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「タバコは体に悪い」。誰もが知る命題でありながら、「吸っていても長生きする人がいる」という反論が絶えません。なぜ、この論争は終わらないのでしょうか。
その理由は、従来の統計手法が「平均値の比較」に依存してきたからです。喫煙者と非喫煙者の平均リスクを比べ、p値で有意差を確認する、この構図では、個人差や背景要因といった現実の複雑さをすくい取れません。
S.I Labが提唱する分布構造分析（DSA）と有向非巡回グラフ（DAG）の統合アプローチは、この論争に終止符を打つかもしれません。
DSAは「平均ではなく分布そのもの」に焦点を当て、喫煙者集団が均一でないことを明らかにしました。リスク分布は二峰性を示し、約23％の喫煙者が極めて高いリスクを持つ“少数派”を形成していたのです。
つまり、「喫煙者＝高リスク」という単純な構図ではなく、「誰が、どの条件下でリスクが顕在化するか」が重要なのです。
一方、DAGは因果構造を可視化します。喫煙だけでなく、年齢、社会経済的地位、ストレス、遺伝的感受性などが複雑に絡み合う構造を描き出し、交絡因子を考慮したモデルでは説明力が79％にまで向上しました。リスクの本質は「行為そのもの」ではなく、「背景との相互作用」にあります。
この知見は、公衆衛生政策にも示唆的です。平均的な国民を対象にした一律の禁煙キャンペーンではなく、社会的・遺伝的要因を考慮した個別化介入こそが、次世代の健康戦略となるでしょう。
もはや、平均値の比較だけで真実を語る時代ではありません。分布の背後にある“構造”を読み解くことこそ、長き論争に終止符を打つ一手なのです。
分析の核心的結論
本分析は、DSA+DAGフレームワークが、従来の統計手法の限界をいかにして克服するかを明確に示しました。
- 従来の統計学の結論: 「喫煙者の肺がんリスクは、非喫煙者より平均して高い」
- DSA+DAGが暴く構造的真実: 「喫煙は、肺がんリスクの分布構造を根本的に変容させる。特に、遺伝的感受性が高く、社会経済的・心理的負荷を抱える喫煙者の約23%は、極めて高いリスクを持つサブグループを形成する。このリスク構造は、喫煙量（用量）に依存し、他の交絡因子との相互作用によって増幅される。」
DSA+DAGは、「タバコは体に悪いか？」という不毛な二元論的問いを、「どのような構造的条件下で、誰のリスクが、どのように顕在化するのか？」という、より科学的で建設的な問いへと昇華させます。
主要な発見事項
- 平均値の罠の克服: 従来の「平均値の有意差」だけでは見えない、喫煙者集団内の2つの異質なサブグループ（大多数の低リスク群と、22.6%を占める少数派の超高リスク群）の存在を明らかにしました。
- 分布構造の可視化: 喫煙が単にリスクを上乗せするのではなく、リスク分布の構造そのものを、より危険な形へと変容させていることを、構造距離指数（SDI=2.282）を用いて定量的に示しました。
- 因果関係の解明: DAG分析により、喫煙の背後にある社会経済的地位（SES）、ストレス、運動習慣といった交絡因子の影響を分離し、喫煙の真のリスクをより正確に推定しました。交絡因子を無視した単純な比較は、本質を見誤る危険性があることを示しています。
- 個別化リスクの特定: 「誰が最も危険なのか？」という問いに対し、「遺伝的感受性が高く、複数の社会的・生活的要因が重なり合った上で、長期間タバコを吸い続けている人」が最もリスクが高いことを突き止めました。