研究開発担当
筑波大学 倉橋節也
対応するリサーチクエッション
「第二波対策」として必要な「感染予測・対策の効果検証」（SIRモデルの代替となるモデルの確立）、「必要な医療リソース（病床・医療物資等）の需要予測と最適配置」
東京都を対象にし、飲食・イベント・テレワーク制限効果を個体ベース＆SEIRモデルで評価
■緊急事態宣言による感染抑制効果を個体ベースモデル＆SEIRモデルで評価
飲食・イベント・テレワーク効果（個体ベースモデル）
感染者数予測（機械学習＋SEIRモデル）
評価結果
- 飲食店営業制限、都内大規模イベント制限、テレワーク強化策を実施した時の実効再生産数の変化率を個体ベースモデルで推定 (A)。
- 都内中心街の流動人口影響効果を組み込んだSEIRモデルを構築し、機械学習を用いて、モデル最適化を実施(B)(誤差1.28人/日）。
- 1/6の実効再生産数を基準に、1/18以降の飲食店利用客数を25%・50%減、大規模イベント制限*最大5000人＆席数50%、テレワーク70%実施**の場合の2/7の予測を行った結果、飲食制限のみだと1100人/日(C1)、総合効果で860人/日(C2) まで減少。
*国立競技場など14会場を5000人規制、1000人規模以上の124会場を50%制限し、稼働率で積算
**40%実施を70%に強化した時の効果
→飲食店客数制限は50％減で効果が出るが、1ヶ月後の宣言解除には十分ではない。イベント制限・テレワークなどとの総合施策がやはり重要。