# リスク学研究 30(2): 89-95 (2021)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.SRA-0344

# 【特集：新型コロナ感染症関連総説論文】
## リスク評価が不安を煽る？*

## Does Risk Assessment Inflame Public Anxiety?

中谷内 $一$ - **

## Kazuya NAKAYACHI

\begin{abstract}
On April 15, 2020, one member of the Cluster Intervention Group, the Ministry of Health, Labour and Welfare, Japan, released his risk assessment, which stated that 420,000 people in Japan would die from COVID-19 if no countermeasure is taken. His prediction was criticized for causing excessive anxiety in people and atrophying the national economy. This article discusses whether such a form of risk assessment inflames public emotions. The problem was examined based on the three models in decision-making and risk perception research: the value function of prospect theory, the two-factor model of risk perception, and the dual-process theories. From these perspectives, it was tentatively concluded that no matter how large the number of deaths that are forecasted is, it is difficult for statistical risk assessments to cause excessive fear in people.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, risk assessment, public anxiety, the two-factor model of risk perception, dual-process theories

## 1. はじめに

新型コロナウィルスの感染が拡大し始めてから，世界中の専門家がリスク評価を行ってきた。 その中でも，わが国において最も頻繁に取り上げられたリスク評価は西浦博北海道大学教授（当時）による 42 万人の死亡予想であろう。より正確には，何も流行対策を施さなければ，日本で約 85 万人が新型コロナウイルスで重症化し, その約半数が死亡するという試算であり, 厚生労働省新型コロナウイルスクラスター対策班に参加していた西浦氏が2020年4月 15 日の記者意見交換会で，個人として発表した数字である。

このリスク評価には様々な批判が向けられた。 たとえば，“何も対策を施さなければ”という前提が非現実的なものだという批判である。記者会見の 4 月半ばには在宅勤務や休園・休校措置，飲食店・スポーツ施設などの営業縮小, 大規模イベントの中止等々の対策が拡大しており, 前週の 4月7日には政府の緊急事態宣言も公示されていた。人同士の接触が大幅に減少する中で，わざわざ何の対策もしないという前提を置いて大量の死亡者予測を公表することが人びとの不安を煽るものとして問題視された。これに対して西浦氏は，「『何もしなければこのような数になる可能性があるが，接触の削減を徹底すれば実際にはかなり低く抑えられる可能性がある』というメッセージと，『少しでもこの数を減らすために皆で対策をするほうがいい』というメッセージが上手に伝えられなかった」と述べ（西浦，2020）, 悲観的なシナリオに沿ったリスク評価のみを強調することの問題点に言及している（ただし，同氏は接触 8 割削減によって流行を押さえ达めるという対策


メッセージを明確に発信していた)。また，基本再生産数（全ての者が感受性を有する集団において, 1 人の感染者が生み出す 2 次感染者数の平均値）をドイツ並みの 2.5 とすることが過大なリスク評価を導いているという批判もなされたが,これに対しては，「実効再生産数（ある時点における実際の再生産数) を経時的に推定している際, 3 月中旬以降に全国で2を少し超える程度で安定的な挙動を示したこと」および「3月中旬までの欧州諸国の推定値が2 3の間にあることに基づき，便宜的にドイツにおける流行の推定値である 2.5 を利用して数値計算を実施してきた」と述べ (西浦, 2020), 当時の知見では決して過大な値ではなかったとの見方を示している。

このような西浦氏によるリスク評価の適否はそれ自体が興味深い検討問題であるが，本稿の視点はそれとは異なる。本稿ではリスク評価のもたらす影響について議論したい。

## 2. リスク評価と政治的判断

西浦氏によるリスク評価への批判の背後にあるのは, 42 万人死亡という衝撃的な数字が人びとの不安を焻り，政治家の判断に影響して経済に深刻なダメージを与えてしまった，という考えであろう。後者に関しては, 例えば, 吉村大阪府知事は西浦氏の努力や専門的な知見の提供に敬意を表明した上で，「第 1 波を必死に抑え込もうとした大本は，やはり西浦モデルです。人と人との接触を 8 割削減しなければ感染者は指数関数的に増え, 取り返しがつかなくなると言われ, 緊急事態宣言を出して抑え込むことになった」と述べ（週刊新潮, 2020), 人々の自粛によって経済や社会生活に甚大なダメージがもたらされたことを指摘し，さらには自殺者の増加にも言及して，西浦モデルに対しては敬意を持った批判的検証が必要であるとしている。確かに，緊急事態宣言時の記者会見で安倍総理（当時）は「専門家の試算では,私たち全員が努力を重ね，人と人との接触機会を最低 7 割, 極力 8 割削減することができれげ, 2 週間後には感染者の増加をピークアウトさせ,減少に転じさせることができます」と述べており （内閣官房内閣広報室，2020，政治的判断に新型コロナウイルスクラスター対策班のリスク評価が影響したことが伺える。しかしながら，当時はもっと早い段階で緊急事態を宣言するよう世論が強く求めていたことが毎日新聞・社会調査研究センター共同4月8日実施の世論調査（毎日新聞$\cdot$社会調査研究センター, 2020）や, 読売新聞4月 11 日-12日実施の世論調査（読売新聞，2020）の結果から示されており, さらに, 緊急事態宣言以前から活動自粛を含志様々な対策が拡大していたことを踏まえると，単に 42 万人死亡というリスク評価が政府の緊急事態宣言を引き出し, 緊急事態宣言が先導して深刻な経済的損失を生み出したという解釈には無理があるだ万う。また, 西浦氏のリスク評価に対しては批判ばかりではなく, 感染拡大に伴う死亡者数を科学的にシミュレーションし，それを積極的に社会に伝えようとする姿勢を高く評価する声もあったことは付記しておきたい（たとえば，高橋，2020；中野，2020）。

このように不確実性を評価するリスク評価そのものに不確実性があり，それと政策とをどのように繋ぐべきかという問題はたいへん重要であるが，その議論は他稿に委ね（興味深い提言として, 岸本, 2020), 本稿では「42万人死亡という予測が人びとの不安を煽った」という，自明視されているリスク評価と感情の関係そのものがリスク認知研究のテーマとなることを指摘し, この問題を考える際に参考となる意思決定研究やリスク認知研究の知見を紹介したい。

## 3. リスク評価が不安を煽るか

死者 42 万人が大きな数字であることは誰にでも分かる。これを“とるに足らない数字”という者はいないだ万う。しかし, この数字が不安喚起とつながるとすれば, それはどのような心理的プロセスによるのだ万うか。この問題を考えてみると, 大きな数字だからそれに対応して強い不安が引き起こされるという素朴な関係が, 必ずしも自明とはいえないことがわかる。

## 3.1 死者 42 万人の負の価値

読者はおそらく, 新型コロナ禍初期の感染例の報道を覚えているだろう。1月末には奈良県在住のバス運転手が感染していることが確認され， 2 3 週間前に乗せた武漢からのツアー客から感染したものとみられた。国内最初の死者は神奈川県在住の 80 歳台の女性で, 義理の息子である都内のタクシー運転手も感染していることが確認された。このように最初の感染者, 最初の死亡者にはメディアも注目し, 報道を見聞きした人は犠牲者の不幸を気の毒に思う。しかし, 犠牲者が増え

Figure 1 Value function of prospect theory

てくるといちいち報道もされなくなるし, 仮にすべての死亡事例について経緯がアーカイブ化されたとしても，私たちがそのひとつひとつに同等の関心を払い，同程度に気の毒に思うとは考えにくい。人数が増えるにつれ，個々の事例に対する関心は薄れ，気の毒な思いも激減していく。つまり，他者の死に対する私たちの受けとめは平等ではない。新型コロナに感染して1千人亡くなった次の 1 人の死は，最初の 1 人の死よりも軽い。このことを表現するのがFigure 1 の価値関数である (Kahneman and Tversky, 1979; Tversky and Kahneman, 1981)。1 人の命を失うことの負の価値，つまり，限界価値は参照点から遠ざかるにつれて小さくなる。42万人の死亡予想は4千2百人の死亡予想よりは深刻ではあるが，負の価値は 100 倍にもならず，むしろ微増に過ぎなくなる。

さらに，前述の予想は原点，つまり，犠牲者 0 人を基準としたものであるが，そのこと自体が正しいかどうかも疑問である。というのは，価値関数の特徴として参照点依存性があげられるが，参照点は必ずしも 0 という原点に固定されるわけではないからである。例えば，減給された月給について考えるとき，0円が基準となって正の価値が縮むのではなく, 現状の給料 (status quo)が参照点となり, 減給額に対応する負の価値が問題となる。しかも，得られる情報によって見方は変化し, 参照点も変化する。減給を嘆いていた人が,同僚の給料が自分よりも下だと知らされるとそれが参照点に変わり，両者の差額に対してポジティブな気分を経験することもありうる。では， 42 万人死亡について，参照点は犠牲者 0 人なのだろうか，それとも，他の値が参照点となるのだろうか。筆者には分からないし，その問いがひとつの研究課題になるだろう。少なくとも，42万人と
いう数字“だけ”で人々が大きな不安に陥ったというなら，日本の年間死者数を知らない人が，実は130万人死んでいると伝えられたら震え上がるはずだし，ガンによる年間死者数が 38 万人と教えられればガン死への不安に苛まれるはずである。しかし，私が担当する専門科目の冒頭にそういった数字を紹介するけれども，受講生たちは平然としたもので青ざめる者などいない。2020年 10 月はじめに新型コロナウィルスの感染により亡くなった人は世界で 100 万人を突破したが(The Center for Systems Science and Engineering at Johns Hopkins University, 2020), この日，メディアを賑わしたのはその大量の犠牲者数ではなく, トランプ大統領の感染であった。その一報を受けて日米の株価は一時下落している。

## 3.2 リスク認知の2因子モデル

人々が新型コロナ感染を恐れ，不安を抱いたことは，ここでひとつひとつを紹介できないほどの多数の調査結果で示されており, そのことに間違いないたろう。では，大量の感染者数や死亡者数についての予測，つまり，定量的なリスク評価以外に，人々を不安にさせた要因があるとすればどういったものが考えられるだろうか。リスク認知研究の知見から真っ先にあげられるのが，ハザー ドの定性的な特徴，つまり，新型コロナウィルス感染に対して知覚された性質である。リスク認知研究の代表的な成果として 2 因子モデルがある (Slovic，1987)。技術的に，リスクを望ましくない状態が生じる「確率」と「結果の程度」の2 項目で評価するなら，新型コロナウィルスの社会的なリスクは大雑把にいうと「感染力の強さ」と「毒性の強さ」によって，個人的には「自分が感染する確率」と「経験する症状の深刻さ」によって捉えられる。しかし，リスクの直感的・感覚的な受けとめ方，すなわち，リスク認知は専門家の技術的なリスク評価とは別ものであり，人は恐ろしさ因子と未知性因子という2つの主観的な因子に沿ってリスクを認知すると考えられる。それぞれの因子を構成する項目は以下のとおりである。

【恐ろしさ因子】

致死的，世界規模の惨事をもたらす潜在力，制御困難さ，将来世代への悪影響懸念，さらされ方が不平等, さらされ方が非自発的

## 【未知性因子】

影響が後から現れる，外部から観察困難，本人

にも感知できない, なじみが薄い, 科学的に不明, 新しい

新型コロナウィルスは両方の因子にあてはまりがよいことがわかる。恐ろしさ因子については，世界中で 100 万人以上の死者を出していることからわかるように致死的であり, 感染は世界規模で拡大しており，制御できていない，知らない間に市中で非自発的にさらされる。これらのように新型コロナ感染の特徴は多くの項目によくあてはまる。未知性因子についても，感染して即発症するのではなく, 2 週間程度の潜伏期を経てから発症する, 街中に感染者がいても見分けがつかない，感染しても覚知できない, 新奇な感染症であり,科学な対処法もない, などきわめて良く適合する。この正反対に位置するリスクとして自転車利用があげられる。自転車は毎年安定して多くの犠牲者を生んでいるものの，上記 2 因子にはあまりあてはまらない。これが多くの犠牲者を出しながら自転車恐怖症や自転車排斥運動などが起こらない理由のひとつかもしれない。

## 3.3 二重過程理論と特定可能な犠牲者効果 (Identifiable Victim Effect)

数量的なリスク評価の影響が小さく, むしろ単独事例のほうがリスク認知や防護行動に結びつくことを説明するモデルとして二重過程理論があげられる(Chaiken and Trope, 1999; Epstein, 1994; Kahneman, 2011; Sloman, 1996; Stanovich and West, 2002)。多くの人は“新型コロナ”という言葉を聞くだけで，すばやく自動的にネガティブな印象を抱くだろう。私たちにはそのような低負荷で高速で大雑把な思考モード「システム 1 」がある。しかし一方, 十分な時間と情報が与えられれば, 単なる印象を越えて, 新型コロナウィルスがもたらしたさまざまな悪影響をリストアップし，それぞれの程度を判断することもできる。つまり, 負荷が高く処理時間も要するが, 細やかな判断をする思考モード「システム2」も持ち合わせている。両者の特徴を示すと以下のようになる (Slovic, 2007; Slovic et al., 2004)。

## 【システム 1 (経験的システム)】

・すばやく自動的に働き，大雑把な方向性を判断する

・感情的で，連想により直感的な対象評価を行う

・個別事例やイメージ，ナラティブにより事態を把握する【システム $2($ 分析的システム)】

・時間を要し，意識的に思考する。精緻な判断を志向する
- 理性的で論理に基づいた意識的な対象評価を行う

$\cdot$ 統計量や数値, 抽象的なシンボルや言語により事態を把握する

そして, 2つの思考システムのうち, 日常生活でより優勢に機能するのはシステム 1 であるという。つまり, 統計量や数値よりも個別事例やイメージがリスク認知をかたちづくるということである。そのひとつのあらわれが“特定可能な犠牲者効果”である。たとえば， スモールら(Small et al., 2007)は, 飢餓に苦しむアフリカへの寄付を募る際に「ロキアちゃん」という子供の名前と顔, そして具体的な苦境を文章で示してシステム 1 に働きかける条件では（特定可能な犠牲者条件）,何百万人もの人が飢餓に瀕しているという事実を統計的に示してシステム 2 に働きかける条件（統計的犠牲者条件）よりも，2倍以上の寄付金が集まることを報告している。また, シリア内戦とそれに伴う難民化によって大量の犠牲者が出ていることは長く報道されていたにもかかわらず, 世界は援助や介入に消極的であった。ところが, 3 歳の難民男児アイラン・クルディの遺体がトルコの海岸に打ち上げられ，まるで眠っているかのように横たわっている写真が世界中に配信されると， たちまち多くの支援が寄せられるようになった (Slovic et al., 2017)。1つの事例に焦点をあてたたった1枚の写真が人々に強烈な印象をもたらしたことを示唆する事実であり，彼らはこれを Iconic Victim効果と呼んでいる。

人間は長い進化の歴史において主に狩弾採集生活を営んできたが，その中で次々に直面する意思決定場面では, 粗くても素早い判断が必要とされたはずである。たとえば，野生生物の気配を感じた時に狩るか逃げるか，襲われた仲間を助けるか見捨てるか, 目の前の少し濁った水を飲むか諦めるか等々である。このような場面ではシステム 1 に依存するしかない。データとモデルに基づいて望ましくない帰結の発生を確率的に予測するというリスク評価はシステム 2 の産物であるが，これは人間が定住し，記録を保存し，文明を築くようになったせいぜい数千年前から使えるようになったにすぎない。それまでの長い期間, 人は直感主導のシステム 1 に依存して判断してきた。従つ

て，西浦氏のものを始めとする様々な定量的りスク評価よりも，志村けんさんの死亡事例や阪神夕イガース藤浪晋太郎投手の感染事例のほうが，とくに両名をよく知っている人にとっては, 新型コロナ感染のリアリティを高めた可能性はあるだろう。

## 4. おわりに

本稿では, 西浦氏の 42 万人死亡予測を材料に， リスク評価が人びとの不安を㮼るのかという問題を検討した。主に，深刻な値を示す定量的なりスク評価よりも，定性的な知覚された新型コロナウイルス感染の特徴や個別の感染事例の方が,人々のリスク認知や不安に結びつきやすいのではないかという議論を展開してきた。しかし，このことは決してリスク評価を一般の人々に伝えるのが無䭾だとか，システム 1 の役割が優越するのでリスク評価が誤解されても放置するしかないと主張するものではない。むしろ、リスクのモノサシを構築し（中谷内，2006），それを社会的に共有することによって，人々がリスク評価を理解しゃすい環境を整えるべきだうう。

また，大量の死亡予測が話題となることは珍しいことではない。たとえば， 中央防災会議南海卜ラフ巨大地震対策検討ワーキンググループは，南海トラフ地震による死者が最悪の場合, 約 32 万 3千人に達するという被害想定を発表している （中央防災会議，2012）。これは東日本大震災の翌年であったが，多くの報道が 32 万人という数字をセンセーショナルに取り上げた。感染症では， ずいぶん以前のことになるが，厚生労働省の鳥インフルエンザ等に関する関係省庁対策会議が新型インフルエンザによって最大で約64万人が死亡すると試算している (厚生労働省，2005）。これらは，甚大な死亡者数の推定という点では共通しているが（また，会議が公表した一次資料では被害推定に大きな幅が明示されているにもかかわらず，報道されるときには最悪の数字のみが强調された点も共通しているが），時期として，被害の拡大が始まったタイミングに発表されたのか（今回の新型コロナによる被害推定）それとも，巨大な被害の直後に発表されたのか（南海トラフ地震の被害推定)，あるいは，まだ被害が出ていないタイミングで発表されたのか（新型インフルエンザによる被害推定）という違いがある。また，今回の上うに個人の顔がみえる形で発表されたの
か, それとも，会議体による発表という形式なのかという違いもある。今後も, 甚大な被害を予想するリスク評価が公表される機会もあるであ万うことを考えると,こういった違いをはじめとした様々な要因によって，定量的なりスク評価が社会や個人にもたらす影響が変化するのかどうか，変化するとしたらどのように変わるのか，を明らかにすることはリスク分析における興味深い研究課題と言えよう。さらに言うと, 牛海綿状脳症 （BSE）による日本での新変異型クロイツフェルトヤコブ病の発生は，悲観的に見積もっても 0.9 人という推定が公表されていたにもかかわらず (食品安全委員会, 2004), 消費者の牛肉離れは止まらなかった。被害が小さいという定量的リスク評価によって人びとの不安を和らげることは難しいのではないか, という方向からもこの問題は検討されるべきであろう。

さて，もし，ここまでの議論が正しいとすれば,「何もしなければ 42 万人死亡」という予測が人びとの不安を挶ったという主張は言い過ぎだし, 逆に，この予測によって人々が対人接触を抑制し，そのおかげで感染爆発が防げたというのも影響を過大評価していると言える。ただし，本稿の議論はアドホックな説明に終始しており,これらが的を射たものかどうかは本来, 実証的な検証を経て確認する必要がある。現時点ではこのような説明が可能かもしれない, という考察に過ぎない。

以上のことを理解しつつ，あえて最後に私見を述べたい。「何もしなければ 42 万人死亡」と「接触 8 割削減で流行は押さえ迄める」の組合せとしてメッセージを発信することは，受け手にとっては「8割削減でコロナ克服！」か「接触削減不足で日本は破滅！」の二者択一を迫るように受けとられるのではないだろうか。とすれば，それは，安全か危険か，シロかクロかという二分法ではなく, 程度として将来の危険性を考えようとするリスク分析本来の姿勢とは違うように感じる。基本再生産数や集団免疫達成に必要な感染比率といった，シミュレーションに用いられた主要なパラメーターには幅があり, それによってリスク評価にも幅が生まれる。感染症の流行は，拡大に向かうか収束に向かうかの臨界点があるので大きく 2方向に分岐せざるを得ない面があるが，それでも人々の関心が高い問題であるからこそ, リスク評価には幅があり，不確実性があることを併せて
伝える格好の機会であったのにと思われる。

## 謝辞

生産的なご意見を下さいました査読者に感謝いたします。本研究はJSPS 科研費20H01756の助成を受けている。

## 参考文献

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