用を検討し、研究開発の効率化を図るように努めること。
## 注意

他の市区町村にある土地も含めて記入してください。

土地については、土地台帳上の地目や面積ではなく、現状の地目や面積を記入してください。

- 面積には、けい畔も含めた面積を記入してください。

「所有している田、樹園地、畑」からは、すでに原野化して現況が農地でないものは除きます。

「他に貸している田、樹園地、畑」には、賃借料を受け取って貸し付けしている耕地のほか無償で貸し付けている耕地を含みます。

「他から借り入れている田、樹園地、畑」には、賃借料を払って借り入れている耕地のほか無償で借り入れている耕地を含みます。

「耕作を放棄した田、樹園地、畑」とは、以前耕作していた土地で、過去1年以上作物を作付け(肥培管理)していない土地のうち、この数年の間に再び作付けする考えのない土地をいいます。

すでに原野となっている土地は、「耕作を放棄した土地」には含めません。

- 面積の記入例

- 1町2反5畝の場合

- 施設で10アールの場合

(a) $ m^{2} $

1000

面積換算表

表頭表側	畝	反	町
$ ^{a} $ (アール)	約1	約10	約100
$ m^{2} $	約100	約1,000	約10,000

表頭 表側	10坪	100坪	1,000坪
a(アール)	約0.3	約3.3	約33
m²	約33	約330	約3,300

(参考)

1町をa(アール)に換算する場合は、表頭の「町」の欄と表側の「a(アール)」の欄が交わったところを見ます。

「約100」となっていますので約100aということになります。

4 山林について面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(軟)
所有している山林	902
うち、他に貸している山林	903
他から借り入れている山林	904
保有山林(902 - 903 + 904)

注：「他に貸している山林」には、自分の土地を他人に分収させている山林を含めます。

「他から借り入れている山林」には、他人の土地に分収している山林を含めます。

5 山林、原野等の耕地以外の土地で過去1年間に採草地や放牧地として利用した土地面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(畝)
耕地以外で利用した土地面積	234

6 過去1年間に施設園芸に利用したハウス・ガラス室の面積を記入してください。

(a) m²
ハウス・ガラス室の面積	251

注：ハウス・ガラス室とは、その中で普通の姿勢で作業できるものをいいます。

水稻の育苗だけ、きのこの栽培だけに利用したものは除きます。

## 【5】農業用機械

現在所有している機械 (数戸で共有している機械を保管している場合を含みます)について、その台数を記入してください。

所有台
動力田植機	271
トラクター	272
コンバイン	273

注：複数戸で共同で所有している場合は、保管している方が代表で記入してください。
## 【11】都道府県設定項目

1 過去1年間に消費者に直接販売したお米の販売量を記入してください。

kg
米の直接販売量	801

2 過去1年間の有機農業(無農薬栽培、無化学肥料栽培)での稲の作付け(栽培)面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(畝)
有機農業での作付面積(稻)	802

3 過去1年間の有機農業(無農薬栽培、無化学肥料栽培)での野菜の作付け(栽培)のべ面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(畝)
有機農業での作付面積(野菜)	803

【1】の1で「家族による経営である」と答えた方のみ記入してください。

4 あなたとあなたの家族の中で、過去5年間に新たに就農された方の人数を記入してください。

【11】の4で「新たに就農した人」に記入のある方のみ記入してください。

5 前問で記入した新たに就農した人のうち、就農時に40歳未満であった方の人数を記入してください。

人
うち、40歳未満の人	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
## 目次

## I 水產基本指標

Ⅱ 水産物需給

Ⅱ－1 漁業・養殖業部門別生産量・産出額の推移 169
Ⅱ－2 海面漁業主要魚種別生産量及び産出額の推移 170
Ⅱ－3 海面養殖業主要魚種別生産量及び産出額の推移 171
Ⅱ－4 内水面漁業・養殖業主要魚種別生産量及び産出額の推移 171
Ⅱ－5 水産物の主要品目別輸入量及び金額の推移 172
Ⅱ－6 輸入金額上位3か国からの主要輸入品目の金額 172
Ⅱ－7 水産物の主要品目別輸出量及び金額の推移 173
Ⅱ－8 輸出金額上位3か国（地域）への主要輸出品目の金額 173
Ⅱ－9 主要品目別産地価格の推移 174
Ⅱ－10 魚介類国内消費仕向量及び自給率の推移 174
Ⅱ－11 年間1人当たりの魚介類品目別家計消費の推移（全国） 175

Ⅲ 国際

Ⅲ－1 世界の漁業・養殖業生産量の推移 176
Ⅲ－2 食用魚介類供給量の推移 177
（1）主要国別供給量の推移 177
（2）国民1人1年当たりの供給量の推移 177
Ⅲ－3 マグロ類に関する情報 178
（1）国・地域別漁獲量 178
（2）魚種別漁獲量 178
（3）冷凍マグロ4種の消費地市場（東京都）価格の推移 178
（4）我が国への供給量の推移 178

Ⅳ 漁業経営・生産構造

Ⅳ－1 漁業経営体数の推移 179
Ⅳ－2 経営組織別漁業経営体数の推移 180
Ⅳ－3 漁業用生産資材価格指数の推移（平成27（2015）年=100） 180
Ⅳ－4 沿岸漁家の漁労所得の推移 180
Ⅳ－5 沿岸漁船漁家の漁業経営状況の推移 181
Ⅳ－6 海面養殖業漁家の経営状況の推移 181
Ⅳ－7 会社経営体（漁船漁業）の漁労収益の状況（平成28（2016）年度） 182
Ⅳ－8 会社経営体（漁船漁業）の収益状況の推移 182
Ⅳ－9 会社経営体（漁船漁業）の財務状況等の推移 183
Ⅳ－10 漁協（沿海地区出資漁協）の事業規模（全国）の推移 183
Ⅳ−11 沿岸、沖合・遠洋漁業別就業者数の推移 184
Ⅳ−12 新規漁業就業者数の推移 184

Ⅴ 漁 村
Ⅴ−1 漁港数の推移 184
Ⅴ−2 漁港登録漁船隻数の推移 184

Ⅵ 水産物の栄養
Ⅵ−1 1人1日当たり食品群別栄養素等摂取量（平成28（2016）年） 185
Ⅵ−2 水産物等に含まれるDHA及びEPA 185
Ⅵ−3 水産物に含まれる主な機能性成分 186
## I 水產基本指標

項目	データ	備考
経済指標	排他的経済水域等	447万km²	国土面積37.8万km²、国土面積の約12倍
国内総生産(GDP)	水産業は7,476億円(平成28年)	総生産は538兆円
水産物需給	自給率	・食用魚介類:56%(平成28年度概算値)・海藻類:69%(平成28年度概算値)・魚介類全体:53%(平成28年度概算値)	・食用魚介類自給率目標(水産基本計画、重量ベース)平成34年度 70%・食用魚介類自給率ピーク昭和39年度 113%
漁業・養殖業生産量	436万トン(平成28年)	生産量ピーク 1,282万トン(昭和59年)
漁業産出額	1兆5,856億円(平成28年)	産出額ピーク 2兆9,772億円(昭和57年)
生産漁業所得	8,076億円(平成28年)
貿易	輸入額	1兆7,751億円(平成29年)	農林水産合計9兆3,732億円
輸出額	2,749億円(平成29年)	農林水産合計8,071億円
漁業経営	沿岸漁家の漁労所得	338万円(平成28年)
沿岸漁船漁家	235万円(平成28年)
海面養殖業漁家	1,004万円(平成28年)
生産構造	漁業経営体数	7.9万経営体(平成29年)	昭和28年は25.2万経営体
漁業就業者数	15.3万人(平成29年)	昭和28年は79万人
漁業協同組合数	1,859組合(沿海地区漁協は960組合)(平成28年度末)	昭和41年は2,476漁協
漁船数	152,998隻(平成25年)	昭和43年は345,606隻
漁港数	2,860港(平成28年度末)	平均すると海岸線約12.3kmごとに存在
漁業集落数	6,298集落(平成25年)	平均すると海岸線約5.6kmごとに存在

注：漁業就業者数の昭和28年は漁業従事者数の値である。