チョコレートの消費量が増えると
ノーベル賞受賞者が増える？

2012年、世界でもっとも権威ある医学雑誌に、「国民のチョコレートの消費量が多くなるほどノーベル賞受賞者が増える可能性がある」という研究が発表された。2013年には安倍政権が成長戦略の柱として打ち出した「女性の活用」でも「日本人女性のノーベル賞受賞者の誕生を目指す」との一文が入っていることを考えると、日本はノーベル賞受賞者の数を増やすために国民のチョコレートの摂取を推奨するべきなのだろうか？

『「原因と結果」の経済学』の著者である中室牧子氏、津川友介氏によれば、「因果関係と相関関係について理解していれば、このような話に一喜一憂して振り回されることはない」という。詳細を聞いた。

一流の医学雑誌に載った
信じがたい研究

（写真はイメージです）

　チョコレートに含まれるフラボノールは、認知機能を高めることが動物実験などによって明らかになっている。

　このことに着目したコロンビア大学の医師が2012年に行ったデータ分析によると、1人あたりのチョコレートの年間消費量が多い国ほど、ノーベル賞を受賞している人の数が多いということがわかった。

　論文中にも掲載された図表1を見てみると、確かにチョコレートの消費量が多い国ほど、人口あたりのノーベル賞受賞者の数が多いように見える。日本はチョコレートの消費量が少ないし、ノーベル賞受賞者の数も少ない。

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　この分析結果は、臨床医学の世界で最も権威がある雑誌である『ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディスン』に掲載されたため、さまざまな議論を呼んだ。

　論文の著者は、国民が1人あたり年間400ｇ多くチョコレートを摂取すると、その国のノーベル賞受賞者の数が1人増えると結論づけた。荒唐無稽な話に思えるが、権威ある雑誌に載るほどの研究なので、信用してよいのだろうか。

　ここで少し立ち止まって考えよう。「1人あたりのチョコレートの年間消費量」と「ノーベル賞受賞者数」の関係は、因果関係と相関関係のどちらなのだろうか。

「チョコレートを消費する量が多いからノーベル賞受賞者が多い」（因果関係）のではなく、「ノーベル賞受賞者が多くなるような国ほどチョコレートの消費量が多い」（相関関係）だけかもしれない。

ノーベル賞受賞者を増やしている
「第3の変数」

　上記の図表1を見てみると、ヨーロッパで人口1人あたりのＧＤＰの高い国が右上に集中しているのがわかる。

　チョコレートは生きていくのになくてもよいいわゆる贅沢品であるので、裕福な国ほど摂取量が多くなるのは当然である。

　また国が裕福になれば、教育にもお金をかけられるようになるので、ノーベル賞受賞者を輩出できる可能性は上がると考えられる。

　つまり、「1人あたりのチョコレートの年間消費量」と「ノーベル賞受賞者数」のあいだには第3の変数「1人あたりのＧＤＰ」がある。「ノーベル賞受賞者数」に影響を与えているのは「1人あたりのＧＤＰ」であると考えられるため、「1人あたりのチョコレートの年間消費量」を増やしたところで「ノーベル賞受賞者数」は上がらないと考えられる（図表2）。

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　このような「第3の変数」のことを「交絡因子（こうらくいんし）」と呼ぶ。この交絡因子があると、相関関係にすぎないものがまるで因果関係のように見えてしまう。

　あえて『ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディスン』誌の立場を擁護するなら、これは研究論文として発表されたものではなく、個人の見解を述べる「不定期のメモ」というコーナーに掲載されたものである。

　このコーナーは「個人の経験や一般的な医学研究の分野には含まれないようなことがらを説明する」ためのものだ。

　実は、もっと最近になってから、フラボノールを摂取したあとに脳のＭＲＩ画像診断と記憶テストを行った実験がある。

　フラボノールを多くとっていた高齢者は、フラボノールをほとんど摂取していない高齢者と比べて脳の機能と記憶力が改善していたことが報告されている。

　チョコレートを摂取するとノーベル賞受賞者になれる可能性が高くなるというのは言いすぎにせよ、記憶力がよくなるくらいの効果はあるかもしれない。

『「原因と結果」の経済学』
著者からのメッセージ

　『「原因と結果」の経済学』 発売以降、非常に多くの方からご好評賜り、誠にありがとうございます。

　「ビッグデータ」が流行語となる現代、データを用いた分析は氾濫していますが、データはそれのみでは単なる数字の羅列にすぎません。データを用いた分析を「どう解釈するか」ということが極めて大切です。

　「因果推論」が私たちのような研究者の専売特許であった時代はすでに過ぎ去ったのではないでしょうか。

　永田町・霞が関では、「室内完全禁煙」「メタボ健診の義務化」「待機児童問題」などが議論されていますが、残念なことに、現在の政策的な議論が因果関係を示唆するエビデンスに基づいて行われたものとはとうてい言えません。

　それどころか、選挙が近づくと、短期的に得票に結びつくような政策ばかりが議論され、これまで公約とされてきたことが覆ったり、突如として何の根拠もない政策が強引に推し進められたりして、結果として納税者である国民の利益が著しく損なわれているのをたびたび目にします。

　まさに、「次の世代」よりも、「次の選挙」が重んじられた結果です。

このような有様を見るたびに、「選挙や政局といった一時的なポリティカルショーに左右されるのではなく、長期的な視点に立って、国民の社会的厚生（＝幸福）を最大化することができないものか」と思います。

　そのためには、「政治的流行に左右されやすい政策を、エビデンスに基づくものにする」ことが重要なのではないでしょうか。

　経済学がこだわる「因果関係」を示唆するエビデンス。それを生み出すために体系化された「因果推論」。それらが、データ氾濫時代を生きる読者の皆さんの助けになるならば、これに勝る喜びはありません。

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【目次】
◆第1章　根拠のない通説にだまされないために　「因果推論」の根底にある考えかた
◆第2章　メタボ健診を受けていれば長生きできるのか　因果推論の理想形「ランダム化比較試験」
◆第3章　男性医師は女性医師より優れているのか　たまたま起きた実験のような状況を利用する「自然実験」
◆第4章　認可保育所を増やせば母親は就業するのか　「トレンド」を取り除く「差の差分析」
◆第5章　テレビを見せると子どもの学力は下がるのか　第3の変数を利用する「操作変数法」
◆第6章　勉強ができる友人と付き合うと学力は上がるのか　「ジャンプ」に注目する「回帰不連続デザイン」
◆第7章　偏差値の高い大学に行けば収入は上がるのか　似た者同士の組み合わせを作る「マッチング法」
◆第8章　ありもののデータを分析しやすい「回帰分析」