Nakasone Peace Institute・Tokyo・

新型コロナウイルス政策における証拠に基づく政策決定：日本の政府・自治体の主要政策指標は正しい（EBPM）
政策判断に資するのか

・平和研研究レポート・
主任研究員 高橋義明

NPI Policy Paper
May 2020

公益財団法人

中曽根平和研究所

© Nakasone Peace Institute 2020
Nakasone Peace Institute
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Tokyo, Japan 〒105-0001
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HP:http//www.iips.org
本稿での考えや意見は著者個人のもので、所属する団体のものではありません。

-0-新型コロナウイルス政策における証拠に基づく政策決定（EBPM）：⽇本の政府・⾃治体の主要政策指標は正しい政策判断に資するのか（注）本稿は 2020 年 5 ⽉ 25 ⽇時点の情報に基づく。

（要旨）

⽇本の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡⼤において、これまで政府、⾃治体ともに様々な政策判断のための指標（KPI）を提⽰してきた。しかし、正しい政策判断には正しい指標の採⽤が不可⽋である。⽇本では政策⽬的に適した指標が選ばれているのだろうか。本稿では⽇本と海外の KPI を⽐較し、類似点と相違点を確認するとともに、KPIのうち、⼈との接触データ、新規陽性患者数、陽性率を中⼼に課題を検討した。
その結果、⽇本では政府、⾃治体は感染拡⼤状況、医療への負荷の２つの柱で指標を構成していることに特徴があった。ただし、出⼝戦略の中で合わせて次に来る感染爆発期に備えて検査体制の拡充などの基準をクリアしているかを含めているところは少なかった。⼀⽅、海外では多くの国が第２波の感染爆発に備えて病床や検査の処理能⼒を伸ばしておこうとして数値を掲げていた。指標については⽇本では感染経路不明の新規患者数（または率）、陽性率が重視されているが、海外では市中感染蔓延の兆候と捉えてむしろクラスターが複数発⽣する状況を指標に含めていた。また、スペインは OD（Origin and Destination：起点・終点）などの⼈流データや経済社会データなど特徴的な指標を含めていた。さらに感染拡⼤の状況把握や第２波などへの準備状況は⽇本の都道府県よりも狭い下位の市・郡別または県・⼤都市別といった地域区分でモニタリングをしているところが多かった。
それらの分析を踏まえて、以下を提⾔した。
１）今回の感染拡⼤において特別警戒地域となった都道府県でも町村分を中⼼に陽性患者
ゼロのところが多数あった。第２波以降の政策対応において都道府県全域での把握では広すぎる。海外と同様に⽇本でも保健所管轄管内別などで感染拡⼤状況、検査体制の充実度などのモニタリングに⼒を⼊れるべき。
２）景気指標では先⾏系列・⼀致系列・遅⾏系列がある。感染症対策においてもいち早く感染拡⼤を察知する先⾏系列か否かで整理し、⾜りない指標を追加することが求められる。⽇本で最も重視されている新規陽性患者数は感染から発表までタイムラグが⼤きい現状では遅⾏系列にすぎない。陽性率も検査体制のキャパシティに影響を受ける指標である。発熱などの先⾏系列の指標整備に注⼒すべき。
３）第 2 波以降では社会・経済指標も含めて⾃粛要請のマイナス⾯を捉えることも必要。
特に、社会⾯では COVID-19 で逆にストレスを抱える者、他の疾患・⾃殺で亡くなる
者、経済⾯では労働相談窓⼝への相談した失業のリスクが⾼くなっている者、解雇通告された者、倒産件数などを地域別で把握すべき。
キーワード：新型コロナウイルス感染症、主要政策指標、新規陽性患者数、陽性率

1

1. 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡⼤における KPI（主要政策指標）

⽇本の新型コロナウイルス感染症の感染拡⼤において、これまで様々な政策判断のための指標（KPI）を提⽰してきたのが厚⽣労働省・新型コロナウイルス感染症対策専⾨家会議（以下、「政府専⾨家会議」）である。また、新型インフルエンザ等対策特別措置法に基づく緊急事態宣⾔の指定・解除に向けた動きの中でそれぞれの都道府県が様々な指標を利⽤している。これらは基本的に⾃治体内に置かれた緊急対策本部会合に参加する有識者の意⾒を下にまとめられている。
正しい政策判断には正しい政策判断のための指標が不可⽋である。そうした中、新型コロ
ナウイルス感染症対策の⽴案において、⽇本では政策⽬的に適した指標が選ばれているのだろうか。本稿では⽇本と海外の KPI を⽐較し、類似点と相違点を確認するとともに、KPIのうち、⼈との接触データ、陽性率、検査体制の余⼒を中⼼に課題を検討していく。
2. ⽇本政府の KPI

まず「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提⾔」(2020 年 4 ⽉ 1 ⽇)（以下、「４⽉１⽇提⾔」）において、感染状況を把握する KPI として、①新規確定患者数、②リンクが不明な新規確定患者数、③帰国者・接触者外来の受診者数、④帰国者・接触者相談センターの相談票のうち、帰国者・接触者外来受診を指⽰された件数および医療機関からの相談件数（報告⽇ベース）、⑤PCR 検査等の件数及び陽性率、に加えて実効再⽣産数を挙げた。また、地域の医療提供体制の対応を検討する上で、あらかじめ把握しておくべき指標等として①
重症者数、②⼊院者数、③利⽤可能な病床数とその稼働率や空床数、④利⽤可能な⼈⼯呼吸器数・ECMO 数、その稼働状況、 ⑤医療従事者の確保状況を挙げた。
また、「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提⾔」(2020 年 4 ⽉ 22 ⽇)（以下、「４⽉ 22 ⽇提⾔」
）では⼈と⼈との接触機会の 8 割の削減を⽬標に掲げ、⾏動変容の評価として「⼈⼝密度の減少をもって⼀定の評価が可能」として⼈流データの減少率が⽰された。
「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提⾔」(2020 年 5 ⽉ 1 ⽇)（以下、「5 ⽉
1 ⽇提⾔」）では上記の提⾔を踏まえて、実効再⽣産数の推計結果、⼈⼯呼吸器を要する確
定患者数、ECMO 装着の患者数が⽰された。さらに「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提⾔」(2020 年 5 ⽉ 14 ⽇)（以下、「5 ⽉ 14 ⽇提⾔」）では特別措置法の指定解除条件として、①新規報告数、②直近 1 週間の 10 万⼈当たり累積新規感染者の報告数を掲げた。⼀⽅、医療提供体制、検査体制の構築については指標を提案しなかった。
3. ⾃治体の KPI（⼤阪府、東京都の指標）
陽性患者数が多かった⼤阪府、東京都を始め、⾃治体もそれぞれ政策指標を提案、利⽤し2ている。⼤阪府は 5 ⽉ 5 ⽇に⾃粛要請・解除基準として「⼤阪モデル」を掲げた1。解除だ
けでなく、再要請の基準も⽰したところに特徴がある。具体的な判断には、①リンク不明の
新規患者数（７⽇平均 10 ⼈未満）、②PCR 検査の陽性率（7 ⽇平均７％未満）、③ICU の病床使⽤率（60％未満）が含まれる。再指定基準には、①リンク不明の新規患者数、②PCR 検査の陽性率に③新規陽性者における感染経路(リンク) 不明者前週増加⽐（1 以上）を挙げた。
また、東京都も 5 ⽉ 15 ⽇に「新型コロナウイルス感染症を乗り越えるためのロードマッ
プ(⾻格)」を公表し、5 ⽉ 22 ⽇に正式決定した。段階的な緩和基準として、①新規陽性患者数（7 ⽇平均 20 ⼈未満）、②感染経路不明の新規患者率（50％未満）、③週単位の陽性者
増加⽐、④重症患者数、⑤⼊院患者数、⑥PCR 検査の陽性率、⑦受診相談件数を掲げた。
再要請では同じ６つの指標で、①新規陽性者は 7 ⽇平均 50 ⼈、③週単位の陽性者増加⽐は２以上としている。
（⾃治体が特徴的な指標）
2020 年 5 ⽉ 22 ⽇現在で⾃粛要請の段階的解除などの観点で何らかの KPI を採⽤している 21 都道府県の状況をまとめたのが表１（28 ⾴）である。新規陽性患者数、感染経路不明の新規患者数（または率）、陽性率、重症病床数（または稼働率）、⼊院者数（または病床稼働率）は政府専⾨家会議の４⽉１⽇提⾔で挙げたこともあり、多くの都道府県が採⽤している。クラスター発⽣状況を挙げたのは⻑野県、静岡県などの 6 県にとどまる2。患者数の増減⽐を東京都など３県、倍加時間を広島県が挙げている。また、滋賀県は感染経路不明の感染者数などに加えて、実効再⽣産数と Preprint（査読前の予稿論⽂）の Nakano & Ikeda（2020）が提案した累積総陽性者数の前週との⽐較で感染拡⼤・収束を判断する k 値を参考値で挙げている。k 値は神奈川県も指標の⼀つに挙げている。
その他の特徴的な指標を挙げた都道府県として、奈良県がある。奈良県は「新型コロナウ
イルス感染症にかかる奈良県対処⽅針」（2020 年 5 ⽉ 15 ⽇）において、他県にはない宿泊
療養の受⼊容量余⼒、⾃宅療養ゼロや１⽇当たり可能検体採取数・検査判定数、検体採取から判定までの⽇数という PCR 検査の余⼒・迅速性（判断基準６検査体制の整備）を含めている。また、判断基準７として感染拡⼤防⽌措置の実効性を測るため外出⾃粛率、営業⾃粛
率、集会⾃粛率、施設利⽤率、開校・閉校率の５指標も挙げている。ただし、今後も感染拡⼤期に再度、⾃粛戦略を取るか、積極的検査・隔離などの別の戦略を取るかは検討を要する。
広島県「新型コロナウイルス感染拡⼤防⽌のための広島県の今後の対応」（2020 年 5 ⽉
15 ⽇）、⾹川県「⾹川県感染警戒宣⾔」（2020 年 5 ⽉ 15 ⽇）も同様に検査体制の整備を判断基準に挙げており、⾹川県は検査機器増設など定性的基準を盛り込んでいる。
受診相談数については東京都のみとなっている。神奈川県は LINE による発熱を挙げた。
1
2

⼤阪府「府独⾃の基準に基づく⾃粛要請・ 解除の基本的な考え⽅(案)」による。
神奈川県は病院のクラスターのみ、滋賀県は参考値である。

3

表１：都道府県の新型コロナウイルス感染症に対する KPI
都道府県名 新規感染者数

感染経路不明の感染者数

患者数の増減

k値

倍加時間

発熱

陽性率

クラスター発 感染経路

実効

生状況

推定可能

再生産数

重症病床

人工呼吸器

入院

中等症患者

宿泊療養 自宅療養なし 受診相談件数

医療機関の 防止措置の実 PCR検査
感染者

効性

体制

警戒レベル数

再拡大期
含む

対象

北海道

○

○

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1

×

振興局（14）

茨城県

○

○

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○

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稼働率

―

稼働率

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―

4

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県内全域

栃木県

○

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―

○

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―

―

稼働率

―

稼働率

―

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―

―

―

3

○

県内全域

埼玉県

○

○

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―

稼働率

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―

1

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県内全域

千葉県

○

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○

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○

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―

―

3

○

県内全域

東京都

○

○

○

―

―

―

○

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数

―

数

―

―

○

―

―

4

○

都内全域

神奈川県

○

○

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○

―

○

○

病院施設のみ

―

○

数

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―

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―

3

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都内全域

富山県

○

○

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○

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稼働率

―

数

―

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―

―

3

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県内全域

石川県

参考値

○

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○

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稼働率

―

稼働率

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1

○

県内全域

長野県

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○

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○

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―

3

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圏域（10）

岐阜県

○

○

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○

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数

―

数

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―

1

○

県内全域

静岡県

○

数、率

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―

○

○

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―

数

―

稼働率

―

―

―

―

―

4

○

県内全域

滋賀県

―

○

―

参考値

―

―

参考値

参考値

―

参考値

―

稼働率

稼働率

―

―

―

―

―

3

○

県内全域

京都府

○

○

―

―

―

―

○

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―

稼働率

―

―

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―

―

3

○

県内全域

大阪府

―

数、前週比

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○

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稼働率

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―

3

○

県内全域

兵庫県

○

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―

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―

数

―

―

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―

―

―

―

3

○

県内全域

奈良県

○

○

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―

―

―

○

―

稼働率

―

稼働率

稼働率

○

―

3

○

県内全域

広島県

○

率

―

―

○

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―

○

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―

○

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―

○

―

―

―

余力

4

○

県内全域

佐賀県

○

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―

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―

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―

―

―

―

○

○

―

―

―

件数

3

○

県内全域

宮崎県

―

○

○

―

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―

―

○

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―

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―

―

―

―

―

―

―

3

○

圏域（7）

数

病院数

自粛率など 対応力、迅速（備考）各都道府県 HP より作成

4

（モニタリング対象地域）
ほとんどの都道府県が県全域で指標をモニタリングするとしている。そうした中、３道県
だけ県内を地域に分けて評価するとしている。北海道は「新型コロナウイルス感染症対策に関する今後の基本的考え⽅」において休業要請の緩和基準を振興局毎に評価するとしている。また、⻑野県は政府の専⾨家会議提⾔の地域区分を参考に保健所管轄毎に圏域を分けた上でリンクのない患者数やクラスター発⽣状況などを勘案し、域内発⽣早期、域内感染発⽣期、域内まん延期の３つのレベルで評価するとしていた。宮崎県も感染リスクがゼロとならないことを前提に⼆次医療圏域毎に警戒レベルを感染未確認地域、新規感染者が限定的な地域、感染状況が厳しい地域の３つに設定している。
（⼩括）
⾃治体は感染拡⼤状況、医療への負荷の２つの柱で指標を構成していることに特徴があった。⼀⽅、出⼝戦略の中で合わせて次に来る感染爆発期に備える⽬標基準を含めているところは少ない1。国の緊急事態宣⾔解除を受けてモニタリング指標を定めたところが多いが、⾃粛要請解除の指標と第２波を把握する指標で相違させている都道府県は限られている。
その理由の⼀つは第２波がどの程度のものになるか予想が経っていないためと考えられる。
４．海外の COVID-19 の政策指標モニタリング（１）⽶国
⽶国では連邦政府が出⼝戦略の指針を策定し、出⼝戦略を進める際に州政府などが考慮
すべきデータとして、①症状（COVID-19 の症状だけでなく、インフルエンザの症状のある者の傾向）、②症例（報告件数または陽性率）、③医療体制（患者全員を治療できる体制および抗体検査を含めた検査体制）の三種類を挙げた。そうした中、ニューヨーク州は世界最⼤の感染者数を出していることもあり、ニューヨーク州知事は「ニューヨークを（活動）再開するかは感情的問いでも、政治的問いでも、個⼈的問いでも、根性論的問いでもない。事実に従い、データに基づくべきだ」（New York State Government, 2020, 25 ⾴）と述べ、出
⼝戦略のために政策⽬標とそれを把握する指標を提⽰した（表２）。政策⽬標は感染状況、医療体制、感染の追跡能⼒、検査能⼒の４つであり、それに対応した７つの指標と数値⽬標が定められた。経済活動の再開には当該基準をすべてクリアすることを条件としている。感染状況を除いては医療体制、感染の追跡・検査能⼒とも次に予想される感染爆発に備えた能⼒増強を条件としている点に特徴がある。今回の感染拡⼤において処理能⼒を上回る感染者が発⽣して、多くの死者を出してしまったことが背景にあると考えられる。
なお、後述するように政府専⾨家会議の 5 ⽉ 14 ⽇提⾔において、ニューヨーク州の新規感染者数の数値⽬標が 10 万⼈当たり２⼈であり、「（10 万⼈当たり 0.5 ⼈である）⽇本の⽅

1

ただし、対処⽅針などで別途、体制強化・拡充を規定しているところもある。

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が厳しい」とのコメントがあった。しかし、⽇本は都道府県単位の当てはめであるのに対して、ニューヨーク州はニューヨーク市など 10 地域別の⼩さい単位であることに注意が必要である（図１参照）。５⽉ 22 ⽇現在、すべての基準を満たしているのが５地域、あと１つの基準を満たす必要があるのが１地域であり、ニューヨーク市では新規患者数と医療体制の余⼒、ニューヨーク市周辺のロングアイランド地域、ミッドハドソン地域では死者や検査の処理能⼒が⼤きく基準に達していないとする。
表２：ニューヨーク州の政策モニタリング指標⽬標
感染率が⼗分に低い

指標
⼊院患者数の減少
死者数の減少新規⼊院患者数の増加

医療体制が新規の感染の急増に対処するだけの余⼒がある

病床の処理能⼒
ICU 病床の処理能⼒
個⼈⽤防護具の準備
診断検査の処理能⼒

診断検査の処理能⼒が新規の症例を検知し、隔離するのに⼗分に⾼い
濃厚接触者を追跡する能⼒がウイ 濃厚接触者の追跡能⼒
ルスの感染拡⼤を阻⽌するのに万全である（備考）New York State Government (2020) より作成。

数値⽬標
純増が 15 ⼈未満（３⽇移動平均）
5 ⼈未満（３⽇移動平均）
10 万⼈当たり 2 ⼈（３⽇移動平均）
30%以上の空き30%以上の空き（病院毎）90 ⽇分
1 ヶ⽉に 1000 ⼈当たり 30
⼈以上（７⽇平均）
1000 ⼈当たり 30 ⼈以上の追跡

図１：ニューヨーク州のモニタリング状況（2020 年 5 ⽉ 24 ⽇現在）

（備考）ニューヨーク州 HP による。

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（２）フランス
フランス政府は検査・隔離・治療の⼀体的推進を政策⽬標とし、表３の通り、感染拡⼤状
況、病院の負荷に関して２つの指標を挙げ、さらに次の感染拡⼤期に備えて 5 ⽉ 7 ⽇から必要な検査能⼒を指標に追加した。これら３指標で総合評価し、⾚⻩緑の３段階で順次経済社会活動を再開していくとしている。指標のうち、必要な検査能⼒の数値⽬標を算定する前
提条件として、
COVID-19 科学諮問委員会の推計では実効再⽣産数が 0.5 に下がった結果、
5 ⽉ 11 ⽇時点では１⽇当たり 10〜50 ⼈の集中治療が必要な患者にまで減るが、軽症を含めて全体では１⽇当たり 1,000〜3,000 ⼈の患者が発⽣するとしている2。それぞれに 20〜
25 ⼈の濃厚接触者がいたことから、週当たり最⼤ 52.5 万⼈（=3,000 ⼈×25 ⼈×7 ⽇）となり、介護施設への検査などの余⼒を考えて検査能⼒として 70 万⼈／週が必要と⾒積もっているという3。
2020 年５⽉ 7 ⽇現在、指標のうち、必要な検査に対する処理能⼒はすべての地域で 100％を上回るが、パリ近郊などを除いて救急に COVID-19 患者が占める割合も 6％未満となっている4。しかし、ICU 病床使⽤率が⾼いとしてパリ周辺のイル・ド・フランス、東部のグ
ランテスト地域、ブルゴーニュ・フランシュ・コンテ地域、北部のオー・ド・フランス地域などで⾚の警戒レベルとなっている（図２）。
フランス公衆衛⽣局は上記とは別に⾮常事態宣⾔を発出以降の 3 ⽉ 23 ⽇から全⼟で週１回の CoviPrev 調査を開始し、不安、抑うつ状態、睡眠障害、社会的距離⾏動（⾃宅待機、他者との接触制限、１メートル以上の距離保持の３種類）、衛⽣管理⾏動（⼿洗い、握⼿やビズなし、咳エチケット、使い捨てティッシュ使⽤の４種類）をモニタリングしている。
表３：フランス政府の政策指標
⽬標
感染拡⼤状況
病院への負荷パンデミックの再来に対する準備指標
救急に COVID-19 患者が占
める割合

数値⽬標
⾚：11％以上
⻩：6〜10％
緑：6%未満
2 ⽉末時点の ICU 病床数に対 ⾚：81％以上して COVID-19 患者が占め ⻩：60〜80％
る割合
緑：59%未満
必要な検査（５⽉ 11 ⽇時点） ⾚：70％未満
に対する処理能⼒
⻩：70〜100％
緑：101%以上（備考）Ministère des Solidarités de la Santé, Indicateurs de lʼactivité épidémique より作成

2

元データは COVID-19 科学諮問委員会の意⾒書第 6 号（2020 年 4 ⽉ 20 ⽇）3 ⾴。https://solidaritessante.gouv.fr/IMG/pdf/avis_conseil_scientifique_20_avril_2020.pdf（2020 年 5 ⽉ 20 ⽇アクセス）3
フランスの下院・国⺠議会に対する 2020 年 4 ⽉ 28 ⽇のエドゥアール・フィリップ⾸相答弁による。
https://www.gouvernement.fr/partage/11518-discours-de-m-edouard-philippe-premier-ministrepresentation-de-la-strategie-nationale-de（2020 年 5 ⽉ 20 ⽇アクセス）4
最新の状況は Ministère des Solidarités de la Santé の HP で公表されている。https://solidaritessante.gouv.fr/soins-et-maladies/maladies/maladies-infectieuses/coronavirus/etat-des-lieux-etactualites/article/indicateurs-de-l-activite-epidemique（2020 年 5 ⽉ 20 ⽇アクセス）7図 2：フランスの指標に基づく警戒レベル（2020 年 5 ⽉ 7 ⽇現在）

（出典）Ministère des Solidarités et de la Santé, Indicateurs de lʼactivité épidémique（３）イギリス
イギリス政府は感染者が平均何⼈に感染をさせているかを測る実効再⽣産数を出⼝戦略の総合指標として考えている。科学庁の発表によると⾜元の実効再⽣産数の数値は 0.7-1.0
で 1 を下回っているとする5。実効再⽣産数はインペリアルカレッジロンドン、ロンドン⼤学衛⽣熱帯医学⼤学院、ケンブリッジ⼤学なども推計しており、いずれも１以下になってい。
るという6。加えて表４の５つの指標でもチェックしていくとする（UK Government, 2020）
イギリス政府はその中で第 2 波の準備として検査の対応能⼒の増強を挙げているが、イギ
リス政府も第１波において検査体制などが不⼗分だったために死者を⽣んでしまったとの認識を持っている。また、５番⽬の⽬標である「現在の体制の⾒直し」では、政府内の分析
専⾨家を集結された新組織（合同バイオセキュリティーセンター）を設⽴し、リアルタイム
でのコミュニティ毎のデータによるモニタリング、５段階の警告発出システムの構築を進めるとしている。

Gov.UK, Government publishes latest R number, https://www.gov.uk/government/news/governmentpublishes-latest-r-number（2020 年 5 ⽉ 22 ⽇アクセス）
6
BBC News, Coronavirus: What is the R number and how is it calculated? （2020 年 5 ⽉ 18 ⽇付）
https://www.bbc.com/news/health-52473523（2020 年 5 ⽉ 22 ⽇アクセス）
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表４：イギリス政府の出⼝戦略におけるチェック指標
⽬標
国⺠健康保険の維持＝病院への負荷
死亡者の減少感染拡⼤の医療が対応できる⽔準への低下
運⽤上の挑戦
第 2 波への準備指標
重症者ベッドの空き

数値⽬標
未定

⽇々の死亡率の持続的低下
感染率

未定
未定

検査の対応能⼒
個⼈的防護具などの準備
現在の体制の⾒直し１⽇当たり 10 万⼈分の検査（定性的）（備考）UK Government（2020）より作成（４）ドイツドイツでは 2020 年５⽉ 6 ⽇に連邦政府と州政府が電話会議を⾏い、実効再⽣産数が 1 を下回るなど感染拡⼤が収まってきたとして市⺠社会⽣活の再開を順次、進めることを決めた7。しかし、注⽬すべきなのは再開と同時に感染の再拡⼤に対して迅速に対応するための指標の取り決めをしたことである。新規感染者数が週平均 10 万⼈当たり 50 ⼈、つまり１
⽇平均 7 ⼈以上を超えると再度、制限措置の可能性がある（表５）。対象は市・郡単位であり、ロベルト・コッホ研究所が対象 3,127 地点の状況を毎⽇公表している（図 3）。2020 年5 ⽉ 19 ⽇時点では 2 つの市・郡（バイエルン州北部のコーブルク郡（⼈⼝ 8.7 万⼈）とシュトラウビング市（⼈⼝ 4.8 万⼈））が基準を上回っていた。
表 5：ドイツ連邦・州政府合意の政策指標
⽬標

感染拡⼤の防⽌指標

新規感染者数

数値⽬標

10 万⼈当たり 50 ⼈／週（備考）German Chancellor (2020)より作成（５）スペインスペイン政府は３⽉以降の感染爆発に対して⾏動規制・事業閉鎖などにより経済社会にマイナスの影響を与えたが、ワクチン開発が進むまでの間、経済社会の影響を⾒ながら感染拡⼤に対処しなければならないとして、出⼝戦略として 2020 年 4 ⽉ 28 ⽇に「新しい⽇常に向けた移⾏計画」を公表し、そのためのモニタリング指標を公開した（表 6）。感染拡⼤は複雑な要因が絡み、予測不能かつ激しい変化をするため、他国と違って、医療だけでなく、⼈流、経済的側⾯、社会的側⾯をモニタリングすることが必要とし、それに関連する多くのモニタリング指標を挙げている点に特徴がある。また、医療でも早期発⾒・早期隔離として

⽇本では 5 ⽉ 6 ⽇再開決定以降、「実効再⽣産数が 1 を上回った」という報道（BBC ニュース「ドイツ、感染者が増加 規制緩和の開始から数⽇」（2020 年 5 ⽉ 11 ⽇付）
https://www.bbc.com/japanese/52612945）があったが、ロベルト・コッホ研究所の最新の推計では 0.83となっている（2020 年 5 ⽉ 25 ⽇現在）。
79

図 3：ドイツの 10 万⼈当たり新規患者数（2020 年 5 ⽉ 19 ⽇現在）

（出典）ロベルト・コッホ研究所（2020.5.19）

⽇数の把握を挙げているのはスペインだけである。
そのうち、ビックデータを利⽤した⼈流データについては交通省が州と 16 都市における2 ⽉ 26 ⽇以降の⽇次データを公表している8。⼈ km で把握されているだけでなく、県内・県外別・移動距離別の内訳が分かる上、全く動かなかった⼈が何割いるかや県間移動については起点（出発地）
・終点（⽬的地）（OD）の県を指定してどれだけの⼈が何キロ移動したかが分かるようになっている（図 4）。例えば、緊急事態を宣⾔した 3 ⽉ 14 ⽇の⾸都マドリ
ッド近隣のトレド県からマドリッド県への⼈流は特に 100km 以上移動した⼈が 79.2％、50km から 100km 未満移動した⼈が 77.5％と⼤きく減少したことなどにより全体で 2 ⽉の参照⽇の 728 万⼈ km から 203 万⼈ km へと 72.1％減となったことが分かる。

州別のデータは https://www.mitma.gob.es/ministerio/covid-19/evolucion-movilidad-bigdata/movilidad-provincial（2020 年 5 ⽉ 20 ⽇アクセス）810

表 6：スペイン政府のモニタリング指標
⽬標
医療体制の対応⼒の把握

疫学的状況の把握

⼈流の把握

経済・社会的影響の把握指標・ICU ベッドの占有状況
・病床の占有状況
・資材の在庫状況（個⼈防御具、PCR 試薬、綿棒、容器、消毒液など）
・⼈⼯呼吸器のバックアップ
・検査対応
・⾮医療機関での対応可能性（⼀般的指標：⽇次）
・COVID-19 の症状がある患者数（かかりつけ医、電話相談、アプリ判定など）・検査で陽性が確認された患者数
うち、⼊院者数・⾃宅療養者数・死者数
うち、介護施設での患者数・死者数
うち、医療専⾨職の患者数
・PCR 検査実施件数及び結果（検査の対応能⼒）・サーベイランス担当職員数（早期発⾒）
・発症から診察・診断までの⽇数
・新規患者のうち、事前の連絡がなかったケースの割合（早期隔離）
・発症・最初の診察から隔離までの⽇数（濃厚接触者の管理）・症例当たりの濃厚接触者数
・濃厚接触者で観察期間中に発症した者の割合
・県内の⼈流（２⽉対⽐）・県外との⼈流（２⽉対⽐）
・⾞による⻑距離移動（９地域）・⼈⼝の多い都市への⼈流（２⽉対⽐）
・⼈⼝の多い都市中⼼部での公共機関利⽤者数
・居住地区での⼈流（200m メッシュ）
・主要路線の旅客数・貨物数
・社会保障への登録者数（雇⽤者・⾃営業者）
・⼀時解雇者数
・消費電⼒
・各地域で経済的・社会的影響を表す指標

数値⽬標
設定せず

設定せず

設定せず

設定せず

（備考）Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social, Plan para la Transición hacia una nueva
normalidad, Anexo I: Panel de indicadores integral から作成

（６）韓国
韓国は感染の状況段階を⼈と⼈との距離確保で３段階に分けた上、感染状況、追跡能⼒の２つの観点から、表 7 の指標で評価するとしている。また、ソウル市が地下鉄の混雑率が150％以上の場合にマスク未着⽤の乗⾞制限、170％以上の場合に改札前でのコントロール、
混雑区間の無停⾞通過を⾏うとしている9。5 ⽉ 6 ⽇から３段階⽬の⽣活防疫に移⾏した。
ただし、ソウル梨泰院のクラブを端緒としたクラスターが発⽣し、その後もソウル市を中⼼に陽性患者が１⽇当たり 10〜40 ⼈判明する状況が続いている。

9

こうした措置で逆に駅舎などで混雑するのかは注視が必要であろう。

11

図 4：⼈流の推移（例：トレド県からマドリッド県への⼈流）（出典）スペイン交通省 HP

表 7：
⽬標
感染状況
追跡余⼒

韓国政府の政策指標

指標
新規感染者
感染経路不明集団発⽣の数と規模
防疫網内管理割合（新規感染者のうち，⾃⼰隔離状態で感染した者の割合）

数値⽬標
50 ⼈未満
5%未満
複数
80％以上

（備考）在韓国⽇本国⼤使館資料より作成（７）⼩括
海外の政策指標からの含意は多くの国が次に予想される第２波の感染爆発に備えて病床や検査の処理能⼒を伸ばしておこうという点にある。また、⽇本では感染経路不明の新規患者数（または率）、陽性率が重視されているが、陽性率は⽶国連邦政府が挙げた以外は指標に掲げたところはなく、むしろクラスターが複数発⽣する状況を感染蔓延の兆候と捉えていた。この点は⾼橋・崎坂（2020）で確認した⽶国疾病予防管理センターの地域コミュニテ
ィでの感染状況の判断基準とも整合的である。
また、スペインは OD などの⼈流データや経済社会データを含んでいるなど特徴的な指標を含めていた。さらに広域レベルでは実効再⽣産数を利⽤するものの、感染拡⼤や第 2 波など再度の感染拡⼤への体制強化は⽇本の都道府県よりも狭い地域区分でモニタリングをしているところが多かった。

12

5．⽇本の KPI の課題（１）⼈流データの意味

専⾨家会議は 4 ⽉ 22 ⽇提⾔において「⼈と⼈との接触機会を 8 割削減」を⽬標として掲げた。これは基本再⽣算数（R0）を 2.5 と仮定した場合、実効再⽣産数（Rt）を 0.5 まで下げることを意味するものでかなり単純な計算である（Rt = 2.5 × (1-0.8)）。政策的に⼀律８割削減が求められたのは感染者が識別できないことを前提に、ランダムに接触を避ける必要があるためと考えられる10。
この接触機会８割削減の政策評価について、内閣官房は①ソフトバンクの位置情報を利⽤した主要駅周辺における⼈の流れの推移、②NTT ドコモの位置情報を利⽤した 13 都道
府県（特定警戒都道府県）の⼈⼝変動分析、③JR 各社、東京メトロによる駅の改札通過⼈
数の推移（対前年⽐）を利⽤して評価している。これらのデータは内閣官房も述べている通り、⼀定地域中の⼈⼝の増減を⾒るもので、接触量を⾒るものではない。
クラスター対策班の⻄浦⽒も接触機会 8 割削減を「これまで 10 ⼈に会っていたとした
ら、８⼈とは会わないようにするということ」と説明していた11。しかし、本来の接触頻度削減対象は未感染者と感染者との接触による感染確率であり、⾏動⾃粛だけでなく、２メー
トル以上の社会的距離を取ったり、マスク、⼿指消毒などをすることで感染確率を下げることができる。こうした効果を数量化せず、単純化したのが接触機会８割削減である。接触機
会ではなく、感染機会を減らすのであれば、空間内の密度が問題になる。例えば、通勤電⾞の混雑率が⾼ければ⼀定時間感染者と２メートル以内で接し続ける可能性が⾼くなる。つ
まり、減少率よりも⼈⼝密度でみるべきで、ある⼀定⽔準以下の密度になれば接触機会は⼤幅に減る。例えば、通勤の場合、東京都などのターミナル駅の構内を除けば、⼤多数の⼈は同じ⽅向に向かうため、２メートル間隔で歩いていける程度の混み具合であれば、接触機会は減っていると理解できる12。スペインも⼈流を参照⽇対⽐でみているが、公共機関利⽤者
数や主要路線旅客量など混雑度合いでも把握しようとしている。また、韓国も地下鉄の混雑率で対応を検討している。

政府専⾨家会議 4 ⽉ 24 ⽇提⾔では「地域別にみれば、東京都や⼤阪府などの都⼼部における娯楽施設、公園における⼈⼝密度の減少は顕著である⼀⽅で、地⽅ほど不⼗分であることが⽰唆された。
」（5 ⾴）との指摘があった。しかし、地⽅で感染者が実際には増えなかったのは、元々⼈⼝密度が低いので 8 割削減でなくても⼈と⼈が接触する機会が少なく、減少率で評価するのは不適切だったと⾔える。以上を踏まえると⼈流データは⼀定の密度⽔

そもそも⼀律８割減らす必要があったか⼩⽥垣（2020）は感染者を検査で⾒つけた隔離者と未隔離者に分離した SIQR モデルから検査数を 4 倍に増やせれば都市封鎖よりも効果的であるとの議論をしている。
11
NHK 政治マガジン「“⼈との接触８割減でダメージ最⼩限に”専⾨家」
https://www.nhk.or.jp/politics/articles/statement/33443.html（2020 年 5 ⽉ 20 ⽇アクセス）
12
通勤時間に多くの⼈が向かってくる⽅向に向かう必要がある場合にはその⼈の接触頻度は⾼くなるため、更に⼈⼝密度が低くなければならないことに注意が必要である。
10

13

準以上か以下か、OD での⼈流が増えて混雑していないかでモニタリングすべきだと考えられる。
（２）新規陽性患者数の意味

インペリアル・カレッジ・ロンドンの COVID-19 対応チームは COVID-19 の特徴として
図 5 のような感染ピラミッドを⽰した。国際的に確認されているのは重症、発症だけでなく、多数の無⾃覚症状の患者がいるという点である。実際、ニューヨークの病院に⼊院した妊婦のうち、症状があった陽性患者が 1.9％に対して症状がない陽性患者が 13.5％おり、症状ある陽性患者の 7.3 倍いたという（Sutton, et al., 2020）。⼈数や対象者において代表性はないが、インペリアル・カレッジ・ロンドンの感染ピラミッドを⽰唆するものである。また、台湾の濃厚接触者の追跡結果から発症後５⽇以内（感染率 1.0％）、次いで感染後発症前（感染率 0.7％）に濃厚接触者に⼆次感染していたとの結果が⽰されている（Cheng, et al., 2020）。
今までの感染症と違い、COVID-19 では無症状患者の把握が重要と推察される13。⽶国連邦政府の地⽅政府に対するガイドライン（US White House, 2020）でも第２波に備えて⾼齢者、貧困者、マイノリティーなどが利⽤する病院・介護施設などの場所に定点観測検査所を設けて無症状患者を把握すべきとしている。つまり、新規陽性患者数を政策指標とする前提として、新規陽性患者数はあくまで感染者のごく⼀部だと考える必要がある。その上で公表されている新規陽性患者数は以下に触れる⽇付、地理的範囲で追加的に制約を受けた数値であることを理解する必要がある。
図 5：COVID-19 の感染者ピラミッド
⽇本のPCR対象

死亡
中国本⼟で確認された症例

重症国際的に確認されている症例
発症（発熱など）

無⾃覚症状
（軽症）

（備考）Dorigatti, et al. (2020) Figure 1 を筆者が翻訳・加筆した。

ただし、発症前の無症状患者から⼆次感染した者と発症した後の患者から⼆次感染した者で重症化する
割合が同じかを⽰した論⽂は⾒当たらない。明らかに後者の重症化率が⾼ければ、資源配分として後者の追跡に重点を置くことは合理的である。

1314

（⽇付の付け⽅で相違する新規陽性患者数）
新規陽性患者数には⽇付の付け⽅で３つの計上の仕⽅がある。⼀つは取りまとめの⾃治
体が患者数を発表した「発表⽇ベース」、次が PCR 検査などにより感染が確定した⽇で計上する「確定⽇ベース」、最後に患者が発症した⽇で計上する「発症⽇ベース」がある。多くの都道府県は個々の患者毎に陽性結果の判明までの経緯を公表し、いつ頃から症状があり、いつ病院を受診し、結果としていつ PCR 検査などを受けることになり、いつ確定したかを明らかにしている。例えば、３種類とも分かる埼⽟県のケースをみると図６の通りである。
「発表⽇ベース」と「確定⽇ベース」はほぼ同じ動きをしているが、⽇によって 10 件以上の相違がある。これは前⽇の⼣⽅などに判明して次の⽇に発表される場合や件数が多く「発症⽇ベース」て聞き取り調査などに時間を要している場合があると考えられる14。⼀⽅、は他の２つと⼤きく相違している。
図６：埼⽟県の新規陽性患者数の推移（発表⽇、確定⽇、発症⽇ベース別）（件数）

70
発表⽇ベース60

確定⽇ベース

50

発症⽇ベース
40
30
20
10

5⽉9⽇

5⽉5⽇

5⽉1⽇

4⽉27⽇

4⽉23⽇

4⽉19⽇

4⽉15⽇

4⽉7⽇

4⽉11⽇

4⽉3⽇

3⽉30⽇

3⽉26⽇

3⽉22⽇

3⽉18⽇

3⽉14⽇

3⽉6⽇

3⽉10⽇

3⽉2⽇

2⽉27⽇

2⽉23⽇

2⽉19⽇

2⽉15⽇

2⽉7⽇

2⽉11⽇

2⽉3⽇

1⽉30⽇

1⽉26⽇

0

（備考）埼⽟県 HP の情報から筆者作成（2020 年 5 ⽉ 10 ⽇時点）

これは患者が⾃分の症状をみて医療機関を受診したり、帰国者・接触者相談センターに連絡したりし、その結果、帰国者・接触者外来の受診の⽬安とされた「⾵邪の症状や 37.5 度
以上の発熱が４⽇以上続いている（解熱剤を飲み続けなければならないときを含む）」また
は「強いだるさ（倦怠感）や息苦しさ（呼吸困難）がある」に該当すると判断され、帰国者・接触者外来を受診し、その後 PCR 検査が実施されるという⼀連の流れによってタイムラグ
が⽣じているためである。埼⽟県、千葉県、神奈川県のデータから発症から何⽇以内に感染が確認されたかを⽰したのが図７である。ほぼ類似の分布となっており、埼⽟県のタイムラ
グの中央値が 7 ⽇、最⼩値がゼロ⽇、最⼤値が 24 ⽇、千葉県の中央値が 6 ⽇、最⼩値がゼ
埼⽟県のケースでもかなり前に公表されたケースでも⺠間検査機関で実施した PCR 検査の場合などで確定⽇が判明せず、「調査中」のものがある。

1415

ロ⽇、最⼤値が 26 ⽇、神奈川県のタイムラグの中央値が 7 ⽇、最⼩値がゼロ⽇、最⼤値が30 ⽇である。また、埼⽟県では２⽇以内で陽性が確定した患者が 9.6％、4 ⽇以内で確定した患者が 26.8％、千葉県では２⽇以内で陽性が確定した患者が 17.4％、4 ⽇以内で確定した患者が 31.9％、神奈川県では２⽇以内で陽性が確定した患者が 8.8％、4 ⽇以内で確定した患者が 25.1％を占めている。これに更に確定から公表までの⽇数が数⽇かかることになる。
そうした中、厚⽣労働省は 2020 年 5 ⽉ 8 ⽇付けで相談の⽬安を「息苦しさ(呼吸困難)、
強いだるさ(倦怠感)、⾼熱等の強い症状のいずれかがある場合」、「重症化しやすい⽅で、発熱や咳などの⽐較的軽い⾵邪の症状がある場合」、「上記以外の⽅で発熱や咳など⽐較的軽い⾵邪の症状が続く場合」に変更した。現時点で 5 ⽉ 8 ⽇以降に陽性が確定した患者が少ないため、その結果、発症から確定までの時間が短縮されたかは分からない。今後も検証が必要である。
図７：埼⽟県・千葉県・神奈川県において感染者が発症から陽性確定までに要した⽇数
（％）

12

埼⽟県
10

千葉県
神奈川県

8

6

4

2

0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30（⽇数差）（備考）各県 HP の情報から筆者作成（2020 年 5 ⽉ 10 ⽇時点）
。無症状患者、発症⽇調査中は除く。

⼀⽅、東京都では 3 ⽉ 24 ⽇以降、患者毎に陽性結果の判明までの経緯の公表が⽌まっている15。現在の公表資料は図 8 のように「居住地、属性、渡航歴、接触歴等は、現在、調査中です」とされ、現状、時間が経ってもアップデートがされていない。したがって、東京都の新規感染者数の推移はしばらく「発表⽇ベース」のものしか分からなった。5 ⽉ 13 ⽇から「確定⽇ベース」、さらに後述する陽性率を算出するために「陽性判明数」が公表される

3 ⽉ 24 ⽇までの患者の陽性判明までの経緯については以下のサイトで確認が可能である。東京都感染症情報センター「都内の医療機関から報告された新型コロナウイルス感染症症例（3 ⽉ 24 ⽇現在）」
http://idsc.tokyo-eiken.go.jp/assets/diseases/respiratory/ncov/list.pdf（2020 年 5 ⽉ 20 ⽇アクセス）15

16

ようになった。しかし、「発症⽇ベース」の計数は東京都も保有しているが、現状、共有できていない。ただし、厚⽣労働省クラスター対策班が 5 ⽉ 1 ⽇提⾔で東京都の実効再⽣産数を推計しており、その前提として「発症⽇ベース」の患者数の計数が必要になる。実際、５⽉１⽇提⾔の図２に発症⽇ベースのグラフが掲載されている。
ニュースでは「発表⽇ベース」のものが報道されるが、上述の通り、タイムラグがある中での指標であり、速報性以外の政策的な意義は⼩さい。図 9 のように、むしろ「発表⽇ベース」と「確定⽇ベース」で⼤きくタイムラグがあり、「発表⽇ベース」では 4 ⽉ 17 ⽇の 204
⼈が最⾼だったが、「確定⽇ベース」であれば１週間以上前の 4 ⽉ 9 ⽇の 266 ⼈が最⾼であった。確定⽇ベースと発症⽇ベースの差が埼⽟県などと同等であれば、３⽉末頃が「発症⽇ベース」のピークであったと想定される16。このように発症、陽性確定から公表のタイムラ
グは数値が与える印象を⼤きくミスリードするなど政策決定にマイナスの影響を与えうる。
厚⽣労働省は患者情報のオンライン化を進めているとされるが、実際にこうしたタイムラ
グが縮⼩されるかは引き続き検証が必要である。少なくとも東京都はそうしたミスリード
や研究者との幅広い議論のために、居住地、属性、渡航歴、接触歴等のアップデートを⾏い、「発表⽇ベース」と「確定⽇ベース」で分析できるようにすべきである。
図 8：東京都による陽性患者に関する情報の公表形式（出典）東京都（2020）「（第 324 報）新型コロナウイルスに関連した患者の発⽣について」別紙 2 ⾴

政府専⾨家会議５⽉ 1 ⽇提⾔の図 2 の発症⽇ベースのグラフを読み取ると感染者数が最も多いのは 3
⽉ 30 ⽇、次いで多いのが 4 ⽉ 3 ⽇となっている。

1617

図 9：東京都の新規陽性患者数の推移（発表⽇、確定⽇ベース別）
（件数）

300

発表⽇ベース
確定⽇ベース

250

陽性判明数
200

150

100

50

5⽉14⽇

5⽉7⽇

4⽉30⽇

4⽉23⽇

4⽉16⽇

4⽉9⽇

4⽉2⽇

3⽉26⽇

3⽉19⽇

3⽉12⽇

3⽉5⽇

2⽉27⽇

2⽉20⽇

2⽉13⽇

2⽉6⽇

1⽉30⽇

1⽉23⽇

0

（備考）東京都・新型コロナウイルス感染症対策サイトから作成（患者属性でも３種類ある新規陽性患者数）
⽇付の付け⽅だけでなく、新規陽性患者数のデータには属性別でさらに３種類ある。現在、報道で使われている東京都の新規陽性患者数は東京都の医療機関などにかかった結果、
東京都健康安全研究センターなどで PCR 検査がされ、公表されている数値である。これを「（検査）受診地ベース」とすると、他の２つとして陽性患者が通常暮らしている「住居地
ベース」、そして患者が通勤で職場に⾏ったりして居住地と別の地域でも⽣活をしている場
合の「⽣活圏ベース」がありえる。
住居地ベースでは東京都居住としてみた場合、どれくらいの陽性患者数になるのであろうか。東京都の公表データでは「居住地ベース」の公表区分として「都内」に加えて、「都外」「調査中」の２つがある。また、他の道府県が公表する新規感染者数の中に東京都在住者が含まれている。以上から東京都公表分の「都内」に他の道府県公表分のうち、居住地が「東京都」である者を合算して東京都居住者を集計すると 5 ⽉ 10 ⽇現在、全国で 4,314 ⼈である。東京都
以外の「受診地ベース」での内訳は図５の通りである。ただし、①東京都の公表データには不明、調査中がそれぞれ 286 件、159 件あるが、その中の多くは東京都居住者が含まれている可能性があること、②埼⽟県、神奈川県による新規陽性患者の公表データではそれぞれ県外居住者を基本的に「県外」と掲⽰しており、現状「県外」が埼⽟県で 33 件、神奈川県で25 件あるが、この中に東京都居住者が多く含まれている可能性があること、などに留意する必要がある。

18

図 10：東京都在住者の新規陽性患者数の検査受診地（内訳）

千葉県
24%
その他
40%
茨城県
9%

群⾺県
5%

沖縄県
6%

⻑野県
7%

神奈川県
9%

（備考）ジャッグジャパン株式会社・都道府県別新型コロナ
ウイルス感染者数マップの個票データより筆者集計。

東京都の患者⼀覧では上述の通り、「都内」としか掲載されていない。ただし、区市町村
別は 4 ⽉ 1 ⽇から集計値として公表されるようになった。そこで専⾨家会議による５⽉４⽇提⾔の都道府県別の累積感染者数等の図を参考にして、東京都公表分を居住地ベースでの区市町村別内訳の１週間毎の新規陽性患者数の推移などとしてまとめると、図 11 の通りである。23 区と市町村部では感染率も直近の動きも⼤きく違い、⼀律ではない点に注意が必要である。市町村部では多くのところで 5 ⽉ 3〜10 ⽇の直近１週間における新規陽性患者数が 0〜3 ⼈に留まっている17。⼀⽅、23 区では依然として陽性患者数が増えており、5
⽉ 3〜10 ⽇の直近１週間における新規陽性患者数が新宿区で 34 ⼈、世⽥⾕区で 24 ⼈、杉並区で 21 ⼈などとなっている。10 万⼈当たりの患者発⽣率でみても韓国ソウル市が 7.0 ⼈
であるのに対して東京都全体では 32.3 ⼈、さらに港区 114.2 ⼈、新宿区 104.9 ⼈と住⺠1000 ⼈に 1 ⼈が感染者と⾮常に⾼いことが分かる。なお、5 ⽉ 11 ⽇、5 ⽉ 21 ⽇に過去の未報告分と重複分が判明し、累計陽性患者数の修正が⾏われた。区市町村別患者数も 5 ⽉
11 ⽇時点、20 ⽇時点で⼀括して修正されたため、5 ⽉ 10 ⽇時点、20 ⽇時点とのデータに不連続が⽣じたことに注意が必要である18。

⽻村市は 4 週連続ゼロ⼈、⽴川市、東久留⽶市、瑞穂町は３週連続ゼロ⼈、⼩平市、国⽴市、福⽣市、東⼤和市が２週連続ゼロ⼈となっている。
18
例えば、5 ⽉ 10 ⽇と 11 ⽇の数値を⽐べると、台東区 94 ⼈、江東区 73 ⼈、中野区 37 ⼈、⼤⽥区 33
⼈、板橋区 32 ⼈、練⾺区 31 ⼈と１⽇で⼤幅増となっている。
1719

図 11：累積患者数等の推移（居住地ベース：東京都の区市町村別）
5⽉3〜10⽇

累計陽性患者数

0
千代⽥区
中央区
港区
新宿区
⽂京区
台東区
墨⽥区
江東区
品川区
⽬⿊区
⼤⽥区
世⽥⾕区
渋⾕区
中野区
杉並区
豊島区
北区
荒川区
板橋区
練⾺区
⾜⽴区
葛飾区
江⼾川区
⼋王⼦市
⽴川市
武蔵野市
三鷹市
⻘梅市
府中市
昭島市
調布市
町⽥市
⼩⾦井市
⼩平市
⽇野市
東村⼭市
国分寺市
国⽴市
福⽣市
狛江市
東⼤和市
清瀬市
東久留⽶市
武蔵村⼭市
多摩市
稲城市
⽻村市
あきる野市
⻄東京市
瑞穂町
御蔵島村
都外
調査中
永寿総合病院

0
37

0

430
171
177
223
134
86
45
101
202
119
116
125
42
13
18
27
4
67
9
35
50
15
16
19
10
12
6
1
21
6
14
12
2
29
10
5
7
42
1
1
165
357
195

16

13

29
28
27

15
19

8
11
24
11
11
21
10
11
0
4
15
7
7
4
1
0
2
0
1
1
1
0

44

13
18
26
15
14
23
12
30
22
16
14

31

5

4
0
3
0
0
0
0
0
0
6
0
1
21

21
16

39
10
7

20

26
17
23
25
28

42
25
34
38

56

20
15
26
7

5
7
7
1

5
0
16

20

1

3

6
8
4
4
4
1
5
2
1
2
1
1
0
0
9
3
0
3
9
0
0

13
9
2
6
2
4
3
2
0
3
1
5
7
0
14
2
0
2
10
1
0
36
42

5

75.5
53.4
39.2
46.3
24.4
20.8
17.8
27.6
17.3
25.1
17.9
7.5
7.1
12.3
14.4
3.0
25.8
7.9
14.9
11.7
12.4
8.3
10.2
6.6
9.7
7.9
1.7
25.5
7.0
18.7
10.3
2.8
19.5
11.0
9.0
7.4
20.7
3.0

7
6
3
5
1
9
1
8
8
5
3
5
0
3
2
0
4
3
4
3
0
5
1
2
0
1
0
0

15

0
1

88
0

34
33
36
29

25
0

19

26

5

91

98

53

9

1
4
6
0
0
1
4
0
0
0
5
0
0
0
1
1
1
0
1
6
0
0

49

47

100

35.7
39.1
47.1
26.8
45.4
48.7
27.7
47.3

21
29

24

58

20

1
0
1
0
1
0
0

65

29

3
0
1
2
0

104

42
34
30

12

50

58.1
57.2
114.2
104.9

15
18
15
29

31
22

51
48

0

75

22
12

30
25

5

54
63

62

6

10
12
13

0

31

14

4

発⽣率（10万⼈当たり）

100
5
11

49
40

3

0

50
8

24
34

79
78
128
139
179
136
202

0

4

9

4⽉5〜12⽇

4⽉12〜19⽇

50

7
9

4
294
363

0

50

7
93

4⽉19〜26⽇

4⽉26〜5⽉3⽇

20

20

30
41
6

158
37

（備考）東京都（2020）「新型コロナウイルスに関連した患者の発⽣について」各号より作成（2020 年 5
⽉ 10 ⽇現在）。ただし、新規陽性患者数がゼロの⽇の出町、檜原村、奥多摩町、⼤島町、利島村、新島村、神津島村、三宅村、⼋丈町、⻘ヶ島村、⼩笠原村は除いている。

もう⼀点「居住地ベース」で留意が必要なのが東京都の公表データに「都外」が 165 ⼈含
まれ、4 ⽉ 5〜12 ⽇からの週毎の推移をみると 20 ⼈、30 ⼈、36 ⼈、26 ⼈、20 ⼈とコンスタントに患者が出ていることである。
「都外」の多くが埼⽟県、千葉県、神奈川県居住者であれば、それぞれの県の発表データに追加されることになり、陽性患者数も変わってくる。
都外に住む医療従事者の院内感染、東京都の勤め先での濃厚接触者など、いくつかの可能性が考えられるが、「都外」居住者がどうした経緯で東京都にて PCR 検査を受けたのかは明らかではないため、原因を明らかにする必要がある。
⽣活圏ベース
東京都において感染したと考えられるのは東京都在住者だけでない。ドイツのロベルト・コッホ研究所も居住地ベースは感染した場所とは必ずしも⼀致しない点に注意すべきとし20ている（The Robert Koch Institute, 2020, Abbildung 1）。⾼橋（2020）では⼈⼝ 10 万⼈当たり陽性患者数（発⽣率）が⾼い港区、新宿区、渋⾕区など都⼼８区への通勤率により４⽉初旬の埼⽟県、千葉県、神奈川県などの陽性患者の発⽣が説明できることを明らかにした。
しかし、東京都は上述の通り、職業を含めて属性の公表を⾏っておらず、東京都の公表デー
タから明らかにすることはできない。同様に埼⽟県、千葉県、神奈川県も基本的に勤務地などの情報を明らかにしていない。
そうした中、川⼝市、越⾕市、川越市、千葉市、船橋市、柏市は勤務先などが都内か否かを明らかにしている。例えば、船橋市保健所は COVID-19 陽性患者の所感において「感染経路が明確には判明していないものの、東京都との往来が確認されている発⽣例は 38 例です。このことから、本市の主な感染経路の⼀つとして、働く世代の⽅が職場や飲⾷店で感染し、家庭等での濃厚接触により感染を拡⼤させてしまう傾向があることが伺えます。」19としている。つまり、東京都での実際の市中感染率を考えるには通勤先の東京都での感染が疑われる者を含めた「⽣活圏ベース」で捉えないと受診地ベースや居住地ベースでは過⼩推計にしかならないことを意味する。感染拡⼤の有無を判断する際に通勤地情報が重要な鍵となる。
（３）陽性率の意味（検査のキャパシティーの影響）
PCR 検査などを受けた者のうち、陽性が確認された者の⽐率が陽性率である。陽性患者が⼀定に留まる、あるいは減少する中で検査数を増やせば陽性率は低下し、陽性患者が急増する中で検査数が追いつかなければ陽性率は上昇する。つまり、陽性率は PCR 検査のキャ
パシティを測る政策指標と捉えるべきである。さらに実務的には検査に回されているのは
⼀定の定義のものでの疑い患者（Sp）と濃厚接触者（Sc）であり、それぞれの中からの検査の結果としてそれぞれの陽性患者（Ip, Ic）が判明している。ただし、検査のキャパシティがあるため、全ての疑い患者（Sp）と濃厚接触者（Sc）が検査される訳ではなく、あくまで検査のキャパシティの範囲内で実施できる。つまり、以下の式のように⽇々の陽性率は⼀⽇当たり最⼤可能検査数（T）を分⺟の最⼤とし、感染者（S）の中の定義に当てはまる対象の中（定義に当てはまる確率 p）から⼀定の感染者（I）が判明していると捉えられる20。
Δ𝐼! + Δ𝐼"Δ𝐼=
Δ𝑝𝑆 max (𝑇, Δ𝑆! + Δ𝑆" )船橋市「新型コロナウイルス感染症患者の発⽣状況（船橋市）5 ⽉ 11 ⽇更新」
https://www.city.funabashi.lg.jp/kenkou/kansenshou/001/p076941.html#kanjyadata
20
⽶国連邦政府の PKI の⼀つとして陽性率を挙げているが、あくまで検査件数が⼀定あるいは増加している中で陽性率が上がっていく場合として、⽤途を限定している（US White House, 2020）。なお、感染モデルで⽰される通り、S も I も時間とともに変化する変数であり、実際はもっと複雑である。
19

21

（クラスターの影響）
陽性率は病院内などの施設で陽性患者が判明した場合には濃厚接触者に対する検査数が⼀時的に急増し、かつ陽性が判明する確率も⾼いため、陽性率が上昇する可能性がある。これまでの院内感染で検査⼈数も公表されている事例からみると、⼀般的に患者の陽性率が⾼く、職員については全職員を対象にする場合には患者よりも陽性率が低いものの市中よりも⾼くなっていると思われる（表８）21。
表 8：院内感染に伴う陽性率（2020 年 5 ⽉ 24 ⽇現在）
施設名

属性

検査⼈数

陽性患者数

陽性率

永寿総合病院（東京都台東区）

患者

466

131

28.1%

職員

1019

83

8.1％

総計

1485

214

14.4%

なみはやリハビリテーション病院

患者

103 以上59

58％以下（⼤阪府⽣野区）

職員

208 以上74

35%以下

⼭⽥記念病院（東京都墨⽥区）

患者

125

33

26.4％

職員

344

39

11.3％

総計

469

72

15.4％

聖マリアンナ医科⼤学横浜⻄部病

患者

―

30

―

院（横浜市旭区）

職員

42

―

総計

500

72

14.4%

北海道がんセンター

患者

135

35

25.9%

（札幌市⽩⽯区）

職員

422

37

8.8%

総計

557

72

12.9%

練⾺光が丘病院

患者

―

26

―

（東京都練⾺区）

職員

31

―

総計

357

57

16.0%

彩の国東⼤宮メディカルセンター

患者

192

15

7.8%

（さいたま市北区）

職員

78

15

19.2%

総計

270

30

11.1%

（備考）永寿総合病院、⼭⽥記念病院、聖マリアンナ医科⼤学横浜⻄部病院、練⾺光が丘病院、彩の国東
⼤宮メディカルセンターはそれぞれの病院 HP、なみはやリハビリテーション病院は病院および⼤阪府 HPによる。

院内感染では中野江古⽥病院（東京都中野区, 陽性患者 97 ⼈）、⼆ツ屋病院（⽯川県かほく市, 陽性患者 82 ⼈）、JCHO 東京新宿メディカルセンター（東京都新宿区, 陽性患者 59 ⼈）なども陽性患者数が多いものの、検査数が不明（または⼀部のみ公表）のため、陽性率は不明である。

2122

介護・障害者施設でもクラスターが発⽣しているが、利⽤者の世話や利⽤者間の接触が避けられないため、利⽤者、職員ともに病院以上に陽性率が⾼くなっている。海外でも介護・福祉施設で疑いの死亡者が多くとなっているとする（Comas-Herrera, et al.2020）22。
表 8：施設内感染に伴う陽性率（2020 年 5 ⽉ 24 ⽇現在）
施設名

属性

検査⼈数

陽性患者数

陽性率

北総育成会（千葉県東庄町）

利⽤者

109

60

55.0%

職員

80

40

50.0％

総計

189

100

52.9%

茨⼾アカシアハイツ（札幌市北区） 利⽤者

62

48

70.4％

職員

20

14

70.0％

総計

82

62

75.6％

（備考）北総育成会は千葉県資料（4 ⽉ 21 ⽇時点）
、茨⼾アカシアハイツは札幌市、保健所、国⽴感染症研
究所等の調査（4 ⽉ 10 ⽇時点）による。

（都道府県内での陽性率のばらつき）
さらに同じ都道府県でも市町村レベルでは⼤きく陽性率が違っていることが想定される。
感染爆発が起きたニューヨーク州であっても州全体の陽性率が 28.9％である中、郡によって陽性率は⼤きく違っている（図 12 参照）。ニューヨーク市にある５郡である New York 郡（マンハッタン）、Kings 郡（ブルックリン地区）、Bronx 郡（ブロンクス地区）、Richmond
郡（スタテンアイランド地区）、Queens 郡（クイーンズ地区）はそれぞれ 27.0％、33.4％、35.5％、31.5％、36.5％と⾼い。しかし、ニューヨーク州 62 郡のうち、陽性率 1〜4％が 15
郡、5〜10％が 21 郡、10〜20％が 15 郡を占めている。東京都や⼤阪府などでも⼈⼝ 10 万⼈当たり陽性患者数は地域で⼤きく違っており、患者発⽣に対して検査能⼒が影響するため、東京都全体と東京都下の区や市町村、⼤阪府全体と⼤阪府下の市町村によって⼤きく陽
性率も違うことが想定される。
⽇本でも東京都では個別に陽性患者数と検査件数を公表している墨⽥区、⾜⽴区を除いて陽性率を別々に算出できないが、埼⽟県、千葉県、神奈川県では政令市などがそれぞれ検査件数を公表しており、⾃治体別の陽性率を算出することが可能である（表 9）。カバー範囲が⼤きく違うため、注意が必要であるが、もし検査余⼒の指標として使⽤するのであれ
ば、都道府県全体ではなく、⾃治体別、例えば、東京都では感染率の⾼い港区、新宿区、渋⾕区などで陽性率を算出すべきである。

名古屋の通所施設（施設名⾮公表, 陽性患者 73 ⼈, 死者 18 ⼈）、藤和の苑（群⾺県伊勢崎市, 陽性患者
68 ⼈, 死者 16 ⼈）、富⼭リハビリテーションホーム（富⼭市, 陽性患者 67 ⼈, 死者 8 ⼈）
、⾒真学園（広島市佐伯区, 陽性患者 67 ⼈）、北砂ホーム（東京都江東区, 陽性患者 51 ⼈, 死者 2 ⼈）などでもクラスターが発⽣しているが、検査数は公表されていないため、陽性率は不明である。

22

23

Cou nty

0

県

埼玉県

千葉県

東京都

神奈川県
実施主体
検査件数
陽性患者数

Ess ex

総計
15,507
986
6.4%

県
4,432
417
9.4%

さいたま市
870
94
10.8%

川口市
634
86
13.6%

川越市
535
37
6.9%

越谷市
254
39
15.4%

民間
8,782
313
3.6%

県
12,773
313
2.5%

千葉市
2,515
95
3.8%

船橋市
1,250
120
9.6%

柏市
719
37
5.1%

県

21,809

2,621

12.0%

足立区

1,158

99

8.5%

墨田区

2,582

386

14.9%

県

7,931

863

10.9%

横浜市

4,075

446

10.9%

川崎市

2,826

265

9.4%

相模原市

2,698

77

2.9%

Cortl and

Lewis

Chautauq ua

Tompkins

Franklin

Jefferson

Osw egoOtsegoWayne

Ontario

Cattaraugus

CayugaAl legany

30

Yates

Chemung

St. Lawren ce

Scho harie

Saratoga

DelawareMontgomery

SenecaHerkimer

Livingston

Wyomin g

Cl intonSteubenTioga

Bro omeOnond aga

Monr oe

Hami lton

Chenan go

Rens selaer

FultonSchen ectady

Al bany

WarrenOneid aGenesee

Madi son

NiagaraGreeneWas hington

Orleans

Uls ter

Col umbia

Erie

Dutch ess

PutnamSull ivan

New Yo rk

OrangeWes tches ter

Ri chmond

Suffolk

NassauKin gsRockland

Bro nxQueens40

図 12：ニョーヨーク州の陽性率（郡別。2020 年 5 ⽉ 8 ⽇現在）

35

ニューヨーク州平均

28.9％

25

20

15

10

5

（備考）New York State Government Open Data より作成。
表９：１都３県の陽性率

陽性率（備考）埼⽟県は「県内の疑い例検査数」、千葉県、東京都、神奈川県などはそれぞれの HP より作成。埼⽟県以外は⾃治体間で定義が統⼀的でない。

24

6．分析を踏まえた提⾔（１）モニタリングは都道府県全域では広すぎる①

特別措置法の構造から緊急事態宣⾔の指定単位は都道府県となっている。そのことも影響し、北海道、⻑野県、宮崎県を除いて都道府県全県単位のモニタリング指標となっている。しかし、2〜5 ⽉までの感染拡⼤において特別警戒地域となった都道府県でも町村分を中⼼に陽性患者ゼロのところが多数あった。実際の出⼝戦略あるいは第２波以降の再度の政策対応においては都道府県での分析は広すぎる。ニューヨーク州は出⼝戦略の対象地域を 10 地域に分類し、ドイツ・スペインとも州ではなく、その下位の市・郡別または県・⼤都市別でモニタリングをしている。⽇本でも同様に都道府県単位ではなく、市区町村別、保健所管轄管内別、通勤・通学圏別などでのモニタリングに⼒を⼊れるべきである。

② 出⼝戦略の指標には再感染拡⼤期に備えた準備状況に関する指標はほとんど含まれなかった。⾃治体のモニタリング指標に検査体制の拡充を含めているのは広島県など⼀部にとどまる。しかし、再感染拡⼤期の到来は多くの専⾨家が予想しており、検査実施の「⽬詰まり」は個々の現場で起こっており、それぞれの保健所管内などで最⼤余⼒が発揮できる体制となっているかを確認する必要がある。病床・療養施設・⼈⼯呼吸器・個⼈防御具や⼀⽇当たり検査の必要数の設定、導線を含めたシミュレーションも保健所管轄管内別などで⾏い、その拡充状況のモニタリングし、それぞれの地域単位で検査、隔離などの準備を進める必要がある23。医師会と連携した PCR センターが各地で設置されるようになっているが、それらも上⼿く⾏っているのか、電話回線や⼈員配置、検体の輸送など業務集中で再び「⽬詰まり」が起きないのか、第 2 波の到来前に検証しておくことが必要であろう。
（２）先⾏系列、遅⾏系列を踏まえたモニタリング指標の検討の必要性③

景気指標では先⾏系列・⼀致系列・遅⾏系列がある。感染においてもいち早く感染拡⼤を察知する先⾏系列、拡⼤期を把握する⼀致系列、感染拡⼤に遅れて合わられる現象を捉える遅⾏系列に分けて、それらが把握できているかを分類し、⾜りない指標を追加することが求められる。課題として確認した通り、⼀番重視されている新規陽性患者数が感染から発症で捉えられていない現状では遅⾏系列の指標にすぎない。そうした中、検査余⼒を⼤きくすることによって無症状患者まで把握し、感染から陽性確認までのタイムラグを短くする取り組みがなされない限り、東京都の指標のように前週との増減
⽐でみていては感染拡⼤の兆候を逃しかねない。したがって、別の先⾏系列の指標での把握が重要となる。

④ ⾼橋・崎坂（2020）でも触れたが、⽶国 CDC が学校向けガイドラインで⽰した通り、発症後 30 ⽇後でも唾液にウイルスが残っていたという研究（To, et al. 2020）などもあり、唾液を使った抗原検査や PCR 検査も有⼒視されている。

23

25

発熱者の地域での急増は感染拡⼤の予兆の可能性が⾼い。したがって、⾃粛解除とともに学校では児童・⽣徒に検温状態を記録する⽅針を多くの都道府県が⽰しているため、保護者も含めて検温して、⾃治体・学区毎に集計できるシステムを構築することが考えられる。その際、匿名化して集計が⾃動化できるアプリの利⽤が考えられる24。さらにアップルのアプリであるヘルスケアなどを使⽤し、匿名化して地域ごとに発熱状態を把握する仕組みを構築することを検討すべきであろう。また、東京都だけが指標に挙げているが、相談件数の急増も感染拡⼤の兆候を⽰す先⾏系列指標の候補であろう。その際、繰り返しになるが、感染拡⼤が都道府県内で同時進⾏する訳ではないため、都道府
県全域ではなく、保健所単位、市区町村単位で相談数の増減をモニタリングすることが不可⽋である。なお、筆者がこれまで分析対象としてきた⾃殺相談や消費⽣活相談でも回線容量や⼈員配置で応答率に上限がある問題が発⽣していた。保健所の相談回線、⼈員の制約で相談件数に上限がありえることから、保健所が症状の相談受付を担当しつづけるべきなのかを含めて再検討が必要である。
⑤

消防庁の 2020 年 2 ⽉ 4 ⽇付通知「新型コロナウイルス感染症に係る消防機関における対応について」において、COVID-19 の感染が疑われる患者を搬送した場合に各消防
本部は消防庁に報告することになっている。感染拡⼤の⼀致系列として COVID-19 疑い事案などに対する救急出動件数がありえる。保健所の管轄でないが、活⽤すべき指標
は含めることを検討すべきであろう。

（３）第 2 波において⾃粛要請のマイナス事象を捉える社会・経済指標を含めるべき⑥ 海外でも社会・経済指標を含めているのはスペインだけであるが、第 2 波以降では社会・経済指標も含めて⾃粛要請のマイナス⾯を捉えることも必要であろう。社会⾯ではフランス公衆衛⽣局が上述したようにフランス全⼟で週１回、抑うつ状態、睡眠障害な
どの社会調査を実施しているが、COVID-19 で逆にストレスを抱える者（先⾏系列）、
他の疾患・⾃殺で亡くなる者（⼀致系列）などの把握が重要になる。また、経済⾯では
新規求⼈数（先⾏系列）、労働相談窓⼝への相談した失業のリスクが⾼くなっている者（⼀致系列）、解雇通告された者（遅⾏系列）、倒産件数（遅⾏系列）などを把握することも必要になろう。

例えば、アプリ「健康⽇記」は株式会社ヘルステック研究所が京都⼤学と共同で開発され、現在、保健所・企業などで活⽤されているという。ただし、まだ開発途上にあり不具合なども予想されること、同ア
プリで収集されたデータは学術利⽤⽬的などで京都⼤学に提供されていること、などに留意が必要であ
る。
24

26

参考⽂献

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http://www.iips.org/research/npi_pp_takahashi_202004.pdf
⾼橋義明・崎坂⾹屋⼦（2020）⽶国疾病予防管理センター（CDC）による新型コロナウイ
ルスに対する学校管理者等のための⼿引き, 平和研研究ノート
http://www.iips.org/research/note_takahashi_20200325.pdf
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US White House (2020) Opening Up America Again.
https://www.whitehouse.gov/openingamerica/

28