特集 2

若手科学者が考える SDGs と科学的助言

科学的助言の必要
狩野光伸

政策形成における科学的助言はなぜ必要とさの真偽も確認しにくい。

れてきているのか。背景を考え、科学的助言にこれらの変化を作り出した要因にも、変化に必要な要素をレビューする。私はキャリアを医対処するための複雑さをます知識にも、科学と療で始めたので、その関連の例を重ね合わせて技術の成果が含まれる。すなわち、現代社会の記述してみる。それらを通じて、我が国におけ変化に対応していくために、科学と技術の関与る今後の科学的助言の在り方を考察する。

。そこに政策も社は欠かせない（有本ら 2016）
会の変化に対応するための方法であるから、科SDGsの時代の現すものと、科学的助言の必要
医療のたとえ話（患者の視点）：

体のあちこちが痛い。日常生活に差し障る。
何が原因なのか。痛みは悪化しているようにも思うが、日によって程度は違う。いつ悪くなるか予測がつかない。何がどう作用して悪化するのか、よくわからない。ネットでいろ

いろ関係しそうな情報は見つかった。しかし、どれを信じていいのか。いくつか書いてあったことを試してもみたが、効果がはっきりしない。仕方ないので医者に行くことにする。
しかし第一、体中の痛みなど、どの専門科にかかったらいいのか。とりあえず総合内科に聞くのだろうか。

学的助言の必要が増していることが理解される。
（Wells 2012）
しかし、科学的助言は簡単ではない。対象とする社会課題が持つ「複雑性」と「不確実性」が難しさの要因である。社会のある変化には様々な要素が含まれ、しかもそれぞれに相互作用をしあって「複雑性」をもたらす。どこかで起きた一つの事象が、その後様々な事象が起きる確率に影響を与える（Axelrod and Cohen

2000）。科学的助言が期待される社会課題には「不確実性」もある（Science Advice for Policy byEuropean Academies (SAPEA) 2019）。地震や火山など多くの自然災害、統計的な有意性は見いだされない程度の環境要因が累積した場合の影
響、政策変更に対する経済的な反応、地球規模76

SDGs への潮流は、人間が直面している社会の気候変動から生じる各地域での影響、高い突の課題が、これまでの分担の範囲や方法を超え然変異を起こす病原体による感染症など、いずた挑戦を必要としていることへの同意が生まれれも「不確実性」に満ちている。ていることを表している。人口の変化、国際的さらに、科学的知見あるいは助言のみでは、貿易の変化や市場構造の変化、国境線の範囲に政策は作れないということも認識しておく（日とどまらない環境変化など。また、インターネッ。政策を作るうえでは、財政
本学術会議 2013）

トで瞬時に得られる情報量が莫大になり、情報への配慮や世論など、他にも多様な情報を加味

学術の動向2020.4

P R OF I LE

狩野光伸（かの みつのぶ）▪日本学術会議連携会員・元若手アカデミー副代表、（外務大臣次席科学技術顧問）▪岡山大学副理事（SDGs 推進担当）
・大学院ヘルスシス
テム統合科学研究科教授※本稿の内容はいずれの所属組織も代表しない、個人の見解です。

専門 ナノ病態生理学・課題解決型科学・科学技術政策していく必要がある（Gluckman 2014）。

あるか。それは、「新しい内容」を、「他者が確認できる証拠」で支える、すなわち「証明する」「科学的」とは何か、情報を受け取る側はどんな注意をしたらよいか
医療のたとえ話：

体の痛みには、どうも病院の薬ではあまり効果が感じられない。インターネットで「どんな痛みにもその原因から効く！」という何かの植物の粉末が売られているのを見つけた。
しかし病院では使われていない。この植物の粉末は本当に効くのだろうか？ どんなものだったら信じていいのか？という方法であると考える。科学とは、「証拠に基づく体系的な方法論に従った、自然と社会の世界の知識と理解の追求と応用」（The ScienceCouncil UK 2009） で あ る。 こ の「 証 拠 」 が、信頼性（つまり他者が認められる）の源泉である。
もちろん、科学は万能ではない。その限界を理解しておくことが重要である。実際、科学的助言や証拠の性質について、行き過ぎた期待も。例えば、次のよう存在しうる（SAPEA 2019）な誤解がありうる。未来予想も確実。
（確実なのは一部だけなのに）すべて確実。絶対的な真実科学が介在することのメリットは何か。それは、科学の方法が、内容に一定の信頼性を与えが存在。複雑な問題に対して常に正しい解決策を提供可能。

ることである。他人も確認できる証拠で支えら

こうした誤解を避けるのに、次に紹介する項れていることが、科学的であることの信頼性の目（Sutherland, Spiegelhalter, and Burgman 2013）。
源泉である（狩野 2015）

は、科学者にとってさえ、重要な把握事項だとこの科学の信頼性は、文理（隠岐 2018）な言える。

ど方法の多様性（Moses and Knutsen 2012; 野村2017）があっても、一定の共通性があると私は◦結論は、背景となる条件の違いや偶然によっ考える。まず方法の多様性については、例えば、て変動しうるもので、唯一絶対ではない：社

人間存在の外にある存在（物質など）を対象に、会課題を取り扱う上では、社会のコンテクス

絶対的真理の存在を仮定しながら、数量的側面ト（文脈）やその歴史に関する地元の知識がに注目し、統計的な一般化を目指して進むこと必要であって、科学がもたらす体系的な知識を優先する科学もある。人間存在同士のあいだ以上に、社会の多様な利害関係者から科学ににある差異や、個別的な価値や事実を対象とし、とどまらない様々な視点の知識が必要である。

非数量的情報も活用し、考察を進めることを優◦どんな測定も正確ではない。

先する科学もある。現象の正確な記述を目指す◦バイアスはよく起きる：例えば調査対象の選科学もある。現象間の相関や因果関係を求めるび方でも、統計的に有意な結果ばかりが報告分析的な科学もある。それらの共通性はどこにされることでも、起きる。

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若手科学者が考える SDGs と科学的助言◦サンプルサイズは大きい方が、基本的には、よい。
◦相関関係は因果関係を意味しない。

が起きる可能性は 100 回に 1 回未満（p<0.01）、20 回に 1 回未満（p<0.05）、という意味。
◦効果なしと有意差がないことは違う：有意差◦すべてが平均に近づくと考えるのはミスリーがないというのは検出限界以下であったといディングである：例えば、歴史は多数いる平うだけで、「絶対に差がない」のとは異なる。

均的な存在の人物ではなく、少数の極端な人◦影響の大きさと統計的有意性は違う概念：影。
物によって作られてきた（Arendt 1994）

響が大きければ有意差は容易に出る、調査数◦データが存在しない範囲に結果を外挿するこが多いと初めて統計的有意性が見いだされるとは危険である：データが存在する範囲で成立した関係が、データが存在しないところでも同じように成立するとは限らない。

内容の影響は大きくない可能性が高い。
◦研究デザインが現実とどの程度関連しているかで、研究結果が現実に当てはめられるかが◦発生率が低い事象に対するスクリーニング影響される：例えば、動物や実験室での実験テストの正確性に注意すべきこと：例えばの知見から人間への一般化には限界がある。

10,000 人に 1 人の犯罪者を検出するためのテ◦リスクの認識は感情に影響される：恐れなど

ストが「99 ％正確」つまり「間違いは 1 ％」の感情の対象になるかならないかで、実際のであったとして、10,000 人にテストを実施し確率的リスクよりも過大あるいは過少に感知て犯罪者 1 人を見つけられても、無実の 100されてしまう。

人も「偽陽性」になってしまう。

◦事象が相互に関連していると、発生リスクの◦対照（コントロール）条件の存在が重要。

見積もりは変化する：例えば、「高い潮位」「豪◦ランダム化はバイアスを回避する方法である。

雨」「労働者の欠勤」が互いに独立因子である◦見せかけではなく本当の（対象集団が違ってとして発生リスクを計算した場合に比べて、も成り立つ）再現性を求めるべき。
◦科学者も「人間である」：いろいろな「人間的」それらが相互に関連していると発生リスクははるかに高くなる。

な要素によって科学者が出す結果は影響を受◦データは都合で選り好みできてしまう：「何はける可能性があるため、同じ内容に複数の独言われていないのか」を確かめてみる必要。

立した証拠と再現性がみられるかどうか探す◦極端な結果は誤解のもと：極端な結果は、いことで説得力は増す。
◦統計的有意性は、結論と異なる結果が起きる可能性の低さとして読み取る：よく p<0.01 やろいろな原因が重なって出てくることが多いにもかかわらず、注目している因子だけで起きたと結論してしまいがちで、危険。

p<0.05 というのを科学では統計的有意の基準として使うが、それぞれ、結論と異なる結果

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以上のように、科学も、それによる助言も、学術の動向

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万能ではない。科学的助言はあくまで助言でが、政策立案者および意思決定者が使うべき「真あって、政策を立案する側が問題を検討する実」や分析を提示する（Hutchings and Stenseth

ときに利用できる、一定の信頼性があるガイ2016）状況がその一つである。あるいは、政策ド（National Research Council 2012; 日 本 学 術

側が難しい状況で決断を迫られているときに、会議 2013）といった位置づけのもの、といっ科学者集団で構成する委員会が立てられ、そこた理解が、ふさわしい。この意味では、科学のでの助言の中から、決断に有利になるような材見地から正確な内容を説明しようとすれば、説料が「選択的に」用いられるような状況（Craft

明が長くなったり、限定条件などが付いたりしand Howlett 2012） で あ る。 い ず れ も あ ま り

がちで、科学者以外の意思決定層や一般市民に有 用 と は い え な い（National Research Council

は、長すぎたり混乱させる可能性もある。しか2012; Pielke 2007）。「権力に対して真実を上申し、科学者は知見の内容を誇張してはならないする」パターンから「組織を超えた様々な関係（Gluckman 2014）し、単純化しすぎてもならな者に真実を共有する」パターンへの移行の可能い。

。
性を検討してもよい（Craft and Howlett 2012）
科学的助言における科学側の政策側への関与と「助言」にはどんなパターンがあるか
医療のたとえ話：

して、次にあげる五つのパターンがありうる。
（SAPEA 2019; OECD 2015; Parkhurst 2016）
一つ目のパターンは「啓蒙」である。話題の自分の具合が悪いときには、医者のアドバイトピックについて、最先端の知見を政策側に共ないときに医者にあれこれ健康を保つための二つ目は「方向づけ」である。乗り越えるべ

スはありがたい。しかし自分が必要もしてい方法を言われても、という感覚も、一方ではある。もう少し相互作用的な関係も作れないだろうか。

有するというもの。
き課題とそれに科学として必要と考える将来の行動のビジョンや計画を、政策側がより深く理解する機会を作るというもの。

科学的助言と政策の関係には、様々なパター三つ目は「戦略的計画立案」である。決めらンがありうる。医療での経験を敷衍すると、それた目標や目的を達成するために必要な戦略をれらパターンのうちで極端な一つは、科学側が提供し、同時にその戦略に伴う副作用や不確実言いたいことを政策側にはその時点で興味はな性あるいはあいまいさも明らかにするというもいが伝え（ようとす）るパターンである。いわの。

ゆる陳情的なものもここに含まれよう。もう一四つ目は「統合」である。様々な経緯から得つが、政策側から聞かれたときに科学側が答えられた知識、たとえば、科学によるもの、経験るパターンである。権威あるアドバイザーたちによるもの、逸話的なもの、地域に基づいた固

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若手科学者が考える SDGs と科学的助言

有のもの、これらを一貫したフレームワークや「誠実に橋渡しをする人（honest broker）」というできるかぎり共通の理解に統合しようとすると4 類型である。

いうもの。

「純粋な科学者」は、研究成果の応用や有用五つ目は「知識の共創」である。科学、政治、性は考慮しない、いわゆる「研究に没頭」する企業、そして関係の深い一般の人々から代表を行動パターンである。政策側とは直接関与せず、集めて、ともに、それぞれのセクターからの見論文出版などで知見を蓄積する。政策側で誰か解を合わせた、新しい解決を探る動きを引っ張っがこの知見にアクセスした場合のみ、間接的にていくというものである。

関与が生じる。

これらは互いに反する要素ではなくて、一つ「科学的に審判を下す」パターンは、研究結果の機会に共存することもありうる。これらの要の政策的な応用について考慮していないことは素を念頭に、自らの科学的助言への関与をどの「純粋な科学者」と同様であるが、政策側の質ように改善していけるか、考えていくことは有問に対して既知の研究成果を直接対面で答える意義であろう。

ことに違いがある。このような政策側からの質問内容は、現実には政府委員会などに参画して助言に関係する科学者の在り方
医療のたとえ話：

このパターンは、科学的調査を通じて解決できるような質問だけを扱おうとすることを特徴と健康への被害が心配される事態が国際的に起する。

いか心配だ。対策を話し合うために、政府にに向けた科学の意義に注目する。
「純粋な科学者」

きてしまい、一般人としても被害が身近にな医療専門家が呼び集められている。ある専門家は一つだけ正しい方法を主張しているよう「課題提示型」は、特定の政治的なアジェンダとは違い、政策や政治を通じて自らの利益を促だ。別の専門家は、いくつかの取れる方法の進しようとする集団に連なる。科学は意思決定る対策は、科学の知見から、一つだけに絞られ、政策形成が必要とされる、方向性の定まっ可能性を示しているようだ。政府として取れれるのか？ それともいくつも可能性がありうるのか？ そもそも科学的にだけ決められるのだろうか？

80いる科学者に送られ、その返信が政策側に戻る。に関与しなければならないという考えを受け入ていない課題に、科学者という肩書を通じて、あるいはその専門知識を活用し、何らかの政治的立場の肩を持とうとする。

「科学的助言」に関した科学者の在り方として、四つ目のパターンが「誠実に橋渡しをする」。
「純粋な科四つの分類ができる（Pielke 2007）である。このパターンでは、政策側が取れる可」「科学的に審判を下す人学者（pure scientist）

能性がある選択肢の範囲を、科学の成果を通じ」「課題提示型（issue advocate）」（science arbiter）て明確にし、場合によってはそうした選択肢の学術の動向

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範囲を広げようとする。選択肢を広げることで、響力を持ってきたのが「線形モデル」という型

科学的な知識と科学以外の利害関係者の懸念を、である。基礎研究を重視していれば、そこから統合しようとする。選択肢を狭めるよりは広げ応用研究に進める知見が出て、開発に進み、そようとするところが、「課題提示型」と「誠実なして最終的には社会的利益まで一貫して進む、橋渡し」の違いである。このパターンも、政府という理想型である。この延長上に、何かの科委員会の形を取りうるが、そうした場には課題学的知見の先に政策決定が必要になる、というに関係する様々な分野の専門家を参加させるこ見方が成り立ちうる。他方で、「利害関係者（スとで、視点の多様性を作り出すことができる。

テークホルダー）モデル」というべき型も注目

この 4 類型の一つの背景は、政策にかかわるされつつある。つまり多様な利害関係者が有す意思決定のタイプ（型）認識である。18 世紀以る多様な「社会的必要」と、「科学的知見」は互来の欧米での民主主義の一型として、何らかのいに併存しているので、それらの間にマッチン異なった政策的見解を持つ権威的集団が国内にグが必要という認識である。この型では、科学二つ以上存在し（例えば二大政党）、それらが見の利用側も科学が知見を生み出す際に何らかの解を戦わせると国家にとってよりよい方針が定役割を担うべき、ということと、意思決定に科まってくるはず、という型がある。他方、別の学的知見をどう活用するかを考えるべき、とい型として、政策決定を行う側からの提示案に対う必要が存在する。四つ目の「誠実に橋渡しをし、代替案を示すことで国民が関与する、といする」パターンは、「線形モデル」ではなく「利う民主主義の型も認識されてきている。
「誠実な害関係者モデル」に基づいたものである。

橋渡し」のパターンは、この後者の型に、科学的知見と矛盾しない選択肢を多く供給するという考え方と捉えられる。我が国では意思決定にまとめおいて、ともすると初めから一つの「型」を追以上、科学的助言に関する要素を見てきた。

いがちと思われるが、「多様化の時代」において、内容は主に欧米からの文献を追ってきたが、この複数選択肢の考え方をトレーニングしてい特に科学そのものに近い部分は、科学自体の方くことは有用であろう。また関連して、助言内法は共通だから、日本においても共通である。

容が何らかの勢力や組織等の意向を反映したも解決すべき社会課題と科学技術との関連程度も、のでなく、独立性が担保されることも助言内容そう違うわけではない。これらのことからは、の信頼性のために必要である（Gluckman 2014;

日本でも科学的助言の必要は明らかに存在する。

Government Office for Science UK 2010）。

さらに、日本が、自由と民主主義を価値とし、この 4 類型のもう一つの背景は、科学と社会二大政党型よりは国民参加的スタイルの社会での関係についての型である。これまで大きな影あるとすれば、また、科学技術政策でも「線形学術の動向

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若手科学者が考える SDGs と科学的助言モデル」から「利害関係者モデル」のバランスも増えつつあるとすれば、科学的助言の理想形」パターンにが「誠実な橋渡し（honest broker）あることも同様と考えられる。
違いがあるとすると、その理想に至るための一歩を踏み出し、今後堅実に歩もうとする際に踏まえるべき社会の歴史とコンテクストの違い、ということになろう。これを探る努力をしてまいりたい。それを通じて、我が国でも、社会の「悩み」に、科学からさらに助力を行えるようになっていくことを期待する。

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