日大歯学 , Nihon Univ Dent J, 89, 31-40, 2015

身元確認に資する歯科所見の標準化に関する研究−所見の分類別および不一致歯数を考慮した分類システムの構築−笹嶋龍

日本大学大学院歯学研究科歯学専攻（指導：小室歳信 教授）

要旨：大規模災害時の身元確認に資する歯科診療情報の効果的な歯科所見の抽出とその標準化にあたり，架空のデンタルチャート 500 例を資料とし，32 歯の歯科所見を 1 歯につき 12 分類し，スクリーニングの精度について検討した。また，分類数を 6，4，3 および 2 分類と簡略化した場合，さらには各分類において 4，8 および 12 歯以内の不一致を想定した場合のスクリーニングの精度について解析した。
歯科所見を 12 分類（「健全」「C1，C2」
「AF」
「RF」
「In」
「 C 3」「 全部冠」「 ジャケット冠」「 C 4」「 欠損」「 ポンティック」「義歯，インプラント」）してスクリーニングを行ったところ，「 特定の 1 人」の歯科所見とすべて一致する組合せは 498
組（99.6%）で，ほぼ全員の身元確認が可能であった。4 歯以内の不一致を想定した場合，歯科所見を 4 分類（「健全，C1 〜 C4，RF」「 金属による部分修復」「 金属による全部修復」「C4，欠損，義歯，インプラント」）してスクリーニングを行えば，80% 以上の身元を特定できることが判明した。8 および 12 歯以内の不一致の場合は各分類においてス
クリーニングに資する分類項目の追加が求められた。歯科診療録において歯科所見の乏しい歯型図も多いことから，鑑定の実務においては「情報なし」を分類項目として組み入れた 5 分類で検索することが識別精度に優れた鑑定結果を得ることができると判明した。
キーワード：個人識別，大規模災害，歯科所見，標準化，分類システム緒は 1,243 体（7.9%）と非常に有効であった 5）。

言

このように身元確認に歯科所見が資することは明らか

わが国は，これまで数多くの災害を経験し，たくさんであるが，どのような歯科所見が有効なのかについて詳の尊い生命を犠牲にしてきた。警察，自衛隊および消防細に検討されたことはほとんどない。わずかに宮澤ら 6）等による捜索に加え，警察歯科医を中心とした歯科医師

および上野 7）が歯科所見を 12 分類し，今西 8）および川の献身的な身元確認作業によってほとんどの身元が判明

上 9）が所見を簡略化して 4 分類として記号化しスクリー

し，遺体が遺族へ返還されてきた 1-4）。とくに，1985 年

ニングすることに留まっている。また，その際に用いらに発生した日本航空機墜落事故では，歯科所見が参考とれた研究資料は四半世紀以前の歯科診療録であることかなって確認された例が 518 体のうち 247 体（47.7%）であら，治療法あるいはその内容は現在とは少なからず異1）り ，また 1994 年に発生した中華航空機墜落事故では，なっている。東北地方太平洋沖地震の発災時には，宮264 体のうち 135 体（51.1%）であったことから 2），歯科所

澤 10）が開発した身元確認照合システムを応用し，歯科所

見は身元確認にきわめて有用であり，生前の資料を集め

見を 5 分類することで有用性に優れていたとされていることさえできれば，高い確度で身元確認を行うことがる。しかし，どのような歯科診療情報が有用であるのか，できるとして国民にも周知されている。

あるいは歯科所見をどのようにまとめて分類しスクリー

一方，先の東北地方太平洋沖地震においては，これま

ニングを行うべきかなど，それらの精度について検証がでの状況とは様相が一変した。地震の後に発生した津波

行われたことはない。

によって家屋等が倒壊あるいは流失したために生前資料

そこで，まず永久歯 32 歯の所見を 1 歯につき 12 項目の収集はまったく期待できない事態に陥った。しかし，に分け，これを 12 分類とし，総当たり法によるスクリー

各 関 係 方 面 の 尽 力 に よ っ て， 警 察 庁 の 発 表 に よ れ ば，ニングの精度について検討した。つぎに，歯科所見をま2014 年 5 月 9 日 現 在 で， 死 者 15,816 人 の う ち 人 相， 着

とめて 6，4，3 および 2 分類とし，絞り込みの条件を緩

衣および所持品で確認された 13,937 体（88.6%）を除くと，やかにした場合のスクリーニングの精度について検討し指掌紋によって確認されたのは 371 体（2.4%），DNA にた。さらに，歯科所見は年月とともに変化することは避よるものは 171 体（1.1%）であったのに対して，歯科所見

けられず，歯の欠損状態が複雑な死体の鑑定を依頼され（受付：平成 26 年 12 月 17 日）〒 101 8310 東京都千代田区神田駿河台 1 8 13

31

2.

ることもあることから，各分類において 4，8 および 12向上するが，近年の歯科治療の傾向を考慮しながら宮澤ても検討した。

ら 6）および宮澤 10）の方法を参考とし，第 1 表に示すよう資料および方法
1.

歯の状態の分類
歯の状態の分類は，細分化した方が身元確認の精度は歯以内の不一致を想定したスクリーニングの精度についに，32 歯 に つ い て 00 〜 11 の 12 分 類 と し た。 資 料 500
例について，各歯の状態を 12 分類し，これらを記号化

資料
歯学系大学を卒業後，10 年以上 35 年以内の歯科医師

して PC に入力した。また，歯科所見をまとめて 6，4，

5 名 が，1 人 に つ き 100 枚 の 架 空 の デ ン タ ル チ ャ ー ト，

3 および 2 分類と簡略化して PC に入力した（第 2 表〜第計 500 枚を作成した。その際，成人 32 歯について，す

5 表）。

べて所見を記入することを条件とし，すべて「健全」およ3.

び「情報なし」は作成しないこととした。また，性別およ入力された 500 例の歯科所見について，以下に示す条

び年齢については考慮しないこととした。なお，デンタ

件に従い，宮澤 10）が開発した照合検索ソフトを改変してルチャートの様式は Ryan 式

11）

それぞれ総当たり法で一致する頻度を検索した。

を改良して作成した日本

大学歯学部法医学講座使用のチャート

歯科所見の一致する頻度

12）1）32 歯について，第 1 表に示す 00 〜 11 までの 12 分を用いた。

類として PC に入力し，すべての所見が一致する頻作成されたデンタルチャートはすべて架空であり，診度および他人間と一致する頻度

療情報は存在しない。ただし，一旦，デンタルチャートが漏示した場合は社会的な問題に発展しかねない。そこ

2）32 歯について，第 2 表に示す 00 〜 05 の 6 分類，第で，パーソナルコンピュータ（以下，PC）のセキュリティ

3 表に示す 00 〜 03 の 4 分類，第 4 表に示す 00 〜 02には万全を期すよう努めた。

の 3 分類および第 5 表に示す 00 〜 01 の 2 分類として PC に入力し，すべての所見が一致する頻度およ

第1表

第2表

12 分類における歯の状態

び他人間と一致する頻度

第3表

4 分類における歯の状態

第4表

3 分類における歯の状態

第5表

2 分類における歯の状態

6 分類における歯の状態32

身元確認に資する歯科所見の標準化

3）各分類において，4，8 および 12 歯以内の不一致を高く，半数以上を占めた（第 1 図 b）。とくに，上顎前歯想定し，スクリーニングを行った場合の他人間との部では 7 割および下顎ではほぼ 9 割以上であった。
「 金属による部分修復」，「 金属による全部修復」および「欠損，一致する頻度結1.

義歯，インプラント」は上下顎でそれぞれ 30% 以下（第三果大臼歯を除く）であった。
「C1 〜 C3」については上下顎ともに低く，6% 以下であった。上下顎前歯部において「C4」

歯科所見の頻度分布
資 料 500 例 の 32 歯 の 歯 科 所 見 に つ い て 12，6，4，3

および「金属による部分修復」の頻度はほとんど出現しなおよび 2 分類したときの歯科所見の頻度を求め，その分かった。

布を第 1 図に示した。

3） 4 分類

1） 12 分類

上下顎ともに前歯部では「健全，C1 〜 C3，RF」の頻度

12 分類における歯科所見と歯種との関連（第 1 図 a）をが高く，半数以上を占めた（第 1 図 c）。とくに，下顎でみると，上下顎ともに前歯部における「健全」の頻度が高は 80% 以上であった。上下顎臼歯部では 4 割を占めた歯

く，上顎ではほぼ半数以上であり，下顎では 8 割以上で種もあるが，下顎第一大臼歯は 2 割以下であった。
「 金属

あった。臼歯部では「RF」，「In」および「全部冠」の頻度がによる部分修復」，「 金属による全部修復」および「C4，欠10 〜 20% 出現した。また，欠損は上下顎大臼歯部（第三損，義歯，インプラント」は上顎および下顎臼歯部でほ大臼歯を除く）で，義歯は上顎歯および下顎臼歯部で 10

ぼ均等に出現した（第三大臼歯を除く）。

〜 15％出現した。一方，「C1，C2」，「AF」および「ポンティッ

4） 3 分類

ク」は，上下顎ともに 6% 以下であった。下顎前歯部では上下顎ともに「健全，C1 〜 C4，RF」の頻度が高く，右側「C3」，「C4」および「AF」の頻度はほとんど出現しなかっ

下顎第一大臼歯以外はほぼ 4 割以上であった（第 1 図 d）。

た。

「金属による部分・全部修復」の頻度は，下顎前歯部を除2） 6 分類く上下顎歯において 10 〜 45% であった。上下顎におけ

上下顎ともに前歯部と小臼歯部で「健全，RF」の頻度がる「欠損，義歯，インプラント」の頻度は 5 〜 20% であった。
5） 2 分類第6表

上下顎ともに「存在」の頻度が非常に高く，下顎大臼歯

分類別にみた「特定の 1 人」が抽出される頻度を除く歯種で 8 割以上を示した。なお，第三大臼歯については「欠損」の頻度がほぼ 8 割であった（第 1 図 e）。
2.

分類別にみた「特定の 1 人」を抽出する頻度「特定の 1 人（以下，1 人）」の歯科所見と資料 500 例（500人）の所見を分類別に総当たりで検索させ，歯科所見がすべて一致ならびに 4，8 および 12 歯以内の不一致を想定した場合の「1 人」を抽出する頻度について検討し，その結果を第 6 表に示した。
歯科所見がすべて一致して「1 人」を抽出する組合せ数
は，12 分類では 498 組（99.6%）であった。分類数を減ず
第7表

るにつれて組合せ数は減少し，3 分類では 465 組（93.0%）

すべての所見が一致した場合の他人間との一致する頻度となり，2 分類では 287 組（57.4%）と半減した。また，4，8 および 12 歯以内の不一致を想定した場合に「1 人」を抽出する組合せ数は，分類数が少ないほどに，また不一致
歯数が多いほどに減少した。
3.

32 歯の歯科所見がすべて一致した場合の他人間との一致する頻度
12 分類した場合，2 人の所見が一致した組合せは 2 組認められた（第 7 表）。分類数を減ずると，他人間と一致する頻度は高くなり，とくに 2 分類の場合では，多人数の所見が一致する組合せ数が増加した。4 分類と 3 分類における他人間と一致する頻度の傾向はよく類似してい
た。

33

第1図

12，6，4，3 および 2 分類における歯科所見の頻度分布

34身元確認に資する歯科所見の標準化

第1図

4.

12，6，4，3 および 2 分類における歯科所見の頻度分布（つづき）

組および 70 組抽出されるなど，所見が近似している人

歯科所見が変化している場合のスクリーニングの効数が増えると同時に，組合せ数も増加した。

果1） 4 歯以内の不一致を想定したときの他人間との一2） 8 歯以内の不一致を想定したときの他人間との一

致する頻度

致する頻度

12 分類では，第 8 表 a に示すように，2 人および 3 人

12 分類では，第 8 表 b に示すように，2 〜 6 人の所見の所見が近似していることから，他人間と近似する組合が近似しているとして抽出される組合せ数が，8 歯以内

せが，それぞれ 12 組および 7 組抽出された。また，4 〜

では 46 組となり，4 歯以内の場合に比べて 2 倍に増加し6 人の所見が近似している組合せが，各 1 組であった。6た。 ま た，7，9，11-15，21-25 お よ び 26-30 人 の 所 見 が分類に減じて検索した場合，所見が近似した人数が増え

近似している組合せが，合計 7 組出現した。6 分類に減るとともに組合せ数も増加した。4 分類と 3 分類におけじて検索した場合，所見が近似している組合せの総数はる他人間との近似する頻度はよく類似していたが，所見

12 分類の 2 倍に増加した。4 分類と 3 分類において他人が近似した人数が同一の場合，その組合せ数は 4 分類の間と近似する頻度は，所見の近似した人数が同一の場合，

ほうが 3 分類よりも少なかった。2 分類では 103 人およ

そ の 組 合 せ 数 は 4 分 類 の ほ う が 3 分 類 よ り も 少な か っび 109 人の所見が近似している組合せが，それぞれ 63

た。2 分類では，所見が近似している人数が増えると同35

時に組合せ数もさらに増加し，182-188 人の所見が近似師によって十分に時間をかけて観察することが可能であしている組合せまで出現した。

り，信頼性の高いチャートを得ることができる。しかし，

3） 12 歯以内の不一致を想定したときの他人間との一大規模災害時においては，収容される死体の数が多いた

致する頻度

めに，歯科所見採取に時間的な制約が課せられるととも多人数の所見が近似している組合せ数の頻度は，第 8に検査者の経験が一様ではなく，歯科法医学的知識が備

表 c に示すように，8 歯以内の各分類に比較して増加しわっていないこともある 13）。さらに，ミイラ化した死体た。12 分類の場合でも 82-88 人の所見が近似している組や焼死体などのように開口困難な死体の場合，懐中電灯

合せが 2 組出現した。6，4 および 3 分類の抽出傾向はよ等の照明が口腔内に充分に届かず，歯質と同様の色を有く類似していたが，分類数の少ないほうが組合せ数は多する歯冠修復物などでは健全歯と見誤ることがあり，正く出現した。2 分類では，8 歯以内の場合の組合せ数よ

確なチャートを残すことができないこともある。

りもその数ははるかに増加した。

考

歯科治療の処置内容を記号化しスクリーニングを行って身元確認に応用しようとする考え方や試みは以前から

察あったが 6-10），これが具現化され実務に応用されたこと

身元確認の成否は生前および死後の情報収集の状況にはこれまでなかった。東北地方太平洋沖地震においては，

大きく左右される。平時の場合，死体の歯科所見を採取

16,000 人に達する遺体が収容され，身元確認は発災後 3してデンタルチャートを作成する際には，複数の歯科医年を経過した現在もなお難渋している状況である。身元

第8表

4，8 および 12 歯以内の不一致を想定した場合の他人間との近似する頻度

36身元確認に資する歯科所見の標準化確認には，診療情報が有益であるが，どのような情報がとは異なるが現在の歯科治療の内容を考慮すると本分類

必要かつ重要であるかなど，スクリーニングに資する診のほうが現状に適っていると思われた。さらに，3 分類

療情報の標準化について詳細な検討はなされていない。

では，「健全，C1 〜 C4，RF」，「金属による部分・全部修復」，

そこで，本研究では宮澤ら 6）の方法を改変し，1 歯に「欠損，義歯，インプラント」とし，2 分類では歯が「存在」
あるいは「欠損」に分類した。

ついて歯科所見を 12 分類し，スクリーニングによってすべての歯科所見が一致する頻度および他人間との一致

2.

する頻度について検討し，また，歯科所見の分類数を 6，

今回資料とした 500 枚のデンタルチャートについて，4，3 および 2 分類と簡略化し，それらの精度について検各歯の処置状態の頻度を解析した（第 1 図）。まず，12 分討した。さらに，生前と比較して歯科所見の変化は避け

類した場合，上顎歯では「健全」の頻度は前歯部では半数られないことや顎骨の一部欠損などの死後変化への対応

以上，臼歯部では 4 割未満であった。下顎では「健全」のを考慮して，各分類数において 4，8 および 12 歯以内の頻度が前歯部で 9 割，小臼歯部で半数以上認められたの不一致を想定した場合のスクリーニングの精度についてに対して，大臼歯部は 1 割程度であった（第 1 図 a）。こも検討し，最も効率的な歯科所見からの身元確認の検索

れは，下顎前歯部の鑑定例であれば，健全歯が多数を占法について解析した。

めるために識別精度は低くなるものの，同部に治療痕が1.

認められた場合には，むしろ識別率は高くなることを意

歯科所見の分類

処置状態

味している。また，臼歯部の治療内容が多様であるもの

歯科所見の分類数が詳細であるほどスクリーニングのの，大臼歯部が健全歯であれば識別には有利である。

精度は高くなり，数万人のなかから数十人単位で抽出することも可能である。しかし，歯科所見は流動的である

本研究に用いたデンタルチャート 500 枚は，歯学系大ことから，スクリーニングによって該当者が必ず含まれ学卒業後 10 年〜 35 年の歯科医師 5 名が治療内容を想像たうえで複数人が抽出されるように，あいまいに検索すし作成した架空のチャートである。歯科所見のデータがることが重要である。このことは所見を詳細にすると，偏在し，研究資料として利用の適否が危惧されたが，健そのわずかな差によっても抽出されるべき該当者グルー

全歯やう歯の状況，処置状況および補綴物を装着していプから他人として排除される危険性が高くなるからである者の割合等，これまでに公開されてきた歯科疾患の実

る 14）。一方，分類数を減ずる場合の効用は，1）歯科所見態調査データ 16）と大差なく，研究資料として利用できるを採取する歯科医師の知識と経験に差があったとしてことが判明した。

も，同じ分類に含み検索される可能性が高まる

2）収集

6 分類では，上下顎ではともに「健全」の頻度は高いもされた歯科診療録に簡単な記録しか残されていない場合のの，「 金属による部分修復」，「 金属による全部修復」およでも対応が可能になるび「C4，欠損，義歯，インプラント」の 3 項目がほぼ均等

3）歯科知識に乏しい警察鑑識課員を短期間で教育することが可能になる

8,15）

4）警察業

の割合で出現しており，識別効果は高いと考えられた（第務における初動捜査等にも応用できるなどの利点が挙げ

1 図 b）。また，上下顎ともに C1 〜 C4 が少なかったことられる。

から，う蝕所見の多い上下顎歯を有する死体の場合には，

まず，12 分類を 6 分類とするにあたり，「 健全」と「RF」

むしろ身元確認には有利であると考えられた。

は同一分類とし，う蝕は「C1 〜 C3」と「C4」に分け，アマル

4 分類では，上下顎ともに 6 分類の頻度に比べて出現

ガムやメタルインレーなどの金属修復物を「金属による頻度がより均等に認められており，識別精度は 6 分類の部分修復」とし，全部被覆冠の「金属による全部修復」と場合と同様に高いものと考えられた（第 1 図 c）。

は別にした。歯頸部に充填された RF は，所見の採取時

3 分類では，「健全，C1 〜 C4，RF」の占める割合が高く，に見落とされることがあり，その場合，当該歯は健全に頻度に偏りがみられることから，身元確認の安定性が低分類される。もしも，生前の診療録にレジン充填の記載

く な る 可 能 性 が あ る（ 第 1 図 d）。 さ ら に，2 分 類 で は，があった場合，生前所見と死後所見との矛盾が生じ，同

上下顎すべてに存在したことから，安定性に欠ける可能

一人とは判断できないことになる。そこで，識別精度は性がある（第 1 図 e）。

低下するものの，該当者がスクリーニングされたグルー

3.

プから排除されないような歯の状態に分類した。

分類別にみた「1 人」が抽出される頻度
デンタルチャート 500 例のなかから「1 人」が抽出され次 に，4 分 類 に 減 ず る 場 合，
「 健 全 」，
「C1 〜 C3」お よ び

る頻度を分類別に検討したところ，第 6 表に示すように，「RF」を同一分類とした。すなわち，C1 は健全と見誤る

12 分類においてすべての所見が一致する組合せは 498 組

ことの多い所見であるからである。
「 金属による部分修（99.6%）であり，ほぼ全員の識別が可能と考えられた。

復」と「金属による全部修復」は別分類とし，「C 4」は歯肉の分類数が少なくなるにつれて一致する組合せ数は低下す

被覆によって「欠損」と判定されることもあり，これらをるものの，3 分類までは本人が抽出される組合せが 465

同一分類とした。この分類は，今西 8）と川上 9）のそれら組（93.0%）存在し，識別精度としては実務上問題ないと

37

考えられた。しかし，2 分類では 300 組を下回ることから，

スクリーニングを行うにあたり，想定される不一致歯数

スクリーニングに不安が残された。

を 4 歯以内と指定するのみであることから，32 歯の歯科

また，う蝕等によって歯科所見は変化する可能性があ

所見が同一であっても，実際には本人に加えて「生前」とり，死後デンタルチャートの作成時には誤記や記入漏れ「死後」の歯科所見が歯科治療学的に矛盾のない類似したなどが発生する可能性もある。したがって，これらの不者まで検索されることを意味している。
6 分類では，本人同士の組合せが 458 組（91.6%）であり，測の事態に対応するためにもあいまいに検索することができるような対策が求められる。そこで，歯科所見が 4

残り 42 組については 10 人および 11-15 人の所見が近似歯以内まで変化した場合を想定してスクリーニングをするとして 1 組および 4 組検索されているものの，手作行った。その結果，4 分類では 409 組（81.8%）および 3 分

業で識別は可能と思われる。

類では 377 組（75.4%）が本人と一致して抽出され，識別4 分類および 3 分類では出現頻度が類似しており，い精度は実務的にも十分であると考えられた。一方，2 分

ずれの分類を利用しても精度や効率性には適っていると類において一致する頻度は低く，スクリーニングとして思われるが，3 分類での組合せの頻度に比較して 4 分類

は支障が生じる可能性がある。また，歯科所見の変化をの方が組合せ数は少なく，識別精度に優れているものと8 歯以内とした場合，6 分類で一致する組合せは 397 組

思われた。ただし，両分類において 40 人および 50 人の（79.4%）であり，4 分類では 348 組（69.6%）であることか

所見が近似しているとして 4 組および 6 組検索されておら，4 分類以下でのスクリーニングは避けるべきである

り，これらについてはさらなる絞り込みのために分類項と考えられた。さらに，歯科所見の変化を 12 歯以内と目を加えて検討する必要がある。2 分類では，100 人以した場合，12 分類で検索した場合でも一致する組合せは上の所見が近似している組合せが 63 組あるいは 70 組を

385 組（77.0%）であり，識別精度を向上させるためには分認める例があり，実務上の鑑定では支障が生じる可能性

類項目を加えるなどが必要である。

が高い。

6）

2） 8 歯以内の不一致の場合

宮澤ら は，年月の経過に伴う歯科所見について，100人における 2 年経過後の歯科医療行為以外での歯科所見

8 歯以内の不一致の場合は，第 8 表 b に示すように，の変化について調査し，98 人は変化がなかったと報告し他人間との一致する頻度が 4 歯以内の不一致の場合と比ている。このことを考慮すれば，4 歯以内の変化では 4

較して，多数抽出される傾向が認められた。しかし，12

分類あるいは 3 分類以上で効果的な身元確認が可能であ分類および 6 分類では 6 人以上の所見が近似している組

ると考えられた。

合せはいずれも一桁台の組合せであり，手作業で識別は4.

可能であると思われた。4 分類と 3 分類では，他人間とすべての歯科所見が一致した場合の他人間との一致の一致する頻度は類似しており，11-15 人以上の所見がする頻度
12 分類で検討した場合，第 7 表に示すように，500 人

近似している組合せはほぼ同数であった。しかし，4 分

からの「1 人」抽出は 498 組であり，残りの 2 組はともに類の方がその組合せの数は少ないことから，有用性は高本人が含まれ抽出された。すなわち，500 人規模の死者いと思われる。2 分類では 4 歯不一致の場合と同様の傾が出る災害死事故が発生した場合，歯科所見を 12 分類

向を示し，117 人，129 人および 182-188 人などの歯科所

して検索することでほぼすべての身元は確認できること

見が近似している組合せが多数抽出されるなど，さらなが判明した。さらに，3 分類による検索においても 465

る対応策が必要である。
3） 12 歯以内の不一致の場合

組（93.0%）の「1 人」抽出が可能であり，残り 35 体については手作業で身元確認できるものと思われる。4 分類と12 歯以内の不一致の場合は，第 8 表 c に示すように，

3 分類を比較すると，他人間との一致する頻度は同様の組合せの出現頻度は 8 歯以内の不一致の場合よりもさら傾向を示すものの，4 分類の方が他人間との一致する頻に高かった。12 歯以内の不一致とは，左右側上下顎それ

度はわずかながらも少なくなっており，歯科所見の分類

ぞれで 3 歯程度が欠損あるいは上下顎のいずれか一方が数としては 4 分類が適切と考えられる。

欠損している場合等を想定している。歯科所見を 12 分

5.

類して検索する場合では，識別には有利となるものの，歯科所見が変化した場合の他人間との一致する頻度
1） 4 歯以内の不一致の場合

6 〜 2 分類では組合せ数がさらに増えて支障が出ること

4 歯以内の不一致の場合では，第 8 表 a に示すように，が判明した。欠損部位等が多い場合には本研究の方法によらず，別法で検索することが望まれる 6）。

12 分類ではほとんどが本人同士の組合せ（478 組）で占められ，残り他人間と一致する 22 組は 2 〜 6 人の所見が近似する組合せに集約されており，識別精度とともに識別

以上のように，本研究の結果から，分類数が少ない検作業の効率性が高いものと思われる。

索法を用いた身元確認も有用であることが示された。すなお，ここでいう「近似」とは，本解析ソフトを用いて

なわち，2 分類で識別できる場合もあり，それで効果が38

身元確認に資する歯科所見の標準化低いようであれば分類数を増やすという方法を採用する

す べ て 一 致 し た 組 合 せ は そ れ ぞ れ 478 組（95.6%），

べきである 17,18）。また，死者数に応じた検索法を採るこ

458 組（91.6%）および 409 組（81.8%）であった。
4.

とも一考である。本研究で得られた成果から，8 歯以内

8 歯以内の不一致を想定したときの他人間との一致する頻度について，12 および 6 分類してスクリーニの不一致があったとしても，4 分類でスクリーニングを行えば，効果の高い絞り込みが可能であることが判明しングを行ったところ，「 特定の 1 人」の歯科所見とすた。しかし，12 歯以内の不一致の場合では識別精度が低べて一致した組合せはそれぞれ 447 組（89.4%）およ下するために分類項目の追加が必要である。

び 397 組（79.4%）であった。
5.

本研究では，デンタルチャート作成にあたり，すべて

4 歯以内の不一致を想定したときの他人間との一致所見を記入させたために「情報なし」の項目は存在しない

する頻度においては 3 分類以下，同じく 8 歯以内のが，歯科診療録における歯型図の欄に歯科所見の記入が場合では 4 分類以下ならびに 12 歯以内の場合では見られないものも少なくないことから，その対応策が必分類項目を追加することが必要であった。
6.

要である。
「 情報なし」とする分類項目については 4，8 お

32 歯における歯科所見を 2 分類（「存在」「欠損」）してスクリーニングを行ったところ，すべての所見が一よび 12 歯以内の不一致の場合の検討が補完しているも致する頻度は低かった。

のと想定されるが，実務的には「情報なし」を分類項目と7.

して組み入れた 5 分類で検索することが識別精度に優れ

大規模災害時における歯科所見からの身元確認に際しては，32 歯における歯科所見を 4 分類（「健全，C1

た鑑定結果をもたらすものと思われた。
今後，わが国において，大規模災害が発生した場合，〜 C4，RF」「 金属による部分修復」「 金属による全部

本研究で得られた手法で身元確認は可能と考えられる。

修復」「C4，欠損，義歯，インプラント」：「情報なし」

しかし，発災時には多国籍の人が犠牲になることも予想を加えた場合は 5 分類）して検索すれば，最も効率されることから，国際刑事警察機構が推奨する Disaster

良く確認作業が行えることが判明した。

Victim Identification システム

19）への変換について検討稿を終えるにあたり，ご指導とご校閲頂いた日本大学歯学部法医学講座小室歳信教授に深く感謝の意を表します。また，本研究の遂行に際してご指導とご助言を頂いた堤 博文専任講師および法医学講座の講座員各位に感謝いたします。なお，本研究の一部
は，平成 24 年度 厚生労働科学研究費補助金（厚生労働科学特別研究事業）課題番号（H24- 特別−指定− 024）により行われた。

する必要があると考えている。

結論

大規模災害時の身元確認に資する歯科診療情報の効果的な歯科所見の抽出と標準化を目的に，32 歯の歯科所見
を 1 歯につき 12，6，4，3 および 2 分類し，また各分類

文において 4，8 および 12 歯以内の不一致を想定した場合

1）社団法人群馬県歯科医師会日航機事故記録編纂特別委員会（1986）2. 対応；遺体の身元を追って−日航ジャンボ機墜落と歯科医師の記録．群馬県歯科医師会，群馬，12-25．
2）愛知県警察歯科協力医会（1995）報告 3. 事故への対応；終焉の着陸飛行 中華航空機墜落事故と歯科医の活動状況．愛知
県歯科医師会，愛知，12-65．
3）兵庫県歯科医師会警察歯科医会（1996）大震災と歯科医療 阪
神・淡路大震災からの報告と提言．兵庫県歯科医師会，兵庫，
83-91．
4）菊月圭吾（2012）3-2 身元確認作業；岩手県歯科医師会報告書
東日本大震災と地域歯科医療．社団法人岩手県歯科医師会，
岩手，49-72．
5）小室歳信（2013）3 東日本大震災が発災 第Ⅴ章 東日本大震
災とその後の動向．歯科法医学歯科医師の身元確認が担う安全・安心な社会生活，わかば出版，東京，81-89．
6）宮澤富雄，上野正志，岡山一成，山本昌史，高橋登世子，小室歳信，竹井哲司（1988）身元確認にあたっての歯科所見の一
致・不一致に関する検討．日法医誌 42，529-538．
7）上野正志（1989）身元確認にあたっての歯科的所見の一致・不一致に関する検討（第 2 報）―特に加齢的要因について―．日
法医誌 43，478-489．
8）今西 一（1991）身元確認にあたっての歯科的所見の一致・不一致に関する検討（第 3 報）―所見の分類を簡略化した場合―．
日大歯学 65，851-859．

のスクリーニングの精度について検討したところ，以下の結論を得た。
1.

12 分類（「健全」「C1，C2」
「AF」
「RF」
「In」
「 C 3」「全部冠」「ジャケット冠」「 C 4」「 欠損」「 ポンティック」「 義歯，
インプラント」）してスクリーニングを行ったところ，「 特定の 1 人」の歯科所見とすべて一致する組合
せは 498 組（99.6%）であった。

2.

6 分類（「健全，RF」「 C 1 〜 C 3」
「 金属による部分修復」「金属による全部修復」「 C 4」「 欠損，義歯，インプラント」），4 分類（「健全，C1 〜 C4，RF」「金属による部
分修復」「 金属による全部修復」「C4，欠損，義歯，インプラント」）および 3 分類（「健全，C1 〜 C4，RF」「金属による部分・全部修復」「 欠損，義歯，インプラント」）してスクリーニングを行ったところ，「 特定の 1
人」の歯科所見とすべて一致する組合せはそれぞれ
495 組（99.0%），473 組（94.6%）および 465 組（93.0%）
であった。

3.

献

4 歯以内の不一致を想定したときの他人間との一致する頻度について，12，6 および 4 分類してスクリー
ニングを行ったところ，「 特定の 1 人」の歯科所見と399）川上龍美（1989）身元確認にあたっての歯科的所見の一致・不一致に関する検討（第 4 報）―死体所見と入手資料の作成時との間に年数の経過がある場合を想定して―．日法医誌 48，
169-184．
10）宮澤富雄（2006）歯科所見からの身元確認におけるスクリーニ
ングの必要性―スクリーニングモデルの試作―．日歯医師会誌 58，961-971．
11）Ryan EJ (1937) Identification through dental records. J
Crim Law Criminol 28, 253-260.
12）小室歳信，網干博文，堤 博文，伊澤 光，丸山 澄（2014）§Ⅴ 歯科所見からの個人識別．専門歯科学−法医学演習・2014 −，東京，35-49．
13）Piercy JH (1987) Memories of the crash of Delta Flight
191 -The reﬂections of a forensic dentist-. Tex Dent J 104,6-10.
14）小室歳信（2014）総括研究報告書 大規模災害時の身元確認に資する歯科診療情報の標準化に関する研究．厚生労働科学研
究補助金 厚生労働科学研究事業 大規模災害時の身元確認に資する歯科診療情報の標準化に関する研究 平成 24 年度
総括・分担研究報告書 研究代表者 小室歳信，東京，1-13．
15）小室歳信（2012）東日本大震災が顕在化した，大規模災害時における歯からの身元確認にかかわる課題について．厚生労働科学研究補助金 厚生労働科学特別研究事業激甚災害時における死体検案体制の整備および運用に関する研究 平成 23
年度総括・分担研究報告書Ⅰ 研究代表者 青木康博，愛知，
173-185．
16）日本口腔衛生学会編（2013）統計表．平成 23 年歯科疾患実態調査報告，東京，51-147．
17）Komuro T (2006) Why are dental findings effective inpersonal identiﬁcation ?. DENT Jpa 42, 195-199.
18）小室歳信（2010）24. 歯の法医学．臨床のための法医学［第 6版］，朝倉書店，東京，164-173．
19）International Criminal Police Organization: Disaster Victim
Identification. http://www.interpol.int/INTERPOLexpertise/Forensics/DVI（2014 年 12 月 1 日アクセス）40