酒光一章
会議録に記録された「酒光一章」の発言を集計しています。会派・役職は直近の発言から推定した値です。同姓同名の別人が含まれる場合があります。
出典: 国会会議録検索システム API（国立国会図書館） ↗- 総発言数
- 55 件
- 直近の所属会派
- —
- 直近の役職
- 厚生労働省政策統括官
- 直近の発言日
- 2018/05/31
政策テーマ別の発言量
テーマ代表語との共起件数- 労働・賃金1 件
- 半導体0 件
- AI0 件
- GX・脱炭素0 件
- 経済安保0 件
- 宇宙0 件
- 医療0 件
- 農業0 件
- 地方創生0 件
- 防衛0 件
- 防災0 件
- こども・子育て0 件
- 教育0 件
- デジタル行政0 件
- エネルギー0 件
- 観光・インバウンド0 件
- 住宅・不動産0 件
- スタートアップ0 件
- 社会保障・年金0 件
- 通商・貿易0 件
※ 発言者名とテーマ代表語1語の共起件数です。全期間が対象ですが、表記ゆれや 同音異義語を含むため、関心の強さを厳密に測る指標ではありません。
よく発言している会議
直近 55 件の標本- 厚生労働委員会29 件・53%
- 予算委員会11 件・20%
- 法務委員会4 件・7%
- 総務委員会4 件・7%
- 内閣委員会2 件・4%
- 財政金融委員会1 件・2%
※ 全 55 件のうち直近 55 件のみを集計した標本値です。
発言履歴
第196回 参議院 厚生労働委員会 第17号
○政府参考人（酒光一章君） 今御指摘いただいたものについては、事前にこういうものがあるんじゃないかとお話をいただいておりますので調べておりますけれども、五件ほどあるかと思います、そういったものがですね。 それにつきましては、個別のマイクロデータといいますか、個票のデータ遡って、かつ、いろんなものなどを見ておりますと、非常に少人数、一人とか数人の会社、多くて八人の会社でありますし、残業時間も数時間ということであります。ですから、ほとんど要…
第196回 参議院 厚生労働委員会 第17号
○政府参考人（酒光一章君） これは調査票からはすぐに出てこないということであります。
第196回 参議院 厚生労働委員会 第17号
○政府参考人（酒光一章君） いただいた調査票に、原本を使ったものがそのまま来たものとコピーされたもの、要するに原本が労働局に残ったままこっちにコピーが来たものとがあるということで、その枚数については把握をしていないわけですけれども、交ざっているかどうかというお話につきましては、先ほどもちょっと申し上げましたけれども、プログラム的に同じものがないかというのは全部チェックをしておりまして、その結果、六、一致しているというのを発見したというこ…
第196回 参議院 厚生労働委員会 第17号
○政府参考人（酒光一章君） 労働局ごとに目標となる、目標といいますか、調べるべき件数は指定をしておりまして、また、厚生労働省本省の方に報告するときに、今月何枚やったので送りますというような形で送られているということでありますので、そういったことで全体の枚数自体は管理しているわけですが、この六件についてはそこのところのチェックの問題もあったのかなとは思います。
第196回 参議院 厚生労働委員会 第17号
○政府参考人（酒光一章君） 一人の事業所しかないのに最長と最短が違うというケースが私どもが調べた感じでは二つございますけれども、それを見てまいりますと、一つは、例だけ申し上げますと、一つは学習塾ですね、学習塾の教室なんです。ですから、教室そのものは小さいので一人しか働いていないということは十分考えられます。調査票上の要領を見ますと、従業員規模については常時使用する労働者数を書くということになっています。ですから、例えば春休みだけ臨時の講…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 私どものところで再集計の方をさせていただきましたので、その状況でお答えいたしますと、残っているものでいえば、労働局から送られてきた調査票と調査の枚数というのは、混入がない方に合っているような形になっているというふうに考えております。 ですから、これははっきりとしたことはわかりませんけれども、混入は本省の作業の中で生じたんだろうというふうに考えておりまして、なぜそれが起きたかというと、受け付けのときの処理について、まだち…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 お答えいたします。 今、原票に当たる当たり方は、そこに書いてある番号に基づいて当たっているわけなんですけれども、この番号を振られたのが、調査の集計を行う機関、委託している機関がございますけれども、そこに送った段階で多分振られたというふうに考えております。ですから、送られる段階で既に混入があったので、混入されたものにも番号がついていたと。 ちょっとわかりにくいでしょうか。ダブりがあるわけですけれども、ダブられた双方に違う…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 今回の調査に当たりましては、調査設計に基づいて、事業種とか規模別に事業場数を決めて、各労働局で、この規模この業種のこのカテゴリーに相当する事業場を幾つ選べというような指示をしておりまして、その指示に基づいて、各監督署が台帳を持っておりますので、その台帳から無作為抽出をする、そういうやり方をしております。 ですから、本省で事業場まで指定しているものではない。数は当然管理をしているというものですので、数の管理は、先ほどの返…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 今委員がおっしゃったのでいえば、調査設計の段階で規模別あるいは業種別の抽出率を決めておりますので、層化抽出の方法をとっておるわけです。 層化抽出の中で、そのセルに決められた事業場数をどうとるかというのは、無作為抽出をやっておりますけれども、通常のやり方ですと、番号を振っているものを何番置きにとるという、今委員がおっしゃった系統抽出の方法をとる場合と、あとは本当にガラガラポンとやって、乱数か何かを使って無作為にとる場合、…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 局もこの仕事を初めてやっているわけではないので、本省においては局を信用して作業をやらせているというふうに認識しておりますし、特にそれで問題があるというふうには聞いていないというふうに、こちらの方では聞いております。
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 お答えいたします。 今となっては本当に正確なところはわかりませんけれども、状況的なことで申し上げますと、調査票を委託会社に送るに当たって、手元にコピーを持っていた方がいいだろうということで多分コピーをしたんだと思います。そのコピーを手元に置くべきところを過って業者の方に送ってしまったということではないかと思っておりまして、業者の方ではそのチェックができていないので、違った調査票だということで、これは全部原票だということ…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 委員の御指摘は、本来同じ事業場の調査票なのに、名前だけ変わっているんではないかという御指摘だと思いますが、それはあり得ないというふうに考えております。 なぜあり得ないかといいますと、我々集計するときには事業所、要りませんので。我々が推計したんじゃないんですけれども、業者が集計したんですけれども。データの処理の段階では事業所名は入っていないんですけれども、調査票そのものには事業所名が入っているわけです。今回はそれもチェッ…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 お答えいたします。 統計学的にいわゆる標準誤差に基づいて差の検定を行うということで申し上げますと、特に一年の方につきましてはかなりの差がありますので、これについては明らかに差があるということで……（岡本（充）委員「一カ月も差があるよね」と呼ぶ）一カ月につきましても、このデータであれば差があるというふうになっていると思います。厳密にはちょっと計算しないといけませんけれども、恐らく差があると思います。
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 もともと委員が御指摘いただいた事象というのは、全体から見ればまれな事象ということになります。その事象を推計するのに、本当にその前提で意味がある推計になるのかというのについては十分な検証が必要だと思っておりまして、委員会で御答弁できるようなところまで、私どもとしては自信を持った数字は申し上げられないということだと思います。
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 先ほども申し上げましたように、非常にまれな事象、今回の調査結果においてもまれな数字にしかなっていないわけでありまして、もとになる、例えば個人でこういうようなケースというのがどの程度あるのかというのは、そもそも、もとになるデータが存在しないわけですね、うちの調査以外に。ですから、仮定を置くにしても、本当にただ仮定を置いただけで、その仮定がそもそも正しいという証拠が何もないということになります。 ですから、場合によったら、…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 この二群間というのは、岡本議員が資料をつくられたときのデータと、今回六件精査しておるデータということでしょうか。 答弁は結局同じになるんですけれども、通常、カイ自乗検定というのは、委員はもう十分御承知だと思いますけれども、二つの標本群の構成比とかそういうものに差があるかというのを一括して検定する手法であります。 その手法は、通常は、原データといいますか、要するに個票データを使ってやることなんですけれども、今回、ここで行…
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 委員の御指摘は、六件がこのどこの分類に入っているか、そういう御指摘……（岡本（充）委員「違う、違う」と呼ぶ）違う。それとも……
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 済みません、私の勉強不足かもしれませんけれども、これのオッズ比というのは何を言っているのか、いま一つちょっと私にはわかりません。
第196回 衆議院 厚生労働委員会 第24号
○酒光政府参考人 先ほど申し上げたお話でいいますと、抽出倍率といいますか、逆の、復元倍率は掛けていないので、それだけで言えば、教科書的な意味でいえばカイ自乗検定を使えるんだろうと思っておりますが、ただ、普通、カイ自乗検定は、先ほども申し上げましたように違った標本群で差があるかどうかを通常見るものになります。 今回は……（岡本（充）委員「違っているの」と呼ぶ）違っていなくて、精査前の標本の一部を取り除いたのが精査後の標本なので、いわばサブ…
第196回 衆議院 総務委員会 第11号
○酒光政府参考人 お答えいたします。 公的統計につきましては、統計法第二条第三項に定義規定がありますけれども、この調査、平成二十五年度労働時間等総合実態調査という調査になりますけれども、これは、この統計法第二条第三項に規定する公的統計に該当するものと考えております。