罹患者数推計のモデル
• 標準的なSEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered)モデルを構築した上で、
年齢別の接触状況・過去のワクチン接種 (2023年夏までの実績と、2023年秋の
シナリオ予測)・自然感染による免疫獲得を加味しつつ、2024年4月以降に
「ワクチンを全く接種しなかった場合」の罹患者数推計を実施。
得られた2023年９月からの１年間の罹患者数推計を、本モデルにおける仮
想の１年間の罹患者数推計として使用。
パラメーター

データソース・内容

人口分布

年齢別人口分布：総務省統計局の人口推計（2022年（令和4年）10月
1日現在）の年齢階級別人口8（5歳階級)
年齢別の接触状況 (contact matrix)関数はPremら9の欧州8カ国での調
査データを組み込み

人流データ（接触状況)

2023年夏までの人流データの増減10,11とマスク着用率の推移12を組み
込み

ワクチン
接種率

2023年春接種まで

2023年春夏までのワクチン接種率（実績値）13を組み込み

2023年秋接種

2022年秋の接種と比較して接種率25%減を基本分析とし、その他に
「2022年秋と同等の接種率」「接種率50%減」「全く接種なし」の3
シナリオの分析を実施

自然感染による免疫

2020年2月～2023年５月７日までの年齢階級別の罹患率（実測値）を
使用。ワクチン接種者と同様に免疫を獲得すると仮定

キャリブレーション

SEIRモデル上のパラメータ数値を調整しつつ、2020年2月から2023年
5月までの実際の罹患率推移に一致する形で計算を実施。その上で、
仮想の１年間の感染率推移を推計
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