COVID-19 AI and Simulation Project

Cabinet Secretariat

Effect of declining vaccine efficacy

These will be replaced by English slides as soon as they are available.

Date: 2021.08.03
Researcher: Yukio Ohsawa
Organization: The University of Tokyo (School of Engineering)

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ワクチンの効果の経時的減衰について

Fig. 1: Plasmablast and antibody response to SARS-CoV-2 immunization. | Nature (10週間で半減程度）

ワクチンの効果の経時的減衰について

ワクチンの効果の経時的減衰について

uに反映：
一回目は２週間後に効力を開始し30%,
二回目は１週間後に効力を開始し94%,
その後は毎日1.6%ずつ（やや多めの見積もり）減衰

「なんとか接種維持」シナリオでは、東京だけで13万人/日まで上昇

「なんとか接種維持」シナリオでは、東京だけで13万人/日まで上昇

参考：「なんとか接種維持」シナリオ拡大図

「なんとか接種維持」シナリオ拡大図

「接種は維持、長期化に対応」シナリオ：後半で山を迎える地域のみ効果。既に起きている山は裾野も変わらない

後半で山を迎える地域のみ効果。既に起きている山は裾野も変わらない

「接種は最高レベルで維持」シナリオ：後半で山を迎える地域に強く効果。既に起きている山にも。

後半で山を迎える地域に強く効果。既に起きている山にも。

「一回目から60％（直前までは30%）の効力とし、接種量は元通りに」シナリオ ⇒ 効果は各県で元の60～80%程度に抑制

効果は各県で元の60～80%程度に抑制

「同じ時間配分（比率）で接種量を２倍に」シナリオ ⇒ 各県で4～5割まで抑制効果

各県で4～5割まで抑制効果

組み合わせシナリオ（１回目60％（直前まで30%）の効力、同じ時間配分比率で接種量を２倍に）⇒ 感染者数を元の 10%以下に抑制

感染者数を元の10%以下に抑制

話題② 本Gの本命：ネットワークモデルの多層化

●ネットワークモデルが求められる理由（みっつめだけ前回の復習）
　○Hc（分配の平等さ）最大化はpv(ワクチン接種速度)高速化まで応急処置として極めて有効
　○接種地域の平均R0最大化はpv低速では有効だがΔ株蔓延時は逆効果
　○地域を結合してシミュレーションすると誤差がたまる（その後、数理モデル専門家と理論的に検証）
●MultiLayer-MultiAgentモデルの基本思想とモデル概要
　○ネットワークのローカル性、ミクロマクロ相互作用における生活文脈を反映可能に
　○現時点での計算パラメタおよび計算結果例のご報告
　○今後のスケジュール
　○Appendix
　　■各レイヤーの次数分布
　　■MLNの各レイヤーの生成ロジック（別資料）

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