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緊急事態宣言の後では宣言前と比べ40%~50%の感染率が低下 ~状態空間SIRモデルで捉えたCOVID-19の感染者数変化~

国立大学法人千葉大学
 千葉大学大学院社会科学研究院 小林弦矢 准教授、菅澤翔之助特任研究員(東京大学空間情報科学研究センター 講師 兼任)、株式会社Nospareからなる研究グループ(千葉大学グローバルプロミネント研究基幹次世代研究インキュベータ 「小地域」)は、COVID-19流行下での日本政府の緊急事態宣言による行動変容の効果の推定と今後の感染の流行予測のため、統計モデルを用いて国内の感染症データを解析しました。  その結果、感染の流行を抑え込むには外出自粛などの施策の継続期間を保つことと特に終了後の感染率の水準を低く保つことが重要であると定量的に示されました。更に、緊急事態宣言の後では宣言前と比較して40%から50%の感染率が低下したと推定されました。本研究成果は学術誌「BioScience Trends」に2020年5月28日にオンライン公開されました。



研究の背景

 新型コロナウイルス感染症の対策のため、4月7日に日本政府は緊急事態宣言を発出しました。宣言の発出後に新規感染者の増加は落ち着きましたが、休業要請や外出自粛等により社会・経済は大きな打撃を受けました。第二波の発生が懸念されるなか、今後の対応を検討するためにも緊急事態宣言の前後での人々の行動変容の効果がどれほどのものであったのか、また宣言が解除されたあとに感染者数がどのように推移していくのかを予測しておくことが重要であると考えられます。


研究の方法

 本研究では、疫学でよく適用されるSusceptible-Infectious-Recovered(SIR)モデルとベータ分布とディリクレ分布からなる状態空間モデルを組み合わせた柔軟なモデル「状態空間SIRモデル」(詳説参照)を用い、ベイズ統計学の枠組みでマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて解析しました。
 解析には2020年3月1日から宣言発出2週間後の4月22日まで(以下、「期間1」)のデータを用い、その後さらに5月18日まで(以下、「期間2」)の感染状況のデータを用いて同予測モデルの検証を行いました。予測には、外出自粛等の介入施策が継続した日数(
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