Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# 新市区町村別調査票

## 【林業生産活動に係る資源量】

森林計画による森林面積

单位：ha

区 分	森林計画による森林面積
合 計	樹林	地 地	竹 林
計	人工林	天然林	竹 林	伐 採
林
小 計	針葉樹	広葉樹	小 計	針葉樹	広葉樹	跡 地	木 地
①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧	⑨	⑩	⑪
国有	林
野
庁	計	01	-
分収林·
官行造林
地以外	02
分収林	03
官 行
造 林 地	04
民	計	05
綠資源公園	06
公	小 計	07
都道府県	08
森林整備法人
(林業・資林公園)	09
市区町村	10
財産区	11
私 有	12
民有林（緑資源公団を含む。）の樹種別・齢級別樹林地面積（人工林）

区 分	人
計	針	葉
小計	す き	ひ の き	あかまつ・くろまつ
①	②	③	④	⑤
計	01
Ⅰ	5 年 生 以下	02
Ⅱ	6 ～ 1 0	03
Ⅲ	1 1 ～ 1 5	04
Ⅳ	1 6 ～ 2 0	05
Ⅴ	2 1 ～ 2 5	06
Ⅵ	2 6 ～ 3 0	07
Ⅶ	3 1 ～ 3 5	08
Ⅷ	3 6 ～ 4 0	09	-
Ⅸ	4 1 ～ 4 5	10
Ⅹ	4 6 ～ 5 0	11
Ⅺ	5 1 ～ 5 5	12
Ⅻ	5 6 ～ 6 0	13
Ⅻ	6 1 ～ 6 5	14
Ⅻ	6 6 ～ 7 0	15
Ⅻ	7 1 ～ 7 5	16
Ⅻ	7 6 ～ 8 0	17
Ⅻ	8 1 年 生 以上	18

注：地域森林計画対象の森林について記入する。

民有林（緑資源公団を含む。）の樹種別・齢級別樹林地面積（天然林）

区 分	天 然
計	針 葉 樹	広
小 計	あかまっ・くろまっ	そ の 他	小 計
①	②	③	④	⑤
計	01
1 0 年 生 以 下	02
1 1 ～ 2 0	03
2 1 ～ 4 0	04
4 1 ～ 6 0	05
6 1 年 生 以 上	06

注：地域森林計画対象の森林について記入する。
統計法に基づく基幹統計
作物統計

平成 年産作柄概況・(予想)収穫量・共済減収調査 水稻 作況標本(基準) 筆調査票 減収 標本

秘
農林水產省

記入見本0123456789

(記入注意)

1 倒伏程度は、全倒伏（Ⅰ）、一部穂が地につく（Ⅱ）、半倒伏（Ⅲ）、直立と半倒伏が半々（Ⅳ）、倒伏なし（Ⅴ）に区分し、該当番号を〇で囲む。

2 緯度、経度、標高及び土性欄については関連資料に基づき記入すること。

3 10a 当たり窒素投入量については、数回に分けて施肥する場合、その合計量を記入すること。
## 2 栽植密度

敵幅・株間測定	敵幅(11) 間の長さ)	株間(11) 株間の長さ)	1 m² 当たり株数(けい長)	刈取り株数
Ⅰ	cm	cm	株(cm)
Ⅱ	.
Ⅲ	.
合計	(1)	(2)
平均	(3)	(4)
(5) 1m²当たり株数	10,000(3)×(4)	(2)/30	10,000(3)
3 刈取り調査
刈取り日	月 日	露 有 無
刈取り方法 整数株刈り 3m²刈り	① 調製方法 総合選別機段ぶるい	① 調製方法 総合選別機段ぶるい	② 千粒重測	② 粗玄米重測	② 粒数	② 重量	② 粒数	② 粒数	② 粒数	② 粒数
刈取り試料	全 量	縮 分 重 量	重 量	重 量	重 量	重 量	重 量	重 量	重 量	重 量
未調製生もみ重	: : : : : : :	g	g	g	g	g	g	g	g
未調製乾燥み重	: : : : : : :	g	g	g	g	g	g	g	g
粗 玄 米 重	: : : : : : :	g	g	g	g	g	g	g	g
玄 米 重	: : : : : : :	g	g	g	g	g	g	g	g
くず 米 重	: : : : : : :	g	g	g	g	g	g	g	g
玄 米 水 分	: : : : : : :	g	g	g	g	g	g	g	g
段別重量測定	総 量	2.200g	2.10	2.00	1.95	1.90
1 回	g	g	g	g	g	g	g	g	g
2 回	g	g	g	g	g	g	g	g	g
合 計	: : : : : : :	g	g	g	g	g	g	g	g
1.85	1.80	1.75	1.70	1.60	底
g	g	g	g	g	g	g	g	g	g
.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
調 查 箇 所 の 略 図	標本単位区内水稲作付筆数	生育、登熟の特徴
全けい数	n=	けい	筆
間 隔	1/3	n=	けい
ランダム	スタート	a = 第	けい

(記入注意)

1 合筆の上調製した場合は、合筆調製整理表から千粒重等を転記する。

2 総合選別機により調製した場合のくず米重は1.6mm目以下、粗玄米重は玄米重とくず米重の合計重量とする。
4 草丈・茎数・穂数・もみ数調査

調査所	調番査	月日調査	月日調査

(記入注意)

1 穂数調査ですじまき(植)の場合は60cm間について調査する。

2 出穂開花期に当たり周辺4箇所調査を行う場合は、ほ場の4辺の中央において第4列目の10株ずつ、合計40株を

調査する。ただし、次回に規定の箇所で30株について調査を行う。

3 全もみ数調査は、筆内の穂数調査箇所ごとに3、4、3、計10株について行う。調査株は箇所ごとの平均有効穂数に近い株とし、調査方法は当該株有効穂の最高穂とかん長順位で下位より2番目の穂の全もみ数を調査する。
5 稔実歩合調査（作況基準筆調査のみ）

出穗期後 日調査 ( 月 日 調査)
## Ⅳ 用語の解説

## 【農林業経営体調査】

## 1 農林業経営体

農林産物の生産を行うか又は委託を受けて農林業作業を行い、生産又は作業に係る面積・頭数が、次の規定のいずれかに該当する事業を行う者をいう。

(1) 経営耕地面积が30 a以上の規模の農業

(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、その他の事業の規模が次の農林業経営体の基準以上の農業

③果樹栽培面積 10 a

④露地花き栽培面積 10 a

⑤施設花き栽培面積 250 m²

⑥搾乳牛飼養頭数 1 頭

⑪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

(3) 権原に基づいて育林又は伐採（立木竹のみを譲り受けてする伐採を除く。）を行うことができる山林（以下「保有山林」という。）の面積が3ha以上の規模の林業（調査実施年を計画期間に含む「森林経営計画」若しくは「森林施業計画」を策定している者又は調査期日前5年間に継続して林業を行い、育林若しくは伐採を実施した者に限る。）

## (4) 農作業の受託の事業

(5) 委託を受けて行う育林若しくは素材生産又は立木を購入して行う素材生産の事業（ただし、素材生産については、調査期日前1年間に200m $ ^{3} $ 以上の素材を生産した者に限る。）

農林業経営体のうち、(1)、(2)又は(4)のいずれかに該当する事業を行う者をいう。
## 滋賀県新旧市区町村名

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)

201-00	大	津	市	203-11	速	水	村	207-01	守	山	町
201-01	葛	川	村	203-12	朝	日	村	207-02	小	津	村
201-02	伊	香	立	村	203-13	北	富	永	村	207-03	玉	津	村
201-03	真	野	村	203-14	南	富	永	村	207-04	河	西	村
201-04	堅	田	町	203-15	古	保	利	村	207-05	速	野	村
201-05	仰	木	村	203-16	七	郷	村	207-06	中	洲	村	2-1
201-06	雄	琴	村	203-17	高	時	村	2-2	栗	東	市
201-07	坂	本	村	203-18	杉	野	村	208-01	金	勝	村
201-08	下	阪	本	村	203-19	高	時	村	2-1	葉	山	村
201-09	大	津	市	203-20	木	之	本	町	208-03	治	田	村	2-2
201-10	大	石	村	203-21	伊	香	具	村	208-04	大	宝	村
201-11	下	田	上	村	203-22	余	呉	村	209-00	甲	賀	市
201-12	上	田	上	村	203-23	丹	生	村	209-01	伴	谷	村
201-13	瀬	田	町	203-24	片	岡	村	209-02	柏	木	村
201-14	和	迩	村	203-25	塩	津	村	209-03	水	口	町
201-15	木	戸	村	203-26	永	原	村	209-04	大	野	村	2-2
201-16	小	松	村	2-1	近	江	八	幡	市	佐	山	村	2-1
202-00	彦	根	市	204-01	北	里	村	209-06	貴	生	川	町
202-01	彦	根	市	204-02	八	幡	町	209-07	大	野	村	2-1
202-02	高	宫	町	204-03	岡	山	村	209-08	土	山	町
202-03	河	瀬	村	204-04	金	田	村	209-09	鮎	河	村
202-04	亀	山	村	204-05	島	村	2-1	209-10	山	内	村
202-05	日	夏	村	204-06	島	村	2-2	209-11	佐	山	村	2-2
202-06	鳥	居	本	村	204-07	武	佐	村	209-12	大	原	村
202-07	稲	枝	村	204-08	馬	淵	村	209-13	油	日	村
202-08	稲	枝	村	204-09	桐	原	村	209-14	甲	南	町
202-09	葉	枝	見	村	204-10	安	土	村	2-1	雲	井	村
203-00	長	浜	市	204-11	安	土	村	2-2	209-16	信	楽	町
203-01	長	浜	市	204-12	老	蘇	村	2-1	209-17	朝	宫	村
203-02	上	草	野	村	206-00	草	津	市	209-18	小	原	村
203-03	下	草	野	村	206-01	志	津	村	209-19	多	羅	尾	村
203-04	七	尾	村	206-02	治	田	村	2-1	210-00	野	洲	市
203-05	湯	田	村	206-03	常	盤	村	210-01	中	洲	村	2-2
203-06	田	根	村	206-04	笠	縫	村	210-02	兵	主	村
203-07	竹	生	村	206-05	山	田	村	210-03	中	里	村
203-08	大	郷	村	206-06	草	津	町	210-04	篠	原	村
203-09	虎	姬	町	206-07	老	上	村	210-05	祇	王	村
203-10	小	谷	村	207-00	守	山	市	210-06	野	洲	町
211-00	湖	南	市	214-05	伊	吹	村
211-01	三	雲	村	214-06	東	草	野
211-02	岩	根	村	214-07	米	原	町
211-03	下	田	村	214-08	醒	井	村
211-04	石	部	町	214-09	息	郷	村
212-00	高	島	市	214-10	坂	田	村
212-01	海	津	村	214-11	息	長	村
212-02	劍	熊	村
212-03	西	庄	村	38	蒲	生	郡
212-04	百	瀬	村
212-05	川	上	村	383-00	日	野	町
212-06	今	津	町	383-01	東	桜	谷
212-07	三	谷	村	383-02	西	桜	谷
212-08	朽	木	村	383-03	西	大	路
212-09	広	瀬	村	383-04	鎌	掛	村
212-10	安	曇	町	383-05	南	比	都
212-11	青	柳	村	383-06	日	野	町
212-12	本	庄	村	383-07	北	比	都
212-13	小	松	2-2	384-00	竜	王	町
212-14	高	島	町	384-01	苗	村
212-15	新	儀	村	384-02	鏡	山	村
212-16	饗	庭	村
213-00	東	近	江	42	愛	知	郡
213-01	平	田	村
213-02	市	辺	村	425-00	愛	辺	町
213-03	中	野	村	425-01	八	木	辺
213-04	玉	緒	村	425-02	秦	川	村
213-05	御	園	村	425-03	豊	国	村
213-06	八	日	市	425-04	愛	知	川
213-07	建	部	村
213-08	市	原	村	44	犬	上	郡
213-09	永	源	寺	441-00	豊	郷	町
213-10	老	蘇	村	441-01	日	枝	村
213-11	旭	村	441-02	豊	郷	村
213-12	南	五	個	442-00	甲	良	町
213-13	北	五	個	442-01	西	甲	良
213-14	西	小	椋	442-02	東	甲	村
213-15	角	井	村	443-00	多	賀	町
213-16	東	押	立	443-01	大	滝	村
213-17	西	押	立	443-02	多	賀	町
213-18	豊	椋	村	443-03	脇	廂	村
213-19	桜	川	村
213-20	朝	日	野	443-04	脇	廂	村
213-21	能	登	川	443-05	脇	廂	村
213-22	能	登	川	443-06	脇	廂	村
214-00	米	原	市
214-01	柏	原	村
214-02	大	原	村
214-03	東	黑	田	443-04	脇	廂	村
214-04	春	照	村
## 滋賀県市区町村地図

(平成27年2月1日現在)
## 第3節

## 人工知能(AI)の進化が雇用等に与える影響

前節では人工知能（AI）の進化をこれまでの研究と広がる利活用の面から概観した。現在は「人間のように考えるコンピューター」としての人工知能（AI）は実現していないが、人工知能（AI）に関する研究の進展によって「識別（音声認識や画像認識など）」「予測（数値予測やマッチングなど）」「実行（表現生成やデザインなど）」といった機能の一部が実用レベルに達し、生活や産業への人工知能（AI）の導入がはじまっている。ディープラーニングの登場により利活用の範囲はさらに広がる可能性が示唆されている中で、人工知能（AI）のさらなる進展が雇用に与える影響についての研究等が話題となっている。

本節では、これまでのICT等の進化が雇用に与えたとされる影響を概観した後に、人工知能（AI）の進化が我が国の雇用等に与える影響について各種専門家の意見から概観するとともに、人工知能（AI）が雇用に与える影響についての日米就労者の意識の差を明らかにする。

## I CTと雇用

## 1 かつての技術革新

技術革新は、一般的に、技術が人に取って代わることで生じる雇用の代替と同時に、技術革新で生産性が比較的高くなった業界に企業が参入することで雇用の創出をもたらすとされている $ ^{*1} $ 。

過去の技術革新を検証すると、19世紀における産業革命では、製造業における作業を単純化して再構成することで機械が導入されて熟練工が不要になっており、技術がスキルの代わりになったと言える $ ^{*2} $ 。この現象を労働経済学の観点で捉え直すと、イギリスにおける実質賃金が上昇していることから、熟練工の雇用は代替されたものの技術的進歩による利益が労働者に分配されたと評価されている $ ^{*2} $ 。

20世紀初頭におけるオフィスの機械化・電化では、事務機器によって業務コストが低下した結果、高度な教育を受けた事務職員の雇用が増大している。ただし、高度な教育を受けた事務職員の人材供給が需要を上回っていたため、結果としてオフィス労働者の平均賃金は減少している $ ^{*2} $ 。

20世紀後半におけるコンピューターの普及に際しては、コンピューターを使用するコストが急速に低下していったことで、自動化の適用領域が拡大した $ ^{*2} $ 。この間、重要性が高まったスキルは“複雑なコミュニケーション”と“専門的な思考”であり、重要性が低下したスキルは“定型的な手作業”や“定型的な認識業務”であるとされる $ ^{*3} $ 。また、ICT導入の活発な産業で知識集約型（非定型分析）業務が増大し、定型業務が減少していることが示されている $ ^{*4} $ 。

このように、技術革新による雇用への影響は、一律に決まるものではなく、時代によって様相が異なることがうかがえる。

## 2 人工知能 (AI) による技術革新

一方、今脚光を浴びている第三次人工知能ブームを中心とした技術革新では、過去の技術革新との違いとして、人が業務の中で道具としてICTなどの技術を活用する仕組みから、人と人工知能（AI）の共同作業に重点を置いた業務を中核に据える仕組みへの変革が期待されている。このような新しい仕組みの下では、人と人工知能（AI）はお互いが仕事上のパートナーであり、当然ながらその姿に行きつくためには、人と人工知能（AI）の相互の信頼関係に加えて、人工知能（AI）が単独で自律的な労働を担えることが前提となると考えられている。また、人工知能（AI）を労働の担い手としてみた場合には、これまで人が携わってきた業務の一部を代替することで、業務効率・生産性向上の可能性や、これまで人が携わることができなかった業務を担うことで、新規業務・事業創出の可能性を秘めていると予想される。
人工知能（AI）による技術革新については、有識者からも次のような意見があがった。

・技術革新に伴って、それに関連する雇用が失われるのは時代の常で今に始まったことではない。

・例えば、自動車の発明により、馬車の御者などの雇用は失われたが、新たに自動車の製造や運転手などの雇用が産まれた。これは技術の進展に一般的な問題であり、AIだけを特別視するのは冷静さを欠いているように感じる。失われる雇用よりも、新たな雇用をどう創出するかを考えるべき。産業革命を考えても、技術の発展を無理やり止めるのは不可能である。

・（かつての技術革新との違いに関して）AI（人工知能）と人間の共同作業が促進される仕組みとなり得る。そのうえで、AI（人工知能）と人間の相互の信頼関係のもとでシステムそのものが自律性を持つ点がこれまでの技術革新との違いになる。

技術革新による雇用の代替や創出は、一般的な問題としてかつてから存在しており、人工知能（AI）だけの問題ではない。しかし、技術革新による雇用の代替や創出が人や社会に与える影響（例えば、必要なスキルの変化や平均賃金の増減など）は、技術や時代背景などにより様相が異なっていることが過去の技術革新の経緯から読み取れる。今後、人工知能（AI）による技術革新が雇用にどのような変化を生み出し、それにどのように対応していくかについては、その影響を冷静に見極める必要がある。

## 2 我が国の少子高齢化進行による課題

本項では、次項における議論の前提として、我が国の雇用における喫緊の課題である少子高齢化とそれに伴う人口減少の現状について、主要先進国との比較などを通じて把握する。

## 1 少子高齢化の進行と人口減少社会の到来

第1章第1節でもみたように、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、総人口もすでに減少をはじめている。総務省の国勢調査によると、2015年の人口は1億2,520万人、生産年齢人口は7,592万人である。国立社会保障・人口問題研究所の将来推計人口（出生中位・死亡中位推計）によると、総人口は2048年に1億人を割り、2060年には8,674万人にまで減少すると推計されている（図表4-3-2-1）。

図表4-3-2-1 我が国の人口の推移（再掲）

（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)
## 2 主要国における我が国の位置づけ

世界的に見ても我が国の人口減少が著しいことがわかる。国連の調査によると、主要先進国にて2015年から2050年までの間に人口減少が見込まれているのが、日本、イタリア、ドイツであり、我が国はその中でも減少率が大きく、2050年では、2015年の15.1%減と見込まれている（同ドイツは7.7%、イタリアは5.5%となっている。） $ ^{*5} $ （図表4-3-2-2）。

図表4-3-2-2 主要先進国の人口推計

(出典) United Nations, World Population Prospects 2015 revision

加えて、我が国は、主要先進国内でも高齢化が進んでおり、2015年、2050年のどちらにおいても、主要先進国内で60歳以上の比率が最も高くなっている。数値としては、2015年時点では0-14歳が全体の12.9%、15-59歳が全体の54.1%、60歳以上が全体の33.1%であったのが、2050年では、0-14歳が全体の12.4%、15-59歳が全体の45.1%、60歳以上が全体の42.5%となり、2015年から2050年で0-14歳が0.5ポイント減、15-59歳が9.0ポイント減、60歳以上が9.4ポイント増になると見込まれている $ ^{*6} $ （図表4-3-2-3）。

図表4-3-2-3 主要先進国の年齢構成比率

(出典) United Nations, World Population Prospects 2015 revision

第1章第1節でもみたように、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。そのうち、供給面からみた場合、少子高齢化による生産年齢人口の減少は労働投入の減少につながると考えられる。労働投入の減少を見据えた対応とし
て、企業の生産性向上を図ることが重要と考えられる中、人工知能（AI）の活用は、この労働投入の減少、企業の生産性向上の解決策になる可能性があることを、今回アンケートを行った複数の有識者がコメントしている。

・少子高齢化に伴う労働力不足の問題、及び開発や業務の効率化に寄与すると考えられます。

・サービス業の生産性向上などに役立つ。

・少子高齢化による供給制約（の解決に寄与する）。

・人手不足に陥りがちな業界において、簡単な事務作業などをこなす役割を果たすなど。

・日本における雇用者人口が減少する中、GDPを維持・成長させるために、人工知能の活用は重要な鍵になると思われます。

## 3 人工知能(AI)と雇用

人工知能（AI）の活用が進むことは、我が国の経済成長において課題となる労働投入の減少や企業の生産性向上に寄与する可能性が複数の有識者によって示唆されたが、現在における導入状況、また導入に対する意識について日米就労者アンケートでその状況や傾向を確認した後、現状想定しうる人工知能（AI）の雇用への影響を複数の側面より明らかにする。

## 1 人工知能 (AI) の職場への導入状況

私たちの生活の中に普及の兆しがある人工知能（AI）は、職場ではどの程度導入が進んでいるのだろうか。日米の就労者に対して、現時点での職場への人工知能（AI）の導入状況を尋ねた。

現時点での人工知能（AI）の職場への導入は、日本よりも米国の方が進んでいる。日本の就労者で職場に人工知能（AI）が導入されていると回答した人（「既に導入されており、活用（利用）したことがある」「既に導入されているが、これまでに一度も活用（利用）したことはない」を足し合わせた割合）は5.0%であるのに対して、米国の就労者では13.7%が導入されていると回答した。米国においても、職場に人工知能（AI）が導入されている割合は15%にも達していないのが実情である。そのため、まだまだ日本の挽回が可能と考えられるが、「現在は導入されていないが、今後、導入される計画がある（計画中・検討中）」との回答においても日本は5.6%であるのに対し、米国は16.5%で約3倍の開きがあり、これからの取組次第ではさらに差が広がる可能性も高い（図表4-3-3-1）。

次に、「すでに人工知能（AI）が職場に導入されている」もしくは「今後導入される計画がある」と回答した人に対して、職場に導入されている（導入される）人工知能（AI）が果たす役割・機能について尋ねた。日本の就労者の場合「既存の労働力を省力化する役割・機能」が最も高く41.0%、次いで、「不足している労働力を補完する役割・機能」、「既存の業務効率・生産性を高める役割・機能」が35.0%となった。日本では人工知能（AI）を労働力の手助けに対応したものと理解される傾向が強い。他方、米国の就労者の場合では「既存の業務効率・生産性を高める

図表4-3-3-1 職場への人工知能（AI）導入の有無および計画状況

（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)より作成

役割・機能」が48.6％と最も高く、人工知能（AI）を業務改革の担い手に対応したものと理解される傾向にある。

「これまでに存在しなかった新しい価値をもった業務を創出する役割・機能」については米国より日本の方が高く26.5％となっている。現在、日本で人工知能（AI）を導入しているもしくは導入予定の職場の4分の1で、人工知能（AI）が新しい価値をもった業務を創出する役割・機能を果たしており、人工知能（AI）の導入による新たな業務・事業創出によるタスク量の増加の可能性が示唆される結果となった（図表4-3-3-2）。
図表4-3-3-2 人工知能（AI）が果たす役割・機能

（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)より作成

## 2 人工知能 (AI) 導入に対する意識

現時点での職場への人工知能（AI）の導入は、日米ともにあまり進んでいないが、もし自分の職場に人工知能（AI）が導入される場合、人工知能（AI）の導入を好ましいと考えるか尋ねたところ、日本の就労者では、「好ましい（Aの考え方）」、「どちらにもあてはまらない」と回答した人が多数派を占めた。中でも「どちらにもあてはまらない」が約半数にのぼり、人工知能（AI）の導入が現実味を帯びておらず、利活用のモチベーションが高いとは言えない状況である。他方、米国の就労者では、「好ましい（Aの考え方）」、「好ましいことではない（Bの考え方）」がそれぞれ40.8%、35.4%と高い割合を占めており、人工知能（AI）に対する社会の受容性について、肯定派と否定派がほぼ二分される結果となっている（図表4-3-3-3）。

図表4-3-3-3 自分の職場への人工知能（AI）導入についての賛否

（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)より作成

本節第1項2の人工知能（AI）による技術革新にて人と人工知能（AI）が仕事のパートナーとなることが期待されていることを述べたが、自分の職場への人工知能（AI）の導入についての、仕事のパートナー（上司・同僚・部下）としての人工知能（AI）の可能性とそれに対する抵抗感について、日米の就労者の意識を尋ねた。

仕事のパートナーとして「非常に大きな抵抗がある」、「ある程度抵抗がある」とみる職場での人間関係として、米国では「同僚」、「部下」を挙げる人が多いが、日本では「上司」を挙げる人が多い。能力主義・実力主義が日本よりも浸透している米国では、常にキャリアアップから取り残される不安と隣り合わせであり、能力・実力を伴うと考えられる人工知能（AI）が同僚や部下である場合には、こうした不安が増長され、抵抗感を持つ人が出ているものと考えられる。他方、日本では、人工知能（AI）の上司は、評価される側の立場から見ると、細かく、かつ厳しい査定が下される可能性があり、疎ましい存在として敬遠される傾向にある（図表4-3-3-4）。

日本と米国の仕事のパートナーとしての人工知能（AI）の抵抗感を全体で見ると、日本の方が全体として抵抗感が小さく、人工知能（AI）と一緒に働く際の心理的ハードルが低くなっている。日本では人工知能（AI）導入の賛否（図表4-3-3-3）について「どちらにもあてはまらない」とする人が多く、仕事のパートナーとしての人工知能（AI）と一緒に働く際の心理的ハードルが低くなっている。
知能（AI）に現実味を帯びていないという側面も考えられるが、仕事のパートナーとしての人工知能（AI）をイメージしてみた際の抵抗感が小さいことは、今後の人工知能（AI）普及にとってはプラスの要素になると考えられる。

図表4-3-3-4 仕事のパートナーとしての人工知能（AI）の可能性とそれに対する抵抗感

（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)より作成

## 3 人工知能(AI)導入で想定される雇用への影響

米国の職業701種について、将来人工知能（AI）や機械が各職業を代替することができる技術的な可能性を分析した研究では、就労者の47％が代替できる可能性の高い職業に従事していると指摘されている $ ^{*7} $ 。この研究を日本に当てはめた場合、米国と同様の傾向となり、将来人工知能（AI）や機械が代替することができる技術的な可能性が高い職業が49％であるとされた $ ^{*8,9} $ 。

人工知能（AI）の普及によって想定される雇用への影響について、社会的なコンセンサスが得られていると考えられるものは、人工知能（AI）が生み出す業務効率・生産性向上と新規業務・事業創出の2つの効果と、雇用の基礎を構成するタスク量の変化である。

人工知能（AI）の業務効率・生産性向上効果により、人工知能（AI）が導入される職種のタスク量は減少する。一方、人工知能（AI）の新規業務・事業創出効果としては「人工知能（AI）を導入・普及させるために必要な仕事」や「人工知能（AI）を活用した新しい仕事」が創出され、これら新しく創出される職種のタスク量が増加することが見込まれる。新しく創出されるタスク量が減少するタスク量を上回り、全体のタスク量が増大するような社会が理想的であり、そのような意味合いから今後、人工知能（AI）による新規業務・事業創出が果たすべき意義・役割は大きい。

他方、タスク量の変化がもたらす雇用への影響については、①雇用の一部代替、②雇用の補完、③産業競争力へ
の直結による雇用の維持・拡大、④女性・高齢者等の就労環境の改善の4つが想定される（図表4-3-3-5）。

①の雇用の一部代替については、仕事のすべて、つまりは雇用が代替されるのではなく、一部のタスクのみが人工知能（AI）に代替される可能性である。このような一部代替のタスクは、本節第1項1かつての技術革新で前述したような、定型業務、非定型業務といった「業務内容による」とする考え方もあるが、「コストパフォーマンスによる」とする労働経済学の考え方も当てはまると考えられる。人工知能（AI）の活用に伴って、人が担うとコストパフォーマンスの低いタスクが人工知能（AI）に代替されると、人はより知的で創造的なタスクに移行することが可能になると考えられる。

②の雇用の補完については、少子高齢化の進展に伴い、不足するとされる労働供給力の補完に、人工知能（AI）が役立つ可能性がある。補完される労働力については、人工知能（AI）そのものや、人工知能（AI）と一緒に働く人、人工知能（AI）の活用によりタスク量が減少した人が考えられる。

③の産業競争力への直結による雇用の維持・拡大については、日本企業の収益性、生産性は現在改善途上にあるが、依然としてグローバルには見劣りする状況にあり $ ^{*10} $ 、このような状況から脱するためには、グローバルでの競争環境の変化に機敏に対応し、新たな価値創造を行っていくことが重要かつ不可欠である。こうした競争環境の変化として昨今注目されるのが、人工知能（AI）がもたらす変革である。人工知能（AI）の利活用にいち早く取り組んだ企業が、産業競争力を向上させることにより、雇用が維持・拡大されると考えられる。

④の女性・高齢者等の就労環境の改善については、日本企業の雇用環境は改善されつつあるが、例えば出産や育児を理由として働いていない女性が依然として多い状況 $ ^{*11} $ などがあり、このような状況から脱するためには、仕事の生産性維持・向上と労働時間の短縮の双方を両立できる働き方を実現していくことが重要かつ不可欠である。こうした両立は、人工知能（AI）を効率的に使った生産性の高い仕事に転換することにより実現可能であり、テレワークなどの柔軟な働き方も促進されることから、女性等の活躍の場が拡がるものと考えられる。

図表4-3-3-5 人工知能（AI）導入で想定される雇用への影響

（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)
## ア 人工知能（AI）の普及が我が国の雇用にもたらす影響

人工知能（AI）の導入・普及が我が国の雇用にどのような影響をもたらすと考えるか有識者に尋ねたところ、27人中23人が、「少子高齢化の進展に伴う労働力供給の減少を補完できる」と回答した。また、「業務効率・生産性が高まり、労働時間の短縮に繋がる」や「新しい市場が創出され、雇用機会が増大する」といったプラス面の影響がもたらされると回答した有識者が多くみられた（図表4-3-3-6）。

図表4-3-3-6 人工知能（AI）の導入・普及が我が国の雇用にもたらす影響

（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)より作成

その一方で、人工知能（AI）に関して、「万能ではなく、人工知能（AI）が解決できることは限定的である」や、「人工知能（AI）の利活用に適した業務とそうでない業務がある」といった、人工知能（AI）が雇用にもたらす影響を冷静に見極める意見もあがった。

## イ 職場への人工知能（AI）導入による業務影響

続いて、日米の就労者に対して、職場への人工知能（AI）の導入がもたらす影響について、業務、業務範囲、業務効率・生産性、仕事に対する意欲の4つの観点から尋ねた。

現在働いている職場に人工知能（AI）が導入された場合の業務への影響については、「非常に大きな影響がある」、「ある程度影響がある」と回答した人の割合は、日本よりも米国の方で高くなっている。日米の差は、「非常に大きな影響がある」で18.2ポイント、「ある程度影響がある」で6.3ポイントあり、米国では人工知能（AI）が自分の業務に導入されることを、より具体的にイメージしているとみられる（図表4-3-3-7）。

次に、職場に人工知能（AI）が導入され

（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)より作成

た場合の業務範囲への影響について、日米の就労者に尋ねた。米国では、「大きく増える」、「ある程度増える」、「少し増える」と回答した人（以下、増えると回答した人）が、「大きく減る」、「ある程度減る」、「少し減る」と回答した人（以下、減ると回答した人）を上回っており、人工知能（AI）導入を業務拡大と捉える向きがある。一方、日本では、米国とは逆の傾向が見受けられ、減ると回答した人が増えると回答した人を5.9ポイント上回っており、米国に比べて人工知能（AI）導入を業務縮小と捉える向きがある（図表4-3-3-8）。
図表4-3-3-8 職場へのAI（人工知能）導入による業務範囲への影響

（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)より作成

職場に人工知能（AI）が導入された場合の業務効率・生産性への影響については、日米双方の就労者で業務効率・生産性が改善すると回答する割合が高くなった。一方で、「大きく改善する」、「ある程度改善する」と回答した人工知能（AI）への期待が高い人の割合は、日本よりも米国の方が高い。日本は、「これまでと変わらない」と回答した人が35.4％と一番大きな割合を占めており、ここでも、日本の就労者は、人工知能（AI）が職場に導入されることによる自身への影響をイメージしきれない傾向がうかがえる（図表4-3-3-9）。

図表4-3-3-9 職場への人工知能（AI）導入による業務効率・生産性への影響

（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)より作成

続いて、職場に人工知能（AI）が導入された場合の仕事に対する意欲への影響について、日米の就労者に尋ねると、日本の就労者は、「これまでと変わらない」と回答する人が過半数を占めている。一方、米国の就労者は、「これまでと変わらない」と回答する人も多いものの、それ以上の割合で仕事に対する意欲が湧くと回答した人（「意欲が大きく沸く」「意欲がある程度沸く」「意欲が少し沸く」を足し合わせた割合）が存在する（図表4-3-3-10）。
図表4-3-3-10 職場への人工知能（AI）導入による仕事に対する意欲への影響

（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)より作成

職場に人工知能（AI）が導入された場合の業務範囲への影響と仕事に対する意欲についての関係を見ると、日米ともに、「業務の範囲が大きく増える」と回答した人が「仕事に対する意欲が大きく湧く」、「業務の範囲が大きく減る」と回答した人が「仕事に対する意欲を大きく失う」と最も多く回答しており、人工知能（AI）が導入された場合の仕事に対する意欲は、自分の業務範囲への影響度合いが大きく関わっていることがわかる（図表4-3-3-11）。

図表4-3-3-11 職場への人工知能（AI）導入による業務範囲への影響と仕事に対する意欲の関係
## 有識者インタビュー $ ^{④} $

慶應義塾大学商学部

山本勲 教授

## 一 人工知能（AI）の進化が加速していますが、どのように社会に浸透し、雇用に与える影響はどうなると見ていますか。

人工知能（AI）そのものの中身や普及の進捗の度合次第のところがありますが、人工知能（AI）が業務効率や生産性の向上に寄与するものであるなら、雇用がなくなるかどうかは、人間の賃金と人工知能（AI）の導入・運用費用を比べて、両者の生産性が同じ場合に、どちらの方がコストが安いかが判断基準になると思います。最近、話題に上がっている人工知能（AI）と雇用の関係性についての議論で、ルーティングジョブやマニュアルワークに従事している就労者の雇用が奪われる危険性が高いという指摘があるが、これは必ずしも正しくありません。ルーティングジョブやマニュアルワークに従事していようがいまいが関係なく、同じ生産性を発揮でき

る人工知能（AI）のコストが安くなれば、人間の仕事を奪う危険性が高くなります。一方で、仮に、人工知能（AI）に雇用が奪われることになったとしても、同じ量の雇用が新規に生まれれば、雇用全体としては、守られるということになります。新規の雇用については、短・中期的な視点でみた場合には、これまでの経験から、コーディネイターやインストラクターなど、新しい技術を導入・普及させるために必要な仕事が生まれることが予想されます。ただし、このような仕事もやがてなくなると予想されるため、人工知能（AI）やロボットの製造部門での仕事とともに、他の部門でも人工知能（AI）を活用した新しい仕事を生み出すことができるかどうかが、雇用を守るうえで重要になります。

## – これまでのICTと雇用の関係との違いはどのあたりになりますか。

1980年代以降の米国で、パソコン導入などのICTの普及が企業内で進んだときに、パソコンの使える人と、そうでない人が出て、技術失業に追い込まれたり、所得格差が拡がった時期がありました。そのとき、ICTでは行えないルーティングジョブやマニュアルワークへの需要も同時に増えたため、そのような仕事がサービス業や製造業などで、雇用の受け皿となり、難を逃れたと言われています。でも雇用の二極化は進みました。今回の人工知能（AI）導入の場合、ルーティングジョブやマニュアルワークの多くの部分が人工知能（AI）でも行えるようになると言われているため、別の受け皿が必要になります。日本においては、少子高齢化の進展に伴う労働力供給の減少により生じるサービス業等の人手不足が、雇用の受け皿になり得ると思います。また、女性や高齢者の就労環境も大きく改善されると思います。企業では、長時間労働が前提となっていますが、これがネックとなり、やむなく非正規雇用に就く女性や高齢者が多いはずです。今後、女性や高齢者が人工知能（AI）を効率的に使って生産性の高い仕事をすることができれば、正規雇用に就くことや、在宅でフレキシブルに働くことができるようになるでしょう。日本にとっては、人工知能（AI）の利活用が日本が抱えるさまざまな課題の解決に繋がる糸口にもなる可能性があります。

## 日本企業や日本の就労者は、今後、人工知能（AI）にどう向き合うべきでしょうか。

人工知能（AI）導入については、人間という次元ではなく、国という次元で取り組むことが重要です。人工知能（AI）の使える国は今後より成長し、そうでない国は成長から取り残されるといった国家間の格差に繋がる可能性があります。日本では、強みのある製造業などの企業において、いち早く人工知能（AI）を取り入れることが重要であり、併せて人工知能（AI）を使いこなせる人材を育成することによって、人工知能（AI）の利活用を成長に結びつけ、競争力強化や雇用の拡大を目指していくべきです。しかしながら、そうするには幾つかのハードルがあります。デジタル化は人工知能（AI）を導入するうえでの下地であるとの指摘がありますが、日米を比較した場合、デジタル化の普及浸透に大きな差があります。日本の企業では、人工知能（AI）導入の前に、デジタル化という人工知能（AI）の下地づくりを加速させることが大事になります。そうしないと、米国の企業における人工知能（AI）の利活用が進んで日米の差が大きく開き、その結果として米国に雇用を奪われる状況が懸念されます。人工知能（AI）と雇用の関係は、国を超えた関係であり、中長期的な視点でみた場合に、人工知能（AI）を取り入れて利活用していくことが、結果として雇用を守ることになります。
## 有識者インタビュー $ ^{⑤} $

## 一 人工知能は雇用にどのような影響を与えるでしょうか。

仮に人工知能（AI）で様々な職業が代替されるとしても、多くの調査で、人は「自分の可能性を仕事で発揮したい」と思っていることが示されていますので、やはり働き続ける人が多いと考えられます。ただ、現在の労働力をどのように新たな仕事や職業に回していくか、という課題は生じます。もっとも、この点に関しては、欧米と違い日本の労働者は幅広い仕事をこなしていますので、これまでの技術革新でも日本ではそうでしたが、他国で議論されているほど人と仕事のミスマッチは深刻ではなく、新たに生まれる仕事で、これまでのスキルを生かし、また、新たなスキルを習得し、自分の個性と能力を発揮していくと考えられます。AIが各方面で話題になりますので、急激に変化するという印象がありますが、仕

## 労働政策研究・研修機構

松本真作 特任研究員

事での実際の変化は意外とゆっくりと思います。けれども変化の波は着実に来ます。社会も、企業も、個人もこの波に乗れるよう、しなくてはなりません。

## －人工知能が実用化される将来、どのようなスキルをどう身につけたらよいでしょうか。

人口知能（AI）で代替できない創造性やリーダーシップが必要になると言われていますが、AIも爆発的に進歩していますので、どのようなスキルが必要になるか明確ではないと思います。はっきりしていることは、付加価値のあるスキルの重要性は増し、またそのスキルを習得するハードルが高まっていくことです。スキルを身につけることが難しくなっていき、従来の教育訓練では十分ではなく、より高度な教育訓練、不断の能力開発、キャリアコンサルティングでのプロのアドバイスなどの重要性が高まっていきます。これまでの延長線上の教育訓練では済みませんので、今まで以上に、個人の自発的な取り組みを促す施策が重要になっていくでしょう。一方で、仕事をする上で必要な最も基本的な要素は、意欲（前向きな姿勢）と人間関係（円滑にコミュニケーションできること）であり、このことは人工知能（AI）が広く実用化されても変わることはない、基礎であり土台であるといえます。
## 組織経営の方のみ記入してください。

## 【3】農業経営内部の労働力

経営の責任者・役員・構成員のうち、過去1年間に農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	女
実人数(人)	実人数(人)
1 ~ 29日	303	8	8	8	304	8	8	8
30 ~ 59日	305	8	8	8	306	8	8	8
60 ~ 99日	307	8	8	8	308	8	8	8
100 ~ 149日	309	8	8	8	310	8	8	8
150 ~ 199日	311	8	8	8	312	8	8	8
200 ~ 249日	313	8	8	8	314	8	8	8
250 日以上	315	8	8	8	316	8	8	8
計	301	8	8	8	302	8	8	8

注: 従事日数には、管理労働を含みます。常雇、臨時雇の労働力は含みません。

【4】からは、すべての方が記入してください。

## 4 】農業経営の雇用

1 常雇

過去1年間に農業経営のために常雇したいからかじめ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してください。

実人数(人) | 従事日数(の合計(人日))

男 | 323

女 | 325

## 該当する年齢別の実人数を記入してください。

男 (人)	女 (人)
15～24歳	327	328
25～34歳	329	330
35～44歳	331	332
45～64歳	333	334
65歳以上	335	336

## 2 臨時雇

過去1年間に日雇・季節雇などで、農業経営のために臨時雇した人(手伝いなどを含みます。)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(人日)
男	343	8	8	8	344	8	8	8	8	8	8
女	345	8	8	8	346	8	8	8	8	8	8

## 【5】土地

土地の状況を記入してください(けい畔を含めます。)。

1敵	1反	1町	10坪	100坪	1,000坪
a (アール)	約1a	約10a	約100a	約0.3a	約3.3a	約33a
m²	約100m²	約1,000m²	約10,000m²	約33m²	約330m²	約3,300m²

## 田

自分が耕作している土地を、1年間のうち一部の期間だけ貸した場合には、貸している土地には含みません。

所有している田	406
そのうち、貸している田	407
そのうち、耕作を放棄している田	408

1ヶ間のうち一部の期間を借りた土地の場合、借りていない期間を所有者(貧した側)が作付けていい場合は、借りている土地に含みません。例

(町)(反)(敵)

信頼している田	409	8	8	8	8	8
経営している田(406-407-408+409)	①	8	8	8	8	8

経営している田に過去1年間にどのような作付けをしましたか。該当する項目に面積を記入してください。

(町)(反)(敵)

稻を作った田	②食 用	主食用米、加工用米、米粉用米	412	8	8	8	8	8
③飼料用	飼料用米、ホールクロップサイレージ用稲など	413	8	8	8	8	8
②、③のうち、裏作物を作った田(二毛作を行った田)	414	8	8	8	8	8
稲以外の作物だけを作った田	415	8	8	8	8	8
何も作らなかった田	416	8	8	8	8	8
(412+413+415+416は、経営している田(①)と一致します)

## 注意

○ 常雇、臨時雇には、2、3ページ【2】の世帯員の人数、従事日数は含めないでください。

☐ 従事日数には、管理労働を含みます。

○ 臨時雇には、農業研修生、手間替え、ゆい(労働交換)なども含みます。
## 【17】過去1年間の林業作業の受託(請負)

1 過去1年間の林業作業の受託(立木買いによる素材生産を含む。)による料金収入について、該当するもの1つに必ず記入してください。

林業作業の受託(請負)あり	15 万 円 未 満	0
15 ~ 50 万 円 未 満	0
50 ~ 100 万 円 未 満	0
100 ~ 200 万 円 未 満	0
200 ~ 300 万 円 未 満	0
300 ~ 500 万 円 未 満	0
500 ~ 700 万 円 未 満	0
700 ~ 1,000 万 円 未 満	0
1,000 ~ 1,500 万 円 未 満	0
1,500 ~ 2,000 万 円 未 満	0
2,000 ~ 3,000 万 円 未 満	0
3,000 ~ 5,000 万 円 未 満	0
5,000万 ~ 1 億 円 未 満	0
1 ~ 3 億 円 未 満	0
3 ~ 5 億 円 未 満	0
5 億 円 以上	0

「5億円以上」の場合は

金額も記入してください。

## 受託料金収入がある方のみ記入してください。

2 過去1年間によそから受託した(請け負った)林業作業の実面積を記入してください。

実面積 (ha) (町) (反) (畝)
植 林	983	8	8	8	8	8	8	8
下刈りなど	984	8	8	8	8	8	8	8
間 伐	切捨間伐	985	8	8	8	8	8	8	8
利用間伐	986	8	8	8	8	8	8	8
主 伐	受 託	987	8	8	8	8	8	8	8
立木買い	988	8	8	8	8	8	8	8

注:他に再委託している面積は含みません。

注:立木買いによる素材生産の受託料金収入は、素材売却額と立木購入額との差額としてください。

【18】都道府県設定項目

該当する項目を記入してください。

さとうきび、水稻、飼料作物及びパインアップルの生産者の方のみ記入してください。

1 植付けや収穫作業を他者(個人、法人、任意団体)へ委託している面積を記入してください。

(ha) (町) (反) (a) (畝)

農作業委託 991

2 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) (町) (反) (a) (畝)

コーヤーの施設栽培面積

992

8 8 8 8 8 8

ゴーヤーの露地栽培面積

993

8 8 8 8 8 8

・品目ごとの栽培面積が1a(ア-ル)に満たない場合も1と記入してください。

3 過去1年間の「かんしょ」の栽培面積と生産量を記入してください。

## ご協力ありがとうございました。

2020年世界農林業センサスの検討のためにご協力ください。

次回センサスでインターネットを利用した回答ができる場合、希望しますか。

希望する 0

希望しない 0
平 成 3 0 年 度

予算（案）の概要

(平成29年12月)

厚生労働省健康局
1 健康増進対策 …… 1
2 がん対策 …… 3
3 肝炎対策 …… 5
4 難病対策 …… 8
5 小児慢性特定疾病対策 …… 9
6 感染症対策 …… 10
7 エイズ対策 …… 12
8 リウマチ・アレルギー対策 …… 14
9 腎疾患対策 …… 15
10 慢性疼痛対策 …… 16
11 移植医療対策 …… 17
12 保健衛生施設等の災害復旧に対する支援（復興） …… 18
13 B型肝炎訴訟の給付金などの支給 …… 18
14 原爆被爆者の援護 …… 19
15 ハンセン病対策 …… 19
16 地域保健対策 …… 20
## 平成30年度健康局予算（案）の概要

30年度予算額（案）

一般会計

うちB型肝炎ウイルス感染者給付金等支給経費

東日本大震災復興特別会計

（29年度予算額

（一般会計

（東日本大震災復興特別会計

3,728億円

3,726億円

572億円

2.5 億円

3,692億円)

3,688億円)

4.2億円)

## <経費別内訳>
## <対策別内訳>

<上段:他局計上分含む 下段:健康局計上分>

(单位: 億円)

事項	29年度
予算額	30年度
予算額(案)	对前年度
增減額	对前年度
伸率
健康增進対策	全体分	41	74	33	179.6%
健康局分	18	28	10	154.1%
がん対策	全体分	314	358	44	113.9%
健康局分	145	169	24	116.6%
肝炎対策	全体分	153	168	15	109.6%
健康局分	117	130	14	111.9%
難病対策	全体分	1,286	1,140	△146	88.6%
健康局分	1,181	1,038	△143	87.9%
小児慢性特定疾病対策	全体分	177	163	△14	92.1%
健康局分	177	163	△14	92.1%
感染症対策	全体分	161	339	178	210.6%
健康局分	113	290	176	255.4%
原爆被爆者対策	全体分	1,325	1,289	△36	97.3%
健康局分	1,325	1,289	△36	97.3%
その他(B型肝炎ウイルス感染者給付
金支給経費等)
健康局分	702	707	5	100.7%
健康局予算額(案)
3,692	3,728	36	101.0%

※対策間で重複計上があるため、各対策の合計と健康局予算額(案)は一致しない。
74億円（41億円）

## （１）受動喫煙防止対策の推進

42億円（10億円）

国民や施設の管理者への受動喫煙防止に関する普及啓発や自治体が行う指定屋外分煙施設(※)の整備への支援（地方財政措置）等を行う。

(※)受動喫煙の防止に資するよう、屋外の不特定多数の方が利用する場所において分煙を行う施設。

(主な事業)

翻・受動喫煙防止に関する普及啓発（国実施）

1. 9億円

国民や施設の管理者を対象とした、受動喫煙防止に関する普及啓発資材の作成等を行う。

翻・受動喫煙防止に関する普及啓発（地方実施）

7．3億円

国が作成した普及啓発資材等の印刷、国民や施設の管理者への配布等を行う。

（補助先）都道府県、保健所設置市、特別区

(補助率) 1 ∕ 2

・受動喫煙防止対策の推進に対する支援（※他局計上分） 3 3 億円

受動喫煙防止対策助成金の活用など、受動喫煙防止対策を推進する。

## （２）健康づくり・生活習慣病対策の推進

17億円（16億円）

スマート・ライフ・プロジェクトにより参画する企業・団体・自治体と協力・連携しながら、「健康日本21（第二次）」を着実に実施し、健康寿命の延伸、健康格差の縮小等を推進する。

(主な事業)

· 健康日本 21 推進費

1.5 億円

特定健診受診率の向上など、「健康日本21（第二次）」をより広く国民に浸透させていくため、

①『スマート・ライフ・プロジェクト』（企業・団体・自治体との協力・連携による健康づくり運動）の推進

②『健康寿命をのばそう！アワード』で企業・団体・自治体が実施している健康づくりの取組に対する表彰

などにより、地域、職域を通じた国民の健康づくりを着実に推進し、健康寿命の更なる延伸を図る。
· 健康增進事業（肝炎対策を除く）

9.7億円

健康増進法に位置付けられる健康増進事業（健康教育、健康相談、健康診査（骨粗鬆症検診、歯周疾患検診等を含む）、訪問指導等）を実施する。

（補助先）都道府県（間接補助先：市町村）、指定都市

（補助率）都道府県（1／2）、指定都市（1／3）

・栄養ケア活動支援整備等事業

50百万円

在宅療養者への栄養ケアの体制整備、高度な専門性を発揮する管理栄養士の育成に関するシステム構築を支援する。

（補助先）民間団体

（補助率）定額

## 新・ハラールに対応できる調理師研修事業

28百万円

2020年東京オリンピック・パラリンピックに向けたハラール対応に関する政府全体の取組の一環として、日本における調理の特性を考慮しながら、ハラールに対応できる知識や技術を普及するための研修を支援する。

（補助先）民間団体

（補助率）定額

## （３）生活習慣病予防に関する研究などの推進

15億円（15億円）

生活習慣病の予防、診断及び治療に係る研究を体系的に実施する。特に、たばこ対策、健康診査、脳卒中を含む循環器疾患、糖尿病に関する研究を重点的に推進する。

また、国民の健康の増進の総合的な推進を図るための基礎資料とするため、健康増進法に基づき国民健康・栄養調査を実施している。

(主な事業)

· 循環器疾患 · 糖尿病等生活習慣病対策総合研究(※厚生科学課計上) 12億円

・女性の健康の包括的支援総合研究（※厚生科学課計上） 1．8億円

· 国民健康 · 栄養調查委託費 1．4億円

（委託先）都道府県、保健所設置市、特別区