デジタル化が農村で一気に進む可能性があるのではないかという問題意識から。
図を含めたリンク:樹形図はこちらに掲示
Carmaによる条件抽出結果
「農村政策革命」と農村共同体：デジタルネイティブ世代の関係人口としての特色－アンケート調査の2次分析による共同体との親和性の計測（仮題）
山梨大学 渡辺靖仁
１ はじめに：「農村政策革命」と農村共同体
2020年3月に決定された基本計画では、「地域政策の総合化」が打ち出された。これは、元安倍政権下で農産物輸出や農地集積等の産業政策が強化される一方で地域政策が「空洞化」した、という指摘を受けてのものである（小田切2021）。これからの地域政策には「しごと」「くらし」「活力」という三本柱があり、その一体的展開を「総合化」とした。特に中山間地域直接支払制度において「地域の農業生産や農家経済、さらにはコミュニティの将来像を具体的・長期的に構想し、実現に向けて取り組むという発想は弱かったのではないか」（生源寺2020）という指摘にも対応する。「農村政策革命」といって良いほどの変貌である（小田切2021）。2021年6月に「地方への人の流れを加速化させ持続的低密度社会を実現するための新しい農村政策の構築――令和2年食料・農業・農村基本計画の具体化に向けて」が公表される。格差是正と内発的発展を理論的支柱とし、具体的な政策装置が提案されている。「しごと」では、「農村地域づくり事業体（農村ＲＭＯ）」を主体として、農山漁村の諸資源と諸テーマの「新結合」で新しい仕事を生み出す（農山漁村発イノベーション）。「くらし」においてこの農村RMOは「地域コミュニティ機能の維持や強化」を担う主体でもある。田園回帰の傾向や関係人口の増加、ポストコロナ社会における国民の農村志向を背景に、格差是正のための交付金を、地域の内発的エネルギーにより活用し、多彩な地域づくりの実践を促そうとする。
２ 課題と分析視点
これからの農村共同体を検討するにあたっては、戦前戦後を通じて農政の基礎となってきたムラの著しい弱化の現状を直視し、格差是正と内発的発展を促す農村政策が、従来のムラを包摂するあらたなコミュニティの「創成」にどうつながるかが論点となる。そこで本稿では、関係人口の地域とのかかわりの特徴を計量的に分析し、農村共同体の存続ないし変化の可能性をふたつの視点から検討する。一つは共同体への関与である。もう一つは世代である。
二つの視点中の前者は従来、排他性というムラの特質として論じられることが多かった（鈴木1940/1968、玉城1982、藤山2015、小森2007など）。ムラの構成員の意識の問題である。しかし本稿では、関係人口を構成する人々の方が共同体に入り込めるかどうかという観点から計量分析を行う。高齢化と過疎化によりその存続が危ぶまれる集落の増加が懸念されている（注1）。ムラの機能の弱化はその排他性もまた減殺しよう。こうした観点から関係人口の方の共同体への関与に注目する。
もう一つ視点である世代を取り上げるのは、農村社会の意思決定が変わるタイムスパンが世代交代といわれることを踏まえている（注２）。高度成長期の人口流出で次世代の柱を失ったまま高齢化した集落は、新たな世代の受け入れを模索する。本稿では1995年から2003年までに生まれた所謂デジタルネイティブ世代に注目する（注３）。というのも、日本社会のデジタル化は、現状では主に行政で著しく遅れているものの（中西2020）、遅れた分だけ一気に進む可能性がある。その鍵となるのは、デジタル感覚を自然に身につけたこの世代と考えられるからである。
３ データ
本稿で用いるデータは、国土交通省が関係人口の実態を把握するために行った「地域との関わりについてのアンケート」（令和２年９月）の個票である。調査期間は2020年9月29日(火)-10月6日（火）、調査対象者は18歳以上の三大都市圏の都市部居住者とその他地域の居住者、対象者数は①三大都市圏の都市部の一次調査で75,000サンプル、さらに関係人口と絞り込んだ二次調査では20,000サンプル、②その他地域の一次調査は75,000サンプル、二次調査で20,000サンプル、回収結果は全体で149,522サンプル、うち二次調査は38,623サンプルであった。調査はWebによって行われた。（注4国土政策局総合計画課2021）。すでに詳細な分析がなされ、取りまとめられている（ライフスタイルの多様化と関係人口に関する懇談会2021）。この報告書によれば、三大都市圏に居住する人の約18％（約861 万人）及びその他地域に居住する人の約16％（約966 万人）が関係人口（訪問系）として、日常生活圏、通勤圏等以外の特定の地域を訪問していることを明らかにした。このうち、三大都市圏に居住する関係人口（訪問系）については、直接寄与型が約301 万人存在するなど、地域の内発的発展への寄与が直接的かつ地域との結びつき度が強い人が数多くいることが確認できるとしている。また、約448 万人が関係人口として三大都市圏からその他地域に関わりを持っていることをはじめ、関係人口の全国レベルでダイナミックな流動を行っている実態を明らかにしたと主張している。
本稿の分析では、実際に地域を訪問している有効回答者34,255サンプルを用いた。個票データは国土交通省のHPに公開されている（注５）。
４ 手法
本稿では、農村政策革命のなかでのコミュニティ創成の実効性を計量的に明らかにしようとする。実効性といっても、次節で述べるように、関係人口の地域への意向と移住を含めた今後の関与の深さの可能性に焦点を当てる。ただし既存データの2次分析という制約があることから、いくつかの機械学習の手法を探索的に適用するというヒューリスティックな分析を基本として採用した。そのうえで、関係人口の今後の関与の深さに結びつくものについて、その要因の析出を試みる。探索的分析では、多層パーセプトロンによるニューラルネットワーク、各種決定木（樹形図展開）、アソシエーションルールの一つであるCarma（注６）、ベイジアンネットワークを用いた。いずれの手法でも構造を推定する要素の候補を抽出した（注７）
この方法は、探索的分析を活用して構造を推定する要素の候補を析出しようとするという意味において、「発見的アプローチと検証的アプローチを併用して本課題に対する知識を高め」ようとするものである（注８）。こうした手法と計量経済学的手法との関連について近年かなりの進展がある（注9）。本稿では計量分析結果のエッセンスの開示を中心とし、こうした手法そのものに関する論点は別稿で論じることとする。
５ 分析
１)対象
第1の視点である共同体への関与では、①地域コミュニティに入り込めるかどうか②現在活動している地域について、コロナ禍ののちも継続したいかどうか➂現在の活動地域に移住希望があるかどうか、の3つを分析対象とし、その希望者にはどのようなパターンがみられるか、その特徴を主に機械学習によって明らかにする。第2の視点の世代については、この3つの分析対象のうち主に①に焦点を当て、特にデジタルネイティブ世代別の傾向の有無と特徴がみられるかどうかを検討する。
本調査の既往の成果では主に主成分分析を用いて関係性のペルソナを明らかにした前掲報告書がある（ライフスタイルの多様化と関係人口に関する懇談会2021）。しかし本稿で取り扱う機械学習を用いたパターン認識と世代別傾向の把握は行われていない。
2)分析に用いた変数
(1）対象の変数
①地域コミュニティに入り込めるかどうか
コミュニティの再興は従来の経過が示す通り極めて困難な課題である。そのための要素も多岐に亘る。ここでは、大森2017の指摘する、新たな住民がコミュニティに溶け込む可能性を分析することで、その難題の解決の糸口を探ることとする。大森2017は、aプライバシーの一定の範囲の共有とb一緒に汗を流す共同作業による貢献が地域コミュニティの成立に必要という。聊か大ざっぱではあるが、利用可能なデータの制約から、この二つの要素で関係人口とされるサンプルが従来のコミュニティに入っていく意思があるかどうかを判断する。（注10）。本調査の質問中、新型コロナ感染拡大の収束後の関係性を問うものがある。そのうち、A：地域の人とのコミュニケーションを深めたい（回答者総数34255サンプル中12.2%、以下同じ））、B：より多くの人とのつながりを持ちたい（13.6%）、C：いろいろな分野の活動に参加したい（7.6%）、D：地域のためになることにチャレンジしたい（7.4%）という4つの選択肢に注目する。AとBを大森2017でいうaプライバシーの一定の範囲の共有と位置づけ、BとCを同じくb汗を流すことと位置付ける。そして(A or B) and (C or D) であれば、コミュニティに入り込み、その形成に与って力があろう人と判断する。該当するサンプル割合は、(A or B)は21.9%、(C or D)は13.4%、(A or B) and (C or D)は5.0%であった。
②現在活動している地域について、コロナ禍ののちも継続したいかどうか
本調査中「新型コロナ感染拡大前（2月頃より前）に地域で行っていたような過ごし方や活動を新型コロナ感染拡大の収束後も続けたいですか。」という質問がある。これに対し「1 続けたい」（65.8%）「2どちらかといえば続けたい」（24.3%）と回答したサンプルを地域活動継続意向があるとする。
➂現在の活動地域に移住希望があるかどうか、
本調査中「訪問先の地域は、移住先としてどのように感じられますか。」という質問がある。これに対し「1 移住したい地域である」（21.4%）「２どちらかといえば移住したい地域である」（32.9%）と回答したサンプルを移住希望があるとする。
(2）分析の目的とパターン認識のための変数
本稿の分析の目的は、既に述べた通り新たな農村政策の狙いにはコミュニティの創設も射程に置かれていることから、この点に焦点を絞り、関係人口はどの程度の割合でコミュニティに入り込めるかどうか、入り込めると考えられる人たちが、訪問当初からコロナ直前までに、どのような行動パターンを取っていたか、それは移住希望かどうか、活動を継続するかどうかの行動パターンと異同があるかどうかを、パターン認識によって計量的に明らかにすることである。
前項で掲げた3つの対象変数への回答結果に対するパターン認識のための変数は、①新型コロナ感染拡大直前（2020年2月頃より前）において最も力を入れていた過ごし方や活動②それに付随する過ごし方や活動➂新型コロナ感染拡大直前（2020年2月頃より前）において2番目に力を入れていた過ごし方や活動④それに付随する過ごし方や活動⑤関わり始めた当初に最も力を入れていた過ごし方や活動⑥それに付随する過ごし方や活動⑦関わり始めた当初に2番目に力を入れていた過ごし方や活動⑧それに付随する過ごし方や活動、の8つの質問群への回答結果を用いた。性別・年齢も加えると、258項目となった（注11 多数の変数を投入するのは、機械学習の特徴である恣意性の排除を長所と捉えるからである（奥井亮ほか2020）。）。
（３）分析結果
a 3つの対象変数
いくつかの機械学習のロジックを探索的に行い、予測的中率が最も高いものを採用した。まず、対象変数①「地域コミュニティに入り込めるかどうか」では、ニューラルネットワークを用いた学習を行い、95.5%の予測的中率を得たモデルを構築した（注12）。この対象変数に影響を与える重要度の高い変数は、地域に関わり始めた当初に、地域の人との交流を最重視、これに付随してむらおこしプロジェクトに参加している。感染拡大直前では、最重視する活動に付随する活動として、地域ならではの飲食や買い物（地場産品の購入等）祭りや地域体験プログラム等への参加、自分の趣味や地域の環境を楽しむ活動、地域のまちおこし・むらおこしにつながるようなプロジェクトの企画・運営又は協力・支援等、祭りや地域体験プログラム等への参加、墓参、家族・親族等の世話、面会、同窓会等と行っている（注13）。要約すれば、関わり始めた当初の活動が地域への溶け込みを考慮するものであり、感染拡大直前においては自分自身の興味や満足も満たせるものが加わってきている。
次に対象変数②「現在活動している地域について、コロナ禍ののちも継続したいかどうか」では、ベイジアンネットワークを用いた学習を行い、66.0%の予測的中率を得たモデルを構築した（注14）。もっとも重要度が高かった変数は、次の項で分析する移住希望地域であった。ところが回答者の9割が継続したいと答えるこの質問を分析対象としたため、パターン認識で重要度の高い変数には、「当初の活動で2番目に注力」したものが上位15個中14個を占めた。最重視する活動群から傾向を読み取るのは難しかったのであろう。上位2位以降の11つの変数を掲げる。「地域において友人や知人との交流・コミュニケーションを楽しむ」「特に何もしないで過ごす」「地域から応援・支援を受ける等の交流を行っている」「オンライン（zoom、Slack等）を活用して、地域と継続的に関わっている」「SNS等で地域の情報発信を行い応援」「遠隔で地域のためになる仕事を請け負い」「地場産品等を購入することにより、地域を定期的・継続的に応援」「クラウドファンディングによって、地域を継続的に応援」「ふるさと納税によって、地域を継続的に応援」「墓参、家族・親族等の世話、面会、同窓会等」「自己の用務、生活行動等（日常的な買物、飲食、通院、生活サービス享受等）」。自己都合のものよりも地域への関与のほうが高いのが見て取れる。特にデジタルなアプローチもそろっている。この点から、デジタルによる遠隔支援の傾向が興味深い論点となる。デジタルネイティブの活動領域が広がった可能性も示唆されるからである。
そこでこの傾向をより深く調べるため、コロナ感染症蔓延後の地域とのかかわりを聞く質問「地域への直接の訪問を自粛又は休止したが、オンライン等を活用した関わりは継続している」を分析対象の変数として、同様にベイジアンネットワークによる傾向を追加で分析した。継続している集団に対する重要度の高い変数は、1位が「地域活動を継続したい」、2位が「移住希望地域」であった。第3位以降10位までは、本文で掲げた②「現在活動している地域について、コロナ禍ののちも継続したいかどうか」を分析対象としたモデルと全く同じであった。遠隔支援とオンライン等活用の傾向は重なっているのであろう。
三つ目の対象変数➂「現在の活動地域に移住希望があるかどうか」でも、ベイジアンネットワークを用いた学習を行い、59.9%の予測的中率を得たモデルを構築した（注15）。この対象変数に影響を与える重要度の高い変数は、第1には「関わり始めた当初に最注力していたものとして墓参、家族・親族等の世話、面会、同窓会等」、第2には、「コロナ感染拡大直前（2月頃より前）に、最注力したもの」として、「自己の用務、生活行動等」、次いで同様に「自分の趣味や地域の環境を楽しむ活動」、「当初に最注力していたものとして、特に何もしないで過ごす」であった。これら上位4位はあくまで自分のためのものである。地域を優先の活動は上位10位中「地域でのボランティアや共助活動への参加」のみであり、7位であった。移住希望には私的な都合が優先する結果を示す。このように、➂移住希望と①コミュニティへの溶け込みには活動面でも大きな差が見て取れる。この結果は、移住希望を即座に望むよりもコミュニティと程よい距離を取りながらコミュニティに溶け込む活動を行う、まさに関係人口らしい要素を浮き彫りにするものと考える。
ｂ 世代別特徴
a)デジタルネイティブ世代の特徴：樹形図による抽出
さて、①コミュニティへの溶け込みの割合は、世代間でどのような傾向がみられるであろうか。特に新たなコミュニティづくりの鍵となるデジタルネイティブ世代の傾向はどうか。このことを分析するために、①「地域コミュニティに入り込めるかどうか」を対象変数とし、決定木の一つであるCARTを用いてコミュニティへの入り込みの意向割合を見た（注16）。図1にその結果の一部を掲げる。結論から言えばデジタルネイティブ世代において、コミュニティに入り込む意向が一定の条件の下で極めて高い集団がある。この意向は全体平均では4.5%（注17）であるが、34％もの高い割合を持つ集団がある（ノード18）。その条件は、関与する地域で良く滞在していた場所について、「自分や家族が所有または賃借している物件」、かつ、「友人・知人の家（友人・知人が所有または賃貸する物件）」と答えた人（注18）で、デジタルネイティブ世代であれば、34.3%の割合でコミュニティに溶け込む意向があった。その割合は、全体では0.14%でしかないものの、こうした集団の存在に留意すべきであろう。滞在場所の人的なつながりが大きな要素となっている。逆に言えばこのような人的なつながりが滞在場所にあるからこそコミュニティにも入り込める。当たり前であるが滞在設備と人的関係の働きを明示する結果となっている。なお、ノード17に見るように、デジタルネイティブ世代ではなくても、この滞在の関係が満たされると地域コミュニティに入り込む意向は19%に上る。また、こうした物件にかかわる人的なつながりのほかに、「ゲストハウス、キャンプ場等の簡易宿所、民泊等」に滞在する場合のその意向は14.7%となる（図2ノード2）。山梨県丹波山村などいくつかの地域がシェアハウスなどによる滞在空間の整備をするのも中長期的にはこの傾向を促す措置となるかもしれない。
この世代で移動手段にカーシェリングを用いる場合は、地域コミュニティに入り込む意向は24%に上る（図3ノード16）。小サンプルであるため参考程度であるが、さらにシェアリングサービスによる滞在ではその以降は75%となる。この世代における所有よりも利用の傾向を示唆している（注19）
こうしたことは移住希望割合でも示唆される。この世代の移住希望割合を地域に関与する行動から見ようとしたものが図4である。この世代で地域に年間で複数回訪れ、片道移動時間が2時間以上、滞在期間が1週間からか月程度で女性の場合の移住希望割合は76.9%と極めて高い。小サンプルなので参考程度であるが、「ゲストハウス、キャンプ場等の簡易宿所、民泊等」で滞在する数名は全員が移住を希望している。これはしかしこの世代に限ったことではなく、ほかの世代も含めると同様の傾向が有意に見て取れる。所有よりも利用の広がりは無視できないと考える。何よりも田園回帰そのものが地方圏の公共空間への渇望を基礎の一つとしていることを裏打ちする結果かもしれない。
b)各世代と活動のきっかけ・注力する活動
アンケートの質問中、「地域を訪問することとなったきっかけ」「関わり始めた当初、最も力を入れていた過ごし方や活動」「関わり始めた当初、2番目に力を入れていた過ごし方や活動」「新型コロナ感染拡大直前、最も力を入れていた過ごし方や活動」「新型コロナ感染拡大直前、2番目に力を入れていた過ごし方や活動」の5つの質問群がある。時間の推移を意識して設けられた質問群である。その相互関係と世代間の特徴の有無を把握するために、Carmaを用いてその回答結果の関連を調べた（注20）。相互関連を見る変数の中には、3つの対象変数も含めた。少数派となる集団であっても、多様性を認める観点からこれを無視しないこととするため、サンプルの0.15%以上の割合であって、最大で7つの条件を満たし（注21）、75%以上の確率で認められるものを抽出した。全体で3343パターンの傾向が見いだされた。特記すべきものを掲げる。
関係人口の比較的高い段階に2地域居住がある。このライフスタイルでは仕事と余暇の選択がしばしばモデル化されて議論される。そこでその可能性を探るものとして、コロナ直前に最注力したものが「特に何もしない」に着目し、世代別の傾向を見る。コロナ直前に2番目に注力したもの・当初最注力及び2番目に注力したものが「特に何もしない」集団で、デジタルネイティブ世代であれば、コロナ直前に最注力したものが「特に何もしない」のを80%の確率で選択している。その構成割合は0.29%である。空白の時間を訪問地域で得たいのであろう。余暇としての関係する地域の過ごし方の一つと考えられる。同様の要件で団塊ジュニア世代の場合は、その選択確率は82%、その構成割合は0.19%、ポスト団塊ジュニア世代の場合は順に80%、0.31%、さとり世代の場合77.4%、0.64%、バブル世代の場合75%、0.38％、ポスト団塊世代の場合73%、0.23％である。
次に「コロナ直前に最注力したものが自分の趣味や地域の環境を楽しむ活動」に着目する。地域とのかかわりのきっかけが「観光・レジャーで訪れたことがある」で、当初最注力したものが自分の趣味や地域の環境を楽しむ活動であり、当初2番目に注力したものが「特に何もしない」集団で、デジタルネイティブ世代であれば、コロナ直前に最注力したものが「自分の趣味や地域の環境を楽しむ活動」を81%の確率で選択している。その構成割合は0.21%である。地域とのかかわりのきっかけが「観光・レジャーで訪れたことがある」で、当初最注力したものが自分の趣味や地域の環境を楽しむ活動であり、コロナ直前に2番目に注力したものが「特に何もしない」集団で、団塊ジュニア世代であれば、コロナ直前に最注力したものが「自分の趣味や地域の環境を楽しむ活動」を92%の確率で選択している。その構成割合は0.18%である。同じ条件でポスト団塊世代であれば、順に84%、0.24%である。比較的若い世代でこの傾向がみられることを指摘しておく。
2地域居住の仕事の方はどうか。コロナ直前に最注力したものが「本業として普段行っている業務や仕事（テレワークなど）」に着目する。地域とのかかわりのきっかけが「仕事の関係で訪れたことがある」で、当初最注力したものが「本業として普段行っている業務や仕事（テレワークなど）」であり、コロナ直前および当初にともに2番目に注力したものが「特に何もしない」集団で、ポスト団塊世代であれば、コロナ直前に最注力したものが「本業として普段行っている業務や仕事（テレワークなど）」を90%の確率で選択している。その構成割合は0.26%である。同じ条件でバブル世代の場合には、順に89%、0.37%である。同じ条件でさとり世代の場合は85%、0.49%、ポスト団塊ジュニア世代の場合は84%、0.31%であった。この条件下による関連分析の場合、デジタルネイティブ世代は登場しない。コロナ直前で最注力するのが自己の用務、生活行動等（日常的な買物、飲食、通院、生活サービス享受等）の場合には、一定の条件でデジタルネイティブ世代が登場する。関係人口の若い世代は、自分の日常である仕事を行う場としての地域としての認識は、年長世代よりも相対的に薄いのかもしれない。
以上の計量分析から、デジタルネイティブ世代は地域に関与し、その地域コミュニティにも積極的に溶け込むことのできる集団を有し、仕事よりは余暇を選ぶ傾向を持っていることが示唆された。では、デジタルネイティブ世代が関係する地域で新たなコミュニケーションをどのようにとろうとするであろうか。地域社会のデジタル化を通じてその特徴を検討することとしたい。
６ 分析の含意：デジタル化と地域社会
周知のようにGAFAのような巨大プラットフォーマーはデータの集積・活用によって社会に変革をもたらしている。食の分野でも、IBM社はブロックチェーンを用いて農産物の生産・流通・販売に関するデータを統合管理し、食品サプライチェーン全体の参加者をつなぐネットワークを提案し一部実行に移している（注22）。こうして食におけるオープンイノベーションは、フードシステムが従来のパイプライン型からプラットフォーム型に移行し、巨大プラットフォーマーと親和性の高いビジネスに変わる可能性が高まった。
ＧＡＦＡの一つアップル社は、アップルウォッチによって健康情報をリアルタイムで収集し体調管理に活用する道筋をつけている。生命保険契約にも連動した便宜を図る。こうしたデータをもとに、病院という施設外でも健康情報データを集積して健康維持のための早期警戒に活用する研究も進む。予防のメディカルサービスの提供ともリンクする。場合によっては大掛かりな手術も遠隔デジタルサービスで可能となる関連性を構築する下地を作る。こうして健康事業で信頼を得たプラットフォーマーは、その信頼を梃にほかの事業にも参入するであろう。例えばアップルカーに見られるような移動事業は有力である。自動運転車が一定のエリア内で複数走る。人はそれをスマホで呼んで移動手段とする。そうすると移動の概念が変わる。車を所有して移動ではなく、目的のための移動となる。移動の楽しみは自分の時間の確保に変わる。移動が変われば職業も住居も変わりうる。集中集積のメリットが必要な業界はともかく、サテライトで可能な業務の場合は、郊外に住居し、職場には自動運転車を用いる。職が変われば生活シーンが変わる。駅前の一等地は人が集まるから高い地価となるが、それが下落するかもしれない。ローマ帝国以来の不動産担保の金融はビジネスモデルの再考を迫られる。もともと金融はバーチャルの世界なので、デジタルに親しみやすい。
住居と移動の情報を得たら、健康情報には食も加わる。体調管理にはもちろん摂取する栄養状態や個人の嗜好もやがてターゲットになる。医食同源はプラットフォームを通じてデータ管理によって実現に近づく。こうして食のデジタル情報による健康管理、嗜好把握と店舗・メニュー案内もプラットフォーマーが司る（注23）。
健康・食・移動の新たなシーンの創設は、生活の様々なシーンの包摂に近づく。生活に求められるファイナイス・インシュアランスにも対象が広がるだろう。有力なプラットフォーマーは仮想空間で顧客獲得・顧客維持を行うであろう。従来の人手を介した業務、例えば保険の査定網は、既存の保険会社のそれを買収することでカバーする（注24）。こうした事業に必須な業務は、しかし利益率が高まることはなく、電子機器で生じたスマイルカーブ現象がほかの多くの分野でも起こる可能性がある。
では、巨大なプラットフォーマーがすべてを仕切るのであろうか。プラットフォームと共存できるビジネスは皆無ではない（注25）。エッセンシャルな取引は必ず残る。新たな農村政策がターゲットとするしごとづくりに分類される生業は、その要素を持つ。農業・農村の生業、農泊にしても農場体験にしても、これらは巨大プラットフォーマーが自ら行う意思はないという点で、興味を持つ分野ではない。農村では、自分たちが従来行ってきたものを、サイバー空間をも活用したあらたなコミュニティの形成により新たなストーリーを付与し、スマイルカーブのコンセプトでいえばその契機と関係者維持の分野で付加価値をつける、製造工程は新たなメンバーの訪問の際の体験活動で彼ら自身の感動を付与することでスマイルカーブ現象を抑止する、そんな方向性が明確になってきたと考える。
デジタルネイティブ世代は、仕事ではなくむしろ遊び心で地域に関与する。計量分析で明らかにした、特に何もしないという空白の時間を過ごす、当初は地域社会貢献を考慮するものの自分の時間を大事にしようとするものが付け加わる、自分の仕事のための場所ではない、といったこの世代の傾向は、実は研究におけるセレンデイピティの生まれる要素と重なる。日常の仕事から離れた緩やかな時間という意味において、馬上・枕上にも通じうる。新たなクリエイティヴな発想が生まれる可能性が高い。それはインディアスタックの基本構造が、もともとの公務員からではなく、デジタル分野の著名な技術者がまったくのボランティアによってアイディアを提供したように、地域社会を大きく変えうる進取の発想を生む可能性もあるだろう。こうした観点から、改めてデジタルネイティブの発想を促す（＝邪魔しない）地域づくりという方向がありうるであろう。ぎりぎりと利益率を追求するのではなく、豊かな自然・豊かな環境から豊かな時間を生み出すシーンの提案を、デジタル区間を活用しながら実現する可能性が高いのではないか。
さらに計量分析が示したシェアリングエコノミーが発達する傾向は、その追い風となる。「デジタル化社会は、私有財の領域が相対的に縮小し、公共財・クラブ財のような準公共財の領域が拡大する。データの流れもそれを裏付ける」（北村2021）。そもそも田園回帰はまさにその傾向の一つと考える。一か所にとどまらず、2か所で自己を定義する。中間的な役割も重視する。自己の幸福追求という純粋な自己都合の動機に加えて、これと地域再生を重ね合わせ、何か心の豊かさを高めるもの、使命感や目的意識、志の高さを裏打ちするものへのシフトがみられるからである。このような多様性は社会の維持のためにも求められるようになっている。
こうした活動を緩やかに覆い地域との関連を強めることが、農村型ＲＭＯの目的の一つとなろう。デジタル世代の仮想空間と実相との新たな結びつきが生み出す価値に期待する。新しいコミュニティが切り開く地域社会となるのではないかと考える。
注
注1 総務省地域力創造グループ過疎対策室2020は、過疎地域と地域振興関連4法（山村振興法・離島振興法など）指定地域の計1045市町村を対象に行った調査で、2015年4月から19年4月までの4年間で消滅した集落が全国で164あることを示した。このデータをもとに一定の前提で今後消滅する可能性がある集落は5%近い3622集落に上るとする推計もある（日経グローカル 398号）。
注２ 生源寺2011は日本の農村について共同活動を営む基層と市場競争の上層の2層構造という。基層は地域コミュニティに基づく。これを基礎として生まれた組織の一つに農協がある。石田2015は、農協組織が変わるとすれば世代交代が進む中において徐々に変わっていくと指摘する。この考えは経済組織としての農協が基礎とするコミュニティにも適用できると考える。
注３ 総務省国土政策局総合計画課2021に掲載されたから本データ分析に関する世代別傾向に関する資料を本研究でもベースとする。本研究との整合性を一定の範囲で保つためである。本資料によると、この世代は、所謂ゆとり教育を受けた世代であり、消費意欲が低いといわれる（自動車、酒、海外旅行などへの関心の低下）世代である。元の分類は日戸2019。
注4 調査項目は、属性情報のほか、下記のようである。詳細は国土政策局総合計画課2021を参照。
〇地域を訪問することとなったきっかけ。
"〇最も力を入れていた過ごし方や活動（新型コロナ感染拡大直前（2020年2月頃より前））"〇最も力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動（新型コロナ感染拡大直前（2月頃より前））"
"〇2番目に力を入れていた過ごし方や活動（新型コロナ感染拡大直前（2月頃より前））"
"〇2番目に力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動（新型コロナ感染拡大直前（2月頃より前））"
"〇最も力を入れていた過ごし方や活動（関わり始めた当初）"
"〇最も力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動（関わり始めた当初）"
"〇２番目に力を入れていた過ごし方や活動（関わり始めた当初）"
"〇２番目に力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動（関わり始めた当初）注5国土交通省https://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/kokudoseisaku_tk3_000110.html
20210324
注６ CarmaはContinuous association rule mining algorithmの略称。後述注19）中アソシエーションルールの中での位置づけについてhttp://control.cs.berkeley.edu/carma.html 20211202、概要はC. Hidber1999 Online Association Rule Mining. In Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 1999。
注７ 関係人口の地域への関与に関する構造推定は、本稿の分析をもとにすでに予備的な計測を終えており、別稿にて議論することとしたい
注８ 照井2018 照井伸彦『ビッグデータ統計解析入門』日本評論社 なお、渡辺靖仁2008の分析は、構造を推定しながら探索的に要素の関連を見出そうとする点で、この分析手法の系譜に属する。）
注9 依田2020、Athey, S. and Imbens, G. W.2019など。
注10 渡辺2019では日本放送協会が行った「日本人の意識調査」の個票を用いて林式数量化3類による意見構造分析を行い、「外部」から来た者は従来の集落の生活圏にどのように入っていけるか、この二つの要件と意見構造を踏まえて、素朴な試論を行った。
注11 多数の変数を投入するのは、機械学習の特徴である恣意性の排除を長所と捉えるからである（奥井亮ほか2020）。
注12 多層パーセプトロン、3層構造とし隠れ層の関数は双曲線タンジェント、誤差は平方和、過学習を回避するためのサンプル割合は30%、一般化デルタルール(Rumelhart, et.al. 1986)に基づく、誤差逆伝播法による。包括的にはHastie2009。
注13 重要度は、各入力変数に起因する分析対象変数の分散の減少度による。Saltelli,2004。分析対象変数の分散の減少を入力変数ごとに計算することで、各入力変数の単位を揃えて対等に影響力を比較できるようにしている。
注14 アルゴリズムはTree Augmented Naïve Bayesian (TAN) 分類器(Friedman.F, etal, 1997)による。 過学習を回避するためのサンプル割合は30%。包括的には牧野2013。
注15 モデルの基本は前述②と同様。
注16 名前の由来はBreiman,etal 1984である。集団の分岐にはジニ係数を用いた。
注17 本分析ではサンプルベースではなく地域数ベースのデータを用いた。複数地域への関係を持つ状況を考慮するほうが、風の人などの実態に即すると考えられるからである。
注18 滞在場所を聞くこの質問はマルチアンサーである。
注19 前掲報告書でも触れられている。
注20 データから組み合わせのアソシエーションルールを抽出するアルゴリズムである。Aprioriアルゴリズムを入出力の点などで効率化している。https://borgelt.net/doc/apriori/apriori.html。アソシエーションルールの中での位置づけについてhttp://control.cs.berkeley.edu/carma.html 20211202、概要はHidber,C.,1999.
注21 機械学習は予測に重点を置く。実務上の取り扱いも、例えば信用供与や契約解除確率の算定などで活用されている（小宮山2020）。本稿でも、対象変数①において95%の制度で予測できるモデルを推計した。しかしながらそのモデルの構築に用いられた変数は248個である。248個の質問に答えて予測対象のモデルを稼働させるのは非現実である。こうしたことから、7つ程度の変数であれば予測も仮に用いるとしても適用範囲が広くなろうと想定し、このような推計を行った。なお、この2段構えの分析は、活用できるデータの増大に応じた経済学の展開方向の一つである（成田ほか2020）。成田ほか2020の2段構えの分析は次のようである。第1に、データの生成過程を記述するモデル自体は高次元で柔軟にしておき、予測や近似を重視する。そのうえで人間が理解するには何か適当な制約を入れ理解識別できる変数空間に落とし込んでから分析する。1段目から2段目に移行するのに、特異点解消定理のような道具が使える可能性も指摘されている。本稿では、重要度指標を選択基準として2段目の分析に用いた。
注22 https://www.ibm.com/jp-ja/blockchain/solutions/food-trust
注23 この段落は、佐々木紀彦/落合陽一/宮田裕章/冨山和彦「DXの本質」（https://newspicks.com/news/5859460/body/?ref=search）から多くを得ている。
注24 こうしたビジネスモデルは、実は総合農協と農協系統組織が実践したことそのものである。
注25 一つはプラットフォームの情報網を利用することで顧客開拓・維持を行えるファミリービジネス。宿泊業は、プラットフォームを活用すれば、いまや大規模ホテルチェーンに入ることなくして情報発信を世界中にできるようになった（冨山和彦の見解https://newspicks.com/news/5859460/body/?ref=search）。
引用文献
・Athey, S. and Imbens, G. W.2019"Machine Learning Methods That Economists Should Know About," Annual Review of Economics, 11(1): 685-725
・Breiman, L., J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone, 1984, Classification and Regression Trees. New York: Chapman & Hall/CRC.
・Breslow, N. E. 1974. Covariance analysis of censored survival data. Biometrics
・藤山浩2015『田園回帰1%戦略: 地元に人と仕事を取り戻す 』農山漁村文化協会
・Friedman(F), N., D. Geiger, およびM. Goldszmidt. 1997. Bayesian network classifiers. Machine Learning, 29, 131–163.
・小宮山純平2020「機械学習に潜む公平性の問題」『経済セミナー』N711、日本評論社
・小森聡2007「新規定住者を受け入れる農村の意識と立地条件に関する研究―京都府の中山間地域を事例として」『農林業問題研究』第166号
・日戸浩之2019「世代別分析から見た消費行動の展望」『知的資産創造』野村総合研究所,2019,6-25.
・Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman,2009, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics) (English Edition)
・石田正昭2015 「2015年5月27日衆議院農林水産委員会参考人意見記録」https://www.shugiintv.go.jp/jp/index.php?ex=VL&deli_id=44933
・北村伸行2011「データと経済学の近未来像」『経済セミナー』No.719日本評論社
・牧野真臣2013『ベイジアンネットワーク』コロナ社
・中西 宏明2020 「DXがもたらす新しい日本社会の未来（座談会・対談）」『月刊経団連』2020年8月
・成田悠輔・上野山勝也2020「デジタル化と機械学習が社会を変える」『経済セミナー』N711、日本評論社
・小田切徳美2021『農村政策の変貌: その軌跡と新たな構想』農文協
・奥井亮・伊藤公一朗・依田高典2020「実証革命が切り開く経済学の新地平」『経済セミナー』N716、日本評論社
・大森彌2017「田園回帰の意味するもの」『世界の田園回帰』農文協
・ライフスタイルの多様化と関係人口に関する懇談会2021『最終とりまとめ～ 関係人口の拡大・深化と地域づくり ～』令和３年３月
・Rumelhart, D. E., J. L. McClelland,and The PDP Research Group,1986. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. Vol. 1: Foundations. Cambridge, MA: MIT Press.
・Saltelli, A., S. Tarantola, F. , F. Campolongo, and Ratto. 2004,Sensitivity Analysis in Practice – A Guide to Assessing Scientific Models.: John Wiley.
・鈴木栄太郎1940/1968「日本農村社会学原理」『鈴木榮太郎著作集Ⅱ』未来社 所収
（原著は 時潮社，1940 年）
・総務省国土政策局総合計画課2021『関係人口の実態把握 補足資料』令和３年３月17日
・総務省地域力創造グループ過疎対策室2020『過疎地域等における集落の状況に関する現況把握調査報告書』令和２年３月
・生源寺 眞一「近未来の農村社会に向けて」全国町村会コラム・論説（第3130号 令和2年8月24日）https://www.zck.or.jp/site/column-article/20464.html 20211121
・生源寺眞一2011『日本農業の真実』 ちくま新書
・玉城哲 1982『日本の社会システム-むらと水からの再構成-』 農山漁村文化協会
・渡辺靖仁2000「ＪＡの共済事業推進組織に関する制度設計とその効果」『農業経済研究』 第72巻、第３号、131－141頁
・渡辺靖仁2019「『日本人の意識調査』からみたムラ的意識の近年動向とその含意」『共済総合研究』ＪＡ共済総合研究所 第78号 58－103頁
・依田高典2020「経済分析のツールとしての機械学習」『経済セミナー』Ｎ711日本評論社
・調査項目概要
〇地域を訪問することとなったきっかけを教えてください。
"〇最も力を入れていた過ごし方や活動
（新型コロナ感染拡大直前（2020年2月頃より前））"
"〇最も力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動
（新型コロナ感染拡大直前（2月頃より前））"
"〇2番目に力を入れていた過ごし方や活動
（新型コロナ感染拡大直前（2月頃より前））"
"〇2番目に力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動
（新型コロナ感染拡大直前（2月頃より前））"
"〇最も力を入れていた過ごし方や活動
（関わり始めた当初）"
"〇最も力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動
（関わり始めた当初）"
"〇２番目に力を入れていた過ごし方や活動
（関わり始めた当初）"
"〇２番目に力を入れていた過ごし方や活動に付随する過ごし方や活動
（関わり始めた当初）"
・農村地域づくり事業体（農村ＲＭＯ）はDXのカギとなりうるか？西山P213
・世代分類（日戸2019）
＜団塊世代＞：「ニューファミリー」と呼ばれ核家族で行動し、ファミリーレストランやレジャー施設を家族で利用した最初の世代。テレビ普及期の影響を受ける。1946～1950年生まれ
＜ポスト団塊世代＞：団塊世代との対比で「シラケ世代」「三無主義」（無気力、無関心、無責任）と評される。手軽で便利な消費文化を享受（71年にマクドナルド、74年にセブン-イレブン1号店）1951～1959年生まれ。
＜バブル世代＞：就職活動時や社会人初期に右肩上がりの消費を謳歌した後、「失われた20年」と呼ばれる時期を過ごしてきた。1986年に施行された男女雇用機会均等法以降に就
職した最初の世代。1960～1970年生まれ
＜団塊ジュニア世代＞：フリーター、非正規社員、高学歴ワーキングプアの先駆け。ファミコン（1983年発売）少年ジャンプと共に育った世代。コンビニ、カラオケ、CDのターゲット層。1971～1975年生まれ
＜ポスト団塊ジュニア世代＞：同世代の中で格差が開き、消費行動も多様化。親と近居・隣居して、3世代で消費する傾向がみられる。母と娘の関係も強い。1976～1982年生まれ
＜さとり世代＞：中学生・高校生のころから携帯電話を持ち始めた。ゆとり教育を受けた世代。1983～1994年生まれ
＜デジタルネイティブ世代＞：「さとり世代」と同様に、ゆとり教育を受けた世代。消費意欲が低いといわれる（自動車、酒、海外旅行などへの関心の低下）。1995～2003年生まれ
・本研究はJSPS科研費 JP 2 1 K 0 5 7 9 4の助成を受けたものです。
以上