結論：日本企業のAI導入率は、公的統計ベースで「約18〜55%」の幅があります。「AI等のシステム・サービスを導入している」中堅・大企業（常用雇用者100人以上）は18.4%（総務省・令和6年通信利用動向調査）、中小企業のAI導入率は20.4%（中小機構・2026年3月公表）、「何らかの業務で生成AIを利用している」企業は55.2%（総務省・令和7年版情報通信白書）。数字が違うのは「AIの定義」と「調査対象」が違うからです。
- 業種別（中小企業）：情報通信業54.6%が突出。小売業19.4%、宿泊・飲食サービス業18.0%、製造業16.4%、建設業15.9%
- 業種別（100人以上企業）：金融・保険業44.2%、情報通信業30.6%、製造業26.1%、建設業18.5%
- 企業規模別：従業者2,000人以上60.3%に対し100〜299人は14.3%。規模格差が最大の分断線
- 自治体：生成AI導入済みは都道府県87.2%・指定都市90.0%、その他の市区町村は29.9%
この記事の対象読者：自社・自業界のAI導入率を「出典つきの正確な数字」で押さえたい経営者・DX担当者の方。すべての数値に出典と調査年を明記しています。
「うちの業界って、実際どのくらいAIを入れてるんですか？」——企業向けのAI研修や導入支援の場で、経営層から最初に聞かれる質問は、だいたいこれなんです。稟議を書くにも社内を説得するにも、まず「世の中の相場観」が要るからですね。
ところが、ここで多くの人がつまずきます。ネットで検索すると「AI導入率20%」「導入率55%」「9割が未導入」と、記事によって数字がバラバラ。正直、どれを信じていいのか分からなくなります。しかもその多くは民間企業の自社調査で、サンプルの偏りや「AI」の定義が不明なまま数字だけが独り歩きしているケースが少なくありません。
そこでこの記事では、総務省・IPA・中小機構・厚生労働科学研究といった公的機関の統計だけを使って、AI導入率を「業種別 × 企業規模別」で整理しました。すべての数値に出典・調査年・調査対象を明記しているので、そのまま社内資料や稟議書に引用できます。
さらに後半では、統計を眺めるだけでは見えない「導入率と成果の乖離」——つまり導入済みでも活用が定着しているとは限らないという問題も、公的データを根拠に掘り下げます。自社の現在地を測る「ものさし」として使ってください。
まず前提：AI導入率の統計はなぜ「18%」から「55%」までバラつくのか
個別の数字に入る前に、この記事で使う主要な公的統計4本の「ものさしの違い」を押さえておきましょう。ここを飛ばすと、数字の比較で必ず混乱します。
| 調査名（実施機関） | 調査対象 | 何を測っているか | 導入率 | 調査時期 |
|---|---|---|---|---|
| 令和6年通信利用動向調査・企業編（総務省） | 常用雇用者100人以上の企業（n=2,330） | デジタルデータの収集・解析のためのIoT・AI等のシステム・サービスの導入 | 18.4% | 令和6年（2025年5月公表） |
| 中小企業のAI等の利活用に係る実態調査（中小機構） | 全国の中小企業10,000社に配布、有効回答1,647社 | AI技術を用いたサービス（生成AI・画像認識・音声認識等）の導入 | 20.4% | 2025年11〜12月調査（2026年3月公表） |
| 令和7年版情報通信白書（総務省） | 日米中独の企業アンケート | 「何らかの業務で生成AIを利用している」割合 | 55.2%（日本） | 2024年度調査（2025年7月公表） |
| DX動向2025（IPA） | 日米独企業（2025年2〜3月調査） | 生成AIに前向きに取り組む企業（導入＋試験利用＋検討中）の割合 | 日本は5割弱 | 2025年6月公表 |
ポイントは3つあります。
- 「AIシステムの導入」と「生成AIを使ったことがある」は別物。前者（18.4%・20.4%）は業務システムとしての導入、後者（55.2%）は何らかの業務での利用を含むため、数字が大きく開きます。
- 対象企業の規模が違う。通信利用動向調査は100人以上の企業が対象で、中小機構調査は中小企業が対象。同じ「導入率」でも母集団がまったく違います。
- 調査年の違いは1年で効いてくる。生成AIの普及スピードは速く、たとえば個人の生成AI利用経験率は1年で9.1%→26.7%へ約3倍になりました（総務省・令和7年版情報通信白書）。統計を引用するときは必ず調査年をセットで書くのが鉄則です。
要するに、「AI導入率は◯%です」と単一の数字で語る記事は、その時点で少し疑ったほうがいいんです。以下では、この前提を踏まえて業種別・規模別に見ていきます。
業種別のAI導入率【2026年時点の公的統計まとめ】
業種別のデータは2系統あります。中小企業ベース（中小機構・2026年3月公表、n=1,647）と、常用雇用者100人以上の企業ベース（総務省・令和6年通信利用動向調査、n=2,330）です。まず全体の早見表から。
業種別AI導入率の早見表
| 業種 | 中小企業のAI導入率 （中小機構・2026年3月公表） | 100人以上企業のIoT・AI等導入率 （総務省・令和6年調査） |
|---|---|---|
| 情報通信業 | 54.6% | 30.6% |
| 学術研究、専門・技術サービス業 | 36.9% | — |
| 教育、学習支援業 | 31.6% | — |
| 金融・保険業 | — | 44.2% |
| 小売業 | 19.4% | 16.9%（卸売・小売業） |
| 生活関連サービス業、娯楽業 | 18.7% | — |
| 不動産業、物品賃貸業 | 18.3% | 17.5% |
| 宿泊業、飲食サービス業 | 18.0% | — |
| 卸売業 | 16.8% | — |
| 製造業 | 16.4% | 26.1% |
| 建設業 | 15.9% | 18.5% |
| 運輸業、郵便業 | 9.7% | 13.2% |
| 全体 | 20.4% | 18.4% |
※「—」は当該調査に業種区分がないもの。中小機構調査は「全社的に導入」＋「一部の業務で導入」の合計。総務省調査は「デジタルデータの収集・解析のためのIoT・AI等のシステム・サービスを導入している」割合です。
ここからは、検索でよく聞かれる業種を個別に見ていきます。
製造業のAI導入率：中小16.4%、中堅・大手26.1%で「規模の差」が最も鮮明
製造業は「AIと相性がいい業種」というイメージに反して、中小企業ベースでは16.4%と全体平均（20.4%）を下回ります（中小機構・2026年3月公表)。一方、常用雇用者100人以上の企業に限ると26.1%（総務省・令和6年通信利用動向調査）で、全産業平均18.4%を大きく上回る。つまり製造業は「大手は進み、中小は遅れる」の二極化が最もはっきり出ている業種なんです。
背景として、製造業でのAI活用は外観検査・不良品検出（画像認識）や需要予測・設備の異常検知など、設備投資とデータ基盤が前提になる用途が多いことが挙げられます。中小機構調査でも、導入済みAIの内訳は生成AIが82.6%と圧倒的で、画像認識AIは11.2%、需要予測AIは8.1%、異常検知AIは4.3%にとどまります。中小製造業でいま現実的に動いているのは、製造ラインのAI化よりも「見積書・仕様書・報告書まわりの生成AI活用」というのが実態に近いでしょう。
建設業のAI導入率：15.9%。ただし「導入予定・検討中」を含めると3社に1社
建設業の中小企業のAI導入率は15.9%（中小機構・2026年3月公表）、100人以上の企業では18.5%（総務省・令和6年調査）です。主要業種の中では低めのグループに入りますが、注目したいのは中小機構調査の内訳で、建設業は「導入を予定・検討中」が19.5%あり、導入済みと合わせると35.4%が前向きという点。2024年4月から時間外労働の上限規制が建設業にも適用され、書類作成・工程管理・安全書類まわりの効率化ニーズが強いことが追い風になっています。
一方で同じ調査では、IT・AIともに「導入予定なし」と答えた層の分析から、現場作業の比重が高い建設業・小売業では「そもそも自社業務にAIは不要」とする回答が目立つことも指摘されています。「現場仕事だからAIは関係ない」という認識と、「書類仕事が現場を圧迫している」という実態のギャップが、この業種の導入率を押し下げている構図です。
小売業・卸売業のAI導入率：小売19.4%・卸売16.8%
小売業の中小企業のAI導入率は19.4%で、ほぼ全体平均並み。卸売業は16.8%とやや低めです（いずれも中小機構・2026年3月公表）。総務省の令和6年通信利用動向調査では「卸売・小売業」として一括りで16.9%となっています。
小売でのAI活用というと需要予測や在庫最適化が定番として語られますが、前述のとおり中小企業で実際に導入されているAIの8割超は生成AIです。つまり中小小売の現実解は、POSデータのAI分析より先に、商品説明文・販促文・SNS投稿・問い合わせ対応の下書きを生成AIで作るという段階にあります。ここは投資額が小さく効果が見えやすい領域なので、導入率は今後も伸びやすいゾーンだと考えられます。
飲食業（宿泊業・飲食サービス業）のAI導入率：18.0%
宿泊業・飲食サービス業の中小企業のAI導入率は18.0%（中小機構・2026年3月公表）。「飲食はITが遅れている」と言われがちですが、実は全体平均20.4%との差は2.4ポイントしかなく、製造業（16.4%）や建設業（15.9%）より高いんです。これは意外に思う方が多いのではないでしょうか。
ただし注意点があります。この調査は業種別の回収率にばらつきがあり、宿泊業・飲食サービス業の回収率は12.5%と全業種で最も低かったことが報告書に明記されています。回答した企業はもともとデジタルへの関心が高い層に偏っている可能性があり、実際の飲食業全体の導入率はこの数字より低めに見ておくのが安全です。統計を読むときは、こういう「回収率の偏り」も含めて引用するのが誠実な使い方だと思います。
医療分野のAI導入状況：業種横断統計に区分がなく、公的な把握は研究ベース
医療については、正直に書きます。ここまで紹介した業種横断の公的統計（総務省・中小機構）には「医療・福祉」の導入率区分が独立して集計されていません。ネット上には医療機関のAI導入率をうたう数字がいろいろ出回っていますが、その多くは民間調査で、公的統計として業種比較に並べられる数字は現時点で乏しいのが実情です。
公的な把握として参照できるのは、厚生労働科学研究「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究」（令和5〜6年度、研究代表者：竹下康平・東京慈恵会医科大学）です。全国の医療機関949施設から回答を得た大規模調査で、傾向としては翻訳ツールや転倒検知・見守りといった汎用製品の導入は比較的進む一方、ケアプラン作成支援や薬歴・退院サマリ作成支援など医療機関専用のAI製品の導入は低率にとどまり、「認知と導入のギャップ」「経済的・制度的障壁」が課題として整理されています。
医療分野で数字を引用する際は、「何のAI製品の話か（画像診断支援か、事務支援か、生成AIか）」を明確にしないと議論が噛み合いません。業種比較の文脈で安易に単一の導入率を語らない——これが医療分野の統計の正しい扱い方です。
自治体の生成AI導入率：都道府県87.2%・指定都市90.0%、市区町村29.9%
自治体は民間と別枠で、総務省が毎年度「地方自治体におけるAI・RPAの実証実験・導入状況等調査」を実施しています。最新の令和6年度調査（令和6年12月31日現在、令和7年6月30日版公表資料）によると、生成AIを導入済みの団体は次のとおりです。
| 団体区分 | 令和5年度 | 令和6年度 | 増加幅 |
|---|---|---|---|
| 都道府県 | 51% | 87.2% | +36ポイント |
| 指定都市 | 40% | 90.0% | +50ポイント |
| その他の市区町村 | 9% | 29.9% | +21ポイント |
都道府県・指定都市は、実証中・導入予定を含めると100%。一方その他の市区町村は導入済み29.9%、取り組み中を含めても51%で、広域自治体と基礎自治体の間に約60ポイントの格差があります。活用内容は「あいさつ文案の作成」「議事録の要約」「企画書案の作成」が上位で、人口4.7万人規模の自治体では会議録の文字起こし・要約時間を2,800時間から1,400時間へ50%削減できる見込みという導入効果も報告されています。
民間企業の導入率（18〜20%台）と比べると、都道府県レベルの87.2%は突出しています。1年で導入率が2〜3倍になった自治体の事例は、「組織としてルールを整えて一斉導入すれば、普及は一気に進む」ことの証明でもあり、民間の中堅・中小企業にとって示唆が大きいデータです。
参考：導入率が高い業種——金融・保険業44.2%、情報通信業54.6%
逆に「進んでいる側」も押さえておきましょう。総務省・令和6年通信利用動向調査（100人以上企業）ではIoT・AI等の導入率は金融・保険業が44.2%で全産業トップ。中小機構調査（中小企業）では情報通信業が54.6%で唯一の5割超えです。金融はOCRやチャットボットなど定型業務のAI化が早くから進んだ業種、情報通信は自社でAIを扱える人材がいる業種で、いずれも「データが最初からデジタルで存在する」ことが共通点。自社業界の導入率と比べるときのベンチマークとして使えます。
企業規模別のAI導入率：最大の分断線は「業種」ではなく「規模」
ここまで業種別に見てきましたが、実は公的統計が一貫して示しているのは、導入率の差は業種よりも企業規模で開くという事実です。総務省・令和6年通信利用動向調査の従業者規模別データがこちら。
| 従業者規模 | IoT・AI等の導入率（令和6年） |
|---|---|
| 100〜299人 | 14.3% |
| 300〜499人 | 24.4% |
| 500〜999人 | 17.2% |
| 1,000〜1,999人 | 37.6% |
| 2,000人以上 | 60.3% |
2,000人以上の企業は60.3%、100〜299人の企業は14.3%。約4.2倍の開きです。業種間の差（最低9.7%〜最高54.6%）も大きいですが、同じ業種の中でも規模によってこれだけ違うと考えると、「うちの業界は遅れているから」という説明より「うちの規模帯ではまだ少数派だから」という説明のほうが実態に合っているケースが多いんです。
この規模格差は生成AIに限っても同じです。IPA「DX動向2025」（2025年2〜3月調査、日米独比較）によると、生成AIに前向きに取り組む企業（導入＋試験利用＋検討中）の割合は、米国が8割弱、ドイツが7割弱に対して日本は5割弱。しかも日本の従業員1,001人以上の企業では「導入している」の割合が3か国で最も高い一方、従業員100人以下の企業では「関心はあるがまだ特に予定はない」「今後も取り組む予定はない」の合計が8割近くに達します（米国は2割強、ドイツは4割弱）。つまり日本は「大企業は世界トップ水準、中小企業は世界的に見ても低水準」という極端な二極構造なんですね。
総務省・令和7年版情報通信白書も同じ構図を指摘しています。生成AIの活用方針を定めている企業（「積極的に活用」＋「領域を限定して活用」）は2024年度調査で49.7%と前年の42.7%から増えましたが、中小企業では「方針を明確に定めていない」が約半数を占めます。方針がない状態では、現場が使いたくても堂々と使えない。この「方針の壁」については、中小企業のAI活用方針「34%の壁」を埋めるロードマップで具体的な突破手順を解説しているので、あわせて読んでみてください。
前年比較：AI導入率はどのくらいのペースで伸びているのか
次に時系列です。「今18%なら、来年はどうなるのか」を考える材料として、公的統計の経年変化を並べます。
| 指標（出典） | 前々回 | 前回 | 最新 |
|---|---|---|---|
| IoT・AI等の導入率／100人以上企業（総務省・通信利用動向調査） | 13.5%（令和4年） | 16.9%（令和5年） | 18.4%（令和6年） |
| 生成AI活用方針を策定済みの企業（総務省・情報通信白書） | — | 42.7%（2023年度） | 49.7%（2024年度） |
| 個人の生成AI利用経験率・日本（総務省・情報通信白書） | — | 9.1%（2023年度） | 26.7%（2024年度） |
| 生成AI導入済みの都道府県（総務省・自治体調査） | — | 51%（令和5年度） | 87.2%（令和6年度） |
読み取れるのは、伸び方の「二段構え」です。システムとしてのAI導入（通信利用動向調査）は年2〜3ポイントずつの着実な伸びなのに対し、生成AIの利用は個人で1年に約3倍、自治体で1年に+36〜50ポイントという爆発的な伸び。生成AIは初期投資がほぼ不要でブラウザから使い始められるため、従来のAIシステム導入とは普及カーブがまったく違うんです。
国際比較で見ると、日本の位置はまだ低い。個人の生成AI利用経験率は日本26.7%に対し、中国81.2%、米国68.8%、ドイツ59.2%（いずれも2024年度・令和7年版情報通信白書)。企業でも「何らかの業務で生成AIを利用」は日本55.2%に対し、米中独はいずれも9割超です。ただ裏を返せば、国内ではまだ「導入している側」に回るだけで相対的な差別化になるタイミングだということでもあります。
考察：導入率20%の裏にある「導入と定着の乖離」
ここからが、統計記事ではあまり語られない本題です。導入率の数字を追いかけていると見落としがちですが、「導入済み」にカウントされることと「活用が定着して成果が出ている」ことの間には、かなり大きな溝があります。公的データからその溝を3つ指摘します。
乖離1：「導入」の中身は8割が生成AI、しかも目的は効率化に一極集中
中小機構調査でAI導入済み企業が使っているAIの内訳は、生成AI82.6%、音声認識・音声対話AI29.8%、画像認識AI11.2%。そして導入目的は「業務効率化／作業時間の短縮」が87.0%で、2位の「品質向上」（32.3%）に50ポイント以上の差をつけています。つまり現在の「AI導入率20.4%」の実態は、大半が「生成AIで文章作成や資料作成を効率化する」段階です。需要予測や異常検知のような、事業の意思決定に組み込むタイプのAI活用はまだ1割前後にとどまります。「導入済み」と答えた企業の多くが、実はスタートラインに立ったばかりなんです。
乖離2：業務プロセスへの組み込みは日本が特に弱い
IPA「DX動向2025」は、生成AIの具体的な利用状況について興味深い比較をしています。「個人や部署で試験利用している」「個人で業務利用している（文書作成やアイデア出しなど）」は日米独3か国とも回答率が高いのに、「部署の業務プロセスに組み込まれている」は日本の回答率が際立って低い。つまり日本の生成AI活用は「個人が各自で使っている」段階に偏っていて、業務フローの標準として定着させる段階に進めていない企業が多いということです。導入率の統計には、この「個人利用止まり」も「プロセス組み込み済み」も同じ「導入」として混ざっています。
乖離3：最大の懸念は「効果的な活用方法がわからない」
総務省・令和7年版情報通信白書によると、日本企業の生成AI導入に際する懸念のトップは、セキュリティでもコストでもなく「効果的な活用方法がわからない」です。中小機構調査でも同じ構図が出ていて、「成功事例や活用事例などの情報が十分に入手できている」に否定的な回答が83.3%、求める公的支援は「導入費用などの助成」（77.9%）に次いで「導入事例などの情報提供」（70.5%）でした。ツールは入れたが使い方が分からない——導入率が上がるほど、この「活用の壁」に突き当たる企業が増えていく構造です。
私自身、企業向けのAI研修で100社以上の現場を見てきましたが、「ライセンスは全社に配布済みなのに、日常的に使っているのは一部の部署だけ」という相談は本当に多い。導入率の統計で「自社は平均より進んでいる」と安心するのは危険で、問うべきは「導入したか」ではなく「業務プロセスに組み込めたか」「使う人が増え続けているか」です。定着まで含めた設計はAI導入戦略ガイド｜6フェーズ・ROI・助成金で失敗しないで詳しく整理しています。
この統計を自社でどう使うか：3つの実践的な読み方
最後に、この記事の数字を「眺めて終わり」にしないための使い方を3つ提案します。
- ①稟議・社内説得の相場観として使う：「中小企業の20.4%が導入済み、検討中を含めると39.0%が前向き（中小機構・2026年3月公表）」という一文は、経営会議で「まだ早い」論を崩す最も手堅い根拠になります。出典と調査年をセットで書くのがポイントです。
- ②比較対象は「同業種×同規模帯」に絞る：全体平均との比較はほぼ意味がありません。従業者100〜299人の企業なら比較対象は14.3%（総務省・令和6年調査）。2,000人以上の60.3%と比べて悲観する必要はないんです。
- ③導入率より「方針策定→定着」の進み具合を測る：統計が示すとおり、いま差がつくのは導入の有無より定着度。自社の現在地の測り方と最初の一手は、中小企業のAI導入率20.4%の現在地｜データで読む最初の一手で診断プロンプトつきで解説しています。
よくある質問
Q. 日本企業のAI導入率は結局何%と言えばいいですか？
文脈で使い分けてください。AIシステムの導入なら「常用雇用者100人以上の企業で18.4%（総務省・令和6年通信利用動向調査）」、中小企業なら「20.4%（中小機構・2026年3月公表）」、生成AIの業務利用なら「55.2%（総務省・令和7年版情報通信白書、2024年度調査）」です。単一の数字で語るのではなく、出典・調査年・対象をセットで示すのが正確な引用です。
Q. AI導入率が最も高い業種と低い業種は？
中小企業では最高が情報通信業の54.6%、最低が運輸業・郵便業の9.7%（中小機構・2026年3月公表）。100人以上の企業では金融・保険業の44.2%がトップです（総務省・令和6年調査）。ただし同じ業種でも企業規模による差のほうが大きい点に注意してください。
Q. 中小企業のAI導入はこれから伸びますか？
公的統計は伸びを示唆しています。中小機構調査では導入済み20.4%に加えて18.6%が導入を検討中で、合計39.0%が前向きです。また導入企業の82.6%が生成AIを利用しており、初期投資の小さい生成AIが普及の入り口になっています。一方、IPA「DX動向2025」では従業員100人以下の企業の8割近くが「予定なし・関心のみ」であり、規模の小さい層ほど自然には伸びにくいことも示されています。
Q. 統計の数字を提案書に引用するときの注意点は？
3点あります。①出典（機関名・調査名）と調査年を必ず併記する、②「AIの定義」（AIシステムか生成AIか）を明記する、③調査対象（企業規模・回答数）を確認する——です。この記事の各数値はすべて公的機関の一次資料で確認したものなので、この形式のまま引用できます。
まとめ：導入率は「相場観」、勝負は定着で決まる
最後に要点を整理します。
- 日本企業のAI導入率は定義によって幅がある。AIシステム導入は18.4%（100人以上企業・総務省）、中小企業は20.4%（中小機構）、生成AIの業務利用は55.2%（情報通信白書）
- 業種別では情報通信業（54.6%）・金融保険業（44.2%）が先行し、製造16.4〜26.1%、建設15.9〜18.5%、小売19.4%、飲食18.0%。自治体は都道府県87.2%と突出
- 最大の格差要因は業種より企業規模。2,000人以上60.3% vs 100〜299人14.3%で約4.2倍
- 導入率は年々上昇中だが、「導入済み」の中身は生成AIの効率化用途が中心。業務プロセスへの定着は日本の弱点で、懸念のトップは「効果的な活用方法がわからない」
統計は自社の位置を知る「地図」であって、目的地ではありません。数字で相場観をつかんだら、次は方針を決めて、小さく使い始めて、業務に組み込む。その具体的な進め方は、本文で紹介した関連記事から辿ってみてください。
参考・出典
- 総務省「令和7年版 情報通信白書」企業におけるAI利用の現状：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html（参照日：2026年7月18日）
- 総務省「令和7年版 情報通信白書」個人におけるAI利用の現状：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112210.html（参照日：2026年7月18日）
- 総務省「令和6年通信利用動向調査の結果（報道資料）」（2025年5月30日公表）：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/250530_1.pdf（参照日：2026年7月18日）
- 総務省「令和6年通信利用動向調査報告書（企業編）」：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/pdf/HR202400_002.pdf（参照日：2026年7月18日）
- 中小企業基盤整備機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（2026年3月公表）：https://www.smrj.go.jp/research_case/questionnaire/fbrion0000002pjw-att/202603_AI_report.pdf（参照日：2026年7月18日）
- 総務省「自治体における生成AI導入状況」（令和7年6月30日版）：https://www.soumu.go.jp/main_content/001018084.pdf（参照日：2026年7月18日）
- IPA「DX動向2025」（2025年6月26日公表）：https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2025.html（参照日：2026年7月18日）
- 厚生労働科学研究成果データベース「医療現場における医療AIの導入状況の把握、及び導入に向けた課題の解決策の検討のための研究」（令和5〜6年度）：https://mhlw-grants.niph.go.jp/project/174810（参照日：2026年7月18日）
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