産業競争力の強化

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（産業競争力強化を取り巻く環境）

• 自治体が産業競争力強化を行う意義は「地域経済の持続的発展と住民生活の向上」と「イノベーション創出による新たな価値創造の実現」にあります。
• 産業競争力強化とは、地域の中小企業や起業家が持つ潜在力を最大化し、デジタル化や新技術の活用を通じてイノベーションを創出するとともに、事業承継・M&A・人材確保・販路開拓等の経営課題を総合的に支援することで、地域経済全体の持続的発展を図る取り組みを指します。
• 東京都特別区は日本経済の中枢として約96万事業所が立地していますが、その約99%を占める中小企業・小規模事業者は、デジタル化の遅れ、人材不足、事業承継問題など多くの課題に直面しており、産業競争力強化への戦略的支援が急務となっています。

意義

住民にとっての意義

雇用機会の創出と質の向上

• 地域産業の活性化により、住民にとって良質な雇用機会が創出され、働きやすい環境が整備されます。
• スタートアップ企業や成長企業の誘致・育成により、多様なキャリア選択肢が提供されます。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「中小企業・小規模事業者の生産性向上に関する調査」によれば、産業支援を受けた企業では雇用者数が平均14.7%増加し、平均賃金も8.3%上昇しています。 — 特別区内のスタートアップ企業数は過去5年間で2.3倍に増加し、新規雇用創出数は年間約2.8万人となっています。 —-（出典）中小企業庁「中小企業・小規模事業者の生産性向上に関する調査」令和4年度

生活環境の向上と利便性拡大

• 地域企業の成長により、住民向けサービスの多様化・高度化が実現します。
• デジタル技術を活用した新サービスにより、住民の生活利便性が向上します。 — 客観的根拠： — 東京都「区市町村産業振興施策実態調査」によれば、産業支援により創出された新サービスのうち58.7%が住民生活に直結するサービスで、住民満足度の向上に寄与しています。 — 特別区内で創業したテックベンチャーが提供するサービス利用者数は年間約124万人に達し、住民の約13%が恩恵を受けています。 —-（出典）東京都「区市町村産業振興施策実態調査」令和4年度

地域コミュニティの活性化

• 地域企業との協働事業やイベント開催により、住民同士の交流機会が増加します。
• 社会課題解決型ビジネスの創出により、住民参加型の地域づくりが促進されます。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域課題解決型起業支援事業評価報告書」によれば、地域密着型の新規事業創出により、住民の地域参画率が平均19.2%向上しています。 — 特別区の商店街活性化事業では、新規参入企業との連携により来街者数が平均23.8%増加しています。 —-（出典）内閣府「地域課題解決型起業支援事業評価報告書」令和4年度

地域社会にとっての意義

地域経済循環の向上

• 地域企業の成長により域内経済循環が強化され、税収増加と地域経済の持続的発展が実現します。
• 地域内でのサプライチェーン形成により、経済の地域内循環率が向上します。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域経済循環分析調査」によれば、産業振興に積極的な特別区では地域内経済循環率が平均12.3ポイント高く、地域経済の自立性が強化されています。 — 特別区全体の域内総生産は過去5年間で年平均2.8%成長し、全国平均（1.4%）を大きく上回っています。 —-（出典）内閣府「地域経済循環分析調査」令和4年度

イノベーション・エコシステムの形成

• 大学・研究機関・企業・行政の連携によりイノベーション創出の基盤が構築されます。
• オープンイノベーションの促進により、新技術・新サービスの創出が加速します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「大学発ベンチャー調査」によれば、特別区内の大学発ベンチャー企業数は全国の約18.7%を占め、技術革新の中核拠点として機能しています。 — 産学官連携による共同研究プロジェクト数は過去5年間で約1.8倍に増加し、特許出願数も年間約2,300件と高水準を維持しています。 —-（出典）文部科学省「大学発ベンチャー調査」令和4年度

社会課題解決力の向上

• 社会課題をビジネスで解決するソーシャルビジネスの創出により、地域の課題解決力が向上します。
• 多様な主体の協働により、持続可能な地域社会の実現に向けた取組が促進されます。 — 客観的根拠： — 内閣府「社会的インパクト投資に関する調査」によれば、特別区内のソーシャルビジネス事業者数は年間約8.7%の成長率で増加し、社会課題解決への貢献度が高まっています。 — ESG投資の拡大により、特別区内企業への社会的投資額は年間約287億円に達し、持続可能な経営への転換が進んでいます。 —-（出典）内閣府「社会的インパクト投資に関する調査」令和4年度

行政にとっての意義

税収基盤の強化

• 企業の成長・新規創業により法人税等の税収が増加し、行政運営の財政基盤が強化されます。
• 雇用創出により個人住民税収入も増加し、持続可能な財政運営が実現します。 — 客観的根拠： — 総務省「地方財政状況調査」によれば、産業振興に積極的な特別区では法人住民税収入が過去5年間で平均18.3%増加しています。 — 新規創業支援により創出された企業からの税収は特別区全体で年間約145億円と試算されています。 —-（出典）総務省「地方財政状況調査」令和4年度

政策連携効果の創出

• 産業支援と他の政策分野（教育、福祉、まちづくり等）との連携により、総合的な政策効果が実現します。
• データ活用やデジタル技術導入により、行政サービスの質向上と効率化が同時に達成されます。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域経済分析システム（RESAS）活用実態調査」によれば、産業データを活用した政策立案により、施策の費用対効果が平均26.4%向上しています。 — 産業支援と連携した教育・人材育成施策により、地域人材の定着率が平均13.7ポイント向上しています。 —-（出典）内閣府「地域経済分析システム（RESAS）活用実態調査」令和4年度

広域連携・官民連携の促進

• 企業との連携により官民協働による課題解決が促進され、行政コストの削減と効果向上が実現します。
• 他自治体との産業連携により、広域的な政策効果の拡大が可能となります。 — 客観的根拠： — 内閣府「官民連携による地域活性化事例調査」によれば、産業支援を通じた官民連携事業により、行政コストが平均22.1%削減される一方、事業効果は1.4倍に向上しています。 — 特別区間の産業連携事業数は過去5年間で約2.6倍に増加し、広域的な経済効果の創出に寄与しています。 —-（出典）内閣府「官民連携による地域活性化事例調査」令和4年度

（参考）歴史・経過

1960年代～1970年代

• 高度経済成長期における中小企業基本法制定（1963年）
• 東京都特別区における工業集積地の形成（大田区、墨田区等）
• 製造業を中心とした産業振興施策の展開

1980年代～1990年代前半

• プラザ合意（1985年）と円高による製造業の海外移転加速
• サービス業・情報産業の成長と産業構造の転換
• 中小企業支援センターの設置拡大

1990年代後半～2000年代

• バブル崩壊後の中小企業金融円滑化への取組強化
• IT革命の進展とベンチャー企業支援制度の創設
• 産業クラスター政策の推進（2001年～）

2010年前後

• リーマンショック対応の緊急経済対策
• 中小企業金融円滑化法の施行（2009年～2013年）
• 事業承継支援施策の体系化

2010年代中盤

• 地方創生の推進と地域経済循環の重視
• IoT・AI等の第4次産業革命技術の普及開始
• クラウドファンディング等新たな資金調達手法の拡大

2010年代後半～2020年代前半

• Society5.0実現に向けたデジタル・トランスフォーメーション（DX）推進
• 働き方改革とテレワーク環境整備の加速
• スタートアップ・エコシステム拠点都市の指定（2020年）

2020年代（コロナ禍以降）

• 新型コロナウイルス感染症による経済影響への緊急対応
• デジタル化の急速な進展とオンライン化の普及
• カーボンニュートラル・グリーン成長戦略への転換
• 事業再構築補助金等の大規模支援策の実施

産業競争力強化に関する現状データ

特別区の事業所・企業の基本構造

• 東京都特別区には約96.2万事業所が立地し、全国の事業所数の約16.8%を占めています。このうち中小企業・小規模事業者が約99.1%を占め、大企業は約0.9%にとどまっています。
• 従業者規模別では、1～4人の小規模事業者が約68.3%を占め、中小企業支援の重要性が高いことが分かります。 –（出典）総務省「経済センサス-活動調査」令和3年度

産業構造の特徴と変化

• 特別区の産業構造は、情報通信業（16.8%）、卸売・小売業（15.2%）、専門・科学技術サービス業（12.7%）が主要産業となっており、知識集約型産業の集積が特徴的です。
• 製造業の割合は8.3%と全国平均（16.2%）を下回る一方、IT・金融・専門サービス等の高付加価値産業の集積率は全国の約2.8倍となっています。
• 過去5年間の産業別成長率では、情報通信業（+12.7%）、専門サービス業（+8.9%）の成長が顕著です。 –（出典）総務省「経済センサス-活動調査」令和3年度

企業の経営状況と課題

• 特別区内中小企業の売上高は過去5年間で年平均1.8%増加している一方、利益率は平均3.2%と全国平均（4.1%）を下回っています。
• 中小企業の約68.7%が「人材不足」を主要課題として挙げ、次いで「販路開拓」（54.3%）、「デジタル化の遅れ」（47.8%）が続いています。
• 事業承継への対応が完了している企業は約32.1%にとどまり、67.9%の企業で事業承継が課題となっています。 –（出典）東京都「中小企業・小規模事業者の実態調査」令和4年度

創業・スタートアップの動向

• 特別区内の開業率は年間7.8%と全国平均（5.4%）を上回り、創業が活発な地域となっています。
• スタートアップ企業数は約2,340社（令和5年3月時点）で、全国のスタートアップ企業の約19.8%を占めています。
• ベンチャーキャピタルからの投資額は年間約1,847億円で、全国の約32.6%を占める投資集積地となっています。 –（出典）経済産業省「スタートアップ・エコシステム拠点都市に関する調査」令和5年度

デジタル化・DXの進展状況

• 特別区内中小企業のデジタル化実施率は47.2%と全国平均（38.7%）を上回るものの、DX（デジタル・トランスフォーメーション）まで進んでいる企業は12.8%にとどまっています。
• AI・IoTの活用率は大企業で67.3%である一方、中小企業では18.9%と大きな格差があります。
• EC（電子商取引）を活用している中小企業は38.6%で、コロナ禍前（24.3%）から14.3ポイント増加しています。 –（出典）中小企業庁「中小企業のデジタル化に関する調査」令和5年度

人材・雇用の状況

• 特別区の有効求人倍率は1.47倍（令和5年平均）と人手不足が深刻化しており、特にIT・専門サービス業では2.23倍の高水準となっています。
• 中小企業の新卒採用充足率は42.7%にとどまり、大企業（78.4%）との格差が拡大しています。
• 外国人労働者数は約28.7万人で、全従業者の約4.8%を占め、多様性のある労働市場が形成されています。 –（出典）厚生労働省「職業安定業務統計」令和5年度

事業承継・M&Aの状況

• 特別区内の中小企業経営者の平均年齢は63.2歳で、10年前（58.7歳）から4.5歳上昇しています。
• 今後10年以内に事業承継を予定している企業は約37.2%である一方、後継者が決まっている企業は全体の22.8%にとどまっています。
• M&A件数は年間約427件で、過去5年間で約1.9倍に増加し、事業承継手法として定着しつつあります。 –（出典）中小企業庁「事業承継に関する現状と課題」令和4年度

資金調達・金融の状況

• 中小企業の資金調達では、銀行借入が82.3%を占める一方、新たな資金調達手法（クラウドファンディング、ベンチャーキャピタル等）を活用している企業は7.8%にとどまっています。
• 政府系金融機関からの借入実績がある中小企業は34.6%で、コロナ禍における緊急融資により一時的に増加しました。
• 特別区内のベンチャー投資額は年間約1,847億円で、1社当たり平均投資額は約7,890万円となっています。 –（出典）日本銀行「中小企業金融に関する調査」令和5年度

販路開拓・マーケティングの状況

• 中小企業の海外展開実施率は8.9%と低水準にとどまり、国内市場への依存度が高い状況です。
• デジタルマーケティングを活用している中小企業は32.4%で、従来の営業手法からの転換が課題となっています。
• BtoB企業の新規顧客開拓成功率は平均12.7%にとどまり、販路開拓の困難さが浮き彫りになっています。 –（出典）中小企業庁「中小企業の海外展開に関する調査」令和4年度

課題

住民の課題

雇用の質的格差の拡大

• 大企業と中小企業間の賃金格差が拡大し、中小企業で働く住民の所得向上が停滞しています。
• 非正規雇用の割合が高い業種では、住民の生活の安定性に影響を与えています。
• デジタルスキルを持たない労働者の就業機会が限定され、雇用機会の格差が生じています。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」によれば、特別区内の大企業と中小企業の平均賃金格差は約234万円（大企業623万円、中小企業389万円）に拡大しています。 — 非正規雇用率は全産業平均で38.7%であり、特にサービス業では52.3%と高い水準にあります。 — デジタルスキル不足により転職・昇進に制約を感じている労働者の割合は43.8%に上ります。 —-（出典）厚生労働省「賃金構造基本統計調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 所得格差の固定化により住民の生活水準格差が拡大し、地域社会の分裂や消費意欲の低下を招きます。

中小企業サービスの品質・利便性の限界

• 中小企業のデジタル化の遅れにより、住民が利用するサービスの利便性や品質に限界があります。
• キャッシュレス決済やオンラインサービスへの対応が遅れ、住民の利便性が阻害されています。
• 個人商店や地域密着型サービスの廃業により、住民の生活利便性が低下しています。 — 客観的根拠： — 経済産業省「キャッシュレス決済実態調査」によれば、特別区内の中小小売店のキャッシュレス対応率は67.2%と、大手チェーン店（94.8%）との格差があります。 — 地域の個人商店・サービス業の廃業率は年間約4.7%で、住民の身近な生活サービスが減少しています。 — オンライン注文・配送サービスに対応していない地域商店は約58.3%で、住民ニーズとのミスマッチが生じています。 —-（出典）経済産業省「キャッシュレス決済実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 利便性の低いサービスへの住民離れが進み、地域商業の衰退と生活利便性の更なる低下が進行します。

キャリア形成機会の地域間格差

• 成長産業・新産業での就業機会が限定され、住民のキャリア形成の選択肢が制約されています。
• スキルアップやリスキリングの機会が不十分で、住民の職業能力向上が阻害されています。
• 女性・高齢者・外国人等の多様な人材の活躍機会が限定されています。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「職業能力開発実態調査」によれば、中小企業における正社員の教育訓練実施率は48.3%と大企業（87.6%）を大きく下回っています。 — 特別区内の女性管理職比率は中小企業で11.2%と、大企業（18.7%）と格差があります。 — 外国人労働者の専門的・技術的職業への就業率は27.8%にとどまり、人材の有効活用が不十分です。 —-（出典）厚生労働省「職業能力開発実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民の職業能力が向上せず、所得向上や生活の質向上が阻害され、地域の人材流出が加速します。

地域社会の課題

産業の多様性・競争力の低下

• 特定業種への依存度が高く、経済の脆弱性が懸念されます。
• グローバル競争の激化により、地域企業の競争力低下が進んでいます。
• イノベーション創出力の不足により、新たな産業・サービスの創出が停滞しています。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域経済分析システム（RESAS）」によれば、特別区内の産業集中度（ハーフィンダール指数）は0.147と、産業多様性の向上が必要な水準にあります。 — 海外市場での売上比率が10%以上の中小企業は全体の4.2%にとどまり、国際競争力の強化が課題です。 — 特許出願数は過去5年間で年平均-2.1%と減少傾向にあり、イノベーション創出力の低下が懸念されます。 —-（出典）経済産業省「地域経済分析システム（RESAS）」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 経済ショックへの脆弱性が高まり、地域経済の不安定化と雇用機会の減少を招きます。

事業承継問題による地域経済基盤の喪失

• 高齢化した経営者の事業承継が進まず、廃業による経済規模の縮小が懸念されます。
• 技術・ノウハウを持つ企業の廃業により、地域の産業基盤が失われる可能性があります。
• 事業承継の失敗により、雇用や地域コミュニティの維持に影響が生じています。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「事業承継に関する現状と課題」によれば、今後10年間で約127万社の中小企業で事業承継問題が発生し、特別区内では約3.8万社が該当すると推計されています。 — 後継者不在により廃業を予定している企業の従業者数は約12.7万人で、大規模な雇用喪失のリスクがあります。 — 技術・ノウハウを持つ製造業の廃業率は年間約3.2%で、地域の技術基盤の喪失が進んでいます。 —-（出典）中小企業庁「事業承継に関する現状と課題」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域の産業基盤と雇用機会が大幅に失われ、地域経済の持続可能性が根本的に脅かされます。

デジタル格差による競争力の二極化

• デジタル化の進展により、対応できる企業と遅れる企業の競争力格差が拡大しています。
• 小規模事業者のデジタル投資余力不足により、市場からの退出リスクが高まっています。
• 商店街や伝統的商業集積の衰退により、地域コミュニティの中核機能が失われています。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「中小企業のデジタル化に関する調査」によれば、デジタル化投資を行った企業の売上成長率は年平均4.8%である一方、未実施企業は-1.2%と格差が拡大しています。 — 従業者10人未満の小規模事業者のデジタル化実施率は23.7%にとどまり、大きな格差が存在します。 — 商店街の空き店舗率は平均13.4%で、5年前（9.8%）から3.6ポイント上昇しています。 —-（出典）中小企業庁「中小企業のデジタル化に関する調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — デジタル格差の拡大により地域経済の二極化が進み、コミュニティの結束力低下と社会不安を招きます。

行政の課題

支援制度の複雑化・非効率性

• 国・都・区の産業支援制度が複雑に存在し、企業にとって利用しにくい状況があります。
• 支援制度の重複や空白地帯が存在し、効率的な支援体制が構築されていません。
• 成果測定・効果検証の仕組みが不十分で、支援の質的向上が図られていません。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「中小企業支援制度利用実態調査」によれば、支援制度を「知らない」「利用方法が分からない」と回答した企業は68.7%に上ります。 — 同一目的の支援制度が国・都・区で重複している分野は47.3%に上り、効率性の改善が必要です。 — 支援制度の効果測定を定期的に実施している特別区は34.8%にとどまり、PDCA サイクルが不十分です。 —-（出典）中小企業庁「中小企業支援制度利用実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 非効率な支援により税収に見合う効果が得られず、財政負担の増大と支援の質の低下を招きます。

専門人材・ノウハウの不足

• 産業支援に関する専門的知識・経験を持つ職員が不足しています。
• 民間企業との人材交流が限定的で、実践的なノウハウの蓄積が不十分です。
• デジタル技術や新産業分野への理解不足により、時代に即した支援が困難な状況です。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体における産業振興担当職員の専門性に関する調査」によれば、産業支援業務経験5年以上の職員は特別区平均で21.3%にとどまっています。 — 民間企業経験者の採用実績がある特別区は39.1%で、専門性の向上が課題となっています。 — AI・IoT等の新技術に関する専門知識を持つ職員は各区平均1.8人と極めて少数です。 —-（出典）総務省「地方自治体における産業振興担当職員の専門性に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 時代遅れの支援策により企業ニーズとのミスマッチが拡大し、行政への信頼低下と支援効果の著しい減少を招きます。

広域連携・官民連携の限界

• 特別区間の産業支援における連携・調整機能が不十分で、重複投資や競争激化が生じています。
• 民間事業者・支援機関との連携体制が断片的で、総合的な支援効果が発揮されていません。
• 国・都の政策との整合性・連動性が不十分で、政策効果の最大化が図られていません。 — 客観的根拠： — 東京都「特別区における産業振興施策の連携状況調査」によれば、区間での施策調整を「定期的に実施」している分野は28.6%にとどまります。 — 民間支援機関との連携事業を実施している特別区は52.2%で、官民連携の深化が課題です。 — 国・都・区の産業支援政策の重複により、年間約23億円の非効率な投資が発生していると推計されます。 —-（出典）東京都「特別区における産業振興施策の連携状況調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 断片的で非効率な支援により政策効果が分散し、限られた財源の浪費と企業の混乱を招きます。

データ活用・EBPM推進の遅れ

• 産業データの収集・分析・活用体制が不十分で、効果的な政策立案が困難です。
• 支援効果の定量的な把握・評価が不十分で、改善につながるPDCAサイクルが確立されていません。
• 企業ニーズの変化に迅速に対応できるデータ基盤が整備されていません。 — 客観的根拠： — 内閣府「地方自治体におけるEBPM推進状況調査」によれば、産業分野でEBPMを「積極的に推進」している特別区は21.7%にとどまります。 — 支援事業の効果測定にKPI設定を行っている事業は全体の43.6%で、成果志向の政策運営が不十分です。 — 企業動向や市場変化をリアルタイムで把握するデータ基盤を持つ特別区は13.0%に過ぎません。 —-（出典）内閣府「地方自治体におけるEBPM推進状況調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 根拠に基づかない政策判断により支援の実効性が低下し、限られた予算の浪費と企業の競争力低下を招きます。

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

• 支援実施から効果発現までの期間が比較的短く、多くの企業・従業者に波及効果をもたらす施策を優先します。
• 単一企業への支援ではなく、産業集積や地域経済全体への波及効果が期待できる施策を重視します。

実現可能性

• 現行の法制度・予算・人員体制の下で実現可能な施策を優先します。
• 既存の支援機関・制度を活用・発展させることで効率的に推進できる施策を重視します。

費用対効果

• 投入する公的資源（予算・人員）に対して、経済効果・雇用効果・税収効果が大きい施策を優先します。
• 民間投資の誘発効果や自立的成長への転換効果も重視します。

公平性・持続可能性

• 特定の業種・企業規模・地域に偏らず、多様な事業者に便益が及ぶ施策を重視します。
• 短期的な支援ではなく、企業の自立的成長と持続的発展につながる施策を優先します。

客観的根拠の有無

• 国の政策方針や白書、学術研究等で効果が実証されている施策を優先します。
• 他自治体での先行実施で成果が確認されている施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• 産業競争力強化にあたっては、「基盤整備」「成長促進」「持続性確保」の3層構造でアプローチすることが重要です。特に、デジタル化の遅れは多くの課題の根底にあるため、DX推進を最優先で取り組むべき基盤的施策として位置づけます。
• 最優先で取り組むべき施策は「中小企業DX・デジタル化総合支援」です。デジタル技術の活用は生産性向上、販路拡大、業務効率化など多面的な効果をもたらし、かつ他の支援施策の効果を増幅させる基盤となるためです。即効性と波及効果の両面で最も高い効果が期待できます。
• 次に優先すべきは「事業承継・M&A促進プログラム」です。高齢化した経営者の事業承継は時間的猶予がなく、放置すると地域経済基盤の重大な毀損につながるためです。また、事業承継を通じた経営革新により、企業の競争力強化も期待できます。
• 第3位は「イノベーション創出・新産業創生支援」です。中長期的な産業競争力強化には新技術・新サービスの創出が不可欠であり、特に東京の知識集約的な産業構造を活かした高付加価値化が重要です。前2施策と相乗効果を発揮することで、地域経済の質的向上が実現できます。
• これら3施策は相互に連関しており、統合的に推進することで最大の効果を発揮します。DXが事業承継時の企業価値向上や新たなビジネスモデル創出を促し、イノベーション支援がDXの高度化と事業承継後の成長を支えるという好循環を形成できます。

各支援策の詳細

支援策①：中小企業DX・デジタル化総合支援

目的

• 中小企業・小規模事業者のデジタル・トランスフォーメーション（DX）を総合的に支援し、生産性向上・競争力強化・新たなビジネスモデル創出を実現します。
• デジタル技術の活用により、業務効率化・コスト削減・顧客満足度向上を図り、持続可能な経営基盤を構築します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「DXレポート2023」によれば、DXに取り組んだ中小企業では売上が平均18.7%増加し、利益率も平均3.2ポイント向上しています。 — デジタル化により、中小企業の業務時間が平均27.8%削減され、人手不足の解消にも寄与しています。 —-（出典）経済産業省「DXレポート2023」令和5年度

主な取組①：デジタル化診断・個別コンサルティング

• 専門コンサルタントによる企業個別のデジタル化診断を実施し、現状課題と改善方向を明確化します。
• 業種・規模・経営課題に応じたデジタル化計画の策定支援を行います。
• 導入後のフォローアップ支援により、定着と効果測定を継続的に実施します。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「IT導入補助金効果検証調査」によれば、専門家による診断・計画策定支援を受けた企業では、IT投資の効果が平均34.6%高くなっています。 — 個別コンサルティングを受けた企業の87.3%が「期待した効果を得られた」と回答しています。 —-（出典）中小企業庁「IT導入補助金効果検証調査」令和4年度

主な取組②：デジタルツール導入費用助成

• クラウド会計、販売管理、顧客管理、ECサイト構築等のデジタルツール導入費用を助成します。
• セキュリティ対策、データバックアップ等のIT基盤整備費用も対象とします。
• 導入効果の高いツールについては、認定制度を設け重点的に支援します。 — 客観的根拠： — 東京都「中小企業デジタル化支援事業効果測定」によれば、ツール導入助成を受けた企業では年間売上が平均12.4%増加しています。 — 特にECサイト構築支援では、新規顧客獲得数が平均2.8倍に増加し、販路拡大効果が確認されています。 —-（出典）東京都「中小企業デジタル化支援事業効果測定」令和4年度

主な取組③：AI・IoT・ロボット活用支援

• AI（人工知能）による需要予測、在庫最適化、品質管理の導入を支援します。
• IoT（モノのインターネット）を活用した生産管理、設備保全の高度化を推進します。
• 業務用ロボット（RPA、配膳ロボット等）の導入による省力化・効率化を支援します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「AI・IoT導入効果実態調査」によれば、中小製造業でのAI導入により、生産性が平均23.5%向上し、不良品率が47.2%減少しています。 — IoT活用による予防保全の導入企業では、設備故障時間が平均38.7%削減され、維持コストも21.3%削減されています。 —-（出典）経済産業省「AI・IoT導入効果実態調査」令和4年度

主な取組④：デジタル人材育成・マッチング

• 経営者・従業員向けのデジタルリテラシー向上研修を実施します。
• IT専門人材と中小企業のマッチング支援を行います。
• 地域の大学・専門学校と連携したデジタル人材の育成・供給体制を構築します。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「職業能力開発実態調査」によれば、デジタルスキル研修を実施した企業では、従業員の生産性が平均16.8%向上しています。 — IT人材マッチング支援により、中小企業の80.4%が「必要な人材を確保できた」と回答しています。 —-（出典）厚生労働省「職業能力開発実態調査」令和4年度

主な取組⑤：デジタル化成功事例の普及・横展開

• 業種別・課題別のデジタル化成功事例を収集・分析し、ベストプラクティス集を作成します。
• 成功企業による実地見学会・経験共有セミナーを開催します。
• 同業種企業グループでのデジタル化の共同推進を支援します。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「中小企業のデジタル化推進に関する調査」によれば、成功事例を参考にした企業では、デジタル化の導入期間が平均34.7%短縮され、投資回収期間も28.3%短縮されています。 — 同業種グループでの共同デジタル化では、個別導入と比較してコストが平均41.2%削減されています。 —-（出典）中小企業庁「中小企業のデジタル化推進に関する調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標） — 特別区内中小企業のDX実施率 60%以上（現状12.8%） — データ取得方法： 年次企業アンケート調査による実態把握 — DX取組企業の売上成長率 年平均15%以上 — データ取得方法： 支援企業の経営指標フォローアップ調査
• KSI（成功要因指標） — デジタル化診断実施企業数 年間5,000社以上 — データ取得方法： 支援事業の実績集計 — デジタル人材確保企業数 年間2,000社以上 — データ取得方法： マッチング支援事業の成約実績
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — ツール導入助成企業の生産性向上率 平均20%以上 — データ取得方法： 導入前後の業績比較調査 — EC活用企業の新規顧客獲得数 平均200%増加 — データ取得方法： EC売上・顧客データの分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — デジタル化セミナー・研修参加者数 年間15,000人以上 — データ取得方法： 研修事業の参加者実績集計 — AI・IoT導入支援件数 年間800件以上 — データ取得方法： 先端技術導入支援事業の実績

支援策②：事業承継・M&A促進プログラム

目的

• 高齢化した中小企業経営者の円滑な事業承継を支援し、地域経済の持続的発展と雇用維持を実現します。
• 親族内承継、従業員承継、第三者承継（M&A）等の多様な手法により、企業の継続と発展を図ります。
• 事業承継を契機とした経営革新・事業拡大を促進し、企業の競争力強化を同時に実現します。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「事業承継支援の効果に関する調査」によれば、計画的な事業承継により企業の売上は承継後3年間で平均21.4%増加し、雇用も8.7%拡大しています。 — 適切な支援を受けた事業承継では、承継後の企業存続率が95.2%と高水準を維持しています。 —-（出典）中小企業庁「事業承継支援の効果に関する調査」令和4年度

主な取組①：事業承継診断・計画策定支援

• 企業の事業承継準備状況を診断し、課題と対応策を明確化します。
• 税理士・中小企業診断士等の専門家による事業承継計画の策定を支援します。
• 株式評価、相続税対策、後継者育成等の総合的なサポートを提供します。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「事業承継税制活用実態調査」によれば、専門家による計画策定支援を受けた企業では、事業承継に要する期間が平均38.6%短縮されています。 — 早期から事業承継準備を開始した企業では、承継時の企業価値が平均17.3%向上しています。 —-（出典）中小企業庁「事業承継税制活用実態調査」令和4年度

主な取組②：後継者育成・経営革新支援

• 後継者候補に対する経営スキル・リーダーシップ研修を実施します。
• 他社での実地研修（インターンシップ）により実践的経験を積ませます。
• 承継後の経営革新・事業展開に向けた戦略策定を支援します。 — 客観的根拠： — 中小企業大学校「後継者研修効果測定調査」によれば、体系的な後継者研修を受けた経営者は、承継後の企業業績が研修未受講者より平均14.8%良好です。 — 他社研修を経験した後継者では、新規事業立ち上げ成功率が2.3倍高くなっています。 —-（出典）中小企業大学校「後継者研修効果測定調査」令和4年度

主な取組③：M&A・第三者承継支援

• M&A仲介機関との連携によるマッチング支援を行います。
• 企業価値評価、デューデリジェンス、契約交渉等の専門支援を提供します。
• 従業員承継（MBO/EBO）やファンド活用等の新たな承継手法を推進します。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「M&A支援機関実態調査」によれば、公的機関の支援を受けたM&Aでは成約率が平均23.7ポイント高く、承継後の企業存続率も87.4%と良好です。 — 従業員承継支援では、雇用維持率が平均94.6%と高水準を維持しています。 —-（出典）中小企業庁「M&A支援機関実態調査」令和5年度

主な取組④：事業承継時の経営基盤強化

• 承継を契機とした設備投資・IT化・人材採用等の支援を行います。
• 新商品開発、販路拡大、組織体制強化等の経営革新を促進します。
• 承継後の財務基盤安定化のための資金調達支援を実施します。 — 客観的根拠： — 日本政策金融公庫「事業承継時の経営革新効果調査」によれば、承継と同時に経営革新に取り組んだ企業では、5年後の売上成長率が平均31.2%と高い成果を上げています。 — 承継時のIT化・デジタル化投資により、業務効率が平均24.7%向上し、競争力が大幅に強化されています。 —-（出典）日本政策金融公庫「事業承継時の経営革新効果調査」令和4年度

主な取組⑤：事業承継支援のワンストップ化

• 法務・税務・金融・経営の各分野専門家による総合相談体制を構築します。
• 関係機関（商工会議所、金融機関、士業団体等）との連携プラットフォームを整備します。
• 事業承継に関する情報提供・啓発活動を強化し、早期準備を促進します。 — 客観的根拠： — 事業承継・引継ぎ支援センター「支援実績分析」によれば、ワンストップ支援により相談から承継完了までの期間が平均42.3%短縮されています。 — 総合相談体制を利用した企業の満足度は92.7%と高く、承継成功率も向上しています。 —-（出典）事業承継・引継ぎ支援センター「支援実績分析」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標） — 事業承継準備企業の承継成功率 90%以上 — データ取得方法： 支援企業の承継状況追跡調査 — 承継後3年間の企業存続率 95%以上 — データ取得方法： 企業の登記・営業状況確認調査
• KSI（成功要因指標） — 事業承継計画策定企業数 年間1,500社以上 — データ取得方法： 専門家派遣・相談支援の実績集計 — M&A成約件数 年間200件以上 — データ取得方法： M&A仲介・マッチング支援の成約実績
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 承継後企業の売上成長率 年平均15%以上 — データ取得方法： 承継企業の経営指標フォローアップ調査 — 承継時の雇用維持率 90%以上 — データ取得方法： 承継前後の従業員数比較調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 事業承継セミナー参加者数 年間3,000人以上 — データ取得方法： 啓発・研修事業の参加者実績 — 後継者育成研修修了者数 年間800人以上 — データ取得方法： 後継者研修プログラムの修了者実績

支援策③：イノベーション創出・新産業創生支援

目的

• 地域企業・大学・研究機関の連携によりイノベーション・エコシステムを構築し、新技術・新サービス・新産業の創出を促進します。
• スタートアップ企業の育成と既存企業との協働により、地域経済の高付加価値化と競争力強化を実現します。
• Society5.0実現に向けたデジタル技術やグリーン技術等の社会実装を推進します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「イノベーション創出効果測定調査」によれば、産学官連携によるイノベーション支援により、参加企業の新商品・新サービス創出率が平均34.7%向上しています。 — スタートアップ・エコシステム拠点都市では、ベンチャー投資額が5年間で約2.8倍に増加し、経済波及効果は年間約3,200億円と試算されています。 —-（出典）経済産業省「イノベーション創出効果測定調査」令和4年度

主な取組①：産学官連携プラットフォームの構築

• 大学・研究機関・企業・行政による常設の連携組織を設置します。
• 共同研究プロジェクトのコーディネート・マッチング支援を行います。
• 知的財産の活用促進と技術移転を支援します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学官連携実態調査」によれば、産学官連携プラットフォームを持つ地域では、共同研究件数が平均2.6倍、特許出願数が1.9倍に増加しています。 — 技術移転支援により、大学発技術の事業化成功率が27.3%から48.6%に向上しています。 —-（出典）文部科学省「産学官連携実態調査」令和4年度

主な取組②：スタートアップ創出・育成支援

• 起業家育成プログラム（アクセラレーター）の運営を行います。
• シード期からアーリー期の資金調達支援（投資マッチング、補助金等）を実施します。
• メンタリング、ビジネスプラン策定、市場開拓等の総合的な経営支援を提供します。 — 客観的根拠： — 内閣府「スタートアップ・エコシステム拠点都市調査」によれば、公的なアクセラレーターを受けたスタートアップの3年後生存率は87.4%と、一般的なスタートアップ（56.2%）を大きく上回ります。 — メンタリング支援を受けたスタートアップでは、初回資金調達までの期間が平均6.3か月短縮されています。 —-（出典）内閣府「スタートアップ・エコシステム拠点都市調査」令和5年度

主な取組③：オープンイノベーション促進

• 大企業と中小企業・スタートアップとの協業プロジェクトを支援します。
• 技術ニーズと技術シーズのマッチングイベント・プラットフォームを運営します。
• 実証実験・プロトタイプ開発のための支援制度を整備します。 — 客観的根拠： — 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「オープンイノベーション促進事業評価」によれば、大企業との協業により中小企業の技術開発期間が平均34.5%短縮され、市場投入スピードが向上しています。 — 技術マッチング支援により、年間約1,200件の協業プロジェクトが創出され、うち約28.7%が事業化に成功しています。 —-（出典）新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「オープンイノベーション促進事業評価」令和4年度

主な取組④：重点分野での新産業創生

• AI・IoT・ロボティクス等のデジタル技術分野での新産業創出を重点支援します。
• 脱炭素・循環経済等のグリーン技術分野での事業化を促進します。
• ヘルスケア・バイオテクノロジー分野での産業集積を推進します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「成長戦略分野における新産業創出効果調査」によれば、重点分野での集中支援により、関連企業の売上成長率が一般企業より平均19.8ポイント高くなっています。 — グリーンテック分野では、公的支援を受けた企業の約73.2%が3年以内に事業化を実現しています。 —-（出典）経済産業省「成長戦略分野における新産業創出効果調査」令和4年度

主な取組⑤：イノベーション人材の育成・確保

• アントレプレナー（起業家）育成プログラムの実施します。
• 理工系人材と経営・マーケティング人材の相互交流を促進します。
• 海外からの高度人材誘致と定着支援を行います。 — 客観的根拠： — 文部科学省「アントレプレナーシップ教育効果調査」によれば、体系的な起業家教育を受けた人材の起業率は一般と比較して4.7倍高くなっています。 — 異分野人材の交流促進により、新規事業創出率が平均42.3%向上し、イノベーションの創出が加速しています。 —-（出典）文部科学省「アントレプレナーシップ教育効果調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標） — 新技術・新サービスの事業化件数 年間300件以上 — データ取得方法： 支援企業・プロジェクトの事業化状況調査 — イノベーション関連投資額 年間500億円以上 — データ取得方法： ベンチャー投資・研究開発投資の集計
• KSI（成功要因指標） — 産学官連携プロジェクト数 年間150件以上 — データ取得方法： 産学官連携コーディネート実績の集計 — スタートアップ企業数 累計2,000社以上 — データ取得方法： 起業支援・登録企業データベースの集計
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 支援企業の特許出願数 年間1,500件以上 — データ取得方法： 特許庁データベースの分析 — 新規雇用創出数 年間8,000人以上 — データ取得方法： 支援企業・新産業分野の雇用統計
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — イノベーション関連イベント開催数 年間50回以上 — データ取得方法： マッチングイベント・セミナー等の開催実績 — 起業家育成プログラム修了者数 年間500人以上 — データ取得方法： アクセラレーター・研修プログラムの修了者実績

先進事例

東京都特別区の先進事例

渋谷区「Shibuya Startup Support」

• 渋谷区では2018年から「Shibuya Startup Support」を展開し、世界的なスタートアップ拠点を目指した総合的な支援を実施しています。
• 区内のスタートアップ企業数は5年間で約3.2倍の1,247社に増加し、累計資金調達額は約2,847億円に達しました。
• 特に注目されるのは「渋谷スタートアップサポート」で、起業前の相談から資金調達、海外展開まで一気通貫した支援体制を構築しています。

特に注目される成功要因

• 民間アクセラレーターとの連携による実践的な起業家育成プログラム
• 大企業との協業促進によるオープンイノベーションの推進
• 国際的なスタートアップイベント開催による海外ネットワーク構築
• 区長によるトップセールスと政策的なコミット

客観的根拠：

• 渋谷区「スタートアップ支援事業評価報告書」によれば、支援を受けたスタートアップの3年後生存率は89.7%で、全国平均（68.4%）を大きく上回っています。
• 区内で開催されるスタートアップイベントの参加者数は年間約23,000人に達し、うち約18.3%が実際に起業に向けた行動を開始しています。
• 支援企業による新規雇用創出数は5年間で累計約4,200人、平均年収は約487万円と高水準を維持しています。 –（出典）渋谷区「スタートアップ支援事業評価報告書」令和5年度

大田区「おおた研究・開発フェア」

• 大田区では製造業集積を活かした技術系企業のイノベーション支援に特化し、「おおた研究・開発フェア」を核とした産学官連携を推進しています。
• 参加企業数は年々増加し、令和5年度は過去最多の347社が参加、来場者数も約8,700人に達しました。
• 町工場と大学・研究機関との共同研究プロジェクトが活発化し、5年間で累計128件の産学連携が実現しています。

特に注目される成功要因

• 製造業の技術力を核とした差別化戦略
• 大田区産業振興協会を中核とした産学官連携プラットフォーム
• 技術展示と商談機能を統合したマッチングイベント
• 中小製造業の高度化・デジタル化支援との連携

客観的根拠：

• 大田区「産業振興施策効果測定調査」によれば、産学連携に参加した中小製造業では、新製品・新技術開発件数が平均2.8倍に増加しています。
• 共同研究を実施した企業の売上成長率は年平均14.7%で、区内製造業平均（3.2%）を大きく上回っています。
• フェア参加企業からの特許出願数は5年間で約340件、うち約67%が事業化に成功しています。 –（出典）大田区「産業振興施策効果測定調査」令和4年度

世田谷区「せたがや働く幸せ創造プロジェクト」

• 世田谷区では2019年から中小企業の働き方改革とデジタル化を統合した「せたがや働く幸せ創造プロジェクト」を展開しています。
• 参加企業は累計1,847社に達し、デジタル化により年間労働時間を平均234時間削減、生産性が平均18.9%向上しました。
• 働き方改革とデジタル化の同時推進により、企業の人材採用力も向上し、参加企業の採用充足率は平均23.7ポイント改善しています。

特に注目される成功要因

• 働き方改革とデジタル化を一体的に推進する統合アプローチ
• 商工会議所・社会保険労務士会等との連携による専門支援体制
• 成功事例の見える化と横展開の仕組み
• 従業員満足度と生産性向上の両立を重視した支援設計

客観的根拠：

• 世田谷区「働き方改革・デジタル化支援事業効果検証」によれば、支援を受けた企業の従業員満足度は平均16.8ポイント向上し、離職率も28.4%減少しています。
• デジタル化投資の回収期間は平均2.3年と短期間で、投資対効果の高い支援が実現されています。
• 支援企業のうち78.6%が「人材採用が改善した」と回答し、働き方改革による企業ブランド向上効果が確認されています。 –（出典）世田谷区「働き方改革・デジタル化支援事業効果検証」令和5年度

全国自治体の先進事例

福岡市「スタートアップ都市ふくおか」

• 福岡市では2014年から「スタートアップ都市ふくおか」を掲げ、国家戦略特区を活用した起業支援に取り組んでいます。
• 開業率は5年連続で政令市トップの8.1%を記録し、スタートアップ企業数は10年間で約4.2倍の2,890社に増加しました。
• 特に注目される「スタートアップカフェ」は年間約15,000人が利用し、累計相談件数は約47,000件に達しています。

特に注目される成功要因

• 市長のリーダーシップによる全庁的な起業支援体制の構築
• 国家戦略特区制度を活用した規制緩和と制度改革
• 民間との協働による実践的な支援プログラムの提供
• アジアに近い地理的優位性を活かした国際展開支援

客観的根拠：

• 福岡市「スタートアップ支援施策効果測定報告書」によれば、支援を受けたスタートアップの資金調達成功率は73.4%と高水準を維持しています。
• 市内のベンチャー投資額は10年間で約12倍の年間約287億円に拡大し、九州・西日本の拠点としての地位を確立しています。
• スタートアップ企業による新規雇用創出数は年間約3,400人で、特に高度IT人材の集積が進んでいます。 –（出典）福岡市「スタートアップ支援施策効果測定報告書」令和5年度

浜松市「はままつ産業イノベーション構想」

• 浜松市では2017年から「はままつ産業イノベーション構想」に基づき、既存製造業の高度化と新産業創出を両輪とした産業振興を推進しています。
• AI・IoT導入支援により、参加企業の生産性が平均32.7%向上し、製造業の付加価値額は5年間で約18.9%増加しました。
• 大学との産学連携により、年間約80件の共同研究プロジェクトが実施され、特許出願数も約2.1倍に増加しています。

特に注目される成功要因

• 地域の製造業基盤を活かしたスマートファクトリー化の推進
• 静岡大学・浜松医科大学等との密接な産学連携体制
• 中小企業のデジタル化を段階的に支援する体系的プログラム
• ものづくり技術とデジタル技術の融合による新産業創出

客観的根拠：

• 浜松市「産業イノベーション推進効果検証報告書」によれば、AI・IoT導入企業では不良品率が平均46.8%削減され、品質向上と生産性向上を同時に実現しています。
• 産学連携により開発された新技術の事業化率は64.3%と高く、地域発のイノベーション創出が活発化しています。
• 支援企業の海外展開率は27.4%で、デジタル化により国際競争力が大幅に向上しています。 –（出典）浜松市「産業イノベーション推進効果検証報告書」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

中小企業庁関連資料

• 「中小企業・小規模事業者の生産性向上に関する調査」令和4年度
• 「中小企業のデジタル化に関する調査」令和5年度
• 「IT導入補助金効果検証調査」令和4年度
• 「事業承継に関する現状と課題」令和4年度
• 「事業承継支援の効果に関する調査」令和4年度
• 「事業承継税制活用実態調査」令和4年度
• 「M&A支援機関実態調査」令和5年度
• 「中小企業支援制度利用実態調査」令和4年度
• 「中小企業の海外展開に関する調査」令和4年度
• 「中小企業のデジタル化推進に関する調査」令和5年度

経済産業省関連資料

• 「DXレポート2023」令和5年度
• 「AI・IoT導入効果実態調査」令和4年度
• 「キャッシュレス決済実態調査」令和5年度
• 「地域経済分析システム（RESAS）」令和4年度
• 「スタートアップ・エコシステム拠点都市に関する調査」令和5年度
• 「イノベーション創出効果測定調査」令和4年度
• 「成長戦略分野における新産業創出効果調査」令和4年度

厚生労働省関連資料

• 「賃金構造基本統計調査」令和4年度
• 「職業安定業務統計」令和5年度
• 「職業能力開発実態調査」令和4年度

総務省関連資料

• 「経済センサス-活動調査」令和3年度
• 「地方自治体における産業振興担当職員の専門性に関する調査」令和4年度

内閣府関連資料

• 「地域課題解決型起業支援事業評価報告書」令和4年度
• 「地域経済循環分析調査」令和4年度
• 「社会的インパクト投資に関する調査」令和4年度
• 「地方自治体におけるEBPM推進状況調査」令和4年度
• 「官民連携による地域活性化事例調査」令和4年度
• 「スタートアップ・エコシステム拠点都市調査」令和5年度

文部科学省関連資料

• 「大学発ベンチャー調査」令和4年度
• 「産学官連携実態調査」令和4年度
• 「アントレプレナーシップ教育効果調査」令和5年度

新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）関連資料

• 「オープンイノベーション促進事業評価」令和4年度

日本銀行関連資料

• 「中小企業金融に関する調査」令和5年度

中小企業大学校関連資料

• 「後継者研修効果測定調査」令和4年度

日本政策金融公庫関連資料

• 「事業承継時の経営革新効果調査」令和4年度

事業承継・引継ぎ支援センター関連資料

• 「支援実績分析」令和5年度

東京都・特別区関連資料

• 「中小企業・小規模事業者の実態調査」令和4年度
• 「区市町村産業振興施策実態調査」令和4年度
• 「中小企業デジタル化支援事業効果測定」令和4年度
• 「特別区における産業振興施策の連携状況調査」令和4年度
• 渋谷区「スタートアップ支援事業評価報告書」令和5年度
• 大田区「産業振興施策効果測定調査」令和4年度
• 世田谷区「働き方改革・デジタル化支援事業効果検証」令和5年度

他自治体関連資料

• 福岡市「スタートアップ支援施策効果測定報告書」令和5年度
• 浜松市「産業イノベーション推進効果検証報告書」令和4年度

まとめ

　東京都特別区における産業競争力強化は、中小企業DX・デジタル化支援、事業承継・M&A促進、イノベーション創出・新産業創生支援を3本柱とした統合的アプローチが重要です。デジタル化の推進により生産性向上と新たなビジネスモデル創出を実現し、計画的な事業承継により地域経済基盤を維持・発展させ、産学官連携によるイノベーション・エコシステムを構築することで、持続可能で競争力の高い地域経済を実現できます。特に、これらの施策は相互に連関し合うため、統合的な推進により相乗効果を最大化することが求められます。
　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。

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