社会技術研究論文集

Vol.2, 238-250, Oct. 2004

安全・安心社会の構築に向けた
科学技術政策立案の支援手法の提案
Proposal of a method to design science and technology policy
For safety and security of society
阿部1

敦壽 ・堀井秀之

21
修士号(社会技術論) 財務省大臣官房文書課 (E-mail: nobuhisa.abe@mof.gp.jp)
Ph.D.（社会技術論） 東京大学大学院教授 工学系研究科社会基盤工学専攻 (E-mail: horii@ohriki.u-tokyo.ac.jp)

2

本研究では，安全・安心社会の構築に向け，合理的根拠に基づいた科学技術政策の立案を支援するための方法論の構築を試みた．まず，電子化された百科事典や新聞に対して自然言語処理，自己組織化マップ分析を行い，タイプの異なる代表的な２１のリスクを選び出した．そして，リスクを特性によって分類したカテゴリーと対策によって分類したカテゴリーとを比較することによって，特性と対策の連関を把握し，どのような特性を持つリスクならどのような対策が重要であるかという情報を提供する手法を提示した．
本研究の成果は，例えば新興感染症やテロのような新たなリスクが生じた際に，その対策立案を支援し，同時に立案の根拠を明示化するという点で有用であると考えられる．

キーワード：科学技術政策，自然言語処理，自己組織化マップ，リスク，安全・安心社会

1. 研究の背景と目的

活における経済的な利益に価値を置くかもしれないし，またある人は自然の持つ生命力に価値を見出すかもしれない．前述した地球温暖化問題やクローン問題などは，多様な価値観の対立が顕在化した問題と言ってもよいだ
ろう．しかし，同時にこれらの問題に共通する要素も存在する．それは，これらの問題は，すべからく社会やそこに生きる人間に不安を与えるものであり，この不安感の払拭が大きな目的として掲げられるべきであるということである．
逆に言えば，
経済的利益や生命倫理など様々な価値観の対立によって顕在化した問題でも，人々が安全や安心といった価値を根底で尊重しているという点では一般性があるのである．
よって２１世紀の科学技術は，根本的な認識として，「安全・安心」という価値を尊重し，それらの価値の社会における実現に寄与するものでなければならない．

1.1. 研究背景
産業革命以後の科学技術は，常に私たちの社会生活を大きな変化・発展の渦中に置いてきた．私たちは，革新を続ける科学技術の恩恵に与ると同時に，科学技術のもたらす問題に直面し，その問題を解決できる新たな科学技術の開発を求めてきた．その社会的要請に答える基盤となってきた学問が工学である．
工学は，私たちの社会生活の質的向上に資するために科学技術や技術開発のあり方を体系付けた学問であると言えるであろう．工学の発展により，工学が対象とする社会的問題は，多方面・多側面に渡ってきており，今後もその領域の拡大と深化は続くものと思われる．
しかし，２１世紀を迎えた現在，各国の経済活動に深く関わる地球温暖化問題，倫理的議論をもたらしている
クローン問題など，単に工学的な観点からの技術開発のみでは対応の難しい問題も高い頻度で発生しているのもまた事実である．このような問題を解決するためには，工学的を中心とした自然科学的な視点のみならず，法学・経済学・社会学・心理学等，人文科学・社会科学的な視点を統合し，問題を抱える主体である社会あるいは人間にとっていかなる技術が必要であるかという議論が不可欠である．社会・人間にとって望ましい状態を論じる際の前提として，人々がどのような価値を重視するかを明確にすることが挙げられる．例えばある人は社会生

1.2. 科学技術政策の課題
国家という単位で科学技術のあり方を論じる際に，その屋台骨となるのは科学技術政策であると言えるだろう．なぜならば，科学技術政策とは，本来国民の総意に基いて国家が科学技術との関わりに関して目指す方向
性・基本的価値を定め，その手段としての科学技術の創出・運用のあり方を決定する指針となるものだからである．しかし，一口に科学技術政策と言っても，何のためのどのような分野の科学技術についての政策なのかに
よって議論は異なるであろうし，また行政機能としての238

社会技術研究論文集

科学技術政策には，法規制・税制優遇・研究開発補助等，様々なツールが存在するのであり，それらの最適な組み合わせを探求することが必要となる．それでは，我が国においてはどのような過程を経て政策が立案されているのであろうか．
我が国の科学技術政策に関する行政機関たる文部科
学省においては，例えば航空・電子等技術審議会，海洋開発審議会，などのように分野ごとの審議会が開催され，この場において，技術開発の方針，分析，評価等の議題が定められ，出席者による議論の過程を経て，政策の方向付けがなされている．審議会には外部から有識者が招致されており，議事録等も一般公開されているため，これをもって国民の合意が担保される過程であるとされている．
しかし，この審議会は，必ずしも政策立案のプロセスにおいて透明性が確保されているとは言えない．ましてや，薬害エイズ問題や東電のトラブル隠し問題などで行政機関に対する信頼が低下している近年においては，官僚による経験的な手法に対しては不信感が強く，いかなる過程を経て政策が立案されたかということについて
合理的な根拠が必要となる．政策立案に透明性と合理的根拠が求められる理由はもう一つある．戦後復興期や高度経済成長期とは異なり，日本が一大先進国に登りつめ，生活水準が大幅に向上した近年においては，人々が価値を置く対象は，経済的価値のみならず，環境・生命・地域コミュニティなど多様化しており，政策の立案に関して少なくとも理解し，納得することへの要求は増加していると考えられる．
よって，今後の科学技術政策の形成においては，誰が見ても政策形成の過程が理解でき，納得できるような客観的な手法が構築され，公開される必要が生じるのである．
1.3. 研究目的
本研究では，安全・安心社会の構築に資する科学技術
政策立案を支援するための方法論の構築を試みる．具体的には，社会に存在する不安要素である多数のリスクを，「リスクの持つ様々な特性」，「リスクに対して重視されるべき対策」の二つの側面から分析し，特性と対策の間の連関を把握することによって，どのような特性を持つリスクならどのような対策が重要であるかという情報を提示する手法を構築する．

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2. 自然言語処理を用いたリスクの把握と可視化
2.1. 概要
本章においては，リスクの特性や，対策を把握する前段階として，リスクに関連する言葉を百科事典や新聞などの情報媒体から自動的に抽出し，さらにそれらを全体的に把握しやすくするために可視化して表示することを行う．手法としては，自然言語処理や自己組織化マップ
を用いた分析を行い，リスクに関連する言葉を，概念的に近い言葉同士が近くに配置されるように，二次元平面
上にマッピングする．
そして，可視化されたマップから，異なるタイプのリスクを代表すると判断されるリスクを選び出し，以後の章における分析の題材とする．
2.2. 自然言語処理を用いたリスクの把握手法
自然言語処理とは，人間の使っている言語（日本語や英語）を計算機で処理することを指す．
本研究における自然言語処理の具体的作業としては，膨大なテキストファイルに対する検索語による検索抽出や特定の言葉の文書中への出現回数カウントといったことを行った．この作業は，後述する視覚化手法（自己組織化マップ）を用いるための準備過程となる．この準備過程を，簡単な例を用いて説明する．
見出し語から抽出したキーワード

記事

科学

地球

人間

アポロ計画

２

１

１

流体力学

２

０

０

クローン人間 １

０

１

Fig.1

テキストファイルのベクトル化

Fig.1 は，各テキストファイル中に，どのような言葉が何回出現しているかをマトリクス表示したものである．
行は，全テキストファイルに含まれる言葉の中で比較的多くの文章に出現している名詞（以後，キーワードと呼ぶ）であり，列は各テキストファイルを意味している．
なお，テキスト中に出現する全ての語を品詞ごとに分割する処理は形態素解析と呼ばれ，この処理により，名詞のみを抽出し，その後全ての名詞について，全テキスト
中への出現回数をカウントし，回数が多いものをキーワードとした．また，全てのテキストファイルは不安等の言葉を含んでいるために，何らかのリスクについて言及したものであるとし，テキスト中に出てくるキーワード
も何らかの形でリスクに関係していると捉えることに社会技術研究論文集

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する．例えば，＜地震＞というキーワードは直接的にリスクを示しているし，＜雇用＞というキーワードはリス
トラの不安と文脈の上でつながっていると考えることにする．
Fig.1 において，例えば，アポロ計画についてのテキス
トファイルには，＜科学＞というキーワードが２回，＜地球＞というキーワードが１回，＜人間＞というキーワ
ードが１回出現しているということを示している．このようにして，適当な数のキーワードを選択し，全テキス
トファイルの各々についてキーワードの出現回数をカウントすることによって，各テキストに対応して，キーワ
ードの数だけ次元を持つベクトルを作成することが可能である．図においては，「アポロ計画」というテキストフ
ァイルは(2,1,1)，「流体力学」は(2,0,0)，「クローン人間」は(1,0,1)，というベクトルを持つ，と言い換えることが可能になる．このようにして，テキストファイルをベクトルの形にする必要があるのは，端的に言えば後に多変量解析を施すことによって，各テキストファイルを，ベクトル間の距離が近いもの同士が近くにくるように二次元平面に配置するためである．それでは，ベクトル間の距離が近いことの意味は何であろうか．ベクトルが近いということは，事実的には，各々の元ごとに値の差を２乗したものの和が小さいということであるから，テキストファイル中に出現するキーワードとその出現回数が共に似ている，ということである．
ではこのようにして，ベクトルの値を持ったテキスト
ファイルが二次元平面上に配置されることにはどのような意味があるだろうか．二次元平面上に配置される言葉
は，テキストファイルの内容が凝縮された言葉，例えば百科事典なら見出し語のようなものがふさわしいと考えられる．これらの言葉が，先に述べた方法によって二次元平面上に配置されることには二つの意味があるだろう．
一つは，多くのリスクに関連する言葉の全体像を一望することができるということである．もう一つは，意味内
容が近いと思われる言葉同士が近くに配置してあるため，言葉の配置自体が意味を持っており，言葉を断片的にではなく，周辺に配置された言葉とのつながりからより概念的に深く把握することを促すということである．
以上のように，「電子化されたドキュメントに対し，自然言語処理を施すことにより，各ドキュメントをベクトルの形にする」という作業を，次に示すように，百科事
典と新聞記事に対して行う．
百科事典は，膨大な数の見出し語を収録しており，電子化された百科事典の中から，リスクを抽出することにより，人間が頭で考えて把握しきれなかったリスクを補完することに役立つと考えられる．具体的な利用対象としては，『知恵蔵２００１ CD−ROM 版』を用いることにした．
『知恵蔵』は，国際関係，政治，社会，経済・産240

業，サイエンス・テクノロジー，文化・芸術，生活，ス
ポーツ，といった幅広い分野に関する用語を収録してあり，国民にとって不安の要因となるリスクを包括的に抽出するのに適していると考えたからである．
テキストファイルにベクトルの値を与える手順として
はまず，『知恵蔵２００１ CD−ROM 版』から見出し語ごとに説明文章をテキストファイルにコピーし，約６０００のテキストファイル群を作成した．次に，これらのテ
キストファイルの中からリスクに関する内容である可能性の高いものをある程度絞り込むため，＜不安＞，＜
恐怖＞など，リスクに関する記述文章中に出現すると思われる言葉を説明文中に含むテキストファイルのみを抽出した．これらの語のうち少なくともいずれか一語でも文中に含む語を抽出した結果，４７５のテキストファ
イルが得られた．そして，この４７５のテキストファイ
ルからベクトルの元とするキーワードを抽出するに当たっては，まず，全てのテキストファイルから見出し語のみを抽出し，それらの中から全テキストファイル中への出現頻度の多い名詞を絞り込んだ．その名詞とは，＜
テロ＞，＜安全保障＞，＜核＞，＜食品＞，＜原子力＞，＜不良債権＞，＜火災＞，＜薬害＞，等の６５である．
そして，これらのキーワードを元として，４７５のテキストファイルのそれぞれに対して各キーワードが何回出現しているかをカウントしベクトル値を与えた．
新聞記事は，時勢に応じた情報をリアルタイムで掲載してあることから，特定の期間において世間を賑わした事件・事象を含んでいると考えられる．記事には，大きく分けて，新聞社の記者が執筆したものと，読者・学者など外部者による投稿とに分かれるが，本研究においては，一般市民がどのような事柄に不安を抱いているのか，という観点からリスクを抽出することを目的として，読者からの投稿記事を対象とすることにした．具体的には，朝日新聞における２００１年１月１日から２００３年
４月３０日までの読者投稿記事「声」のうち，＜不安＞，＜恐怖＞，等の言葉のいずれかの言葉を一つ以上含んだ
２６０件の記事を対象とした．百科事典に対して行った作業と同様に，まず，見出し文を対象として形態素解析を行い，名詞のみを抽出した．さらに，それらの名詞のうち，全記事中への出現頻度の多いものを選び出し，キーワードを７２語設定した．そして，これらのキーワードを元として，２６０のテキストファイルのそれぞれに対してベクトル値を与えた．
2.3. 自己組織化マップによるリスクの全体像の可視化
自己組織化マップ（Self Organizing Map）とは，入力された多次元データを教師なし学習によって組織化
しマップ形式で出力したものである．教師なし学習とは，多変量解析の一種であり，以下に示すアルゴリズムのよ社会技術研究論文集があるため，リスクを評価するのに適当な指標を数種類用意し，それぞれについて１〜５までの数値を与えることによって評価することにした．リスクを分類する指標として考えられるのは，大きく分けて二種類あると考えられる．ひとつは，データや観測，調査等に基く客観性の高い指標，もう一つは，リスクに対して人がどのように認知しているかという主観性の高い指標である．
まず，客観性の高い指標について具体的に述べれば，
まず，各リスクに関して，データに基いて数字を把握することのできる指標としては，「社会全体で起こる頻度」，「同時に被害を受ける被害者数」，「被害者層の偏在度（被害者が老人や乳児など限られた範囲の人間が被害の対象になっているか）」の三つがあげられる．そして，調査・研究を通じて把握されるリスクの特性として，「被害対象地域の予測可能性」があげられる．また，被害の内容についても，大きく分けて「肉体的被害（健康への悪影響・死傷など）の大きさ」と「財産被害（家屋，所得など，資産に関わる被害）の大きさ」の二つがあげられる．さらに，被害の原因究明の調査等によって，リスクが根本的にどのような要因に基いているか，という観点から，「人為的要因（人間の過誤・悪意などに基くもの）の大きさ」と「自然的要因（自然災害のように人の意図と無関係に発生するもの）の大きさ」との二つがあげられる．
次に，主観性の高い指標について説明する．主観性の高い指標とは，人がリスクをどのように感じているか，という観点からリスクを分類する際に，用いるものであるが，このような指標が有用であると考えられる理由は，
安心安全の構築のためには，客観的に安全性を担保するのみではなく，人々の主観的な感情であるリスクに対する不安感を払拭することも必要であり，人々のリスク認知という主観的な指標を考慮することにより，対策を考案する際に不安の払拭という観点を持ち込むことが可能になるからである．リスク認知に関して，本研究においては，既往の研究である Slovic の研究を用い，人々のリスク認知を把握する際に最も有用な二つの指標，す
なわち「得体が知れないリスクかどうか」と「恐怖感を与えるリスクかどうか」を用いることにした．

うに，任意の入力に対して出力目標があらかじめ決まっていない学習のことを言う．
まず，上記のアルゴリズムに沿って，各テキストファイル郡を
いくつかのカテゴリーに分類し，さらに関連するキーワードを上から添付した様子を Fig.2 に示す．

Fig.2

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キーワードが配置されたマップ（百科事典）

以上から，自己組織化マップによる分析を用いること
により，『知恵蔵』中の含まれるリスクに関するキーワ
ードを概念が近い，あるいは関連性の強いもの同士が近くになるように配置し，全体像を把握する補助的役割を果たし得ることが確かめられた．

3. リスクの特性による分類と可視化
3.1. 概要
本章においては，リスクを特性によって分析し，分類する．まず，リスクを多面的に評価するため，リスクについてのデータや調査等によって明らかになる客観的な指標８つとリスク認知に基く指標２つの計１０の指標を決定する．次に，リスクごとに，各指標の度合いの大小を１〜５までの五段階で数値評価し，１０の基底を持つベクトルデータを与える．そして，それらリスクごとに与えられたベクトルデータをもとに自己組織化マップによる分析を行い，リスクを特性によって大きく３つに分類し可視化した後，それぞれの区分に顕著な特性を把握する．

3.3. リスクごとの特性の把握
前節で決定した１０の指標を用いて，各リスクに対し，多次元ベクトルデータを与えることにした．
客観性の高い８つの指標に関しては，各種白書・ハンドブック等の文献から，統計値を参考にできるものは参考にし，統計値とは無関係な指標については，文献内の文言から判断して１〜５までの５段階評価を行った．また，主観性の高い２つの指標に関しては，Slovic の研究結果を使用することにした．ただし，本来的には，Slovic が3.2. リスク特性の決定
リスクを分類するために，本研究においては，前章においても用いた自己組織化マップによる分析を用いることにした．自己組織化マップによる分析を行うためには，各リスク対して多次元ベクトルデータを与える必要241

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ができることがわかった．

調査を行なってから時間が経っているということや，
Slovic の調査の対象となった人と日本人の国籍が異なっているため，リスク認知に関しても国民性の違いが反映される可能性があることなどを考えると，改めてアン
ケート調査等を実施して，リスク認知を把握しなおすのが望ましいであろう．

発生頻度大
発生頻度小

3.4. リスク特性による分類
２０のリスクに対して，自己組織化マップを用いて分析した被害者数 大結果を示す．

発生頻度小Fig.4 発生頻度と被害者数に関する各カテゴリーの特徴(2)要因に着目した分析「人為的要素」と「自然的要素」の二つの特性に着目した分析を行った結果，Fig.5 に示すように，２０のリス
クは，カテゴリーA のように要因に関して自然的要素が強いものと，
カテゴリーB やカテゴリーC のように人為的要素が強いものとに分けられることが分かった．

Fig.3 特性から分類したリスクの全体像

Fig.3 は，２０のリスクが，１０の特性（ベクトルの元）からなるベクトルデータの類似度から大きく３つに分類されていることを意味する．しかし，これだけでは分類されたそれぞれのカテゴリーがどのような意味を持つのかは明らかでないため，次節において，個々の特性に着目して，どの位置にあるリスクは，どのような特性を持っているかを明らかにしてゆく．なお，以後の分析においては，Fig.3 における黄色い領域にあるリスクをカテ
ゴリーA のリスク，水色の領域にあるリスクをカテゴリ
ーB のリスク，
赤い領域にあるリスクをカテゴリーC のリ
スクと呼び，それぞれのカテゴリーにどのような性質があるのかを論じることにする．
3.5. 可視化されたマップの分析(1)発生頻度と被害者数に着目した分析「社会全体に発生する頻度」と「同時に被害を受ける人の数」の二つの特性に着目することにより，Fig.4 にしめす
ように，２０のリスクは，カテゴリーA のような発生頻度は低いが，一度発生すると被害者数の多い（被害規模の大きい）いわゆる LPHC（Low Probability High Consequence）
リスク，発生頻度は高いが，被害規模が個人ベースで小さいリスク，発生頻度が低い上に被害者も少ない，すなわち明確な被害としては小さいリスク，の３つに分類すること

242

自然的要素大人為的要素大Fig.5 根本的な要因に関する各カテゴリーの特徴(3)リスク認知に着目した分析
リスク認知として，「得体が知れない」度合いと「恐怖感を与える」度合いに着目した分析を行うことにより，Fig.6 に示すように，２０のリスクは，カテゴリーA のよ
うに，恐怖感を与える度合いの強いリスク，カテゴリー
C のように得体の知れない度合いの強いリスク，カテゴ
リーのような恐怖感・得体の知れなさ共にあまりないリ
スクの３つに分類できることがわかった．

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ることでより迅速に対策を考案し，大きな効果を得ることを支援することができると考えられる．
そのためにはまずどのようなリスクに対してどのような対策が取られ，その中でもどのような種類の対策が重要であるか，ということを把握することが必要となる．
現存するリスクに対していかなる対策が重要であるか，という情報を，新たなリスクに対する対策を考案する際恐ろしさの指標にするためには，各リスクに対する対策を，例えば原子力リスクに対する対策である「原子力保安院によ
未知性る原子力施設の耐震安全性評価の情報提供」というような特定のリスクに固有な形で記述するよりも，異なるリ
スク間において共通して用いることのできる，「公的機
関等による安全性の評価結果の情報提供」というような
Fig.6 リスク認知に関する各カテゴリーの特徴記述をする方が，より一般概念として参考にしやすいと考えられる．
よって本節においては，多くの異なるリスクに対する以上のように，リスクを，特性を表す複数の指標の個別の対策を，可能な限りそれら全てを包括できる形に各々に関して数値評価することにより得られたベクト
一般化し，全体をいくつかに分類した．
ルに対して，自己組織化マップを用いた分析を行うこと
により，リスクをいくつかの大きなカテゴリーに分類し， まず，各種ハンドブック・白書等に記載されている対策を大まかに「科学技術研究」，「市民への情報提供」，「科
特性の似たリスクを把握することを可能にすることが学的誘因・援助」，「規制」，「リスクコミュニケーション」
示された．
の５つに分類した．それぞれについて以下のように，より詳細に分類した．

4. リスクに対する対策による分類と可視化
4.1. 概要
本章においては，リスクに対する対策を大きく１６に分類したのち，各リスクについてどのような対策が重要であるかを，ヒヤリング調査・文献調査によって明らかにする．そしてそれらの調査によって得られた知見をもとに，各対策についての重要度を１〜５までの五段階で数値評価を行うことにより，各リスクに対して，１６の元を持つベクトルデータを与える．そして，このベクトルデータをもとに自己組織化マップによる分析を行い，２１のリスクを重要とされる対策の類似度によってい
くつかのカテゴリーに分類する．最後に，可視化されたマップから，それぞれのカテゴリーに顕著な対策を把握する．
4.2. リスク対策の分類
新たなリスクが出現した際には，その解決のために効
果的な対策が考案され，それらの対策に対して重点的に労力や資本が投下されることが必要となる．その際，もし現存するリスクの中に，新たなリスクに類似したリス
クが存在する場合には，現存するリスクに対して取られた対策を参考にすることが可能であると考えられる．よって，既存のリスクと新たなリスクを比較し，既存のリスクに対して重点的に取られた対策の内容を参考にす

243①科学技術研究
科学技術研究は，より具体的に「未知の被害メカニズ
ムの解明」，「建物・施設などハード面の強化」，「情報通信システムなどソフト面の強化」，の３つに分類した．
「未知の被害メカニズムの解明」とは，リスクに関わる
自然科学的な因果関係の解明のみならず，人為的な要素の関わるリスクについては人間の心理の影響等，社会科学的な分析も含むものとして捉えている．
②情報提供
情報提供は，本研究においては，主に公共機関等から市民へ情報が提供されることとするが，提供される情報の内容を「安全性の評価結果・科学的根拠」，「安全性を評価するための客観的データ・指標」，「被害の実態・被害者の声」，「被害の防止手段」，「被害の軽減手段」の５つに分類した．ただし，ここで「被害の防止手段」についての情報提供というのは，被害を及ぼす事象が生じる
以前に，日常的に行うべき行動についての情報提供を意
味することとし，例えば，運転に関する安全教育などが挙げられる．また，「被害の軽減手段」，被害を及ぼしうる事象が生じた後，負のインパクトを減少させるための方策についての情報提供を意味しており，例えば，地震時の避難訓練なども含むものとする．
③経済的誘因・援助

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経済的誘因・援助については，具体的に「設備投資・安全器具等への金銭的助成」，「対策を進めている主体への優遇措置」，「保険制度の充実」，「被害からの復旧・復興支援」の５つに分類した．ただし，「対策を進めている主体への優遇措置」とは，税制面など，金銭的な優遇措置を示すものとする．また，「被害からの復旧・復興支援」には，被害者に対する金銭援助・就労補助・住宅補助等，リスクによる被害者に対する，公的な支出を示すものとする．
④規制
規制は，「行政機関等の人員による監督・取締り」と「企業・個人の行動の強制／制限」の２つに分類した．
ただし，前者は特定の役割を持った人間を配置することを意味するのに対し，後者は法整備等を含んだ規則や基準を設定することを意味することとする．
⑤リスクコミュニケーション
リスクコミュニケ−ションは「市民等の意思決定への参加」と「市民等からの情報発信手段の提供」の２つに分類した．リスクコミュニケーションとは，本来，行政等の機関と市民が双方向に作用しあう過程を意味する
が，公共機関からの「情報提供」というカテゴリーを別に設けていることから，市民側から公共機関への作用を主に意味するものとする．より具体的には，前者はワー
クショップなどに市民が参加し，対策のあり方等について行政と議論を行うような場面を想定しており，後者は，例えば，情報通信技術などを通じた市民からの被害状況の迅速な提供を意味することとし，意思決定とは，直接関係していないものとする．
4.3. リスクごとの重要な対策の把握
本節においては，各リスクについて前節で１６に分類された対策の中でどの対策が重要視されるべきであるかを明らかにした．
具体的な手法としては，各リスクに関する専門家に対し，ヒヤリングを行いつつ，各対策の重要度に関して１〜５の五段階評価をお願いした．
ヒヤリングの際には，「被害防止」，「被害軽減」，そして「安心感の醸成」の３つの目的に照らして，非常に重要で効果的であると思われるものには５，重要であると思われるものには４，重要ではないがある方がよいと思われるものには３，効果はあまりないと思われるものには２，効果は期待できず目的とは無関係と思われるものには１を，目的ごとに記入して頂くことにした．その際，今後の課題としての重要度ではなく，今まで取られてきた対策も含めて評価していただくことにした．なぜなら，今までに取られた対策の中にも重要なものが存在する

244

可能性は高く，そのような情報は，新しいリスクに対する対策を考案する際には非常に参考になると考えられるからである．
ヒヤリングによって把握された対策の重要度を目的ごとに足し合わせて平均を取った数値をその対策の総合的な重要度とした．対策は１６種類あるため，この１６の重要度の組み合わせを，１６の元を持つベクトルデータと考えれば，リスクごとにベクトルデータを与えることが可能になる．本研究においては，延べ５件のヒヤリン
グを行い，「JCO 臨界事故」，「交差点における歩行者事故」，「浸水被害」，「巨大地震時の建物倒壊による死亡」，「巨
大地震時の火災による死亡」について対策の重要度を数値評価したベクトルデータを得た．他の１６件については，暫定的に各種文献より論文作成者自らの判断により重要度を評価した．
結果として，ヒヤリング調査と文献調査を組み合わせ
ることにより，２１のリスクのそれぞれについて，ベク
トルデータを得た．
4.4. 対策の似たリスクの把握
前節において対策ごとの重要度を数値評価すること
により２１のリスクのそれぞれに対して得られたベク
トルデータを，自己組織化マップを用いて分析した結果を示す．

Fig.7 対策から分類したリスクの全体像

Fig.7 は，２１のリスクが，１６に分類された対策（ベクトルの元）からなるベクトルデータの類似度から大きく３つに分類されていることを意味する．しかし，これだけでは分類されたそれぞれのカテゴリーがどのような意味を持つのかは明らかでないため，次節において，個々の特性に着目して，どの位置にあるリスクに対しては，どのような対策が重要視されているかということを明らかにしてゆく．なお，以後の分析においては，Fig.7における赤い領域にあるリスクをカテゴリーD のリスク，

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いないリスクの集合であるということが分かった．

水色の領域にあるリスクをカテゴリーE のリスク，黄色
い領域にあるリスクをカテゴリーF のリスクと呼び，それぞれのカテゴリーにどのような性質があるのかを論じることにする．
4.5. 可視化されたマップの対策ごとの分析(1)「安全性の評価の公開」と「メカニズム解明」に着目した分析

ソフト技術重視

２１のリスクについて，「公共機関等による安全性の評
価結果・科学的根拠に関する情報提供」と「未知の被害メカニズムの解明」の二つの対策に着目して分析を行った結果，Fig.8 において左にあるリスクほど「公共機関等による安全性の評価結果・科学的根拠に関する情報提供」，「未知の被害メカニズムの解明」ともに重要とされる傾向が確認されたことから，この二つの対策が有効となる
リスクの種類は類似していることが推測できた．前節において３つに分類されたカテゴリーのそれぞれについて述べれば，カテゴリーD は安全性の評価・メカニズムの解明ともに重視されるリスク，カテゴリーE はどちらもある程度重要であるリスク，カテゴリーF は共に重要とされていないリスクの集まりであると言える．

安全性評価の公開
メカニズムの解明

ハード技術重視

Fig.9 「ソフト技術」と「ハード技術」の重要度のカテゴリー差(3)規制のあり方に着目した分析「企業・個人の行動の強制／制限（規則・基準の制定）」と「行政機関等の人員による監督・取締り」の二つの対策に着目した分析を行うことにより，Fig.10 における３つのカテゴリーについて，カテゴリーD は，人員による取締りに比して，規則や基準の制定の方が対策として重要であるリスク，カテゴリーE は，人員による取締りも規則や基準の制定も共に対策として重要でないリスク，カテゴリーF は基準や規則の制定に比して人員による取締りの方が対策として重要であるリスク，というように意味付けすることができた．

共に重要

規制／基準の制定重要取り締まり重要Fig.8 「安全性評価の公開」と「カニズムの解明」の重要度のカ
テゴリー差

規制／基準の制定
人員による取締り共に重要でない(2)研究対象技術の内容に着目した分析「建物・施設などハード面の強化」と「情報通信など
ソフト面の強化」の二つの対策に着目した分析の結果，Fig.9 におけるカテゴリーD は相対的にソフト技術に関する科学技術研究が重視されるべきリスクの集合であり，カテゴリーE は相対的にハード技術に関する科学技術研究が重視されるべきリスクの集合であり，カテゴリーF
は，どちらの技術に関する科学技術研究も重要視されてFig. 10 「基準・規則の制定」と「人員による取締り」の重要度のカテゴリー差(4)経済的誘引・援助に着目した分析

245

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「設備投資・安全器具等への金銭的助成」，「対策を進めている主体への優遇措置（税制等）」，「保険制度の充実」の３つの対策に着目した分析により，Fig.11 における３つのカテゴリーのうち，カテゴリーE は，相対的に経済的誘因・援助が対策として重要であるリスクの集まりであると推測することができた．

クについてどの対策が重要であるかをヒヤリング調査・
文献調査によって数値評価して得られたベクトルを，自己組織化マップによって分析することにより，リスクをいくつかの大きなカテゴリーに分類し，重要とされる対策が類似するリスクを把握することが可能であることが示された．
次章においては，本章においてリスクを対策によって分類したカテゴリーと，３章においてリスクを特性によって分類したカテゴリーとを比較し，特性と対策との間の連関について考察する．

5. リスクの特性と対策の連関の分析
5.1. 概要
本章においては，３章においてリスクを特性によって分類することによって得られたカテゴリーＡ，Ｂ，Ｃと，４章においてリスクを重要な対策によって分類することによって得られたカテゴリーＤ，Ｅ，Ｆをそれぞれ比較し，一致するものについては，その特性と対策との間の連関について考察し，一致しないものについては，その理由を考察する．

経済的誘引・援助が重要

Fig.11 経済的誘因・援助の重要度のカテゴリー差のカテゴリー差(5)リスクコミュニケーションに着目した分析「市民の意思決定への参加」と「市民から行政機関等への情報発信手段の提供」の二つに着目した分析により， 5.2 特性カテゴリーと対策カテゴリーの比較
Fig.12 における３つのカテゴリーについて，カテゴリー
D は対策として市民からの情報発信に比して市民の意思決定への参加が重要とされるリスクの集合，カテゴリー
E は対策として，市民からの情報発信も市民の意思決定への参加も重要でないとされるリスクの集合，カテゴリ
ーF は対策として市民の意思決定への参加に比して，市民からの情報発信が重要とされるリスクの集合，というように解釈できることが示された．

意思決定への参加が重要
情報の発信が重要
Fig.13 特性ごとに色分けしたリスク

Fig.13 は，本論文の３章において得られた特性によるリスクの分類を，カテゴリーごとにリスクのラベルの文字
色を変えて表示したものである．
３章における分析より，カテゴリーA に属する黄色で書かれたリスクは，社会全体に発生する頻度は低いが，一度発生すると被害者の多いリスクであり，要因としては自然的要素が強く関係している．また，リスク認知に関しては恐怖感を与えるリスクであると言える．カテゴリーB に属する青で書かれたリスクは，社会における発生頻度は大き意思決定への参加
情報の発信共に重要でない

Fig.12 リスクコミュニケーションの重要度のカテゴリー差

以上のように，リスクに対する対策を分類し，各リス

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いものの，被害は個人ベースで規模が小さく，要因として リスクに顕著な対策との間には連関があるということ
は人為的要因が強く関係している．また，リスク認知に関 が推測される．この連関について，以下に具体的なリス
しては，恐怖感も得体の知れなさも与えないリスクである クを示しながら考察してゆく．
と言える．カテゴリーC に属する赤で書かれたリスクは， 特性カテゴリーA に含まれ，かつ対策カテゴリーE に含社会に発生する頻度も低い上に，一件当たりの被害者が少 まれるリスクは，＜土砂災害＞，＜巨大地震時の火災にないため，実害としては大きいとは言えないリスクであり， よる死亡＞，＜浸水被害＞，＜ビル火災＞，＜巨大地震
要因としては人為的要素が強く関わっている．また，リス 時の建物倒壊による死亡＞の５つである．これらに対し，「建物・施設などハード面のク認知に関しては，得体の知れないリスクであると言える． 重要と考えられる対策は，，「設備投資・安全器具等への金銭的助成」，「対策
リスク特性が対策といかなる関連を持つかを分析するた 強化」
」
，
「保険制度
め，上記のように色づけたリスクのラベルによって，４章 を進めている主体への優遇措置（税制等）の充実」である．
における分析結果を表示すると以下のようになる．
これらのリスクは，例えば地震などのように，根本的な要因として自然的要素が強いため，言わば人間の力では被害のもととなる事象を防ぐことはできないという意識が生まれていると考えられる．そのため，リスクの持つ物理的な作用を，発生させないことはできないが，発生しても人間自身や財産の損害からそれを隔離するためのハード面の強化がまず必要となると考えられる．
また，「建物・施設などハード面の強化」は，もうひとつの意味で重要である．地震についてヒヤリングを行った際の研究者のコメントの中に，「安心感の醸成には，建物等の耐震性能や耐火性能を向上させる対策が行われ，なおかつその効果を市民が理解して，性能に対する信頼を置いていることが重要である」というものがあったが，このコメントが示すように，ハード面の強化は，安心感の醸成に深く関わっていると考えられる．カテゴ
Fig.14 特性ごとに色分けしたリスク
リーA に属するリスクは概して恐怖感を持つリスクであるため，恐怖感を払拭するために有効な対策が重視されるのであろう．また，ハード面の強化を別の角度から述
Fig.14 は，４章における分析によって得られたカテゴ
べたのが，「設備投資・安全器具等への金銭的助成」で
リーD，E，F の中のラベルを Fig.13 のカテゴリーA，B，C
あるが，これは，自然災害のような，被害を人間の力でと同じ文字色で表示したものである．Fig.14 より，カテは抑えきれないものに関しては，個々の市民や企業の努
ゴリーC に属するリスクはほぼ全てカテゴリーD に含ま力や金銭負担のみに任せるのではなく，言わば公益の確れ，またカテゴリーA に属するリスクも大半がカテゴリ
保と言う観点から公的機関からの出資に対する国民のーE に含まれていることを見て取ることができる．リス
合意が得やすいのであろう．また，税制優遇などは，企クを特性によって分類したカテゴリーと，対策の重要度
業等の主体に経済的なインセンティブを与えると同時によって分類したカテゴリーとがほぼ一致したというこに，間接的な財政支出ともなっているため，公益の確保とは，特性と対策との間に何らかの関連が存在することのための出資と言う観点から「対策を進めている主体へが推測される．
の優遇措置（税制等）」も，「設備投資・安全器具等へのよって，次節においては，特性のカテゴリーC と対策
金銭的助成」と同様に国民の合意が得やすいと考えられのカテゴリーD の一致，特性のカテゴリーA と対策のカテる．さらに，ハード面の整備・強化のみならず，恐怖感
ゴリーE との一致，
さらにはカテゴリーB と対策カテゴリを払拭しうる対策として，「保険制度の充実」が挙げらーF の不一致の理由について考察する．
れる．この理由としては，保険制度の与える心理的効果，
人的被害のみならず財産被害も大きいこと，などが挙げ
5.3. リスク特性と対策の対応付けられるが，おそらく主要な理由は，日本は地震をはじめ(1) 特性カテゴリーA のリスクに対する対策として災害が多い国であり，保険がビジネスとして成立
特性カテゴリーA のリスクはその大半が対策カテゴリしやすいということであろう．もちろん保険制度のみなーE の中に含まれている．そのため，カテゴリーA に含らず，例えば地震の発生とクーポンが連動した債券を発まれるリスクに顕著な特性と，カテゴリーE に含まれる

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行し，日本に資金を呼びこんで巨大な債券市場を築く，といった方法も経済インセンティブに働きかけた対策のひとつと言えるだろう．
(2) 特性 C のリスクに対する対策
特性カテゴリーC のリスクはそのほとんどが対策カテ
ゴリーD の中に含まれている．そのため，カテゴリーCに含まれるリスクに顕著な特性と，カテゴリーD に含まれるリスクに顕著な対策との間には連関があるということが推測される．この連関について，以下に具体的なリスクを示しながら考察してゆく．
特性カテゴリーC に含まれ，かつ対策カテゴリーD に含まれるリスクは，＜遺伝子組替え食品＞，＜食品のダイオキシン汚染＞，＜JCO 臨界事故＞，＜薬害エイズ＞，＜狂牛病＞，＜電磁波による発病＞，である．そしてこれらに対して重視される対策は，「公共機関等による安全性の評価結果・科学的根拠に関する情報提供」，「未知の被害メカニズムの解明」，「情報通信などソフト面の強化」，「企業・個人の行動の強制／制限（規則・基準の制
定を含む）
」
，
「市民の意思決定への参加」である．
カテゴリーのリスクは，被害を生じさせる事象が起こる頻度が小さい上に，実際に起こった際の被害者数も少ないため，実被害のみを考えるとそれほど深刻ではないとも言えるが，リスクとしての関心が高い理由は，リスクの持つ「未知性」にあるのではないかと考えられる．
ここで，「未知性」とは，大きく２種類に分けることができるだろう．一つは，被害を及ぼしうる物質そのもの（例えば核物質や電磁波など）が目に見える形で把握できず，実感がないという未知性，もう一つは，被害の様子が想像できないという未知性である．未知であることがリスクの主要な特徴となるのは，被害対象が人体の健康にあるという理由も大きいだろう．
人間の健康に直接関係のあるリスクであるから，厚生の観点から，「公共機関等による安全性の評価結果・科学的根拠に関する情報提供」は不可欠な対策であるし，それと不可分である「未知の被害メカニズムの解明」も重要となると考えられる．また，未知性の高いリスクであることから，それらの様子について正確に計測・検査等を行うソフト面の技術も重視されるのだろう．JCO 臨
界事故についてのヒヤリングにおけるコメントに，「放
射線計測モニターが設置されて，中性子・β線・γ線の計測に力が入れられるようになった」というものがあった．
また，これらのリスクに共通して，被害の根本的な原因が「人為的要素」にあるという特性があるが，これは，
未知性のリスクに関して操作したり，扱ったりする人間の責任が重大であると解釈できる．これらのリスクは，別の見方をすれば，すべて人間生活の利便性・効用と表248

裏一体のものであるため，極めて市場原理が働きやすいものである．しかし，市場原理のみに任せていては，市民の安全・安心感は担保されない可能性が高い．そこで，リスクの提供者側・供給者側への規制が必要になると考えられる．その意味で，「企業・個人の行動の強制／制限（規則・基準の制定を含む）」が重要になるのだろう．
さらに，これらのリスクは，被害が次世代へ及ぶ可能性もあるリスクであることから，持続可能性のある社会の構築という観点に立てば，それらの社会への導入に関しても，より市民個々人の声が反映されるべきであるから「市民の意思決定への参加」が重要になると考えられ
る．
(3) 特性カテゴリーB のリスク特性カテゴリーＢのリスクに関しては，３つの対策カテ
ゴリーに分散していないため，特性カテゴリーのリスクに顕著な特性に対して連関がある対策があるとは推測できない．
その理由としてまず挙げられるのは，特性カテゴリー
Ｂのリスクは，リスク認知に関して，恐ろしさも未知性もあまりない，という結果であり，顕著な特徴を捉えられなかったことである．従って，リスク認知に基いて特定の対策との連関を把握するのは不可能である．
また，特性カテゴリーのリスクは，根本的な要因として「人為的要素」が強い，という分析結果が出たが，より具体的に考えてゆくと，放火のような悪意に基づくものや，医療・投薬ミスのようなヒューマンエラー的なもの，幼児虐待のような精神に関する病理的なものまで，多種の理由が混在しており，対策も統一的にはならなかったものと考えられえる．

本章においては，特性と対策との連関について考察をしたが，結論としては以下のことが明らかになった．
・・

自然現象が原因となるリスクは，ハード面の強化といった物理的被害の軽減に重点が置かれ，同時にそれは人々の不安感の払拭にもつながっている．また，リスクに不可抗力的な要素が強いため，被害や被害対策に対して公益の確保という観点から経済的な誘因や援助が重要である．
未知性の高いリスクは，ソフト面の技術によりリスクについて精緻に分析し，被害メカニズムを明らかにして，安全性を公表することが，未知性をなくし，不安感を払拭することにつながるため重要とされる．また，被害は未知であるにも関わらず一方で便益をもたらすものが多い
ために，社会への導入は市場原理に加えて規制や基準の設定が重要である．さらに，個々人にとって次世代への影響がありうることも考えて，
国民一人一人の考えが意思決定に反映されるこ社会技術研究論文集とが重要である．
以上のように，リスクを特性によって分類したカテゴ
リーと対策によって分類したカテゴリーとを比較する
ことによって，特性と対策の連関を把握することが可能になることが示された．

6. 結語
本研究では，安全・安心社会の構築に資する科学技術
政策立案を支援するための方法論の構築を試みた．
まず，百科事典や新聞などの情報ソースから異なるリスクを代表すると判断される２１のリスクを選び出した．
次に各リスクを，特性を表す複数の指標の各々に関して数値評価することにより得られたベクトルデータに対して，自己組織化マップを用いた分析を行うことにより，リスクを３つの大きなカテゴリーに分類し，特性の似たリスクを把握することを可能にすることを示した．
そして，リスクを特性によって分類したカテゴリーと対策によって分類したカテゴリーとを比較することによって，特性と対策の連関を把握し，どのような特性を持つリスクならどのような対策が重要であるかという情報を提供する手法を示した．
本研究の成果は，例えば新興感染症やテロのような新たなリスクが生じ，いかなる対策を重点的に行うべきかを議論する際に，効果を発揮するものと思われる．なぜなら，そのリスクの特性について本研究において行ったのと同様の分析を行うことにより，そのリスクがどのカテゴリーに属しているかということを把握することが可能であり，さらに特性と対策の連関から，どのような対策が重視されるリスクであるかという情報が得られるからである．しかし，本研究においては，３つ全ての特性カテゴリーが対策カテゴリーと対応しているわけではないため，すべてのリスクについて，特性と対策の連関を一般化できているわけではない．よってリスクの種類によっては，重要である対策についての情報が得られないものも存在する可能性がある．
そのため，今後は特性のカテゴリーと対策カテゴリーとがほぼ完全に対応するように特性の項目と対策の項目を調節してゆく必要がある．一例を挙げれば，リスクの根本的な原因を「自然的要素」と「人為的要素」に分類したが，「人為的要素」には，人工物，悪意，過失，心の病など様々な意味が含まれてしまうため，「人為的要素」が強いリスクに対する対策も多岐に渡ってしまい
統一的に論じることができないという問題がある．よって，リスクを分類する指標としては漠然としすぎている

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Vol.2, 238-250, Oct. 2004と考えられる「人為的要素」をより適切な表現に変える必要がある．
また，本研究において構築された手法を用いれば，新たなリスクが出現した際に，重要とされる対策の類似するリスク名を把握することができるのであるから，その対策の類似したリスクに対して取られた具体的な対策を応用・発展させて新たなリスクに適用することも，可能なはずである．よって，新たなリスクが出現した際に，他のどのリスクのどの対策が応用できるか，という情報を提供する手法が構築されれば，これも科学技術政策立案の支援手法と言えるだろう．
今，新興感染症が発生したとして，本研究の成果を発展させるとどのような形で対策の立案を支援することが可能であろうか．仮に，新興感染症の特性を分析した結果，未知性の高いリスクのカテゴリーに分類されたとす
ると，同じカテゴリーに存在するリスクの中に，例えばＪＣＯ臨界事故がある．原子力事故の緊急対策のひとつとして，SPEEDI（緊急時迅速放射能影響予測）ネットワ
ークシステムというものがある．SPEEDI ネットワークシ
ステムとは，原子力発電所などから大量の放射性物質が放出されるか，あるいはそのおそれがあるという緊急事
態に，周辺環境における放射性物質の大気中濃度及び被ばく線量などを，放出源情報，気象条件及び地形データをもとに迅速に予測するシステムのことである．政策立
案者に，「もし SPEEDI ネットワークシステムを新興感染症対策に応用するとしたらどのような対策があり得るだ
ろうか」という発想を与えることができれば，それを契機として，例えば＜新興感染症発生時に，感染源情報な
らびにヒトやモノの流れから，感染の拡大の様子を迅速にシミュレートできるシステムを開発し，結果を公開することにより，無秩序な感染者の増加を防止する＞というシナリオを構築し，具体的な対策が練られる可能性も十分にある．このように，本研究のような，特性と対策の一般的な連関から一歩進めて，具体的な対策を参照できるシステムを構築することで，政策立案者に，対策間のアナロジーから，新たな対策へのアイデアを提供できる可能性もあるのである．今後は，このような観点からも研究を進める必要があると考えられる．

参考文献
1)

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2)

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3)

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6)

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18)

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8)

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9)

文部科学省,『科学技術白書 平成１４年版』,国立印刷

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局,200210)交通工学研究会,『交通工学ハンドブック 2001 CD-ROM版』,丸善 2001

新聞社
7)

2002 総合科学技術会議,，『科学技術基本計画に基づく分野

原子力安全委員会,『原子力安全白書 平成１３年版』,国

本論文は，阿部敦壽の東京大学大学院工学系研究科社会基盤専攻における修士論文を編集し，加筆・修正を加えたものである．ヒヤリングにおいて貴重な意見を頂いた東京大学の豊田研究員，吉村助手，鳩山助手に心より感謝の念を示したい．

立印刷局,2002
11)

内閣府,『交通安全白書 平成１４年版』,国立印刷局,2002

12)

内閣府,『経済財政白書 平成１４年版』,国立印刷局,200213)

厚生労働省,『厚生労働白書 平成１４年版』,ぎょうせ14)

総務庁行政監察局,『食品の安全・衛生を目指して』,財務

い,2002
省印刷局,2001
15)

警察庁,『警察白書 平成１４年版』,財務省印刷局,2002

16)

消防庁,『消防白書 平成１４年版』,ぎょうせい,2002

17)

総務省,『情報通信白書 平成１４年版』,ぎょうせい,

Proposal of a method to design science and technology policy
For safety and security of society
1

Nobuhisa ABE and Hideyuki Horii

2

1
Master’s degree(Shakai-Gijutsu) Ministry of Finance (E-mail: nobuhisa.abe@mof.go.jp)
Ph.D. (Shakai-Gijutsu) Professor, University of Tokyo Dept. of Civil Engineering (E-mail: horii@ohriki.u-tokyo.ac.jp)

2

In this thesis, a method to design science and technology policy based on reasonable ground is proposed. First, wecategorize 21 kinds of risks selected from electronic dictionary and newspapers in two ways, from the viewpoint ofcharacteristics and means. And then we can know the correspondence of characteristics and means of those risks bycomparing two categorizes. This method would be useful to design new means for emerging risks because we canrefer similar risks and their means with clear ground.

Key Words: Science and Technology policy, Natural language search, Self Organizing Map,risk, Safety and Security of Society

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