不可視化される｢放射線被ばくによる健康影響」

福島県では甲状腺がんが多発していますが､不適切な分析などによって放射線被ばくの影響が不可視化されています｡

2011年10月以降､福島県では甲状腺検査が行われてきました｡研究計画書では､小児の甲状腺がんは百万人あたり数名とされていました¹｡図表1をみると､2011年以前､0-19歳の甲状腺がんの罹患率は､ほぼゼロであることがわかります｡しかし､2014年3月までの検査1巡目で116件がみつかり､大きな議論を呼び起こしました｡これまで検査をしたことがない者に検査したので､原発事故前からあったがんをみつけた可能性が指摘されました｡そうであれば､2巡目の甲状腺がんは大きく減るはずですが､71件がみつかりました｡その後も､検査は行われ､5巡目までで合計361件の甲状腺がんがみつかっています｡

この間､被ばく量が低い､被ばく量と甲状腺がんの関連を示す研究がない､生死に影響しないがんを検出している｢過剰診断｣だ、などの主張により放射線被ばくの影響は否定されてきました｡しかし､国際機関が用いたシミュレーションは被ばく量を過小評価しています(論点１)｡また､｢過剰診断論｣自体が医学的に疑わしいものです(論点３)｡下の図表2 にあるように､検査対象者の｢被ばく量｣と｢甲状腺がん検出のリスク｣には右上がりの関係がありますが､不適切な分析などによって｢被ばくとの関連が認められない｣とされているのです(論点２)｡18歳以下の小児甲状腺がんが注目されがちですが､上の図表1をみると、他の年齢層についても福島原発事故後、甲状腺がんが明らかに増加しており、注意が必要です³｡

論点１：　UNSCEAR2020/21福島報告書による被ばく量の過小評価

原子放射線の影響に関する国連科学委員会(UNSCEAR)は､2020/21福島報告書⁵で､被ばく量を推定しました｡図表-3は､そのために用いられたシミュレーションの結果(青)と､放射線測定値 (赤)を比較したグラフです⁶｡ここでは実測値がある福島市の紅葉山（福島県庁に隣接したモニタリングポスト）での値を比較しています｡縦軸は｢ヨウ素131の大気中濃度｣であり､これを吸入することによって内部被ばくします｡

まず全般的に､シミュレーション(青)は実測値(赤)よりも大幅に低くなっていることがわかります｡また､実測値(赤)では2011年3月15日頃に､大きなプルームが観測されていますが､シミュレーション(青)では､この時点ではなく､同3月23日頃に最大のプルームがあるとされています｡シミュレーションは大気中濃度を過小評価しているだけでなく､タイミングも再現できていないのです⁷｡

測定された3月15日の第1プルームの濃度を累積すると､観測値では65,697(Bq h/m³)となりますが､シミュレーションでは､643(Bq h/m³)と､1/100程度となります｡これは屋外での観測値ですが､家屋内にいると少しは減るかもしれません｡ここでは測定値の存在する紅葉山のデータを紹介しましたが､このようなシミュレーションを広い範囲で行い､各地点でのヨウ素131の大気中濃度を計算し､各個人の事故当時の行動を回答してもらい､それに基づいて､大気からの吸入量を計算し､係数を乗じて内部被ばく量を計算します｡

このように､大気中濃度のシミュレーションは重要なのですが､それがあてにならず､過小評価になっているのです｡このような過小評価された被ばく量でも､UNSCEARの報告書では､事故時5歳以下の女児グループには16-50件程度の甲状腺がんが生じ得ると予測されたが､誤差に紛れて識別できないとしています⁸｡被ばく量を正しく推計すれば識別可能な数の甲状腺がんが予測されるはずです｡

論点２：「福島県県民健康調査「甲状腺検査」の分析における問題」

　前掲の図表2は福島県県民健康調査｢甲状腺検査｣の結果について､横軸に｢被ばく量｣(甲状腺等価線量)､縦軸には甲状腺がん発見のリスク比､つまり｢もっとも被ばく量の少ない｢<3mSv｣と比べて､何倍､甲状腺がんがみつかったかをプロットしたグラフです｡｢3-10mSv｣では1.4倍､｢≧10mSv｣では1.6倍程度と､被ばく量が高いほど､甲状腺がんのリスクが高くなっていることがわかります｡

それぞれの点に付記されている縦の線は､95%信頼区間と呼ばれ､｢95%の確率で真のリスク比が､この区間内にある｣⁹ことを示します｡統計学を学んだことがある人は､これの下端が1よりも小さくなっているので､リスク比が1､つまり､｢<3mSv｣とリスクは変わらない可能性があると考えるかもしれません｡福島県県民健康調査検討委員会や､甲状腺検査評価部会では､そのように解釈してしまっています｡

原爆被爆者の調査をはじめとする､過去の信頼できる研究では､被ばく量と共に線形に（直線的に比例して）健康影響が増加するという､線形(閾値無し)モデル（LNTモデル）が支持されています¹⁰｡図表2をみても､直線を引けばよさそうであることがわかるでしょう｡図表3のモデルに基づいて結論付ける前に､線形モデルも推定し､あてはまりがよい方を選ぶ必要があります｡なお､2巡目までの市町村レベルのデータを用いると､このようなモデルよりも線形モデルの方があてはまりが良好であることを報告する研究もあります¹¹｡

図表2 のようなモデルを推定するには､被ばく量を何区間に区切るか､各区間の幅をどうするかなどを決め､それに基づいて変数をつくる必要があります｡線形モデルの場合､被ばく量の値をそのまま使えばよいので､このような作業は不要です｡しかし､分析を行う福島県立医科大の研究者は､なぜか線形モデルを推定しないのです｡

下の図表４は福島県全体のデータを使って分析した結果ですが､評価部会では､地区別に分析すると､｢浜通り｣では､より傾きが急になるが､｢避難地域｣では水平になることから｢一貫した関係｣がないとしています｡これに関しても､地区別に分析した方が､全体で分析するよりも､あてはまりがよいことを示す必要がありますが､そのような検証も行われていません｡

なお､これまでに甲状腺検査を受けたことがない人に検査したので多くみつかった、というのであれば､2巡目以降の甲状腺がんの発見率はゼロに近くなるはずですが､検査10万人あたりの甲状腺がんの発見率は図表4のように､2巡目でも大きくは低下していません｡それどころか近年は､1巡目よりも高い割合で甲状腺がんがみつかっています(図表4の５巡目)｡

さらに､被ばくには関係なく､高感度の検査によって多くのがんがみつかったというのであれば､グラフ全体が上にずれるだけです｡被ばく量が高いところほど､多く見つかっていることからも過剰診断論は否定されます｡

このような不適切な分析に基づいて評価部会は｢被ばく線量の増加に応じて発見率が上昇するといった一貫した関係（線量・効果関係）はいずれの解析においても認められなかった｣とし､福島県県民健康調査検討委員会もそれを追認しています¹²｡このような不適切な分析しかできないのであれば､外部の研究者に匿名化データを提供して分析してもらうべきでしょう¹³｡

図表４ 福島県県民健康調査｢甲状腺検査｣の結果

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1. 阿部正文 (2011), 「県民健康管理調査の一環としての福島県居住小児に対する甲状腺検査　研究計画書」」 県民健康管理調査　福島県立医大倫理委員会資料 ↩︎
2. 2010年までは男女計の結果が公開されていないので､男性､女性が同数として平均値を算出した｡本来は5歳刻みだがが各年齢層の人口は等しいとして平均して10歳毎に集計した｡ ↩︎
3. 事故時5歳以下の女児グループでは､生涯で16-50件程度の甲状腺がんの発生の可能性が予測されたが､誤差に紛れて統計的に検出できないという結論を｢識別できそうもない｣としている (下記、註5のUNSCEAR報告書、科学的附属書Bのパラグラフ222)｡ ↩︎
4. 元グラフの縦軸は最大8だったが4までとした｡縦軸のラベルは、元グラフでは｢オッズ比｣だが､｢甲状腺がんの発見率｣は低いので解釈しやすい｢リスク比｣とした｡ ↩︎
5. 原子放射線の影響に関する国連科学委員会(UNSCEAR), UNSCEAR 2020年/2021年報告書 第 II 巻: 科学的附属書B  福島第一原子力発所における事故による放射線ばくのレベルと影響   UNSCEAR2013年報告書刊行後に発表された情報の影響. ↩︎
6. ここでの測定値は､観測されたNaIスペクトルから黒川眞一氏（高エネルギー加速器研究機構・名誉教授）が平澤氏の論文に基づいて計算した値である｡シミュレーションは､下記の論文で計算された結果である｡
   Terada, H., Nagai, H., Tsuduki, K., Furuno, A., Kadowaki, M., Kakefuda, T., 2020. Refinement of source term and atmospheric dispersion simulations of radionuclides during the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station accident. J Environ Radioact 213, 106104. ↩︎
7. 黒川名誉教授は､過小評価の理由として､シミュレーションが基準として用いた観測値に問題があることを指摘している｡｢黒川第５意見書　UNSCEAR報告書の過小評価の原因「霧箱仮説」と平山論文の正しさについて   ｣ ↩︎
8. UNSCEAR(2022)は､事故時5歳以下の女児グループでは､生涯で16-50件程度の甲状腺がんの発生の可能性が予測され得たが､誤差に紛れて統計的に検出できないという結論を｢識別できそうもない｣としている(パラグラフ222)｡ ↩︎
9. 正確な解釈は統計学の本を参照されたい｡ ↩︎
10. 放射線疫学の主要な研究をレビューした下記は”Most of the larger, stronger studies broadly supported an LNT model.”としている｡
    NCRP, 2018. Commentary No. 27  – IMPLICATIONS OF RECENT EPIDEMIOLOGIC STUDIES FOR THE LINEAR-NONTHRESHOLD MODEL AND RADIATION PROTECTION. NCRP. ↩︎
11. 濱岡豊(2024)｢Reanalysis of Radio Epidemiology and Radiobiology Open Data｣放射線影響学会 ↩︎
12. 下記委員会では｢被ばく線量の増加に応じて発見率が上昇するといった一貫した関係（線量・効果関係）は認められなかった。｣としている｡
    甲状線検査評価部会, 福島県「県民健康調査」検討委員会 (2025), “甲状腺検査先行検査から本格検査（検査５回目）までの結果に対する部会まとめ  ” 第56回「県民健康調査」検討委員会（令和7年7月25日） ↩︎
13.  分析における問題については､濱岡豊(2020), 福島県甲状腺検査の問題点 . 『学術の動向』25巻3号 ↩︎
14. Ahn, H.S. et al. (2014), Korea’s Thyroid-Cancer “Epidemic” — Screening and Overdiagnosis. New England Journal of Medicine 371, 1765–1767. ↩︎
15. Ahn, H.S. et al. (2014), 同上論文.　Ahn論文は有料だが､このグラフは､国際がん研究機関（IARC）(2018)｢原子力事故後の甲状腺モニタリングに関する提言 ｣の図 5として収録されているので参照されたい｡ ↩︎
16. 女性の方が罹患率が高いので､女性に限定した｡ ↩︎
17. Lin, J. S. et al. (2017), “Screening for Thyroid Cancer: A Systematic Evidence Review for the U.S. Preventive Services Task Force ” . ↩︎
18. 阿部正文 (2011), “「県民健康管理調査の一環としての福島県居住小児に対する甲状腺検査　研究計画書 」” 県民健康管理調査　福島県立医大倫理委員会資料 ↩︎
19. 杉谷巌｢甲状腺がんの最新の診断と治療 “アクティブ・サーベイランスから分子標的薬まで”｣(2016年11月9日)(引用した発言は動画の19:00頃から) ↩︎
20. がん情報サービス「甲状腺ガンについて」 ↩︎
21. 日韓の年齢構成は異なるが､年齢層毎の罹患率､死亡率を､WHOが提案した標準人口分布で重み付けして算出した値｡県民健康調査の値は各巡目の女性甲状腺患者/女性参加者で計算した｡ ↩︎