社会技術研究論文集

Vol.4, 84-93, Dec. 2006

爆弾テロのリスク評価手法について
TERRORIST BOMB RISK ASSESSMENT
清野

1

純史 ・岡本2

3

直剛 ・Charles Scawthorn

1

博士（工学）

京都大学大学院助教授 工学研究科都市社会工学専攻(E-mail: kiyono@quake.kuciv.kyoto-u.ac.jp)2
学士（工学）京都大学大学院修士課程 工学研究科都市社会工学専攻(E-mail: naotake@quake2.kuciv.kyoto-u.ac.jp)3
工学博士 京都大学大学院教授 工学研究科都市社会工学専攻(E-mail: scawthorn@quake.kuciv.kyoto-u.ac.jp)

今日，世界はテロの恐怖にさらされており，日本も例外ではない．そのため，テロ対策が急がれることは明白であり，その第一段階として必要なのがリスクの評価である．本研究では，そのテロリズムのリス
ク評価モデルを提案する．本研究の特徴として，地震のリスク評価モデルに沿ってモデル化を行い，テロ特有の問題には新たな手法を取り入れる．さらに，その提案したモデルを用いて，具体的なケースについてのテロリスク評価を実行する．

キーワード：テロリズム、リスク、リスク評価、TNT爆薬、地震

1.

はじめに

リン事件のみに集約される状況にあることだけがその理由ではない．自然災害と異なり，ハザードの発生に社会的背景や人間の意志(悪意)が大きく影響するため,予測不可能な点が入ってくるゆえ,一連のモデル化が困難になることも大きな理由の一つであろう．その対処のための方法として，本論ではベイズ推定の手法を援用するような工夫も行っている．
本研究ではテロリズムを「反政府的または反社会的な目的を遂行するために，自己あるいは自らが所属する組
織・団体の政治上の要求を強要すべく，主に政府や国民に向けられた不法な武力や暴力の行使」と定義し，このテロリズムによって生じるリスクの評価手法について検討する．
また，
テロリストが講ずる手段としては，
爆弾を始め，
核・生物・化学物質など様々なペリルが存在するが，前述のように評価手順の構築に重きを置いたため，伝播・拡散性がないため比較的取り扱いの容易な点源ペリルである爆弾テロのみをモデル化の対象とした．

2001 年に起こったアメリカの 9.11 テロは，アメリカ国
内だけでなく世界を震撼させた想像を絶する出来事として，記憶に新しい．それ以降，世界は非常に不安定で危険な時期に突入しており，世界各地でテロが頻発している．そこで，安全で安心な社会を築くためにこの問題に真摯に向かい合い，あらゆる学術分野で専門的な立場か
らその対策を検討する必要がある．
本研究では，テロ対策の第一段階として必要なリスク評価手法について考え，そのモデルを提案することを目的とする．そのモデル体系は，既に確立されている地震のリスク評価モデルに倣い，災害とは異なるテロ特有の問題点に関しては、
新たな手法を取り入れることとする．
また，テロの大半を占める爆弾テロのみに今回は対象を絞り評価を行った．
ここでは，テロリスクに対してこれまで類のない新たなリスク評価の流れを提示する点に重きを置いており，個々の要素技術において用いた仮定の妥当性についての議論はほとんど行っていない．ただこの点については，
テロリスク評価の新たな手順を示すことで，様々な仮定を用いた要素に不都合や妥当性を欠いたものがあれば，その部分を改良あるいは交換することで対処可能であると考える．テロリズムのリスク評価に関しては，アメリカの大手リスクモデル会社RMS，Eqecat，AIRなどが具体的にそれを試みているが1)，
日本での研究はあまり進んでいない．これは，過去の主だったテロ活動が地下鉄サ2.

テロリスクのモデル化

2.1. 地震リスクのモデル構造
地震リスクの評価手法には様々なものが存在する2)が，そのプロセスの枠組みはFig.1 に集約することができる．
これに従うとリスク計算の基本的な方程式は次式で表
わされる．
84

社会技術研究論文集

リスク

×
地震動の大きさ Ｈ＝

対象構造物の被害期待値（コスト）

バルナラビリティ

対象構造物の被害程度（コス ト）

地震動Ｈ以上の 年発生確率（超過確率 ）

ハザード

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地震動の大きさ Ｈ

地震動の大きさ Ｈ

Fig.1 地震のリスク評価モデル

爆弾の威力をこの TNT 爆薬重量に換算して表すことが多い．本研究では対象テロを爆弾テロのみに絞り，モデルの開発を行う．また，地震の場合に損失額等で表されるリスク指標は，本研究のテロでは「死者数」とした．
(2) ハザードモデル
ハザードにおいては，強度である「TNT 爆薬重量」と爆弾テロ発生件数の関係を過去データから得ることが困難なため，まず便宜的に爆弾テロによる「死者数」のデータを収集した．
過去数年の爆弾テロデータを国別にまとめ，死者数ごとの発生件数を取り出し，それぞれの超過確率を計算し，全テロ件数で割ることによって強度別の超過確率を得る．こうして得られた超過確率を各死者数ごとにプロッ
トし，指数関数や双曲線等で近似することにより，強度を「死者数」としたハザードカーブ P’(n) を得る．ここで，本来の強度「TNT 爆薬重量」へと変換するため，
過去のテロデータから「死者数」と「TNT 爆薬重量」の関係を関数として得て強度の変換を行う．TNT 爆薬重量を m[kg]，死者数を n [人]としたとき，Fig.2 フローチャート[ Rij ] = [ H j ] ⋅ [Vij ](1)

ここに， i は構造物などの評価の対象物， j は地震の強度である．[ Rij ] はリスクを表し，強度 j の地震動によって対象物 i が受ける被害の期待値，[ H j ] はハザードを表し，強度 j の地震動が発生する確率を表す．
Fig.1 に示すハザードカーブは超過確率を表すが，計算上は確率密度関数へ変換して用いる．また，[Vij ] はバ
ルナラビィティ（脆弱度）を表し，強度 j の地震動が起こった結果，対象物＝ i の受ける被害の程度を表す．一般的に，この被害程度を被害コストへ変換する．
リスクにおいて全ての強度（ min ≤ j ≤ max ）を足し合わせると，その対象物のトータルリスク（総期待コスト）が得られることになる．

m = 5.55 n(2)の関係が得られ，これを用いることで，P(m ) = P ′(n / 5.55)

2.2. テロリスク評価モデルの開発(1) リスク指標
地震などの災害では起こりえないテロ特有の問題に関しては新たな手法を加えることとし，Fig. 2 のフローに沿ってモデルを考える．また，地震の場合に，震度や加速度で表される強度にあたるものとして，本研究のテロにおいては「TNT 爆薬重量」を用いることとする．TNTとは 2, 4, 6-トリニトロトルエンの略称であり，優れた特性を持つため，爆薬として広く用いられている．様々な(3)としてテロ強度を「TNT 爆薬重量」へ変換する．
さらに，リスク計算においてはハザードを確率密度関数として扱う必要があるので，超過確率 P(m) を次式により，確率密度関数へ変換する．

p (m ) =85

d (1 − P (m ))dm(4)社会技術研究論文集

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a. ベイズの定理によるハザードの修正
自然災害と異なり，評価前後の発生状況や発生規模によりハザードが短期間で変動するテロの防止においては，効果的で洗練された情報の活用が非常に重要となる．そこで，専門家の知識や判断，テロに関する付加的な情報でハザードを修正するためにベイズの定理を用いる．

まり広さG はこのターゲットのValue（価値）Vの平方根に等しいと仮定すると，ターゲット i においてお互い遭遇しない，つまりアタッカーがディフェンダーの発見を逃れる確率は，指数近似を用いて次式のように表わされる2)．

⎡A ⋅D ⎤Pr (EscapeDetection ) = exp ⎢ i i ⎥⎣⎢ Vi ⎦⎥

いま，事前確率密度関数として式(4)で得た p(m) があり，付加的な情報により尤度関数 L(m) を与えるとき，事後確率密度関数 p’(m) は次式のようになる．

p ′(m ) = ∞L(m ) ⋅ p(m )∫ L(m) ⋅ p(m)dm2) Shortcomingsの定式化2)(5)

薬学における薬物投与と死亡率の関係を与える
Dose-Response Modelを用いる．これによると，服用者 i
への薬物投与量をxi , iが死亡する確率を πiとした場合次式が成り立つ．

0b. 年平均発生件数 ν の導入
ここまではテロ発生の条件に基づいた各強度の確率密度について考えた．すなわち，１件のテロにおける強度
別の発生確率であり，テロ発生件数に関する情報を持たない．そこで，式(5)へ対象国の年平均発生件数 ν を乗じることで，
１年あたりのハザードを得る．
したがって，
１年あたりのハザードは以下のようになる．

p ′′(m ) = υ ⋅ p ′(m )(7)ln[π i / (1 − π i )] = α + β ⋅ xi

(8)

ここにα , β は観察データに合ったパラメーターを定め
る．πiを「発見を逃れた後攻撃も成功する確率」とし，変数の xi を ln[Ai], ln[Vi] で表し，パラメーターをα=0 ,また ln[Ai]と ln[Vi] の組に対して β=(2, −1) と定めると

ln[π i / (1 − π i )] = 2 ln[Ai ] − ln[Vi ](6)c. ゲーム理論による都市別ハザードの算定
上述したハザードは国単位であり，実際のテロは１つのポイントを攻撃するものである．そこで，さらに狭いエリアでの発生確率を得るために，以下に述べるゲーム
理論によって都市別攻撃確率を導き，式(6)へ乗じることを考える．
ここではゲーム理論によるテロリスクのモデル化で用いられているターゲット別の攻撃確率を利用する．ここではゲーム理論の性質上，アタッカー・ディフェンダーの戦略など後述するような強い仮定を敷いていることに留意されたい．以下にその概略を述べる．
まず，テロリストの攻撃が成功するか否かは，発見(Detection)と，技術的または兵站的欠陥(Technical or
logistical shortcomings)の二つによって決まるとされている2)．そこで，二つを個別にモデル化したものを組み合わせテロ攻撃成功確率関数を定める．
1) Detectionの定式化3)(9)となるので，発見を逃れたという条件の下での攻撃の成功確率は次式のようになる．

Pr (Success / EscapeDetection) = π i =Ai2
Ai2 + Vi

(10)
式(7), (10)より，テロ攻撃成功確率は以下のようになる．

p (Vi , Ai , Di ) = Pr (Success )⎡ A ⋅ D ⎤ ⎛ A2 ⎞= exp ⎢ i i ⎥ × ⎜⎜ 2 i ⎟⎟⎢⎣ Vi ⎥⎦ ⎝ Ai + Vi ⎠(11)

次に，ゲーム理論を適用するにあたり，以下のような前提条件を持つ単純なモデルを示す．

捜索，救助活動等で利用されるSearch Theoryを用いる．
G個の格子から成るターゲット内においてD人のディフェンダーとA人のアタッカーが存在し，ディフェンダー
がアタッカーをパトロールしている状況において，お互
いが誰も遭遇しない確率は (1-1/G)ADである．格子数，つ・ 各ターゲットをiとし，全ターゲット数をN とする．
ターゲット i は価値 Vi を持つ．
・ 全資源 ATを持つあるアタッカーは，１つのターゲッ
トを選択しそこに Ai の資源を充てる．
86

社会技術研究論文集て本研究では「死者数」を考える．FEMA4)による研究で，「TNT爆薬重量」と「爆心からの致死距離」の関係が得られているので，これを用いる．
「TNT爆薬重量」をm [kg]，「爆心からの致死距離」を y [m] とすると，・ 全資源 DT を持つあるディフェンダーはそれぞれのターゲットにDi の資源を配分する
・ ターゲット i が攻撃されたときに全破壊する確率
は p(Vi, Ai, Di ) によって表される．
・ 想定被害はEL = ∑ Vi ⋅ p(Vi , Ai , Di )y = 6.96m 0.35(12)で表され，アタッカーはこれを最大化，ディフェンダーはこれを最小化しようと働く．ゲーム理論において，これはアタッカーが EL の利得（ディフェンダーが EL の損失）を有するゼロ和二人ゲームとな
る．

(

)

N i (m ) = 1.52 × 10 −4 m 0.7 ⋅ d i(4) リスク計算
2.1.で述べたように，リスクはハザードとバルナラビ
リティを掛け合わせることで得られる．すなわち，式(16)と(18)より，リスク Ri(m) は次のようになる．

Ri (m ) = pi (m ) ⋅ N i (m )∂p Vi , Aio , Dio + δ i ⋅δ i (14)
∂Di

(

)

−k
∂
Vi ⋅
p Vi , Aio , Dio
∂Di

(

∞

TRi = ∫ Ri (m )dm

)

k Vi
k
=
= 0
o
o
−3 / 2V i ⋅ Ai ⋅ EL ⋅ Vi
Ai ⋅ ELo0(20)

これは，爆弾テロによる年間想定死者数となる．
(15)

3.
これがターゲット別攻撃確率となる．
以上より，ターゲットiの年発生件数を表す関数pi(m)は，式(6), (15)から以下のようになる．

pi (m ) = q i ⋅ p ′′(m )(19)

これは，各テロ強度でのターゲット i の年死者数を表す
もので，ターゲット i のテロに対する年トータルリスク
は次式より得られる．

ここでδiの係数を一定とみなすと，kを定数として次式を
得る．

qi =

(18)

これをバルナラビリティ関数として用いる．

(13)

ここに，δ はqi を導入したことによるDi の誤差を表し，総和はゼロである．式(13)の δiに関する一次テイラー近似は次式で表わされる．

EL(δ ) ≈ ELo + ∑qi ⋅Vi ⋅(17)となり，この致死距離円内の人間が死に至ると考え，爆発周辺状況等を考慮しない単純なモデルを考える．その円面積にそこの人口密度を乗じることで，簡単な死者数の推定値を得られる．すなわち，ターゲット i の人口密度を di [人/km2] とすると死者数 Ni(m) は次式のようになる．

この時，式(12)をゲーム理論で解くことによって，各ターゲットでの均衡点 EL0 と最適な A0iとD0i が定まる．これらを用い，ターゲット別攻撃確率qi を求める．
qiを用いるとELは次式の様になる．

EL(δ ) = ∑ qi ⋅ Vi ⋅ p Vi , Aio , Dio + δ i

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テロリスクの算出

3.1. ハザードの決定
ここでは，イラク，アメリカ，日本を対象に，前章までに示した手順に従ったケーススタディを行う．

(16)(1) ケース 1 （イラクを想定した場合）
2.1. で示した手順にしたがって，まずイラクのハザードを考える．イラクにおけるテロは，2003 年イラク戦争
開戦以降急増していること，また 2001 年の 9.11 テロを(3) バルナラビリティ関数のモデル化
テロにおけるバルナラビリティ（脆弱性）の対象とし87

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契機に世界的にテロが急増し始めたことから，2001 年から 2005 年の爆弾テロデータ5）を使用する．Table 1 に発生超過確率の計算結果を示す．
ここで得た発生超過確率をプロットし，双曲線により近似を行うと Fig.3 のようになり，次式のように強度を「死者数」としたハザードが得られる．

P ′(n ) =2.71
n + 2.71

次に，式(3)により強度を「TNT 爆薬重量」へ，式(4)により分布関数を確率密度関数へ変換する．

P (m ) = P ′(n / 5.55) =(21)

p(m ) =d0.488
(1 − P(m )) =(23)
dm
(2.71 + 0.180m )2

a. ベイズの定理によるハザードの修正
次に，ベイズの定理6)を用いて付加的情報によるハザードの修正を行う．テロに関する情報は個人や組織を超えた国レベルで集約されることが通常であり，またその情報にも不確定性が常に付きまとう．しかし，現時点でのテロの発生可能性が通常レベルなのか，高いレベルなのか，あるいは差し迫った危機的なレベルなのかの情報が入手できれば，過去の平均的なデータに基づく推定結果は更新できるはずであり，また過去 1 年または 1 か月などの短期間でのテロ発生状況，発生規模の情報によっても更新できそうである．このような情報によりテロ発生の関数が設定できたとすればこれを尤度関数としてベイズの定理が適用できるであろう．
ここでは危険度別に Fig.5 のようなガンマ分布に従う
3 つの尤度関数を仮定した．仮定した関数をそれぞれ以
下に示す．

Iraq

1

(22)

これを図示したものが Fig.4 である．

Table 1 イラク 死者数別発生超過確率

超過確率

2.71
0.180m + 2.71

0.8
0.6
0.4
0.2

死者数（人）
10

20

30

40

50

L1 =
Fig.3 イラク データの近似（強度：死者数）

1 m 0 exp[− m / 4 × 5.55]
5.55
41 Γ(4)−2= 4.50 × 10 −2 e −4.50×10 m
PDF

(24)

Iraq

0.05

L2 =

0.04

1 (m / 5.55) exp[− m / 4 × 5.55]
5.55
4 2 Γ(2 )0.03−2= 2.03 × 10 −3 e −4.50×10 m ⋅ m

0.02

(25)

0.01

1 (m / 5.55) exp[−m / 8 × 5.55]
L3 =
5.55
8 4 Γ(4)3TNT爆薬(kg)
50

100

150

200

Fig.4 イラク 確率密度関数 （強度：TNT 爆薬重量）−2= 4.29 × 10 −8 e −2.25×10 m ⋅ m 3
88

(26)

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いて式(5)により式(23)を修正したものが次式である．
Table 2 アメリカ 死者数別発生超過確率

PDF

Iraq

0.05
0.04
0.03

L1

0.02

L2

0.01

L3

p

TNT爆薬(kg)
50

100

150

Fig.6 にはその曲線を示す．

200

p1′ (m ) =Fig.5 事前分布と尤度関数

PDF

−2

p'1
0.04
0.03
0.02

(28)

−2

2.54 ∗ 10 −5 ∗ e −2.25∗10 ∗m ∗ m 3
p3′ (m ) =(2.71 + 0.180m )2

p'2
p'3
p

0.01
50

100

TNT爆薬(kg)
150

年発生件数

Iraq

10
8
6

p2
4

p3
p0

p1
50

100

150

(29)

b. ゲーム理論と年平均発生件数の導入
イラクはアメリカや日本と異なり，地理的要因や経済的要因により首都のバグダッド内の一極に人口や経済価値が集中しており，テロの傾向から考えてもその部分に集中する．また，都市別そこで，イラクにおいてはゲーム理論による都市別攻撃選択確率は考えず，式(27),(28), (29)がバグダッド内の人口集中地区でのハザードであると考える．したがって，イラクの年平均爆弾テロ件
数 ν=260[件/年] のみを導入すると式(30),(31),(32)が求まり，これを図示したものがFig.7 である．ただし，p0 は修正前の曲線である．

200

Fig.6 ベイズによる修正結果

2

(27)

(2.71 + 0.180m )2

0.112 ∗ e −4.50∗10 ∗m ∗ m
p 2′ (m ) =(2.71 + 0.180m )2

Iraq

0.05

−2

1.02 ∗ e −4.50∗10 ∗m

p1 (m ) =TNT爆薬(kg)200

Fig.7 イラク 年単位ハザード

p 2 (m ) =これらは，近い過去に起こったテロの規模に応じて設定するか，付加的情報により起こり得るテロの規模を想定できる場合に用いる．もしくは，テロの発生頻度と発生規模に相関があるならば，発生頻度の情報からこれらを設定することもできるであろう．具体的に，これらを用−2

265 e −4.50×10 m(30)(2.71 + 0.180m )2−2

29.2 e −4.50×10 ∗m ⋅ m(2.71 + 0.180m )2

(31)

−2

6.61 × 10 −3 e −2.25×10 m ⋅ m 3
p3 (m ) =(2.71 + 0.180m )2

89

(32)

社会技術研究論文集

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Table 3 アメリカ都市別攻撃選択確率

PDF

US

0.05
0.04
0.03
0.02
0.01

TNT 爆薬(kg)
50

100

150

200

Fig.8 確率密度関数（強度：TNT 爆薬重量）

b. ゲーム理論と年平均発生件数の導入

PDF

次に 2.2. (2)-cで述べたゲーム理論を用い，都市別攻撃
選択確率を計算する．本研究においては，このゲーム理論により都市別の相対的な攻撃選択確率を得ることを目的とするため，価値 V，両者の資産 A , Dの単位に関しては言及しない．まず入力値として都市の価値Vを決めることが必要であり，ここでは [人口密度×人口]で得られる値を使用した7)．この価値の高い上位 10 都市を選
び，それぞれ式(12)においてゲーム理論を解くことによりTable 3 のような結果を得た．この表において 10 都市間で Σq=1 を仮定し，最右列の都市別攻撃選択確率を得た．これを用いると，例えばニューヨークにおいては
q=0.237 であり，またアメリカの年平均爆弾テロ件数が
ν=2.53[件/年]であることより， Fig.9 の関数にこれらをそれぞれ乗じることでFig.10 に示すようなニューヨーク
の１年単位のハザードを得ることができる．

US

0.05
0.04
0.03

p'2
0.02

p'3

0.01

p'1

p

TNT爆薬(kg)
50

100

150

200

Fig.9 ベイズによる修正結果

年発生件数

NY

0.01

(3) ケース 3 （日本を想定した場合）
日本においては，近い将来の大規模なテロの発生の可能性も指摘されているが，現在までの発生件数は極端に少ない．このため，ベイズの定理によるハザードの修正として仮定した尤度関数に結果が大きく依存することになるが，評価プロセスの適用例として日本のリスク計算も試みる．まず，1991 年から 2005 年の 15 年間における全テロを対象としたデータを示したものが Table 4 である．また，日本において 1995 年の地下鉄サリン事件のような死者 12 名重傷者 5510 名を出すような重大なテロが発生しているが，対象期間に爆弾テロによる犠牲者が出ていないので，この全テロの強度別発生確率を爆弾
テロのそれと仮定する．これを双曲線で近似したものを本研究の手順に従って強度を「TNT 爆薬重量」へ変換し，確率密度関数としたものが Fig.11 である．
a. ベイズの定理によるハザードの修正
尤度関数はイラクの場合と同様に式(24), (25), (26)を仮定し，ベイズの定理により修正を行ったものが Fig.12 で
ある．

0.008

p2
0.006

p3

0.004
0.002

p1 p0

TNT爆薬(kg)
50

100

150

200

Fig.10 ニューヨーク 年単位ハザード(2) ケース 2（アメリカを想定した場合）
次に，アメリカにおけるハザード計算を行う．1991
年から 2005 年までの 15 年間の爆弾テロデータから死者数別の発生超過確率を計算する(Table 2)． これを双曲線で近似し，さらに強度を「TNT 爆薬重量」へ変換し，確率密度関数としたものが Fig.8 である．
a. ベイズの定理によるハザードの修正
尤度関数はイラクの場合と同様に式(24), (25), (26)を仮定し，ベイズの定理により修正を行うと Fig.9 を得る．
90

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Table 5 日本都市別攻撃選択確率

Table 4 日本 死者数別発生超過確率

PDF

Vol.4, 84-93, Dec. 2006

JAPAN

0.05
0.04
0.03

b. ゲーム理論と年平均発生件数の導入

0.02

日本においては，人口だけでなく都市の経済価値を重視
し，都市別の総生産8)を価値 V として用い攻撃選択確率を
ゲーム理論により算出した．これを示したものがTable 5 である．例えば東京について考えると，q=0.240 であり，また日本の年平均爆弾テロ件数が ν=1.07[件/年]である．これらをFig.12 の関数にそれぞれ乗じることによりFig.13 に示す
東京における１年単位のハザードを得る．

0.01

TNT爆薬(kg)
50

100

150

200

Fig.11 確率密度関数（強度：TNT 爆薬重量）

PDF

JAPAN

0.05

3.2. バルナラビリティの決定

0.04

式(18)を用いることにより，対象とする都市のバルナ
ラビリティを得ることができる．イラクの人口集中地区の人口密度は 5,000 [人/km2]であり，これを式(18)に代入
すると次式を得る．

0.03

p'2
0.02

p'3

0.01

p'1 p

N (m) = 1.52 × 10−4 m0.7 × 5000= 0.761m0.7 (33)

TNT爆薬(kg)
50

100

150

200

Fig.12 ベイズによる修正結果

年発生件数

これがイラクのバルナラビリティ関数である．

死者数

東京

0.01

Vulnerability

140
120

0.008

NY

100

0.006

80

p2

0.004

東京

60
40

p3

0.002

p p0

TNT爆薬(kg)

1

50

100

150

200

イラク

20

TNT 爆薬(kg)50

Fig.13 東京 年単位ハザード

100

150

Fig.14 バルナラビリティ関数

91

200

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同様に，ニューヨークの人口集中地区の人口密度は24,200 [人/km2]，東京は 11,080 [人/km2]であり，これらの値を用いてそれぞれ算出した結果を示したものがFig.14である．

年死者数(人)

Iraq

50
40

3.3 リスク評価
ベイズの定理で修正を行い，年単位のハザードを表す
式(30), (31), (32)とバルナラビリティを表す式(33)を用いることにより，以下の様にイラクのリスクを算出する．

R3

R2

30
20
10

R0

R1
50

100

150

TNT爆薬(kg)

200

−2

R1 =

201 e −4.50×10 m ⋅ m 0.7(2.71 + 0.180m )2

Fig. 15 イラクにおけるリスク(34)

年死者数(人)−2R2 =22.2 e −4.50×10 m ⋅ m1.7

(2.71 + 0.180m )2

NY

0.5

(35)

0.4

R3

−2

5.03 × 10 −3 e −2.25×10 m ⋅ m 3.7
R3 =(2.71 + 0.180m )2
R0 =

96.6 m 0.7(2.71 + 0.180m )

0.3

(36)

0.2
0.1

2

(37)

R1

R0 R2
50

年死者数(人)
∞

0

0

0

(39)

0.08
0.06

(40)

0

R1

(41)

R0 R2
50

TNT爆薬(kg)
100

150

200

Fig. 17 東京におけるリスク

同様にアメリカ，ニューヨークのリスクは Fig.16 のように表され，トータルリスクは以下のようになる．

TR1 = 0.56

TR1 = 2.17

TR2 = 1.85

TR2 = 8.34

TR3 = 48.96
TR0 = 3.83

R3

0.04
0.02

∞

TR0 = ∫ R0 dm =3586.62

東京

0.12
0.1

∞

TR3 = ∫ R3 dm =4906.53

200

0.14

(38)

∞

TR2 = ∫ R2 dm =1601.16

150

Fig. 16 ニューヨークにおけるリスク

この結果を Fig.15 に示す．また，式(20)によりトータル
リスクが以下のように求められる．

TR1 = ∫ R1 dm =822.52

TNT 爆薬(kg)100

TR3 = 9.66
TR0 = 1.11

(42)

(43)

3.4. モデル化とテロリスク算出に関する考察
例えばイラクのケースにおいて，Fig.15 のような 4 つのリスク結果が得られたが，ベイズの定理における尤度関数が影響して，それぞれ特徴的なカーブとなった．したがって，過去の統計の基づく推定値を他の有用な判断

また，日本の東京のリスクは Fig.17 で表され，トータル
リスクは次式で与えられる．

92

社会技術研究論文集

資料で補う場合にはここで用いたベイズの定理が有力なツールとなりうることがわかったが，その反面，尤度関数決定の重要性も認識できる．今回のモデルは様々な仮定の下に非常にシンプルなモデルを構築しており，また得られた数値結果への信頼性の検討も行っていない
が，これは一連の手順の提案に主眼を置いたためである．
バルナラビリティの決定は式(18)で定義したように人
口密度によって大きく異なる．ケーススタディでは人口集中地区の人口密度を用いたが，テロはビルや電車，地下などの狭いポイントを狙うものであり，これについてもまたより詳細な検討が必要である．ゲーム理論による都市別攻撃選択確率においても，価値 V の定義に依存して得られる確率が変動するなどの課題も多い．

Vol.4, 84-93, Dec. 2006

(4) バルナラビリティ関数に関して，本研究では爆弾の威力と人口密度から単純なモデルを提案したが，テロの場合，多くの要因が絡み合っていることから，
今後さらに詳細なモデルを検討する必要がある．
(5) 今後の課題としては，ハザード・バルナラビリティ・
リスクそれぞれに関するより詳細なモデルの構築，
爆弾テロに限らないより一般的なリスクモデルの必要性，さらにはネットワーク性を考慮したモデルへの拡張が挙げられる．

参考文献
1)

Jon Gascoigne (2002). Terrorism Modelling, Reaction, pp.25.
http://www.reactionnet.com.

2)

Andrew Coburn ,and Robin Spence. (2002). Earthquake

4. 結論

Protection. (second edition). JOHN WILEY & SONS ,LTD.
3)

本研究ではテロリズム，特に爆弾テロのリスク評価モデルを提案した．さらに，提案したモデルにより具体的な計算も行った．以下に，本研究で行ったこと，および得られた成果を列挙する．
(1) 地震のリスク評価モデルに沿ったテロリズムのモデル化を行った．その際，ハザードの強度を表す物理量としては「TNT 爆薬重量」，リスク評価対象として
は「死者数」と定めた．
(2) テロ発生状況や発生規模などの付加的情報によるリスクの変化に対応できるように，ベイズの定理によるハザードの修正を取り入れた．ケーススタディの結果からその有用性を確認した．
(3) 都市別のリスクを評価するため，ゲーム理論を用いて都市別攻撃選択確率を導入した．ゲーム理論において各都市の価値（Value）の定義によって得られる確率が変動するので，その適切な定義が重要になる．

John A.Major . (2004). Advanced Techniques for Modeling
Terrorism Risk. Guy Carpenter & Company ,Inc.

4)

Michael D.Brown and Anthony S.Lowe. (2003). Reference
Manual to Mitigate Potential Terrorist Attack Against Buildings.
FEMA.

5)

National Memorial Institute for the Prevention of Terrorism.
MIPT TERRORISM KNOWLEDGE BASE. http://www.tkb.org/
Home.jsp
伊藤学，亀田弘行，(1977)，『土木・建築のための確率・

6)

統計の基礎』，丸善株式会社
7)

Henry H.willis, Andrew R.Morral, Terrence K.Kelly, andJamison Jo Medby. (2005). Estimating Terrorism Risk. RANDCORPORATION.
http://.rand.org/pubs/monographs/2005/RAND_MG388.pdf
総務省・総務局， 『統計データ・ポータルサイト』，

8)

http://portal.stst.go.jp/Pubstat/top.html

TERRORIST BOMB RISK ASSESSMENT
1

2

Junji KIYONO , Naotake OKAMOTO and Charles Scawthorn

3

1

Dr. Eng. Assoc. Professor, Kyoto University, Dept. of Urban Management(E-mail: kiyono@quake.kuciv.kyoto-u.ac.jp)
2
B.E. Kyoto University, Dept. of Urban Management(E-mail: naotake@quake2.kuciv.kyoto-u.ac.jp)
3
Dr. Eng. Professor, Kyoto University, Dept. of Urban Management(E-mail: scawthorn@quake.kuciv.kyoto-u.ac.jp)

Recently we are faced with the threat of terrorism all over the world. Japan also is no exception. We, therefore,
must assess the risk for the first step and take countermeasures against terrorism as soon as possible. In this study, arisk assessment model for terrorism was proposed. Risk of a terrorist attack (probability of occurrence and expectedloss) is assessed for cities using traditional hazard-vulnerability modeling framework. Hazard and vulnerability data
are derived from terrorism statistics for the US, Iraq and Japan. The model developed was applied to some cities forassessing their terrorism risk.

Key Words: Terrorism, Risk, Risk assessment, TNT- bomb, Earthquake, Seismic risk
93