Data Science Report 08 - 名刺交換から地域のビジネス関係人口を測定する / DSR08

■ 名刺交換から地域のビジネス関係人口を測定する

地方創生の分野で「関係人口」という概念が注目されているが、現状では実態を把握できていない。本稿では、各地域が持つ、地域外のビジネスパーソンとのつながりを「ビジネス関係人口」と定義し、名刺交換に関するデータを用いて基礎的な集計を行う。上位の10自治体を比較した結果、工場地帯や観光地よりも、ローカルベンチャーやエコツーリズムといった、政府統計には反映されにくい草の根の取り組みが盛んな地域がより上位となることが分かった。

※本誌は当社サービスで定める利用規約の許諾範囲内で匿名化したデータを統計的に利用しています。

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Transcript

1. 名刺交換から 地域のビジネス関係人口を測定する Directed by ETIC. Naoki Maejima, Takanori Nishida R&D Group Researcher, Sansan, Inc. Data Science Report 08
2. Data Science Report 01ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 名刺交換から地域のビジネス関係人口を測定する 1　概要 1.1　はじめに ۙ೥ɺ஍ํ૑ੜʹ͓͍ͯʮؔ܎ਓޱʯͱ͍͏֓೦ʹ஫໨͕ू·͍ͬͯΔɻؔ܎ਓޱͱ͸ɺ ʮҠॅͨ͠ʰఆॅਓޱʱͰ΋ͳ͘ɺ ؍ޫʹདྷͨʰަྲྀਓޱʱͰ΋ͳ͍ɺ ஍Ҭͱଟ༷ʹؔΘΔਓʑʯ[1] ͷ͜ͱͰ͋Δɻؔ܎ਓޱ͸ɺ ࣮ࡍʹͦͷ஍ҬʹॅΜͰ͍Δʮఆ ॅਓޱʯͱɺ؍ޫͳͲͰҰ࣌తʹཱͪدͬͨΓ॓ധͨ͠Γ͢Δʮަྲྀਓޱʯͷதؒʹ͋Δ֓೦ͱͯ͠Ґஔ෇͚ΒΕ͓ͯΓɺ෭ ۀ΍݉ۀɺ;Δ͞ͱೲ੫ͳͲɺ஍Ҭ΁ͷଟ༷ͳؔΘΓΛ࣋ͭ૚ΛؚΜͰ͍Δɻ 図1：関係人口の位置付け ग़యɿ ʮ ʰؔ܎ਓޱʱϙʔλϧαΠτʯ ʢ૯຿লʣ ʢhttp://www.soumu.go.jp/kankeijinkou/ʣΛՃ޻ͯ͠࡞੒ ैདྷɺ ஍Ҭ׆ੑԽͷͨΊʹަྲྀਓޱ΍ఆॅਓޱΛ૿΍͢͜ͱ͕ॏཁͳ໨ඪͱͯ͠ܝ͛ΒΕ͖͕ͯͨɺ ަྲྀਓޱ͸ʮަྲྀർΕʯ ΛҾ͖ى͜͠ɺఆॅਓޱ͸஍ํ͕ݶΒΕͨਓޱΛୣ͍߹͏θϩαϜήʔϜʹͳΓ͕ͪͰ͋Δͱ͍͏໰୊͕͋ͬͨ[2]ɻؔ܎ਓޱ ͸ɺ஍Ҭ΁ͷଟ༷ͳؔΘΓΛ࣋ͭ૚ΛؚΈɺ͔ͭඇθϩαϜతͰ͋Δͱ͍͏఺͔Βɺ஍Ҭ׆ੑԽͷʮୈࡾͷಓʯͱͯ͠ظ଴͞ Ε͍ͯΔɻ಺ֳ෎ͷʮ·ͪɾͻͱɾ͠͝ͱ૑ੜجຊํ਑2019ʯʹ͓͍ͯ΋ɺୈ2ظͷํ਑ͷҰͭͱͯؔ͠܎ਓޱͷ૑ग़ɾ֦ େ͕ܝ͛ΒΕ͍ͯΔ[3]ɻ ؔ܎ਓޱ͸ɺͦͷ஍ҬͷࣾձతΠϯύΫτͷ޲্ʹߩݙ͢Δ͜ͱΛظ଴͞Ε͍ͯΔ͕ɺ਺ͷଌఆ͕ࠔ೉Ͱ͋ΔͨΊɺਖ਼֬ͳ ࣮ଶ೺Ѳ͕Ͱ͖͍ͯͳ͍ݱঢ়͕͋Δɻ͜ͷ֓೦͸Ұछͷʮόζϫʔυʯͱͯ͠஫໨͞Ε͍ͯΔஈ֊ʹ͋ΓɺਅʹࣾձతΠϯύ Ϋτͱؔ࿈ͨ͠ࢦඪͰ͋Δ͔Λ൑அ͢Δʹ͸ɺఆྔతͳධՁΛ൐࣮ͬͨূݚڀ͕ෆ଍͍ͯ͠Δɻ͜ͷΑ͏ͳݕ౼ΛՄೳʹ͢Δ ͨΊʹ΋ɺ·ͣؔ܎ਓޱͷ೺Ѳ͕ٸ຿Ͱ͋Δɻ ຊߘͰ͸ɺ ʮϏδωεؔ܎ਓޱʯ ɺ͢ͳΘͪϏδωεʹ͓͚Δؔ܎ਓޱΛఆٛ͠ɺ໊ࢗަ׵ʹؔ͢ΔσʔλΛجʹجૅతͳू ܭΛߦ͏ɻϏδωεؔ܎ਓޱ͸ɺ஍ํ૑ੜʹ͓͚Δؔ܎ਓޱͱಉ͘͡ɺকདྷతʹاۀ༠க΍ͦͷଞͷΑΓਂ͍ؔ܎ੑ΁ͱൃల ͢Δ͜ͱ͕ظ଴͞ΕΔɻͦΕͰ͸ɺ͜ͷࢦඪ͸஍Ҭͷ࣮ଶΛͲΕ΄Ͳ൓ө͍ͯ͠ΔͷͩΖ͏͔ɻ͜ͷ໰͍ʹରͯ͠ɺϏδωε ؔ܎ਓޱ͕ଟ͍࣏ࣗମͷಛ௃Λఆੑతʹ෼ੳͯ͠ݕূ͢Δͱͱ΋ʹɺಛʹ஍ҬͷࣗओతͳऔΓ૊Έ͕׆ൃͳ஍Ҭ্͕ҐʹݱΕ ͍ͯΔ͔Ͳ͏͔ʹண໨͢Δɻࠓޙɺ͜ͷ݁ՌΛΑΓਫ਼៛ͳଌఆ΍֎෦ࢦඪͱͷؔ࿈ͷݕ౼Λߦ͏ͨΊͷ୺ॹͱ͍ͨ͠ɻ ஍ҬͱͷؔΘΓ΁ͷ૝͍ ݱ ঢ় ͷ ஍ Ҭ ͱ ͷ ؔ Θ Γ ʢڧʣ ʢڧʣ ʢऑʣ ʢऑʣ ΑΓଟ༷ͳਓࡐ͕஍Ҭͮ͘Γʹࢀը ؔ܎ਓޱ ަྲྀਓޱ ఆॅਓޱ ΄ͱΜͲؔΘΓ͕ͳ͍ऀ ߦ͖དྷ͢Δऀʮ෩ͷਓʯ ஍Ҭ಺ʹϧʔπ͕͋Δऀ ʢۙډʣ ஍Ҭ಺ʹϧʔπ͕͋Δऀ ʢԕډʣ ԿΒ͔ͷؔΘΓ͕͋Δऀ ʢաڈͷۈ຿΍ډॅɺ଺ࡏͳͲʣ ఆॅऀ
3. Data Science Report 02ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 1.2　ビジネス関係人口 ϏδωεྖҬʹ͓͍ͯʮఆॅʯʹ౰ͨΔͷ͸ɺͦͷ஍ҬͰैۀ͢Δ͜ͱͰ͋Δͱߟ͑ΒΕΔɻ஍Ҭޏ༻ͷ૑ग़ݯͱͯ͠࠷΋ ॏཁͳͷ͸اۀ༠கͰ͋Ζ͏ɻ஍ํ࣏ࣗମʹΑΔاۀ༠க͸ɺ஍Ҭܦࡁͷ׆ൃԽͷͨΊʹ༗ޮͳखஈͷҰͭͰ͋Δɻاۀ༠க ͸ɺݻఆࢿ࢈੫ͳͲΛ௨ͨ͠ࡒ੓΁ͷߩݙ΍ޏ༻ͷ૑ग़ʹΑΔਓޱͷ૿Ճ͕ݟࠐ·ΕΔɻͦͷҰํͰɺاۀ༠க͸ఆॅਓޱΛ ૿΍͢͜ͱͱಉ͘͡θϩαϜήʔϜʹͳΓ͔Ͷͳ͍ͱ͍͏ࢦఠ΋͋Δ[4]ɻ ؔ܎ਓޱͱ͸ɺఆॅΑΓ΋؇΍͔ͳؔΘΓํͱͯ͠ੜΈग़͞Εͨɻͦͷߟ͑ʹج͍ͮͯɺຊߘͰ͸Ϗδωεؔ܎ਓޱΛʮ௚ ઀ͦͷ஍ҬͰओۀΛӦΜͰ͍ΔΘ͚Ͱ͸ͳ͍͕ɺ Ӧۀ׆ಈ΍ࢹ࡯ͳͲΛ௨ͯ͠ɺ ͦͷ஍Ҭͱؒ઀తʹؔΘ͍ͬͯΔϏδωεύʔ ιϯͷ਺ʯͱఆٛ͢Δɻ ʮ·ͪɾͻͱɾ͠͝ͱ૑ੜجຊํ਑2019ʯʹ͓͍ͯ΋ɺαςϥΠτΦϑΟε΍αςϥΠτΩϟϯύεɺ ϓϩϑΣογϣφϧਓࡐࣄۀɺ෭ۀ΍݉ۀ͔ΒͷΞϓϩʔνʹॏ఺͕ஔ͔Ε͍ͯΔ[5]ɻ͜ͷΑ͏ͳऔΓ૊Έͷ੒ޭ͸ɺϏδω εؔ܎ਓޱͷ૿Ճ͕ى఺ͱͳΔՄೳੑ͕͋Δɻ Ϗδωεؔ܎ਓޱΛଌఆ͢ΔͨΊʹ͸ɺ໊ࢗަ׵ʹؔ͢ΔσʔλΛ෼ੳ͢Δ͜ͱ͕༗ޮͳखஈͱͳΔՄೳੑ͕͋Δɻ໊ࢗަ ׵͸ɺ΄ͱΜͲͷ৔߹͕ର໘ͰߦΘΕΔͨΊɺͦ͜ʹ͸ձ࿩ͳͲͷର໘త૬ޓߦҝ͕ൃੜ͍ͯ͠Δͱߟ͑ΒΕΔɻର໘ʹΑΔ ग़ձ͍͕ɺ৘ใ఻ୡͷॏཁͳܦ࿏ͱͯ͠ػೳ͢ΔதͰɺಉ࣌ʹاۀ͕Ґஔ͢Δ஍Ҭͷັྗ͕఻ୡ͞ΕΔ͜ͱ΋͋ΔͩΖ͏ɻ͜ ͷΑ͏ͳ͜ͱ͔Βɺ໊ࢗަ׵͸কདྷతʹاۀ༠க΍ͦͷଞͷΑΓਂ͍ؔ܎ੑ΁ͱൃల͢ΔՄೳੑΛؚΜͩߦಈͰ͋Δͱݴ͑Δ Ͱ͋Ζ͏ɻ·ͨɺ໊ࢗʹ͸ࣄۀॴͷॅॴ΍࿈བྷઌͳͲͷਖ਼֬ͳ৘ใ͕هࡌ͞Ε͍ͯΔ͜ͱ͔Βɺ໊ࢗަ׵ʹؔ͢Δσʔλ͸৴ པੑ͕ߴ͍ͱݴ͑Δɻ ຊߘͰ͸ɺ͜ΕΒͷσʔλͷಛੑΛ౿·͑ɺ໊ࢗަ׵ʹؔ͢Δσʔλ͔ΒϏδωεؔ܎ਓޱΛਖ਼֬ʹଊ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δͱ ߟ͑ɺ໊ࢗަ׵σʔλΛجʹ֤ͯ͠஍ҬͷϏδωεؔ܎ਓޱΛఆྔԽ͢Δ͜ͱΛࢼΈΔɻ 2　分析対象、検証方法 Ϗδωεؔ܎ਓޱͷूܭʹ͸ɺݸਓ޲໊͚ࢗΞϓϦʮEightʯͷ໊ࢗަ׵ʹؔ͢ΔσʔλΛ༻͍Δɻ෼ੳʹ౰ͨͬͯ͸ɺ Eightͷσʔλʹ͍ͭͯݸਓΛಗ໊Խ͠ɺ2018೥1݄1೔͔Β2018೥12݄31೔·ͰʹEightͷϢʔβʔʹΑͬͯొ࿥͞Εͨ ໊ࢗͷ৘ใΛEightͷར༻ن໿Ͱڐ୚Λಘ͍ͯΔൣғʹ͓͍ͯ࢖༻͢Δɻ Ϗδωεؔ܎ਓޱ͸ɺ͋Δࢢ۠ொଜͷ໊ࢗΛऔΓࠐΜͩ͜ͱ͕͋ΔEightͷϢʔβʔ਺ΛجʹܭࢉΛߦ͏ɻ্ड़ͨ͠Α͏ʹɺ ໊ࢗަ׵͸ͦͷഎޙʹର໘త૬ޓߦҝ͕૝ఆ͞ΕΔͨΊɺ୯ʹͦͷ஍Ҭʹཱͪد͚ͬͨͩͷਓ෺ΑΓ΋ؔ܎ੑ͸ڧ͍ͱߟ͑Β ΕΔɻͳ͓ɺEightͷϢʔβʔ͸ϓϩϑΟʔϧ໊ࢗΛొ࿥͢Δ͕ɺͦͷϓϩϑΟʔϧ໊͔ࢗΒ൑ఆ͞Εͨ஍Ҭͱ໊ࢗަ׵૬ख ͷ஍Ҭ͕ಉ͡৔߹͸ूܭʹؚΊ͍ͯͳ͍ɻ ୯७ʹEightͷϢʔβʔ਺Λूܭ͢Δ͚ͩͰ͸ɺैۀऀ਺͕ଟ͍஍Ҭ΄Ͳେ͖͍஋͕ग़Δɻͦ͜ͰɺຊߘͰ͸Ϗδωεؔ܎ ਓޱΛͦͷ஍Ҭͷैۀऀ਺Ͱׂͬͨʮௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱʯΛѻ͏ɻ͜ΕʹΑͬͯ෼͔Δͷ͸ɺ֤஍Ҭͷ࿑ಇྗਓޱͷ ن໛ΛҰఆʹͦΖ͑ͨͱ͖ʹɺͦΕͧΕͷ஍Ҭ͕࣋ͭଞͷ஍Ҭͱͷ७ਮͳؔ܎ྗͰ͋Δɻͳ͓ɺैۀऀ਺ʹ͍ͭͯ͸૯຿লͱ ܦࡁ࢈ۀল͕࣮ࢪ͢Δʮฏ੒28೥ܦࡁηϯαε–׆ಈௐࠪʯͷσʔλΛ༻͍Δɻ 3　分析結果 ௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱͷ্Ґ10࣏ࣗମΛਤ2ʹࣔ͢ɻͳ͓ɺ2011೥3݄11೔ʹൃੜͨ͠౦๺஍ํଠฏ༸ԭ஍਒ͷҎޙɺ ۃ୺ʹैۀऀ਺͕ݮগͨ͠෱ౡݝ૒༿܊ͱ෱ౡݝ૬അ܊͸݁Ռ͔Βআ֎͍ͯ͠Δɻ͞Βʹɺߦ੓͕۠͋Δࢢʹ͍ͭͯ͸ɺߦ੓ ۠ͷ୯ҐͰूܭΛߦ͍ͬͯΔɻͦͷ݁Ռɺूܭର৅ͱͳͬͨͷ͸1885࣏ࣗମͰ͋ͬͨɻ
4. Data Science Report 03ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 図2：調整済みビジネス関係人口の上位10自治体 4Ґ 6Ґ 7Ґ 8Ґ 9Ґ 10Ґ 5Ґ 1Ґ 2Ґ 3Ґ 第1位：西粟倉村（岡山県） ྛۀΛओཁ࢈ۀͱ͠ͳ͕ΒɺϩʔΧϧϕϯνϟʔͷઌۦ ͚ͱ͞Εɺ ʮגࣜձࣾ໦ͷཬ޻๪ ໦܆ʯ΍ʮΤʔθϩג ࣜձࣾʯ ʮגࣜձࣾ੢҄૔ɾ৿ͷֶߍʯͳͲΛච಄ͱ͠ ͯʮىۀՈͷଜʯͱ໊ͯ͠ߴ͘ɺ2018೥·Ͱʹ໿30ࣾ ͷϩʔΧϧϕϯνϟʔ͕૑ۀ͞Ε͍ͯΔ[6]ɻ 第5位：新庄村（岡山県） όΠΦϚεൃిͰ༗໊ͳ஍ҬͰ͋Δɻྡ઀ ࣏ࣗମͷਅఉࢢͱ࿈ܞͯ͠ਅఉ؍ޫ࿈ໍ ʢݱɾਅఉ؍ޫہʣΛઃཱ͠ɺؔ࿈ࢪઃͷࢹ ࡯πΞʔʮόΠΦϚεπΞʔਅఉʯͳͲͷ औΓ૊ΈʹྗΛೖΕ͍ͯΔɻ 第4位：中井町（神奈川県） ౦໊ߴ଎ಓ࿏ਇ໺தҪΠϯλʔνΣϯδ ෇ۙʹݐઃ͞Εͨ޻ۀஂ஍ʮάϦʔϯς Ϋͳ͔͍ʯʹ޻৔͕ଟ਺ཱ஍͓ͯ͠Γɺ ࣏ࣗମͷن໛ʹൺ΂ͯ੡଄඼ग़ՙֹ͕ඇ ৗʹߴ͍஍Ҭͱͳ͍ͬͯΔɻ 第2位：上勝町（徳島県） ཬࢁͰऩ֭ͨ͠২෺Λྉཧͷʮͭ·ʯͱͯ͠ग़ՙ͢Δɺ ௨শ ʮ༿ͬͺϏδωεʯ Ͱ஫໨͞Ε͍ͯΔɻ·ͨɺ ʮθϩ ɾ ΢ΣΠετӡಈʯΛਪਐ͢ΔͳͲɺઌਐతͳ؀ڥ׆ಈͰ ༗໊Ͱ͋ΔɻϩʔΧϧϕϯνϟʔͷ্ཱͪ͛ʹରͯ͠΋ ੵۃతͰɺୈ1Ґͷ੢҄૔ଜ͕୅දװࣄΛ຿ΊΔϩʔΧ ϧϕϯνϟʔڠٞձʹװࣄ࣏ࣗମͱͯ͠ࢀը͍ͯ͠Δɻ 第3位：東村（沖縄県） ԭೄຊౡͰ࠷΋ਓޱ͕গͳ͍ଜ͕ͩɺࠃ ࢦఆఱવه೦෺Ͱ͋Δܚࠤ࣍࿷ͷώϧΪ ྛʢϚϯάϩʔϒʣͳͲΛؚΉʮ΍Μ͹ ΔࠃཱެԂʯΛ༗͓ͯ͠Γɺओʹमֶཱྀ ߦ٬Λλʔήοτͱͨ͠ମݧܕɾަྲྀܕ ΤίπʔϦζϜΛਪਐ͍ͯ͠Δɻ 第6位：多賀町（滋賀県） ଟլ޻ۀஂ஍ɺଟլୈೋ޻ۀஂ஍ɺͼΘބ౦෦த֩޻ۀஂ஍ͳ Ͳͷେن໛ͳ޻ۀஂ஍Λෳ਺༗͍ͯ͠Δɻ 第8位：留寿都村（北海道） ϧεπϦκʔτΛத৺ͱͯ͠ɺεΩʔ৔΍ΰϧϑ৔ͳͲΛ༗͢ Δ௨೥ܕͷϦκʔτ஍Ͱ͋Δɻ 第10位：和木町（山口県） ੉ށ಺޻ۀ஍ҬͷҰ֯Λ઎Ίɺੴ༉ԽֶίϯϏφʔτΛ༗ͯ͠ ͍Δɻ 第7位：精華町（京都府） ژࡕಸٰྕʹେاۀͷݚڀ։ൃڌ఺͕ूੵ͠ɺ ʮ͚͍͸Μͳֶ ݚ౎ࢢ ʢਖ਼໊ࣜশ ɿ ؔ੢จԽֶज़ݚڀ౎ࢢʣ ʯ Λܗ੒͍ͯ͠Δɻ 第9位：川北町（石川県） Ճլฏ໺ͷதԝ෦ʹҐஔ͠ɺखऔ઒ͷ෬ྲྀਫΛར༻ͨ͠ిࢠ෦ ඼޻৔͕ଟ਺ཱ஍͍ͯ͠Δɻ
5. Data Science Report 04ɹ|ɹ © Sansan, Inc. 表1：調整済みビジネス関係人口の上位10自治体 順位 都道府県名 市区町村名 人口（人）※ 従業者数（人） 1 Ԭࢁݝ ӳా܊੢҄૔ଜ 1,472 378 2 ಙౡݝ উӜ܊্উொ 1,545 380 3 ԭೄݝ ࠃ಄܊౦ଜ 1,720 343 4 ਆಸ઒ݝ ଍ฑ্܊தҪொ 9,679 2,988 5 Ԭࢁݝ ਅఉ܊৽ঙଜ 866 105 6 ࣎լݝ ݘ্܊ଟլொ 7,355 1,677 7 ژ౎෎ ૬ָ܊ਫ਼՚ொ 36,376 5,462 8 ๺ւಓ Ѿా܊ཹण౎ଜ 1,907 407 9 ੴ઒ݝ ೳඒ܊઒๺ொ 6,347 1,532 10 ࢁޱݝ ۢՑ܊࿨໦ொ 6,285 796 4　結論 ຊߘͰ͸ɺاۀ༠கΑΓ΋؇΍͔ͳؔΘΓΛؚΉϏδωεؔ܎ਓޱΛ໊ࢗަ׵ʹؔ͢Δσʔλ͔Βܭࢉͨ͠ɻಛʹ஍Ҭͷࣗ ओతͳऔΓ૊Έ͕׆ൃͳ஍Ҭ্͕ҐʹݱΕΔ͔ʹண໨ͭͭ͠ɺ஍Ҭ͝ͱͷ֓گΛ͖ࣔͯͨ͠ɻ ௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱͷ্Ґ10࣏ࣗମʹ͸ɺ޻ۀ஍ଳΛ༗͢Δ࣏ࣗମ΍؍ޫۀ͕੝Μͳ࣏ࣗମؚ͕·Ε͍ͯͨɻͦͷ ҰํͰɺ੓෎ͷ౷ܭͳͲͰ͙͢ʹ͸දΕʹ͍͘ɺϩʔΧϧϕϯνϟʔ΍ΤίπʔϦζϜͷΑ͏ͳ૲ͷࠜͰͷऔΓ૊Έ͕੝Μͳ ࣏ࣗମ͕ΑΓ্ҐʹҐஔ෇͚ΒΕΔ͜ͱ͕෼͔ͬͨɻ ͔͠͠ɺ͜ͷ݁Ռ͸ਪఆ্ͷ໰୊Λ๊͍͔͍ͭ͑ͯ͘ΔɻྫΛҰͭڍ͛ΔͳΒ͹ɺEightʹऔΓࠐ·Ε͍ͯͳ໊͍ࢗͷ৘ใ ͕ଘࡏ͢Δ͜ͱͰ͋Δɻ੢҄૔ଜ΍্উொͱؔΘΓ͕͋Δਓ͸৘ใ΁ͷײ౓͕ߴ͘ɺEightͷΑ͏ͳαʔϏεΛར༻͍ͯ͠Δ Մೳੑ͕ߴ͍ɻͭ·ΓɺEightʹ͸ɺ໊͕ࢗऔΓࠐ·Ε΍͍͢஍Ҭͱɺͦ͏Ͱͳ͍஍Ҭ͕ଘࡏ͍ͯ͠Δͱߟ͑ΒΕΔɻ ຊߘͰ͸ɺௐ੔ࡁΈϏδωεؔ܎ਓޱ͕ଟ͍஍ҬΛநग़͠ɺͦΕΒʹର͢Δఆੑతͳߟ࡯ΛߦͬͨɻࠓޙɺϏδωεؔ܎ਓ ޱ͕஍ํ૑ੜͷதؒతKPIͱͯ͠ת͑ಘΔࢦඪͳͷ͔Λݕূ͍ͯ͘͠ඞཁ͕͋Δɻ·ͨɺ͜ͷࢦඪ͕࣏ࣗମͷࡒ੓ࢦඪʹ༩͑ ΔӨڹͳͲʹ͍ͭͯɺ͞ΒͳΔఆྔతͳ෼ੳΛߦ͏͜ͱ΋ٻΊΒΕΔͰ͋Ζ͏ɻ͞Βʹɺ2019೥ʹ਺஋͕େ͖͘৳ͼͨ஍Ҭ ͸Ͳ͜Ͱ͔͋ͬͨͳͲɺϏδωεؔ܎ਓޱͷ࣌ܥྻతਪҠʹ΋஫໨͍ͯ͘͠ɻ 5　Reference [1] ૯຿ল, ʮϓϩδΣΫτ֓ཁʯ, ஍Ҭ΁ͷ৽͍͠ೖΓޱʮؔ܎ਓޱʯϙʔλϧαΠτ, http://www.soumu.go.jp/kankeijinkou/discription.htmlʢࢀর 2019/10/8ʣ [2] ాதًඒ,ʰؔ܎ਓޱΛͭ͘Δ: ఆॅͰ΋ަྲྀͰ΋ͳ͍ϩʔΧϧΠϊϕʔγϣϯʱ, ໦ָࣷ, 2017 [3] ಺ֳ෎, ʮ·ͪɾͻͱɾ͠͝ͱ૑ੜجຊํ਑̎̌̍̕ʹ͍ͭͯʯ, ΈΜͳͰҭͯΔ஍ҬͷνΧϥ ஍ํ૑ੜ, 2019/6/21, https://www.kantei.go.jp/jp/singi/sousei/info/pdf/r01-06-21-kihonhousin2019gaiyou.pdfʢࢀর 2019/10/8ʣ [4] ኍ੉৴ݾ, ʮاۀཱ஍ͱ஍Ҭܦࡁͷ׆ੑԽ : େࡕ෎ɺ෱Ԭݝͷऔ૊ΈΛத৺ʹʯ, ʰϨϑΝϨϯεʱ, ࠃཱࠃձਤॻؗ, 2008, no. 691, pp. 53-72 [5] ాதًඒ, ʰؔ܎ਓޱΛͭ͘Δ: ఆॅͰ΋ަྲྀͰ΋ͳ͍ϩʔΧϧΠϊϕʔγϣϯʱ, ໦ָࣷ, 2017 [6] ຀େհ, ʰϩʔΧϧϕϯνϟʔ : ஍Ҭʹ͸ϏδωεͷՄೳੑ͕͋;Ε͍ͯΔʱ, ໦ָࣷ, 2018 ˞ ग़యɿ ʮฏ੒27೥ࠃ੎ௐࠪ ਓޱ౳جຊूܭ݁Ռʯ ʢ૯຿ল౷ܭہʣ
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