特集ゆがむ被曝評価

個人線量測定論文の諸問題―― 批判的レビュー

濱岡 豊

はまおか ゆたか慶應義塾大学商学部（hamaoka@fbc.keio.ac.jp）

福島県では住民に個人線量計を配布し，被曝量導体方式の個人線量計であり，線量率を測定，1を管理することが試みられている。本来，放射線

時間ごとに記録する。本体には表示機能はないが，業務従業者を対象とした線量管理の方法を一般公

読み取り機に差しこむと 1 日分，過去 100 日間

衆に適用することには大きな問題があると考えらの累積線量を表示できる。さらにパソコンにつなれる。しかし，最近の放射線審議会でも「外部被ぐことによって，記録された 1 時間あたりの被

ばくに関係する基準として主に空間線量率から実曝量 100 日×24 時間分を取り出し，グラフに表

効線量を導出している基準」の整理に関連して，示することもできる（Suzuki & Ohguchi 2018）。これを空間線量と個人線量計での測定値を関連付ける研

複数人に装着してもらいデータを収集するので人究が挙げられている（放射線審議会 2019）。本稿では，

数×時間×日数だけのデータポイントが収集されそれらを含む研究について概観し，これらの課題

る。
この線量計は研究だけでなく，自治体が住民にを整理する。

貸し出し，一定期間記録したものを返却，読み取関連研究の概観

った記録を住民に知らせることによって，被曝量が高い時期の行動を反省するという事後的な線量

個人線量計とは＊1

管理にも使われている（Murayama 2018）。

本稿で紹介する研究で用いられているのは，2

こ の 線 量 計 を テ ス ト し た Čemusová et al.

種類の個人線量計である。まず，伊達市（2013）お（2017）＊2は，34 mSv/h という高線量率下での測定

よび Miyazaki & Hayano（2017）では，ガラスバッ

値は実際の 52％ と過小評価となるが，低線量率

ジと呼ばれる線量計が用いられている。これは蛍下では問題ないことを示している。ただし，1 カ

光ガラス素子に放射線が照射されると，蛍光中心

月間の累積線量が同月内の特定の 1 日の線量よが形成されることを利用したものである。形成さりも低くなることもあったなどの問題があり，デれた蛍光中心にレーザー光をあてるとフォトルミ

ータについては必ずしも信頼できないとしている。

ネッセンス現象によって発光することを利用して， また，次節で紹介する伊達市での調査に関しては
例えば 3 カ月間の累積被曝量を事後的に測定す

7 割の住民が装着せずに自宅においたままである

る（斉藤・斉藤 2011）。もう一つは Adachi et al.（2016）， という報道もある＊3。後述するように，記録や測Naito et al.（2015, 2016, 2017）などで用いられている
福島原発事故後に電総研と千代田テクノルの共同研究で開発された「D-シャトル」と呼ばれる半定の問題もあることには注意しておきたい。
＊2― こ の 文 献 は 下 記 の ツ イ ー ト か ら 教 え て い た だ い た。
https://twitter.com/PriamalFear/status/850073264948826112＊3―東京新聞「実態とかけ離れる「個人に線量計」調査

7＊1―千代田テクノル “住民用モニタリングサービス D-シャト

割の家庭で屋内に置きっぱなし

本紙が伊達市で実態解明」

ル” 以 下，特 に 明 示 し な い 場 合，URL は 2019/1/28 access。

（http://genpatsu.tokyo-np.co.jp/page/detail/98

http://www.c-technol.co.jp/cms/wp-content/uploads/2014/04/

cess）。ただし，18 世帯 48 人への調査であることには注意が

doc_monitoring_2_160624.pdf.

必要である。

個人線量測定論文の諸問題

2019/1/31 ac-

科学

0341

利害関係の申告はされていないが，著者の一人の関連研究

個人線量計を使って行われた関連研究を表 1

Niwa（丹羽）氏は電事連から放射線影響協会経由でにまとめる。以下では，その概要と課題を解説す

11 年間旅費を支給されてきたことが WHO の福る。

島報告書（WHO 2013）に記されている＊5。分析だけ（1）Adachi et al.（2016）の高校間比較

でなく，研究倫理にも問題がある。

福島県内，国内および欧州の高校生を中心とし（2）Tsubokura et al.（2018）の市役所職員間比較て個人線量計で測定した線量率（もしくはそれを累積

Adachi et al. は福島県内と国内，海外の高校生

した被曝量）を比較したものである。計測に参加しを対象として測定したが，この研究は成人に対した高校生など 200 名以上が著者となっているが，て同様の調査を行った。福島県については，南相

後で紹介する論文の共著者である Hayano（早野）氏

馬市，県外については Adachi et al. と同様にバッが correspondence author と な っ て い る。2 週 間

クグラウンドが高いとされる福山市，南砺市，多測定された個人線量率を高校別に集計することに

治見市を選んだ。そして，比較的属性が類似してよって，各高校（地域）間での差はないとしている。

いるとして，各市の職員 25 名ずつを選んだ。南ただし，福島県については避難地区外の線量が高相馬市については，旧避難地区，そうでない地区

くない地域，逆に国内ではバックグラウンドの高に居住している者を選び，他の市については各市

い地域から高校を選んでいる。フランス，ポーラの地理的に分散するように選んだとしている。まンドでは自発的な参加校を選ぶ一方で，チェルノ

た，遮蔽効果を統一するために，自宅はいずれもブイリ事故の影響を受けたベラルーシを含めるな

木 造 で あ る 者 と し た。Adachi et al. 同 様，2017

ど，学校の選択が恣意的である。参加する高校生

年 5 月 29 日からの 2 週間，D-シャトルを装着さらを選択する際も，主に自発的な参加を求めておせ，行動を記録してもらった。

り，各地域の代表ともいえない。さらに，同一人

4 市の平均線量を z 検定によっても比較してい物から複数回測定した値であることを無視して集るが，個人から繰り返し測定したデータであるこ

計されており，箱ひげ図を描いただけで検定もしとを考慮し，回帰分析の切片がランダムに変動すていないにもかかわらず，有意差はないとしているというランダム効果モデルで推定した。この結る 。平均値の差の検定をしようにも，平均値や果，多治見市と南相馬市，多治見市と南砺市には分散も表示されていない。このように，統計的な有意差があり，いずれも多治見市の線量が有意に手続きをまったく無視している。この他，福島県

低いことを示した。また，行動と市町村の交互作

では例えば屋外での行動を避けるといった防護的用を導入することによって，各市ごとに行動＝遮な行動を行っている可能性もあるが考慮されてい蔽条件を比較した。これによって，南相馬市と福ない。

山市では自宅よりも仕事場（work place）の方が個人＊4

図 1 に同論文に記されている空間線量率を横

線量率は有意に低いが，南砺市は逆に仕事場の方

軸，個人線量率の測定値（中央値など）を縦軸に示す。

が自宅よりも有意に高く，多治見市では有意差が中央値であるため注意が必要だが，右上がりの関ないことなどを示している。このように，南相馬係があり空間線量の高い福島県内の地域（高校）は市は多治見市よりも「統計的に有意」に個人線量高くなっている。実際，中央値を従属変数とした率が低いにもかかわらず，南相馬市における外部回帰分析の傾きの係数は正で有意となった。なお，＊5―“Dr. Niwa. … he has（over the last 11 years）received＊4―“the total external individual dose rates observed for thetravel support from the Radiation Effect Association using

Fukushima high school students involved in this study are notfunds provided by several sources, one of which is the Feder-

significantly different from those in other regions.（Adachi etation of Electric Power Companies（an umbrella association”
al. 2015, p. 63）of electricity companies）.（WHO 2013, p. 120）”0342

KAGAKU

Apr. 2019 Vol.89 No.4

個人線量測定論文の諸問題

科学

0343

対象者

Naito et al（2015）.

Tsubokura et al.
（2018）

・福島県内の住民 26 名（屋外労働者（主に農家）17 名，屋内労働者 7 名，その他 2 名）。
・2013 年 9 月 20 日〜11 月 7 日 の 3〜10 日間。

・D-シャトル
・個人別に集計。
・参加者の職業
・1 時間ごとの位置（GPS）
・1 時間ごとの行動記録（日記）・福島県については南相馬市，県外について ・D-シャトル
は Adachi et al. と同様にバックグラウンドが ・行動記録（日記）高いとされる福山市，南砺市，多治見市を選んだ。
・比較的属性が類似しているとして，各市の職員 25 名ずつを選んだ。
・南相馬市については，旧避難地区，そうでない地区に居住している者を選び，他の市については各市の地理的に分散するように選んだ。
・2017 年 5 月 29 日〜6 月 11 日
・33,600 データポイント・2014 年 6 月の 2 週間。海外は 2014 年 10月以降の 2 週間程度。
・7 万 0879 データポイント。

リート）も多様となるように配慮した。

を募った（計 216 名。教員を含む）。

・個人別に集計した値を用いて単回帰分析。
〈H*(10)〉（R 2=0.70）〈Hp(10)〉=0.19×

南砺市 0.012 （0.010 to 0.014） 10.001
多治見市 0.001 （-0.002 to 0.003） 0.481

仕事場と自宅での個人線量率の差（nSv/h）（95％ 信頼区間信頼区間） P 値
南相馬市 -0.019 （-0.022 to -0.017） 10.001
福山市 -0.017 （-0.019 to -0.015） 10.001

・各都市での遮蔽効果の比較

南砺市 vs 南相馬市 0.001 （-0.009 to 0.010） 1.000
福山市 vs 南相馬市 -0.005 （-0.015 to 0.004） 0.829
多治見市 vs 南相馬市 -0.010 （-0.020 to -0.001） 10.05
福山市 vs 南砺市 -0.006 （-0.016 to 0.004） 0.585
多治見市 vs 南砺市 -0.011 （-0.021 to -0.001） 10.05
多治見市 vs 福山市 -0.005 （-0.015 to 0.005） 1.000

・都市間での比較
個人線量率の差（nSv/h）（95％ 信頼区間） P 値

ランドについては参加を希望した高校。ベラルーシについては，チェルノブイリの影響を受けたゴメリ地区 2 校（うち 1 校の空間線量は 0.5 nSv/h）を含めている。

・2 週間程度の累積被曝量を年間被曝量に換算して同様に紹介。
・福島県内は，避難地区を除く地域，福島県外については自然バッ

スは地域別，ポーランド，ベラルーシは複数高校をまとめて記述統計を紹介しており，集計に一貫性がない。
・検定はしていないが，有意には異ならないと解説。

・バックグラウンドの調整はしていない。
・人×時間数だけのデータポイントがあるが，それらを独立とみなして，国内は高校，海外は国別に箱ひげ図を描く。ただし，フラン

分析方法と結果（モデルの適合度），課題

・福島県内の高校生を選ぶ際は，なるべく地
域的に分散し，住居のタイプ（木造，コンク

・個人から複数回測定されたことを考慮したランダム効果モ
デルで推定。

・個人線量率を高校
別に集計

分析単位等

クグラウンドの高い地域から高校を意図的に選択。フランス，ポー・D-シャトル
・行動記録（日記）

個人線量率の測定方法，他に測定した変数

4 校 0.06〜0.10）。
・各高校から，それぞれ 10 名程度の参加者

0.0907，多 治 見 0.109，恵 那 0.127，神 奈 川
0.036），ヨ ー ロ ッ パ（ポ ー ラ ン ド 8 校 0.7〜
0.8，ベラルーシ 2 校 0.11 と 0.51，フランス

福 島 0.36，安 達 0.38，田 村 0.30，会 津 ＜0.10，いわき 0.13，安積 0.24），福島県外の6 高 校（※ 福 山 0.127 ， 灘 0.0543 ， 奈 良

Adachi et al（2016）.
・福島県内の 6 高校（数字は空間線量 nSv/h:

表 1―個人線量計測定研究の概要

0344

KAGAKU

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Nomura et al.
（2015）

・飯舘村の住民 38 名
・2015 年 9 月〜11 月の 5〜14 日間。
・1 万 0366 データポイント

Naito et al（2017）
.

同上

同上

・上と同様に分析
・自宅（Home）（R 2=0.80, N=30）=0.15〈H *(10)Home〉〈Hp(10)Home〉
・屋外（Outdoor）（R 2=0.230, N=32）〈Hp(10)Outdoor〉=0.18〈H *(10)Outdoor〉=0.032 + 0.395〈Hp(10)Outdoor〉〈H *(10)Outdoor〉(1.53) (11.88)***

・うち自宅（Home）（R 2=0.351, N=142）=0.076 + 0.118〈H *(10)Home〉〈Hp(10)Home〉(9.30)*** (8.70)***
・うち屋外（Outdoor）（R 2=0.547, N=119）「屋外」での分析からは除外されるのでサンプルサイズが異なる。
・全体（R 2=0.441, N=142）〈Hp(10)〉=0.065 + 0.172〈H *(10)〉(6.72)*** (10.51)***

れていない。
・下記は筆者による再分析の結果。屋外での行動時間が 0 の者は・上と同様の分析を全サンプル，自宅，屋外でのサンプルに限定し推定。それぞれ（個人平均）
個人線量率は（個人平均）空間線量率の18％，14％，36％ となったとあるが，パラメータや R 2 は明示さ

1068 名，中学生 371 名，高校生 198 名。
・「測定期間中に 1 日中，線量計を身につけていた」と回答したのは 119 名（7.3％）。

0.80）。
+Rbk 年齢，性別など*
log〈3 カ月累積 H（10）〉〜b〈p1 H（10）Home〉
推定値を用いて，装着していない 1518 名の線量を推定。実測値と比較。差の有無を検定。通学中については，測定値の方が予測値よりも有意に高い（予測値は過小評価）であることを示したが，全体としては有意差がないとしている。

・南相馬市の小中高校生 1956 名。
・ガ ラ ス バ ッ ジ GD-450（千 代 ・個人レベルのデー ・分析 1：個人線量計装着状況の規定要因の分析
・2012 年 9 月 1 日〜11 月 30 日 の 3 カ 月 間，田テクノル）
タを用いて分析。
装着したか否かを学校のレベル（小，中，高），性別，居住地域
ガラスバッジを装着してもらい累積個人線量 ・線量計の装着状況，部活への（都市部，郊外），屋外スポーツ部への参加有無，教室での座席位置，を測定。
参加などをアンケートで回答。
自宅での寝室の位置などで説明。
・別途，住所などの基礎的な情報，装着状況 ・航空機モニタリング（2012 年
・分析 2：装着有無による個人線量率の差異の（不十分な）比較などをアンケートで回答してもらう。
6 月，11 月 の 2 回 分 か ら 測 定装着していると回答した 119 名のデータから，次式を推定。バ・住所などの基礎情報が得られない者を除い 期間の線量を内挿）
ックグラウンドを差し引くとマイナスになることなもある打ち切り
た 1637 名を分析対象とした内訳は，小学生
データであることを考慮してトービット回帰で分析（疑似 R 2=

同上
・10 次 航 空 機 モ ニ タ リ ン グ（2015 年 9 月 12 日〜11 月 4日）

・福島県内の住民 142 名（フルタイムの農家 同上
70 名，パートタイムの農家 8 名，オフィス
ワーカー 35 名，主婦 6 名，自営業 6 名，不明 17 名。
・2013 年 9 月〜2015 年 3 月の 3〜14 日間。
・2 万 9550 データポイント。

Naito et al（2016）.

・7 次 航 空 機 モ ニ タ リ ン グ（2013 年 8 月 27 日〜9 月 28日）

個人線量測定論文の諸問題

科学

0345

ランダムサンプリング）

月〜2013 年 7 月）伊 達 市 一 斉
放射線量測定値 4 回分および大字単位の測定ポイントの平均値。

4 回測定）
・地区別集計したので 36 地区。

・地区（大字）別に集計・ガラスバッジ
・論文には明確な説
・（※※）世帯番号，住所，除染 明はないが，個人別
エリア区分，ガラスバッジ測定 に集計したものと思
結果，除染開始日および終了日，われる。
WBC 検査日および測定結果
・各時期に対応する 4〜9 次航空機モニタリング調査の結果

・ 第 4 回〜 第 7 回（2012 年 7・2012 年 7 月〜2013 年 6 月（3 カ 月 ご と に・伊達市の住民 5 万 2783 名（全市民のうち， ・ガラスバッジ
1 年間継続して測定した人）
・住所，年齢Miyazaki & Hayano ・伊達市の住民（2017a）
・2011 年 9 月〜11 月 8989 名（0〜15 歳，
妊婦，特定地域）・2012 年 4 月〜6 月 9304 名（同上）・2012 年 10 月〜2013 年 6 月 5 万 9056
名（全市民）
・2013 年 7 月〜9 月 2 万 4278 名（0〜15歳，妊婦，地区 A, B 全員および地区 C から

伊達市（2013）

予測値

測定値/予測値

値は影響される。

・同じ方が複数回参加しているが，どのように平均化したのか説明がない。
・バックグラウンドを差し引いているため，その値によって上記の・次式のように（個人平均）
個人線量率 /（個人平均）空間線量率を個人別に算出。それを平均化した指標を算出。
〈c〉=0.15±0.03 という値を表示している。ただし，!0.03 の説明がない。
=
・〈c〉《Hp(10)〉〈/ H *(10)》=0.023 + 0.211《Hp(10)60-》《Hg*(10)60-》(2.78)*** (14.18)***=0.035 + 0.109《Hp(10)-15》《Hg*(10)-15》(4.32)*** (7.52)***
・60 歳以上（R 2=0.856）

グラフ中に回帰直線は示されているが係数，R 2 とも示されていない。
・他の研究と統一するため，累積線量を時間あたりに換算して回帰分析を行った。
・全体（R 2=0.851）《Hp(10)》=0.024 + 0.196《Hg*(10)》(3.04)*** (13.95)***・0〜15 歳（R 2=0.624）

・空間線量から 1 年間の予測被曝量を計算。
地区別の平均被曝量，地区別の空間線量からの平均値間で回帰分
析・本来行うべきである，装着者と非装着者の累積線量の実測値の比較がされていない。また，装着者の累積線量の記述統計，トービッ
ト回帰の推定値なども表示されていない。

有意水準は t 検定の結果 :***：1％ 水準で有意，**：5％ 水準で有意，*：10％ 水準で有意

全体
通学中
学校
自宅
屋外
就寝時 0.33（0.11） 0.33
（0.09） 0.99
（0.35）
括弧内は標準偏差。測定値，予測値の単位は mSv。

（有意水準）
0.33（0.11） 0.33
（0.09） 0.99
（0.35）**
0.37（0.14） 0.32
（0.07） 1.13
（0.43）
0.32（0.10） 0.33
（0.09） 0.98
（0.31）
0.33（0.11） 0.33
（0.09） 0.99
（0.34）*
0.32（0.10） 0.33
（0.09） 0.97
（0.33）

測定値

0346

KAGAKU

Apr. 2019 Vol.89 No.4

Naito et al（2016）.
データの再分析

C ：<1

・集計せず，そのまま用いる。

+b14dその他 3) H *(10)的な推定値。
Hp(10)=b0+b01d自宅+b02d自宅以外の屋内+b03d交通機関+b04dその他 3+(b10+b11d自宅+b12d自宅以外の屋内+b13d交通機関

・パネルデータと考えて，個人ダミーによる固定効果モデルで推定。
遮蔽状況ダミーを切片，傾きに導入することによって，空間線量率-個人線量率の換算係数とあわせて減衰に関する係数も推定。
（R 2=0.508, N=28,035）
・屋外での空間線量率-個人線量率の換算係数の推定値 b10 は 0.393（t=74.6）。ただし，本文にあるように測定が疑わしいために暫定（※）
Adachi et al（2016）.
では福島県外については数字が明示されず地図の色で示されている（Fig. 2）。矢印が示す高いほうの線量カテゴリの上限を採用した。最大線量カテゴリについては 0.127とした。
（※※）Miyazaki & Hayano（2017a）には説明がない。この記述は黒川・島（2019）にもとづく。

**：5％ 水準で有意 *：10％ 水準で有意。推定値の下の（ ）内は t 値。下線がある数式は筆者による再推定結果。
数式中の記号は次の通り。ただし，〈 〉
は個人平均，《 》は地区平均を意味する。空間線量に関しては，伊達市（2013）のみ地上からの測定であり添え字 g をつける。その他，表中では必要に応じて添え字を付けた。Adachi et al（2016）.
，および本研究以外はバックグランドを調整している。
（個人平均）個人線量率;〈H *(10)〉（個人平均）空間線量率;《Hp(10)》（地区平均）個人線量率;《Hg*(10)》（個人平均）空間線量率
Hp(10): 個人線量率; H *(10)：空間線量率;〈Hp(10)〉注）***：1％ 水準で有意

濱岡（分析留保中）

・地区区分は空間線量にもとづく
A ：>3.5 n Sv/h B ：1〜3.5 n Sv/hnSv/h・2013 年 10 月〜12 月 2 万 4182 名（同上）・2014 年 7 月〜9 月 2 万 1080 名（同上）

安達
会津

福島

ベラルーシ

いわき
福山

恵那

多治見

田村

安積

仏:Poitiers
奈良

ポーランド

灘
仏:Boulogne

神奈川

仏:Bastia

0.14
0.12
0.10
0.08
0.06

個人線量率(μSv/h)

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

空間線量率(μSv/h)
図 1―Adachi et al（2016）.
の測定結果
横軸は同論文に記されている各地域の空間線量（表 1 参照）。縦軸の矩形の下部，上部はそれぞれ 25，75 パーセンタイル（同論文
Tab. 2）。菱形は中央値。右上がりの直線は次式の回帰直線の推定結果。傾きの係数の t 値=2.40，5％ 水準で有意。R2=0.275。
個人線量率（中央値）= 0.072+0.064×空間線量率

線量は，他の市と comparable であるとしている。

かにすることを目的とした研究であり，参加者にこの論文も Adachi et al. 同様，各地区からの代

個人線量計とあわせて GPS も装着，さらに 1 時

表性のあるサンプルではないこと，また，比較的間ごとの行動を日記として記録してもらうことに線量が高いことから選んだ多治見市よりも南相馬

よって，個人レベルで 1 時間ごとの航空機モニ

市の方が個人線量率が有意に高かったにもかかわ

タリングによる空間線量，個人線量，遮蔽状況（自らず，上述のようなまとめをすることには疑問を

宅，屋外などどこにいたか）を収集している。ただし，感じざるを得ない。

分析の際は，それぞれ個人別に平均値を算出し，分析に関しては本稿でレビューする論文の中で次式のように（個人平均）個人線量率
〈H（
〉と（個人
p 10）

は唯一，個人 × 時間レベルのデータをそのまま

平均）
空間線量率〈H （10）〉との関係を単回帰分析

用いて分析しているが，モデルのあてはまりに関の傾きのパラメータ b1 として推定している＊6。

する情報はまったく与えられていない。繰り返し
データを分析するモデルとしては，ここで用いら＊（個人平均）個人線量率 =b0+b（個人平均）
空間線量率1

れたランダム効果モデル以外に，個人別に定数と行動記録では，どのような場所にいたかを回答して推定する固定効果モデル，傾きの係数がランさせており（自宅，自宅以外の屋内，屋外，交通機関，そのダムに変動するランダム係数モデルなどもある。

他），自宅，屋外にいた時点でのデータに限定しそれらとのモデルのあてはまりの比較をすべきでて同様に分析することによって，遮蔽効果も考慮あろう。

している。表 1 にあるように 0.2 前後の値が報告（3）
Naito et al.（2015, 2016, 2017）の 空 間-個 人 線 量率の個人レベル分析

これらは空間線量率と個人線量率の関係を明ら＊6―切片 b0=0 とした研究もある可能性があるが，そのこと自体，検定すべきであるため，本稿ではすべて切片を加えた定式化とする。

個人線量測定論文の諸問題

科学

0347

1.0
0.0

0.5

個人線量率（nSv/h）

1.0
0.5
0.0

（個人平均）個人線量率（nSv/h）

1.5（b）生データ（N＝28035）

1.5（a）個人平均（N＝142）

0.0

0.5

1.0

1.5

（個人平均）空間線量率（nSv/h）

2.0

0.0

0.5

1.0

1.5

空間線量率（nSv/h）2.0

図 2―Naito et al（2016）.
データの散布図と回帰直線，予測区間

3 本のうち中心の直線が回帰直線。上下は 95％ 予測区間。いずれも個人線量率を空間線量率で説明した結果。

されている。

0.172 で 1％ 水準で有意（t=10.51）だが，モデルのこの研究については，表 1 にあるように比較

あ て は ま り の よ さ を 示 す R2 は 0.441 に 過 ぎ な

的サンプルサイズ（参加者数）が小さいこと，参加者

い＊9。つまり，元のデータがもっている情報のに代表性がないこと，さらに分析についても，1

44.1％ しか説明できていないのである。自宅に時間ごとのデータを収集したにもかかわらず，個限定すると変換係数は 0.118 となったが，R2 は人別に集計してしまっているといった問題がある。 0.351 とさらに低下した。

Naito et al.（2016）はデータを公開しているので＊7，

参考までに，図 2（b）には全データの散布図と彼らと同様，個人別に平均化した値と，生のデー

予測区間，つまり新たにサンプルを収集したとき

タをプロットしてみた（図 2）。右側の生データとに予測される分布範囲をプロットした。予測区間

比べて，集計によってデータの変動が小さくなっは幅広く分布していることがわかる。このように，ており情報が失われていることがわかる。

あてはまりがよいとはいえないモデルの推定結果

彼らは全データだけでなく，自宅，屋外にいたの利用には注意すべきである。

時間に限定して同様に回帰分析し，「それぞれ個
人線量率は空間線量率の 18％，14％，36％ となった」としているが，この論文にはパラメータの値や検定結果，R2 などが示されていない。彼らの公開データを用いて個人別に集計して推定してみ た（表 1 参 照）＊8。例 え ば 全 デ ー タ だ と 係 数 はhttps://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.
pone.0158879◦データセット S1：参加者の属性と測定に参加した時間数。
◦データセット S2：参加者の個人線量計で測定された 1 時間ごとの線量率（29,550 レコード）◦データセット S3：S2 に航空機モニタリングで測定された空間線量と日記で記入された場所の記録をマージしたものであり，
S2 のうち，日記データが得られなかった時点のデータ（1,515＊7―下記から公開されている。https://journals.plos.org/plo

レコード）を除外したもの（28,035 レコード）。

sone/article?id=10.1371/journal.pone.0158879＊9―R2 よりも用いた変数の数も考慮した修正 R2 のほうが適＊8―彼らは 3 つの匿名化データセットを公開している。以下

切であるが，ここで紹介する研究は単回帰分析を行っているのではデーセット S3 を用いて分析する。

で，R2 にもとづいて議論する。

0348

KAGAKU

Apr. 2019 Vol.89 No.4

なお，3 つの研究の中では，Naito et al.（2016）が定するか，実測値に影響する空間線量率や他の要

142 名とサンプルサイズはもっとも大きいにもか因も含めた次式のような回帰分析を行うべきであ

かわらず，放射線審議会（2019）では，38 名を対象る。

とした Naito et al.（2017）が紹介されている。理由

ガラスバッジ累積線量（測定値）=

は不明だが，新しいというだけではなく，必要な

b1 ガラスバッジ装着有無

統計量などの情報が与えられていないためなのか+b〈+Rbk 年齢，性別など
2 H *(10)Home〉

も し れ な い。本 誌 で も 牧 野（2019）が Naito et al.

このように，この研究は本来行うべき分析をし（2017）について，航空機モニタリングには分解能ていない。平均値，標準偏差が示されていれば，がないことを指摘している。

読者が t 検定を行うこともできるが，この論文に（4）
Nomura et al.（2015）の線量計装着状況の分析

は線量計を装着していた者の平均累積線量という本稿で紹介する論文は，個人線量計がきちんと重要な記述統計が示されていないため不可能であ装着されていることが暗黙の前提となっているが，る。また，分析に際して，住所などの情報が得らはじめに紹介した記事のように，必ずしもそうでれなかった 319 名を無造作に除外している。個はないという指摘もある。Nomura et al.（2015）は，

人線量率のデータは得られているはずであり，分線量計をきちんと装着したか否かによって線量計

析から除外する前に，基礎データが得られた者と，の測定値が影響されるかを検討しようとした研究

そうでない者の比較はしておくべきであろう。まである。南相馬市の小中高生に個人線量計（ガラスた，推定されたモデルからの推定値は，不装着者

バッジ）を装着してもらい，3 カ月間の累積線量をについては，学校での被曝量が有意に過小評価と測定した。「測定期間中，1 日中装着していたか」なっている（と本文でも記述している）にもかかわらず，を回答してもらったところ 119 名（有効回答者の 7％）

not clinically significant と断定していることにものみが装着していたと回答した。この他，性別，疑問を感じる。

部活の状況，教室での座席位置，自宅の寝室の状（5）伊 達 市（2013）の空 間-個人線量率の地区レベル

況などを回答してもらい，装着していたかいない

分析分析

かの分析を行った。さらに，装着ありの者 119

放射線審議会（2019）では，行政文書「除染・復名のデータを用いて，次式を推定した。

log〈3 カ月累積 Hp(10)〉=（復興の加速化に向けた国と 4 市の取組 中間報告」
興庁・他 2014）からの引用として相馬市と伊達市のb〈+Rbk 年齢，性別など
2 H *(10)Home〉

調査，分析結果が紹介されている。ここでは伊達

その推定値を用いて，装着していない 1518 名市（2013）について解説する。これは，2012 年 7 月の累積線量を予測し，実測値と比較した。この結からの 1 年間，伊達市民にガラスバッジを装着

果，通学中については，測定値 0.37 mSv（標準偏差してもらい，個人線量を測定したものである。空=0.14）の方が予測値 0.32 mSv（同 0.07）よりも有意間線量としては，同市内 744 カ所（1 km メッシュ）のに高い，つまり予測値は過小評価であることを示

地表面 1 m を NaI シンチレーション・サーベイ

したが，全体としては有意差がないことを示したメーターで測定した結果を用いた＊10。このよう（0.33 vs 0.33）。

に空間線量率については個人レベルでは測定されここで行われているのは，装着しなかった者の「累積個人線量の実測値」と，装着した者のデー＊10―第 5 回 伊達市一斉放射線量測定マップ（2012 年 11 月 7
日〜9 日実施）

タを用いて「予測した累積線量」の比較である。

「市全域を 1 km メッシュ（市街地は 500 m メッシュ）に分け，装着状況によって累積線量が影響を受けるか否か

メッシュごとに 2 地点を選定・測定し，高い方の値を採用。主を知ることが目的であれば，まずは装着した者とそうでない者の累積線量の実測値の差の有無を検に道路路肩の地表から 1 m の高さで測定。」
https://www.city.fukushima-date.lg.jp/uploaded/attachment/
1047.pdf

個人線量測定論文の諸問題

科学

0349

造住宅内に 16 時間いると仮定し，空間線量から予測される 1 年間の追加被曝量（以下，予測線量）を次式で計算した。
（地区平均）
予測年間追加被曝量（mSv）=（{ 地区平均）空間線量率-バックグラウンド

0.04 nSv/h}×（8 時間+0.4×16 時間）
×365 日/1000
伊達市（2013）では，これら二つの変数に関して
次のように単回帰分析を行い直線を引いている。
（地区平均）
予測年間累積被曝量 =b0+b（地区平均）空間線量率+誤差
これを全体だけでなく，15 歳以下，60 歳以上に限定して分析し，60 歳以上のほうが傾きが大きいことが図示されている。伊達市（2013）には係

0.20
0.10

後者を用いて，屋外に 8 時間，遮蔽係数 0.4 の木（地区平均）
個人線量率（μSv/h）＊（地区平均）（nSv/h）を算出した。
空間線量率《Ha （10）》○: 全年齢△:0〜15 歳＋:60 歳以上

0.00の大字別に集計し，（地区平均）個人累積線量（mSv），

0.30ていないため，個人線量および空間線量率を市内

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

（地区平均）空間線量率（μSv/h）

図 3―伊達市における（地区平均）空間線量率と（地区平均）個

人線量率と回帰直線
出所）伊達市（2013）のデータより作成。同資料では個人線量は

1 年間の累積量（mSv）が掲載されているが，それに 1000/（365×24）を乗じて算出した。
実線は全年齢，破線は 0〜15 歳，点線は 60 歳以上の回帰直線（N=36 地区）。推定結果は表 1 を参照のこと。実線を挟む二つの平行な一点鎖線は全年齢の回帰直線の 95％ 予測区間。
空間線量率は他の研究（航空機モニタリング）と異なり，地上での測定値。

数などの数値は一切表示されていないが，直線関係があり（図 3 参照），かつ，予測線量よりも実測値

帰分析を行った。全体のデータを用いた，傾きののほうが小さいことが示されている。このことか

パラメータ 0.196（t=13.95）と 1％ 水準で有意とな

ら，この行政資料は次のように述べている。

り，R2 も 0.851 と 高 く な っ た。さ ら に，0～15「空間線量率の平均値が 0.23 nSv/h を超える

歳に限定すると，傾きのパラメータは 0.109 とな

地域においても，当該地域に住む住民の平均

ったが，R2 は 0.624 に低下している。特性の異的な年間追加被ばく線量が 1 mSv を超えななるサブサンプルに分けて分析すると，それらをい場合が見られる。この結果は，「1 時間当混ぜて分析した場合よりもあてはまりは改善する

たり 0.23 nSv/h である地点で生活する人（たことが多いが，そうはなっていない。年齢以外にだし，屋外に 8 時間，屋内に 16 時間滞在，も注目して分析する必要がある。

屋内では遮へい率が 0.4 と仮定）の年間追加

ただし，ここでの分析は Naito et al. の分析よ

被ばく線量が 1 mSv となる」という仮定にりも集計度の高い「地区平均」レベルでの分析結基づく推計（図 6）よりも，実際に測定される果であり，この結果を個人レベルにあてはめるこ

個人の被ばく線量が低くなりうることを表しとは不適切である。このことは，この行政資料で（復興庁・他 2014，p. 8）ている。」

も自覚している。

図 3 には，伊達市（2013）のデータから全体，0～「一方で，生活パターンによっては，上述の15 歳，60 歳以上の散布図を描いた。ただし，伊

推計値よりも個人被ばく線量が高くなる人も達市では縦軸を累積線量としたが，本稿で紹介す一部存在しうることには注意が必要である。

る他の研究とあわせるために，これを観測期間（24また，ここで用いている空間線量率は，個人

時間×365 日）
で除して（地区平均）個人線量率
《H（
》
p 10）

の住宅が位置する地域の平均的な空間線量率とした。

であり，平均的な空間線量率と個人被ばく線

同資料では推定結果が示されていないため，回0350

KAGAKU

Apr. 2019 Vol.89 No.4

量を結びつけることについても十分に注意が（復興庁・他 2014，p. 9）必要である。」

量率〉=《H（/ H＊（10）》
〉
〈
p 10）

なお，「上述の推計値よりも個人被ばく線量が高くなる人」が一部しか存在しないのかを明らか

この値が 0.15，つまり，個人線量率は空間線にするには，個人レベルで分析をする必要がある

量率の 15％ に過ぎないとしている。著者の一人ことはいうまでもない。この意味でも地区別に集の宮崎氏は，これを踏まえて次のように述べてい計することには問題がある。

る。

（6）
Miyazaki & Hayano（2017a）の空間-個人線量「ガラスバッジの線量は，住む場所の航空機率の個人レベル分析

モニタリング調査による空間線量率に良く比この論文は，当初は前述の放射線審議会の資料

例し，その比例係数はおおよそ 0.15 倍でしにも引用されていたが，研究へのデータ使用に同た。式で表すと，「ガラスバッジの線量（1 時

意していない者のデータも含んでいることなどが間あたりに換算）=0.15×航空機モニタリン

指摘され，掲載誌 Journal of Radiation Protection

グ調査による空間線量率」となります。〔中でも Concern が明示されているとして削除さ略〕
実際の測定結果にもとづく解析によってれた。なお，この論文での推定値を前提に長期的得 ら れ た 比 例 係 数 0.15 は，環 境 省 が 2011

な 累 積 被 曝 量 を 評 価 し た Miyazaki & Hayano

年に採用した空間線量率から実効線量への換（2017b）に つ い て は，Comment レ タ ー（Kurokawa

算係数 0.6（「実効線量=0.6×空間線量」で示＊112018）が投稿されたことをきっかけに，計算上のされます）
が，結果的に 4 倍ほど安全側に立誤りが見つかったこともあり，同誌ページには，（宮 崎
つ 係 数 で あ っ た こ と を 示 し ま し た。
」

さらに注意が必要と注記されている＊12。この論2017）

文に関する，倫理的な問題については，本誌に掲

航空機モニタリングは文字通り上空から測定さ載された黒川・島（2019），技術的な問題についてれた線量を＊13直径約 300 m から 1500 m の円内

は黒川（2019）で詳述されているので参照されたい。

の地上 1 m での空間内で平均化したものであり，

これは前述の伊達市（2013）で用いたデータの他

伊達市（2013）の放射線モニタリング同様，個人のに，その前後に行われた調査結果も含めて分析し値として用いることには注意が必要である。前述

た研究である。ただし，空間線量については，同の行政文書では，平均を個人にあてはめるべきで時期に行われた航空機モニタリングでのグリッドはないことを指摘しているが，同氏は，そのこと

空間線量を参加者の住所とマッチングしている。

を理解していないようである。この研究について

そして，個人別に（個人平均）個人線量率〈H（〉と， は，さらに次のような問題がある。
p 10）＊（個人平均）
空間線量率〈H （10）〉を算出し，これらの比の平均を算出している。

/ 個人平均）空間線〈c〉=〈（個人平均）個人線量率（＊11―“We are issuing an Expression of Concern to raiseawareness of a potential problem in this article”

⿠説明や記述統計の不足

平均個人線量率に対する空間グリッド線量率比=0.15±0.03 という値を計算した結果として〈c〉を表示している。前者については，平均だと考え（http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6498/37/1/1
2019/1/31

access）＊13―「文部科学省及び米国エネルギー省航空機による航空機＊12―“In addition, this Expression of Concern highlights that

モニタリングの測定結果について」（2011 年 5 月 6 日）より

the article, referenced herein, contains a methodological mis-

「福島第一原子力発電所から 80 km の範囲内において，地表面

calculation underpinning the reported results. The miscalcula-から 1 m の高さの空間線量率，及び地表面への放射性物質のtion may affect the main conclusions of the article. The publi-

蓄積状況を確認」「高感度で大型の放射線検出器を搭載し，地

cation record will be corrected as soon as possible.”

上に蓄積した放射性物質からのガンマ線を広範囲かつ迅速に測（http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6498/aa6094

定する手法」（http://radioactivity.nsr.go.jp/ja/contents/4000/

2019/1/31

3710/24/1305820_20110506.pdf

access）

2019/1/29

access）

個人線量測定論文の諸問題

科学

0351

図 4―
（個人平均）空間グリッド線量率と（個人平均）個人線量率
出所）Miyazaki & Hayano（2017a）Fig 4 d）

られるが＊14，後者については説明がない。一般のように，二つの変数の関係を箱ひげ図で示して的には信頼区間だと思われるが，標準偏差やサンいるが，実際にどのように分布しているのかも不

プルサイズ，信頼区間のパーセント点なども示さ明である。まずは図 2 のように散布図として示れておらず判断のしようがない。

すべきである。このように説明や記述統計など必〈c〉の平均値を算出するために何サンプル用い須の情報が示されていない。

られたのかがわかれば，どのような演算をしたのかある程度，推察できるが，それすらも示されて

⿠安易なはずれ値削除

いない。また，表 1 にあるように，この研究で

図 4 にある箱ひげ図の「ひげ」は 1 パーセン

は 6 回分の調査結果を利用しているようであり，

タイル，99 パーセンタイル点を示すが，それよ

同一人物が複数回参加したと考えられる。個人平

りも外にある値を「はずれ値」として除外してい均線量率を算出する際に，同一個人が複数回参加る。このグラフにみられるように箱の下部よりもした場合，通算しているのか，それとも別カウン

上部にはずれ値は多く分布しており，それらを安トしているのかは重要な情報だが，これも説明さ易に除外することは〈c〉の過小評価につながる。

れていない。個人線量率などの記述統計，ヒスト

この論文の著者は，D-シャトルでのはずれ値にグラムも記されておらず，基礎的な情報がまった

ついて，別稿で次のように禁欲的に述べている。

く与えられていない。また，この研究では，図 4

はずれ値を安易に除くことは研究不正にもつながり，避けるべきである。

＊14―なお，論文には平均値と明記されているが，中央値であ「電気的ノイズによる異常高値の取扱いにつるとの情報もある早野氏によるツイート。

いて。電子機器のため排除は難しいが，D-「median です．論文は不明瞭．0.03 は，分布の幅ではなくて，
median の uncertainty（系統誤差）の見積もり」https://twitter.
com/hayano/status/937105091940589568

0352

KAGAKU

Apr. 2019 Vol.89 No.4

シャトルの場合は 1 時間ごとの線量が分かることで，行動履歴と合わない，特定の処理

に起因する，などの理由でエラーを判別する（2016）では遮蔽状況ごとにサンプルを分けて回帰ことができる。ただし，本人と対面せずに分析することによってこれらの変数を不十分なが“見る側の判断” だけで高値を排除すること

ら考慮しているが，この論文では無視されている。

（宮崎・早野 2014）
は避けるべきである。
」

この研究には，「世帯番号，住所，除染エリア区

なお，黒川（2019）で指摘されたように図 4 の箱

分，ガラスバッジ測定結果，除染開始日および終ひげ図で，横軸の空間線量 0.25～0.35 の区切り

了日，WBC 検査日および測定結果」しか提供さに は，各 1500 名，3500 名 が 分 布 し て い る が，れていない（黒川・島 2019）ためだと考えられる。た縦軸方向には箱ひげが表示されておらず，これら

だし，伊達市（2013）では年齢を考慮して分析してがすべてはずれ値扱いされたことになる。同

おり，同市の調査では，期間によっては職業，屋論文に示されている他の期間で，同区間ではこの外行動時間数（1 日あたりの平均），屋外での主な行動

ようなことは生じておらず，このようなことが生内容も回答されている（伊達市 2014）＊17。これらのじることは直感的にもあり得ない。

変数や年齢，性別，さらには公開情報である地域＊15

メッシュでの土地利用状況などを考慮した研究計⿠他の要因を考慮せず，妥当性も評価できない分画を立案し，データ提供も受けた上で分析すべき析

だったろう。
図 4 にみられるように，他の研究同様，空間

さらに，〈c〉
を単純に計算するだけで，回帰分線量率-個人線量率の変換係数は，これら変数間

析の R2 のようにモデルのあてはまりを評価するの直線の傾きのパラメータとして推定することが仕組みもない。回帰分析による変換係数の推定に自然な方法である。しかし，この研究では統計モ

は，バックグラウンドに依存しないこと，複数の=デルを用いず，前述の〈c〉〈（個人平均）個人線量率

要因を同時に考慮できること，さらにはモデルの＊（/ 個人平均）空間線量率〉=《H（/ H （10）》とい
〉
〈
p 10）

あてはまりなどの妥当性を評価できるというメリう単純な割り算式を用いている。これには次のよットがある。それを用いていないことは，この研うな問題がある。

究の分析上の最も大きな問題である。

まず，これを計算する際には分子の（個人平均）個

なお，100 人程度の成人を対象とした Naito et

人線量率〈H（〉からバックグラウンドとして
p 10）

al.（2016）でもモデルのあてはまりを示す R2 は 0.4

0.54 mSv/h を差し引いているが，〈c〉は，この値程度であった。この研究では全年齢，5 万人を対に完全に依存してしまう。回帰分析であれば，説象としており，同様の方法を適用すると，R2 は

明変数，被説明変数それぞれに定数項を加減算しさらに低くなると考えられる。数値のみでなく，ても傾きのパラメータの推定値は変わらない

それの確からしさを含めて評価すべきである。

＊16。

さ ら に，伊 達 市（2013）で は 年 齢，Naito et al.

個人線量測定研究の問題点＊15―この問題は黒川眞一 KEK 名誉教授にメーリングリスト
で教えていただいた。これを含めて同論文 Fig. 4 では 3 カ所
で同じことが生じている。

ここまで，各研究について批判的に検討してき＊16―回帰モデル y=b0+b1x の傾きの係数 b1 は次式で推定さたが，これらの研究には共通する下記の問題があれる。なお，x，y はそれぞれの観測値（添え字は省略），mx，る。

my はそれぞれの平均値である。x および y に定数を加減算す
ると平均値も同じだけ増減するので平均値との差は影響を受けないことがわかる。なお，本来ならば各地域同一のバックグラ
ウンドではなく，事故前の各地域のバックグラウンドを差し引くべきである。

b1 = !]x-m xg ]y-m yg/!]x-m xg＊17―1 年 間（2012 年 7 月〜2013 年 6 月）継 続 し て 測 定 し，行2

動実態調査の回答があった人，3 万 6721 人の結果が紹介されている。

個人線量測定論文の諸問題

科学

0353

0.0
1.5

0.5

1.0

0.0

0.5

1.0

0.0

0.5

1.0

0.343

0.406

0.123

0.030

-0.284

0.186

0.193

0.038

-0.165-0.016-0.0890.508

1.0

個人線量率(μSv/h)

0.5

0.0
1.5

1.0

0.5

0.0

-0.031

1.5

0.003

0.357

0.429

0.560

-0.644

1.0

0.5

0.0
0.0

0.5

1.0

0.0

0.5

1.0

空間線量率(μSv/h)

0.0

0.5

1.0

図 5―Naito et al（2016）.
参加者の空間線量率-個人線量率の例
公開データに含まれている個人 ID が小さい 18 名についてプロットした。

きだろう。

サンプルの代表性の欠如

Adachi et al.（2016）に典型的にみられるように，これらの研究は，サンプルの代表性についての配分析の前提の確認不足

慮が欠けている。地域の線量率を比較するのであ集計するということは，個人レベル，集計レベ

れば，各地区から代表性のある参加者を選ぶべき

ルでの空間線量率-個人線量率の関係が同一であである。そもそも，福島県内についてはバックグ

ることを暗黙の前提としている。そのことが正しラウンドが低い地域から選び，国内からは高い地

いのかをまずは個人レベルのデータで確認してお域を選んでおり，差がでないように恣意的に選択

く べ き で あ る。図 2-（b）で は Naito et al.（2016）のされている。内藤らの研究も職業別の内訳を見る

すべてのデータポイントの散布図を示したが，こと農家が多くなっており，これも福島の職業分布

れは個人別に 14 日×24 時間分を測定したデータを反映しておらず，そもそも子どもなどは含まれである。このことを明らかにするために，図 5ていない。Tsubokura et al.（2018）は小中高生に限に 18 人分の空間線量率と個人線量率の散布図と定しているが，参加者の大部分は小学生である。

相関係数を示した。右上がりの関係が見られる者

このように，いずれの研究も非確率的サンプリンもいるが，2 行目 3～5 列のように他の者と比べグの一つである，「便宜的サンプリング」によっると線量が低く，かつ変動が極めて少ない者，さて対象者が選ばれており，結果を一般化すべきでらには右下のように右下がりの関係（相関係数ははない。また，伊達市（2013），Miyazaki & Haya--0.644）の者も存在する。

no（2017a）は人口約 6 万人

＊18の伊達市から 5 万人以上が参加したデータを用いているとはいえ，参加しなかった方との差異の有無は確認しておくべ

0354

KAGAKU

Apr. 2019 Vol.89 No.4

＊18―平成 27 年国勢調査の時点では 62,400 人。https://www.
city.fukushima-date.lg.jp/soshiki/3/26104.html

0.15
0.05

個人線量率 (µSv/h)

0.25

屋外 n=77 (0.040,0.260)
自宅 n=65 (0.060,0.210)
その他 n=7 (0.100,0.270)

0

50

時点

100

150

図 6―空間線量率の変動がゼロであった方の個人線量率の時系列プロット
n はデータポイント数。括弧内は（最小値，最大値）。属性データによるとこの方は「専業農家」。

本稿で紹介した研究では，右上がりの直線関係低くなっている。実際，図 6 でも低い値はいずがあることを前提としているが，図 5 にみられれも屋外（○印）であり，はじめの時点で高い部分るように，この仮定が妥当な者は一部しかない。

があるものの全体的に屋内との差がみられない。

図 5 には二つの変数の相関係数も示したが，6 名

自宅内ではなく屋外にいたという回答ミスの可能が負となっている。全体では 26 名で負の相関と性や，個人線量計の測定誤差などいくつかの要因なっている。これは，空間線量率が高いと個人線が考えられる。

量率が低くなるという，どうみてもおかしい結果

この方は空間線量率の変動が 0 であったといであり，前提が成立しているかを分析に先立ってう極端な例だが，図 5 でも縦に直線状に個人線確認すべきである。

量率が並ぶ，つまり空間線量率が同じでも個人線量率が異なる現象は広く観察されている。例えば

航空機モニタリングの分解能や測定の信頼性の問題

図 5 の左上の方は空間線量 0.8（ nSv/h）あたりに個

航空機モニタリングについては，空間分解能（牧人線量率が縦に並んでいる。これよりも，高い空野 2019）や 3 nSv/h 以下の低線量率での測定値はあ間線量率が測定されていないことから，メーターてにならないこと（黒川 2019）が問題として指摘さが測定値可能な最大値を超えると最大値で一定とれている。Naito et al.（2016）の公開データのうち 2

なってしまう天井効果のようにもみえる。一方で，名は空間線量率の変動が 0 であった。うち 1 名

個人線量計と GPS は一体化されていないので，の個人線量率の時系列プロットを示す（図 6）。こGPS を自宅に放置したまま，線量計のみを身にの方は専業農家であり，行動記録によると屋外につけて移動したためとも考えられる。分析に先だ

77 時間，自宅に 65 時間，その他に 7 時間いたこって，これら含めた測定における特に体系的な誤とになる。この方の空間線量率は 0.28 nSv/h で差の有無や原因を追及すべきである。

一定だったにもかかわらず，図に示すように「自宅」に限定しても 0.060 から 0.210 まで個人線量データの集計バイアスの可能性の無視率は変動している。測定期間は 1 週間程度であD-シャトル個人線量計では「1 時間あたりのり，時間的な減衰によるものではないことは図 6

被 曝 量」つ ま り 線 量 率 が 記 録 さ れ て い る が，からも明らかである。同じ自宅で，これだけ変動

Adachi et al.（2016）では高校別，Naito et al. は個人するのだろうか。また，最小値は「屋外」の方が別に集計して分析している。このように調査対象
個人線量測定論文の諸問題

科学

0355

であることを無視して推定しても同様である（図 7

0.20

0.30

集計しないデータを用いて，2 人からのデータの右上がりの実線）。このように個人レベルでは負の0.10相関があるにもかかわらず，それを無視すると，逆の関係が推定されてしまうのである。このように集計レベルのデータからの分析と個人レベルでの結果が異なることを集計バイアス，特に疫学で0.00

個人線量率(µSv/h)〈Hp(10)〉= 切片+b〈
1 Hp(10)*〉

個人1 n=218, r=ー0.165
個人2 n=184, r=ー0.223

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

空間線量率(µSv/h)

図 7―集計バイアスの実例

Naito et al.（2016）の公開データからの 2 人分の測定値。直注）線は以下の回帰分析の推定結果。
◦右上がりの実線：個人ごとに平均値を計算し，平均値を用い

て推定。
で，個人を
◦右上がりの点線：個人レベルのデータ（n=402）
無視して推定。
◦各個人を通る右下がりの破線：同，個人によって切片のみが異なるとして推定。
◦各個人を通る右下がりの実線：同，個人によって切片，傾きとも異なるとして推定。

は 生 態 学 的 錯 誤（ecological fallacy）と 呼 ば れ て い る（WHO 2008）＊19。

これに対して，2 人からの測定であることを考慮して，回帰分析の切片，つまり個人線量率のバ
ックグラウンドだけが異なるとして推定すると，各個人を通る右下がりの破線が推定される。さらに傾き，つまり空間線量率-個人線量率の変換係数も異なるとすると，右下がりの実線が推定できる。このように，集計バイアスもしくは生態学的錯誤を避けるためには，個人レベルのデータをしっかり眺めて，さらに同一個人について複数回測に複数回測定したデータは，計量経済学ではパネ

定したことを明示的に分析することが必要とな

ルデータ，社会学などではマルチレベル・データ

る＊20。

と呼ばれる。このようなデータの構造を考えずになお，Miyazaki & Hayano（2017a），伊達市（2013）

集計すると，サンプルサイズの減少，個人内でので用いられているガラスバッジでは，はじめに紹

分散情報の破棄による検定力（statistical power）の低介したような原理上，3 カ月分の累積線量しか記

下，さらには，個人内と個人間の変動の混同つま録できないので，このような細かい検証自体がでり，集計バイアスが生じる可能性もある。このこ

きないことにも注意すべきである。

とを実際のデータから確認しておこう。
前述のように，Naito et al. の公開データには，非効率的な分析

空間線量率と個人線量率に負の相関がある者がこれらの論文の多くでは回帰分析が用いられて

26 名含まれている。そのうち，空間線量率の平いるが，個人線量率を空間線量率のみで説明する

均値が低い者と高い者 2 人を選んでプロットしという「単」回帰分析である。個人線量計の測定た（図 7）。マークで個人を区別しているが，左右値は，屋外の空間線量率だけでなく，どこにいたにそれぞれのデータポイントが分かれている。目か（遮蔽材），どのように線量計を装着したか，個

視ではわかりづらいが，それぞれ空間線量率と個人 の 体 格 な ど 様 々 な 要 因 が 影 響 す る。伊 達 市

人線量率との間に -0.165 と -0.223 という負の相関，つまり右下がりの関係がある。
個人別に集計，つまり，個人ごとの平均値を求めて次式のような回帰分析を適用すると，それぞれの重心を通る右上がりの直線が推定される（図 7の右上がりの破線）。

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＊19―クロス集計におけるシンプソンパラドックスも類似の問題。
＊20―Tsubokura et al.（2018）は，切片がランダムに分布するという「ランダム効果」モデルを推定している。ここでは，個
人によって体系的に切片などが異なるという「固定効果モデル」で推定した。

（2013）は，サ ン プ ル を 年 齢 層 別 に 分 け，Naito et

能である。ただし，例えば「自宅」という同じ回

al. は自宅内，屋外に分けて集計したデータに，答をしていたとしても，木造住宅とコンクリート

それぞれ単回帰分析を行うことによって，これらのマンション，階数などによって遮蔽効果は異なの要因を考慮した分析を行っている。

る。材質別の遮蔽効果などを推定したいならば，

ただし，このように，サンプルを分割すると，アンケートの質問項目も工夫する必要がある。な

それぞれのサンプルサイズが小さくなり検定力がお，筆者も公開されているデータを用いて再推定低下する他，二つのサンプルで傾き，切片のパラを試みているが，前述のように，測定の妥当性だ

メータが異なることを暗黙の前提としていること

けでなく，個人レベルでみた場合に空間線量率とになる。そのこと自体も検定すべき問題であるが， 個人線量率との関係に負の相関があるなど，問題
いずれの研究でもそれはされていない。年齢，職があるデータである。本来ならば，その理由を探業，遮蔽状況など複数の要因を考慮するためには， 索し，除外するなど適切な処理を行うべきだが，さらにサンプルを細分化することになってしま

公開されているデータからは，それをすることはう困難であるため，作業を留保している。

＊21。

このように分けて単回帰を行うのではなく，説明変数に複数の変数を導入した「重」回帰分析を統計手法に関する知識不足

行えば，これらの問題は解決できる。例えば，行

ここまでに述べたように不適切なデータ分析が動記録（遮蔽状況の代理変数）を切片に導入するには下行われている。Adachi et al.（2016）では一人から複記のようなモデルを推定すればよい。ここで，例数のデータを収集していることを無視して集計し，

えば d 自宅は「自宅」と回答したときに 1，そうで検定も行っていない。この他，伊達市（2013）ではないときに 0 となるダミー変数である。これは回帰直線らしきものは引かれているものの，推定

バックグラウンドを平均的な行動によって調整し値などは示されていない。Naito et al. の一連の研ていることになる。

究では，回帰分析が行われ，傾きの係数は表示さ

Hp(10) = b0+b01d 自宅+b02d 自宅以外の屋内れているものの，係数の有意性の検定や標準誤差+b03d 交通機関+b04d その他 3も示されていない。さらに，Naito et al.（2016）で+b1H *(10)は係数および R2 も示されていない。Miyazaki &さらに遮蔽状況によって空間線量率-個人線量

Hayano（2017a）は全般的にデータの説明や処理に率の変換係数が異なるとするのならば，傾きにも問題があるだけでなく，特に 2 変数間の関係のダミー変数を導入すればよい。

分析に回帰分析を使っていない。

Hp(10) = b0+b01d 自宅+b02d 自宅以外の屋内

このように統計手法に関する知識不足なのか意+b03d 交通機関+b04d その他 3

図的なものかは不明だが，記述統計の明示，適切+(b10+b11d 自宅+b12d 自宅以外の屋内な手法の選択，検定方法や結果の明示といった基+b13d 交通機関+b14d その他 3) H *(10)礎的な作業が行われておらず，モデルのあてはま同一個人からの繰り返し測定であることを考慮

りについての検討も行われていない。モデルのあするには，個人識別ダミー変数をこれらに導入すてはまりを示す指標である R2 が低いことは，モればよい（固定効果モデル）。この他，回答者の属性

デルがデータを説明しきれていないことを意味すなども導入すれば，その影響を考慮した分析も可る。モデルのあてはまりが低ければ，より説明力の高いモデルを構築すべきであるし，それが不可＊21―なお，伊達市（2013）の分析，Naito et al. ともに集計に用いたデータポイント数を考慮していないようである。例えば10 人を測定した地区と 1000 人を測定した地区では，測定値の能であれば結果を利用する際にも注意する必要がある。

信頼度は異なる。これらを重みとして分析すべきである。

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科学

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「公衆の防護の目的には，集団の中で比較的結びに高く被ばくした複数の個人を代表する線量を受ける一人の個人を特徴付けることが必要である。この個人は “代表的個人” と定義され本稿では，個人線量計を用いた研究について概観し，さらに公開されているデータを再分析しつ（ICRP（2006）日本語訳 p.18），
る。
」

つ，課題をまとめた。分析に関する課題は既に述「代表的個人は，集団から無作為に抽出されべたので繰り返さないが，あまりにもずさんなデた人が比較的大きい線量を受ける確率がおよータ処理が行われており，これらにもとづいた政（同，表 3.2）
そ 5 ％ 以下である」

策決定をすべきではない。最後に解釈などの問題を指摘しておく。

つまり線量評価を行い，95 パーセンタイル（逆にいうと被曝量上位 5％ め）の者を想定して防護策を考えるべきだというのである。このことからも平均線量などの混同＊22

値に注目することは不適切である。

伊達市（2013）は，地上から空間線量を測定してはじめに述べたように個人線量計という本来，

いるが，Naito et al.，Miyazaki & Hayano（2017a）

放射線業務従業者を対象とした被曝線量管理の方

では航空機から測定している。航空機モニタリン法を一般公衆に適用することには大きな問題があ

グの値は地上からの測定よりも高めとなる（牧野ると考える。それを用いた研究に，ここで指摘し2019）。同様に空間線量計では，周辺線量当量，

たような課題があることは極めて遺憾である。正

個人線量計では個人線量当量という異なる量が測しい知識にもとづいて分析をすべきであるし，分定されている

析結果を拡大解釈することは厳に慎まなければな＊23。また，伊達市（2013）は空間線量から予測される年間の被曝量と個人線量計での累らない。

積 被 曝 量 を 比 較 し て い る の に 対 し て，Naito etal.（2015, 2016, 2017），Miyazaki & Hayano（2017a）は，（個人平均）
空間線量率と（個人平均）個人線量率を比較している。比較する際には，それらの差異を考慮すべきである。

謝辞 データを公開された Naito et al.
（2016）の著者各氏に感謝する。特に Naito 氏（産総研・内藤航氏）は著者の質問にも迅速に答えていただいた。
ツイッターやメーリングリストなどから多くを教えていただいた方々にも感謝する。

文献

不適切な比較

集計には集計バイアスという統計学的な問題だ
けでなく，実用上も問題がある。放射線防護に関しては次のような代表的個人に注目するとされている。

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で比例係数が異なるのは，前者の測定値が後者よりも低め（係数として 0.7 倍程度）になることに起因します。」（宮崎 2017）＊23―「サーベイメータで測定する空間線量率の積算値は，個人線量計で測定する個人被ばく線量よりも原理的に大きくなる。
（復興庁・他 2014, p. 8），「同じ放射線場であっても，サー」ベイメータによる測定値は人が着用した個人線量計による測定
値より大きくなる。これはそれぞれの装置が測定対象としている線量の定義（周辺線量当量，個人線量当量）が異なるためである。
（放射線審議会 2019，p. 12）」0358

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