公益財団法人ひょうご環境創造協会

兵庫県環境研究センター紀要

第 14 号

2023[ノート]
アスベスト除去工事における漏えい予測方法の検討
前川１

隆年 １ , 髙石

真徳 １ ，平木豊１

兵庫県環境研究センター 大気環境科（〒654-0037 神戸市須磨区行平町 3-1-18）

Investigation of prediction methods in asbestos leakages
Masanori MAEKAWA1, Takatoshi HIRAKI 1 and Yutaka TAKAISHI 1
1 Atmospheric Environmental Division, Hyogo Prefectural Institute of Environmental Sciences,3-1-18, Yukihira-cho, Suma-ku, Kobe, Hyogo 654-0037, Japan2018年度から2022年度の,アスベスト除去工事現場におけるアスベストの漏えい調査結果を解析した．
アスベストの漏えいに寄与するカテゴリーについて，フリーソフトウェア「R」を用いて,数量化2類により解析を行った．目的変数をアスベスト漏えいの有無（アスベスト濃度1 f/L超），説明変数をアスベスト除去業者，アスベスト種，工法の３カテゴリーとして解析した結果，アスベスト除去業者，アスベスト種，工法の順でアスベストの漏えいに重要であることがわかった．また，各カテゴリーのカテゴリースコアは概ね漏えい率を反映していた．この解析結果を用いて2023年度に測定立入を実施した103検体について，事前に提出される届出のデータを元にアスベスト漏えいの判別予測を行った．結果，漏えい確率が0%を超えると判別予測されたのは45検体，漏えい確率が0%以下と判別予測されたのは58検体であった．漏えい確率が0%を超えると判別予測された45検体中6件からアスベストの漏えいが確認され，予測の的中率は13.3%であった．また，漏えい確率0%以下と判別予測された58検体からはアスベストの漏えいは確認されず,的中率は100%であった．このため，数量化2類を用いた解析を行うことで，アスベストの漏えいに対して判別予測ができると推察された．

Ⅰ

はじめにストを使用した建築物は残っており，建築物の解体による環境中への飛散防止が課題となっている．

アスべストは石綿と呼ばれ，天然に産出する綿1996年5月に大気汚染防止法（昭和43年法律第97のように柔らかな鉱物繊維である．耐熱性，耐薬号，以下「大防法」という．）が改正，翌年4月に品性，絶縁性など優れた性質を持っているため，施行され，アスベスト除去作業に作業基準が定め「奇跡の鉱物」，「魔法の鉱物」と呼ばれ，建材，られた 3) ．

電気製品，自動車や家庭用品など約3000種を超え

兵 庫 県 は 環 境 の 保 全 と 創 造 に 関 す る 条 例 (平る形態で利用されてきた．しかしながら，アスベ成7年7月18日条例第28号，以下 「県条 例」 とい

スト粉じんを吸引することによって，アスベストう．)を1995年に制定，翌年1月に施行し，建築物肺，肺がん，悪性中皮腫などの健康被害があるこ等の解 体や 改修 に伴う 大 気中へ のア スベ スト 飛1)とがわかっている ．日本では使用されたアスベ散防止規制を国に先駆けて実施してきた ．

ストのうち，建材に92%，自動車の摩擦材等に3.6 %，さらに，建築物解体時のアスベスト飛散防止に対2)

その他に4.4 %が使用されている ．2006年にアス応するため，2013年6月に大気汚染防止法の一部をベストの使用は全面的に禁止となったが，アスベ改正する法律が公布され，アスベスト除去作業に1

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おける作業基準が改正され厳格化された 4) ．

兵庫県環境研究センター紀要

第 14 号

2023

数が十分にある特定建築材料（大気汚染防止法施

兵庫県では大防法第26条に基づき， 特定粉じん行令（昭和43年政令第329号）第10条の2に規定す排出等作業実施届（以下「届出」という．）のあっる特定粉じんを多量に発生する等の原因となる特たアスベスト除去作業の現場に対し,立入検査を定建築材料）を調査対象とした．

実施している．また，除去作業中のアスベストの漏えいをすみやかに把握するため，作業現場にお4 採取及びアスベストの計数方法

いて，大気試料の採取と顕微鏡を用いた検査を実

アスベストの採取方法は，原則として環境省が施し，アスベスト漏えいの有無を確認している．

定めるアスベストモニタリングマニュアル 7)（以下0.1%重量以上のアスベストを含む建材が用いら「マニュアル」という．）に示された方法に従った．

れた建築物の解体件数は2030年にピークを迎える

47 mmφのセルロースエステルメンブランフィルタ5)と推計されており ，アスベスト除去工事と届出ー(Millipore AAWP04700)に吸引流量10 L/minで現の増加が予想される．

場空気をろ過捕集した．採取は除去作業が行われ増加が予想される届出に対して，事前に提出さている間に行うことを原則とした．

れる届出から漏えいの可能性が高い現場を判別予

アスベストの計数と同定は原則としてマニュア測し優先して立入検査を行うことができれば，よルに示された位相差/偏光顕微鏡法に従い，位相差り効果的な立入検査を行うことができる．

顕微鏡により繊維の形態観察を実施し，偏光顕微他府県でも同様の調査が実施されており，効果鏡に切り替えて光学的特性からアスベスト繊維を的なアスベスト飛散防止対策のために漏えい解析同定した．

6)が行われている ．これらの解析事例はそれぞれアスベストの計数と同定は，位相差/偏光顕微鏡の自治体特有のものとなっており，他の自治体で(Nikon ECLIPSE LV100ND)を用いて行った．観察倍応用できるものではなかった．本研究では他の自率は400倍(接眼10倍,対物40倍)，観察領域は視野治体でも応用可能な解析手法を検討するため，兵全体,観察視野数は50視野で行った．

庫県が立入検査を実施した2018年度から2022年度の5年間で採取・分析した876検体を用い，数量化

5 解析方法
フリーソフトウェア「R」を用いて 8) ，数量化2類2類による統計解析を行った．

により,解析を行った9) ．

アスベストの漏えいの可能性が高い現場を事前に予測するため，2023年度に採取・分析した103検

数量化2類で分析すると，除去工事の事前調査項

体に対して統計解析結果を用いてアスベストの漏目を説明変数と想定し，「アスベストが漏えいする」

えいを判別予測し，その結果を確認したので報告という目的変数にどのような影響を与えているかする．

を調べることが可能である．
アスベストの漏えいは建築物等の解体に係るば

Ⅱ

方法

く露防止及び石綿飛散漏えい防止対策徹底マニュ
アルの環境省モニタリング結果から，一般大気中の総繊維濃度は概ね1 f/Lであることから 10) ，本調

1 調査期間
解析対象期間は,最新の傾向を把握するため，

査においてアスベストの漏えいは1 f/L超と定義し2018年度から2022年度までの5年間とした．

た．

また，解析の予測精度を確認するために2023年

数量化2類による解析にあたって，目的変数は漏度の検体データを用いた．

えいの有無（1 f/L超），説明変数にはアスベストの漏えいと強い相関を示したカテゴリーである工法，

2 調査地域

アスベスト種，アスベスト除去業者（以下「除去業調査地域は，大気汚染防止法政令市を除く兵庫者」という．）を選定し，2018年度から2022年度の県域とした．

876の検体を解析し，カテゴリースコアと各検体のサンプルスコアを推定した．

3 調査対象ここで得られた結果の有効性を確認するため，大防法に基づく届出のあった工事のうち，検体2023年度の届出データを用いて，アスベストの漏
2

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えいについて判別予測を行った．

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2023

られ，解析結果の的中率は93.2%で判別予測に用いることができると考えられた．得られた係数からⅢ

結果および考察計算したカテゴリースコアと寄与率をTable 2に示す．

1

アスベストの漏えい傾向
解析にあたって，漏えいに影響を及ぼすと考えTable 1 Objective and explanatory variable

られるカテゴリーを工法，アスベスト種，除去業

codes者に設定し，それぞれの漏えい率を調査した．
工法別では，飛散レベルが高く負圧隔離が必要
な施工方法では5.4%が，これに続く高い飛散レベルに対処するグローブバッグを使用した施工方法
では19.1%がアスベストの漏えいがあった．飛散レ
ベルが低いため養生のみを行う施工方法ではアスベストの漏えいはなかった．
アスベスト種別では，アモサイトで8.6%，クリソタイルで1.4%，クリソタイルとアクチノライトの混合種で0 %，クリソタイルとアモサイトの混合種で8.9 %，クリソタイルとアモサイトとトレモラ
イト及びアクチノライトの混合種で0 %，クロシド
ライトで13.8%，クリソタイルとクロシドライトのTable 2 Quantification method type Ⅱ

混合種で38.5%，アスベストが含有していると推定

analysis results

される「みなし」で5.4%の漏えいがあった．
除去業者別では除去工事を施工した全82社のうExplanatory
variable

ち29社から漏えいがあった.除去業者の最も高い
Method ofconstraction

漏えい率は66.7%であった.また,最も低い除去業者の漏えい率は0%で53社であった．

Asbestos(※）

2 統計解析結果
解析にはフリーソフトウェア「R」を用いた．数量化2類による解析では,目的変数をアスベストの漏えいの有無（1 f/L超），説明変数に工法，アスAsbestos
removalcontractor

ベスト種，除去業者のカテゴリーを選定した．工法は3パターン，アスベスト種は8パターン，除去業者は59パターンに整理した．検体数が3未満の除Coefficient

NumberCategory
score

0.00

826-1.00

1 CompanyA

1.25
-1.40
0.00
-0.69
-1.17
0.34
-1.99
3.26
0.75
-0.93
0.00

47
3249
351
4135
31365
56
123

0.25
-2.40
-1.00
-1.69
-2.17
-0.66
-2.99
2.26
-0.25
-1.93
-1.00

67

-1.40

Classification
Negative pressure
isolation
2 Glove bag
3 Regimen
1 Amo

12345678ChryChry,Act
Chry,Amo
Chry,Amo,Tre,Act
Chry,Cro
Cro
Regard2 CompanyB

-0.40

… …

…

52 CompanyD

6.89

35.89

53 CompanyE-1.45

3-2.45

… …

…
0.085

42…
-0.9

59 Othe companies

…

Range

Contribution
rate

2.65

16.3%

5.25

32.3%

8.35

51.4%

…

…

去業者はその他としてTable 1のとおり整理した．
(※)Asbestos species should be listed as follows

数量化2類により，各サンプルには次式に示す数

Amo：Amosite，Act:Actinolite，Chry：Chrysotyle， Cro：

量が与えられる．

Crocidolite， Tre:Tremolite.

y＝｛a11x11＋a12x12＋ a13 x13｝+
負圧隔離

グローブバック

養生

寄与率はカテゴリーの重要度を示す．解析結果｛a21x21＋a22x22 ＋・・・＋a28x28 ｝＋
アモサイト

クリソタイルから除去業者，アスベスト種，工法の順で重要でみなしあることが明らかになった．

｛a31x31＋a32x32＋・・・＋a359x359｝
A社

B社

カテゴリースコアはカテゴリー中でのアスベス

その他

ト漏えいへの影響の大きさを示す．
結果，工法別ではグローブバック工法が，アスこの解析からそれぞれのカテゴリーの係数が得

ベスト種別ではクリソタイルとクロシドライトの3

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混合種が，除去業者別ではアスベストの漏えい率

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2023

た．

が高い除去業者が高いカテゴリースコアを示した．

今後は，漏えいに影響を及ぼすと考えられる他

このため，カテゴリースコアは概ねカテゴリー別のカテゴリーの追加を検討し，さらに判別予測方の漏えい率を反映していると考えられる．

法の検討を進めていく．

Ⅳ結論

2018年度から2022年度にかけて，アスベスト除去工事現場の立入調査で，アスベストの漏えい調査を行った．その結果を用いて，アスベストの漏えいに寄与するカテゴリーについて，フリーウェアソフト「R」を用いて，数量化2類により解析を行った．
目的変数をアスベスト漏えいの有無（アスベス
ト濃度1 f/L超），説明変数をアスベスト漏えいに
Fig.1 Regression curve for the

影響するカテゴリーとして，工法，アスべスト種，probability of asbestos leakage and除去業者を設定し解析を行った結果，除去業者，sample scores

アスべスト種，工法の順でアスベストの漏えいに重要であることが分かった．

3 アスベストの漏えい判別予測

また，説明変数である各カテゴリーにおけるカ

2018年度から2022年度の876検体について，数量テゴリースコアは概ね各カテゴリーの漏えい率を化2類による解析を行い，得られたサンプルスコア反映していた．

を階級別に分けた．階級別のサンプルスコアとア

この解析結果を用いて2023年度に実施した103

スベスト漏えい率との回帰曲線をFig.1に示す．回

検体について，届出のデータを基にアスベスト漏2

帰 曲 線 の 2 次 関 数 は ｙ ＝ -0.0044x ＋えいの判別予測を行った．

0.1148x+0.0557であり，決定係数は0.9049であっ結果，漏えい確率が0%を超えると判別予測された．

たのは45検体，漏えい確率が0%以下と判別予測さ2023年度に立入検査において採取・分析した103

れたのは58検体であった．

検体について，解析結果から得られた係数を用い漏えい確率が0%を超えると判別予測された45検て，届出のデータを元にサンプルスコアを求め，体中6件からアスベストの漏えいが確認され，予測回帰曲線を用いて，アスベストの漏えい確率を予の的中率は13.3%であった．

測した.

また，漏えい確率0%と判別予測された58検体か結果，漏えい確率が0%を超えると判別予測されらはアスベストの漏えいは確認されず，予測の的たのは45検体，漏えい確率が0%と判別予測された中率は100%であった．のは58検体であった．

このため，数量化2類を用いた解析を行うことで，2023年度は103検体の中で漏えいが確認されたアスベストの漏えいに対して判別予測ができるとのは6件の5.8%であった．一方で漏えい確率が0%を推察された．

超えると判別予測された45検体中6件からアスベ

文

ストの漏えいが確認され，予測の的中率は13.3%で献あった．
また，漏えい確率0%と判別予測された58検体か

1) 榊原正幸,上原誠一郎：アスベストとは何か？,

らはアスベストの漏えいは確認されず，予測の的

岩石鉱物科学，35，3-10（2006）

中率は100%であった．

2)(社)日本石綿協会：わが国における石綿製品等

このため，数量化2類を用いた解析を行うことで，漏えいの判別予測を行うことができると推察されの使用状況（1996）
3)環境省：大気汚染防止法の一部を改正する法律4公益財団法人ひょうご環境創造協会の施行等について（1996）

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2023

than 0%, and the prediction accuracy was4)環境省：大気汚染防止法の一部を改正する法律

13.3%.の施行について(2013)

In addition, no asbestos leakage was5) 国土交通省：社会資本整備審議会建築部会建confirmed in 58 specimens that were

築分科会アスベスト対策部会（第5回）資料

predicted to have a leakage probability of(2009)

0%, and the accuracy rate was 100%.

6)豊永悟志ら：第19回環境情報科学ポスターセッ

Therefore, it is inferred that the analysis

ション発表要旨集,p99(2023),オンライン

using Quantification Method Type Ⅱ can be7) 環境省：アスベストモニタリングマニュアル

used for discriminant prediction of asbestos(第4.2版)(2022)

leakage.

8) R Core Team：R:A Language and Environmentfor Statistical Computing. R Foundationfor Statistical Computing, Vienna, Austria(2023)
https://www.R-project.org/(参照2023.9.1)

9)長畑秀和：Rで学ぶ多変量解析,p122-133,朝倉書店,東京(2017)10)環境省：建築物等の解体等に係る石綿ばく露防止及び石綿飛散漏えい防止対策徹底マニュアル(2024)

Abstract
We conducted asbestos leakage surveys atasbestos removal sites from FY 2018 to FY
2022 and analyzed the categories
contributing to asbestos leakage using thefree software "R" byQuantification Method

Type Ⅱ. The objective variable was thepresence of asbestos leakage (asbestos
concentration > 1 f/L), and the explanatory
variables were asbestos removal contractor,
asbestos species, and construction method.
The category scores for each category
generally reflected the leakage rate. Using
the results of this analysis, we predicted
the probability of asbestos leakage for 103
specimens conducted in FY2023 based on thedata of notifications submitted in advance.
As a result, 45 specimens were predicted tohave a leakage probability of more than 0%,
and 58 specimens were predicted to have aleakage probability of 0%. Leakage ofasbestos was confirmed in 6 of the 45
specimens with a leak probability of more
5