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インバウンドに対応したベジタリアン/ヴィーガン対策に関する質問主意書
衆議院 第197回 第102号趣旨が明らかではない ×1承知していない ×1
質問本文
政府は、平成二十八年三月に策定した「明日の日本を支える観光ビジョン」において、二千二十年訪日外国人旅行者数四千万人、旅行消費額八兆円等の大きな目標を掲げている。そして、平成三十年六月に公表された「観光ビジョン実現プログラム二千十八」において、平成二十九年の訪日外国人旅行者数が、二千八百六十九万人、旅行消費額は四.四兆円と五年続けて過去最高を記録し、二千二十年四千万人の目標が視野に入ってきたとし、インバウンド消費を更に拡大していくことが重要であると記している。
このような近年の訪日観光客の急激な増加に伴い、ベジタリアン/ヴィーガンの観光客も非常に増えている(「トラベルジャーナル」誌によれば、二千十七年度の訪日観光客約二千八百七十万人のうち、約百三十万人がベジタリアンで、約七十九万人のムスリムより多くなっている。)。
しかし、我が国行政レベルでのベジタリアン/ヴィーガン対応は、ハラルに比べ必ずしも十分であるとはいえず、訪日客から「ベジ対応の店やメニューが圧倒的に少ない」、「どこに行けばベジ料理を食べられるのか分からない」等の不満の声が多数寄せられていると聞いている。また、「和食を食べたいのだが、鰹出汁を使っているため、食べられず残念である」との声も寄せられていると聞く。
さらに、食の面でのインバウンド対応と関連して、消費する側の利便性と安全を確保するため、ベジタリアン/ヴィーガンやハラル等についての「認証制度」を整備しつつ、コンタミやアレルギー事故、認識の混乱、認証の乱立などを防ぐ必要もあると考える。
また、二千六年FAO(国連食糧農業機関)報告書によれば、「畜産業が地球温暖化の主原因」とされており、また、先月韓国仁川での国連IPCC(気候変動に関する政府間パネル)会合で出された報告書でも、地球温暖化を食い止めるため個々人がとるべき行動として、「肉・牛乳・チーズ・バターの購入を控える」との項目をトップに挙げている。
内閣府では二千十七年四月から、東京都庁では二千十八年十月からそれぞれ職員食堂でベジタリアン/ヴィーガンメニューの提供を始めており、いずれも地球環境保護の観点を打ち出している。また、ドイツの環境省は昨年から公式行事での食事をすべてヴィーガンに切り替えたとのことである。我が国の環境省でも、様々な地球温暖化対策を提唱している。
そこで、以下、質問する。
一 ベジタリアン/ヴィーガン対応によるインバウンド消費拡大に関連して
1 政府が二千二十年の訪日観光客数四千万人という目標を掲げ、インバウンド消費の更なる拡大を推進していくためには、「食の面での多様なインバウンド対応」という点からも、また「無形文化遺産としての和食の対外発信」という点からも、早急な対応が必要であると考えるが、この点につき政府はどのように認識しており、また今後どのように対応していく考えか。
2 政府が各自治体や関連団体と協力しながら、統一された検査・認証制度を整備した上で、各レストランや商品等に「認証マーク」を付けるよう指導するとともに、それらを反映したレストランガイドマップも作成する必要があると思われるが、これについて政府は具体的にどのような取り組みを行っているか。
3 ベジタリアン/ヴィーガンやハラル対応について、国や自治体レベルでどのような補助金制度が整備されているか。政府の承知するところを答えられたい。
二 ヴィーガンメニューについて
1 環境省の職員食堂ではベジタリアン/ヴィーガンメニューを提供しているのか。
2 仮に、環境省の職員食堂において前記1のメニューを提供していない場合、今後そのようなメニューを実施する予定はあるか。
右質問する。
政府答弁書
一について
お尋ねの「早急な対応」及び「統一された検査・認証制度」の具体的に意味するところが必ずしも明らかではないが、政府としては、御指摘の「ベジタリアン/ヴィーガン」である者を含め、多様な宗教的、文化的習慣を有する外国人旅行者が、ストレスなく安心して観光を満喫できるよう、食事や礼拝等、様々な生活習慣に配慮した受入環境の整備充実を図るとともに、対応している飲食店や宿泊施設等について外国人旅行者に発信する等の情報提供に取り組むこととしているところであり、これらの外国人旅行者の受入れに必要な基礎的な知識や実践的なノウハウの習得への支援等の取組を行っているところである。
なお、お尋ねの「自治体レベルでどのような補助金制度が整備されているか」については、政府として把握していない。
二について
環境省が入居している中央合同庁舎第五号館の食堂において、現在、御指摘のようなメニューは提供されておらず、また、今後についても、当該メニューが提供される予定はない。
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件名と質問本文の冒頭の意味が近いものを、前もって計算しておいた表から近い順に8件並べました(multilingual-e5-large)。同じ言葉を使っていなくても出ます。論点が少しずれていることもあります。