１．シミュレーションの対象と期間
東京都および大阪府：新規陽性者数、重症者数、死亡者数の変化。
期間：2022 年3 ⽉末まで
３．流行するウィルス：デルタ株のみ
現状での我が国における「（過去の）人流に対する実効再生産数」を学習しているため、個別の基本再生産数の設定は不要
４．ワクチンの効果と接種率
効果：上位ケース、中位ケース、下位ケースとした場合に、ワクチンの有効性を海外都市のデータに基づき補正し、利用。
接種率：現在の内閣官房資料に基づくものを基本とし、それ以外の場合にも拡張（但し、年齢構成については考慮していない）
５．気象条件
昨年の気象条件を仮定
予測モデル
１．変異株の影響を考慮して、日本の状況から新規感染者数を予測（ワクチン接種率の定義なし）
２．ワクチンの影響をより詳細に考慮するため、他国のデータを学習し、補正
Model (1)：ワクチンの影響は明示的に定義しない
・ネットワークの構築は以前のものと同様:
https://www.mdpi.com/1660-4601/18/15/7799
・入力値は、気象情報(最低/最高気温・平均湿度)、人流データ、平日/休日、緊急事態宣言の有無、現在までの新規感染者数に加えて、変異株のラベル(0: standard, 1: alpha, 2: delta)
・学習データは2020年8月1日～2021年8月29日（2020年1月～7月の感染者数が少ない初期を除外）
・気象情報、人流データの将来値は、昨年と同様と仮定
・学習データの対象都市は、東京・大阪・愛知
・2か月先まで予測（2021年10月31日まで）
予測モデル
Model (2)
・純粋なワクチンの影響のみを考慮できるよう、予測モデルを分離している
・ネットワークの入力値は、新規感染者数とワクチンの有効率
・学習データの対象都市は、テルアビブ、ロンドン、NY、ブリュッセル
検証のために、その組み合わせを実施。
・テストデータは、東京、大阪、愛知
・ワクチンの有効性を明示的に定義する必要がない。
・計算における平均的な場合を中位ケース（１回目65%、2回目75%）となるように学習。
・3回目の有効性は、２回目と同一と仮定（最悪の場合を仮定）
9月下旬に緊急事態宣言を解除した場合
東京都 新規陽性者数、重症者数
・人流は、緊急事態宣言解除より、線形に上昇。2022年3月末で現在より20％上昇を仮定
・ワクチンの有効率，接種人口割合を近似的に考慮
9月下旬に緊急事態宣言を解除した場合
・人流は、緊急事態宣言解除より、線形に上昇。2022年3月末で現在より20％上昇を仮定
・ワクチンの有効率，接種人口割合を近似的に考慮
9月下旬に緊急事態宣言を解除した場合
大阪府 新規陽性者数、重症者数
・人流は、緊急事態宣言解除より、線形に上昇。2022年3月末で現在より20％上昇を仮定
・ワクチンの有効率，接種人口割合を近似的に考慮
9月下旬に緊急事態宣言を解除した場合
・人流は、緊急事態宣言解除より、線形に上昇。2022年3月末で現在より20％上昇を仮定
・ワクチンの有効率，接種人口割合を近似的に考慮
緊急事態宣言解除のタイミング（東京）
・予測値の下限を推移
・７月、8月の急激な上昇は連休の行動によるもの（予測困難）、8月中旬からの減少は行動の抑制とワクチン効果
・500人以下程度、現状では９月末から10月中旬（より安全側の場合）が、今後の新規陽性者数を抑制する目安
人流を変化させた場合の予測値の変化（9月末）に緊急事態宣言を解除
東京都 新規陽性者数
上図：ばらつき幅の目安
下図：平均的な推移の結果のみ
分析結果のまとめ
１．第5波のピークは、特に、７月の連休（東京）およびお盆（東京、大阪）の行動のよるもの。その１週間程度後に、実効再生産数が上昇（8/24、8/31資料）。
２．ピーク後の陽性者数の減少は、ワクチンによる影響が大きい。イスラエルの事例解析より、現在の我が国の接種率では、ワクチン実効再生産数が約半分と推定（ 8/24資料） 。
３．デルタ株に対する我が国における実効再生産数は、海外よりも小さい。行動の大きな変化がなければ今後１を大幅に超えることは生じない推定結果。
４．東京、大阪においても１０月中旬以降、新規感染者数、重症者数がほぼ横ばい推移。１月上旬（正月後）、３月（卒業シーズン）にピークが見られる可能性。
５．ワクチン接種（３回目）については、効果の減少が見られるのであれば、年内に開始すると効果が高い可能性。但し、ワクチンの効果が十分モデル化できていない可能性。本アプローチは海外の結果を外挿しており、またそれが可能であるため、随時更新が望ましい。
６．シンガポールにおける接種証明の影響からは、ワクチン効果を除外できてきないものの、人流ー実効再生産数の関係には影響を与えていない可能性。更なる検討が必要。
