# 【資料論文】
## 新型コロナウイルスの感染リスクに基づく感染対策の評価*

## Evaluation of Infection Control Based on Infection Risk of Novel Coronavirus

\author{
藤長愛一郎**, 岸川 洋紀***, 村山留美子**** \\ Aiichiro FUJINAGA, Hiroki KISHIKAWA and Rumiko MURAYAMA
}

\begin{abstract}
Since Coronavirus disease 2019 (COVID-19) was spread in the world, we have been compelled to do infection controls such as putting a mask on, washing hands, avoiding contact to other people, and so on. However, it is difficult to know how effective the infection controls are. Therefore, the purpose of this study is to provide the information about the evaluation of the infection controls based on infection risk. In this study, infection risk was calculated semi-quantitatively. As a result, it is numerically shown that air-mediated routes such as droplets and aerosols are important for the infection. And also, it is effective to put a mask on, take social distancing, and ventilate as infection controls. If people could understand what infection controls are effective on the infection risk, the people would continue the infection controls in order to control COVID-19.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, infection, risk, control

## 1. はじめに

## 1.1 背景

新型コロナ感染症（COVID-19）（以下「新型コ ロナ」) は，中国武漢市で患者が報告された 2019 年 12 月以後, 全世界に広がった。日本でも 2020 年3月 2 日から春休みまで全国の小・中・高校が 休校となった。また, 社会全体でも予定されてい たイベントが次々と中止され，4月7日からは首都圈, 大阪府, 兵庫県, 福岡県で, 緊急事態宣言 が1カ月間出された。それ以降も日本だけでなく 全世界で，感染対策のための制限が課せられ，新型コロナが流行る以前に行っていた「不要不急」 である仕事以外の趣味や休養目的の活動は制限せ ざるを得なくなった。

また, 働き方としては，会議がオンラインで行
われるようになり，出張がほとんどなくなった。 そして，首都圈を中心に在宅勤務も行われるよう になった。これらは, 感染者と遭遇する機会をで きるだけ減らし, 感染経路を断つためであり, 人 の移動を 8 割削減できれば, 急速に感染者数が減少するという計算結果が話題になった（日経サイ エンス, 2020)。そして, 外出する際には, マス クを着用すること, また人と人との距離（ソー シャルディスタンス) を最低 $1 \mathrm{~m}$ は取ること，ま た換気を暑くても寒くても十分にすることが推奨 された。これらは飛沫やエアロゾルによる感染を 防ぐ対策である（厚生労働省，2020a）。

ここでいう「飛沫」は粒径 $5 \mu \mathrm{m}$ 以上とされて

いて, $5 \mu \mathrm{m}$ 未満のものは「飛沫核」と呼ばれる。

また,「エアロゾル」は粒径が $1 \mathrm{~nm} \sim 100 \mu \mathrm{m}$ とさ

れているが, 飛沫とエアロゾルの境界は明確では ない。感染に関して, 飛沫の特徴は,「マスクで ほぼ除去される」,「すぐに床に沈着する」,「直接粘膜に入る・一部吸入される」ことである。ま た，エアロゾルの特徴は，「マスクで一定割合除去される」，「一定時間浮遊する」，「吸入される」 である（西村, 2020; 竹川, 2021; WHO, 2020a）。

会話やせき, くしゃみなどで生じる飛沫は, す ぐに床に沈着し，マスクでほぼ除去される。その ため, 飛沫感染は, 空気感染とは区別されてい る。新型コロナの場合, 当初, WHOは病院など で大量のエアロゾルが発生する場合を除いて, 空気感染は起こらないとしていた(WHO, 2020a)が, 2020年7月には換気の悪い空間における空気感染 の可能性を認めている(WHO, 2020b)。

また，手洗いについては，感染者から発せられ たウイルスを含んだ飛沫を手に付着させて感染し ないために, 洗剤 10 秒もみ洗い, その後, 15 秒 すすぐことが推奨された (厚生労働省, 2020b)。 さらに, 使用された机などをアルコールで消毒す ることなども推奨された。

一方で，行動制限をするということは，通常の 活動ができず，経済や教育などにマイナスの影響 となる。また, 個人でできる感染予防対策も費用 や手間がかかり，今まで必要なかったコストや時間がかかる。また，心理的なストレスもかかり， いつまで我慢すればいいのか，どこまで対策すれ ばいいのか，終わりが見えずストレスに感じてい る人は多い (ニフティニュース，2020）。

そのため, 感染対策をいつまで, どれ位すべき なのか把握できないと, 対策を行うことに疲れて しまうと予想される。そこで，普段実施している 感染対策がどの位効果があるのか, 提示すること ができれば，対策を継続するモチベーションにな ると考えられる。

## 1.2 研究目的

現在, 実際に感染対策として実施されている (1) マスク，(2)人との距離, (3)換気, (4)手洗い, (5)消毒，および(6)接触回避による感染予防効果を，リ スク評価の手法を用いて比較検討する。そして，各感染対策はどの程度効果があるのかを半定量的 に把握する手法を提案する。

Figure 1 Exposure routes of COVID-19 from an infected person to a susceptible person

## 2. 方法

## 2.1 感染経路

新型コロナの感染リスクを求めるためには, 新型コロナウイルスのばく露量を求める必要があ る。そのため, 感染者と接触した場合に, ウイル スのばく露経路として, 空気を媒体とする経路, また机や椅子などのモノに付着した飛沫などを手 などで接触する経路を考えた(Figure 1)。そして，各人がどのような感染対策をしているのかを，質問に答えることにより感染リスクの概算ができる ような表を作成した(Table 1)。

## 2.1.1 飛沫・エアロゾル感染

空気中の飛沫やエアロゾルによる感染経路であ り, 感染者および未感染者がマスクを着用するこ とで, どちらも空気中への放出を削減することが できる。たたし， マスクにも粒子状物質を95\%捕集できるN95マスク, 通常使い捨ての不織布マ スク, 布マスク, 呼吸のしやすいウレタンマスク などがある。しかし， マスクの性能を保つには， マスクの形がマスクをつける人の顔の形に合い,密閉性が保たれる必要がある。

## 2.1.2 接触感染

感染者の飛沫や触った場所を未感染者が手など で触れて, それが口などを経由して感染する経路 である。一旦, モノに付着したウイルスを, 未感染者が接触することで感染するため, 接触する場所が重要である。よって, 接触する前にウイルス が付着した場所を消毒するか, 接触しても手で口 などを触る前に手を洗っていれば，接触感染は防 げると考えられる。

## 2.2 感染リスクの計算式

新型コロナウイルスによる感染リスクを式(1) と式(2)で表す。ウイルスによる感染リスクは,

Table 1 Questionnaire for parameter of the exposure routes

} & \multirow[t]{2}{*}{ 数値記入 } & \multirow{2}{*}{ 単位 } \\

Risk 計算結果 $=\mathrm{P} \times\left(\mathrm{M}_{\text {空気 }}+\mathrm{M}_{\text {接虫 }}\right)=$

まずウイルスの発生源を特定して，対象となる未感染者がどの位ばく露するかを推定する。そして 用量-反応の関係式を用いて，感染の確率を求め るものである(WHO，2016)。例えば，下水道処理場由来のロタウイルスやノロウイルスなどの感染 リスクは，用量一反応式を用いた推計結果が報告 されている(Pasalari et al., 2019)。しかし, SARS コロナウイルスの用量-反応関係は報告されてい る(Watanabe et al., 2010)ものの, 新型コロナウイ ルスの用量-反応式はまだ明確ではない。新型コ ロナウイルスの用量-反応式の代わりに，SARS
コロナウイルスの式を用いて類推した報告がある (Zhang and Wang, 2020)が, 本研究では用量-反応 の式を用いることはせずに, 感染者との遭遇確率 に比例して感染が増加するとして, 感染リスクを 計算する。 なお,ここで取り扱う感染リスクの「感染」と は, 行政が発表する感染者数に対応した概念であ り，PCR検查で陽性と判断されることを表す。 よって, 必ずしも感染による症状 (発熱, 下痢,咳など）が現われている「症状がある状態」とは 限らず，通常の感染症リスクとは異なる取り扱い

となる。しかし, 新型コロナの感染拡大防止のた めに, 無症状や軽症の「感染」も含めた感染リス クを抑制することが重要であると考えられるた め, 本研究では「感染」を症状の有無ではなく,検査で陽性とされることとして取り扱う。

そこで，感染リスクをリスクの概念に基づいて 式(1)を作成した。リスクは有害な影響が生じる 確率であるため (日本リスク研究学会, 2019), ウイルスによる感染リスクは，「ウイルスを発す る感染者と接する確率」と「ウイルスが存在する 場合の感染割合」との積で表されるとして作成し た。

## Risk $=\mathrm{P \times \mathrm{M}$}

ここで,

Risk: 感染リスク

P: 1 日に感染者と接する確率

M: ウイルスが存在する場合の感染対策後の感染割合で，空気経由と接触により以下の式(2)で 表される。

$
M=M_{\text {空気 }}+M_{\text {接触 }}
$

ここで,

$\mathrm{M}_{\text {空気 }}$ 飛沫やエアロゾルなど空気(air) 中にコロナ ウイルスがある場合の感染割合（マスクなどの 対策なしに感染者と共にいると, 必ず感染する として1とする。感染者はマスクなどのウイル スを出さないようにする対策をしていないとす る。)

$\mathrm{M}_{\text {接触 }}$ コロナウイルスが付着している場合の接触 による感染割合（感染者の飛沫が落下などして 付着したモノを手で触れて，口などに触れて， コロナウイルスが体内に入り感染するリスクを 1 とする)

なお, 式(2)は本来, 感染しないリスク $(1-M)$ を考えて， $1-\mathrm{M}=\left(1-\mathrm{M}_{\text {空気 }}\right) \times\left(1-\mathrm{M}_{\text {接触 }}\right)$ より， $M=M_{\text {空気 }}+M_{\text {接触 }}-M_{\text {空気 }} \times M_{\text {接触となるが }}$ 初気 $\times$ $M_{\text {接触 }}$ 比較的かなり小さい場合が多いので無視 できるものとする。もし，Mが1を超える場合

を差し引いて，Mの最高値は 1 とする。

I. 飛沫・エアロゾルによる感染割合の式

$
M_{\text {空気 }}=M_{\text {マスク }} \times M_{\text {距離 }} \times M_{\text {換気 }}
$

ここで,

空気中の飛沫やエアロゾルによる感染割合 $M_{\text {空気 }}$
は，それらを呼吸により吸入した量に比例すると 仮定する。吸入量は，マスクの種類，感染者との 距離，換気量，それぞれによって独立して削減で きるので, $\mathrm{M}_{\text {空気 }} \mathrm{M}_{\text {マスク, }}, \mathrm{M}_{\text {距離, }}, \mathrm{M}_{\text {換気 }}$ それぞ れの積で表す。

$\mathrm{M}_{\text {マスク：マスクの種類による吸い达み時のウイル }}$ ス透過割合（飯田，2020）で，(1)N95マスクや 医療用マスクを 0.1 , (2)不織布マスクを 0.3 , (3)布マスクを 0.6 , (4)ウレタンマスクを 0.65 , (5) フェイスシールドやマウスシールドはエアロゾ ルの吸入は防げないとされているため 1 とす る。

al., 2020)は, (1) $2 \mathrm{~m} を 0.25$, (2) $1 \mathrm{~m} を 0.5$,また (3)取らないを 1 とする。

Quantaを用いた式 (4)（倉渕，2021）で計算し た。

(1)一般病室レベルの換気による場合, 外気2回/時か $30 \mathrm{~m}^{3}$ (時・人) での換気条件 (厚生労働省，2020a; HEAJ, 2013）で0.64となる。換気を 窓の開放で行う場合は, 30 分に 1 回以上, 数分間密を全開にすることとされている（厚生労働省，2020a）。

$
M_{\text {換気 }}=1-\mathrm{e}^{-\mathrm{I} \times \mathbf{q} \times \mathrm{p} \times \mathrm{t} / \mathrm{Q}}=1-\mathrm{e}^{-1 \times 7.0 \times 0.54 \times 8 / 30}=0.64
$

ここで,

I: 室内にいる一次感染者数（1人とする）

$\mathrm{p}: 1$ 時間あたりの呼吸量 $\left(0.54 \mathrm{~m}^{3} /\right.$ 時 $)$

q: Quanta生成率（事務作業で会話の比率 10\%の場合： 7.01 /時)

$\mathrm{t}$ : 感染者との接触時間（8時間とする）

$\mathrm{Q}$ : 外気による換気量 $\left(30 \mathrm{~m}^{3}\right.$ /(時・人)）（この值 は 1 人あたりの換気量であるが，使用する部屋 の換気量や使用人数を把握することは現実的 に難しいので，この値を使用する）

(2)通常換気の場合, $20 \mathrm{~m}^{3}$ /(時 - 人)（建築基準法, 2020）や，シックハウス対策の基準 0.5 回/時 （国土交通省，2003）を使用すると，0.78とな る。

(3)換気なしの場合を 1 とする。

II. 接触による感染割合の式

$
M_{\text {接触 }}=M_{\text {手洗 }} \times M_{\text {表面 }} \times M_{\text {接触率 }}
$

10 秒もみ洗い後, 15 秒すすぎで残存割合が 0.0001となり, (3)手洗いを洗剤なしでも 15 秒 すすぎがあれば 0.01 となる（厚生労働省, 2020b）。一方で，手洗いの頻度も関係するの で，場所を移動するごとに手洗いする場合は， この残存割合が維持されるが，手を1日に数回 しか洗わない人は，上記の割合をそれぞれ，(2) 100 倍して0.01，(4) 10 倍して 0.1 とする。

$\mathrm{M}_{\text {表面 }}$ 机な椅子などの表面をエタノールなどによ り 1 分程度接触させる，またはふき取る消毒に よるウイルス残存割合は 100 分の 1 以下である ので（日本リスク学会理事会，2020）, (1)使用 する度に消毒する場合は 0.01 , (2) 1 日に 1 回か ら数回, 時々であれば 0.1 , (3)しない場合は 1 とする。

(今回設定) で，(1)作業机，会議や食堂の座席 など自分が接触するモノがほぼ固定されている 場合を 0.01 , (2)座席など自分が接触するモノが 固定されていない場合を 0.1 , (3)他人の接触部位を素手で接触する場合を 1 とする。 なお，移動中に $\mathrm{N}_{\text {人数 }}(1$ 日に接する人の人数)以外の他人の飛沫などが付着した場所の接触感染 は考慮していない。これは，移動中の電車の中で はマスクをしていて，素手で自分の口や鼻に触れ ることはないと考えたためである。

$
\mathrm{P}=\mathrm{P}_{\text {地域 }} \times \mathrm{N}_{\text {人数 }}
$

ここで,

P: 1 日に感染者と接する確率

ている割合（感染者数の人口に対する割合であ り，新規感染者は最大 14 日間感染させるので， 14日間隔離対策が必要とされている (WHO, 2021）ことから，直近 1 週間の 10 万人あたりの 新規感染者数 $\mathrm{a}$ 人を 2 倍した割合 $\mathrm{P}_{\text {地域 }}=\mathrm{a} \times 2 / 10^{5}$ である)

間接するか（1 m以内に近づく可能性があり， 15 分以上同じ場所で過ごす人を対象とする)。 なお，本来であれば，この $\mathrm{P}$ は， $\mathrm{P}=1-(1-$

が $2 \times 10^{-4} \sim 4 \times 10^{-3}$ で, $\mathrm{N}_{\text {人数が } 10 \text { 人の場合, } \mathrm{P} の}$

$\times \mathrm{N}_{\text {人数 }}$ の線形性が保たれていた（回帰係数 $\pm 95 \%$信頼区間の半値幅：0.986 $\pm 0.002) 。$

Table 1を用いて, リスク評価を実施する対象者に各項目について記入してもらい，その回答に 応じて，新型コロナに感染するリスクを推定する 手法を提案する。今回は，例として，同じ地域で 同じ職場で働き，感染対策が違う3名を想定した 3 ケース（A: 一般人の最高の対策レベル， B: 平均的な対策レベル, $\mathrm{C}$ : マスク以外何もしない最低限のレベル）について計算した結果から提案し た手法の妥当性を検証した。

## 3. 結果と考察

## 3.1 リスク計算例（ケースB）

大阪府の建設業の建設現場で 10 名の作業員と チームで働いていて，以下の感染対策をしている 人を平均的なケースとして想定した。

新規感染者数は，大阪府の2021年7月9日の直近の一週間の 10 万人あたりの 9.84 人（朝日新聞,

2021; NHK, 2021）を使用した。

いつも不織布のマスクをしていて $\mathrm{M}_{\text {マスクが } 0.3 \text {, }}$

現場事務所で通常換気 $20 \mathrm{~m}^{3}$ /(時・人) をしてい

$1.2 \times 10^{-1}$ となる。次に接触に関する $\mathrm{M}_{\text {接触 }}$ とつい ては，石䀡などは使わず 15 秒洗い流すことを場

のアルコール消毒は 1 日 1 回位はするので $\mathrm{M}_{\text {表面が }}$ 0.1，また作業場所や使用する椅子などは固定さ

$0.01 \times 0.1 \times 0.1=1.0 \times 10^{-4}$ となる。この条件を式 $(1)$ に代入すると以下のように感染リスク(Risk)が計算できる。

$
\begin{aligned}
& \text { Risk }=\mathrm{P} \times \mathrm{M} \\
& \begin{aligned}
& \mathrm{P}= \mathrm{P}_{\text {地域 }} \times \mathrm{N}_{\text {人数 }} \\
& \mathrm{P}_{\text {地域 }}=9.84 \text { 人 } \times 2 / 100000 \text { 人 }=2.0 \times 10^{-4} \\
& \mathrm{~N}_{\text {人数 }} \text { が } 10 \text { 人より }, \\
& \mathrm{P}=2.0 \times 10^{-4} \times 10=2.0 \times 10^{-3} \\
& \mathrm{M}_{\text {空気 }}=\mathrm{M}_{\text {マスク }} \times \mathrm{M}_{\text {距離 }} \times \mathrm{M}_{\text {換気 }} \\
&=0.3 \times 0.5 \times 0.78 \\
&=1.2 \times 10^{-1} \\
& \mathrm{M}_{\text {接触 }} \mathrm{M}_{\text {手洗 }} \times \mathrm{M}_{\text {表面 }} \times \mathrm{M}_{\text {接触率 }} \\
&=0.01 \times 0.1 \times 0.1 \\
&=1.0 \times 10^{-4}
\end{aligned}
\end{aligned}
$
$\mathrm{M}=\mathrm{M}_{\text {空気 }}+\mathrm{M}_{\text {接触 }}$

$=1.2 \times 10^{-1}+1.0 \times 10^{-4}$

$\doteqdot 1.2 \times 10^{-1}$

よって, Risk $=2.0 \times 10^{-3} \times 1.2 \times 10^{-1}$

$
=2.4 \times 10^{-4}
$

この大阪府での平均的な感染リスクとして想定 したケースBでの感染リスクの推定値 $2.4 \times 10^{-4}$ は, 2021 年7月9日における大阪府での実際の感染者数の割合 $2.0 \times 10^{-4}$ に近い値であった。この ことより，この感染リスク手法に妥当性があると いえる。

一般的な対策としてできる限りの対策をしてい るケース $\mathrm{A}$ ，平均的な対策をしているケース $\mathrm{B}$, またウレタンマスクと手洗いを日に数回する以外 は対策をしていないケースCを含む感染リスクの 計算例を Table 2 に示す。感染リスク(Risk)の結果
をみると，ケースAは $9.4 \times 10^{-5}$ となり平均的な ケース $\mathrm{B}\left(2.4 \times 10^{-4}\right)$ の約 0.4 倍となった。また, ケースCの感染リスクは $1.5 \times 10^{-3}$ となりケース B の約 6 倍となった。またケースAの感染リスク は, ケースCの約 0.06 倍となり, 感染対策を積極的に行うと積極的に行わない場合の 10 分の 1 以下 に低減できるといえる。

また， $M_{\text {空気 }}$ 的接触を比較すると，どのケース も $\mathrm{M}_{\text {空気 }}$ の方が $\mathrm{M}_{\text {接触 }}$ りかなり大きく, ケース $\mathrm{A}$, $\mathrm{B}, \mathrm{C}$ では，それぞれおよそ $10^{6}$ 倍， $10^{3}$ 倍，7倍と なった。このことより，空気媒体に関する対策で あるマスク，距離，および換気を強化することに より, 直接的な感染リスクの低減効果が現れる可能性が示唆された。

一方，接触による感染リスクは，空気媒体より もかなり小さくなる場合が多いこと，また手洗い や消毒などの対策などの効果が高いことが分かっ

Table 2 Examples of calculated infection risk assessment

感染リスク $($ Risk $)=P \times\left(M_{\text {空気 }}+M_{\text {接触 }}\right)$

 &  & 9.84 & 人 $/ 10$ 万人 \\

 & 0.0001 &  & 0.01 &  & 0.1 \\

た。これらのことは, 米国CDCが間接的な接触 リスクは主な感染ルートでないとしていること と，矛盾しない(CDC, 2020)。

感染防止対策に対するLINE と厚生労働省のア ンケート (2020)(回答者数1540万人) では, 手洗 いやマスクの着用などについての感染防止対策へ の取り組みについて，10項目からなる複数回答 で，「三密を避ける」が7割，「マスクをする」が 8 割，「手洗いをする」が9割であった。これらの ことより，全般的に多数の人が感染対策を実施し ていることがわかる。

本研究で示した各対策の効果に基づいて，対策 を再検討すれば，各自の目的に応じた対策がで き, 今後, 新規感染者数が減少した後にも継続す べき対策を検討できると考える。

## 3.2 感度解析

Figure 2 に Table 2 に示した対策レベルが平均的 なケース $\mathrm{B}$ の感染リスク $\mathrm{R}_{\mathrm{B}}$ を基準として, 感染対策 6 つ（マスク, 距離, 換気, 手洗, 消毒, 接

Figure 2 Sensibility of infection risk rate $\left(R / R_{B}\right)$ by variation of exposure parameters of infection controls (choice of $1-3$ or $1-5$ ) (R: infection risk of each infection control, $R_{B}$ : infection risk of Case $B$ as a standard case)種率）から1つ選び，その選択肢 1 から5, また は1から3に変化させた場合の感染リスクの $\mathrm{R}_{\mathrm{B}}$ に 対する割合 $\left(R / R_{B}\right)$ の感度を示す。

スクの割合は，選択肢による変化がほとんど見ら れなかった。これは, 今回提示する感染リスクの 計算式 (式(2)) は, 飛沫やエアロゾルによる感染割合 $\left(M_{\text {空気 }}\right)$ と接触による感染割合 $\left(M_{\text {接触 }}\right)$ が同時に発生する想定であり， $\mathrm{M}_{\text {接触が }} \mathrm{M}_{\text {空気 }}$ りり

次に, 感染リスクの割合に最も影響を与えるの は，マスクの種類 $\left(\mathrm{M}_{\text {マスク }}\right.$ ) である。これは, ウ イルス吸い达み率が $0.1 \sim 1$ と幅が最も大きいため である。次に距離 $\left(\mathrm{M}_{\text {距離 }}\right)$, その次に換気の程度 $\left(\mathrm{M}_{\text {換気 }}\right)$ となっている。これらは, 選択肢の数値 が直接, $\mathrm{R} / \mathrm{R}_{\mathrm{B}}$ に反映されているためである。 $\mathrm{M}_{\text {換気 }}$ については，換気によるウイルスの残存割合は 8 時間滞在する条件で計算されているが, Table 1 の質問表では, 接触する人や接触時間を計算に考慮しておらず,このことは課題である。

## 3.3 感染者が対策した場合

本研究では, 未感染者が感染するのを防ぐこと を目標とした感染リスクを試算した。そのため,感染者は対策をせずに，通常の行動をしているこ とを仮定した。しかし, 感染者が増加する傾向が 見られた場合や, 身近に感染者が発生した場合に 直ぐに，マスク, 距離, 換気, 手洗い, 消毒など の対策を実行するなら，感染リスクが低く抑えら れることになる。

## 4 課題

## 4.1 感染者と接する確率

感染者と接する確率に (式(6)), 新規感染者数 の隔離による感染者数の低減を考慮していない。 もし，新規感染者が感染初期に確実に隔離される なら，感染を拡大することなしに抑えられるの で,このことも感染対策となり得る。

## 4.2 用量反応関係

(1)感染割合は, 用量反応関係に基づき求めるべき である。しかし, 6つの対策（マスク，距離,換気, 手洗, 消毒, 接触率) で実際の感染事例 を基に設定しているのは, 距離と換気だけであ る。その他は, ウイルス量と相関があると思わ れる物理的な残存割合に基づき，それに比例す

るとして感染割合を計算していて，直接ウイル ス量を用いた計算ではない。

(2)飛沫やエアロゾルの空気中での挙動は粒径に依存するので，マスク，距離，換気の対策は，飛沫とエアロゾルとで分けて考えるべきである。粒径の大きい飛沫は, 感染者から吐き出された ものが直接未感染者に到達して, 顔などに付着 する場合が主な経路と考えられる。よって, 空気感染対策の内，マスクと距離が重要と考えら れる。一方で，エアロゾルは粒径が小さく空気中に漂うので，呼吸で吸い达むことでウイルス を摂取するため, マスクと換気が重要と考えら れる。

しかし, 距離に応じて感染リスクが減少する ことを示した文献(Chu et al., 2020)は, 飛沫と エアロゾルの寄与を分けて示していない。ま た，本論文では，感染者と非感染者の接する状況を個別に設定していないので，飛沫とエアロ ゾルによるウイルスの摂取量を分けるのは困難 である。よって, 飛沫とエアロゾルを区別しな い感染割合として, 空気中の感染割合 $M_{\text {空気 }}=$ $\mathrm{M}_{\text {マスク }} \times \mathrm{M}_{\text {距離 }} \times \mathrm{M}_{\text {換気を用いている。これは，飛 }}$沫とエアロゾルはどちらも距離と換気の効果が あることになる。

(3)換気によるウイルスの除去効果は， ウイルスを 含む飛沫やエアロゾルの粒径に左右されること が分かっている(Yang, 2011)。しかし, 本研究 では粒径の違いによる除去率の差を考慮できて おらず，全体として取り扱っている。

## 4.3 接触感染

接触による感染経路では，どのようなモノと接触するかを設定する必要があるが，一般化するの

職業ごとに値を設定することも考えられるが，例 え職業が同じでも個人差が大きく, 一般化する場合の課題である。

## 4.4 感染者数

本研究で対象とした新型コロナウイルス感染者 というのは，PCR検査を受けて陽性だった人のこ ととした。しかし, 日本でPCR検査を受けたの は, 感染拡大初期のころは濃厚接触者や新型コロ ナウイルス感染症の症状が出た人に限られてい た。よって, 無症状や軽度の症状を含めた感染者 はPCRを受けておらず，発表されている感染者数は実際より少ないと考えられる。また, 抗体検査や PCR検査が個別に受けられるようになると，検査をする人が多くなり，年間を通じての正確な 感染者数を把握するのは困難である。

今回は都道府県ごとの新規感染者数を利用し て, 感染者と接する割合を設定した。しかし, 個人レベルで見れば，生活パターンや職業などによ り, 感染者と接する状況は大きく異なると考えら れる。特に, クラスターが発生しているのは, 三密（密閉，密集，密接）となっている場所である ことが多いことが指摘されている（鈴木, 西浦, 2020）。よって，都道府県ごとの新規感染者数が,自分に関係する地域の感染状況を表していると必 ずしも言えない。

## 4.5 許容リスク

許容される感染リスクは, 一般的に $10^{-4} /$ 年と されている（金子，2004）。米国環境保護庁(U.S. EPA）は, 水道水質に関して, この許容感染リス クの値を提示している (小林ら, 2016 ; U.S. EPA, 1998)。

新型コロナウイルスの場合, 米国では, 感染者約 4505 万名, 死亡者数約 73 万名（2021 年 10 月 19 日時点) (Johns Hopkins, 2021) を人口約 3 億 3 千万名で除した感染割合は 0.14 , 死亡割合は $2.2 \times 10^{-3}$ となる。さらにこれを 2021 年 3 月から 2021 年 10 月までの期間 1 年 8 カ月で除して, 1 年あたりの感染リスクは, 感染と死亡でそれぞれ, $8.4 \times 10^{-2}$ /年, $1.3 \times 10^{-3} /$ 年となる。

また, 日本では PCR 陽性者数約 171 万名, 死亡者数 1 万 8 千名（2021 年 10 月 17 日時点）（厚生労働省，2021）を人口約 1 億 3 千万名で除した感染割合と死亡割合は，それぞれ， $6.5 \times 10^{-3}, 1.2 \times 10^{-4}$ となる。よって, 1 年あたりの感染リスクはと死亡リスクはそれぞれ, $3.9 \times 10^{-3}$ /年, $7.2 \times 10^{-5}$ /年 となる。

1 年間あたりの新型コロナウイルスの感染許容 リスクを $10^{-4}$ 年として, 実際の感染リスクを許容リスクと比較すると, 米国では約 800 倍, 日本 では約 4 倍の値となる。感染リスクの許容レベル は, 現状ではコンセンサスが得られているとは言 い難いが，許容レベルを目安に対策方法を検討す るのは合理的であると考えられる。

## 5. 結論

本研究では，新型コロナウイルスの感染対策の
効果を簡易な表を用いることで，数値的に把握で きる方法を提案した。この方法は, リスクアセス メント手法を応用して, 半定量的とはいえ, 感染 リスクの対策効果の評価を試みるものである。そ の結果，飛沫やエアロゾルなど空気を媒体とした 経路の対策が重要であり, マスク, ソーシャル ディスタンス，換気などの対策が感染リスクの低減に直接効果があることが数値的に示せた。

今回示したように，感染対策の効果を数値で示 すことにより，人々が日常的に行っている感染対策の効果を把握し，今後，感染対策を継続するモ チベーションにつながることを願っている。

## 参考文献

Asahi Shinbun (2021) The number of the infected person per hundred thousand people in each prefecture, Infection status of Novel Corona virus, https://www.asahi.com/special/corona/?iref=comtop_ urgent_lnk (Access: 2021, July, 9) (in Japanese)

朝日新聞 (2021) 都道府県別の 10 万人あたり感染者数, 新型コロナウイルスの感染状況, https:// www.asahi.com/special/corona/?iref = comtop_ urgent_lnk(アクセス日：2021年7月9日）

Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (2020) COVID-19 spreads less commonly through contact with contaminated surfaces, How COVID-19 Spreads, Updated Oct. 28, 2020, https:// www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/preventgetting-sick/how-covid-spreads.html (Access: 2021, March, 14)

Chu, D. K., Akl, E. A., Dud, S., Solo, K., Yaacoub, S., and Schünemann, H. J. (2020) Physical distancing, face masks, and eye protection to prevent person-toperson transmission of SARS-CoV-2 and COVID-19: A systematic review and meta-analysis, Lancet, 395(10242), 1973-1987. doi: 10.1016/S01406736(20)31142-9

HEAJ (2013) Hospital Facilities Design Guidelines (Air Conditioning Volume) HEAS-02-2013, Healthcare Engineering Association of Japan. (in Japanese)

HEAJ (2013) 病院設備設計ガイドライン（空調設備編）HEAS-02-2013, 日本医療福祉設備協会

Iida, A. (2020) Study on coronavirus droplet infection-Effect of mask and risk examination when singing - , The 2nd year of Reiwa, 3rd regular press conference, 2020, October 15, https://www. tut.ac.jp/docs/201015 kisyakaiken.pdf (Access: 2021, March, 15) (in Japanese)

飯田明由 (2020) コロナウイルス飛沫感染に関する 研究 - マスクの効果と歌唱時のリスク検討 - ,令和 2 年度第 3 回定例記者会見, 2020 年 10 月 15 日, https://www.tut.ac.jp/docs/201015 kisyakaiken. $\operatorname{pdf}$ (アクセス日：2021年3月15日）

Japanese Building Standard Law (2020) Article 20-2 Technical Standards for Ventilation Equipment, Section 1-2 Ventilation Equipment for Buildings with Small Openings, Chapter 2 General Structure, Enforcement Ordinance (in Japanese)

建築基準法(2020) 第 20 条の 2 換気設備の技術的基準，第 1 節の 2 開口部の少ない建築物等の 換気設備，第2章 一般構造，施行令。

Johns Hopkins (2021) Coronavirus Resource Center, Johns Hopkins University School of Medicine, https://coronavirus.jhu.edu/ (Access: 2021, July, 1)

Kaneko, M. (2004) Risks of waterborne diseases in Yodo River, Seikatsu Eisei, 48(6), 329-333. (in Japanese)

金子光美 (2004) 水系感染症リスクと淀川, 生活衛生, 48(6), 329-333.

Kobayashi, A., Sano, D., Kato, T., Ito, T., Miyamura, A., Miura, T., Ishii, S., and Okabe, S. (2016) Evidence-based determination of the hygiene standard value in environmental water, Journal of JSCE G (Environment), 72(3), 40-49. doi:10.2208/ jscejer.72.40 (in Japanese)

小林彩乃, 佐野大輔, 加藤 敦, 伊藤寿宏, 宮村明帆，三浦尚之，石井 聡，岡部 聡 (2016)水中病原体の許容感染リスクに基づいた水質衛生基準候補値の算出方法に関する提案，土木学会論文集 G（環境），72(3)，40-49. doi:10.2208/ jscejer. 72.40

Kurabuchi, T. (2020) How should we determine the ventilation rate as a measure against COVID-19, Journal of the Society of Heating, Air-Conditioning and Sanitary Engineers of Japan, 95 (6), 453-459. (in Japanese)

倉渕 隆 (2021) 新型コロナ対策としての換気量 はどうやって決めるべきか？，空気調和・衛生工学, 95(6), 453-459.

LINE $\cdot$ Ministry of Health, Labor and Welfare (2020) 5th National surveillance for COVID-19 (prompt
announcement in detail), https://guide.line.me/ja/ coronavirus-survey.html (Access: 2021, August, 29) (in Japanese)

LINE ・厚生労働省 (2020) 第 5 回新型コロナ対策 のための全国調査（速報詳細），https://guide. line.me/ja/coronavirus-survey.html(アクセス日： 2021 年 8 月 29 日)

Ministry of Health, Labor and Welfare (2020a) Ventilation to improve "closed space with poor ventilation" in commercial facilities (2020, March 30), https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/ 000618969.pdf (Access: 2021, March, 14) (in Japanese)

厚生労働省 (2020a) 商業施設等における「換気の 悪い密閉空間」を改善するための換気について (2020年3月30日), https://www.mhlw.go.jp/content/ 10900000/000618969.pdf(アクセス日：2021 年 3月 14 日）

Ministry of Health, Labor and Welfare (2020b) About disinfection and sterilization method of new coronavirus, Last updated on June 26, 2020, https:// www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/syoudoku_ 00001.html (Access: 2021, March, 14) (in Japanese)厚生労働省 (2020b) 新型コロナウイルスの消毒$\cdot$除菌方法について, 令和 2 年 6 月 26 日最終更, https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/ syoudoku_00001.html(アクセス日：2021年3月 14日）

Ministry of Health, Labor and Welfare (2021) About COVID-19, domestic outbreak (2021, October 17, 0:00), https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/ kokunainohasseijoukyou.html (Access: 2021, October, 17) (in Japanese)

厚生労働省 (2021) 新型コロナウイルス感染症に ついて, 国内の発生状況（令和 3 年 10 月 17 日 0:00 現在), https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/ kokunainohasseijoukyou.html（アクセス日：2021 年10月17日)

Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (2003) (II) Mandatory installation of ventilation equipment, revised building standard law, measures for sick house syndrome, https:// www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/sickhouse.files/ setumeishiryou.pdf (Access: 2021, March, 14) (in Japanese)

国土交通省 (2003) (II) 換気設備の設置の義務付
け，シックハウス対策に係る技術的基準 (政令・告示) について, https://www.mlit.go.jp/ jutakukentiku/build/sickhouse.files/setumeishiryou. pdf(アクセス日：2021年3月 14 日）

NHK (2021) The number of the infected people per hundred thousand in the previous one week, Corona Virus Special Site, ttps://www3.nhk.or.jp/news/ special/coronavirus/data/\#latest-weeks-card (Access: 2021, July, 9) (in Japanese)

NHK (2021) 直近 1 週間の人口 10 万人あたりの感染者数, コロナウイルス特設サイト, https:// www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/ data/\#latest-weeks-card（アクセス日：2021年7月 9 日）

Nifty news (2020) Questionnaire ranking, questionnaire, date and time of implementation: March 20, 2020-March 26, 2020, Number of valid responses: 2,760, April 3, 2020, https://chosa.nifty. com/medical/chosa_report_A20200403/ (Access: 2021, March,15) (in Japanese)

ニフティニュース (2020) 新型コロナウイルス感染症についてのアンケート・ランキング，アン ケート，実施日時：2020年3月 20 日〜3月 26 日 /有効回答数：2,760,2020 年 4 月 3 日, https:// chosa.nifty.com/medical/chosa_report_A20200403/ (アクセス日：2021年3月 15 日)

Nikkei Science (2020) New corona infection, contact reduction " $80 \%$ required" model calculated, April 25, 2020, https://www.nikkei.com/article/ DGX MZO58399970T20C20A4000000/ (Access: 2021, March, 14) (in Japanese)

日経サイエンス (2020) 新型コロナ感染症, 接触削減「8 割必要」モデルで算出, 2020 年 4 月 25 日, https://www.nikkei.com/article/DGXMZO 58399970T20C20A4000000/(アクセス日：2021 年3月14日）

Nishimura, H. (2020) Novel Corona Virus, Fear correctly, Fujiwara-Shoten, ISBN 978-4865782844. (in Japanese)

西村秀一 (2020) 新型コロナ「正しく恐れる」, 藤原書店.

Pasalari, H., Ataei-Pirkooh, A., Aminikhah, M., Jafari, A.J., and Farzadkia, M. (2019) Assessment of airborne enteric viruses emitted from wastewater treatment plant: Atmospheric dispersion model, quantitative microbial risk assessment, disease
burden, Environmental Pollution, 253, 464-473.

Suzuki, J., and Nishiura, H. (2020) Mathematical modeling and control of infectious diseases, Journal of the Japanese Society of Internal Medicine, 109(11), 2276-2280. (in Japanese)

鈴木絢子, 西浦 博 (2020) 感染症の数理モデル と対策, 日本内科学会雑誌, 109(11), 22762280 .

Takegawa, N. (2021) Aerosol, droplet transmission, and airborne transmission, Earozoru Kenkyu, 36(1), 65-74. (in Japanese)

竹川暢之 (2021) エアロゾルと飛沫感染・空気感染, エアロゾル研究, 36(1), 65-74

The Society for Risk Analysis, Japan (2019) 1-2 The expansion and diversification of risk concept, The Encyclopedia of Risk Research, Maruzen, Ltd. (in Japanese)

日本リスク研究学会 (2019) 1-2 リスク概念の展開と多様化, リスク学事典, 丸善出版.

The Society for Risk Analysis, Japan, Board (2020) Code of Practice Guidance on Risk Mitigation Options for indirect contact infection route of Novel Coronaviruses, environmental surfaced and their inactivation protocols, $4^{\text {th }} \mathrm{ED}$, Coronavirus Countermeasures Review Team, https://www.srajapan.jp/2019-ncov/index.php?module=blog\&eid= 10528\&aid=10539 (Access: 2021, March, 14)（in Japanese)

日本リスク学会理事会 (2020) 環境表面のウイル ス除染ガイダンス - COVID-19の接触感染に対 するリスク低減実施規範(A) - 、コロナウイル ス対策検討チーム, https://www.sra-japan.jp/ 2019-ncov/index.php? module $=$ blog\&eid $=$ $10528 \&$ aid $=10539 （$ アクセス日：2021 年 3 月 14 日）

U.S. Environmental Protection Agency (U.S. EPA) (1998) National Primary Drinking Water Regulations, Interim Enhanced Surface Water
Treatment, Final rule. 40CFR Parts 9, 141, and 142, Federal Register, Vol. 63, No. 241.

WHO (2016) Quantitative microbial risk assessment, application for water safety management, https:// www.who.int/water_sanitation_health/publications/ qmra/en/ (Access: 2021, March, 1)

WHO (2020a) Modes of Transmission of virus causing COVID-19: Implications for IPC Precaution Recommendations: Scientific Brief: 27 March, 2020, WHO-2019-nCoV-Sci_BriefTransmission_modes-2020.1 (Access: 2021, June, 1)

WHO (2020b) Transmission of SARS-CoV-2: Implications for Infection Prevention Precautions: Scientific Brief. 09 July 2020, WHO-2019-nCoVSci_Brief-Transmission_modes-2020.3 (Access: 2021, June, 1)

WHO (2021) Considerations for quarantine of contacts of COVID-19 cases, Interim guidance, https://www.who.int/publications/i/item/WHO2019-nCoV-IHR-Quarantine-2021.1 (Access: 2021, July, 3)

Yang, W., and Marr, L. C. (2011) Dynamics of Airborne Influenza A Viruses Indoors and Dependence on Humidity, PLoS One, 6(6), e21481. doi: 10.1371/journal.pone. 0021481 (Access: 2021, March, 1)

Zhang, X., and Wang, J. (2020) Dose-response Relation Deduced for Coronaviruses from COVID-19, SARS and MERS Meta-analysis Results and its Application for Infection Risk Assessment of Aerosol Transmission, Clinical Infectious Diseases, 73(1), e241-e245. doi:10.1093/ cid/ciaa1675 (Access: 2021, March, 1)

Watanabe, T., Bartrand, T.A., Weir, M.H., Omura, T., and Haas, C.N. (2010) Development of a doseresponse model for SARS coronavirus, Risk Analysis, 30(7), 1129-1138.


# リスク学研究 31(2): 103-111 (2021)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.SRA-0366

# 【特集：新型コロナ感染症関連原著論文】
## 新型コロナウイルス感染症拡大防止のための 感染予防行動に影響を与える要因*

\author{
Factors Affecting Preventive Behaviors against COVID-19 Infection
}

## 平山 奈央子**

## Naoko HIRAYAMA

\begin{abstract}
The pandemic of COVID-19 has not reached convergence yet. Risk perception and willingness to cooperate measures are important for preventing the spread of infection. This study aimed to clarify the factors affecting preventive behaviors against COVID-19 infection. A questionnaire survey was conducted both in prefectures under special warning status and other prefectures and 256 responses were analyzed by structural equation modeling. As a result, people who checked the information by governments and trusted the government tended to have high normative awareness and to refrain from going out. People who have government information and higher knowledge about COVID-19, higher financial distress, or greater anxiety for unknown risk highly perceived the risk of COVID-19. Those people frequently implemented preventive measures. In thirteen prefectures under special warning status, the anxiety of unknown risk directly affected the frequency of countermeasure implementation and going out.
\end{abstract}

Key Words: risk perception, risk-avoiding behavior, structural equation modeling, infectious diseases

## 1. はじめに

新型コロナウイルス感染症（以下，新型コロ ナ）は2019年 12 月に原因不明の肺炎症例として WHOに報告され，本論文を執筆している 2021 年 3 月時点で収束の兆しを見ない。本研究の調査を 実施した 2020 年 4 月中旬の感染拡大状況として,世界の感染者数は約 194 万人，死亡者数は約 12 万人，日本国内における PCR 検査陽性者数は 8,842 人，死亡者数は 136 人（2020 年 4 月 15 日時点）で あった。この時点でワクチンや治療薬は開発され ておらず，季節性インフルエンザに比して死亡リ スクが高いことや，医療提供体制がひっ迫してい ることなどが発表されていた（首相官邸，2021）。

日本政府の感染症対策として, 2020 年 3 月 26

\begin{abstract}
日に新型インフルエンザ等対策特別措置法を新型 コロナに読み替えて適用することとし, 同法に基 づき政府対策本部（首相官邸，2021）が設置され た。同本部によって，4月7日に7都府県を対象 として新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言 （以下，緊急事態宣言）が発出され，4月16日に は対象区域が全都道府県に拡大された。感染症対策として,「三つの密」を避ける，マスクを着用 する, 手指衛生などが呼びかけられている。たた し, 政府対策本部において三密回避などの具体的 な感染症対策が初めて言及されたのは2020年4月 7 日であり（首相官邸，2021），本研究の調査実施時点でそれらの対策は定着していない状況であっ た。
\end{abstract}

感染症に関するリスク認知研究として, Rudisill (2013)は2009年から2010年にかけて流行 した豚由来の新型インフルエンザH1N1に関し て,リスク認知とワクチン接種行動の間に正の関係があることを，van der Weerd et al. (2011) は H1N1の流行初期では政府への信頼, 感染症への 不安が高いほどワクチン接種の意向が強く, 感染流行時期では地方自治体の医療サービスからの情報がワクチン接種を含む感染症対策の受け入れに 影響を与えることを明らかにした。また, de Zwart et al. (2009)は2002年から2003年にかけて 流行したSARS と他 8 つ感染症に対するリスク認知について国際比較を, Leppin and Aro (2009) は SARS と鳥インフルエンザに関するリスク認知研究 のレビューを行ったが，リスク認知に影響を与え る要因については十分に明らかにされていない。

新型コロナに関するリスク認知について, Cori et al. (2020) はこれまでのリスク認知研究の成果 を踏まえ, 新型コロナの特徴を非自発的リスク,未知の感染症, 不可視であるためリスクを高く見積もられる傾向にあるとし，リスク管理者への信頼や知識の共有がリスクに対する恐怖を軽減する と述べている。リスク認知や感染予防行動に関す る意識構造を定量的に分析した研究として, Raude et al. (2020)によるフランス, Li et al. (2020) による台湾, He et al. (2021)による中国, Bae and Chang（2020)による韓国での調査が挙げられる。 しかし，感染症に関するリスク認知の傾向は国に よって異なることを明らかにした研究もあり (de Zwart et al., 2009), 諸外国の研究成果が日本におい て同様の分析結果, 傾向を示さない可能性があ る。一方, 日本で実施された調査から, 榊原, 大園（2020）は日本人の感染予防行動は性別や協調性, 自己および他者の感染リスクに起因している ことを, Zhang (2020) はリスク認知が行政等の要請に対する受容度に影響を与え，それが旅行の自肃や日常生活の変化に繋がることを明らかにし た。さらに, 廣井 (2020) は感染拡大地域では宣言発表以前から外出が自肅されていたことなどを 明らかにした。

日本では他国で実施されている強制的な行動制限ではなく, 自粛要請など個人の意思決定に委ね る対策が講じられている。社会全体で対策を効果的に進めるため，個人の意識やそれに影響を与え る要因を明らかにする必要がある。また, 国内で は変異株の感染者数が増加傾向にあること（首相官邸, 2021), 新型コロナの特徴として発症前に感染性のピークがあること（忽那，2021）などから,未だ感染の収束を見迄むことができない。

そこで本研究では, 緊急事態宣言下における個人の感染症対策の実施に影響を与える意識構造を 明らかにすることを目的とする。研究の意義とし て, 今後新たな感染症が流行した際, 地域の感染拡大状況に応じて感染症対策促進策や経済支援策等を検討するための参考となることが期待できる。

## 2. 研究方法

## 2.1 仮説モデルの設定

既往研究から明らかにされたリスク受容・回避行動に影響を与える要因を参考にFigure 1 に示す 仮説モデルを設定した。モデルは感染症対策の実施頻度を目的変数とし, それに影響を与える可能性のある要素を「(感染症対策への) 直接的影響要因」と「基盤的要因」の2 階層に分けた。なお,調査実施時点では一般的なリスク認知研究の知見 を参考に仮説モデルを設定し，設問を設計した が, 分析時点で新型コロナに関する研究をレ ビューし, それらの知見を踏まえて仮説モデルを 再設定した。

まず, 直接的影響要因とリスク回避行動の関係 について, Raude et al. (2020) は新型コロナ対策の 有効性評価が予防行動に, 佐藤（2008）はワクチ ン接種の有効性認知が感染予防意識に影響を与え ることを明らかにした。また, リスク回避行動に 関する研究成果として, 澤村ら（2018）は規則を 遵守しようとする規範意識などがドライバーの速度規制遵守意識に影響を与えることを明らかにし た。さらに, Zhang (2020)はリスク認知が旅行の 自粛や日常生活の変化に繋がることを, Bae and Chang (2020)は自身の感染リスクが直接的に，家族の感染リスクが間接的に，旅行に関する考え方 に影響を与えることを明らかにした。これらの知見から，［対策の有効性］［規範意識］［リスク認

Figure 1 Research framework
知」が感染症対策に影響を与えると仮定した。

次に，新型コロナは未知性が高いため情報の更新スピードが速く，それらの情報は主に行政から 提供されている。そのため, 本研究では基盤的要因のうち［行政情報］と［行政への信頼］が感染症対策に与える影響に着目する。これに関連し， van der Weerd et al. (2011) はH1N1の流行初期では 政府への信頼が高いほどワクチン接種の意向が強 いことを, 山墒, 吉川 (2010) は行政等への不信が 鳥（新型）インフルエンザに対する不安に影響を 及ぼすことを明らかにした。また，村上（2013） は情報の信頼性が節電意識と行動に影響を与える としており，感染症対策を社会的配慮行動と捉え るとこの知見を参考にできる。先行研究では, 信頼の対象として「情報」と「情報を発信する主体 (行政)」を明確に区別していない。また, 感染症対策に与える直接的・間接的影響の両方を確認し ていない。そこで, 本研究では [行政情報］と [行政への信頼] が直接的に，また，［対策の有効性］［規範意識］１リスク認知］を介して間接的 に，感染症対策に与える影響を確認する。

さらに，［リスク認知］に影響を与える要因に ついて, 三橋（2004）は集団感染症の知識がリス ク認知に影響を与えるとしたほか, 山嵪, 吉川 （2010）は鳥（新型）インフルエンザの感染の不安 は健康面や経済面, 未知性の不安によって構成さ れることを明らかにした。経済面の不安に関連 L, Li et al. (2020) は家族や友人, 同僚からの支援に満足している人は感染症リスクを過小評価 し, 感染症対策レベルが低い可能性を指摘した。一方, 佐藤 (2008) はワクチン接種に関する知識 が感染予防意識に影響を与えること, van der Weerd et al. (2011)はH1N1の感染の不安が高いほ どワクチン接種の意向が強いことを明らかにし た。これらの知見では知識や不安が［リスク認知]を介さずリスク回避行動へ直接的に影響を与 えるとしている。以上の通り，感染症対策に与え る直接的および間接的要因は十分に明らかにされ ていない。本研究では, [知識 $]$ [健康への自信 $]$ ［生活困窮度］未未知性の不安］がリスク回避行動 に直接的に，［リスク認知］を介して間接的に与 える影響を確認する。

なお, 感染が拡大している地域の居住者ほど感染や日常生活への不安が高まること, 規範意識や リスク認知が高いことなどが想定される。これに ついて, 感染拡大状況の違いによる影響要因の差異を多母集団同時分析によって確認する。本研究の仮説モデルの特徵は，一般的なリスク 認知や感染症リスクに関する先行研究の知見が新型コロナに適用できるのかを確認すること, 影響 を与える可能性のある全ての要素間において直接的・間接的な関係を確認すること, 行政情報や行政への信頼が感染症対策に与える影響を確認する ことにある。

## 2.2 アンケート調査の概要

新型コロナ感染拡大下における個人の感染症対策に影響を与える要因を把握するため, 2020 年 4 月 17 日から 5 月 5 日にアンケート調査を実施し た。調査開始時, 多くの人が未知のウイルスに対 して不安を感じ, また, 全国を対象とした緊急事態宣言によって個人の行動が制限されていた。さ らに，未知の感染症であるため地域や属性による 回答傾向の違いを予測することが難しかった。そ のため, 被験者の心理的負担に配慮し, 金沢大学, 京都大学, 山形大学, 滋賀県立大学の教職員 や学生, 卒業生有志の協力の元にオンライン形式 で調査票を配布し，調査の趣旨に同意した者から 回答を得ることとした。

仮説モデル内の各要素について把握するため,調査内容は感染症対策の実施実態としてマスクの 着用等 4 種類の対策の実施頻度, 3 月中旬から半月 ごとの 1 週間 (3/16-22, 3/30-4/5, 4/13-19) における 外出頻度を把握した。続いて, それらの行動に影響を与える要因として，対策の有効性，規範意識, リスク認知, 行政情報, 行政への信頼, 知識, 健康への自信, 生活困窮度, 未知性の不安について 把握した。各設問の回答方法は基本的に6段階の リッカート形式とした。知識については国内の感染者数や感染拡大地域, 外務省の渡航制限, 海外 の感染拡大状況, ワクチン開発に関する 5 問を出題し～○×形式で回答することとした。調査項目 の詳細を結果と共に後述する Table 1 に示す。

調査の結果, 有効回答数は 256 件であった。本調査では居住地域の感染拡大状況によって回答傾向が異なると考え, 4 月16日の時点で特定警戒区域に指定された 13 都道府県 (東京都, 北海道, 大阪府, 京都府, 茨城県, 埼玉県, 千葉県, 神奈川県, 石川県, 岐阜県, 愛知県, 兵庫県, 福岡県) とそれ以外の県に分けて分析することとした。特定警戒区域について, 回収数は 144 件, 被験者の 属性に関する結果の内訳として, 性別は男性
$56.3 \%$, 女性 $43.7 \%$, 年齢は 30 歳未満が $63.9 \%, 30$ 歳以上 60 歳未満が $29.2 \%, 60$ 歳以上が $6.9 \%$, 主な居住都道府県は石川県が $29.2 \%$ と最も多かった。非特定警戒区域について回収数は 112 件, 性別は男性 $51.8 \%$, 女性 $48.2 \%$, 年齢は 30 歳未満が $76.8 \%, 30$歳以上 60 歳未満が $22.3 \%, 60$ 歳以上が $1 \%$, 主な居住都道府県は滋賀県が69.6\%と最も多かった。

## 2.3 分析方法

分析の前処理として, リッカート形式で回答さ れたものについて, 肯定的評価もしくは強く当て はまるほど高得点になるよう得られた回答結果を 数値化した。外出頻度については減点方式とし,期を経るごとに減点割合が高くなるよう第 1 期 (3/16-22) は 1 倍, 第2期（3/30-4/5）は2倍, 第3 期（4/13-19）は3倍として数値化した。外出頻度 を確認した 3 期間では期を経るにつれ感染が拡大 していた。本研究では感染拡大状況が悪化してい る期間に外出している方が「対策実施レベルが低 い」と評価するため，期間によって重みを変え，期を経るほど点数が低くなるよう設定した。知識 については 5 点満点として正解数の合計とした。

次に, 仮説モデル内の各要素について記述統計 の結果および下位尺度の妥当性を確認した上で共分散構造分析を行った。なお，分析ではモデルの 識別性確保のため潜在変数から下位尺度の観測変数へのパスのうち, 図上で最も上または左にある パス係数を 1 に固定する制約を課し，最尤法によ り解を求めた。また, 居住地域の感染拡大状況に よって感染症対策実施に至る構造の差異を確認す るため，母集団を特定警戒区域と非特定警戒区域 に分け多母集団同時分析を実施した。

## 3. 結果と考察

## 3.1 感染症対策の実施や外出自绊に関する結果

感染症対策として, マスクの着用など 4 種類の対策の実施頻度について, 特定・非特定警戒区域別 の結果を Figure 2に示す。図より，全ての対策にお いて特定警戒区域の実施頻度が高い他，換気と消毒はマスクの着用, 石鹸での手洗いに比べて実施頻度が低い傾向にあることが分かる。次に3月中旬 から半月ごとの 1 週間における外出頻度を Figure 3 に示す。図より，期を経るごとに外出頻度が減って いる他，非特定警戒区域の分布は 2 週間前の特定警戒区域の分布と近似していることが分かる。

## 3.2 感染症対策に影響を与える要因

前述した感染症対策の実施に関する結果を含 め, 仮説モデル内の構成要素に関するアンケート 回答結果を Table 1 に示す。回答結果から, 要素内の過半数の項目の平均点が 5 点を超え, かつ,天井効果を示している［対策の有効性］を Figure 1 の仮説モデルから削除し, 分析モデルを Figure 4 の通り決定した。図中の長方形は観測変数，楕円 は潜在変数であることを示し，記号はTable 1 の code と対応している。各要素において尺度の内的整合性を示すクロンバック $\alpha$ 係数を確認したと ころ，［リスク認知］のみ 0.649 と一般的な基準で ある 0.70 よりも低いが項目数が少ないため採用す ることとした。また, これ以外の要素では全て 0.70 を上回り，下位尺度の妥当性を確認した。

Figure 2 Frequency of preventive measures for infection

【毎日 ఐほとんど毎日 口週の半分以上 22,3 日 日1日のみ ■全〈外出しなかった

Figure 3 Frequency of self-imposed isolation

Figure 4 Structural model for assessment

Figure 5 Result of model assessment
共分散構造分析を実施した結果，5\%水準で有意となったパスのみを Figure 5 に示す（パス係数 を記載するため， Figure 4から一部配置を変更し ている)。分析モデルの適合度は, $\mathrm{CFI}=0.930$, RMSEA=0.061であった。適合度の水準として, CFIは狩野, 三浦 (1997), West et al. (2012) では 0.95 以上が望ましいとされている。RMSEAは Kline (2004) では 0.05 未満を Close fit, 0.05-0.08を fair, 0.08-0.1を Mediocre, 0.1 以上をPoorとされてい る。以上より, CFIは望ましい水準に達していな いが，RMSEAは 0.1 未満であり，本分析結果は一定の適合度を示したと捉える。なお, 潜在変数か ら下位尺度の観測変数へのパス及び誤差変数間,撹乱変数間のパスは全て有意となった $(p<0.01)$ 。

分析結果より, [行政情報］［行政への信頼］は [規範意識 $]$ と正の関係が，［行政情報 $]$ [知識 $]$ [生活困窮度］未未知性の不安］は［リスク認知］と正 の関係が，［健康への自信］は［リスク認知］と負 の関係があることが分かった。また, [生活困窮度]
［リスク認知］は [対策実施頻度 $]$ と, [規範意識] は [外出頻度］と正の関係があることを確認した。 つまり, 行政情報を確認する人, 行政を信頼して いる人ほど規範意識が高い傾向にあること, 知識点数が高い, 健康への自信が低い, 生活困窮度が 高い, 新型コロナの未知性による不安が大きい人 ほど新型コロナのリスクを高く評価する傾向にあ ることが明らかとなった。なお, 生活困窮度は直接的・間接的の二経路で対策実施頻度に影響を与 えていた。また,リスク認知が高い人ほど手洗い や換気などの感染症対策を実施する傾向があるこ と, 規範意識が高い人ほど外出を控える傾向にあ ることを定量的に確認することができた。

パス係数の値から，［行政情報］は［規範意識 $]$ に特に強い影響を与え，それが外出自粛に繋がっ ていた。この理由として, 調査実施時, 政府や東京都知事等がマスメディアにて三密回避と外出自粛を繰り返し呼びかけていた。特に，イベントの 参加や旅行などは, 個人の行動が他者の目に触れ

Table 1 Mean scores and standard deviation

るため，規範意識が働いたことが考えられる。ま た，自身の感染リスクや他者に感染させるリスク （リスク認知）に対して強く影響を与えた要因は [生活困窮度 $]$ と [未知性の不安 $]$ であった。調査実施時，日本全国が緊急事態宣言下であったた め感染症対策として外出や会食の自肅が要請され ていたが飲食店等の営業は可能であった。経済的余裕がなく生活困窮度が高い人は，仕事内容や勤務形態の選択の自由が少ない可能性がある。それ らの人は感染リスクの高い仕事であると認識して いる，もしくは，勤務先の感染症対策に不安を感 じていても勤務を継続せざるを得ないことが考え られる。先行研究では，コロナ禍において従来か らのアルバイトを継続している学生が約 $60 \% \omega$ ることが確認されている（飯田ら，2021）。また，生活困窮度が高い人は感染によってさらに深刻な 経済的損失を被る可能性がある。以上の理由か ら，［生活困窮度］が高まることによって自身の 感染リスクや他者を感染させるリスク認識が高く なると考えられる。[未知性の不安］については，同僚や友人と会う機会が少なく，他者に相談しに くい状況が不安を増大させた可能性がある。調査実施時, ワクチンや治療薬がない中, 専門家でさ
え確証の高い知見を多く持ち合わせていなかっ た。インターネット上では様々な情報が発信され ていたがその確からしさを判断することも難し く, 未知のウイルスに対する不安がリスク認知を 高めたと考えられる。

## 3.3 感染拡大状況による対策実施傾向の差異

感染拡大状況による感染症対策の実施に至る意識構造の差異を検証するため，特定/非特定警戒区域によって母集団を分け，同一の因子構造が成立 するかを検証した。Figure 4 の分析モデルを用い，配置不変を仮定して分析を行った結果，特定警戒区域のモデルの適合度は $\mathrm{CFI}=0.919, \mathrm{RMSEA}=$ 0.061，非特定警戒区域のモデルでは $\mathrm{CFI}=0.903$, RMSEA $=0.076$ といずれも一定の適合度が得られ た。また，潜在変数から下位尺度の観測変数への パス，および摚乱変数間のパスは全て有意となっ た $(p<0.01)$ 。これを踏まえ，母集団間のパス係数の差を検証するため, 潜在変数から下位尺度の 観測変数へのパス，および摚乱変数間のパスに等值制約を設定し，2つの母集団で多母集団同時分析を行った。その結果から得られたパス係数を Table 2 に示す。灰色のセルは共分散構造分析の

Table 2 Result of multiple group structural equation modeling

${ }^{* *} \mathrm{p}<0.01,{ }^{*} \mathrm{p}<0.05$

RMSEA $=0.049 \quad$ CFI $=0.911$
結果において有意なパスであったことを示す。モ デルの適合度は $\mathrm{CFI}=0.911$ ， $\mathrm{RMSEA}=0.049$ と一定の適合度が得られた。

分析の結果, [行政情報 $] \rightarrow[$ 規範意識 $]$, [未知性 の不安 $] \rightarrow[$ リスク認知 $],[$ 生活困窮度 $] \rightarrow[$ 対策実施頻度]は両母集団で有意なパスとなった。これ らのパスは共分散構造分析の結果でも有意であっ たが，いずれのパス係数も非特定警戒区域の方が 大きく, 同地域において影響の度合いが強いこと が分かる。

次に，特定警戒区域においてのみ有意であった 関係は [行政への信頼 $] \rightarrow[$ 規範意識 $],[$ 未知性の 不安 $] \rightarrow$ [対策実施頻度 $]$ と [外出頻度 $]$ であっ た。特に後者について, 非特定警戒区域では [未知性の不安 $] \rightarrow[$ リスク認知 $] \rightarrow$ [対策実施頻度 $]$ の 間に有意な関係があるのに対し，特定警戒区域で は［リスク認知］を介さずに［未知性の不安］か ら両対策へ直接的に影響を与えていた。先行研究 において，不安によって同調傾向が高まること (Taylor, 1953)や，コロナ禍における手洗い行動の 規定因として同調の説明力が最も高いことなどが 明らかにされている (中谷内ら，2021）。前述し た通り(Figure 2), 特定警戒区域では対策実施頻度が比較的高く，他者の対策実施を目にする機会 も多い。不安の増大によって他者の行動に同調 し, 両対策の実施に繋がったことが考えられる。

一方，非特定警戒区域においてのみ有意であっ た関係は [リスク認知 $] \rightarrow[$ 対策実施頻度 $],[$ 規範意識 $]$ [行政への信頼 $] \rightarrow$ 外出頻度 $]$ であった。 この理由として，非特定警戒区域ではリスクの捉 え方が個人によって差があり、リスクを高く見積 もる人は個人の意思によって感染症対策を実施す るが，少の逆の傾向を示す人も一定程度いること が考えられる。また, 非特定警戒区域は大都市圈以外の地域が多く, 比較的人口規模が小さいもし くは地域内のつながりが多いため, 他者からの視線が気になること (規範意識) や基礎自治体との 心理的距離が近いこと（行政への信頼）が影響 し，外出自粛につながる可能性がある。

## 4. 結論

本研究では, 新型コロナに関する個人の感染症対策の実施に影響を与える意識構造を明らかにす ることを目的としてアンケート調査を実施した。得られた256件の回答を用いて共分散構造分析お よび多母集団同時分析を行った。それらの結果か
ら次の 4 点が明らかになった。

・行政情報を確認する人, 行政を信頼している人 ほど規範意識が高く，それらの人は外出を控え る傾向にある

・行政情報を確認する, 知識点数が高い, 健康へ の自信が低い, 生活困窮度が高い, 新型コロナ の未知性による不安が大きいほどリスクを高く 評価し, それらの人は手洗いや換気などの感染症対策を実施する傾向にある

$\cdot$ 特定警戒区域では, 未知性の不安が対策実施頻度と外出頻度に直接的に影響を与える

$\cdot$ 非特定警戒区域では, リスク認知が対策実施頻度に, 規範意識と行政への信頼が外出頻度に影響を与える

本論文を執筆している 2021 年 3 月 15 日現在,調査実施時点よりも多くの知見が積み重ねられ， ワクチン接種が開始され, 新しい生活様式が定着 しつつある一方で, 外出や経済活動が制限されて いる地域もある。本研究の結果を逆の視点から見 た場合，規範意識が低い，もしくは，感染リスク に対して不安を感じていないほど感染症対策の実施頻度が低いとも言える。後者については, 先行研究 (Li et al., 2020)でも同様の傾向が明らかにさ れている。感染症対策の実施レベルが低い人は経済活動に貢献する可能性があり, 感染症対策と経済活動のバランスの取り方が難しい。いずれも政府や地方自治体によって方針が示されるが，社会 に受容されなければそれらの効果は限定的であ る。本研究の結果から, 居住地域の感染拡大状況 によって感染症対策の実施に影響を与える要因が 異なることが明らかとなった。また, 同一の都道府県内でも地域によって感染拡大状況が異なる。 そのため，周辺地域の状況も踏まえた上で，より 小規模な地域単位で規制と緩和の柔軟な切り替え が必要ではないかと考える。

本研究の課題として, 調查対象の抽出方法が挙 げられる。調查を開始した2020年4月17日は国内外の感染拡大状況や政府の感染症対策, 医療現場の状況などが刻々と変化していた。その様な状況の中, 地域や属性による感染症対策実施の傾向 を予測できずサンプル抽出条件を設定することが できなかった。そこで本研究では試行的な調查と して，被験者の心理的負担に配慮しつつ，できる 限り多くのサンプル数を集めることに重点を置い た。このような手続きで実施された調査であるた め, 分析結果を慎重に解釈する必要がある。

なお, 本研究は所属大学の研究倫理委員会にお ける承認を受けている。

## 謝辞

COVID-19の感染拡大により勤務や学業が大変 な時期に回答および調査票の配布にご協力いただ きました皆様に深く御礼申し上げます。また，審査委員ならびに編集委員の先生方から示唆に富む ご指摘をいただき論文を仕上げることができまし た。ここに感謝の意を表します。

## 参考文献

Bae, S. Y., and Chang, P. J. (2020) The effect of coronavirus disease-19 (COVID-19) risk perception on behavioural intention towards 'Untact' tourism in South Korea during the first wave of the pandemic (March 2020), Current Issues in Tourism. doi: 10.1080/13683500.2020.1798895

Cori, L., Bianchi, F., Cadum, E., and Anthonj, C. (2020) Risk perception and COVID-19, International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(9), 3114, doi: 10.3390/ijerph17093114

Iida, A., Mizuno, K., Irie T., Nishimura, T., Kawasaki, N., and Saito, M. (2021) Effects of the Spread of the COVID-19 on College Students (Part1) Results from a Survey of Universities in Hokkaido, Hokusho-daigaku shogai-supotsu-gakubu kenkyu kiyou, 12, 147-158. (in Japanese)

飯田昭人, 水野君平, 入江智也, 西村貴之, 川崎直樹, 斉藤美香 (2021) 新型コロナウイルス感染拡大が大学生に及ぼす影響（第1 報）～北海道内の大学への調査結果から〜, 北翔大学生涯 スポーツ学部研究紀要, 12, 147-158.

He, S., Chen, S., Kong, L., and Liu, W. (2021) Analysis of risk perceptions and related factors concerning COVID-19 epidemic in Chongqing, China, Journal of Community Health, 46, 278-28. doi: 10.1007/s10900-020-00870-4

Hiroi, Y. (2020) A study on the effect of Japanese-style lockdown on self-restraint request for COVID-19, Journal of the City Planning Institute of Japan, 55(3), 902-909. (in Japanese)

廣井 悠 (2020) COVID-19に対する日本型ロック ダウンの外出抑制効果に関する研究, 都市計画論文集，55(3), 902-909.

Kano, Y., and Miura, A. (1997) AMOS, EQS, CALIS niyoru gurafikaru tahenryoukaiseki: me de miru kyoubunsankouzoubunseki, Gendai-Sugakusya. (in Japanese)

狩野 裕, 三浦麻子 (1997) AMOS, EQS, CALIS に よるグラフィカル多変量解析 : 目で見る共分散構造分析, 現代数学社.

Kline, R. B. (2005) Principles and practice of structural equation modeling, Guilford Press.

Kutsuna, S. (2021) 4. COVID-19, Japanese Journal of Geriatrics, 58(1), 65-69. (in Japanese)

忽那賢志 (2021) 4. 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19), 日本老年医学会雑誌，58(1), 65-69.

Leppin, A., and Aro, A. R. (2009) Risk perceptions related to SARS and Avian Influenza: theoretical foundations of current empirical research, Int. J. Behav. Med., 16, 7-29. doi: 10.1007/s12529-0089002-8

Li, D. J., Ko, N.Y., Chang, Y. P., Yen, C. F., and Chen, Y. L. (2020) Mediating effects of risk perception on association between social support and coping with COVID-19: an online survey. Research Square, doi: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-78065/v1

Nakayachi, K., Ozaki, T., Shibata, Y., and Yokoi, R. (2021) Determinants of hand-washing behavior during the infectious phase of COVID-19, The Japanese Journal of Psychology, doi: 10.4992/ jjpsy.92.20314 (in Japanese)

中谷内一也, 尾崎拓, 柴田侑秀, 横井良典 （2021）新型コロナウイルス拡大期における手洗 い行動の規定因, 心理学研究, doi: 10.4992/ jjpsy. 92.20314

Mihashi, M. (2004) Possibility of trial for risk cognition map of infectious disease and extraction of necessary information, Journal of Japan Academy of Nursing Science, 24(3), 60-71. (in Japanese)

三橋睦子 (2004) 感染症リスク認知地図の試作と 有用情報抽出の可能性, 日本看護科学会誌, 24(3), 60-71.

Murakami, K. (2013) A causal of the impact of understanding power-saving targets and the anxiety of a power failure on household power saving, Environmental Science, 26(5), 401-412. (in Japanese)

村上一真 (2013) 節電目標の理解度と停電への不安・恐怖が節電行動・節電率に与える影響の分析, 環境科学会誌, 26(5), 401-412.

Prime Minister's Office of Japan (2021) Shingatakorona-uirusu-kansensyou taisakuhonbu dai 57 kai shiryou, https://www.kantei.go.jp/jp/singi/novel coronavirus/taisaku_honbu.html (Access: 2021, Mar, 12) (in Japanese)

首相官邸 (2021) 新型コロナウイルス感染症対策本部第 27 回資料, https://www.kantei.go.jp/jp/ singi/novel_coronavirus/taisaku_honbu.html (アク セス日：2021年7月24日）

Raude, J., Lecrique, J. M., Lasbeur, L., Leon, C., Guignard, R., du Roscoät, E., and Arwidson, P. (2020) Determinants of preventive behaviors in response to the COVID-19 pandemic in France: comparing the sociocultural, psychosocial and social cognitive explanations. Frontiers in Psychology 2020, 11, 584500. doi: 10.3389/fpsyg. 2020.584500

Rudisill, C. (2013) How do we handle new health risks? risk perception, optimism, and behaviors regarding the H1N1 Virus, Journal of Risk Research, 16(8), 959-980. doi: 10.1080/13669877.2012.761271

Sakakibara, R., and Ozono, H. (2020) Nippon ni okeru shingata-korona-uirusu-kansensyou wo meguru shinri/koudou ni kansuru chousa-yoboukodou/ syourai no mitoushi/jouhoukakusan ni syouten wo ateta kentou - , PsyArXiv Preprints, doi: 10.31234/ osf.io/635zk. (in Japanese)

榊原良太, 大園博記 (2020) 日本における新型コ ロナウイルス感染症をめぐる心理・行動に関す る調査 - 予防行動・将来の見通し・情報拡散に 焦点を当てた検討 - , PsyArXiv Preprints, doi: 10.31234/osf.io/635zk

Sato, K. (2008) Past medical history of seropositivity to mumps, rubella, varicella, and measles and attitude to prevention of infectious diseases among nursing students: the effective support procedure about prevention of infectious diseases among Nursing Students, Japanese journal of school health, 50(2), 116-122. (in Japanese)

佐藤公子 (2008) 麻疹, 風疹, 水痘, 流行性耳下腺炎に対する感染予防の意識調査 - 看護学生の 感染予防に関する効果的な支援方法とは - , 学校保健研究, 50(2), 116-122.
Sawamura, Y., Shiomi, Y., Yamamoto, T., and Yamamoto, K. (2018) The analysis of drivers' compliance to speed limits on highway, JSTE Journal of Traffic Engineering, 4(1), A_206-A_215. (in Japanese)

澤村悠貴, 塩見康博, 山本 隆, 山本浩司 (2018)高速道路におけるドライバーの規制速度遵守意識の分析, 交通工学論文集, 4(1), A_206-A_ 215

Taylor, J. A. (1953). A personality scale of manifest anxiety. The Journal of Abnormal and Social Psychology, 48(2), 285-290.

van der Weerd, W., Timmermans, D. R. M., Beaujean, D. J. M. A., Oudhoff, J., and van Steenbergen, J. E. (2011) Monitoring the level of government trust, risk perception and intention of the general public to adopt protective measures during the influenza $\mathrm{A}$ (H1N1) Pandemic in the Netherlands, BMC Public Health, 11, 575. doi: 10.1186/1471-2458-11-575

West, S. G., Taylor, A. B., and Wu, W. (2012) Model fit and model selection in Structural Equation Modeling, In Hoyle, R. H. (ed.), Handbook of Structural Equation Modeling, Guilford Press.

Yamazaki, M., and Kikkawa, Y. (2010) The structure of anxiety associated with Avian Influenza and pandemic influenza, The Japanese Journal of Psychology, 80(6), 476-484. (in Japanese)

山﨑瑞紀，吉川肇子 (2010) 鳥（新型）インフルエ ンザに関する不安要因の構造, 心理学研究, 80(6), 476-484.

Zhang, J. (2020) How did people respond to the Covid-19 pandemic during its early stage? a case study in Japan, SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers. cfm?abstract_id=3595063 (Access: 2021, Mar, 12)

de Zwart, O., Veldhuijzen, I. K., Elam, G., Aro, A. R., Abraham, T., Bishop, G. D., Voeten, H. A. C. M., Richardus, J. H., and Brug, J. (2009) Perceived threat, risk perception, and efficacy beliefs related to SARS and other (emerging) infectious diseases: results of an international survey, Int J Behav Med, 16(1), 30-40. doi: 10.1007/s12529-008-9008-2


# 【特集：新型コロナ感染症関連原著論文】
## SIR モデルを用いた南海トラフ巨大地震発生時における COVID-19感染動向の推定と病床不足数の推算*

\author{
Projection of COVID-19 Outbreak and Estimation of Bed Shortages \\ During the Nankai Trough Earthquake by SIR Model
}

\author{
山上堸太**, 伊藤 理彩***, Dos Muchangos Leticia***, 東海 明宏*** \\ Sota YAMAGAMI, Lisa ITO, Leticia DOS MUCHANGOS and Akihiro TOKAI
}

\begin{abstract}
A massive earthquake would occur even under the pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19); therefore, it is necessary to estimate the impacts of complex disasters like this and it prepare for these in advance. Since COVID-19 has been caused outbreaks in closed and dense spaces, there is a concern that the infection may spread at shelters during the Nankai Trough Earthquake. Furthermore, after the massive earthquake, it is expected that the infected people will not receive adequate medical care due to the collapse of medical care system by physical damage of the facilities and increase in medical demand from injured people. Therefore, in this study, the outbreak of infection and bed shortages were estimated based on the SusceptibleInfected-Recovered (SIR) mathematical model to address the prevention of medical collapse in the earthquake. As a result, it was found that the maximum shortage of hospital beds would be 266,000 beds and the maximum shortage period would be 350 days.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, Earthquake, SIR model

## 1. 緒言

2019年 12 月に中華人民共和国湖北省・武漢市 で初めて検出された新型コロナウイルス感染症 （COVID-19）は世界各地へ感染が拡大し, 2020 年1月には世界保健機関（WHO）による「国際的 に懸念される公衆衛生上の緊急事態 (PHEIC)」が 宣言された (WHO，2020）。COVID-19は三密と呼 ばれる「密集・密接・密閉」の空間で集団感染を 引き起こすため, 三密が形成されやすい避難所に おける感染拡大の恐れが危惧されている（厚生労働省, 2021b）。近年, 日本で発生すると予測されている大規模自然焱害に南海トラフ巨大地震がある。南海トラ フ巨大地震は2018年時点で30 年以内の発生確率 が70 80\%と推算されており，避難生活者は 460 万人を超えると想定されている（地震調査研究推進本部地震調査委員会, 2020 ; 内閣府防災担当, 2019)。また, 震災時には医療機関設備の損傷や, ライフライン被害による医療機能の低下，負傷者 による医療需要の増加等により感染者へ十分な医療が供給できなくなる医療崩壊のリスクが増加す ることが予想される（厚生労働省，2016）。

Figure 1 Systematic literature review

COVID-19による医療崩壊は贸害が発生してい ない状況でも世界各国で発生しており（例：Lemos et al., 2020; Das and Paital, 2020; CNN, 2021)，災害時の医療崩壊への対策は必須と言える。対策を行 うためには，災害時のCOVID-19の流行の規模を 被災前の段階から想定し, 予備的検討をしておく ことが必要となる。しかし, 災害（震災） 時の COVID-19の流行に対する研究について, Web of Scienceのキーワード検索で2019年〜2021 年に出版された学術専門誌を絞りこむと, COVID-19に 対する文献は260,310件該当したが，COVID-19 and Earthquakeに対する文献は 3,475 件にとどまっ た (Figure 1)。また, “Medical resource”のキーワー ドで最終的に絞り込まれた 32 の出版物の中にも,感染症の流行を示すのに広く使われている数理モ デルであるSusceptible-Infected-Recovered (SIR) モ デル(Kermack and McKendrick, 1927; Cooper and Chris, 2020; Chen et al., 2020) を用いて医療資源に 対して定量的に不足数の推算を行った研究はな かった。

以上より，震災時の新型コロナウイルス感染症 の拡大規模を推定し，医療資源（病床）の不足数 の規模感を明らかにする手法を早急に確立するこ とは重要である。そこで本研究では, 南海トラフ 巨大地震時のCOVID-19の感染の流行を推定する モデルを構築し, 病床不足数を推算することを目的とした。

## 2. 本研究の概要

まず，対象地区を選定した後，SIRモデルを用 いて, 震災時の新型コロナウイルス感染症の拡大規模を推定するモデルを Analytica 5.4 （Lumina Decision Systems, USA, https://lumina.com/, 以下

Figure 2 Analysis flow of this study

Analytica）で構築し，入力する対象地区のデー夕 とCOVID-19のパラメータを設定した。次に構築 したモデルより算出した感染者数と, 年齢構成 データ（大阪府毎月推計人口, 2021 年 1 月 1 日時点), 年代別重症化率データ (厚生労働省, 2020a) を用いて重症病床と軽症者向け病床 (軽症中等症病床と宿泊療養施設) の不足数を推算した (Figure 2)。

## 3. 対象地区の選定とシナリオ設定

本研究では, 医療崩壊リスクが最大となると予想される地区を対象として解析を行った。そこ で，対象とする地区を選定するために，避難人口 の多さ, 人口に対する感染者の割合の高さ, 確保病床数の少なさに着目し, 以下の指標 $\mathrm{V}$ を設定し た。そして, この指標 $\mathrm{V}$ を用いて各都道府県を評価した(式(1))。

$
V=\frac{p \cdot r}{b}
$

$
\begin{gathered}
V: \text { 評価指標 }[\text { 人/床 }] \quad p \text { : 避難人口 }[\text { 人 }] \\
r: \text { 人口に対する感染者の割合 }[-]
\end{gathered}
$

$
b \text { : 確保病床数 [床 }]
$

避難人口は「南海トラフ巨大地震の被害想定に ついて（施設等の被害）【定量的な被害量（都府県別の被害)】」(内閣府防災担当，2019）の各シ ナリオの発災 1 日後の值の平均値, 感染者割合は 「都道府県ごとの感染者数の推移」(NHK, 2021)の 累計感染者数 (2021年 8 月 15 日時点), 病床数は 厚生労働省の「療養状況等及び入院患者受入病床数等に関する調査について」(厚生労働省, 2020c) の確保病床数の値（2021年 8 月 15 日時点）を用い た。計算結果の上位三府県を以下の Table 1 に示す。

よって本研究では, 大阪府を対象とし, コロナ 禍で本地震が起こった場合の病床不足数の推算を 行った。

Table 1 Top 3 Prefectures in Index $V$

南海トラフ巨大地震は地震動, 津波, 時間帯,風速をパラメータとした被害想定が既に行われて いる（内閣府防災担当，2013）。本研究で用いた 大阪府における避難人口が最大となるシナリオの 詳細を以下に示す。

まず，地震動は「陸側ケース」と呼ばれるプ レートの陸側（プレート境界面の深い側）に強振動が発生すると設定されており，そのときの大阪府での最大震度は 6 強と想定されている (内閣府, 2013）。また，津波は駿河湾から紀伊半島沖にか けて，大すべり域と超大すべり域が設定されたシ ナリオ（内閣府防災担当，2013）を採用した。こ のときの大阪府での最大津波高は $5 \mathrm{~m}$, 津波最短到達時間は発災 59 分後, 最大浸水深は $2 \mathrm{~m}$ 以上 で，浸水深が $1 \mathrm{~m} \sim 2 \mathrm{~m}$ となる面積が 740 ha, $2 \mathrm{~m}$ を超える面積が 120 ha と想定されている（内閣府防災担当，2012a）。次に時間帯は，住宅，飲食店 などで火気使用が最も多い時間帯で, 出火件数が 最も多くなる冬夕方 (18 時), 風速は比較的風が 強く火災の広まりやすい $8 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ のシナリオを採用 した（内閣府防災担当，2012b）。この条件での大阪府における火災による全壊棟数は約 5 万棟と想定されている（内閣府防災担当，2012b）。

## 4. 震災時における病床不足数の推定方法 4.1 感染推定モデルの構築

## 4.1.1 SIR モデル

本研究ではSIR モデル (Kermack and McKendrick, 1927）をもとに震焱時の新型コロナウイルス感染症の拡大規模を推定するモデルを構築した。SIR モデルとは, 感受性者 (Susceptible), 感染者 (Infectious), 免疫獲得者 (Recovered) の3クラスを 持ち, これらの3クラス間の遷移について, 単位時間当たりに感染, 回復する割合を示すパラメー 夕を用いて微分方程式で記述する感染症数理モデ ル (Kermack and McKendrick, 1927) である。ここ でモデルに用いる変数とパラメータを以下の Table 2 に示す。

また, SIRモデルのモデル方程式を以下の式 (2)（4)に示す。式(2)は感受性者 $S$ の時間変化
Table 2 SIR model variables and parameters

（感染による減少）を表しており, 式(3)は感染者 $I$ の時間変化（感染による増加と回復による減少), 式(4)は免疫獲得者 $R$ の時間変化（回復によ る増加）を表している。SIRモデルは，一度免疫 を獲得したものは再感染しないモデルとなってい る(Kermack and McKendrick, 1927)。

$
\begin{gathered}
\frac{d S}{d t}=\frac{-\beta I S}{N} \\
\frac{d I}{d t}=\frac{\beta I S}{N}-\gamma I \\
\frac{d R}{d t}=\gamma I
\end{gathered}
$

## 4.1.2 震災時の感染推定モデル

本研究では, 震災時の新型コロナウイルス感染症の拡大規模を推定するため, 避難所における感染を考慮できるモデルをAnalyticaを用いて構築 した。構築したモデルの Analytica上での表示画面を以下の Figure 3 に示す。本モデルでは, 避難所内と外界（避難所以外の場所）でそれぞれ SIR モデルを構築し, 2 空間同士の人の移動も微分方程式内に記述したものである。

Analyticaは定量的意思決定モデルを作成，分析，伝達するためのビジュアルソフトウェアパッケージ であり, 関係者間でのコミュニケーション促進支援 に用いられている。避難所生活者は自宅の復旧に よる帰宅や，受け入れ先（親戚宅など）が見つかる ことにより移動する。また, 感染者は病院の許容量範囲内で入院する。以上を考慮して避難所 $($ Shelter $/ S)$, 外界 (Outside/O) の2つの空間に分割し てSIRモデルを構築した。このとき, 感染力 $\beta$ の値 もそれぞれの空間で設定した (Figure 4)。

外界におけるSIR モデルのモデル方程式を以下 の式 (5)（7) に示す。たたし，添え字の $O, S$ はそ れぞれ外界, 避難所を表す。外界のSIR モデルで

Figure 3 Model in Analytica

Figure 4 Overview of Infection Prediction Models

は式（2）(4) で示した通常の感染フローに加え，避難所からの帰宅フローを設定した。このとき，避難人口の減少率を帰宅率 $\varepsilon\left[\right.$ day $\left.^{-1}\right]$ と設定した。

避難所におけるSIR デルのモデル方程式を以下の式（8)（10）に示す。避難所のSIR モデルは 外界と同様に，避難生活者の帰宅を考慮したモデ ルとした。

$
\begin{gathered}
\frac{d S_{o}}{d t}=-\frac{\beta_{o} I_{o} S_{o}}{N_{o}}+\varepsilon S_{s} \\
\frac{d I_{o}}{d t}=\frac{\beta_{o} I_{o} S_{o}}{N_{o}}-\gamma I_{o}+\varepsilon I_{s} \\
\frac{d R_{o}}{d t}=\gamma I_{o}+\varepsilon R_{s} \\
\frac{d S_{s}}{d t}=-\frac{\beta_{s} I_{s} S_{s}}{N_{s}}-\varepsilon S_{s} \\
\frac{d I_{s}}{d t}=\frac{\beta_{s} I_{s} S_{s}}{N_{s}}-\gamma I_{s}-\varepsilon I_{s} \\
\frac{d R_{s}}{d t}=\gamma I_{s}-\varepsilon R_{s}
\end{gathered}
$

## 4.2 病床不足数の推定

本研究では, COVID-19患者を重症者と軽症者 に分類し，それぞれ病床不足数を推定した。ま ず, 重症者数と軽症者数は4.1.2 項で構築した感
Table 3 Number of suppliable hospital beds in the event of an earthquake (Osaka, 2021)

染推定モデルによって算出された感染者数 $I$ に年齢構成データ（大阪府毎月推計人口, 2021 年 1 月 1 日時点), それぞれの年齢別重症化率 (厚生労働省，2020a）を乗ずることで算出した。重症と軽症の病床不足数はそれぞれ重症者数, 軽症者数と 供給可能な重症病床, 軽症病床の差分とした。こ のとき, 重症病床を重症者が利用し, 軽症中等症病床，宿泊療養施設を軽症者が利用するとした。供給可能病床数を Table 3 に示す。

震災時に供給可能な病床数は, 大阪府が COVID-19感染者に対して確保している病床 - 宿泊療養部屋数（大阪府, 2021）から南海トラフ巨大地震による損失分を引いたものとした。この際病床損失率は南海トラフ巨大地震による建物倒壊率と等しいと仮定した。建物倒壊率に関する設定 については4.3.3 項で詳しく述べる。

## 4.3 パラメータの設定

## 4.3.1 感染者の割合別のケース設定

本項では震災発生時の人口に対する感染者と免疫獲得者の割合の設定方法について述べる。初め て感染が確認された2020年2月16日から2021年 2月26日現在までにおける日本国内の人口に対す る感染者の割合の平均值は $9.88 \times 10^{-3} \%$ あ゙り,最大値は $5.72 \times 10^{-2} \%$ であった（厚生労働省， 2021c)。よって, 本研究では発災時の感染者の割

Table 4 Percentage of infected people at the time of the disaster

合を以下の Table 4のように，感染者の割合が高 い場合 (ケース(1), 感染者の割合が中程度の場合 (ケース(2)), 感染者の割合が低い場合（ケー ス(3))の3パターン設定した。

ケース(3)の値は, ケース(2)値がケース(1)とケー ス(3)の相乗平均となるように設定した。

また，免疫獲得者の割合は2020年2月26日時点で $0.323 \%$ であった (厚生労働省, $2021 \mathrm{c}$ )。本 モデルでは再感染を考慮しないため, 免疫獲得者 の割合は今後増加し続けることとなる。

免疫獲得者の割合が高くなるほど，感染は広ま りにくくなるため, 本研究では最悪のケースを想定し, 発災時の免疫獲得者の割合を 2020 年 2 月 26 日時点と同じく $0.323 \%$ と設定した。

## 4.3.2 COVID-19の感染力, 回復力に関するパラ メータの設定

本節では, COVID-19の感染力 $\beta$ (外界と避難所 の 2 種）と回復率 $\gamma$, 年齢別重症化率の設定につ いて述べる。SIRモデルでは回復率 $\gamma$ は平均感染期間の逆数で表される（西浦, 稲葉, 2006）。 COVID-19の感染期間は9～12日とされているた め (厚生労働省, 2020b), その平均値である 10.5 日を用いて, 回復率 $\gamma$ の値は $9.52 \times 10^{-2}$ とした。

また，SIRモデルでは総人口に対する感染者の 割合が十分に小さい場合, 感染力 $\beta$ は感染者数の 単位時間あたりの対数増加率 $\lambda$ を用いて以下の式 (11)のように示される（西浦, 稲葉, 2006）。

$
\beta=\gamma+\lambda
$

ここで，感染者数の単位時間あたりの対数増加率入は最小二乗法を用いて以下の式 (12)で算出した。

$
\lambda=\frac{\sum_{t}(\ln I-\overline{\ln I})(t-\bar{t})}{\sum_{t}(t-\bar{t})^{2}}
$

外界感染力 $\beta_{o}$ は, 以下に述べるとおり, 日本国内の感染者数データ（厚生労働省，2021c）より 式(11)を用いて推算した。日本において, 長期 にわたる感染者数の増加は 3 回起こっている（厚
Table 5 Comparison of infection control measures

生労働省, 2021c)。感染が確認された2020年 2 月 16 日から2020年4月 21 日までの感染者の増加を 第 1 波, 2020 年 6 月 23 日から 2020 年 8 月 9 日まで の増加を第 2 波, 2020 年 10 月 20 日から 2021 年 1 月 17 日までの増加を第 3 波とした。本研究で は，検査体制が最も整い，感染の流行を正確に示 していると考えられる第 3 波のデータを用い, 外界感染力 $\beta_{o}$ の值は 0.123 とした。このとき, 感染者数は最大で人口の $5.72 \times 10^{-2} \%$対する感染者の割合が十分に小さいため, 式 (11) が適用可能である。

避難所感染力 $\beta_{s}$ は，限定された空間での集団生活により感染が拡大した事例である 2020 年のク ルーズ船ダイヤモンド・プリンセス号での感染 データを用いて推算した。ここで，クルーズ船で 行われていた感染対策と避難所で推奨されている 感染対策を以下の Table 5 にまとめる。クルーズ 船での感染対策は「新型コロナ対応民間臨時調査会」(一般社団法人アジア・パシフィック・イニ シアティブ，2020）を，避難所で推奨されている 感染対策は「新型コロナウイルス感染症対策に配慮した避難所運営のポイント (第2版)」(内閣府,

2021）を参照した。

クルーズ船では乗員乗客が個室で生活し, 隔離 が徹底されていたため (一部乗員は限定的な業務 を実施)，テントやパーテーションで隔離される 避難所に比べ，対策効果が高いと考えられる。ま た，クルーズ船ではマスクや消毒液が配布され，衛生管理教育が行われるなど, 避難所の感染対策 と同等かそれ以上の対策が伺える。しかし，ク ルーズ船の感染対策は遅く, 少なくとも1名の陽性者が船内に存在していた日から，11日後に上
記の対策を行っている。これらの要素を定量的に 比較することは困難である。そこで，本研究で は，避難所でクルーズ船と同等な感染が発生する と仮定して $\beta_{\mathrm{s}}$ の推算を行った。しかし，この仮定 は不確害性が大きいと考えられるため, $\beta_{\mathrm{s}}$ の大き さが感染者数に与える影響を 4.5 節で言及する。

クルーズ船では乗員・乗客 3711 人中 712 人の感染が確認された（国立感染症研究所，2020）。し かし総人口に対する感染者の割合が大きいため,式(11)を用いることができない。そこで，本研究では, 人口 3711 人, 回復率 $\gamma$ 解 $9.52 \times 10^{-2}$ の条件で, 累計感染者数が 531 人となる感染力 $\beta_{s}$ を Excelのソルバー機能を用いて算出した。結果,避難所感染力 $\beta_{s}$ は 0.350 とした。また, 本研究の モデルで用いたCOVID-19 の年齢別重症化率（厚生労働省, 2020a）を以下の Table 6 亿示す。

## 4.3.3 大阪府の人口・建物倒壊率に関する設定

本モデルでは人口 (年齢構成), 人口に対する 避難人口の割合, 帰宅率 $\varepsilon$, 病床数, 建物倒壊率 を設定した。本研究で対象とする大阪府は人口が 8,815,191 人であり（大阪府毎月推計人口, 2021 年 1 月 1 日時点), 年龄構成は Table 7 に示すとおりで ある。建物倒壊率は, 倒壊の原因を大阪府の被害

Table 6 Severe disease rate by age (MHLW, 2020)

Table 7 Age structure of Osaka as of January 1st, 2021 (Osaka, 2021)

想定（大阪府，2014）に従い，地震の摇れ，液状化現象, 津波, 急傾斜地倒壊, 火災の合計值とし て7.08\%と設定した。

## 4.3.4 大阪府における南海トラフ巨大地震によ る避難人口

大阪府における南海トラフ巨大地震による避難人口を推定するために, 大阪府の避難所の総受容可能者数と想定避難人口の比較を行った。総受容可能者数は以下の手順で推算した。

第一に, 平時（震災, COVID-19の影響がない 場合）の総受容可能者数を算出した。おおさか防災ネット (http://www.osaosakabou.net/pref/RefugePlace List.html）に記載されている避難所の最大受容者数 の総和を平時の総受容可能者数とした。このとき，受容可能者数が不明な避難所に関しては, 受容可能者数が示されている避難所の平均值を用いて計算を行った。第二に, 津波の影響を考慮し, 津波浸水が想定される市区町村の避難所は使用できな くなるとした。内閣府による津波浸水想定 (2019) では，大阪府の17の市区町村で津波浸水を想定し ている。これらの市区町村における避難所の受容可能者数を 0 と設定した。第三に, 地震の影響を 考慮し, 耐震性の低い避難所は倒壊し, 使用でき なくなるとした。大阪府の最大震度は6強である ことから（内閣府防災担当，2012b），当震度に対 して耐震基準を満たしていない $5.8 \%$ （総務省， 2020）の避難所が倒壊することを仮定した（総務省, 2020)。第四に, 新型コロナウイルス感染症の 影響を考慮し, 三密を避けるために, 避難所の受容可能者数が減少するとした。大阪市の避難所開設・運営ガイドライン (2021)では，一人当たりの スペース基準を，一般避難者については 2.50 倍,熱咳等症状者については3.75倍にすると示されて いる。ここでは, 大阪府における療養者の割合が 0.12\%（2020年 8 月 11 日時点）であることから，加重平均をとり,一人当たりのスペースは 2.50 倍に なるとした。ここから, 受容可能者数は面積に比例して減少し, 従来の $40.0 \%$ まで減少するとした。以上の推算方法を以下の Figure 5 にまとめる。 これらの仮定の下, 総受容可能者数を推算した 結果，85.4万人であることがわかった。

また，想定避難者数についても，新型コロナウ イルス感染症の影響を考慮して計算を行った。株式会社サーベイリサーチセンターが行った「新型 コロナウイルス感染症に関する国民アンケート」
平時の総受容者数

Figure 5 Method for estimating the total number of acceptable persons

Table 8 Evacuated Population in Osaka Prefecture (Cabinet Office, 2019)

 &  \\

1 週間後 & 760,000 & 480,000 \\
1 ヶ月後 & 380,000 & 240,000

（2020）では，指定避難所へ避難しないと回答した 人が $24.9 \%$ ，指定避難所へ避難するかわからない と回答した人が $24.0 \%$ であった。避難するかわか らないと回答した人の半数が実際に避難しない選択を取ると仮定した場合，式（13）らり $63.1 \%$ の 人々が新型コロナウイルス感染症の流行下でも,指定避難所へ避難すると考えられる。

内閣府防災担当 (2019b) による想定避難人口の最大値は 76.0 万人である。よって, 76.0 万人に新型コ ロナウイルス感染症の流行下でも避難する人口の 割合である $63.1 \%$ を乗じると，想定避難人口は最大 48.0 万人と推定された。これらの結果から, 想定避難人口は総受容可能者数よりも少ないことが予想 される。そこで, 本研究では避難者数の値として,想定避難人口（新型コロナウイルス感染症の影響 を考慮したもの）を用いることとした (Table 8)。

$
p=1-(a+0.5 b)
$

$p$ : 平時の避難人口のうち,新型コロナウイルス感染症流行下でも 指定避難所へ避難する人口の割合 [-] $a$ : 避難しないと回答した人の割合 $[-]$

$b$ : 避難するかわからないと回答した人の割合 $[-]$
Table 8 より，大阪府の人口に対する発災 1 日後 の避難者数の割合は $6.44 \%$ とし, 帰宅率 $\varepsilon$ は発災後7 日間が-2.04×10 ${ }^{-2}$ day $^{-1}, 7$ 日経過以降が 2.97 $\times 10^{-2}$ day $^{-1}$ と設定した。

## 4.4 モデルの精度検証

本研究で構築したモデルの精度検証を行った。精度検証は，第 3 波の感染者数の増加に対して震災は発生しない条件で本モデルを適用し，実際の 感染者数データ（厚生労働省，2021c）との差を，決定係数 $\mathrm{R}^{2}$ を用いて評価した。決定係数はモデ ルの精度を評価する指標で $0 \sim 1$ の値をとり， 1 に 近い程モデルの精度が高い。決定係数は以下の式 （14）で算出される。ここで， $I_{r}$ は実際の感染者数, $I_{e}$ はモデルによって推定された感染者数とし た。

$
R^{2}=\frac{\left.\{\sum_{t}\left(I_{r}-\overline{I_{r}}\right)\left(I_{e}-\overline{I_{e}}\right)\right.\}^{2}}{\left.\{\sum_{t}\left(I_{r}-\overline{I_{r}}\right)^{2}\right.\}\left.\{\sum_{t}\left(I_{e}-\overline{I_{e}}\right)^{2}\right.\}}
$

## 4.5 感度分析

本モデルでは多くの仮定を設けており，推定結果の不確実性を検討する必要がある。そこで， パ ラメータの変動が結果をどれほど変動させるのか を把握し, 最大感染者数の推定結果を大きく変動 させるパラメータを特定するために感度解析を 行った。各パラメータ（感染力 $\beta$, 回復率 $\gamma$, 帰宅率 $\varepsilon$ ，人口に対する避難人口の割合）をそれぞれ $10 \%$増減させ, 最大感染者数 $I_{\text {max }}$ ［人］の変動率 $\Delta I_{\text {max }}$ [-] を推算した（式（15))。ここで， $I^{\prime}{ }_{\text {max }}$ ［人] はパラメータの値を $10 \%$ 増減させたときの最大感染者数を示す。

$
\Delta I_{\max }=\frac{I_{\max }^{\prime}-I_{\max }}{I_{\max }}
$

また, 避難所感染力 $\beta_{\mathrm{s}}$ については, 算出方法に 不確実性が大きいことを考慮して，追加の感度分析を行った。 $\beta_{\mathrm{s}}$ の値を $65 \%$ まで $5 \%$ ずつ段階的に 減少させ，最大感染者数の変動率を推算した。こ こで， $65 \%$ は $\beta_{\mathrm{s}}$ が $\beta_{\mathrm{o}}$ と同等の値となる減少率で ある。密閉空間である避難所での感染力は外界に 比べ大きいと考えられる。そこで $\beta_{\mathrm{s}}$ の下限は $\beta_{\mathrm{o}}$ とした。また, クルーズ船のケースから学び，避難所における感染対策はより強化されることを考慮し， $\beta_{\mathrm{s}}$ の上限はクルーズ船のケースから算出さ れた値とした。

Figure 6 Number of infected people projected by the model and actual one

Figure 7 Comparison of the number of infected people and the number of hospital beds in Osaka after the earthquake

## 5. 結果

## 5.1 モデルの精度検証結果

モデルによって推定した感染者数と実際の感染者数を以下の Figure 6 に示す。精度検証の結果,決定係数 $R^{2}$ は 0.966 となり, 本モデルは感染者数 の増加について説明できていると考えられる。し かし, 感染者数の減少については, 感染者数が減少に転じた後もモデルによる推定感染者数は増加 を続ける傾向にあった。実際には緊急事態宣言等 の減少に寄与する要因が働くことでパラメータが 変動することから, 感染者数の減少については場合に応じてさらなる検討を行う必要がある。本考察については, 6.1 節で詳しく述べる。

## 5.2 感染推定結果と病床不足数の推算結果

発災後は，まず避難所での感染が拡大し，40～
Table 9 Maximum number of infected people

 & 最大感染者数 &  \\

ケース(2) & 247,988 人 & 153 日 \\
ケース(3) & 244,429 人 & 172 日 \\

Table 10 Maximum bed deficiency and bed shortage periods

60 日後に避難所での感染者数が最大となった (Figure 7)。さらに, 避難所で感染した感染者が 帰宅することで外界における感染も拡大し，発災 130～180日後に全体の感染者数が最大となるこ とが推算された (Figure 7, Table 9)。

ケース(1)～(3)を比較すると，最大感染者数は ケース(1)でケース(2)の 1.060 倍, ケース(3)でケー ス(2)の0.986倍となった (Table 9)。初期感染者数 の割合はケース(1)がケース(2)の 16.8 倍，ケース(3) がケース(2)の 0.0595 倍である。最大病床不足数に おいても, 重症病床, 軽症病床ともにケース(2)に 対するケース(1),(3)の比は $0.985 １ .03$ に収まる結果となった (Table 10)。以上より, 初期感染者数 が最大感染者数や最大病床不足数へ与える影響は 小さいと考えられる。また, 病床不足数が最大に なるまでの日数は感染者数の初期値が小さいほど 遅れる結果となり, 病床不足期間は感染者数の初期値が小さいほど長くなった (Table 10)。

## 5.3 感度分析結果

感度解析を行った結果, 回復率 $\gamma$ と外界感染力 $\beta_{o}$ が感染者数に対して $40 \%$ 以上（最大 $75.7 \%$ ）の影響 を与えることが分かった (Figure 8)。回復率 $\gamma$ は平均感染期間を用いて算出しているため不確実性は 小さいと考えられるが，近似と最小二乗法によって 求めた感染力 $\beta$ の不確実性については, 今後の実際の感染状況を考慮し, 更なる検討が必要である。

Figure 8 Sensitivity analysis results

Figure 9 Sensitivity analysis results about $\beta_{\mathrm{s}}$

また, 避難所感染力 $\beta_{\mathrm{s}}$ について追加の感度分析 を行った結果を以下の Figure 9 に示す。避難所感染力 $\beta_{\mathrm{s}}$ を $65 \%$ の範囲で減少させても, 最大感染者数は $10 \%$ の減少に留まる結果となった。

## 6. 考察

## 6.1 感染力 $\beta$ の不確実性と感染者の減少に対す るモデルの適用可能性

感染力 $\beta$ の不確実性について考察する。感染力 $\beta$ の不確実性の要因として，i）近似・最小二乗法 といった算出過程による不確実性，ii）感染者数 を完全に把握できないことによる不確実性，iii）実際に感染力 $\beta$ の值が変化していると考えられる ことによる不確実性の3つが考えられる。

まず，近似・最小二乗法といった算出過程によ る不確実性について考察する。本研究ではSIR モ デルの感染者数 $I$ の変化率 $d I / d t$ について $(\beta S / N-\gamma)$ $I \approx(\beta-\gamma) I$ すなわち $S / N \approx 1$ の近似を行った。本研究で用いたデータでは $S / N \geq 0.994$ であり, 近似に よる誤差は+0.576\%であった。

また，最小二乗法による誤差は，95\% 信頼区間 で土3.76\%であった。以上より，感染力 $\beta$ の算出過程における不確実性は $+4.34 \%,-3.76 \%$ である。

次に，感染者数を完全に把握できないことによ
る不確実性について考察する。COVID-19は感染 しても症状の出ない無症状感染者が存在するた め, 感染者を完全に把握することが難しい。無症状感染者の割合は感染者全体の $17 \%$ であり，無症状感染者の感染性は症候性感染者より $42 \%$ 低 いとされている (Byambasuren et al., 2020)。無症状感染者の存在は他者への感染が増加するだけで なく, 免疫獲得者の人数にも影響を与えるため,影響を考慮することが難しい。今後の課題とし て，無症状感染者を考慮に入れ，症状ごとに固有 の感染力 $\beta$ を設定したモデルを構築することで，推定の精度を高めることができると考える。

最後に，実際に感染力 $\beta$ の値が変化しているこ とによる不確実性について考察する。本研究では 感染力 $\beta$ の値を定数で設定したが，実社会におい ては経時変化していると予想される。5.1節で述 べたように，モデルによって推定した感染者数と 実際の感染者数データ（厚生労働省，2021c) を比較すると，モデルで推定された感染者数は増加し 続けているのに対し, 実際は感染者数が減少に転 じている。これは，2021年1月7日より発令され た緊急事態宣言や，感染者数が增加したことによ る国民の危機意識が自粛等の行動を促し，感染力 $\beta$ の値が減少したためと考えられる。震災時にお いては，震災の被害を抑えるためにCOVID-19へ の対策意識が薄れ, より感染力 $\beta$ が高まる危険性 がある。今後の課題として, 感染力 $\beta$ が決定され る要因を明らかにし，変数としてモデルに組み达 むことが重要であると考える。また, 感染力 $\beta$ が 変化する他の要因としてウイルスの変異とワクチ ンの接種状況が考えられる。実際にCOVID-19に おいてもウイルスの変異は確認されており, 感染力が増加したケースも存在する (PHE，2020)。ま た, ファイザー社のワクチンについて，2回目の 接種後 7 日以降に $95.0 \%$ の発症予防効果が認めら れている（厚生労働省，2021d）。対象地区におけ るワクチンを接種し終えた人口の割合が感染力 $\beta$ に与える影響を考慮する必要がある。

## 6.2 COVID-19の再感染性について

本研究ではCOVID-19の再感染を考慮しないモ デルを用いたが，実際には再感染が確認されてお り，その抗体は $3 \sim 6$ 力月継続するとされている (Yamayoshi et al., 2021)。しかし, 3 力月で再感染 するケースは稀であるため（例えば，イタリアに 打ける COVID-19患者 804 人中 3 力月で再感染し

たのは1名のみであり，かつ無症状性であった） (Mumoli et al., 2020), 本モデルのCOVID-19への 適用期間は約 6 力月程度と推定される。

## 7. 結論

本研究では, 南海トラフ巨大地震時の大阪府で のCOVID-19の流行を，SIRモデルを用いた感染 モデルで推定し, 病床不足数を推算した。推算結果は設定条件に依存しているが，感染の規模感の 提示を通して今後の対策に一定の示唆を与えるも のと推察している。

結果として，大阪府で被害が最大規模となる南海トラフ巨大地震シナリオ下（内閣府防災担当, 2019）で，コロナウイルスの感染力 $\beta$ の值が外界 において第 3 波と同様かつ, 避難所においてはク ルーズ船と同様であり，さらにその値が一定かつ 再感染が発生しなかった場合において, 感染者数 は最大 26 万人に上り, 病床不足数は重症病床で 約 8,000 床, 軽症病床で約 24.5 万床発生すると推定された。これは大阪府が確保している病床数を 大きく上回っているため，発災時に備えて病床を さらに確保するとともに，感染対策を一層強化す る必要がある。また，震災時には被災による負傷者が増大するため, COVID-19患者への対応を行 う医療従事者が不足することが想定される。これ により，医療対応を受けられないCOVID-19患者数は上記の病床不足数を更に上回る可能性があ る。

本研究結果では，発災時の感染者数が少ないほ ど感染者数の最大値は小さくなり, 感染の収束ま では長引いた（病床不足期間が長くなった）。 よって, 感染者数の初期値にかかわらず, 病床数 の確保と感染対策（感染力 $\beta$ の減少）を行うこと により, 最大感染者数が供給可能な病床数を上回 らないようにすることが求められる。

## 謝辞

本研究は, (独)環境再生保全機構の環境研究総合推進 (JPMEERF18S11702)により実施した。

## 参考文献

Cabinet Office (2020) Shingata korona uirusu kansensyou wo humaeta saigaitaiou no pointo (dai 1 han), http://www.bousai.go.jp/pdf/covid19_tsuuchi. pdf (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

内閣府 (2020) 新型コロナウイルス感染症を踏ま えた災害対応のポイント（第1版），http://www. bousai.go.jp/pdf/covid19_tsuuchi.pdf（アクセス 日：2021年1月 8 日）

Cabinet Office (2021) Shingata korona uirusu kansensyou taisakuni hairyosita hinanjounei no Pointo (dai 2 han)

内閣府 (2021) 新型コロナウイルス感染症対策に 配慮した避難所運営のポイント（第2版）

Chen, Y. C., Lu, P. E., Chang, C. S., and Liu, T. H. (2020) A time-dependent SIR model for COVID-19 with undetectable infected persons, IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 7(4), 3279-3294.

CNN (Cable News Network) (2021) 2021 'This is about total collapse of the health care system if we have another spike' of Covid-19-CNN, https:// edition.cnn.com/2021/01/02/health/us-coronavirussaturday/index.html (Access: 2021, Jan, 8)

Cooper, I., Mondal, A., and Antonopoulos, C. G. (2020) A SIR model assumption for the spread of COVID-19 in different communities, Chaos, Solitons \& Fractals, 139, 110057.

Das, K., and Paital, B. (2020) First week of social lockdown versus medical care against COVID-19with special reference to India, Curr Trend Biotechnol Pharmacol, 14(2), 190-210.

Disaster Management, Cabinet Office (2012a) Nankai torahu kyodai jishin nikansuru tsunamikou sinsuiiki higaisoutei no kouhyou nitsuite, http://www.bousai. go.jp/jishin/nankai/nankaitrough_info.html (Access: 2021, Jan, 9) (in Japanese)

内閣府防災担当 (2012a) 南海トラフの巨大地震に 関する津波高，浸水域，被害想定の公表につい ح, http://www.bousai.go.jp/jishin/nankai/nankai trough info.html (アクセス日：2021年1月9日）

Disaster Management, Cabinet Office (2012b) Nankai torahu kyodai jishin tatemonohigai - jintekihigai no higaisouteikoumoku oyobi syuhou no gaiyou, http:// www.bousai.go.jp/jishin/nankai/taisaku/pdf/ 20120829_gaiyou.pdf (Access: 2021, Jan, 9) (in Japanese)

内閣府防荻担当 (2012b) 南海トラフの巨大地震建物被害・人的被害の被害想定項目及び手法の概要, http://www.bousai.go.jp/jishin/nankai/taisaku/ pdf/20120829_gaiyou.pdf（アクセス日：2021年1 月9日）

Disaster Management, Cabinet Office (2013) Nankai torahu kyodai jishin taisaku nitsuite (saisyu houkoku), http://www.bousai.go.jp/jishin/nankai/ taisaku_wg/pdf/20130528_houkoku_s1.pdf (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

内閣府防災担当 (2013) 南海卜ラフ巨大地震対策 について (最終報告), http://www.bousai.go.jp/ jishin/nankai/taisaku_wg/pdf/1_sanko2.pdf（アク 七ス日：2021年1月 8 日)

Disaster Management, Cabinet Office (2019a) Nankai torahu kyodai jishin no higai soutei nitsuite (shisetsu tou no higai), http://www.bousai.go.jp/ jishin/nankai/taisaku_wg/pdf/2_sanko.pdf (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

内閣府防災担当 (2019a) 南海トラフ巨大地震の被害想定（施設等の被害）, http://www.bousai.go.jp/ jishin/nankai/taisaku_wg/pdf/2_sanko.pdf（アクセ ス日：2021年1月8日）

Disaster Management, Cabinet Office (2019b) Nankai torahu kyodai jishin no higai soutei nitsuite (tatemono higai - jinteki higai) (saikeisan), http:// www.bousai.go.jp/jishin/nankai/taisaku_wg/pdf/1_ sanko2.pdf (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

内閣府防災担当 (2019b) 南海トラフ巨大地震の被害想定（建物被害$\cdot$人的被害）(再計算), http:// www.bousai.go.jp/jishin/nankai/taisaku_wg/pdf/1_ sanko2.pdf（アクセス日：2021年1月8日）

Byambasuren, Oyungerel, et al. "Estimating the extent of asymptomatic COVID-19 and its potential for community transmission: systematic review and meta-analysis." Official Journal of the Association of Medical Microbiology and Infectious Disease Canada , 5(4), 223-234.

Ippan zaidan houjin ajia-pashifikku-inishiatyibu (2020) shingata korona taiou minnkann rinnji tyousakai tyousalkensyou houkokusyo, kabushikigaisya dyisukava$\cdot$tyuentyiwan

一般財団法人アジア・パシフィック・イニシア ティブ (2020) 新型コロナ対応民間臨時調査会調査・検証報告書，株式会社ディスカヴァー・ トゥエンティワン

Kermack, W. O., and McKendrick, A. G. (1927) A contribution to the mathematical theory of epidemics, Proceedings of the royal society of london. Series A, Containing papers of a mathematical and physical character, 115(772), 700-721.
Lemos, D. R. Q., D’angelo, S. M., Farias, L. A. B. G. Almeida, M. M., Gomes, R. G., Pinto, G. P., Filho, J. N. C., Feijao, L. X., Cardoso, A. R. P., LIma, T. B. R., Linhares, P. M. C., Mello, L. P., Coelho, T. M., and Cavalcanti, L. P. D. G. (2020) Health system collapse 45 days after the detection of COVID-19 in Ceará, Northeast Brazil: a preliminary analysis, Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical, 53.

Ministry of internal Affairs and Communications (2020) Bousaikyoten tonaru koukyoushisetutou no taishinka suishinjoukyou tyousakekka

総務省 (2020) 防災拠点となる公共施設等の耐震化推進状況調査結果

MHLW (Ministry of Health, Labor and Welfare) (2021a) Saigaijiniokeru hinannjodeno kannsennsyoutaisaku, https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_00346.html (Accsess: 2021, Aug, 26) (in Japanese)

厚生労働省 (2021a) 災害時における避難所での感染症対策, https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage 00346.html（アクセス日：2021年 8 月 26 日）

MHLW (Ministry of Health, Lobour and Wealfare) (2020a) Shingata korona uirusu kansensyou no "ima" nitsuiteno 10 nochishiki, https://www.mhlw. go.jp/content/000699304.pdf (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

厚生労働省 (2020a) 新型コロナウイルス感染症の “いま”についての10の知識, https://www.mhlw. go.jp/content/000699304.pdf（アクセス日：2021 年 1 月 8 日）

MHLW (Ministry of Health, Lobour and Wealfare) (2020b) Shingata koronauirusu kansensyou (COVID-19) sinryou no tebiki (dai 4.1 han), https://www.mhlw.go.jp/content/000712473.pdf (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

厚生労働省 (2020b) 新型コロナウイルス感染症 （COVID-19）診療の手引き（第4.1版）https://www. mhlw.go.jp/content/000712473.pdf（アクセス日： 2021 年 1 月 8 日)

MHLW (Ministry of Health, Lobour and Wealfare) (2020c) Ryouyoujoukyoutou oyobi nyuinkanja ukeire byoutousuutou ni kansuru tyousanituite, https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/new page_00023.html (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

厚生労働省 (2020c) 療養状況等及び入院患者受入
病床数等に関する調査について, https://www. mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/newpage_00023.html （アクセス日：2021年1月8日）

MHLW (Ministry of Health, Lobour and Wealfare) (2021b) Kenko ya iryou no joho, https://www. mhlw.go.jp/stf/covid-19/kenkou-iryousoudan.html (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

厚生労働省 (2021b) 健康と医療の相談, https:// www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/kenkou-iryousoudan. html（アクセス日：2021年1月8日）

MHLW (Ministry of Health, Lobour and Wealfare) (2021c) Open data, https://www.mhlw.go.jp/stf/ covid-19/opn-data.html (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

厚生労働省 (2021c) オープンデータ, https://www. mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html（アクセス 日：2021年 1 月 8 日)

MHLW (Ministry of Health, Lobour and Wealfare) (2016) 「Higashinihonndaishinnsai no kadaikaramita konngono saigaiiryoutaisei no arikatanikannsuru kennkyuu $」$ Heisei 26-27nenndo sougoukennkyuuhoukokusyo, http://www.dmat.jp/ korokaken/higashinihon_arikata/06-3.mhlw_ scientific_inquiry_related_report.pdf (Accsess: 2021, Oct, 27) (in Japanese)

厚生労働省 (2016),「東日本大震災の課題からみた 今後の災害医療体制のあり方に関する研究」平成26-27年度 総合研究報告書, http://www. dmat.jp/korokaken/higashinihon_arikata/06-3. mhlw_scientific_inquiry_related_report.pdf (アク セス日：2021年10月27日）

Ministry of Health, Lobour and Wealfare (2021d) faiza-sha no shingatakoronawakuchin nitsuite, https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/ vaccine_pfizer.html\#001 (Access: 2021, Oct, 27) (in Japanese)

厚生労働省 (2021d) ファイザー社の新型コロナワ クチンについて, https://www.mhlw.go.jp/stf/seisaku nitsuite/bunya/vaccine_pfizer.html\#001（アクセス 日：2021年10月27日）

Mumoli, N., Vitale, J., and Mazzone, A. (2020) Clinical immunity in discharged medical patients with COVID-19, International Journal of Infectious Diseases, 99, 229-230.

National Institute of Infectious Diseases (2020) Daiyamondo purinsesu gou kankyokensa nikansuru hokoku, https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/ corona-virus/2019-ncov/2484-idsc/9849-covid1919-2.html (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

国立感染症研究所 (2020) ダイヤモンドプリンセ ス号環境検査に関する報告, https://www.niid. go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov/24 84-idsc/9849-covid19-19-2.html（アクセス日： 2021 年 1 月 8 日)

Nishiyra, H., and Inaba, H. (2006), Kansen ryukou no yosoku: kansensyo suri moderu niokeru teiryouteki kadai, Proceedings of the Institute of Satistical Mathematics, 54(2), 461-480. (in Japanese)

西浦博, 稲葉寿 (2006) 感染症流行の予測：感染症数理モデルにおける定量的課題, 統計数理, 54 (2), 461-480.

Osaka prefectural Govermment (2021) Osakahu shingata korona uirusu kansensyou kanren tokusetu saito, http://www.pref.osaka.lg.jp/default.html (Access: 2021, Mar, 13) (in Japanese)

大阪府 (2021) 大阪府新型コロナウイルス感染症関連特設サイト, http://www.pref.osaka.lg.jp/ default.html (アクセス日：2021年3月 13 日）

Osaka prefectural Govermment (2014) Osakahuiki no higaisoutei nit suite (jintekihigai$\cdot$tatemonohigai) shikutyousonn betu saidai

大阪府 (2014) 大阪府域の被害想定について（人的被害 ・建物被害）市区町村別最大

Osaka city (2022) Hinanjo kaisetsu unei gaidorain, https://www.city.osaka.lg.jp/kikikanrishitsu/page/ 0000474277.html (Accsess: 2022, Jun, 10) (in Japanese)

大阪市 (2022) 避難所開設・運営ガイドライン, https://www.city.osaka.lg.jp/kikikanrishitsu/page/ 0000474277.html （アクセス日：2022年 6 月 10 日)

PHE (Public Health England) (2020) Investigation of novel SARS-CoV-2 Variant of Concern 202012/01 Technical briefing 5, https://assets.publishing. service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/ attachment_data/file/959426/Variant_of_Concern_ VOC_202012_01_Technical_Briefing_5.pdf (Access: 2021, Jan, 8)

The Headquarters for Earthquake Research Promotion (2020) Tyoukihyouka niyoru jishin hasseikakurituchi no kousin nitsuite, https://www.jishin. go.jp/evaluation/long_term_evaluation/chousa_20jan_
kakuritsu_index/ (Access: 2021, Jan, 8) (in Japanese)

地震調査研究推進本部地震調査委員会 (2020) 長期評価による地震発生確率値の更新について， https://www.jishin.go.jp/evaluation/long_term_ evaluation/chousa_20jan_kakuritsu_index/（アクセ ス日：2021年1月 8 日）

Wakui, Y., and Wakui, S. (2002) Zukai de wakaru kaikibunseki, Nihonjitsugyou syuppansya (in Japanese)

涌井良幸, 涌井貞美 (2002) 図解でわかる回帰分析, 日本実業出版社

WHO (World Health Organization) (2020) Novel Coronavirus - China, https://www.who.int/csr/ don/12-january-2020-novel-coronavirus-china/en/ (Access: 2021, Jan, 8)

Yamayoshi, S., Yasuhara, A., Ito, M., Akasaka, O., Nakamura, M., Nakachi, I., Koga, M., Mitamura, K., Yagi, K., Maeda, K., Kato, H., Nojima, M., Pattinson, D., Ogura, T., Baba, R., Fujita, K., Nagai, H., Yamamoto, S., Saito, M., Adachi, E., Ochi, J., Hattori, A., Suzuki, T., Miyazato, Y., Chiba, S., Okuda, M., Murakami, J., Hamabata, T., IwasakiHoromoto, K., Nakajima, H., Mitsuya, H., Omagari, N., Sugaya, N., Sugaya, N., Yotsuyanagi, H., and Kawaoka, Y. (2021) Antibody titers against SARSCoV-2 decline, but do not disappear for several months, EClinicalMedicine, 32, 100734.


# リスク学研究 31(1): 3-10 (2021)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.SRA-0368

【特集：日本リスク学会第33回年次大会 情報】

# 環境污染情報のコミュニケーションの最新動向*
## Latest Trends in Communication of Environmental Pollution

\author{
竹田 宜人**, 高村 昇***, 保高 徹生 ${ }^{* * * *}$, 万福 裕造 \\ Yoshihito TAKEDA, Noboru TAKAMURA, Tetsuo YASUTAKA and Yuzo MANPUKU
}

\begin{abstract}
This paper summarizes the outline of the planning session held to share knowledge on the role of stakeholder participation and communication in the consideration of sustainable environmental restoration, by providing topics such as consensus building with stakeholders on the recycling of removed soil, etc., in environmental restoration related to the accident of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station of Tokyo Electric Power Co., Inc., human resource development activities utilizing online lectures and workshops, and examples of dialogue with local communities in the former evacuation zone.
\end{abstract}

Key Words: risk communication, environmental restoration, Fukushima Daiichi nuclear power plant

## 1. 背景

近年, 土壌污染対策や環境修復事業において, ステークホルダーの参画を含めた多面的評価に基 づく合意形成やコミュニケーションの必要性が指摘されている。一方で, ステークホルダーの参画 については，その範囲や代表性の担保，制度面も 含む参画方法等について課題も多く，現場におい て悩みも深い。本企画セッションは，東北地方太平洋沖地震に伴う東京電力福島第一原子力発電所 の事故（以下，原発事故という）に関係する環境修復における除去土壌等の再生利用に関するス テークホルダーとの合意形成, 本件に関連したオ ンライン講義やワークショップを活用した人材育成活動，旧避難区域における地域社会との対話の事例等について実践に携わる関係者に話題提供を 頂き，持続可能な環境修復を考える上でのステー クホルダーの参画やコミュニケーションが果たす 役割について，知見を共有するために行ったもの である。

## 2. 企画セッションの概要

本企画セッションは第 33 回日本リスク学会年次大会において，2020年11月22日（日）9:00～ $10: 30$ に開催し, 15 分 4 テーマ, 総合討論 30 分合計 90 分で構成した。演者と発表内容は以下のと おりである。

(1) 除去土壌等の管理・減容化・再生利用事業 と人材育成

* 2021 年 4 月 14 日受付, 2021 年 6 月 2 日受理

**北海道大学大学院工学研究院 (Faculty of Engineering, Hokkaido University)

*** 長崎大学原爆後障害医療研究所 (Atomic Bomb Disease Institute, Nagasaki University)

**** 独立行政法人産業技術総合研究所地質調査総合センター (Geological Survey of Japan, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)

****** 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構農業環境変動研究センター (Institute for AgroEnvironmental sciences, National Agriculture and Food Research Organization)
万福裕造 (農業・食品産業技術総合研究機構)

（2）次世代を担う人材への除去土噇等の管理 $\cdot$減容化・再生利用に関する教育・・ウィズ コロナのワークショップ

竹田宜人 (北海道大学大学院工学研究院)

（3）旧避難区域における住民とのコミュニケー ションの変遷と果たした役割

保高徹生（産業技術総合研究所）

(4) 福島復興に向けた継続的リスクコミュニ ケーションの取り組み

高村昇 (長崎大学大学院医歯薬学総合研究科)

## 3. 発表内容

本稿は，オーガナイザー（筆者）が各演者の発表内容を要旨と発表資料に基づき記述した節と総括としてその共通点や課題に関して論じた節から 構成している。

（1）除去土鎄等の管理・減容化・再生利用事業 と人材育成

万福裕造 (農業・食品産業技術総合研究機構)原発事故からの早期環境回復のため除染が実施 され，演者が派遣されている飯舘村では，農地除染により約 200 万 $\mathrm{m}^{3}$ の除去土壤が発生している。

除去土壤は福島県全域で約 1,400 万 $\mathrm{m}^{3}$ と推定さ れ，2016年より中間貯蔵施設への輸送を開始し た。(2021年 3 月で $75 \%$ が搬入された。筆者注) これは法で定められた「中間貯蔵開始後 30 年以内に，福島県外で最終処分を完了するために必要 な措置を講ずる」が根拠となっている。一方，全量をそのまま最終処分する難しさは，必要な規模 の最終処分場の確保等の観点から実現性が乏しい との指摘もあり, 最終処分地の選定は今後, 大き な課題になるものと思われる。

演者の問題意識は, このような関連事業に係 わった経験によるものである。公共事業等の計画 や事業実施に関して，行政と住民間での対話にお いて対立関係となり，社会問題となることも多い が, 原発事故後の説明会も同様であり, 住民の関心は放射能や人体影響，避難，保障，生活に関す ることから，除染や仮置場，除染後の復旧に関す ることまで多岐にわたり，さらに情勢の変化によ り変遷していくという。このことは講演 3でも指摘されており, 行政側の説明目的とミスマッチに なることも多く, 実際の課題解決の場における多様性と複雑さを示している。

行政側は事業を実施する上での課題を整理し,
キーとなる住民代表や関係者を探し万全の準備を 試みるが，必ずしも，参加者の満足を得たもので はなかったという。これは，ステークホルダーの 拡大と住民の安全への要求の変化を示しており,従来の事業者と地域社会との係わり方とは状況が 変化していることを示唆しているといえよう。

しかし，行政側が多様な立場を想定した資料を 作成し，想定問答を繰り返し検討するなどの周到 な準備を行うことの重要性や，信頼されている方 からの説明と初対面の方から聞く説明では, 信頼 や理解度に差が生じること，これまでリスクコ ミュニケーションと称してきた住民説明会やHP での情報公開だけでは目的が達せられないこと, などへの気づきは，一方向かつアドホックな住民説明会では十分な対話の効果は期待できず，周到 な計画と準備, 充分な時間的余裕が必要であるこ とを指摘している。

演者は, これらの経験により, 除去土壌等の適切な管理・減容化・再生利用等の推進には, 技術面だけではなく, 社会的な背景や地域の現状, 経済的な課題が理解できる人材 (技術者, 行政担当者）の育成が必要であることを指摘し，技術の適切な社会実装のために必要なスキルとして, 新た な人材育成プログラムの提案に結び付けている。

(1) 人材育成プログラムの紹介

このような背景を踏まえ, 演者は「JESCO 除去土壤等の減容等技術実証事業（その1）次世代 を担う人材への除去土壤等の管理 ・減容化 $\cdot$ 再生利用等の理解醇成」で実施されている, 若手人材 (大学生, 企業等の技術者) を対象にした人材育成プログラムについて報告している。

プロジェクトの概要は Figure 1 の通りであるが 構築されたカリキュラムは，これまでのリスクコ

Figure 1 Development of human resource development programs

ミュニケーションの経験や反省，最新の知見を取 り入れたものである。

これまでのリスクコミュニケーションに関する 研修や演習では，基本的な考え方とノウハウ，テ クニックを提供することが主であり，受講者の ニーズもそこにあることが多いが，ここでは扱う リスクへの理解を深めることで，より適切なリス クコミュニケーションの構築が可能になることを 考慮したものと考えられる。

演者は, この人材育成プログラムの目的とし て，以下の項目を掲げている。

$\cdot$ 技術的内容への理解を深める。

・本件に関わるステークホルダーの多面性，価値観の多様性を理解し総合的に見られるようにな る。

・再生利用をすることを前提とするのではなく,自らで考える。

$\cdot$我々の世代だけで解決できなくても，前に進め ることができる。

技術的な内容を深めるためには,リスクの本質 を理解することが重要であり，演者が，リスク情報そのものが持つ曖昧さが住民の多様な関心を生 むとしているところは, 経験に基づく知見として 重要である。さらに, 食品安全委員会がリスク管理は，「科学的なりスク評価や技術的な実行可能性，費用対効果，国民感情など様々な事情を考慮 する必要がある」とした記述を引用し，そのため には関係者との十分な対話と協働が不可欠で，最 も大事にしなければならないとしていることは興味深い。

以上のような，現場で得た経験から得た知見を 伝えるには，座学だけでは不十分で，本カリキュ ラムでは, Figure 2 に示すように現地を見学し，そ の経験を生かしたワークショップに参加すること でより参加者が深く考察する機会を提供している。

\section*{人材育成ア゚ロク゚ラムー全体概要 \\ 回暨要

性を理解し、綕合的に見うれるようたなる。』とを目的として、以下を実施した。

Figure 2 Outline of human resource development program
しかし，令和 2 年度はコロナ禍の制限を受けた ため，オンラインによる講義，ワークショップ， フォローアップと短時間の現地見学に変更となつ た。その内容は次の演者が報告している。

(2) 今後の展開

演者は飯舘村における除去土滾の再生利用に関 する実証事業を踏まえ，以下のように結んでい る。

「再生利用に対し立証された安全性に関する科学的な検証は重要な要素であるが, 安全の判断は 個人の価値観や感覚に依抛するところが大きく,特に放射能の課題は，安全と安心を表裏の様に安易に考えることはできない。専門家による丁寧で わかりやすい説明や，その人の立場で理解できる 不安など，多面的な相互理解の展開が必要であ る。長泥地区での実証事業開始は，受け入れた住民の理解と協力，相互の協働が極めて大きい。こ のような経験を通じ，事業実施等に伴う住民説明会にリスクコミュニケーションの概念を取り入 れ, 一人一人の不安の払拭への配慮や, 事業内容等のわかりやすい説明，整備後の維持管理につい て自治体と住民の協働が継続して必要と考える。本カリキュラムを受講した若手人材がこのような 場においてその能力を発揮することを期待してい る」

ここでは，対話とともに住民との協働に着目し ているのが興味深い。演者は経験の中から，対話 の結果を理解の増進や納得だけではなく，協働ま で発展することで，地域社会の課題を発展的に解消することへの気づきを示している。

（2）次世代を担う人材への除去土滾等の管理$\cdot$減容化・再生利用に関する教育

筆者は(1)で紹介されたカリキュラムにおいて， リスクコミュニケーションに関する講義とワーク ショップを担当している。令和 2 年度は多くの大学でそうだったように, 新型コロナウィルス対策 として, オンラインでの講義となった。ワーク ショップは, 参加者同士のディスカッションと共同作業により教育効果が高まる講義手法であるが, オンラインの場合, 複数の参加者による双方向性 の対話に制約が生じ，充分なディスカッションが できない。しかし，運営方法の工夫により，ある 程度の成果を上げることができたので，報告する。

(1) プログラムの構成

ア 講義

講義の項目は以下のとおりであり，まずリスク

の本質を技術的な側面から提供している。レベル は, 理工学系の学部 3 年〜大学院であれば関心を もって取り組める内容であるが，実績として文科系の学生も無理なく参加している。

$\cdot$東日本大震災からこれまで

・土の中の放射性セシウムの挙動

・除染および除去土壤等の管理・保管

$\cdot$ 除去土壤等の減容化技術・再生利用

$\cdot$ 県外最終処分

・リスクコミュニケーション

イ 現地見学 (中間貯蔵施設や関連施設の見学)

ウ ワークショップ

現地見学の経験を踏まえ, 福島県内で行う。令和 2 年度は講義と連続してオンラインで実施し た。

エ 知識定着や気付きに向けたフォローアップ ワークショップ形式による，学生の参加報告に 基づく振り返りや気付きと今後に向けた発展的 な議論を行う。

なお, 令和 2 年度は, 北海道大学, 福島大学,茨城大学, 横浜国立大学, 東京大学, 京都大学,京都府立大学, 大阪大学, 神戸大学, 広島大学,九州大学, 長崎大学等が参加している。

(2) コロナ禍のワークショップ

アプログラムの見直し

講義は, 複数校合同のLIVE方式で, 各担当教員が行った。当初計画では, ワークショップは現地見学終了後, その体験を踏まえ, 除去土壌の最終処分について参加学生が現地で班別に議論する ものであったが，感染症対策を考慮すると，その 実施は難しいものであった。

そこで，講義に現地の紹介動画を追加し，現地見学の補完を行うとともに, ワークショップの内容を講義中で行うなどの工夫を行った。なお, 本 プログラムに不可欠な現地見学は少人数による短時間かつ複数開催に変更し, 学生が福島の現場に 触れる機会を確保している。

$
\begin{aligned}
& \text { イオンラインによるワークショップ } \\
& \text { コロナ禍において, オンラインのワークショッ }
\end{aligned}
$

プは様々な分野で実践されており，感染症対策を 行った対面式との併用も徐々に行われつつある。

オンラインによるワークショップの運営に関す る技術的なガイド等はウェブでも掲載されている が，その効果や課題については，今後，検証され ていくものと考えている。

本ワークショップは，講義において学んだリス
2020年O月O日のWSスケジュール

Figure 3 Beginning of the workshop

クコミュニケーションの基本を背景に，対話の場 の疑似体験をするものであり，人々の意見の多様性に気づくことも目的の一つである。その次第は Figure 3 の通りであり，対面式が可能な場合は， 6 人程度の班に分かれ，テーブルファシリテータ のリードでワークを行う。グループワーク1で は, 扱う課題（本事業では, 除染土壤の再利用と 最終処分）について，復習としてのレクチャを 行った後，除去土滾の再利用や最終処分におい て，関係するステークホルダーを抽出するもので ある。グループワーク 2 では， ステークホルダー を意識しつつ，技術的な選択肢におけるメリッ ト，デメリットを抽出し，各班で適切と考える選択肢を理由とともに選ぶものである。グループ ワーク 2 は社会における意思決定を簡略化し, 模擬したものともいえる。

対面式が可能であれば，この後に，住民向けの 説明会を企画し, 想定される $\mathrm{Q} \& \mathrm{~A} の$ 作成, 模擬対話に発展していく。

ウ ワークショップの進め方

対面式のワークショップでは, その記録を模造紙や付箋を用いて行うが, 本ワークでは以下に示 すようにZoomのチャット機能を用いた。

班分けはブレイクアウトルーム機能を活用し，教員がそれぞれのルームでファシリテーターを務 めた。記録者は，以下に示すような参加者が書き 込んだチャットのテキストを Figure 4, Figure 5 に 示したパワーポイントの資料にコピーし，参加者 と個別の対話を行いながら䌂め, ワークの最後に 画面共有をしながら班の代表が説明する方法であ る。

多くの場合，記録者はファシリテーターが行っ たが，人数に余裕がある場合は参加者が担当した 場合もあった。

## グループワーク1：最終処分地の選定に関する ステークホルダーは誰 ?

Figure 4 Group Work 1

オプションのメリット・デリットを考えてみて下さい (5分)。

Figure 5 Group Work 2

## ○から全員に：02:30 PM

処分先の地域住民, 地方自治体, 処分の委託企業

○から全員に：02:30 PM

総理大臣, 污染土壌専門家, 大臣, 市長

○から全員に：02:30 PM

住民，行政の職員，技術者，輸送業者，観光業関係者

## 工 成果と課題

リスクコミュニケーションにおいて，重要なこ との一つに関係者の抽出がある。ワーク1で，そ の多様性に気付くことは，ワーク2における各 ケースのメリット，デメリットを具体化するため に必須の作業ともいえ，実際の場の設計におい て，不可欠な作業と言えよう。

ワーク2では，オプションA「1箇所で集中管理」, オプション B「各県 1 箇所 46 箇所で分散管理 , オプション $1\lceil 1300$ 万 $\mathrm{t}$ の低濃度土壌」, 才 プション2「5万 $\mathrm{t}$ の高濃度濃縮物」からなるマト リックスにおいて，そのメリット，デメリットを
ワーク 2 で使用するパワポ グループワーク2：ク゚ループで考えをまとめる（3)

Figure 6 Results of Group Work 2

考察する。その際には，技術的，社会的側面の両方を考慮する必要があり, Figure 6に示すように，多様な意見があることを知ることができる。時間的余裕があれば，上記の条件以外の方法の 検討へ発展することも可能で，事例では，無人の 離島や宇宙空間での管理などの案が提案され，技術的な可能性と外国や国際機関との関係などス テークホルダーの拡大に気付くこともできた。

最後に，本手法の課題を参加者のアンケート結果から抽出する。主なコメントは以下の通りであ る。

(1)全体の意見を知りたい。一人ひとりに話題をふ るのではなくアンケートアプリ等をもちいて，全体の意見が知れるようにすると更によいかな と思いました。

(2)参加者同士のグループ討論，意見交換が必要。 せっかく, たくさんの大学生が参加していたの で，大学生同士のグループ討論や意見交換も あったらもっと若い方々の考えや意見を聞けた のではないでしょうか。

(3)グループ討論の充実。もう少しグループ討論み たいなものをしたかったです。話し合いの時間 をもう少し増やしてほしいです。

(4)グループワークの消化不良感。グループワーク はオンラインであるが故の消化不良感がありま した。対面式の方が良い。

(5)直接対面でお話が伺えたらな，と思いました。 また，住民説明会での様子など，実際に同席し た方にしか分からないお話を更にお聞きした かったです。

(6)対面がよい。今回はzoomでの講義だったが，是非対面でディスカッションを行いたいと感じ た。

(7)交流の時間が短い。交流の時間が短くて，もっ と効率が高い方法が必要と思います。

(8)オンラインでは講義の形態がアドホックであ

り，構成する際に質問等のフォローアップが必要である。

(9)遠隔授業で不慣れな点があったと思いますが，事前に zoomの使い方や模擬練習など行ってス ムーズに授業が進められればよかったと思う。

以上のアンケート結果から, オンラインでの開催直後は，教員が各班のファシリテーターとして の取りまとめ役を行っていたが，この場合，対話 が行われたとしても，一対一の対話になりがち で，グループワークとしての目的を果たせていな いことが推測された。また，学生同士の交流の機会の確保への要望も同じ原因が想定される。そこ で，後半では教員がファシリテーションを行わ ず，学生に進行を任せる等の工夫を行った。

本稿を作成した2021年3月現在において，コロ ナ禍の収束は見通せておらず，令和 3 年度も対面式とオンラインの併用の可能性がある。その際に は, 令和 2 年度の経験を踏まえ, 内容と方法の アップデートを考えている。

（3）旧避難区域における住民とのコミュニケー ションの変遷と果たした役割

保高徹生（産業技術総合研究所）

本発表は，避難指示が発せられた高濃度污染区域において，住民が帰還前から様々な研究者と連携して放射性物質に関する環境調査等を実施，ま たはそれらに協力し，その地域の生活圈における 放射能污染の実態を踏まえて課題と向き合う取り 組みに関する報告である。

演者らは, 阿武隈高地に位置する農村地域であ る福島県川俣町山木屋地区において水中の放射性

## Phase1:避難初期2012 2013年

・ 住民と研究者が違う方向を向いている。

Figure 7 Interest of Residents, Governments, and Researchers (Early Evacuation)
セシウムの動態研究や山林における放射性セシウ ムの挙動評価, 山菜やキノコ中の放射性セシウム 濃度の測定，個人線量等の調査・研究を実施して いる。ここで重要なことは，演者らの研究が，住民の関心や懸念事項に立脚していることにある。

Figure 7 は当日の発表資料からの引用であるが，震災直後は, 研究者と住民の関心事にはギャップ があったことが指摘されている。

講演者が指摘する Phase 1 の経験は，得られた 調査結果を住民ヘフィードバックするとともに，最新の住民の懸念・不安事項を知るために，地域住民との対話を継続して実施することの重要性へ の気づきに発展している。市民科学との共通性も 感じられるが, ここで印象的なのは，研究や観測 の一端を市民が担うばかりではなく，住民や社会 の課題解決のためのアジェンダセッティングにお いて，対話を位置付けたことにあるだうう。

その結果, Figure 8 に示すように住民との環境污染情報伝達に関するコミュニケーションは一方型から双方向型へ移り変わり，演者も指摘してい る既存の住民説明会での「話しにくさ」の解消に も繋がっていく。

それらの経験は，帰還後における地域住民の ニーズの変化を踏まえて開始した，地域住民と外部との積極的な交流を基盤とした双方向型学習交流プログラム「山木屋学校」の継続と発展に繋 がっている。2019年度までに約 30 回開催された 山木屋学校（500人参加）の内容は, 農業ボラン ティア，地域学習（例えば，地元の方と地域視察, 味増作り等), 山菜採取・濃度測定・結果の 共有等の活動）の多岐にわたり，地域の様々な関心事への対応を図っている。

演者は, 2019年度の本学会発表で, 被災地域

## Phase2 避難中期 後期2014 2016年

## 双方向性のアプローチの取り組み

住民説明会の票囲気って 話Lにくいですなね

1.みんなが話しやすい雾团気を作る。そもそも理解していただけ

2. 住民の興味・関心を知る。開心がかいことを門かされても。

解しておく必要がある。

3. 研究対象をステークホルダーの意見を踏まえて 一緒に考える。新しい研究テーマが住民との対話 から生まれることもある。

災害㻴境研究は地元フケーストになれ可か?が梄内て五

4. 一緒に調査をする。調查を一粕にすると仲良くなれます。

5. 研究成果をフィードバックする。

Figure 8 Collaboration between residents, government, and researchers
環境に関する社会とのコミュニケーション に向けた「個人的な」所感

・「環境」に関する情報は重要だが、全てではない。「社会」、「経済」的な要素も含めて考える必要がある。

・コミコニケーションをする相手の知りたいこと、価値観を理解する。

・情報公開$\cdot$調査結果のフィードバックの徹底

・腑に落ちるポイントの理解

・双方向型の対話を常に意識すること

・未来を見据えて考える

Figure 9 Communication with society regarding the environment

の研究では，直接的もしくは間接的に地元住民に とっての便益が必要であること，環境研究により 得られる最新のモニタリングデータは，最新の科学的な知見の蓄積という科学への貢献たけでな く，国や自治体の施策への貢献，さらに地元住民 が安全性を判断するための情報提供等の「社会の ための科学」の役割の重要性について指摘してい る。

演者は，この経験をFigure 9のようにまとめて いるが，この指摘は様々なリスク管理に共通して いるということができる。

（4）福島復興に向けた継続的リスクコミュニ ケーションの取り組み

高村昇 (長崎大学大学院医歯薬学総合研究科)福島県川内村は事故前に比較して8割以上の住民が帰還しており，住民，自治体それに専門家が 協力して復興にあたる「原子力災害からの復興モ デルケース」と言われている。その背景には, 長崎大学が2011 年の東京電力福島第一原子力発電所事故（福島原発事故）直後から，福島における 原子力災害医療体制の確立や住民へのクライシス コミュニケーションを行い，その後事故の収束に 伴い，避難した自治体の中でいち早く帰還を開始 した川内村の復興支援を行ってきたことがあり，他地域のみならず，他のリスク管理においても参考となる事例である。

具体的には，環境放射能の測定や個人被げく線量，食品や水等のモニタリングを通じた住民の外部被ばく，内部被ばくの評価，そしてそれらの結果をもとにした住民とのリスクコミュニケーショ ンであり，先の発表にも登場したキノコの環境放射能測定(Figure 10)は，住民の関心に答える形で 行われたものであり，興味深い。

また，対話の場として行われた車座集会は，教

Figure 10 Environmental Radioactivity Measurement of Mushrooms

大熊町放射線健康リスクコミュニケーション支援, おry.

## 【町内での車座集会の開催

10月22日、大熊町住民福祉ゼター にて、車座集会を開催。

$\cdot$「自分が釣つた魚の検査結果があるが、 この結果をどのように解䣋すればよいか。」

$
\rightarrow \text { 今後も継続的な町内外での) }
$
車座集会の実施を計画する

Figure 11 Content of “車座” Meetings and Dialogue

室形式等の関係者が一方向を向くものではなく,話しやすさを考慮した形式であり，この名称から 住民を主役とした企画といえ，不安や懸念の低減 において，このような工夫が地域に受け入れられ てきた理由の一つと言えよう (Figure 11)。

もう一つの特徴は，行政との連携である。2013 年 4 月には川内村内に長崎大学・川内村復興推進拠点を設置し保健師を常駐させ，2016年には川内村に隣接する富岡町との連携協定を締結し， 2017年の同町の帰還にあわせて町内に長崎大学・富岡町復興推進拠点を設置しているという。2020 年には大熊町とも連携協定を締結し，長崎大学・大熊町復興推進拠点を設置している。演者は川内村, 富岡町, 大熊町は復興のフェー ズが大きく異なっていると指摘し, Figure 12 に示 すようなフェーズ毎の支援の在り方を提案してい る。放射線焱害をアドホックなものではなく，今後も起こりうるとして備えること, 各地域の復興の 現状に目を配り，住民，自治体と緊密に連携しな がら復興支援を継続的に進めるには，制度や組織 の確立も不可欠であり対話がリスク管理の中に計画的に位置付けられることの重要性を示している。演者は，発表の最後にリスクコミュニケーショ

Figure 12 Preparing for Radiation Hazards

ンを丁寧に行うことで「戻ってきてよかった」と 思えるような，そして「戻万うかどうか迷ってい る」住民が安心して戻ることのできる環境づくり を，町役場との緊密な連携の下で進めていく，と 結んでいる。これは, リスクコミュニケーション はリスクを被るものが主体であり，事業を行う行政や研究機関を巻き达んた協働の重要性を改めて 認識すべきであろう。

## 4. 総括

2021 年は東日本大震災から 10 年の節目である が，パンデミックという新たな災害の中で迎える ことになった。そのような背景において，人々の 様々なリスクへの気づきと関心の高まりは, リス クを管理する者（行政，事業者，研究機関等）と リスクを被る者（住民など）の対話の必要性を増大させていることは言うまでもない。そのため,本稿で取り上げた原子力災害と除染に係る様々な 問題（除去土壌の最終処分など）だけではなく，化学物質による土壌污染や原子力発電所からの高 レベル放射性廃棄物の処分地選定など，様々な地域で住民や行政等のステークホルダー間での対立 が生まれている。扱うリスク情報の不確実さな ど，過去の公害問題との類似点を指摘することは できるが，ステークホルダーの範囲とそれらの間 で取り交わされる情報量や質は格段の違いがあ り，過去の経験やノウハウだけでは解決に結びつ
かず，分断の解消に至らないケースも多く，その ために費やされる人材，資金，時間や社会的なス トレスは年々増加しているように感ずる。今回，発表をお願いした，万福，保高，高村の 三氏は，福島の復興における除染後の農地復旧・除去土壌の再利用，地域のニーズに合わせた研究 とフィードバック，行政と連携した住民帰還への 取り組みなど，それぞれのフィールドは異なるも のの，原発事故後の放射線災害のそれぞれの側面 における住民ニーズに根差した実践活動に取り組 んでいる研究者である。

共通するものは，多様性と継続の重要性への理解である。行政や企業の活動は, ステークホル ダーに合わせるものではなく，その組織の都合で 動くことが多い。その結果，その計画における時間軸は住民側の価値観の多様性や生活感とは相い れないことが多く，対立構造に陥った時はそのリ カバリは困難を極める。そこで，最初からステー クホルダーの参画や，細かいところでは，話しや すく継続することを想定した対話の場の設計が求 められるが，実践になると，内部的な調整から困難をきたすことも多い。

その解決には, 多くの関係者が社会的な課題を 理解するためのスキルを身に着ける必要があり，本セッションでも，その学びとしてカリキュラム の提案が含まれている。多くの学生がリスクガバ ナンスやリスクコミュニケーションの考え方を知 ることは，彼らが行政や事業者で課題に向きあう 立場になった時それを理解するきっかけとなり，社会の適切なリソースへの再配分に結び付き，社会全体での利益の向上に資することになるだろ う。

## 謝辞

本セッションの発表の一部は，「JESCO 除去土壤等の管理 - 減容化 - 再生利用事業と人材育成 で得られた知見を活用しています。改めて, 関係者の皆様に御礼申し上げます。