MUNICIPAL OS / OPEN STUDY DATABASE

自治体OS 公開スタディ総合データベース

自治体実例、教育委員会・教育行政、暮らしと生活行政、地域活動、日本のまちづくり、町工場、スタートアップ、仕事づくり、大学・高専・専門学校・高校の学びと社会実装、農・山・海・食・防災、土地条件・災害履歴、生活土木・地域インフラ、海外、ふるさと納税・自治体経営、ソフト・サービス、実行設計、療育・放課後等デイサービス・フリースクール・支援級、さらに障がい児通所系・障がい者就労／自立訓練系の全国サービスDBに加え、身近なもの・仕組みを「何からできている？どうやってできる？」から分解して学ぶ入口、文化・芸術・工芸・美術・音楽・書を地域横断で見る入口、さらに34の自治体施策を期待値・実績・差から比較する入口まで、30の入口から公開情報を横断できます。カードの内容は公表時点の事例として扱い、必要なものはAIで現在の公式情報を再確認します。

1,307自治体実例47教育行政比較入口 750暮らしの総合相談47×12生活行政 533地域活動807国内まちづくり横断34自治体施策比較＋共通FMEA 694町工場（320内容確認） 400スタートアップ（109内容確認） 122地元で仕事をつくる 142学び・社会実装 305農・山・海・食・防災 88土地条件・災害履歴100生活土木・地域インフラ 73海外公開スタディ1,741ふるさと納税AI調査 188ソフト・サービス42発想テーマ＋4分野 71文化・芸術・工芸カード30入口180+しくみ・でき方テーマ更新 2026-09-29 v69
※入口ごとの件数には横断ビュー・索引・別DBが含まれ、同じ事例が複数の入口に現れる場合があります。1,307は自治体実例5分野の件数、教育行政47は比較・調査入口として別枠です。
NEW新しく追加・更新した事例最新4件だけを表示。押すと収録テーマの実際のカードへ移動します
見る人に合わせて入口を切り替えるカードデータは分割しません。同じ総合DBを使い、市民の学びDBは「地域を調べる4入口＋生活に直結する10入口」、行政の施策DBは「NEWS＋30入口」を中心に利用します。問い合わせ・FAQは行政側では補助機能です。
行政の施策DB：NEWSと30の入口が中心です。問い合わせ・FAQは下の補助ボタンから開けます。
補助機能市民からの問い合わせ・相談を公式情報で調べたいとき
スマホ用｜迷わず探す

横スクロールや長い一覧を使わず、順番に選びます。結果は4件ずつ表示します。

1
何から探しますか？行政の施策を、目的に近い入口から探します。
選択したデータベース
身近なテーマから知る・学ぶ教育・福祉・介護・医療・療育などを、自分や家族の暮らしに引き寄せて学べます。
同じデータを共有：行政の施策DBと同じ事例データを使い、こちらでは市民が知識・学びとして入りやすい入口を用意しています。
FAQは補助機能です。閉じると元の30入口の位置へ戻ります。
CITIZEN QUESTIONS / MUNICIPAL FAQ STUDY

市民の困りごと・行政FAQ

「どこに聞けばいい？」「これは苦情？相談？要望？」「市役所でできることは？」を、質問の種類と暮らしのテーマから整理する試作DBです。自治体によって制度・担当課・運用が違うため、回答を固定せず、質問ごとに現在の公式情報を調べ直す前提にしています。

狙い：同じ問い合わせが繰り返される場所は、制度の分かりにくさ、Web導線、窓口分担、説明不足などの改善点が隠れている可能性があります。市民には「聞き方の入口」、行政には「どこで市民が詰まるかを見る材料」として使います。
問い合わせ担当課、場所、制度、手続きなど、知りたい点を具体的に確認する。
相談困りごとについて、判断の手掛かり、助言、必要な情報や相談先を求める。
意見施策、事業、職員対応などについて考えや評価を伝える。
要望具体的な不具合や課題を示し、改善、補修、指導などを求める。
苦情具体的な不都合や対応への不満を示し、是正や説明などを求める。
提案新しい考え方、改善案、代替案、事業の見直し案などを具体的に示す。

この「公式情報を調べる」機能で何ができる？

市役所へ電話する前に、あなたの質問について、自治体・国・県などの公式公開情報をChatGPTまたはClaudeに調べてもらい、読みやすいHTML資料として手元に残すための機能です。

大事：下のボタンを押しただけでは調査は始まりません。ボタンは「自治体名・質問・確認項目をまとめた調査文」をコピーします。その調査文を ChatGPT または Claude に貼り付けて送信すると、公式情報の調査が始まります。
1自治体名と質問を入れる

例：「諫早市」「引っ越したとき、何の手続きが必要ですか？」。短い言葉でも構いません。「雑草」「イノシシ」「し尿」などでも検索できます。

2調査文をコピーする

質問カードの 「公式情報を調べるための文をコピー」 を押します。「コピーしました」と出たら準備完了です。

3ChatGPT または Claude を開く

新しい画面でAIを開きます。利用にはログインが必要な場合があります。

ChatGPTを開くClaudeを開く
4貼り付けて送る

AIの入力欄をクリックして貼り付けます。Macは ⌘＋V、Windowsは Ctrl＋V。スマホは入力欄を長押しして「ペースト」。そのまま送信してください。

5HTMLファイルを受け取る

調査文には「公式情報を調べ、完成したHTMLファイルを作る」指示が入っています。回答の最後にHTMLファイルのリンクや添付が表示されたら、それを押して保存します。文章だけで終わった場合は「HTMLファイルとしてダウンロードできる形で出してください」と送ってください。

6HTMLをブラウザで見る

保存した .html ファイルを開きます。MacはFinderの「ダウンロード」、Windowsはエクスプローラーの「ダウンロード」からファイルをダブルクリックします。Safari・Chrome・Brave・Edgeなどで開けば、そのまま読めます。

印刷したい／PDFとして残したいとき

Mac｜SafariHTMLを開く → メニュー「ファイル」→「プリント」→ 印刷する。PDF保存は印刷画面の「PDF」から「PDFとして保存」。
Mac｜Chrome・Brave / Windows｜Chrome・EdgeHTMLを開く → Macは ⌘＋P、Windowsは Ctrl＋P → 保存先で「PDFに保存」を選ぶ →「保存」。紙に出す場合はプリンターを選びます。
スマートフォンHTMLの閲覧はできますが、保存・印刷の操作は機種やブラウザで違います。確実にPDFへ残す場合は、PCでHTMLを開いてPDF保存する方法を推奨します。
公式公開情報を根拠に調査しますが、生成HTML自体は自治体の公式回答書ではありません。 ChatGPTまたはClaudeが、自治体・国・県などの公式公開情報を優先して調査・整理します。申請・届出・期限・料金・緊急対応など重要事項は、HTML内に示された公式窓口・公式ページで最終確認してください。
生成されるHTML本文にも「この資料の性質について」を独立表示するよう、調査文に指定しています。

困りごと・質問から探す

自治体名を入力し、知りたい言葉や質問をそのまま入力してください。固定FAQにない「し尿」「雑草」「猿」「イノシシ」「小動物」などでも、その入力内容をそのまま公式情報調査へ送れます。

調査文をコピーしました。次はChatGPTまたはClaudeを開き、入力欄へ貼り付けて送信してください。調査結果の最後にHTMLファイルを受け取り、ブラウザで開いて印刷・PDF保存できます。
ChatGPTを開くClaudeを開く
行政側から見ると問い合わせが多い質問は「職員がもっと速く答える」だけでなく、説明ページ、申請方法、担当課の分かれ方、制度そのものを見直す材料になります。質問を蓄積していくと、施策DBとは逆方向から行政業務を可視化できます。
分類・試作の参考にした自治体公開情報

福岡市の市民相談概要では、市民の声を「問い合わせ・相談・意見・要望・苦情・提案」などに区分しています。札幌市は市役所の担当が分からない場合を含むFAQ検索を公開し、神戸市・大阪市も意見、要望、苦情、問い合わせ、相談などの受付を案内しています。

福岡市｜市民参加・広聴 札幌市｜よくある質問検索 神戸市｜市民の声 大阪市｜市民の声
30の入口から、見たいデータベースを選んでください
28TH ENTRY / HOW THINGS WORK & WHY THINGS HAPPEN

身近なものも、社会の仕組みも、自然の「なぜ？」も。検索したら、そのまま教材になる。

普通の検索は、言葉の意味や関連するページを探すところで終わります。ここでは、知りたい言葉や「なぜ？」を一つ入力するだけ。AIが対象を「人工物」「社会の仕組み」「生き物」「自然科学」のどれかに判断し、その対象に合った調べ方へ自動で切り替えます。「何からできている？」「どうやって作る？」「誰が関わる？」「どんな流れで動く？」「なぜそうなる？」「条件を変えたら？」まで、意味の説明だけで終わらず、仕組みそのものを分解して調べます。検索結果は、そのまま読めるHTML資料・学習教材・Webスライドとして生成できます。

気になる言葉を一つ入れてください。「意味を探す検索」ではなく、AIが調査の問いを組み立て、理解できる日英バイリンガルの資料・教材までつくります。
検索語しか思いつかなくても大丈夫です。 AIが対象の型を判断し、調べる順番と問いを組み立てます。HTML資料とWebスライドは、日本語／Englishを画面上で切り替えられるバイリンガル仕様が標準です。HTMLには「印刷・PDF保存」も入ります。EnterキーはHTML資料です。
分野を押して絞り込み
カードで30秒理解 → 興味が出たら日英バイリンガル教材へ。
新しい発想につなげる見方： 人工物なら材料・工程を変える。社会の仕組みなら流れ・役割・情報の渡し方を変える。生き物なら育つ条件や人との関わりを見る。自然科学なら「条件を変えたらどうなる？」と実験・観察へ進む。答えで終わらず、次の「なぜ？」を作ります。

文化・芸術・工芸・美術・音楽・書

地域の文化を、作品名やイベント名だけでなく、担い手・技術・場所・継承・産業との関係までカードで横断して見る29番目の入口です。

71カード・13分野・既存DB横断再編集
文化を「見るもの」だけでなく、地域の中で続いている営みとして見る。文化財、芸術・アート、工芸・手仕事、美術・デザイン、音楽・舞台、映像・写真、書・紙・筆、祭り・伝統芸能、衣・食・住文化、建築・景観・歴史、職・ビジネス・貨幣、創作・表現、習い事・稽古文化を横断します。現在は既存の「日本の地域・まちづくり」と「町工場・ものづくり」に収録済みの実例を再編集しています。カードの現在状況は「AIで今を調べる」で公式・一次情報を再確認できます。
文化・芸術・工芸 横断DBを準備しています…
27TH ENTRY / NATIONAL WELFARE SERVICE DATABASE

障がい児から成人後の自立・就労まで、地域の支援をつなげて見る

福祉サービスは制度ごとに分かれているため、利用する側から見ると「今はどこを使うのか」「学校を卒業した後は何があるのか」 「地域に必要なサービスがそろっているのか」が見えにくくなります。この入口では、WAM NETの公開CSVを一般の利用者にも探しやすい形にした 2つの全国検索DBへつなぎ、子どもの発達支援から成人後の自立訓練・就労支援までを、地域と生活の流れで考えられるようにします。

データ時点：2026年3月末時点 ／ 参照：WAM NET「障害福祉サービス等情報公表システム オープンデータ」。 DB本体は総合DB内へ埋め込まず、Quunyの福祉・障がい者就労支援教育サイトで別DBとして公開しています。
子どもの発達・通所・訪問支援

障がい児通所系サービス 全国検索DB

5サービス・46,402件

「放課後等デイサービス」だけでなく、就学前から就学後、通所が難しい場合、保育所・学校への訪問支援までを同じ入口から探せます。 保護者が現在の利用先を探すだけでなく、成長に応じて次にどのような支援があるかを見るためにも使えます。

  • 児童発達支援
  • 医療型児童発達支援
  • 放課後等デイサービス
  • 居宅訪問型児童発達支援
  • 保育所等訪問支援
障がい児通所系サービスDBを開く
成人後の生活・訓練・就労支援

障がい者 就労・自立訓練系サービス 全国検索DB

7サービス・33,022件

自立訓練から就労移行、A型・B型、就労後の定着支援までを横断して探せます。 本人・家族だけでなく、学校の進路指導、相談支援、自治体の地域資源把握などにも利用できます。

  • 自立訓練（機能訓練・生活訓練）
  • 宿泊型自立訓練
  • 就労移行支援
  • 就労継続支援A型・B型
  • 就労定着支援
就労・自立訓練系サービスDBを開く

この2つのDBは、誰が、どう使えるのか

事業所名を検索するだけの一覧ではありません。利用者・家族、学校、相談支援、自治体、議員、事業者など、 立場によって「見るべきもの」が変わります。

本人・家族自宅周辺や通える地域にどんな支援があるかを確認し、現在の利用先だけでなく次の生活段階の選択肢も探せます。転居を考える時の事前確認にも使えます。
学校・特別支援学校・進路指導卒業後の就労移行、A型・B型、自立訓練などを具体的な事業所名まで調べ、進路学習や地域資源の把握に使えます。
相談支援・福祉専門職本人の住所や生活圏から候補を探し、サービスの種類をまたいで「ほかにどんな支援があるか」を確認する入口にできます。
自治体職員市内・圏域内にどのサービスが存在するかを見渡し、隣接自治体との違い、少ないサービス、子どもから成人への支援のつながりを考える基礎資料にできます。
地方議員・地域課題を調べる人「放デイはあるが成人後の就労支援はどうか」「B型は多いが就労移行はどうか」など、地域の支援構造を具体的な事業所分布から確認できます。
法人・新しい支援を考える人既存事業所の分布を確認し、どの地域・サービスに選択肢が少ないのかを考える入口にできます。件数だけで需要を断定せず、人口・利用ニーズ・既存資源と合わせて見ることが必要です。

2つを別々に見るのではなく、「成長と生活の流れ」でつなげる

制度上は別々のサービスでも、利用者の生活は制度ごとに分かれていません。 そこで「今どこを利用しているか」だけでなく、次の生活段階にどんな選択肢があるかを地域単位で見ます。

児童発達支援→ 放課後等デイサービス→ 学校・進路→ 自立訓練・就労移行→ A型・B型など→ 就労定着支援

※これは制度上の一律の順序を示すものではありません。すべての人が同じサービスを利用するわけではなく、本人の希望・状況・支給決定等によって利用する支援は異なります。

地域の「支援が切れる場所」を見つける

2つのDBを地域名で見比べると、「施設が何件あるか」だけでは見えにくかった支援のつながりを考えられます。 特に、子ども時代から成人後へ移る時期は、制度・担当・事業所が変わるため、地域資源のつながりを見ることが重要です。

  • 障がい児向けサービスは複数あるが、成人後の就労・自立訓練の選択肢が少なくないか
  • B型は多いが、一般就労へつなぐ就労移行や就労定着の選択肢はどうか
  • 一つの自治体だけで完結せず、隣接自治体を含めた生活圏で見る必要がないか
  • 転居・進学・卒業など生活の変化で、支援が途切れそうな場所はないか

「CSVを公開した」で終わらせない

WAM NETのオープンデータは二次利用に適したCSVで提供されています。一方、一般利用者が数万件のCSVを直接開き、 地域やサービスを比較するのは容易ではありません。

この2つのDBでは、公開データを都道府県・市区町村・サービス種別・事業所名などから探せる形に変え、 一次データを「実際に使える入口」へ変換しています。

利用時の注意 このDBはWAM NET公開データを検索しやすく再構成したもので、空き状況、利用可否、支援の質、個別の適否を判定するものではありません。 掲載時点以降に事業所情報が変更される場合もあります。実際の利用・相談・進路選択では、自治体、相談支援機関、学校、各事業所などの最新の公式情報を確認してください。

福祉専門職・支援技術DB

資格名を覚えるためのDBではなく、「生活上の困りごと」から必要な専門職・支援技術・連携先を考えるための公開スタディ入口です。

市民・職員・法人の3方向

困りごとから、専門職につなぐ。

理学療法士（PT）、作業療法士（OT）、言語聴覚士（ST）など、資格ごとの役割だけでなく、「何を支援できるのか」「誰と連携するのか」「地域にどんな資源があるのか」を生活場面から整理します。

このDBの使い方

① 自治体を指定する　「長崎県 → 島原市」のように、調べたい都道府県と自治体を選びます。

② 実例を見る　全国で実際に起きた「困りごと」のカードから、まず対応の実例を確認します。

③ 調べ方を選ぶ　必要なら「専門職から探す」または「生活の困りごとから探す」で追加調査します。

④ 条件を選ぶ　専門職なら「作業療法士（OT）」、生活課題なら「話す・聞く」などを選びます。

⑤ AI調査プロンプトを自動作成　自治体名＋選択した専門職／生活課題を入れた質問文を自動生成します。

⑥ 「AIで現在の制度・地域資源を調べる｜コピー」　生成された質問文をAIに渡し、自治体の公式情報などを調べます。

⑦ 調査結果をDBの学習材料にする　「その自治体では、実際にどこで、誰が、どんな生活課題を支援しているのか」を蓄積していきます。

このDBの目的
市民には「どこに相談すればよいか」、職員には「誰と連携すればよいか」、法人には「どんな専門性・人材・サービスが地域に必要か」を見えるようにします。診断や治療の判断をするDBではなく、相談・連携・地域資源を理解するためのDBです。

全国の実例を「種類」から切り替えて見る

全国の実例を一度に並べません。専門職または生活課題をメニューで選ぶと、その種類に関係する実例だけを表示します。カードの見出しは、公開資料に記録された課題・背景をもとにしています。

実例を選択
使い方：下のメニューから専門職または生活課題を選択してください。選んだ種類の実例だけが3カラムで表示されます。「困りごと」をクリックすると、その地域でどう対応したか、関わった専門職、効果、残った課題、一次資料を確認できます。
上のメニューから種類を選ぶと、全国の実例がここに表示されます。

① 調べたい自治体を指定

都道府県と自治体を指定してください。

② 専門職から探す

資格だけでなく、主な支援領域と他職種との接点を確認します。

③ 生活の困りごとから探す

「歩けない」「食べにくい」など、専門職名を知らなくても入口を作ります。

選択すると、支援のつながりが表示されます

専門職または生活課題を選んでください。
市民に役立つ情報相談先の考え方、専門職の違い、受けられる支援、在宅・通所・入所など支援場所の違い、家族だけで抱え込まないための連携を整理。
職員に役立つ情報ケースごとの連携先、専門職間の役割分担、評価・記録・情報共有、退院から在宅生活までの切れ目を減らす視点を整理。
法人に役立つ情報地域で不足する専門性、人材配置、採用、研修、多職種連携、サービス開発、事業所間連携など、経営・人材面から地域資源を考える。
自治体・地域に役立つ情報専門職の地域偏在、事業所の分布、人口構成との関係、在宅支援・介護予防・障害福祉・子どもの発達支援など地域課題との接続を調べる。
収録では国家資格・公的資格等の正式名称を優先し、職種ごとの業務範囲は制度上の根拠を確認します。個別の医療・介護判断は医師・専門職等へ確認してください。

療育・放課後等デイサービス・フリースクール・支援級DB

療育、放課後等デイサービス、フリースクール、特別支援学級、児童相談所という支援の場を、都道府県・自治体・テーマから横断して調べる入口です。開設・支給決定・出席認定などの制度面の課題、自治体独自の取り組み、行政処分に至った失敗例、児童相談所の役割・権限や自治体ごとの設置状況までを収録しています。

40ケース・34自治体・地域・9テーマ

① 都道府県・自治体で絞り込む（任意）

指定しない場合は全国が対象になります。

② テーマで絞り込む（任意）

ボタンでもプルダウンでも選べます。もう一度クリックすると解除されます。

40件を表示中

🇯🇵 日本成長戦略動向

国の成長戦略を起点に、17戦略分野・官民投資・政策・企業・大学・自治体・地域経済への波及を追います。

2026-09-01

国が、これから何に投資し、何を成長産業にしようとしているのか。

2026年7月21日に閣議決定された「日本成長戦略」と、同日決定された17分野の官民投資ロードマップを起点に、国の方針だけでなく、予算・制度・企業・大学・自治体・地域で実際に何が起きるのかを追うための公開スタディです。

既存の「日本成長戦略を読み解く」を見る →内閣官房・日本成長戦略公式資料 →地域未来戦略 →
17分野

なぜ、この17分野を選ぶのか

「17分野」は、単に今人気の産業を並べたものではありません。政府は、国内のリスクを減らす必要性、海外市場を獲得できる可能性、関係技術の革新性などの観点から、重点的に投資を促す「主要な製品・技術等」を戦略的に選んでいます。

だから、このDBでは「国が17分野を選んだ」という事実だけで終わらせません。①なぜ重要なのか → ②何に投資するのか → ③誰が担うのか → ④地域に何が起きるのか → ⑤実際に成果が出たのかまで追います。政府のロードマップも、現状と目標、勝ち筋と官民投資、課題と政策手段の3段階で整理されています。

つまり、ここで17分野を選ぶ目的は「成長産業を暗記する」ことではなく、日本がこれからどこへ資金・技術・人材・政策を動かそうとしているのかを知り、自分の地域や企業との接点を探すことです。

01AI・半導体

AIを「使う」だけでなく、AIを動かす半導体、データ、ロボットなどの供給力を強くする分野です。

なぜ重要？AIが多くの産業の基盤になるため、計算資源・半導体・AI技術を海外に依存しすぎないことと、世界市場で稼ぐ力の両方を見る必要があります。

何を見る？国内投資、研究開発、工場、人材、AIロボットの社会実装、企業の競争力。

02造船

船を造る技術だけでなく、次世代船舶、修繕、部品・素材、造船所など海事産業全体を対象にします。

なぜ重要？海上輸送、エネルギー輸送、雇用、地域産業、安全保障に関わるため、造船能力そのものが国の供給力になります。

何を見る？造船所への投資、受注、生産性、人材、部品供給網、地域経済への波及。

03量子

量子コンピュータ、量子通信・ネットワーク、量子センシングなど、次世代の計算・通信・計測技術です。

なぜ重要？まだ市場が成熟していない一方、将来の計算能力や安全な通信などを大きく変える可能性があります。

何を見る？研究から実用化までの進捗、企業化、設備、人材、国際競争、実証事業。

04合成生物学・バイオ

生物の機能を使って物質をつくる技術や、バイオ医薬品・再生医療などを研究から産業へつなげます。

なぜ重要？医療だけでなく食品、素材、化学など幅広い産業に波及する可能性があり、研究成果を事業化する力が問われます。

何を見る？大学・研究機関、企業、製造設備、規制、事業化、海外市場。

05航空・宇宙

民間航空機、無人航空機、空飛ぶクルマ、ロケット・射場、人工衛星などを含む分野です。

なぜ重要？高度な部品・素材・通信・製造技術が集まり、地方の企業や大学にも新しい産業機会が生まれます。

何を見る？打上げ、航空機・部品、ドローン、研究開発、地域拠点、企業参入。

06デジタル・サイバーセキュリティ

データ基盤、政府・自治体AX/DX、クラウド・データセンター、AI時代のセキュリティなどを扱います。

なぜ重要？デジタル化は全産業の生産性を左右する一方、攻撃や障害が起きれば行政・医療・物流なども止まります。

何を見る？データ基盤、クラウド、自治体DX、セキュリティ人材、重要インフラ、復旧能力。

07コンテンツ

ゲーム、アニメ、マンガ、音楽、実写など、日本のコンテンツを国内産業から海外市場まで見ます。

なぜ重要？作品そのものだけでなく、海外売上、IP、観光、商品、地域との連携などへ広がる産業だからです。

何を見る？海外展開、制作人材、IP活用、収益構造、地方拠点、関連産業。

08フードテック

植物工場、陸上養殖、食品機械、新規食品など、食料生産・加工を技術で変える分野です。

なぜ重要？食料安全保障、人手不足、気候変動、地域産業など複数の問題を同時に考える必要があります。

何を見る？生産コスト、収量、労働時間、設備投資、販路、農林水産業との接続。

09資源・エネルギー安全保障・GX

次世代型太陽電池、水素、地熱、洋上風力、革新炉、GX関連技術などを扱います。

なぜ重要？エネルギー価格・安定供給・脱炭素・産業競争力を同時に考える必要があるからです。

何を見る？発電・製造コスト、国内供給、設備投資、地域立地、送電網、環境負荷。

10防災・国土強靱化

災害から人命・暮らし・産業を守る技術やインフラの強靱化を扱います。

なぜ重要？災害が起きた後の復旧費だけでなく、事前投資によって経済活動の停止を減らす視点が必要です。

何を見る？老朽インフラ、耐震化、浸水対策、避難、地域防災、投資効果、自治体負担。

11創薬・先端医療

革新的医薬品、再生医療、感染症対応、医療機器、ヘルスケアサービスなどを扱います。

なぜ重要？国民の健康だけでなく、研究開発、製造、医療機器、データなど幅広い産業につながります。

何を見る？研究開発、治験、製造、医療現場への導入、費用、人材、地域医療との関係。

12フュージョンエネルギー

核融合エネルギーの研究・実証から将来の産業化までを追います。

なぜ重要？長期的な研究分野ですが、実現すればエネルギー供給の構造を変える可能性があるため、研究投資と実用化への道筋を見る必要があります。

何を見る？研究設備、実証、企業参入、部材、人材、国際連携、商用化までの進捗。

13マテリアル（重要鉱物・部素材）

永久磁石、グリーン鉄、金属部素材、リサイクル・精製、AI新素材など、産業の土台となる材料を扱います。

なぜ重要？半導体、航空、電池、ロボットなど多くの産業は部素材がなければ成り立たず、供給途絶への備えも必要です。

何を見る？原料調達、国内製造、リサイクル、技術開発、コスト、サプライチェーン。

14港湾ロジスティクス

港湾荷役機械、サイバーポート、次世代型倉庫など、港から物流全体を効率化する分野です。

なぜ重要？物流が止まれば製造業も生活も止まるため、港湾・倉庫・輸送を一体で見る必要があります。

何を見る？荷役効率、物流DX、倉庫、人手不足、港湾投資、地域産業との接続。

15防衛産業

小型無人航空機、艦艇などの防衛装備に加え、民間でも利用できるデュアルユース技術を見ます。

なぜ重要？安全保障上の供給力と、民間技術・企業の成長をどう両立させるかが問われる分野です。

何を見る？国内供給網、研究開発、企業参入、デュアルユース、地域産業、調達。

16情報通信

オール光ネットワーク、海底ケーブル、次世代ワイヤレスなど、データを運ぶ通信基盤を扱います。

なぜ重要？AI、クラウド、遠隔医療、自治体DXなど、ほぼすべてのデジタルサービスの土台になるからです。

何を見る？通信設備、海底ケーブル、地域の通信格差、次世代通信、投資、国際競争。

17海洋

海洋無人機、海洋状況把握、海底開発技術など、海の資源・環境・安全保障・産業を横断して扱います。

なぜ重要？日本は海に囲まれ、資源、物流、水産、安全保障など多くの活動を海に依存しています。

何を見る？海洋調査、無人機、資源開発、水産、港湾、企業、研究機関、地域経済。

分野横断的な8つの課題

17の戦略分野を個別に伸ばすだけでは、技術・人材・資金・労働・生活基盤・安全保障などの共通する壁を越えられません。そこで日本成長戦略では、複数の産業分野に共通する課題を8つに整理しています。ここでは「課題名」だけでなく、何が問題で、何を変えようとしているのかが分かるように整理します。

① 新技術立国・競争力強化

課題：AI、量子、バイオ、先端製造などで、研究成果を事業化し、世界市場で競争できるところまでつなげる力を強めること。

見るポイント：研究開発だけで終わらず、産学連携、標準化、国際展開、設備投資、人材まで一体で進んでいるか。

② 人材育成

課題：成長分野で必要になる高度人材・技術人材を育て、社会人も学び直せる仕組みを整えること。

見るポイント：高校・大学・高専・職業教育、リスキリング、研究者・技術者の処遇、学ぶ時間と費用の壁をどう減らすか。

③ スタートアップ

課題：新しい技術や事業を生み出す企業が、創業して終わりではなく、資金調達・人材確保・政府調達・事業拡大まで進める環境をつくること。

見るポイント：大学発・地域発の技術が事業化され、成長企業として市場に定着できるか。

④ 金融を通じた潜在力の解放

課題：企業や地域に眠る技術・設備・事業機会に、必要な資金が届くようにすること。

見るポイント：銀行融資だけでなく、資産運用、成長投資、企業価値向上、事業承継・M&Aなどを通じて、資金が成長分野へ動いているか。

⑤ 労働市場改革

課題：成長分野で人材が不足する一方、働く人が能力を高め、その能力に見合う処遇を得ながら職業選択を広げられるようにすること。

見るポイント：リスキリング、スキルの評価、処遇改善、円滑な労働移動、多様な人材の参加、雇用のセーフティネットをどう両立するか。

⑥ 介護・育児等の外部化など負担軽減

課題：介護・育児など家庭内の負担によって、働きたい人が仕事やキャリアを諦めなくてよい環境をつくること。

見るポイント：介護・保育サービス、家事・ケアの外部化、仕事との両立支援、地域の担い手不足をどう解決するか。

⑦ 賃上げ環境整備

課題：一時的な賃上げではなく、物価上昇を上回る賃上げが継続できる企業経営の環境をつくること。

見るポイント：中小企業の生産性向上、価格転嫁、設備・DX投資、事業承継、M&Aなどによって、賃上げの原資を生み出せるか。

⑧ サイバーセキュリティ

課題：デジタル化が進むほど、企業・行政・医療・インフラなどがサイバー攻撃を受けたときの社会的影響が大きくなります。そこで、攻撃を受けにくくするだけでなく、検知・防御・復旧まで含めた対処能力を高めることが課題です。

見るポイント：セキュリティ技術の開発、人材育成、企業・自治体の対策、重要インフラの防御、サプライチェーン対策、事故発生時の復旧体制までを見る。サイバーセキュリティは「IT担当者だけの問題」ではなく、成長産業・行政・地域インフラを支える基盤として扱います。

この8課題をどう読むか：例えば「AI・半導体」という戦略分野を見ても、技術だけでは成長しません。研究者・技術者、人材育成、スタートアップ、投資資金、労働市場、賃金、サイバー対策などが同時に必要です。つまり、この8課題は17分野を横から支える「共通基盤」として読むと分かりやすくなります。
政府資料：内閣官房「日本成長戦略本部／日本成長戦略会議」および「成長戦略の検討課題」。8課題については、国の資料で「新技術立国・競争力強化」「人材育成」「スタートアップ」「金融」「労働市場改革」「介護・育児等の負担軽減」「賃上げ環境整備」「サイバー対処能力強化」として整理されています。
このDBの見方：「成長戦略に関連すると書かれている予算」をそのまま成長投資額とは扱いません。予算要求・制度変更・官民投資・実施事業・成果を分け、可能なものは計画と実績を比較します。既存の「日本成長戦略を読み解く」ページや公式一次資料と行き来しながら、国→地域→企業→大学→成果という流れで調べられるようにします。

地域から学ぶ

身近な産業・食・ものづくり・自然・歴史・仕事に加え、人・福祉・健康、自治・公共・行政からも学びを広げます。

全DB横断
身近なものから始める気になるテーマを選んでください

全データベース横断検索

調べたいことを文章のまま入力すると、データベースをまたいで関連カードを探します。

横断レンズ｜別々のDBを同じ問いで見る新しいDBを増やさず、既存情報をつなぎ直します
地域から学ぶ身近な地域の現実から学問へつなぐ横断テーマ
この横断検索欄に、調べたいことをそのまま入力してください。

横断検索

複数語はAND検索。ケース名だけでなく、原本HTML・FMEA本文まで検索します。カードから原本・FMEAを読むほか、「AIでこの地域を調べる｜コピー」で現在の地域プロフィールや最新状況を自由に深掘りできます。本文索引を準備中

ケースの鮮度公表時点の事例収録時点の公開情報を整理AI再確認推奨現在も継続しているかは最新公式情報で確認

教育委員会・教育行政｜縦割りを縦にも横にも見る

県名を変えただけの47枚のカードは置きません。都道府県教育委員会と市町村教育委員会は仕事が違い、同じ「不登校」「学区」「学校再編」でも運用は地域で違います。 地域を選び、実際の公式計画・会議・予算からその地域固有のテーマをAIに抽出させ、同じ課題を全国で横比較します。

文部科学省｜制度・全国基準学習指導要領、学校制度、教員免許、国の財政支援など。全国共通の枠組みをつくる。
都道府県教育委員会｜広域・県立県立高校・特別支援学校、教員採用・広域人事、県全体の教育計画、市町村への支援・調整など。
市町村教育委員会｜暮らしに近い教育行政市町村立小中学校、学区・就学、施設、給食、通学、不登校支援、地域連携、学校再編など。
学校・地域｜実際の教育授業、学校運営、児童生徒支援、地域活動。上の制度や予算が現場でどう実装されたかを見る。

自分の地域から調べる

都道府県だけで調べられます。市町村名を知らなくても問題ありません。市町村欄は、特定の自治体を調べたいときだけ使います。空欄ならAIが県内の教育委員会から特徴的な自治体を探します。
地域を選ぶと、現在DBにある教育ケースをここに表示します。
既存ケースは調査の手掛かりです。AI調査ではそれに縛られず、教育委員会の最新計画・会議・予算から別の重点施策も探します。
重点テーマを1つ選ぶ（任意）一覧でも自由入力でも同じ「重点テーマ1枠」です
基本調査「教育行政全体」は常に実施。下から重点テーマを1つだけ選びます。最後の「その他のテーマを指定」も同じ1枠です。別のテーマを選ぶと前のテーマは置き換わり、複数テーマは累積しません。
基本調査：教育行政全体＋重点テーマなし基本調査だけを実施
※ 茶色のボタンが現在の重点テーマです。自由入力も一覧テーマと同じ扱いです。
AIに渡す調査プロンプト下の全文が実際にコピーされます。白い入力欄は、そのまま直接書き換えられます。
自動生成版（未編集）
現在の自動生成条件都道府県を選択すると、地域・重点テーマ・調査方式をここに表示します。
この白い欄は編集できます。
不要な項目を削除、文章を書き換え、知りたい内容を追記できます。
「現在の条件から作り直す」は、いま選ばれている都道府県・市区町村・重点テーマ・調査方式を使って、最初の自動生成文をもう一度作ります。地域やテーマを変更した場合も、その条件で新しく作り直します。
都道府県を選択してください。市区町村・重点テーマは任意です。
縦に見る文科省 → 都道府県教委 → 市町村教委 → 学校。制度・人事・予算・実施のどこを誰が担っているかを追います。
横に見る不登校、学区、給食、統廃合など同じテーマで自治体を横断。似た人口規模・地理条件の地域とも比較します。
住民から見る小中学校は学区の影響が大きいため、「住所によって受ける教育環境がどう違うか」まで可視化します。
現在DBにある「教育・学び」ケース地域を選択すると表示
ここは教育委員会の調査入口とは別です。現在収録している「教育・学び」ケースの中から、選んだ地域に既に収録されている教育実践を表示します。
収録原則：都道府県ごと、市町村ごとに件数を揃えません。公式情報を調べて比較・研究する価値のあるケースが複数あれば複数収録し、特筆すべきものが確認できなければ0件でも構いません。調査入口の数と実例ケースの数は分けて扱います。

シリーズから探す

自治体実例5分野にある全シリーズ（テーマ）を一覧表示します。テーマ名をクリックすると、そのテーマのケースだけに絞り込みます。

自治体実例5分野

分野を選ぶと、その分野のテーマ一覧が開きます。テーマを押すとケースがその場に開きます。教育委員会・教育行政、福祉専門職・支援技術、療育・フリースクール・支援級は、それぞれ専用の入口をご利用ください。

自治体・地域から逆引き

総合データベース全体に出てくる国内の自治体・地域を横断して探します。地域名で絞り込めます。

暮らしの総合相談

「相談」という言葉の有無ではなく、住民が相談し得る738ケースと、戸籍・ごみ・選挙など生活行政12テーマを合わせた750件の横断ビューです。生活行政12テーマは、47都道府県と組み合わせてAI調査できます。

750件（相談738ケース＋生活行政12テーマ）・47都道府県×12生活行政AI調査入口・93自治体／地域
担当課からではなく、困りごとから探す。DV・虐待・生活困窮・住まい・不登校・介護・認知症・こころ・依存症などを、相談の入口、つなぎ、同行・伴走、訪問、緊急対応、継続フォローまで横断して見ます。気になる事例は「AIで今の支援を調べる｜コピー」から、現在の制度・窓口・利用条件までAIに確認できます。
生活行政・住民手続き　47都道府県 × 12入口AI調査＋PDF印刷HTML＋Webスライドを作るプロンプト
都道府県と調べたい項目を選んでください。
市区町村名を入れない場合は、都道府県が直接行う制度と、市区町村が担うサービスの役割分担・県内の特徴的な運用を調べます。市区町村名を入れると、その自治体に絞ります。
暮らしの総合相談DBを準備しています…

地域で見つける・参加する

全国各地で実際に動いている533ケースを、地域・分野・キーワードから探します。

533ケース・47都道府県
近くで動いている活動を見つけ、次の一歩につなげる。農業、福祉、教育、地域交通、文化、防災、自然、商工、まちづくりなどを横断。自分の地域で「面白そう」「見に行きたい」「手伝ってみたい」と思える活動を探す入口です。気になる活動は「AIで今の活動を調べる｜コピー」から、現在の活動状況・参加方法・公式情報までAIに確認できます。公開情報源にはWebページとPDFが混在します。古い掲載情報はAIで現在状況を確認してください。
地域活動データベースを準備しています…

日本の地域・まちづくり

国内のまちづくり関連ケースを、既存DBを移動させず横断して見る入口です。

807件・6既存DB＋新規実在事例
海外には「まちづくり」の入口がある。日本にも同じように、地域から横断して探せる入口をつくる。自治体総合、地域活動、地域発スタートアップ、地元で仕事をつくる、学び・社会実装、ソフト・サービスに散らばる事例を、地域名や「学生」「空き家」「商店街」「住民自治」「駅前」「公共空間」「移住」など、知りたい言葉から横断検索できます。
日本の地域・まちづくり横断DBを準備しています…

自治体施策｜期待値と実績・差の原因

特徴的な施策について、期待値→実績→差→原因→再現条件を一次資料と考察を分けて追う11番目の入口です。

34比較カード＋共通の施策FMEA
「何をやったか」だけでなく、「なぜその地域でそうなったか」まで見る。人口、土地柄、交通、産業、住宅、担い手、財政などの条件と、公式の期待値・実施内容・実績・想定との差を一緒に見ます。成功例だけでなく、部分成功、未達、途中修正、条件依存のケースも比較対象にします。カードは都道府県を均等に埋めるためではなく、他地域が「真似する／条件が違う／別の施策を探す」と考える材料になるかで選びます。既存カードは「既存DBで見る」から元カードへ戻れます。

共通の施策FMEA｜個別自治体の対策検討用

11番目の共通ツール

個別の34施策を見る前に、政策・施策が「目標に届かない」「必要な人に届かない」「継続できない」など、どこで失敗し得るかを共通視点で点検するFMEAです。個々の自治体の実態を判定した表ではなく、人口・地理・産業・財政・医療・交通・災害・既存事業などを加えて、自治体ごとにS・O・Dと追加対策を見直して使います。

自治体施策｜期待値と実績DBを準備しています…

町工場・ものづくりの挑戦

全国694ケースから、地元にある技術・製品・仕事の面白さを探します。うち320件は公開情報から事業内容を確認済みです。

694ケース・320内容確認・47都道府県
「地元には仕事がない」と決める前に。出る前にも、戻るときにも。会社名や求人条件からではなく、「何をつくっているのか」「何が普通と違うのか」「どこが面白いのか」から町工場・ものづくり企業を見つける入口です。高校生や若者が地元を出る前に選択肢を知るためにも、Uターン・帰郷して仕事を探すときにも使えます。詳細情報が確認できない企業は、魅力を作り話で補わず「発掘候補」として表示します。
町工場・ものづくりの挑戦DBを準備しています…

地域発スタートアップ／地元で仕事をつくる

地域発スタートアップ400ケース（うち109件は内容確認済み）と、別入口の「地元で仕事をつくる」122ケースを目的に応じて切り替えます。

400ケース・109内容確認 ＋ 別入口122ケース
広く探す入口と、深く読む入口を分けました。「スタートアップ400」は全国の地域発企業・挑戦を広く見渡すための一覧です。「地元で仕事をつくる122」は、何を売り、誰の課題を解き、地域でどう仕事にしているかまで具体的に確認できたケースだけを読めます。122ケースへ絞ったために400ケースを消したのではありません。役割の違う二つのデータベースとして並立させています。
400を従来の入口として残し、122へ分岐できます。
地域発スタートアップDBを準備しています…

学び・社会実装 循環データベース

大学・高専・専門学校・高校・フリースクールを、「学び → 現場 → 調査・研究・試作 → 社会で使う → 結果 → 次の教育へ戻す」の循環から横断して見る142ケースです。

142ケース・大学／高専／専門学校／高校／フリースクール
学校で学んだことが、地域や社会で何になり、現場から何を学校へ持ち帰ったかを見る。学校種別で分けるだけでなく、地域課題・PBL、産学連携・商品開発、起業・事業化、農林水産・環境、工業・DX、医療・福祉、デザイン・観光、防災・復興、エネルギー・GXのカテゴリーで横断できます。大学75・高専6・専門学校25・高校21・フリースクール15ケースを収録。 学校名が分かる場合は、DB内の検索欄へ直接入力できます。 気になるケースは「AIで再調査」から、現在の継続状況、社会で実際に使われたか、結果が教育へどう戻ったかまで追跡できます。
学び・社会実装 循環DBを準備しています…

全国 農・山・海・食・防災

農業政策だけでなく、農学・土壌・肥料・ロボット・森林・山の幸・水・海・水産・食・堤防・防潮堤・伝統知まで、山→川→農地→集落→海の循環として見る全国公開スタディです。

305ケース・47都道府県＋全国課題
成功事例だけでなく、失敗・未達・副作用・構造的限界まで見る。「技術的に成功したか」と「経営として続くか」を分け、昔の知恵→近代化→現在→課題→これからの時間軸で比較します。防災工事が水・土砂・農地・海・生態系・食に与える変化も、便益と副作用の両面から追います。化学、生物、海洋学、地質学、農学、土壌学、林学・林産学、水産学、土木工学、地理の学習ページとも接続しています。上部の共通検索欄から、この293ケースも他の全データベースと一緒に横断検索できます。
農・山・海・食・防災DBを準備しています…

土地は、災害を記憶している。

土地条件図と災害履歴から、自然現象と人の土地利用・造成・施設配置を分けて読みます。

88スタディカード
天災か、人災か。旧河道、後背低地、氾濫平野、三角州、扇状地、盛土・埋立、干拓など、土地の成り立ちを先に確認します。過去の災害履歴、人為改変、開発当時に知り得た情報、防災対策、避難まで確認し、「防げたかもしれない被害」があったかを検証します。
土地条件・災害履歴DBを準備しています…

生活土木・地域インフラ

道路・橋・法面・河川・上下水道に加え、都会・過疎、人口比・人口密度、山間・平野・海岸・河川、景観・美観条例まで、地域条件と暮らしを一緒に見ます。

100カード・20自治体実例＋47都道府県プロフィール＋33比較入口
大規模工事より、生活との距離と地域条件で見る。道路・橋梁、河川・治水、上下水道、港湾、農業土木、公園、斜面、老朽化に加え、2025年国勢調査速報の人口・全国人口比・人口密度・人口増減率を47都道府県へ付与しました。過疎地・都会、山間・平野・海岸・河川、景観・美観条例、上水・下水・雨水排水まで検索でき、同じ施設でも地域条件によって維持負担と優先順位がどう変わるかを比較します。
生活土木・地域インフラDBを準備しています…

海外の地域課題・まちづくり

日本と同じ課題に、海外の都市・地域はどう答えているかを比較する入口です。

73ケース・31か国／地域
海外の制度をそのまま真似するためではなく、別の答えを知る。移動、住まい、福祉、若者、仕事、環境、防災、デジタル行政、市民参加など、31か国・地域の公開情報を確認できた海外事例を横断します。カードは要点だけに絞っています。気になった事例は「AIで最新状況を調べる｜コピー」で、現在も続いているか、制度変更、成果、課題、公式情報、日本で応用できる部分までその時点で調べられます。
海外公開スタディDBを準備しています…

公立・市民病院／自治体経営

「赤字病院」を並べるのではなく、診療収益・費用・一般会計繰入・累積欠損・現金・借入・地域医療上の役割を一つの構造で読みます。

全国横断比較＋自治体・病院AI調査入口
病院の経営を、自治体経営と地域医療の両方から見る。ふるさと納税・自治体経営と同じく、「いくら入ったか」だけで終わらせません。医業収益→医業費用→医業損益→一般会計繰入→経常・純損益→累積欠損→現預金→一時借入・資金繰りまで追い、最後に「その病院が地域で何を担っているか」を戻して判断します。赤字＝不要、黒字＝優良とは判定しません。 救急、周産期、小児、災害、感染症、へき地・離島など、採算だけでは評価できない機能を別項目で確認します。年度を混ぜません。 最新確定値、速報値、予算、前年参考値を区別し、確認できない項目は「確認できない」とします。
①収入医業収益・入院・外来
→
②費用人件費・材料費・委託費
→
③自治体負担一般会計繰入
→
④資金現預金・借入・CF
→
⑤地域救急・不採算・必要性

全国調査の入口

都道府県・自治体・病院名を指定すると、同じ調査項目で比較できるAI調査文を作ります。病院名が分からない場合は都道府県だけでも開始できます。

都道府県を選び、調べたいテーマを選んでください。
先に見るべき調査候補ニュースで終わらせず、同じ構造で再調査するための入口
比較する固定項目
医業収益医業費用医業損益経常損益純損益一般会計繰入金累積欠損金現預金一時借入金営業・業務CF病床数・稼働率入院・外来患者数人件費材料費救急等の役割経営形態・再編
一次情報の優先順位総務省「地方公営企業決算」→ 厚生労働省「公立病院関係資料」→ 都道府県・市区町村の病院事業会計決算・予算・経営強化プラン → 病院公式の事業報告・財務諸表 → 議会・監査資料。報道は問題発覚の入口として使い、数値と現在状況は必ず一次資料で再確認します。

自治体財政

自治体の財政を「良い・悪い」で評価するのではなく、収入・支出・基金・地方債・公営企業への繰入・将来負担などを同じ構造で確認し、必要な部分だけAIで比較できる入口です。

全国自治体AI調査入口＋横断比較
自治体財政を、必要なところだけ見る。利用者がDB全体を見る必要はありません。自分の自治体、近い規模の自治体、特定の財政指標、特定事業への負担など、知りたい条件だけを指定してAIで調べます。財政力の強弱だけで自治体を評価しません。 基金、地方債、経常収支、実質収支、将来負担に加え、病院・水道・下水道など公営企業への繰入や政策的経費も、自治体の役割と合わせて確認します。年度を混ぜません。 最新確定決算を中心に、予算・速報・前年参考値を区別し、確認できない項目は「確認できない」とします。
自治体財政を読むために、先に何を学ぶのか 財政指標を暗記するのではなく、「地域の経済 → お金の流れ → 自治体の会計 → 財政指標」の順に理解します。
詳しくは「経済を学ぶ2026」 ↗
自治体の財政は、自治体だけで完結していません。 人口が減る、働く人が減る、地域の売上が減る、物価や金利が上がる――こうした変化が、所得・消費・企業活動を通じて税収や公共サービスの費用に影響します。だから、財政の数字を見る前に、その数字を生み出している経済の仕組みを確認します。
STEP 1暮らしと地域経済

人口・所得・雇用・産業・消費・物価を見る。
「地域で何が起きているか」をつかむ。

→
STEP 2経済学の基本

希少性・機会費用・需要と供給・価格・生産性・GDP・名目／実質・インフレ・金利・為替・税・政府支出を学ぶ。
「なぜ数字が動くのか」を理解する。

→
STEP 3経済の要素をつなぐ

家計・企業・市場・金融・財政・主要指標をつなげる。
「一つの変化がどこへ波及するか」を見る。

→
STEP 4会計・お金の流れ

簿記・会計、BS・PL、資金繰り、固定費・変動費、ファイナンス、経営分析を学ぶ。
「入る・使う・残る・負う」を読めるようにする。

→
STEP 5自治体財政へ戻る

市税・地方交付税・国県支出金 → 歳出 → 実質収支・基金 → 地方債・公債費 → 公営企業繰入 → 将来負担 → 住民サービス。
「数字の意味と原因」まで調べる。

このDBで特に必要な学習項目希少性機会費用需要と供給生産性GDP・地域経済名目・実質物価・インフレ雇用・所得金利・為替税・政府支出人口財政収支簿記・会計BS・PL資金繰りファイナンス経営分析将来負担
①収入市税・地方交付税・国県支出金
→
②支出経常・投資・扶助・人件費
→
③余力実質収支・基金・経常収支
→
④負担地方債・公営企業繰入・将来負担
→
⑤地域人口・産業・政策・公共サービス

自治体財政の調査入口

都道府県と自治体を選ぶと、同じ調査項目で現在の公式情報を確認するAI調査文を作ります。自治体を指定しない場合は、都道府県内の比較対象をAI側で選べます。

都道府県を選び、調べたいテーマを選んでください。
島原半島3市｜自治体財政を横並びで見る令和6年度の比較整理｜島原市・雲仙市・南島原市

同じ島原半島でも、地域経済と財政構造は同じではありません。財政力指数だけで判断せず、経常収支比率・基金・地方債・公債費などを同じ年度・同じ指標で並べて確認します。

まず「自治体の財布全体」を見る｜指標を見る前に、源と結果を確認する

財政力指数や経常収支比率だけでは、自治体全体のお金が「足りているのか、足りていないのか」は分かりません。 まず、1年間にどれだけ入ってきて、どこから来て、どれだけ出ていき、最後にいくら残ったのかを確認します。

① 財源の源市税＋地方交付税など＋② その他の歳入国県支出金・使用料・寄附・繰入金など＋③ 借入地方債→④ 歳入総額1年間に入ったお金→⑤ 歳出総額1年間に使ったお金→⑥ 実質収支翌年度へ繰り越す財源を除いて残った額

注意：「市税＋地方交付税」は、自治体が使えるすべての財源ではありません。ここでは自らの税収と地方交付税を合わせた一つの基本的な財源規模を見ています。地方交付税以外の交付金等も一般財源に含まれるため、経常収支比率などの「一般財源」とは同じ概念ではありません。また、地方債は収入に入りますが借金なので、「稼いだ財源」とは分けて見ます。

令和6年度島原市雲仙市南島原市
市税46.55億円39.35億円34.98億円
地方交付税75.28億円121.04億円132.24億円
市税＋地方交付税121.84億円160.39億円167.22億円
歳入総額269.67億円330.19億円362.94億円
歳出総額262.37億円317.37億円345.71億円
実質収支約4.1億円の黒字約8.85億円の黒字約13.74億円の黒字
この表から分かること 「市税＋地方交付税」だけで自治体の収入全部を説明できるわけではありません。しかし、税収だけでなく地方交付税を合わせて、自治体の基本的な財源をどの程度確保しているかを見る入口になります。 そして、歳入総額 − 歳出総額だけで終わらず、翌年度へ繰り越すべき財源を差し引いた実質収支を見ることで、その年度の一般会計が最終的に黒字だったのか赤字だったのかを確認できます。 そのうえで、「なぜ黒字なのか」「その黒字は毎年続くのか」「地方債や基金の取り崩しに頼っていないか」を次に調べます。ここから経常収支比率・財政力指数・基金・地方債などの指標を見ると、数字がつながります。
自治体財政を見る順番：「どこからお金が来たか」→「いくら入ったか」→「いくら使ったか」→「いくら残ったか」→「その黒字・赤字は何によって生まれたか」→「固定費・借金・基金・税収の構造を見る」。
比較項目島原市都市型雲仙市観光型南島原市農業型
財政力指数0.420.280.25
経常収支比率95.0%90.6%86.5%
実質公債費比率5.9%4.0%▲5.7%
基金残高約71.2億円約200.6億円約181.4億円
地方債残高約209.6億円約197.3億円約204.6億円
地方債／標準財政規模169.2%119.9%118.6%
基金／標準財政規模57.5%121.9%105.1%

出典：総務省統一様式「令和6年度財政状況資料集（財政状況類似団体比較カード）」（長崎県公表分、島原市・雲仙市・南島原市を含む）。年度は決算値（令和6年度決算）。県・市の公表資料の改定や様式変更により、後年数値が更新される場合があります。

島原市｜財政力が高い財政力指数は3市で最も高い。一方、経常収支比率・地方債負担を見ると「財政力が高い＝余裕が大きい」とは限らない。
雲仙市｜基金が厚い財政力は中位だが、基金残高は3市で最大。観光型自治体として、地域産業と公共サービス維持費を合わせて見る。
南島原市｜財政力と健全性を分ける財政力指数は低い一方、経常収支比率・公債費・基金を見ると、単純に「財政が弱い」とは評価できない。

比較表の見方｜この数字は何を意味し、どうやって算出するのか

表の数字だけを見ても、一般の人には「何が良くて、何が問題なのか」は分かりません。ここでは、島原半島3市の比較表に使っている指標を、①何を見る数字か → ②どう算出するか → ③数字を見たら何を調べるかの順で説明します。なお、各指標の定義・算式は総務省・デジタル庁の地方財政資料に基づきます。

① 財政力指数

何を見る？ 自治体が標準的な行政サービスを行うために必要な財源に対して、税収など自前で確保できる財源がどの程度あるかを見る指数です。

基本：基準財政収入額 ÷ 基準財政需要額
→ この値の過去3年間の平均

読み方：高いほど、自前の財源を確保する力が強い。ただし「財政力が高い＝財政全体に余裕がある」とは限りません。

② 経常収支比率

何を見る？ 毎年入ってくる経常的な一般財源が、人件費・扶助費・公債費など毎年経常的に出ていく支出にどれだけ使われているかを見る数字です。

経常経費充当一般財源等 ÷ 経常一般財源等 × 100

読み方：高いほど、自由に使える財源が固定的な支出に縛られ、財政構造が硬直していると読みます。高かったら、まず「何がその数字を押し上げているのか」を分解します。

③ 実質公債費比率

何を見る？ 地方債の返済額だけでなく、公営企業への繰出しなど借金返済に準じる負担も含め、自治体の実質的な公債費負担がどれほど財政を圧迫しているかを見る数字です。

（元利償還金＋準元利償還金－特定財源－基準財政需要額算入額）
÷（標準財政規模－基準財政需要額算入額）×100
→ 過去3年間の平均

読み方：高いほど借金返済等の負担が重い。▲（マイナス）は「借金がない」という意味ではなく、算定上の控除後に比率がマイナスになっている状態です。

④ 基金残高

何を見る？ 自治体が将来の財政運営のために積み立てているお金が、年度末にいくら残っているかを見る「金額」です。

基金残高 ＝ 各基金の年度末現在高の合計
※財政調整基金・減債基金・特定目的基金などに分けて確認

読み方：多いほど単純に良いとは限りません。何の目的で積み立てた基金なのか、いつ使う予定なのか、取り崩しが続いていないかを確認します。

⑤ 地方債残高

何を見る？ 自治体が借り入れていて、まだ返済していない地方債の残高です。いわば自治体の「借金の残高」です。

地方債残高 ＝ 年度末時点の地方債現在高
※臨時財政対策債を含むかなど、資料の対象範囲を確認

読み方：金額だけでは重さを判断できません。標準財政規模や人口、今後の元利償還金と一緒に見ます。

⑥ 地方債／標準財政規模

何を見る？ 地方債残高が、その自治体の標準的な財政規模に対してどのくらい大きいかを比較するための、このDB独自の比較計算です。

地方債残高 ÷ 標準財政規模 × 100

読み方：同じ約200億円の地方債でも、財政規模が違えば負担感は変わります。その違いを見るための比率です。

⑦ 基金／標準財政規模

何を見る？ 基金残高が、その自治体の標準的な財政規模に対してどれくらいの厚みを持つかを見るための、このDB独自の比較計算です。

基金残高 ÷ 標準財政規模 × 100

読み方：基金の絶対額だけではなく、自治体の財政規模に対してどれくらいの蓄えなのかを比較できます。

⑧ 標準財政規模

何を見る？ 自治体が標準的な状態で通常収入できると見込まれる、経常的一般財源の規模を示す「ものさし」です。

標準税収入額等 ＋ 普通交付税 ＋ 臨時財政対策債発行可能額

読み方：地方債や基金を単純な金額で比較するのではなく、「自治体の財政規模に対してどれくらいか」を見るときの基準になります。

この表の読み方を一言でいうと：「財政力指数」で自前の財源を確保する力を見る → 「経常収支比率」で毎年の固定的な支出の重さを見る → 「実質公債費比率」で借金返済等の負担を見る → 「基金」で蓄えを見る → 「地方債」で借金残高を見る → 「標準財政規模との比率」で自治体の大きさをそろえて比較する。

数字が悪い・良いで終わらせず、その数字を作っている中身まで調べることが、このDBの目的です。
比較のポイント：財政力指数、経常収支比率、基金、地方債、公債費は別々の意味を持ちます。3市を優劣で順位付けするのではなく、「都市型・観光型・農業型という地域構造が財政にどう表れているか」を見るための比較です。
想定ユースケース必要な情報だけをピンポイントで取り出すための入口
比較する固定項目
歳入総額市税地方交付税国県支出金実質収支経常収支比率財政力指数基金残高地方債残高実質公債費比率将来負担比率人件費扶助費投資的経費公営企業繰入人口・人口推移
一次情報の優先順位総務省「地方財政状況調査・決算カード・財政状況資料集」→ 都道府県・市区町村の決算・財政状況・基金・地方債資料 → 予算・事業評価・公共施設等総合管理計画 → 議会・監査資料。報道や民間ランキングは入口・補助資料に限定し、数値と現在状況は一次資料で再確認します。

ふるさと納税・自治体経営

返礼品ランキングではなく、税の流入・流出、経費、地域産業への波及、寄附金の使い方と成果から自治体経営を比較します。

47都道府県比較 ＋ 全国1,741自治体AI調査入口
納税する側と、納税される側の両方から見る。47都道府県は、受入額・募集経費・住民税控除額・比較用収支を横並びで見ます。市区町村は年度や公表状況に差があるため数値を固定保存せず、全国1,741市区町村・特別区の自治体名から選び、その都度AIで総務省・自治体公式資料を確認します。AI調査では、年度の違う数値を補完しません。 速報値・確定値・前年参考値を区別し、確認できない項目は「確認できない」と明記します。総務省と自治体資料で数値が異なる場合も、集計時点・範囲の違いを併記します。東京都は特別です。 東京都庁単体と23特別区・市町村を合算した東京都内全体を混同しないよう、専用の注意事項を使い方とAI調査文に入れています。
ふるさと納税・自治体経営DBを準備しています…

ソフト・サービス・ソリューション

暮らしの課題から、交通・福祉・医療・教育・防災・住宅・就労・行政などを横断して解く188のソフト・サービスの入口です。雪冷熱、日本海側各地域に加え、太平洋岸の岩手・三陸、宮城・石巻、福島・浜通り、茨城・鹿島、千葉・銚子、そして横浜港のブルーカーボン・洋上浮体型データセンター・バイオ燃料港務艇・港湾DXに加え、仙台牛たん、福島牛、山形さくらんぼを「名物」ではなく地域産業として読む実在3事例も収録しています。

188ソリューション
「何を作るか」ではなく、「何がまだつながっていないか」から探す。既存・発展中、誕生期、将来候補の3段階で、解決する課題、対象、サービス部分、ソフト部分、人への戻り口、運営主体、地域に残すもの、発展可能性を見ます。この画面内のキーワード検索で「雪」「美唄」「土壌」「AI」などを直接探せます。各カードの「AIで調べる」から、現在の実装、実証、企業・自治体・大学、まだ空いている領域まで調査できます。雪冷熱シリーズ：新千歳空港、美唄市、沼田町の一次情報確認済み実例と、Snow Bank OS、冷熱マーケット、Snow Cooling as a Service、AI残雪予測、デジタルツイン、Snow Value、地域エネルギーOSなどを「実在」と「構想」を分けて収録。
ソフト・サービス・ソリューションDBを準備しています…

サービス・ソフト創出｜構造化＋実行設計

元HTMLをそのまま収録。時間・健康・安心・つながり・自由・尊厳の42テーマと、交通・医療介護・製造・生活インフラの4分野から、発想を実行設計まで進めます。

42発想テーマ＋4分野
42件のDBをさらに増やすための「発想装置」。暮らしを見る → 課題を言葉にする → 回復したい状態を決める → ソリューション化 → 実装 → 暮らしで測る、という元HTMLの流れを保持しています。42テーマを押して具体案を広げ、誰が・どこで・いつまでに・何を残すかまで実行設計できます。
サービス・ソフト創出HTMLを準備しています…

自治体の構造的課題（FMEA分析）

人手不足・財政難・少子高齢化など世間一般に言われる課題を除き、単年度予算主義、ゼネラリスト人事異動、監査の事後チェック偏重、二元代表制の形骸化、財源の中央依存など、制度設計そのものに根ざした構造的課題をFMEA形式（故障モード→背景→原因→影響→対策）で整理。考え方１（構造分析）と考え方２（ソリューション探索版）の2本を、元HTMLのまま収録しています。

38構造課題＋ソリューション探索版
役所という仕組みの中で、なぜ同じ問題が繰り返し発生するのかを構造化し、ソリューション探索のブレスト起点にする入口です。考え方１は一次資料に基づく構造課題の一覧、考え方２は同じ分析をもとにソリューションの着眼点まで展開した完成版です。ボタンで切り替えて見られます。個別自治体の状況とは限らず、全国共通で起こりうる構造として扱っています。
③ 自治体業務の可視化 ④ 教育・福祉・就労の困りごと
構造課題DBを準備しています…
AUTHOR / RELATED LEARNING 著者の関連コンテンツ｜Quuny流デジタル教科書

自治体OS公開スタディとは別に、分野を横断して学べるデジタル教科書も公開しています。

デジタル教科書のコンセプト ↗ デジタル教科書　学びの宇宙 ↗ 学びの地図 ↗
全国自治体再調査：件数を都道府県ごとに揃えるための追加ではありません。文部科学省・厚生労働省・自治体の公開資料から、地域固有の運用や他地域との比較価値が確認できる実例を追加しています。古い事例は「公表時点の事例」として扱い、現在の継続状況を保証しません。
教育ケースの地域補完：教育の論点から選ぶ従来ケースに加え、都道府県・市区町村教育委員会の公式情報から、その地域ならではの制度・活動を確認する収集ルートを追加しました。件数合わせではなく、地域条件や教育行政の工夫が読み取れる事例を優先します。「AIで調べる」でも教育カードの場合は、まず教育委員会の組織・事務分掌・人事・学校施設・就学・給食・学習支援・社会教育・予算など「教育委員会が普段何を仕事としているか」を可視化します。そのうえで教育委員会会議、教育長方針、教育大綱・教育振興基本計画、予算・新規事業、学校改革、地域連携まで横断して確認し、DBへ追加する価値のあるケースが複数あれば件数を限定せず候補として抽出します。
新テーマ「教育委員会・教育行政」：「教育・学び」と分離し、教育委員会という行政組織の仕事を調べる入口を追加しました。47都道府県を同じ文面のカードにはせず、地域・市町村・課題を組み合わせる縦横比較入口として扱います。文部科学省→都道府県教委→市町村教委→学校・社会教育施設まで役割を追い、幼児教育から義務教育、高校、特別支援、教職員人事、施設、就学、教育DX、生涯学習、文化・スポーツ、予算、教育委員会会議を可視化します。調査で比較価値のある独自施策が見つかった場合は、件数を限定せず実例ケースとして追加します。
収録規模と数え方：自治体実例5分野は1,307ケース、教育委員会・教育行政は47都道府県を起点に市町村・共通課題を組み合わせる別枠の縦横比較入口です。「暮らしの総合相談」750件（738ケース＋生活行政12テーマ）、地域活動533ケース、日本の地域・まちづくり横断索引807件、町工場・ものづくり694ケース（320内容確認）、地域発スタートアップ400ケース（109内容確認）、別入口の「地元で仕事をつくる」122ケース、学び・社会実装142ケース、農・山・海・食・防災293ケース、土地条件・災害履歴88ケース、生活土木・地域インフラ100カード、生活行政・住民手続き47都道府県×12入口、海外公開スタディ73ケース、47都道府県比較＋全国1,741自治体AI調査入口の「ふるさと納税・自治体経営」、ソフト・サービス188件、42発想テーマ＋4分野の実行設計を一つの入口にまとめています。これらは目的別の独立DBや横断ビューを含むため、単純合算する総件数ではありません。同じ事例が複数の入口に現れる場合があります。30番目の「自治体施策｜期待値と実績」は、特徴的な施策を、期待値・実績・差・一次資料で確認できる要因・再現条件の順で比較します。一次資料の事実と比較上の考察を明確に分け、結果を確認できないカードは数合わせで掲載しません。

用語集

専門用語に加え、ケースや記事で出てきた固有名・地域語・設備名もまとめています。言葉から分野をまたいで探せます。

マニュアルを選ぶ

同じ自治体OS公開スタディ総合データベースについて、4種類の解説マニュアルを用意しています。作り手・構成が異なるため、読みやすいと感じるものを選んでください。ボタンを押すと、新しいタブでそのマニュアルが開きます。

全5章・一覧性重視

マニュアルA｜章立て・簡潔タイプ

趣旨と目的 → 全体構成 → 知りたいことが決まっていない人向けの3テーマ → 知りたいことが決まっている人向けの25テーマ → 効果と応用、の順にまとめたタイプです。25テーマそれぞれに「使う場面の例」のタグ（自治体職員・議員・研修講師・課題を解決したい人）が付いています。

全体を素早く見渡したいときに向いています。

全10章・実務の流れ重視

マニュアルB｜使い方・活用タイプ

趣旨・目的、全体構造、基本の使い方、25テーマの説明に加え、「人によって入口を変える」「情報の扱いと注意点」「最初の一歩」まで、実際に使い始める手順を意識してまとめたタイプです。

これから実際に手を動かして使い始めたいときに向いています。

全17項目・利用者別ガイド重視

マニュアルC｜利用者別ガイドタイプ

「知りたいことが決まっていない人へ」「決まっている人へ」の2部構成に加え、AIと組み合わせるときの原則、一次情報と情報の鮮度、利用者別のおすすめの使い方まで、やや詳しく踏み込んで解説したタイプです。

AIとの組み合わせ方や、自分の立場に合った使い方まで詳しく知りたいときに向いています。

全7章・公式解説タイプ

マニュアルD｜職種・立場別の応用重視

趣旨・設立背景、設計思想（視察前の事前調査と事実の構造化）から、全25テーマの徹底解説、検索・プロンプト生成の実践ガイド、鮮度管理やAI利用上の注意点、そして職員・議員・講師・住民など職種・立場別の応用展開まで、最も踏み込んで解説したタイプです。

研修資料や庁内説明など、立場ごとの使い分けまで整理して伝えたいときに向いています。

4つとも、このデータベースの実例・機能をもとに作成したものです。内容の一部に表現の違いや粒度の差がありますが、基本の使い方（実例を見る→必要なら条件を選ぶ→AI調査プロンプトを生成してコピーする）についてはどのマニュアルも共通しています。

総合データベースの使い方

入口が増えたため、「何を知りたいか」から選べるように整理しました。迷った場合は最初に「全DB横断検索」へ文章のまま入力してください。

何を知りたいか → 使う入口

自治体の実例・地域差を見たい「自治体実例5分野」「シリーズから探す」「自治体・地域から探す」。教育制度や教育委員会の仕事は「教育委員会・教育行政」で別に縦横比較します。療育・放課後等デイサービス・フリースクール・特別支援学級・児童相談所は「療育・フリースクール・支援級」で都道府県・自治体・テーマから横断します。
困りごと・住民手続き・生活サービスを知りたい「暮らしの総合相談」。DV、住まい、介護、不登校などに加え、戸籍、ごみ、動物、公害、選挙、税・国保など生活行政12入口を地域と組み合わせて調べます。
地域の活動、人、福祉、健康、自治を見たい「地域で見つける・参加する」と「地域から学ぶ」。地域から学ぶは産業・食・自然・歴史・仕事だけでなく、人・福祉・健康、自治・公共・行政からも横断します。
農・山・海・食、土地、災害、身近なインフラを見たい「農・山・海・食・防災」「土地条件・災害履歴」「生活土木・地域インフラ」。地域の自然条件と暮らしの基盤を分けずに見られます。
地域で働く・会社や技術を知りたい「町工場・ものづくり」「地域発スタートアップ」「地元で仕事をつくる」。会社名より先に、技術・事業・地域課題・仕事の種から探します。
学校での学びと地域・社会の循環を見たい「学び・社会実装」。大学・高専・専門学校・高校を、農林水産、工業・DX、医療・福祉、観光・デザイン、防災、起業、地域探究など同じカテゴリーで横断します。
自治体経営、税の流入出、事業の持続性を見たい「ふるさと納税・自治体経営」と「全DB横断検索」の横断レンズ。予算・人口・雇用・成果・行政運営を、個別分野を越えて見ます。
海外比較、新サービス、新しい解決方法を探したい「海外の地域課題・まちづくり」「ソフト・サービス・ソリューション」「サービス・ソフト創出・実行設計」。既存事例の比較から発想と実行へつなぎます。
視察・出張の前に、まずここで調べる国内外の事例を先に比較し、カードからAIへ渡して現在の実施状況・公式情報・最新の変化まで確認します。公開情報で分かることと、現地でなければ分からないことを分けてから訪問することで、視察・工場見学・拠点調査の目的を明確にできます。
調査を一から繰り返さない自治体、企業、学校、大学、地域団体などが同じ公開資料を何度も探し直す負担を減らすための共通の事前調査入口です。視察をなくすのではなく、先に調べ、AIで最新情報を確認し、それでも現地でしか分からないことがあれば行くという順番にします。
ケースの「鮮度」の見方

自治体実例のカードには「公表時点の事例」「AI再確認推奨」を表示します。これは「現在も継続中」と断定しないための表示です。町工場・スタートアップなど、個別DB側ですでに「内容確認」「発掘候補」等を持つものは、その表示も併用します。確認年月を持たない既存ケースには、年月を推測して付けません。

AIによって回答は変わります

ChatGPT、Claude、Geminiなど、使用するAIによって調査範囲、説明の仕方、回答速度、参照情報が異なる場合があります。同じAIでも、ログイン状態、過去の会話、設定、会話履歴、検索機能の利用状況などにより結果が変わることがあります。

このデータベースは特定のAIを前提にしていません。必要なら同じ質問を複数のAIに聞き、比較してください。

自治体情報をAIで確認するとき「現在の情報か」「公式情報を確認しているか」「情報の日付はいつか」「推測と確認済み事実が区別されているか」を確認してください。
【重要】AIの回答だけで最終判断しないでください実際に利用・申請・契約・支払い・工事・補助・相談などを行う前に、必ず自治体の最新公式情報と担当窓口で確認してください。このデータベースの「AIで調べる」機能で得た内容は、調査や比較のための参考情報です。制度改定、掲載時期のずれ、自治体ごとの運用差、個別条件の違いにより、実際の取扱いと一致しない場合があります。

対象条件、期限、料金・負担額、必要書類、受付方法、窓口、実施時期、工事予定、利用可否などは、AIの回答だけで確定しないでください。 不明な点や個別判断が必要な場合は、対象となる都道府県・市区町村の担当窓口へ直接問い合わせて最終確認してください。
ふるさと納税・自治体経営

47都道府県の収支比較から県内自治体へ入り、市区町村は固定値ではなくAIでその都度一次情報を確認します。速報値・確定値・前年参考値を混ぜず、確認できない項目もそのまま可視化します。東京都は都庁単体と都内区市町村合計を分けます。

基本操作
検索語が決まっている場合は共通検索欄へ入力。検索語が思いつかない場合は30の入口、シリーズ、分野、自治体・地域、地域から学ぶ、横断レンズからたどります。カードの原本を読み、必要なら「AIでこの地域を調べる｜コピー」で現在状況を再調査します。
件数について
自治体実例5分野は1,307ケース、教育行政47は比較入口として別枠です。総合相談750、地域活動533、国内まちづくり807、町工場694（320内容確認）、スタートアップ400（109内容確認）、地元で仕事をつくる122、学び・社会実装142（大学75・高専6・専門学校25・高校21・フリースクール15）、農山海食防災305、土地条件・災害履歴88、生活土木100、海外73、ソフト・サービス188、しくみ・でき方180超テーマなどは独立DBや横断ビューを含みます。入口間で重複するため、これらを単純合算して「総件数」とはしません。
観光・グルメガイドアプリを作る
共通検索欄に地名だけ入力し「🖥️ 観光・グルメガイドアプリを作るプロンプトを作る」を押すと、その地域向けの調査プロンプトが生成されます。コピーしてAIに渡すと、一次資料をもとにした観光地・グルメの多言語ガイド（単一HTMLファイル）がダウンロードリンク付きで出力されます。件数の上限・下限はなく、確認できた分だけを収録する仕組みです。
暮らしガイド（19分野）アプリを作る
共通検索欄に地名だけ入力し「📚 暮らしガイド（19分野）アプリを作るプロンプトを作る」を押すと、移住・仕事・学習・歴史文化・外国人向け生活情報・子育て・高齢者・医療福祉・防災・交通・特産品・イベント・くらしの手続き・自治会コミュニティ・公共施設・税金国保年金・行政オンライン窓口・ペット手続きの19分野をまとめた調査プロンプトが生成されます。コピーしてAIに渡すと、観光・グルメガイドと同じ構造・デザインの多言語アプリ（単一HTMLファイル）が、確認できた一次情報と関連する外部リンク付きで出力されます。