いわゆる観光農業は,昭和45年から50年に至る問に経営体数で4倍,利用者数で3倍の伸びが示され,さらに,自然休養村,自然休養林などの政府施策による推進から今後の一層の増加が予測される。この観光農業が導入される地域は,がいして高位の農業生産が期待できない立地条件や背景を有している。観光農業によって地域の振興を期待する面が強い。
いうならば,今後,地域計画においても十分な検討が必要とされる課題の一つといえる。

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目的：我々は，産業分類および事業場規模別の産業医活動の課題を明らかにするために，嘱託産業医が作成した活動記録（産業医活動記録票）を用いて，その活動実態を調査した．方法：嘱託産業医として活動している11名の医師（研究協力者）の協力を得て，96事業場561枚の産業医活動記録票を収集した．産業医活動記録票から，契約先事業場の業種，および産業医による事業場への出務回数，職場巡視の実施回数，健康管理活動の実施回数を調査した．また，作業環境管理，作業管理，健康管理，総括管理に関する年間の活動状況を調査した．産業分類（第二次産業，

）による2群間の比較検討，さらに産業分類に加え，従業員数100人以下の事業場群（≤100群）と101人以上の事業場群（≥101群）とに分けた4群間での比較検討を行った．結果：全ての嘱託産業医による事業場への出務回数の中央値は4回/年であり，における事業場への出務回数は，第二次産業に比べて有意に少なかった．具体的な産業医活動に関して，リスクアセスメントへの参加，過重労働対策，労働衛生管理体制の構築・年間計画の策定で，は第二次産業に比べ有意に低かった．産業分類別の従業員数による比較では，事業場への出務回数，職場巡視の実施回数において，≤100群は≥101群に比べ有意に少なかった．考察：本研究から，や100人以下の小規模事業場では十分な嘱託産業医活動が実施されていない可能性が示唆された．や小規模事業場における労働衛生サービスの提供方法や嘱託産業医活動の在り方に関して更なる検討を行い，事業場と嘱託産業医の双方の活動を支援する総体的な仕組みが必要であると考えられる．

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In this paper, we argued the condition of areas based on tertiary industries. The tertiary industry ratio is high in Japan. But the ratios are dispersed in each area. The dispersion may accrue from the characteristics of areas. Then we analyzed the industrial structure of local areas by using the census. We focus on tertiary industries, and we extract the characteristics.

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の労働災害が増え続けている．中長期的にみると製造業や建設業の労働災害は顕著に減少する中，の労働災害が未だ増え続けていることは極めて憂慮すべき事態である． このような状況の中，本稿は小売業を対象に，労働災害発生状況の中長期的推移，労働災害データの詳細分析等，労働災害の実態を把握し，加えて小売業の労働災害防止に係る各種行政施策のレビュー，労働災害防止団体，産業団体等へのヒアリング調査を行い，各種行政施策を講じても労働災害が減少しない原因を探った．さらに，大手企業における労働災害防止活動の先進的取組の調査，様々な業態をもつ小売業における業態別特性を踏まえた安全上の課題の抽出等を行い，これらを基に，今後の小売業の労働災害防止活動の推進方策を提示した．

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現在就労人口の60%に達しているであるが, 障害者の就労人口比率は低いと言われている。特に接客業務に就いている障害者は少数である。本調査は, 接客業務に就いている障害者の現状把握と今後の雇用拡大の方向性を見いだすために関東近県のレストラン, デパート, スーパーに対してアンケート調査を実施した。調査の結果からは, 必ずしも障害者が障害のために生ずる知能や能率の低下が原因で雇用されないのではなく, =サービス産業=イメージ産業の図式に障害者が適合しにくいと思われているところに原因があることが理解できた。また, 企業側も障害者の法定雇用率達成と言うノルマと慢性的な人手不足との狭間で障害者雇用に如何に取り組むべきか苦慮していることも事実である。

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における労働災害件数は近年増加傾向にあるが，産業機械に起因する労働災害の実態はほとんど明らかにされていない．そこで本報告では，での労働災害多発機種などを明らかにすることを目的に，当該機械設備で発生した労働災害を分析し，業種および機種別に災害件数を分析した．使用した労働災害データは，厚生労働省が件数を公表している死亡災害，死傷災害および重大災害である．調査の結果，死亡災害，死傷災害および重大災害では，それぞれ災害多発業種や機種に差異がみられた．これは死亡，死傷および重大災害の防止対策は，各々個別に検討する必要があることを示唆している．考察の結果，災害防止対策の確立へ向けた重点的な取り組みが必要とみられる機種は(1)死亡災害：廃棄物処理機械（ゴミ収集車など）および昇降搬送機械（フォークリフトやエレベータなど），(2)死傷災害：食品加工機械，フォークリフト，コンベア，(3)重大災害：一酸化炭素を発生する可能性のある燃焼機器，であった．また，洗車機，立体駐車場，介護用リフトやゴルフカート等の特有の機械設備による災害についても，災害防止対策の確立に必要な課題を示した．

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汚物掃除法は「業態上多量の汚物」を市の処理義務外にできる規定（1935）を設け、また市の法解釈による不燃物排除も慣習化していた。また東京都は戦争直後に日排出量10㎏以上の排出者には自己処理を規定した。その一方、京都市の事例でみると戦前でも事業系廃棄物が収集量の30～40％を占めていた。清掃法（1954）は、大量汚物と特殊汚物を市の処理責務から外すことが出来ると規定しながら、その基本的な責務は市にあるとした。しかし、実際の市町村に大量、特殊汚物を処理する余裕はなく、1967年に潜在していた多量の産業廃棄物が「発見」されると、一転して排出者責任が主張された。これを受けた新法は旧法との継続性等が重視され、排出者責任の原則にもかかわらず産業廃棄物の仕分けはその出自だけに拠るのでなく、清掃法でいう大量、特殊の内容を具体化し組み合わせ、旧来の枠組みと併存させた。

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人口移動は様々な要因によって引き起こされる一つの現象であり,経済的要因によってのみ説明されるものではない。しかしながら,マクロ的にみると経済成長が加速化している時期には人口移動の量は拡大しており,経済成長が停滞してくると人口移動も沈静化してきている。このことからいっても人口移動は一つの経済現象である。事実, 1950年代後半から60年代にかけて地方から大都市地域への人口集中によって急速に量的拡大を遂げた国内人口移動は, 70年代に入ると移動量の縮小・移動方向の変化というように趨勢を大きく変えているが,この動向は,日本経済が高度成長期を経て低成長期の現在に至る30数年の間に遂げた産業構造変化と地域構造変化,そしてその結果である各地域の就業構造の変化と密接に関連している。各地域の転入者数の動向と産業別就業者数の動向を対応させると,高度成長期を通じて,人口移動への影響度が高かったのは第二次産業,特に製造業の雇用動向であった。しかしその影響度は低成長に移行してから急速に小さくなり,それに替わっての雇用動向が人口移動の動向を大きく支配するようになってきた。従って,これからの人口移動の動向は,の地域的展開に大きく依存することになろう。県民一人当り産業別付加価値額の変動係数の推移をみる限り,これまで地域的偏在が比較的小さかったの状況は, 1980年代に入ってから若干変化をみせている。しかしながら高度成長期に大規模な人口移動を引き起こした製造業に比べれば,その立地の偏りは小さい。そうだとすればの地域的集中が進んだとしても, 1960年代のような大規模な人口移動が今後起こるとは考え難い。

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  地価の形成要素に関しては明らかになっているものの，それらの地価に対する関わり方については中長期的なトレンドがあるため，一つのモデルで全ての地価形成を説明することは難しい。土地の実勢地価と理論地価とのギャップを埋めることが地価変動研究や地価政策の重要なテーマであることはもちろんであるが，地価と地価形成要素との関係を時代や地域ごとに把握し今後の変化を予測することが，より精度の高いモデルの構築や地価を指標とする地域研究に有効であると考える。
  本研究では，地価と地価形成の基盤となる土地生産性との関係を都道府県別に見ることによって，近年における傾向とその地域的な特徴を明らかにすることを目的とする。
  第二次産業との土地生産性に関しては，『県民経済計算（2001年度 - 2011年度）』を使用し，それぞれ都道府県別の民有宅地の総面積で除したものを使用した。加えて，同じく『県民経済計算』の雇用者報酬を民有宅地で除したものを変数として採用した。地価に関しては，『県民経済計算』の採用年次に合わせ，2002年から2012年までの『地価公示』を地価データとして採用し，都道府県別に平均住宅地地価と平均商業地地価を算出した（以下，住宅地地価，商業地地価）。
  大都市の経済活動は地価形成に広域的な影響を及ぼす。近県にそのような大都市が存在する場合，都道府県内の地価形成には域内の経済活動以外の要因が作用していると考える必要がある。そのため，本研究では，三大都市圏を形成している11都府県（茨城県，埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県，愛知県，三重県，京都府，大阪府，兵庫県，奈良県）にダミー変数（大都市圏ダミー）を設定し，第二次産業，及び雇用者報酬の土地生産性と共に，都道府県の地価に対する単相関係数を年次ごとに求めた。住宅地地価の場合，各年次とも４変数の地価に対する相関係数は１％水準で有意となる中で，地価の都道府県間格差に最も大きな影響を及ぼしているのは雇用者報酬であり，その相関係数は徐々に上昇していることが分かった。商業地地価も全変数が１％水準で有意となったが，都道府県間格差に最も大きな影響を及ぼしているのはであった。大都市圏ダミーの相関係数は住宅地地価に対してより高い値を示し，大都市の県境を越える影響は住宅地地価の方が大きいことが分かった。また，両地価とも第二次産業は2006年，2007年，2008年において値を下げ，全期間通じて低下傾向にある。第二次産業の土地生産性は，そもそも住宅地や商業地の地価に直接的な影響を及ぼさないと考えられるが，第二次産業自体の低迷や市街地に混在する零細規模の工場が淘汰されていることも一因として挙げられる。
  次に，都道府県別に2002年から2012年までの地価と第二次産業，及び雇用者報酬の土地生産性との単相関係数を求めた。また，同期間において全国の平均地価が2008年にピークを迎えることから，2007，2008，2009年の地価にダミー変数（地価回復ダミー）を設定し，その単相関係数も併せて算出した。住宅地地価の場合，概ね各道府県とも雇用者報酬との相関が高いが，東京都，愛知県，三重県，福岡県，沖縄県では有意な相関が現れなかった。このうち東京都は，との間で弱い相関が見られ（5%水準），地価回復ダミーに対しては唯一有意な相関関係が現れた（1%水準）。商業地地価の場合，よりも雇用者報酬との相関が高い県が多い。バブル期においては商業地地価が住宅地地価を押し上げたことが知られているが，地価の下落期においては絶対的な水準が低い住宅地地価が商業地地価の形成に影響を及ぼすため，住宅地地価との間で高い相関を示す雇用者報酬が商業地地価にも現れたと考えられる。大都市を抱え，あるいは大都市圏域に属し，商業地地価が主体となる地価形成が行われていると推測される北海道，宮城県，千葉県，東京都，神奈川県，京都府，大阪府では雇用者報酬との間に相関関係は見られず，代わりに東京都，京都府，大阪府では地価回復ダミーとの相関関係が現れたことも上記の解釈を裏付ける。
  全国の平均地価には大都市の地価が大きく反映されている。地方の地価を議論する場合は，地域の実状から導かれる固有のメカニズムが存在すると考えるべきである。全域を網羅する地価データが得られない以上，代表値から導かれるモデルとの差異を段階的に明らかにしていく研究が必要であると考える。

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搬送機械における労働災害事例として,にて発生したコンベア作業による労働災害事例を紹介する.災害をパタン別に類型化した結果,業種により典型パタンが異なることが明らかとなった.これは重点を置くべき災害防止対策のあり方が業種により異なることを意味している.また,現在,災害防止対策の一環として機械設備の設計・製造者によるリスクアセスメントの実施が求められていることから,コンベア製造事業場によるリスクアセスメント事例を併せて紹介する.

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The authors constructed prediction models of supplied water by using neural network in limited areas of Tokyo. The variables which influences much to supplied water were chosen as neurons of input layer from 13 variables by checking their time series and principal component analysis for all variables data. The neuron numbers on hidden layer were decided by AIC to construct models which were more applicable. The influences of each predictor variable for supplied water were able to be evaluated by checking weights on neural network models constructed fittingly in each areas, and the variables which influences much to supplied water were difference in each areas. As a result, it is necessary that prediction models of supplied water are constructed in each areas.

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