# 【原著論文】
# 女子大学生の再犯リスク認知に関する検討*
## Examination of Perceived Risk of Recidivism among Female University Students

## 高橋 哲**

## Masaru TAKAHASHI

\begin{abstract}
The purpose of this study is to examine the characteristics of perceived risk of recidivism in the general public in comparison with actual crime statistics. Participants were 280 female university students, and they were asked to estimate risks of reincarceration of released prison inmates within five years using a webbased self-report questionnaire. Results showed that the risks of recidivism were overestimated for sex offenders and drug offenders while they were underestimated for those who committed theft, assault, and arson compared to the actual statistical data shown in the White Paper on Crime. Future research recommendation and practical implications, especially on recidivism risk communication, were discussed.
\end{abstract}

Key Words: recidivism, offender, perceived risk, risk assessment, risk communication

## 1. はじめに

我が国では，近年，安全で安心して暮らせる社会のため, 一度犯罪を行った人たちの再犯をどのように防ぐかということが大きな課題となっている (法務省，2022）。犯罪者の社会への再統合を推進する際には，一般市民に犯罪者の再犯リスクを含めた実像を理解してもらい，その再犯防止打よび改善更生に向けた各種施策への協力を求めていくことが欠かせない。もち万ん，犯罪という不確実な事象に対して一般市民が正確なりスク認知を形成することは容易ではないものの，犯罪者の実像への誤った認識が，世論形成等を介して再犯率の低減に効果のない刑事政策の推進につながり得ることが指摘されている(Cullen et al., 2009)。一般市民を対象として，犯罪者の再犯に関するリスクコミュニケーションを行う際には，そもそも刑事司法の専門家でない人々が再犯リスクについてどのような認識を抱いているか，それらが実態と
どのように異なるのかを明らかにする必要がある。我が国の犯罪リスクに関する先行研究では，これまで，自己もしくは身近な他者を対象にした犯罪被害に遭う主観的確率と被害の大きさの見積もりを示す犯罪被害リスクに焦点が当てられてきた。具体的には，被害リスク認知の規定構造をマクロな観点から検討したもの（阪口，2008; 阪口， 2013），被害に遭う主観的確率と犯罪不安との関連を検討したもの（小俣，2012；島田ら，2004;柴田，中谷内，2019）などがある。そのほか，犯罪発生件数の推定を警察官と大学生で比較検討し， リスク認知研究の文脈から検討を加えたものもある（中谷内・島田，2008）。しかしながら，一度犯罪を行った者が再び犯罪に及ぶであらう主観的確率に焦点を当て，公式統計データとの隔たりについて把握を試みた研究は見当たらない。

北米では，再犯リスクの推定に関する研究が幾つか実施されている。初期の研究では一般市民の

推定再犯率が実測値よりも過大となることが示されており(Roberts and White, 1986)，その後もおおむね同様の傾向が認められている。Jung et al. (2014) は，大学生を対象に刑法・刑罰の知識に関する調査を実施し, 暴力犯罪や性犯罪の再犯可能性を過大に推定する傾向が認められたと報告している。 また，女性は男性よりも高い再犯の推定値を回答する一方, 回答者の刑事司法制度との接触の度合い（講義の受講経験, 自身の係属歴, 勤務歴）は再犯率の推定値とは関連が認められなかったとされる。Fortney et al. (2007)は, 性犯罪歴のない一般市民と性犯罪者自身を対象に「有罪判決を受けた性犯罪者のうちどの程度の者が再び性犯罪を犯すと思うか」と尋ねている。その結果，一般市民は，性犯罪者の約4分の3が新たな性犯罪に及ぶと回答しており，これは報告されている実際の再犯率と比べて遥かに高い推定であることが指摘されている。

このように, 北米の先行研究からは, 一般市民による推定再犯率は過大なものとなりやすい傾向がうかがわれる。ただし，これらの研究はいずれも再犯に至るまでの社会内での期間を限定して尋ねていないこと，再犯とみなされる事象について明確な定義が欠けていること，それゆえに比較対照となる厳密な基準を欠いていること, 対象罪名が限られていることといった課題が指摘できる。 こうした方法論上の課題に加え, そもそも日本と北米では刑事司法体系が異なり, 犯罪の構成要件も当然異なり，それらが人々のリスク認知に影響する可能性があることから, 我が国の公式統計データに即して検討を加えることが求められる。

以上を踏まえ, 本研究では，大学生を対象に罪名別の再犯リスク認知の実態把握を目的とし, 探索的な調査を実施する。こうした再犯リスク認知の特徴を明らかにすることは，犯罪者の再犯リスクを軽視したり，逆に，彼らを「モンスター」と捉えて必要以上に排除したりすることなく, 犯罪者の再犯防止, 改善更生, 社会への再統合に向けた各種施策について，専門家と一般市民とで共に検討していく上での基礎資料となることが期待される。

## 2. 方法

## 2.1 調査対象者

関東圈の 4 年制大学 2 校に通う女子大学生 280 名 (平均年齢 19.7 歳, $S D=1.19$, range=18-23）を対象
にした。

## 2.2 手続

2021 年 10 月から同年 12 月上旬までの間, Web 上の回答フォームによってデータを収集した。具体的には，筆者が講義を担当する大学2校のオンライン授業の終了間際に, 受講者に調査目的に関する説明を口頭で行い協力を依頼した上で, Web 上の回答フォームのURLおよび QRコードを記したPDFファイルを配布・共有し, その場での回答を求めた。PDFファイルは, 司法・犯罪心理学の 2 回目, 全学部共通のリベラルアーツ科目の 10 回目に配布したが，前者では再犯に関する事項を講義で扱う前の段階, 後者ではそもそも犯罪をテー マとして扱わないため, 調査対象者が講義を通じて再犯に関する正確な予備知識を有していた可能性は低いと考えられる。

回答フォームの冒頭に, 研究目的や個人情報保護等に関する説明文を添え，目を通した上で回答してもらうよう依頼した。具体的には，「研究への参加は自由意思であり, 参加しなくても一切不利益は生じないこと」,「得られたデータは研究目的以外には使用しないこと」,「匿名性が担保され個人情報が保護されること」,「参加を途中で撤回して取りやめても差し支えないこと」,「回答にあたっては，他の資料を参照することなく，自身の思ったとおりに回答すること」,「回答の送信をもって調査協力への同意が得られたとみなすこと」を記した。回答に要する時間は5-10分程度が見込まれた。

なお，調査を実施した直前の時期において，本研究で取り上げる再犯率の推定に影響を与えるような出所受刑者の事件がマスメディアで大きく扱われたという事実は確認されなかった。

## 2.3 再犯リスクの推定

調査対象者に主要な罪名を提示し, 各々の再犯率の推定を求めた。ここで，再犯という事象は,刑事司法の段階に応じて, 再逮捕, 再起訴, 再有罪判決, 再収容等のいずれかもしくはそれらを併用して検討されることが多い（高橋，2017）。我が国の刑事司法の統計では, 再逮捕, 再起訴または再有罪判決を基準とした再犯率の指標は見当たらず, 唯一, 出所受刑者の一定期間経過後の刑事施設への再収容を指標にした「再入率」という指標が，犯罪白書において近年公表されている。こ

の指標は，再犯に関する過小見積もりを伴う可能性のある保守的な指標ではあるが，その一方で，日本全国の出所者データに基づく包括的な指標であり，調査対象者の推定との比較を行うための参照基準として採用した。

ここで，犯罪白書における出所受刑者の再入率は「各年の出所受刑者人員のうち, 出所後の犯罪により，受刑のため刑事施設に再入所した者の人員の比率をいう」と定義される（法務省法務総合研究所, 2020)。本研究では「5 年以内再入率」を採用したが，その定義は，ある年の出所受刑者人員のうち, 出所年を 1 年目として, 5 年目の年末までに再入所した者の人員の比率を指すことになる。ただし，犯罪白書の定義をそのまま示すのでは調査対象者にとって難解であるため，本研究では，犯罪白書の定義を損ねない範囲で筆者が書き下したものを使用した。具体的には，「刑務所を出所してから新たな犯罪により再び刑務所に収容されることを「再入所」と呼びます。必ずしも最初の犯罪と次の犯罪が同じ罪名とは限りません。以下のそれぞれの犯罪（未遂を含む）を行った人が 100 人いるとして，刑務所を出所してから 5 年以内に再入所する人は，何人くらいだと思いますか。0から 100 までのいずれかの数字 (整数)を記入してください。」と提示した後で，犯罪白書で再入率が公表されている8つの罪名である窃盗,覚醒剂取締法違反, 傷害または暴行, 強制性交等または強制わいせつ，殺人，詐欺，強盗，放火について，それぞれ推定を求めた。また，罪名を問わない全出所者の平均値についても推定を求めた。

ここで，再犯や再入所という用語は，時に同一罪名の反復によるものとの誤解を生じかねないことから，再犯は必ずしも同一罪名に限定されるものではないことを明示した。また，犯罪白書で扱われる犯罪データには特段の断りがない限り未遂も含まれ，再入率に係るデータにおいても事情は同じであることから，未遂を含めて回答するよう教示した。

犯罪に関する公式統計は未発覚または未申告の事案 (暗数) を捕捉できず，実際の再犯率を過小に見積もる側面があるが(Hanson and Bussiere, 1998),本研究では，一定期間における刑事施設への再入所という公式統計データと調查対象者の主観的な再入率の推定との比較を念頭に置いているため,暗数については特段考慮に入れない形式で尋ねている。

## 2.4 倫理的配慮

本研究は調査の実施に先立ち, お茶の水女子大学人文社会科学研究の倫理審査委員会の承認を得た (受付番号：2021-124)。

## 3. 結果

## 3.1 推定再入率の特徵

Table 1 は，再入率の推定に関する結果を示したものである。

「本研究 $(\mathrm{A}) 」 の$ 欄は, 各罪名を行った出所受刑者について，調査対象者が推定した再入率の平均値，標準偏差，中央値を示している。一方，「白書(B)」の欄は，犯罪白書による公式統計デー夕を示したものである。ここで，再入率は基準とする年によって若干変動するが，研究時点で入手できた最新のデータである平成 27 年に全国の刑事施設を出所した23,523 名の罪名別再入率を採用した。また, 調査対象者の再入率の推定値の平均値 (A) から犯罪白書から求められた実測值 (B)を減じた結果をTable 1 の右端の欄 $(\mathrm{A}-\mathrm{B})$ に提示した。

Table 1 の最下段に示したとおり，全出所受刑者の平均については，犯罪白書の実測値が $37.5 \%$ $(23,523$ 人の出所受刑者のうち 8,812 人の再入者) であるのに対して，本調査の参加者は $33.0 \%$ と実際より若干低く見積もっていた。

罪名別にみると幾つかの特徵が認められる。調査対象者の再入率の推定値の平均値が公式統計データである実測値よりも上方にあるものは, Table 1 の(A-B)の値が正の値をとるものであり,具体的には, 覚醒剂取締法違反, 詐欺, 強制性交等または強制わいせつ，殺人，強盗であった。これらは，調査対象者の再犯リスク推定値のほうが実測値よりも高く，数値上からは過大な見積もり

Table 1 Estimated risk of recidivism

} & $\mathrm{A}-\mathrm{B}$ \\
\cline { 2 - 4 } & $M$ & $S D$ & $M e$ & & \\

強制性交等または & 42.6 & 23.3 & 40 & 17.0 & 25.6 \\
強制わいせつ & & & & & \\
究盗 & 38.5 & 21.9 & 30 & 43.9 & -5.4 \\
傷害または暴行 & 31.8 & 20.1 & 30 & 37.3 & -5.5 \\
詐欺 & 27.9 & 18.7 & 20 & 24.7 & 3.2 \\
強盗 & 21.5 & 17.9 & 20 & 18.0 & 3.5 \\
放火 & 15.9 & 16.2 & 10 & 18.6 & -2.7 \\
殺人 & 13.9 & 14.7 & 10 & 8.5 & 5.4 \\
全出所者の平均 & 33.0 & 17.0 & 30 & 37.5 & -4.5 \\

Figure 1 Cluster mean plots

が示唆される罪名群である。一方で, $(\mathrm{A}-\mathrm{B})$ の值が負の値を示したもの，つまり実測値よりも下方に見積もられた罪名としては，窃盗，傷害または暴行，放火が挙げられる。

正負の符号にかかわらず開差が大きいものとして，強制性交等または強制わいせつが25.6ポイン卜上方に見積もられていたほか，覚醒剤取締法違反が 9.1 ポイント上方に見積もられていた。一方，下方に見積もられたもののうちでは傷害または暴行が実測値との隔たりが最も大きかったが, 5.5 ポイントの差であり，前二者に比べるとその差は小さかった。実測値よりも上方の推定をした人員は,多い順に強制性交等または強制わいせつ $(85.4 \%)$,覚醒剂取締法違反 $(68.6 \%)$, 殺人 $(56.8 \%)$, 強盗 (51.8\%), 詐欺(47.5\%), 傷害または暴行 $(33.9 \%$ ),窃盗 $(38.6 \%)$, 放火 $(33.6 \%)$ であった。

なお，各回答の分布を示すために，Appendix として, 罪名別の回答のヒストグラムおよび確率密度関数の折れ線グラフを示した。

## 3.2 クラスター分析

Table 1をみると標準偏差が大きく, 回答分布の偏りも認められたことから再犯リスク推定の個人差の大きさがうかがわれた。そこで, 調査対象者の類型化を目的に，全出所者平均を除く 8 つの罪名について階層的クラスター分析（Ward法・平方ユークリッド距離）を用いて類型化を行った。 デンドログラムと解釈可能性から3クラスター解を採用した。各クラスターにおける罪名別の推定再入率の平均値を標準化したものを Figure 1 に示した。順に，クラスター1 $(n=108,38.6 \%)$ は全ての平均値が低かったため「低群」, クラスター 2
Table 2 Mean estimated recidivism rates by cluster

 &  &  & 白書 \\

強制性交等または & 21.4 & 49.0 & 68.6 & 17.0 \\
強制わいせつ & & & & \\
窃盗 & 23.3 & 39.4 & 64.2 & 43.9 \\
傷害または暴行 & 18.7 & 31.9 & 55.2 & 37.3 \\
詐欺 & 12.7 & 32.2 & 47.2 & 24.7 \\
強盗 & 9.0 & 21.3 & 44.4 & 18.0 \\
放火 & 6.8 & 13.9 & 35.8 & 18.6 \\
殺人 & 5.1 & 12.4 & 32.5 & 8.5 \\
全出所者の平均 & 19.3 & 34.4 & 55.0 & 37.5 \\

$(n=112,40.0 \%)$ は全ての平均値が中程度であったため「中群」, クラスター 3 は全ての平均值が高かったため「高群」 $(n=60,21.4 \%)$ と命名した。

各クラスターにおける全出所者の推定再入率の平均値と標準偏差は, 順に低群 $(M=19.7, S D=9.7)$, 中群 $(M=34.4, S D=10.6)$, 高群 $(M=55.0, S D=12.0)$ であった。類型間での推定再入率の差異を検討するために, クラスターを独立変数, 罪名を問わない全出所者の推定再入率を従属変数とした一元配置分散分析を行ったところ, 全ての条件間に有意な差が得られた $\left(F(2,277)=220.5, p<.001\right.$, partial $\left.\eta^{2}=0.61\right)$ 。

Table 2 は, クラスターごとに罪名別の平均推定再入率を示したものである。覚醒剤取締法違反,強制性交等または強制わいせつおよび殺人という例外はあるが，実測値に近い推定がなされた項目が最も多かったのは中群であった。ここで，強制性交等または強制わいせつのみは，低群であっても実測値よりも高い推定再入率が報告されていた。最後に, 罪名について上記と同様に階層的クラスター分析を行い，得られたデンドログラムを

Figure 2 Cluster analysis by offense type

Figure 2 に示した。デンドログラムと解釈可能性から，8つの罪名が3クラスターに分類されるものと判断した。第一群が, 殺人, 放火, 強盗であり，いわゆる凶悪犯として分類されるものに相当し, Table 1 に示すとおり推定再入率の平均值が低く，公式統計上の実際の再入率も相対的に低い一群である。第二群が, 詐欺, 傷害・暴行, 窃盗であり，財産犯罪と対人犯罪が混在している。推定再入率は中程度の高さであるが，窃盗のように実際の再入率が高いものも含まれている。第三群は，覚醒剂取締法違反と強制性交等・強制わいせつであり，推定再入率の平均値が最も高い二つである。前者は実際の再入率も高いが，後者は低く, 推定値と実測値の開差が最も著しい。

## 4. 考察

## 4.1 全般的な再犯リスク認知の特徵

本研究の結果から, 罪名によって再入率の推定に大きな幅があること，公式統計データとの比較の観点から再犯リスクの推定が比較的正確なものもあれば，かなり過大に推定されているものもあることが示された。一般に，リスク認知に関する先行研究においては，「恐ろしさ」と「未知性」 という二つの次元がリスクを過大評価することにつながり得るとの指摘がなされている(Slovic, 1987)。本研究では，再犯リスク認知を規定する可能性のある要因を研究設計に十分含めなかったため厳密には論じることができないが，罪名別に，犯罪者の行為が心身にもたらす影響の重大性という観点からの恐ろしさや，身近におらず想像がつかず得体の知れない者であるという未知性の程度が異なり，その点が罪名別の再犯リスク認知のばらつきに影響を与えている可能性を指摘で
き，今後詳細な検討を要する。

回答分布を見ると，再犯リスク認知の個人差が大きいことも示された。クラスター分析の結果を踏まえると，実測値に近い推定がなされた項目が最も多かったのは約 4 割を占める中群であり, 当該群では一部の罪名を除けば実測値に比較的近い推定がなされていた。一方で，約2割を占める高群では全ての罪名において実測値よりも遥かに高い推定がなされていた。特に, 強制性交等または強制わいせつは, 最も控えめな推定を行う低群であっても実測値よりも高い推定再入率が報告されていたのが特徴的である。

なお，専門家による個別事例の再犯リスクアセスメントでは，様々なバイアスが推定に影響を与えることが示唆されている。たとえば, 再犯に関連がありそうに見えるが，実際は余り関連がない要因に着目して判断する (錯誤相関), 目につきやすく想起しやすい特定の要因を重視する（利用可能性ヒューリスティック), 少数の印象的な事例を典型的であると捉えて類似している事例について適用する（代表性ヒューリスティック），先入観と一致する特定の情報に注意を払い一致しない情報を無視する (選択的知覚, 確証バイアス), 再犯したか否かのフィードバックが得られにくく, 自らの判断の成否を確かめづらい環境であること,基準比率の無視などが指摘されている（Murray and Thomson, 2010; 高橋, 2015)。無論, 個別事例の再犯リスクアセスメントと一般市民の総体的なリスク評価では，そこで生じているメカニズムやバイアスが異なり, 精査が必要であるが, 幾つかは共通したものが見出せる可能性があろう。

以下，今回，再犯リスクについて上方への見積もりが大きかった性犯罪と薬物犯罪に焦点を当てて個別に検討する。

## 4.2 性犯罪者に対する再犯リスク推定

本研究においては，性犯罪者の再犯リスクについて調査対象者が公式統計よりもかなり高い値を推定していた。この結果については, 嫌要感情が強く喚起される犯罪であること，他の犯罪類型の者と比較しても，身近におらず想像がつかないがゆえに得体が知れないと認知されやすい可能性があることのほか, マスメディア等で専門家を自称する者が「性犯罪者の再犯率は高い」と主張することを通じて形成されるステレオタイプといった要因が複合的に絡み合っていると推察される。

まず，罪名により喚起される感情に関しては，性犯罪は心身への侵襲性が高く, その被害は後年まで続くものであり，人々が恐怖心や嫌悪感を強く抱くことは当然である。感情ヒューリスティック(Slovic and Peters, 2006)の観点からは, 対象に付随する感情が判断と意思決定に影響するとされるところ, 様々な感情のうち恐怖感情は, 負の出来事を予測不能で統制下にないとみなすことに寄与し, リスクの高い見積もりにつながることが指摘されている(Lerner et al., 2015)。こうした恐怖感情が, 本研究で示された高い推定再入率に寄与している可能性が指摘できる。

そのほか, 本研究の調査対象者の属性が結果に影響を与えている可能性も指摘できる。日本では若い女性が犯罪被害のリスクを感じやすいことを示した研究もあり (阪口, 2008), 本研究の調查対象者が若年女性であったことが強制性交等または強制わいせつの推定再入率の高さに影響を与えた可能性がある。ただし, 性別や年齢の影響については, 男性も含む平均年齢 37 歳の一般市民の性犯罪者に対する認識を調べたLevenson et al. (2007) においても，推定再犯率が実際の統計データよりもかなり高い值を示していたことが報告されており,こうした過剰見積もりは性別や年齢にかかわらず一般的な傾向と捉えることもでき, 今後の詳細な検討を要する。

また，本研究では，（再入時の罪名を問わない）全ての再犯事象の推定を求めたが，一般に，性犯罪は同種の犯罪を反復する者が多いと信じられる傾向があるため高く見積もられた可能性も指摘できる。一般に受け入れられている考えに反して，大半の性犯罪者は性犯罪の再犯を行わないとの指摘がなされている(Harris and Hanson, 2004)。具体的には，性犯罪者の性犯罪再犯率は 3-6年の追跡期間で5-14\% (Hanson and Morton-Bourgon, 2005; Langan et al., 2003), 15 年間で $24 \%$ (Harris and Hanson，2004)であり，他の罪名と比較して突出して高い値を示しているわけではない。再犯を特集とした平成 28 年版犯罪白書によれば，同一罪名再入者（前回入所したときと同一罪名で再入所した者）の割合については，覚醒剂取締法違反 $(39.3 \%)$ が最も高く, 次いで, 窃盗 $(34.3 \%)$, 詐欺 (15.3\%), 傷害・暴行 $(7.2 \%)$ とされており, それに対して, 性犯罪は $4.6 \%$ であり, 北米と同様,他の罪名と比べて高いわけではないことが示されている（法務省法務総合研究所，2016）。性犯罪者の再入率が人々によって実際以上に高く見積もられやすいことは, 再犯防止に向けた施策の選択に影響を与える可能性がある。一概に性犯罪者といっても再犯リスクの高い者からそうでない者までいることを踏まえると，再犯リスクの高い者を特定し, 集中的に改善更生のための資源を投下することが新たな被害者を生み出すことを防ぐ上で有用である（高橋・西原，2017）が, 一律に再犯リスクが極めて高いと捉えられることは場合によっては再犯防止に効果的な施策を阻害するおそれもある。本研究は若年女性層を対象にしたため, ここで得られた結果のみから男性や他の年齢層においても同様の傾向が認められるかは分からず，今後の精査を要するが，専門家が性犯罪者に関する再犯リスクの情報を提供する際には，少なくとも若年女性層においては再犯リスク認知に上方推定が生じやすいことを踏まえた上で丁寧な説明を行う必要性が示唆される。

## 4.3 薬物事犯者に対する再犯リスク推定

覚醒剤取締法違反に関しては，8つの罪名の中で最も高い值が推定されており, かつ, 公式統計データと比較して大きな上方推定が生じていた。覚醒剂取締法違反による出所受刑者は, 主たる罪名の中で最も再入率が高く, その点で, 他の罪名との比較における調査対象者の認識の方向性そのものは妥当であるといえる。それでも, 本研究の結果からは, 100 人のうち 55.4 人と唯一過半数の出所受刑者が 5 年以内に再入するとの推定がなされており，他を上回る高い率が推定されていたことは注目に值する。こうした再犯リスクの過剰見積もりは, 著名人の違法薬物使用による逮捕が煽情的に報道されることや, 教育現場における薬物乱用防止教育が薬物使用の危険性を強調し, 一度使用すると抜け出せないといった恐怖を伴う認識の形成をしてきたことが影響を与えている可能性が推察される。

ここで，一般市民を対象にした疫学調査においては, 日本の違法薬物の生涯使用経験率は西洋諸国の同種調査に比べると低いことが示されている (Peacock et al., 2018; Shimane et al., 2021)。このことは, 公衆衛生や公共安全の観点からは歓迎されるべきだが，他方，薬物問題が身近な社会問題としては認識されづらい点にもつながる。実際, 一般市民が薬物依存に関する情報に触れる機会は稀である。情報を得る媒体がマスメディアに限られが

ちであること，その内容が著名人の逮捕・再逮捕情報であることが多いこと，逆に回復者のニュー スが取り上げられる機会は少ないことなどから，反復使用者を典型的な事例として捉えることが,再入率の過剩見積もりにつながっていると考えられる。こうした実際よりも高い見積もりは，薬物依存者に対するスティグマの付与につながりかねず，そのことが，薬物依存者の援助希求を躊躇させ，孤立させ，かえって違法薬物の再使用リスクを高め、結果として社会に損失をもたらすという悪循環につながっている可能性も指摘できる。一概に薬物依存者といっても多様であり，多方向の犯罪も反復するような反社会的な傾向の高い者もいれば，被虐待体験等の逆境体験への一種の対処行動として薬物使用により一時的な多幸感や酩酊感を味わうようになり深みにはまっていったと考えられる者もいる。薬物乱用防止教育を「ダメゼッタイ」で終わらせてしまうことの危険性については多くの専門家が指摘しているところ (嶋根， 2018), 本研究の結果は, 薬物依存者への支援に一般市民の理解と協力を求めていく際のコミュニケーションの在り方や，教育現場における薬物乱用防止教育の在り方を検討する上で有用であると考える。

## 4.4 リスクコミュニケーションへの示唆

本研究の結果は, 再犯リスクコミュニケーションの在り方を考える上で示唆がある。まず，罪名によって再犯リスクの推定に差が生じ，上方に見積もられるものもあれば，下方に見積もられるものもあるということは，人々が各罪名の犯罪者に抱いている典型的なイメージやその他の要因により再犯リスクの推定が左右される可能性を示唆する。 そこで，心理学を専門としない一般市民に刑務所出所者等の再犯の実態を伝達する際には，専門家は本研究で得られたような一定の偏りを考慮に入れながら, 双方向的に議論することが, 支援対象である犯罪者や非行少年の実像に理解を促す上で有用であると考えられる。情報の受け取り手が特定の罪名の者に対して抱いているイメージを踏まえた上で情報共有を行えば，再犯リスク評価が誤って受け止められる懸念が減じられるであろう。

また，再犯リスクに関するコミュニケーションは，様々な文脈に打いて多様な関係者間で異なる目的で行われるが，本研究で得られた知見は，專門家から一般市民への伝達・共有の在り方を検討
する以外の場面においても示唆に富むと考える。 たとえば，専門家においても，対象集団の一定期間の追跡期間に打ける再犯や暴力事象の発生する基準比率を把握していなかったり無視したりすることが, 個別事例の再犯や暴力のリスク推定を誤ることにつながることが示されている (Murray and Thomson, 2010; Walters et al., 2014)。したがって,本研究の結果は, 臨床心理学の専門家から法学等の他領域の専門家や実務家への再犯リスク情報の伝達・共有，さらには，司法・犯罪領域における初心の心理職の再犯リスクアセスメントッールの使用に係る教育訓練の在り方を考える上でも参考になる可能性を有している。専門家と一般市民との間のコミュニケーションと，分野が異なる専門家間のコミュニケーションでは考慮すべき事項が異なることに留意しつつ, 研究を発展させていくことが望まれる。

## 5. 本研究の限界と今後の課題

本研究は探索的な研究であり, 方法論上の限界を幾つか指摘できる。最後に，こうした限界点と併せて，今後の課題について論じる。

第一に, 本研究での調査対象者は女子大学生であり, 得られた知見の一般化可能性は自ずから限られる。評定者の年齢や性別が性犯罪者に対する態度に与える影響は, 先行研究でも必ずしも一貫していないと指摘されている(Harper et al., 2017)。評定者の年齢や性別が再犯リスク認知に与える影響は明らかではないが, 本研究の結果が広く一般市民の再犯リスク認知の実態を反映しているかは懸念される。今後, 男性や幅広い年齢層の調査対象者も加えた大規模調査を実施し, 再犯リスク認知に対するこれらの要因の影響について層別の検討を加えることで, 得られた知見の活用可能性が増すものと考える。

第二に, 本研究で提示した情報が罪名のみであったことも限界の一つとして指摘できる。同一の罪名であっても多様な犯行態様が含まれる（たとえば，詐欺の中には，いわゆる振り达め詐欺のような特殊詐欺から無銭飲食まで含まれる）ところ, 参照基準とした犯罪白書において犯行態様別の再入率データが示されていないため本研究では罪名のみを提示することとした。しかしながら，罪名のみの提示では具体的なイメージを抱きづらかったり，想起内容の違いが各罪名の再犯リスク認知に影響したりした可能性を否定できない。こ

の点は本研究の限界として指摘でき, 研究実施上の工夫が望まれる。

第三に，本研究では再犯リスク認知の一面しか把握しておらず，また，その規定要因についての検討を行っていないことも限界の一つとして指摘できる。すなわち, 本研究が対象とした再犯リスク認知は, 再犯の主観的な生起確率のみであるが, 今後は, 再犯がもたらす被害の深刻度の見積もりも考慮に入れた検討が望まれる。加えて，再犯に係るリスクコミュニケーションを考える上では，デモグラフィック要因のほか，犯罪不安，刑事司法に対する信頼感，厳罰化を支持する態度等の幅広い要因も測定し，再犯リスク認知を規定する要因について検討することが求められる。

なお，本研究では，他の資料を参照することなくその場で直観での回答を求めたが, 調査対象者が犯罪白書の実測値を入手できた可能性は必ずしも否定できず，今後，時間や場所を厳密に制限しての調查方法も望まれる。

## 利益相反

本論文に関して，開示すべき利益相反事項はない。

## 謝辞

本研究はJSPS 科研費21K13705 の助成を受けたものです。

## 参考文献

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覮醒剤取締法違反

窃盗


# 新型コロナワクチン接種行動および忌避行動の多様性一大学生を対象とした質問紙調査一*
Variety of COVID-19 Vaccine Hesitancy and Acceptance: Results from a Questionnaire Survey on Workplace Vaccination at University
## 岸川 洋紀**

Hiroki KISHIKAWA

\begin{abstract}
It is important for the decision making against COVID-19 to understand characteristics of vaccine hesitancy and acceptance. Many studies have shown that COVID-19 vaccine hesitancy was correlated with demographic characteristics such as age, gender, and incomes, but there has not been sufficient evidence whether COVID-19 fatigue affected public acceptance of vaccine. In addition, previous studies have discussed vaccine hesitancy without adequate consideration for the diversity of individual vaccination behaviors. Therefore, we conducted a questionnaire survey of university students to investigate factors causing vaccine hesitancy and acceptance and to examine individual differences. Answers of 191 respondents were collected. Perceived risk toward COVID-19 did not influence vaccine intention, while concerns about vaccine side effects and unreliability of vaccine efficacy contributed to hesitancy. Respondents who believed that they might be relieved of COVID-19 stress after vaccination tended to accept vaccine. Vaccine hesitant respondents were divided into subgroups by cluster analysis. Reasons for hesitancy vary greatly among subgroups. A factor of hesitancy for one group was not always a factor for another group.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, vaccine hesitancy, workplace vaccination, risk communication, cluster analysis

## 1.はじめに

## 1.1 日本国内におけるワクチン接種の状況

新型コロナワクチンの接種は日本国内でも進んでおり，2022年 8 月 5 日時点で全人口に対する接種者の割合は 3 回接種 $63.2 \%, 2$ 回接種 $81.0 \%$ となっている（首相官邸，2022）。高齢者層での2 回接種率は $90 \%$ を超える高い値となっているが, 20 代から 40 代での 1，2 回接種率は $80 \%$ 程度であり，若年層においては 5 人に 1 人が接種を行っていない状況である。

## 1.2 ワクチン接種における社会的分断

ワクチン接種が急速に進む一方で，接種者と未接種者の意見の対立などの問題も国内外で起こつている。特に海外では，接種義務化や未接種者への社会活動の制限なども行われ(BBC，2021)，裁判や抗議デモなども発生した (BBC，2022a；BBC， 2022b; BBC, 2022c)。

日本においては，新型コロナワクチン接種は 「努力義務」であり，これは一般的な意味での義務ではなく，「接種は強制ではなく，本人が納得した上で接種の判断を行うこと」とされている

（厚生労働省，2022a）。また,「接種を望まない者に接種を強制することはなく, 本人の同意なしに接種が行われることはない」ことも述べられており (厚生労働省，2022b)，ワクチン未接種者への差別的な扱いに対する相談空口なども設けられている（法務省，2022）。

ワクチン接種に対する意見や考え方の相違については，「反対意見に耳を傾けて対話し，科学的事実に基づいた議論をすることが重要」とリスクコミュニケーションの必要性が説かれている (Nippon.com，2021)。しかしながら，日本においても接種者と未接種者の間での対立や誹謗中傷は存在し、インターネット上では未接種者に対して 「反ワクチン派」などの言葉も用いられている。

## 1.3 ワクチン接種・忌避に関する先行研究

ワクチン忌避 (Vaccine Hesitancy) は公衆衛生上の重要な問題であり多くの研究が行われてきた。 WHOのワクチン接種に関するワーキンググルー プは，ワクチン忌避の要因は「複雑で，時間，場所，ワクチンの種類によって異なるもの」としている(MacDonald and SAGE WG，2015)。また， Confidence (信頼), Complacency (独りよがりの安心感), Convenience(利便性) といった要因がワクチン忌避に影響を与えるという $3 \mathrm{Cs}$ モデルを提唱している。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に関しても，世界的に感染が認知された2020年以降,多くの調查研究が行われている (Lazarus et al., 2021; Troiano and Nardi, 2021; Al-Jayyousi et al., 2021; Aw et al., 2021; Joshi et al., 2021; 森ら, 2022)。新型コロナワクチン忌避者の人口統計的特性としては, 若年層, 女性, 低学歷, 低収入であることなどが挙げられている。人口統計的特性以外の要因とワクチン忌避との関連についても研究が行われ, Murphy et al. (2021)はワクチン忌避者の心理的特性として, 陰謀論者, 権威主義, 反科学的姿勢などを挙げている。

日本人を対象とした調査に打いても，女性や若年層で己避が強いという海外での調査と共通する傾向が指摘されている。また, ワクチンの有効性に関する認識が接種を促進し，副作用への懸念がワクチン忌避を増加させる点については新型コロナワクチンについても多く報告がなされている (Nomura et al., 2021; Yoda and Katsuyama, 2021; Machida et al., 2021)。一方で, 新型コロナウイルス感染症へのリスク認知とワクチン接種・忌避行動との関連については統一的な見解が得られているとは言い難い。 Thunström et al. (2021)は感染確率や死亡リスクを変えた条件を提示した際のワクチン接種意向について実験調査を行い, 新型コロナウイルス感染症の死亡リスクは接種意向と関連せず，感染確率の認知が接種意向と関連することを示している。 Qiao et al. (2022) は大学生を対象とした調査結果から, 新型コロナウイルス感染症の重大度の認知 （インフルエンザとは違うという認識）が高いほど接種に積極的であること，重症化リスク（自身の疾患のためハイリスクであること）は接種意図と関係しないことを示している。Sherman et al. (2021)は新型コロナウイルス感染症の自身へのリスクではなく, 他者へのリスクの知覚が接種行動に関連していると指摘している。

また, 新型コロナウイルスの問題は感染症という健康問題の側面だけでなく, 社会や経済の問題としての側面も持っている。日本国内においても，感染対策として緊急事態宣言やまん延防止等重点措置がとられるなど，我々の社会生活へ大きな影響が生じている。コロナ禍での生活の変化とワクチン接種・忌避との関連について検討を行つた報告もいくつかみられ, 新型コロナウイルス感染症による生活への影響(Nomura et al., 2021)，ワクチンによりコロナ前の生活に戻れるという考え (Yoda and Katsuyama, 2021)が接種意向と関連しており, 重度の気分の落ち达み(Okubo et al., 2021) が忌避と関連していることが報告されている。これらの結果から，自粛生活や感染対策のストレスを感じている人が，ワクチン接種によりストレスから解放されると判断し接種行動をとった可能性も考えられる。

## 1.4 先行研究における課題

新型コロナワクチンに関する先行研究には $3 つ$ の課題がある。1つ目は, 多くの調査が接種意向や忌避意向を調査したものであり，ワクチン接種の実際の行動を調べた調査(Kecojevic et al., 2021; Harada and Watanabe, 2022)はまだ少ないという点である。

2つ目はワクチン接種意図や忌避に影響を与える要因について, 十分な結論が得られていない点である。ワクチンの有効性や副反応への懸念といったワクチンの信頼性(Confidence)に関しては

おおむね接種意図や忌避との関連が認められていると言えるが，新型コロナウイルス感染症へのリスク認知との関連については明確な結論は得られていない。また，自粛生活のストレスとの関連などについては十分な検証が行われていない。新型コロナウイルス感染症の問題が健康リスクの問題だけでなく，社会生活へ大きな影響を与える問題となっている現状を考えると，この点は検証を行うべき重要な課題であるといえる。

3つ目は分析方法にある。これらの研究の分析では，ワクチン接種意向または忌避を目的変数とし, 回答者の属性, 心理的特性, ワクチンや新型コロナウイルス感染症への知覚を説明変数とした回帰モデルが用いられている。これらの分析では，忌避者には忌避でない人と比べてどのような属性や考え方が多いかが調べられ，例えば忌避者には学歷が低い回答者が多いなどの傾向が得られる。一方で，接種者内または忌避者内での相違は考慮されない。忌避者の学歷が低い傾向があるという結果は忌避者全員が低学歴であることは意味せず，中には高学歷の忌避者も含まれており，逆に忌避者でなくとも学歷が低いケースも存在する。忌避者の全体的な傾向のみに着目するたけでは,「未接種者は低学歴, 低収入, うつ傾向, 反科学の陰謀論者」などの偏見やレッテル貼りを助長し、ワクチン接種による社会的分断を増長させることにも繋がりかねない。Jarrett et al. (2015)はワクチン接種の推進とワクチン忌避の削減には，忌避者がどのような人々で，忌避理由は何であるか，固有の背景はあるのかなどについて注意を払うことが必要であるとしている。固有の事情に注意を払うためには，忌避者の属性や考え方が一様であると捉えるのではなく，忌避者内での意見の相違に着目することが重要である。しかしながら，新型コロナワクチン忌避に関する調査報告において，忌避者内あるいは接種意向者内での相違について着目したものは現時点ではほとんどみられない。

## 1.5 研究目的

以上の背景をふまえ, 本研究では大学生を対象としたワクチン接種（職域接種）に関する質問紙調查を行った結果に基づき，1）接種意思ではなく実際の接種行動を対象とし，2）ワクチン接種や忌避へ影響を与える要因について検討を行い，3）ワクチン接種や忌避に影響を与える要因
は個人差やばらつきがあるものであり，接種者扮よび未接種者が一様の考え方を持っているわけではなく，考え方の相違が存在することを確認することを目的とした。

## 2. 調査方法

## 2.1 調査対象と調査時期

ワクチン忌避が特に強いとされる若年女性を対象とすることとし, 大学生 268 名を対象に Google Formsによる質問紙調査を実施した。

調査時期は 2021 年 7 月 26 日から 8 月 10 日である。調查対象大学では，7月上旬から職域接種の受付が始まり，調査開始時点では締め切られている状況であった。国内の感染状況としては、デル夕株の流行が広がったいわゆる第5波に入りつつある時期であり，感染者が増加傾向に転じた時期であるが，死亡者数の顕著な増加はまだ起こっていない時期である。また，東京オリンピックが開催されていた時期でもある。

## 2.2 質問項目

新型コロナワクチンの接種状況と接種意向について尋ねる他（Table 1参照），以下の項目について質問した (Table 2参照)。これらの質問項目は先行研究においてワクチン接種や忌避と関連が示されているものを中心に，新型コロナウイルス感染症関連で行われた各種調查結果を参考に必要な項目を追加することで作成した。新型コロナウイルス感染症とワクチン接種のリスクのどちらが大きいと考えるか7段階の選択肢で尋ねた。

新型コロナウイルス感染症の危険性打よび影響に関して賛否を問う形で5段階の選択肢で尋ねた。健康全般への危険性を尋ねる他，リスクの構成要素である確率と結果の重大性に関して尋ねた。周囲の人への感染リスクの認知が接種行動へ関連しているとの報告があることや(Sherman et al., 2021; Machida et al., 2021), 調查対象者は若年層であり自身への感染リスクを比較的低く捉える一方で，同居の高齢者などへの感染リスクを心配している可能性が高いことが予想されたため，自身への感染リスクだけでなく身近な人への感染リスクもあわせて尋ねた。また，感染拡大による社会全体への影響と後遺症への不安についても尋ねた。

新型コロナワクチンの有効性や副反応への懸念

について5段階の選択肢で賛否を尋ねた。ワクチンの有効性について, 厚生労働省 $(2022 \mathrm{c})$ は, 「感染症の発症を予防する高い効果があり，感染や重症化を予防する効果も確認されている」と述べているため, 感染防止効果, 重症化予防効果を尋ねた。ワクチン接種開始当初は多くの人が接種することで集団免疫が獲得されることが期待されていたため, 周囲の人へ感染させるリスクの低減効果，集団免疫の形成効果も尋ねた。また，ワクチン接種の効果として，感染予防や重症化予防という健康面のメリットだけでなく, 自粛生活や感染対策が不要になるという生活面でのメリットを感じているか検証するため，接種により自由に行動できるようになると考えるかも有効性の質問へ加えた。ワクチンの副反応への懸念については多くの先行研究で忌避との関連が指摘されているが,接種直後の発熱や倦总感などといったの副反応への不安と, mRNA という新しい技術を導入したワクチンであることによる中長期的な副反応への不安は性質が異なるものである可能性が考えられるため，短期的副反応と長期的副反応について分けて尋ねた。

一方で，ワクチン接種についての民間調査会社の調査結果（中央調査社，2022）では，接種会場での感染の懸念, 自分は感染しないと思う自信 (Complacency)，アレルギーがあるから，注射が嫌いなどの理由は回答率が低かったため, 質問項目に含めなかった。また，接種会場へのアクセスの問題 (Convenience) も普段通っている大学キャンパスでの職域接種を対象としているため含めていない。

コロナ禍の生活でのストレスについて検証するため，コロナ以前の生活からの変化および自肃生活や感染防止対策のストレスについて尋ねた。生活の変化については各種生活行動や機会の増減について 5 段階の選択肢で尋ね，ストレスについては自肃や感染対策に関連する行為に対するストレスを5段階の選択肢で尋ねた。これらの質問項目については，コロナ禍の生活でのストレスやコロナ後の生活での展望について調查した事例（中央調査社, 2022; PR TIMES, 2022など）から回答の多かったものを中心に選定した。

## 2.3 倫理的配慮

調査は無記名で行い，個人が特定可能な情報の収集は行っていない。回答者が調査期間内の自由な時間に自由な環境でwebサイトにアクセスして回答を行う形式で調査を実施した。調查回答画面上で最初に, 調查協力 $\cdot$ 非協力による利益不利益は一切ないこと，調査の目的，統計的なデータの取り扱い, 研究目的について説明を行い, 調查参加への同意を得た者だけから回答を得た。

ワクチン接種状況を尋ねる質問においては「ワクチン接種は個人の自由意思による判断よるべきものであり，質問への回答によって何か強制されたりすることはない」ことを明確に示し回答を依頼した。

## 2.4 分析方法

ワクチンの接種状況打よび接種意向から，既に接種を行っているか予約申し込みを行った回答者を「行動群」, 接種も申し达みも行っていないが接種意向のあるものを「様子見群」，接種意向のないものを「忌避群」とし回答者を 3 群に分類した。3群間での新型コロナウイルス感染症やワクチンに対する認識の相違について, MannWhitney U-testによる多重比較 (Bonferroni補正) で検討した。質問に対する回答はLikert尺度として得点化して扱った。

ワクチン接種に関するコミュニケーションを実施する上では，忌避理由についての固有の事情や背景について着目することが重要である (Jarrett et al., 2015)。本研究においても, 群間で何らかの項目に差があるということを示すことではなく，どの項目に差があるのかを探ることを重要視している。そのため，多変量分散分析などで質問をまとめて分析にかけるのではなく, 個別の質問を分析対象とした。群間での差異についても，群の違いが回答に何らかの影響を与えていることを示すことではなく, どの群とどの群との間に違いがあるか探ることを重要視しているため，一元配置分散分析などで群全体での効果を検証するのではなく，多重比較による検証を行った。

ワクチンの効果や副反応に関する質問への回答結果をもとに， k-means法によるクラスター分析で忌避群を分類した。分類された各群について，忌避でない回答者と比較した際の傾向を MannWhitney U-testによる多重比較 (Bonferroni 補正) で検討した。この分析結果から, 忌避者の特徵 （非忌避者との相違点）には複数のパターンがあることを示し，忌避者内での考え方の相違について検討を行った。同様の分析を行動群についても
行い，行動群を分類した上で積極的にワクチン接種を行った回答者と非接種者（様子見または忌避）との違い，および接種者内での考え方の相違について検討を行った。クラスター分析後の多重比較では, 全ての群間の比較は行わず，分割された各群と対照群との比較のみ行った。対照群としては，忌避群に対する分析では様子見群と行動群をあわせた群，行動群に対する分析では様子見群と忌避群をあわせた群を設定した。対照群の設定理由は，「忌避者がどのような特徴をもっているか」を考える際には, 忌避でない者と比較した傾向で論じられ，「接種者がどのような特徴をもっているか」を考える際には，接種していない者と比較した傾向で論じられるためである。

全ての統計解析はSPSS ver22で行い, 検定の際の有意水準は $5 \%$ とした（参考として分析結果の表には $10 \%$ 水準の結果も掲載している)。

## 3. 結果

## 3.1 回答者の属性とワクチン接種状況および各質問への回答結果

調査を依頼した268名のうち，191名から回答を得た（回答率 $71.2 \%$ )。回答者は全員が女性であり，平均年齢は 19.56 歳 $(\mathrm{SD}=1.06)$ である。回答者のワクチン接種状況をTable 1 に示す。なお，大学での職域接種時に実施した調査であるが，ワクチン接種が職域接種によるものであるかそうでないかは尋ねていない。調査時点では多くの自治体で若年層の接種は始まっておらず，職域接種以外での接種者はほぼいないものと考えられる。また, 以降の分析や考察において, 接種者が職域接種であるか否かは結果に影響しないと考えられる。

各質問への回答の平均点および標準偏差を Table 2 に示す。新型コロナウイルス感染症の危険性の質問やワクチンの副反応への懸念の質問に関しては, 平均点が非常に高くなっており天井効果が確認された。

## 3.2 新型コロナウイルス感染症およびワクチン ヘのリスク認知と接種行動

新型コロナウイルス感染症とワクチンのどちらを相対的に危険と考えるか7段階で尋ねた回答の群ごとの平均値を Figure 1 に示す。ワクチン忌避群でワクチンの危険性の認知が相対的に高いことが確認された。

新型コロナウイルス感染症に対する質問結果, ワクチンに対する質問結果の群ごとの平均値を Table 3, 4 に示す。新型コロナウイルス感染症の危険性や影響に対する考えは 3 群間で有意差がみられなかったが，ワクチンの有効性の認識や副反応への懸念には大きく差があることが示された。 ただし，短期的副反応については有意差はみられなかった。

## 3.3 自肅生活下でのストレスと接種行動

コロナ流行前の生活と比べて, 生活の様子がどのように変わったか調べた結果, 外出する機会や対面での友人との交流が大きく減少し, ネット時間が大きく増加し，睡眠時間や勉強時間，家族との交流やオンラインでの友人との交流が増加傾向にあることが確認された（Table 2参照）。しかしながら, 3 群間で, これらの変化に統計的に有意な差はみられなかった。

コロナ禍での自肃生活中のストレスについて尋ねた結果の 3 群間の比較を Table 5 に示す。行動群で外出できないことや 1 人でいることに強くストレスを感じている傾向がみられた。

## 3.4 忌避者のワクチンへの認識

ワクチン忌避を示した回答者 42 名をk-meansク

Table 1 Vaccination rate of respondents

Table 2 Questionnaire items and mean scores

ラスター分析により分類した。変数としてはワクチンの有効性や副反応への懸念に関する質問を用いた。なお, 副反応に関する質問は得点を反転させて分析を行った。結果の解釈可能性などを考慮し忌避群を 3 群に分類した。分類された 3 群の特徴を把握するため, 忌避群でない回答者（行動群 +様子見群）との平均点の差を Mann-Whitney

Figure 1 Mean scores of perceived risks of COVID-19 and coronavirus vaccine and $95 \% \mathrm{Cls}$ among vaccination groups
U-testによる多重比較（Bonferroni 補正）で調べた。結果を Table 6に示す。

分類された 3 群のうち, A群は行動群と様子見群とワクチンの有効性に対する認識は同程度であるが, 副反応や安全性への懸念が強い回答者であった。B群はワクチンの有効性に対する認識が低く, 短期的副反応への懸念が小さい回答者であった。C群はワクチンの重症化予防効果は認めているが, 感染防止には効果がないと考え, 長期的副反応の懸念が強い回答者であった。このようにワクチン忌避者の中にも, 副反応への懸念が忌避の原因となっているものもいれば，ワクチンに有効な効果がないと考えているものもおり, 考え方の多様性が明らかとなった。

## 3.5 接種者のワクチンへの認識

行動群についても，3.4節と同様の分析を行い,結果の解釈可能性などを考慮し行動群を 4 群に分類した。接種行動をとっていない回答者（様子見群+忌避群）と比較することで, 各群の特徴を検討した。結果を Table 7 に示す。

分類された 4 群のうち, A群はワクチンの感染

Table 3 Scores of perceived risks of COVID-19

 \\

自分が感染する可能性がある & 4.32 & 4.36 & 4.19 & n.s. \\
自分が感染した場合, 重い症状が出る & 3.17 & 3.14 & 3.19 & n.s. \\
身近な人の健康に危険がある & 4.41 & 4.39 & 4.24 & n.s. \\
身近な人が感染する可能性がある & 4.34 & 4.29 & 4.29 & n.s. \\
身近な人が感染した場合, 重い症状が出る & 4.04 & 4.05 & 3.90 & n.s. \\
後遺症が心配である & 4.16 & 4.14 & 4.33 & n.s. \\
感染拡大は日本社会に樑刻な影響を与える & 4.62 & 4.69 & 4.52 & n.s. \\
政府の対応には問題がある & 3.87 & 3.88 & 3.76 & n.s. \\

Table 4 Scores of perceived risks and efficacy of coronavirus vaccine

 \\

自分が感染した際の重症化予防に効果がある & 3.86 & 4.00 & 3.48 & $\mathrm{a}>\mathrm{c} \dagger$, & $\mathrm{b}>\mathrm{c}^{* *}$ \\
自分が接種することは家族や身近な人の感染リスクを下げる & 4.33 & 4.32 & 3.57 & $\mathrm{a}>\mathrm{c}^{* * *}$, & $\mathrm{b}>\mathrm{c}^{* * *}$ \\
多くの人が接種することで集団免疫の効果が期待できる & 4.23 & 4.07 & 3.52 & $\mathrm{a}>\mathrm{c}^{* * *}$, & $\mathrm{b}>\mathrm{c}^{* *}$ \\
接種することで, 今よりも自由に行動できるようになる & 3.57 & 2.98 & 2.86 & $\mathrm{a}>\mathrm{b}^{* * *}, \mathrm{a}>\mathrm{c}^{* * *}$ \\
短期的な副反応（疲労$\cdot$発熱など）が心配 & 4.19 & 4.25 & 4.33 & n.s. \\
長期的な副反応が心配 & 3.74 & 4.10 & 4.45 & $\mathrm{a}<\mathrm{c}^{* * *}$ \\
安全性は十分に検証されている & 3.10 & 2.93 & 2.12 & $\mathrm{a}>\mathrm{c}^{* * *,} \mathrm{~b}>\mathrm{c}^{* * *}$ \\

${ }^{* * *}: p<0.001,{ }^{* *}: p<0.01, \dagger: p<0.1$

**: $p<0.01, *: p<0.05, \dagger: p<0.1$

Table 6 Relative scores of perceived risks and efficacy of coronavirus vaccine among vaccine hesitancy groups

} & \multicolumn{3}{|c|}{ 忌避群 } \\

Mann-Whitney U-test ${ }^{* * *}: p<0.001,{ }^{* *}: p<0.01,{ }^{*}: p<0.05$

Table 7 Relative scores of perceived risks and efficacy of coronavirus vaccine among vaccine acceptance groups

} \\

Mann-Whitney U-test ${ }^{* * *}: p<0.001,{ }^{* *}: p<0.01,{ }^{*}: p<0.05, \dagger: p<0.1$

予防効果を強く認識している回答者であった。B 群はワクチンの有効性はそれほど強く感じていないが，長期的副反応への懸念が弱い回答者であった。C群は、ワクチンの有効性については接種しなかったものと同程度の認識であるが, ワクチン接種によって自由に行動できるようになるとの認識が強く，副反応への懸念が非常に少ない群で
あった。D群は、ワクチンの有効性をやや低く評価し, 副反応への懸念も弱い群であった。3.4節での結果と同様に，接種者においてもワクチンに対する考え方の多様性があることが確認された。

## 4. 考察

## 4.1 ワクチン接種・忌避行動と新型コロナウイ ルス感染症およびワクチンへの認識

本研究では大学生を対象としたワクチン接種行動に影響を与える要因について検証を行い，新型コロナウイルス感染症とワクチンの相対的なリスク評価との関連を明らかとしたが，新型コロナウイルス感染症の危険性の認識は接種行動と関連しておらず，ワクチンの有効性や副反応への懸念が関連しているという結果を得た。

新型コロナウイルス感染症へのリスク認知とワクチン接種意向执よ゙行動との関連については,関連を示唆する研究結果もあるが統一的な見解は得られていない。本研究での結果は，新型コロナウイルス感染症自体へのリスク認知は接種行動とは関連しないという結果であった。

ワクチンの安全性への認識が接種意図へ関連しているとの先行研究(Nomura et al., 2021; Machida et al., 2021; Harada and Watanabe, 2022) 同様, 接種行動について検討を行った本研究においても関連が示された。特に短期的な副反応への懸念ではなく, 長期的副反応への懸念が忌避行動と関連している点は今後のワクチン接種のコミュニケーションにおいて重要であると考えられる。

## 4.2 ワクチン接種・忌避行動と自肅生活でのス トレス

コロナ前の生活からの変化は回答者間で同じであったにもかかわらず，ワクチン接種者の中で外出が制限されることへのストレスが強く，ワクチンの有効性として「自由に行動できること」を期待している傾向がみられた。本研究の結果だけで明言はできないが，ワクチンによりコロナ禍の自粛生活からの解放がなされるとの期待によって接種行動が促進された可能性が考えられる。

## 4.3 ワクチン接種・忌避行動の多様性

ワクチン忌避者の分類, 接種者の分類を行うことで，両者の中にもさらに考え方の違いが含まれていることが示された。これらの差異を無視した 「忌避者は, 副反応が心配で接種していない」,「ワクチンの有効性を認めていないから接種していない」などの決めつけ（いわゆる「レッテル貼り」）は，それぞれ副反応は心配していない忌避者, ワクチンの有効性を認めている忌避者の反感などにつながる可能性もある。ワクチン接種につ
いての議論やコミュニケーションを行う際には， ワクチン接種者に対しても非接種者に対しても決めつけを行わず，まずは相手の話を聞きお互いの考え方を知ることが極めて重要であるといえる。

## 4.4 本研究の課題

本研究での調査対象者は大学生に限定されており，全年齢層を対象としたものではない。また,国内の大学生全体からランダムサンプリングした標本集団ではない。そのため，今回の結果を一般化して考える際には注意が必要である。一方で,調査時点では自治体によってワクチン接種の実施時期や希望者の予約の取りやすさなどに大きな差が生じており，接種状況にも居住自治体の影響が生じることが考えられるが，職域接種が実施されていた大学での調査であるため, 居住地による接種行動への影響は排除できていると考えられる。 また，回答者の属性が限定されたデータであるが，人口統計的特性の影響をある程度排除した上で，ワクチン接種や忌避に対する考え方の差異が明瞭となっているため, より広範な集団ではさらに考え方の多様性が生じることが予想される。本研究ではワクチン接種行動へ影響を与える要因について検討を行ったが，検討を行っていない要因も多くある。ワクチン接種に影響を与える要因として，3Csモデルでは，Confidence(信頼), Complacency(独りよがりの安心感), Convenience （利便性）が挙げられているが，本研究では Complacency やConvenienceとの関連については検討できていない。また, Agranov et al. (2021)はアメリカ人 1,500 人を対象とした実験調査を行い, みなが行っているから有効だろうと考えるハー ディング効果(Herding)や，社会の構成員としてしなければならないという社会規範 (Social Norms)がワクチン接種意向に影響を与えることを示している。本研究での調査対象者においても，家族からの影響(Kecojevic et al., 2021)や友人からの影響などを受けている可能性は十分に考えられる。しかしながら，これらの点については検討できていない。

k-means法によるクラスター分析により接種者および忌避者を分類したが，この分析手法は探索的な手法であり，母集団の普遍的な特徴を予測し把握するものではない。そのため, クラスターの分割数を変えれば各群での傾向は変化するものである。今回の分析で得られた結果は接種者や忌避
者の中でも考え方の相違が認められるというものであり，その相違内容まで踏み达み，得られたクラスターへの分類や各クラスターの傾向を絶対的なものとして捉えることには注意が必要である。 また, 本研究で得られた接種者や忌避者の考え方の多様性は調査で尋ねた質問項目の範囲内での議論である点にも注意が必要である。本研究では忌避理由として少数意見であると予想された要因は質問項目に含めていないが，これらの少数意見について検討することができれば，さらに多様性は増すものと考えられる。

## 5. 結論

本研究では，大学生191名を対象としたした質問紙調査の結果から以下の結論を得た。

ワクチンの接種行動について，新型コロナウイルス感染症のリスク認知は関連しておらず，ワクチンの有効性の認識や長期的副反応への懸念が関連していることがわかった。

ワクチン接種者は，接種によってコロナ前の生活のように自由に行動できるようになるとの考えが強く，外出ができないことによるストレスを強く感じており，自肃生活のストレスからの解放願望がワクチン接種行動を促した可能性が示された。

クラスター分析の結果から，ワクチン接種者打よび忌避者の中にも考え方の差異があることが示された。ワクチン忌避の理由として, 全員が一律に「ワクチンに有効性はなく副反応が心配」と考えているのではなく, 個人個人の様々な考え方があることが示され，忌避の理由を単純化して議論することの危険性が示唆された。

今後は対象を異なる年代に拡大した調査を行うことや，考え方の差異を生じさせる原因などについて検討を行っていくことが必要であるといえる。

## 謝辞

本研究はJSPS 科研費20K12310の助成を受け行った。また, 論文の構成や記述について查読者の方から貴重なご意見をいただきましたので感謝申し上げます。

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# 【原著論文】
# 新型コロナウイルス感染症対策に 資する先端科学技術の社会的受容*
## Social Acceptance of Emerging Technologies for Combating COVID-19

\author{
高木彩**，武田美亜***，今野将****
}

Aya TAKAGI, Mia TAKEDA and Susumu KONNO

\begin{abstract}
In COVID-19, the use of science and technology is required to achieve a balance between infection control and the maintenance of socioeconomic activities. In doing so, people's understanding and acceptance of science and technology are indispensable. Therefore, in this study, we took up three new technologies that contribute to COVID-19 countermeasures: contact confirmation application (COCOA), health observation application, and sewage surveillance, measured the cognitive and affective factors toward each technology and the attitude toward social acceptance, and examined the psychological factors that prescribe the acceptance attitude. The results showed that trust in performance, perceived benefits, perceived risks, and negative emotions toward the technology were significant determinants for all the technologies.
\end{abstract}

Key Words: infectious diseases, technology acceptance, benefit perception, risk perception, affect

## 1. 問題

## 1.1 背景

COVID-19対策と社会経済活動の維持のために科学技術の活用が求められており，新型コロナウイルス感染症対策分科会は科学とICT 活用を提言している（新型コロナウイルス感染症対策分科会, 2021a, 2021b)。提言の中では，その具体例としてICTを駆使した疫学情報の迅速な分析 (二次元バーコードを介した電子的名簿記録を用いて，集客施設の利用者が陽性となった場合に感染源の分析）下水サーベイランス（下水中のウイルス検查や監視をすることにより，地域や特定施設における感染症のまん延状況を把握する (内閣官房，2022）ことによる感染拡大の早期検知，二酸化炭素濃度測定器を利用した換気の微底，などが挙げられている。提言内で言及されている技術には，二次元バーコードのように国民にとってすでに聞きなじみのある技術もあれば，下水サーべイランスのように，そうではないものも含まれる。この他にも, COVID-19への迅速かつ効果的な対応のためには，新技術の導入と普及が鍵とされている。官民を挙げた取り組みが重要とされる技術の利用シーンは, 健康・医療といった感染症対策により直接的な関わりをもつものから，日々の生活，㖑楽・イベント，交通，職場・学校，など間接的なものまで多岐にわたる（内閣府， 2021)。

例えば，接触確認アプリ (COCOA) や健康観察

アプリのように，一般の人々が個々に所有する情報端末にインストールするような直接的な形で個人として技術を受容する作業を伴うものもあれば，下水サーベイランスのように，一般の人々は税金負担といった間接的な形で研究開発と社会実装への是認を通じて受容する技術もあるが，いずれにせよこれらを社会として受容するか否かにおいて, 一般の人々の理解と社会としての合意形成は久かせない。こうした危機対処時に先端科学技術の受容を市民がどう捉え受容/拒否に至るのかを解明することは，COVID-19収束後の新興感染症への備えにも有益な示唆を与えることが期待される。

## 1.2 本研究の目的

そこで本論文では，COVID-19対策に資する先端科学技術として様々な技術の実装が期待される中でも，新型コロナウイルス感染症対策分科会が提言や記者会見時に言及する頻度が比較的多かったものから選出することとした。さらに受容形態 （技術の受容において個人が直接的に関与するか否か)，技術のベネフィットの性質，一般の人々への知名度が異なる接触確認アプリ (COCOA),健康観察アプリ，下水サーベイランスの3つを取り上げ，それらの規定因に関して感情要因をはじめとする心理的要因との関連を明らかにする。受容形態に関しては, COCOAと健康観察アプリについては個人的受容が要求されるのに対して，下水サーベイランスは社会として受容するか否かの判断を求められる。また, その受容に伴うコストも前者の技術は適切に利用できるかという導入に関する技術的知識と手間を要するが，後者はそれらを必要としない。技術を受容した後のべネフィットも感染拡大の抑制につながる共通項はあるものの，技術によって， べネフィットが利用者個人により直接的か，あるいは間接的か（社会的なべネフィットを通じて個人にもべネフィットがある）が異なる技術もあれば，個人にもたらすべネフィットの内容面が異なる場合もある。本研究で取り上げる 3 つ技術について整理すると，健康観察アプリは個人に直接的ベネフィットをもつ面がより強く, COCOAは感染者と接触の可能性を利用者に通知し, 個人と社会の両者にべネフィットをもたらす性質があるだ万う。それに対して下水サーベイランスは政策担当者に向けて有効な指標を提供するため，主に社会的ベネフィッ
トをもたらす技術として受容し，技術の受容から個人は間接的に恩恵を受けるのみとなる。

本研究で取り上げる先端科学技術のうち COCOAに関しては，その利用を規定する要因の検討が国内外で進んでおり (e.g., Walrave, et al., 2021), わが国における研究では, COCOAの利用者は当該技術の知識があり，ベネフィット認知が高く，使用を奨励する社会規範を認知し, 使用コストや個人情報の漏洩リスクを低く認知していることが報告されている（高木ら，2021）。

そのため, COCOAを題材とした先行研究で確認された受容に対する規定因は，他のCOVID-19 対策に資する先端科学技術の受容にも同様に規定因となるのか, 上述のような技術的差異がある残りの2つの技術に関しても, 同様の傾向が確認されるのか, その一般化可能性についても検討する。

なお，本論文で取り上げる下水サーベイランスや健康観察アプリは， COCOAよりも一般市民は対象技術の知識が少ないものと推測されるため,知識要因よりは感情要因の役割が大きくなることが想定される (Raue et al., 2019)。

そのため，技術の受容態度を主に規定することが想定される要因，すなわち対象技術のべネフィット認知, リスク認知, 性能への信頼感の他に, 対象技術への個別感情要因と, 感情経験に関わる個人差要因 (畏怖, 嫌悪, 穢孔忌避) に焦点をあてて検討する。

人は対象への知識が乏しい状況では, 感情と信頼感がリスク認知と密接に関連する (Tompkins, et al., 2018; Visscher and Siegrist, 2018)。そのうち,感情の影響に関しては, 単純にポジティブとネガティブの次元のみで捉えるのではなく, 個々の感情が持つ異なる影響力の解明も進んでいる。そのため, 本研究では対象技術への個別感情として,先行研究でもリスク関連要因との関係が検討されている, 畏怖, 嫌悪, 穢孔忌避（北村, 2021; Kitamura and Matsuo, 2021）の3つを取り上げる。

加えて, 本研究で取り上げるような社会的認知度が比較的低いと予想される先端科学技術の場合, 評価対象に対して抱く感情は, 日頃の感情経験に関する個人差を反映するものとなっている可能性もあるだ万う。具体的には，日頃様々なことに対して嫌悪感を抱きやすい人ほど，技術説明から初めて知る技術に対しても嫌悪感を抱きやすいかもしれない。このように同種 (本研究では, 畏
怖, 嫌悪, 欌れ忌避）の感情経験を日頃感じやすいかどうかという個人差要因も合わせて測定することにより，対象技術への個別感情に加えて感情要因の個人差要因の影響も検討することとした。

## 2. 方法

## 2.1 調査対象者と調査時期

全国の 20 代から 60 代までの成人男女 1,000 名 （男女各500名，性別と年齢による均等割り付けし，業種が「ソフトウェア・情報サービス業」「調査業・広告代理業」「医療業」に該当する者は調查対象から除外）を目標とし回答を求めた。調查対象者は調査会社が有する回答者パネルから協力を募り，2022年 1 月 19 21 日に回答を求めた。 なお, 調査は第一著者の所属先の倫理審査委員会の承認を得た（承認番号2021-04-06）。

## 2.2 調査項目

調査の冒頭において，まずデモグラフィック変数 (性別, 年齢, 居住地域 (都道府県), 既婚/未婚, 子供の有無, 職業, 学生区分 (学生のみ)) に回答を求めた後, リード文として当該調査の趣旨説明をした。そのリード文の詳細は, Appendix 1の通りであるが，COVID-19対策に資する先端科学技術への意識を調査することを目的としており，以降で言及する技術には個人情報保護等の課題も抱えていることを説明した。その後, COVID-19対策に資する先端科学技術について情報を提示し，提示した対象技術の受容態度と対象技術への個別感情要因, 認知要因に関する調査項目に回答を求めることを 3 つの対象技術についてそれぞれ行った。その後, COVID-19関連要因の項目，感情経験に関わる個人差要因等に回答を求めた(Appendix 2)。

(1) 対象技術への個別感情要因：高木ら(2021)の 6項目について 5 件法で回答を求めた。

(2)対象技術に対する受容態度：「(対象技術名) を利用することに賛成である」の 1 項目に 5 件法で回答を求めた。

(3) 対象技術に対する認知要因：対象技術のべネフィット認知 2 項目, リスク認知 2 項目, 性能への信頼感 1 項目について, いずれも 5 件法で回答を求めた。

(4) COVID-19関連要因：COVID-19対策における厚労省の信頼感 (2 項目 7件法; 高木ら, 2021) と, COVID-19のリスク認知（高木ら(2021)の
4項目のうちの「自分自身」と「国民全体」 の2 項目に6件法で回答を求めた。

(5) 感情経験に関わる個人差要因：畏怖については畏怖尺度（6項目：Shiota, et al., (2006) と武藤(2016)を元にした項目で測定した。調査への回答協力者の回答負担に配慮し, 嫌悪については日本語版嫌覀尺度（岩佐ら，2018）の中核的嫌要に関する8項目を使用した。穢れ忌避については, 蔵れ忌避尺度 (北村・松尾, 2019）内の 12 項目を用いた。

## 3. 結果

## 3.1 分析対象者

不良回答検出用に設けた 2 項目の両方に正解した回答者を分析対象者とした。そのため, 収集した回答 1,108 名のうち 789 名を分析対象者とした (男性363名，女性426名，年齢 $M=46.11, S D=13.69 ） 。$

## 3.2 技術の認知, 感情, 受容態度に関する技術間の比較

以下の全ての統計解析は, $\operatorname{HAD}$ (清水, 2016) で行った。主要な分析に先立ち, 対象技術への感情について測定した6項目について対象技術ごとに探索的因子分析を行ったところ，全ての技術に関して先行研究（高木ら，2021）と同様の2因子構造が確認された。そのため, 本研究においても 「ネガティブな感じ」,「ポジティブな感じ（逆転項目として処理)」，「嫌な感じ」の3 項目を「ネガティブ感情」 $(\alpha \mathrm{s}=.81 \sim .83)$, 残りの「優れた芸術を見たときのような圧倒された感じ」、「社会がけがされるような感じ」,「ばちがあたりそうな感じ」の3 項目を「敬遠感情」( $\alpha \mathrm{s}=.70 \sim 77)$ とに分け，因子ごとに項目評定値の平均を算出し，それを合成指標として以後分析した。

はじめに, 対象技術への感情と認知に扔いて本論文で取り上げた技術間にどのような差異が認められるのかを確認するために技術別平均値を算出し, 3 つの技術に関する 1 要因の分散分析を実施した(Table 1)。

いずれの変数においても，技術の主効果が $1 \%$水準で有意であったため, Holm法による多重比較を行った。

技術への受容態度については，下水サーベイランスが最も肯定的であり $(M=3.34)$, 次いで $\operatorname{COCOA}(M=3.25)$, 健康観察アプリ $(M=3.23)$ の順であった $(F(2,1576)=5.24, p<.01)$ 。

Table 1 Means of main variables by technology

 &  & COCOA \\

性能への信頼感 & $3.05 \mathrm{c}$ & $2.82 \mathrm{~b}$ & $2.64 \mathrm{a}$ \\
ベネフイット認知 & $3.14 \mathrm{a}$ & $3.25 \mathrm{~b}$ & $3.26 \mathrm{~b}$ \\
リスク認知 & $2.78 \mathrm{a}$ & $3.31 \mathrm{c}$ & $3.20 \mathrm{~b}$ \\
ネガティブ感情 & $2.73 \mathrm{a}$ & $2.88 \mathrm{~b}$ & $2.86 \mathrm{~b}$ \\
敬遠感情 & $2.28 \mathrm{~b}$ & $2.20 \mathrm{a}$ & $2.20 \mathrm{a}$ \\

Note) Scores of all variables range from 1 to 5 . Means with different letter are significantly different (Holm method).

Table 2 Descriptive statistics of variables

次に，各技術に対する認知要因（リスク認知, ベネフィット認知, 性能への信頼感）について同様に分散分析を行った。まずリスク認知に関しては，健康観察アプリが最も高く $(M=3.31)$, 次いでCOCOAが続き $(M=3.20)$, 下水サーベイランスが最も低かった $(M=2.78)(F(2,1576)=160.60, \quad p<.01)$ 。 ベネフィット認知に関しては, 下水サーベイランスが最も低く $(M=3.14)$, 残りの $\operatorname{COCOA}(M=3.26)$ と健康観察アプリ $(M=3.25)$ の平均値の差は有意ではなかった $(F(2,1576)=9.18, p<.01)$ 。技術の性能への信頼感に関しては，下水サーベイランスが最も高く $(M=3.05)$, 次いで健康観察アプリ $(M=$ 2.82), $\operatorname{COCOA}(M=2.64)$ の順であった $(F(2,1576)$ $=72.17, p<.01)$ 。したがって, 下水サーベイランスに対して回答者は他の 2 つの技術よりも受容的な態度を示し，そのリスクとべネフィット認知は低く, 性能への信頼感に関しては高く評価していた。

次に，対象技術への個別感情要因についても同様に分散分析を行った。ネガティブ感情に関しては，下水サーベイランスが低く $(M=2.73)$, 健康観察アプリ $(M=2.88)$ と $\operatorname{COCOA}(M=2.86)$ の差は有意ではなかった $(F(2,1576)=15.66, p<.01)$ 。敬遠感情については，3つとも回答選択肢の中点より低い傾向にあったが相対的に健康観察アプ
リ $(M=2.20)$ と $\operatorname{COCOA}(M=2.20)$ が低めで下水サーベイランス $(M=2.28)$ が若干高めであった $(F(2,1576)=9.25, p<.01)$ 。

## 3.3 受容態度の規定因に関する検討結果

各技術の受容態度を目的変数, 対象技術に対する認知要因, 対象技術への個別感情要因, COVID-19関連要因, 感情経験に関わる個人差要因を説明変数とした線形回帰モデルによる重回帰分析を実施した。説明変数として投入した変数の記述統計量は Table 2 の通りであった。

その結果，対象技術への認知要因に関しては,全技術においてべネフィット認知, 性能への信頼感が正の関連が有意であり (all $\beta \mathrm{s}>.19, p \mathrm{~s}<.01$ ), リスク認知は負の関連が有意であった (all $\beta \mathrm{s}<$ $-.05, p \mathrm{~s}<.05)($ Table 3)。対象技術への個別感情要因に関しては，全技術に対してネガティブ感情が負の関連が有意であったのに対し (all $\beta \mathrm{s}<-.28, p \mathrm{~s}$ <.01)，敬遠感情の有意な関連は確認されなかった。COVID-19関連要因については, 健康観察アプリにおいてのみ，COVID-19のリスク認知の正の関連 $(\beta=.04, p<.10)$ と, 厚労省への信頼感の負の関連が有意傾向であった $(\beta=-.04, p<.10)$ 。感情経験に関わる個人差要因については, 下水サーベイランスでのみ畏怖の正の関連が有意であった $(\beta=.05, p<.05)$ 。

なお，上記で検討した変数同士の相関係数は， Appendix 3 に示した。

## 4. 考察

## 4.1 COVID-19対策に資する技術への受容態度

本研究では, COVID-19対策として活用が期待されている 3 つ技術を取り上げ，各技術への受容態度を規定する心理的要因の検討を行った。 その結果，まず人々のCOVID-19対策に資する技術への受容態度は，どの技術に関しても社会として受容することに対し, いくらか肯定的な態度をもっているという様子が伺える。有意性検定の結果からは, 本研究で扱った技術の中では下水サーベイランスが他の2つの技術に比べて受容的に評価されていた。これについては, 当該技術が他の 2 つ技術とは異なり，個人ではなく各地域や社会として導入するため, 個人情報の漏洩といったリスクが想像されにくく, ネガティブ感情を持ちにくく, 性能への不信感も感じにくい可能性があったのかもしれない。反面，本研究で扱っ

Table 3 Predictors of attitude toward technologies for combating COVID-19

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

た先端科学技術のうち, 最も聞きなじみのない技術であったことから, ベネフィットもイメージしにくい技術であったことが推察される。以上のような傾向から，個人ではなく社会として受容するタイプの技術に関しては，一般市民が各々技術の導入を必要としないため，それほど説明文章を提示されても技術に対してリスクもべネフイットもイメージされにくく, 比較的ニュートラルな印象評価に落ち着く傾向にあるのかもしれない。

## 4.2 受容態度を規定する心理的要因

本研究では，対象技術の受容態度を主に規定すると考えらえる対象技術への認知要因に加え，対象技術への個別感情要因と感情経験に関わる個人差要因に焦点を当てた説明変数を用意し，それらと受容態度との関連を探索的に検討した。その結果，3つの技術に関していずれも比較的高い説明率が確認され，個々の説明変数に関しても，技術間の差異は比較的少なく，概ね似通った結果パターンが認められた。したがって，これらの3つの技術の説明変数として取り上げた要因の認知の程度にはそれぞれ違いがあり，受容態度の差を生んだが，その心理的要因と受容態度の関連の仕方は同様であることが示唆された。

以下では，その心理的要因ごとに考察を行う。 まず対象技術への認知要因に関しては，リスク認知, ベネフィット認知, 性能への信頼感を扱つたが，いずれも全て有意であった。これらの3つの要因の中では，特にベネフィット認知および性能への信頼感は受容態度との間に相関が強く認められた $(r \mathrm{~s}=.57 \sim .66, p \mathrm{~s}<.01)$ 。この結果は，技術の受容態度に関する先行研究の知見 (Davis, 1989) も有益さの認知に着目しているのと同様に，新しい技術に関してどのようなべネフィットがもたらされるかという情報伝達が, その技術の受容を促す主要な要素となることを示唆している。他方でリスク認知に関しては，標準偏回帰係数の値も小さい上に, 受容態度との相関はベネフィット認知と受容との相関に比べると弱かった $(r \mathrm{~s}=-.31 \sim$ -.17, $p \mathrm{~s}<.01)$ 。したがって, サンプルサイズの大きさから統計的に有意にはなったものの, その関連は弱い可能性にも留意すべきである。次に特に本研究で詳細な検討を行った対象技術への個別感情要因についてであるが, 先行研究 （高木ら, 2021）と同様に, 対象技術への感情項目は，ポジティブ，ネガティブ，嫌悪感といったより基礎的な感情と，畏怖，欌れ忌避といったそれ以外の感情とに分類された。AIや自動運転といった比較的なじみがあり何かしらイメージがしやすい先端科学技術では，対象技術に対する畏怖と穢れ忌避は弁別されて認識されていることが示唆されたが, 本研究のような一般の人々にとってより新規性の高い技術に関しては弁別されていないように思われる。それゆえに，社会にその先端科学技術が導入された時のイメージがネガティブかあるいはポジティブかという基礎的な感情によって対象技術を受容するか否かを決めている部分が大きいことが確認された。それに対して，敬遠感情に関しては, ゼロ次の相関係数の値も弱めであったため $(r \mathrm{~s}=-.26 \sim-.16, p \mathrm{~s}<.01)$, 自然志向や信仰を尊重することが先端科学技術を敬遠させる要因となっている可能性は低いことが示唆された。

以上の他に，その対象技術への個別感情要因に関しては, 新しい先端科学技術であり, 回答者にとってはあまりよく知らない対象であるがゆえに，日頃当該感情を感じやすい程度に応じた強さで生じている可能性を，畏怖，嫌悪とも関連する欌れ忌避の3つを取り上げて検討した。その結果, 日頃畏怖を感じることが多い人ほど, 下水サーベイランスに対しては受容する態度を示す弱い関連が認められ，その他の嫌悪と蔵れ忌避につ

いてはそのような関連は認められなかった。これについては，下水サーベイランスについては，健康観察アプリやCOCOAに比べて回答者にとっては未知な技術であったために，優れた芸術などに畏敬の念を持つ程度が，新規の技術（優れた人工物）への畏敬として肯定的に社会として受け入れることに前向きな姿勢へとつながったのかもしれない。加えて下水サーベイランスに関しては，他の2つの技術とは異なり，個人ではなく社会として受容し，ベネフィットも地域や社会レベルでの感染拡大抑制を通じてもたらされるといった個人との距離感が比較的離れた要素をもつ先端科学技術に対して，日頃の畏怖感情の経験の個人差が何かしらの関連をもつことを示唆しているとも解釈できるが，それについてはさらなる実証的検討のもとに議論する必要があるだろう。

## 4.3 本研究の限界と今後の課題

まず，本研究で取り上げた技術に関する説明方法を変更した場合, 同様の結果が再現されるのかは今後確認が求められるたろう。調査冒頭の導入文において，各技術には導入のベネフィットに対して個人情報の漏洩等のリスクもあることが指摘されている旨を説明し，各技術の説明文章内では技術のリスクには触れずべネフィットにのみ言及しているため，技術説明の文章内に関しては一面的コミユニケーションとなっており，それゆえに受容態度に対してべネフィット認知や性能への信頼感は強い関連が認められたのかもしれない。そのため, 先端科学技術の説明時にリスク情報も並記するような両面的コミュニケーションを行った場合に，本研究と同様の傾向が再現されるのかの検証も久かせないだろう。

また, 本研究では受容形態やべネフィットの性質が異なる技術を取り上げ探索的に検討したが， これらの要因が技術の認知や受容に及ぼす厳密な検証には, 本研究のような調査研究ではなく実験的手法を用いた検討も必要である。

以上のような今後のさらなる検討を踏まえ，緊急時に危機対処に資する先端科学技術について,引き続きどのように市民にコミュニケーションを行い受容の要否に関し，社会として合意形成をしていくか，研究を進めることが望まれる。

## 謝辞

本研究は, JSPS 科研費 JP21K02967 の助成を受
けたものです。調査項目の作成にあたっては高渕智行氏（千葉工業大学）の協力を得たことに記して感謝します。

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 \\

Appendix 2 Measures

 & 変数名 & 調査項目 & 回答選択肢 \\

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 32, No. 2

Appendix 3a Correlations between main variables regarding health observation application

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

Appendix 3b Correlations between main variables regarding sewage surveillance

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

Appendix 3c Correlations between main variables regarding COCOA

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$


# 手指消毒による感染リスク低減とQOL 向上の両立一塩化ベンザルコニウムとエタノールの組合せによるウイルス不活化効果—*
## Compatibility of Infection Risk Mitigation with Better QOL in Hand Sanitization: Effect of Ethanol Combined with Benzalkonium Chloride on Inactivation of Virus

\author{
増川克典**, 白石晶子**,***, 高田郁美**,****, 早瀬温子******, \\ 森卓也**,****, 田中紀行 ${ }^{* *, * * *}$, 藤井健吉
}

## Yoshinori MASUKAWA, Akiko SHIRAISHI, Ikumi TAKADA, Atsuko HAYASE, Takuya MORI, Noriyuki TANAKA and Kenkichi FUJII

\begin{abstract}
Aiming at solving a social challenge for compatibility of infection risk mitigation with better QOL to prevent viral contact infection via hands, an effect of ethanol (EtOH) combined with benzalkonium chloride (BC) on inactivation of Influenza virus A (IVA) and SARS-CoV-2 was investigated under conditions of exposure time, $30 \mathrm{sec}$. Although either just $20-30 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$ or just $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$ were weak for the inactivation, the combination showed the synergic effects. It was also demonstrated that a commercial hand sanitizer containing both $44 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$ and $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$ is effective to highly inactivate IVA and SARS-CoV-2. The consideration on the practical usage of hand sanitizers suggests that $20-50 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$ combined with $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$ would be effective and beneficial. The COVID-19 pandemic has revealed the emerging importance of community infection control which is different from a long-term challenge on hospital infection management, and a new hand sanitizing-system using lower EtOH combined with $\mathrm{BC}$ is expected to be a measure of community infection control.
\end{abstract}

Key Words: Hand sanitizer, Ethanol, Benzalkonium chloride, Influenza virus A, SARS-CoV-2

## 1. 緒言

中国の武漢市で最初に発見された新型コロナウイルス肺炎(Zhu et al., 2020)がCOVID-19，その病原ウイルスがSARS-CoV-2 と命名され，2020年 3 月 11 日にはWHOによるパンデミック宣言がなされた(WHO，2020a)。この時から世界各地で COVID-19との格闘が始まり，院内感染管理に加
え市中感染対策が社会問題として顕在化した。以来，感染制御専門家でない一般生活者も日常生活の中で感染リスク低減に向けて適切な対策行動を行うことが長期間求められ，様々な制限の中でより良いQOLの実現が重要な社会課題となってきた。

SARS-CoV-2の主要な感染経路はインフルエン

ザウイルス A(IVA)等の他の呼吸器ウイルス同様に飛沫及び接触を介するとされる(WHO，2020b; Yokohata et al., 2020)。COVID-19の感染リスク低減のためにマスク着用，手洗い，換気，清掃・環境消毒, 3密回避等の対策が推奨され(MHLW, 2022；TCMNID, 2020)，ワクチン接種や検査が推奖されている (CDC，2022)。接触感染は喠液等の飛沫に含まれるウイルスが手を介して口・鼻・目へ伝播することによって発生するため, 手指洗浄剤や手指消毒剤を用いた手指消毒が接触感染リスク低減のために重要な役割を果たす(Yokohata et al., 2020)。手指消毒剤に関しては高濃度エタノー ル (EtOH) 消毒剤の擦り込み式が効果的と世界/日本の公的機関より推奨されている(WHO，2009; CDC，2008; MHLW，2020)。WHOは60-80 vol\% EtOHが効果的で様々な細菌の殺菌やIVA, ヘルペ入等のエンベロープウイルスの不活化に有効であるとしている(WHO，2009)。CDCは $60 \mathrm{vol} \%$ 以上の EtOHが細菌やウイルスの消毒に有用で, 全ての脂溶性ウイルス (IVA・ヘルペスウイルス等) に不活化効果を有するとしている (CDC，2008)。厚生労働省は品質・有効性・人体への安全性が確認された「医薬品・医薬部外品」70-95 vol\% $\mathrm{EtOH}$ 製剂を推奨する一方， $60 \mathrm{vol} \%$ 台の EtOHでも一定の効果があるとしていて，具体的な細菌やウイルスの種類は例示していない(MHLW, 2020)。

実際にEtOHではIVA (Noda et al., 1981; Joeng et al., 2010; Yamazaki and Nakata, 2014), SARS-CoV (Rabenaua et al., 2005; Shiddharta et al., 2017), MERS-CoV (Shiddharta et al., 2017) 等, 及びSARSCoV-2 (Totaka et al., 2020; Nomura et al., 2021; Leslie et al, 2021)に対する不活化効果が検証されている。EtOH はIVA やSARS-CoV-2への効果に優れ，独特の塗布感や匂いによって消毒効果への安心感を付与する一方, 高濃度EtOHが皮膚乾燥の原因となり肌荒れを引き起こす (CDC，2002)。皮膚炎やアレルギーを引き起こすこともあり(de Haan et al., 1996; Okazawa et al., 1998), 高頻度の使用は肌が弱い生活者に適するものでない。また 60 重量\%以上の EtOH 製剂は引火性が高いため消防法・UN危険物に該当し, 製造・輸送・保管の様々な制限故に一般の倉庫で大量保管できない。結果，消毒剂を短期・大量に必要とするパンデミック下での市中感染対策の使用が困難であり,実際COVID-19 パンデミック初期にその需給バランス悪化が大きな社会問題となった。指定医薬部外品の外皮消毒剂としては, EtOH 製剤（有効成分：EtOH 76.9-81.4 vol\%）以外にも，塩化ベンザルコニウム $(\mathrm{BC})$ 製剤（有効成分： $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$ ）がある(MHLW, 1999)。BCは低濃度でグラム陰性菌やグラム陽性菌等の一般細菌に殺菌効果を持つことに加えて, IVA (Abe et al., 2007) や SARS-CoV-2 (Totaka et al., 2020; Herdta et al, 2021)等のエンベロープウイルスに対する不活化効果を併せ持つ。 $\mathrm{BC}$ 製剤は添加剤として EtOH を含むことが多く, $\mathrm{BC}$ と EtOHの相加・相乗の不活化効果が期待されるが，具体的に検証した報告はない。

そこで全ての生活者が接触感染によるリスクを低減でき且つより良いQOLを実現するために， $\mathrm{BC}$ 含有手指消毒剂においてEtOH と組み合せることによる EtOH 濃度低減の可能性を検討した。 その結果， $\mathrm{BC}$ 共存下で $20-30 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$ 添加が IVA 及びSARS-CoV-2を相乗的に不活化することを見出し，20-50 vol $\% \mathrm{EtOH}$ と $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$ の組合せによって手指消毒剂製剤で安定的に不活化し得ることが示唆されたので，市販製剤の不活化効果と合わせて報告する。

## 2. 試料と方法

試料：モデル水溶液には, $\mathrm{EtOH}($ 富士フィルム

王株式会社）を用い，それぞれ $\mathrm{vol} \%$ 及び $\mathrm{w} / \mathrm{v} \%$ で調製した。市販手指消毒剤（いずれも指定医薬部外品）には，製剤 $\mathrm{A}$ (花王株式会社ビオレガード薬用泡で出る消毒液 ${ }^{\circledR}$, 有効成分 $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$, $44 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$ 含有), 製剤 B (同社ビオレガード薬用消毒タオル $®$, 有効成分 $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}, 54 \mathrm{vol} \%$ $\mathrm{EtOH}$ 含有, 絞り液にて試験を実施), 製剤 C(同社ビオレガード薬用消毒シート $\mathbb{}$, 有効成分 $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}, 52 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$ 含有, 絞り液にて試験を実施), 製剤 $\mathrm{D}$ (同社ビオレ $\mathrm{u}$ 薬用手指の消毒液®, 有効成分 $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \quad \mathrm{BC}, 65 \mathrm{vol} \% \quad \mathrm{EtOH}$ 含有)，製剂 $\mathrm{E}$ (同社ビオレガード薬用手指消毒スプレー®, 有効成分 $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \quad \mathrm{BC}, 65 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$含有)，製剤 $\mathrm{F}$ (同社ビオレガード薬用手指消毒スプレー $\alpha ®$ ，有効成分 $79.7 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH} ） を$ 用いた。

$\mathrm{EtOH}$ は, 分析誤差の範囲内で含浸前の仕达み液と同一の濃度であったことを付記しておく。

方法: 細菌を対象とする日本環境感染学会のガイドライン「生体消毒薬の有效性評価指針：手指
衛生 2011」(JSEI, 2011)は存在するものの, ウイルスは含まれていないため, ASTM国際ガイドラインの標準ASTM E1052-20「懸濁液中のウイルスに対する殺菌剤の活性を評価するための標準試験法」に記載された懸濁試験手順(ASTM International, 2020)もしくは欧州統一規格EN14476:2013+A2: 2019 に記載された定量的懸濁試験手順 (CEN, 2019) に基づき，ウイルス不活化試験を行った。WHO が10-15秒以上擦り込むこと(WHO, 2009), CDCが 20 秒程度擦り込むこと $(\mathrm{CDC}, 2022)$ を手指消毒の実践として推奨しており, 本研究では実用場面と大きく相違せず，且つ実験実行性の点から 30 秒を暴露時間と設定した。

モデル水溶液の不活化効果はASTM E1052-20 (ASTM International, 2020)に基づき, IVA（H1N1， A/Puerto Rico/8/34株, ATCC VR-1469）に対する殺ウイルス活性を調べることにより実施した。具体的には，最小必須培地に懸濁したウイルス液 $5 \mu \mathrm{L}$ に試験溶液 $45 \mu \mathrm{L}$ を $22^{\circ} \mathrm{C}$ で混合し, 30 秒後にSCDLP 溶液 $950 \mu \mathrm{L}$ を添加して停止した。この反応溶液の 10 倍希釈系列を調製した後，各 $500 \mu \mathrm{L}$ をコンフルエントにしたMDCK細胞（イヌ腎藏由来細胞, ATCC VR-1469）を幡種した12ウェルプレートに添加し 30 分間吸着させた。無血清培地で洗浄後, $5 \% \mathrm{CO} 2,37^{\circ} \mathrm{C}$ で $18-22$ 時間培養し,抗インフルエンザNP抗体（マウス，ハイブリドーマ上清）を用いて発光法により感染細胞を染色し, 感染力価 $(\mathrm{FFU} / \mathrm{mL})$ を算出した。

製剤のウイルス不活化効果試験は EN14476: 2013+A2:2019（CEN，2019）に基づき，IVA及び
SARS-CoV-2 （JPN/TY/WK-521）に対する殺ウイルス活性を調べることにより実施した。IVAに関しては, 最小必須培地に懸濁したウイルス液 $5 \mu$ $\mathrm{L}, 3 \mathrm{~g} / \mathrm{L}$ ウシ血清アルブミン $(\mathrm{BSA})$ 水溶液 $5 \mu \mathrm{L}$ 及び試験溶液 $40 \mu \mathrm{L} ~ 22^{\circ} \mathrm{C}$ で混合して反応液とした。その他の条件及び操作はモデル水溶液と同様に行った。SARS-CoV-2については, 最小必須培地で調整したウイルス液 $100 \mu \mathrm{L}, 3 \mathrm{~g} / \mathrm{L}$ BSA水溶液 $100 \mu \mathrm{L}$, 及び試験溶液 $800 \mu \mathrm{L}$ を $25^{\circ} \mathrm{C}$ で混合し 30 秒静置した。この反応溶液 $100 \mu \mathrm{L}$ に, 事前検証で不活化を確認した $2 g / L$ ウシ胎児血清水溶液を含む最小必須培地で 10 倍希釈したSCDLP 溶液 $900 \mu \mathrm{L}$ を添加した。反応溶液の 10 倍希釈系列を調製し, Vero E6細胞(TMPRSS7 JCRB 1819)を幡種したウェルプレートに添加し 90 分間吸着させた。ウイルス感染力価 $(\mathrm{PFU} / \mathrm{mL})$ はプラーク測定法で求めた。

いずれの試験においても 3 回繰り返し測定の平均値を求め, 対照である蒸留水の試験結果との差分を不活化量とした。統計解析は対照試験結果に対する対応のない $t$ 検定によって行った。

## 3. 結果

モデル水溶液でのIVAの不活化試験結果を Table 1 に示す。 $0.00 \mathrm{w} / \mathrm{v} \%$ BC 及び $30 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$以下ではIVAに対する不活化量が $0.16 \quad \log _{10}$ 以下であったが, $40 \mathrm{vol} \%$ 以上の EtOHでは $4 \log _{10}$ 以上の不活化量を示した。 $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \quad \mathrm{BC}$ 共存系では 0 vol\% EtOH で $2.11 \quad \log _{10}$ の不活化量, 20 vol\% EtOH 以上で $3.78 \quad \log _{10}$ 以上の不活化量を示した。

Table 1 Inactivation of Influenza virus A (IVA) by model aqueous solutions containing ethanol (EtOH) and benzalkonium chloride (BC)

 &  &  \\

 / \mathrm{t} \% \mathrm{BC} / 0 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH})$ を用いた同条件の試験結果

$\mathrm{b}$ 対照試験結果に対する対応のない $\mathrm{t}$ 検定 : * $\mathrm{p}<0.05,{ }^{* *} \mathrm{p}<0.01,{ }^{* * *} \mathrm{p}<0.001$

c 時間 30 秒, 温度 $22^{\circ} \mathrm{C}$
}
予め中和したモデル水溶液を宿主細胞に添加し, プラーク法にて死細胞の有無を確認した結果，全試験で細胞毒性は認められなかった。

製剂A-FでのIVA及びSARS-CoV-2 の不活化試験結果をそれぞれ Table 2 及び Table 3 に示す。IVA 及びSARS-CoV-2に対しては, 全ての製剤で不活化量が $4 \log _{10}$ 以上であった。予め中和した製剤を宿主細胞に添加し，プラーク法にて死細胞の有無を確認した結果, 全試験で細胞毒性は認められなかった。

## 4. 考察

高濃度 EtOH はIVA や SARS-Cov-2 等のウイルスに対して優れた不活化効果を有し，その独特の塗布感・匂いは感染リスク低減の確かな安心感を与える。一方EtOHは手指荒れを誘発し皮膚炎やアレルギーを引き起こすこともあり (de Haan et al., 1996; Okazawa et al., 1998; CDC, 2002), コロナ禍で手指消毒が高頻度使用される中, 特に生来の肌が弱い生活者にとっては苦痛を伴う行為となっている。また 60 重量\% $\operatorname{EtOH}(67.7$ vol\%) は消防法・UN危険物に該当し, 市中感染対策に支障をきたす懸念もある。つまり市中感染制御では高濃度 EtOH の手指消毒剤が感染リスク低減と安心感を付与しながら，必ずしも生活者にとってより良いQOLにつながっているわけではない。この課題解決の一案が手指消毒剤の $\mathrm{EtOH}$ 低濃度化であり, BC 共存による EtOH 濃度低減の可能性を調べた。

Table 1 に示すように，30秒間の暴露によって BC を共存しない 40-60 vol\% EtOHのモデル水溶液及び $\mathrm{BC}(0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \%)$ を共存する $20-60 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH} の$ モデル水溶液で高いIVA不活化効果が認められた。 この結果は, $20-30 \mathrm{vol} \%$ EtOHの単独系ではIVA 不活化効果を有さないものの, $\mathrm{BC}(0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \%)$ との共存によって不活化効果が発現されることを意味し，BCを含む 20-30 vol\% EtOHで不活化効果が顕著に増幅されるもの（相乗効果）と解釈された。

Table 2 Inactivation of Influenza virus A (IVA) by commercial hand sanitizers containing ethanol (EtOH) and benzalkonium chloride ( $\mathrm{BC}$ )

 &  &  \\

a 蒸留水を用いた同条件の試験結果

$\mathrm{b}$ 対照試験結果に対する対応のない $\mathrm{t}$ 検定 : ** $\mathrm{p}<0.01,{ }^{* * *} \mathrm{p}<0.001$

c 時間 30 秒, 温度 $22^{\circ} \mathrm{C}, 0.3 \%$ ウシ血清アルブミン負荷

Table 3 Inactivation of SARS-Cov-2 by commercial hand sanitizers containing ethanol (EtOH) and benzalkonium chloride (BC)

 &  &  \\

$ 対照試験結果に対する対応のない $\mathrm{t}$ 検定 : *** $\mathrm{p}<0.001$

c 時間 30 秒, 温度 $25^{\circ} \mathrm{C}, 0.3 \%$ ウシ血清アルブミン負荷

d 一般財団法人日本繊維製品品質技術センターによる試験
}
$\mathrm{EtOH}$ のエンベロープウイルスに対する作用に関し, Noda et al.(1981)はIVAを 10 秒以上で不活化するには $60 \% \mathrm{EtOH}$ が必要で， $50 \% \mathrm{EtOH}$ では不活化に 1 分以上の暴露を要し, $40 \% \mathrm{EtOH}$ では 5 分間暴露でも不活化されないと報告している。Totaka et al. (2020)は同じエンベロープウイルスのSARSCoV-2に対し, 50 vol\% EtOHでは 1 分及び 10 分の暴露で不活化されるが， $40 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH}$ では 1 分の暴露で不活化できないとしている。一方 Kratzel et al. (2020)は 30-40 vol\% EtOHにおいても SARSCoV-2を30秒間で不活化できると報告している。 これら報告と我々の結果を総じると，エンベロー プウイルスに対する不活化効果が急激に変化する領域が 30-50 vol\% EtOH付近にあって，調製方法やウイルス状態の違いによってその不活化効果が大きな影響を受けるものと推察された。従って相乗効果が実験的に観察された20-30 vol\% EtOH と $\mathrm{BC}$ の組合せのみならず，それを超える 30-50 vol\% $\mathrm{EtOH}$ と $\mathrm{BC}$ の組合せは多様な消毒条件下の実用場面にてIVA 及びSARS-CoV-2を安定的に不活化するのに有用と考察された。

20-30 vol\% EtOHと $0.05 \%$ w/v\% BCの組合せが IVA や SARS-CoV-2 の不活化に相乗効果を示す作用機構についてWatts et al. (2021)やAbe et al. （2007）の報告を基に考察する。Watts et al. (2021) は，エンベロープウイルスのサロゲートとして用いられるバクテリオファージPhi6を用いた物理化学的解析から, EtOHが外殼のエンベロープ脂質膜に侵入して膜構造を緩め，それが内殼のタンパクから脂質膜を分離させ, 膜破壊に至る機構を提案している。一方 $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \quad \mathrm{BC}$ 水溶液は，今回の我々の試験では 30 秒間の短時間暴露で約 2 $\log _{10}$ の弱い不活化効果しか示さなかった (Table 1) が，長時間暴露であれば強いIVA不活化効果を示す(Abe et al., 2007)。BCのみの水溶液では陽イオン界面活性剤である BCがエンベロープ脂質膜へゆっくり作用するのに対して, EtOH-BC共存系では EtOHがエンペロープ脂質膜の構造変化・分離・破壊を引き起こし，それが $\mathrm{BC}$ の膜への作用を劇的に加速し, 結果として短時間暴露で脂質膜を破壊するという機構を推察している。今後詳細な解析でこの仮説の精査が必要である。

市販手指消毒剤の製剂 A-F は全て $4 \log _{10}$ 以上の高い不活化効果を示した(Tables 2 and 3)。製剤 $\mathrm{B}-\mathrm{F}$ は $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \quad \mathrm{BC}$ と $50 \mathrm{vol} \%$ 以上の $\mathrm{EtOH} の$ 組合せもしくは約 80 vol％ EtOHであり，既報にお
けるIVA及びSARS-CoV-2 の不活化効果 (Noda et al., 1981; Rabenaua et al, 2005; Joeng et al, 2010; Yamazaki and Nakata, 2014; Shiddharta et al., 2017; Totaka et al., 2020; Nomura et al., 2021; Leslie et al., 2021）から想定内であった。注目すべきは製剤 $\mathrm{A}$ の $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$ と $44 \mathrm{vol} \% \mathrm{EtOH} の$ 組合せであつた。少なくとも BC共存系であれば $44 \mathrm{vol} \%$ まで EtOH 濃度が低くともIVA及びSARS-CoV-2に対して強い不活化効果が得られることを製剤系で証明した。モデル溶液の結果(Table 1) から, 更に低い EtOH 濃度でも不活化効果が得られると想起されるが，製剤では実用場面も考慮されるべきである。つまり10-20秒程度の短時間の擦り込み (WHO, 2009；CDC, 2022)であっても，実用場面では体温や蒸気圧によって EtOHが水に先んじて蒸発し EtOH 濃度が減少すると想定されるので, 最小限の 20-30 vol\% $\quad$ EtOHより若干高い $44 \mathrm{vol} \%$ EtOHが実用的に妥当な濃度であろう。

本研究によって, エンベロープウイルスに属し消毒薬耐性が低いとされるIVA及びSARS-CoV-2 (CDC，2008；CDC，2022)に対して，20-50 vol\% $\mathrm{EtOH}$ を 0.05 w/v\% BC と組合せることが安定的な不活化の点で有用であることが分かった。より消毒薬耐性が高い病原性ウイルスに対する不活化効果は不明である。本組合せは，多様な病原性微生物に有効な広いスペクトル，消毒薬耐性が高い病原性微生物も対象とする院内感染管理には適していないかもしれない。しかしながら一般の生活者が感染リスクに晒される市中感染のケース，例えばCOVID-19パンデミックや季節性インフルエンザ等の特定エンベロープウイルス種に曝されるケースでは，消毒薬耐性はやや弱いながらも，特定のエンベロープウイルス種に安定した不活化効果を有する 20-50 vol $\% \mathrm{EtOH}$ と 0.05 w/v\% BCの組合せは，そのウイルス種による市中感染リスクの低減対策として期待できる。

COVID-19 以前は感染症と言えば院内感染管理であった。しかしながらこの未曽有の感染症によって世界が震撼し，市中感染対策という新たな社会的課題が顕在化した。飛沫や接触を主要な感染経路とする SARS-CoV-2 (WHO, 2020b; Yokohata et al., 2020) の感染防止のため, 確実な効果や安心感の付与と共により良いQOLに配慮した手指消毒システムが有用であり，アフターコロナの季節性インフルエンザ対策に，将来懸念される COVID-19クラスのDisease-Xパンデミック

（WHO，2018）対策にもその活用が期待される。本研究の成果並びに更なる発展は, 感染症リスクに強勒でより良い社会を実現するための一助になるであろう。

## 5. 結論

未曾有のCOVID-19パンデミックに遭遇する中, 市中感染対策のために日常生活の中での感染リスク低減と共に，より良いQOLの実現が重要な社会課題として浮上してきた。手指消毒は接触感染のリスクを低減する有効な手段である一方,高濃度 EtOH の使用はQOLの観点から改善の余地がある。そこで低濃度 EtOHの可能性を探るべく, 手指消毒の実用場面と想定し得る 30 秒間の暴露時間で，低濃度 $\mathrm{EtOH}$ と $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \% \mathrm{BC}$ の組合せによるIVA及びSARS-CoV-2 の不活化効果を検討した。その結果 $20-30 \mathrm{vol} \% \quad$ EtOH と $0.05 \mathrm{w} / \mathrm{v} \%$ $\mathrm{BC}$ の組合せによって不活化の相乗効果が得られることを見出した。安定的な不活化効果という点では 20-50 vol\% EtOH と 0.05 w/v\% BCの組合せが有用と示唆された。市販手指消毒剤を用いた不活化試験では， $44 \mathrm{vol} \%$ EtOHを 0.05 w/v\% BCと組合せることで，30秒間暴露により IVA及びSARSCoV-2を十分に不活化できることを証明した。このような低濃度 $\mathrm{EtOH}$ と $\mathrm{BC}$ の組合せによる手指消毒システムが, 院内感染管理を目的とする手指消毒とは異なる形で，感染リスクを低減しつつ, より良いQOLを実現するための市中感染対策に成り得ると期待される。

## 謝辞

本論文の作成に当たって，試験結果の統計処理に関しては花王株式会社山中菜未氏, 同社山口亨氏，推敲に関しては同社山本哲司氏，同社西尾正也氏，同社徳田一氏に，それぞれのご専門の視点から貴重なご助言・ご示唆をいたたきました。一般財団法人日本繊維製品品質技術センターのご協力のもとでSARS-CoV-2 試験を実施しました。また，査読者の先生に有意義なご指摘をいただいた上で完成することができました。ここに記して深く御礼申し上げます。

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