Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
太平洋高気圧は、日本の南海上で平年に比べて西への張り出しが強かった。このため、沖縄・奄美では晴れる日が多く、また太平洋高気圧の縁辺に沿って西よりの暖かい空気が流れ込みやすかったため、月平均気温はかなり高く、月間日照時間はかなり多かった。沖縄・奄美の月平均気温平年差は+1.4℃で、1946年の統計開始以来の8月として1位の高い記録となった。また、沖縄地方を中心に7月から少雨の状態が続いた所があった。西日本でも晴れて気温が高い日が多く、月平均気温は高かった。

上旬から中旬にかけてオホーツク海高気圧が出現したため、北・東日本太平洋側では北東からの冷たく湿った空気が入りやすかった。また、太平洋高気圧の北・東日本への張り出しは平年に比べて弱く、前線や湿った気流の影響を受けやすかった。このため、北・東日本太平洋側では曇りや雨の日が多い不順な天候となって月間日照時間がかなり少なくなり、特に北日本太平洋側では気温の低い日が多かった。北・東・西日本では大気の状態が不安定となる時期があり、各地で大雨となった。25日には秋田県の雄物川が7月に続き再び氾濫した。東日本日本海側では、台風第5号の影響も受けたため、月降水量がかなり多かった。

台風第5号は4日に奄美地方に接近し、7日には和歌山県北部に上陸して9日には山形県沖で温帯低気圧に変わった。発生から消滅までの寿命は18日18時間となり、1951年の統計開始以来3番目の長寿台風となった（速報値）。この台風の影響で、東・西日本や奄美地方では大雨となった所があった。

## 9 月 沖縄・奄美では、日照時間が多く気温がかなり高かった。日照時間は、北日本と東日本日本海側でかなり多く、西日本では少なかった。中旬には、台風第18号により、北・西日本と沖縄・奄美を中心に大雨となった。

高気圧と低気圧が交互に日本付近を通過して、北日本から西日本では天気は数日の周期で変化したものの、北日本と東日本日本海側では大陸から移動してきた高気圧に覆われやすかったため、月間日照時間はかなり多かった。一方、西日本では、前線や湿った空気の影響を受けやすかったため、月間日照時間は少なかった。また、西日本では、北からの寒気や前線の影響を受けやすく、月平均気温は低かった。北・東日本では、月平均気温は平年並だったが、上旬は北からの寒気の影響で低温となった時期があった。一方、沖縄・奄美では、太平洋高気圧に覆われて暖かい空気に覆われやすかったため、月間日照時間は多く、月平均気温はかなり高かった。沖縄・奄美の月平均気温の平年差は+1.3℃となり、9月として1位タイの高温となった（統計開始は1946年）。

中旬には台風第18号と前線の影響で、全国的に天気の大きく崩れる時期があった。台風第18号は、13日に非常に強い勢力に発達しながら先島諸島に接近し、宮古島（沖縄県）では13日の日降水量が452.0mmで通年の日降水量として1位の多雨（統計開始は1938年1月）となるなど、記録的な大雨となった所があった。その後、台風第18号は17日に九州南部に上陸、西日本を通過して本州の日本海沿岸を北上、18日には北海道に達した（速報値）。このため、北・西日本と沖縄・奄美を中心に大雨となり、河川の氾濫や浸水、土砂災害などの被害が発生した。

## 10 月 東・西日本、沖縄・奄美では気温がかなり高かった。北日本では下旬に記録的な低温。西日本では月間日照時間がかなり少なかった。

全国的に天気は数日の周期で変化した。日本の南海上で太平洋高気圧の勢力が強く、湿った空気が流れ込みやすかったため、西日本中心に曇りや雨の日が多くなった。特に西日本日本海側では、月間日照時間が平年比66％となり、1946年の統計開始以来最も少なかった。3日は台風第18号が猛烈な勢力で沖縄地方に接近し、5日にかけて対馬海峡付近へ進んだため、沖縄・奄美では暴風雨となり、西日本から沖縄・奄美では大雨となった所があった。一方、東日本では低気圧や前線の影響が弱く、まとまった雨となることが少なかった。北日本では、期間をとおして断続的に強い寒気が流れ込み、特に下旬中心に冬型の気圧配置が強まったため、日本海側では曇りや雨または雪の日が多く、太平洋側では晴れた日が多くなった。北海道地方では7日に平地でも平年より早い初雪を観測した所があり、下旬は各地で雪となった。

気温は、暖かい空気が流れ込みやすかったため、東・西日本、沖縄・奄美ではかなり高かった。特に西日本、沖縄・奄美では、月平均気温がそれぞれ平年差+2.0℃、+2.1℃となり、1946年の統計開始以来最も高かった。北日本では、上旬は高かったが、下旬は強い寒気が流れ込んだためかなり低くなり、気温の変動が大きかった。特に30日から31日にかけて強い寒気が流れこみ、北海道を中心に気温を観測しているアメダス334地点中44地点で日最低気温が統計開始以来10月として最も低くなった（タイ記録5地点を含む）。
11月 北日本日本海側では日照時間が少なく、降水量・降雪量が多かった。東・西日本では気温が低く、東日本と西日本日本海側の日照時間は多かった。沖縄・奄美では日照時間がかなり少なく、降水量が多かった。

日本付近は低気圧と高気圧が交互に通過したが、上旬は東・西日本を中心に移動性高気圧に覆われて晴れた日が多かった。中旬から下旬にかけては北日本付近を低気圧が発達しながらたびたび通過し、低気圧の通過後は北日本を中心に一時的に冬型の気圧配置となって、大陸から寒気が流れ込むことが多かった。特に中旬後半から下旬前半にかけては、偏西風が日本付近で南に蛇行し、真冬並みの強い寒気が流れ込んだ。

このため、北日本日本海側では曇りや雪または雨の日が多く、日照時間が少なく、降水量・降雪量は多かった。東・西日本では気温が低く、低気圧や寒気の影響を受けた東日本日本海側の降水量は多かった。一方、上旬を中心に移動性高気圧に覆われやすかった東日本と西日本日本海側の日照時間は多く、東日本太平洋側と西日本日本海側の降水量は少なかった。

沖縄・奄美では、中旬から下旬にかけて前線や南からの暖かく湿った気流の影響を受けやすく、曇りや雨の日が多かった。このため、日照時間がかなり少なく、降水量は多かった。

12月 全国的に気温が低く、西日本ではかなり低かった。北・東日本日本海側では降水量が多く、北日本や東日本日本海側では大雪となる時期があった。日照時間は北日本日本海側と沖縄・奄美でかなり少ない一方、東日本太平洋側で多かった。

日本付近で偏西風が南に蛇行し、強い寒気が断続的に流れ込んだため、全国的に気温が低く、西日本ではかなり低かった。冬型の気圧配置となる日が多く、日本海側では曇りや雪または雨の日が多かったため、北日本日本海側では日照時間がかなり少なく、東・西日本日本海側でも少なかった。一方、太平洋側では晴れた日が多く、東日本太平洋側では日照時間が多かった。

沖縄・奄美では寒気の影響で曇りの日が多く、日照時間はかなり少なかった。

北日本や東日本日本海側では気圧の谷や低気圧の影響を受けやすかったため、東日本日本海側の降水量はかなり多く、北日本日本海側でも多かった。特に、12日頃や27日頃は発達した低気圧や、その後の強い冬型の気圧配置により、北日本や東日本日本海側を中心に大雪となった。一方、西日本では気圧の谷の影響を受けにくかったため、西日本日本海側の降水量はかなり少なかった。
表 1 梅雨入り・梅雨明けの状況（平成29年）

梅雨入り

地域	本年	平年	前年
冲繩	5月13日頃	5月9日頃	5月16日頃
奄美	5月13日頃	5月11日頃	5月16日頃
九州南部	6月6日頃	5月31日頃	5月24日頃
九州北部	6月20日頃	6月5日頃	6月4日頃
四国	6月20日頃	6月5日頃	6月4日頃
中国	6月20日頃	6月7日頃	6月4日頃
近畿	6月20日頃	6月7日頃	6月4日頃
東海	6月21日頃	6月8日頃	6月4日頃
関東甲信	6月7日頃	6月8日頃	6月5日頃
北陸	6月25日頃	6月12日頃	6月13日頃
東北南部	6月30日頃	6月12日頃	6月13日頃
東北北部	7月1日頃	6月14日頃	6月13日頃

梅雨明计

地域	本年	平年	前年
沖縄	6月22日頃	6月23日頃	6月16日頃
奄美	6月29日頃	6月29日頃	6月18日頃
九州南部	7月13日頃	7月14日頃	7月18日頃
九州北部	7月13日頃	7月19日頃	7月18日頃
四国	7月13日頃	7月18日頃	7月18日頃
中国	7月13日頃	7月21日頃	7月18日頃
近畿	7月13日頃	7月21日頃	7月18日頃
東海	7月15日頃	7月21日頃	7月28日頃
関東甲信	7月6日頃	7月21日頃	7月29日頃
北陸	8月2日頃	7月24日頃	7月19日頃
東北南部	特定しない	7月25日頃	7月29日頃
東北北部	特定しない	7月28日頃	7月29日頃

注：気象庁資料による。
## (2) 被害概况

平成29年の日本への台風の接近数は平年より少ない8個で、そのうち上陸数は平年より多い4個（台風第3号、第5号、第18号及び第21号）となった。

また、梅雨前線の活動が活発となった時期があり、「平成29年7月九州北部豪雨」など記録的な大雨となったところがあった。

これらにより、冠水、倒伏、茎葉の損傷等による被害が発生した。

表 2 平成29年に発生した主要災害種類別被害概況（総数）

災害種類名	被害発生時期	被害面積	被害見込金額	主な被害農作物	主な被害地域
台風第3号及び梅雨前線による大雨	6月30日～7月27日	ha
9,020	億円
35	水陸稲、野菜、果樹	福岡県、秋田県、熊本県 等
台風第18号	9月13日～18日	61,100	25	工芸農作物、果樹、水陸稲	沖縄県、北海道、新潟県 等
台風第21号及び台風第22号	10月21日～30日	51,800	73	野菜、果樹、雑穀・豆類	千葉県、鹿児島県、高知県 等
(3) 平成29年に日本列島に上陸・接近した主な台風経路図

注：1 経路上の〇印は傍らに示した日の午前9時の位置を示す。

2 経路の実線は台風、破線は熱帯低気圧・温帯低気圧の期間を示す。

3 気象庁資料から作成した。
## 第7節 ICT研究開発の推進

## 1 研究開発戦略の推進

我が国のICT分野におけるイノベーションの実現を目指し、国や国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT：National Institute of Information and Communications Technology）等による研究開発・成果展開の着実な推進を図ると共に、平成28年度からのNICT第4期中長期目標の策定に資するため、平成28年度からの5年間を目途とした「新たな情報通信技術戦略の在り方」について情報通信審議会に諮問を行い、同審議会技術戦略委員会における検討を経て、平成27年7月に中間答申が取りまとめられた。同中間答申においては、世界最先端の「社会全体のICT化」による先進的な未来社会の実現を通じた新たな価値の創造、社会システムの変革の実現のため、国及びNICTが取り組むべき重点研究開発分野・課題及びその推進方策が提言されている。総務省では、同中間答申における提言を踏まえ、平成28年度からのNICTの新たな中長期目標を策定・指示するとともに、平成28年度からの研究開発施策を推進することとしている。また、産学官によるIoT推進体制として、平成27年10月に「IoT推進コンソーシアム」が設立され、同コンソーシアムのもとに設置された「スマートIoT推進フォーラム(技術開発WG)」において、IoT関連技術の開発・実証・標準化の推進に向けた取組を進めている。

平成27年12月には、同中間答申において提言された重点研究開発課題のうち、自律型モビリティシステム、次世代IoT等の先端技術分野、さらに、AI・脳研究分野に関する課題について重点的に検討するため、同委員会に、「先端技術WG」と「AI・脳研究WG」を新たに設置し、具体的なプロジェクトの推進方策、研究人材の育成方策、標準化ロードマップ等について検討を進めている。

## 2 最先端の社会全体のICT化実現に向けた研究開発の強化

## 1 IoT共通基盤技術の確立・実証

2020年代には本格的なIoT社会の到来により、500億台の機器の接続や、現在の1,000倍を超える通信量（トラヒック）が予測されており、通信量の一層の増大や伝送要求の多様化への対応が課題となっている。多様なIoTサービスを創出し、膨大なIoT機器による多様なサービスの接続ニーズに対応するため、総務省は、平成28年度から、膨大な数のIoT機器を迅速かつ効率的に接続する技術、異なる無線規格のIoT機器や複数のサービスをまとめて効率的かつ安全にネットワークに接続・収容する技術等の共通基盤技術の研究開発を行うとともに、産学官連携による推進体制の下、先進的な実証を実施し、欧米のスマートシティ等に係る実証プロジェクト等と協調して、国際標準化に向けた取組を強化することとしている。

## 2 自律型モビリティシステム (自動走行・自動制御技術等) の開発・実証

我が国の高齢化・人口減少が進む中で、過疎地も含めた高齢者の安全・安心な生活や多様な経済活動の生産性確保等を図るため、自動走行技術を実装し、ネットワークで高精度に制御する電気自動車、小型無人機、支援ロボット等を実現することは極めて重要となっている。このため、総務省は、自律型モビリティシステムの早期の社会実装、普及を目指し、通信ネットワークの高精度化、高信頼化の技術や、高度地図データベースの高効率な更新・配信技術等の総合的な研究開発及び社会実証を平成28年度から推進することとしている（図表6-7-2-1）。
## 図表6-7-2-1 自律型モビリティシステムの成果展開のイメージ

工事車両

効率の良い通信方式により、

高度地図情報のリアルタイム更新・配信

自律走行型案内ロボット

自動走行技術等の社会実装を加速化し、ITSをより高度化安全・安心で快適な社会の実現

荷物運搬用

自動飛行ドローン

## 3 次世代光ネットワーク技術の研究開発の推進

超高精細映像やビッグデータ等の流通によって急速に増大する通信トラヒックに対応するため、情報通信インフラである光ネットワークの更なる高速大容量化が必要となっている。これに対処するため、NICTでは、伝送・交換の処理を光信号のままで行う高速大容量・低消費電力なネットワーク（オール光ネットワーク）を実現可能とする基盤技術の研究開発を推進している。平成27年度の成果として、産学官が連携し、22コアの非結合型マルチコアファイバ、従来の空間結合型に比べ圧倒的に小型の導波路型入出力デバイス、超ワイドバンド光コム光源等、多くの新技術開発に成功するとともに、光ファイバ1本で毎秒2.15ペタビットの伝送を実験により実証し、3年ぶりに伝送容量の世界記録を更新した。

また、総務省では、NICTにおける研究開発で得られた基盤技術の中でも早期に実用化可能と見込まれる技術について、製品開発・市場展開に向けた研究開発に取り組んでいる。平成27年度から、より高度な光伝送方式を用いた高速大容量光伝送技術並びに低消費電力化を進めた信号処理回路技術により、毎秒1テラビット級の光伝送を実現する「巨大データ流通を支える次世代光ネットワーク技術の研究開発」を推進している（図表6-7-2-2）。

図表6-7-2-2 次世代光ネットワーク技術のイメージ

巨大データが流通する将来ネットワーク

中継ノードを構成する通信機器

## 4 多言語音声翻訳技術の研究開発・実証の推進

総務省では、「グローバルコミュニケーション計画」を平成26年4月に発表し、NICTが開発した多言語音声翻訳システムを社会実装することにより、世界の「言葉の壁」をなくし自由でグローバルな交流を実現することとしている。同計画を着実に進めるため、総務省では平成27年度から5年間の計画で、多言語音声翻訳システムを社会実装する上で必要な取組として、周囲の様々な雑音の中で会話を正確に認識するための雑音抑圧技術等の研究開発や、病院、商業施設、鉄道、タクシー等の実際の現場での性能評価等を実施している。また、多言語音声翻訳シ
ステムを広く普及させることを目的として、誰もが使い易い翻訳システムのユーザインタフェースを開発し、平成27年度は全国5ヶ所（富山県富山市、愛知県名古屋市、奈良県明日香村、広島県広島市・廿日市市、香川県高松市）の商業施設や観光案内所等で利活用実証を実施した。さらに、NICTは、平成27年10月より、従来の日英中韓に加え、スペイン、フランス、タイ、インドネシア、ベトナム、ミャンマー語の10言語の旅行会話の翻訳を比較的精度よく実現した多言語音声翻訳アプリ（VoiceTra）の最新バージョンを公開している。

## 5 次世代人工知能の実現に向けた研究

人工知能（AI）技術は多様な分野で新たな価値を創出し、持続的な経済成長、より豊かな国民生活の実現を支える基盤技術であり、我が国の国際競争力を強化する上で極めて重要な技術である。

NICT では、ビッグデータ処理に基づくAI技術や、脳科学の知見に学ぶAI技術の研究開発に取り組んでいる。具体的には、NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所において主にビッグデータ解析技術や多言語音声翻訳技術等の研究開発（図表6-7-2-3）を、またNICT脳情報通信融合研究センター（CiNet）では脳の仕組みを解明し、その仕組みを活用したネットワーク制御技術、脳機能計測技術等の研究開発（図表6-7-2-4）を行っている。

平成28年4月18日に、総務省、文部科学省、経済産業省の3省が中心となり、司令塔機能を果たす「人工知能技術戦略会議」を設置し、この戦略会議のもとで関係府省、学界、産業界と連携を図りつつ、人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを本年度中に策定することとしている。

総務省では、NICTを中心に取り組んでいるAIや脳科学分野の研究開発を一層推進するとともに、情報通信審議会における次世代のAI技術の研究開発の推進方策等に関する審議を踏まえ、我が国のAI技術の高度化と産業界への展開に向けて、積極的に取り組んでいくこととしている。

## 図表6-7-2-3 NICTユニバーサルコミュニケーション研究所の研究概要
## 図表6-7-2-4 NICT脳情報通信融合研究センターの研究概要

## 脳が感じ理解する仕組みを解明

・脳にやさしい情報通信

・心地のよいコミュニケーション

・次世代人工知能

## BMIによる脳機能の強化支援

・脳活動から意図を推定しパソコンや☐ボットを操作

・運動、コミュニケーション障がい者のリハビリ

## 最先端脳活動計測

• 世界最先端の脳活動イメージング技術

• スパコンによるビッグデータの解析

スーパーコンピュータ“京”との連携

## 6 研究成果の社会実装を加速するテストベッドの構築・活用

NICTでは、平成11年度より、研究開発テストベッドネットワーク（JGN）を構築し、これを国内外の研究機関等へ広く開放することで、先進的なネットワーク技術の研究開発や多様なアプリケーション実証実験の推進等に貢献してきた。また、平成14年度より、大規模汎用インターネットシミュレータとしてStarBEDの運用を開始し、平成23年度からは大規模エミュレーション基盤（StarBED $ ^{3} $ ）として、様々な技術の検証テストベッドを提供してきた。今後も、IoTの技術実証と社会実証の一体的な推進が可能なテストベッドの提供など、ICT研究開発成果の実証を推進するためのテストベッドを構築し、利活用の促進を図っていく。

## 3 競争的資金を活用したイノベーション創出支援

競争的資金とは、広く研究開発課題を募り、提案された課題の中から専門家を含む複数の者による評価に基づいて実施すべき課題を採択し、研究者等に配分する研究開発資金である。総務省では、ICT分野の研究開発における競争的資金である「戦略的情報通信研究開発推進事業」(SCOPE）等を実施している。

## 1 戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE)

SCOPEにおいては、総務省が定めた戦略的な重点研究開発目標を実現するため、ICTにおけるイノベーションの創出、研究者や研究機関における研究開発力の向上、世界をリードする知的財産の創出等を目的として、独創性や新規性に富む課題の研究開発を実施している。平成28年度は、(1)重点領域型研究開発（スマートネットワークロボット、ICTイノベーション創出型研究開発及び先進的通信アプリケーション開発型）、(2)若手ICT研究者等育成型研究開発、(3)電波有効利用促進型研究開発、(4)地域ICT振興型研究開発及び(5)国際標準獲得型研究開発の5つのプログラムに関する課題を実施している。

## 2 ICTイノベーション創出チャレンジプログラム

平成26年度より、ICT分野における我が国発のイノベーションを創出するため、民間の事業化ノウハウ等の活用による事業化育成支援と研究開発支援を一体的に推進することで、大学、ベンチャー企業などによる技術成果の具現化を促進し、新事業への挑戦を支援する常時応募可能な「ICTイノベーション創出チャレンジプログラム(I-Challenge!）」（図表6-7-3-1）を実施している。本事業は、我が国の技術力・アイデアを活かした新事業や新サービスの創出を促進するとともに、民間資金（リスクマネー）の活性化を誘発し、ICT分野におけるエコシス
テムの形成促進に貢献することを目指すものである。

平成27年度は、センサを活用した新たな介護サービスやヘルスケアサービスなどの4件を採択し、事業化に向けた支援を実施している。

## 图表6-7-3-1

「ICTイノベーション創出チャレンジプログラム」の事業概要

## 3 異能(Inno)vationプログラム

ICT分野において、既存の価値や常識にとらわれない独創的な人材の発掘を目指して「異能（Inno）vationプログラム」を実施している。本プログラムでは、ICT分野において破壊的な地球規模の価値創造を生み出すために、大いな可能性があるリスクの高い課題に挑戦する独創的な人を支援し、野心的な目標を設定するとともに革新的なアプローチによる挑戦や、実現への道筋が明確となるような価値ある失敗を高く評価することとしている。平成27年度は、公募に対して1,061件の応募があり、最終的に14名の提案が採択された（図表6-7-3-2）。

図表6-7-3-2 異能vationプログラムのスキーム
## 4 ICT国際連携推進研究開発プログラム

## 1 外国政府と連携した戦略的な国際共同研究

ICT 市場のグローバル化の加速に伴い、国際標準の獲得やグローバルニーズに応じた研究開発の必要性が一層増加している。その中で、我が国の研究機関が実施する研究開発成果の更なる展開やイノベーションの創出を図るためには、研究開発の初期の段階から国際標準化や実用化等の出口を見据え、各国の有する技術の優位性を踏まえつつ、外国政府との連携による戦略的な研究開発を推進することが有効である。こうした背景を踏まえて、総務省では、平成24年5月の日欧閣僚級会合での合意を踏まえ平成24年度から、欧州委員会と連携し、我が国と欧州における大学、民間企業等研究機関の共同提案に対して研究開発資金を支援するため、国際共同研究を実施している。平成25年度より3テーマ（光通信、無線通信、情報セキュリティ）、平成26年度より2テーマ（ビッグデータ、光通信）の計5テーマで日欧共同研究プロジェクトを開始している。また、平成27年度には、新たに2テーマ（5G、ICTロボット）で日欧共同公募を実施したところである。

## 2 研究者の国際交流推進

NICT では、高度通信・放送分野に関し、最新の技術及び研究情報の共有、技術水準の向上並びに人材育成に寄与するとともに、研究開発の推進及び国際協力に貢献するため、研究者の国際交流を推進する「国際交流プログラム」を実施している。

同プログラムでは、海外の研究者を受け入れて通信・放送技術の研究開発を行う研究機関や通信・放送技術に関連する学術的な啓発活動を行うことを希望する研究機関等を支援しており、我が国及び世界の研究者の国際交流の促進に貢献している。平成28年度においては、欧州及びアジアから計8件の研究者招へいに対する支援を予定している。

## 5 社会インフラの強化への貢献

## 1 通信・放送インフラ等の耐災害性の強化

総務省では、東日本大震災での経験を踏まえ、平成23年度より災害に強い情報通信技術の実現に向けた研究開発施策に取り組むとともに、総務省、NICT、大学及び民間企業からなる耐災害ICT研究協議会等を中心とした産学官連携体制により、研究開発成果の普及展開を進めている。

平成26年度より、内閣府が推進する府省横断による戦略的イノベーション創造プログラム（SIP：Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program）の研究テーマの一つである「レジリエントな防災・減災機能の強化（リアルタイムな災害情報の共有と利活用）」において、総務省及びNICTの研究開発成果を活用し、豪雨・竜巻予測技術の開発や、災害情報の配信技術の開発などの取組を実施している。また、NICTは、平成28年3月に宮城県仙台市において「耐災害ICT研究シンポジウム及びデモンストレーション2016」を開催した。同シンポジウムには、パネリストとして海外国立研究機関の所長等を招き、耐災害ICT研究によるレジリエントな社会構築についてのパネル討論を行うとともに、併設された展示場において、我が国のICT防災技術に関する展示とデモンストレーションを行った。

## 2 ICTによる社会インフラ維持管理

高度経済成長期に集中的に整備された社会インフラの老朽化が進み、効果的・効率的に社会インフラを維持管理していくことが課題となっている。このため、総務省では、センサ等のICTを活用した効果的・効率的な社会インフラの維持管理を可能とするため、センサで計測したひずみ、振動等のデータを、高信頼かつ超低消費電力で収集・伝送する通信技術等の研究開発・国際標準化に取り組んでいる。

平成27年度については、平成26年度に試作した超低消費電力通信用LSIの仕様を拡張し、セキュアな無線通信を実現するための暗号化・認証機能を実装したLSIの第二次試作を行い、動作検証を実施した。また、引き続き、
福井県鯖江市において、前年度（30メートル級）より通信環境の厳しい100メートル級のコンクリート橋において、新たにバケツリレー方式でセンサのデータを伝送するマルチホップネットワーク等の技術実証を実施した。

## 6 その他の研究開発

## 1 宇宙通信技術

## ア 次期技術試験衛星の開発

総務省では、宇宙基本計画に「新たな技術試験衛星を平成33年度めどに打ち上げることを目指す。」と記載されたことを踏まえ、文部科学省、経済産業省と連携し、フレキシブルペイロード技術等の軌道上実証を目指し、大容量伝送可能な次期技術試験衛星の開発に取り組んでいる。

## イ「海のブロードバンド」による海底資源調査の高度化・効率化

総務省は、効率的な海洋資源調査に資するべく平成26年度から海洋資源調査のための次世代衛星通信技術に関する研究開発を開始し、資源調査船等に搭載する地球局の小型化・省電力化や衛星の自動追尾（揺れ対策）等の技術開発に取り組んでいる。

## ウ 光衛星通信技術

NICTは、高速・大容量化する衛星通信のデータ伝送等を円滑に行うため、衛星～衛星間及び衛星～地上間を光（近赤外線）により数10Gbps級で伝送可能な光通信技術の研究開発に取り組んでいる。

## 工衛星リモートセンシングの高度化

NICTでは、気候変動、気象等の関係機関と連携しつつ、様々な周波数帯の電磁波における衛星搭載センサにより、降水、雲・エアロゾル、風速・風向、気温、大気汚染物質等の観測技術及びその観測データ等の高次解析アルゴリズムの研究開発を実施している。

## 2 未来ICT基盤技術

## ア 超高周波 ICT 技術に関する研究開発

総務省及びNICTでは、ミリ波、テラヘルツ波等の未開拓の超高周波帯を用いて、新しい超高速無線通信方式の基盤技術や、社会インフラの劣化診断等のためのセンシングシステムの研究開発を実施している。平成27年度は、テラヘルツ帯量子カスケードレーザのテラヘルツコムへの位相ロック技術を確立し、非常に高い周波数安定性を達成した。また、テラヘルツ波発生部と検出部を集積化した小型テラヘルツ波プローブを開発し、センササイズ1x1.5mmの小型化と100GHz信号の検出を実現した。さらに、シリコン集積回路で回路レイアウトの工夫により性能を維持しつつ小型化を実現し、世界最高性能のD帯（110～170GHz）増幅器の開発に成功した。

## イ量子ICT技術に関する研究開発

NICTでは、計算機では解読不可能な量子暗号技術や、微弱な光信号から情報を取り出す量子信号処理に基づく量子通信技術の研究開発を実施している。平成27年度は、量子暗号技術について、長期フィールド試験を継続するとともに、統一的な安全性評価基準項目の選定・文書化、鍵を効率的に上位アプリケーションへと供給するシステムの開発などを実施した。量子通信技術については、光空間通信での実証に向けたプロトタイプの設計、試作等を実施した（図表6-7-6-1）。
## 量子通信技術と量子暗号技術のイメージ

## ウ ナノICT技術に関する研究開発

NICTでは、ナノメートルサイズの微細構造技術と新規材料により、光子検出器や光変調・スイッチングデバイス等の性能を向上させる研究開発を実施している。平成27年度は、有機ナノICT基盤技術について、EOポリマー光位相変調器をモジュール化し、従来材料では不可能な100GHzでの超高速位相変調動作を確認するとともに、原子層堆積酸化膜被覆により光耐久性向上を実証した。また、超伝導ICT基盤技術について、4ピクセルインターリーブ型超伝導単光子検出器を作製し、超伝導単一磁束量子回路による信号処理を含めて従来比10倍以上の高速化を実現した。

## 3 電磁波センシング基盤技術

NICTでは、局地的な大雨の検出・予測精度の向上、水循環の仕組みの解明とその予測精度の高度化のためのレーダーやライダー等の研究開発を実施している。平成27年度は、大阪と神戸に整備したフェーズドアレイ気象レーダーのデータを活用したゲリラ豪雨対策支援システムについて、自治体と連携した技術実証や評価試験を行った。また、日本と欧州が協力して開発を進める地球観測衛星EarthCAREに搭載する雲プロファイリングレーダーの地上検証に用いるW帯電子走査雲観測レーダーの開発を完了し、性能評価実験を実施した。

さらに NICT では、大規模災害発生時の被害状況把握を可能とする航空機搭載合成開ロレーダー（SAR）の研究開発を実施しており、平成27年度は、WebGIS技術を活用したSARデータ公開システムを構築するとともに、SAR観測データからの情報抽出技術の高度化を進め、高精度フライト制御による地表面微小変化計測技術や、垂直構造物の自動抽出技術を確立した（図表6-7-6-2）。
## 図表6-7-6-2 航空機搭載SARによる人工構造物の自動抽出

➢ 干渉計(インターフェロメトリ)の機能を使うと、対象物の高さを測定できる。

左図は、この機能を応用して人工構造物（送電鉄塔）を自動抽出した例。送電鉄塔のみが色付けされている。色は鉄塔の高さを表している。

➢山奥に広範囲に分布する送電鉄塔を効率的に調査可能。普段の送電鉄塔の管理や、震災による電力喪失後の、迅速な電力の復旧に使える。

➤電力会社との共同研究を進めている。

この他、NICTでは、気候変動予測精度向上や大気環境診断のためのミリ波、サブミリ波センサ、飛翔体搭載ライダーの研究開発を実施している。平成27年度は、ドップラー風ライダーシステムによる風計測の実証試験を行い、風観測精度として0.1m/s以下を達成した。また、衛星搭載ドップラー風ライダーへ向けたフィージビリティスタディとして気象予報へのインパクト調査を進めた。また、通信/放送/測位/衛星利用などに影響をおよばす太陽活動や地球近傍の電磁波環境などの監視を行い「宇宙天気予報」を配信している。平成27年度においては、その精度向上のために世界でも類を見ない、地表から高度500kmまでを統一的に計算可能なシミュレーションコード「GAIA」を開発している。
## 1 世帯における食品使用量、食品ロス量及び食品ロス率

平成26年度における世帯食の一人1日当たりの食品使用量は1,103.1 gであった。

これを主な食品別にみると、「調理加工食品」が232.6 g と最も多く、次いで「野菜類」が221.3 g 、「穀類」が136.3 g 、「牛乳及び乳製品」が91.4 g 、「果実類」が84.7 g となっている。

また、世帯食の一人１日当たりの食品ロス量は40.9 g であった。

これを主な食品別にみると、「野菜類」が19.5 g と最も多く、次いで「果実類」が7.3 g 、「調理加工食品」が4.2 g 、「穀類」が1.7 g 、「魚介類」が1.5 g となっている。

この結果、平成26年度における世帯食の食品ロス率は3.7％となった。

図１ 主な食品別の食品使用量及び食品ロス量（世帯食一人１日当たり）

「油脂類」、「調味料類」、「菓子類」及び「飲料類」を合計したものをいう（以下同じ。）。

## (1) 世帯員構成別の食品使用量及び食品使用量割合

世帯食における一人1日当たりの食品使用量を世帯員構成別にみると、「単身世帯」が1,498.8 gと最も多く、次いで「2人世帯」が1,309.7 g、「3人以上世帯」が948.8 gとなっている。

また、主な食品別に食品使用量割合をみると、単身世帯及び3人以上世帯では「調理加工食品」が最も高く、2人世帯では「野菜類」及び「調理加工食品」が高くなっている。
図２ 世帯員構成別、主な食品別の食品使用量割合（世帯食一人１日当たり）

2 統計数値については、表示単位未満を四捨五入しているため合計値と内訳の計が一致しない場合がある（以下同じ。）。

## (2) 世帯員構成別の食品ロス量及び食品ロス量割合

世帯食における一人1日当たりの食品ロス量を世帯員構成別にみると、「単身世帯」が61.4 gと最も多く、次いで「2人世帯」が52.8 g、「3人以上世帯」が32.2 gとなっている。

また、主な食品別に食品ロス量割合をみると、全ての世帯員構成別で「野菜類」、「果実類」、「調理加工食品」の順で高くなっている。

図3 世帯員構成別、主な食品別の食品ロス量割合（世帯食一人1日当たり）

注：〈〉内の数値は食品ロス量を示している。
## (3) 食品ロス率

## ア 世帯員構成別の食品ロス率

世帯食における食品ロス率を世帯員構成別にみると、「単身世帯」では4.1%、「2人世帯」では4.0%、「3人以上世帯」では3.4%となっており、単身世帯の食品ロス率が最も高くなっている。

また、「世帯計」の食品ロス率を発生要因別にみると、「過剰除去」によるものが2.0%、「食べ残し」によるものが1.0%、「直接廃棄」によるものが0.7%となっている。

図４ 世帯員構成別の食品ロス率

## イ 主な食品別の食品ロス率

主な食品別に食品ロス率をみると、「野菜類」が8.8％と最も高く、次いで「果実類」が8.6％、「魚介類」が5.8％となっており、過剰除去によるロス率の高い生鮮食品で高くなっている。

図5 主な食品別の食品ロス率

## ウ 食事管理者の年齢階層別の食品ロス率

食事管理者の年齢階層別に食品ロス率をみると、「60歳以上」が4.4%、次いで「29歳以下」が4.2%となっている。

過剰除去が最も多いのは「60歳以上」、食べ残し及び直接廃棄が最も多いのが「29歳以下」となっている。
図6 食事管理者の年齢階層別の食品ロス率

参考 食品ロス率の階層別の世帯分布

平成26年度の世帯食における食品ロス率は3.7%であるが、食品ロス率の階層別に調査世帯（346世帯）の分布をみると、全体の6割がこれを下回る結果となっており、中位（173番目と174番目の平均値）の世帯における食品ロス率は2.8%となっている。
## (1) 朝食時

主食では、「パン類」が5.03回と最も多く、次いで「米が主体の料理」が3.30回となっている。

主菜では、「肉類が主体の料理、加工品」が2.35回と最も多く、次いで「主体となる食材のない料理」 $ ^{注} $ が1.40回、「豆及び豆腐が主体の料理、加工品」が0.98回となっている。

副菜では、「野菜類が主体の料理、加工品」が3.17回と最も多くなっている。

また、「牛乳及び乳製品が主体の料理、加工品」が3.62回、「果実類、加工品」が3.50回となっている。

注：「主体となる食材のない料理」とは、複数の食材を使用しているカレー、シチュー等をいう。

## (2) 昼食時

主食では、「米が主体の料理」が2.39回と最も多く、次いで「めん類」が1.71回となっており、めん類は朝食時、夕食時に比べ多くなっている。

主菜では「肉が主体の料理、加工品」が0.84回と最も多く、次いで「主体となる食材がない料理」が0.57回となっている。

副菜では、「野菜類」が2.10回と最も多くなっている。

## (3) 夕食時

主食では、「米が主体の料理」が5.40回と最も多くなっている。一方、「パン類」は0.25回となっており、朝食時、昼食時に比べ最も少なくなっている。

主菜では「魚介類」が2.43回と最も多く、次いで「肉類が主体の料理、加工品」が

2.42回となっている。

副菜では「野菜類」が6.66回と最も多くなっている。
表 1 1 週間に調理、飲食した料理・食品の出現回数（1 世帯当たり）

单位：回

料理区分	料理・食品区分	朝食時	昼食時	夕食時
主食	米 が 主 体 の 料 理	3.30	2.39	5.40
パ ン 類	5.03	1.23	0.25
め ん 類	0.16	1.71	0.59
主菜	豆及び豆腐が主体の料理、加工品	0.98	0.36	1.14
肉類が主体の料理、加工品	2.35	0.84	2.42
卵類が主体の料理、加工品	0.20	0.06	0.10
魚介類が主体の料理、加工品	0.67	0.52	2.43
主体となる食材のない料理	1.40	0.57	1.59
副菜	野菜類が主体の料理、加工品	3.17	2.10	6.66
いもが主体の料理	0.23	0.16	0.60
きのこ類が主体の料理	0.02	0.01	0.06
海藻類が主体の料理、加工品	0.36	0.18	0.27
牛乳及び乳製品	牛乳及び乳製品が主体の料理、加工品	3.62	0.73	0.61
果物	果実類、加工品	3.50	1.71	1.90
汁物	みそ汁、スープ類	1.92	0.94	2.77
その他	菓子類	1.37	0.72	0.47
飲料類	8.13	3.84	5.59
その他食品、加工品	0.74	1.05	1.14

注：1 調査期間1週間において、家庭で調理、飲食した料理・食品について、料理・食品ごとの出現回数を計上したものである。

例えば、朝炊いたごはんを昼食時に持ち越して食べた場合は、朝食と昼食の両方に1回ずつ計上している。

2 料理・食品の出現回数には、外食、学校給食等により飲食したものは含まれない。

3 料理・食品区分は、調理、飲食した料理・食品が何の食品（食材）を主体としているかによって分類したものである（分類の詳細は5ページ「別表2 世帯調査における料理・食品区分」を参照。）。

4 料理区分は、3で分類した料理・食品を「主食」、「主菜」、「副菜」、「牛乳及び乳製品」、「果物」、「汁物」、「その他」に便宜的に分類したものである。

なお、料理によっては主食と主菜、主食と副菜といった組み合わせによる複合的料理も多くあり、この表では目安として料理・食品を区分けしているため、利用に当たっては注意されたい。

## (4) 食事管理者の年齢階層別にみた朝食のメニュー

## ア 主食

調査期間1週間において、朝食時に「パン類」が出された回数は5.03回であった。これを食事管理者の年齢階層別にみると、「40～49歳」階層が4.52回と最も少なく、「50～59歳」階層が5.29回と最も多くなっている。

また、「米が主体の料理」については3.30回で、これを食事管理者の年齢階層別にみると、「40～49歳」階層が3.95回と最も多く、「29歳以下」階層が2.31回と最も少なくなっている。

## イ 主な主菜・副菜

朝食時に「野菜類が主体の料理、加工品」が出された回数は3.17回であった。

これを食事管理者の年齢階層別にみると、「29歳以下」階層が1.15回と最も少なく、「60歳以上」階層が4.36回と最も多くなっている。

また、「肉類が主体の料理、加工品」は2.35回で、これを食事管理者の年齢階層別にみると、「60歳以上」階層が1.86回と最も少なく、「29歳以下」階層が3.00回と最も多くなっている。
表 2 朝食時に調理、飲食した料理・食品の出現回数（食事管理者の年齢階層別）（1 世帯 1 週間当たり）

单位：回

料理・食品区分	世帯計	29歳以下	30～39	40～49	50～59	60歳以上
パン類	5.03	4.85	5.25	4.52	5.29	5.09
米が主体の料理	3.30	2.31	3.37	3.95	3.64	2.63
野菜類が主体の料理、加工品	3.17	1.15	1.68	2.11	4.06	4.36
肉類が主体の料理、加工品	2.35	3.00	2.52	2.44	2.65	1.86
主体となる食材のない料理	1.40	1.77	1.75	2.05	1.75	0.40

## (5) 食事管理者の年齢階層別にみた夕食のメニュー

## ア 主食

調査期間 1 週間において、夕食時に「米が主体の料理」が出された回数は5.40回であった。

これを食事管理者の年齢階層別にみると、「29歳以下」階層が4.54回と最も少なく、「30〜39歳」階層が5.62回と最も多くなっている。

## イ 主な主菜・副菜

夕食時に「野菜類が主体の料理、加工品」が出された回数は6.66回であった。

これを食事管理者の年齢階層別にみると、「40～49歳」階層が4.70回と最も少なく、「60歳以上」階層が8.12回と最も多くなっている。

また、「魚介類が主体の料理、加工品」については2.43回、「肉類が主体の料理、加工品」については2.42回で、いずれも「29歳以下」階層が最も少なくなっている。

表 3 夕食時に調理、飲食した料理・食品の出現回数（食事管理者の年齢階層別）（1 世帯 1 週間当たり）

单位：回

料理・食品区分	世帯計	29歳以下	30～39	40～49	50～59	60歳以上
野菜類が主体の料理、加工品	6.66	5.62	5.78	4.70	7.46	8.12
米が主体の料理	5.40	4.54	5.62	5.26	5.49	5.41
魚介類が主体の料理、加工品	2.43	1.31	1.75	1.80	2.76	3.15
肉類が主体の料理、加工品	2.42	1.92	2.72	2.56	2.54	2.11
主体となる食材のない料理	1.59	2.00	1.78	1.64	1.66	1.34
## 注意

○ 土地登記簿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。

○ 居住地以外の、他の市区町村にある土地も含めて記入してください。

○ すでに原野化し、現状が耕地でないものは除きます。

○ 「耕作を放棄している」は、1年以上作付け(肥培管理も)していない土地のうち、今後も作付けする考えのない土地をいいます。なお、すでに原野化している土地は含めないでください。

○ 「貸している」「借りている」は、無償の場合も含みます。

○ 実質的に経営を任せている場合は、「貸している」に記入してください。

## 烟

## (牧草専用地は含み、樹園地は除きます。)

(ha) (町) (反) (畝)
所有している畑	417	8	8	8	8
そのうち、貸している畑	418	8	8	8	8
そのうち、耕作を放棄している畑	419	8	8	8	8

## 借入地としない

自分が借りて 野菜を作付け 所有者は水稻を 作付けしている 自分が借りて 麦を作付け 平成26年2月 借りた土地に所有者が耕作 平成27年2月

経営している畑に過去1年間にどのような作付けをしましたか、談当する項目に面積を記入してください。(町)(反)(敵)

普通作物を作った畑	423	8	8	8	8	8
飼料用作物だけを作った畑	424	8	8	8	8	8
牧草専用地	425	8	8	8	8	8
何も作らなかった畑	426	8	8	8	8	8

(423～426の合計は、経営している畑(④)と一致します)

注:「飼料用作物だけを作った畑」には、牧草を作った畑を含めますが、牧草だけを作った畑は「牧草専用地」とします。

「牧草専用地」には、草地造成により造成した草地を含めます。

## 樹園地

(ha) (町) (反) (畝)
所有している樹園地	427
そのうち、 貸している樹園地	428
そのうち、 耕作を放棄している樹園地	429
借りている樹園地	430
経営している樹園地 (427-428-429-430)	⑤

## ぜ地以外(山林・原野など)

山林・原野など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) (町) (反) (畝)
耕地以外で利用した土地面積	441	8	8	8	8	8

## ハウス・ガラス室

過去1年間に施設園芸に利用したハウス・ガラス室の実面積を記入してください。

(a) (畝) m²
ハウス・ガラス室の実面積	442	8	8	8

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。

## 山林

のちほど、12ページで

記入してください

## 【6】所有している農業用機械

現在所有している機械について、その台数を記入してください(複数の農家で共有している場合は保管している方のみ記入してください。)。

動力田植機	451	8	8
トラクター	452	8	8
コンバイン	453	8	8
## 【10】過去1年間の農産物の販売

1 過去1年間の農産物の販売金額(売上高)について、該当するもの1つに必ず記入してください。(畜産物、栽培きのこ、養蜂、まゆなどを含みます。)

注:販売金額には、売上金額を記入してください(肥料代、農薬代などの経費を引かない。)

自給分(自家消費した分)の見積金額は含めないでください。

販売なし
農産物の販売あり	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	0

「5億円以上」の場合は、金額も記入してください。

## 農産物の販売金額がある方のみ記入してください。

2 過去1年間の販売金額が上位3位までの部門の順位を記入し、合計に占める割合をそれぞれ記入してください。

1位	2位	3位	割
水稻・陸稲	803	0	0	0
麦 類	805	0	0	0
雑穀・いも類・豆類	807	0	0	0
工芸農作物	809	0	0	0
露地野菜	811	0	0	0
施設野菜	813	0	0	0
果 樹 類	815	0	0	0
花き・花木	817	0	0	0
その他の作物	819	0	0	0
酪 麗	821	0	0	0
肉用牛	823	0	0	0
養 脈	825	0	0	0
養 鶏	827	0	0	0
養 蚕	829	0	0	0
その他の畜産	831	0	0	0

## 注意

【販売金額には次のものを含めます】

○ 自ら営む農家レストランや農産物加工品の製造に仕向けた農産物の見積金額

○ 観光農園を営んでいる場合の入園料(入場料)(入園料金で農産物を一定量収穫させる場合)

○ 貯蔵しておいた農産物を過去1年の間に販売した金額

○ 売買契約済みであるが、代金を受け取っていない分の見積金額

○ 「消費者に直接販売」には自ら生産した農産物又はそれを使用した加工品を消費者に販売しているものが該当します。

○ 「その他の農産物直売所」には、共同で運営している直売所又は他の人が運営している直売所が該当します。

該当するすべてに	農 協 へ	833	0
農協以外の集出荷団体へ	834	0
卸 売 市 場 へ	835	0
小 売 業 者 へ	836	0
食品製造業・外食産業へ	837	0
消
直費
接者
販に
売	自営の農産物直売所で
その他の農産物直売所で	838	0
インターネットで
他の方法で(無人販売など)	840	0
その 他 へ	841	0

うち売上1位の出荷先	843
## 【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。

1 環境保全型農業への取組について

(1) 過去1年間に農薬、化学肥料を使用しない有機農業に取り組んだ面積を記入してください。

(a)(畝)	m²
農薬、化学肥料を使用せずに栽培した面積	991	8	8

(2) 過去1年間に農薬と化学肥料の使用量を共に地域慣行の半分以下に減らして農産物の栽培を行った面積を記入してください。

農薬、化学肥料を

慣行の半分以下で

992

栽培した面積

2 農業用機械の所有状況について

(1) 乗用管理機の所有台数を記入してください。

乗用管理機の所有台数 993 8 8 8 8 8

(2) 普通型コンバインの所有台数を記入してください。

普通型コンバインの所有台数 994 8 8 8 8 8

3 過去1年間にタケノコ生産に供した竹林の面積を記入してください。

(ha) (町)	(反)	(a) (畝)
タケノコの生産に供した竹林の面積	995	8	8	8

注:有償、無償に関わらず、他者から借り入れているタケノコ生産に供した竹林を含みます。県外でタケノコ生産に供された竹林の面積は除きます。

## 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
## 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 m^{2}

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。