令和6年3月27日（水曜日）11:00～

• 【スライド資料】「YOKOHAMA Hack!」における都市インフラの取組について～下水道マンホール蓋の型式判定・異常判定・劣化予測の実証実験結果～ （PDF：889KB）
• 【記者発表】デジタル技術を活用した下水道マンホール蓋の“型式判定・異常判定・劣化予測”に関する実証実験を完了しました！

※敬称略

政策局報道課長　矢野：
はい、それでは定例会見を始めます。市長お願いします。

市長：
はい、本日、１件ご報告事項ございます。YOKOHAMA Hack!における都市インフラの取組についてご報告をさせてください。本市は横浜DX戦略のもとデジタルの恩恵がすべての市民にいきわたるようにする、その方針のもとですね、これまで様々な取組を進めてまいりました。特に民間の技術を本市のニーズと掛け合わせる、そういったことを可能にするためにYOKOHAMA Hack!というプラットフォームを作りまして、これまで進めてまいりました。最初１件、２件の案件から細々、１件、２件からスタートしたんですけども、現在20件近くまでですね、今プロジェクトが進行しております。このニーズ、行政、大都市として様々な行政課題、地域課題がございます。こういったニーズ、課題がある、解決したい。一方で技術、例えばAIを使った技術とか、そういったものを含めて、そういったシーズを持っているのが民間であると。そこをマッチングさせる場っていうのがYOKOHAMA Hack!であります。令和５年の３月末で443人の会員数だったんですが、９か月ほど12月末時点で751人にまで、倍まではいきませんけども増えてきています。ですので、この仕組みというのがですね、かなり民間の方にもですね、注目をされているというふうに聞いております。本日はですね、昨年８月から開始いたしました下水道のマンホールの蓋をですね、どう劣化を判断していくのかっていうプロジェクトに関して結果が出ましたのでご報告したいというふうに思います。今回のマンホールの蓋に係る実証実験は、４つの企業様のシーズを活用して実証実験を行ったという次第でございます。以前に一度説明をしておりますが、今回すみません再度どういった実証実験だったかをご説明させていただきます。市内には下水道のマンホールが約54万か所ございます。54万か所というのが設置してから経年的に劣化していきますので、老朽化が進みますと、やがて錆、それからあとガタツキ等が生じて、道路機能を阻害する可能性があります。ですので、これまではですね、土木事務所の職員が個別にパトロールをして目視で現場調査をして、その見て交換時期を判断していたというのが、どこの行政もそういうやり方をしていたと思いますが、そういった人間の目で見て交換が必要かどうかっていうのを判断すると、そういった手間のかかる作業を丹念に行っておりました。これをAIを使って、画像とAIを使って解決できないかと、そういった実証実験でございます。画像データ、マンホール54万か所の画像データが例えばあったとして、それからあとは学習用データっていうのは、もう既に交換が必要かどうか、イエスかノーか、このマンホールの蓋があり、それは専門家の目から見て、交換がイエスなのか、ノーなのか、ラベルが貼られている、言ってみれば回答ですよね。回答があって、その回答と、今、目の前にある画像データを突き合わせて、この今、目の前にある画像データが、交換が必要なのか、どうかっていうのを自動的に判断してくれるっていうのが、そういうイメージであります。正解は既に専門家、土木事務所の職員が見て、これ交換必要、交換必要じゃないっていう、そのラベルを付けています。そういう正解のデータを基に、今、目の前にある画像データがこれ交換必要なのか、どうかっていうのが予測できれば、都度ですね、パトロールをしなくても済むと、そういうものことが可能になり得るかもしれないと思って始めた実証実験であります。この実証実験で行ったのは、まずいくつか、３つのカテゴリーに分かれておりまして、マンホールのまず、蓋のパターンがあるんですね。このコンクリートとか、あとはこれ亀甲模様とか、YO模様とか、あとベイブリッジの模様とか、まず蓋の型式判定をします。これは比較的いけるんじゃないかなと、いけるんじゃないかというのはAIを少しやってた人間としてしてもですね、そんなに難しくはないだろうと思います。例えば、このベイブリッジであれば、このベイブリッジだっていうふうに、それが正解というか、ベイブリッジの型式ですっていうふうな正解がついてて、今、目の前にあるマンホールがYO模様なのか、ベイブリッジなのか、亀甲模様なのかっていうのは判断するのは、そんなに難しくないんじゃないかなっていうのは皆さんから見ても、想像できると思います。まず、その型式判定ができるかどうか。それで次にですね、異常判定ができるかどうかっていうのを調べました。これですね、錆びている、錆がどれくらい進行しているのかどうか、これも今までは人間の目で見て、職員の目で見て、判断していましたし、摩耗に関しても同様に人間の目で見てたんですけれども、これをですね、画像データがありますので、それを錆の濃淡とか、あと錆の割合ですね、フラクションがどれぐらい、割合がどれぐらい進行しているかどうか、そういったことを可視化して、見える化する。摩耗に関しても同様であります。もし例えば摩耗なんかですと、この白いところが磨耗してるところなんですよね。この白い、今、赤枠で囲ってありますけれども、赤枠、どのぐらいじゃあ磨耗が進んでるのかっていうのは、要はそこの白い点々の面積がものすごく多ければ赤枠の中はすごい摩耗が進んでいるということになります。ですので、これも今まで人間の目で見て判断していたものを、画像で見える化することによって、データ化することによって、AIのほうで判断してもらうと。そういったことが可能になり得るかの実証実験です。この１、２はですね、今、目の前にあるマンホールがどういう型式か、それから異常があるかどうかっていうところを判断する。今を判断するものでありまして、この３の劣化予測に関しては未来の予測であります。蓋の情報とか、設置の状況とか、マンホールっていっても設置されてから何年経ってるっていうのがバラバラじゃないですか。それ例えば、ベイブリッジの模様で何年経ってこんな感じになって、何年経つとこんな感じになってっていうのが、マンホールごとにいろいろデータ集めれば、時系列でデータが集まってきますので、今、目の前にある、このベイブリッジの蓋が今はこのぐらいだよねと、それが５年後にどうなるのか、10年後にどうなるのかっていうのは、予測は理論的にはできるんだろうと思います、こういうふうに経年劣化していくだろうと。それがもし可能になれば、今から８年後ぐらいに取り替えた方がいいですよねっていうことが予測できます。８年後に例えば取り替えるっていうことであれば来年再来年にはそこをパトロールして別に注意を払わなくてもいいっていうことになりますし、いろいろ見てですね、都度都度パトロールしてっていうことを繰り返すんではなくて、こういったデータとAIの技術を使って予測までできるんじゃないかということで始めたプロジェクトであります。それでまず型式の判定に関しては最大で10個の分類があるんですけれども、これに関しては、判定は可能でありました。コンクリートからこの９のデザイン、10の高機能、いろいろなマンホールのパターンがあるんですけども、型式があるんですけども、こちらに関しては、やはり判定は、区別は可能であったと。目の前のマンホールがあります。それが３番ですか、９番ですか７番の型式ですかっていうのはそこに関しては問題なくAIのほうで分類は可能であったと。それから、次の２の異常判定なんですけれども、これ今、一例を示しております。これ今、マンホールがあるんですが、これをですね、錆が強いところ、錆が弱いところで、ちょっと分けて、今、それぞれ白で塗ったところであります。錆がですね、こちらの錆が強いところがここ白でバーッて表されていまして、それが大部分を占めているので、これは劣化しているなっていうのが分かります。一方、この錆が弱いところは、この８パーセントぐらいしか占めてないっていうところで、だいたいこれ錆がかなり進行しているなっていうところが、この画像のデータさえあれば、もう判定できるようになると。それから摩耗の判定に関してもAIでですね、これ摩耗ありが、こちらの写真で、こちらが摩耗無しなんですけれども、そちらに関しても磨耗しているのか、していないのかっていうところは、画像のデータがあれば十分に判定は可能であろうということが分かりました。それから、これは未来の予測なんですけれども、劣化予測ができるかどうかであります。これ、劣化予測が当たっているか、どうかに関しては10年経たないと正解データを得られませんので、あくまでこういった予測が可能になるということでありますが、画像データがあれば、既に市が持っている画像データがありますので、それが例えば過去10年前と今、どれくらい摩耗が進んでいるのか、劣化が進んでいるのかっていうのは、ある意味正解がありますので、今、目の前にあるマンホールの蓋が10年後にどうなるのかっていうのも比較的予測は、そんなに外さないんじゃないかなと思っています。それで、これですね、一例なんですけれども、点の数はマンホールです。マンホールの一部です。青が劣化が小さい、黄色が劣化が中、赤が劣化が大きいっていうところが、10年ぐらい経ちますとかなり黄色や赤が増えていくということが分かります。特にですね、こういう区画ごと固まったエリアに同じような劣化状態のマンホールが固まるということも分かりますので、そうするとその区画をですね、ある程度、集中的に取り替えていくっていうような、予想が働いて、作業もしやすくなるだろうというふうに思います。錆が、こちらもですね、予測なんですけれども、錆があってこの点の数はマンホールの数です。点の数はマンホールの数で、これイメージですね、イメージで錆の発生割合が高い群と低い群に分かれて、そうするとある一定以上の発生割合、錆の発生割合が高いところの群を、このグループをですね、５年後に集中的に変えていこうとか、そういった計画も立てやすくなるだろうというふうに思います。もちろんこんなにパカッと別れるかどうか分かんないんですけれども、実際には、錆の発生確率が20パーセントから80パーセントぐらいまでバーって横並びになっていますので、どっかで切ってですね、切ったところよりも上の発生確率のところ替えていくっていうような意思決定が必要になると思うんですけれども、ともかく、こういうふうに見える化すれば、人間の、我々の職員の判断もしやすくなりますし、職員の作業時間の低下にもつながると思います。４社のほうにご協力をいただきまして、それぞれの企業さんで精度に関しては結構違うっていうことが分かりました。これは使っているAIモデルが違うんだろうと思います。どういうAIの解析の仕方よるかによって、予測精度も違ってきますので、それはしょうがないかなと思いますが、このいくつかの企業さんがあって、それが、それらと実証実験をやってみたところ結構違うんだなっていうことは分かりました。これらがもし実用化できれば、例えば現状4,000時間だったものを、1,000時間に短縮できるとか、大きな職員の作業時間の短縮につながりますので、大幅な作業時間の削減をですね、別のことに使えたりするなど、行政を行っていく上でも大きなメリットがあるものと考えております。今後の展開なんですが、AIを活用することで型式の、型の判定とか、異常の判定、それから劣化の予測などが可能になり得ると。それによって業務の効率化を図ることが可能になります。何か起こってから対応するということも必要なんですが、何か起こる前に事前に予測をして予防をする、いわゆる予防保全型の維持管理というものを今後、取り組んでいきたいというふうに考えております。今回の実証実験で得られた成果を活用していくことで、下水道マンホールの蓋に起因する事故を防止して、市民生活の安全、安心につなげていきたいというふうに考えております。こちらに関する説明は以上となります。

政策局報道課長　矢野：
はい、それではこの件についてご質問お受けいたします。いつものお願いになりますけれども、ご発言の際にはお手元のマイクのスイッチのご確認だけお願いいたします。ではまず、幹事社からお願いします。

神奈川新聞　武田：
ありがとうございます、幹事社、神奈川新聞、武田です。２点、お伺いします。１点、最後にご説明いただきましたが今後のAIの本格活用というか、実装に向けた見通しがあれば改めて教えてください。

市長：
ご質問ありがとうございます。こちらのマンホールの蓋の現場作業への導入に関しては、令和６年度中にですね、導入を目指したいというふうに考えております。４社から様々なご意見を、ご提案をいただきました。この４社に限らずですね、こういった民間企業様のシーズをどう行政のニーズに活用できるのかっていう、今後様々な取組を進めていきたいというふうに考えています。

神奈川新聞　武田：
ありがとうございます。続いてもう１点が、１つ前のページで時間がおおむね４分の１に削減できると。削減した時間をどのように活用されていきますかっていう。

市長：
はい、まず年間3,000時間、これも今の予測なので、もっともっと私は削減できると思ってますが、この数千時間にわたる効率化が可能になれば、点検箇所の数をですね、もっともっとスピードアップできると思うんですよ。ですので、多くの点検箇所数、見れるようになるかと思いますし、また、作業時間が減れば職員の働き方改革にもつながるというふうに考えておりますので、AIによる効率化っていうのは今後も必須だというふうに考えています。

神奈川新聞　武田：
ありがとうございます。幹事社からは以上です。

政策局報道課長　矢野：
その他、いかがでしょうか。朝日さん。

朝日新聞　堅島：
朝日新聞の堅島です。２点あります。１点目は、現場の作業時間ってことですけども、これまで人数としては、どれぐらいの職員が、年間延べ何人ぐらいが現場作業にあたっていたのかとかであったりとか、どれぐらいの人数がこれで削減できるのかっていうのは分かりますか。

市長：
今、６万枚を見るっていう計算で、このぐらいの時間掛かるのが、このぐらい減りますっていうようなデータになっています。ですので、今後ですね、６万枚しか見られないのかっていうことが、また、６万枚もなんですけど、人手が掛かってますので。この数自体をもっと増やしていけるのかなと思います。ですので、６万枚見るのであれば、この時間がこの時間に減らせるっていうことなんですけれども、そもそも６万枚の枚数が結構変わり得ると思うんですよね。ですので、一概に何時間、あるいは人工をこれから、例えばこんなぐらいに劇的に減らせますとか、そういうちょっと単純な試算は難しいのではないかなと思っています。いずれにしても、職員の作業効率が圧倒的に高くなりますので、働き方改革にはつながることは間違いないと思います。

朝日新聞　堅島：
ありがとうございます。もう１点が以前のこの河川の土砂量の調査のときっていうのは、他の自治体への展開っていうのも言及されてましたけれども、今回のこのマンホールに関しては他自治体への展開については、どのように考えられてますか。

環境創造局下水道管路部長　井深：
ご質問ありがとうございます。環境創造局下水道管路部長の井深と申します。他自治体への展開でございますけれども、現時点で今このような取組を試行的にされているという自治体が一応、今３つほどあるというふうには聞いてございます。ただ、皆様やっぱりまだ本格的な導入というのはされておりませんで、そういう点では、今回、私どものほうでやっている実証実験はですね、先行的に進められれば全国展開というのも可能になるかというふうには考えております。

朝日新聞　堅島：
ありがとうございます。

政策局報道課長　矢野：
その他、いかがでしょうか。読売さん。

読売新聞　田川：
読売新聞の田川です。３点ほど質問させていただければと思います。１点目は、今年度中の導入を目指すということだったんですけれども、今回実験に参加した４社に限らず事業者を募集か何か、入札にかける、もしくは随契で公募するっていう理解でいいんでしょうか。

環境創造局下水道管路部長　井深：
ご質問ありがとうございます。今、現時点ではですね、４社の皆様に様々なご提案をいただきました。これらの提案も含めましてですね、今後ですね、どのような形で、入札にするかという、入札の方式なども含めてですね、検討した上で６年度中に検討を進めていきたいというふうに考えております。

読売新聞　田川：
ありがとうございます。２点目なんですけれども、異常判定のところで調査業務で適用できる精度の判定が可能だというふうに判断したというふうにあるんですけども、元々どれぐらいの精度であれば、実際の調査業務で適用できるっていうふうに見てらっしゃったんですか、例えば何パーセント以上ですとか。その異常判定のところに関連しまして、リンクスの異常判定の精度が出てないんですけれども、このパーセンテージが出せないのは何か理由があるんでしょうか。

環境創造局下水道管路部長　井深：
はい、まず、どの程度の異常の度合いを見込んでいたかということかと思うんですけれども、今のところ異常の度合いというのがですね、今回４社のご提案をいただいた中でですね、例えば錆の件に関しますと、錆のあり、なしという判定の仕方、それから、１社さんについてはですね、錆の劣化度というのは独自の技術で判断できるような数値化したということもございますので、ちょっとそこの程度についてはですね、今回の実証実験では、どの程度というのは私どものほうでは、まだ判断基準としては持っておりませんでしたので、今回ご提案をいただいた中で、判断基準というのを検討していきたいというふうに考えています。それから、リンクスさんの検討結果でございますけれども、リンクスさんの場合はですね、異常の判定につきまして、錆の強い、中くらい、弱いというものを図式、グラフ化した形での判断というような形でご提案をいただいておりますので、ちょっとここは数値化というよりは、こういうグラフの中でどこの範疇に入るかというような形で判断をしたいというふうなご提案をいただいております。

読売新聞　田川：
すみません。では、一応確認なんですけども、元々、例えば90％以上の精度が確保できるようであれば採用しようとか、そういうふうに決めていたわけではないけれども、各社から上がってきたデータを見ると、かなりの精度で判定できているようだったので、今回、本格導入を決めたという理解でよろしいでしょうか。

環境創造局下水道管路部長　井深：
はい、そのとおりです。

読売新聞　田川：
ありがとうございます。

政策局報道課長　矢野：
その他いかがでしょうか。神奈川新聞さん。

神奈川新聞　武田：
すみません、神奈川新聞の武田です。前回もお伺いしていたかもしれないんですが、今、横浜市で持たれているマンホールの画像データっていうのは、どれぐらいあるんでしたっけ。

環境創造局下水道管路部長　井深：
今、私どもの方で持っております画像データっていうのは、約30万枚の蓋の画像データを持っております。

神奈川新聞　武田：
ありがとうございます。54万か所のうちの30万か所ってことですかね。

環境創造局下水道管路部長　井深：
はい、そうでございます。一応、今、この30万か所というのは、通常、下水道管の清掃業務、これを行う際にマンホールの蓋をどうしても開け閉めしますので、その際に、マンホールの蓋を開け閉めする際に撮影したものが資料として残っておりまして、それが30万枚の蓋の分ということになります。

市長：
ちょっと補足しますと、それが今、学習用データっていうことですね。今の質問に関連しますと、学習用データも今後増やしていかないといけないと思いますね。そうすると、より精度が高まっていくと思います。

神奈川新聞　武田：
ありがとうございます。

政策局報道課長　矢野：
その他、いかがでしょうか。時事通信さん。

時事通信　廣野：
時事通信の廣野と申します。ご説明ありがとうございます。今回のマンホールの蓋の異常判定と劣化予測なんですけど、他に市が所有しているマンホール以外で、例えば公共インフラだったりとか何かで、この技術を活用できるものとか、他にも画像判定が使えそうな物っていうのはありますでしょうか。

市長：
デジタルの方で。どういったものをやっているのか、お願いします。

デジタル統括本部企画調整部担当部長　古石：
デジタル統括本部企画調整部担当部長の古石です。今現在ですね、このYOKOHAMA HACK!の中で、先ほど市長からのご説明にも19件のプロジェクトが進行しているというお話をさせていただきましたけれども、各所管課からこういう課題があるという相談を日々受ける中で、これは民間企業さんのアイデアをもらうと良いんじゃないかっていうことで、YOKOHAMA HACK!の取組をやっております。なので、この取組をまた庁内にも発表していく中で、各所管課のほうから、こういう技術があるんだったらうちの方にも使えるかもしれないということで、こちら今回のマンホールの技術を応用した、また課題解決というアイデアが庁内の中でも、オファーがあるかもしれませんし、そういった点で、この取組の効果をですね、広く発表していくことで、先ほど他自治体というお話もありましたけれども、庁内でもですね、似たような課題の解決に使っていこうというふうにやっているのが、YOKOHAMA HACK!の取組でございます。今、具体的にこの技術を使った、見込んでいますというものはご説明できませんけれども、今後そういうものも波及効果として期待しているところです。

時事通信　廣野：
ありがとうございます。

政策局報道課長　矢野：
その他、いかがでしょうか。よろしいでしょうか。それではこの件の質疑はこれで終了します。事務局、入れ替わりますので少々お待ちください。

政策局報道課長　矢野：
それでは、一般質問に入ります。複数ご質問ありましたら、まとめてご質問いただければ幸いです。ではまず、幹事社からお願いします。

神奈川新聞　武田：
幹事社、神奈川新聞の武田です。自死事件の件、２点お伺いします。１点が、前回の市長会見以降で、議会でも市教委の対応への非難があったり、市立の学校で自死件数が41件あったという事実が明らかになって、改めて市長としての見解、所感を伺えればと思います。もう１点が、議会でも、既に自死している41件、今回の件を含めないと40件になるかと思いますが、再点検をするという意向が示されているかと思いますが、その再点検を市教委が中心となって担うと信用性が担保できるのかという疑念があるかと思いますが、市長としてどのように再点検を進めていくのかというお考え、２点伺えればと思います。

市長：
はい、ご質問ありがとうございます。昨日も含めてですね、市会で、多くのご指摘をいただきました。関係者の対応を含めですね、今後、まず調査をし、教育委員会の体制というものを、いじめに関する対応の姿勢というものを見直さなければいけないと考えております。この間、多くのご指摘やご意見をいただきました。それらにつきましては、真摯に受けとめた上で、教育委員会の体制をですね、しっかりと見直していきたいと考えております。今後ですね、二度とこのようなことが起こらない仕組み、体制づくりを、これの構築が急務であると考えております。あと、２点目のご質問に関してですね、その基本調査を、過去に起こりました自死に関してですね、改めていじめが関係していなかったのかどうか、それに関する再点検を行うわけですが、今後、４月からの新たな教育長のもとで、過去の自死事案についてしっかりと点検をするようですね、強く指示をいたします。その上で、結果の透明性に関してですね、十分担保されるよう、強く求めていきたいというふうに思います。点検にあたりまして、第三者を入れるかどうか、その点検方法、スケジュール感を含めてですね、そこに関しても、私自身も、その体制に関しては、報告をもらいながら必要な対応をしてまいります。

神奈川新聞　武田：
ありがとうございます。幹事社からは以上です。

政策局報道課長　矢野：
それでは各社、いかがでしょうか。読売さん。

読売新聞　田川：
読売新聞の田川です。新年度のことでちょっとお教えいただければと思います。ライドシェアに関してなんですけれども、国交省が３月の14日に横浜ですとか、川崎市などでライドシェアを進めるっていう発表しているんですけれども、以前、市長は国に検討を求めるっていう発言をされてたと思うんですけれども、今般ライドシェアを横浜で始まることになったっていうことに対する市民の交通の利便性に、向上に資する期待感っていうのを、まず市長から教えていただきたいのと、それからですね、ちょっとテクニカルなことなんで、もし担当部局の方がいらっしゃればというところなんですけれども、実際にいつぐらいから始めるのかですとか、あと昨日は三浦市がライドシェアの登録申請をしてるっていうふうに承知しているんですけれども、そのあたりのスケジュール感がどうなっていくのかが、もし分かる方がいらっしゃれば教えていただければと思います。

市長：
はい、ご質問ありがとうございます。ライドシェアについては今後のですね、不足する地域交通のニーズを埋め合わせるための大切な手段の１つになり得るのではないかと考えております。まず、本市ではクルーズが寄港したり、あるいは、にぎわい局を中心に大きなイベント等を開催することが多くなっておりますので、横浜は、特有だとこれは思うんですけど、多く来街者が横浜にお越しいただいて、その方々の多様な移動ニーズというものが生じます。それから、交通不便地域もですね、郊外部を中心に少なからずございますので、こういった方々の移動ニーズを埋め合わせる重要な手段としてライドシェアに期待をしております。今後、導入にあたりましては、まだ具体的な内容がですね、国からもまだ十分に明らかになっておりませんので、国の通知等が来れば、きちんとそれを踏まえてですね、速やかにライドシェア導入に向けた制度設計を図っていきたいと考えております。どれぐらいのタクシー会社さんが参画してくれるかっていうような、そういった実質的な問題もありますし、国としてどういった枠の中で各地方自治体のほうにライドシェアを行わせるように考えているのか、そういった枠組みが明らかになり次第ですね、速やかにライドシェアの実験を開始したいなというふうに思っております。

政策局報道課長　矢野：
所管部署、この場におりませんので、後ほどご案内させていただきます。

読売新聞　田川：
ありがとうございます。

政策局報道課長　矢野：
その他、いかがでしょうか。日経さん。

日経新聞　二村：
日経新聞、二村です。４月に横浜ＢＵＮＴＡＩ、開業をすると思いますが、こちらについて一言、改めてお伺いさせていただいてもよろしいでしょうか。

市長：
ご質問、ありがとうございます。旧文体ですね、横浜文化体育館、文体のほうは多くの市民の皆様が、成人式を挙げられた場所ですし、また多くの、有名なスポーツイベントとか、コンサートが行われた横浜市民の記憶の一部であるというふうに思います。文体が今度、横浜ＢＵＮＴＡＩと新しくなりました。この横浜ＢＵＮＴＡＩに関しては、多くの市民の皆様にお越しをいただいて、スポーツとかエンターテイメントを楽しんでいただく場になりますし、また、にぎわいづくりの拠点にしていきたいというふうに考えております。武道館もありますし、横浜スタジアムもありますし、Ｋアリーナをはじめ、多くの音楽施設がございますので、回遊性という観点であの場所にですね、横浜ＢＵＮＴＡＩができたことに関して大きな期待を持っております。

日経新聞　二村：
ありがとうございます。

政策局報道課長　矢野：
その他、いかがでしょうか。神奈川新聞。

神奈川新聞　加地：
神奈川新聞の加地です。よろしくお願いします。いじめ自死に関連して伺います。今後の関係者の処分についてなんですが、第三者委の報告が公表されてから、議会で議論が深まるにつれ、様々ないじめ防止対策推進法違反と見られる行為が複数明らかとなっています。職員の方に関しては、今後、誰がどのように関与したかっていうのを、事実を精査していくにせよ、教育委員会を代表する立場であった教育長の責任っていうのは、皆さんすごく問われているところで、市長として、鯉渕教育長３月末で退任されますが、鯉渕教育長自身の責任であったり、処分に関してどのようなお考えをお持ちなのか教えてください。

市長：
はい、まず、速やかに検証と事実関係の調査を行った上で、精査を行った上で、その報告をもってしっかりと対応していきたいと考えております。

神奈川新聞　加地：
すみません、ちょっとは分かっていないのが、残り日数は少なくなっていて、鯉渕教育長が退任されてからも、市として何らかの処分っていうのはあり得るのでしょうか。

市長：
検証の結果を踏まえて、適切に処分の有無に関して判断をしていきます。まず、精査、事実関係の精査を速やかに、これはスピードが求められると思います。そのスピードが求められる条件のもとで、事実関係の精査をしっかりと行って、しっかりと判断をしていきます。

神奈川新聞　加地：
ごめんなさい、事実関係の精査っていうのは具体的に言うと、どういうことを。

市長：
関係者へのヒアリングや、それ、結果を受けて教育委員会目線の判定になってないのか、第三者の目を入れて、そういったことをスピード感を持って、調査しなければいけないと思います。

政策局報道課長　矢野：
その他、いかがでしょうか。よろしいでしょうか。それでは、以上で定例会見終了します。ありがとうございました。