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資料３－10 平田先生提出資料 (6 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00348.html |
| 出典情報 | 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード（第90回 7／13）《厚生労働省》 |
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東京における新規陽性者数推定結果（感染力および免疫回避の影響）
人流・行動は、7月中旬以降、感染拡大に伴いゆるやかに低下すると仮定。
60歳以上４回目ワクチン接種は3回目接種の6カ月後から開始すると仮定。
0
人流：乗継駅での人流
内閣官房AIシミュレーション
https://www.covid19-ai.jp/ja-jp/
* Google Mobility (https://www.google.com/covid19/mobility/)
実績値
-20
-40
実績値
（昨年）
-60
-80
120 2/1
100
将来値
(仮定)
2/15
3/1
3/15
3/29
4/12
4/26
5/10
5/24
6/7
6/21
7/5
7/19
8/2
8/16
8/30
9/13
9/27
2/15
3/1
3/15
3/29
4/12
4/26
5/10
5/24
6/7
6/21
7/5
7/19
8/2
8/16
8/30
9/13
9/27
行動：Twitter (飲み会＋忘年会＋新年会+BBQ)
* NTTデータから提供されたTwitterデータを用いて東京大学生産技術研究所豊田研にて作成
* 将来値は、名古屋工業大学にて設定
80
60
40
20
0
25000
2/1
東京 新規陽性者数（全年代）一週間平均値
感染力1.3倍*
免疫回避50%
新規陽性者数（人）
20000
実績値
15000
10000
感染力1.2倍*
免疫回避50%
5000
0
2/1
2/15
3/1
3/15
3/29
4/12
4/26
* 感染力の倍率は実効再生産数ベース
5/10
5/24
6/7
6/21
7/5
7/19
8/2
8/16
8/30
9/13
** 感染拡大に伴う行動の自然抑制は、ワーストケースを想定し、控えめに設定
9/27
6
人流・行動は、7月中旬以降、感染拡大に伴いゆるやかに低下すると仮定。
60歳以上４回目ワクチン接種は3回目接種の6カ月後から開始すると仮定。
0
人流：乗継駅での人流
内閣官房AIシミュレーション
https://www.covid19-ai.jp/ja-jp/
* Google Mobility (https://www.google.com/covid19/mobility/)
実績値
-20
-40
実績値
（昨年）
-60
-80
120 2/1
100
将来値
(仮定)
2/15
3/1
3/15
3/29
4/12
4/26
5/10
5/24
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6/21
7/5
7/19
8/2
8/16
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9/13
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2/15
3/1
3/15
3/29
4/12
4/26
5/10
5/24
6/7
6/21
7/5
7/19
8/2
8/16
8/30
9/13
9/27
行動：Twitter (飲み会＋忘年会＋新年会+BBQ)
* NTTデータから提供されたTwitterデータを用いて東京大学生産技術研究所豊田研にて作成
* 将来値は、名古屋工業大学にて設定
80
60
40
20
0
25000
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東京 新規陽性者数（全年代）一週間平均値
感染力1.3倍*
免疫回避50%
新規陽性者数（人）
20000
実績値
15000
10000
感染力1.2倍*
免疫回避50%
5000
0
2/1
2/15
3/1
3/15
3/29
4/12
4/26
* 感染力の倍率は実効再生産数ベース
5/10
5/24
6/7
6/21
7/5
7/19
8/2
8/16
8/30
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** 感染拡大に伴う行動の自然抑制は、ワーストケースを想定し、控えめに設定
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