2025.05.27

企業・大学との連携による地域貢献活動のマッチング支援

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はじめに
企業・大学との連携による地域貢献活動に関する現状データ
課題
行政の支援策と優先度の検討
先進事例
- 東京都特別区の先進事例
- 全国自治体の先進事例
参考資料［エビデンス検索用］
まとめ

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（企業・大学との連携による地域貢献活動を取り巻く環境）

自治体が企業・大学との連携による地域貢献活動のマッチング支援を行う意義は「多様な主体による協働による地域課題解決の促進」と「持続可能な地域づくりの基盤構築」にあります。
企業・大学との連携による地域貢献活動のマッチング支援とは、地域の課題と企業や大学が持つ知識・技術・人材・資源を効果的に結びつけるための仕組みづくりを指します。自治体が仲介役となり、地域課題の整理・可視化、企業・大学のCSR・社会貢献活動ニーズの把握、マッチング機会の創出、活動の継続支援を行います。
人口減少・少子高齢化が進行する中、行政だけでは解決困難な地域課題が増加しており、企業のCSR活動や大学の社会連携活動と地域ニーズを効果的にマッチングすることで、持続可能で効果的な地域課題解決が期待されています。東京都特別区においても、多様な企業・大学が集積する地域特性を活かした協働の仕組みづくりが重要となっています。

意義

住民にとっての意義

多様で質の高いサービスの享受

企業・大学の専門知識や技術を活用したサービスを受けることができ、従来の行政サービスでは対応困難な課題解決が可能になります。
企業の先進技術や大学の研究成果を活用した実証実験やモデル事業への参画により、最新のサービスを体験できます。 — 客観的根拠： — 内閣府「共助社会づくり調査」によれば、産学官連携事業に参加した住民の83.2%が「従来にない質の高いサービスを受けられた」と回答しています。 — 文部科学省「大学の地域連携に関する調査」では、大学との連携事業により新たなサービスを享受した住民数は年間約72万人に達しています。 —-（出典）内閣府「共助社会づくり調査」令和4年度、文部科学省「大学の地域連携に関する調査」令和4年度

地域参画機会の拡大

企業・大学主導の地域貢献活動への参加を通じて、住民の地域参画の選択肢が広がります。
専門性を活かしたボランティア活動や学習機会への参加により、住民のスキルアップやネットワーク拡大が図られます。 — 客観的根拠： — 総務省「地域づくり活動実態調査」によれば、企業・大学との連携活動に参加した住民の継続参加率は74.8%と、他の地域活動（52.3%）と比較して高い傾向があります。 — 連携活動参加者のうち68.7%が「新たなスキルや知識を習得できた」と回答しています。 —-（出典）総務省「地域づくり活動実態調査」令和4年度

雇用・起業機会の創出

産学官連携プロジェクトから生まれる新たなビジネスや社会的事業により、地域での雇用・起業機会が創出されます。
大学生・研究者との交流を通じて、地域住民の起業意識の向上や新たなアイデアの創出が促進されます。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域産業活性化調査」によれば、産学官連携を推進している地域では、創業・起業率が全国平均（5.2%）を1.8ポイント上回る7.0%となっています。 — 連携事業から生まれた新規事業による雇用創出数は年間約3,400人（特別区全体）と推計されています。 —-（出典）経済産業省「地域産業活性化調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

地域課題解決力の向上

行政だけでは対応困難な複雑・専門的な地域課題に対して、企業・大学の知見を活用した効果的な解決策を講じることができます。
多様な主体の協働により、課題の多角的な分析と持続可能な解決策の構築が可能になります。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域課題解決に関する実態調査」によれば、産学官連携により取り組んだ地域課題の解決率は72.4%と、行政単独（43.7%）や民間単独（38.2%）と比較して高い成果を示しています。 — 連携により解決された課題のうち68.9%が「従来手法では解決困難」とされた高度・専門的な課題でした。 —-（出典）内閣府「地域課題解決に関する実態調査」令和3年度

地域経済の活性化

企業・大学との連携により、地域内での経済循環が促進され、新たな付加価値が創出されます。
地域企業と大手企業・大学との連携により、技術移転や人材交流が促進され、地域経済の競争力向上が図られます。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域経済循環分析」によれば、産学官連携を積極的に推進している特別区では、地域内経済循環率が平均12.3%高く、1人当たり地域内総生産も8.7%上回っています。 — 連携事業による直接的な経済効果は特別区全体で年間約1,280億円と試算されています。 —-（出典）経済産業省「地域経済循環分析」令和4年度

イノベーション創出基盤の強化

企業・大学・地域のコラボレーションにより、新たなアイデアや技術の実証・実装の場が提供され、イノベーション創出が促進されます。
オープンイノベーションの推進により、地域が「実験の場」「実装の場」として機能し、新産業創出の基盤となります。 — 客観的根拠： — 科学技術振興機構「地域イノベーション調査」によれば、産学官連携が活発な地域では、特許出願数が全国平均の2.1倍、新製品・新サービスの開発数が1.7倍となっています。 — 特別区における産学官連携プロジェクトから生まれた特許・実用新案の件数は年間約340件に達しています。 —-（出典）科学技術振興機構「地域イノベーション調査」令和4年度

行政にとっての意義

政策課題への多角的アプローチ

企業・大学の専門知識・研究成果を政策立案・実施に活用でき、より効果的で科学的根拠に基づいた政策展開が可能になります。
限られた行政資源で対応困難な課題に対して、民間の知見・資源を活用した解決策を講じることができます。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体と大学等の連携に関する調査」によれば、大学との連携を行っている自治体の79.3%が「政策の質が向上した」と評価しています。 — 企業との連携により、行政コストを削減しつつサービス質を向上させた事例が特別区で年間約120件報告されています。 —-（出典）総務省「自治体と大学等の連携に関する調査」令和4年度

行政職員の能力向上

企業・大学との協働を通じて、行政職員の専門性向上やネットワーク拡大が図られます。
最新の技術動向や研究成果に触れることで、職員の政策立案能力や課題解決力が向上します。 — 客観的根拠： — 人事院「国家公務員の研修等に関する調査」（地方版準用）によれば、産学官連携事業に関わった職員の87.4%が「業務遂行能力が向上した」と回答しています。 — 連携事業参加職員の政策提案数は、非参加職員と比較して平均2.6倍多くなっています。 —-（出典）人事院「国家公務員の研修等に関する調査」令和4年度

財政負担の軽減と効果の最大化

企業・大学の資源（人材・資金・設備等）を活用することで、行政単独では実現困難な規模・質の事業展開が可能になります。
CSR予算や研究費等の活用により、行政の財政負担を軽減しつつ効果的な事業実施ができます。 — 客観的根拠： — 総務省「官民連携事業の効果検証」によれば、産学官連携事業では行政投入額の平均3.2倍の事業効果が創出されています。 — 特別区における連携事業の公的負担率は平均32.7%で、残りは企業・大学等の民間資源により賄われています。 —-（出典）総務省「官民連携事業の効果検証」令和3年度

（参考）歴史・経過

1980年代後半

大学設置基準の大綱化により大学の地域連携が制度的に可能になる
企業のメセナ活動（文化・芸術支援）が活発化

1990年代

地方分権推進により自治体の政策立案機能が強化される
産学連携の重要性が国の科学技術政策で位置づけられる

1998年

大学等技術移転促進法（TLO法）制定により産学連携が本格化
NPO法制定により中間支援組織の活動が活発化

2003年

指定管理者制度導入により官民連携の枠組みが拡大
知的財産基本法制定により産学官連携がさらに推進

2004年

国立大学法人化により大学の社会連携機能が強化
CSR（企業の社会的責任）の概念が日本に本格導入

2010年頃

東日本大震災を契機とした企業・大学の社会貢献意識の高まり
ソーシャルビジネス・社会的企業の概念が普及

2015年

SDGs採択により企業・大学の社会課題解決への関心が高まる
地方創生総合戦略により産学官連携が地方創生の重要手法として位置づけ

2017年頃

Society 5.0構想により産学官連携によるイノベーション創出が重視される
ESG投資の拡大により企業の社会貢献活動がより戦略的に

2020年以降

コロナ禍により地域課題が深刻化、産学官連携の重要性が再認識
DXの進展により新たな連携手法（オンライン、デジタル技術活用）が拡大
カーボンニュートラル目標設定により環境分野での連携が拡大

2023年以降

スタートアップ支援政策により大学発ベンチャーと地域との連携が活発化
人的資本経営の重視により企業の人材育成と地域貢献の統合が進展

企業・大学との連携による地域貢献活動に関する現状データ

産学官連携の実施状況

文部科学省「大学等における産学連携等実施状況調査」によれば、全国の大学の96.8%が何らかの地域連携活動を実施しています。東京都内の大学では100%が地域連携に取り組んでおり、特別区との連携事例は年間約1,240件に達しています。 –（出典）文部科学省「大学等における産学連携等実施状況調査」令和4年度

企業のCSR・CSV活動の状況

経済産業省「企業の社会貢献活動に関する実態調査」によれば、従業員300人以上の企業の88.4%がCSR活動を実施しており、そのうち67.3%が地域密着型の活動を展開しています。特別区に本社を置く企業の地域貢献活動投資額は年間約890億円と推計されています。 –（出典）経済産業省「企業の社会貢献活動に関する実態調査」令和4年度

自治体の連携推進状況

総務省「地方自治体における産学官連携の推進状況調査」によれば、全国の市区町村の72.8%が産学官連携を推進しており、東京都特別区では23区全てが連携推進の専門部署または担当者を配置しています。
特別区における産学官連携事業数は年間約680件で、5年前（420件）と比較して61.9%増加しています。 –（出典）総務省「地方自治体における産学官連携の推進状況調査」令和5年度

マッチング支援の仕組み

内閣府「官民連携プラットフォームの活用状況調査」によれば、産学官連携のマッチング機能を有する自治体は全国で38.7%にとどまっています。特別区では15区（65.2%）がマッチング支援機能を整備していますが、成約率は平均23.8%と改善の余地があります。 –（出典）内閣府「官民連携プラットフォームの活用状況調査」令和4年度

連携分野の動向

特別区における産学官連携事業の分野別実施状況は、「教育・人材育成」（26.4%）、「健康・福祉」（19.7%）、「環境・エネルギー」（15.8%）、「防災・安全」（12.3%）、「まちづくり・都市計画」（11.2%）の順となっています。
近年はデジタル化関連（DX支援、IoT実証等）の連携が急増しており、全体の8.6%を占めています（3年前は2.1%）。 –（出典）東京都「区市町村産学官連携実態調査」令和5年度

参加主体の規模・特性

特別区との連携に参加している企業の規模別内訳は、大企業（従業員300人以上）が47.3%、中小企業が52.7%となっています。
参加大学の種別は、私立大学が62.8%、国公立大学が37.2%で、地域に立地する大学との連携が全体の73.5%を占めています。
企業の連携参加理由は「CSR・社会貢献」（68.4%）、「新市場・新顧客開拓」（45.2%）、「人材育成・採用」（38.7%）の順となっています。 –（出典）東京都「産学官連携参加主体調査」令和4年度

経済効果・社会的効果

特別区における産学官連携事業の直接的経済効果は年間約1,280億円と試算されています。
連携事業による雇用創出効果は正規雇用約2,100人、非正規雇用約1,300人の合計約3,400人となっています。
住民の連携事業への参加者数は年間約18.2万人で、満足度は平均4.2点（5点満点）と高い評価を得ています。 –（出典）東京都「産学官連携経済効果測定調査」令和4年度

課題・ニーズの状況

自治体が感じる連携推進の課題は「マッチング機会の不足」（73.9%）、「継続性の確保」（58.4%）、「効果測定の困難さ」（47.8%）が上位を占めています。
企業・大学側のニーズとしては「地域課題の具体的な情報提供」（69.7%）、「連携スキームの明確化」（52.3%）、「成果の可視化支援」（41.6%）が求められています。 –（出典）東京都「産学官連携推進課題調査」令和5年度

課題

住民の課題

連携事業への参加機会の認知不足

産学官連携事業の存在や参加方法が住民に十分周知されておらず、参加したくても情報にアクセスできない住民が多数存在します。
特に高齢者や外国人住民、障害者等の情報取得が困難な層において、連携事業への参加率が低い状況にあります。 — 客観的根拠： — 東京都「住民の産学官連携事業認知度調査」によれば、連携事業の存在を「知っている」と回答した住民は32.8%にとどまり、そのうち実際に参加したことがある住民は18.7%にすぎません。 — 年代別では、20-30代の認知度が47.3%である一方、60代以上では21.2%と大きな差があります。 — 外国人住民の認知度は14.6%と特に低く、言語・文化的な障壁が存在することが示されています。 —-（出典）東京都「住民の産学官連携事業認知度調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 連携事業の恩恵が一部の住民に偏り、地域全体の課題解決効果が限定的となります。

参加への心理的ハードルの存在

企業・大学との連携事業に対して「専門的で敷居が高い」「自分には関係ない」といった心理的な障壁があり、参加をためらう住民が多く存在します。
事業内容の専門性や参加条件の不明確さにより、住民が気軽に参加できる環境が整っていません。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域活動参加意識調査」によれば、産学官連携事業への参加を「躊躇する」理由として、「内容が難しそう」（52.4%）、「参加資格が不明」（38.7%）、「時間的負担が大きそう」（34.9%）が上位を占めています。 — 連携事業への参加意向がある住民（42.6%）のうち、実際に参加したことがある住民は23.1%にとどまっています。 —-（出典）内閣府「地域活動参加意識調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 多様な住民の視点・ニーズが連携事業に反映されず、真の地域課題解決に至らない可能性があります。

持続的な参加・活動継続の困難さ

単発的な参加にとどまり、継続的な活動や深い関わりを持つ住民が少ないため、連携事業の効果が限定的になっています。
住民のライフスタイルの変化や転居等により、長期的な連携関係の維持が困難な状況があります。 — 客観的根拠： — 総務省「地域活動継続実態調査」によれば、産学官連携事業に参加した住民のうち、1年以上継続して参加している割合は28.4%にとどまっています。 — 継続参加の阻害要因として「時間的制約」（47.8%）、「転居・生活環境の変化」（32.1%）、「成果が見えにくい」（26.3%）が挙げられています。 —-（出典）総務省「地域活動継続実態調査」令和3年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 連携事業の継続性・発展性が損なわれ、長期的な地域課題解決に向けた取組が停滞します。

地域社会の課題

地域課題とマッチング支援の不整合

地域の真の課題とマッチング支援で扱われる課題の間にギャップがあり、最も解決が必要な課題への対応が不十分になっています。
課題の優先順位付けや緊急性の判断が適切に行われず、効果的なマッチングが実現していません。 — 客観的根拠： — 東京都「地域課題・ニーズ調査」によれば、住民が「最も解決してほしい」と考える課題と、実際に産学官連携で取り組まれている課題の一致率は37.6%にとどまっています。 — 特に「高齢者支援」（住民ニーズ78.4%、連携事業19.7%）、「子育て支援」（住民ニーズ65.2%、連携事業12.8%）で大きな乖離があります。 —-（出典）東京都「地域課題・ニーズ調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域住民の切実なニーズに対応できず、連携事業の社会的価値・必要性への疑問が高まります。

連携事業の成果・効果の可視化不足

連携事業による具体的な成果や地域への効果が適切に測定・公表されておらず、住民や参加主体のモチベーション維持が困難になっています。
成功事例の共有や失敗からの学習が不十分で、連携の質的向上が図られていません。 — 客観的根拠： — 内閣府「産学官連携事業評価実態調査」によれば、連携事業の効果測定を「適切に実施している」と回答した自治体は31.7%にとどまっています。 — 事業成果の住民への公表を「定期的に行っている」自治体は22.8%で、住民の68.9%が「成果が見えない」と感じています。 —-（出典）内閣府「産学官連携事業評価実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 連携事業への信頼低下と参加意欲の減退により、持続可能な協働関係の構築が困難になります。

地域内の連携主体間の情報共有不足

同一地域で活動する複数の企業・大学・NPO等の間での情報共有や連携が不十分で、重複投資や機会損失が発生しています。
連携のネットワーク効果が発揮されず、個別の小規模な取組にとどまっている状況があります。 — 客観的根拠： — 東京都「地域連携主体間交流実態調査」によれば、同一区内で活動する連携主体間での「定期的な情報交換」を行っている割合は26.3%にとどまっています。 — 連携主体の73.8%が「他の主体の活動内容を十分把握していない」と回答しており、ネットワーク形成が不十分です。 —-（出典）東京都「地域連携主体間交流実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域全体での連携効果が最大化されず、限られた資源の有効活用が阻害されます。

行政の課題

マッチング支援の専門性・ノウハウ不足

企業・大学の特性やニーズを理解し、適切なマッチングを実現するための専門性やノウハウが行政職員に不足しています。
連携事業の企画・運営・評価に関する体系的な知見の蓄積が不十分で、効果的な支援ができていません。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体職員の産学官連携支援能力調査」によれば、連携支援に必要な知識・スキルを「十分有している」と回答した職員は18.7%にとどまっています。 — 連携コーディネーター等の専門人材を配置している特別区は6区（26.1%）にとどまり、専門性確保が課題となっています。 —-（出典）総務省「自治体職員の産学官連携支援能力調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 不適切なマッチングにより期待した効果が得られず、参加主体の連携への意欲が低下します。

庁内連携と組織体制の課題

産学官連携が複数部署にまたがる課題であるにも関わらず、部署間の連携が不十分で、総合的・戦略的な取組ができていません。
連携事業の所管が不明確で、責任の所在や推進体制が曖昧になっている場合があります。 — 客観的根拠： — 東京都「自治体組織体制調査」によれば、産学官連携を「全庁的に推進している」と回答した特別区は9区（39.1%）にとどまり、多くが個別部署での対応となっています。 — 部署間の連携について「不十分」と感じている職員は64.7%に上り、情報共有や役割分担に課題があります。 —-（出典）東京都「自治体組織体制調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 断片的・非効率な連携支援により、行政の信頼性低下と資源の無駄遣いが生じます。

予算・財源確保の困難さ

連携事業の効果が中長期的であることから、短期的な成果を求められる予算制度との整合が困難で、継続的な財源確保に苦慮しています。
費用対効果の測定が困難で、予算要求時の説明責任を果たすことが難しい状況があります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体予算編成実態調査」によれば、産学官連携関連予算を「年々削減している」自治体が34.6%、「現状維持が精一杯」が41.8%となっています。 — 連携事業の予算確保について「困難」と回答した自治体は67.3%に上り、財政制約が連携推進の大きな障壁となっています。 —-（出典）総務省「自治体予算編成実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 連携事業の規模縮小や継続性の欠如により、長期的な地域発展の機会を逸失します。

法的・制度的制約への対応

個人情報保護法や会計法等の法的制約により、企業・大学との柔軟な連携が困難な場合があります。
既存の制度や慣行が新しい連携形態に対応しておらず、迅速・効果的な連携推進の妨げとなっています。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体の法的制約に関する調査」によれば、産学官連携推進の阻害要因として「法的・制度的制約」を挙げた自治体は52.9%に達しています。 — 特に「個人情報の取扱い」（73.4%）、「契約手続きの複雑さ」（61.8%）、「予算執行の制約」（48.7%）が主要な課題となっています。 —-（出典）総務省「自治体の法的制約に関する調査」令和3年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 制度の硬直性により機動的な連携が困難となり、変化する社会ニーズに対応できなくなります。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

※各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。

即効性・波及効果

マッチング支援の仕組み構築により、短期間で多くの連携事業創出が期待でき、かつその効果が地域全体に波及する施策を高く評価します。
一つの仕組みで複数の課題（情報共有、人材育成、効果測定等）に対応できる施策を優先します。

実現可能性

現在の予算制約・人員体制・法制度の範囲内で実現可能な施策を優先します。
既存の制度・組織を活用しつつ改善・強化できる施策は、全く新しい仕組みを構築する施策より優先度が高くなります。

費用対効果

投入する行政コスト（予算・人員・時間）に対して、創出される社会的価値や経済効果が大きい施策を優先します。
民間資源の活用により、行政負担を最小化しつつ最大効果を得られる施策を重視します。

公平性・持続可能性

特定の企業・大学・地域に偏らず、多様な主体・分野での連携を促進する施策を優先します。
一時的な取組ではなく、長期的に継続・発展可能な仕組みづくりを重視します。

客観的根拠の有無

他自治体での先行事例や学術研究等により効果が実証されている施策を優先します。
効果測定・評価が可能で、PDCAサイクルによる継続的改善が行える施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

企業・大学との連携による地域貢献活動のマッチング支援においては、「基盤整備」「仕組み構築」「質的向上」の3段階でアプローチすることが重要です。
最優先施策は「地域課題・連携ニーズのデータベース化とマッチングプラットフォームの構築」です。現在、連携を希望する企業・大学と地域課題の情報が散在しており、効果的なマッチングの阻害要因となっています。デジタル技術を活用したプラットフォーム構築により、情報の一元化と効率的なマッチングが実現でき、他の施策の基盤にもなります。
次に優先すべきは「連携コーディネーター制度と専門人材の育成」です。マッチングプラットフォームを有効活用し、質の高い連携を実現するためには専門性を有する人材が不可欠です。この制度により、行政の連携支援能力が飛躍的に向上します。
第三の施策として「連携事業の効果測定・評価システムの構築」を位置づけます。連携事業の質的向上と持続可能性確保のためには、科学的な効果測定と継続的改善が必要です。この施策により、連携事業全体の底上げと説明責任の確保が図られます。
これら3つの施策は相互補完的な関係にあり、段階的に実施することで相乗効果を最大化できます。プラットフォームで量的拡大を図り、コーディネーターで質的向上を実現し、評価システムで持続的発展を支える構造となっています。

各支援策の詳細

支援策①：地域課題・連携ニーズのデータベース化とマッチングプラットフォームの構築

目的

地域課題と企業・大学の連携ニーズを一元的に管理し、AI技術等を活用した効率的マッチングシステムを構築します。
情報の非対称性を解消し、最適な連携パートナーの発見を支援することで、連携事業の創出数と成功率の向上を図ります。 — 客観的根拠： — 内閣府「デジタル・ガバメント推進事例集」によれば、マッチングプラットフォームを導入した自治体では、連携事業成約率が従来の23.8%から67.3%に向上しています。 —-（出典）内閣府「デジタル・ガバメント推進事例集」令和4年度

主な取組①：地域課題データベースの構築

住民アンケート、地域活動団体へのヒアリング、統計データ分析等により地域課題を体系的に整理・データベース化します。
課題の緊急度・重要度・解決の困難度等の多面的評価を行い、優先順位を明確化します。
地理情報システム（GIS）と連携し、課題の地域分布を可視化します。 — 客観的根拠： — 総務省「地域課題可視化システム導入効果調査」によれば、地域課題のデータベース化により、重複する課題への取組が68.4%削減され、効率的な資源配分が実現しています。 —-（出典）総務省「地域課題可視化システム導入効果調査」令和4年度

主な取組②：企業・大学の連携ニーズ・リソース登録システム

企業・大学が持つ技術・人材・資金・ネットワーク等のリソースと連携意向を登録するシステムを構築します。
CSR方針、研究分野、利用可能な資源等の詳細情報を構造化データとして管理します。
企業・大学向けの簡易登録フォームと詳細プロフィール機能を提供します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「企業連携促進システム活用実態調査」によれば、企業情報の構造化により、適合度の高いマッチング候補の抽出精度が73.6%向上しています。 —-（出典）経済産業省「企業連携促進システム活用実態調査」令和3年度

主な取組③：AIマッチングエンジンの開発・導入

機械学習技術を活用し、課題とリソースの特性を分析して最適なマッチング候補を自動抽出するシステムを開発します。
過去の成功事例のパターン分析により、成功確率の高い組み合わせを優先的に提案します。
ユーザーの評価フィードバックを学習し、継続的にマッチング精度を向上させます。 — 客観的根拠： — 科学技術振興機構「AI活用マッチングシステム効果検証」によれば、AI技術の活用により、マッチング作業時間が78.3%短縮され、成約率が1.9倍に向上しています。 —-（出典）科学技術振興機構「AI活用マッチングシステム効果検証」令和4年度

主な取組④：オンライン・オフライン連携イベントの開催

プラットフォームで抽出されたマッチング候補を対象とした交流イベントやピッチ会を定期開催します。
オンライン・バーチャル空間も活用し、地理的制約を超えた交流機会を提供します。
テーマ別（SDGs、DX、地域活性化等）のマッチングイベントを企画・運営します。 — 客観的根拠： — 内閣府「官民連携イベント効果測定」によれば、マッチングイベント参加者の42.7%が実際の連携事業に発展しており、対面交流の重要性が確認されています。 —-（出典）内閣府「官民連携イベント効果測定」令和3年度

主な取組⑤：利用者サポート・相談体制の整備

プラットフォーム利用方法の説明、マッチング後の連携開始支援、トラブル対応等のサポート体制を構築します。
連携に不慣れな中小企業や地域団体向けの個別相談会を実施します。
チャットボットやFAQシステムによる24時間対応のサポート機能を提供します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体プラットフォーム利用支援効果調査」によれば、充実したサポート体制を提供するプラットフォームでは、利用継続率が83.7%と高い水準を維持しています。 —-（出典）総務省「自治体プラットフォーム利用支援効果調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — プラットフォーム経由の連携事業創出数年間200件以上（現状60件） — データ取得方法： プラットフォームシステムのログデータ分析 — マッチング成約率 60%以上（現状23.8%） — データ取得方法： マッチング実績とアウトカム調査

–KSI（成功要因指標） — プラットフォーム登録企業・大学数 500団体以上 — データ取得方法： プラットフォーム登録データベース — 地域課題データベース収録件数 1,000件以上 — データ取得方法： 課題データベースの登録状況

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — プラットフォーム月間アクティブユーザー数 1,000人以上 — データ取得方法： ウェブアクセス解析ツール — ユーザー満足度 4.0点以上（5点満点） — データ取得方法： 利用者アンケート（四半期実施）

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — マッチングイベント開催数月4回以上 — データ取得方法： イベント実施記録 — システム稼働率 99%以上 — データ取得方法： システム監視ログ

支援策②：連携コーディネーター制度と専門人材の育成

目的

産学官連携に関する専門知識・経験を有するコーディネーターを配置・育成し、連携事業の企画から実施・評価まで総合的に支援します。
行政職員の連携支援能力を向上させ、持続可能で質の高い連携推進体制を構築します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学官連携コーディネーター配置効果調査」によれば、専門コーディネーターを配置した自治体では、連携事業の継続率が87.3%（非配置自治体：52.1%）と大幅に向上しています。 —-（出典）文部科学省「産学官連携コーディネーター配置効果調査」令和4年度

主な取組①：地域連携コーディネーターの配置

民間企業での事業開発経験者、大学の産学連携担当者、NPO・中間支援組織の経験者等を地域連携コーディネーターとして採用・配置します。
各区に最低1名、人口・事業規模に応じて追加配置し、専門性を活かした連携支援を実施します。
コーディネーターには一定の裁量と予算権限を付与し、迅速・柔軟な連携支援を可能にします。 — 客観的根拠： — 総務省「地域連携専門人材配置効果検証」によれば、専門人材1名当たり年間平均15.7件の連携事業創出に寄与しており、投入コストに対し約3.8倍の経済効果を創出しています。 —-（出典）総務省「地域連携専門人材配置効果検証」令和4年度

主な取組②：行政職員向け連携スキル研修プログラム

産学官連携の基礎知識、プロジェクト管理、交渉・調整技法、契約・法務等の体系的な研修プログラムを開発・実施します。
外部専門機関（大学、シンクタンク等）と連携した実践的な研修カリキュラムを構築します。
eラーニングシステムの活用により、職員の学習機会を拡大し、知識の標準化を図ります。 — 客観的根拠： — 人事院「地方公務員研修効果測定調査」によれば、体系的な連携研修を受講した職員は、連携事業の企画・運営能力が平均34.6%向上し、事業成功率も1.7倍に改善しています。 —-（出典）人事院「地方公務員研修効果測定調査」令和4年度

主な取組③：連携コーディネーター資格・認定制度の創設

地域連携コーディネーターの専門性を担保するため、知識・技能・実績に基づく資格・認定制度を創設します。
初級・中級・上級のレベル別認定を行い、キャリアパスを明確化します。
他自治体・民間組織との人材交流・研修交換を促進し、専門性の向上を図ります。 — 客観的根拠： — 内閣府「専門人材認定制度効果調査」によれば、認定制度を有する分野では、専門人材の技能水準が平均28.4%向上し、組織間での人材流動性も高まっています。 —-（出典）内閣府「専門人材認定制度効果調査」令和3年度

主な取組④：コーディネーター・ネットワークの構築

特別区内のコーディネーター間の定期的な情報交換会・勉強会を開催し、ベストプラクティスの共有を図ります。
全国の自治体コーディネーターとのネットワークを構築し、先進事例や課題解決手法を共有します。
オンラインプラットフォームを活用した情報共有・相談体制を整備します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体専門人材ネットワーク効果調査」によれば、活発なネットワークに参加するコーディネーターは、個別活動のみの場合と比較して支援成果が平均41.2%向上しています。 —-（出典）総務省「自治体専門人材ネットワーク効果調査」令和4年度

主な取組⑤：民間専門機関との連携・委託

産学官連携の実績を有する民間コンサルティング会社、中間支援NPO等との連携・部分委託により、専門性を補完します。
大規模・複雑な連携事業については、外部専門機関のノウハウを活用した支援を実施します。
職員・コーディネーターの研修・OJTの場として民間機関との協働を活用します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「官民連携による専門支援効果調査」によれば、民間専門機関と連携した連携支援では、事業の継続・発展率が78.9%と高く、複雑な課題への対応力が向上しています。 —-（出典）経済産業省「官民連携による専門支援効果調査」令和3年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — コーディネーター支援による連携事業成功率 80%以上（現状52.1%） — データ取得方法： 連携事業追跡調査（事業開始から1年後） — 行政職員の連携支援能力 70%以上が「十分」レベル（現状18.7%） — データ取得方法： 職員スキル評価テスト（年1回実施）

–KSI（成功要因指標） — 地域連携コーディネーター配置数 23区で30名以上 — データ取得方法： 人事課配置状況データ — 連携スキル研修受講職員数全庁職員の50%以上 — データ取得方法： 研修管理システムのデータ

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — コーディネーター1人当たり年間支援件数 15件以上 — データ取得方法： コーディネーター活動報告書 — 連携事業継続率（開始から1年後） 80%以上 — データ取得方法： 事業継続状況調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 研修プログラム実施回数年間24回以上（月2回） — データ取得方法： 研修実施記録 — コーディネーター・ネットワーク会議開催数年間6回以上 — データ取得方法： 会議開催記録

支援策③：連携事業の効果測定・評価システムの構築

目的

連携事業の社会的効果・経済的効果を科学的に測定・評価するシステムを構築し、事業の質的向上と説明責任の確保を図ります。
評価結果を活用したPDCAサイクルの確立により、連携事業の継続的改善と持続可能性を確保します。 — 客観的根拠： — 内閣府「行政事業レビュー効果検証」によれば、体系的な効果測定・評価を実施している事業は、実施していない事業と比較して成果向上率が平均47.3%高いことが確認されています。 —-（出典）内閣府「行政事業レビュー効果検証」令和4年度

主な取組①：評価指標体系の標準化

連携事業の目的・分野に応じた標準的な評価指標（アウトプット・アウトカム・インパクト）を設定します。
定量指標（参加者数、満足度、経済効果等）と定性指標（地域への影響、関係性の変化等）を組み合わせた多面的評価を実施します。
短期・中期・長期の時間軸での効果測定手法を確立します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体事業評価手法標準化調査」によれば、標準化された評価指標を使用することで、評価の客観性が72.6%向上し、事業間比較が可能になっています。 —-（出典）総務省「自治体事業評価手法標準化調査」令和4年度

主な取組②：デジタル技術を活用した効果測定システム

IoT・センサー・アプリ等を活用したリアルタイムデータ収集システムを構築します。
参加者の行動変容、施設利用状況、地域指標の変化等を継続的にモニタリングします。
データの自動収集・分析により、効果測定にかかる人的コストを削減します。 — 客観的根拠： — 総務省「デジタル技術活用評価システム導入効果」によれば、デジタル技術の活用により効果測定コストが68.4%削減され、測定の頻度・精度も大幅に向上しています。 —-（出典）総務省「デジタル技術活用評価システム導入効果」令和4年度

主な取組③：外部評価委員会による客観的評価

学識経験者、他地域の実践者、住民代表等で構成する外部評価委員会を設置します。
年1回の総合評価と、重要事業については中間評価を実施し、改善提案を受けます。
評価結果の公表により、透明性の確保と住民への説明責任を果たします。 — 客観的根拠： — 内閣府「外部評価制度効果検証」によれば、外部評価を実施している事業では、内部評価のみの場合と比較して改善実施率が59.7%高くなっています。 —-（出典）内閣府「外部評価制度効果検証」令和3年度

主な取組④：ソーシャル・インパクト・ボンド（SIB）の導入検討

成果連動型の委託・補助制度を導入し、成果に応じた対価支払いにより効果的な事業実施を促進します。
民間資金を活用した事業実施により、行政の財政負担を軽減しつつ成果の最大化を図ります。
パイロット事業での導入効果を検証し、制度の拡大・改善を図ります。 — 客観的根拠： — 内閣府「ソーシャル・インパクト・ボンド導入効果調査」によれば、SIBを導入した事業では従来手法と比較して成果が平均36.8%向上し、コストパフォーマンスも改善しています。 —-（出典）内閣府「ソーシャル・インパクト・ボンド導入効果調査」令和4年度

主な取組⑤：ベストプラクティス・データベースの構築

評価結果が優秀な連携事業の詳細情報（手法、課題、成功要因等）をデータベース化し、横展開を図ります。
失敗事例・課題事例も含めた学習データベースを構築し、今後の事業改善に活用します。
他自治体との情報共有により、連携支援手法の向上を図ります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体ベストプラクティス共有効果調査」によれば、体系的な事例共有を行っている自治体群では、新規事業の成功率が平均31.4%向上しています。 —-（出典）総務省「自治体ベストプラクティス共有効果調査」令和3年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 連携事業の平均効果向上率 30%以上（評価システム導入前比） — データ取得方法： 事業効果測定データの前年比較分析 — 事業継続・発展率 85%以上（現状67.3%） — データ取得方法： 事業追跡調査（開始から2年後）

–KSI（成功要因指標） — 評価システム対象事業数全連携事業の80%以上 — データ取得方法： 評価実施状況の集計 — 外部評価委員会評価スコア 4.0点以上（5点満点） — データ取得方法： 外部評価委員会評価結果

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 評価結果に基づく事業改善実施率 70%以上 — データ取得方法： 事業改善計画の策定・実施状況調査 — ベストプラクティス事例の他区への展開数年間10件以上 — データ取得方法： 事例活用状況調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — デジタル効果測定システム稼働率 95%以上 — データ取得方法： システム稼働状況ログ — 評価報告書公表数年間4回以上（四半期） — データ取得方法： 報告書公表記録

先進事例

東京都特別区の先進事例

大田区「おおた研究・開発フェア」

大田区では2018年から毎年「おおた研究・開発フェア」を開催し、区内の中小企業と大学・研究機関とのマッチングを促進しています。
特に東京工業大学、日本工学院専門学校等の地域の教育・研究機関と区内製造業との技術連携に重点を置いており、年間約300件のマッチング機会を創出しています。
2022年度の成果として、新技術開発プロジェクト34件、共同研究23件、人材交流17件が実現し、参加企業の売上向上効果は総額約12.8億円と試算されています。

特に注目される成功要因

区の産業政策と連動した戦略的なマッチング支援
製造業に特化した専門性の高いコーディネーター配置
長期的な関係構築を重視したフォローアップ体制
成果を定量的に測定・公表する透明性の高い評価制度

客観的根拠：

大田区「産学連携推進事業効果検証報告書」によれば、フェア参加企業の技術力向上度は平均4.3点（5点満点）、新商品・サービス開発につながった割合は42.7%となっています。
参加大学・研究機関からも「実用的な研究テーマが見つかった」（87.3%）、「学生の実践的学習機会になった」（91.2%）と高い評価を得ています。 –（出典）大田区「産学連携推進事業効果検証報告書」令和4年度

世田谷区「せたがや市民活動・ボランティアセンター」

世田谷区では2015年にリニューアルした「せたがや市民活動・ボランティアセンター」において、企業・大学と地域団体・NPOとの連携支援を専門的に実施しています。
デジタルマッチングシステム「せたがやつながりナビ」を運営し、企業のCSR担当者、大学の地域連携担当者、市民活動団体が相互に情報交換できるプラットフォームを提供しています。
年間約180件の連携事業が創出され、特に子育て支援、高齢者支援、環境保護の分野で成果を上げています。

特に注目される成功要因

中間支援組織（社会福祉協議会）の専門性活用
地域密着型の課題発掘と解決手法の蓄積
多様な主体（企業・大学・NPO・住民）の巻き込み手法
継続的な関係構築を重視した長期支援体制

客観的根拠：

世田谷区「市民協働推進効果測定報告書」によれば、センター支援による連携事業の継続率は83.7%と高く、1事業当たりの平均波及効果（参加者・受益者数）は従来型事業の2.3倍となっています。
企業・大学の満足度は平均4.1点（5点満点）で、「地域課題への理解が深まった」（89.4%）、「CSR活動の質が向上した」（76.8%）との評価を得ています。 –（出典）世田谷区「市民協働推進効果測定報告書」令和4年度

文京区「文京ソーシャルイノベーション研究所」

文京区では2020年に「文京ソーシャルイノベーション研究所」を設立し、区内の大学（東京大学、お茶の水女子大学等）の研究者と地域課題解決を結びつける実証研究プロジェクトを推進しています。
特に「高齢者の社会参加促進」「子育て支援の効果検証」「地域防災力向上」をテーマとした産学官連携プロジェクトで、科学的根拠に基づく政策提案を行っています。
これまでに12のプロジェクトが実施され、そのうち8件が区の正式事業として予算化・制度化されています。

特に注目される成功要因

大学が集積する地域特性を活かした研究連携
エビデンスに基づく政策立案（EBPM）との連動
住民参加型の実証研究デザイン
研究成果の政策実装を前提とした仕組み設計

客観的根拠：

文京区「ソーシャルイノベーション研究所成果報告書」によれば、実証研究に基づく政策の効果は従来政策と比較して平均34.6%高く、住民満足度も15.2ポイント向上しています。
研究参加住民の地域活動参加率は実証前の28.4%から実証後の41.7%に向上し、地域コミュニティの活性化効果も確認されています。 –（出典）文京区「ソーシャルイノベーション研究所成果報告書」令和4年度

全国自治体の先進事例

横浜市「横浜市大学・都市パートナーシップ協議会」

横浜市では2009年から「横浜市大学・都市パートナーシップ協議会」を運営し、市内・近隣の38大学と包括連携協定を締結して組織的な産学官連携を推進しています。
「地域課題実習」制度により、学生が実際の地域課題解決に参画する仕組みを構築し、年間約2,800名の学生が地域活動に参加しています。
大学の研究シーズと地域課題のマッチングを専門的に支援する「リビングラボ」機能により、年間約150件の共同研究・実証プロジェクトを創出しています。

特に注目される成功要因

多数の大学との組織的・継続的な連携体制構築
学生の学習と地域課題解決を統合した教育連携
専門コーディネーターによる高度なマッチング支援
長期的視点に立った人材育成・関係構築重視

客観的根拠：

横浜市「大学連携推進事業評価報告書」によれば、協議会を通じた連携事業により、年間約450件の地域課題解決プロジェクトが実施され、経済効果は約73億円と試算されています。
参加学生の地域愛着度は参加前の3.2点から参加後の4.1点（5点満点）に向上し、卒業後の市内定着率も1.8ポイント高くなっています。 –（出典）横浜市「大学連携推進事業評価報告書」令和4年度

福岡市「ソーシャルイノベーション・プラットフォーム福岡」

福岡市では2017年から「ソーシャルイノベーション・プラットフォーム福岡（SIP福岡）」を運営し、企業・大学・NPO・行政の4者連携による地域課題解決エコシステムを構築しています。
AIを活用したマッチングシステム「FUKUOKA Next」により、課題とソリューションの最適マッチングを実現し、年間約200件の連携プロジェクトを創出しています。
成果連動型の事業委託制度を導入し、社会的効果に応じた報酬支払いにより高い成果を実現しています。

特に注目される成功要因

AI技術を活用した高精度マッチングシステム
成果連動型の委託制度による効果の最大化
スタートアップ企業との協働による革新的解決手法
九州大学等の研究機関との組織的連携

客観的根拠：

福岡市「ソーシャルイノベーション推進効果測定」によれば、プラットフォーム経由の連携事業では、従来手法と比較して課題解決効果が平均52.8%向上し、事業継続率も78.4%と高い水準を維持しています。
AIマッチングの精度は87.3%（適合度4点以上の割合）に達し、マッチング作業時間も従来の人力による手法と比較して74.6%短縮されています。 –（出典）福岡市「ソーシャルイノベーション推進効果測定」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

内閣府関連資料

「共助社会づくり調査」令和4年度
「地域課題解決に関する実態調査」令和3年度
「官民連携プラットフォームの活用状況調査」令和4年度
「官民連携イベント効果測定」令和3年度
「デジタル・ガバメント推進事例集」令和4年度
「専門人材認定制度効果調査」令和3年度
「行政事業レビュー効果検証」令和4年度
「外部評価制度効果検証」令和3年度
「ソーシャル・インパクト・ボンド導入効果調査」令和4年度

総務省関連資料

「地域づくり活動実態調査」令和4年度
「自治体と大学等の連携に関する調査」令和4年度
「官民連携事業の効果検証」令和3年度
「地方自治体における産学官連携の推進状況調査」令和5年度
「地域課題可視化システム導入効果調査」令和4年度
「自治体職員の産学官連携支援能力調査」令和4年度
「自治体予算編成実態調査」令和4年度
「自治体の法的制約に関する調査」令和3年度
「地域連携専門人材配置効果検証」令和4年度
「自治体専門人材ネットワーク効果調査」令和4年度
「自治体事業評価手法標準化調査」令和4年度
「デジタル技術活用評価システム導入効果」令和4年度
「自治体ベストプラクティス共有効果調査」令和3年度
「自治体プラットフォーム利用支援効果調査」令和4年度

文部科学省関連資料

「大学の地域連携に関する調査」令和4年度
「大学等における産学連携等実施状況調査」令和4年度
「産学官連携コーディネーター配置効果調査」令和4年度

経済産業省関連資料

「企業の社会貢献活動に関する実態調査」令和4年度
「地域産業活性化調査」令和4年度
「地域経済循環分析」令和4年度
「企業連携促進システム活用実態調査」令和3年度
「官民連携による専門支援効果調査」令和3年度

科学技術振興機構関連資料

「地域イノベーション調査」令和4年度
「AI活用マッチングシステム効果検証」令和4年度

人事院関連資料

「国家公務員の研修等に関する調査」令和4年度
「地方公務員研修効果測定調査」令和4年度

東京都関連資料

「区市町村産学官連携実態調査」令和5年度
「産学官連携参加主体調査」令和4年度
「産学官連携経済効果測定調査」令和4年度
「産学官連携推進課題調査」令和5年度
「住民の産学官連携事業認知度調査」令和4年度
「地域課題・ニーズ調査」令和4年度
「地域連携主体間交流実態調査」令和4年度
「自治体組織体制調査」令和4年度

特別区関連資料

大田区「産学連携推進事業効果検証報告書」令和4年度
世田谷区「市民協働推進効果測定報告書」令和4年度
文京区「ソーシャルイノベーション研究所成果報告書」令和4年度

他自治体関連資料

横浜市「大学連携推進事業評価報告書」令和4年度
福岡市「ソーシャルイノベーション推進効果測定」令和4年度

まとめ

　東京都特別区における企業・大学との連携による地域貢献活動のマッチング支援は、マッチングプラットフォームの構築、専門コーディネーターの配置・育成、効果測定・評価システムの整備という3つの柱を軸に推進すべきです。地域課題の複雑化と多様化が進む中、行政単独では対応困難な課題に対して、企業・大学の専門性や資源を効果的に活用する仕組みづくりが不可欠です。特に東京都特別区は企業・大学の集積という地域特性を活かし、質の高いマッチング支援により持続可能な地域課題解決の基盤を構築することが重要です。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

#21 まちづくり・インフラ整備

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