Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(1)-5 情報の価値の解析法

したがって，推定に際しては，暴露解析を行い，感度解析を実施し，暴露量に寄与率の高いパラメータを特定したうえで，暴露量削減対策モデルを構築し，必要となるパラメータを整備し，確率論的解析を行うという手順である．情報の価値の観点から暴露量削減対策の意思決定を支援する知見を導き出すためには，目標とする化学物質暴露削減量，EVIU，EVIの推定が必要となる．

### a. 目標とする化学物質暴露削減量

化学物質由来の健康リスクの削減のためには，化学物質摂取量を削減する必要ある．ここでは，暴露解析からクリティカルパス(もっとも量的寄与が高い)を特定するとともに，その暴露経路からの削減割合をシナリオとして与えて，削減目標量を決定した．

$$ \mathrm{A_{d}}=\left(\mathrm{Intake_{d}}\cdot10^{-9}\cdot\mathrm{x}\right)\cdot\mathrm{BW}\cdot365 $$

$ A_{d} $ ：最適な化学物質摂取量( $ g person^{-1} y^{-1} $ )

Intake_{d}：決定論的解析結果で得られた化学質摂取量の多い媒体からの化学質摂取量 (ng kg^{-1} d^{-1})

x：削減目標割合(-)

BW：成人の体重 (kg)

365：1年あたりの日数

$ 10^{-9} $ ：ngからgへの変換

### b.対策費用の算出とEVIU

まず，決定論的な解析で得た摂取経路別の化学物質摂取量より，もっとも化学物質摂取量の多い媒体からの摂取量からの摂取量のx％分を削減した最適な化学物質摂取量 $ (\mathrm{A}_{\mathrm{d}}) $ を与件として，国が対策を行った場合 $ (\mathrm{A}_{\mathrm{c}}) $ の費用を求めた．暴露量は，焼却炉から大気への排出係数が確率的に変化しているため，摂取量，そして目標とする削減量も確率的に変動する値として得られる．そこで，対策費用は期待値として算出した $ (\mathrm{E}(\mathrm{L}(\mathrm{A}_{\mathrm{c}})) $ ．すなわち，最適な化学物質摂取量 $ (\mathrm{A}_{\mathrm{d}}) $ について国がまず化学物質摂取量の削減努力をするが，国の削減努力が最適な化学物質摂取量に至らない場合，市民が残りの摂取量分について削減努力を行うとした．

以上のことは式 $ (1-6) $ ， $ (1-7) $ であらわされる。
$$ \left(\mathrm{A}_{\mathrm{d}}\leq\mathrm{A}_{\mathrm{c}}\right) の場合 \quad\mathrm{L}\left(\mathrm{A}_{\mathrm{c}}|\mathrm{A}_{\mathrm{d}}\right)=\mathrm{UC}_{\mathrm{gov}}\cdot\mathrm{A}_{\mathrm{d}} $$

$$ \begin{aligned}(A_{d}>A_{c})& 的場合 \quad&=UC_{gov}\cdot A_{c}+UC_{cit}(A_{d}-A_{c})\end{aligned} $$

ここで

$ A_{c} $ : 政府が実施する摂取量削減対策量 $ (g\ person^{-1}y^{-1}) $

L $ \left(\mathrm{A}_{\mathrm{c}}|\mathrm{A}_{\mathrm{d}}\right) $ ：最適な化学物質摂取量が $ A_{d} $ のとき削減対策 $ A_{c} $ を実施した時の費用(yen)

$ UC_{gov} $ ：国が摂取量削減対策を実施する場合の費用原単位 (yen 1g化学質量摂取削減 $ ^{-1} $ person $ ^{-1} $ year $ ^{-1} $ )

$ UC_{cit} $ ：市民が摂取量削減対策を実施する場合の費用原単位 (yen 1g化学質量摂取削減 $ ^{-1} $ person $ ^{-1} $ year $ ^{-1} $ )

$$ \mathrm{E}[\mathrm{L}(\mathrm{A}_{\mathrm{c}})]=\int_{\mathrm{A}_{\mathrm{d}}}\mathrm{L}(\mathrm{A}_{\mathrm{c}}|\mathrm{A}_{\mathrm{d}})\mathrm{f}_{\mathrm{A}_{\mathrm{d}}}(\mathrm{A}_{\mathrm{d}})\mathrm{d}\mathrm{A}_{\mathrm{d}} $$

$ \mathrm{f}_{\mathrm{Ad}}(\mathrm{A}_{\mathrm{d}}):\mathrm{A}_{\mathrm{d}} $ の確率密度関数

EVIUは定義にしたがい，(1-9)式で求められる $ ^{18)} $ .

$$ \mathrm{EVIU}=\left(\mathrm{A}_{\mathrm{d}}\times\mathrm{UC}_{\mathrm{gov}}\right)-\left(\mathrm{E}[\mathrm{L}(\mathrm{A}_{\mathrm{c}})]\right) $$

c.EVPIの算出

ここで，Perfect information (完全情報) を仮定するとは，具体的には，焼却炉から大気への排出係数の値が，常に正確に把握できたことを仮定することに相当する．その場合の費用としては，常に，目標削減量に対し，過不足なく丁度の規模で国が対策を実施することに相当するため，推算式は式(1-10)で与えられる．

$$ \mathrm{E}[\mathrm{L}(\mathrm{Perfect information})]=\int_{\mathrm{A}_{\mathrm{d}}}\left(\mathrm{UC}_{\mathrm{gov}}\cdot\mathrm{A}_{\mathrm{d}}\right)\mathrm{f}_{\mathrm{A}_{\mathrm{d}}}(\mathrm{A}_{\mathrm{d}})\mathrm{dA}_{\mathrm{d}} $$

E $$ L(Perfect information) $$ ：不確定なパラメータを正確に把握できた場合の対策費用の期待値 (yen)

EVPIの定義は，式(1-10)そのものを指す場合 $ ^{20)} $ ，あるいは，最小のE(L(Ac))と式(1-10)の差と定義するものもあるが，いずれにせよ，当該のパラメータの不確定性を減ずるための調査等に対し，どれほど追加的に費用を支弁しうるかの目安を与えるものである(式(1-11))．

$$ EVPI=\left(E[L(A_{c})]\right)-E[L(Perfect information)] $$

### d. 原単位の算出

対策費用の原単位は以下のように求めた．ここで，（DecaBDEを含む製品は最終的に廃棄物処理を経て環境へ排出されることから）国は焼却炉からの排出に関する対策，市民は食品の摂取部分について洗浄という対策をするとした．このような条件設定でもっとも参考となるものはダイオキシン対策に関わる費用である．そこで，国の対策の原単位は対策費に関する情報がなかったため，ダイオキシン対策費用を援用した $ ^{26} $ ．
$$ \mathrm{UC}_{\mathrm{gov}}=\frac{\mathrm{A}_{\mathrm{cost}}}{\mathrm{Pop}\cdot\gamma} $$

$ UC_{gov} $ : 国が摂取量削減対策を実施する場合の費用 $ (yen\ g^{-1}year^{-1}person^{-1}) $

$ A_{cost} $ : 取り上げた排出パラメータからの化学物質排出量について1年間に 1 g の化学物質を削減するための費用 $ (yen\ g^{-1}year^{-1}person^{-1}) $ ここでは焼却炉からの排出とした.

Pop: 日本の総人口 (人)

γ:割引率 (-)

また，市民の対策の原単位は葉菜の洗浄にかかる費用とした。

$$ \mathrm{UC}_{\mathrm{Cit}}=\frac{\mathrm{K}_{\mathrm{CW}}\cdot\mathrm{R}_{\mathrm{CR}}}{\mathrm{Pop}} $$

$$ \mathrm{K_{CW}}=\frac{\mathrm{CostW}}{\mathrm{P_{WA}}} $$

$$ R_{CR}=F_{CI}\quad\cdot\quad Q_{RR} $$

$$ D_{WK}=B_{TW}\quad\cdot C_{KR} $$

$$ \mathrm{E_{LI}=IH reaf d\cdot year\cdot Pop} $$

$$ \mathrm{F_{CI}=E_{LI}\quad\cdot\quad conc\_{l}eaf} $$

$$ \mathrm{H_{WL}}=\frac{\mathrm{G_{LW}\cdot D_{WK}}}{\mathrm{Pop}} $$

$$ \mathrm{P}_{\mathrm{WA}}=\mathrm{E}_{\mathrm{LI}}\quad\cdot\quad\mathrm{N}_{\mathrm{WU}} $$

$$ \mathrm{N_{WU}}=\frac{\mathrm{L_{WW}}}{\mathrm{M_{WU}}} $$

$ B_{TW} $ : 1年間の日本の生活用水の総水量 ( $ m^{3} year^{-1} $ )

$ C_{KR} $ : 日本の生活用水中，炊事利用割合 (-)

D_{WK}: 1年間の炊事利用の総水量 (m^{3} year^{-1})

E_{LI}: 日本国民が1年間に食べる葉菜量 (葉菜g person year^{-1})

IH leaf d: 1 日葉菜摂取量 (葉菜 g person d $ ^{-1} $ )

$ F_{CI} $ : 葉菜由来化学物質摂取量 (葉菜 g population $ ^{-1} $ yr $ ^{-1} $ )

$ G_{LW} $ : 炊事利用水のうち葉菜洗浄が占める割合 (-)

$ H_{WL} $ :1人当たりの葉菜洗浄のための総水量， $ \left(\mathrm{m}^{3}\mathrm{person}^{-1}\mathrm{y}^{-1}\right) $

K_{CW}: 日本国民が1年間に食べる葉菜量を洗浄するのに用いる水の費用 (yen^{-1} m^{3})

Cost W: 水道料金 (yen m^{-3})

L_{WW}: 一定量の葉菜を洗浄するのに必要な水量 ml (552) g^{-1}

$ M_{LA} $ :実験で使用した一定量の葉菜の量(g)

$ N_{WU} $ : 葉菜 1g を洗浄するのに必要な水量 (ml g $ ^{-1} $ )

P_{WA}: 日本国民が1年間に食べる葉菜量に対して必要な水の量 (ml g leaf^{-1} population^{-1} yr^{-1})

Q_{RR}: 洗净による除去率 (-)

R_{CR}: 洗净によって除去される化学物質の量 (化学物質g population^{-1} yr^{-1})

Conc_leaf: 葉菜の化学物質濃度 (g g^{-1})

である。

### 4. 結果及び考察

(1) 知見の充足に関する検討

1) 日本における摂取量評価

a. ハウスダスト
ハウスダスト中のDecaBDE濃度を測定した論文は，2010年評価対象期間では2件 $ ^{27),28)} $ のみであった。Takigami, et. al. (2008) $ ^{27)} $ は廃棄テレビ5台についてテレビ内部のダストを掃除機で適当な量になるまで採取し測定した。一方で，Takigami, et. al. (2009) $ ^{28)} $ は2つの家について，1週間の期間を設け，家の所有者の習慣通りに掃除機で掃除を行うことでハウスダストを採取した。また，ハイボリュームサンプラーを用いて家屋内空気も採取し測定した。試料は各家それぞれn=1である。人の日常生活を考慮すると摂取量の推定にはTakigami, et. al. (2008) $ ^{27)} $ の廃棄テレビ5台の内部のダストよりも，家屋内のハウスダスト中DecaBDE濃度が暴露解析上より現実に即していると考えられたので，Takigami, et. al. (2009) $ ^{28)} $ の値を用いた。

図 (1)-6 日本，アメリカにおけるDecaBDE摂取量の推定

### b. 母乳

母乳についての論文は全期間では6件だったが，2010年評価対象期間では,2件 $ ^{29),30} $ であり，それぞれ異性体の合計値としてPBDEで示されていた．しかし，Haraguchi, et. al. (2009) $ ^{30} $ はDecaBDEを測定していないため，使用しなかった．一方，Kawashiro, et. al. (2009) $ ^{29} $ は千葉県柏市で16人（うち10人は初産）から採取した母乳サンプルのうちn=8でDecaBDEの平均値を算出しており，今回はこの値を採用した．母乳の濃度は，2006年評価で5.33 ng g $ ^{-1} $ （原典にはlipidとの表示がなかったが，解析者の判断によりlipid中濃度として検討した）であったのに対し，2010年評価では4.5 ng g $ ^{-1} $ lipid以下だった．

### c. 屋内大気中濃度

DecaBDEの屋内空気濃度は2006年評価,2010年評価でそれぞれ0.0823,0.027 ng m^{-3}で2010年評価時点では低下していた．また，屋内ダスト中のDecaBDE濃度は2006と2010年評価でそれぞれ2,470 ng g-dust^{-1},4,500 ng g-dust^{-1}で，2010年評価では約1.8倍となった．

### d. 摂取量推定

日本とアメリカについて，2006と2010年評価での摂取量の変化を示した（図（1）-6）．日本の場合の媒体中摂取量は表(1)-2に示した．推定精度について，議論されるべき点ではあるが，今回は既存文献8と合わせて有効数字は3桁として表示した．日本の場合，2006，2010年評価のDecaBDE摂取量は，成人で0.736，0.700 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ ，乳幼児で，2.81，0.442 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ であった．成人では2006，2010年評価とも食事由来が全
体の 85％ を占め，2006，2010年評価でDecaBDE摂取量に大きな差はみられなかった．一方，乳幼児では，ハウスダスト由来の摂取量が多く，2006と2010年評価で，全摂取量のうちそれぞれ，78,98％を占めた．摂取媒体中濃度のうち2006,2010年評価と比較するとハウスダストは増加したが，母乳では5.33 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ から定量下限以下となった．乳幼児では母乳由来摂取が大きいため，結果として全摂取量は2010年評価には約1/5に減少し，2010年評価の成人の場合と大きな差は見られなかった．摂取媒体の内訳をみると，成人では食事由来が2006，2010年評価とも90％を占めるのに対し，乳幼児ではハウスダストが占める割合が大きく，2006，2010年評価でそれぞれ，78，98％であった．

アメリカの場合の摂取量推定に用いた値を表(1)-3に示した．アメリカの成人では，2006年評価，2010年評価でそれぞれ，0.664，0.864，乳幼児で，32.8，34.9 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ で，乳幼児では2006，2010年評価ともに成人の50倍のDecaBDE摂取量があると見積もられた．成人では2006，2010年評価ともに88,68％が食事由来であった．近年ハウスダストに由来する摂取量が注目されているが，成人の場合大きな経路とはなっていなかった．一方，乳幼児では母乳由来摂取量が94，88％を占め，内訳の残りはハウスダストであるため，乳幼児の場合，アメリカでの近年の議論を反映した結果となった．

二国間で比較すると，成人の2006年評価は，日本，アメリカでそれぞれ，0.736，0.700 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ ，2010年評価は0.664，0.864 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ ，となり，日本とアメリカで摂取量に顕著な差は見られなかった．乳幼児の場合，2006年評価では，日本，アメリカ，でそれぞれ2.81，32.8 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ であり，2010年評価では0.442，34.9 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ であった．日本と比較して，2006，2010年評価ともにアメリカで摂取量が30.0，63.1倍であった．

表(1)-2 日本における2006と2010年評価時のDecaBDE摂取量の推定

媒体別
摂取量
(ng kg⁻¹d⁻¹)	成人	乳幼児	出典元文献番号
2006	2010	2006	2010
屋外大気	0.000100	0.000120	8)
食事	0.659	-	8)
(魚介)	0.0264	-	8)
飲料水	0.0302	-	8)
ハウスダスト	0.0239	0.00380	2.20	0.342	2006年:8) 2010年:28)
屋内大気	0.0233	0.0077	0.0250	0.0963	2006年:8) 2010年:28)
土壤	-	0.00380	8)
母乳	-	0.0586	LOQ*以下	2006年:8) 2010年:29)
合計	0.736	0.700	2.81	0.442	-

$ ^{*} $ 檢出下限

表(1)-3 アメリカにおける2006, 2010年評価時のDecaBDE 摂取量の推定

媒体別摂取量(ng kg⁻¹d⁻¹)	成人	乳幼児	出典元文献番号
2006	2010	2006	2010
屋外大気	0.000120*	0.000120*	8)
食事	0.586	-	31)
(魚介)	-	-	-
飲料水	0.0302*	-	8)
ハウスダスト	0.0239*	0.240	2.20*	4.30	2006年:8, 2010年:32)
屋内大気	0.0233*	0.0076*	0.0250*	0.00920*	2006年:8, 2010年:28)
土壤	-	0.00380*	8)
母乳	-	30.6	30.6	31)
合計	0.664	0.864	32.8	34.9	-
*日本での摂取量推定データを援用
表 (1)-4 DecaBDE の MOE 推算に用いたデータ

対象	評価年	有害性	出典元文献番号
NOAEL
$ mg\ kg^{-1}\ day^{-1} $	エンドポイント	UF積	UFの内訳
成人	2006	1,120	肝臓の血栓症, 変性	100	個体内変動(10)
種間内変動(10)	35)
2010	1,000	肝機能の衰退	30	個体内変動(3)
種間内変動(10)	33)
乳幼児	2006	2.22	神経行動学的影響	1000	個体内変動(10)
種間内変動(10)
自発行動の影響(10)	37)
2010	2.22	神経行動学的影響	300	個体内変動(10)
種間内変動(10)
亜急性から慢性への外掃(3)	36)

## 有害性評価

用いたデータを表 (1)-4に示した．2010年評価の際，NOAELに関する知見は，2編のみ $ ^{33),34} $ であった．上述したように，本研究ではエンドポイントを成人と乳幼児の2通りで評価を行うためそれぞれエンドポイントを考慮した．

成人の2006年評価ではDecaBDEの純度が高い条件でなされた試験で，主要評価機関が全身毒性を考慮していること $ ^{35)} $ などから，肝臓への影響を有害性評価のエンドポイントとし，NOAELは1,120 mg kg $ ^{-1} $ day $ ^{-1} $ であった8 $ ^{1} $ ．2010年評価では，Hardy et. al.,(2009) $ ^{33)} $ の論文を取り上げた．Hardy et.al.,は，入手可能な論文をKlimisch Criteriaを用いて精査し，RfDを計算している．RfDを推定するために用いたNOAEL値は1,000 mg kg $ ^{-1} $ day $ ^{-1} $ であった．

乳幼児では，出産後初期のマウスおよびラットに臭化ジフェニルエーテル類（BDEs）を投与すると，発達中の脳と生殖器，甲状腺ホルモンと肝酵素活性に対して影響するとされている（中西ら,2008）8.2006年評価時には乳幼児のNOAELは純度の高いBDEs投与による自発行動影響を評価した（Viberg et al.,2003）37）ものを取り上げ，2.22 mg kg $ ^{-1} $ day $ ^{-1} $ であった8）。2010年評価でも，同様に自発行動影響を取り上げ，US EPA IRIS (2008)36）が発表した，NOAEL値の2.22 mg kg $ ^{-1} $ day $ ^{-1} $ を採用した．US EPA IRISは2年間の慢性影響実験で神経行動影響がみられた研究論文3編のうち，NOAELが示されていたViberg, et al.,(2003)37）の2.22 mg kg $ ^{-1} $ day $ ^{-1} $ と，ベンチマーク用量モデルを使って求めた数種の毒性影響について比較した．それぞれ10％の発現率（BMD10）と比較し，最も低い毒性となるBMD10は406 mg kg $ ^{-1} $ day $ ^{-1} $ で，Viberg, et.

al.,(2003) の値が最も低いNOAELと判断した．不確実性係数積（UF積）を2006と2010年評価で比較すると，それぞれ成人で100 (固体内変動10, 種間内変動10), 30 (固体内変動10, 種間内変動3), 乳幼児で1000 (固体内変動10, 種間内変動10, 自発行動の影響10), 300 (固体内変動10, 種間内変動10, 亜急性から慢性への外挿3)であった．成人，乳幼児ともに2006年評価でUFが大きく，2010年評価で低下した．

## 2 ) リスク評価結果

日本とアメリカのMOEを推定し表(1)-5に示した。

日本では，2006年評価の成人と乳幼児のMOEはそれぞれ， $ 1.52\times10^{6},7.89\times10^{2} $ でUF積と比較し十分なマージンがあった．2010年評価では乳幼児のDecaBDE摂取量が2006年評価に比べて2.81から $ 0.533\ ng\ kg^{-1}\ d^{-1} $ に減少したため，MOEの値が乳幼児では， $ 5.02\times10^{3} $ と増加した．一方，成人では摂取量が2006と2010年
評価でそれぞれ，0.736，0.740 ng kg $ ^{-1} $ d $ ^{-1} $ で，NOAELが1120，1000で，MOEは大きく変化せず2010年で1.43×10 $ ^{6} $ であった．2006年評価と比べると2010年評価では，乳幼児ではリスクが低下していた．

アメリカでは，2006，2010年評価で成人，乳幼児とも大きな変化は見られなかった．成人のMOEは，2006，2010年評価でそれぞれ $ 1.69\times10^{6} $ と $ 1.16\times10^{6} $ で十分なマージンがあったが，乳幼児では $ 6.76\times10^{1} $ ， $ 6.36\times10^{1} $ であった．2010年評価のアメリカと日本の乳幼児のMOEを比較すると，79倍の差がみられた．

表(1)-5 MOE推定結果

評価年	日本	アメリカ
成人	乳幼児	成人	乳幼児
2006	1.52×106	7.89×102	1.69×106	6.76×101
2010	1.43×106	5.02×103	1.16×106	6.36×101

## 3 ) 今回の区切りが対策枠組みに対して手遅れでないかの検討

日本での成人と乳幼児について，2006と2010年評価でリスク評価結果を比較した．その結果，成人ではMOE値が2006，2010年でそれぞれ， $ 1.52\times10^{6} $ ， $ 1.43\times10^{6} $ で2010年では2006年の0.94倍であった．一方，乳幼児では，摂取量が2.81， $ 0.553\ ng\ kg^{-1}\ d^{-1} $ と減少し，NOAEL値は2006，2010年評価とも $ 2.22\ mg\ kg^{-1}\ d^{-1} $ で変化しなかった．その結果MOE値は $ 7.89\times10^{2} $ ， $ 5.02\times10^{3} $ となり，乳幼児のリスクは2006年と比較して2010年では0.13倍に低下した．しかし，UF積は2006年評価，2010年評価でそれぞれ，1000，30であり，MOE値が近いことに，知見の充足と言う視点で留意が必要である．アメリカでは成人のMOE値が2006，2010年でそれぞれ， $ 1.69\times10^{6} $ ， $ 1.16\times10^{6} $ であり，乳幼児の場合 $ 6.76\times10^{1} $ ， $ 6.36\times10^{1} $ であった．成人，乳幼児の2010年のMOEは2006年の0.68，0.93倍であった．

評価結果について，今回の区切りのタイミングがエンドポイントに対して手遅れでないかを知見の充足度から検討した．検討には査読された論文数をもとに行った．PBDE，母乳，をキーワードとして2006年11月1日～2010年12月末日までの範囲で全体では178件あった．国，地域別に文献を分類するとそのうち54件（30％）がアメリカからで日本では18件（10％）であった．2006年評価以降の母乳をキーワードとした論文数は，アメリカでは日本の3倍であった．一方PBDE，ハウスダスト，では全体では154件検索され，アメリカと日本が占める割合はそれぞれ68,12件で，母乳の場合と同様に文献数はアメリカで多く，日本で少ない傾向がみられた．論文の数を指標とした際アメリカの知見は日本の5.6倍であった．日本に関連した文献について精査すると，今回知見を更新した母乳とハウスダストに関してリスク評価に用いることのできる文献は，あわせて4件で，十分な議論が可能となるほど知見が更新されていなかった．日本ではアメリカで注目されている母乳，ハウスダストの摂取経路について注目されていない可能性がある．

日本ではMOE値の値が100以下となる変化はみられず，アメリカの乳幼児のMOE値は，2006，2010年でそれぞれ， $ 6.76\times10^{1} $ ， $ 6.36\times10^{1} $ で，値が小さいが知見が充足されつつある．今回の区切りのタイミングが目標リスク，対抗リスクにたいして日本，アメリカともに手遅れとなっていないと考えられた．しかし，日本の論文数はアメリカと比較して少なく，日本で知見の充足を進める必要が示唆された．

## 4 )問題設定の適切さ

### a. 時間経過にともなうリスクトレードオフ

本研究では科学的知見の増加による評価結果の変容に着目した．目標リスクおよび対抗リスクの変化
を散布として示すことで，時間経過とともにリスクがどの方向に変化したかを確認した．すなわち，原点に向かえば lose-lose (両者にとって悪い状態) となり，リスクが高まる．原点から遠ざかれば win-win (両者にとって良い状態) となる．X および Y 座標のほうにプロットが移動する場合は，時間経過にともなうリスクトレードオフ が生じていると考えられる．本研究のトレードオフ構造をプロットし図(1)-7 に示した．日本ではY軸に平行してプロットが移動し，乳幼児のリスクが2006年に比べて2010年では0.13 倍となった．アメリカでは成人のリスクが0.68 倍となったため，プロットがY座標側に移動した．一方，時間経過にともなう知見の充足度を検討すると，2006年から2010年の間に出版された母乳とハウスダストの論文の数はアメリカでは，それぞれ54,68 報で，日本ではそれぞれ13,12 報であった．両国とも母乳もしくはハウスダストのどちらか一方に知見の充足度に重きを置かれることはなかった．そのため，成人（目標リスク）および乳幼児（対抗リスク）のMOEについて一方の知見の充足度合いに由来するトレードオフは起こっていないと考えられた．

図(1)-7 トレードオフの構造の変化

## 5 ) まとめ

科学的知見の長期モニタリングを実施する際には，取り上げた区切りの時点で手遅れになっている事項が発生していないかを検討すること，および適切な問題設定の精査を含めて実施することの重要性を示すことを目的に，DecaBDEのヒト健康リスク評価を2006と2010年の2つの時間断面で実施した.

日本とアメリカの国別に，成人と乳幼児の2者のMOEを検討し，それぞれについて2006年評価，2010年評価で比較した．今回の時間断面では，それぞれの国で，追加的に利用された知見によって成人と乳幼児の間でリスクトレードオフはが認められるには至っていない．

一方，日本とアメリカの二国間比較では，アメリカの乳幼児の摂取量が日本と比較して大きかった。2006年評価以降の母乳，ハウスダストに関する科学的知見の発表数はアメリカの母乳とハウスダストの文献は日本のそれぞれ，3,5.6倍であった。日本では母乳由来摂取量に着目した研究が進んでいなことが一つの要因と考えられた。

日本では知見の充足が不十分であることと、アメリカでは知見の充足が進みつつあり、かつ乳幼児のDecaBDE摂取量が多いことを示す知見が充足されつつある。
## (2) 暴露および環境モデルの構造化

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すAnalytica上に構築した(図(1)-8).モンテカルロシュミレーションを実施し，解析条件に応じて確率分布を計算可能になった.DecaBDEについて焼却炉からの排出に関するパラメータの値を分布形(対数正規分布)として暴露媒体別摂取量を推定した(図(1)-9).Leaf(葉)の摂取量の分布幅が大きくなった.これは葉由来摂取のうち約3割が焼却炉からの排出に由来するためである.

図(1)-10に不確実性の評価を行う際に必要となるモンテカルロシミュレーションを実施した結果の一例を示した。DecaBDEの環境大気への排出量を取り上げ，排出係数に一定値を用いた場合と（決定論的解析），排出係数に分布を与え，10,000回繰り返し計算をした場合のDecaBDE摂取量分布の推定（確率論的解析）結果を示した。ここでは，鋭敏比が相対的に高いことに留意し，DecaBDEでは焼却炉からの排出，EBPBPでは最終製品使用段階での放出に関するパラメータの値を分布形とした。DecaBDEでは当該パラメータ値が5つ収集できたので対数正規分布を仮定し，EBPBPでは2つの値しか得られなかったため一様分布を仮定した。推定結果は、DecaBDEでは0.3～2 ng kg⁻¹ d⁻¹で曲線を描く分布を示すのに対し，EBPBPでは直線的な分布を呈した。以上の過程を，Analyticaを用いて解析することにより，確率論および決定論的な解析が可能なモデルとなった。構築したモデルで逐次各年次の排出量解析等を繰り返し行うことで得られた，DecaBDEの経路別摂取量の経年変化の推計を実施した(図(1)-11）。このように排出量解析，環境多媒体動態モデル，摂取量推計モデルをAnalyticaで構築することで，解析過程を図として示すことが可能となった。この解析手法は、解析過程の内部で何が進行しているかということを様々な立場の関係者間（意思決定者，研究者，市民等）で共有することを支援することが期待できる。今後，構築した構造モデルを用い，関係者を集めたワークショップ等を通じて，リスク評価に関する合議を通じた対策決定の過程を支援することが期待される。
図(1)-8 Analytica を用いて作成した構造モデル

室外空気，屋内空気，屋内ダスト，魚介，飲料水

摂取媒体別摂取量 $ (ng\ kg^{-1}\ d^{-1}) $

図(1)-9 Analyticaによる解析で得られた，暴露媒体別DecaBDE摂取量の確率分布
図(1)-10 DecaBDEの決定論および確率論的解析 (左) およびEBBPへの適用事例(右)

(DecaBDEでは焼却炉から大気への排出係数，EBPBPでは最終製品使用時に大気に放出される化学物質に関するパラメータの値を分布形とした．DecaBDEでは値が5つ収集できたので対数正規分布を仮定し，EBPBPでは2つの値であったので一様分布を仮定した．)

図 (1)-11 媒体別接種量の経年変化

## (3) 情報の価値の評価

## 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程度

図(1)-12 にDecaBDEの暴露・リスク評価モデルの決定論的解析で用いたパラメータの値の持つ不確実性の程度を式(1-4)に従い，感度解析によって得られた鋭敏比で示した．焼却炉から大気への排出係数が最も寄与が大きいことが明らかになった．そこで，暴露削減対策の決定において，この焼却炉から大気への排出係数の不確定さがクリティカルに寄与することを与件として，国と市民がそれぞれ摂取量削減のための対策を実施する際の情報の価値に関する検討を行った．
図(1)-12 鋭敏比で示した大気への排出量に寄与の高いパラメータの上位10個

## 2 ) 原単位の推定

市民と国でそれぞれ原単位を設定した．パラメータを表(1)-6に示す．

市民は洗浄に要する水量，水道料金，洗浄による除去率等を既存文献より設定し，原単位はそれぞれ，国で1.6 yen/g-intake・year，と市民で740 yen/g-intake・yearと推定した．焼却炉から大気への排出パラメータの値は，5つ収集できた(表(1)-7)．これらの値を対数正規分布に当てはめた．研究開発方法のところで示した式より，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，化学質摂取量削減対策を実施した量と対策費用の期待値を求めた．

表(1)-6 原単位の推定に用いたパラメータの値

パラメータ	値	単位	Note
UC gov	1.6	yen 1g 化学物質削減 year^{-1} person^{-1}
Acost	9.60×10^{7}	yen g year^{-1} person^{-1}	取り上げた排出パラメータからの化学物質排出量について1年間に1gの化学物質を削減するための費用^{26)}
Pop	1.20×10^{8}	-	日本の人口
γ	0.5	-	割引率(焼却炉から経口に至るまでに含まれる不確実性を考慮して,暫定的に設定)
UC cit	740	yen 1g 化学物質削減 year^{-1} person^{-1}	=(K_{CW}/R_{CR})/Pop
B_{TW}	1.61×10^{10}	m^{3} y^{-1}	日本の生活用水の総水量
C_{KR}	0.23	-	炊事利用割合
D_{WK}	3.70×10^{9}	m^{3} y^{-1}	炊事利用の総水量
IH leaf d	653	g person d^{-1}	リスク評価書より8^{3}
E_{LI}	2.86×10^{13}	g population^{-1} yr^{-1}	日本国民が1年間に食べる葉菜量
Year	365	d	365日
Conc_leaf	2.8×10^{-11}	g g^{-1}	詳細リスク評価書の実測値^{38)}
F_{CI}	801	g population^{-1} yr^{-1}	葉菜由来化学物質摂取量
G_{LW}	0.1	-	炊事利用水のうち葉菜洗浄が占める割合
H_{WL}	3.09	m^{3} person^{-1} y^{-1}	1人あたりの葉菜洗浄のための総水量
Cost W	150	yen m^{-3}	水道料金^{39)}
K_{CW}	6.75×10^{13}	yen N_{WU}' ml^{-1} yr^{-1}	日本国民が1年間に食べる葉菜量に対する水の費用
L_{WW}	8680	ml 552g^{-1}	実験にて552gの葉菜を用い,洗浄した際の水量
M_{LA}	552	g	実験で使用した葉菜の量 g
N_{WU}	15.7	ml g^{-1}	葉菜1gを洗浄するのに必要な水量
P_{WA}	4.49×10^{14}	ml g leaf^{-1} population^{-1} yr^{-1}	日本国民が1年間に食べる葉菜量に対して必要な水の量
Q_{RR}	0.95	-	洗浄によるマラチオン除去率(0.95)^{40)}
R_{CR}	761	g population^{-1} yr^{-1}	洗浄による除去される化学物質の量
表(1)-7 焼却炉から大気への排出パラメータ収集値

パラメータ値	発行年	根拠	備考	分布形	不確実性の類型
4.7×10^{-7}	2002	Tamade^{41)}	-	対数正規分布	焼却物中に難燃剤がどの程度混入しているかは,焼却施設によって異なる. (変動性)
9.40×10^{-6}	2002	Tamade^{41)}	決定論解析で用いた.
1.0×10^{-7}～1.8×10^{-6}	2006	Sakai et al.^{42)}	-
1.04×10^{-3}	2002	河上^{43)}	-
6.33×10^{-7}	2002	河上^{43)}	-

## 3 ) 不確実性柱状図の作成

前項1）で示したように，焼却炉から大気への排出係数が，暴露量にもっとも寄与するパラメータとして判明した．そこで，式(1-10)にしたがい，焼却炉から大気への排出係数が正確に得られたと仮定した（すなわち，このパラメータ値が常に正しく求められるということをそのために必要な情報の充足という観点から，完全情報を仮定する）場合の解析を実施した．あえて，完全情報という場合での解析をすることで，このパラメータに関する情報収集にかけることのできる費用についての見通しを得ることがねらいである．そこで，実際に解析を進めると，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値は0.001 g intake 削減/人/yen となった（図(1)-13）．一方，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示した不確実性図を作成した（図(1)-14）．国の対策量が増加するほど，市民と国の対策の総費用の期待値は減少し，国が0.002 g intake 削減/人/yen の対策を実施した場合が総対策費用がもっとも小さくなった．

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(1)-14)．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であることを示している．しかしながら，この値の絶対値としての意味付けは今後の検討が必要であり，相対値として，目安を与えるものと言える．以上より，不確実性図の作成が可能となった．

図(1)-13 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
図(1)-14 DecaBDEのリスクの不確実性柱状図

a.評価手順のまとめ

以上の評価手順の過程を概略で示したものが，図(1)-15である.

図 (1)-15 リスク評価を補完する耐リスク性評価手法の手順

### 5. 本研究により得られた成果

## (1) 科学的意義

詳細リスク評価書が刊行された時点と，北米で廃絶が進行した2009年時点との間に集積された科学的知見に焦点をあてた．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．2つの時点において推定されたリスクレベルに大きな変化はみられなかったが，日本では米国に比べ，ハウスダストや母乳についての知見が不足していることが指摘できた．本研究ではリスク評価を補完する耐リスク性評価手法を提示し，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実性が，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解明する方法を構築した．このことから，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みつもることができ，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．また，暴露リスク評価モデルの構造化によって，関係者が一堂に会した議論を支援するためのツールを提示することができた．
## (2) 環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特筆すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

知見の見直しの時間断面を軸として，我が国において新たな暴露のクリティカルパスに関する知見の充足をはかったうえで暴露評価を改定する必要がある．DecaBDEにおけるリスク評価上，注目すべき知見としては，①暴露主体として幼児・乳児を対象とする暴露データ，②企業の自主管理による廃絶行動の進行，そして，③国際条約（POPs条約）での検討の進展等があげられる．これらに動きがあった場合，リスク評価の改定作業に着手することで，適時的なリスク評価として，追加結果を補完することができる．①に関する目安としては，化学物質の室内・室外使用量比率，形態別存在割をあげることができる．化学物質の室内・室外使用比率は，化学物質の環境内ストックに関連する量でありこれまで必ずしも環境政策の対象とはなってはいなかった．フローに重点を置いたPRTR制度の改定などを通じてこの問題への対応の見通しが得られると考える．形態別存在割合は，物性値より推算可能である．また，リスクの推算の過程で用いる各種のデータのリスク評価上の「情報の価値」の推算がこのことを補完する．

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

### 7. 研究成果の発表状況

## (1) 誌上発表

<論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない。

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない。

## (2) 口頭発表（学会等）

1) 中澤 暦，東海明宏 (2010) 産業環境システムの耐リスク性—PBDE再評価にむけて—，環境科学会年次大会 p108.

2) 中澤 暦，東海明宏 (2010) 知見の充足に注目したリスクの再評価，日本リスク研究学会年次大会, pp 257-262.

3) Nakazawa, K., and Tokai, A. (2010) Risk-durability evaluation methodology and its case study, 2010 Joint conference of international Society of Exposure Science & International Society for Environmental Epidemiology, pp 5-10.

4) Nakanishi, Y., and Tokai, A. (2010) Improvement of sustainability in cities based on environmental carrying
capacity theory, 2010 Joint conference of international Society of Exposure Science & International Society for Environmental Epidemiology, pp 11-13.

5) Nakazawa, K., and Tokai, A. (2010) Comprehensive risk assessment of Hazard from Environmental Industry System, SETAC North America 31st Annual Meeting, p 361.

6) 東海明宏 (2011) 化学物質管理におけるリスク評価の展開, NITE化学物質管理センター成果発表会.

7) Nakazawa, K., and Tokai, A. (2010) Uncertainly analysis of environmental industry system focused on the usage of DecaBDE, SETAC North America 32nd Annual Meeting, Boston, USA, 2011.

8) 東海明宏 (2012) 環境リスクの管理そしてガバナンス～産業と環境の好循環の形成に向けて～, 企業等の経営者や環境担当の方のための環境CSR講座. 三重県鈴鹿山麓研究学園都市センター, 三重県庁政策部地域づくり支援室.

9) 東海明宏, 中澤暦 (2012) 耐リスク性評価手法の提案とその適用, 環境科学会2012年会 講演要旨集 p85.

10) Nakazawa, K., and Tokai, A. (2012) Risk durability evaluation under multiple risk conditions with the illustration of traffic and environmental system, East Asia risk seminar at Yonsei University.

## (3) 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## (4) シンポジウム，セミナー等の開催（主催のもの）

1) 製品含有化学物質管理の現状とREACHへの対応（2011年8月31日，大阪大学吹田キャンパス内，参加者20名）

2) サプライチェインを通じた環境管理（2011年10月4日，大阪大学吹田キャンパス内，参加者25名）

3) 環境リスクの評価と管理（2011年7月13日，大阪大学吹田キャンパス内，参加者25名）

4)化学物質のライフサイクルを通じたリスク評価の最新研究 (2012年9月14日，環境科学会年会 シンポジウム 6, 横浜国立大学，参加者50名，環境省環境研究総合推進費 C-1003 「HBCD 等の製品中残留性化学物質のライフサイクル評価と代替比較に基づく環境リスク低減手法 (代表: 益永茂樹)」と共催)

## (5) マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1)環境省（2002）化学物質の環境リスク評価 2011.11.30 参照.

2)製品評価技術基盤機構 (2005) 初期リスク評価書
2011.11.30 参照.

3) 中西準子 (2004) 詳細リスク評価書シリーズ, , 2011.11.30 参照.

4)東海明宏 (2006) プロセス安全とシナリオライティング，増補改訂版リスク学辞典，日本リスク研究学会編集，阪急コミュニケーションズ，東京.

5) Lindenmayer, B. D., and Likens, G. E. (2010) Effective ecological monitoring, Earthscan, U.K.

6) Olsen, P. D. (1996) Re-establishment of an endangered subspecies: the Norfolk Island Boobook Owl Ninox novaeseelandiae undulate, Bird Conservation International 6, pp 63-80.

7) Graham, J.D., and Wiener, J.B. (1995) Risk vs. Risk : tradeoffs in protecting health and the environment, Harvard University Press.

8) 中西準子, 東海明宏, 岩田光夫 (2008) 詳細リスク評価書シリーズ23 デカブロモジフェニルエーテル, 丸善, 東京.

9) US EPA (2009) DecaBDE phase-out initiative

, 2011.11.30 参照.

10) 井上知也 (2011) 化学物質のリスク評価と意思決定のギャップを埋める - 難燃剤と火災・環境・経済リスクの意思決定-，日本リスク研究学会誌 21 (2), pp 83-90.

11) Hegstad, M (2007) EPA initiating PBDE exposure studies seeking key risk assessment data, Risk policy report 14(41), p1 and 7.

12) Hegstad, M. (2010) EPA finds widespread domestic exposure to flame retardant chemicals, Risk policy report 17(21), p1 and 8.

13) Hegstad, M. (2010) Most exposed children could exceed EPA flame retardant safety limits, Risk policy report 17(22), p1 and 9-10.

14) US EPA IRIS (2010) An exposure assessment of polybrominated diphenyl ethers (PBDE) (Final), , 2011.11.30 参照.

15) US EPA (2008) Toxicological review of decabromodiphenyl ether (BDE-209), , 2011.11.30 参照.

16) US EPA (1997) Exposure factors handbook (final report), 2011/11/30 参照.

17) 森田優三 (1971) 意思決定の統計学, 講談社, 東京.

18) Morgan, M. Granger., Max, H., and Small, M. (1990) Uncertainty-a guide to dealing with uncertainty in quantitative risk and policy analysis, Cambridge University Press.

19) US EPA Risk assessment guidance for superfund Volume 3 part A Process for conducting probabilistic risk assessment, 2001.

20) Dakins, M.A., Toll, H.E., and Small, M. J. (1994) Risk based environmental remediation: Decision framework and role of uncertainty, Environmental Toxicology and Chemistry, 13 (12), pp 1907-1915.

21) Dakins, M. E., Toll, J. E., Small, M. J., and Brand, K. P. (1996) Risk-based environmental remediation:
, 2011.11.30 参照.

37) Viberg, H et al. (2003) Neurobehavioral derangement in adult mice receiving decabrominated diphenyl ether (PBDE 209) during a defined period neonatal brain development, Toxicological Sciences, 76, pp 112-120.

38) 中西準子，東海明宏，岩田光夫 (2008) 詳細リスク評価書シリーズ 23 デカブロモジフェニルエーテル，丸善，東京.

39) 東京都水道局 2013年3月13日参照.

40）農薬工業会 2013年3月13日参照.

41) Tamade, Y., Shibakawa, S., Osaki, H., Kashimoto, Y., Yagi, S., Sakai, S., and Takasuga, T. (2002) A study of brominated compound release from appliance-recycling facility, Organohalogen Compounds, 56, pp 189-192.

42) Sakai, S., and Hirai, S. (2004) Emission factors of polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) from plastics processing and recycling facilities, Organohalogen Compounds, 66, pp 3767-3773.

43) 河上 勇 (2002) ごみ焼却施設におけるダイオキシン類縁化合物の排出実態調査と抑制効果の実証的確認，(財) 廃棄物研究財団，廃棄物処理過程におけるダイオキシン類縁化合物の挙動と制御に関する研究セミナーテキスト.