開発中の予測システム
特徴：LSTMモデルに基づく人流・季節性を考慮した、１か月先までの一日当たりの新規感染者数/重症者数（1週間平均値）を直接予測
都道府県ごとではなく、データの規格化により見かけ上のデータ数を増やした。
年齢依存性は考慮していない（データなし）。
深層学習（LSTM)による予測結果：前回予測値との比較
(前回学習期間: 2021/08/10まで、今回 2021/08/22まで)
特徴：LSTMモデルに基づく人流・季節性を考慮した、１か月先までの一日当たりの新規感染者数/重症者数（1週間平均値）を直接予測
イスラエルTel Avivにおける新規感染者数推移
推定されるワクチンが有効な人口の割合（イスラエル全体）
Science誌のデータから概算(P2参照）。ワクチン１回のみの効果は考慮に入れていない。
Ｗ2, W3…は便宜的に定義
拡散期における人流の減少率と実効再生産数の関係
W2期間（従来株、ワクチンなし）とW5期間（デルタ株、ワクチンあり）で人流と実効再生産性の相関に大差なし。
ワクチンの効果をデルタ株の感染力が相殺している可能性
イスラエルTel Avivにおける新規入院者数推移
デルタ株出現後（2021/4/8にイスラエルでは初報告）後に、入院者数も増加。
死者数も同様に増加
東京、大阪における人口の減少率と実効再生産数の関係
東京
既存株(緑）：-30%程度
アルファ株：-40%弱
デルタ株（ワクチンの効果込み）：-40%強
大阪
既存株(緑）：-25%程度
アルファ株：-30%
デルタ株（ワクチンの効果込み）：-30%
TelAvivの結果から、推定されるワクチンが有効な人口の割合0.4-0.5で、デルタ株と既存株が同程度となる。
日本に当てはまると仮定した場合、9月中旬
