Thread by @ARK_kandu

１．ニューズウィーク日本版 @Newsweek_JAPAN の最新号，６月９日号(２日火曜発売)，西浦博先生(北大院教授・数理疫学)の特別寄稿「『８割おじさん』の数理モデル」と，西浦先生×國井修先生(世界エイズ・結核・マラリア対策基金)対談目当てに買いました。

※ 火曜深夜にもツイートしました。

２．ニューズウィーク日本版６月９日号，西浦先生の寄稿，國井先生との対談，両記事とも秀逸で，フォロワーみなさまにはぜひ一読をお願いしたく思います。

本スレッドでは，両記事のさわりを紹介して簡単に感想を述べ，また，社会的に影響のある部分に関して少々注意喚起しようと思います。

３．両記事のを便宜上，下のように略します。
N1＝西浦博 @nishiurah 「『８割おじさん』の数理モデル」(ニューズウィーク日本版６月９日号 pp.18-23)
N2＝西浦博×國井修「対談　日本のコロナ対策は過剰だったのか」(同上 pp.24-26)

N2 はウェブで読めます。
newsweekjapan.jp/stories/world/…

４．まず，これ理解していないと以後が分からないので，西浦博先生(以後敬称略)執筆の N1 のさわりを紹介。

N1で論じられていることの前半部分は，日本における新型コロナウィルス感染症(COVID-19)のリスク評価に用いられた数理モデルの解説です(後半は集団免疫獲得条件，本スレッドでは略)。

５．N1で西浦が用いた数理モデルは，ヒトからヒトへ(今回は媒介生物なしで感染する)感染症が，例えば日本国内，東京都内などの集団でどのように感染者数が増減するかを記述したものです。例を用いて説明します。

６．例えば，ある集団である感染症を，１人が２人に感染させ，その２人が４人に感染させ，その４人が８人に，８人が16人に感染させ，というように広がっていきますと，２倍の人に感染を広げるわけですね。実際はこう単純なものではないのですが。

７．もし，この感染症にかかっていなくて免疫を持たず，感染する可能性がある人(これを，感受性がある人といいます)の集団において，その感染症を１人が，R(n)人に感染させるとします。全ての感染者において，R(n)人を合計して平均すれば，１人が平均何人に感染させるかが出ます。

８．ある集団で，その感染症に誰もかかってないとして，１人が平均何人に感染させるかの平均値を「基本再生者数」といい，「R0(アール・ノート)」と称します。その感染症において，どの程度感染者が増えるか，ということですね。１人→２人→４人→８人ならR0は「２」。

９．【基本再生産者数】
＝全員に感染可能性がある(＝全員に感受性がある)集団で，１人が次に何人に感染させるかの平均値。R0(アール・ノート)という。
《この稿続く》

10．《訂正気味に補足》１人→２人→４人→８人ならR0＝２と書きましたが，全員に感染可能性がある集団で，１人→２人→４人→８人→…，と感染者が２倍になっていくモデルなら，R0＝２(１人が平均２人に感染させている)，という意味です。

11．一方，感染者も回復者もいる，具体的なある集団(例えば日本国内，東京都内など)の中で，「１人あたりの感染者が生み出す２次感染者数の平均値」を「実効再生産数(効果的再生産数ともいう)」といいます。
R あるいは Rt と表現されます。

12．「１人あたりの感染者が生み出す２次感染者数の平均値」と厳密にはイコールではないですが，N1 p.20-21 では，おそらく解りやすさを重視して，実効再生産数を「ある時点における実際の再生産数」とも定義しています。

13．
【基本再生産数】(10で「基本再生産者数」とミスタイプしてました。多謝。)
＝全員に感染可能性がある(＝全員に感受性がある)集団で，１人が次に何人に感染させるかの平均値。

【実効再生産数】
＝ある時点における実際の再生産数

この２つ，よく出てきますので理解しとくと便利です。

14．N1 において西浦教授は「『何も流行対策を施さなければ』日本で約85万人が新型コロナウイルスで重症化し，その約半数(42万人)が死亡する」という試算の根拠を SIR(Susceptible Infectious Recovered) モデルと呼ばれる数理モデルを用いてシミュレートした，としています。

15．計算コードは，西浦教授によって GitHub 上にアップロードされています(BerkleyMadonna_May2020.txt)。

contactmodel/COVID19-Japan-Reff － GitHub
github.com/contactmodel/C…

16．長くなりましたが，ここまでが，理解しておかなければならない前提知識です。

さて，N1 において，西浦教授は「『何もしなければ』42万人が死亡する」とシミュレートした SIR モデル(pp.19-20)，また各変数の根拠，基本再生産数(R0)を2.5とした根拠につき詳しく述べています(pp.20-21)。

17．また，西浦教授 @nishiurah は「Ａ．『何もしなければ』42万人死亡，Ｂ．対策をすれば低く抑えられる可能性」のＡの「42万人死亡」が独り歩きしてしまい，Ｂの「対策で低く抑えられる可能性」を上手く伝えられなかった，と書いており，私は西浦教授の誠実さに強い感銘を受けました。

18．詳しくは，ニューズウィーク日本版 @Newsweek_JAPAN の６月９日号の当該寄稿記事を熟読願います。

個人的には，新型コロナウイルス感染症(COVID-19)に対する政策，その評価に関心がある人は必読の記事と思います。

以上が，N1(西浦博「『８割おじさん』の数理モデル」)について。

19．続いて，西浦博×國井修対談(N2)における，國井先生のツボを押さえた質問に対する，西浦教授の回答について。こちらはウェブで公開されていますので，そちらを参照のこと。

西浦博×國井修「対談　日本のコロナ対策は過剰だったのか」 － ニューズウィーク日本版
newsweekjapan.jp/stories/world/…

20．
國井：５月４日に緊急事態宣言を延長したことが解せないという声があるらしいが？
西浦：４日に先立つ評価として，接触をほぼ追える状態に至っていなかった。十分に減るまで待とうということだった(N2 pp.24-25)。
newsweekjapan.jp/stories/world/…

21．
國井：新規感染者数は減ったように見えるが，要検査者・陽性率・医療提供体制も逼迫状況があった。
西浦：感染者数がある程度下がってきても，自然に下がってそのままゼロになるという考えは理論的に支持されない。いつでも再流行が起こり得る状況にある。
newsweekjapan.jp/stories/world/…

22．
國井：基本再生産数を欧州並みの2.5にしているのはなぜか？　日本はもっと低いという見方もあるが？
西浦：東京で，瞬間風速で数日間，実効再生産数が2.6程度だった。接触削減下のでこの数字であるのだから，基本再生産数2.5が特に高いとは考えていない。
newsweekjapan.jp/stories/world/…

23．
編集部：悲観的な予測によって生じた経済的犠牲が大きすぎるとの批判もあるが？
西浦：行動変容には被害想定は不可欠なので，あの発表はしなければならなかったと思っている。ただ，対策をすれば数字は下げられる，という点をちゃんと伝えるべきだった。
newsweekjapan.jp/stories/world/…

24．個人的には，N1(寄稿記事)・N2(國井修対談での回答)を通じて，西浦博先生 @nishiurah は誠実に応答責任(responsibility)を果たされた，と思います。深い感銘を受けました。

ニューズウィーク日本版 @Newsweek_JAPAN の６月９日号記事のの一読を強くお勧めするゆえんです。

25．もとより，藤井聡・京大教授などによる，自粛・クラスター対策モデルへの強い批判があることは承知しています。

感染症対策と経済は必ずしもトレード・オフにはないでしょう。

批判者の批判の論点を踏まえ，より効果的，かつ経済へのダメージが少ない方法感染症対策が必要だと思います。

26．國井修先生おっしゃる通り「公衆衛生・医療の専門家だけでなく，ビジネス，経済などいろいろな人が集まって，議論と努力をすべき」だと思います。

全ての人が，新型コロナウイルス感染症と対峙・共存する社会のあり方を模索していかなければならないと思います。《この稿終わり》

27．《６月21日追記》
雑誌「ニューズウィーク日本版 2020年６月９日号」に載った，西浦博先生が執筆した記事，６月11日にウェブでも読めるようになったようです。

西浦博「『８割おじさん』の数理モデルとその根拠」 － ニューズウィーク日本版 @Newsweek_JAPAN
newsweekjapan.jp/stories/world/…