　予測のために使用する毎日の実測値は、入院治療などを要する人数、退院または療養解除となった人数、死亡者数の3種類。数理モデルは、感染症予測に用いられるSIRモデルをCOVID-19の特徴に合わせ、新たに拡張SIRモデルを構築した。これらに、天気予報で使用するアンサンブルカルマンフィルタというデータ同化手法を適用し、推定誤差を含めた幅を持った推定を実施した。

　このデータ同化により、1人の感染者が何人に感染させたかを示す実効再生産数を推定した。全国データを使った結果では、過去3回、東京都に出された緊急事態宣言に対応して、実効再生産数が減り、感染抑制効果が確認できた。また、緊急事態宣言の回数が増えるにつれて、効果が小さくなることも明らかとなった。

　次に、過去3回の緊急事態宣言期間中の抑制効果に対応した3種類の将来予測シナリオと、抑制効果がない場合の予測シナリオについて、今後の感染推移を予測した。

2021年9月12日までの全国データを用いた、2020年3月6日以降の日ごとの実効再生産数（信頼区間68％）（クリックで拡大）出典：名古屋大学

　さらに、この4つの予測シナリオに基づいて、拡張SIRモデルにより入院治療などを必要とする人数の推移も予測した。

2021年9月12日までの全国データを用いた、2020年3月6日以降の日ごとの全国で入院治療などを要する人数の推移（信頼区間68％）（クリックで拡大）出典：名古屋大学

　これまでの推定、将来予測データは、理化学研究所データ同化研究チームのCOVID-19感染予測サイトで公開している。研究チームは今後、拡張SIRモデルでは考慮されていないワクチン接種の効果や、地域間の人の往来効果、人流、気温などの要因を取り入れた数理モデルと実測データを結び付けるデータ同化により、状況に応じた効果的な感染抑制策の提案など、新型コロナウイルス感染症対策に役立てたいとしている。

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