Message from the new model – 1) Flexible and Strong SWTC; 2) Additional vaccination availability; 3) Choose connections

■①下田市にて行っているStay with Your Community施策（以下、SWYC）の視察報告
　■下田市は伊豆半島の最南端にあり、若者の往来が多い観光地である。
　■SWYCは、往来者に知らない人と何人会ったかを記録するカードを配り、知っている人の人数を超えないように注意喚起する取り組みであり、ベストプラクティスとして共有できるモデルと考えられる。
　■7/22から市全体を巻き込み始まったこの取り組みは、クラスターの低減や一日あたりの感染者数の低減として効果が顕れている。

■②モデルの改善と3回目のワクチン接種の効用検証
　■ワクチン接種により免疫をつけた方と自然感染により免疫をつけた方では、その後の状態遷移の様相が異なる。
　■また、ワクチン接種をした方とワクチン接種をしていない方では、その後感染した際の重症化率が異なる。
　■これらを考慮するため、感染しうる状態、免疫をつけた状態双方についてワクチン接種の接種有無による状態遷移の様相の違いをふまえたモデルへと改良を行った。
　■このモデル改良を行うことで、今後論点となりうる3回目のワクチン接種の効用についても精緻な分析が可能となる。
　■本資料ではその分析結果（速報版）を報告するが、2回セットの接種のみでは感染収束には至らず（特に重症者数の抑制につながらない）、感染収束には免疫が減った際の3回目の追加接種を可能とすることが必要であると考えられ、この体制・制度の構築が急務であると考えられる。

■③Multilayer-MultiAgentモデルの途中結果
　■目下構築中の本モデルでは人々の生活コンテキスト（家族、職場、学校等）に沿った分析であり、様々な施策検討に資するモデルと位置づける。
　■本資料では、速報版として、各コンテキストで接触頻度を減らす効用を確認した結果を報告する。
　■学校での接触頻度減少はあまり効果がないものの、職場に行く、旅行に行く、ご近所付き合いをするといったケースにおける接触頻度をへらすことは感染者数減少に効果が高いことがわかってきた。（※なお、学校の接触頻度低減効果は今後精査する）

2.下田モデルカードによる健康管理と行動確認をしましょう！
朝夕の検温、息苦しさ等の基本的な健康管理と、行動確認(コミュニティチェック)をしましょう。

コミュニティチェックとは
👉いつもの生活エリアの外の人と接触(普段会わない人とマスクを外した会食等)を3m以内の距離で5分以上した場合、その日の人数をカードに記入してください。
*生活エリア外の人との接触はできるだけ限り少なくするよう心掛けてください。

こんな時は・・・

※矢印は初期状態（N）および楕円状態の間の遷移と感染による重症化（死亡含む）のみとした

凡例 S:Susceptible（未免疫：感染可能状態）
E:Exposed（感染し潜伏期間中）
I: Infectious（発症者）
R:Recovered（免疫獲得者）
U: ワクチン接種により免疫が十分な状態
Xu：ワクチンを接種済みの「Ｘ」の状態

※ワクチン接種ペースの試算（内閣官房コロナ室）を参考に（そのまま用いてはいない）して前回を補正
※実数値よりもif … then … の定性シナリオが論点
※前回のシミュレーションは、SとSuを区別しなかったため量がある限り一人に何度でも接種できる前提だった。したがって、概形は次ページに近い

ワクチン、三回めの接種が可能ならどうなるか
・・・（次ページ）

・進捗状況
・現時点での計算パラメタおよび計算結果のご報告

・データ
　✔️関西大学村田教授の人工合成データ(世帯、年齢、性別、職業、緯度経度等の情報を利用可能)を使用

・感染伝搬モデル
　✔️一般的なマルチエージェントベースのSEIRSモデルを採用

・レイヤーごとのエッジの結合関係の調整(間引き)が可能なモデル
　✔️つながっているエッジのすべてではなく、間引きを行うことが可能
　✔️間引き率はレイヤー単位で調整可能
　✔️これは、緊急事態宣言や学校閉鎖、企業へのテレワーク率目標の指導等を意識したもの

・ワクチン
　✔️ノード単位で確率的に接種有無を決定する
　✔️接種によりSの状態のノードのEへの遷移確率を▲X%低下させるといったルール設定が可能
　✔️村田先生の年齢情報や緯度経度情報を用いて優先度をつけて投与するといった拡張も想定

通常のSEIRS

ワクチン加味のSEIRS

[[計算前提]]
・5,000世帯、乱数シード1、
・[W-m0関係]家族:全結合、職場: W=3, m0=1, 学校: W=4, m0=2、ご近所: W=4, m0=2、旅行イベント: ランダムに2人と
・[ワクチン効果] 1回目:▲30%、2回目: ▲95%、2回目確率: 20%、ワクチン日次1%ペース

[[計算前提]]
・5,000世帯、乱数シード1、
・[W-m0関係]家族:全結合、職場: W=3, m0=1, 学校: W=4, m0=2、ご近所: W=4, m0=2、旅行イベント: ランダムに2人と
・[ワクチン効果] 1回目:▲30%、2回目: ▲95%、2回目確率: 20%、ワクチン日次1%ペース

[[計算前提]]
・5,000世帯、乱数シード1、
・[W-m0関係]家族:全結合、職場: W=3, m0=1, 学校: W=4, m0=2、ご近所: W=4, m0=2、旅行イベント: ランダムに2人と
・[ワクチン効果] 1回目:▲30%、2回目: ▲95%、2回目確率: 20%、ワクチン日次1%ペース

[[計算前提]]
・5,000世帯、乱数シード1、
・[W-m0関係]家族:全結合、職場: W=3, m0=1, 学校: W=4, m0=2、ご近所: W=4, m0=2、旅行イベント: ランダムに2人と
・[ワクチン効果] 1回目:▲30%、2回目: ▲95%、2回目確率: 20%、ワクチン日次1%ペース