Estimated new positives for Omicron variant (Tokyo) #12

「LocationMind xPop」データは、NTTドコモが提供するアプリケーション(※)の利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。※ドコモ地図ナビサービス(地図アプリ・ご当地ガイド)等の一部のアプリ

自由度修正済決定係数
R2(adj) = 0.778 (-39)
R2(adj) = 0.769 (40-59)
R2(adj) = 0.774 (60-)

都内への流入人口・繁華街夜間滞留人口が、8/17からは0.5%ずつ減少すると仮定し、
3回目ワクチン接種速度を現状と同等した場合、感染者数は漸減する。

「LocationMind xPop」データは、NTTドコモが提供するアプリケーション(※)の利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。※ドコモ地図ナビサービス(地図アプリ・ご当地ガイド)等の一部のアプリ

自由度修正済決定係数
R2(adj) = 0.778 (-39)
R2(adj) = 0.769 (40-59)
R2(adj) = 0.774 (60-)

都内への流入人口・繁華街夜間滞留人口が、8/17からは一定と仮定し、
3回目ワクチン接種速度を現状と同等した場合、感染者数はリバウンドする。

「LocationMind xPop」データは、NTTドコモが提供するアプリケーション(※)の利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。※ドコモ地図ナビサービス(地図アプリ・ご当地ガイド)等の一部のアプリ

自由度修正済決定係数
R2(adj) = 0.778 (-39)
R2(adj) = 0.769 (40-59)
R2(adj) = 0.774 (60-)

都内への流入人口・繁華街夜間滞留人口が、8/17からは0.5%ずつ増加すると仮定し、
3回目ワクチン接種速度を現状と同等した場合、感染者数はリバウンドする。

都内への流入人口・繁華街夜間滞留人口が、8/17からは0.5%ずつ増加すると仮定し、
3回目ワクチン接種速度を現状と同等、7/1以降検疫回避100名/dとした場合。

都内への流入人口・繁華街夜間滞留人口が、8/17からは0.5%ずつ増加すると仮定し、
3回目ワクチン接種速度を現状と同等、7/1以降検疫回避300名/dとした場合。

1.SEIR数理モデルとAI最適化手法による感染モデル
　人口流動を考慮したSEIRモデルとAI技術（進化的最適化＋準ニュートン法）を用いて感染モデル推定の最適化を行うことで、0歳〜39歳、40歳〜59歳、 60歳以上の３つの年代内および年代間での感染推定を行った。県外からの陽性患者流入者数をモバイル空間統計データ(NTTドコモ)およびLocationMind xPop*1から推定してモデルに組み込み、逆シミュレーション法を用いてデータからモデルを学習させた．発症間隔は2.1日とした．

2.ワクチン効果と行動変容効果
　・ワクチン効果は，オミクロン株に対して、1回目57%，第2回65%、第3回70%の発症予防効果があるとした。
　・オミクロンの発症予防効果減衰率は，60%/6ヶ月とした．
　　UKHSA, COVID-19 vaccine surveillance report Week 24, 2022
　　国立感染研, 新型コロナワクチンの有効性を検討した症例対照研究の暫定報告(第三報),2022
　・実効再生産数・人口流動数の推移は実測値を使用。繁華街滞留人口（19時、21時）と都外からの流入人口から、感染者流入リスクを推定した。
　・ワクチン接種率は東京都の実測値から推定した。

3.東京近郊市街地エージェントベースモデル
　東京郊外の世帯構成に基づいて2つの街で構成された1,348人のエージェントで表現したモデルを構築し、ワクチン接種証明による職場、飲食店、イベント会場の制限を行い、各500回の試行から感染増減率Rtの変化率を測定した。飲食同伴者は、友達ネットワーク（友人数は冪則分布のゴルトン・ワトソンネットワーク）から、ランダムに選ばれるとした。