Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
コーディングルールを用いれば、さまざまな言葉の出現率を組み合わせて時系列データが作成できる。これらの言葉の動きを見ることで、さまざまなイベントがどの程度景気に影響するかを把握することができる。

どのようにして、言葉を選ぶのかは検討の余地がある。言葉を選ぶ基準には①主観的な判断②シソーラスの利用③「感情極性表現（高村他 2006）」などほかの研究の利用④機械学習による変数の選択ーなどが考えられる。シソーラスは言語に上下関係をつけ、体系化したものだ。例えば日経シソーラスでは、「リラクゼーション」という言葉の下に、「アロマテラピー」、「タラソテラピー」、「ヨガ」がある。岡崎・敦賀（2015）は、感情極性表現を使って言葉と景気との関係をつなげた。

さまざまな考え方があるが、主観的に選んだコーディングルールを使って試みに作成したものが、図1である。こうしたデータと景気指標を合わせてみることで、景気変動の原因を探ったり、政策効果がどのように表れているのかを類推したりすることができる。
図１　コーディングルールによる出現率

（注）各月の総文章数に対する検索語の出現回数の比率。それぞれの言葉のコーディングルールは以下の通り。

「プレミアム付商品券」プレミアム付商品券 or プレミアム付き商品券「エコカー」エコカー

「消費税」増税 or 消費税 or 駆け込み

「オリンピック」オリンピック or 五輪 or パラリンピック or オリパラ

「東日本大震災」東日本大震災 or 東北大震災

「復興」復興 or ふっこう

「爆買い」爆買い or 爆買

「人手不足」人手不足「冷夏」冷夏

「不確實性」心配 or 懸念 or 不透明 or 不安

「節約」慎重 or 様子見 or 買い控える or 買い控え or 節約 or （財布のひも and 固い）

「災害」台風 or 豪雨 or 地震 or 震災 or 洪水 or 津波
### 3. 相関分析による景気指標の作成

## 景気版「感情極性対応表」の作成

コーディングルールの応用として、景気と関連の深い語を選び出し、それを使って景気指標の作成を試みた。

岡崎・敦賀（2015）では、「感情極性対応表²（高村他2006）」を使って景気指標を作成している。「感情極性対応表」は言葉を肯定的・否定的という尺度で数値化したものだ。すべての単語はマイナス1から1までの値で表され、肯定的な言葉ほど数値が高い。たとえば「優れる」は1、「悪い」はマイナス1と評価される。岡崎、敦賀（2015）は、上位30語について出現頻度を感情極性でウェート付けしてセンチメント指標を作成し、景気ウォッチャー調査現状判断DI（方向性）と似た動きをしていることが示された。

しかし、「感情極性対応表」は景気の評価のために作られたものではないため、実感とそぐわない面が多い。たとえば、「上昇」という言葉は、-0.189547と、マイナスの評価になっている。また、上昇という言葉には、「賃金の上昇」という良い意味と、「失業率の上昇」という悪い意味が含まれるため、この言葉が景気に対してどういう意味を持つかは、実際の「景気ウォッチャー調査」のサンプルに当たらないとわからない。また、「高い」という言葉はこの対応表にはない。

そこで本節では、景気判断のための「感情極性対応表」を作成する。コメントから抽出された言葉と景気ウォッチャー調査の数値情報（現状判断 DI（方向性））との相関係数を計算し、景気に関して肯定的な言葉かどうかを決める。ある言葉が景気をどのように評価しているかを演繰的に探るのは難しい。そこで、帰納的に景況と言葉とを結びつけようとしたものだ。

まず、頻出語の上位300語について、各月の出現率を計算する。次に、出現率と景気ウォッチャー調査の現状判断DⅠ（方向性）との相関係数をとり、相関が高いもの、逆相関のもの、無相関のもの（相関係数の絶対値が小さいもの）について並び替えた（表3）。

相関が高いのは、「良い」「増える」「好調」といった言葉で、逆相関のものは、「落ち込む」「減少」「減る」という言葉である。「影響」という言葉はマイナスの意味で使われることが多く、相関係数のマイナス値が最も高くなっている。無相関のものは、「売上」「関連」「安い」といった言葉である。

次に、相関の高い単語の出現率を組み合わせて景気インデックスを作成した。相関の高い言葉のうち解釈のしやすいものを選び、指標とした。順相関の高い言葉として「良い」、「増える」、「好調」、「上昇」を選び、逆相関の言葉として「影響」「落ち込む」「減少」「減る」を選んだ。逆相関の高い言葉に「東日本大震災」があるが、震災後の特定の期間に用いられるものとして用いなかった。これらの言葉の出現頻度について相関係数で加重平均して景気指標（Text Index）を作ると、景気の現状判断 DI（方向性）とほぼ同様の動きになった
（図２、相関係数は0.874）。計算式は以下の通り。 $ X_{t}^{a} $ は、単語 a の出現率の時系列データである。

$$ \begin{aligned}TextIndex_{t}&=0.742*X_{t}^{ 良い }-0.718*X_{t}^{ 影響 }+0.685*X_{t}^{ 増える }+0.665*X_{t}^{ 好調 }+0.631\\&\begin{aligned}\\ &*X_{t}^{ 上昇 }-0.596*X_{t}^{ 落ち込む }-0.572*X_{t}^{ 減少 }-0.527*X_{t}^{ 減る }\\ &\end{aligned}\\ \end{aligned} $$

表 3 景気の現状判断 DI（方向性）との相関ランキング

順相関	逆相関	無相関
言葉	相関係数	言葉	相関係数	言葉	相関係数
1	良い	0.742	影響	-0.718	業界	0.001
2	増える	0.685	東日本大震災	-0.651	採用	0.001
3	好調	0.665	落ち込む	-0.596	売れる	0.003
4	上昇	0.631	以降	-0.578	飲食	0.005
5	変わる	0.619	減少	-0.572	サービス	0.006
6	増加	0.606	大きい	-0.570	安い	0.006
7	上がる	0.566	大幅	-0.551	個人	0.008
8	建設	0.520	生産	-0.546	様子	0.008
9	伸びる	0.512	減る	-0.527	店	0.010
10	高額	0.506	出る	-0.494	時期	0.010
11	高い	0.505	非常	-0.494	伴う	0.010
12	効果	0.492	落ちる	-0.450	派遣	0.011
13	上回る	0.490	低下	-0.433	利用	0.011
14	上向く	0.461	状態	-0.414	売上	0.013
15	推移	0.455	取引	-0.391	依然として	0.019
16	堅調	0.453	低迷	-0.385	意欲	0.021
17	景気	0.446	消費	-0.381	関連	0.035
18	期待	0.427	悪い	-0.375	店舗	0.039
19	変化	0.424	買う	-0.318	海外	0.041
20	感じる	0.418	必要	-0.317	買上	0.041
21	伸び	0.411	戻る	-0.307	思う	0.042
22	求人	0.402	厳しい	-0.290	新規	0.044
23	順調	0.392	見る	-0.286	食品	0.045
24	利益	0.388	広告	-0.267	企業	0.045
25	全体	0.359	状況	-0.265	確保	0.046
26	動き	0.352	自動車	-0.252	購入	0.057
27	前年	0.338	予約	-0.244	今年	0.061
28	比較	0.338	観光	-0.228	動く	0.064
29	求職	0.333	旅行	-0.211	回復	0.070
30	件数	0.323	客数	-0.210	特に	0.079
図２ 現状判断 DI とテキストデータから作ったインデックス（Text Index）

## 否定語などに関する検証

言葉と景況感の対応を考える際には注意すべき点がある。言葉と景況感の関係が複雑な場合である（表4）。

一つ目は、同じ語が景気に正反対の評価をしている場合である。「上昇」という言葉は、主語が何になるかで景況に与える評価が変わっている。成長率が「高い」場合は景気にプラスになるが、失業率が「高い」場合は、景気にマイナスになる。この現象への対応策としては、「上昇」の主語を場合分けし、プラスに効く場合とマイナスに効く場合の効果を分けて考えることが必要だ。

景気ウォッチャー調査に関連して、こうした問題が起こるのは、「失業」に関する言葉だろう。この出現回数を調べてみると非常に少ない。毎月の文章数は平均2098個だが、「失業」が出現する回数は毎月平均0.8回であり、出現しない月も多い。このため、今回の分析ではこの問題には特に対応しなかった。

表 4 言葉と景況感の関係が複雑な場合

項目	例示
1 正反対の意味	成長率が「高い」 ⇔ 失業率が「高い」
2 文末否定	景気が良くなっているとは思えない ≠ 景気が悪い否定助動詞：好転するところまではいたっていない形容詞：盛り上がりがない
3 経済主体による違い	円高が進む →輸入業者にとってはプラス、輸出業者にとってはマイナス

次に問題となるのは、ある言葉が否定形として使われる場合だ。「高い」という言葉が景気に肯定的な言葉だとしても、「高くない」というように、否定助動詞「ない」や形容詞「ない」が同時に使われる場合は正反対の意味になる。

ただ、否定助動詞「ない」の出現率が景気動向にかかわらず一定であるとすると、「低い」
を「高くない」といったり「多い」を「多くない」といったりする比率も変わらないと大まかには考えられる。景気ウォッチャー調査のサンプルでみると、否定助動詞「ない」が出現する比率は20％から25％の間でほぼ一定であることがわかる（図3）。

図3 否定助動詞「ない」が出現する比率

（注）各月の総文章数に対する「ない」という否定助動詞が含まれた文章数の比率。対象範囲は、景気ウォッチャー調査の2010年1月から2017年9月まで。

次に、「ない」の出現率が景気に関係がないことを統計的に検証した。前節で作成した景気インデックス（図2参照）を説明する回帰式において「ない」が出現する比率を説明変数に加えて有意に効くかどうかを調べた。推計式は以下の通りである。

$$ Y_{t}=\alpha+\beta_{1}X_{t}+\beta_{2}Z_{t}+e_{t} $$

Y_{t} は現状判断 DI（方向）で、X_{t} はテキストデータから作成した景気インデックス、Z_{t} は、「ない」の各月の出現比率、et は誤差項である。

推計結果は以下の通り。

$$ \begin{aligned}Y_{t}&=49.4+55.1X_{t}-18.8Z_{t}+e_{t}\\&\quad\left(12.5\right)\left(17.2\right)\quad\left(-1.0\right)\end{aligned} $$

$$ 自由度修正済み决定係数 :0.773 ダービンワトソン比 \quad0.580 $$

この結果をみると、括弧内の数値が示す t 值からみて「ない」という言葉が景気ウォッチャー調査の現状判断 DI の動きを説明する上で、テキストデータから作成した景気インデッシュ
クスを補うような追加的な説明力をもっていはいない。

最後に、経済主体の違いで、言葉の意味が変わる場合である。円高という言葉は、輸入業者にとっては輸入価格が下がるのでプラスの意味に使われるが、輸出業者にとっては、ドル建て輸出物価の上昇を意味しておりマイナスの意味となる。景気ウォッチャー調査のコメント欄には、どのような業者が回答したかを答える項目があるので、それを使って分析をすることはできるが、本分析のデータセットにはそれを採り入れてないので、今後の課題とした。

## 4 ．テキストデータの主成分分析

前節では、それぞれの語と景気指標との相関係数をもとにインデックスを作成した。本節では、頻出語に含まれている主成分の中から景気に関連する主成分を抽出することを試みる。

頻出 150 語を抽出し、それぞれ語の出現率データを時系列変数としてみなし、その主成分をとりだして、景気指標との関係をみた。取り出した主成分の固有ベクトルをみてみよう（表 5）。固有ベクトルは各主成分を作成する際のウェートを表すため、ウェートの高い言葉ほどその主成分に影響を与えていると考えられる。

また、各主成分がどのような言葉を中心に構成されているのかをみるために、共起ネットワークを作成した（付図1）。ここで作成した共起ネットワークは、各主成分の最もウェートの高い語（たとえば、第1主成分の場合は「良い」）を中心に、つながりの強い言葉同士を結んだものである。言葉のつながりの強さについては、Jaccard（ジャッカール）指数 $ ^{3} $ を使った。

和泉ほか（2011）では、まず、日銀金融経済月報から Jaccard 指数を用いて関係性の高い単語を抽出し、関係性の高い単語のみから主成分を構築している。本論文では、絞り込みは行っていない。ほかの単語との関係性が薄くても、独立して景気と相関している単語もあるためだ。

固有ベクトルや共起ネットワークから、それぞれの主成分がどのような性質を持っているかを類推してみよう。第1主成分は景気全般を表していると考えられる。「生産」や「景気」といった言葉のウェートが高い。第2主成分は共起ネットワークをみると最もウェーとが高い「共に」という言葉が、「客」「来客」「売上」などの言葉と使われているため、顧客の動向、第3主成分は、「単価」「価格」のウェートが上位にあることから、価格動向、第4主成分は「期待」、「景気」といった言葉のウェートが高いため景気の先行き、第5主成分は「消費」「観光」「旅行」といった言葉から、消費、観光関連の動向、第6主成分は、「感じる」「思う」「個人」といった言葉のほか「下回る」「落ちる」「好調（逆符号）」といった
言葉のウェートが高く、消費マインド（の逆符号）を表していると考えられる。

これらの主成分が既存の景気指標とどの程度関係があるのかを調べたのが、表6である。第1主成分と景気指標との相関はかなり高い。第1主成分と景気動向指数CI・一致系列との相関係数のほうが、第1主成分と景気ウォッチャー調査現状判断DIとの相関係数よりも高いという結果になった。図5は、第1主成分と景気ウォッチャー調査現状判断DIのグラフである。第1主成分はDIの動きと似ているが相関係数は0.743で、前節で作成した景気インデックスの方が相対的に相関が高い。

消費者物価指数の伸び率と第2主成分の逆相関が比較的強い。使われている言葉のウェートから第2主成分は顧客動向を表していると述べたが、物価との相関が高いのは、駆け込み需要やその反動といった消費税増税前後の物価変動との相関が高くなっていると考えられる。

消費水準指数と第3主成分の相関が高い。また、第4主成分と鉱工業生産指数の逆相関が強いことがわかる。
図４ 主成分分析の結果

（注）推計期間は、2010年1月から2017年9月。

表 5 各主成分の固有ベクトル（絶対値の大きい順）

1	2	3	4	5	6
1	良い	0.176	0.180	单価	0.209	売上	-0.234	消費	0.199	感じる	0.201
2	変化	0.164	0.177	観光	-0.183	期待	0.188	観光	0.198	中心	-0.178
3	非常	-0.154	前	-0.174	価格	0.173	增税	-0.163	企業	0.180	関連
4	上昇	0.152	駆け込み	-0.163	影響	-0.170	上回る	-0.163	客	0.171	個人
5	生産	-0.152	消費税	-0.161	依然として	0.166	消費税	-0.158	駆け込み	-0.157	好調
6	好調	0.151	需要	-0.159	増える	0.157	人	0.156	上向く	0.153	下回る
7	変わる	0.150	増税	-0.157	求人	0.148	景気	0.155	需要	-0.151	思う
8	景気	0.150	来客	0.156	上向く	0.147	駆け込み	-0.153	消費税	-0.150	増税
9	堅調	0.149	客	0.153	少し	0.147	競合	0.150	効果	0.149	気温
10	大幅	-0.145	思う	-0.148	イベント	-0.143	今	0.149	増税	-0.149	落ちる
表 6 主成分と経済指標の相関係数

第1主成分	第2主成分	第3主成分	第4主成分	第5主成分	第6主成分
景気ウォッチャー調査・現状判断DI(方向性)	0.743	0.002	0.471	-0.071	-0.056	-0.208
景気動向指数・先行指数	0.671	-0.434	0.221	-0.183	0.085	-0.132
景気動向指数・一致指数	0.852	-0.107	-0.310	-0.227	-0.144	0.103
景気動向指数・遅行指数	0.725	0.030	-0.548	-0.204	-0.043	0.225
消費者物価指数(総合)(前年同月比)	0.336	-0.395	-0.124	-0.350	-0.239	0.373
消費者物価指数(生鮮食品を除く総合)(前年同月比)	0.321	-0.443	-0.152	-0.262	-0.221	0.378
消費者物価指数(食料(酒類を除く)及びエネルギーを除く総合)(前年同月比)	0.486	-0.238	-0.301	-0.273	-0.116	0.517
消費水準指数(世帯人員及び世帯主の年齢分布調整済)(二人以上の世帯)総合(前年同月比)	0.126	-0.010	0.359	0.166	0.000	-0.307
鉱工業生産指数2010年基準(季節調整値)	0.303	0.319	0.364	-0.496	-0.269	-0.224

図 5 第 1 主成分と景気ウォッチャー調査現状判断 DI（方向性）

### 5. GDP の予測への応用

テキストデータを使って四半期別 GDP 速報（QE）の実質 GDP 前期比の伸び率の予測を試みた。QE の予測には、QE 発表以前に発表されたデータを使用することが一般的である。その候補はさまざまなが、速報性を重視して対象四半期終了後 17 日前後で発表される鉱
工業生産指数の速報値 $ ^{4} $ を使う。

この分析の目的は「テキストデータの情報を加えると予測精度は増すのか」という疑問に答えることである。分析の幅を広げるために、テキストデータのみで予測した場合や、景気ウォッチャー調査の現状判断 DI（方向性）を使った場合なども検討した。

景気ウォッチャー調査は、対象となる四半期が終わって10日程度で発表される。鉱工業生産指数の速報値は17日前後である。景気ウォッチャー調査だけを使った予測は、対象四半期終了後10日時点での予測、鉱工業生産指数速報値と景気ウォッチャー調査を使った予測は、対象四半期終了後17日後の予測ということになる。

予測対象として実用的なのは、第1次速報値だが、参考のため第2次速報や年次推計を被説明変数とした場合の値も検討した。使用する予測モデルは以下の通りである。

$$ \mathbf{Y t}=\alpha+\beta\mathbf{}_{1}\mathbf{X t}+\Sigma\beta\mathbf{}_{i}\mathbf{Z it}+\mathbf{et} $$

Yt は実質 GDP の前期比伸び率、Xt は鉱工業生産指数（速報値、以下同じ）の前期比伸び率、Zit は景気ウォッチャー調査のテキストデータを使った時系列データ、et は推計残差である。α、βi は係数である。月次データは3 カ月分平均することで四半期データとした。鉱工業生産指数のデータを使わない場合は、Xt の項はない。

テキストデータを使った変数にはいくつかのパターンが考えられる。①出現頻度の高い単語を選んで当てはまりのよいものを探す②主成分分析を使う③テーマに沿ったコーディングルールを使う──という方法だ。

①は、景気ウォッチャー調査に使われている「減る」「増える」などの言葉の出現頻度を時系列変数として使うものだ。この推計結果をみることでどのような言葉が実質GDP前期比と相関が高いのかがわかる。ただ、複数の変数を使う場合は多重共線性の問題が発生する。

②は、対象とした頻度変数を主成分分析にかけて、新たに説明変数として使う方法である。近似ダイナミックフィルターと同様の手法である。

③は、さまざまなコーディングルールを作成して、それを説明変数として使うものだ。主観的な作業になるが、適切なコーディングルールを使って作成すれば、最も望ましい推計法といえる。試行錯誤が必要となり、今回の分析では行っていない。

説明変数にはさまざまな候補があるが、それぞれの式について当てはまりの高い順に並べた。当てはまりの基準としては決定係数を使った。同じ式の中での当てはまりの優劣をつける場合、当てはまりの基準を自由度修正済み決定係数にしても赤池情報量規準（AIC）にしても結果は同じである。説明変数の数やサンプル数が同じだからである。

## テキストをそのまま説明変数とする場合

被説明変数を実質 GDP 前期比伸び率（ $ Y_{t} $ ）とし、テキストデータを説明変数として推計
した。全データから、頻度の高い順に単語を 150 語選び、それらの各月の出現頻度を説明変数 $ Z_{it} $ とした。実質 GDP 前期比伸び率には、第 1 次速報値、第 2 次速報値、年次推計値を使った。

$$ Yt=\alpha+\Sigma\beta iZit+et\qquad( 式 1) $$

$$ Yt=\alpha+\beta1Xt+\Sigma\beta iZit+et\qquad( 式 2) $$

式1は、テキストデータだけで回帰したもので、式2はテキストデータのほか鉱工業生産指数前期比伸び率（ $ X_{t} $ ）を説明変数としたものだ。

## 近似ダイナミックファクターモデル

テキストデータをそのまま使うと、多重共線性の問題が起こりうる。そこで、出現頻度の高い150語について、主成分分析を行い第30主成分までを使って推計した。

被説明変数を実質 GDP 前期比伸び率 (Yt) とし、説明変数をテキストデータの主成分 (Pit) とした、近似ダイナミックファクターモデルである (近似ダイナミックファクターモデルについては、飯星 2009 参照)。

$$ Yt=\alpha+\Sigma\beta iPit+et\quad( 式 3) $$

$$ Yt=\alpha+\beta1Xt+\Sigma\beta iPit+et\quad( 式 4) $$

式 3 は、主成分だけで回帰したもの、式 4 は主成分のほか鉱工業生産指数前期比伸び率（Xt）を説明変数としたものだ。

説明変数とする主成分の数を1から5までそれぞれ推計した。30個のあらゆる組み合わせのなかから最も決定係数の高い組み合わせを選んだ。
## 表 7 推計結果（その 1）

被説明変数:実質GDP前期比伸び率

(式1)説明変数: テキストデータのみ

1次速報	R²	2次速報	R²	年次推計	R²
1	落ちる	0.252	増える	0.258	増える	0.224
2	今年、落ちる	0.475	今年、落ちる	0.503	増える、上昇	0.433
3	今年、落ちる、業界	0.609	今年、落ちる、業界	0.623	好調、前月、依然として	0.610

(式2)説明変数:鉱工業生産指数速報前期比伸び率＋テキストデータ

1次速報	R²	2次速報	R²	年次推計	R²
1	今年	0.661	今年	0.656	点数	0.632
2	伸びる、高い	0.742	伸びる、高い	0.741	変わる、伸びる	0.711
3	伸びる、高い、派遣	0.800	価格、低い、利益	0.822	売上、変わる、伸びる	0.859

(式3)説明変数:主成分のみ

1次速報	R²	2次速報	R²	年次推計	R²
1	23	0.153	3	0.139	25	0.255
2	23,25	0.291	23,25	0.278	23,25	0.541
3	12,23,25	0.291	12,23,25	0.402	3,23,25	0.634
4	9,20,23,25	0.571	9,20,23,25	0.545	3,8,23,25	0.714
5	9,11,20,23,25	0.668	3,12,20,23,25	0.616	3,8,14,23,25	0.777

(式4)説明変数:鉱工業生産指数速報前期比伸び率+主成分

1次速報	R²	2次速報	R²	年次推計	R²
1	19	0.641	8	0.635	6	0.543
2	6,19	0.702	8,26	0.717	6,27	0.729
3	6,19,23	0.755	8,16,19	0.752	6,10,27	0.778
4	6,16,19,23	0.802	8,16,19,24	0.747	6,10,23,27	0.729
5	6,8,16,19,23	0.832	6,8,16,19,24	0.830	6,10,24,27,29	0.813

(注) $ R^{2} $ は決定係数。推計期間:2010年第1四半期から2017年第2四半期(速報)、2010年第1四半期から2015年第4四半期(年次推計)。

## 推計結果

推計結果（表7）で、一つの単語だけで実質GDP前期比伸び率（1次速報値）を推計した場合（式1）をみると決定係数は0.252で、当てはまりのよい言葉はないことがわかる。3つの言葉を組み合わせると、決定係数は0.609まで上がるが、それほど高くない。また、第1次速報値と第2次速報値は似た言葉を選択しているが、年次推計値は違う言葉の当てはまりがよい。

説明変数に鉱工業生産指数前期比伸び率（速報値）を加えると（式2）、当てはまりはよくなり、3変数を使うと、決定係数は0.800となる。

主成分のみを説明変数とした場合（式3）は、5つの主成分を使っても、決定係数は0.668である。鉱工業生産指数前期比伸び率（速報値）を加えると（式4）、決定係数は0.832となり、4種類の定式化の中では最も決定係数が高くなる。

1～4式で、それぞれ最も決定係数が高いものについて、推計結果を載せたものが表8、推計値が図6である。説明変数に用いた主成分のグラフは付図2、付図3に載せた。左端はテキストデータを使わず、鉱工業生産指数のみを説明変数とした場合である。この場合の自由度修正済み決定係数は0.566だ。次に数値データとして景気ウォッチャー調査の現状判
断 DI を説明変数にしたものも推計した。数値データの係数は有意ではなく、実質 GDP 成長率の予測には寄与しないことがわかった。現状判断 DI の差分をとって説明変数とした場合も同様だった。

テキストデータのみを説明変数とした場合の（式1）は、鉱工業生産指数のみの場合よりも自由度修正済み決定係数は低い。（式3）はテキストデータの主成分のみを説明変数としたものだが、自由度修正済み決定係数は0.599と高くなっているものの、AICやベイズ情報量規準（BIC）をみると、数値が大きく（当てはまりは悪く）なっている。

一方、鉱工業生産指数に加えてテキストデータを説明変数とした式2でも式4でも自由度修正済み決定係数が上昇し、係数も有意である。この結果をみると、テキストデータを説明変数に使うことで予測精度が向上することがわかる。すなわち、テキストデータには鉱工業生産指数には含まれない有益な情報を含んでいるために、追加的な説明力をもつと解釈できる。
## 表 8 推計結果（その2）

被說明変数：実質GDP前期比伸び率（1次速報値）

変数	テキストデータなし	景気ウォッチャー調査の現状判断DIを加えた場合	式1	式2	式3	式4
α	定数項	0.183	(2.044)	定数項	0.174	(0.159)	定数項	-1.429	(-1.858)	定数項	0.681	(1.146)	定数項	0.220	(2.556)	定数項	0.185	(2.943)
β1	鉱工業生産指数	0.229	(6.235)	鉱工業生産指数	0.229	(5.446)	鉱工業生産指数	0.239	(9.333)	鉱工業生産指数	0.221	(7.835)
β2	現状判断DI	0.0002	(0.008)	「今年」	46.760	(3.864)	「伸びる」	47.468	(4.888)	第9主成分	-0.192	(-3.502)	第6主成分	-0.064	(-2.295)
β3	「落ちる」	-100.730	(-4.974)	「高い」	-51.585	(-4.553)	第11主成分	0.223	(2.657)	第8主成分	0.081	(2.040)
β4	「業界」	117.866	(2.985)	「派遣」	-106.171	(-3.522)	第20主成分	-0.430	(-3.755)	第16主成分	-0.162	(-2.559)
β5	第23主成分	0.606	(4.337)	第19主成分	0.221	(3.232)
β6	第25主成分	0.398	(3.775)	第23主成分	0.270	(2.721)
Adj. R2	0.566	0.550	0.564	0.800	0.599	0.789
AIC	1.472	1.538	1.537	0.784	1.506	0.890
BIC	1.565	1.679	1.724	1.018	1.786	1.217
D.W.	2.540	2.540	2.410	2.365	1.309	2.524

(注)推計期間は2010年1－3月期から2017年4－6月期。カッコ内はt値。Adj.R2は自由度修正済み決定係数、D.W.はダービンワトソン比。
図6（その1）実質GDPの予測値
図6（その2）実質GDPの予測値(続き)

（注）予測に使用した推計式は、被説明変数を実質 GDP 成長率の 1 次速報値とした。式 1 は、3 変数のテキストデータのみ、式 2 は鉱工業生産指数と 3 変数のテキストデータ、式 3 は、5 主成分のみ、式 4 は鉱工業生産指数と 5 主成分で推計。

## おわりに

この論文ではテキストデータの景気分析への応用を試みた。

分析者が作成した単語の組み合わせ（コーディングルール）を用いた分析では、「プレミ
アム付商品券」、「エコカー」、「消費税」といった単語の出現率を時系列に沿って描くことで、政策効果を視覚的に表現できることがわかった。

テキストデータと景気ウォッチャー調査の現状判断 DI(方向性)との相関係数を調べ、景気と相関の高い言葉を見つけた。「良い」「増える」「好調」などの言葉は景気と相関が高く、「影響」「東日本大震災」「落ち込む」などの言葉は景気と逆相関である。これらの語の出現率を使って、現状判断 DI(方向性)とほぼ同じ動きをするインデックスを作ることができた。

頻出語を主成分分析にかけると、第1主成分と景気ウォチャー調査の相関が高く、第1主成分が景気動向を表していることが確認できた。

最後にテキストデータを実質 GDP 予測に使えるかどうかを検証した。鉱工業生産指数とともに「伸びる」「高い」「派遣」の出現率を説明変数に加えると予測精度が増し、テキストデータには鉱工業生産に含まれない有益な情報があることがわかった。

今後の課題として、景気ウォッチャー調査のテキストデータを2001年まで遡って収集することや、「月例経済報告」などほかのテキストデータを使って分析することが考えらえる。分析手法としては機械学習などを使うことが考えられる。

## 参考文献

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谷口 将太、坂地 泰紀、酒井 浩之 他（2011）『経済新聞記事から抽出した景気動向を示す根拠表現への極性付与手法の提案』 電子情報通信学会論文 D, Vol. J94-

D,No.6,pp.1039-1043
「新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析」，人工知能学会論文誌 Vol.28(2013) No.3, p.291-296 (2013)

内閣府 (2015)『地域の経済 2014』政策統括官（経済財政分析担当）

日本電気株式会社（2014）『東日本大震災後の日本経済の産業構造・景気循環分析報告書』（平成25年度内閣府委託調査）、2014年3月

日本電気株式会社（2015）『東日本大震災及び消費税率引上げ後の日本経済の産業構造・景気循環分析業務報告書』（平成26年度内閣府委託調査）、2015年3月

樋口耕一（2014）『社会調査のための計量テキスト分析－内容分析の継承と発展を目指して』

ナカニシヤ書店

前田和馬（2017）「パリピが景気動かす？」大和総研コラム、大和総研

松本裕治（2011）「ChaSen--形態素解析器」、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科自然言語処理学講座(松本研究室)、http://chasen-legacy.osdn.jp/（2017年12月7日閲覧）

渡邊誠（2017）「消費動向の分析②～サービス消費の持ち直しとその背景～」エコノミスト便り、三井住友アセットマネジメント

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山澤成康（2009）「景気指標としての月例経済報告」JCER Discussion Paper 124、日本経済研究センター

山本裕樹・松尾豊(2016)「景気ウォッチャー調査の深層学習を用いた金融レポートの指数化」第30回人工知能学会全国大会

Arbatli, C. E., S. J. Davis, A. Ito, N. Miake and I. Saito(2017) "Policy Uncertainty in Japan" Working Paper No. 17/128, International Monetary Fund
## 付注1

## <強制抽出する語>

11月、12月、アウトレット、アウトレットモール、アクセサリー、インバウンド、エコカー、エコポイント、オン・デマンド、オンシーズン、オンリー、クリスマス、グロサリー、ゴーデンウィーク、コールセンター、サーチャージ、シークレット、ステテコ、スマートフォン、スマホ、テイクアウト、テイスト、デパ地下、テレマーケティング、トライアル、ナフサ、パート、パブリシティ、プレカット、プレクリアランス、プレセール、プレミアム商品券、プレミアム付商品券、ヘッドスパ、マイナンバー、ユニーク、リーマンショック、リクルーティング、リピーター、リピート、リモデル、ローコスト、ロープライス、ワイナリー、駅ナカ、牛タン、県央、元請、原子力発電、原子力発電所、原糸、原燃料、催行、少しづつ、消費税、水揚、政権交代、孫請、宅建業、東日本大震災、当県、道央、爆買い、北陸新幹線、満タン

## ＜排除する言葉＞

1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、11月、12月、1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月、1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月、1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月、1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月、1月、2月
# 付図 1 主成分ごとの共起ネットワーク

第 1 主成分

(注)2重の正方形で囲まれた語は、第1主成分を構成する語のうち最もウェートの高い語。その語を中心に関係の深い語を結んでいる。色が濃いほど出現率が高い。第2主成分以下も同じ。

第 2 主成分
第 3 主成分

第 4 主成分
「計量テキスト分析による景気判断－コーディングルールや主成分を使った時系列分析－」

第 5 主成分

第6主成分
付図 2 主成分のグラフ（表 7 の式 3）

第20主成分
付図 3 主成分のグラフ（表 7 の式 4）
入力方向

2010年世界農林業センサス 農山村地域調査票 (市 区 町 村 用) 平成22年2月1日現在
秘	統計法に基づく基幹統計
農林水産省	農林業構造統計
都道府県	市区町村
名 称
基本指標番号

## 【1】森林面積·林野面積

所有形態別に森林面積・林野面積を ha 単位で記入して下さい。

上段：前回值(ha)

下段：今回値 (ha)

森林計画による森林面積	現 况 森 林 面 積	森林以外の草地(野草地)	林 野 面 積
①	②	③	④(②+③)
国有	林 野 庁	01
林野庁以外の官 庁	02
民 有	独立行政法人等	03
公 有	都 道府県	04
森林整備法人(林業公社・造林公社)	05
市 区町 村	06
財産区	07
私 有	08
合計	09

## 【2】地域資源を活用した施設（産地直売所）

市区町村内にある産地直売所について、運営主体別に産地直売所数を記入して下さい。

計	運	営	主	体
地 方 公共団体	第 3 セクター	農業協同組 合	その他
①	②	③	④	⑤
産地直売所の数	01
## 行政事業レビューの実施結果

### 1. 個別事項

(1) 高齢歩行者・高齢自転車乗用者対策の充実のための調査（交通企画課）

○ 当該事業が交通事故死者数の減少にいかに寄与したかという事後的な検証が必要である。

(2) 指名手配被疑者ポスターの作成等（刑事企画課）

○ 随意契約により調達を行っているものについて、発注時期や納入時期などを勘案し、できる限り複数の調達を取りまとめ、一般競争入札又は指名競争入札を実施するなど、調達方法の見直しを検討する。

(3) 次世代安全運転支援システムパイロット事業（交通規制課）

○ 全国展開に当たっては、設置場所の精査や単価の引下げを検討する。

## 2 ．横断的事項

(1) 予算の概算要求時における見直し

○ 平成23年度警察庁予算案の編成に当たっては、昨年6月に実施した行政事業レビューの結果を踏まえて、実績単価の反映、性能の見直し、調達数の見直し等を行い、予算額の削減を図ったところであり、平成24年度予算の要求に当たっても、同様の見直しを行う。

(2) 調達に当たっての見直し

これまでも、都道府県警察において使用する国費物品の警察庁における一括調達、より競争性の高い調達方法への移行、性能仕様の見直し等を進めてきたところであり、引き続きこれらの施策を実施する。
平成31年度 大臣官房厚生科学課概算要求の概要

(单位: 千円)

事項	平成30年度予算額	平成31年度概算要求額	对前年度差引增△減額	对前年度比率(%)	備考
[厚生労働本省共通費]	12,188	11,821	△367	97.0%
厚生科学事務処理費	599	599	0	100.0%
医薬品等第三者監視·評価組織運営費	3,636	3,269	△367	89.9%
厚生科学審議会費	6,221	6,221	0	100.0%
国立研究開発法人審議会費	564	564	0	100.0%
厚生科学国際研究協力推進費	1,168	1,168	0	100.0%
[健康危機管理推進費]	169,375	219,980	50,605	129.9%
健康危機管理推進費	169,375	219,980	50,605	129.9%
[厚生労働調査研究等推進費]	51,661,564	61,777,506	10,115,942	119.6%
研究評価推進事業費	141,915	131,827	△10,088	92.9%
国立感染症研究所施設周辺安全対策等事業費補助金	275,700	222,586	△53,114	80.7%
医療研究開発推進事業費補助金	43,222,287	51,866,744	8,644,457	120.0%	再掲額を除く。保健衛生医療調査等推進事業費補助金(9,854,682千円)を含む。
1. オールジャパンでの医薬品創出プロジェクト	10,062,722	11,687,289	1,624,567	116.1%
2. オールジャパンでの医療機器開発プロジェクト	2,660,919	3,440,833	779,914	129.3%	一部再掲
3. 革新的医療技術創出拠点プロジェクト	519,167	1,104,142	584,975	212.7%
4. 再生医療実現プロジェクト	3,124,916	3,367,026	242,110	107.7%	一部再掲
5. 疾病克服に向けたゲノム医療実現プロジェクト	5,193,785	5,398,549	204,764	103.9%	一部再掲
6. ジャパン・キャンサーリサーチ・プロジェクト	8,964,317	11,364,613	2,400,296	126.8%	一部再掲
7. 脳ところの健康大国実現プロジェクト	1,140,404	2,466,509	1,326,105	216.3%	一部再掲
8. 新興・再興感染症制御プロジェクト	2,188,438	3,209,980	1,021,542	146.7%	一部再掲
9. 難病克服プロジェクト	11,353,595	13,066,040	1,712,445	115.1%	一部再掲
10. 統合プロジェクト以外の健康・医療戦略の推進に必要となる研究開発事業(厚生労働科学に係る医療分野の研究開発事業)	6,935,103	9,257,593	2,322,490	133.5%
厚生労働科学研究費補助金	8,021,662	9,556,349	1,534,687	119.1%	厚生労働行政推進調査事業費補助金(3,346,435千円)を含む。
Ⅰ. 行政政策研究分野	1,205,028	1,045,592	△159,436	86.8%
Ⅱ. 疾病・障害対策研究分野	4,800,764	5,994,995	1,194,231	124.9%
Ⅲ. 健康安全確保総合研究分野	2,015,870	2,515,762	499,892	124.8%
<参考>
国立研究開発法人日本医療研究開発機構関係経費	47,022,218	56,426,663	9,404,445	120.0%	本省試験研究機関、医政局計上分を含む
厚生労働科学研究費補助金関係経費	8,201,363	9,789,453	1,588,090	119.4%	本省試験研究機関計上分を含む
合計	51,843,127	62,009,307	10,166,180	119.6%
## 平成31年度 試験研究機関等予算概算要求の概要

(单位: 百万円)

事項	平成30年度予算額	平成31年度概算要求額	对前年度差引增△減額	对前年度比	事項
試験研究機関合計	11,875	12,404	529	104.5%
国立医薬品食品衛生研究所	3,300	3,319	19	100.6%
試験研究費他	3,300	3,319	19	100.6%
うち要求枠分	3,032	2,845	△187	93.8%
うち特殊要因分	268	0	△268	0.0%	川崎移転に係る経費
うち「新しい日本のための優先課題推進枠」分	-	474	-	-	1 ゲノム編集技術を用いた医療及び食品の安全性確保に関する基盤研究2 競争的研究事務経費(調整対象分) 120
国立保健医療科学院	1,526	1,688	162	110.6%
試験研究費他	1,483	1,506	24	101.6%
うち要求枠分	1,483	1,472	△10	99.3%
うち「新しい日本のための優先課題推進枠」分	-	34	-	-	競争的研究事務経費(調整対象分) 34
施設整備費	43	182	138	417.8%	施設設備の経年劣化に伴う更新経費 182
国立社会保障·人口問題研究所	856	931	75	108.7%
試験研究費他	856	931	75	108.7%
うち要求枠分	856	838	△18	97.9%
うち「新しい日本のための優先課題推進枠」分	-	92	-	-	人口減少下の国際人口移動活発化と少子・高齢1 化に対応した全世代型社会保障整備に関する総合的研究2 競争的研究事務経費(調整対象分) 89
国立感染症研究所	6,192	6,466	274	104.4%
試験研究費他	5,902	6,018	116	102.0%
うち要求枠分	5,902	5,638	△265	95.5%
うち「新しい日本のための優先課題推進枠」分	-	381	-	-	競争的研究事務経費(調整対象分) 381
施設整備費	290	448	158	154.5%	施設設備の経年劣化に伴う更新等経費 448
(単位:百万円)
事項	平成30年度予算額	平成31年度概算要求額	対前年度差引増△減額	対前年度比	事項
国立研究開発法人医薬基盤·健康·栄養研究所	3,675	4,791	1,116	130.4%
【運営費交付金】	3,675	3,418	△257	93.0%
うち要求枠分	-	759	-	-	地方移転関連経費 15
うち「新しい日本のための優先課題推進枠」分	-	-	-	-	緊急感染症対応体制強化事業 382
【施設整備費補助金】	0	614	614	-	新薬創出を加速する人工知能の開発 81
うち要求枠分	時間栄養活用による健康寿命延伸 154
希少疾病創薬Gateway事業 127

※端数処理により、合計と内訳が一致しない場合がある。
立青少年教育振興機構が実施した「青少年の体験活動等に関する実態調査」を見ると、学校授業や行事以外で昆虫や水辺の生物を捕まえる活動を「何度もした」と回答した小学生（回答者は保護者）、中学2年生、及び高校2年生の割合は、平成18年には27.4%であったところ、年々低下し、平成24年には19.8%となっています。これは、子どもにとって、自然を通じてでしか得ることのできない知恵や知識を習得する機会の減少を示唆しています。ただし、JBO2では同時に、エコツーリズム等、新たな形で自然や農山村とのつながりを取り戻す動きが近年増えていることも報告しており、現在では多くの人が自然に対する関心を抱いていることも示しています。

## 第2節「つなげよう、支えよう森里川海」プロジェクト

## 1 「つなげよう、支えよう森里川海」プロジェクトの概要

前節で述べた森里川海を取り巻く状況を認識し、改善していくために、環境省と有識者からなるプロジェクトチームを発足し、平成26年12月に「つなげよう、支えよう森里川海プロジェクト（以下「森里川海プロジェクト」という。）」を立ち上げて、地方公共団体、有識者、先進的な取組を行っている方々等との対話及び議論を行いました。同プロジェクトチームでは、その結果を基に、森里川海プロジェクトの目標と踏まえるべき基本原則（図2-2-1）や取組の方向性をまとめ、平成27年6月には中間取りまとめとして公表しました。

図2-2-1 森里川海プロジェクトの目標と踏まえるべき基本原則
【目標】
①森里川海を豊かに保ち、その恵みを引き出す

森里川海が本来持つ力を再生し、恵みを引き出すことのできる社会をつくる

②一人ひとりが、森里川海の恵みを支える社会をつくる

私たちの暮らしは森里川海の恵みに支えられているだけではなく、日々の暮らし方を変えることによって、私たちが森里川海を支えることができる。一人ひとりがそれを意識して暮らす社会への変革を図る
【目標を達成する上で踏まえるべき基本原則】

○人口減少・高齢化社会が進むことを逆手にとる

・人口減少により生じた土地の余裕を活かした新たな暮らし方や、人手不足を前提とした効率的な取組をする必要がある

○地方創生に貢献

・自然資本の手入れ（管理）を推進することで雇用が生まれる

・地域のつながりが生まれる

○森里川海のある地域だけでなく、国全体で支える

・森里川海の恵みは、その地域だけに限定されない。将来世代のためにもみんなで支える必要がある

○縦割りを解消し、関係者間、地域間の一層の連携を図る

・森里川海のつながりを考え、取組をつなぎ、地域をつなぐ必要がある

○わかりやすく目指す姿を設定し、バックキャスティングアプローチをとる

・一つのわかりやすい目標があることで、複数の行政や地域が連携しやすい

○別の目的のための取組にも配慮を促す

・災害対策や農林水産業の推進等の別の目的として行われてきた取組についても、森里川海を豊かに保ち、恵みを引き出すことを前提に行う
資料：「森里川海プロジェクト中間とりまとめ」より環境省作成

## 2 森里川海プロジェクトに関する取組

## (1) 政府の取組事例

森里川海をつなぎ、支える具体的な取組について、以下では国が支援等を行っている事例を紹介します。
ともに、ワークショップ形式で多くの貴重な意見が集まりました。ここでは、リレーフォーラムで報告された先進的な取組を二つ紹介します。

## ア芸北せどやま再生事業

地域資源の持続的な活用と地域活性化の好循環を行い森里川海を支える事例として、広島県山県郡北広島町芸北地域における芸北せどやま再生事業があります。ここでは、地域資源である木が売れず、林業の担い手や知識のある人の減少という課題を抱えており、これに対処するため、地域通貨を利用して木材を流通させる仕組みを作りました（図2-2-2）。

この流れは、同事業に登録している地域の林業家（本事業では「林家さん」と呼称）が、せどやま再生協議会が定期的に開く「せどやま市場」に落葉広葉樹を持ち込むところから始まります。広葉樹は、通常チップ用材では5,000円で買い取りますが、「せどやま市場」では6,000円分の地域通貨で買い取られます。地域通貨を受け取った林家さんは、地域の商店で使用し、商店はせどやま市場で換金する

写真2-2-3 森里川海全国リレーフォーラムキックオフィベントの様子

写真：環境省

図2-2-2 芸北せどやま再生事業のしくみ

資料：北広島町資料より環境省作成

ことができます。一方、買い取られた木は薪やホダ木として地域内外に販売されます。加えて町では「薪活！」という、薪を使った豊かな生活を提案する取組を行い、木の消費地拡大を図っています。また、小学校教育の一環として、木の搬出とその分の地域通貨の利用体験授業を通じた後継者育成も行われています。せどやま再生事業は「山と消費者をつなぐ」仕組みで、これにより、地域の中での経済、木の流れ、地域外からのお金の流れの三つの流れが生まれています。

木という地域資源をエネルギーや資材として活用することで、森林の適切な管理を行い、地域経済をうまく循環させている形は、森里川海プロジェクトの目指す姿の一つです。

## イ ブリの森づくりプロジェクト

流域圏でつながった地域が一つにまとまり、保全活動を行うことで森里川海を支えている事例として、神奈川県小田原市を中心に活動しているブリの森づくりプロジェクトがあります（写真2-2-4）。同プロジェクトでは、「森の再生からブリの来るまち」という将来像を合い言葉に、小田原蒲鉾協同組合や鮮魚商組合、森や里地里山の保全活動を行っている民間団体、小田原市等14団体が集まり、小田原の森里川海の保全や、これらの自然に育まれた文化の継承に関する活動を行っています。なお、この合い言葉は、かつて相模湾において、ブリ漁が盛んに行われていたことに由来します。箱根山から足柄平野の田園を潤す酒匂川、その急流により真水と砂が流れ込んだ相模湾までの

写真2-2-4 ブリの森づくりプロジェクトにおける森林整備の様子

写真：小田原山盛の会

地域では、ブリの他、かまぼこ、ミカン、寄木細工、木工業等の恵みがもたらされ、小田原市の発展の基礎となりました。同プロジェクトの構成団体は、それぞれが枝打ち・間伐等による森林整備やブナ林の再生（実施者：小田原山盛の会）、渓畔林再生とモミジの里づくりや川遊び探検（実施者：森林ボランティア団体「小田原森のなかま」及び美しい久野里地里山協議会）、地元産材の蒲鉾板や建築物への活用（実施者：小田原蒲鉾協同組合及び個人林業「辻村山林」）等を行うとともに、共同事業として森里川海のつながりを市民