産業技術総合研究所(産総研) 社会知能技術研究ラボの橋田浩一 研究ラボ長、和泉憲明 主任研究員は、所内プロジェクト「MEMS技術を用いた携帯型放射線検出器の開発とその応用」において、多くの市町村などが個々のデータ形式で公開している空間放射線量を簡単に統合して地図上に表示できる、放射線量マップシステムを開発した。

このシステムでは、産総研で開発している集合的標準化の技術に基づいて、利用者がパソコンなどによって様々な空間放射線量のデータを登録し、それらを統合して地図上に表示することが簡単にできる。そのため、Wikipediaのように多くのボランティアが参加することで、大規模なデータの統合を継続的に運用することが容易になる。

また、個人が計測したデータを含む多様な放射線量のデータを統合することで、データどうしの照合などによる信頼性の統計的な検証も可能。放射線量の高い場所の情報を共有できることで、個人の放射線被ばく量が低減し、住民の生活の安全への貢献が期待されるという。

図1 放射線量マップシステムの仕組みと画面

2011年3月11日に発生した東日本大震災による東京電力福島第一原子力発電所の事故は、福島県を中心に放射性物質を広く拡散させた。拡散の状況は、風向きや天候の他、枯れた落ち葉が堆積する、雨水が溜まりやすいといった地形的な影響によっても異なるため、局所的に放射線量の高い場所(ホットスポット)が存在する。このため、各個人(特に児童・生徒)の放射線被ばく量や生活の中でどのような場合に放射線被ばく量が高いのかを知りたいという要望が高まっている。

多くの市町村などが公開している放射線量のデータを統合したり、個人から放射線量のデータを収集したりして地図上に表示する、といった試みはすでに多数行なわれている。しかし、現状では市町村などのデータは形式がまちまちであり、統合するにはITの専門家による高度な作業が必要なため、大きなコストがかかり、大規模かつ長期にわたって統合作業を継続することが難しい。また、個人からのデータの収集も多くのWebサイトで個別になされており、全体としては統合されておらず、これらのデータを集約して統合する、効率的で持続可能な仕組みが必要とされていた。

産総研では、個人が自ら放射線被ばくリスクを管理できるようにするため、研究ポテンシャルを結集した所内プロジェクト「MEMS技術を用いた携帯型放射線検出器の開発とその応用」を立ち上げて研究開発を実施。その中で、空間放射線量を日常的に記録できる個人向け放射線量計を開発していた。これを用いて取得したデータを含む多くのデータを集約し、範囲を広げて信頼性を高め、社会的に共有し活用することが求められると考えた。

そこで、多様な形式で作成され公開されている空間放射線量のデータを統合するプログラムを、上記プロジェクトにおいて開発。これは、ITの非専門家でもデータを簡単に登録でき、それによって統合されたデータを地図上で視覚化する放射線量マップシステムであり、産総研が培ってきた集合的標準化技術を放射線量データに適用したものだという。

現在、約500の自治体や国の機関が空間放射線量のデータをPDFファイルなどの形式で公開している。これらは非常に測定地点が多い車載線量計のデータを除いても10万地点以上のデータを含み、放射線量マップのデータソースとなるべきファイルは1,000個を優に越える。

これまではデータの登録や変換のためにITの専門家による作業が必要だったが、今回開発した放射線量マップシステムは、非専門家にもその作業が行えるようにし、大規模かつ長期にわたるデータ統合を容易にする。1つのデータソースを登録して変換の方法を設定するのに要する作業時間は、要領がわかっていればほとんどの場合に10分以下と考えられるという。

図2 左から2011年6月下旬、2011年10月下旬、2012年2月上旬の茨城県つくば市近郊の線量。つくば市とつくばみらい市がWebサイトで公開している放射線量データをもとに作成。この場合では濃い青になるにつれて線量が少ないことを表している

多くのデータを統合することができれば、市町村などの間でのデータ測定の密度や更新頻度の比較、線量の変化の可視化などが容易に可能となる。たとえば、放射線量のデータは市町村等のデータソースごとに、表の形式やデータの並び方などが異なって公開されている。このような表を統合すると、図2の地図のように時間の経過に伴う放射線量の減少を可視化できる。

このシステムでは、図3のようなインタフェースを用いて、各データソースを簡単に放射線量マップシステムに登録できる。

図3 データソースの登録

各データソースのデータを標準形式に変換するプログラム(変換スクリプト)は、図4のようなインタフェースによって作成する。各データソースは何らかの表であり、その形式(どの列がどんなデータを含むかなど)に応じて標準形式に変換する必要がある。そのため、多種多様な形式の表を簡単なスクリプトで処理できるようなスクリプトの体系を設計・実装したという。ほとんどのデータソースはPDFファイルとして公開されているため、現在は登録の対象をPDFファイルに限っているが、扱える表の形式は多様だ。

図4 変換スクリプトの作成。左は位置、右は放射線量や日時を扱うもの

放射線量のデータを地図上に表示するには、各測定地点の経緯度の情報が必要。経緯度は既存の無料サービスによって住所などから自動的に求まることが多いが、正しく求められない場合には図5のようなインタフェースによって経緯度を簡単に修正できる。

図5 測定地点の経緯度の修正。住所から経緯度を大まかに求めたりマーカーを動かして微調整したりできる

以上のようにこのシステムでは、これまで大きなコストがかかっていたデータの統合作業を簡単化することで、多数の非専門家による作業を可能にし、大規模なデータ統合を長期にわたって継続的に行なうことが可能になった。

産総研所内プロジェクトでは、前述のように、空間放射線量のデータを数カ月にわたり蓄積できる携帯型線量計を開発しており、今後はそれらを含む個人用放射線量計のデータも放射線量マップに簡単に登録できるようにする予定だという。

住民の放射線被ばくリスクを管理するには、個々人の被ばく線量を直接評価する必要があり、それには多くの住民が放射線量計を携帯するのが有効だ。それらのデータも放射線量マップに集約してデータの信頼性と密度を高め、社会的に共有することで、放射線被ばくリスクの低減に役立てたい、としている。

個人用放射線量計のデータは個人の放射線被ばく量を示す高度なプライバシー情報であり、個人や家族が管理すべきものだ。

現在、そのような個人データを、本人または家族が、個人用クラウドを用いてプライバシーを守りつつ簡単に蓄積・管理できるようにするためのスマートフォンなどのアプリ(PLR=Personal Life Repository/個人生活録)開発も進めているという。

個人はPLRのデータを図6のように、自分や家族の判断でサービス事業者に開示し、そのデータの分析に基づくサービスを受けることが可能になる。これにより、良いサービスと開示する情報を個人が自由に選べるので、事業者間の競争によって、サービスの質と国民の健康と安心の持続的な向上が期待できる。また、個人がデータを蓄積・管理するので、サービス事業者は大量の個人データの蓄積・管理に伴うリスクとコストを回避できる、としている。

図6 PLR(個人生活録)と放射線被ばくリスク管理サービス

PLRを介して放射線量マップシステムに個人用線量計のデータを簡単に登録できる仕組みは2012年7月中に構築、そのデータの信頼性を検証する機能を2012年9月中に実現する予定。

産総研では、放射線量マップに市町村などのデータを集約し続けるため、ボランティアとして多くの人々に協力を求めている。今後、ソーシャルメディアの仕組みを用いてボランティアを募ることも考えているという。