Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
220-01	小泉村	226-01	相良町	424-00	吉田町
220-02	泉村	226-02	地頭方村	429-00	川根本町
220-03	富岡村	226-03	菅山村	429-01	中川根村
220-04	深良村	226-04	萩間村2-1	429-02	徳山村
220-05	須山村	226-05	川崎町	429-03	上川根村
221-00	湖西市	226-06	勝間田村2-1	429-04	東川根村
221-01	鷲津町	226-07	坂部村
221-02	白須賀町	226-08	萩間村2-2	46	周智郡
221-03	新所村
221-04	入出村	30賀茂郡	461-00	森町
221-05	知波田村	461-01	森町
221-06	新居町	301-00	東伊豆町	461-02	飯田村
222-00	伊豆市	301-01	稲取町	461-03	園田村
222-01	修善寺町	301-02	城東村	461-04	一宮村
222-02	下狩野村	302-00	河津町	461-05	天方村
222-03	北狩野村2-1	302-01	上河津村	461-06	三倉村
222-04	土肥町	302-02	下河津村	461-07	原泉村2-2
222-05	西豆村	304-00	南伊豆町
222-06	中狩野村	304-01	竹麻村
222-07	上狩野村	304-02	南中村
222-08	上大見村	304-03	南崎村
222-09	中大見村	304-04	南上村
222-10	下大見村	304-05	三坂村
223-00	御前崎市	304-06	三浜村
223-01	御前崎村	305-00	松崎町
223-02	白羽村	305-01	松崎町
223-03	池新田町	305-02	岩科村
223-04	佐倉村	305-03	中川村
223-05	比木村	306-00	西伊豆町
223-06	朝比奈村	306-01	仁科村
223-07	新野村	306-02	田子村
224-00	菊川市	306-03	安良里村
224-01	堀之内町	306-04	宇久須村
224-02	六郷村
224-03	加茂村	32田方郡
224-04	内田村
224-05	横地村	325-00	函南町
224-06	河城村
224-07	小笠村2-2	34駿東郡
224-08	小笠村2-1
224-09	南山村	341-00	清水町
224-10	平田村	342-00	長泉町
224-11	中村3-3	344-00	小山町
225-00	伊豆の国市	344-01	小山町
225-01	伊豆長岡町	344-02	足柄村
225-02	江間村	344-03	須走村
225-03	萋山町	344-04	北郷村2-1
225-04	大仁町
225-05	北狩野村2-2	42榛原郡
226-00	牧之原市
## 静岡県市区町村地図 （平成27年2月1日現在）

N	N	N
## 第3節 ICTの活用

近年、$\mathrm{IoT^{*1}}$、$\mathrm{AI^{*2}}$などの$\mathrm{ICT^{*3}}$が、様々な分野で活躍しています。水産業の分野においても、ICTを活用した取組が始まっています。また、これらの取組の多くは、産学官連携により進められています。

本節では各地で取り組まれている事例の紹介を中心にICTの活用についてみていきます。

## （１）養殖業におけるICTの活用

養殖業は、ノリ養殖やカキ養殖などの無給餌養殖と、ブリ養殖やクロマグロ養殖などの給餌養殖に大別されます。

無給餌養殖では、水温や塩分等により、育成が止まったり、逆に育成のスピードが速まったりすることから、計画的に育成させるためには、こうした水温等のデータの把握が欠かせません。従来は、自ら海上に船を出して水温等を直接計測したり、漁業協同組合や水産試験場が測定したデータをFAXや掲示板で見ることでしか水温等のデータを知ることができませんでしたが、海上で水温等のデータを測定し、その結果を携帯電話等で「いつでもどこでも」見ることができるシステムの開発が各地で試みられており、必要な情報を必要な時にリアルタイムで把握できることで時期を逸せずに的確な養殖作業が行えることが期待されます。

一方、餌代が支出の6～7割を占める給餌養殖では、水温や溶存酸素等のデータに加え、給餌量や成長速度等のデータを蓄積していくことで最適な給餌方法を見つけ出し、出荷計画に合わせた給餌量の調整や効率的な給餌による餌代の削減などの生産管理が可能になることが期待されます。また、生簀の中の養殖魚の数は通常は経験的に推測していますが、推測量の正確さによっては、生産金額の予測と実績に大きなずれが生じる可能性があります。このため、生簀の中の魚の数を自動的にカウントしてより正確に把握する手法の開発が進められており、着実な経営と省力化が期待されます。
## 【事 例】宮城県東松島市松島湾における海洋観測ブイを活用したカキ・ノリ養殖

カキ・ノリ養殖が盛んな宮城県松島湾では、東日本大震災以降、海洋環境の変化によりカキの養殖用種苗である種ガキの生産が不安定になっていることを踏まえ、種ガキのもととなる稚貝を付着させる時期やカキの成長に合わせて筏を移動する時期を見極めるため、漁業者が水温測定のためのブイを養殖場

に設置し、陸上で1時間毎に確認しています。また、ノリ養殖では、育苗 $ ^{*1} $ の際の水温と塩分が収獲量・品質に大きな影響を与えます。このため、漁業者は、水温と塩分が測定できるブイを養殖場に設置してデータを遠隔で把握し対応しています。

養殖場の状態を遠隔で把握できることにより、何度も漁場に出て行っていた手間が省け、養殖作業の効率化が図られています。

海洋観測 ブイ

(写真提供：NTT ドコモ)

## 【事 例】 有明海におけるノリ養殖の取組

ノリ生産量全国1位を誇る有明海では、養殖ノリの品質及び収獲量の向上のため、漁業者が、水温等が測定できるブイを設置し、これらのデータを遠隔で把握する取組を行っています。

また、佐賀県有明海域では、病害や赤潮対策、ノリ養殖業者の作業の省力化などの課題を解決するため、行政、大学、民間企業等が連携してICTを活用した実証試験を開始しています。

空からドローン（無人航空機）で養殖場を撮影した映像や観測ブイから得られたデータをビッグデータとして蓄積・管理し、AIで画像解析を行い、赤腐れ病等の病害の発生状況を検知した結果や赤潮の広域的な発生状況を漁業者に早期に伝えることにより、的確な対策が早期に講じられることが期待されています。また、今後は観測ブイから取得した水質データと比較して、AIを用いて病害、赤潮の発生状況と各種水質データの因果関係を分析することを目指しています。

有明海上空を飛行するドローン

(写真提供：株式会社オプティム)

## 【事 例】 宇和海における養殖業の取組

愛媛県宇和海は、マダイ等の養殖業が盛んな地域です。愛南町では、養殖業者が抱えていた赤潮や魚病の被害を軽減するため、町内各海域の水温、溶存酸素などの水域情報をネットワークで配信するほか、赤潮発生時にはあらかじめ登録された生産者の携帯電話等へ緊急メールを送るシステムを構築しています。このシステムの導入により、赤潮が発生した際には、生産者は餌止めや生簀の移動等の赤潮対策を
早くとれるようになり、赤潮被害の軽減につながっています。また、愛南町が行っている養殖魚の魚病診断では、診断結果を電子カルテ化して生産者が閲覧できるようにしたことで、生産者が魚病発生の傾向を把握し効果的な対策をとれるようになっています。

さらに愛南町では、より積極的にICTを養殖業へ活用する試みが行われています。生簀に設置されている既存の自動給餌機に水中カメラ等の通信制御装置を連動させ、スマートフォンやパソコンなどでリアルタイムに養殖魚の摂餌状況を動画で確認し給餌機を遠隔操作できるシステムの開発・実証に取り組んでいます。これにより、餌の削減や効率的な給餌が可能になるほか、省力化も期待されています。

また、これらを更に発展させて、宇和海全体のセンサーネットワークシステムを構築し、沿岸環境情報の集積と海況（現況、予測）情報を水産関係業者に発信して、養殖業生産量の増加につなげようという取組も始まっています。

既存の給餌機に連動させた給餌管理システム

(写真提供：株式会社ウミトロン)

スマートフォンからの遠隔操作画面

## 【事 例】 宮城県女川町における環境ICTを活用したギンザケ養殖

我が国魚類養殖において、ブリ類、マダイに次いで第3位の生産量をあげているギンザケは、宮城県がその約9割を生産しています。ギンザケはふ化後淡水で約1年育て、11月頃海面生簀に収容し、翌年夏頃まで養殖しますが、水温が20℃を超えると死亡する個体が急増するので、7月頃までに水揚げしなければなりません。しかし、より水温が低い底層に生簀を沈めることができれば、単価の高い8月まで成育・出荷することができます。そのため、女川町のギンザケ養殖場において、深い水深帯の水温や溶存酸素等のデータを取得し、そのデータに基づいて遠隔操作により自動浮沈させる技術の開発を進めています。また、水中映像で摂餌状況や残餌を自動検知し、給餌量を調節することによって飼料の節約や環境負荷低減を図る取組も進めています。

遠隔操作により浮沈操作や給餌作業が可能な生簀（写真提供：一般社団法人マリノフォーラム21）
# 【事 例】鹿児島県東町漁業協同組合におけるブリ養殖の生産管理システム導入の取組

鹿児島県は、ブリ養殖の生産量が全国1位ですが、多数の小規模経営者からなる東町漁業協同組合では、多様な販売先の要望に対して素早く的確に対応するための仕組み作りが強く求められていることから、生簀毎の生産工程（給餌量、成長量、生残率等）と環境情報（水温等）を統合管理するための養殖管理システムを導入し、生産・生育の状況を「見える化」することにより、販売先から求められる品揃えや数量に対して効率的に出荷するための共販システムづくりを目指しています。

そのため、（研）水産研究・教育機構が中心となり、県や民間企業が連携して、環境データや養殖管理

データを養殖業者が生簀上からタブレット端末を活用して簡便に入力するシステムを試験的に開始するとともに、生簀に水中カメラを設置し、養殖魚の体長と個体数を高い精度で自動的に計測する画像解析処理システムなど、生産過程を正確に可視化するためのシステム開発を行っています。

この技術を通じて蓄積されたデータを用いて、短期的には適切な給餌方法やコスト削減の指導、また、将来的には、市場の求めに正確に自動的に対応することができる販売管理のシステムづくりに役立つことが期待されます。

タブレットを活用した生産管理

(資料提供：(研) 水産研究・教育機構)

## 【事 例】長崎県松浦市鷹島におけるクロマグロ養殖の取組

マグロ養殖事業を行う双日ツナファーム鷹島株式会社では、これまで経験則に基づいて行ってきている給餌方法（量やタイミングなど）の最適化が課題となっています。そのため、養殖場に環境を測定するブイを設置し、継続的なデータ取得を開始しており、将来的には、AI技術を用いて環境データと成長データとの相関関係を分析し、給餌量と給餌タイミングの最適化を確立し、省力化、餌代の削減などを目指しています。

また、現在行われている尾数管理は、ダイバーによる水中撮影に依存していますが、撮影にかかる作業負担が大きい上に、天候や水の透明度、撮影位置等の条件により映像の画質が大きく左右されるため、高性能水中カメラや水中ドローン等の最新機材を用いて撮影作業の省力化と画質の改良を行うとともに、AIの深層学習機能を使った映像解析の精度向上も目指しています。

海中を観測（水中センサーとデータ送信機器）（写真提供：双日ツナファーム鷹島（株））

撮影によるクロマグロの自動カウント
## 【コラム】養殖魚の正確な尾数カウントの重要性

生簀の中の養殖魚の尾数の把握については、例えば、生簀に移す際に映像を撮影し、後でその映像を基に人力で尾数をカウントしたりしていますが、人力による作業では実際の尾数との間にどうしても誤差が生じます。

では、数%の尾数の誤差があったとき、どのくらい生産金額や収益に差が出るのかブリ養殖で試算してみましょう。

## 表：ブリ養殖における1経営体当たりの尾数のカウントのずれによる生産金額のずれ

尾数	生産金額	収益
(生産金額-漁労支出)	予定収益に対する減少率(%)
予定	3万5,000尾	1億3,125万円	2,898万円	—
尾数が1％少なかった場合	3万4,650尾	1億2,994万円	2,767万円	▲5%
尾数が3％少なかった場合	3万3,950尾	1億2,731万円	2,504万円	▲14%
注:1)農林水産省「漁業・養殖業生産統計」(平成28(2016)年)のブリ類の養殖生産量14万868トンから尾数を算出(約2,817万尾:1尾当たり5kgと仮定)し、「2013年漁業センサス」のぶり類養殖を営んだ経営体(795経営体)から、1経営体当たりのブリの尾数(約3.5万尾)を求めた。
2)5kgまで育て、750円/kgで出荷すると仮定。
3)漁労支出は、便宜的に農林水産省「漁業経営調査報告」のぶり類養殖業を営む個人経営体の平成24(2012)～28(2016)年の漁労支出の平均値(1億227万円)とした。

このように、尾数がわずか数%のずれであっても、収益の減少率でみるとかなりのずれが生じます。したがって、尾数を正確にカウントすることは、養殖業者にはとても重要なことなのです。

## （２）沿岸漁業におけるICTの活用

沿岸漁業において、ICTは、養殖業と同様に水温等のデータを測定して海の状況を把握することに加え、過去の漁獲データを基にした漁場予測や漁獲予測、更には資源管理等のための活用が期待されています。養殖業に比べると、ICTの活用は、事例は少ないもののタブレット端末の導入など、近年、急速に進んでいる関連機器の小型化などにより、漁獲量や水揚金額等に関する情報の収集や分析、流通業者や消費者との情報共有が行われることによって、適切な資源管理や効率的な操業、流通の合理化につながることが期待されます。

## 【事 例】北海道留萌市におけるナマコの資源管理

北海道留萌市の沿岸域では、中国市場の開拓によって単価が上昇したナマコの漁獲意欲が高まり、ナマコ資源が急激に減少しましたが、漁業者は自分の漁獲状況からしか資源状況を推測できなかったため、資源管理に向けての合意形成ができませんでした。そこで、ナマコ桁網漁船全16隻がお互いの位置情報と漁獲情報を共有することでナマコの資源状況をより正確に把握し、資源管理に取り組んでいます。平成22（2010）年からは、公立はこだて未来大学が中心となってタブレット端末による操業日誌の
デジタル化に取り組み、漁業者がタブレット端末からリアルタイムで送信した曳網時刻と漁獲データをもとに稚内水産試験場が資源量を推定し、結果を漁業者に報告するというシステムを構築しました。その報告を目にした漁業者が資源量減少を実感して資源保護に取り組んだ結果、この沿岸域でのナマコの資源量は平成22（2010）年度59トンから平成27（2015）年度96トンへと順調に回復を続けています。

なお、北海道内の他の地域でも、公立はこだて未来大学が中心となって、ICTの導入を始めています。

奥尻町では、ウニ、アワビ等の磯根資源の漁獲と保護の状況を可視化するとともに、海洋情報と漁船のGPS情報からベテラン漁師の技を継承できる担い手育成のための技術開発や位置情報と潮流情報から海難救助体制を構築する取組を始めています。また、函館市では、いか釣りや定置網で漁場予測システムの導入が検討されています。

タブレット端末での漁獲情報の入力

漁船の航行記録 (写真提供（全て）：公立はこだて未来大学）

ナマコを水揚げする様子

## 【事 例】宮崎県日向灘における浮魚礁で得られた沿岸海況情報の提供

宮崎県日向灘沖に設置されている複数の浮魚礁は、回遊性魚類の優れた漁場を形成するとともに、水温、流速等を計測する機器が取り付けられており、これらの情報は定期的に陸上の観測基地に送信され、水産試験場により海況情報の基礎データとして利用されています。また、収集された海況情報は、カツオ一本釣りや曳縄の漁業者の効率的な操業に役立つよう、浮魚礁の位置とともにweb上で公開されています。

沿岸海況情報の 提供にも資する浮魚礁

風向・風速・流向・流速等の情報を公開

(写真提供：宮崎県)
# 例）宮城県東松島市における効率的な定置網漁業の取組

宮城県東松島市の定置網漁業では、網の中の魚の入り具合で出漁の必要性の有無を判断したり、出漁時に船の数や人手の適正化を図る取組を進めています。

漁業者が定置網の海中にカメラを設置して、送信されてくる海中画像を漁業者がスマートフォンで確

認できるシステムを導入するとともに、水温等を計測できるセンサーを取り付けたブイを浮かべて海洋データの収集を行っています。

また、海洋データと過去の漁獲データを解析して漁獲量を予測する取組も行っており、現在はそのの中精度を高める研究を行うとともに、漁獲情報等を小規模飲食店にもオープンにすることで漁業者と直接取引を行う新しい水産物産地直送も目指しています。

これらのシステム導入により、将来的には買い手の需要に応じた漁獲や漁獲予測を踏まえた漁獲規制等漁業の効率化が図られることが期待されます。

海洋観測ブイからのデータをタブレット端末で確認

(写真提供：KDDI株式会社)

## 【事 例】 山口県日本海域におけるマアジやケンサキイカの漁場予測システム

山口県では、近年、海水温の上昇による環境の変化等もあり、マアジ、ケンサキイカの来遊量や漁場形成が不規則になっている中、県内の関係する漁業者の操業の効率化やコスト削減のため、JAFICとの共同研究により、これらの魚種を対象にした漁場予測システムの運用を平成29（2017）年7月から開始しています。

沿岸域の海水温観測データ等と過去の漁獲記録を解析して、形成される漁場を予測（主漁期（5～11月）においては10日ごとに漁場予測を更新）し、インターネットで情報提供しています。

図：8月下旬のケンサキイカの漁場予測図

（資料提供：山口県）

図：8月下旬のマアジの漁場予測図
# 【事例】九州北部水域での漁場予測システム

九州北部水域では、九州大学が中心となって、漁業者参加型の海域観測網を整備した上で、観測データを用いた高精度の沿岸海域モデルを開発し、漁場形成の鍵となる潮目や水温分布の情報を高い頻度で漁業者に提供する仕組みを構築しています。そのため、関係県や民間が連携して、漁業者自身がリアルタイムで、自分が出漁した海域の情報（水温、塩分等）を取得することができる、安価で簡易な小型計測機器の開発を行っています。

また、取得した観測データ等を用いて、今後、周辺海域のどこに漁場が形成されるのかを予測するモデルを開発するとともに、これを使った予測情報を漁業者の携帯端末等に配信するアプリの開発も行っています。

これにより、沿岸海域の水質や潮流の変化を正確に予測するとともに、携帯端末等を用いて「漁場の見える化」を図り、経験が少なくても、より効果的な漁業ができるようになることが期待されます。

CTD $ ^{*1} $ 試作機

CTDから得られたデータをスマートフォンから手軽に見られるようにする試み

## （3） 沖合域におけるICTの活用

沖合域においては、1980年代から衛星情報の利用が始まり、近年は漁場予測システムに加え漁労活動へのICTの活用が始まっています。沖合域の漁場で操業する比較的規模の大きな漁船では国際競争力の確保が課題であり、ICTを活用した漁場予測の精度向上による燃油使用量の節約や生産性の高い漁具の導入などによって、漁業経営の安定化が図られることが期待されます。
# 例】遠洋かつお・まぐろ漁業でのICTを活用したビッグデータ化の取組

漁船上で取得される海洋環境や漁獲物に関するデータは、リアルタイムで電子的に記録や通信がなされておらず、有効に活用されていないのが現状です。このため、（研）水産研究・教育機構では、これらのデータを集約して陸上に伝達し、分析すること（ビッグデータ化）により、海況予測や資源評価、魚群の来遊予測等様々な分野に活用することを目指して、以下のような技術開発を進めています。

①漁船上のデータを集約して陸上のサーバーに送信するシステムの試行を行っています。

②漁船上のデータの中で、魚種別漁獲量データは最も基本で重要なデータですが、漁船上では漁獲量も魚種組成も、漁業者が目視で推測しているのが通常です。より正確に推定するため、船上にベルトコンベアを設置し、その上を通過する魚を撮影し、画像解析と機械学習により、個体数・魚種・サイズをリアルタイムで把握する試験を行っています。

③カツオ自動釣り機の実用化につなげていくため、乗組員の釣獲動作を3Dモーションセンサーにより測定し、上級者と初心者の違いなどを数値化しています。将来的には、上級者の動きを自動釣り機に取り込んで釣獲成績をアップさせることを視野に入れています。

④かつお漁では、最初に魚を狙う海鳥をレーダーで探索し、その後海鳥がいる海域まで船を移動させて魚群を探しています。このため、カメラを搭載したドローンを海鳥のいる海域に向かわせて魚群の有無を確認する技術の検討を進めており、実現すれば操業の省力化、船の燃料節約、漁獲量の増加などが期待できます。

⑤マグロの脂肪含量を瞬時に測定するための脂肪測定器を開発しました。こうした品質情報を電子化して流通業者に提供することによって、魚価の向上につながることが期待されます。

画像解析による自動計測

3Dモーションキャプチャ 読い動作の上級者・初中級者の比較

(写真提供：(研) 水産研究・教育機構)

3Dモーション（上級者と初中級者）

## 【事例】北西太平洋のアカイカ漁場予測システム

夏季における北太平洋日付変更線付近のアカイカ漁は、漁場が遠方かつ広域であることに加え、漁船隻数の減少により効率的な漁場探索が難しくなっています。

このため、漁海況情報を基にアカイカの好適な生息域を推定する漁場予測モデルを開発し、予測結果を漁船に配信するとともに、現場の漁獲状況をリアルタイムに漁船から研究機関に配信することにより漁場予測のずれやその原因を操業期間中に把握することでアカイカ漁の推奨海域を漁船にフィードバックするアカイカ漁場予測システムが試行されています。さらに、報告された漁獲状況を人工知能技術を
活かして予測の改良に役立てる研究開発も進んでいます。

これらにより、漁場探査の効率化や燃油削減に繋がることが期待されています。

## 図：漁業情報の双方向通信システム

（資料提供：（研）海洋研究開発機構）

## 図：水深150m水温分布図と漁場予測図（リアルタイムで配信）

150m水温分布図

## （４）多様な漁業分野におけるICTの活用

これまでは、生産に関わる現場でのICTの活用事例を紹介してきましたが、密漁防止や内水面におけるカワウ被害対策などの分野においても、様々なICTの活用がなされています。今後、これまで活用が見られなかった分野でも、ICTが活用され、省力化等につながることが期待されます。

## 【事例】青森県陸奥湾における密漁監視システム

青森県陸奥湾ではホタテとともにナマコも生産されていますが、高級食材であるナマコは比較的沿岸の浅いところに生息し、移動が遅いことから簡単に採捕できるため、密漁が横行しています。資源管理を行っている漁業者による密漁監視にも限界があり、資源の枯渇が懸念されています。

このような状況を踏まえ、青森県漁業協同組合連合会はむつ湾漁業振興会と連携して効率的に監視できるシステムを導入しました。

密漁監視システムは陸奥湾に15台のカメラを設置し、AIがカメラの画像から漁船から密漁船かを判断し、密漁船と判断すれば、自動的に関係漁業協同組合等に警報が発信される仕組みになっています。

このシステムは24時間365日リアルタイムで監視することが可能で、平成29（2017）年4月からの運用開始以降、密漁件数の減少傾向が見られており、ナマコの資源回復・維持が期待されます。
密漁船 (写真提供：青森県漁業協同組合連合会)

監視カメラ

## 【事例】ドローンを活用したカワウ被害対策

カワウによるアユ等の食害が全国の内水面漁業者等にとって大きな問題となっています。一般に行われる被害対策には、漁場での銃器等による駆除や追い払い、卵をふ化させないための巣へのドライアイスの投入や、カワウが漁場付近に定着するのを防ぐためにカワウが嫌がる音の出るプラスチックテープ（環境に配慮した生分解性プラスチック）の樹木への張り渡しがあります。しかしながら、銃器の使用が困難な地域、崖の上や高い樹木の上等の人の立入りが困難な場所にカワウが巣を作ることも多く、組合員の高齢化や減少という問題を抱える各地の内水面漁業協同組合は、より効果的な被害対策がないかと頭を悩ませています。そこで、（研）水産研究・教育機構を中心とした共同研究機関は、ドローンを利用した、カワウ被害防止技術の開発を進めています。例えば、地元の漁業協同組合と協力して、ドローンを用いて、高い樹木に生分解性プラスチックテープを張ったり、ドライアイスを巣の中に投入したりする技術開発と、それらの効果を評価するための実証実験を行っています。今後、より安全で省労力な手法の開発により、全国のカワウ被害に悩む内水面漁業者の負担が軽減されることが期待されます。

アユを食べるカワウ

(写真提供：(研) 水産研究・教育機構)

カワウの巣にドライアイスを投入するドローン

ふえふきがわ

(山梨県笛吹川)
## 【事 例】 福井県竹田川漁業協同組合の遊漁券オンラインシステム「フィッシュパス」

第5種共同漁業の免許を受けた漁業協同組合は、漁業法に基づき、河川等における種苗放流等により資源を増殖する義務が課され、その経費の一部を賄うため、遊漁者から遊漁料を徴収することが認められています。この徴収は一般に、漁業協同組合が発行する遊漁券を地元の商店や河川の現場等で遊漁者に販売する形で行われています。しかしながら、遊漁券を取り扱う商店が早朝に開店していなかったり、漁業協同組合職員等の高齢化により漁場の見回り活動が困難になりつつあることから、遊漁料徴収が十分に実施できないといった課題があります。

こうした課題を解決するため、最近、一部の漁協では、民間事業者が開発したオンライン遊漁券購入システムの導入を始めています。

このシステムの導入により、遊漁者は、いつでもどこでもスマートフォン端末から遊漁券を購入することが可能となり、また、漁業協同組合側にとっても、これまで遊漁料徴収が困難であった釣り人からの徴収が可能となることで収入増大が図られるとともに、オンライン情報を通じて遊漁券を購入した人の数や位置を把握することで、漁場の見回り活動の際に遊漁券を購入していない者の発見が容易となるといったメリットが出ています。福井県の竹田川漁業協同組合では、平成29（2017）年にこうした機能を持つ「フィッシュパス」を試験的に導入したところ、遊漁券の販売額が前年を上回るとともに、漁場の見回り活動時間が短縮されました。

こうしたICTの活用が、遊漁券の販売だけでなく、駐車場の位置、イベント開催、防災等、遊漁者にとって有益な情報の提供を通じて内水面の漁業協同組合と遊漁者の結びつきをより強め、漁業協同組合を中心とした内水面漁業の振興に大きく役立つことが期待されます。

スマートフォンのフィッシュパス アプリ画面（株式会社フィッシュパスウェブサイトより）

## 【事 例】 ICTを活用した効率的な漁場整備

水深が深い海域における漁場整備の施工中及び完成後の構造物の形状確認については、従来の音響測深機による方法では、構造物の形状の把握に時間を要したり、精度が水深の影響を受けたりすることがありました。しかしながら、マルチビームソナーによる詳細な3次元データを活用することにより、水深が深い沖合域においても石材やコンクリートブロックの設置状況を短時間に高精度で把握することが可能になり、施工中及び完成後の構造物の形状確認を効率的に行うことができるようになっています。また、遠隔操作型無人探査機を使用し、水深が深い海域に設置した構造物や水産生物の生息状況を詳細に調査することにより、漁場整備の効果をより多角的に把握することが可能となっています。
扇状の測深幅で広範囲を面的に調査

沖合の水深の深い海域でも高精度に調査可能

## （5） ICTを活用した流通・加工

漁業分野だけでなく、流通・加工分野においてもICTの活用が始まっています。今後、生産者・消費者双方にメリットが生じるような形での水産物の電子商取引の拡大が期待されます。また、高齢化や人手不足等が課題とされている加工現場では、作業の効率化や省力化に加え、精度の高い品質管理や熟練作業員の技術のロボット化などが期待されます。

## 例）宮城県漁業協同組合が運営する「おらほのカキ市場」(電子卸売市場)

宮城県は全国でも有数のカキの生産地であり、そのほとんどはむき身の状態で宮城県漁業協同組合による共販事業で取引されています。東日本大震災後は産地価格が低迷したこともあり、生産者による直接取引も模索されましたが、定期的な大規模直接取引は経営リスクとコストを伴うため、多くの生産者にとって安定した新たな収益源とはなり得ませんでした。

そのため、平成25（2013）年度より、国立研究開発法人産業技術総合研究所と宮城県漁業協同組合は、従来の共販事業では扱われていなかった殻付きカキの産直販売を促進するための電子商取引市場「おらほのカキ市場」を開発しました。さらに、実証実験として宮城県内の8か所のカキ生産者と、首都圏の飲食店や仲卸などのバイヤーとの電子商取引を行った結果、平成29（2017）年度までに殻付きカキの販売実績が約10万個（約1千万円）となりました。

東日本大震災や高齢化等の影響を受けてむき身作業を行う作業員（むき子）が減少する中、殻付きカキの販売による新たな商品と新たな販路開拓が生産者の収益改善につながることが期待されています。また、宮城県漁業協同組合は、カキフライやホタテ、ギンザケ等についても電子商取引による販売を
開始しており、今後取り扱う商品を更に拡大していく方針です。

なお、（研）産業技術総合研究所では、今回の「おらほのカキ市場」の研究開発成果を宮城県以外にも横展開し、「スマートフィッシュマーケット」として全国的な水産物電子商取引市場に発展させることを目指しています。

おらほのか半中場

0225-21-5746

宮城県産力キ専門の电子鉱市場

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# 日本有数のカキ産地「宮城」から、おらほのカキを全国のプロのバイヤーにお届けします。

「おらばの」とは、東北并で「私の」という意味です。「おらばのカキ」は生産者が真心を込めて一粒一粒丁寧に育てた、想いとこだわりの語まったカキです。

国内でも有数のカキ屋地である宮城県の中でも特に優れた海域、最強技法で育てられた「おらばのカキ」は、空域風呂がお助めするこだわりの効果です。

「おらばのカキ市場」では、宮城県が定めた、国内で最も最い醸造基盤「生力キの取り扱いに関する指導・指掛けの基準」を読んだ安全・安心なカキのみを出荷しております。

（おらほのカキ市場（宮城県漁業協同組合直営）ウェブサイトより）
# 【事 例】 生産工程の「見える化」の取組（エビフリッター）

水産加工業界では、高齢化や人手不足等が課題となっていますが、株式会社極洋は東北大学等と連携し、生産工程を「見える化」することにより、作業の効率化や省人化の実現に取り組んでいます。

具体的には、形状や品質の個体差が大きい水産加工品の生産状況をリアルタイムで把握するため、エビフリッター製造ラインに設置したカメラ映像をAI解析し、製造個数や2級品発生個数を計測しています。これまで作業員が勘や経験で算出していた生産個数については、AI解析により99％以上の精度の判定に向上し、また、これまでの目視で行っていた2級品の判別や2級品率の測定についてもAI解析によりスピーディな判定が可能となりました。

今後は、判定精度をより向上させるとともに、原材料の状態や製造環境が2級品の発生にどのような影響を与えるのかなどの因果関係を解析して、2級品発生率の減少につなげていくことを目指しています。

製造ライン

(写真提供：NECソリューションイノベーター)

2 級品判定画像

## 【事 例】 ロボットによるホタテのウロ $ ^{*1} $ 除去

ホタテ加工業界では、高齢化で作業員の確保が難しくなってきており、熟練の作業員も減少してきていることから、品質の維持及び生産量の確保が困難になってきています。その対策の一つとして、ロボットによるホタテのウロの除去作業により、品質を維持するとともに、作業員不足の問題の解消を通じた生産能力の向上、更には水揚量の変動への柔軟な対応にもつながることが期待されています。

ベルトコンベア上のホタテをロボットが1つ1つ撮影して画像処理を行いウロを取る向きを調整することで、品質のばらつきが減少し、処理能力はこれまでの人力作業の約5倍になり、生産性が飛躍的に向上しました。ウロの取り方は、ホタテの貝柱を傷つけることなく、確実にウロのみを除去する「挟み込んでつかみ取る動き」を再現しています。

ホタテを正しい向きに調整

(写真提供：株式会社石巻水産鉄工)

ホタテのウロをロボットにより分離
## 【11】都道府県設定項目

1 以下の作物の品目について、過去1年間に販売目的で作付けた作付けのべ面積を記入してください。

(ha) a (町)(反)(畝)
キャベツの作付面積	801
キクの作付面積	802

2 販売目的で栽培している「温州みかん」の栽培面積を記入してください。

(ha) a(町)(反)(畝)
温州みかんの栽培面積	803

注：栽培面積には、未成園の面積も含めます。

注意

露地で作付け(栽培)した面積と施設で作付け(栽培)した面積の合計を記入してください。

品目ごとの作付(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。

3 卵、肉等の販売目的で飼養している「うずら」の飼養羽数を記入してください。

(万)(千)(百)(十)羽

4 卵、肉等の販売目的で飼養している「名古屋コーチン」の飼養羽数を記入してください。

(万)(千)(百)(十)羽
名古屋コーチン	805

注：鶏の品種である名古屋種の飼養羽数を記入してください。

## 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
## I 平成24年調査結果の概要

本調査において新規就農者とは、次のいずれかに該当する者をいう。

①新規自営農業就農者：農家世帯員で、調査期日前1年間の生活の主な状態が、「学生」から「自営農業への従事が主」になった者及び「他に雇われて勤務が主」から「自営農業への従事が主」になった者。
②新規雇用就農者：調査期日前1年間に新たに法人等に常雇い（年間7か月以上）として雇用されることにより、農業に従事することとなった者（外国人研修生及び外国人技能実習生並びに雇用される直前の就業状態が農業従事者であった場合を除く。）。
③新規参入者：調査期日前1年間に土地や資金を独自に調達（相続・贈与等により親の農地を譲り受けた場合を除く。）し、新たに農業経営を開始した経営の責任者。
## 1 就農形態別新規就農者数

平成24年の新規就農者は、年齢別では39歳以下は1万5,030人で前年に比べ5.7%増加し、40～59歳は1万2,090人、60歳以上は2万9,380人で、それぞれ4.1%、6.1%減少した。また、全体では5万6,480人と前年に比べ1,640人（2.8%）減少した。

これを就農形態別にみると、新規自営農業就農者は4万4,980人、新規雇用就農者は8,490人で、それぞれ4.5%、4.8%減少し、新規参入者は3,010人で43.3%増加した。

表 1 新規就農者数

单位：人

区分	新規就農者計	年齡別	就農形態別
39歲以下	40～59	60歲以上	新規自営農業就農者	新規雇用就農者	新規參入者
平成23年	58,120	14,220	12,610	31,290	47,100	8,920	2,100
24	56,480	15,030	12,090	29,380	44,980	8,490	3,010
増減率(%)	△ 2.8	5.7	△ 4.1	△ 6.1	△ 4.5	△ 4.8	43.3
構成比(%)
平成23年	100.0	24.5	21.7	53.8	81.0	15.3	3.6
24	100.0	26.6	21.4	52.0	79.6	15.0	5.3

注：1 平成23、24年調査結果は東日本大震災の影響で調査不能となった福島県の一部地域を除いて集計した数値である（以下同じ。）。

2 構成比の計が100％とならないのは、四捨五入によるものである（以下同じ。）。

図１ 新規就農者数の推移

図２ 新規就農者数の年齢別増減率
## 2 新規自営農業就農者数

新規自営農業就農者は4万4,980人で、前年に比べ4.5%減少した。

これを年齢別にみると、39歳以下は8,160人で7.9%増加し、40～59歳は8,720人、60歳以上は2万8,100人で、それぞれ9.4%、6.1%減少した。

図 3 年齢別新規自営農業就農者数

図４ 新規自営農業就農者の年齢別増減率

表 2 年齡別・男女別新規自営農業就農者数

区分	計	新規学卒
就農者	年齡別	男女別
39歲以下	40～59	60歲以上	男	女
平成23年	47,100	1,380	7,560	9,620	29,920	38,430	8,670
24	44,980	1,330	8,160	8,720	28,100	36,140	8,840
増減率(%)	△ 4.5	△ 3.6	7.9	△ 9.4	△ 6.1	△ 6.0	2.0
構成比(%)
平成23年	100.0	2.9	16.1	20.4	63.5	81.6	18.4
24	100.0	3.0	18.1	19.4	62.5	80.3	19.7

单位：人
## 3 新規雇用就農者数

新規雇用就農者は8,490人で、前年に比べ4.8%減少した。

これを年齢別にみると、39歳以下は5,330人、60歳以上は760人で、それぞれ9.0%、8.4%減少し、40～59歳は2,410人で8.1%増加した。

さらに出身別にみると、農家出身は1,760人、非農家出身は6,740人となっており、非農家出身が約8割を占めている。

図 5 年齢別新規雇用就農者数

図 6 出身別新規雇用就農者数

表 3 年齡別・男女別新規雇用就農者数

区分	計	新規学卒就農者	年齡別	男女別
39歲以下	40～59	60歲以上	男	女
平成23年	8,920	1,910	5,860	2,230	830	6,030	2,900
24	8,490	1,410	5,330	2,410	760	5,630	2,870
増減率(%)	△ 4.8	△ 26.2	△ 9.0	8.1	△ 8.4	△ 6.6	△ 1.0
構成比(%)
平成23年	100.0	21.4	65.7	25.0	9.3	67.6	32.5
24	100.0	16.6	62.8	28.4	9.0	66.3	33.8

单位：人

表 4 出身(農家・非農家)別新規雇用就農者数

单位：人

区分	計	新規学卒就農者	農家出身	新規学卒就農者	非農家出身	新規学卒就農者
平成23年	8,920	1,910	1,480	540	7,440	1,380
24	8,490	1,410	1,760	280	6,740	1,130
増減率(%)	△ 4.8	△ 26.2	18.9	△ 48.1	△ 9.4	△ 18.1
構成比(%)
平成23年	100.0	21.4	16.6	6.1	83.4	15.5
24	100.0	16.6	20.7	3.3	79.4	13.3
## 4 新規參入者数

新規参入者は3,010人で、前年に比べ43.3%増加した。

これを年齢別にみると、39歳以下は1,540人、40～59歳は960人で、それぞれ92.5%、26.3%増加し、60歳以上は520人で3.7%減少した。

図 7 年齢別新規参入者数

図 8 年齢別新規参入者数の比較

表 5 年齢別・男女別新規参入者数

区分	計	年齡別	男女別
39歲以下	40～59	60歲以上	男	女
平成23年	2,100	800	760	540	1,860	240
24	3,010	1,540	960	520	2,700	310
増減率(%)	43.3	92.5	26.3	$ \triangle $ 3.7	45.2	29.2
構成比(%)
平成23年	100.0	38.1	36.2	25.7	88.6	11.4
24	100.0	51.2	31.9	17.3	89.7	10.3

单位：人
合計	合計	国	国	都道府県	都道府県	市町村	市町村	農業協同組合	農業共済組合	小計	会社・その他

注:平成24年12月31日現在
飼育動物診療施設におけるエックス線装置の届出状況

(单位: 办所)

飼育動物診療施設数	エックス線装置数
産業動物	小動物、その他	合計	産業動物	小動物、その他	合計
北海道	498	508	1,006	153	416	569
青森	106	61	167	5	66	71
岩手	169	81	250	20	68	88
宮城	120	174	294	3	147	150
秋田	70	55	125	1	40	41
山形	56	55	111	10	48	58
福島	157	135	292	18	109	127
茨城	133	248	381	48	217	265
栃木	137	162	299	18	139	157
群馬	109	171	280	12	156	168
埼玉	66	646	712	12	552	564
千葉	126	581	707	24	522	546
東京	49	1,476	1,525	20	1,217	1,237
神奈川	62	988	1,050	24	869	893
新潟	61	140	201	8	127	135
富山	30	52	82	0	44	44
石川	26	81	107	2	82	84
福井	12	44	56	0	38	38
山梨	19	84	103	3	69	72
長野	103	176	279	8	127	135
岐阜	67	149	216	4	134	138
静岡	61	353	414	0	324	324
愛知	107	605	712	18	563	581
三重	53	154	207	2	131	133
滋賀	37	94	131	33	91	124
京都	29	217	246	2	187	189
大阪	20	709	729	10	621	631
兵庫	106	489	595	12	435	447
奈良	8	125	133	0	103	103
和歌山	10	77	87	0	66	66
鳥取	51	40	91	2	38	40
島根	63	48	111	2	37	39
岡山	87	132	219	9	117	126
広島	79	212	291	10	168	178
山口	51	122	173	0	113	113
徳島	38	58	96	0	50	50
香川	30	69	99	1	66	67
愛媛	53	88	141	8	85	93
高知	30	55	85	2	44	46
福岡	48	385	433	5	354	359
佐賀	45	45	90	1	40	41
長崎	60	87	147	9	76	85
熊本	126	126	252	3	114	117
大分	101	92	193	9	75	84
宮崎	153	75	228	17	69	86
鹿児島	246	129	375	21	119	140
沖縄	94	88	182	3	63	66
合計	3,962	10,741	14,703	572	9,336	9,908
割合	14.4%	86.9%	67.4%

注1:平成24年12月31日現在

2:割合は診療施設に対する届出数
## 第3節

## 地域における ICT 利活用の進展状況

## 1 自治体アンケート調査結果

総務省では、地域におけるICT利活用の実態を定量的かつ継続的に可視化するため、全国の1,788の地方公共団体（以下、「自治体」）を対象にしたアンケート調査を2009年度から実施している $ ^{*1} $ 。本節ではその結果の検討を通じて、地域においてICT利活用が実際どの程度進展しているかを検証する。2016年度の調査ではICTを活用した事業の実施状況や成果、課題等について尋ね、1,104自治体（有効回収率61.7%）から回答を得た。

## 1 共通事項

ICTを利活用した街づくりを進める上で、自治体の予算や各種取組、課題について尋ねた。

## ア予算

総予算に占めるICT関連予算 $ ^{*2} $ の割合をみると「1%以上2%未満」（40.4%）が最も多く、次いで「0.5%以上1%未満」（28.1%）となった。経年でみると「0.5%未満」と「0.5%以上1%未満」の割合が減少する一方、1%以上回答した自治体の割合は増加しており、総予算に占めるICT関連予算の割合は増加傾向であると推察される（図表6-3-1-1）。

## イ 各種取組

ICTに関する各種取組について実施しているものを尋ねた。「CIO・CTOの任命」（53.5%）が最も多く、次いで、「庁内横断的な情報化推進委員会等の設置」（41.1%）、「複数の団体によるICT業務の共同化協議会等に参加」（33.3%）の順となった。経年でみると「CIO・CTOの任命」が大きく増加し、半数以上の自治体で実施されていることがわかる（図表6-3-1-2）。

総予算に占めるICT関連予算の割合

(出典)総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

図表6-3-1-2 各種取組の実施状況

(出典)総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## ウ 各分野でICTを利活用する自治体数

各分野でICTを利活用した事業を「実施している」または「参加・協力している」と回答した自治体の数を経年で比較 $ ^{*3} $ すると、いずれの分野でも増加傾向である（図表6-3-1-3）。特に、2014年度から2016年度にかけては「教育」、「観光」、「医療・介護」の各分野で100自治体程度の増加が見られる。
図表6-3-1-3 ICTを利活用する自治体数（分野別）

2012年度(n=861:市·特别区455、町村406)	666	520	492	293	341	318	-	239	162	283	114	74	-
2014年度(n=1,062:市·特别区551、町村511)	923	751	695	531	475	433	416	364	302	312	150	159	135
2016年度(n=1,069:市·特别区546、町村523)	944	857	704	666	496	474	472	436	400	352	227	223	189

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## 工課題

地域でのICT利活用による事業を進める上での大きな課題（問題点）について上位5位までを尋ねた $ ^{*4} $ 。「導入・運用コストが高い」（82.1%）が最も多く、次いで「自治体の人材やノウハウ不足」（79.9%）、「財政的に厳しいから」（71.8%）、「費用対効果が不明確」（71.7%）の順となった。経年でみると「利用者の費用負担が望みにくい」が減少傾向にある一方、「自治体の人材やノウハウ不足」が増加傾向にある（図表6-3-1-4）。

図表6-3-1-4 ICT利活用事業を推進する上での課題

(出典)総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## 2 分野別の ICT 利活用状況

アンケートでは、医療・介護、福祉、教育等の行政分野ごとに、2016年度にICTシステムを利活用した具体的な事業を自治体又はその関連団体が運営しているか、あるいは何らかの形で運営に参加・協力 $ ^{*5} $ しているかを尋ねた。また、各事業を運営、または何らかの形で参加・協力していると回答した自治体に対しては、当初想定してい
た成果の有無についても尋ねた $ ^{*6} $ 。

## ア 防災分野

防災分野では、「防災メール」が8割近い実施率となり、「カメラ・センサー等による防災情報収集」も5割を超えた（図表6-3-1-5）。経年でみると、各事業の実施率は約2割から8割と差異が見られるものの全ての事業で実施率が上昇しており、防災分野でのICT利活用が進んでいることがわかる。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についてもほぼすべての自治体が一定の成果を得られていると回答している。

防災分野におけるICT利活用状況と成果

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## 教育分野

教育分野では、「電子黒板・デジタル教科書」が7割を超える実施率となり、「校務支援」も3割を超えた（図表6-3-1-6）。経年でみると、「電子黒板・デジタル教科書」と「学校間の遠隔教育」で増加が見られる $ ^{*7} $ 。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についても9割強の自治体が一定の成果を得られていると回答し、「学校間の遠隔教育」では所定の成果が上がっているという自治体の割合が増加した。

図表6-3-1-6 教育分野におけるICT利活用状況と成果

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)
## ウ 防犯分野

防犯分野では、「防犯メール」が6割を超える実施率となり、「防犯マップ共有」は実施予定を合わせると2割を超えた（図表6-3-1-7）。経年でみると、大きな変化はないが「防犯マップ共有」の実施率がやや増加した $ ^{*8} $ 。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についてもほぼすべての自治体が一定の成果を得られていると回答している。

図表6-3-1-7 防犯分野におけるICT利活用状況と成果

運営している、または参加・協力している

今後実施する予定、または検討している

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## 工観光分野

観光分野では、「有力サイト等を活用した他地域等での観光情報提供」が5割を超える実施率となった（図表6-3-1-8）。実施予定では「多機能端末等を用いた観光情報生成・提供」が2割を超えた。経年でみると、「有力サイト等を活用した他地域等での観光情報提供」の実施率が大きく増加しており、半数を超える自治体がICTを活用して観光客を呼び込む取組をおこなっていることがわかる。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についても8割強の自治体が一定の成果を得られていると回答している。

図表6-3-1-8 観光分野におけるICT利活用状況と成果

運営している、または参加・協力している

今後実施する予定、または検討している

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## 才福祉分野

福祉分野では、「子育て支援情報提供」が3割の実施率となり、「見守り・安否確認」と「要支援者情報共有」は15%を上回っている（図表6-3-1-9）。経年でみると、「子育て支援情報提供」や「見守り・安否確認」が増加傾向にある $ ^{*9} $ 。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業においても9割強の自治体が一定の成果を得ていると回答している。
図表6-3-1-9 福祉分野におけるICT利活用状況と成果

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## 力 地域コミュニティ分野

地域コミュニティ分野では、「地域でのSNS、BBS等の活用」が3割を超える実施率となり最も高く、「地域人材・施設情報検索サービス」も2割を超えた（図表6-3-1-10）。経年でみると、2年前よりいずれの事業でも実施率が増加しており、地域コミュニティを活性化するためにICTの利活用が進んでいることがうかがえる。当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についても9割以上の自治体が一定の成果を得られていると回答している。

図表6-3-1-10 地域コミュニティ分野におけるICT利活用状況と成果

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## キ農林水産業振興分野

農林水産業振興分野では、「インターネット直販」が3割近い実施率となり最も高く、「トレーサビリティ」、「POSデータ配信」についても15%を超えた（図表6-3-1-11）。経年でみると、「インターネット直販」、「鳥獣被害対策」が増加した。また、今後の実施予定では「森林管理」、「鳥獣被害対策」が10%前後となり、今後活用地域が広がっていくことが期待される $ ^{*10} $ 。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についても8割強の自治体が一定の成果を得られていると回答している。
図表6-3-1-11 農林水産業振興分野におけるICT利活用状況と成果

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## ク 交通分野

交通分野では、「オンデマンド交通」が3割近い実施率となり、実施予定とともに最も多くなった（図表6-3-112）。経年でみると、「リアルタイム交通情報システム、又はバスロケーションシステム」が最も増加し、運行情報の提供による利便性向上への取組が広がりつつある $ ^{*11} $ 。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についても9割超の自治体が一定の成果を得たと回答している。

図表6-3-1-12 交通分野におけるICT利活用状況と成果

（出典）総務省「地域におけるICT利活用の現状に関する調査研究」(平成29年)

## ケ医療・介護分野

医療・介護分野では、「電子カルテ連携」の実施率が最も高く、「放射線画像診断・遠隔診断」、「コメディカル地域情報連携」、「遠隔ミーティング（医師用）」も10%を超える実施率となった（図表6-3-1-13）。経年でみると「コメディカル地域情報連携」が大きく増加した。また、今後の実施予定でも「コメディカル地域情報連携」が最も多くなり、ICTを活用した情報連携がおこなわれ、きめ細やかな医療・介護サービスの実現が期待される $ ^{*12} $ 。

当初想定していた成果の有無については、いずれの事業についても8割超の自治体が一定の成果を得たと回答している。