日本科学哲学会第３７回大会ワークショップ「リスク分析の方法論と哲学」提題応用科学哲学の問題としてのリスク

日本科学哲学会第３７回大会ワークショップ「リスク分析の方法論と哲学」提題応用科学哲学の問題としてのリスク日本科学哲学会第３７回大会ワークショップ「リスク分析の方法論と哲学」提題応用科学哲学の問題としてのリスク伊勢田哲治名古屋大学情報科学研究科 iseda@is.nagoya-u.ac.jp

問題設定 • 応用科学哲学(applied philosophy of science)の問題としてリスク分析（リスク評価）を考える • 応用科学哲学：理論倫理学に対する応用倫理学の立場に相当するものを科学哲学に対して想定したもの。

問題設定 • リスク分析は二つの点で応用科学哲学の対象として興味深い・ほかの科学分野では正面に出てきにくい不確実性の要素が顕著に現れる・「科学的」とされる判断の客観性が具体的な形で批判にさらされている

「リスク論」に対するSTS系の分析 • 「(前略)予防原則は非科学的だという批判に対しては、そもそもリスクの問題では"科学的妥当性"と"政治的正統性(legitimacy)"は切り離せないのだと応戦できるだろう。つまり（中略）リスクの原因と結果に関する科学的判断に求められる確実性の程度は、現在または将来の被害者の利害が、確実性を追求するあまりに犠牲にされてはならないという、"社会的・環境的正義"の要求と釣り合わされねばならないのである」（平川1999）

「リスク論」に対するSTS系の分析 • 「リスク論は一定の偏差をもった意図を隠し持つにもかかわらず自分をできる限り中立な「科学」として提示しようと苦慮している」 • 「リスク論を奉じる論者たちの産業主義的で現状維持的なバイアスはほぼ否定しようがない」（金森2003）

「リスク論」に対するSTS系の分析 • 「定量的リスク評価には限界がある。もっとも本質的な限界は、こうした評価手法が確率論を前提としているのに対し、現実には確率論の前提が満たされないことに由来する。（中略）すなわち、リスクを構成する場合の数が事前に決定できた場合に限りリスクを定量的に評価できるが、現実にはリスクを構成する場合の数を事前に決定できない。」（松本2002, pp.47-49）

「リスク論」に対するSTS系の分析 • 以上の引用における論調は穏健なものから攻撃的なものまでさまざまだが、「リスク論」が科学として独立性を持つことを否定し、主張内容の検討に非専門家が参加しなくてはならない、という認識ではこれらの議論は一致している。

「リスク論」に対するSTS系の分析 • こうした言説が科学技術に関する政策決定へ非専門家が参与する可能性を開いたという点は評価できるが、そこで想定される介入の程度次第では、非常に危険な反科学主義的主張にもなりうる。 • 最良の科学的知見（工学的リスク分析では工学的知見も当然含む）に基づいて行われるべきリスク管理が、単なる憶測に基づく迷信的反応にもなってしまいかねない。

本提題での用語法 • リスク分析（リスク評価）----どの程度のリスクがあるのかの見積もり • リスク管理----他の選択肢のリスクや費用・便益との比較、リスクの受容可能性についての判断リスク管理に社会的意志決定が必要であることを否定する人はリスク学者や行政までふくめてほとんどいない。しかしリスク分析は？

取り組むべき課題 • リスク分析にも社会からの参加が必要なのか、必要だとしたらどの程度必要なのか • どのパターンのリスク分析のどの部分に登場するどの不確実性について、誰が判断するのが一番適切か、を丁寧に考えていく必要がある • 「不確実だから科学だけでは解決できない」のかどうかを判断するには科学哲学の手法が有効

リスク分析への科学哲学の枠組みの応用 • メイヨーの枠組みにしたがって、次の二つのテーゼへの態度をもとに三つに区分する。 (A)分離可能性テーゼ　　リスク分析・リスク管理における事実判断と価値判断は明確に分離できる (B)科学的客観性テーゼ　　リスク分析は科学的に客観的なものでありうる

三つの立場 • 実証主義モデル：　(A)(B)両方が成り立つ • 社会構成主義モデル：　 • (A)(B)両方とも成り立たない • ポスト実証主義モデル：　 • (A)は成り立たないが(B)は成り立つ • （Aだけ成り立つとする立場には事実上支持者がいない） • 現在の科学哲学における主流はポスト実証主義モデル。社会構成主義はもともとクーンらの「新科学哲学」に端を発するが、現在では科学哲学内ではほぼ否定されている

三つの立場 • リスク分析については • ダグラスとウィルダフスキの『リスクと文化』が社会構成主義の代表。引用したSTS系の言説もこの主張をしていると受け取られかねない側面がある（特に金森氏の言説） • K.S シュレーダー＝フレチェット、D.メイヨーらがポスト実証主義の立場から論じている

社会構成主義の問題点 • 客観性の基準を不当に高く置いている。「不確実な状態で少しでも確実な選択肢を選ぶ」のも十分客観的選択でありうる。 • 科学の主流とされる諸分野でも、ある種の不確実性や過ちの可能性は合理性と矛盾しないものとして受け入れられてきた。

社会構成主義の問題点 • ・社会的構成というプロセスを経たからといって、結論が科学的合理性をもたないとは限らない。（個別の例でさまざまな反論がある） • ・社会構成主義者も自分と対立する立場は「バイアスがかかっている」といって非難するが、これは社会構成主義の立場と矛盾（この問題はダグラスとウィルダフスキの本に顕著に現れている）

シュレーダー＝フレチェットの立場 • 客観性の基準は「片手落ちでない」(evenhanded)こと • 科学的合理性の一般原則として、予測力・説明力がある仮説が選ばれるべきであることは認める • しかし合理性は客観性の必要条件だが十分条件ではない

シュレーダー＝フレチェットの立場 →科学的手続き主義(scientific proceduralism) 　いろいろな立場の専門家・非専門家のチェックという民主的手続きをへてはじめて客観的と呼べる判断にたどりつく

メイヨーの立場 • 社会構成主義はリスク分析における社会的価値を重視しすぎ • 事実判断と価値判断の分離は不可能なだけではなく、分離を求める事自体、リスク評価者とリスク管理者の意志疎通を難しくして十分なリスク評価ができないようにするという悪影響がある • ただしこれは無意識のバイアスや仮定を明るみに出すための非分離主義。非専門家の視点を取り入れることが逆説的に科学的合理性に貢献する

メイヨーの立場 メタ科学的分析 • 科学の一分野としての科学方法論の観点から分析 • リスク分析から距離をおいて、リスク分析のプロセスそのものについて批判的探求をするという意味で「メタ」 • なにが「よい科学か」については交渉の余地があるが、証拠の受容可能性や証拠からの推論の正しさについては交渉の余地がない。

メイヨーの立場 体重計の例：　１０分の１ポンド体重が増えたかどうか気にするのはポリシーの問題だが、１ポンド単位でしか表示しないデジタル体重計がその目的に適しているかどうかはポリシーの問題ではない。（BSEの全頭検査についても同じようなことがいえるはず）

両者の立場の評価 • シュレーダー＝フレチェットとメイヨーの路線は大筋で一致 • 本提題者もこの路線（特にメイヨーのバージョン）に共感する • ただし、リスク分析の営みの中で事実判断と価値判断が混在するとしても、より微妙なレベルで分離可能性テーゼは維持可能ではないか • メイヨーはベイズ主義（後述）に批判的だが、リスク分析においてはベイズ主義は重要な視点だと思われる

リスク分析における不確実性 • 不確実性の諸類型 • 不確実性とベイズ主義 • 不確実性と非専門家の介入

不確実性の諸類型 　不確実性にはいろいろなパターンがある。ここではリスク分析に関わるものだけを取り上げる。（中西ほか編2003 第八章、Ascher 2004などを参考に作成） • （１）対象そのもののばらつき　（暴露量の個人差、感受性の個人差、製品のばらつき　等） • （２）標本誤差　（サンプリングの際ランダムに生じる誤差）

不確実性の諸類型 （３）データのバイアス（サンプリングの手法の妥当性、データ処理の仕方の妥当性）（４）モデルの不確実性　（モデルのベースとなる理論の不確実性、外挿の際のモデル選択の不確実性、システムの重要な要素の見落とし、計算能力の限界に由来する不確実性、パラメータの不確実性、初期値の不確実性　等）

不確実性の諸類型 • 　実はこれらの不確実性はどれをとっても（程度の差こそあれ）科学の諸分野に共通する不確実性 • 強いてリスク分析に特徴的な不確実性を挙げるなら・対象に存在するばらつきを人為的に減らせないこと・毒性や用量反応関係については理想的なデータが得られないので大きな情報不足が常に残ること

不確実性の諸類型 • しかし • 前者については観察的な科学（生態学、天文学等）に共通 • 後者については人間を対象とする科学（医学、社会学、心理学）に共通 →これらの不確実性が科学内部の選択基準で処理できないと考える理由はない

不確実性とベイズ主義 • ベイズ主義：仮説の確からしさやモデルの信頼性をその仮説やモデルに対する信念の度合いとしてとらえ、この信念の度合い（主観的確率）が確率論の公理（特にベイズの定理）に従って変化するのが合理的だという立場 • 補助規則：客観的なばらつきや頻度が分かっている場合にはそれを主観的確率の基礎として使う

不確実性とベイズ主義 ベイズ主義を採用すれば • 古典統計学で扱えない不確実性もベイズ主義なら扱うことができ、古典統計学で扱える不確実性も補助規則を通して組み込むことができる • 古典統計学の検定法そのものは一定の条件下でのみ合理的なものとして条件付きで受け入れることになる。区間に対する主観的確率を割り当てることもできるのでベイズ的信頼区間推定も可能

不確実性とベイズ主義 • モデルの不確実性や情報不足による不確実性などに対し最低限の科学的合理性の枠（確率論の公理に従った改訂）をはめることができる • 仮説やモデルがどの程度確からしいかを定量的に表現できる →単に「定説です」「非科学的です」というだけでなく、その仮説がどの程度確からしいかを伝えることができる。リスク管理の意志決定において非専門家に専門家の判断を伝達する際重要な役割を果たす。

不確実性と非専門家の介入 • シュレーダー＝フレチェットやメイヨーの考えるような非専門家によるチェックに意味があるタイプの不確実性は限られる

不確実性と非専門家の介入 不確実性の特定に関して • （３）や（４）で列挙したようなバイアスや見落としについては立場の違う非専門家がチェックしてその存在を指摘する場合がありうるしかし • （１）（２）の不確実性の存在については非専門家の介入でそれまで認識されていなかった不確実性が明るみに出ることは考えにくい

不確実性と非専門家の介入 不確実性の特定に関して • （３）についても分野ごとに気をつけるべき点は違い、その分野における妥当な実験やデータ処理の基準が満たされているかどうかは専門家が判断せざるをえない • （４）についてもモデルの基礎となるべき理論やモデルそのものがどの程度検証されているか、モデルが全体としてどのくらい信頼できるかも専門家の判断すべき領域

不確実性と非専門家の介入 不確実性への対処法に関して • ある程度の対処の路線は合理的判断によって絞られ、特に（１）（２）については非専門家の介入する余地は少ない（メイヨー自身も例として使うのは信頼区間推定の手法） • （３）について、実験手法やデータ処理の手法に見落としがあることが分かれば、それをどうやって解消すればいいか考えるのは専門家たち自身の仕事

不確実性と非専門家の介入 不確実性への対処法に関して最終的なモデルの選択やパラメータの選択はリスク管理との関わりが深いので、非専門家を交えた判断にも意味があるはず

不確実性と非専門家の介入 • 検証度の低い理論や信頼性の低いモデルをそれでも使うかどうかは政策判断の領域。水俣病の例、環境ホルモンの例など →検証度や信頼性が第三者に分かる形である程度量的にあらわされるのが望ましいか（ベイズ主義的分析が威力を発揮する場面） →もっともありそうな値やもっとも確かな仮説のみを使うのか、確からしさの低い仮説もあえて採用して安全策をとるのか

まとめ • リスクについて応用科学哲学の観点からの考察があってしかるべき • 最近のSTS系の「リスク論」批判には社会構成主義モデルを採用しているように見える部分があるが、このモデルは科学哲学においては支持者はいない • リスク分析にかかわるさまざまな不確実性は科学の他の分野にもみられるものであり、それ自体では特に非専門家の助けを必要とする性格のものではない

まとめ • リスク分析のどこにどのように非専門家がかかわっていくべきかについては個々の不確実性のタイプにそって丁寧に考える必要がある • 仮説やモデルの不確実性についてはベイズ主義の考えを採用して量的な判断をするのが望ましいのではないか

補論：用量反応評価を例にとる • 話を具体的にするために、化学物質のリスク分析の中心となる用量反応評価について考える • 用量反応評価　---- どれくらいの量の暴露に対してどれくらいの影響（発ガン、発病）があるか

補論：用量反応評価を例にとる • データとしては疫学データや動物実験が用いられるが、ここでは動物実験に話をしぼる • 動物実験においては動物にハザード物質を大量に投与する実験が行われる

補論：用量反応評価を例にとる • 二重の外挿の問題外挿---データから予測をたてる際に、得られたデータの範囲外へむけた予測をすること。（１）動物から人間への外挿　一般に体重や体表面積に毒性が比例するとされるが、同じ物質でも種が違えば毒性を持たない場合もある（２）大量投与から少量暴露への外挿　既知のデータポイントをどういう曲線で近似するか、閾値のあるモデルを使うかないモデルを使うかで全く外挿の結果が変わってくる

補論：用量反応評価を例にとる • これだけでもさまざまなタイプの不確実性が関わってくる・実験動物の個体差・外挿の対象となる人間の方の個体差・実験結果の標本誤差・実験手続きに不備やバイアスがある可能性・閾値の有無や実験動物と人間の種差についての仮説の不確実性・データポイントが少ないことによる近似曲線の不確実性

補論：用量反応評価を例にとる • ・一番信頼できる外挿をするか、危険を大きく見積もる外挿をするかでリスク管理に関する結論は全く変わってくる。

補論：用量反応評価を例にとる • 危険を大きく見積もる外挿は「安全策」ではあるが、根拠のないモデルを使ってまで安全策をとるのは不合理 →根拠があるかないかの二値的判断よりは、ここでも「どの程度根拠がないのか」を量的に表現できた方がコミュニケーションがとりやすいはず

補論：用量反応評価を例にとる • 「安全係数」というような形でこの判断をブラックボックス化するのは非専門家のニーズにあわせて情報を提供するという観点からは問題があるかもしれない。 • 場合によっては推定の確からしさを生の形で提示した方が相互理解がはかれるはず。

日本科学哲学会第３７回大会ワークショップ「リスク分析の方法論と哲学」提題 応用科学哲学の問題としてのリスク