モデル
・東京都民の日常的な接触を再現
・人と人とが接触する場面
・個人の属性（年齢・性別・産業・職業・外食頻度）
・年齢に応じた感染確率と重症化率
Chiba, Asako. 2021. "The effectiveness of mobility control, shortening of restaurants' opening hours, and working from home on control of COVID-19 spread in Japan" Health & Place 70: 102622.
Chiba, Asako. 2021. “Modeling the effects of contact-tracing apps on the spread of the coronavirus disease: mechanisms, conditions, and efficiency" PLOS ONE (forthcoming).
参考 Kerr et al. (2020)
国勢調査から生成する東京都の人口
・仮想的な都民の人口データの概要
・地域：全国
・規模：72,771人
・属性：年齢、性別、職業、従事する産業、職場の規模、外食頻度
・国勢調査の匿名データ（約125万人）から、東京都民2.5万人を無作為に抽出し、世帯に関する回答から一人ひとりに対して家族を生成する。
・上記の操作によって若年層の複数人世帯が増えるため、年齢間の人口比率を元データと近づけるため、60歳以上の単身世帯を倍にする。
・各人に、実際の分布に従って、年齢・性別以外の属性を与える
以上の操作から、東京都の人口を模した仮想的な人口データを得る。
飲食店での接触
・外食頻度
・週に３回程度外食する人 25％
・月に２回程度外食する人 44％
・まったく外食しない人 31％
（株式会社野村総合研究所, 新型コロナウイルスが外食・娯楽・旅行関連消費に与えた影響と回復策）
接触を介した感染の拡大
・伝染は、未感染者が感染者と接触を持つと確率的に発生する
・感染者Aが未感染者Bにウイルスを移す確率の決定要因
1.二人が接触を持つ場における感染確率
2.Aの感染力（移しやすさ）
3.Bの感受性（移されやすさ）
・感染確率の高い場所で、たくさんの人と接触すると感染リスクが高まる
シミュレーションの概要
・有症者検査率3割（検査の感度7割）
・δ株（7日間の陽性者増加率5－6倍）
・ワクチン：2度の接種で感受性は非接種者の5％、重症化率は50％に
・希望者へのワクチン普及後、3か月間の感染動向を計算
・ワクチン普及率（2通り）×行動制限解除（4通り）
・ワクチン普及率：
①順当（高齢者の8割、若年者の6割）、
②接種率向上（高齢者の9割、若年者の8割）
・行動制限解除：
外出を7割、5割、3割減少、または制限なし
結果まとめ
・順当なワクチン普及率で人流を元通りにする場合、大幅な患者数や死者数の増加（感染爆発）が発生する
・ワクチン普及率がアップした場合には人流削減を緩めても感染爆発は発生しない
・中等症以上の患者数は、「ワクチン普及率が順当で人流抑制解除」のパターンを除いて3万人程度以下に収まるので、病床数で言えば現在の約1万床の3倍程度が必要になる
