Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図1 リスク評価を補完する評価方法の必要性

図2 産業と環境の関係

### 2. 研究開発目的

そのため本研究課題では，図3に示すように，3つのサブテーマに分けて研究開発を進めた。まずサブテーマ（1）では，生産から廃棄にかけてのプロセスからの負荷物質の排出と受容れ場としての環境を評価対象範囲とし，個々のプロセスの連鎖過程を反映したプロトタイプモデルを構築した．プロトタイプモデルの事例適用として，化学物質（難燃剤）を取りあげ，データの不確実性のタイプ（変動性，知見の不足等）を考慮し，排出量解析・環境多媒体濃度解析・暴露解析・リスク評価を実施し，評価手法の適用性を検討することを目的とした．

サブテーマ（2）では，自動車サプライチェインを念頭において，ライフサイクルを通じた複数エンドポイントのリスク評価を，健康リスク，温室室効果ガス由来のリスク等を取り上げて行うことで，方法の適用性を検討することを目的とした．各ライフステージに内包されるリスク因として，内装材プラスチック難燃剤，燃料，製品のリスクをスクリーニングレポート，リスク評価シートとしてまとめるとともに，リスクトレードオフの態様を解析した．サブテーマ（3）では，消費者側のリスク管理方策としてリスクに気付き理解し，行動を選択することによる効果（すなわち，社会的合意形成に通じる）を類推するため，大阪府下の生活者を対象に環境家計簿による調査を実施し基礎データの整備を実施した．具体的には，自動車の利便性—環境リスクの関係への気付きの特徴の把握ならびに，類似事例のメタ解析結果による補完を通じた行動変容の可能性を検討した．

図3 3つのサブテーマの研究開発課題と最終目的

### 3. 研究開発の方法

## (1) 耐リスク性の評価手法の構築

サブテーマ(1)では, すでに公表されている臭素系難燃剤DecaBDEの詳細リスク評価の知見の充足状況にもなうトレードオフの態様の変容を追加された科学的知見を利用し, 2つの時間断面での比較によって検討したついで, 知見の不確定性を反映した構造モデルの構築, 不確実性の評価の順に検討した.

知見の充足に関するリスクトレードオフの検討は，図4に示す手順で実施した．リスク評価に基づく意思決定がなされた時点に着目し，その前後の科学的知見を更新状況に注目して，リスク評価を行うとともに，リスクトレードオフの態様を解析した．

構造モデルの作成は, Analyticaを用いて実施した. これは, 入力データの不確定さを確率分布として入力して解析を可能とするソフトウェアである. 化学物質の物性値等パラメータを代入することで多くの物質に適用可能である. また, このモデルはパソコン上に要因の関連構造として示すことができるため, リスクに関心をもつ関係
者に対し共通の議論の場の提供という局面を支援できる。

不確実性の評価の方法は，情報の価値解析手法を用いて検討した（図5）. すなわち，排出量解析，環境多媒体濃度解析，暴露解析，リスク評価を行うとともに，それらに用いられるパラメータの暴露量に対する感度解析を行い，支配的なパラメータを絞り込む. ついで，暴露量削減対策モデルを構築し，必要となるパラメータの不確定性の特性を反映した確率分布を設定し対策費用の期待値と特定のパラメータに完全情報を仮定した場合の対策費用を推定した.

図4 知見の充足の検討

図5 暴露削減対策に関する

情報の価値解析手順

## (2) 製品のリスク評価に関するケーススタディの実施

サブテーマ（2）では，化学物質の暴露による個別のエンドポイント（発がん影響，非発がん影響）を等価換算するリスク評価（個人DALY値推計）を行い，化学物質暴露由来個人DALY値と温室効果ガス排出量の関係を総計値，対策前後の差，対策の効率性指標の3種類で比較する，リスクトレードオフ解析手法を構築した.

解析事例の対象としては，同手法への適用対象として，自動車のサプライチェインを通じて発生する多様の環境負荷に対する自動車産業の対策のうち，物質代替より1つ，製品代替より1つ，燃料代替より3つ，計5対策を取り上げた.

物質代替として，DecaBDE とその代替物質の一候補であるエチレンビスペンタブロモフェニル（EBPBP）を取りあげた.

製品（車種）代替として，自家用乗用車について，ハイブリッド車と電気自動車を対象とした次世代自動車の普及拡大計画によるCO₂排出量の削減に向けた取り組みと，車体重量減少を目的としたプラスチックの使用増加による酸化防止剤（BHT：2,6-ジ-tert-ブチル-p-クレゾール）由来のヒト健康リスクとのリスクトレードオフ分析を取りあげた。

・燃料代替として，ガソリン駆動の普通車・貨物車の燃料に，バイオ燃料を添加する対策をとりあげ，その温室効果ガス排出削減効果と，排ガス由来のヒト健康リスクとのリスクトレードオフ分析を行った．バイオ燃料としては，将来，ガソリンにETBE（ethyl tert-butyl ether）が7％添加されるケース，バイオエタノールが10％添加されるケース（E10が普及されるケース）をそれぞれ取り上げた．

・燃料代替（製品代替も含む）として，1990年以降落ち込んだディーゼル普通車を，燃費改良が欧州と同様に進んだ条件下で，再度普及させる対策を取り上げた.

評価対象として，化学物質代替に関するリスクトレードオフに関しては，スクリーニングレポートを作成の上抽出した.

リスクトレードオフ解析に必要となるデータは，リスク評価シートとしてまとめた．代替の関係にある物質・燃料・車種が横並びに比較できるように包括的にかつ一貫性をもつよう整理した．リスク評価シートの項目として，①背景，②リスクレベルと不確実性因子，③リスクトレードオフ解析の算
出式をとりまとめ，さらに，②リスクレベルと不確実性因子には，化学物質由来のヒト健康リスクでは，②−1有害性データ，②−2暴露データ，②−3それぞれの数値に寄与する不確実性因子または代用値，温室効果ガス由来のリスクでは，②−4被害評価にかかるデータ，②−5CO_{2}排出にかかるデータ，さらに最後に，②−6科学的知見の充足度として，リスクトレードオフ解析において必要となるデータの知見の不足の程度を示した.

本サブテーマでは，化学物質由来のヒト健康リスクに分布をもたらす要因として，暴露量の分布を取り上げた．これは，リスク管理は暴露管理に帰着されるとの理由である．ヒト健康リスクは，障害調整生存年（DALY：Disability-Adjusted Life-Years）に換算し，暴露人口分布を踏まえた個人DALY値 $ DALY_{i}^{individual} $ [year-DALY/人/年]を推計した．同値の推計手順を式1～4に示す．

$$ DALY_{i,l}^{individual}=Probability_{i,l}\times UnitDALY_{l} $$

発がん影響，吸入暴露の場合： $ Probability_{i,l} = UnitRisk_{i,l} \times EC_{i}/T_{life} $

非発がん影響，吸入暴露の場合： $ Probability_{i,l} = DR_{coefficient_{i,l}} \times EC_{i} $ 式3

非発がん影響，経口暴露の場合： $ Probability_{i,l} = DR_{coefficient_{i,l}} \times Intake_{i} $ 式4

ここで, $ Probability_{i,l} $ : 化学物質 i の暴露による疾病 / の年間過剰発生率 [-/年]

Unit $ sk_{i,l} $ : ユニットリスク. 暴露濃度に対する生涯がん過剰発生率 [per ( $ \mu $ g/m $ ^{3} $ )]

DR_coefficient_{i,l} : 用量反应係数 [per ( $ \mu $ g/m $ ^{3} $ )] または [per ( $ \mu $ g/kg-BW/日)]

$ EC_{i} $ : 年平均暴露濃度 $ \left[\mu g/m^{3}\right] $

Intake: 年平均経口摂取量 [ $ \mu $ g/kg-BW/日]

$ T_{life} $ : 平均寿命 70 [年]

i：物質，l：疾病

なお，ライフサイクルアセスメントの分野において，温室効果ガスの排出に係る被害評価を目的として，地球温暖化に由来して将来全球的に生じうるヒト健康への影響を算定するための被害係数が集団DALY値 $$ year-DALY/t-CO_{2} $$ への換算係数として地球規模のライフサイクル環境影響評価手法（Impact World+）や日本版被害算定型ライフサイクル環境影響評価手法（LIME2）で提案されている．本サブテーマでは試行的取組として，化学物質の暴露に係るヒト健康リスクと温室効果ガスの排出に係るヒト健康リスクを集団DALY値で等価換算し，リスクトレードオフの比較も実施した．化学物質暴露の集団DALY値については，個人DALY値に対し，暴露人口分布を踏まえて暴露人口を乗じて国民全体への影響として集団DALY値 $$ year-DALY/t-CO_{2} $$ を推計した．

## (3) 社会的合意形成の検討

サブテーマ（3）では，まず予備調査として，大阪府吹田市の被験者72名（配布数189，有効回答数72，有効回答率38.1%）を対象とした自動車利用にともなう利便性と環境リスクの間の関係を把握するためのモニター調査を実施した．同調査は，生活者が自らの生活を日記形式で振り返ることによって，生活者自身が享受する自己便益に対し発生している環境リスクを認知し，行動変容を誘発する装置の試作として位置付けた．同予備調査を通し，生活者の交通行動にかかる「利便性－環境依存性」の構造を分析するための基礎データをとりまとめ，本調査を設計した．

本調査では，大阪府在住の20歳以上の男女を被験者とした．大阪府は公共交通機関が充実した地域であり，調査期間中の利用交通手段の変更が比較的容易であると考えられる．被験者はA群（環境関連イベントの来場者，環境教育に関わる環境NPO参加者，イベント開催やNPO運営支援に従事する地方自治体職員及びコンサルタント会社職員）とB群（WEB調査会社（NTTナビスペース）に登録しているWEBアンケートモニター）に分類し，調査を実施した．全質問へ回答した者を有効回答とし，A群で32名分，B群で200名分の有効回答サンプルが得られた．

本調査における調査ツールは計7日分の質問から構成され，各回答日の質問は前半部と後半部から構成される．前半部は調査期間中に身近な生活環境や交通環境への関心を高めることを狙い，後半部は環境リスクに対する理解が深まることを狙った．前半部の質問項目は毎日同様であり，①その回答日に実施した交通行動の目的，②その利用手段，③その際に感じた交通環境への印象，の3項目を問うた．調査初日及び最終日では9つの環境リスクに対する重要性の認知及び環境配慮意識を問い，本調査が被験者に与えた影響を分析した．2・3日目では被験者自身の交通行動の現状に関する回答項目を設けた．4・5日目では，環境から様々な利便性を享受している一方で環境側には様々な負荷を発生させる，という環境依存の関係について回答項目を設けた．さらに6日目では環境への依存を小さくするために自身が実行可能な行動について質問した．最終日には初日の質問に加えて，交通手段別に調査期間中の
利用頻度の変化を質問した。

以上の調査を踏まえて，自動車のライフサイクルを通じたリスク情報の提供・認知による自動車利用の行動変容効果を定量化した.定量化手法として，まずトラベル・フィードバック・プログラム（TFP，モビリティ・マネジメントの技術のうち一人一人の自律的な行動変化を促すコミュニケーション型のプログラム）の実施による態度変容効果・行動変容効果に関するメタ解析（同一調査を一つのサンプルとみたてて横断的解析を通して傾向を探る）を実施した．同メタ解析は既報（鈴木ら，2006．土木学会論文集D 62（4）574-585）にて実施された2005年までの調査を踏まえ，本サブテーマでは2006年以降に実施されたTFP事例（学会発表・論文33本から収集した67の事例）を対象に実施した．次に，本調査（アンケート調査）で得られた自動車利用時間に関する質問項目の回答結果より，環境リスクに対する意識の変容効果と自動車利用行動の削減効果を整理した．そして，メタ解析にて得られたデータを標本データ，本調査で得られた自動車利用行動変容情報を母集団とし，ベイズ統計の手法で統合して母集団のデータを更新することで，潜在的な行動変容効果を推計した．

### 4. 結果及び考察

## (1) 耐リスク性の評価手法の構築

暴露，有害性に関する知見の充足に伴うリスクトレードオフを検討した．本研究でとりあげたDecaBDEが北米で廃絶が進行した2009年時点に焦点をあてた．2009年前後で集積された屋内ダストおよび母乳中のDecaBDE濃度を追加して暴露評価を行い，成人と幼児の間で暴露経路の違いがもたらすトレードオフの態様を検討した．2010年に行った評価結果として，2005年に行った評価とリスクレベルに大きな変化はみられなかった．しかし日本では米国に比べ，ハウスダストや母乳について新たな知見の充足が必要と判断された．

構造モデルの作成では，DecaBDEの製造段階からヒトに摂取されるまでの段階の構造モデルをリスク解析ソフトのAnalytica上に構築した．DecaBDEの環境大気への排出量を取り上げ，一定値を用いた場合と（決定論的解析），いくつかのパラメータの値を用いて分布を与えた場合を数例設定して10,000回繰り返し計算をした場合DecaBDE摂取量の分布の推定（確率論的解析）を行った．1つの値を用いた場合に比べ複数の値を用いた場合，確率密度分布が広くなり，確率分布を用いた解析が可能となった．Analyticaにより，確率論および決定論的な解析が可能なモデルとなった．また，同じモデルを用い，パラメータを変更し，EBPBPの排出量を解析することが可能となった．

## 不確実性の評価は上述した構造

モデルを用いて実施した．感度解析の結果焼却炉からの排出パラメータの値を取り上げた．焼却炉から大気への排出パラメータの値の完全情報が得られた場合の期待費用と，化学物質摂取量削減対策を実施した量と対策費用の期待値を日本国民人口当たりにして期待値を見積もると，135,000円と320,000円となった（図6）．その差は185,000円であった．この差額分は，解析対象としたパラメータの値（今回の場合は焼却炉から大気への排出に関するパラメータ）についての情報収集のために追加的にかけられる費用の額を明らかにすることができた．

図 6 DecaBDEのリスクの不確実性柱状図

## (2) 製品のリスク評価に関するケーススタディの実施

個人の化学物質由来ヒト健康リスク値と温室効果ガス排出量によるリスクトレードオフ解析結果を図7に示す．推計結果は，各対策の健康リスク，温室効果ガス排出量の総計値，対策前後の差，対策の効率性指標の3種類で比較考察を行った．

総計値(a)による評価では，がんの実質安全量として生涯発がんリスクの増加分 $ 10^{-5} $ に，がんの平均DALY=9.339[year-DALY/件]，寿命70[年]で換算し，年間の実質安全基準の目安として $ 10^{-5}\times9.339/70 $
$\dot{=}1.3\times10^{-6}$ を，DALY値の参照基準とする．燃料代替は，化学物質由来のヒト健康個人リスク値，温室効果ガス排出量ともに大きく，とりわけ対策「ガソリン普通車のディーゼル普通車代替」では，対策前の段階で個人DALY値が$2.3\times10^{-6}$ とDALYがんVSD（$1.3\times10^{-6}$）を超えており，対策後さらに$2.9\times10^{-6}$ まで増加すると推定された．対策「ガソリンのETBE7%代替」では化学物質由来個人DALY値の減少が見られる一方で，対策「ガソリンのE10代替」ではリスク値が増加し，上側暴露条件下では$1.3\times10^{-6}$ と推計され，DALYがんVSDと同値となった．また，物質の代替（DecaBDEからEBBPへの代替）という事象のみを取挙げてリスクトレードオフを検討すると，かなり低いリスクレベルでの比較をすることに帰着され，自動車産業がこれまでに行った対策，計画中の対策の評価の一断面のみの評価に限定されていることを明らかにした．その意味で，3種類のリスクトレードオフ俯瞰図を並置することで，より見落としの少ないリスクトレードオフ評価を可能とする結果が得られた．

図７の(b)は差分で表示したものであり，化学物質由来ヒト健康リスクの高い政策「ガソリン普通車のディーゼル普通車代替」が，暴露の分布を考慮しても顕著にGHG排出削減の対価としての健康リスクの増加を示す結果となった．また，対策「ガソリン普通車のハイブリッド車/電気自動車代替」では，大きなGHG排出削減効果がみられるものの，その対価としての化学物質由来ヒト健康リスクは比較的低く推定された．この場合の健康リスクは，車室内内装材に用いられているとした酸化防止剤BHTによるものであり，顕著なリスクトレードオフは生じていないと推定された．

しかしながら，図７の(c)対策前後の増減率で評価した場合，対策「ガソリン普通車のハイブリッド車/電気自動車代替」は化学物質由来ヒト健康リスク値で最も変動が大きいと推定された．健康リスクについては，暴露量が何倍増加するか，といったことがリスク管理上の意思決定において重要な情報となるため，酸化防止剤HTBについても，車室内という狭域空間での暴露特性に関する知見の充足の必要性が示唆される．

化学物質由来ヒト健康個人リスク値 [year-DALY/人/年]

(b) 対策後と対策前の差分

(プロット: 暴露量の平均値または中央値,

上側: 同95%タイル値, 下側: 同5%タイル値)

(c) 対策の効率性指標:(対策後-対策前)/対策前

化学物質由来ヒト健康個人リスク値・変化割合 [%]

(プロット: 暴露量の平均値または中央値)
図7 リスクトレードオフ解析結果（化学物質由来ヒト健康リスクと温室効果ガス排出量での評価）

## (3) 社会的合意形成の検討

本調査のA群とB群の回答より，自動車の所有傾向について統計的な差異は認められなかったため，A群とB群を合計して，統計解析を行った．環境リスク認知と自動車利用の削減行動との関連性について分析するために，自動車利用を控えた被験者（以下，利用抑制者群）と利用を控えなかった被験者（以下，自動車非利用抑制者群）に分類し，各リスク項目別に環境リスク認知得点を図8に集計した．被験者の分類には7日目の自動車の利用頻度に関する質問（「調査期間中，あなたが移動するときに実際にどのように行動しましたか」）の回答を用い，「減らした」「やや減らした」とした者を利用抑制者群に，それ以外を非利用抑制者群に分類した．自動車所有者（170人）のうち利用抑制者群は44人（26%）自動車非利用抑制者群は126人（74%）であった．

※意識向上者群と意識非向上者群の平均点の差に対するt検定結果(*: p<0.05, **: p<0.01(両側))

図８ 自動車利用頻度の変化で分類した環境リスク認知得点の集計結果

1日目と7日目の両方で，すべての項目で，利用抑制者群は非利用抑制者群よりもリスク認知得点が統計的に有意に高い結果が得られた（t検定）．また，利用抑制者群・非抑制者群ともにⅠを除く8項目でリスク認知得点が向上していた．このうち，統計的に有意な得点増加が見られた項目は利用抑制者群ではVとⅦの2項目，非利用抑制者群ではⅣ～Ⅶ，Ⅸの5項目であり（t検定），非利用抑制者群で増加が見られた項目数が多かった．

利用抑制者群と非利用抑制者群の環境リスク認知得点の差が大きい項目に着目すると，1日目・7日目ともに「Ⅷ．次世代自動車での希少資源消費」と「Ⅶ．使用済み自動車についての問題」での得点差が比較的大きかった．この結果から，利用抑制者群では非利用抑制者と比較して，利用段階で生じるリスクだけでなく，製造及び廃棄の段階で生じる環境リスクに対して高い認識を有していると言える．これにより，自動車利用による環境リスクをライフサイクル全体で考慮している被験者が自動車利用を削減したことが示唆された．

TFP事例でのメタ解析結果では，全事例の変容効果の平均値は態度変容効果が24.7%，行動変容効果が13.6%と推計され，既報での結果（態度変容効果：10.4%，行動変容効果：9.5%）と比較して，ともに上昇したことが確認できた．また，TFPの実施目的に対する変容効果の分析では，態度変容に関しては環境問題解決が54.4%と最も寄与したのに対し，行動変容に関しては健康増進が20.2%と最も寄与し，社会貢献に対する行動促進を，健康増進に代表される個人利益の充足と合わせてTFPを設計・実施することで，TFPの効果が上昇する可能性が示された．

環境家計簿調査を通じて得られた自動車のライフサイクルにおいて発生する環境リスクに対する気付きに対する効果を，メタ解析にて得られたデータを標本データ，本調査で得られた自動車利用行動変容情報を母集団とし，ベイズ統計の手法で統合して母集団のデータを更新することで定量化し，
29%の行動変容効果が得られると推定された．この値を自動車利用時間の短縮分としてリスク削減（利用時間の削減が車室内暴露の健康リスクの低減，GHG排出量の削減）に置き換えることで，生産部門における対策と同列で評価をすることが可能となる．

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

サブテーマ（1）では，これまで，実適用事例の少なかったリスク評価における情報の価値の推定という方法を，DecaBDEの使用実態を反映した解析のプロトタイプモデルを提示することを通じて，具体的に情報の価値を定量的な数値で議論することを可能とした．これは，従来のアプローチにはないものといえる．

サブテーマ（2）では，自動車のサプライチェインから抽出した，5つのリスク管理対策の解析を行い，方法の適用性を確認するとともに，これまで，単独のエンドポイントを対象とした対策の評価から，トレードオフの視点から見た評価を可能とした．5つのリスク管理対策とは，物質の代替，燃料の改質，そして車種の転換であり，従来これらは，単独の指標で対策の効果や効率性に関して評価されてきた．今回の解析で，ヒト健康リスクとCO_{2}排出量という2軸でトレードオフの態様を評価することで，新しい技術評価の枠組みを提示した．

サブテーマ(3)では, 交通工学分野で進められた既存の社会調査のメタ解析結果を援用するとともに, ソフト交通対策としての生活者のリスクへの気付きがもたらす行動変容に関する基礎的知見を整備する環境家計簿を構築し, 実査を通じて, 基礎データを収集整備しえた. この方法によって, 今後, 衣食住に関わる高度な技術の利便性の陰にあるリスクへの気付きを介した行動変容の知見の整備に道筋を示した.

## (2) 環境政策への貢献

＜行政が既に活用した成果＞

現在のところ, 行政に直接活用された成果はない.

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

多数の物質に曝され，多数のエンドポイントのリスクが懸念される状況ができつつある．例えば，PRTR該当物質からPRTR非該当物質への代替など，物質の代替に伴うリスクトレードオフの態様や情報の不十分さを前提としたリスク管理が求められていくなかで，本研究課題では，交通起源に限定したプロトタイプとなる解析事例を提示したと考えている．今後，すでになされた環境リスク対策に関し，網羅的な評価を進めることで，目標リスクと対抗リスクとの間のトレードオフに対し，どのレベルで折り合いをつけてきたのか，に関する知見の充足，それを踏まえた管理の指針の形成につながることが期待される．このことは，今後，府省を横断するリスク管理対策の効果的，効率的な推進にむけて重要な知見となると考える．

サブテーマ（1）では、リスク評価を補完する耐リスク性評価法を提示し、臭素系難燃剤のDecaBDEを取りあげて、評価結果の分布に支配的なパラメータとして廃棄物処理（焼却）の過程から大気へ排出される際の排出係数の不確定性が、当該物質のリスク削減を進めようとした際、どれほど影響を与えるかということを感度解析と情報の価値解析を行うことでその寄与を定量的に推定しうる方法を開発した。推算結果より、リスク評価に必要な情報収集の優先性を具体的に比較しうる量で示すことができ、今後の関連データの整備の方向付けに示唆を与えることができた。

サブテーマ(2)では, 自動車に関する5つのすでになされた, または計画中のリスク管理対策のリスクトレードオフ解析を実施した. 得られた結果はヒト健康リスクの削減・増加の一方でCO_{2}の増減が明確化され, 物質の転換燃料成分の改質, 車種の転換それぞれについて, 2つのエンドポイントに対する効果, 効率性を1枚の図上に比較して示すことができた. このような視点での評価を行うことで, トレードオフを与件とした効果的, 効率的な対策を確認することが可能となった.

サブテーマ（3）では，提唱された時代における環境家計簿の技法に則り，利便性（自動車を利用する）の陰に隠れた環境への依存（リスク）に関する意識調査を行うことで，特に，サプライチェインを通じて内在しているリスクへの気付きがもたらす行動変容について知見を得た．環境家計簿を通じた生活者の意識・行動データが，利便性の陰でリスクへ気付きがどれほど行動変容につながるか，というデータは社会的合意形成に寄与しうるデータである．これは，環境省が行っている，環境にやさしいライフスタイル実態調査を利便性の陰にあるリスクへの気付きを媒介項として補完することに寄与する．

### 6. 研究成果の主な発表状況
cost-effectiveness of measures to recycling automobile shredder residue under the automobile recycling law in Japan, Society of Environmental Toxicology and Chemistry Asia Pacific Annual Meeting, Kumamoto, Japan, September.

19) Ishimaru, T., Tokai, A., Nakazawa, K., Nakakubo, T., Wada, N., and Ohno, K., (2012) Evaluation of fuel strategy in term of GHG reduction and human health risk: in case of Japanese auto bio-fuel strategy, Society of Environmental Toxicology and Chemistry Asia Pacific Annual Meeting, Kumamoto, Japan, September.

20) Nagata, Y., Wada, N., Tokai, A., Nakakubo, T., Ohno, K., and Nakazawa, K. (2012) Trade-off analysis between $ CO_{2} $ emissions and other environmental burdens in future penetration scenarios of next generation vehicles, Eco Balance, September.

21）辻川勝平，東海明宏，中久保豊彦，中澤暦（2012）国内におけるトラベル・フィードバック・プログラムのメタ解析による交通行動変容効果の検証に関する研究，環境科学会2012年会講演要旨集 p.85.

### 7. 研究者略壓

課題代表者:東海明宏

大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了，工学博士，現在，大阪大学大学院工学研究科教授

研究参画者

(1): 東海明宏(同上)

(2): 東海明宏(同上)

(3): 東海明宏(同上)
(1) 耐リスク性の評価手法の構築

$$ 大阪大学 \quad 大学院工学研究科 \quad 環境・エネルギー工学専攻 \quad 教授 \quad 東海明宏 $$

<研究協力者>

$$ \begin{aligned}& 大阪大学 \quad 大学院工学研究科 \quad\cdot\quad 特任研究員 \quad 中久保豊彦 ( 平成 22\sim23 年度 )\\&\quad\quad\quad\quad 助教 \quad 中久保豊彦 ( 平成 24 年度 )\\& 大阪大学 \quad 大学院工学研究科 \quad\cdot\quad 特任研究員 \quad 中澤 \quad 暦 ( 平成 22\sim24 年度 )\\& 大阪大学 \quad 大学院工学研究科 \quad\cdot\quad 特任研究員 \quad 和田直樹 ( 平成 22\sim23 年度 )\end{aligned} $$

平成22(開始年度)～24年度累計予算額：26,404千円（うち，平成24年度予算額：8,357千円）

予算額は，間接経費を含む.

## [要旨]

すでに公表されている臭素系難燃剤DecaBDEの詳細リスク評価の知見の充足状況にともなうトレードオフの態様の変容を追加された科学的知見を利用し，2つの時間断面での比較によって検討した．ついで，知見の不確定性を反映した構造モデルの構築，不確実性の評価の順に検討した．

知見の充足に関するリスクトレードオフの検討については，リスク評価に基づく意思決定がなされた時点に着目し，その前後の科学的知見を更新状況に注目して，リスク評価を行うとともに，リスクトレードオフの態様を解析した.

構造モデルの作成は，Analytica を用いて実施した．これは，入力データの不確定さを確率分布として入力して解析を可能とするソフトウェアである．化学物質の物性値等パラメータを代入することで多くの物質に適用可能であり，このモデルはパソコン上に要因の関連構造として示すことができるため，リスクに関心をもつ関係者に対し共通の議論の場の提供という局面を支援できる．

不確実性の評価の方法は，情報の価値解析手法を用いて検討した．すなわち，排出量解析，環境多媒体濃度解析，暴露解析，リスク評価を行うとともに，それらに用いられるパラメータの暴露量に対する感度解析を行い，支配的なパラメータを絞り込み，ついで，暴露量削減対策モデルを構築し，必要となるパラメータの不確定性の特性を反映した確率分布を設定し対策費用の期待値を推定した．

## [キーワード]

知見の充足，情報の価値，構造モデル，リスク評価，リスクリスクトレードオフ解析

### 1. はじめに

化学物質のリスク評価とは，有害性に関し特定のエンドポイントを決め，用量反応関係を介して暴露原因がどれほどのリスクをもたらすかを推算する方法で，特定の物質のリスクのレベルが把握できる．
しかし，別のタイプのリスクとの比較は評価の範囲の外である．すなわち，現行のリスク評価は目標とするリスク削減の陰で対抗するリスクの増減を評価するにはさらなる検討を必要とする．これは，リスク削減対策が特定のエンドポイントのみを対象としているかぎりかならず出てくる問題である．加えて，さらに評価の範囲を広げると，評価に必要となるデータも増え，かつ十分な量のデータがそろわないことを前提とする必要がある．

リスク評価は特定の物質の特定のエンドポイントのリスクの定量評価に基づく管理の必要性を検討するうえで不可欠である。しかし一方で、多くの物質にあてはめ、異なるエンドポイントを同時に評価しようとした場合に必ずしも有用な知見を提供できるものとなっていない。

以上の状況を解決するためリスク評価を補完する新たなリスク評価手法が必要となってきている.

### 2. 研究開発目的

## (1) エンドポイントを限定したリスク評価

## 1 ) 個別対応野リスク評価の実施の困難さ

個別の物質ごとのリスク評価は式 (1-1) の方法で実施される．現在工業的に利用している物質数に比べてリスク評価がなされる割合はきわめて小さいといえる．

## 2 ) 物質代替の進行

低炭素社会にむけて炭素集約度の低い物質の選択，健康リスクの削減のためにより有害性の低い物質の選択が行われている．しかし，これら物質の代替において，これまでリスクの対象とはならなかった物質では，知見の集積に乏しく，有害性および暴露量に関する情報がえられていない問題点がある．

## (2) リスク評価を補完するために必要とされる機能

## 1 ) 知見の不足への対応

化学物質のリスクの推定では次に示す不確実性を含む．すなわち，hazard要因の不確実性や多様性，hazard要因の伝播過程（例えば，環境中の動態）の不確実性，hazard要因が曝露される段階での不確実性，体内動態における不確実性，そして曝露量をリスクに置き換える際の種差，個体差に関する不確実性である．これらは組み合われされることで不確実性が増幅する．そのためリスクの推定値を示すうえで分布による説明が必要となる．現在までこれらの不確実性については，平均値で示すことがなされてきた．しかし，人々のリスクに対する態度の変化，不確実な情報を組み合わせた解析および意思決定への要求，情報獲得のための資源投入において単位費用あたりの不確実性の低減が高い領域の情報ほど情報獲得の価値が高い等の理由から不確実性を取り上げることが必要となってきた．
## 2 ）新しい知見の導入を活用するリスク評価の推論過程の更新

感度解析の実施によりリスク管理に資するリスク評価の推算結果に与える要因の寄与の評価には，情報の価値の解析が有効とされる．すなわち，関連データの整備には費用がかかるため，リスク評価の結果は知見の充足に応じて常に見直していく必要があり，情報の価値はリスク評価を補完するうえで必要となる．これによりこれまで物質単位での情報収集に費用をかけた「確実な」評価を尊重しつつ管理すべき対象全体を見据えた評価が可能となる．

## (3) 耐リスク性評価法とリスク評価法の対比

これまでの化学物質のリスク評価は政府の規制発動の根拠に利用することに焦点があてられてきたため，上記の（2）に示す事項の検討はリスク評価の分野では十分ではなかった．リスク評価法との対比で示した耐リスク性評価法の特徴を表(1)-1に示す．

ここでは，リスク・リスクトレードオフを情報の価値評価とともに評価する方法を耐リスク性評価手法と名付け，既存のリスク評価法を補完する方法としての特色と意義を明らかにした.

以下では耐リスク性評価手法を実際に適用可能であることを示すために，知見の充足に関するリスクトレードオフの検討，構造モデルの作成，不確実性の評価の順に検討した.

耐リスク性が必要とされるのは次の4点による．まず第1に，リスク評価には多様なリスクが存在する中での相対比較が必要であるが，エンドポイントを限定した物質毎の評価ではこの疑問には答えることができていなかった．第2に，化学物質由来のリスクはサプライチェインを介して波及し，暴露は多岐にわたる．そのため詳細なリスク評価よりもトレードオフの関係が重要となる場合がある．第3に，ある物質の特定のエンドポイントのリスクを削減する一方で，別のタイプのリスクを抱え込むことの評価が必要である．したがって，主要なリスクの連鎖構造を明確化することが必要である．第4に，研究知見の蓄積とともに，リスクの推定値は変容するため時間軸上にそって，リスク値を変化させる要因の定量的評価が必要となる．

表(1)-1 リスク評価法との対比で示した耐リスク性評価法

項目	リスク評価	耐リスク性評価
目的	特定の物質の特定のエンドポイントを対象としたリスクの推算	・複数のエンドポイントに対するリスクを推算し、トレードオフの比を推算する
・知見の充足に伴う推定結果の確実さの変容を推定する
方法	暴露解析と有害性評価	暴露解析と有害性評価
・知見の整理
・ミッシングリンクを繋ぐexpert elicitation法、情報の価値の推定
結果の表示	MOE、生涯発がん確率の増加分、参照値を超過する確率など	MOE、生涯発がん確率の増加分、参照値を超過する確率、トレードオフの比を記述できる指標.
評価対象	単独の物質	エンドポイント同士が関連をもつ複数の物質
算定の範囲	物質の動態の範囲に限定	物質の動態の範囲と誘発する他の環境負荷を含む
利用局面	特定物質の規制発動の根拠や指針	リスクの自主的管理の根拠や指針
備考	推算結果は、リスク、削減費用を考慮されてリスク管理に用いられる.	目標および対抗リスクのバランスから目標リスクの管理水準をきめる.
### 3. 研究開発方法

## (1) 知見の充足に関するリスクトレードオフの検討

## 1 ) 諸言

現在まで化学物質のリスク評価が実施されてきており，その例として初期リスク評価書 $ ^{1)} $ ，化学物質の環境リスク評価 $ ^{2)} $ ，詳細リスク評価書シリーズ $ ^{3)} $ ，があげられる．しかし，継続的なリスク管理のためにはリスク評価は評価時点の推定のみで完結できず，リスク評価が時間経過によって変容する様を明らかにしていく必要がある．この問題の1つの解決方法として我々は，シナリオ解析の技法を用いてきた．すなわち，リスク評価時点の科学的知見を基にさまざまな将来予測（シナリオ）を立て，現在の状況が推移すると仮定した場合と比較する方法である（東海，2006 $ ^{4)} $ ．しかし，リスク評価はその評価時点で科学的に検証された集約可能な科学的知見に基づかざるを得ない．そのため，科学的知見を適時的に利用して常にリスク評価が実施されなければ，時間経過に伴って評価結果が不適切となっていく可能性がある．それにもかかわらず，現在までこの点について明確には検討されてこなかった．

時間経過に伴うデータ（科学的知見）の増加について適切に対処しリスク評価に取り入れるためには，長期モニタリングの視点を取り入れるのが効果的である．すなわち，「科学的知見の長期モニタリング」が必要となっている．長期モニタリングはすでに水域，大気，生物学などフィールドの分野で多く実施され，これらの成果を基に長期モニタリングが失敗する要素が整理されている $ ^{5} $ ．1つの要素としてノーフォーク島固有種とされるアオバズク（Ninox novaseelandiae undulata）が1羽にまで減少した例を挙げ，個体群減少の理由が明確にされなかった $ ^{6} $ ためであるとしている．これは研究対象に対する不適切な問題の設定が効果的な結論にたどりつけないことを示している．この例は，長期モニタリングが消極的に実施されるのではなく，①区切りの時点である現象に対して手遅れになっていないかを観察しながら②適切な対策を施すための枠組みの精査を行うことの重要性を示唆している．

我々は科学的知見の長期モニタリングを実施する上で，この2点について以下のように定義すれば解決できると考えた．すなわち，①区切りの時点は，行おうとするリスク評価に関して何らかの意思決定がなされた時点とした．意思決定は一般的に何らかの知見の集積の上におこなわれるためである．これには，国もしくは企業でリスク評価対象物質について自主管理もしくは規制が実施される，などが挙げられる．一方，②適切な対策を施すための枠組みの精査の方法については，あるリスク対策（目標リスク）を行ったためにリスクが移動して目標リスクに対して別のリスク（対抗リスク）が発生していないかを判断するとした．これは広くリスクトレードオフと定義され，この対抗リスクの発生はリスク評価に関する決定がなされる際の構造的な欠点であるとされる $ ^{7} $ ．リスク評価における科学的知見の長期モニタリングは自然現象の観察と異なり，現象の観察と意思決定の過程を含む．そのため，リスクトレードオフに関する判断は必須であるといえる．

本研究では，国もしくは企業で規制や自主的管理が実施された特定の化学物質に着目して，1つの意思決定がなされた時点を区切りの時点として取り上げた．そして，意思決定がなされた時点までの科学的知見の集積が適切な問題精査の上になされてきたかを検討した．その上で，科学的知見の長期モニタリングの重要性を，ケーススタディを通じて明らかにすることを目的とした．

## 2 ) 対象物質と地域の選定

本研究では臭素系難燃剤の1種であるデカブロモジフェニルエーテル (DecaBDE) をとりあげた。筆者らはすでに，2006年11月までに発刊された科学的知見を用いて，DecaBDEのヒト健康リスク評価
を実施した $ ^{8)} $ ．その後，2009年，米国環境保護庁 (US EPA) と大手企業3社はDecaBDEを2013年末までに段階的に輸入・販売を禁止する自主的廃止に合意した $ ^{9)} $ ．これは科学的知見の長期モニタリングにおけるひとつの区切りの時間断面であり，ケーススタディの最適な例として選定した．

ケーススタディの対象地域は日本とし，日本でのリスク評価結果について議論した．また比較対象地として，自主的廃絶の合意がなされたアメリカを取り上げて日本の場合と合わせて考察した．

## 3 ) 科学的知見の更新のための時間的断面

研究の手順を図(1)-1に示した．まずリスク評価対象に関して意思決定がなされたかを判断した．意思決定がされた時点はDecaBDEの自主的廃止の合意がなされた時とし，この時点を科学的知見の更新を行う範囲の起点とした．前述した理由から，本研究において科学的知見の更新を行う範囲の終点は，2010年末とした．すなわち，2006年以降2010年末までに公開された科学的知見を本研究における評価範囲とした．これを，2010年評価とした．これについて，科学的知見の更新および評価範囲を決定した後，リスクの評価を行った．DecaBDEについては，2006年末までに公開された科学的知見(2006年評価)を用いて評価を行っている $ ^{8} $ ．以上の解析をまとめ，すでに実施された2006年評価と2010年評価を併せて，リスクトレードオフが発生していないかをチェックし科学的知見の長期モニタリング評価を行った．

図(1)-1 知見の充足の検討

## 4 ) とりあげたエンドポイントに関する科学的知見の更新

2006年評価には筆者らがすでに実施した結果9を用いた．2010年評価で対象とした範囲にはヒト健康，生態リスクというエンドポイント以外に難燃剤の使用に関する火災リスクについても議論されてきた $ ^{10} $ ．今回取り上げたリスク評価の時間断面は難燃剤の使用是非について議論された時点ではなく，難燃剤の1種のDecaBDEの自主的な廃止合意がなされた時点である．したがって，難燃剤の使用に関する火災リスクについては研究の対象外とし，DecaBDE使用に関するヒト健康リスクに着目した．すなわち2006年評価の枠組みを基本として摂取と有害性に関する知見を精査し2010年評価を行った．これを2010年評価における科学的知見の更新とした．
## 5 ) 評価の範囲

2006年評価と2010年評価の範囲を図(1)-2に示した．2006年の評価において成人を対象とした評価では大気，室内空気，ハウスダスト，土壌，母乳，家畜，植物（葉菜および根菜），魚介類，飲料水を摂取媒体として設定した．乳幼児では，大気，室内空気，ハウスダスト，土壌，母乳を摂取媒体とした．

2006年評価以降では，成人，乳幼児とも室内に長時間滞在しているため，従来から乳幼児の経口摂取経路であるとされる母乳に加えてハウスダストに注目されてきた $ ^{[11], [12], [13]} $ ．難燃剤の摂取量について，US EPAはポリ臭化ビニル(PBDE)として，成人と乳幼児の摂取量を7.1，47.2 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ と推算し，成人の場合90％がハウスダスト由来であると推算している．さらに，床に近い場所でよちよち歩きをする乳幼児は成人に比べハウスダストを摂取する可能性が高い．そのため，成人，乳幼児ともに重要な摂取経路となっている可能性があると考えられたためである．加えて，乳幼児の摂取量は，141 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ と推算し，これには母乳由来の摂取量も寄与 $ ^{[14], [12]} $ している．そこで，2010年評価では，科学的知見のうち，多く議論されてきたハウスダスト，室内空気，母乳からの摂取量のデータのみを更新した．

有害性に関して，US EPAは発がん性リスク評価ガイドラインによりDecaBDEを「発がん可能性の示唆的証拠」があると判定している $ ^{15)} $ ．

## 6 ) 適切な対策枠組み精査のためのデータの整備

図(1)-2 2006 年および2010 年評価時におけ

る成人と乳幼児の暴露シナリオ

「諸言」のところで，適切な対策枠組み精査にはリスクトレードオフへの判断が必須であることを述べた．図(1)-2に示すように2006年の評価時に，筆者らは成人と乳幼児の場合の2通りの摂取経路を設定した．2010年評価では評価の範囲のところで述べたように，ダスト，母乳の関心が高まっていた．引き続き成人と乳幼児について着目することが重要と考えられた．そこで，成人のヒト健康リスクを目標リスク，乳幼児を対抗リスクとし，両者の知見の充足に関するリスクトレードオフの発生の有無を検討した．

### a. 摂取量の推定

成人と乳幼児のそれぞれの評価範囲は図(1)-2に示した．摂取量の推定には2006年評価，2010年評価と
もに実測値を用いた．2006年評価では，筆者らがすでに行ったデータ8を用いた．そこで2010年評価時に更新する，母乳，ハウスダストのデータのみ文献検索を行い摂取量に関するデータを整理した．一方，参考値として議論するアメリカの摂取量の推定には2006年評価，2010年評価ともに，US EPA IRIS

(Integrated Risk Information System) によって承認された文献 $ ^{14} $ のリストのデータにある文献のみを対象とした．収集した摂取量データのうち，PBDEとして値が示されていた場合は，DecaBDEの含有率について参考となる調査結果がなかったため，PBDEsの実測結果から推定した．すなわち，既存文献 $ ^{8} $ 中に示されているPBDEsの実測結果からそれぞれ，DecaBDEが占める割合を求めた．その結果陰膳試料(調査対象者の食事をそれぞれ正確にもう1人分作成，収集，分析し，ある母集団における日常食による調査対象項目への暴露を見積もること)，母乳，ハウスダストのPBDEに占めるDecaBDEの割合はそれぞれ50,10,50％であった．媒体別摂取量は式(1-2)を用いて算出した．以上の方法で検討したうえで，摂取量データおよび摂取媒体中の濃度データが収集できなかった項目に関しては，日本での場合の摂取量データを援用した．媒体別摂取量は，以下の式で算出した．

$$ INTAKE=\Sigma Intake_{i}=IH_{i}\times C_{i}\ne BW $$

ここで,

Intake $ _{i} $ ：経路別ヒトのDecaBDE 1日摂取量 $ (\mathrm{ng}\ \mathrm{kg}^{-1}\ \mathrm{d}^{-1}) $

IH：媒体摂取量 $ (\mathrm{ng}\ \mathrm{kg}^{-1}\ \mathrm{d}^{-1}) $

$ C_{i} $ ：媒体中DecaBDE濃度 $ (\mathrm{ng}\ \mathrm{kg}^{-1}) $

BW：体重であり，日本では成人58 kg 乳幼児 6.39 kg とした．アメリカの場合は成人と乳幼児の体重をそれぞれ71.8，9.1 kg とした（US EPA, 1997） $ ^{16)} $ ．

i: 摂取媒体である. (iは, 大気, 室内空気, ハウスダスト, 土壌, 母乳, 家畜, 植物 (葉菜および根菜), 魚介類, 飲料水である.)

### b. 有害性情報の収集

2006年評価では既存文献 $ ^{8} $ を用いた．2010年評価では，参照用量 (Reference of Dose) をキーワードとして，文献検索を行い得られた知見を利用した．

## 7 ) リスクの評価

ヒト健康リスクの推定には暴露の余裕度 (Margin Of Exposure, MOE) を用いた. MOEは式(1-3)であらわされる.

$$ MOE=NOAEL/INTAKE $$

ここで,

INTAKE : ヒトのDecaBDE1日摂取量 (ng kg⁻¹ d⁻¹)

$$ NOAEL: 実験動物での無毒性量 (No Observed Adverse Effect Level)\quad(ng kg^{-1}d^{-1}) $$

## 8 ) 科学的知見の長期モニタリングの評価

科学的知見の長期モニタリングの評価は成人と乳幼児のMOEをそれぞれXおよびY軸にとり，2006年評価および2010年評価のMOE値をそれぞれプロットして得た散布図で評価する．その散布図で，リスクトレードオフが生じているかを検討した．

## (2) 暴露および環境モデルの構造化

構造モデルとは，サプライチェインを通じて環境リスクの原因となる物質が，どの段階から，どの環境媒体へ排出され，その後どのような経路で暴露が生じるかの過程を記述したものであり，ソフトウェ
アのAnalytica (Lumina decision systems.Analytica, ) を用いて構築する。Analytica を用いた理由は，物質フロー，多媒体動態，暴露，リスク評価に必要なデータ，パラメータ等の相互の関係を示しながら結果を考察する局面を支援することに優れているからである。

暴露およびリスク評価モデルは，日本全土を対象とした．モデルはパソコン上にデータ間の構造として表わされる．そのため，視覚的に認識しやすく，また，Analyticaではモデルで用いるデータの特性を形状として表示できるという利点がある．図(1)-3に示すように，データの名称を表記できるようになっている．結果のところで述べるように，モデルの全体構造を階層化して表現できるので，理解しやすいモデルの設計が可能となる．さらにAnalyticaは確率分布を用いた解析が可能である．以上のような機能が追加されたことで，既存のリスク評価報告書と比較して，市民，専門家，行政担当者などさまざまな人が一堂に会して議論することを容易にしている．また，物性値等いくつかのパラメータを,解析を行いたい目的の物質にあわせて代入することで多くの物質に適用可能である．

ここでは先行研究に依拠しAnalyticaを用いて，難燃剤のデカブロモジフェニルエーテル(DecaBDE)を対象として，環境多媒体モデルについての構造モデルを作成した.

図(1)-3 Analyticaに設定されている要素

## (3) 不確実性の評価

1) 決定論的解析でもちいたパラメータの値のもつ不確実性の評価

難燃剤のデカブロモジフェニルエーテル (DecaBDE) を対象として，ライフサイクルモデル，環境多媒体モデル，暴露モデルに加えて対策評価モデルを作成した．解析モデルにおける一つのパラメータに対して一つの値を採用する決定論的解析を発展させ，パラメータに関するデータの不確定さが暴露削減対策評価に与える影響を把握する手法を検討した．特に環境への排出量に支配的なモデルパラメータの寄与を明らかにした．DecaBDEの環境中への排出量に関する感度解析を行い，寄与の大きいパラメータを鋭敏比によって精査した．鋭敏比の値を参考にして，最も排出量に寄与の高いパラメータを特定した．このパラメータの不確定性に関して，文献検索等により範囲を精査し，分布形を与え，モンテカルロシミュレーションを実施した．

鋭敏比は以下の式（1-4）算出した.

$$ SR=\frac{\frac{Y_{2}-Y_{1}}{Y_{1}}}{\frac{X_{2}-X_{1}}{X_{1}}} $$
SR：鋭敏比， $ X_{1} $ ：基準値， $ X_{2}:X_{1} $ の+σ倍 $ (X_{2}=(1+\sigma)X_{1}) $ ， $ Y_{1}:X_{1} $ の時の摂取量， $ Y_{2}:X_{2} $ の時の摂取量である．σはパラメータの不確実性を反映する値であるが，ここでは，0.1とした．

## 2 ) 不確実性柱状図の作成

暴露レベルを与件として，現状の暴露レベルを目標水準にするために必要となる暴露削減対策モデルを導入して，不確実性柱状図の検討をおこなった．ここで，暴露削減対策は，暴露の経路に沿って，大気への排出段階での削減対策（国や地方自治体など公的部門が担う，ごみ処理対策）と暴露の直前の段階で暴露量を削減する対策（生活者による自衛的対策，食品の洗浄）をとりあげて，それぞれ，単位暴露量削減費用×対策量（すなわち，原単位×活動量）と定式化し，それぞれの原単位を推定して，検討した．解析にあたっては，情報の価値（Value Of Information）指標のうち，不確実性情報を含む期待価値（Expected Value of Including Uncertainty (EVIU)）および完全情報の期待価値（Expected Value of Perfect Information (EVPI)）の指標 $ ^{17,18} $ を用いて図（1）-4に示す手順に従って不確実性柱状図を作成した．これらの指標は，化学物質削減対策をする場合に情報が不足する場合に一体どの程度の対策をすると決定すればよいかを費用を指標にして明らかにすることが可能である．実際，US EPA でもこの考え方を導入したリスク評価ガイダンスブック $ ^{19} $ を発行している．また，実例を用いた先行研究では，魚体中のPCB濃度と浚渫の追加費用について解析した例 $ ^{20,21} $ もある．加えて，パークロロエチレン $ ^{22} $ ，ラドンによるガン $ ^{23} $ ，慢性ベリリウム症 $ ^{24} $ に関して費用を推定した例があるが，ヒト健康リスクに関しての解析事例はほとんどない $ ^{25} $

さらに「完全な情報」を定義し，モンテカルロシミュレーションで得た確率分布から，情報の価値を推定した．定式化の過程を以下に説明する．図(1)-5 に暴露量削減対策決定のための意思決定を削減目標とそれを実現する対策規模との関係を示した．国と市民がそれぞれ化学質摂取削減対策をする場合のそれぞれの負担額の合計値がもっとも小さくなる値を求めた（図中の記号は，次の節を参照）．

図 (1)-4 暴露削減対策に関する不確実性の柱状図の作成手順