モデル（Ｂ）の前提情報 （※重症化率低位シナリオの場合）
・東京都1,400万人を想定
・5,000世帯≒1万エージェントからなるマルチレイヤーネットワーク
・東京都の人口と合わせるため、1エージェントが1,400人分の重み
・データは国勢調査の人口構成をベースとしてリサンプリング・合成された関西大学村田教授の人工合成データを使用
・本データには、世帯構成、年齢、性別、職業、住所等の情報が含まれており、その情報を用いて「家族レイヤー」「学校レイヤー」「職場レイヤー」「ご近所コミュニティレイヤー」「ランダム(旅行・移動等)レイヤー」等のネットワークレイヤーを生成
・レイヤーごとに接触の頻度および範囲(何人と会うか)を設定でき、例えば経団連等を通じたテレワーク目標の効果の事前見積もり、文科省による学校閉鎖・リモート授業の効果の事前見積もり、旅行会食自粛要請等の効果の見積もりといった政策意思決定の参考情報として活用可能なモデルとなっている
・現在のモデルには組み込んでいないが、感染者数推移等に加え、出会い減少による経済効果の試算といったことにも拡張可能
モデル（Ｂ）マルチレイヤーの考え方
想定したレイヤーの特徴
・世帯： 世帯内で全結合し、他世帯とは完全に分離されたネットワーク
・職業： 同一職業の人々がW-m0関係を遵守しつながったネットワーク
・学校： 同一地域・同一学年の子供たちがW-m0関係を遵守しつつつながったネットワーク
・ご近所： 距離の近いエージェント同士がW-m0関係を遵守しつつつながったネットワーク
・ランダム： 特段のルールなくランダムにn人とつながるようルール化しつながったネットワーク
レイヤーを分ける理由
・人と人のつながり方のコンテクストによって、ネットワークの疎・密結合の関係性および接触の濃度・頻度が異なる
・コンテクストごとに取り付け・取り外しが可能で、また間引き・増幅することで、緊急事態宣言実施や景気浮揚政策の検討を行う材料として活用しやすい
・こういった事象をモデリングする上で、マルチレイヤー形状は非常に便利
モデル（Ｂ）マルチレイヤーマルチSEIRフロー
※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)
※3. v3_det = min(v3, v3 - 3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
✔️各々のレイヤーを独立に間引いたケースで計算を実施
✔️オミクロン株の平均潜伏期間を踏まえ1タイムスタンプ1日に変更
・ワクチン： 接種によりS/V1/V2/V3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
モデルを大幅に見直し、1タイプスタンプ1日に変更した。それに伴い各種パラメタを見直した。「接触範囲の広さ」および「会う頻度」によりピークのタイミングおよび高さは様々に異なった結果となる。まん延防止策が相応の行動自粛を促し、その状態を続ければ新規感染者はすでにピークアウトし収束に向かっている可能性もある。
Wが増えると、ピークが高く、かつ早くなる。
よって一度増えたWを抑えると、ピークは早まり、そしてその後低くなる。
モデルBの結果：新規感染者数(beta=0.4のみ/前項右下2*2セル拡大)
接触範囲を抑え、会う頻度も一定程度におさえれば、左上シナリオを除けばbeta0.4という強烈な感染力であっても3月中旬ごろまで日間5万人程度の水準を継続しつつ、徐々に収束に向かう見込み。右下の強力な自粛モードであれば、今がピークで収まっていく期待感もある。
モデルBの結果：累計感染者数
左上シナリオにおいては、ほぼ集団免疫状態で収束を迎える。
モデルBの結果：重症(中等症以上レベル)感染者数
重症化リスク小(デルタの10分の1)程度であれば、いずれのシナリオにおいても重症感染者数は最大でも数千人レベルに収まる見込み。他方リスク大の場合、シナリオによっては3月第一週頃をピークに数万人台となる恐れあり。
◆参考◆ 都市型の人間交流の分布におけるワクチン接種プランニングにも示唆
Appendix: MLNの各レイヤーの生成ロジック
・世帯
・職業
・学校
・距離
・ランダム
※データのサンプリングは、指定した世帯数をランダムサンプリングするので世帯数の指定は出来るがノード数の指定は出来ない
世帯
・概要
・世帯ごとにクリークを形成するレイヤー
・パラメータ
・なし
・生成ロジック
・同一のhousehold_idを全結合
職業
・概要
・industry_Wとindustry_m_0に基づき制約付きネットワークを形成するレイヤー
・パラメータ
・industry_W: 他人と繋がる上限数 (industry_W - industry_m_0だけ他人の手を受け入れる)
・industry_m_0: 自ら伸ばす手の本数
・生成ロジック (擬似コード)
学校
・概要
・児童がschool_Wとschool_m_0に基づき制約付きネットワークを形成するレイヤー
・パラメータ
・school_W: 他人と繋がる上限数 (school_W - school_m_0だけ他人の手を受け入れる)
・school_m_0: 自ら伸ばす手の本数
・生成ロジック (擬似コード)
距離
・概要
・distance_Wとdistance_m_0に基づき距離から制約付きネットワークを形成するレイヤー
・パラメータ
・distance_W: 他人と繋がる上限数 (distance_W - distance_m_0だけ他人の手を受け入れる)
・distance_m_0: 自ら伸ばす手の本数
・生成ロジック (擬似コード)
ランダム
・概要
・ランダムグラフから成るレイヤー
・パラメータ
・p: エッジを選択する確率
・生成ロジック
・n(n - 1) / 2 通りのエッジから確率 p で採用するエッジを決定しグラフを生成
