# リスク学研究 31(1): 11-30 (2021)
【原著論文】

# 水道の水質異常時の給水停止や飲用制限に対する 住民意識調査*

Public Perception Survey on the Suspension of Water Supply and
"Do Not Drink" Alerts in Case of Abnormal Tap Water Quality
}

金見 拓**, 浅見 真理***, 秋葉 道宏***，大野 浩一****

Taku KANAMI, Mari ASAMI, Michihiro AKIBA and Koichi OHNO

\begin{abstract}
More than 100 water quality accidents caused by source water contaminants are reported annually in Japan. In the case of significant accidents, water suppliers have to decide whether to maintain water supply with a "Do Not Drink" alert or to suspend it. To acquire the basic data for decision-making, we conducted an internet questionnaire on public perception. The answers and properties of 1,104 respondents were collected considering area, age and gender distribution in Japan. And they were statistically analyzed with or without precedent conditions. The respondents were more likely to prefer water supply continuity when information was provided on its health effects compared to when there was only an announcement on the exceedance of the water quality standards. The confidence on ordinary tap water quality did not relate to the preference of water supply continuity. Meanwhile, elderly people and those who wanted to avoid toilet flush failure tended to choose water supply continuation. The preference of water supply suspension was more likely to be affected by the information provided than the respondents' properties. Therefore, water suppliers need to consider the information provision in both before and after issuing an alert.
\end{abstract}

Key Words: Drinking water, Risk perception, Tap water suspension
## 1.はじめに

水道水供給に影響を与える災害には，震災，水害などによるシステムの停止や施設の破壊の他に，化学物質などによって水源の水質が污染される事故が含まれる。

水道事業者及び水道用水供給事業者（以下，「水道事業者等」）は，供給する水道水が水質基準を超過するおそれがある場合，給水を停止するか，飲用等を控えるよう摂取制限を勧告した上で給水を続けるか, それぞれの環境に応じて, 総合的に判断しなければならない。

施設の破壊等により不可抗力的に給水ができな

くなる災害と異なり，多くの場合，水質事故によ

る水質異常の場合には, 給水継続か停止かの判断が水道事業者等に委ねられる。その判断を誤れば人災となりかねない。

これに関し，摂取制限をしつつ給水継続が行われた2011年の原発事故に伴う水道水の放射能污

染や翌2012年の利根川流域大規模水質污染による給水停止事故を受けて，2018年3月厚生労働省が考え方を通知した（厚生労働省，2018）。この通知により，それまで不明確であった，水道水の摂取を控えるよう広報しつつ, 給水を継続すること（摂取制限を伴う給水継続）が可能であることが明示された。なお，厚生労働省の通知文においては摂取制限の語を用いているが，本論文のアンケート等においては, 飲用制限が一般的な言葉として伝わりやすいと考え，以下，飲用制限に統一する。

近年, 自然災害に伴う水質異常の事例も生じている。2018年新潟県長岡市においては, 7 月の猛暑と少雨により河川流量減少による水質悪化が生じ, 水道水中のトリハロメタン濃度が水質基準の $80 \%$ を超え, 注意喚起を行った（長岡市水道局， 2018)。また，2018年 8 月愛媛県宇和島市において, 豪雨による土砂災害にあった浄水場の代替浄水場の水道水が, 消毒副生成物の水質基準を超過した。代替浄水場からの給水を開始した8月 3 日から9月11日まで, 飲用不可とした上で給水が行われた（松本，2019）。原因としては, 代替水源のため池の水が有機物を多く含み，豪雨後の高温少雨が続いたことが挙げられた。

このような水道水の水質異常は, 国内で年間百件以上報告されており，今後の発生も見达まれる (厚生労働省, 2020)。

このように水道事業者等が置かれた状況で対応を判断するために比較する社会的なリスクとして, 例えば給水を継続した場合は飲用した時の住民への健康影響，断水した場合はトイレ等の使用不可による衛生・健康状態の悪化，都市機能の維持 (病院, 事業場等), 消火活動への影響, 水道施設の維持復旧（断水による水質の悪化, 復旧の遅れ等) が挙げられる。

断水時にも給水車で賄えられる小規模な範囲であれば，給水停止の判断も容易である。一方，大規模な水道事業者等の場合, 広域の断水は生活用水だけでなく都市活動への影響も多大なものとなり，給水停止の判断には困難が伴う。

水道事業者等が給水停止等の判断に対し, ステークホルダーである給水区域の住民の意識・意向もまた影響を与える。海外でも，水質事故対応におけるリスクコミュニケーションが重要視されており (Hartmanna et al., 2018; EPA, 2013)，混乱を避け住民の理解を得て的確な対応を実施するため
に，事前に給水停止に対する住民の意向を把握することが重要である。厚生労働省厚生科学審議会生活環境水道部会において, 水道利用者代表として, 主婦連合会と全国地域婦人団体連絡協議会にヒアリングを行っている（厚生労働省生活環境審議会，2015）。水質基準超過時の給水について，「日本の水道水については, $100 \%$ に近い信頼性があるので, それと同じ水道管から水質基準を超過した水がでることについて，利用者としては抵抗があり，感覚的に受け入れづらい。」との回答がある一方「生活用水だけでも送りたいとする行政の考えも理解できる。」との回答がアンケートで得られており, 給水継続, 給水停止どちらの意見もあることが示されている。

そこで本研究では, 水質基準超過時に給水停止か断水かの住民の意識・意向を調査し, 既存調査との比較や他の属性との関係を解析し, 水道事業者等が啓発や広報戦略等を検討する基礎データを得ることを目的に調查研究を行った。

調査検討にあたって2012年の利根川水系における大規模な断水を伴った水質污染事故後に行った大野 (2013)の調查（以下「2012年調査」）を参考とした。

## 2. 調査の方法

2019年 3 月 1 日 5 日 Web調査（株式会社日経リサーチ）によるアンケートを行い1,104名からの回答を得た。

人数は, 2012 年調查と同程度とし, 実施時期については，2012年調査が8月21日〜9月11日と夏季に実施したのに対し，季節を変えることで影響が出るか，約半年ずらした時期に実施した。

日経リサーチへの調査依頼は, 回答者が登録時に属性等が把握されており, 属性の信頼性や不誠実な回答が少ないと期待されること, 地域別等層別調査に柔軟に対応できるということと, 2012 年調査との比較を行うという観点から, 同じ調査会社である同社を選択した。

回答者数は，年齢構成（20 代 177 名, 30 代 213 名, 40 代 262 名, 50 代 205 名, 60 代 247 名), 性別（男性555名，女性549名）及び全国を6地域 （北海道・東北，関東，中部，関西，中国 ・四国，九州・沖縄）に分割した時の概ね人口比と同程度となるよう割り付けた。

アンケート項目については, 質問順に上記の性別, 年齢, 居住都道府県に続き, 浄水器の使用の
有無, 主な飲用水の種類, 調理用水の種類, 水道水飲用に対する抵抗感, 水の備蓄水量（3Lを一日分として何日分か), 備蓄水の種類, 普段の飲用水の種類，水道水が断水となった時に困るもの (トイレ, 飲用水等), 水質基準超過時に給水継続を望むか断水を望むか（後述の 3 問，以下，「『給水継続希望』等の問」), 飲用制限などの情報伝達手段, 同居人数, 同居の子供 (乳幼児, 未就学児, 小学生等), 年収, 職業, 健康への配慮の程度, 30 分以上運動する頻度の計 20 項目とした。 20 項目の質問文及び回答カテゴリーを，付録に揭載する。

給水継続等に対する意識については, 問の前揭文として，「水質事故などで一時的に水道水の水質が悪化して, 水道水の水質基準（健康に関連する基準項目）を満たさない場合，水道事業体は，社会的状況を考慮して, 水道水の給水を停止して断水とするか，飲用を控えるよう広報しつつ給水を継続（飲用制限）するか判断することとなります。」を付与したのち,「飲み水としての水道水の水質基準を満たさないため数日間断水するとしたら，以下についてどのようにお考えになりますか。」と問い，以下の3問について，「はい」，「いいえ」，「わからない」の回答を得た。

問1「水質基準を満たしていなければ不安なので断水してほしい」（以下，「問 $1 」$ ）は, 基準超過の程度等の条件を示さず，単に基準超過の事実を提示している。概念的には，極度に污染され，摄取制限を知らずに誤って飲んでしまった場合,健康に影響がある可能性も含まれる問である。

問 2 「水質基準を満たさないとしても，数週間飲んでも健康影響がない程度であれば断水しないでほしい」は，断水期間の想定である数日であれば飲用による健康影響がないことを明示する条件である。

問 3 「飲み水と調理用水はペットボトルや給水車で確保するので, 洗濯やトイレに利用できる水質であれば断水しないでほしい」は，代替飲用水確保の明示をすることにより，さらに飲用によるリスクが低いことが明示された条件となっている。

以下の集計にあたっては，問 1 と問 2 ，問3の 「はい」、「いいえ」の意味する内容が異なってい

を「給水継続希望」, 問 1 の「はい」と問 2 , 問 3 の「いいえ」を「断水希望」とする。
2012年調査と比較するため, 給水継続等の問の文面と同じとした。ただし，前揭文については，2012年調査では上記前掲文の下線部が「原則として断水となります。」と, 当時の厚生労働省通知に基づく記載となっており, 原則に沿うべきという回答へのバイアスの発生が考えられた。今回は, 新たな水質事故対応に関する厚生労働省 （2018）の通知に沿い，前提文を上記のとおりとした。

また，質問の提示の順として，2012年調查と同様, トイレや飲用水等水道水が断水となった時困るものは何かの質問の後に水質基準超過時の質問しており, 回答者に断水によって生じる事態を意識させている。

## 3. 結果

## 3.1 「給水継続希望」等の問の回答結果

問 1 から問 3 の回答結果をFigure 1 に示す。

問 1 よりも，問 2 ，問 3 と，提示する条件が増元飲用による健康リスクが低いことが明示されるに従い,「給水継続希望」の割合が大きくなり,「断水希望」と「わからない」の割合が小さくなった $\left(\mathrm{n}=1104\right.$, 問 $1 \mathrm{vs}$ 問 2 , 問 $2 \mathrm{vs}$ 問 3 の $\chi^{2}$ 検定 $p<0.0001$,以下，記載のない $p$ 値はすべて $\chi^{2}$ 検定 $p$ 値)。なお, 多重比較のクロス集計値の $\chi^{2}$ 検定において, ボンフェローニ法等の $p$ 値の調整は行っていない (以下同様)。上記では, $p$ 値が十分小さく, 調整の有無で解釈は変わらないと考える。

また, 問 1 , 問 2 , 問3のクロス集計結果をTable 1 に示す。「給水継続希望」と「わからない」を 3 問一貫して選択する回答者 (Table 1の灰色掛け欄) が多く（それぞれ全体の $31.4 \% ， 12.3 \%$ ）また，飲用リスクが低くなるに従い,「断水希望」や 「わからない」から「給水継続希望」に変更する

Figure 1 Proportions of respondents on perception of water suspension

Table 1 Cross tabulation between questions about the perception about water suspension

Figure 2 Proportions of respondents on perception of water suspension by age group in Question 1

者（Table 1 の斜線掛け闌）も合計 $30.7 \%$ となった。一方で，飲用に伴う健康リスクが低くなるほど「断水希望」に変更する回答者（黒地白抜き文字欄）も一部存在した（合計 $4.1 \%$ )。

## 3.2 他の設問とのクロス集計結果

「給水継続希望」等の問と他の設問についてクロス集計し，解析を行った。一部の設問のクロス集計において，中立的な回答である「わからない」の結果に系統立った傾向が見られた。

例として「給水継続希望」等の問と年代のクロス集計問 1 の結果のグラフを Figure 2 に示す。年代が上がるに従い，「給水継続希望」が増加し，「わからない」の回答が減少した。「わからない」 を含めた場合「「給水継続希望」の割合について， 20 代と 60 代の差は $14.6 \%$ となった。しかし,「わ功ない」を除いて,「給水継続希望」と「断水希望」を比較した場合，20代と 60 代の差は $8.5 \%$ と小さくなった。その他の属性においても「わからない」を含めた形で解析を行うと,「給水継続希望」と「断水希望」のどちらを希望するかについて過大または過小評価する可能性が考えられた。

そこで，各属性とのクロス集計については，「給水継続希望」と「断水希望」の比率の変化を見るために「わからない」を除いた割合の算出と $\chi^{2}$ 検定を行った。また，各属性と中立的な回答の 「わからない」との関係を把握するため，意見を明確にした数，すなわち「給水継続希望」と「断水希望」の合計数と「わからない」の回答数との割合の算出と $\chi^{2}$ 検定を行った。更に各属性等のカテゴリー数が3以上の場合, 残差分析を行い, どのカテゴリーで差が生じているかについても解析を行った。

結果の抜粋を Table 2 に示す。Table 2 には，クロス集計結果の $\mathrm{N}$ 数，上記算出方法による「給水継続希望」の割合と $\chi^{2}$ 検定の $p$ 値,「わからない」 の割合と $\chi^{2}$ 検定の $p$ 値を示した（以下，本文中の 「給水継続希望」と「わからない」の割合及び $\chi{ }^{2}$検定の $p$ 値も同様)。また, 残差分析を行った項目で，有意差が出たものについて， $5 \%$ の有意差を*, $1 \%$ 有意差を**, で示している。

## 3.3 基本的属性

## 3.3.1 性別，年齢

性別について,「給水継続希望」は問 1 において女性が有意に少なく, 問 2 , 問3では逆転する傾向が見られた。女性の方が「わからない」の割合が高いが，問 1 から問 3 にかけて差が小さくなる傾向にあった。

年齢について，10歳每に集計しクロス集計を行った。年代が上がるに従い,「給水継続希望」 が増加する傾向にあり，飲用リスクが少ない問2 において，60代において「給水継続希望」の割合が多かった (残差分析 $5 \%$ 有意)。問3においては，年代全体の有意な差が得られた $(p=0.0006)$ また，「わからない」については，年齢が上がるほど減少する傾向が顕著であり，問 1～3亿おいて有意な意な差が得られた $(p<0.0001 \sim p=$ 0.0015)

## 3.3.2 居住地域

全体的には居住地域による大きな違いは見いた

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 31, No. 1

金見ら：水道の水質異常時の給水停止や飲用制限に対する住民意識調查

金見ら：水道の水質異常時の給水停止や飲用制限に対する住民意識調查

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 31, No. 1

せなかった。

問1において中国・四国地方が，問3において関西が，他地域と比べて「給水継続希望」が少ない傾向にあった。また,「わからない」については，地域による明確な違いは見られなかった。

## 3.3.3 職業，年収

職業については, 問 3 において有意な差が得られ，「専業主婦・主夫」において，「給水継続希望」の割合が高いことが示された。

年収については，全体的には「給水継続希望」 に有意差が得られなかったが，問 1 において年収 1000 万円以上の回答者に「給水継続希望」を選択する傾向が見られた。年収の質問に対して「わからない」の選択に明確な有意差が見られ $(p<$ 0.0001)特に年収を「答えたくない・わからないと回答した者は，「わからない」を選ぶ傾向が強かった。

## 3.4 家族構成

世帯人数に比例した違いは見られなかった。問 1 において，「わからない」の割合の有意差が得られた。問 3 の「給水継続希望」において, 単身者と 2 人世帯が真逆の傾向を示し，単身者は他よりも「給水継続希望」の割合が少なく, 2 人世帯は他よりも多い結果となった。

乳幼児との同居の有無について，全体での集計結果も，乳幼览との同居数が多い 30 代（乳幼児との同居者の $62 \%$ ）を抜き出して比較した結果も, 同居者と非同居者で有意な違いは得られなかった。

## 3.5 水道水質への信頼性

普段の水道水質への信頼と関連する「水道水を飲む事に抵抗があるかどうか」,「浄水器設置の有無」,「主な飲用水の種類」,「調理用水の種類」について, 問1３とクロス集計を行った。全体として水道水質への信頼が高ければ，給水継続を望むという，明らかな傾向は見られなかった。

水道水を直接飲むことに抵抗感がある回答者が，抵抗感がない回答者よりも「わからない」を多く選択していた。

浄水器設置の有無については, 問 2 のみ浄水器設置有の「給水継続希望」が有意な差が見られた $(p=0.011)$ が，その他については差が見られなかった。

主な飲用水については，問 3 において，水道水

をそのまま飲む者が「給水継続希望」が他よりも少なく, 水道水で作った飲料水を飲む者が他よりも多い等，一貫した傾向が見られなかった。

調理用の水に関しては，普段から市販のボトル水を使っている者が，問3において「給水継続希望」が他より少なかった（全体 $88.9 \%$ に対し $76.6 \%$ ）。それ以外は大きな違いが見られなかった。

## 3.6 災害対応

## 3.6.1 断水時に困るもの

水道水が数日間使えない場合に困ることについて，3つまでの選択可の複数回答の結果，トイレ $(74.3 \%)$, 飲み水, $(57.8 \%)$, お風呂・シャワー・手洗い $(48.6 \%)$ ，の回答が順に多かった。トイレが困る場合，飲用に適さない水でも水道水が供給されれば支障がないため，給水継続を望む割合が増加すると想定した。

クロス集計の結果，断水が発生するとトイレが使えなくなると困ると回答した者は，給水継続を希望するという有意な結果が得られた（問2 $p=$ 0.0031）。ただし，問 2 の飲用リスクが低いと考えられる状況でも，トイレが困ると答えながらも，全体の $21.2 \%$ が断水を希望する結果となった。

## 3.6 .2 備蓄水の確保日数

備蓄水保管量が多い程，飲用水に関する対応に余裕があるため，給水継続等に対する意識への影響があるものと考え，備蓄量の質問を設けた。結果としては備蓄量に比例した給水継続等に関する回答の変化は見られなかった。「備蓄なし」の回答者の「わからない」の回答の比率が有意に高かった。

## 3.6.3 情報伝達手段

自身の家庭に，より確実に情報が伝わる手段については，2つまで選択可能の複数回答の結果,携帯メールによる緊急情報通知サービス（以下，「緊急携帯メール」) (44.4\%), テレビ(43.5\%)，広報車 $(33.9 \%)$, 自治体の屋外スピーカーによる放送 $(22.5 \%)$ の順に回答が多かった。問 1～3とのクロス集計について，緊急携帯メールとテレビを比較すると，テレビは全体とほぼ同じであったのに対し，3つの問いにおいて緊急携帯メールを選択した者の「わからない」の割合が少ない結果となった $(p<0.0001 \sim p=0.0008)$ 。

## 3.7 健康意識

健康意識に関連する「健康への配慮」と「30 分以上の運動の頻度」について, クロス集計を行った。

「健康への配慮」については,「給水継続希望」 と「わからない」ともに, 問 1 と問 3で有意差が見られた。「運動の頻度」については,「給水継続希望」は, 問 3 のみ,「わからない」は, 問 $1 \sim 3$ において有意差が見られた。

しかし, どちらも健康への配慮の程度や運動の頻度に比例した傾向とはならなかった。

## 4. 考察

## 4.1 既存研究との比較

問 1 から問 3 の「給水継続希望」等の割合について，2012年調査と同様の傾向が得られた。どの問においても，「給水継続希望」の割合が一番多く，飲用リスクが低いと提示するよりも，代替水の確保条件提示の方が大幅に「給水継続希望」 が増加した。問 2 に関しては断水による社会的リスクや他の衛生悪化のリスク発生，ボトル水や応急給水等の飲用水の代替手段が存在することを考慮すれば，広報した上での給水継続が総合的なりスクが低く，大規模な水道事業者等であれば妥当な対応と考えられる条件である。しかし，2012 年調查と同様に全体で $20 \%$ を超えるものが断水を希望する結果となった。異なる点として, 今回調査の方が「わからない」の比率が，平均 8.2 ポイント多かった。2012年調查では, 摂取水量の調査(Ohno et al., 2018)を，のべ3 日間実施した後に行ったアンケートであり，意見の明確化に対するなんらかの意識づけがなされた可能性が考えられる。今回はそのような意識づけとなるプロセスがなかったため「わからない」が増加した可能性も考えられる。

当初, 水道水の需要が増える夏季の方が「給水継続希望」割合が高いと想定したが，そのような傾向は見られず，季節による影響は小さいか，他の要因の影響に隠れたものと考える。

## 4.2 基本的属性

男女別の「給水継続希望」については，問 1 で女性の割合が大きく，条件の提示で逆転したことは，女性の方がリスクを高く見積もる一方で，対策に対する期待値が高いという既存の研究結果 （岡部ら，2011）の傾向に沿うものと考える。
職業において「専業主婦・主夫」が他と異なる傾向が見られたのは, 188 名中 185 名が女性であり，その傾向が強く出たためと考える。

年代については，若年層の方がリスクを高く見積もる傾向があるとの知見（天野ら，2013）があるが，今回の結果でもその傾向が得られた。意見の明確化については，年齢による違いが顕著であり，安定して見られる傾向と考える。

居住地域については, 調査前年の2018年に西日本豪雨災害で大きな被害のあった中国・四国地方において,「給水継続希望」が他より少なめだった。既存の研究では3日程度までであれば断水経験者の方が断水を受け入れ，それ以上長期間になると断水を避ける傾向が得られている（吉澤ら，2015）。今回の設問の条件である「数日」については, 山下ら(2003)のアンケート調査によると $2 \sim 3$ 日を想起するものが多く, 平均 3.4 日とのことであり，断水経験者の受け入れ傾向が変化する日数であった。断水経験と給水継続希望との関係を把握するためには，別途，断水経験の有無と断水日数の設問を設けた調査が必要となる。

高収入の回答者が,「給水継続希望」が多い傾向は，高収入者がリスクを低く見積もる傾向（天野ら，2013）に沿うものである。また，年収を 「答えたくない・わからない」を選んだ者の，問 1〜3における「わからない」の割合が顕著に大きかった。問 1 3のクロス集計で常に「わからない」を選択したものが多かったことも併せて考えると，意見の明確化を避ける傾向のある者が存在すると考える。中立的な回答は, 第一に中間的, 中立的立場の表明, 第二に判断不能, 第三に賛否などの態度や意見の判断にともなう負担の回避があると言われている（石田，2016）が，どれに該当するかは, 他の調査などによる検証が必要である。

## 4.3 家族構成

世帯人数により，「給水継続希望」や「わからない」が, 人数には比例しない形で差が出たことに関しては, 他の属性等の影響があったものと考える。特に年代の影響が考えられ，単身者は， 20 代が $29.6 \%, 60$ 代が $15.5 \%$ に対し, 2 人世帯は, 20 代が $8.0 \%, 60$ 代が $38.7 \%$ となった。

乳幼览との同居の有無によって,「給水継続希望」に関して顕著な差が得られなかったことは，幼い子供がいると水質基準超過への恐れが強くな
り，断水を望むというような単純な構図にはならないことが示された。

## 4.4 飲用水としての水道水への信頼性

普段の水道水が飲用水として信頼があれば，多少の水質基準超過を気にしないか, むしろ信頼が高いだけに異常值に対して過敏に反応することも想定されたが，どちらの傾向も明確には見られなかった。一方で問 1 問3の結果のように提示条件を変えることで，「給水継続希望」が増加したことは, 水道事業者等は, 普段の水道水質の安全性を訴えるだけでなく, 水質基準超過時の伝達の仕方や対応方法を周知することの重要性を示している。

浄水器設置有の回答者が問 2 において「給水継続希望」の割合が，設置無よりも多かったことは，浄水器による有害物の除去を考慮したと考元れば，リスクに対するコントロール感を持つ方が水道水質に対する不安が低い（平山ら，2005）という傾向に沿うものである。また，断水時に困るものとして飲用水を選択した回答者も同じように，問2のみ，飲用水を選択しなかった者と比べて有意に「給水継続希望」割合が高かった $p=$ 0.0036)。

このことから, 水質基準を超過した水道水であっても，リスクが低ければ浄水器などを活用しながら飲用する意思のある者が一定数いると考えられる。

## 4.5 災害対応

2012年調查と同様, 断水時に困るものは何かの質問の後に「給水継続希望」に関する質問をし, 回答者に断水によって生じる事態を意識させている。水道水は様々な用途に必要であるため,断水時トイレに困るを選択した者が「給水継続希望」の割合が多くなるのは, 当然の結果である。一方で，トイレが困るとした者でも断水を希望する者が 2 割も存在していたことは, 水質基準超過時に, 水道事業者等がリスクは低いと判断して給水継続した場合でも，反対する住民がいることを念頭に対応しなければならないことを示唆している。

「備蓄水なし」は，「わからない」の割合が多く, 防災意識の高さは, 意見の明確化に関連していると考える。有効な情報伝達手段で緊急携帯メールを選択した者は,「わからない」の割合が
少なく，防災意識が高いと考えられる。

## 4.6 健康意識

健康意識に関する設問で有意な結果が得られたものの, 比例した関係が得られていなかった。このことは，中立的な回答を選ぶ傾向等他の傾向が影響し，必ずしも健康意識の高さが飲用リスクを高く見積もる傾向に直結していない結果となったと考える。

## 5. まとめ

水質事故時等の水道水の水質基準超過には, 断水よりも給水継続を希望する割合が多く, 飲用の安全性が示される条件や代替水の提供条件によりその割合が増加した。web 調査であるためバイアス存在は否定できないものの（岸川ら，2018）,この傾向は2012年調査と同じであり普遍性が高い。回答者の属性等の回答への影響に関しては，年代が上がるほど，また，断水時にトイレが困ると考えるものほど給水継続を望む傾向が見られた。一方, 乳幼坚との同居や健康意識の高さが飲用リスクと高く見積もる傾向は見られなかった。いずれにしても各属性等の違いの影響よりも，健康影響や代替水等の条件を示すことによる給水継続を望む傾向の違いが大きく，住民の不安解消には，情報の付与の仕方が重要であることが示された。すなわち, 水質異常発生時の対応に関する事前の啓発や，情報提供のための適切なメッセージを作成する等, 発生時対応の事前準備が重要となる。水質異常発生時に問い合わせや苦情が寄せられるが，苦情等を申し出ないものを含めた住民の全体的な意向を非常時に知ることは困難である。今回得られた傾向などを参考に広報戦略などの検討を深めていくことが水道事業者等に望まれる。

## 謝辞

本研究は, 国立保健医療科学院研究課程の一環として, 東京大学大学院工学系研究科附属水環境工学研究センターとの共同で行われました。ご関係の方々に謝意を表します。

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厚生労働省 (2018)「水質異常時における摄取制限を伴う給水継続の考え方」事務連絡, 生食水発 0331 第2号.

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厚生労働省 (2020) 令和元年度全国水道関係担当者会議資料. https://www.mhlw.go.jp/stf/ seisakunitsuite/bunya/0000197003_00002.html (アクセス日：2021年4月 8 日).

Matsumoto, Y. (2019) Minami-Iyo Watar Supply Authority's countermeasure against Water suspention of Yoshida district and Mima district caused by landslide disaster in 2018 Japan floods, Ehime Prefecture Institute of Public Health and Environment Science the Proceedings of the $33^{\text {rd }}$ Workshop of Public Health techniques. (in Japanese)松本好弘 (2019) 平成 30 年 7 月豪雨による南伊予水道企業団吉田浄水場土砂災害による宇和島市吉田地区・三間地区の断水解消に向けた取り組みについて, 愛媛県立衛生環境研究所第 33 回公衆衛生技術研究会講演要旨集, 3-4.

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吉澤源太郎, 畑山満則, 多々納裕一 (2015) 被災者と被災企業の断水受忍限度を考慮した災害時の潜在水需要の推計, 自然災害科学J. JSNDS, 34(1), 41-61.

## 付録

質問文と回答カテゴリー

 &  \\

（飲み水としての）水道水の水質基準を満たさないため数日間断水するとしたら，以下についてどのようにお考えになりますか。

水質基準を満たしていなければ不安なので断水してほしい。（問1）はい・いいえ・わからない

水質基準を満たさないとしても，数週間飲んでも健康に影響がなはい・いいえ・わからない

い程度であれば断水しないでほしい（問2）
飲み水と調理用水はペットボトルや給水車で確保するので, 洗濯はい・いいえ・わからないやトイレに利用できる水質であれば断水しないでほしい（問3）

飲用制限などの緊急情報をお伝えする場合，あなたのご家庭に，広報車

より確実に情報が伝わるのは次のどの手段だと思いますか。テレビ

(2つまで)

ラジオ

携帯メールによる緊急情報通知サービス

SNSによる情報提供

自治体の屋外スピーカーによる放送

自治体や水道局のホームページ

その他

あなたのお宅の, 同居家族は何人ですか。あなた自身も含めてご単身世帯, 2 人から 9 人 (1 人刻み), 10 人以上回答ください。

 &  \\


# 【原著論文】
## コロナ感染症に対峙する 3 つの新指標の提案一実質新規陽性者数, ARMAモデルによる短期予測,地理的時間ラグを用いた長期予測—*

## Proposal of Three New Indicators to Combat Coronary Infections: \\ Real Number of New Positive Cases, Short-term Prediction Using ARMA Model, Long-term Prediction Using Geographic Time Lag

久保英也**

Hideya KUBO

\begin{abstract}
To confront COVID-19 infections, which are highly uncertain, it is important, as a precondition for implementing countermeasures, to (1) understand the current status of the number of new positive cases by removing the effects of increases or decreases in the number of tests, and (2) secure a time margin for implementing policies so that they do not follow the status quo.

In this paper, we will discuss (1) the "real number of new positive cases" to accurately recognize the current situation, (2) the "short-term forecast using the ARMA (autoregressive moving-average) model" to contribute to appropriate decision-making, and (3) the "long-term forecast using the geographical time lag which ensures long-term preparation time for medical infrastructure development.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, real new positive cases, ARMA model

## 1. はじめに

日本におけるCOVID-19新型コロナウィルス感染症は, 2021 年 1 月に東京都の 1 日の新規感染者が 2,000 人を超えるなど大都市圈での先行拡大と地方への広範な波及が進行している。高齢重症者と大規模クラスターの増加は，病床数ではアメリカを上回るもののアメリカの 5 分の 1 とされる集中治療病床やそれに従事する医師の少なさから医療体制に軋みを生んでいる。

その中で，気になることが2つある。第1が， このような事情からか新規陽性者数より重症者病床使用率が重要とする政治家が多いことである。確かに死亡者数の抑制は最終目標としては理解できるものの, 新規陽性者数は, (1)重症者数や重症者病床使用率に先行, (2)医療資源はこれに連動して投入，(3)国民，市民の高い注目度，などを勘案すると政策の重要な中間目標として欠かせない。 さらに，政府が政策発動するまでの時間の確保や医療ネットワークなどのインフラ作りなどを考えると，新規陽性者数のコントロールこそが効果的でより優先度の最も高い政策目標となる。

第 2 が，新規陽性者の増加は検査数の増加による当然の帰結とし，新規陽性者数自体を直視しない論調がみられることである。第3波（日本の感

染拡大の波について定義はないが，本稿では， 2020 年 10 月 23 日の人口 100 万人あたりの 1 週間平均の日本計の新規陽性者数がボトムの日を起点とする感染増加の波をいう）の新規感染者数は,確かに検査数の増加と連動している。しかしながら，第 1 波（同，2020年 4 月 17 日ピーク), 第 2 波（同，2020年 8 月 8 日ピーク）に比べて新規陽性者が増えた原因が，(1)単に検査数の増加による既に市中に埋もれていた潜在感染者の掘り出し （発見）を意味するのか，それとも(2)潜在感染者も含めた実際の市中感染規模の拡大を意味するのかは定かではない。仮に，(1)であれば医療供給体制の整備を，(2)であれば，(1)に加え，国民の行動変容を求める医療の需要側に強く働きかける政策が必要になる。この曖昧さの放置は, 政府の政策選択基準や発動意図が国民・市民へ届かず，政策への疑念や政府への信頼感の丧失を惹起する可能性が高い。

新型コロナウィルス感染症は変異を繰り返しながら，おそらく人類が集団免疫を獲得するまでは，拡大と収縮を波のように繰り返す循環性を特徵としている。その対応は，まず，すべての対策の始点となる新規陽性者の実態を検査数などの変化に惑わされず，正確に把握することから始まる。

次に，重症者病床の確保や病院間ネットワークの構築など医療体制づくりのための時間を稼ぐために長期予測に基づく展望が必要とある。そして, 緊急事態宣言の発出や解除など, 足元の感染症の動きと意思決定が直結する場面において，比較的精度の高い短期予測が必要になる。これにより，国と地方自治体政府の意思決定に時間的余裕を与え，正しい政策選択と国民へのリスクコミュニケーションの確保を可能とする。

そこで，本稿では不確実性の高い新型コロナウィルス感染症に対峙するために, (1)的確な現状認識を行う「実質新規陽性者数」, (2)適切な意思決定に資する「ARMA (autoregressive moving-average model）モデルによる短期予測」, (3)医療インフラ整備などの長期の準備時間を確保するための「地理的時間ラグを用いた長期予測」，の3つの指標を提案する。なお，予測区分は，短期予測が先行き 1 か月以内， 中期予測は同 1 か月超から3 か月以内，長期予測が3か月超から6か月である。

## 2. 新規陽性者と検査数, 陽性率の関係性

新規陽性者数は，基本的には人の接触頻度によつて決まることから，その頻度が圧倒的に高い大都市圈において先行的に広がる。Figure 1 は，2つの大都市について，第2波初期の7月 1 日から 12 月 16 日までの間の新規陽性者数（1週間移動平均値）の前日からの伸び率を示している。大阪府については細い実線（茶色），東京都については太い実線（青色）で，また，大阪府と東京都との差異（大阪東京）については棒グラフで示した。

2つの大都市は同じような動きを示しているが，(1)第2波では，東京都が大阪府に 2 週間程度先行したものの，第 3 波では，逆に大阪府が 1 か月程度先行するなど必ずしも東京都が感染の起点になるわけではない，(2)東京都の7 割程度の人口規模である大阪府は，感染の拡大局面においても縮小局面においても東京都以上にその変動幅が大きく，動きも急である。さらに，人口規模の小さい北海道 (札幌市), 沖縄県, 広島県 (広島市),宮城県（仙台市）などは大阪府より変動が激しいことから，逆に見れば，人口規模の大きい自治体ほど感染の動きは緩慢で，感染の起点を見出しにくく, 政策発動時期が遅延するリスクが高くなる可能性が高い。そのため, より早く, 感染爆発の起点となる予兆を正確にとらえる必要がある。

その予兆を探してみよう。新規陽性者数は，検査数の増減と市中感染の広がり度合の2つから影響を受けると仮定し，ここでは後者に陽性率を用いる。本稿では,

陽性率 $=$ 新規陽性者数 (1 週間累計 $) \div$ 検査数（同）

(1)

(出典) 新型コロナウイルス感染症対策プロジェクト\#StopCOVID19JP，厚生労㗢省

Figure 1 Persentage change in new COVID-19 cases in Osaka and Tokyo

とした。すなわち,

新規陽性者数 $=($ 検查数 $) \times($ 新規陽性者数

と定義式で表せるので，その寄与度は，両辺について，前日からの伸び率（以下，\%RCLという） をとると

$\% \mathrm{RCL}($ 新規陽性者数) $\doteqdot \% \mathrm{RCL}($ 検查数 $)+\% \mathrm{RCL}$ (新規陽性者数/検查数)

となる。

すなわち，右辺第 1 項は検査数の寄与度，同第 2 項はを市中感染の広がりの寄与度とみなすことができる。この2要素の寄与度を Figure 2 に示した。

検査数の増減（柄なし棒グラフ）は, 確かに新規陽性者数の増減に影響するが，その動きは一律ではなく, 感染局面により新規陽性者数への影響度が異なる。

概して，点線で丸囲いを付した格子柄で示した陽性率（寄与度）は，実線で丸囲いを付した新規陽性者のピーク，ボトムに先行し，いわば，転換点を多くの場面で示している。具体的には，陽性率のピーク：7/13 $\Rightarrow$ 新規陽性者のピーク：7/16,同ボトム：8/30 $\Rightarrow$ 同：8/31, 同ボトム：9/17 $\Rightarrow$ 同 : 9/22, 同ピーク：10/27 $\Rightarrow$ 同 10/29, 同ピーク： 11/17 $\rightarrow$ 同：11/23,などが確認できる。

一方, 前出 $8 / 31$ の新規陽性者のボトムは, それに先行する陽性率の低下に加え8/31 9/4までの検査数の減少がこれを更に下押しすることにより生じている。同じく, 10/29の新規陽性者のピー クも同 10/27の陽性率がピークを打った後に， 10/28 11/1 の検査数の大幅増加により発生している。すなわち，新規陽性者の変化は，まず陽性率の変化が先行し，次に検査数の増加がこの動きを加速させることにより生まれることになる。

政策の発動にはどうしても時間を要することから，機動的に政策を打ち出すためには，常に先行性のある陽性率の動きに着目し，その転換点の予兆を見つけた段階で，次節で触れる指標などを活用し感染の規模感に目途をつけることが重要になる。国民に対し，感染爆発の可能性などについて過剩な不安や誤解を排して伝えるにはその根拠を計量的に示し情報提供を行うことが求められる。

Figure 2 Contribution of the number of tests and the number of new COVID-19 cases

## 3. 的確な現状認識に資する実質新規陽性者数

新規陽性者数と検査数は相互に影響するため，感染が加速するかどうかの判断は，現実にはそう簡単ではないかもしれない。そこで，感染の規模感に目途を付ける，検查数増減の影響を取り除いた新規陽性者の動きを把握する方策を検討する。陽性率とは別に市中感染の広がりを把握する指標として,「実効再生産数」がある。このデータを日々公表している東洋経済新報社コロナダッシュボードは, 西浦博京都大学大学院医学研究科教授による簡易的な計算式として，

実効再生産数 $=$ (直近 7 日間の新規陽性者数/その前 7 日間の新規陽性者数)^(平均世代時間/報告間隔)

を示している。平均世代時間は 5 日，報告間隔は 7日と仮定し，速報性を重視するため報告日ベー スの数字を採用している。ここでは，大阪府を取り上げ，これに做い実効再生産数を計算し，新規陽性者の増加が, 実効再生産数が示す感染の広がりによるものか，単に検査数の増加によるものかを重回帰分析を用いて明確にする。

推計の対象期間は, 各府県発表の検査数が安定し，第2波の起点でもある 2020 年 6 月 15 日から 2020 年 12 月 2 日とし，被説明変数である新規陽性者数は，人口 10 万人あたりの 1 週間の移動平均値（日次データ）とする。一方，説明変数である検査数は同じく 1 週間の移動平均値，実効再生産
数は, 前述の東洋経済新報社の簡易計算式を用いて算出した値とした。多くの試行の結果から，全変数に自然対数を取るモデルの精度が高い。

たた，Table 1 上段に示したとおり，重回帰分析では, 自由度調整済み決定係数や各説明変数の $\mathrm{t}$ 值は高いものの, ダービン・ワトソン検定值が 0.213 と低く, 誤差項間に正の自己相関がある可能性が高い。これを回避するために，重回帰分析に残差の自己回帰モデル組み合わせる方式により推計を行った。そして, 試行の中から各説明変数の $\mathrm{t}$ 値が高くかつ赤池情報量基準(AIC) が最も小さい構造式を選択することとした。

なお，自己相関関数，偏自己相関関数を検定した結果，共に残差はホワイトノイズであることを確認している。

実効再生産数と検査数は共にパラメータが 0.6 弱程度であることから, 実効再生産数の $1 \%$ の上昇もしくは検査数の $1 \%$ 増加は，各々新規陽性者数を平均 $0.6 \%$ 程度押し上げることがわかる。大阪府の直近 12 月 16 日までの 1 か月間の検査総数
は, 12.4 万件と第 2 波ピークの 8 月 7 日までの同検査総数 4.3 万件の約 3.1 倍となっていることから，その 6 割弱に当たる 1.8 倍分は検査数の増加による新規陽性者の増加とみなすことができる。

そこで，このパラメータを用いて，検査数の増減を勘案した新規感染者数, いわば，経済学で使う名目值と実質値の概念のように，公表される新規陽性者を名目上の新規陽性者（以下，名目新規陽性者という）とし，これとは別に実質上の新規陽性者数（以下，実質新規陽性者という）を算出する。すなわち，

実質新規陽性者数 $=\lceil$ 名目新規陽性者数」：

「検査数デフレーター」

で表すことができる。なお，検査数デフレーター は推計期間の中央にあたる 10 月 8 日の累計検査数 197,287件を基準値とし，各日の検査数を同数で除したものであるが，検査数は新規感染者に対し Table 1 のパラメータのとおり 0.579 分しか効かないので,これを反映した。こうして計算した実質新

Table 1 Estimated results of the number of real new COVID-19 cases in OSAKA

} & \multicolumn{2}{|c|}{ (参考) 重回帰分析 } \\

Figure 3 Real and Nominal (published) number of new COVID-19 cases

規陽性者数（点線の折れ線グラフ）と名目新規陽性者数（実践の折れ線グラフ）を Figure 3に示した。

これを見ると，第3波の直近ピークである 12 月 4 日の名目新規陽性者数は 4.27 人（1 週間移動平均値，人口 10 万人あたり）と第 2 波の同 2.48 人 （同）からほぼ倍増する一方，実質新規陽性者数は，逆に 3.06 人と第 2 波のピーク 3.84 人を下回る。また, 直近では, 名目新規陽性者数はほぼ横這いだが，実質新規陽性者数はピークアウトの兆候が見える。また，棒グラフで示した陽性率は第 2 波と第 3 波のピーク水準がほぼ同水準であることに加え，ピークアウトを示していることから，実質新規陽性者数との連動性があることがわかる。

今後の名目新規陽性者数は再度上昇する可能性があり慎重に見る必要があるものの，計測時点で第 3 波の実質新規陽性者数が第 2 波を下回るのであれば，名目新規陽性者が増加していたとしても本来的には安心できるはずである。

しかしながら, 現状は, 名目新規陽性者の増加が重症者数の増加や重症者病床のひっ迫など医療体制に大きな負担をかけている。これには，医療インフラのボトルネックと統計データ不足による推計上の技術的課題の 2 つが要因と考えられる。

まず第 1 に，感染実態は実質値が表すので，本来は実質値の水準に応じて医療資源を投入すればよいはずであるが, (1)新型コロナウイルス感染症は感染症法上の「指定感染症」となっており, 危険度ランク 5 段階中 2 番目の「2類相当」に位置付けられることから入院措置が求められる, (2)重症, 中等症, 軽症患者に応じた病院や療養ホテルとの効率的なネットワークが未完成である，(3)そもそも新型コロナウイルスに対応・協力する病院の絶対数が少ない, などからコロナ患者を受け入れている特定病院に患者が集積することになる。 また保健所や救急現場において, 患者の振り分けなどに多くの労力と時間のロスが生まれている。 いわば医療体制のボトルネックが名目新規陽性者の増減に合わせ医療資源を投入をせざるを得ない状況を惹起している。本来, 感染者の 8 割は無症状あるいは軽症であるので，これらの患者をコロナ対応病院から切り離し, 広範で相互支援的な病院・ホテルネットワークを起動させることにより，このボトルネックを解消することができる。 そのような状態になれば，実質値が示す感染実態に応じ医療資源を投入すれば済むことになる。

第 2 は，新型コロナウィルスの特性や人間行動の関する統計データが少ないことから起こる推計パラメータの不安定性という技術的な課題である。

まず，第3波は，それまでの波とは異なり，冬季という環境にある。それは, 低温化に伴う，(1) ウィルス生存期間の長期化による接触感染の増加や(2)換気機会の減少などによる飛沫感染の増加, などのリスクが上昇する時期である。日本と異なる感染対策をとり，第2波をうまく抑え达んできた韓国や欧州諸国でも冬季に感染爆発が起こっている。一方, 季節が逆の南半球に位置するオーストラリア（以下，豪州と呼ぶ）などは感染が落ちついていることから，冬季リスクは相当大きいと考えられるが, 残念ながらその程度は不明である。

次に，感染症の主体である防衛する側の人間と攻撃する側のウィルスの双方の変化を計量化しにくい点である。人間側は，自粛や感染に対する緊張は長くは続かず，また政府や自治体への信頼感の低下が起こる。一方の攻める側のウイルスは,生存確率を引き上げるために感染力や致死力を増減させる变異を頻繁に繰り返し, 確率的に比較優位を作りだしていると考えられる。これらを解明するには統計データの更なる蓄積を待ち，パラメータの再推計を繰り返し行っていく必要がある。

しかし，たとえこのような状況下であっても実質新規陽性者の指標が必要な理由がある。それは, 新型コロナウィルス感染禍のように循環的に起こる事象に対する対策の規模・中身や発動夕イ

ミングを見極めるには，連続的かつ同じ尺度で感染状況の実態認識ができることが必須であるからである。公表されている名目新規陽性者数に影響する検査数は，人々の不安が高まれば増大し，弱まれば減少するので，名目新規陽性者数は，真の感染者状況やその深刻度を示していない。

政策の規模や発動タイミングは，過去に発動した政策を参考に決められることも多く，時点間でその基礎となる感染状況の認識が摇れていては正しい政策発動が困難となる。実質新規陽性者数は，日々の検査数の増減に左右されず新規陽性者の実態を連続的に表わすので，時点を問わず，かつ同一尺度で感染状況を評価できる。

東京都は， 2021 年 1 月に入り連日 2,000 人を越える急激な新規陽性者の急増に直面したが，それは，感染状況の悪化以上に都民がその直前までの新規陽性者数の上昇を警戒し積極的に検査を受けたことが大きな要因の1つである。2021年1月9日の検査数は 12,450 件（1 週間の移動平均値）であり，12月上旬の同6,700 件前後から倍増している。検査数の増加は，従来は市中に埋もれていた陽性者を顕在化させ名目新規陽性者数を自動的に急上昇させた。この時, 東京都は国による緊急事態宣言の発出が不可欠とし, 自身の政策の限界を露わにしたが，本来は，急増する新規陽性者数を前に，都民に対しまずは冷静な判断を促すことが必要であったのではないかと感じている。この時，実質新規陽性者数の指標があれば，東京都の目線が定まり，むしろ，「慌てないで。感染はコントロールできているので, 協力して乗り切って欲しい」と逆の訴求を行い，都民の信頼獲得に動けたと考えている。

確かに，名目値の急上昇は政府や国民に緊張感を与えるという意味では役立つものの，パンデミックへの対処でもっと重要なことは，国民に冷静さを求めることであり，それには，政策担当者がぶれない尺度を有することが何よりも重要である。

## 4. ARMA モデルによる短期予測

自粛疲れの国民に再度コロナへの警戒感を惹起させ，行動変容に至らせるには政府への高い信頼感と政府からの十分な情報提供が不可欠である。 そのためには，政策判断の妥当性や強い意志を伝える必要があり，先行きに不確実性を有していたとしても将来の見通しと当該政策をセットで示しリスクコミュニケーションをとる必要がある。一般に，感染症の新規感染者数などの予測には伝統的な Susceptible-Infectious-Recovered モデル （以下，SIRモデルと略す）もしくはその改良型が使われている。SIRモデルは, Susceptible(感染予備軍), Infected(感染者), Recovered(回復者) の関係を構造化したモデルで 1920 年代に完成している。感染者は一定の確率で感染予備軍を感染させ，回復した人は免疫を持ち，感染者を上回ると感染者数は減少する集団免疫の仕組みを説明できる。たた，少ない変数でシミュレーションが容易という特徴は，新型コロナウイルスの無症状者の存在や潜伏期間内での感染力の変化などを反映できないことから，十分な予測精度を担保できていない。これを補うSIRモデルの改良型モデルは，コロナウィルスの特性を鑑み，変数を追加 L, Giordano et al. (2020)にみるように，未感染者, 無症状感染者, 無症状確定診断者, 有症状感染者，有症状確定診断者，重症者，回復者，死亡者の 8 変数で構成し，ロックダウンよりソーシャルディスタンスの優位性を証明するなど成果を上げている。具体的には，2020年2月20日から同 4月20日（45日間）のイタリアのデータを用いて, 2020 年 3 月 9 日以降に発動されたロックダウンや段階的規制強化，社会的距離の維持政策，検査の拡大政策，などの有効性を検証している。その結果，社会的距離の維持政策による 1 年間の推定死亡者数は約 2.5 万人と部分的ロックダウン政策の同7万人より明らかに少ないとしている。たた，一方でモデル構造が複雑すぎパラメータの修正が柔軟にできない課題も指摘されている。感染事象の仮説を複数の数式で表すSIRモデルなどの構造モデルとは一線を画した予測手法として，統計データそのものの動きを分析する自己回帰モデルがある。為替，株価などの金融指標の予測によく使われるが，新型コロナ感染症への応用は，新規陽性者数の初期のデー夕量の不足や各国のデータ基準のばらつきなどデータの量質共に課題があり，見送られてきた。

突如登場した新型コロナ感染症の感染予測は困難を極めるが，現状追認型の政策では感染拡大を許してしまうことから，現状の感染状況を直前まで追いながらも政策発動の決断時間を確保する必要があり，そのためには予測が必須となる。前節で用いた単純な「重回帰モデル+残差の自己回帰モデル」でも予測は可能であるが政策判断に際し使用するのであれば，短期間でより精度の高い予
測が求められる。

そこで，データ蓄積が進んできた第 2 波以降の大阪府の公表データを用いて自己回帰モデルによる予測の可能性を検討する。

今回採用したARMAモデルは，当期（ $\mathrm{t}$ 期）の実績値が，前期（ $\mathrm{t}-1$ 期 $\mathrm{t}-\mathrm{n}$ 期）までの過去実績と推計誤差との影響を受けていると考え，そのパラメータを最尤法により求める手法である。ここでは，2020年6月8日から同12月2日までの 178 個の日次データを用いて, 同モデルにより定常時系列に変換した残差 $u(t)$ を推計した。

多くの試行を繰り返し, 残差がホワイトノイズである候補式のうちから赤池情報量基準値が低くフィットのよいモデルを採用した。推計結果は前出 Table 1の下段に示している。また, 残差が定常時系列に転換できたかどうかは自己相関係数と偏自己相関係数により確認済みである。

Figure 4 に同モデルによる 1 日先の大阪府の新規陽性者の予測ライン（細い実線）と実績値（細い点線）をプロットしたが，予測値は実績值をよく追えている。当然, ARMAモデルによる予測の利用価値は，それを使う主体の利用目的と予測誤差をどの程度まで容認できる環境かにより決まる。

大阪府の場合，新規陽性者数の変動は日々 10 人程度はあるので, 平均母数 100 人とすれば誤差率 $10 \%$ 程度までは容認できる。たた，重大な意思決定, たとえば緊急事態宣言の発出や解除のタイミングなどでは，誤差率を $5 \%$ 以内に収めたい。

そこで，このモデルを使って先行きの2020年 12 月 2 日から2021年1月1日までの1か月間の日次予測を行い，実績との誤差率を検証する。その結果を Table 2 に記載した。当然のことながら，予測に使用する実績データ期間 (今回は約6か月) や予測する時点により, 誤差率は変動する。

Table 2をみると 1 日先の 12 月 2 日の予測誤差率は $3.62 \%$ (絶対値で表示, 以下同じ), 8 日までの第 1 週の平均誤差率は $1.96 \%$, 同じく第 2 週は同 $1.89 \%$, 第 3 週は同 $3.68 \%$, 第 4 週は同 $10.42 \%$, そして，1か月後の1月 1 日の誤差率は $7.82 \%$ となる。 1 か月を通じ，まずまずの予測精度だが，重大な意思決定における誤差率 $5 \%$ 以内を条件と考えると第 3 週までが範疇となる。できれば週に 1 回程度は直近までの実績値を使用して再推計を行うなど新しい予測值を更新しながら使用するというのが実際の運用においては好ましい。

Figure 4 Prediction of the number of new COVID-19 cases by ARMA model in Osaka

分析の通り 3 週間程度の予測が誤差率 $5 \%$ 以内で使えるのであれば, 新規陽性者数と重症者用病床使用率との約 1 か月の時間ラグと併せると約 2 か月弱の時間の確保ができる。また, 実績をぎりぎりまでみて緊急事態宣言や飲食店の営業時間規制などを発出・解除する時期を決める意思決定のための時間確保にも十分貢献できるのではないかと考えている。

また, 府民に向けては, 予測は外れるかもしれないことを前提としつつも, 政策の基礎とした感染見通しを明確化することができ，これらを踏まえてリスクコミュニケーションをとれば府民の納得感も大きく向上すると考えられる。

## 5. 地理的時間ラグを用いた長期予測

一方，医療体制などのインフラ整備には，走りながら整備する部分もあるが, できれば事前に長期の準備時間を確保したい。そのためには, 長期の予測が必要になる。新規陽性者の中長期の予測については，前述のとおりSIRモデルをそのまま持ち込むには課題もあることから, 方向としては, (1) Kobayashi et al (2020)が示すSIRモデルに状態空間モデルを組み合わせ, 時系列の観測デー 夕を柔軟にとらえるように修正するか，もしくは, (2)冬季の感染対応が重視される中で, 南半球に位置する豪州などと北半球諸国との夏冬逆転の気候を利用して感染状況を予測するという方法, などが考えられる。

前者は高度な計量技術が求められ, 地方自治体での活用は難しいと考えられることから,ここで

Table 2 Prediction accuracy by ARMA model

(出典) 2020/6/8 2020/12/2までの 178 個の日次デー夕を用いて筆者が推計したもの。

は簡便な後者の方法を検討する。

日本にとって夏冬逆転となる国は南半球諸国となるが，その中で日本の先行指標となる国を選ぼうとすると, 南半球においてある程度の経済水準を備えたOECD加盟国となる。豪州とニュージー ランドが候補となるが，豪州の方がニュージーランドより経済規模が大きい。また，豪州は新規陽性者の第 1 波のピーク時（1 週間移動平均：2020 年 3 月 30 日）の実効再生産数が 1.32 と数か月後の日本の第2波のピーク時（2020年8月7日）の同 1.05 人と近しい。また，第 2 波のオーストラリアの新規陽性者のピーク時（2020年8月6日）の同 1.07 とこれに対応する日本の第 3 波のピーク時
（2021年1月 11 日）の 1.19 ともほぼ同水準など変動はあるものの，豪州と日本の感染のレベルが似ていることも参考にしやすい。

南半球に位置する豪州の季節の先行性を探るため, Figure 5 に同国の人口 100 万人あたりの 1 週間移動平均値で示した新規陽性者数を 4 か月遅行させたものを棒グラフで，また，日本全体の新規陽性者数の同じ動きを太い折れ線で示した。これを見ると，豪州は日本に対し $4 \sim 5$ か月程度先行し，日本の次の冬季の感染状況の方向性を示している。

一方で，大きな矢印で示した通り，豪州は第 1 波の後，同新規陽性者数を 10 人以下まで完全に抑

Figure 5 Short-term prediction accuracy and medium-to-long prediction of new COVID-19 cases

え込んだのに対し，日本は同 50 人程度にとどまることから，日本の第 3 波のピークは豪州のピー ク水準より高まる可能性が高いことを示している。

したがって，太い破線で示した日本の新規陽性者数についての長期予測（予測の起点は2020年 12月17日，それ以前は実績値）は，先行きを示す豪州の釣り鐘型のラインを目途とするが，そのピーク水準は豪州のピーク水準から大きく上振れし, 同時に同ラインは釣り鐘形状を維持することからピークの位置が右方向に移動する。そして, ピークアウト後に，再び同釣り鐘形状の下降部分を追うように低下していくことになる。この予測の方向性を同図右上部の実線矢印で示した。

また，大阪府の新規陽性者数の長期予測は，日本の新規陽性者の動きと相関が強いことから,この連動性を用いて先行きを予測することになる。

予測は，政府の感染対策の実践，もしくは意思決定の時間確保と国民に最もわかりやすく政策意図を説明できる貴重なツールになりうる。しかしながら，それでも，大きく外れるかもしれないという不安，あくまでも理論上の予測を現実の政策に結合させることに漠然とした懸念を覚える政策担当者も多いと思われる。確かに予測は外れるこ
ともあるが, (1)複数の予測と対策をセットで示し, (2)最も蓋然性の高いと考える予測とそれに見合う最適な政策を組み合わせ，そして，(3)その選択をした確信について十分に説明する。また, (4)予測の見直しと共に政策も見直していくという柔軟な姿勢をとれば問題は少ないと考える。

一方，国民に危機的な状況を伝え，あら女動摇や不安を引き起こすことは好ましくないと考える政策担当者もいよう。しかしながら, 政策担当者が感染の先行きを読めるほどコロナ感染症の実態は明確になっていない。予測を避けることは, 現状追認型の政策をほぼ自動的に進めることを意味し, 新型コロナ感染症の強い感染力や頻繁な変異を勘案するとそれ自体が大きなリスクとなる。 まず，新規陽性者の動向について，政策とセットにした中長期の大きな局面予想を示し，次に，直近この先 1 週間程度の短期予測を更新しながら新規感染者の先行きを国民，市民と共に確認していく。短期の予測ラインが実績から離れる場面があれば 1 週間ごとに見直し, 同時に必要に応じ長期の局面予測も 1 か月ごとに見直す。この予測で稼いだ時間を利用して政策候補を綿密に準備し，局面に応じた政策を選択していくことが望まし $\omega$ 。
国民や市民が一番動摇するのは，状況も知らされないままに，いきなり重大政策の発動や変更に直面することであろう。少なくとも，予測を誤ったことだけで，政府の信任が摇らぐことはない。

## 6. 結語

新型コロナ感染症が確認され約 1 年が経つが,日本は, 同じ巨大災害である東日本大震災の反省やクルーズ船の感染対応など世界に先がけて獲得できた多くの教訓を有していた。にも関わらず, その後のコロナ政策にそれらを十分生かすシステムが働いていない。

東日本大震贸などの突然やってくる巨大自然災害などへの対応は手探りながら進めている。このリスクに比べれば，ある程度の予測が可能な新型コロナウィルスへのリスク対応はむしろ講じやすいと考える。また，感染対策だけでなく，市民の精神的ケアの必要性や情報提供を含めたリスクコミュニケーションの重要性は, 東日本大震災などにおいてみられた複合リスクへの対応と全く同じである。久落しているリスクコミュニケーションを取り戻すために, 実質新規陽性者数などの新しい感染尺度の導入し, 最適な短期, 長期の予測を組み合わせることにより, 判断基準が明確で, 納得感の高い政策の積み上げが今後進むことを期待したい。

## 主要参考文献

Data on COVID-19 (coronavirus) by Our World in Data (2021) https://github.com/owid/covid-19-data/ tree/master/public/data (Access: 2021, 3, 20)

Kobayashi, G., Sugasawa, S., Tamae, H., and Ozu, T. (2020) Predicting intervention effect for COVID-19 in Japan: State space modeling approach, BioScience Trends, 1-8, doi: 10.5582/ bst. 2020.03133

Giordano, G., Blanchini, F., Bruno, R., Colaneri, P., Filippo, A. D., Matteo, A. D., and Colaneri M. (2020) Modelling the COVID-19 epidemic and implementation of population-wide interventions in Italy. Nature Medicine, 26, 855-860.


# リスク学研究 31(2): 89-101 (2021)
Japanese Journal of Risk Analysis doi: 10.11447/jjra.SRA-0359

【特集：新型コロナ感染症関連 原著論文】

# 新型コロナウイルス感染症拡大下における 災害時避難への社会的関心の傾向
一テキストマイニングによるWeb記事分析を通じて一*

Trends of Social Interest in Disaster Evacuation and Sheltering with COVID-19:

Through the Analysis of Web Articles Using Text Mining Method

佐野 浩彬**, 千葉 洋平**, 前田 佐知子**, 池田 千春**,
三浦 伸也**，臼田 裕一郎**
Hiroaki SANO, Yohei CHIBA, Sachiko MAEDA, Chiharu IKEDA,
Shinya MIURA and Yuichiro USUDA
}

\begin{abstract}
The authors employed a text mining method based on published web articles to analyze how social interest in disaster evacuation and sheltering with COVID-19 changed over time. To understand social interest, the authors divided the number of COVID-19 positive cases in Japan into five phases. The results revealed a vague concern about the need for measures taken by local governments in Phase I. Furthermore, there were descriptions of actual countermeasures and training based on the heavy rain in July 2020, typhoon No. 9 (Maysak), and typhoon No. 10 (Haishen) in Phase III. Finally, in Phase V, it was possible to grasp how the social interest shifted to specific content.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, Evacuation and sheltering, Text mining method, Social interest, Web articles
## 1. 背景と目的

本研究の目的は新型コロナウイルス感染症（以

下，COVID-19）が広がる日本国内において，自然災害時の避難に対する社会的関心の傾向を把握することである。日本国内におけるCOVID-19の急速な拡大は，生活様式の変化をもたらした（厚生労働省，2020）。それは日常生活における変化はもちろんだが，非日常である自然災害の発生時においても同様に変化をもたらすものと考えられる。特に自然災害からの避難という視点で考えれば，従来のように安全な場所へ移動し，危険を回避するまで安全な場所にとどまるといった行動 (Evacuation) が避難者間の接触を生み, COVID-19 感染を誘発する危険性があると考えられる。また, COVID-19下では密閉空間 - 密集場所 - 密接場面の3つの“密”を避けることが推奨されているが（首相官邸・厚生労働省, 2020), 避難所での生活（Sheltering）は推奨される3つの条件を満たすことが困難であると容易に想像される。

従来は自然災害リスクのみを踏まえて避難を考えることが主たっったが，現在は自然災害リスクだけでなく，COVID-19という新たな感染症リスク

も踏まえて災害時避難を考えることが必要となつている（石川, 2020; 高田, 2020; 室崎, 2020)。 もち万んCOVID-19の拡大以前にも, 既往研究で避難所等における感染症問題やその対策の重要性は指摘されている（例えば，川村ら，2017；栗田ら，2018; 大倉ら，2019など)。しかし，多くの自治体や住民にとって COVID-19下での避難は未知のリスク（いわゆる「エマージングリスク」 （上野，2019）に対する判断が求められるものであり，課題に対する明確な答えがない中での対応が求められている (岸本, 2020)。こうした未知のリスクや課題に対応していくためには利害関係者間の健全なコミュニケーションを確保しつつ,認識の差異を情報化して関係者の要求内容や関心を理解し, 社会的意思決定の正統性を確保することが求められる (小林，2013)。本研究では関係者の要求内容や関心を理解するために，インター ネット上で発信されたWeb記事を収集し，テキストマイニング手法を用いて，時期ごとに COVID-19 下での災害時避難に関する社会的関心がどのように変化したのかを分析する。

また，全国で行われている実践や検討の経験知，専門的知見を踏まえつつ，それを自らの地域で導入・実践していくことも重要である。内閣府 (防災担当) ・総務省消防庁・厚生労働省では COVID-19が拡大する中で自然災害に備えることを目的として，都道府県や保健所設置市・特別区等に対して「避難所における新型コロナウイルス感染症への対応について」（2020年4月1日扔よび4月7日）の通知を公表した（内閣府ら， 2020a，2020b）。この通知では，「災害が発生し避難所を開設する場合には, COVID-19の状況を踏まえ，感染症対策に万全を期することが重要」 （4月1日通知）であるとし，「平時の事前準備及び燚害時の対応の参考」として, (1)可能な限り多くの避難所の開設, (2)親戚や友人の家等への避難の検討, (3)自宅療養者等の避難の検討, (4)避難者の健康状態の確認, (5)手洗い, 咳エチケット等の基本的な対策の徹底, (6)避難所の衛生環境の確保，(7)十分な換気の実施、スペースの確保等, (8)発熱, 咳等の症状が出た者のための専用スペースの確保,(9)避難者が新型コロナウイルス感染症を発症した場合の9項目に整理した留意事項を提示している（4月7日通知）。

専門的知見からも COVID-19下での災害対応に関する情報が発信されている。小山らは国内でも
いち早くCOVID-19下における水害発生時の防災・災害対策を考えるためのガイドを作成し，インターネット上で公開した (小山ら，2020）。土木研究所ICHARMではCOVID-19 下で起こりうる事例と望ましい対策についてまとめた「(別冊)水害対応ヒヤリ・ハット事例集（新型コロナウイルス感染症への対応編)」を2020年6月 25 日に公開した (土木研究所ICHARM，2020；大原ほか， 2021)。人と防災未来センターでは, 避難所・福祉避難所 - 合理的配慮 - 外国人への対応といった 4つのテーマでの臨時レポートをまとめている (人と防災未来センター, 2020)。さらに, 研究機関においても COVID-19 下での災害時避難に関連する情報の収集・整理・アーカイブといった取り組みが進められている（三浦ら，2020）。海外でも，アメリカ気象学会が2020年4月9日に「Tornado Sheltering Guidelines during the COVID-19 Pandemic」を公開し, 避難所での感染対策等の注意を呼びかけている (A Statement of the American Meteorological Society, 2020)。また, 全米知事協会は連邦政府へ送った「Planning for Concurrent Emergencies」(2020年6月1日）において, COVID-19下での災害時避難の課題等について言及している (National Governors Association, 2020)。FEMAは2020年のハリケーンシーズンに向けて,「COVID-19 Pandemic Operational Guidance for the 2020 Hurricane Season」を作成した (FEMA, 2020)。米国疾病予防管理センター（CDC）は避難所での感染リスクを下げるため, その準備に関するヒントをWebサイトで公開している (Centers for Disease Control and Prevention, 2020)。

以上の COVID-19 下での災害時避難に関する動向を踏まえつつ, 本研究では広く社会で発信されているWeb情報から, 「COVID-19下での災害時避難」という未知のリスクに対する社会的関心がどのように変化しているかを明らかにする。

## 2. 方法

## 2.1 COVID-19下での災害時避難に関する情報収集

筆者らは分析を行うにあたり，COVID-19下での災害時避難に関する情報について，インター ネット上で発信されているWeb記事を収集した。 ここでいう Web 記事とは, 新聞社, 通信社, 放送局, インターネットメデイア等といった組織が発信している情報のことを指す。Web記事を対象

とした理由は, 紙面記事と違い「締め切り」がなく速報性が高いこと，長い文章でも掲載できるため詳細な内容が記述されている場合があること等 (沼田ら，2011）, 社会的関心の傾向を時系列で把握することに適していると考えられるためである。

具体的な収集方法としては，検索エンジンを用いて「コロナ and 避難」のキーワードで検索を行い，結果としてヒットした一覧から内容に合致する Web情報を収集した。なお，自然災害の視点から見た日本語の“避難”という用語には, 英語の Evacuation と Sheltering の両方の意味が含まれるが (林, 2020), 本研究ではそれらの意味を分別して整理せず，“避難”という用語をそのまま用いて分析を行った。また, 避難というキーワー ドを含めてWeb検索を行うと，例えば「家庭内暴力（ドメスティックバイオレンス）からの“避難”者への給付金」に関する記事など，自然災害とは関わりがない記事も合わせて検索結果に表示された。例えば, 次のような産経ニュースや朝日新聞デジタルの記事が該当する。

新型コロナウイルスの緊急経済対策で実施す
る現金 10 万円の一律給付で，().DV被害を証明する書類とともに避難先の市区町村に申し出れば, () 申し出の際は, DV被害を理由に避難していることを確認するため $(\cdots)$ この確認書類を添付し，避難先の市区町村に申し出書を提出する。( $\cdots) \Gamma \mathrm{DV}$ 被害者への 10 万円給付手続き開始 30 日まで, 避難先自治体に」（産経ニュース2020年 4 月 24 日， https://www.sankei.com/politics/news/200424/ plt2004240046-n1.html）（原文ママ， 下線部は筆者)

新型コロナウイルスの感染拡大に対応して政府が打ち出した 1 人 10 万円の現金給付について, () 内閣府によると 1 年以内の避難で, $(\cdots)$ 住民票を移さないまま 1 年以上前に避難した人も必要な書類の発行が受けられない可能性があるという。()「DVで別居, 10 万円受け取り可能に自治体に申し出を」(朝日新聞デジタル 2020 年4月24日, https://www. asahi.com/articles/ASN4S32 V9N4RUTFL00G. html）（原文ママ，下線部は筆者）

Table 1 Web article source (5 articles or more)

注）なお， 5 件以下の情報ソースは以下の通りである。

FNN， tenki.jp，茨城新聞，中国新聞，福井新聞（以上 4 件），TBS，紀伊民報，市民夕イムス，東海テレビ，南日本新聞，毎日新聞 (以上 3 件), KHBニュース, LIFULL HOME'S,TOKYO FM, テレビ山梨, ヒューモニー, わかやま新報, 下野新聞, 京都新聞, 高知新聞, 埼玉新聞, 山陰中央新報, 秋田魁新報社, 神戸新聞NEXT, 神奈川新聞, 千葉日報, 南海日日新聞，福島民報，北國新聞，琉球新報，両丹日日新聞（以上2件）＠DIME，47NEWS， ABCニュース， ABS 秋田放送, AERA, AFP, BBC, Bloomberg, CBC News, DIAMOND online, Forbes JAPAN, Hotel Bank, Impress watch, IoTNEWS, KBS 京都, Lmaga.jp, LNEWS, NHK NEWS WEB, PR TIMES, Web東奥, YOU Yokkaichi, ぎふチャンDIGITAL,サンテレビNEWS, シブヤ経済新聞，ダ・ヴィンチニュース，ダイバーシティ研究所，テレビ愛媛，テレビ岩手，テレビ高知，テレビ静岡， テレビ朝日，ハーバービジネスオンライン，ベネッセ教育情報サイト，メーテレ，リスク対策.com，愛媛新聞，関西テレビ，岩手めんこいテレビ，岩手県$\cdot$いわて未来づくり機構，岩手日報，岩手放送，岐阜新聞，宮崎ニュースUMK，九州朝日放送，熊本放送，建設通信新聞，高砂経済新聞，山形新聞，産経ニュース，産経フォ卜，秋田放送，信毎web,寝屋川つ一しん，新潟日報，逗子葉山経済新聞，瀬戸内海放送，胆江日日新聞，中国放送，長野日報，東大新聞オンライン, 徳島新聞, 奈良新聞, 南海放送, 南日本放送，日テレ，日医オンライン，日刊工業新聞，日経 BP，日経メデイカル, 日本医師会, 日本農業新聞, 函館新聞, 房日新聞, 北海道新聞, 北海道文化放送, 北鹿新聞社, 北日本新聞社, 北日本放送，旅行新聞，和歌山放送ニュース（以上 1 件)

こうした自然災害時の“避難（Evacuationや Sheltering）”とは関係ないWeb 記事については,収集した一覧から除外した。

Web 記事は，内閣府防災等による通知（内閣府ら，2020a）が出された2020年4～12月までの期間を対象に収集した。その後，有料記事や会員登録が必要で全文を閲覧できないものを除き，結果として496件のWeb記事を対象とした。Table 1 は収集したWeb 記事の情報ソースを示したものである。これらをテキストマイニング分析の基礎データとして使用した。

Figure 1 は日本国内におけるCOVID-19陽性者数の推移と収集したWeb記事を発刊日ごとに集計したものと累積数を示している。本研究では COVID-19の陽性者数の推移を踏まえて，5つの時系列フェーズに分ける。まず，フェーズIは 4 月 1 日を起点として, 1 都 1 府 5 県に緊急事態宣言が出された 2020 年 4 月 7 日前後に 1 回目のピークを迎え，4月16日に全都道府県への緊急事態宣言が適用されたことで収束に向かい，緊急事態宣言の一部解除が実施された 5 月 14 日までとする。次に，フェーズII 5 月 15 日から陽性者が 100 人を超えた6月28日までとする。フェーズ III は陽性者が増加傾向に転じ， 8 月 7 日に 1,595 人の陽性者を記録する 2 回目のピークを記録した後は減少傾向に転じた 8 月 31 日までとする。フェーズIVは陽性者の推移が約 500 人前後で横ばいを示す 9 月 1日から11月4日までとし, フェーズVは11月5 日以降, 再度増加傾向に転じ, 4,322人の陽性者を記録した 12 月 31 日までとする。また, 1 日当たりのWeb記事数が特出している日付を見ると，岐阜県が避難所運営ガイドラインを発表した記事等 $(5 / 12: 9$ 件 $)$, 令和 2 年 7 月豪雨に関する記事等 $(7 / 7: 12$ 件, $7 / 8 ： 10$ 件),「防災の日」に関連する各地の訓練記事 $(8 / 31 ： 10$ 件), 10 月中旬は 2019年房総半島台風 ・東日本台風に絡めた記事 (10/13：7件) などが挙げられる。なお, 各フェー

Figure 2 Number of Web articles by phase $(N=496)$

注) 数値は Web 記事数, カッコ内の数値は全 Web 記事数に占める割合を示している。なお，発刊日不明の Web 記事が 1 件ある。

Figure 1 Changes in the number of COVID-19 positives in Japan, cumulative number and publication date number of Web articles

注）陽性者数は厚生労働省のオープンデータ（https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html）を使用した。

ズごとの Web 記事件数を Figure 2 に示す。

## 2.2 テキストマイニング手法

Web 記事分析を通じてCOVID-19下での妆害時避難に関する社会的関心の傾向を把握するため,収集したWeb 記事をテキストマイニング手法を用いて分析した。テキストマイニング手法分析を用いる意義として，1つはデータ探索による気付き，すなわち分析者が想定していない視点の発見があり，もう1つはデータを自分の言葉だけではなく，誰が操作しても同じ結果になる図表を示すことで，分析の信頼性向上や客観性を確保することが可能となることが挙げられる（樋口，2017;堀越ら，2019）。

Table 2 Basic data to be analyzed

本研究ではテキストマイニング分析を行うツー ルとして幅広く用いられているフリーソフトウェア「KH Coder3」（樋口，2020）を利用し，収集したWeb記事の本文を基礎データとして, COVID-19下での災害時避難に関する頻出語の抽出や共起ネットワーク分析，コレスポンデンス分析（対応分析）の3つを実施した。その際，2.1 で述べた5つのフェーズを踏まえて時系列での特徴的な語の変化にも注目した。

Table 2 はKH Coder3での分析に利用した基礎データの内容を示したものである。本研究の分析対象である Web 記事は新聞社等が公表したものが多く，木原ほか（2016）で指摘されているように本文中の誤字脱字は少ないと考えられるため, アンケート調査などの自由記述を対象とする際に行われる同義語の変換処理や誤字等の削除・訂正は実施していない。また，デー夕を取り込む際には，KH Coder3に備わっている「テキストのチェック」機能を活用した。なお，例えば「新型コロナウイルス感染症」は「新型」「コロナ」「ウイルス」「感染症」などのように，語として分割されることが考えられる。そのため，「新型コロナウイルス感染症」,「新型コロナウイルス」,「新型コロナ」,「避難所」,「避難場所」,「福祉避難所」の6つは抽出語の取捨選択において強制抽出

Table 3 Extracted words that appear frequently (top 60)

する語として設定した。また，文章内に頻出する 「年」「月」，「日」については分析対象の語からは除外した。

## 3. 結果

## 3.1 COVID-19下での災害時避難に関するWeb 記事の頻出語抽出

Table 3はKH Coder3に登録したテキストデー夕における抽出語を出現頻度上位 60 位まで示したものである。語の出現頻度としては，検索時のキー ワードとしても活用した「避難所 (3674回)」「避難 (3084 回)」「新型コロナウイルス (635 回)」が上位に出現している。その先の順位を見ていくと,「感染 (2019回)」「災害（1598 回)」「対策（1218 回)」「人 (823 回)」「防災 (712 回) 」といったキーワードが続いていく。60位の「体育館」でも 238 回の出現回数であるため, 共起分析および対応分析では出現回数が 200 回以上の語を対象とした。

Table 4 は各フェーズごとに高い確率で見られる語のリストを示したものである。フェーズごとに頻出する語の特徴が変わっていることが分かる。詳細については，3.3にて分析を行う。

## 3.2 共起関係からみる Web記事の全体像

出現パターンの似通った語，すなわち共起の程度が強い語を線で結んたものを「共起ネットワー ク図」と呼ぶ。Figure 3 は COVID-19×災害時避難に関するWeb記事データをもとに，Jaccard 係数を用いて計測した共起ネットワーク図である。 Jaccard 係数とはある 2 の語のうち，少なくとも 1つが含まれるテキストに対して，両方の語が現
れるテキストの割合を示す係数である。また，共起ネットワーク関係を示すために, “modularity” に基づく比較的強く互いに結びついている部分 （サブグラフ）を検出する手法により描画した。 なお, Figure 3では分析結果として, 語の数(Node) は44，共起関係の数(Edge)は60, 密度(Density)は .063, 最も弱い共起関係の Jaccard 係数の値 (Min. Coef)は.075が抽出された。検出されたサブグラフは9つである。サブグラフはそれぞれ，新型コロナウイルス感染症の拡大防止と避難 (避難所) 対策 (01), 市職員の避難所運営・開設訓練 (02), 密（密集）を避ける (03), スペース確保 (04), ホテル施設の活用と協定 (05), 豪雨被害 (06), 危険な場所や自宅の安全な場所 (07),想定地震発生 (08), 消毒・マスク (09) といったグループに分類できると考えられる。

## 3.3 コレスポンデンス分析と共起分析による Web 記事内容の時系列傾向の把握

本節では, COVID-19陽性者数の推移に従って 5つに分類したフェーズごとに, Web記事の内容について分析を行う。まず，基礎デー夕をもとに，コレスポンデンス分析（対応分析）を行った (Figure 4)。コレスポンデンス分析とは, 語と語の関係性を散布図として視覚的に表現する方法である。どの記事にも現れるような語は原点付近に, 特定の記事に偏って現れる語は原点から離れた場所に布置される。原点付近には,「避難」「避難所」「対策」「発生」といった, 多くの記事に共通する語が布置している。こうしたキーワードは共起ネットワーク図のサブグラフの 01 と対応している。

Table 4 Frequent words by phase

 & .056 & 運営 & .053 & 訓練 & .042 & コロナ & .047 \\

Figure 3 Co-occurrence network diagram of Web articles in Evacuation and Sheltering with COVID-19

注）図中の○の大きさは単語の出現回数(Frequency)を表している。単語間で結ばれている線(Edge)は共起関係を表しており，共起関係を解釈しやすくするため最小スパニング・ツリーを強調表示する設定を行っている。

Figure 4 で外部変数の位置を見ると分散していることから，本研究で分類した5つのフェーズでは異なる語の傾向が見られることが分かった。時系列の傾向を見ていくと，フェーズIでは「自治体」「場所」「拡大」「場合」「検討」などの語が近くに布置している。「自治体」や「検討」という語から推測するに，またこの段階では各地域におけるCOVID-19下での災害時避難に関する検討が始まった時期であると考えられる。共起ネットワーク図のサブグラフでは 01 に該当する。 フェーズ IIでは，「自宅」「マスク」「避ける」「スペース」などの語が布置している。フェーズII なると, 自宅避難やマスクの確保, 避難所スペー スの確保などにより, COVID-19の感染を防ぐ方策の具体例が現れ始めている。共起ネットワーク図のサブグラフでは $03,04,07,09$ が該当する。

フェーズ IIIの付近では,「被災」「豪雨」「施設」「運営」「設置」「体調」「段ボール」「防止」などの語が布置している。フェーズIII鹿览島県で 2020 年 7 月 4 日に大雨特別警報が発令されるなど, 令和 2 年 7 月豪雨が発生し, 実災害に伴うCOVID-19下での災害時避難に関する状況を示す語が見られる。共起ネットワーク図のサブグラフでは 02,06 が該当する。フェーズIVでは，「地域」「支援」「状況」「台風」「ホテル」などが付近に布置している。この記事は2020年台風9号および台風 10 号の九州接近予報により, マスコミ等で盛んに報道が行われ, 九州地方ではホテルへの避難を選択する人が多数存在した。共起ネットワーク図のサブグラフでは 05 が該当する。

最後に，フェーズVでは「協定」「訓練」「想定」「確認」「話す」などが布置している。共起ネットワーク図のサブグラフでは $02,05,08$ が該当する。出水期・台風期を過ぎた時期ではあるが, 自治体等では台風 10 号時のホテル避難を踏まえて, ホテル事業者との協定を締結する動きがみられる。これは, 8 月7日に内閣府等から地方公共団体へ出された事務連絡, ならびに厚生労働

Figure 4 Correspondence analysis of Web articles in Evacuation and Sheltering with COVID-19

注）図中の○ (単語), $\square$ (外部変数) の大きさは出現回数(Frequency)を表している。成分 1,2 のカッコ内の数値は（固有値，寄与率）であり，固有値は各軸（成分）が含んでいる情報の大きさを示す指標, 寄与率はその軸（成分）によって多次元空間における語の分布の何\%が表現されているかを表している（堀越ほか，2019）。なお，この図は原点付近を係数2で拡大表示している。

省・観光庁から全日本ホテル旅館協同組合に出された協力依頼の「新型コロナウイルス感染症対策としての災害時の避難所としてのホテル・旅館等の活用に向けた準備について」や，台風第 10 号等での状況を踏まえて（フェーズIV），自治体等がホテル事業者との協定締結を進めた結果ではないかと推察される。その理由として, COVID-19 の感染拡大を防ぐためには接触機会を減らすことが重要であり，既存の避難所のみではその対策を十分に実現できないことが挙げられる。さらに，宿泊施設の避難所利用については笔害救助法適用により，避難者ひとり1泊あたりの計算で国からの支援が行われる（石川，2020）。こうした制度の活用も動きがあった要因として考えられよう。 また，実際にCOVID-19下での防災訓練を行っている自治体もあるが，一方でCOVID-19感染への懸念から訓練が実施できないという悩みを抱えるところもある。

Figure 5は5つのフェーズを外部変数として設定し, 語の共起関係が解釈しやすくなるよう, 最小スパニング・ツリー (minimum spanning tree)のみを表示した共起ネットワーク図である。「避難所」という語はどのフェーズとも強い共起関係を示している。フェーズの変数に紐づている語を見ると，フェーズIでは「自治体」「必要」などの語から徐々に自治体での対策の必要性が指摘されつつある傾向が見られ，フェーズIIでは「確保」「感染」などの語から感染拡大防止のためのスペース確保といった具体的な方策への関心が見られる。フェーズ III は令和 2 年 7 月豪雨を受けて 「運営」「対策」といった語が頻出し, フェーズ IVでは「台風」への関心が高まっている。最後

Figure 5 Co-occurrence network diagram with words and external variables of Web articles in Evacuation and Sheltering with COVID-19

注）図中の○の大きさは単語の出現回数(Frequency)を表している。単語間で結ばれている線(Edge)は共起関係を表しており，共起関係を解釈しやすくするため最小スパニング・ツリーのみを強調表示する設定を行っている。な㧍，この共起ネットワーク図の分析結果として, 語の数(Node) は 29 , 共起関係の数(Edge) は 28 , 密度(Density) は.069, 最も弱い共起関係の Jaccard係数の値(Min. Coef) は. 038 が抽出された。

にフェーズVでは,「情報」「確認」「訓練」「協定」など，より具体的なCOVID-19下での災害時避難に関する方策についての社会的関心が高まっていると考えられる。

## 4. 考察一まとめにかえて一

本研究では，インターネット上で発信された Web 記事をもとにテキストマイニング手法を用いて，時期ごとにCOVID-19下での災害時避難に関する社会的関心がどのように変化したのかを分析した。その結果, COVID-19陽性者数の推移に基づき分類した5つのフェーズにおいて，「自治体」「人」「対策」「必要」（フェーズI）という用語からも推察されるように，初めは曖昧な関心が見られる時期を経て, 徐々に自宅避難やマスクの確保，避難所スペースの確保など，COVID-19の感染を防ぐ方策の具体例が現れ始め（フェーズII）,令和 2 年 7 月豪雨や 2020 年台風 9 号, 10 号の災害を踏まえて（フェーズIII，IV)，実際の対策や訓練等に関する語が見られるようになり（フェーズ V), 具体的な内容の社会的関心へと移り変わっていく様子が把握できたと考えられる。特に, 出水期前に該当するフェーズIににおいて，「自宅」「マスク」「避ける」「スペース」などの語が布置していることは，災害時避難における COVID-19の感染対策を意識している様子が窺える。さらに， フェーズIIIでは「段ボール」、フェーズIVでは 「ホテル」など, 避難所における COVID-19の感染対策を意識した単語が布置する結果も見られた。以上より，Web記事分析を通じてCOVID-19下における災害時避難への社会的関心の傾向が日を追うごとに変化していること, 具体的には, まず感染対策を示す単語が頻出し始め, 豪雨災害の経験を踏まえた訓練や他自治体との協力関係を構築す

る流れへとつながっている傾向が把握できた。

一方で, フェーズ IIIの「豪雨」「被災」，フェー ズIVの「台風」，フェーズVの「訓練」などの語は梅雨や台風期，防災の日（9月 1 日）などの季節性や慣例から，該当する時期に頻出する語であるとも考えられる。そのため, これらの語は必ずしもCOVID-19下での災害時避難というテーマにおいてのみ，特徴的に見られる語ではない可能性があることに留意する必要がある。本研究では, あくまでCOVID-19が広がり始めた2020年以降の Web 記事を対象としているため,「豪雨」「台風」「訓練」などの季節性を示す用語がCOVID-19下での災害時避難において頻出したのか, 従来から Web 記事において頻出する用語だったのかを分別することができなかった。この点は, COVID-19 が拡大する 2020 年以前の Web 記事に基づいて,災害時避難への社会的関心の傾向を分析し，その結果と比較して考察する必要があろう。

このように，Web記事に基づいてエマージングリスクに対する社会的関心を把握することにより, どのような視点から課題解決を実現していくべきか，言い換えれば社会にとって効果的な結果をもたらす方向性を推測できる。フェーズIに見られた曖昧な関心が見られる時期には専門家からの知恵（専門知）の提供が有効になる。一方で,地域での経験や実践が行われ始めると，それらの情報（経験知）を共有することが有効になる。社会的関心が高い事象に対して，時勢に応じて経験知や専門知を意識的に提供することで，効果的な知の共有が図られ, 課題解決につながると考えられる。

また，今後は，社会的関心を把握するための分析対象をWeb 記事以外にも拡充する必要がある。 マスメディアの報道内容と社会意識の間には, 強い関連ないしは類似性が生じている（樋口， 2011）と考えられているが，Web記事はマスメディア等によってあらかじめ咀嚼されたものであり, 細部の社会的関心を掘り下げてはいない。すなわち, Web記事分析のみでは社会的関心の傾向をおおまかに把握することはできても，その関心の詳細を深く掘り下げて把握することは困難である。特に，ある単語がなぜ頻出したのかという要因についてはWeb記事だけでなく，その他の情報源も加味した分析が必要である。そのためには, Web 記事分析を併用しながら, 行政文書といった公的情報や，ソーシャルネットワーキング
サービス (Social networking service: SNS)の投稿記事による個人単位で発信される情報（奥村, 2012）なども基礎データとして分析し, 複数の分析結果を組み合わせて社会的関心をより深く掘り下げていくための方法論が必要であろう。これらについては今後の課題としたい。

## 謝辞

本研究におけるデー夕収集及び整理では，防姼科学技術研究所防災情報研究部門および総合防災情報センター自然災害情報室のスタッフの皆様にご協力をいただきました。また, 匿名の査読者からは本稿の改善に関する貴重なご指摘をいただきました。ここに厚く感謝申し上げます。

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# 【特集：日本リスク学会第33回年次大会総説論文】
## 新型コロナウイルス感染症流行対策に対する 2020 年 8 月までの市民の対応*

Response of the Japanese to COVID-19 till August 2020

\author{
土田昭司 ${ }^{* *}$, 元吉忠寛**, 近藤誠司**, \\ 静間健人***，浦山郁***，小村佳代*** \\ Shoji TSUCHIDA, Tadahiro MOTOYOSHI, Seiji KONDO, \\ Taketo SHIZUMA, Kaoru URAYAMA and Kayo OMURA
}

\begin{abstract}
Response of the Japanese to COVID-19 was investigated with 2 online questionnaire surveys conducted on May $2020[N=1,200]$ and on August $2020[N=6,000]$. The results showed that high anxiety led sense of discrimination and adopting prevention behaviors against infection. People in metropolitan areas seemed estimating infection risk of long rage transport lower than people in rural areas. And response to Covid-19 of the Japanese residing outside of Japan was investigated with an online survey on August 2020 [N= 116]. The results showed that in many countries the respondents answered that their local governments' policies against COVID-19 were better than the Japanese policy because of swiftness, leadership, public relations, ICT use, and so on.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, anxiety, new normal life styles, people flow, social networking service (SNS)

2020年2月にクルーズ船ダイヤモンド・プリン

セス号の乗客に新型コロナウイルス感染者が確認されて, 日本における新型コロナウイルス感染症流行が始まった。日本では感染判明者数, 入院治療等を要する者の数などにもとづけば 2020 年 4 月に第一波，同年 8 月に第二波のピークがあった (厚生労働省，2020)。これに対して第一波では日本政府は2月27日に一斉休校を宣言し, さらに, 4月7日には7都道府県を対象として緊急事態宣言を発令し，4月16日にはその対象エリアを全国に拡大し，広く国民に感染症流行対策として自弗行動を取るように呼びかけた。第一波における緊急事態宣言は5月14日に39県において，5月25 日に全国において解除された。8月を中心とした

ナウイルス感染症流行対策として都市封鎖 (lockdown)などの私権を強く制限する強い防御措置がとられたのに対して, 日本では政府や自治体から自粛を国民に呼びかけられただけではあったが, それらの自粛要請は人々の生活や行動に大きな影響を与えた。具体的には, 国民に求められた感染症流行対策としての「自肅」行動は大きく次の3つに分類される。1) 手指衛生 (手洗い, 消毒用アルコールなど），2）飛沫対策（マスク，アクリル板など），3）対人接触制限（身体的接触制限, いわゆる三密の回避, 通勤・通学を含む外出・移

動制限，外食・旅行制限など)。このうち対人接触制限は外食産業, 旅行産業, 運輸産業などにきわめて深刻な悪影響を与えるとともに非正規雇用を中心に雇用の減少をもたらした。

日本における新型コロナウイルス感染症流行対策としての自粛要請が, 2020 年 8 月までに人々の行動と心理にどのような影響をおよぼしたかを,質問紙調査研究にもとづいて検討する。特に, 新型コロナウイルス感染症流行に対する不安, 差別や偏見, 自粛の受容, 自粛に伴う新しい生活様式の受容に着目した検討を行う。

さらに，諸外国との比較のために，海外に居住する日本人を対象とした質問紙調査研究も合わせて検討した。

## 1. 2020 年 5 月における日本の市民の感染症流行対策行動の実態

元吉 $(2020,2021 a, 2021 b)$ は，新型コロナウイルス感染症流行第一波の緊急事態宣言が全国において解除された 2020 年 5 月 25 日の翌日である 26 日から 2 日間にオンラインによる質問紙調査を実施した。回答者はインターネットモニターで, 岩手県, 東京都, 大阪府に在住の 20 歳から 69 歳までの男女 1,200 名であった。この調査では, 新型コロナウイルス感染症流行に対する自粛行動, 不安, 過去 1 ケ月間の心理的ストレス, 自肅をしない他者に対する嫌要感, 回避行動, うわさやデマへの認知などについて質問した。

調査の結果，手指衛生として30秒の手洗いをしていた人は $59.8 \%$ ，家に帰ったとき顔を洗っていた人は $25.1 \%$ ，飛沫対策としてマスクをしてい
た人は $77.2 \%$ ，咳エチケットを徹底していた人は $80.4 \%$ ，正面を避けて会話をしていた人は $40.8 \%$,対人接触制限としていわゆる三密を避けていた人は 83.3\%であった。感染症流行対策行動には男女差がみられ, 多くの行動において男性よりも女性が感染症流行対策をとっていた(Table 1)。元吉 (2020, 2021a, 2021b) は新型コロナウイルスに「自分自身が感染する不安」と「日本でウイルスが広がることの不安」を質問した。その結果,自分自身の感染不安を全体で $70.2 \%$ (女性： $76.0 \%$,男性：64.3\%）が肯定した。日本に広がる不安には全体で $82.4 \%$ (女性：88.0\%, 男性：76.8\%）が肯定した。多くの人が不安を覚えていたといえる。男性よりも女性のほうが不安を覚えている人が有意に多かったが, 岩手県, 東京都, 大阪府の間に有意差はみられなかった。一般に女性は男性よりも危険を不安視する傾向が強い (cf. Flynn et al., 1994)が，新型コロナウイルス感染症流行においてもこの傾向は顕著であった。また,この時期に, 自分の近くで感染者が多く報告されているかに関わらず不安が高まっていたといえる。 さらに元吉 $(2020,2021 a, 2021 b)$ は, 不安度と自肅行動の関連を分析した。不安度が高いほど自沜行動をするという中程度の相関があった。また,行動免疫システム（感染症に対して，罹患リスクを高める対象への嫌覀・不安を高めることで罹患リスクを回避しようとする心理的適応機能： Schaller and Duncan, 2007）による予測から, 不安度と逸脱行動をする者への嫌悪感と差別行動との関連も分析した。不安感は嫌悪感とは相関があったが，具体的な差別行動とは相関がなかった。

Table 1 Gender differences of self-restraint behaviors in response to COVID-19 on May 2020

${ }^{* *} p<.01{ }^{* * *} p<.001$

(means of 5-point-scale) [source: Motoyoshi(2021a)]

Table 2 Regional differences of anxiety and effectiveness perception of avoiding outings and long range transport on August 2020

(means of 5-point-scale) [source: Tsuchida et al.(2020)]

## 2. 2020 年 8 月における日本の市民の感染症流行対策行動の実態

土田ら(2020)・土田(2021)は，新型コロナウイルス感染症流行の第二波の期間であった 2020 年 8 月27日から3日間にオンラインによる質問紙調査を実施した。回答者はインターネットモニター で，東北地方（6県），東京都，大阪府，中国$\cdot$四国地方（9県）に在住の20歳から69歳までの男女 6,000 名であった。各地域毎に総務省による 2019年 10 月 1 日現在の人口推定にほぼ応じて性年齢別に回答者が割り当てられた。この調査では，2020年 8 月における帰省・旅行，新型コロナウイルス感染症流行に対する不安とリスク認知,自粛行動, 過去 1 ケ月間と感染症流行前である 1 年前の情報行動, 差別的行動, 新しい生活様式への対応などについて質問した。

調査の結果,「自分自身が感染する」不安は全体で $65.2 \%$ （女性： $71.4 \%$, 男性： $59.1 \%$ ）の人が肯定した。「同居家族が感染する」不安は全体で $70.8 \%$ （女性：77.5\%，男性：63.8\%）の人が肯定した。女性の不安感は男性よりも有意に高かった。 さらに，地域差がみられ，大都市圈（東京都，大阪府）において地方圈（東北地方，中国 - 四国地方）よりも不安感が有意に高かった(Table 2)。

対人接触制限のうち外出の自粛の有効性は, 大都市圏（東京都，大阪府）において地方圏（東北地方，中国・四国地方）よりも高く認識されていたが，他の都道府県への移動の自粛の有効性は逆に低く認識されていた(Table 2)。

2020 年 8 月中に帰省をした人は, 東北地方で $15.3 \%$, 東京都で $10.9 \%$, 大阪府で $13.7 \%$, 中国・四国地方で $14.1 \%$ であっ。また同月中に旅行をした人は，東北地方で $10.9 \%$, 東京都で $12.5 \%$, 大阪府で $14.4 \%$, 中国・四国地方で $8.8 \%$ であった。

2020 年 8 月に帰省をした人の帰省先は，地方圈 （東北地方，中国・四国地方）では，ほとんどの人が圏内 $($ 東北 $\rightarrow$ 東北, 中国 $\cdot$ 四国 $\rightarrow$ 中国 $\cdot$ 四
Table 3 Destinations for HOMECOMING on August 2020

 \\

東北 & $8.6 \%$ & $0.0 \%$ & $\mathbf{8 6 . 9 \%}$ & $0.5 \%$ \\
関東 & $\mathbf{4 9 . 7 \%}$ & $4.9 \%$ & $5.7 \%$ & $0.5 \%$ \\
関西 & $8.0 \%$ & $\mathbf{7 5 . 6 \%}$ & $0.9 \%$ & $3.3 \%$ \\
中国$\cdot$四国 & $3.7 \%$ & $9.3 \%$ & $0.4 \%$ & $\mathbf{9 1 . 0 \%}$ \\
沖縄 & $0.6 \%$ & $0.0 \%$ & $0.4 \%$ & $0.0 \%$ \\
その他 & $25.7 \%$ & $9.2 \%$ & $4.4 \%$ & $4.8 \%$ \\

[source: Tsuchida et al.(2020)]

Table 4 Destinations (incl. planned ones) where those who traveled on August 2020

 & 東京都 & 大阪府 & 東北 &  \\

東北 & $4.8 \%$ & $3.2 \%$ & $\mathbf{8 3 . 5 \%}$ & $2.3 \%$ \\
関東 & $\mathbf{6 0 . 1 \%}$ & $7.4 \%$ & $12.8 \%$ & $6.1 \%$ \\
関西 & $4.8 \%$ & $\mathbf{5 0 . 5 \%}$ & $0.6 \%$ & $9.1 \%$ \\
中国・四国 & $2.1 \%$ & $16.2 \%$ & $1.2 \%$ & $\mathbf{6 6 . 7 \%}$ \\
沖縄 & $9.6 \%$ & $4.2 \%$ & $1.2 \%$ & $2.3 \%$ \\
その他 & $32.4 \%$ & $27.3 \%$ & $6.1 \%$ & $15.9 \%$ \\

(MA) [source: Tsuchida et al.(2020)]

国）であったが，大都市圏（東京都，大阪府）では，特に東京において全国各地に帰省をしていた (Table 3)。この傾向は旅行先・旅行希望先の結果においてより顕著であった。Table 4 は2020年 8 月に旅行をした人の旅行先と旅行希望先である（複数回答)。地方圈においては，多くの人が圈内を旅行先・旅行希望先にあげたが, 大都市圏では旅行先・旅行希望先が各地に分散していた。この結果は，帰省については大都市には多数の地方出身者がいるのに対して, 地方圏では地元の人が多数であることが反映された結果であると解釈できるが，帰省と旅行の結果を合わせて考えると，大都市圈では地方圈よりも遠距離の移動による感染リ

Figure 1 Anxiety of infection and self-restraint behaviors on August 2020

(means of 5-point-scale) [source: Tsuchida et al.(2020)]

Figure 2 Anxiety of infection and annoyance by people who did not self-restrain on August 2020

(means of 5-point-scale) [source: Tsuchida et al.(2020)]

スクが低く認識されたのではないかと解釈できる。

2020 年 5 月末の調査結果（元吉, 2020,2021a, 2021b）と同様に 2020 年 8 月においても感染不安が高いほど自粛行動をしている関連があった (Figure 1)。

感染不安は，逸脱行動をしている人へのいらたちとも同様に関連があった(Figure 2)。平均値では，感染不安が低い群では逸脱行動をしている人へのいらだちは否定的であったが，感染不安が高い群では逸脱行動をしている人へのいらだちに肯定的であった。

逸脱行動をしている人への抗議意図は, 平均値では否定的であり, 感染不安が低い群ほど抗議意図が低いという関連があった(Figure 3)。

ソーシャルメディア(SNS)に打いて，感染者や

Figure 3 Anxiety of infection and complaints about people who did not self-restrain on August 2020

(means of 5-point-scale) [source: Tsuchida et al.(2020)]

逸脱行動をしている人への非難についての分析結果を Table 5 に示した。

2020 年 8 月中に SNS の投稿を読んだは $74.8 \%$, SNSに投稿したと回答した人の割合は $34.6 \%$ であった。どちらも大都市圈が地方圈よりも有意に高かった。

2020 年 8 月中にSNS の投稿を読んだ人のうち,感染者が非難されても仕方がないと思った人は $43.8 \%$ であった。また, 逸脱行動をしている人が非難されても仕方がないと思った人は約半数であった。これらに地域差はほとんどなかった。

2020年 8 月中に SNS の投稿をした人のうち, 感染者や逸脱行動をしている人を非難する投稿をした人は1割強であった。地域差はほとんど無かった。 この結果は, 新型コロナウイルス感染者や自粛をしない逸脱行動をする人を非難する差別的な心理が潜在的にせよあったことを示していると解釈できよう。特に, SNS 投稿者の 1 割強が感染者や逸脱行動をしている人を非難する投稿をしたと回答したことは留意すべきであろう。

## 3. 新型コロナウイルス感染症流行にとも なう新常態への人々の対応

静間ら(2020)は, 新型コロナウイルス感染症流行によって社会に普及した新しい生活様式（新常態) への人々の適応を一種の異文化適応 (Sam et al., 2010)であるととらえて, 生活様式の実施とそれに伴う気づきが新常態への適応に影響するかを検討した。土田ら (2020) ・土田(2021)と同じ2020 年 8 月末の調査デー夕をもとに, 同居家族がいる人のみ $(\mathrm{N}=4,613)$ を対象として, Figure 4 に示した分析をした。

Figure 4の各要因についての測定変数を Table 6, Table 7, Table 8, Table 9, Table 10 に示した。

Table 5 Blaming people who did not self-restrain and COVID-19 infected persons on SNS on August 2020

[source: Tsuchida et al.(2020)]

Figure 4 Causal model of adjusting NEW NORMAL life-styles on August 2020 $\left(\chi 2(4)=74.38, \mathrm{p}<.001, \mathrm{GFI}=.99, \mathrm{CFI}=.99\right.$, RMSEA=.06) (Standardized Coefficient, $\left.{ }^{*}: \mathrm{p}<.001\right)$ [source: Shizuma et al.(2020)]

Table 6 Anxiety of infection on August 2020

[source: Shizuma et al.(2020)]

Table 7 Anxiety of uncertain source of infection on August 2020

[source: Shizuma et al.(2020)]

「感染不安」と「感染源が不明暸である不安」 が「新しい生活様式の実施度」を規定し, さらに，それが「新しい生活様式における気づき」と「新しい生活様式の容認」を規定し，また，「新しい生活様式の容認」は「新しい生活様式における気づき」からも規定されるとの Figure 4 のモデル

Table 8 Adjustment of NEW NORMAL life-styles on August 2020

[source: Shizuma et al.(2020)]

Table 9 Awareness of NEW NORMAL life-styles on August 2020

 & .85 & .72 & 3.18 & 0.89 \\

[source: Shizuma et al.(2020)]

Table 10 Positive evaluation of NEW NORMAL life-styles on August 2020

 & .74 & .55 & 3.73 & 0.86 \\

[source: Shizuma et al.(2020)]

へのデータのあてはまりがよいことが確認された。Figure 4 に示した各パスは有意であった。 さらに，東北地方，東京都，大阪府，中国・四国地方の各地域について Figure 4 のモデルの多母集団同時分析を行ったところ,「新しい生活様式における気づき」が「新しい生活様式の容認」を規定する関係は東京都において特に強いことが明らかになった。

Table 11 Evaluation (scoring 100) of the government where respondents resided and difference between that of the Japanese government

 \\

ベトナム & 21 & 89.1 & 51.2 \\
タイ & 17 & 84.3 & 47.2 \\
フィリピン & 12 & 41.3 & -10.8 \\
インドネシア & 11 & 43.6 & 1.4 \\
中国 & 11 & 82.3 & 25.5 \\
マレーシア & 7 & 86.4 & 45.0 \\
インド & 7 & 47.1 & -21.4 \\

[source: Kondo and Tsuchida(2021)]

## 4. 新型コロナウイルス感染症禍における 在外邦人の実態

近藤,土田 $(2020,2021)$ は，新型コロナウイル入感染症流行のなかで海外に駐在・在住する日本人を対象として，現地における新型コロナウイル入感染症流行の日本人としての影響と，現地から日本がどのように見えているのかをGoogle フォームによるオンライン質問紙調査によって調べた。調査回答者は関西大学卒業生により構成されている校友会の海外支部メンバー116名であった。調査期間は2020年8月1日から同月23日 (JST)。回答者の駐在・在住国は，アメリカ（22 名), ベトナム (21名)，タイ (17名)，フィリピン (12名)，インドネシア（11名），中国（11名）、マレーシア (7名),インド (7名),ミヤンマー (2名), ブラジル (2名), 台湾 (2名), カンボジア (1名)。 ラオス（1名）であった。滞在年数は， 3 年未満 $44.0 \%, 3 \sim 10$ 年 $32.8 \%, 10$ 年以上 $23.3 \%$ であった。

駐在・在住国政府と日本政府それぞれの新型コロナウイルス感染症対策について 100 点満点で主観的に評価を求めた。駐在・在住国政府への評価は平均値 67.9( $S D=24.9)$ であったのに対して，日本政府への評価は平均値 $45.0(S D=21.6)$ であった。回答者が7名以上の駐在・在住国毎の結果を Table 11 に示した。インド，フィリピンでは，現地政府よりも日本政府の対策がよいと評価されていたが、ベトナム，夕イ，マレーシアでは，圧倒的に現地政府の対策の方がよいと評価されていた。

なぜこのような評価をしたのかの自由回答を求めたところ次の 8 つの評価基準が抽出された。

1) 対応の迅速さ
2) リーダーシップ

3）広報の在り方

4）中央政府と地方政府の方針の統一性や責任の所在

5）優先順位の付け方

6） ICT（情報通信技術）の活用度

7）施策の帰結・結果

8）[日本政府に限定した評価基準として]海外在住邦人への支援策が見えないこと

さらに，駐在・在住国政府の対策の良い点／畽い点について自由回答を求めたところ，次の 3 つのカテゴリが抽出された。

1）ガバナンスの在り方の違い。「法的拘束力がある」，「徹底している」，「罰則があることで実効性がある」，「軍まで関与してくれている」，「強いリーダーシップが発揮されている」など

2）医療とICTなどの科学技術の違い。医療は日本が優れているとの回答が多くの国であったが，ICTは駐在・在住国のほうが優れているとの回答が多かった。

3）社会・文化的な特性。相互扶助の風習が駐在・在住国の良い点とあげられた一方で，貧富の格差や外国人への偏見などが悪い点としてあげられた。

次に，日本人として駐在・在住国において差別的な扱いを経験したかについては， $75.9 \%$ がそのような経験は無かったと回答した。

最後に，新型コロナウイルス感染症流行に打いて最もストレスに感じていることの自由回答を求めたところ，次の5つのカテゴリが抽出された。

1）自分や同居家族が感染するのではないかとの不安などの健康に関するストレス

2）仕事，経済，雇用，買い物・娛楽・会食などができないなど生活全般が不自由なこと，子どもの教育など暮らしに関するストレス

3）国の方針が理解できない，情報が不足している，あるいは，治安の悪化など社会に関するストレス

4）日本でまだ感染が拡大していることから，日本への帰国ができないことに関するストレス

5）新型コロナウイルス感染症流行のゴールが見えないことのストレス

## 5. 総合的考察

新型コロナウイルス感染症流行は，世界的に多

くの感染者と死者を出している。人々はその対策としてインフルエンザなどに打いて求められる手指衛生や飛沫対策だけではなく, 対人接触制限というこれまでに経験したことのない自肃行動を求められることになった。これは「恐ろしさ」と 「未知性」が高い(Slovic，1987)事象であることから危険性が高く認識され, そのため強い不安を喚起したと考えられる。さらにその影響は社会的に増幅されて(Kasperson et al., 1988), 日常生活様式のさまざまな変更，経済的損失など社会全体に大きなインパクトを与えたと解釈できる。

感染症流行の第一波直後である 2020 年 5 月末の調查 (元吉, 2020, 2021a, 2021b) においても, 第二波中である 2020 年 8 月末の調查 (土田ら, 2020；土田，2021）においても，自分や同居家族が感染するのではないかとの不安をほとんどの人が持っていることが明らかになった。なお， 2020 年 5 月末の調査では地域差はみられなかったが， 2020 年 8 月末の調査では大都市圈において地方圈よりも感染不安が高かった。調査対象地域が一部異なるので即断はできないが，第二波の時点では人々に感染症流行への慣れが生じて特に地方圈において感染不安が下がった可能性もあると考えられる。

2020 年 8 月末の調査において, 対人接触制限のうち他の地方・国へ行く遠距離の移動についてのリスク認知には地域差がみられた。地方圏, 特に東北地方では，8月中の帰省・旅行は比較的に近距離の圈内にとどまっていたのに対して，大都市圈, 特に東京都では, 8 月中の帰省・旅行として遠距離の移動が多くみられた。大都市圈では地方圈よりも感染不安は高かったものの, 少なくとも遠距離の移動による感染については対応行動があまり伴っていなかったのではないかと思われる。

新型コロナウイルス感染症流行の第四波（2021 年4月以降）になって人々のなかにいわゆる「自粛疲れ」が生じたと指摘されている (内閣府, 2021)。上記の2つの調查研究結果をみれば「自粛疲れ」の兆候は第二波（2020年夏）の頃からあったと推察することができるであろう。

感染不安の個人差は自粛行動の個人差に反映していたことが2020年 5 月末の調査（元吉， 2020， 2021a，2021b）と2020年 8 月末の調查（土田ら, 2020；土田，2021）において共に確認された。すなわち, 感染不安が強い人ほどさまざまな自粛行動をより行っていた。さらに，2020年8月末の調查では，自肃行動を取ることが新常態への適応を促していたことも確認された（静間ら，2020）。

社会に打ける感染不安の広まりは, 元吉 (2021a)が指摘しているように, 行動免疫システム(Schaller and Duncan, 2007)などによって, 感染症対策からの逸脱行動をしている人への嫌悪感や差別意識を高めたと考えられる。実際，2020年 5 月末の調査と 2020 年 8 月末の調査において共に感染不安が強い人ほど逸脱行動をしている人への嫌悪感が高かった。2020年 8 月末の調査では, 全般的に差別意識は低かったが, 感染不安が低い人ほどより差別意識が低いことが明らかになった。

以上の調査研究結果から, 多くの人々が新型コロナウイルス感染症流行の第一波, 第二波の時期において不安を感じていたことは確かであろう。不安の高さは感染症対策行動すなわち自肃行動を促したといえる。さらに, 感染症流行に対する不安が対策行動を取らないことを逸脱行動とみなして嫌悪感や差別意識を生じさせていたことは重視しなければならないと考える。

実際に，2020年 8 月末の調査（土田ら，2020;土田，2021）では，8月中にソーシャルメディア (SNS)の投稿を読んた人のほぼ半数が逸脱行動をしている人が非難されてもしかたがないと思っていた。潜在的にせよ差別意識あるいは独善意識があったことがうかがえる。さらに、ソーシャルメディアに投稿した人の 1 割強が逸脱行動をしている人を非難する投稿をしたと回答した。ソーシャルメディアにおける情報の拡散力を考慮すれば投稿した人の1割強が差別的行動あるいは独善的行動をしたことは社会として今後の課題とすべきであろう。

日本の新型コロナウイルス感染症流行対策が海外からはどのように評価されるか，あるいは，海外において日本人に対する新型コロナウイルス感染症流行ゆえの差別があるのかを確認するために, 在外邦人を対象とした調查 (近藤, 土田, 2021）を検討した。この調査は, 比較的に少数のサンプルであり, かつ, 一大学の卒業生組織会員のみを対象としていたことから, 調査結果を一般化して解釈することには慎重にならなければならないが, 駐在・在住している多くの国の日本人が現地政府の新型コロナウイルス感染症対策のほうが日本政府の対策よりも優れていると回答した。 その理由として, 対応の迅速さ, リーダーシップ，広報の在り方，ICT（情報通信技術）の活用

などがあげられた。また，在外邦人がコロナ禍において日本人であることによる差別を経験した事例は少数であった。この研究は, 日本と海外における新型コロナウイルス感染症流行対策に相違があり，また，人々の新型コロナウイルス感染症流行に対する心理や行動にも日本と海外では異なっていた可能性を示唆している。今後, 新型コロナウイルス感染症流行に伴って日本社会において生じた現象を客観的に評価するために海外との比較研究が深まることが望まれる。

## 謝辞

本取組の一部は, 2020 年度関西大学教育研究緊急支援経費において，課題「新型コロナウイルス感染症とその対策にかかる社会における情報流通の問題点と市民の行動：国際比較も視野に入れて」として支援経費を受け，その成果を公表するものである。

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