今日はちょっと堅い話ということで、原発の放射能のことについて。地震による原発事故については周知の通りですが、Twitterとか雑誌の記事を見ていると「放射能汚染が心配だ」と言うようなものをよく見かけます。心配なのはよくわかるのですが、放射能の影響についての考え方がちょっと不十分なものを見るので、理系エンジニアとして解説してみます。
まず、放射能の影響についての基本的な考え方です。放射能によって髪が抜けたり、嘔吐したりっていう症状がすぐに出る値が250mSvの被曝です。で、今回は原発の作業員以外にこの値に達するようなことはなさそうなので、問題なのはガンになる可能性が上がると言う点です。ここの部分、統計的な手法の考え方が統計学の知識がないと非常にわかりにくいようで、そのために誤解が起きているように思います。例えば、東大の中川教授が書いているブログなどではわかりやすく放射能の知識について書かれていますが、残念ながらこの統計処理の考え方については詳しく触れられていません。ので、すこし統計処理について説明してみたいと思います。
まず、そもそもなんですが普通に暮らしていても人間はガンになる訳です。ガンになったとき、このガンが放射能の影響によるガンだと断定できれば簡単なのですが、そういう訳にはいきません。タバコの影響なのか、酒のせいか、それとも放射能の影響なのかがわからない訳です。じゃあ、どうして放射能の影響を見積もるのかというと、放射能の影響があった人とそうでない人を比べてどれくらいガンが増えているかを比較する訳です。
これは、タバコの影響の評価でも同じです。タバコの影響を評価するためには、たばこを吸う人、吸わない人をグループでわけます。それぞれ追跡していき、どれぐらいガンが発生したか、それで評価を行う訳です。ところが、ここで問題があります。その影響を評価するための人数が少ないと評価できません。たとえば、ここにたばこを吸う人、たばこを吸わない人が1人ずついるとします。この2人を追跡調査をしたところ、たばこを吸う人はガンにならず、たばこを吸わない人はガンになりました。じゃあ、たばこはガンに影響がないといってもいいのか・・というとそういう訳ではなりません。たばこを吸う人はたまたまガンにならなく、たばこを吸わない人はたまたまガンになっただけなのかもしれません。じゃあ、たまたまじゃないと証明するためにはどうしたらいいのか、というとここで統計処理が出てくる訳です。
統計処理をするためにはある程度のサンプル数が必要です。たくさんのサンプルがあれば、「たまたま」の影響を排除できる訳です。たとえば、たばこ吸うと肺がんになる確立は男性で約４倍と言われています。日本人男性が一生のうち肺がんで死ぬ確立は６％、喫煙率は４割とすると、たばこを吸っている人が肺がんで死ぬ確立が
だいたい
4.4％、たばこを吸わない人は1.6％ということになります。これぐらいの確立なので、たとえばサンプル数が100人とかだと、「たまたま」たばこを吸わない人が2人ぐらい余分に肺がんで死んでしまったらたばこによる影響が無いと判定されてしまいます。
統計処理とは、この偶発的な影響がどれくらいあるかを数値で把握し、その影響を見込んでもたしかに影響があるかどうかを判定します。で、統計処理をした結果、たばこは間違いなくガンに影響があると判断された訳です。具体的なデータがないので想像に過ぎませんが、たぶんたばこの影響を確定するためにはすくなくとも数千～数万程度のサンプル数が必要なんじゃないかと思われます。
ところが、この統計処理にも問題があります。サンプリングをどう行うかということです。ガンに影響をする因子はいくつもあり、それらを排除しなければ誤った判定をしてしまうと言うことです。たとえば先の肺がんとたばこ。たばこを吸う人がもしかすると酒をよく飲み、その酒のせいでガンが増えるとすると、たばこと肺がんの因果関係がはっきりとわからないことになってしまいます。「たばこを吸い健康的な食生活を送っている人」と「たばこを吸わないけど食生活が乱れている人」を比較したらなにが影響しているかわからなくなります。
また、国が違えば食生活が大きく異なるため、その影響が大きくなりますので国をまたいだ比較はできません。
で、いよいよ本題の放射能の影響ですが、さまざまな調査を見てると結局のところ「低レベルの放射線量での影響はよくわからん」というのが結論のようです。ある程度以上の放射線によりガンになることははっきりしています。ところが、そのレベルを少しずつ落としてくと、だんだんガンになる確立が下がってきます。数百mSvのレベルになってくると、あまりにガンになる確率が下がるためその影響がはっきりとしなくなってきて統計処理を行っても「誤差範囲」になってきてしまう訳です。たとえば、ガンになる確率が0.1％増加だとすると1000人に1人。ちょっとしたことで誤差になってしまいます。
ので、ある程度以上の被曝した人、つまり統計的にはっきりとした結果が出た人から類推しているに過ぎない訳です。
また、放射能の影響の難しい点は、過去のデータが少ないという点です。たばこは豊富に検体がありますが、放射能の影響はデータがそんなにある訳でないですし、今回の事故のように長期にわたって放射線の影響を受けるというケースも少ない訳です。 放射線にさらされた人とできるだけ同じ条件で放射能の影響を受けていないグループをきちんと追跡調査できないとなんとも影響評価ができない訳です。
そもそも、日本は高齢化の影響もありガン患者が増えています。福島でガン患者が増えたとしても、それが原発のせいなのか、年寄りが増えたせいなのかを他地域と比較していかなければわかりません。
ただ、ほぼまちがいないのは今の放射線レベルでしたら、少なくとも避難地域外で統計的に処理をして差が出ることはありません。チェルノブイリの事故でも統計的に処理をして差が出ているのは小児ガンだけで、「ガン患者が何万人」というのは、これぐらいの放射能汚染があったから理論的にはこれぐらい増えているはずという数値だけで、実際に比較データがあるわけではないのです。
私が不思議に思うのは、間違いなく統計的にガンに寄与することが証明されているたばこ、野菜不足、運動不足、その他諸々に気をつけていない人が統計的に証明できないレベルの放射能を恐れていることです。「飛行機が怖いから車にしか乗らない」って言っているようなものです。今のレベルでは、放射能が怖いと思うストレスの方が発がん性を高めるぐらいだと思いますね。
先日も週刊誌を見ていたら、「原発作業員が白血病で死んだから放射能が怖い」みたいなことが書いてありました。何度も言うように、一人がガンになったからと言って影響があるとは言えません。こういう記事を平気で書くような週刊誌は全く信用ならないと思います。「うちのオヤジはヘビースモーカーだけど老衰で死んだからたばことガンは関係ないんだ」って言うのと一緒ですね。
なお、最後に補足すると、私は基本的に原発には懐疑的な立場です。今回の事故影響に関しては心配するほどではないと思っていますが、事故の可能性やコスト面については疑義がいろいろあります。このあたりはまた機会あれば書きたいと思っています。