Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物	加 工 農産物 ウ
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
-	3	54	9	25	24	-	0	0	-	20	-	100
51	30	1,208	188	272	214	391	215	199	16	143	6	201
5	6	355	74	41	35	47	193	191	x	-	2	202
-	4	18	0	7	x	x	2	x	-	x	-	203
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20	10	217	43	86	57	47	40	38	2	2	6	211
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61	33	543	21	121	110	282	90	89	x	28	18	213
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0	2	347	5	20	17	69	199	199	-	53	-	216
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-	0	13	0	13	x	-	-	-	-	-	-	230
18	26	2,242	305	821	686	877	212	201	12	27	3	231
-	11	73	4	24	24	42	4	x	-	-	-	232
0	0	0	0	-	-	-	0	x	-	-	-	233
-	0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	234
0	1	74	-	-	-	x	0	x	-	x	-	235
1	3	21	0	6	x	x	2	x	-	x	0	236
-	0	0	-	-	-	-	-	-	-	0	-	237
1	x	9	3	-	-	x	-	-	-	x	0	238
-	x	12	0	3	x	x	-	-	-	x	-	302
-	0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	342
-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	361
-	x	1	-	-	-	x	-	-	-	x	-	362
## 27 大阪

市町村	市町村コード	農業産出額ア+イ+ウ	耕
小計ア	米	麦類	雑穀	豆類	いも類	野菜	果実	花き
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
大阪市	100	56	47	4	-	0	0	1	39	0	3
堺市	140	351	246	80	x	0	0	5	133	18	9
岸和田市	202	291	282	22	-	0	0	4	165	72	18
豊中市	203	13	13	3	-	-	0	0	4	1	3
池田市	204	24	24	2	-	-	0	0	6	1	x
吹田市	205	18	18	2	-	0	0	0	15	1	x
泉大津市	206	10	10	2	-	-	0	0	4	0	3
高槻市	207	76	76	57	-	-	0	1	15	1	1
貝塚市	208	236	232	18	-	-	0	1	196	13	3
守口市	209	3	3	1	-	-	0	0	2	0	0
枚方市	210	100	88	48	-	0	0	2	23	3	12
茨木市	211	93	93	51	-	0	0	4	32	3	3
八尾市	212	144	144	19	-	0	0	1	72	1	48
泉佐野市	213	287	274	44	x	-	0	3	224	1	3
富田林市	214	180	178	37	-	-	0	5	113	22	1
寝屋川市	215	24	24	11	-	-	0	6	6	0	0
河内長野市	216	54	54	25	x	0	0	1	12	16	x
松原市	217	44	40	13	-	-	0	0	26	1	x
大東市	218	6	6	4	-	-	0	0	3	-	-
和泉市	219	219	212	33	-	0	0	6	76	58	38
箕面市	220	36	36	12	-	0	0	1	11	1	x
柏原市	221	116	116	2	-	0	0	0	7	105	x
羽曳野市	222	221	221	18	-	-	0	1	21	180	x
門真市	223	8	8	4	-	0	0	0	4	-	-
摂津市	224	6	6	4	-	-	0	0	1	0	x
高石市	225	2	2	2	-	-	0	-	-	-	-
藤井寺市	226	10	10	3	-	-	0	0	3	4	-
東大阪市	227	49	45	12	-	-	0	1	24	2	5
泉南市	228	232	232	24	x	0	0	1	180	7	20
四條畷市	229	35	12	9	-	0	0	0	2	0	1
交野市	230	36	36	19	-	0	0	1	4	12	x
大阪狭山市	231	39	39	11	-	-	0	0	10	17	x
阪南市	232	34	34	13	-	0	0	0	20	0	x
島本町	301	9	9	3	-	-	0	0	5	1	-
豊能町	321	29	28	18	-	0	0	0	10	0	1
能勢町	322	157	132	69	x	0	0	3	53	5	2
忠岡町	341	4	4	2	-	-	0	0	2	-	-
熊取町	361	40	34	11	-	-	0	0	21	1	x
田尻町	362	8	8	3	-	-	0	0	5	0	-
岬町	366	6	6	4	-	-	0	0	1	0	x
太子町	381	95	95	8	-	0	0	0	6	81	-
河南町	382	85	81	22	-	-	0	2	41	7	4
千早赤阪村	383	38	38	8	-	-	0	1	10	15	5
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物	加 工 農産物 ウ
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
-	0	9	-	-	-	x	7	x	-	x	-	100
0	x	104	4	97	92	x	0	x	-	x	-	140
0	2	9	-	3	x	-	6	x	-	-	-	202
-	1	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	203
-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	204
-	x	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	205
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-	0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	209
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0	0	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	211
-	3	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	212
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-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	341
-	x	6	0	6	x	-	-	-	-	-	-	361
-	0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	362
-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	366
-	1	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	381
-	4	4	3	-	-	x	1	x	-	x	-	382
0	0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	383
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
1	4	521	326	127	106	x	1	1	-	x	1	100
0	1	352	84	22	19	x	244	244	-	x	0	201
-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	202
-	0	20	-	16	13	-	3	x	-	1	-	203
-	x	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	204
1	1	389	213	176	152	-	0	x	-	-	-	205
-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	206
0	5	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	207
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-	1	47	28	12	10	-	8	x	-	-	-	210
-	0	695	7	11	x	-	677	x	-	-	-	212
0	x	69	55	14	13	-	-	-	-	-	-	213
0	12	53	5	47	29	-	1	x	-	-	-	214
-	1	172	4	38	34	-	130	129	-	-	-	215
-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	216
-	4	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	217
0	0	192	15	92	79	x	83	82	x	x	-	218
1	2	162	86	39	33	x	1	1	x	x	1	219
0	1	93	14	58	51	x	14	14	-	x	-	220
3	1	36	35	1	x	-	0	0	x	0	3	221
0	1	196	89	15	12	x	79	x	79	x	0	222
0	17	200	78	51	42	x	68	67	-	x	0	223
0	3	591	190	272	215	13	116	x	109	-	-	224
1	x	266	15	9	8	-	242	x	45	0	1	225
0	1	343	209	24	20	-	110	65	44	-	0	226
0	0	82	37	26	10	x	1	1	x	x	0	227
0	0	28	1	26	23	x	-	-	-	x	0	228
0	1	85	32	10	8	-	44	x	x	-	-	229
0	1	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	301
0	0	92	2	49	x	-	41	x	38	-	0	365
0	0	15	0	14	12	-	1	x	-	-	-	381
-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	382
0	0	31	0	11	x	-	19	19	-	-	0	442
-	0	14	5	9	x	-	-	-	-	1	-	443
1	0	1	1	-	-	-	-	-	-	-	1	446
-	x	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	464
0	0	758	133	-	-	-	625	x	-	-	-	481
2	1	169	21	22	20	x	104	63	41	x	0	501
0	x	110	105	-	-	x	4	x	-	x	-	585
0	x	68	54	1	x	x	0	x	-	x	-	586
## 32 島根

市町村	市町村コード	農業産出額ア+イ+ウ	耕	種
小計ア	米	麦類	雑穀	豆類	いも類	野菜	果実	花き
松 江 市	201	530	477	205	0	2	2	9	166	23	66
浜 田 市	202	393	281	118	-	0	2	4	119	31	4
出 雲 市	203	1,252	971	460	8	3	7	15	227	200	30
益 田 市	204	783	310	85	0	0	1	2	140	65	14
大 田 市	205	655	183	115	0	1	1	2	46	14	2
安 来 市	206	493	397	219	0	0	3	3	105	34	27
江 津 市	207	142	61	28	0	0	1	2	25	1	1
雲 南 市	209	527	279	172	0	0	1	5	68	18	10
奥 出 雲 町	343	329	219	154	-	1	1	1	51	4	5
飯 南 町	386	266	108	74	0	1	1	2	27	3	1
川 本 町	441	35	31	16	-	0	0	0	10	2	1
美 郷 町	448	73	54	26	0	0	0	3	23	1	1
邑 南 町	449	299	191	112	0	0	1	2	68	3	4
津 和 野 町	501	80	68	40	0	0	0	1	17	3	4
吉 賀 町	505	213	95	49	0	0	0	2	40	1	x
海 士 町	525	39	11	8	0	0	1	0	2	1	-
西 ノ 島 町	526	36	0	0	-	-	0	-	-	-	-
知 夫 村	527	26	0	-	-	-	0	0	0	0	-
隠 岐 の 島 町	528	93	43	35	0	0	2	1	4	1	x
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
5	x	124	2	57	53	x	64	62	x	x	0	201
1	1	13	4	1	x	x	-	-	-	x	0	202
9	4	5	0	4	x	-	1	x	x	-	0	203
6	x	63	8	31	29	-	23	21	x	-	0	204
3	7	7	-	7	x	-	0	x	-	-	-	205
0	1	5	-	1	x	-	4	-	x	-	0	206
3	x	72	1	22	20	x	10	x	-	x	-	208
2	x	9	2	-	-	x	0	0	-	x	-	209
5	9	15	3	10	10	-	1	1	-	1	0	210
0	x	12	0	10	9	-	3	x	-	-	-	211
5	x	25	0	25	23	-	0	0	x	0	0	212
-	0	0	0	-	-	-	-	-	-	-	-	301
-	0	33	3	-	-	x	19	x	x	x	-	302
-	0	14	8	6	x	-	-	-	-	-	-	303
-	0	9	7	2	x	-	-	-	-	-	-	304
0	x	1	-	-	-	-	1	x	-	-	-	305
-	0	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	306
-	0	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	307
0	1	34	11	19	x	-	0	0	-	3	0	341
5	x	2	2	0	x	-	0	0	-	-	0	344
1	1	40	25	14	13	-	1	1	-	1	0	363
0	x	11	8	-	-	-	4	x	x	-	0	364
1	2	9	1	6	6	-	0	0	-	1	0	386
11	1	2	2	-	-	-	0	x	-	-	0	387
1	0	19	10	9	x	-	0	x	-	-	0	401
4	1	26	1	22	20	-	0	x	-	3	0	402
25	x	3	3	0	x	-	0	x	-	-	0	403
0	2	15	12	-	-	-	0	0	-	2	0	405
3	x	0	-	-	-	-	0	x	-	-	0	410
8	x	15	15	1	x	-	0	0	-	-	0	411
9	x	217	30	41	38	131	15	10	x	0	0	412
11	0	68	1	5	5	x	53	x	x	x	-	424
1	1	5	2	-	-	-	2	x	-	-	0	427
9	x	9	0	-	-	-	9	0	x	0	0	428
## 40 福岡

市町村	市町村コード	農業産出額ア+イ+ウ	耕
小計ア	米	麦類	雑穀	豆類	いも類	野菜	果実	花き
北 九 州 市	100	547	515	134	0	0	0	4	336	15	24
福 岡 市	130	1,122	569	92	1	0	0	5	341	25	99
大 牟 田 市	202	272	243	36	3	0	3	1	153	44	2
久 留 米 市	203	3,247	2,849	412	32	0	24	4	1,518	205	365
直 方 市	204	172	117	45	0	0	0	1	52	13	6
飯 塚 市	205	439	320	141	1	0	1	1	101	47	19
田 川 市	206	163	81	48	1	-	1	0	19	1	x
柳 川 市	207	699	589	224	33	-	48	1	246	12	22
八 女 市	210	2,534	2,127	137	4	0	2	3	746	620	307
筑 後 市	211	607	510	93	15	0	13	1	208	100	53
大 川 市	212	292	279	72	6	0	6	0	183	1	7
行 橋 市	213	216	199	122	2	0	1	1	32	23	11
豊 前 市	214	198	188	91	2	0	1	3	70	9	8
中 間 市	215	29	29	16	2	-	1	0	11	0	x
小 郡 市	216	462	403	108	10	0	10	1	199	1	28
筑 紫 野 市	217	186	140	52	3	0	1	2	41	2	31
春 日 市	218	7	7	1	-	-	0	0	5	0	-
大 野 城 市	219	29	8	3	0	-	0	1	4	0	-
宗 像 市	220	432	264	109	4	0	5	7	114	13	10
太 宰 府 市	221	21	14	8	0	0	0	0	5	1	x
古 賀 市	223	133	120	32	0	0	0	1	57	20	9
福 津 市	224	291	265	51	1	0	1	2	182	6	21
う き は 市	225	838	772	92	6	0	6	2	140	367	118
宫 若 市	226	281	239	112	1	0	1	2	71	23	22
嘉 麻 市	227	428	229	104	1	0	1	1	69	20	29
朝 倉 市	228	1,416	1,236	216	17	0	15	14	553	287	95
み や ま 市	229	1,185	1,113	194	26	0	19	1	580	244	33
糸 島 市	230	1,682	1,220	199	9	0	2	10	725	36	215
那 珂 川 町	305	97	73	19	0	-	0	1	22	3	27
宇 美 町	341	9	9	6	-	0	0	0	3	0	x
篠 栗 町	342	24	17	11	0	0	0	0	3	0	x
志 免 町	343	8	8	4	-	0	0	0	2	1	x
須 恵 町	344	27	18	9	0	-	0	0	7	0	x
新 宮 町	345	52	50	4	-	-	0	0	28	16	2
久 山 町	348	80	30	12	-	-	0	0	11	0	x
粕 屋 町	349	38	37	16	0	0	0	0	14	0	7
芦 屋 町	381	40	40	3	0	-	0	0	35	2	-
水 卷 町	382	14	14	8	0	-	0	0	5	0	x
岡 垣 町	383	134	108	31	1	0	0	1	47	22	6
遠 賀 町	384	85	84	38	2	0	0	0	35	5	3
小 竹 町	401	57	16	10	0	-	1	0	4	1	-
鞍 手 町	402	204	127	44	2	-	3	-	42	34	x
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
0	1	32	21	4	x	-	7	7	-	-	0	100
2	5	552	22	55	47	-	475	346	x	1	0	130
-	2	29	7	10	9	-	12	-	12	-	-	202
1	289	397	79	210	186	51	25	19	6	33	0	203
-	1	56	11	27	22	-	17	17	-	-	-	204
0	8	119	64	22	19	x	23	23	-	x	-	205
0	x	81	5	3	x	x	2	x	-	x	0	206
0	3	110	25	20	18	x	62	62	-	x	0	207
230	79	269	18	32	28	119	100	20	x	-	138	210
18	8	86	10	30	27	x	44	44	-	x	11	211
1	5	13	5	4	x	-	0	x	-	4	0	212
0	7	17	0	13	11	-	4	x	-	-	-	213
1	2	10	3	6	x	x	0	x	-	x	1	214
-	x	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	215
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-	x	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	341
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-	x	9	0	9	8	-	-	-	-	-	-	344
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单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物	加 工 農産物 ウ
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
0	17	215	46	13	11	x	55	21	33	x	0	201
122	28	966	526	40	36	206	195	36	159	0	9	202
-	x	4	-	-	-	-	4	x	x	-	-	203
0	10	134	81	9	8	x	27	9	x	x	0	204
4	9	415	282	1	x	x	130	17	113	x	2	205
4	3	205	120	4	x	38	43	18	x	0	2	206
0	18	93	69	12	x	x	7	2	x	x	0	207
-	7	76	57	8	7	x	0	x	-	x	-	208
69	3	139	54	8	7	x	72	x	70	x	42	209
1	1	44	3	30	28	x	10	x	x	x	0	210
0	x	1	-	1	x	-	-	-	-	-	0	327
1	x	3	3	-	-	-	0	x	-	-	1	341
-	x	15	15	-	-	-	-	-	-	-	-	345
0	0	17	11	5	x	-	2	x	-	-	0	346
5	2	264	223	25	23	x	9	x	x	x	-	387
1	x	220	51	-	-	x	158	-	158	x	0	401
-	x	1	0	-	-	-	1	x	-	-	-	423
-	2	45	26	-	-	-	7	-	7	12	-	424
1	4	88	73	9	8	x	6	x	x	x	-	425
1	x	412	54	4	x	147	207	12	195	0	0	441
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物	加 工 農産物 ウ
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
0	17	283	95	5	x	26	157	98	x	-	-	201
11	23	298	206	78	68	2	8	8	-	5	4	202
9	2	723	125	80	75	162	355	327	x	1	-	203
0	27	258	69	51	45	86	49	19	30	3	0	204
5	8	84	30	15	9	x	27	22	x	x	1	205
14	6	209	186	3	x	x	15	0	x	x	0	207
27	7	191	116	7	7	x	20	0	x	x	1	208
0	x	17	16	-	-	-	1	1	-	0	0	209
32	7	364	361	-	-	x	2	2	-	x	-	210
64	11	343	227	7	6	106	3	3	-	0	1	211
3	15	595	80	9	8	454	52	17	x	-	1	212
3	17	729	347	175	154	88	114	70	44	5	1	213
157	17	917	280	186	162	193	242	12	230	17	-	214
2	11	15	1	-	-	-	13	0	x	1	0	307
-	2	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	308
55	x	40	40	-	-	-	-	-	-	1	20	321
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4	x	40	31	0	x	-	10	0	x	-	1	323
-	x	37	37	-	-	-	-	-	-	-	-	383
4	x	39	30	-	-	-	9	-	x	-	1	391
-	x	5	5	-	-	-	0	x	-	-	-	411
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物	加 工 農産物 ウ
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
2	7	206	30	94	85	x	82	17	65	x	1	201
1	1	5	2	1	x	-	2	-	x	-	0	202
11	6	204	51	45	39	92	16	5	11	-	7	203
4	10	651	158	392	357	64	36	32	5	0	2	204
5	2	120	28	4	3	x	76	42	34	x	1	205
66	5	135	7	3	x	48	77	x	-	-	15	206
1	1	1	-	-	-	x	-	-	-	x	-	207
4	9	1,006	338	40	35	369	259	110	149	0	0	208
39	7	491	256	13	12	49	168	x	165	5	2	209
21	10	251	127	66	59	-	58	7	x	0	11	210
10	31	287	150	21	19	x	91	35	56	x	1	211
32	6	320	123	43	36	33	121	12	109	0	2	212
0	2	102	80	22	19	-	0	0	-	-	0	213
6	8	255	53	30	26	x	35	5	x	x	0	214
-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	322
1	3	175	7	28	25	x	112	111	-	x	0	341
0	6	206	124	46	41	x	0	0	-	x	-	461
13	1	154	109	35	31	-	10	10	-	0	0	462
单位：1,000万円

畜	加 工 農産物 ウ	市町村 コード
工 芸 農作物	その他 作 物	小 計 イ	肉用牛	乳用牛	豚	鶏	鶏 卵	プロイラ-	その他 畜産物	加 工 農産物 ウ
(11)	(12)	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)	(19)	(20)	(21)	(22)
48	4	1,003	708	24	21	205	66	38	28	0	29	201
66	23	3,135	1,528	264	230	998	345	60	285	0	37	203
148	x	420	160	21	20	205	34	5	x	-	86	204
1	2	275	141	8	x	55	71	71	-	-	0	206
27	74	1,886	550	36	29	72	1,228	845	380	0	7	208
14	8	925	702	5	x	125	93	11	82	-	1	210
125	2	252	158	94	84	-	1	x	-	-	13	213
4	3	1,122	76	-	-	243	804	9	795	-	3	214
25	3	606	388	10	9	25	183	7	177	0	13	215
55	4	472	178	42	39	22	229	1	228	-	29	216
104	12	2,597	1,258	39	35	902	398	14	384	1	60	217
135	10	1,432	598	92	78	61	667	458	208	14	78	218
1	1	262	209	-	-	x	50	49	x	x	0	219
47	6	476	393	11	10	4	54	5	49	14	13	220
230	15	2,774	1,079	41	36	1,433	220	16	204	1	134	221
91	x	68	57	-	-	x	10	x	x	x	-	222
710	26	2,119	399	153	134	460	1,106	975	127	0	402	223
16	4	1,244	355	34	30	788	67	0	67	0	2	224
4	1	255	143	7	6	29	50	16	x	26	1	225
-	-	22	22	-	-	-	-	-	-	-	-	303
-	x	37	37	-	-	-	-	-	-	-	-	304
38	5	1,015	333	8	7	387	287	57	229	0	19	392
2	1	793	271	-	-	261	260	x	241	-	1	404
20	1	242	117	57	50	x	45	44	x	x	10	452
17	x	2,475	367	20	19	126	1,960	x	1,953	1	9	468
1	x	302	231	28	25	16	27	-	x	-	1	482
70	4	625	228	-	-	197	200	0	200	0	24	490
10	1	604	158	-	-	338	109	-	109	-	2	491
1	2	411	234	-	-	177	0	0	x	0	-	492
204	3	263	196	63	56	4	-	-	-	-	3	501
90	5	158	116	36	x	x	1	1	x	x	6	502
24	5	37	29	-	-	x	0	x	-	x	9	505
-	x	0	-	-	-	-	0	x	-	-	-	523
1	1	9	3	-	-	-	6	x	-	0	-	524
2	1	26	25	-	-	x	-	-	-	x	-	525
8	1	21	21	-	-	-	-	-	-	0	0	527
265	3	114	114	-	-	-	-	-	-	-	-	529
140	x	140	137	-	-	x	-	-	-	x	0	530
166	x	193	193	-	-	-	-	-	-	-	1	531
121	x	112	112	-	-	x	-	-	-	x	-	532
108	2	159	159	-	-	-	0	x	-	-	-	533
165	2	73	73	-	-	-	0	x	-	0	0	534
53	3	196	196	-	-	-	-	-	-	-	-	535
## 【ホームページ掲載案内】

○各種農林水産統計調査結は、農林水産省ホームページ中の統計情報で御覧いただけます。【http://www.maff.go.jp/j/tokei/】

この結果は、分野別分類「農家の所得や生産コスト、農業産出額など」の「市町村別農業産出額（推計）」で御覧いただけます。

【http://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sityoson_sansyutu/index.html】

お問合せ先

◎本結果について

農林水産省 大臣官房統計部

経営・構造統計課 分析班

電話：（代表）03-3502-8111 内線 3635

（直通）03-6744-2042

FAX : 03-5511-8772

◎農林水産統計全般について

農林水産省 大臣官房統計部

統計企画管理官 統計企画班

電話：（代表）03-3502-8111 内線 3582

（直通）03-3502-5627

FAX : 03-3501-9644

政府統計

政府統計の総合窓口

(e-Stat)

http://www.e-stat.go.jp/
図表3-5-1-5 広義の投資・無形資産と本調査における類型化

日本政策投資銀行による広義の投資の類型	2008SNAにおける知的財産生産物の分類	Corrado, Hulten, and Sichelによる無形資産の分類	IoT・AIのインパクト分析での類型化
データ	ソフトウェア	コンピューターソフトウェア・データベース	ソフトウェアデータベース	IoT化
研究開発等(IPR含む)	研究開発特許・商標権	研究開発	科学・工学分野における研究開発著作権・ライセンス等他の商品開発・デザイン等	左記のうち、IoT・AIに関するものはIoT化として考慮
人材・組織	人的投資M&A	ブランド資産企業特殊的人的資本組織改変	企業改革

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

データを定量的に分析して付加価値や課題解決につなげ、人材や組織改革のあり方を考えるにあたって、示唆に富むと考えられるのが、データ分析にて成果を挙げていると言われている企業の事例である。

データセットをコンピューターで分析し結果を出力すること自体はこ二十数年でハードルが下がり、一般人にも手の届くものとなっているが、分析の目的を明確化し、どのような仮説を立て、分析にどのようなデータを使い、実際に企業の意思決定にどう役立てるかがデータを付加価値や課題解決につなげるうえで重要と考えられる。

データ分析にて成果を挙げていると言われている事例も踏まえると（図表3-5-1-6）、業務の流れや組織の改革まで行い部分最適ではなく全体最適を実現していること、現場レベルで仮説やデータが生まれていること、データの蓄積と課題解決とに正のフィードバックがあること、最終的にビジネス上の意思決定に活用されていることなどの傾向があると考えられる。

図表3-5-1-6 企業におけるデータ分析の先進事例

積水ハウス	積水ハウス株式会社は、2015年、2016年と経済産業省及び東京証券取引所が選び「攻めのIT銘柄」に選出されるとともに、2017年には「IT経営注目企業」に選ばれている。
同社では、事務系、技術系(CAD)、生産と3部門に分かれていた情報システムを2009年から「邸情報戦略プロジェクト」として一元化するとともに、2013年から全社にiPadを導入している。
従来、住宅産業は営業担当が顧客と1対1で相談し、図面を起こし、部材を生産し、大工が家を建てるという労働集約的な産業であったが、システムの統合及びiPadの導入により、営業担当がシステム上の情報をiPadで参照しつつ顧客と相談し、結果もiPadで入力し、これを基に設計部門がCADで住宅を設計し、必要な部材の情報を生産部門に伝え、アフターサービスにも活用するという一連の流れがシステム上で可能になった。
同社によると、従来の部門最適なシステム開発・運用による無駄や二重業務を解消し、2015年には、当初予定の年間37億円を大きく上回る年間80億円のコストダウンを実現・継続させている。iPad導入にあたっては、役員の指示のもとPC利用が前提だった各部門の業務フローを見直したほか、営業やアフターサービスの者でも使いやすいよう、現場も見たうえで自社の情報部門でアプリを1から開発した。タブレット上に表示できるメニューは限られるため、どのメニューを厳選するかなどエ夫を要したが、業務部門でツールが使えるようになるまで情報部門から人を派遣して検証を重ねた結果、パソコン利用に拒絶反応のあった50代以降の社員もiPadを使いこなすほど利用されており、現場におけるデータの入力と活用、データの蓄積による課題解決のよい循環が生まれている。
2011年の東日本大震災、2016年の熊本地震でもこれらのシステムを活用することで迅速な状況把握、判断や対応を可能にした。
大阪ガス	大阪ガス株式会社では2000年頃にビジネスアナリシスセンターというデータ分析専門組織を設置した。センターの業務は①そもそも社内にどのようなデータ分析のチャンスがあるか発掘し、②事業部にデータ分析を行うことについて提案をし、了承を得てからデータをもらい、分析し、③分析結果について事業部の現場業務で実際に導入されるまで支援するというもの。社内では「分析専門家というようなセンターのサルのようだ」とも言われている。
ビジネスアナリシスセンター所長の河本薫氏は、2013年、日経情報ストラテジーが選ぶ初代データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞し、『会社を変える分析の力』などの著書で知られる。
データ分析が成果を挙げた事例として、燃料電池の故障予測、車両配置の最適化や給湯器のメンテナンスがある。給湯器のメンテナンスの予測システムは、修理に行く前の段階で、数十万点ある部品の中から修理に必要な可能性の高い順に5つ表示するもの。この予測システムによってメンテナンスのKPIである即日修理完了率が20%以上上昇した。
ビジネスアナリシスセンターと事業部（現場）とは補完関係にあり、現場は勘と経験に基づく仮説を持ち、ビジネスアナリシスセンターはデータと分析力で仮説を引き出す。センター発足当初は社内での認知度は低く、センターの者も現場業務を知っているわけではないため提案の方向性がずれることもあったが、次第に現場を学び、現場の人と知り合うことで情報が入り、データ分析の成果も上がるようになった。発足して15年経った現在では、提案に行かなくても現場の方から抱えている業務課題をデータ分析で解決できないか相談がくるようになり、会社全体でデータ分析を業務改革に活用していく風土が醸成されてきた。
新日鉄住金ソリューションズ	新日鉄住金ソリューションズはシステムインテプレータとして、ユーザ企業にソリューションを提供している。1980年、新日鉄（当時）のシステム部門が独立し発足したのが前身である。
近年同社は、BI及びIoX*3に力を入れている。BIでは、単一のユーザ企業内にとどまらず、メーカーのデータと販売店のPOSデータ等とを連携させ分析し、マーケティングに活用する事例も出てきている。
IoXでは、製造業、建設、土木、流通・サービス業など熟練者のアナログな労働に依存する産業の現場でのデジタル化による改善に重点を置いている。例えば物流業は扱う荷物が多種多様なために生産性が低く作業者も定着しないなどの課題があったが、デジタル化によりロボットを導入したり現場作業者に効率のよい手順・方法をウェアラブルデバイスなどでタイムリーに提示することが可能となっている。IoXソリューション事業推進部専門部長の井上和佳氏は、ITエンジニアが現場に入り込み、顧客のビジネス・業務を深く理解するとともにデザイン思考を用いたすばやい開発が必要になること、ITエンジニア及びユーザ企業ともに、従来型の組織や業務の流れも含めて変えていく必要を指摘している。

（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」（平成29年）より作成
図表3-5-2-4 シミュレーションにおける変化の分類・考え方

ベースシナリオ	経済成長シナリオ	要素	備考
○	○	非IoT企業⇒IoT企業(※1)	IoTソリューションの導入または製品・サービスのIoT化をまだ実施していない企業が実施するようになると想定。
-	○	阻害要因解消によりIoT企業化(※2)	IoTソリューションの導入または製品・サービスのIoT化をまだ実施していない企業が挙げている阻害要因が解消されることにより非IoT企業がIoT企業になることを想定。
-	○	IoT企業の企業改革(低)⇒(高)(※3)	IoT企業の企業改革が進展することを想定。

※1 IoT企業とは、「IoTソリューションを導入」または、「製品・サービスのIoT化を実施」している企業

※2 阻害要因として、資金や利用場面が不明などの根本的な要因以外（下表の太字）を挙げている企業は、阻害要因が解決されることによってIoTを導入すると仮定。

阻害要因
①資金不足
②利用場面が不明
③人材不足
④効果に疑問
⑤ネットワークインフラの未整備
⑥ネットワークインフラの高度化・仮想化が不十分
⑦センサー・端末の未普及
⑧非標準化
⑨データ流通に係るルールの未整備
⑩新規市場が創出できない
⑪既存市場でのビジネスモデルが確立できない
⑫普及促進に係る政策・支援がない
⑬その他

※3 企業改革の（高）（低）は、IoT、ICT導入に伴う企業改革実施数を計算し、実施数が平均（5.4項目）以上を（高）、平均未満を（低）と分類した。

企業改革カテゴリー	企業改革項目
(1) 社内での業務改革	①意思決定権限の集中化、②意思決定権限の分散（権限委謙）、③経営陣と中間管理職の間での権限の見直し、④中間管理職と一般社員の間で職務の見直し、⑤組織のフラット化、⑥社内業務のペーパーレス化、⑦社内ICT戦略の明確化、⑧業務知識やノウハウ、応対マニュアル等をシステムにより共有化（ナレッジ共有）、⑨社員が個別に持つ知識やノウハウのマニュアル化（唱熟知の形式知化）、⑩データを活用した経営戦略の策定、事業推進
(2) 社外での業務改革	①事業部門の分割や分社化、⑪業務の国内でのアウトソーシング、⑫業務の海外へのアウトソーシング、⑬既存の取引関係の見直し、⑭社外取引のペーパーレス化、⑮業務に関するノウハウの社外との共有、⑯新しいビジネスモデルの創出、⑰～⑱他の企業との協業や連携の強化
(3) 人材面の対応・投資	⑱従業員の社内もしくは社外研修の充実、⑲～⑳ICTツールやICTサービスの運用や構築に関する専門の人材の採用等（新卒採用、中途採用、人材会社からの派遣）、⑳在宅勤務もしくはフレッフスタイム等の柔軟な就業規則・勤務形態の導入、㉑テレワークの利用、㉒サラライトオフィスの利用、㉓クラウドソーシングの利用、㉔雇用者の社内における流動性の促進、㉕CIOやICT担当役員を設置、㉖データサイエンティストの社内育成、㉗データサイエンティストの社外からの採用
(4) 無形資産投資	㉘国内における情報化資産の開発、㉙国内における基礎研究の実施、㉚国内における応用・開発研究の実施
(5) 海外投資	㉛海外における有形資産投資（土地、建物、設備等）
(6) M&A	㉜国内ICT企業のM&A、㉝国内非ICT企業のM&A、㉞海外ICT企業のM&A、㉟海外非ICT企業のM&A
(7) 効果測定	㉟ICT投資やICT利用における効果測定・導入後の評価を社内で実施、㉟ICT投資やICT利用における効果測定・導入後の評価を費用対効果の面から社内で定量的に評価、㉞ICT投資やICT利用における効果測定・導入後の社内での評価を外部の第三者に委託し確認

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

図表3-5-2-5 ベースシナリオにおけるIoT化及び企業改革の進展

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

図表3-5-2-6 経済成長シナリオにおけるIoT化及び企業改革の進展

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

## ② 市場規模と実質 GDP の推計

これまで述べてきたフレームを基に、IoTやAIが経済成長にどの程度のインパクトを与えるか推計したところ、2030年に実質GDPを132兆円押し上げる効果があることが明らかになった（図表3-5-2-8） $ ^{*8*9} $ 。
## ③ 期待される労働市場の底上げ

我が国では他の国と比較しても急速に少子高齢化が進行している。生産年齢人口は1995年をピークに、総人口も2008年をピークにそれぞれ減少に転じている。総務省「国勢調査」によると、2015年の総人口（年齢不詳人口を含む）は1億2,709万人、生産年齢人口（15歳～64歳）は7,629万人である。14歳以下の推計人口は1982年から連続して減少が続いており、少子化に歯止めがかからない実態が改めて浮き彫りになっている。

国立社会保障・人口問題研究所の将来推計（出生中位・死亡中位推計）によると、総人口は2030年には1億1,662万人、2060年には8,674万人（2010年人口の32.3%減）にまで減少すると見込まれており、生産年齢人口は2030年には6,773万人、2060年には4,418万人（同45.9%減）にまで減少すると見込まれている

図表3-5-2-14 我が国の人口の推移

（出典）2015年までは総務省「国勢調査」（年齢不詳人口を含む）、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）

少子高齢化やこ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負の影響を与え、我が国の中長期的な経済成長を阻害する可能性がある。

人口減少下において経済を持続的に成長させるためには、労働参画の拡大のほか、教育・人材育成の充実による労働の質の向上等を通じイノベーションを促進し、生産性を上昇させることが重要である。

労働参画の促進に関し、労働力調査における労働力の分類は下記のとおりである。

図表3-5-2-15 労働力調査における用語

15歳以上人口	労働力人口	就業者	従業者	調査週間中に賃金、給料、諸手当、内職収入などの収入を伴う仕事（以下「仕事」という。）を1時間以上した者。なお、家族従業者は、無給であっても仕事をしたとする。
休業者	仕事を持ちながら、調査週間中に少しも仕事をしなかった者のうち、1. 雇用者で、給料・賃金の支払を受けている者又は受けることになっている者。2. 自営業主で、自分の経営する事業を持ったままで、その仕事を休み始めてから30日にならない者。
完全失業者	次の3つの条件を満たす者1. 仕事がなくて調査週間中に少しも仕事をしなかった（就業者ではない。）。2. 仕事があればすぐ就くことができる。3. 調査週間中に、仕事を探す活動や事業を始める準備をしていた（過去の求職活動の結果を待っている場合を含む。）。
非労働力人口	通学
家事
その他（高齢者など）

（出典）「労働力調査」（総務省統計局）

近年は、失業率が低水準で推移しており、労働供給の制約が厳しい状況にあることからも、女性や高齢者を含めた労働参画の促進、生産性を高めるための労働の質向上の重要性が高まっていると考えられる。
# CeBIT2017 と今後の国際連携

2017年3月20日から24日の間、ドイツ連邦共和国（ハノーバー）で国際情報通信技術見本市「CeBIT 2017」が開催された。CeBITは、先端技術を活用したB2Bソリューションの世界最大級の展示会であり、70か国から約3,000の企業・団体出展と20万人の来場者があった。本年は日本がパートナー国となったこともあり、日本国内からは前年の10倍以上に上る118もの会社・団体が出展を行った。

日独首脳が参加したほか、経済産業省からは世耕弘成大臣、総務省からは太田直樹総務大臣補佐官等が参加した。安部晋三内閣総理大臣は、ドイツのメルケル首相とのCeBIT視察に先立ち、次のように述べた。

「IoT、ビッグデータ、人工知能といった技術が進展し、デジタル化の新しい波が到来しています。これらの新たな技術と従来から培ってきた産業技術をつなげ、エネルギー環境問題や少子高齢化等の社会問題を解決していくことが大切であります。」 $ ^{*1} $

〈CeBITを視察する安部総理大臣とメルケル独首相〉

（出典）内閣官房内閣広報室提供

## 明確な目的を持って出展した日本企業

日本企業のCeBIT出展は、身近な生活や暮らしに始まり、働き方、工場における製造過程に至るまで幅広い領域にわたった。医療や介護、福祉、農業、建設、音楽、ゲーム、スポーツといった各業種におけるユニークな技術やサービス・製品が集結した。展示のカテゴリー別には、生活・オフィス・社会（67社）、インフラ・工場（35社）、要素技術（16社）の順に多かった。

その結果として、4K・8K放送技術、バーチャルリアリティー、ウェアラブル機器、センシング技術、生体認証技術、コミュニケーションロボット、アシストスーツ、パーソナルモビリティー、ドローン、自動運転システムなど、次世代の情報通信分野を担う日本の革新的な技術やサービス・製品を幅広く世界に向けて発信した。当初よりCeBIT参加の目的として掲げられていた、B2Bソリューション企業としてのブランドイメージの確立や、ビジネスパートナーの拡大は、概ね達成できたのではないだろうか。

CeBITを主催するドイツメッセ株式会社では、イベント終了後速やかに事後レポートを公表している。その中で、公式パートナー国である日本から多数の企業が出展したことを高く評価するとともに、「日本がデジタル時代の先導的役割を果たすことを内外に示した」と特記している。

今回、注目度の高いパートナー国の立場での大規模出展により、日本の技術が世界の人々の生活を変えられる可能性を示したと考えられる。また、IoTが製造業の新たな成長機会を生む余地があることや、自社内で完結することが稀有なIoT分野では国際連携の必要性が高まっていることが再認識された。

〈CeBIT2017の出展企業〉

出展企業数	企業の例
全体	約3,000	Intel Deutschland, Amazon Web Service, Alibaba Group, Nokia
日本	118
Life/Office/Society	67	NHK, NTT グループ, KDDI(株), (株)ソラコム, トヨタ自動車(株)
Infrastructure/Factory	35	コマツ, ファナック(株), ダイキン工業(株), (株)安川電機
Element	16	アルプス電気(株), 住友電気工業(株), (株)村田製作所

$ ^{*} $ 1 このスピーチはメルケル首相との展示視察直前に行われた。

安倍総理展示視察直前スピーチ：http://www.kantei.go.jp/jp/97_abe/actions/201703/20germany.html

安倍総理展示視察直前スピーチ：http://www.kantei.go.jp/jp/97_abe/actions/201703/20germany.html

なお、安倍総理は、CeBITの前夜祭及び日独共同記者会見においてもスピーチを行っており、前夜祭でのスピーチにおいては、我が国が目指す産業の在り方としての「Connected Industries（第3章第1節脚注4参照）」のコンセプトについて、①人と機械・システムが協調する新しいデジタル社会の実現、②協力や協働を通じた課題解決、③デジタル技術の進展に即した人材育成の積極推進を柱とする旨を紹介した。

安倍総理前夜祭スピーチ：http://www.kantei.go.jp/jp/97_abe/statement/2017/0319welcome_night.html

安倍総理日独共同記者会見スピーチ：http://www.kantei.go.jp/jp/97_abe/statement/2017/0320kaiken.html

※「コラム SOHMO（草莽）」では、情報リテラシー向上やICT利活用推進に取り組んでいる民間団体の活動を紹介しています。