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AI アドバイザリーボード（第３回） （AI等を活用したシミュレーション開発事業）
議事次第
１. 日 時 令和２年 10月 26日（月）18:15～19:00 ２. 場 所 中央合同庁舎８号館４階 408会議室
（一部、web開催） ３．次 第
（１）開会
（２）西村国務大臣 挨拶
（３）永井委員からの報告
（４）意見交換
（５）閉会
AI等シミュレーション開発事業
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AI等シミュレーション開発事業 進捗報告（Oct 2020）
26/10/2020 第3回AIアドバイザリーボード
AI等シミュレーション開発チーム
• 本資料は、AI等シミュレーション開発事業における現時点での成果、今後の成果の想定等を示すものである。 本資料の位置づけ
AI等シミュレーション開発事業
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４・５月は、緊急事態宣言、休業要請等によって感染が収束。７・８月は、検査体制の拡充、ホットスポットの重点的な検査等の対応により感染者数が減少。何故７・８月は緊急事態宣言等の手法によらずに感染者数を減らすことができたのか？
７・８月は、４・５月と比較して、死亡者数、重症者数を減らすことができたのは何故か？
今回の内容
①下記の対策が感染者数等に与える影響等を分析・ 歓楽街における重点的検査・ 休業要請・営業時間制限・ 越境移動（都道府県をまたぐ移動）・ 行動変容 シミュレーション・ 接触確認アプリと隔離・ ３密対策 → 飛沫シミュレーション
②重症化を防ぐ医療体制の考察 → シミュレーション・ 必要な医療リソース（検査数、病床数、スタッフ数の予測）
③業種別ガイドラインの見直し等に寄与する飛沫拡散等のシミュレーション → 飛沫シミュレーション
④ウエアラブル機器を活用した重症化予測に関する国内外の研究動向
「次なる感染拡大」のリスクに備え、国内外の研究者と連携し、成果を共有しながら、データ分析やシミュレーションによってこれらの問に対する答えを探る
対策の効果等の分析について
歓楽街分析
３、７、９月の連休を比較して、９月の連休後に感染者数が増えなかったのは何故か？
AI等シミュレーション開発事業
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目次
１．歓楽街分析の報告（別紙）- どのようなタイミング、どのような規模で重点的検査や営業時間短縮などの介入を行うことが効果的か
２．富岳を用いた飛沫シミュレーション- カラオケ、居酒屋（座席配置の影響等）、合唱、タクシー等
３．マルチエージェントモデル等のシミュレーション- 越境移動の影響- 効率的な接触機会低減- クラスター対策の効果- 医療及び検査リソースの最適化
４．通信機能付きウェアラブルデバイスに関する国内外の研究動向（10月26日時点）
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本事業から分かってきたこと
飛沫シミュレーションの実施により、飛沫・エアロゾルの拡散抑制には、「加湿」「換気」「マスクの着用」「適切な座席配置」が効果的であることが明らかになっている。さらに、別途、紫外線などによるウイルス不活性化効果も検証の過程にあり、対COVID-19の６つの柱として推進することを勧めたい。
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２．飛沫シミュレーション（レストランと居酒屋）（途中経過：飛沫飛散における距離の影響） 飲食店を想定した飛沫・エアロゾル感染リスク評価と対策．対面の相手と距離をとることにより、飛沫飛散を低減することができるかの検討を行う．
飛沫の到達数は距離により大きく変化する．真正面の感染者が咳をした場合，1.2m離れていれば飛沫総数の約5%のみが到達するのに対し、0.8ｍでは約40%到達してしまう．十分な距離を保つことが重要．
提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・鹿島建設
対面0.8m 対面1.2m
（咳で発生した飛沫数に対する割合%）
図．真正面の人に到達する飛沫の数
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２．飛沫シミュレーション（レストランと居酒屋）（途中経過：しゃべる方向と座る位置の影響）
飲食店を想定した飛沫・エアロゾル感染リスク評価と対策．しゃべる方向と座る位置によって感染リスクが異なるかどうかを明らかにする。
感染者 感染者 感染者
評価対象者
感染者正面に座った人への到達飛沫の数 感染者はす向かいに座った人への到達飛沫の数 感染者の隣に座った人への到達飛沫の数
感染者の話しかける方向 感染者の話しかける方向 感染者の話しかける方向
（全ての飛沫に対する%） （全ての飛沫に対する%） （全ての飛沫に対する%）
評価対象者
評価対象者
提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・鹿島建設
飛沫は直進性が強く，話しかけた人以外にはほとんど到達しない．感染者が隣に座る人に話しかけた場合が最も感染リスクが高い．はす向かいに座る人への飛沫到達数が最も少なく、正面に座る人の約1/4．
・正面以外に座った人にはほとんど到達しない ・はす向かい以外に座った人にはほとんど到達しない ・となりに座った人以外に座った人にはほとんど到達しない
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２．飛沫シミュレーション（レストランと居酒屋）（途中経過：マウスガードの効果）
マスクが着用できない飲食時には，代替としてマウスガードの着用が飛沫飛散の抑制には有効．ただし，エアロゾルに対する抑止効果はないので，必ず十分な換気対策を併用する必要がある．
レストランや居酒屋等での会話時の飛沫・エアロゾル感染リスク評価とその対策．マウスガードやパーティションによる飛沫飛散抑制効果や室内換気によるエアロゾル感染リスク低減効果について検討を行う．
提供：神戸大・理研，協力：豊橋技科大・京工繊大正面会話 横会話
正面会話・マウスガード 横会話・マウスガード
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２．飛沫シミュレーション（合唱）
全員がマウスガードを装着することで飛沫の前方への流れを抑制することが可能。漏れ出たエアロゾルへの対策と併用することによりリスクを低減する必要がある。
歌唱(合唱)時の飛沫・エアロゾル感染リスク評価とその対策．特にマスクやマウスガードによる飛沫飛散抑制効果について調査することで，適切な距離や姿勢について検討を行う．
距離をとることの効果 マウスガードの効果
• 間隔があくことにより直接飛沫のリスクは低減できる • マウスガードにより前方に飛ぶ飛沫が抑制• 体温による上昇飛沫によりエアロゾルが上に拡散
対策なし
提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設，豊橋技科大，京工繊大
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２．飛沫シミュレーション（タクシー）（途中経過）
外気導入モードでのACオン時の車内換気の様子．1分程度でも車内の半分の換気が進んでおり，4人乗車時でもオフィス等と遜色のない換気性能が維持されている．ACについては外気モードでの運用を推奨の上，適宜窓開けをすることでさらにエアロゾル感染リスクを下げることができる．（今後，窓開け換気やパーティションの効果について検討を行う．）
タクシー内での飛沫・エアロゾル感染リスク評価とその対策．空調換気や窓開けによる換気性能の評価を行うと共に，パーティション等の仕切り板による飛沫飛散抑制効果について検討を行う．
提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・トヨタ自動車
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２．飛沫シミュレーション（飛沫飛散における湿度の影響）
乾燥状態では、机に落下する飛沫の量が減る一方、エアロゾル化して空中に浮遊する飛沫量が増加。特に湿度30%以下ではその効果が顕著となる。冬場は加湿器等による湿度コントロールと換気を強化する必要がある。
冬場の乾燥に対するエアロゾル対策．加湿を行う事で飛沫拡散を低減できるか検討を行う．
重い飛沫が落下
エアロゾル低減
図．1.8m前方の人に到達する飛沫の数 図．机に落ちる飛沫の数
（咳で発生した飛沫数に対する割合%） （咳で発生した飛沫数に対する割合%）
提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設，豊橋技科大，京工繊大
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３．マルチエージェントモデル等のシミュレーション ①観光地での感染防止策
毎週1名の感染者流入で3倍以上の重症病床数が必要になるが、追跡アプリ・高リスク者検査・高齢者保護で1.3倍まで低減
観光地(妙高市)への感染者流入の影響比較 評価結果(観光休止を基準として必要重症病床数で比較)
•観光客との接触低減策25%(A) 3.7倍• A+接触者追跡80%(B) 2.8倍• A+B+高リスク接触者検査50%(C) 2.2倍• A+B+C+高齢者接触減25%(D) 1.3倍
観光地への定期的な感染者流入が地域医療へ与える影響を個体ベースシミュレーションで評価（人口構成詳細データを用いた妙高市1/5サイズモデルを構築、妙高市へ毎週1名の感染者が流入するリスクを評価）
下記対策で観光休止の平均1.3倍（最悪1.6倍）まで重症病床数を低減可能
住民の接触者追跡アプリ80%利用(B)（観光客は100%利用)高リスク観光スタッフ5割への隔週ウイルス検査(C)（観光客と密に接触するスタッフ）高齢者間の接触を25%まで低減(D)
A A+B A+B+C A+B+C+D
提供：筑波大学
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マルチエージェントモデル等のシミュレーション 行動自粛の方策の検討
（本事業のアウトプット）感染爆発の予防は、①Stay with Community会う人を学校や職場などのコミュニティ内に限定すれば、行動自粛しなくても感染拡大しないという結果。ただし、通常生活の中でコミュニティ外の人と接触機会が多い人（Wが大きい人）がいると感染爆発を起こす可能性がある。今後、大規模なシミュレーションにより自粛の効果検証予定。②早い段階で行動自粛をやめるとコミュニティ外との接触が増えて、収束せずに感染者が継続して発生。
スケールフリーネットワーク（SFN）を都市における時空間制約下に近づけた感染拡大モデル（９月までの結果）全てのノード（人）に等しいW, m0の制約：W-m0がm0を超えると感染爆発
（現状の結果：詳細については未発表）各ノードにWの上限制約と、二次元距離の近い人に会いやすい制約を追加しても、傾向は同様 →各地点の人口データを連結できる
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100
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350
400
0 5 10 15 20
（現状の結果：詳細については未発表）感染者数が減少した際、人々の自粛志向が弱まる(隣人に会う確率をそれぞれ５％増)という設定をいれた結果→収束せずに新規感染者発生が持続（現在の発生状況に近く今後の予測が困難）
W
m0=4
m0=8点線は95%信頼区間
W=2m0
W=2m0
提供：東京大学
W ： 接触してしまう人m0 ： 必要な接触相手W－m0 ：必要ないのに接触してしまう人
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３．マルチエージェントモデル等のシミュレーション ③クラスター対策の効果
• クラスター対策は検査数の大幅な増加を伴うものの、感染拡大抑制に効果。• なお、クラスター対策と同程度の陽性者数推移を実現するには、ランダム検査であれば無症状者の1%に対して行う必要があり、クラスター対策は、より少ない検査数で感染者数を抑え込むことが可能。
①日次検査（有症者の50％のみを検査）、②日次検査＋クラスター対策、（参考：日次検査＋ランダム検査）について、シミュレーションを実施し、新規感染者数推移の推定から検査戦略の効率性を評価
（注）クラスター対策：陽性者3人以上の集団について、各陽性者の1次及び2次接触者を特定・これらの者に対して検査実施する場合を想定
提供：東京財団政策研究所
AI等シミュレーション開発事業
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人
日
新規感染者・陽性者
新規感染者数 陽性者
感染シミュレーションに基づき、検査・医療リソースの利用状況についてシミュレーションを実行。 東京都23区を想定した人口1000万人を対象 利用可能な病床として、中軽症病床数2450，重症病床数150（9/1現在の公表値に基づく）
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３．医療および検査リソースの最適化シミュレーション 1/2
感染シミュレーションに基づく陽性者群
提供可能な検査数
陽性 陽性率
陰性（偽陰性者含む）
（1 ー 陽性率）
中・軽症 入院率1=60%
入院判定
無症状・極軽症（偽陽性者含む）
（1 ー 入院率1）ホテル・自宅
隔離
中軽症者病棟
重症者病棟
治癒（1 ー 重症化率）
重症化重症化率=1.8%
検査センター
計算終了群PCR陰性または抗体有と
して通常生活に戻る
回復
（1 ー 入院率2）
入院 入院率2=10%
回復
（1 － 死亡率）
死亡者群死亡
滞在時間=D:1d
滞在時間1=M:5d
滞在時間2=D:14d
滞在時間1=M:5d
滞在時間2=M:8d
滞在時間1=M:8d
滞在時間2=M:8d
SIRモデル等による感染シミュレーション
提供：三菱総合研究所協力：芝浦工業大学・電気通信大学
状態遷移に関わるパラメータはについては、NCGM公表資料及び既存論文等を参考に設定。
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３．医療および検査リソースの最適化シミュレーション 2/2
感度が低い（偽陰性が高い）場合、検査対象者の隔離期間（自宅隔離）が長いと収束が早くなる（左側）。ただし、検査の感度が低い場合には自主隔離を解除すると感染が拡大する傾向が見られる。感度が低いとその傾向がより強くなる。
検査時に隔離する場合（左）と検査後に結果が出るまで通常活動を行った場合の感染状況（右）を比較実施。
検査実施から結果が出るまで隔離することで感染拡大を抑えられる。検査の感度が低い検査の場合には隔離期間を長くする。検査対象者をランダムに抽出して、検査結果が出るまで通常活動を許す場合には1日30万件の検査を実施する必要がある。
東京都23区における検査状況から病床の利用状況をシミュレーション（病床数2450+重傷者病床150）人口 1000万人、初期状態感染者 500人、スーパースプレッダー無し、偽陽性1%、偽陰性（感染後3日間は100%、8日間平均40%）
提供：三菱総合研究所，協力：芝浦工業大学・電気通信大
0.0%
0.2%
0.4%
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0 50 100 150 200 250 300 350
陽性
率
人数
経過日数（8日以降～）
新規感染者数 陽性者数ホテル等隔離中 中軽症者病棟入院中中軽症者病棟入院待ち 重症者病棟入院中重症者病棟入院待ち 回復者数死亡者数（累計） 陽性率
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経過日数 12 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97 10
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隔離1日/新規感染者数(偽陰性20%) 隔離2日/新規感染者数(偽陰性20%) 隔離3日/新規感染者数(偽陰性20%)
隔離1日/中軽症者病棟入院中(偽陰性20%) 隔離2日/中軽症者病棟入院中(偽陰性20%) 隔離3日/中軽症者病棟入院中(偽陰性20%)
隔離1日の場合新規陽性者
隔離3日の場合新規陽性者隔離2日の場合新規陽性者
折れ線：中軽症用病床利用数
新規感染者数
陽性率偽陽性含む
検査後結果が出る（1日間）まで通常活動した場合（検査1日30万件を実施する場合に収束傾向が見られる）
検査結果が出るまでに隔離した場合の新規陽性者数、入院病床数（検査1日1万件、偽陰性8日間平均40%）
新規陽性者数偽陽性者含む
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４．通信機能付きウェアラブルデバイスに関する国内外の研究動向（10月26日時点） 1/3
タイプ ウォッチ型デバイス① ウォッチ型デバイス② ウォッチ型デバイス③ ウォッチ型デバイス④ パッチ型デバイス① パッチ型デバイス②開発・販売企（国）
Oxitone（米国）
Fitbit（米国）
Apple（米国）
SONY(日本)
VitalConnect（米国）
VivaLNK（米国）
機器名称 Oxitone 1000M Fitbit Sence Apple Watch Series 6 wena VitalPatch RespiraSense概要 • 在宅のCOVID-19
患者にへの健康状態のモニタリングに使用
• SpO2や脈拍数等のバイタルデータを継続的にモニタリング可能
•継続的に心拍数と体温の変動をモニタリングし、感染の兆候を検知
• COVID-19の感染を、発症と同時または以前に感知できる可能性が示唆
• 血中に取り込まれた酸素のレベルを随時自動的に測定
• 歩数・消費カロリー・最大酸素摂取量（VO2 Max）・眠りの深さ、心拍数を測定
• 家庭や医療施設でバイタルデータを継続的に収集するための無線遠隔モニタリングシステム
• 病院の医療スタッフによる使用に限定
• 体温、心拍数、呼吸数を継続的にモニタリングし、ワイヤレスで医療スタッフにデータ送信。医療スタッフは、それに応じた迅速な行動をとることが可能
ステータス FDA承認済CEマーク承認済
FDA承認済 FDA、CEマーク、PMDA承認済**医療機器プログラムとして承認。但し、SpO2測定は未承認
上市済(非医療機器) COVID-19対策としてFDAの「緊急使用権限」取得
FDA承認済CEマーク承認済
主な測定値 SpO2、皮膚表面温度、心拍数、体動、呼吸数
SpO2、皮膚表面温度 血中酸素ウェルネス（血中に取り込まれた酸素のレベル）心拍数
心拍数、最大酸素摂取量(VO2 Max)、睡眠の深さ
心電図、呼吸数、心拍数、体温、姿勢、体動、転倒
体温、呼吸数、脈拍、心電図
出典 Oxitone HP FASHIONSNAP.COM(2020.8.26) Apple HP Sony HP VitalConnect HP VivaLNK HP
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４．通信機能付きウェアラブルデバイスに関する国内外の研究動向（10月26日時点） 2/3
タイプ パッチ型デバイス③ パッチ型デバイス④ パッチ型デバイス⑤ 着衣型デバイス① 着衣型デバイス② 指輪型デバイス開発・販売企（国）
PMD Solutions（英国）
G Medical Innovations（ｲｽﾗｴﾙ）
㈱イメージワン（日本）
Skiin（カナダ）
東レメディカル㈱（日本）
Oura（フィンランド）
機器名称 RespiraSense VSMS ECG Patch デュランタ Smart Clothes hitoe Oura Ring概要 •一般病棟の
COVID-19患者に使用
•呼吸データがリアルタイムで医療スタッフに提供され、患者の容態悪化を早期に把握できる
• 病院でCOVID-19の治療を受けている患者に対して、心電図のQT間隔を遠隔でモニタリング
• バッテリー駆動で7日間以上持続できるワイヤレス心電計
• ネットで心電図をみることができ患者、医療者が状態を共有
• Vitalook（在宅患者特化生体信号モニタリングシステム）構成デバイス
• 継続的なバイタルサインのモニタリングが可能
• 病院を訪れることなく、ストレス、睡眠の質等を計測することができる
• 着衣型心電計• リード線を専用ウェアに取り付けておくことで測定準備の手間低減・着脱感向上（着圧調整機能あり、ポリエステルナノファイバーによる快適性確保）
• 心拍数や体温の追跡が可能
• COVID-19の初期段階の人々を特定できる可能性を秘めている
ステータス 上市済(非医療機器)
COVID-19対策としてFDAの「緊急使用権限」取得
上市済(医療機器認証取得)
FDA申請前相談 クラスII医療機器承認取得済み（長時間心電図記録器）
（不明）
主な測定値
呼吸数（呼吸数の変動で容態悪化を予測）
心電図のQT間隔 心電図（ECG） 体動、表面体温、心電図（ECG）
心電図 静時の心拍数、心拍数の変動、睡眠時の呼吸数
出典 PMD Solutions HP G Medical Innovations 「Professional User Guide(2020.5)」
https://www.fujikin.co.jp/en/lifescience/pdf/duranta.pdf Skiin HP 東レメディカル HP Oura HP
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４．通信機能付きウェアラブルデバイスに関する国内外の研究動向（10月26日時点） 3/3タイプ 非接触バイタルセンサー 装着型デバイス① 装着型デバイス② 装着型デバイス③
開発・販売企（国）
㈱システムジャパン（日本）
㈱エー・アンド・ディ（日本）
㈱エー・アンド・ディ（日本）
㈱エー・アンド・ディ（日本）
機器名称 レガーメ パルスオキシメータTM1121 電子体温計UT201 デジタル血圧計UA-651
概要 • 非接触で呼吸、脈拍、体の動きを検知できるバイタルセンサー
• ナースコールシステムと連動し、ナースコールへの通知、ハンドセットへの通知、スマートフォンへの通知等が可能
• 小型・軽量のSpO2センサ（ポケットサイズ・Bluetooth通信機能）
• Vitalook構成デバイス
• Bluetooth通信により、スマートフォン・タブレットに計測結果を自動的に送信
• Vitalook構成デバイス
• Bluetooth通信により、スマートフォン・タブレットに計測結果を自動的に送信
• Vitalook構成デバイス
ステータス 上市済(介護保険適用製品) 特定保守管理医療機器
主な測定値 呼吸、脈拍、体の動き SpO2 体温 血圧出典 システムジャパンHP エー・アンド・ディ HP エー・アンド・ディ HP エー・アンド・ディ HP
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（参考１）各リサーチクエッションの狙い
リサーチクエッション 具体的な成果例 政策への反映例
対策の効果等の分析 ・「３密対策」「休業要請・営業時間制限」「行動自粛」「越境移動」「接触確認アプリと隔離」が感染者数等に与える影響の分析
・「次なる感染拡大」のリスクへの備え
重症化を防ぐ医療体制の考察
・「歓楽街における重点的検査」等の感染者数等への影響の分析・複数の検査手法を数理モデルに組み込み、その最適化を計算することで、検査の効率化や信頼性の向上など。
・「次なる感染拡大」時の検査戦略の適正化・保健所の負担の軽減等、医療リソースの適切な配分
飛沫拡散等のシミュレーション ・飲み会等における適切な隣との距離・位置関係の算出。・公共交通機関での適切な換気の手法、頻度の算出。
・業種別ガイドラインへの反映・イベント制限の緩和等の検討におけるエビデンス
ICTによる感染予防 ・CO2濃度の測定結果の基づく閉空間での適切な換気の手法、頻度の算出。・ICT機器によるバイタル情報のモニタリング。・映像解析AIによるマスク着用者の検知、３密または施設の空き状況の検知と提供。
・業種別ガイドラインへの反映・患者へのケアの在り方の改善・市民の行動変容の促進
感染早期検知 ・CT画像データをAIで分析することによるCOVID-19症例の早期発見や、重症化予防のためのアルゴリズムの作成。・医療機関における感染及び重症化の検知技術の向上。
・新技術の医療現場への導入促進
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2020年11月 2020年12月(海外ウェビナー(P)) 2021年１月AI アドバイザリーボード 11月中 第４回 12月中 第５回 最終報告提出
議論及び報告内容 • 実データを踏まえたマルチエージェントモデルによる感染拡大シミュレーションと精緻化
• 実データを踏まえたマルチエージェントモデルによる感染拡大シミュレーションと精緻化
• 実データを踏まえたSIRモデルの進化系シミュレーションの精緻化
• 実データを踏まえたSIRモデルの進化系シミュレーションの精緻化
• 実データと感染拡大モデルを踏まえた医療および検査リソースの最適化シミュレーション
• 実データと感染拡大モデルを踏まえた医療および検査リソースの最適化シミュレーション
• 飛沫シミュレーション（4）野外、航空機、カラオケ、居酒屋、タクシー（※報告の時期については変更の可能性あり）
• レーザー等による飛沫可視化と分析を通じた飛沫シミュレーションのキャリブレーション
• 飛沫シミュレーション（5）市中バス、新幹線、山手線、ショッピングモール
• レーザー等による飛沫可視化と分析を通じた飛沫シミュレーションのキャリブレーション
• マスク着用状況把握のための AI 実証開始• ウエアラブル機器を活用した重症化予測AI実証• CTを活用した早期診断AIの実証
• マスク着用状況把握のための AI 実証開始• ウエアラブル機器を活用した重症化予測AI実証• CTを活用した早期診断AIの実証
（分科会で進捗報告）
（参考２）今後のスケジュール ※今後、国外研究者等を招いた海外ウェビナーと合同開催の可能性がある※本スケジュールは現時点の想定であり、研究の進捗に応じて変更の可能性がある
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歓楽街分析中間報告
①陽性者↑ ➡ 情報効果による行動変容、人出↓ ➡ 陽性者数↓
②官公庁等からのメッセージ ➡ マスク、３密回避、外出自粛（人出↓）➡ 陽性者数↓
③検査（市区の検査拡大、歓楽街での重点的検査） ➡
④営業時間短縮要請 ➡ 人出↓ ➡ 陽性者数↓
2
歓楽街分析の方針
短期的には陽性者↑中長期的には陽性者↓
まず、人出＋の減少（7/1-8/15の歓楽街）、市区の検査数（6/14-8/22） ／市区の人口、重点的検査数（6/14-8/22） ／店舗数と、陽性者数減少（7～8月）の関係の大まかな傾向をとらえ（寄与率試算）、
さらに、週単位での各項目の数値間のダイナミックな（時間軸を考慮した）関係性等を分析し、どのような対策がどのように効果を発揮したかを推定する。
+ 人出には、歓楽街にいた人の数、買い物等に出かけた人の数（活動）等の複数のデータ種別がある。
* 本資料における「重点的検査」は、４月以降各歓楽街で行われている、通常の症状がある者・濃厚接触者への検査とは別に、各歓楽街の従業員等に対象を絞った検査や、各歓楽街付近に検査場を設置して行う検査（スポット検査）を指すものとする。
3
【各変数の説明】陽性者数の減少率： （7-8月の週あたり最大陽性者数ー7-8月の週あたり最小陽性者数）/ 7-8月の週あたり最大陽性者数検査数/人口： 期間内の市区単位の検査数 / 市区の人口重点的検査数/風営法店舗数：期間内の重点的検査数 / 対象エリア内の風営法上の届出店舗数7/1-8/15の人出減少率：（7/1-8/15の最大人出ー7/1-8/15の最小人出）/ 7/1-8/15の最大人出
（後方7日間平均。人出はAgoop社提供）
陽性者数の減少率＝k0 + k1×検査数/人口 ＋ k2×重点的検査数/風営法店舗数 ＋ k3×人出減少率 ＋ ε
（注1）k0（定数項）は、すべての変数の値がゼロだったときの陽性者数の減少率を表す。市区の検査、重点的検査を実施せず、人出変化がなかった場合の陽性者数の変化率。k0は、マスク着用、手洗い・消毒等の行動変容や、新型コロナ特有の小さな地域における自然減といった要素を表しているのではないか。
（注2）ε は誤差項（計算値と実測値の差）。
寄与率試算（分析モデルのパターン）
以下のモデルで試算
陽性者数の減少率＝k0 + k1×検査数/人口 ＋ k2×重点的検査数/風営法届出店舗数 ＋ k3×7/1-8/15の人出減少率 ＋ ε
1.9% 40.9% 57.3%（寄与率）
寄与率試算結果
4
0.00 0.01 0.00 0.01 0.01 0.04
0.18
0.04
0.17
0.01
0.07
0.09 0.34 0.14
0.19
0.29
0.29
0.29
0.29
0.29
0.44
0.70 0.74
0.44 0.45 0.41
0.57
0.68
0.60
0.51
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
すすきの 歌舞伎町 栄 ミナミ 中洲
週あ
たり陽
性者
数の
減少
率
重回帰式による計算値と実測値
検査数／人口 重点検査数/風営法店舗数 7/1-8/15の人出減少率 定数項 実際の値 計算値
図１ 全国の新規感染者数とGoogle Mobility（小売・娯楽）
（備考）（図１）は厚生労働省ホームページの新型コロナウイルス陽性者数のデータ及び「Google「COVID－19：コミュニティモビリティレポート」」による。感染者数は10万人あたり新規感染者数。グーグルモビリティはベースライン比、％。なお、ベースラインは2020年１月３日～２月６日の５週間における該当曜日の中央値。対象は、小売・娯楽（レストラン、カフェ、ショッピングセンター、テーマパーク、博物館、図書館、映画館 など）により作成。（図２）は磯谷（2020）による。なお、グレンジャーの因果性検定とは、二つのデータ（ＡとＢ）の間において、Ａを用いてＢを予測する場合の精度が向上するかどうか、という検定。精度が向上する場合に因果性があることになり、向上しない場合、因果性がないことになる。
第２期：６月１～９月1日 グレンジャーの因果性
外出率変化 ⇒ 感染者数変化 ×
感染者数変化 ⇒ 外出率変化 ×
第１期：２月15～５月31日 グレンジャーの因果性
外出率変化 ⇒ 感染者数変化 ×
感染者数変化↑ ⇒ 外出率変化↓ ○（因果関係あり）
図２ 新規感染者数とGoogle Mobility（小売・娯楽）との関係
【参考】小売・娯楽での人出と感染者数との関係外出率を示すGoogle mobility index（小売・娯楽施設）の変化と新規感染者数の変化の間に、統計的な因果関係があるかどうか検定。有意な関係を確認できたのは、第１期の「新規感染者数変化」⇒「外出率変化」だけ。第２期では、両者の間に因果性は見いだせない。
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
1
2 3 4 5 6 7 8 9
15 （日）（月）
（人口10万対、人） 全国の新規感染者数
-60
-40
-20
0
20
40
1
2 3 4 5 6 7 8 9
15 （日）（月）
（ベースライン比）Google Mobility（小売・娯楽）
2020年
2020年
5
週単位での効果分析すすきの／札幌市
週10000人
当たり検査数（195.9万人）
風営法届出店舗数1000店当たり重点検査数
（5841店）人出 陽性者数 政策対応
6/14～ 5.63 0.00 434470 27
6/21～ 3.51 0.00 472237 7
6/28～ 4.48 0.00 465218 24
7/5～ 4.20 0.00 494374 8 ・西村大臣と全国知事会幹部との会談（7/9）・「新型コロナウイルス注意報」（7/10～8/31）
7/12～ 5.46 0.00 482743 41 ・第２回分科会（7/16）（「今後実施すべき対策」を決定、特措法24条９項に基づく対策をとるよう都道府県知事に要請）
7/19～ 5.98 21.57 489941 41 ・すすきの地区に臨時ＰＣＲ検査センターを設置（7/23）
7/26～ 9.51 87.13 454435 40 ・すすきの地区の接待を伴う飲食店等の従業員に対する集団検査の開始（7/30）・感染拡大地域への往来については慎重な判断を要請(24条９項に基づかない独自の要請)（7/31）
8/2～ 12.21 87.13 455463 70
8/9～ 8.86 42.78 450786 64
8/16～ 8.42 24.45 457891 43
8/23～ 9.77 29.96 491388 39
8/30～ 10.50 43.02 468199 45
9/6～ 9.74 36.31 488652 43 6
・検査（市区、重点的）数、陽性者数は、増加の度合いを見ることが重要（何もしない状態がゼロ）であるため、6月14日から8月29日までの平均以上１偏差までを薄いピンク、１～２偏差をピンク、２～３偏差を赤く着色。平均以下は無色。・人出は増減を見ることが重要であるため、6月14日の週より10％以上低いものを薄い青、10％以上高いものを薄いピンクに着色。それ以外は無色。
歌舞伎町／新宿区 （注１）営業時間短縮要請期間は、8/3～9/15
週10000人
当たり検査数（34.8万人）
風営法届出店舗数1000店当たり重点検査数
（3964店）人出 陽性者数 政策対応
6/14～ 7.44 65.34 244625 90 ・意見交換(西村大臣、都知事、新宿区長、尾身先生)（6/14）
6/21～ 9.57 84.01 256910 79
6/28～ 15.52 136.23 238810 112
7/5～ 20.69 181.63 235126 286 ・意見交換(西村大臣、都知事、新宿区長、豊島区長等）（7/10）
7/12～ 29.91 262.61 230548 321
・第２回分科会（7/16）（「今後実施すべき対策」を決定、特措法24条９項に基づく対策をとるよう都道府県知事に要請）・都が特措法24条９項に基づき、事業者にガイドライン遵守を、利用者にガイドライン非遵守店の利用自粛を要請・１都３県知事とのテレビ会議。「共同メッセージ」発表（7/17）
7/19～ 20.69 181.63 229307 293
・「繁華街新型コロナウイルス感染拡大防止キャンペーン」を実施、約300店舗に感染防止策の徹底を依頼（7/20-21）・都が「都民へのメッセージ」を発出し、不要不急の外出自粛を要請（7/22）・風営法に基づく立入検査に合わせて、感染防止策に関する情報提供を実施(新宿・池袋)（7/24）
7/26～ 28.25 247.98 234331 220 ・都が感染拡大特別警報発出（7/30）
8/2～ 13.05 114.53 233384 179
8/9～ 9.34 81.99 239922 206
8/16～ 8.71 76.44 237641 128
8/23～ 8.22 72.15 263302 96 ・(23区内のみ)営業時間短縮要請延長（8/27）
8/30～ 8.56 75.18 273004 72
9/6～ 6.35 55.75 275503 63 7
週単位での効果分析
栄／名古屋市 （注１）営業時間短縮要請期間は、8/5～8/24
週10000人
当たり検査数（230.2万人）
風営法届出店舗数1000店当たり重点検査数
（2379店）人出 陽性者数 政策対応
6/14～ 0.83 0.00 342001 6
6/21～ 0.79 0.00 362180 0
6/28～ 0.64 0.00 352093 1
7/5～ 0.82 0.00 367224 5 ・西村大臣と全国知事会幹部との会談（7/9）
7/12～ 1.79 0.00 380028 53 ・ＰＣＲ検査受診勧奨（7/12）・第２回分科会（7/16）（「今後実施すべき対策」を決定、特措法24条９項に基づく対策をとるよう都道府県知事に要請）
7/19～ 3.50 48.34 308078 230 ・中区独自のＰＣＲ検査センター開設（7/20～9/30）
7/26～ 6.72 102.56 261258 561 ・特措法24条９項に基づく要請（7/29）
8/2～ 9.70 97.10 218828 575 ・特措法24条９項に基づく休業・営業時間短縮要請(8/5～8/24)・「愛知県緊急事態宣言」の発出(8/6～8/24)
8/9～ 1.35 51.70 172438 311
8/16～ 11.56 26.48 206373 257 ・西村大臣と大村知事とのテレビ会議（8/20）
8/23～ 13.30 39.09 267092 151
8/30～ 12.95 13.87 267578 100
9/6～ 9.97 38.25 280673 94 8
週単位での効果分析
週10000人
当たり検査数（273.0万人）
風営法届出店舗数1000店当たり重点検査数
（3906店）人出 陽性者数 政策対応
6/14～ 1.47 0.00 380003 17
6/21～ 1.83 0.00 404034 7
6/28～ 2.92 0.00 411250 31
7/5～ 4.89 0.00 405449 66 ・西村大臣と全国知事会幹部との会談（7/9）
7/12～ 6.06 46.59 392973 121
・イエローステージを宣言（7/12）・西村大臣と吉村府知事との会談（7/15）・ミナミに臨時ＰＣＲ検査場を設置（7/16）・第２回分科会（7/16）（「今後実施すべき対策」を決定、特措法24条９項に基づく対策をとるよう都道府県知事に要請）・ミナミの接待を伴う飲食店９店舗に対し、大阪府警が風営法に基づく立入検査を実施、併せて感染防止策についても情報提供を実施（7/17）
7/19～ 9.18 151.56 408561 329
7/26～ 16.09 245.78 358820 644 ・イエローステージ１を宣言（7/28）・イエローステージ２を宣言。営業時間短縮要請（8/6～8/20）等（7/31）
8/2～ 18.67 299.28 338696 738 ・ミナミで感染防止宣言ステッカー未貼付の25店舗を個別訪問し、普及啓発活動を実施（8/5）
8/9～ 19.23 301.33 323568 641
8/16～ 20.38 271.38 332087 627
8/23～ 15.99 154.38 350915 412
8/30～ 13.50 120.33 360398 308 ・イエローステージ１を宣言（8/31）
9/6～ 13.07 96.26 373350 278
（注１）営業時間短縮要請期間は、8/6～8/20ミナミ／大阪市
9
週単位での効果分析
10
週10000人
当たり検査数（155.4万人）
風営法届出店舗数1000店当たり重点検査数
（4343店）人出 陽性者数 政策対応
6/14～ 5.25 2.30 203942 4 ・集団検査呼び掛け（6/24～6/30。実施は7/17まで）
6/21～ 5.96 17.96 218089 3
6/28～ 7.87 69.54 218246 10
7/5～ 8.48 8.75 219916 26 ・西村大臣と全国知事会幹部との会談
7/12～ 10.29 5.07 229142 57 ・第２回分科会（7/16）（「今後実施すべき対策」を決定、特措法24条９項に基づく対策をとるよう都道府県知事に要請）
7/19～ 15.23 0.00 209241 241
7/26～ 29.30 0.00 202392 430 ・立入検査（7/28）
8/2～ 36.54 0.00 196949 506 ・特措法24条9項に基づく要請（8/5）・特措法第24条第9項に基づく要請（飲食店の滞在時間短縮等の要請期間 8/8～8/21）
8/9～ 29.33 0.00 159857 357
8/16～ 27.38 0.00 202746 342
8/23～ 27.46 0.00 215343 278
8/30～ 29.95 0.00 204725 192
9/6～ 27.43 0.00 207138 105
（注１）飲食店の滞在時間短縮等の要請期間は、8/8～8/21中洲／福岡市
週単位での効果分析
今回わかってきたことと今後の方針
【今回分かってきたこと】（１）例えば、名古屋・栄、福岡・中洲は営業時間制限等が奏功し、人出を減少させ、
感染を減らすことができたのではないか。新宿・歌舞伎町は人出はあまり減ってはいないが、重点的PCR検査を十分に行う
ことによって、感染を減らすことができたのではないか。
（２）買い物・娯楽等の外出と感染者数とは基本的に関係なく、３密回避などを適切に行えば、リスクは低いのではないか。
２～５月に感染者数が増えたら外出が減ったという相関が認められた。
【今後の分析】週単位での感染者数、検査数、人出の関係の分析により、どのような対策がどのように
効果を発揮したのか推定
11
参考資料：各都市（五大歓楽街）のデータ
* 本資料における「重点検査」は、４月以降各歓楽街で行われている、通常の症状がある者・濃厚接触者への検査とは別に、各歓楽街の従業員等に対象を絞った検査や、各歓楽街付近に検査場を設置して行う検査（スポット検査）を指すものとする。
12
0
5
10
15
20
25
30
0
5
10
15
20
25
6/14 6/21 6/28 7/5 7/12 7/19 7/26 8/2 8/9 8/16 8/23 8/30 9/6 9/13
検査
数（
週）
[単位
：10
0件]
,陽
性者
数
人出
の対
６月
14日
変化
率[単
位：
%]
札幌市（すすきの）
重点検査数（週）[単位：100件] 市区の検査数（週）[単位：100件]歓楽街の人出（21時、6月14日比）[%]（左軸） 陽性者数後方７日間平均
各都市の陽性者数、検査数及び重点検査数、人出の関係
※ 営業時間短縮要請なし
13
各都市の陽性者数、検査数及び重点検査数、人出の関係
0
20
40
60
80
100
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0
5
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30
35
6/14 6/21 6/28 7/5 7/12 7/19 7/26 8/2 8/9 8/16 8/23 8/30 9/6 9/13
検査
数（
週）
[単位
：10
件]
,陽
性者
数
人出
の対
６月
14日
変化
率[単
位：
%]
新宿区（歌舞伎町）
重点検査数（週）[単位：10件] 市区の検査数（週）[単位：10件]歓楽街の人出（21時、6月14日比）[%]（左軸） 陽性者数後方７日間平均
営業時間短縮要請期間8/3 - 9/15
14
0
50
100
150
200
250
300
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-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
検査
数（
週）
[単位
：10
件]
人出
の対
６月
14日
変化
率[単
位：
%]
名古屋市（栄）
重点検査数（週）[単位：10件] 市区の検査数（週）[単位：10件]歓楽街の人出（21時、6月14日比）[%]（左軸） 陽性者数後方７日間平均
各都市の陽性者数、検査数及び重点検査数、人出の関係
営業時間短縮要請期間8/5 - 8/24 100
80
20
60
40 陽性
者数
15
0
100
200
300
400
500
600
-15
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20
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検査
数（
週）
[単位
：10
件]
人出
の対
６月
14日
変化
率[単
位：
%]
大阪市（ミナミ）
重点検査数（週）[単位：10件] 市区の検査数（週）[単位：10件]歓楽街の人出（21時、6月14日比）[%]（左軸） 陽性者数後方７日間平均
各都市の陽性者数、検査数及び重点検査数、人出の関係
営業時間短縮要請期間8/6 – 8/20
100
80
20
60
40 陽性
者数
16
0
100
200
300
400
500
600
-25
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
検査
数（
週）
[単位
：10
件]
人出
の対
６月
14日
変化
率[単
位：
%]
福岡市（中州）
重点検査数（週）[単位：10件] 市区の検査数（週）[単位：10件]歓楽街の人出（21時、6月14日比）[%]（左軸） 陽性者数後方７日間平均
各都市の陽性者数、検査数及び重点検査数、人出の関係
飲食店の滞在時間短縮等の要請期間8/8 – 8/21
100
80
20
60
40 陽性
者数
17
クラスター感染と市中感染
自治医科大学 学長
永 井 良 三
1
https://www.jsph.jp/covid/files/gainen.pdf
押谷仁教授資料
原因結果
社会経済活動と感染制御の両立にはクラスタ―以外の感染者を抑える必要がある
3
小規模感染を考慮したモデルを構築すべき
6
https://www.covid19-jma-medical-expert-meeting.jp/topic/32432020年8月5日
日本医師会COVID-19有識者会議提言の要点
１ PCR検査キャパシティの拡大２ 受診前に検査を受けられる体制３ 社会経済活動上、必要な市民に対する公的な「コロナ検診」４ 「コロナ検診」陽性者は行政検査へ５ 偽陽性対策は、再検査、PCRと抗原検査の組み合わせ６ 検査の精度管理（とくに抗原検査）
7
8
クラスタ―感染対策
データ駆動型対策
１ これまでのデータを情報科学者と活用し、市中感染の実態を考慮した感染状況シミュレーションが必要
２ 2次感染の新たな大規模実態調査が必要３ 検査体制を拡充し、社会経済活動上、感染制御が
必要な無症候者への「コロナ検診」を拡大すべき
提案
