モデル（Ｂ）マルチレイヤーマルチSEIRエージェント
※1. v1_det = min(v1, v1 - 1回目ワクチン接種後経過週数 * v_det_rate / v_det_term)
※2. v2_det = min(v2, v2 - 2回目ワクチン接種後経過週数 * v_det_rate / v_det_term)
モデル（Ｂ）マルチレイヤーマルチSEIRエージェント：設定
・データ
✔️関西大学村田教授の人工合成データ
✔️感染伝搬モデル
・マルチエージェントベースのワクチン効果考慮後のSEIRSモデルを採用
✔️Iの状態を軽症と重症、さらに重症から死亡への推移を考慮
✔️各々のレイヤーをそれぞれ半分に間引いたケースで計算を実施
・ワクチン
✔️接種によりS/V/V1のノードのEへの遷移確率を▲X%低下
✔️ワクチン効果は段階的に減衰
モデルBの結果：新規感染者数
いずれのシナリオでも、ワクチン効果の減衰が顕著となる年明け以降再び感染者は拡大基調となることが予想される
レイヤー別でみると、家族・学校・職場は間引き効果が小さく、エッジ数対比でランダム移動の間引き効果が大きい
[[計算前提]]
・10,000世帯(約1万エージェント)、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
モデルBの結果：重症感染者数
ワクチンによる感染予防および重症化予防大シナリオにおいては、人流の間引きを行わなくても重症患者数は低位安定が予想されるが、予防効果の小さいシナリオでは、全間引きあるいはランダムレイヤー間引き等が必要
[[計算前提]]
・10,000世帯(約1万エージェント)、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
モデルBの結果：死亡者数
重症患者数の項と同様の結果が観測される
[[計算前提]]
・10,000世帯(約1万エージェント)、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
まとめ
①ワクチン効果の減衰が顕著となる年明け以降再び感染者は拡大基調となることが予想される
レイヤー別でみると、家族・学校・職場は間引き効果が小さく、エッジ数対比でランダム移動の間引き効果が大きい
②ワクチンによる感染予防および重症化予防大シナリオにおいては、人流の間引きを行わなくても重症患者数は低位安定が予想されるが、予防効果の小さいシナリオでは、全間引きあるいはランダムレイヤー間引き等が必要
