合 同 分 科 会

選 出

合同分科会 2015 年度会合 より「オープンデータ」が先導する
新たな社会

岩田 修一
(東京大学/事業構想大学院大学)

「オープンデータ」が先導する新たな社会岩田修一（事業構想大学院大学）
2015.10.29＠サイエンティフィック・システム研究会（神戸）
アジェンダ「カンバン」や「ゲンバ」が世界的に着目されたのは四半世紀以上も昔のことである。近年は、Open Access、Cloud、Open Data、Big Data、Open Science、Industry 4.0、IoT/IoE 等々、キャッチコピーの輸入超過が続く。安全・安心を誇った我国も天災・人災だけでなくサイバー・セキュリティへの備えにも課題が指摘される。もっと前向きの挑戦が提案できないのだろうか？
データで何を語ることができるのか
データは「物差」と比較して算出され、適当な「物差」がなければデータは存在しない。1955 年のリスボンを襲った大地震／津波は、「宗教」という「物差」が自然の前では無力であることを示した。その後の啓蒙主義や自然科学の展開は、別のもっと普遍的な「物差」を求める人々の知性によって駆動されてきた。しかしながら科学技術が大きく進歩したと考えられている現代社会においてもデータで語ることのできる世界は極めて少なない。だから「オープンデータ」運動は、広大なデータのない未踏領域での知的冒険のための連帯のための運動として考えるべきであろう。
「冒険」が必要な課題
国連が新たに持続可能性に関する以下の 17 の開発目標を設定した。
https://sustainabledevelopment.un.org/topics
いずれも人類全体が連携しなければ解決しない難しい問題であり、そのためにはキーとなるデータの共有は欠かせない。気候変動と災害に関連して複数のシナリオが提示され、2100 年までの温度上昇の推定値も２℃近傍から７℃近傍と幅をもつ。地域によっても気候変動の影響は大きく異なり、データの意味は大きく異なる。現場、現物からのデータと解釈との不断の突き合わせが必要である。間違いのない意思決定や最適化をするためのデータが揃っていることは少．．．
ない。入にしたデータだけで見えていない本質を掴むためのきめ細かでやわら．．
かい工夫が必要である。そして、それは冒険者のスピリットを要請する。シン
ボリックには１世紀以上前のhttp://discerninghistory.com/2013/05/shackletons-ad-men-wanted-for-hazerd
ous-journey/と軌を一にする。講演では、データを介した政治的合理性、文化的合理性、文明的合理性、経済的合理性、技術的合理性、科学的合理性への取り組みへのス
ナップショットを例示しながら、データの使い方のあるべき姿を議論してみたい。気分としてはデータを軸にした新たな冒険を始めたいと思っている。例えば、抽象的には

データから小さな物語(個)の展開へ（逆問題、集合知、データ同化、設計問
題、サービス、・・）

データから＊＊＊Casting Science への展開へ（・・・・）



データから Regulatory Science への展開へ（・・・・・）

であり、深刻な問題としては


不透明なリスク（地球規模の気候変動〜個人の健康リスク）へのレジリエ
ンスの向上



持続可能性を実現する地球エンジニアリング（例えば、福島第一原子力発
電所の扱い）がある。

「オープンデータ」が先導する新たな社会「オープンデータとセキュリティ」SS研合同分科会
2015.10.29@神戸
岩田修一

869

Jōgan Sanriku Earthquake (Sugawara no Michizane et.al.)

1755

Lisbon earthquake>>Kant, Adam Smith, Voltaire, Rousseau (Enlightenment Thought)
1498

1945

Hiroshima and Nagasaki

1986

Chernobyl

2001

9.11 New York2011

3.11 The 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake
Fukushima Daiichi Accidents and ....
画像はWikiから2

アジェンダ「カンバン」や「ゲンバ」が世界的に着目されたのは四半世紀以上も昔のことである。近年は、Open Access、Cloud、Open Data、Big Data、Open
Science、Industry 4.0、IoT/IoE等々、キャッチコピ
ーの輸入超過が続く。安全・安心を誇った我国も天災・人災だけでなくサイバー・セキュリティへの備えにも課題が指摘される。もっと前向きの挑戦が提案できないのだろうか？
15

http://www.agr.hokudai.ac.jp/cbg/nursery/web-off/asagao/asagao.htm

青渦鍬形葉藤紫黄縮緬葉藤色台咲青渦柳葉江戸紫采咲
青水晶斑入渦巻葉渋藤氏覆輪丸咲青蝉葉桃色無地咲大輪（淀の桃風）
青斑入蝉葉柿茶縞筒白丸咲大輪
青斑入並葉紫捻梅咲青渦蝙蝠南天葉淡青地藤紫吹雪筒八重咲
青桔梗渦葉水色桔梗咲八重

http://www.agr.hokudai.ac.jp/cbg/nursery/web-off/asagao/asagao.htm

The voyage of discovery
is not in seeking newlandscape, but in having
new eyes.（M.Proust）
7

PROPOSALS• DEVELOPMENT OF PROACTIVE AND POSITIVE DIGITAL STORY TELLERSBASED ON SCIENCE AND TECHNOLOGY(human capital with capacity building+produced capital described by knowledge network connected dynamically withreal/cyber space objects(data/information/knowledge/wisdom)+natural capitalwith monitoring/evaluation technologies +high performance simulators withqualitative/quantitative/adaptive intelligent reasoning+….) reflecting allimportant lessons from Industry 1.0-4.0, SHINKANSEN, “FUKUSHIMA”, PRIUS,TESLA, i-PHONE, B-787 and so on.

• ………….

データと＊＊＊合理性• 政治的合理性• 文化的合理性• 文明的合理性• 経済的合理性• 技術的合理性• 科学的合理性

科学的合理性https://en.wikipedia.org/wiki/Tycho̲Brahe#/media/File:Porträtt̲av̲Tycho̲Brahe̲-̲Skoklosters̲slott̲-̲90153.tif

http://www.pafko.com/tycho/observe.html

https://www.newscientist.com/article/dn14229-roundest-objects-in-the-world-created/

http://www.nist.gov/pml/si-redef/kg_present.cfm

微細構造定数：fine-structure constant
α=1/137.035999139(31)e : elementary charge
h : Planck constant: permittivity of vacuum: magnetic constant

CODATA

重力
電磁力
弱い力
強い力

WHY:abduction
on what is rightHOW(bridging differences
between different safety standards)

WHAT(verification within a safety standard)

Hierarchical features on design windows17

文明的合理性• 言語（孤高と共生）• 政治（利己と利他）• 産業・経済（大量生産、大量消費、大量廃棄• 石油エネルギー文明（温室効果ガス）• 核エネルギー文明（放射性廃棄物）

http://www.iiasa.ac.at/web/home/about/achievments/scientiﬁcachievementsandpolicyimpact/Sustainable.en.html

v Why oil is so valuable by Robert Bériault
Canadians use an enormous
amount of energy.

March 11, 2011(Fri)14:46 – Earthquake,
TsunamiPresentation made by Tatsujiro Suzuki (The 3/11 Fukushima Nuclear Accident: What Happened and Lessons
learned (so far)) May 2-4, 2011

➢ Occurred 14:46 March 11, 2011
➢ Magnitude : 9.0 Mw➢ Epicenter location : 38°6’’N and
142°51’’E, and 24km in depth➢ Victims : 15,202 Dead
8,718 Missing(as of May 25, 2011)

WNFM 38th AM-2011(Seville)21

Many Things Happened!

http://www.tepco.co.jp/index-j.html

http://www.tepco.co.jp/index-j.html

http://www.tepco.co.jp/index-j.html

THE FIRST BIG ACCIDENT IN “BIG DATA” ERA
AT THE BIGGEST SCALE IN THE HISTORYCAN WE OVERCOME WITH RESILIENCE BY DATA?

http://www.tepco.co.jp/index-j.html

事後対策の巧拙

野村茂雄氏、斎藤公明氏提供
26

私たちは、50年後に、どのような答えを出しているのだろうか？

技術として
地域として
日本として
世界の中で

地球エンジニアリング

政治的合理性• 覇権• 格差• セキュリティー• 持続可能性• 標準化• 面子

By Michael Zgurovsky

https://it.wikipedia.org/wiki/Galleria_degli_Uffizi

権力、覇権、ルール、国際基準、安全基準・・・

EneEnvEcEntEthE...
Price movements of WTI (NYMEX)($/bbl)Unexpected
Decrease of

Rrecovery of Mexican Gulf
production, increase of US

75

crude oil inventory,
concern over slow down ofChinese economy

70
Nigeria Strike, longer
halt Mexican Gulf oil

Resurfac
e of USproduction

65

60

55

50

Expansion of
Iraq struggle(Sadr)
growing
concerns
over Yukos
oilproduction
Decrease of
US oilinventory

132 OPEC
Conf.( + 1
million b/d)

Oct.
22 & 26
55.17

concerns
worries

Winter

for
Iraq,

Suppl
y

Nigeria
Yukos

conce
rns intheUSinsurgency
and terrorist
threat.
ColderConcerns
for Nigerian

weather inUSRebelsDecrease of

133 OPEC Conf. (-1 million b/d ofU.S. oil stock

overproduction)easing concern
for Katirna, IEA's

Jan 20roll over),Inverntory

anouncement& 30

increase

68.35

Conferenc

by weatherchangehurricane,gasoline,of US
gasoline

Iran &

May 20forecast

46.80
Inventory
increase,easinggasolinee ( + 0.5
millionb/d,
additional+0.5

supplysecure of
IEA,
OPEC

for
Emily,
lower
demandby OPEC (137
Conf.), Demand
Worries fortropicalstorm, drawof crude oil,future supply
concers

decrease in US,
recovery of Gulf
refineries, warm
weather

worries over oil
supply, Iran,
Saudi, Ecuador,terror in Middle

Saudi/U
S top

136 OPEC
Conferenc

talks USoile ( +0.5
million b/d,

inventory
andadditional+0.5

dollarrise

million b/dby price)

Iraq
issue

Supply assurance

easingconcern

worries inUS,million b/ddependingeffects

decreaseinventory,
effects of
Katrina135
OPEC

fluctuations

worries
Refinery snag57.27

demandestimate

Rita

gas

Iraq

Iraq

Dec.1069.81

news onSaudi King

Apr. 1

revisionoffor
Hurricanewithdraw
fromNaja fforecasts
by IEA.
EIA/DOE
warning
for OPEC
future cut

Aug 30furure supply
concern,

IEA's
upward40.71

June 29

MexicanGulf &

Concerns

Sadr

s' strongbuying75.17

140 OPEC
Conf. (ceiling

US crudeinventory,

Colderweather,in Mexican
Gulf &
Yukos

35.66

Sea,
Nigeria,

48.70

Saudi oilninister'spress
conference

Speculator

revision ofdemandela,
NorthAugust 19

40

30

for
Venezuwintersupply45

35

SupplyConcern

UpwardChina'scurrency
revaluation

worry
Funds
money

supplyconcerns forgasoline and
OPEC's pricestance, Russia,
Iran, Iraq,
Nigeria andPalestine
worries, Funds
money inflow

Eastworries fortropical storm

Iran,
Nigeria

terrosit
attack at
Abqaik,Saudi
Arabia,concerns
for Iranian
issue,
Nigeria andIraq

Easingconcerns
andInventory
increase

2004
20 /0504 /21
20 /0604 /0420 /0604 /1
820 /0704 /0220 /0704 /1620 /0704 /3
0
20 /0804 /13/0
20 8
04 /2720 /0904 /1
0
20 /0904 /2420 /1004 /0820 /1004 /2
2
20 /1104 /0520 /11
04 /1920 /1204 /0
3
20 /12
04 /17/20 12
05 /31
20 /0105 /1
420 /01
05 /2820 /0205 /11
20 /0205 /2
520 /0305 /11/
0
20 3
05 /2520 /0405 /0
820 /0405 /22/20 05
05 /0620 /0505 /2
0
20 /0605 /0320 /0605 /1720 /0705 /0
1
20 /0705 /15/0
20 7
05 /2920 /0805 /1
2
20 /0805 /26/20 09
05 /0920 /0905 /2
3
20 /1005 /0720 /1005 /21
20 /1105 /0
4
20 /11
05 /18/1
20 2
05 /02
20 /1205 /1
620 /1206 /30
20 /01
06 /1320 /0106 /2
720 /02
06 /10
20 /0206 /2420 /0306 /1
0
20 /0306 /24/20 04
06 /07/0
4/
21

on price)

How long can we use oils?
33

No nuclear weapon!

Shale Gas

1885 December∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢¢

1998 July核と人間
Global Reduc7on of Natural Energy Resources

• 物理
•

!
2007

技術

oil

• 経済
• 社会
•

人間

!!

!!!

?!

2050

gas

2092

uranium+–↑ Consumption

Production ↓years
Hermann Scheer – Energy is a driving force for our civilisa7on – SOLAR ADVOCATE, 20052013年4月9日火曜日

1

視点の転換• BCP(Business Continuity

Plan)• CCP(Community

Continuity Plan)• 縮小社会• 固有の文化• 「ご縁」の社会• 「もったいない」• Centric• 「おかげさま」• Sustainable Development• 「まるい」• Planet under Stress• 「やわらかい」•

技術課題• リアルタイムモニタリング• 設計手法• データマイニング• 知識発見• シミュレーション• データ駆動• 人間中心新たな挑戦課題
•･ 空気

•･ 気配

•･ 間合

•･ 阿吽

•･ ・・・

文化的合理性• TQC• モノづくり• 職人• バランス• 大局観

マルチレンマ問題ー文明的合理性
医療・トリアージ
原発・資源
航空機事故
食品安全・飢餓
気候変動・格差
内戦・ストレス・・・

倫理・命「よくいきる」
バランス・バイアス
事前評価・選択・事後の潔さ
希望・夢「ワクワクする」
コミュニティー
最適解
デザイン
物語

http://www.jaea.go.jp/04/turuga/monju_site/pdf/topic1.pdf
https://fr.wikipedia.org/wiki/Concorde_(avion)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Concorde_(avion)#/media/
File:Concorde_1_94-9-5_kix_(cropped).jpg

Dynamics of ~7B Intelligent Agents•Your Life, Uploaded: The
Digital Way to Better
Memory, Health, andProductivity by Gordon Bellhttp://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/?page_id=943

さて

技術的合理性

http://fde.uwaterloo.ca/Fde/Materials/ShortFiberComposites/Srim/srimSmax-Nf.png
http://xml.coverpages.org/MatMLv30-NISTIR6939-200301.pdf

技術
予測と安全
失敗と進歩

Forward/Inverse
Problems

We need to hook well-organized data andknowledges(common senses) on materials tocreate a solution space properly.

• Nature defines Cornerstones providing a marvelous rich but still
very rigid systematic framework of restraint conditions• The realization of the Fourth and Fifth Paradigm requires two preconditions being beforehand establishedRegularity in Binaries

MN(A) vs. MN(B)Map for 1:1
Compounds (RT)

MN(A)

1

CN 1-3CN 4
CN 6 (-11)
CN 12 (-13)
CN 14(-18)
Non-former
Former (no 1:1)

100

MN(B)

AETs of Compounds
100

TQC of Data
• By logics for each fact
• By coherence of the collected facts andlogics• By balancing combined uncertaintiescomparative studies of complexities• By holistic guess• By adapting models and parameters

Diﬀerent Data Strategies• GE• Phillips• Mercedes• CAS• Elsevier/Springer• Nature• Google• Boeing• Siemens• Komatsu• NIH• IMS Health• CrossRef

Metallurgy—
Materials
DesignMichael Faraday
Arthur R. von Hippel.
.
Computational Science
Data Science
Design ScienceThe Past One Hundred Years

COPY FOR EVOLUTIONS•

Needs to return to the initial starting
point at least to the birth of the earth•materials-multicomponents,
nonequilibrium, nonlinear complex
and chaotic systems•

Inverse and abductive challenges are
expected so as to accelerate recovery
and/or emergence processes•

as an exemplar for bigger
challenges, namely, "sustainabilityof our global communities"

分かっているのに何故？

参加する！

How to balance
Needs, Wants, Demands, Products of People•

Citizens•

Designer•

Planner•

Rule Maker•

Rule Taker•

Follower•

Supporters•

Opponents•……

Six Thinking Hats by de Bono

社会的合理性• 関係性•絆•結• ”安心”• 個のケアとコミュニティー、種の保存After K.Hoashi

After K.Hoashi

Transformation• BCP(Business Continuity Plan)• CCP(Community ContinuityPlan)• 縮小社会• 固有の文化• 「ご縁」の社会• Centric• 「もったいない」• Sustainable Development• 「おかげさま」• Planet under Stress• 「まるい」• 「やわらかい」•

Human dimensions are to becarefully investigated.

設計解の探し方
重さ、時間、空間＋価値

人文学（Humanities）

科学／技術

こころ
76

経済的合理性• 需要 vs 供給• 規模の経済• 市場原理• マーケッティング• ゲームのルールと意思決定http://www.boeing.jp/ヒシネス部門-紹介/ホーインク民間航空機部門/787型機の概要.page

Hiroshi Harada et al.

http://www.matml.org

「航空サービス」という業界の持続・発展のための方策• 安全規制• 相互保証• ブランド• TQC（ハード、ソフト、ヒューマンウェア）• CALS/STEP--100%, 200%,... , 400%digital• Total Life Cycle-- From Design to Maintenance,
http://www.ipa.go.jp/files/000036469.pdf

Waste Management• Mental Health海洋石油・ガス生産設備

固定式

Semi-sub

Spar

TLP

FPSO

~300m

~2,000m80

FPSO/FSO
プロセス（生産）システム：
生産井からの原油に含まれる水や不純物を分離して、石油･ガスを生産する

ガス
焼却塔

居住区・
ヘリポート

輸送
タンカーへ

係留システム：波・風・潮流から受ける力に対して、
FPSOの位置を保持する

貯油タンク

貯蔵設備：
生産した石油を貯蔵する積出設備：
生産した石油を輸送タ
ンカーへ積み出す

係留索

係留索
ライザー
（出井油・ガス
導入ライン）
石油・ガスの
流れ

アンカー

アンカー

81

2009年6月

プロジェクトロケーション
FSO Vietsovpetro01

FSO Rong Doi
MV12

FSO Rang
Dong MV17

FPSO Cuulong
MV9

FSO Nanhai
Sheng KaiFPSO Nanhai
Sheng LiFPSO Kakap
NatunaFPSO Anoa
NatunaMarco Polo TLP
Prince TLP

Shenzi TLPFPSOSong Doc
Pride MV19

FPSO Jasmine
Venture MV7

FSO Ta’Kuntah

FSO
Pathumabaha

FSO Cidade deMacae MV15FPSO MV 8
LangsaVentureFPSO Cidade deNiteroi
MV18
FPSO
Cidade do
Rio de Janeiro
MV14

FPSO
Baobab
Ivoirien
MV10

FPSO
Fluminense

Tullow Jubilee
FPSO

Escravos LPG
FSOFPSO Cidade deSantos MV20

FSO Kome Kribi
1
BP Angola
PSVM FPSO

	 ：	
 現在建造中Oveng TLP &FSO Madiela
Okume/Ebano TLP Tchatamba A
MOPUFPSO Cidade deAngra dos Reis
MV22

BHP Pyrenees
FPSO

FPSO Stybarrow
Venture MV16FPSO MODEC
Venture 11

FPSO MODEC
Venture 1

FPSO
Whakaaropai

FPSO Buffalo
Ventureグレー文字	
 ：	
 生産終了 / 他フィールドへ移転

83

ビジネス展開の巧拙• ジーメンス• GE• トヨタ• ボーイング• キャノン• Google• Apple• SONY• Panasonic• 日本製鋼所• AREVA
• 東芝
• 日立
• 三菱
• Phylipps• Komatsu

M=(Mi+SWOT+STP+4P)

i+s+aby Akihito Takamoto
M = Marketing( = PROJECT Management)
Mi = Mission, Objectives, Goals
SWOT = Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats
4P = Product, Promotion, Price, Place
STP = (Market)Segmentation, Targeting, and Positioningi : information(neuron), s : strategy(brain), action(muscle)

LEARNING• Learning 1.0 Single Loop Learning• Learning 2.0 Double Loop Learning• Learning 3.0 Triple Loop Learning• Learning 4.0

UnlearningV I S U A L I Z AT I O N• Visualization 1.0 Direct Mapping of Digital Data
• Visualization 2.0 Mapping of Processed Data
• Visualization 3.0 Mapping of Integrated Data
• Visualization 4.0 Mapping with Fusion of Real Spaceand Virtual SpaceCOMMUNITY DESIGN• Community Design 1.0

Spontaneous Bottom-up Formation• Community Design 2.0

Top-down Design as Edo and Paris driven
by Power• Community Design 3.0 Design-driven Community on

Produced Capital• Community Design 4.0 Inclusive Design with respect to Natural

Capital, Produced Capital and Human CapitalH E A LT H C A R E• Health Care 1.0 Experience-based Natural Care/Cure• Health Care 2.0 “Witches” Medicine• Health Care 3.0 Evidence-based Medicine/Data-

driven Medicine• Health Care 4.0 Holistic Medicine(Medical Science,+Ayurveda, +Kampo, +Unani,+preventive medicine)INDUSTRY• Industry 1.0 Industrial Revolution as Emergence ofmaterials, machines, markets, capitals, energy sources,
labour and so on• Industry 2.0 Mass Production Paradigm, standards and marketing• Industry 3.0 Introduction of ICT• Industry 4.0 Evolutional, Adaptive and Strategic Approaches

for Whole Life Cycle of Products

NUCLEAR SCIENCE & ENGINEERING• NSE 1.0

from Science(E=mc**2) to Engineering(nuclear devices)• NSE 2.0

from nuclear devices to values(energy, heat,
health by quantum beam, …)• NSE 3.0

closing missing links in engineering, inclusive design,
inverse manufacturing, ..

• NSE 4.0

creating nuclear civilization for sustainable, safe andhuman-centered communities

PROPOSALS• DEVELOPMENT OF PROACTIVE AND POSITIVE DIGITAL STORY TELLERSBASED ON SCIENCE AND TECHNOLOGY(human capital with capacity building+produced capital described by knowledge network connected dynamically withreal/cyber space objects(data/information/knowledge/wisdom)+natural capitalwith monitoring/evaluation technologies +high performance simulators withqualitative/quantitative/adaptive intelligent reasoning+….) reflecting allimportant lessons from Industry 1.0-4.0, SHINKANSEN, “FUKUSHIMA”, PRIUS,TESLA, i-PHONE, B-787 and so on.

• ………….

Conclusion

Sociology

Agriculture

Mathematics

Medicine

Physics

Economics

Mechanical Engineering

Materials Engineering
Ethics…………
ChemistryI N T E R N AT I O N A L & G L O B A L
REGIONALGEOPOLITICALCOMMUNITY DYNAMICS
MIND SETECONOMYN AT I O N A L
POLITICSPLANT SITE
PLANT
REACTOR
RISK/CRISIS MANAGEMENT

・・・・・・・

CORE
M AT E R I A LDOSDECOMMISSIONING & WASTE MANAGEMENTENVIRONMENT & BIODIVERSITYS E A - L A N D - M O U N TA I N

TA R G E T I N G T O C O - C R E AT E “ F U T U R E E A R T H ”
BEAUTIFUL STORIES AND MEANINGIOT
MUSEUM OF CYBER AND REAL PRODUCTS
COLLECTION OF “PIECES”

COLLECTION OF TRADE-OFFS
FEASIBILITY STUDIESDESIGN STUDIESD ATA A N D A R T I F A C T S
ARCHIVESLESSONS THROUGH UNLEARNING OF FUKUSHIMA

ア ナ ロ グ 価 値 〜 デ ジ タル 価 値 創 出 へ• Value-added Cycle from data(signals+noises) to values by

J.H.Westbrook(GE, 1980)• From experimental data to design data for fusion reactors by S.I.(UT, 1980s)• Multi-scale modeling with respect to T, E and L by G.L. Kulchinski(UW,

1982)• High Tc S.C.M. by C.Hailong and S.I.(UT,1987-1993)• VE by S.I.(UT, 1993-1996)• VEMD by S.I. et al(STA, 1993-1997)• LPF by P.Villars, Y.Chen and S.I.(MPDS, 1995-)

Critical thinking- in being responsive to variable subject matter, issues, and purposes - isincorporated in a family of interwoven modes of thinking, among them:• scientific thinking• mathematical thinking• historical thinking• anthropological thinking• economic thinking• moral thinking• philosophical thinking

合 同 分 科 会

選 出

合同分科会 2015 年度会合 より

感染症シミュレーションから早期探知システムへ

大日 康史(国立感染症研究所)

サイエンティフィック・システム研究会

2015 年 10 月 29 日

合同分科会 2015 年度会合 資料

感染症シミュレーションから早期探知システムへ
大日 康史
国立感染症研究所 感染症疫学センター
感染症シミュレーションは現在、住民一人一人の行動を表現した individual vased model(ibm)が、２００９年の新型インフルエンザの前から主流になっている。本報告では、その行動を実際のデータに基づいた realibm(ribm)を紹介する。しかしながら実際に１例目から追うことはほぼ不可能である。探知が遅れれば遅れるほど、対策も遅れ、感染が拡大する。その時間的なギャップを埋めるであろう早期探知システムを紹介する。
individual based model(以下、略して ibm)は、近年の感染症モデルとして最もパワフルなモデルであり、新型イ
ンフルエンザ対策では広く用いられている 1-6)。また、天然痘対策にも用いられている 7,8)。しかしながらモデルは
あくまでモデルあり、実際の人の所在、移動を表現したものではない。モデルをより現実的に近づける努力は重要であるが、それでもやはり現実性は乏しい。逆に本研究では、実際の人の所在、移動のデータからモデルを構築した。このような試みは既に行われている 9-11)が十分ではない。Eubank9)らはポートランドでの人口 160 万人
での所在データを用いてスモールワールド性を確認し、また、それを天然痘に応用している 10)。しかしながら、そこでは電車を始め移動手段内での感染は考慮されていない。逆に、日本において通勤電車内でのみの接触を計測された研究 11)があるが、電車以外での接触が考慮されていない。したがって、所在と移動の両方のデータを同時に扱えることは重要である。また、先行研究では感染症にとって重要な接触場所である家庭、学校、職場を認識し、また家族内での感染がさらに学校、職場等で広がることが表現されない。その両者を満たす実際のデータを用いた ibm は、より現実性の高いモデルとなる。本報告ではこれを real ibm(ribm)と呼ぶ。
Ribm は当初東京都市圏をはじめ多くのパーソントリップ調査の貸与を新型インフルエンザ対策、バイオテロ対策の企画立案のために受け、分析を行われてきた。特にパンデミックにおける初発例日本侵入時の感染の広がり 12)や、天然痘と用いたバイオテロへの応用は既に行われている 13)。
しかしながら、パーソントリップ調査は全数調査ではなく、また全国の１/3 程度の人口が調査対象から外れており、またさらに近年予算の都合上実施されなくなっている。そこで、より広範な人口をカバーしている調査として国勢調査を用いたシミュレーションも行っている。国勢調査では全国民の５００ｍメッシュでの通学、通勤の移動が分かる。ただし難点は、通学、通勤以外の移動は不明で、また移動時間帯も不明である。こうした国勢調査
を用いた研究は、バイオテロ対策のツールとして実用化されている。14）
シミュレーションは感染症の広がり、また効果の有効性を評価するための有効なツールであるが、実際には初発例や暴露の状況は不明である。それ故に、ある程度感染が拡大して初めて、新型インフルエンザやバイオテ
ロの発生に気づくわけである。つまり、シミュレーションで感染が一定程度広がった時点が、実際に我々が直面する最初、と言うことになる。このタイミングを早めることが、そして対策を早く稼働させることが、感染症の被害拡大を抑える最も有効な手段であることは論を待たない。そのためには従来の診断による情報収集ではなく、症状の情報収集がより重要となる。
諸外国でも電子カルテ、救急車要請・搬送、ＯＴＣ医薬品の購買、救急外来、検査オーダー、学校欠席、薬局の処方箋について実用化されている。日本でも、（1）リアルタイムで、（2）データ収集及び解析を自動的に行い、（3）特別な時だけではなく常時行い、（4）週単位や月単位ではなく毎日行い、（5）一部の地域のみでの実施
ではなく全国で行い、その結果早期対応策につなげることができる、データが検証されてきた（参考文献）。また、（1）～（5）までを満たすだけではなく、特異度が高いこと、保健所及び医療機関、教育委員会・保育課、学校医・園医といった予防指導を日頃からする立場にある機関が個々の施設と連携し、情報共有を図れる、という観点からも検討された。その結果、日本で自動的に解析し、初動評価に用いて対応すべき健康危機事象を抽出し、施設単位と地域単位の両方の面で活用できるのは学校・保育所と薬局であることが結論づけられ、常時運用が行われている。現在では学校・保育園は全国で約 3 万施設（24 県 6 政令指定都市 2 特別区の全校をはじめとする学校の約半分、保育園の１／３）、薬局の方は約１万薬局（全国の全薬局の１８％）である。両者は世界的に見ても精度やカバーの広さにおいて比類のないシステムとなっている。現在は薬局の方は日本医師会、日本薬剤師会、日本大学薬学部、（株）EM システムズが、学校・保育園の方は日本学校保健会が運用しており、前者

は http://www.syndromic-surveillance.net/kanjyasuikei/で、後者は http://www.syndromic-surveillance.net/で一般公開されている。またそれらの早期探知システムとしての精度の検証も行われている 15-17）。また、サミットのような政治的、国際的イベント、オリンピックや国体あるいはマラソンのように多くの人が集まるような行事の際には、その監視、評価の強化が行われている。
しかし課題は全国での運用に至っていない点である。例えば学校では 24 県 6 政令指定都市 2 特別区では全校の情報がカバーされているが、残りの 23 県では全く情報が得られない。2020 年のオリンピックに向けて、全国をカバーすべく整備が進められている。
参考文献[1] Ferguson NM et al.: "Strategies for containing an emerging influenza pandemic in Southeast Asia", Nature,
2005.
[2] Longini Jr. IM et al.: "Containing Pandemic Influenza at the Source", Science, 2005.
[3] Ohkusa,Y H.Maeda, K. Aihara: "Evaluation of Pandemic Plan using individual based model", the Joint
Meeting of Japan and Korea Biological Mathematics ,2006.
[4] Germann et.al.,2006 "Mitigation strategies for pandemic influenza in the United States"
PNAS(06)5935-5940[5] Ferguson NM et al.: "Strategies for mitigating an influenza pandemic ", Nature, 2006.
[6] Glass R.J. et al. "Targeted Social Distancing Designs for Pandemic Influenza"EID12(11),2006.
[7] 大日康史「individual based model を用いての公衆衛生的対応能力を明示的に考慮した天然痘対策の評価」
平成 17 年度厚生労働科学研究費補助国際健康危機管理ネットワーク強化研究事業「生物テロに向けたシミュレーションの構築と介入効果の検討に関する研究」研究報告書[8] 大日康史「individual based model を用いての公衆衛生的対応能力を明示的に考慮した天然痘対策の評価」
医療と社会, vol.16,no.3,pp.275-284.
[9] Eubank, S. et. al. (2004) Modeling disease outbreaks in realistic urban social networks. Nature, 429,
180-184.
[10] Barrett CL, Eubank SG and Smith JP(2005)”If Smallpox Strikes Portland…”Scientific American.
292(3):42-49.
[11] 七丈 直弘(2006)「人の移動を考慮した感染シミュレーションモデルの作成」厚生労働科学研究費補助金「生物テロに向けたシミュレーションの構築と介入効果の検討に関する研究」報告書[12] 大日康史、菅原民枝。実際の移動データを用いての individual based model のパンデミックへの応用.
『第３回生物数学の理論とその応用』京都大学数理解析研究所,数理解析研究所講究録 1551, 11-16,
2007.
[13] 大日康史, 「実際の移動データを用いての individual based model の開発」,平成 18 年度厚生労働科学研
究費補助金新興・再興感染症研究事業「生物テロに使用される可能性の高い細菌・ウイルス等による感染症の蔓延防止、予防、診断、治療に関する研究」分担報告書[14] 大日康史・菅原民枝, 「天然痘・肺ペスト・炭疽菌を用いたバイオテロの全国シミュレーションの開発」平成
222-4 年度厚生労働科学研究費補助金（健康安全・危機管理対策総合研究事業）「バイオテロのリスク評
価、数理モデルの開発とガイドラインの整備、臨時予防接種の円滑な実施できる体制についての検討」総合報告書分担報告書[15] Nakamura Y, Sugawara T, Kawanohara H, Ohkusa Y, Kamei M, Oishi K. Evaluation of the EstimatedNumber of Influenza Patients from National Sentinel Surveillance using National Database of Electronic
Medical Claims. Jpn J Infect Dis. 2015;68(1),27-29[16] Shimatani N, Sugishita Y, Sugawara T, Nakamura Y, Ohkusa Y, Yamagishi T, Matsui T, Kawano M, Watase
H, Morikawa Y, Oishi K. Enhanced Surveillance for Sports Festival in Tokyo 2013: Preparation for Tokyo
2020 Olympic and Paralympic Games. Jpn J Infect Dis. 2015;68(4):288-95.
[17] Tamie Sugawara, Yoko Ibuka, Yasushi Ohkusa, Hirokazu Kawanohara, Kiyosu Taniguchi, Nobuhiko
Okabe ：Real-time Prescription Surveillance and its Application to Monitoring Seasonal Influenza Activity
in Japan、J Med Internet Res．J Med Internet Res 2012;14(1):e14[18] Ohkusa Y, SugawaraT, Taniguchi K, Okabe N. Real-time estimation and prediction for pandemic
A/H1N1(2009) in Japan. J Infect Chemother. 2011;17:468-472.
[19] H. Sugiura, Y. Ohkusa, M. Akahane, T. Sugawara, N. Okabe, Construction of syndromic surveillance using
a web-based daily questionnaire for health and its application at the G8 Hokkaido Toyako Summit meeting.
Epidemiol. Infect 138, 1493-1502, 2010.

感染症シミュレーションから早期探知システムへ
ohkusa@nih.go.jp

1

感染症数理モデル2

感染症数理モデルとは
感染症の拡大を数学的に表現未知の感染症の拡大（新型インフルエン
ザやバイオテロ）や、対策の有効性評価に用いられる• Ex.予防接種の効果・・・短期的な効果と長期的な効果

現代社会での感染拡大は想像すら困難

3

感染症数理モデルの歴史
当初は罹患率を仮定• 入院者数、死亡者数、必要な医療資源を推定

初期のモデルは属性と時間に関する偏微分方程式体系（ＳＩＲモデル）• SARS発生時に感染性、対策の評価

individual based model• 一人一人の毎日の活動をモデル化

real individual based model• 実際のデータに基づいて一人一人の毎日の活動をモデル化：今日の報告
4

Ferguson NM et al.: “Strategies for containing
an emerging influenza pandemic in Southeast
Asia”, Nature, 2005.

実際のタイおよびその周辺国国境付近の人口分布にあわせたモデル
8500万人のモデル【結果】
20例目の発症2日目で5kmを地域封鎖して抗ウイルス剤（タミフル）を予防投薬すれば90％の確率で拡大半径が27kmに抑えられる
5Longini Jr. IM et al.: "Containing Pandemic
Influenza at the Source", Science, 2005.
タイの農村地域をモデル化
50万人のモデル【検討内容】
抗ウイルス剤、隔離、予防接種の効果【結果】
初期での封じ込めは可能
6

Ohkusa,Y H.Maeda, K. Aihara: “Evaluation of Pandemic
Plan using individual based model”, the Joint Meeting ofJapan and Korea Biological Mathematics ,2006.
20

 日本でのibm
 人口約90万人のモデル

30
30

自宅
大人

大人

子供

子供

【検討内容】
学校・職場等の閉鎖、通勤電車の停止、地域封鎖【結果】 欠席者1％の段階の学校・職場等の閉鎖は効果的
 満員電車の場合は、電車停止の効果は大きい 地域封鎖は、満員電車でなければ可能であるが、
7
実施は困難

20

Ohkusa,Y et al （2006）のモデル
individual based modelを用いて、仮想の都市でのシミュレーション
20

会社

電車通勤
自宅

駅

自宅
大人

大人

30

大人

自宅

駅

家事など

駅
子供

20

徒歩
学校

大人

幼稚園

大人

大人

大人

子供

子供

駅

会社

自宅

電車

自宅

会社

駅
30

【接触のモデル】

会社【満員電車のモデル】

8

Germann et.al.,2006 “Mitigation strategies forpandemic influenza in the UnitedStates”PNAS(06)5935-5940


アメリカの国勢調査（2000年）を元に2.81億人シミュ
レーション



14空港から毎日数人ずつ（感染率は0.01-0.1%)【検討内容】
対策：発症者数1万人でパンデミックアラート
1.

TAP : 60％で発症者を発見。同じ幼稚園、保育園では100％、学校、職場では60％でタミフルの予防投薬

2.

社会的隔離と学校閉鎖：長距離移動を1％に削減、学校閉鎖はアラートから終息まで全米で

3.

ワクチン:米国での初発例の2ヶ月前から2ヶ月語まで、初期はプレパンデミックワクチン、後期はパンデミックワクチン（2回接種vs一回接種、優先順位なしvs小児優先）9Ferguson NM et al.: “Strategies for mitigating an
influenza pandemic ”, Nature, 2006.
 アメリカ、イギリスのモデル化【検討内容】
1. 抗ウイルス剤、学校・職場の閉鎖、20kmの地域封鎖、50km以上の旅行制限、国境封鎖等
2. 抗ウイルス剤の家族内予防投与、地域的予防投与
3. 国外から国外でのパンデミックの進展に合わせて感染者が入国
10

しかし・・・
本当に仮想的でよいのかという疑問• これまでのモデルは、あくまで仮想的な国ある
いは都市で人々が行動しているモデルにすぎないので、具体的な対策には応用できない。
• モデルにおける抽象化の重要性の程度も不明である。
• 具体的な固有名詞（地名、駅名、路線など）のリスクを評価できない。
そこで・・・

実際の移動データを用いた都市工学的なアプローチが必要
11パーソントリップデータの活用
実際の人の流れが記録してある。
仮想的でないより現実的な対策の評価が可能

具体的な地域、駅ごとのリスクの評価ができる。

移動と所在の両方が記録してある。
家族構成、公共交通機関を利用しない移動(小学校等)の情報も分かるので、感染症対策には最も適したデータである。
• 国の新型インフルエンザ対策、バイオテロ対策に直結• 新型インフルエンザ対策、バイオテロ対策として国土交12
通省での政策立案のために貸与（研究目的ではない）8：00

AさんのPTの場合

○○駅

7：00
○○駅

9：00
10：00

地下鉄早稲田駅

11：00
12：00

地下鉄早稲田駅

地下鉄霞ヶ関駅

地下鉄霞ヶ関駅

地下鉄早稲田駅

13：00
14：00
15：00
16：00
17：00
18：00

19：00
20：00

地下鉄早稲田駅

○○駅

○○駅
13

21：00

東京都市圏交通計画協議会
ＰＴデータ• 1998年10-12月に実施• 首都圏在住（夜間人口3300万人）の5歳以
上約88万人の1日の移動、所在が記録• 2.7％の抽出率• 所在は、自宅、学校等の別、1648カ所のゾーン（夜間人口1.5万人目安）で表示• 鉄道の乗降駅、時間も記録• 他都市でも規模は小さいがほぼ同じ内容
14

具体的な手順①移動、所在を6分ごとに定義②自宅、電車内、立ち寄り先に分類
自宅での接触を、同じ時間に自宅にいた家族と定義（2人で1日自宅にいれば240回の接触）
立ち寄り先での接触を、同じ時間に同じゾーンにいた者（1万人と同じゾーンにいれば1万回の接触）と定義

電車内での接触は、同じ時間に同じ駅を通過している場合に接触15

自宅と立ち寄り先、電車内での接触密度を分けて定義

新型インフルエンザの自然史・感染性• 自然史– 先行研究Halloran et.al (Vaccine, 2002) に従う• 自宅内では同居家族との接触時間• 電車を除いてはR0=1.5に調整（スペイン風
邪並）• 冬に発生（第一波、第ニ波に分かれず）
16

社会での接触密度• 社会での接触はゾーンで定義されているために接触密度は、接触回数を一定の（平均）面積（0.77km2）で除した数値（ゾーン間での面積の大小はここでは考慮せず）• ex.ある時間あるゾーンでの社会での接触を2万回とすると、半径1ｍ以内での接触は2万×3.14 ×17.2（復元倍率）/ (0.77 ×10002) =1.4人と推定17１メートル

電車・バスでの接触密度• 電車の車両数は不明であるので、5両編成
で600ｍ2 での半径1ｍでの人数と接触• バスは、30ｍ2 として半径1ｍでの人数と接触• ex.ある時間電車での接触を10回とすると、半径1ｍ以内での接触は 10×3.14 × 17.2（復元倍率）/ 600 = 0.9人と推定

18

１メートル

自然史
感染
潜伏期最終日

感受
性者

潜伏
期

症状
期

1-3 days

3-6 days

回復
死亡※アジアかぜの際の自然史を想定
ごく軽症な無症候例は約1/3～半数
19

シナリオ
• 海外発生期での輸入例• 第1日に初発例が外国で感染• 第3日に帰国、帰宅後（八王子）感染性を持つ• 第4日に出社（丸の内）、発症• 第5日出社、午後国際医療センターに受診、東京
都健康安全研究センターで検査診断• 第6日に報道• 第７日に対策へ
赤丸：有症者の住所を表示、有症者数を○の大
20
きさで表示

初発例

勤務地（丸の内）路線
パーソントリップエリア

21

新型インフルエンザ
国内侵入のシナリオ
帰国（感染3日目）

翌日仕事へ（感染4日目）

次の日（感染５日目）

次の日

感染5日目午後有症者（介入なし）

対策

休校
• 保育園から大学までを休校• ７日から全期間
• 全域

NIID

有症者（学校閉鎖）

外出自粛• 休校に加えて• 通勤の40％を自粛– ７日から全期間
– 全域

NIID

有症者
（学校閉鎖と外出自粛４０％）

タミフルの効果• 罹患期間：一日減少（発症の有無にかかわらず）• 感染性：62％• 感染予防有効率：30％• 感染後発症阻止有効率：60％• 併せた予防有効性は72%• 出典：Longini, I. M., Nizam, A., Xu, S., Ungchusak, K.,
Hanshaoworakul, W., Cummings,D. A. T. & Halloran, M.
E. (2005) Science 309, 1083-1087.

タミフルの使用戦略• 原則、患者への治療目的• 予防投薬：同居家族のみ（自宅隔離）

患者家族の自宅隔離+予防投
薬

学校
閉鎖

外出
自粛

罹患率(％)

予防
投薬率
(％)

None

×

×

×

51.6

0

Policy1

○

×

×

40.4

5.5

Policy2

×

○

×

47.4

0

Policy3

×

○

○40%

19.1

0

Policy4

×

○

○60%

9.5

0

Policy5

×

○

○20%

29.1

0

Policy6

○

○

×

31.1

3.5

Policy7

○

○

○40%

10.2

0.5

Policy8

○

○

○60%

4.5

0.1

Policy9

○

○

○20%

16.9

1.3
31

有病率
25

20

15

10

5

117

114

111

108

105

99

102

96

93

90

87

84

81

78

75

72

69

66

63

60

57

54

51

48

45

42

39

36

33

30

27

24

21

18

15

12

9

6

0

3

％

Policy 0
Ploicy 1
Policy 2
Policy 3
Policy 4
Policy 5
Polciy 6
Polciy 7
Policy 8
Policy 9

初発例感染後日数有症者【介入なし】

有症者【学校閉鎖と外出自粛】

有症者【学校閉鎖】

新型インフルエンザシミュレーション実施地域
2009年1月10日現在
実施済み

7500万人が対象 札幌

実施予定

函館
秋田
栃木
新潟群馬

島根・鳥取 京阪神
広島
福岡
中京 静岡
佐賀
浜松
高知 徳島
長崎
熊本
宮崎

沖縄

旭川
帯広
室蘭
青森
岩手
仙台
福島
茨城北部
首都圏

全国シミュレーション
これまでのシミュレーション

全国民を対象としたシミュレーション• 仮想都市では具体性に欠け実用的でない• 首都圏や大都市部のみで実施• PTデータを利用：– ある日の全ての移動を調査– 抽出調査– 8000万人しかカバーされていない– 長距離の移動はない– データが古くなる、更新も難しい• 国勢調査を活用• 全国民の通勤通学先を500
ｍメッシュで表現• 抽出ではなく全数調査のデータ• 全国としては唯一の移動データ• 弱点– 通勤通学以外の移動が抜けている– 一日の時間的概念が抜けている– 長距離の移動が欠け35
る・・・データを補完

天然痘

36

c:¥バイオテロ¥mattotxt_smallpox_2011_test_20111125.GIF

肺ペスト

37

天然痘
における
救命率（％）

政策項目
政策なし
抗生物質またはワクチン投与
外出自粛（自粛率20%）
外出自粛（自粛率60%）
交通規制（長距離のみ規制）
交通規制（生活圏単位で規制）
患者家族へのワクチン投与
患者家族の外出禁止＋ワクチン投与
学校閉鎖
職場閉鎖

政
策
な
し

抗
生
物
質
ま
た
は
ワ
ク
チ
ン
投
与

ベース 7.99

外
出
自
粛

外
出
自
粛

交
通
規
制

交
通
規
制

患
者
家
族
へ
の
ワ
ク
チ
ン
投
与

患
学
職
者
校
場
家
閉
閉
族
鎖
鎖
の
（
（
（
（
自
自
長
生
外
粛
粛
距
活
出
率
率
離
圏
禁
2
6
の
単
止
0
0
み
位
＋
%
%
規
で
ワ
制
規
ク
）
）
制
チ
）
ン
）
投
与
30.75 30.52 3.99 23.19 -0.01 0.79 3.20 26.40
32.37 33.05 11.53 30.84 12.87 10.83 11.97 32.03
31.29 25.78 1.09 2.31
31.85 25.61 0.50 1.35
23.20 1.76 3.75 4.58 26.17
23.21 22.73 23.64
2.32 24.78
3.89 25.12-

もし・・
初発例が見つからなければ
地域流行をいかに早く探知するか

NIID

健康危機情報早期収集システム

NIID
早期探知・早期対応

症候群サーベイランス
1. 診断ではなく症状を自動的に迅速にモニター

2. 感染症の流行をいち早く探知、情報共有することで、早期に対応をとる
3. 既に多方面で実用化

新型インフルエンザガイドライン改訂案(2008年
11月20日)サーベイランス部門においても位置付
けアメリカ・台湾ではバイオテロ対策として実用化
インフルエンザ・感染性胃腸炎等においても保健所・自治体の情報収集能力の向上

システム開発の６つの基本

早期探知システム
薬局サーベイランス
http://www.syndromic-surveillance.net/yakkyoku/

概要
•
•
•
•
•
•
•

•

日本医師会・日本薬剤師会・日本大学・（株）EMシステムズが運用
毎日の処方状況から個人情報を除いて特定の薬効分類での処方箋
枚数を監視
処方翌日の午前7時に還元
対象薬剤：総合感冒薬、解熱鎮痛剤、抗生物質、抗インフルエン
ザウイルス薬、アシクロビル製剤
各薬局の例年同時期、同じ曜日、休日明けかどうか、と比べて多いかどうかを判断
多くの薬局が地域で増加した場合には地域での異常として探知
現在１００50薬局（全薬局の1８%)が参加

現時点では最も迅速に、もっとも広範に、もっとも正確な、もっとも現場の負担のない
インフルエンザ患者の情報収集方法

http://syndromic-surveillance.net/yakkyoku/

2015年10月5日(月)：昨日の日曜日は32人です。
40週(9月28日～10月4日)は薬局サーベイランスによるとインフルエンザ患者数は全国で推定1650人でした。前の週（38週）の1230人に比べ、減少しています。
10064薬局の参加となりました。

薬局サーベイランスによるインフルエンザ推定患者数
推定患者数(全国)とは、サーベイランス参加薬局の都道府県別抗インフルエン
ザウイルス薬の処方件数に、サーベイランス参加薬局率、院外処方せん率で調整し合計した数のこと。
2013/2014シーズンより、薬局サーベイランス推定患者数は過去の全国の全電子レセプト情報である「レセプト情報・特定健診等情報データベース」（通称: ナショナルデータベース（NDB））での患者数を用いて都道府県毎に調整されています。
日本大学薬学研究科
http://www.syndromic-surveillance.net/kanjyasuikei/＊このようなデイリーレポート出しています。

2015年10月5日 （10月4日分更新）

推定患者数（全国）[薬局サーベイランス]

発生動向調査(定点あたり）

350,000

45

40 発
生
動
向
35 調
査
（
定
30 点
あ
た
25 り
）

薬
局 300,000
サーベイラ 250,000
ンス
推定
患 200,000
者
数

20

150,000

15
100,000
10

50,000-昨日

5

0
9/1 1/1 5/1 9/1 1/1 5/1 9/1 1/1 5/1 9/1 1/1 5/1 9/1 1/1 5/1 9/1 1/1 5/1 9/1 1/1 5/1 9/1
2009/20102010/20112011/20122012/20132013/20142014/2015

2015/2016

2015年10月5日 （10月4日分更新）

推定患者数（全国）[薬局サーベイランス]

発生動向調査(定点あたり）

700

薬
局
サ
ー
ベ
イ
ラ
ン
ス
推
定
患
者
数

1
0.9 発
生
動
0.8 向
調
査
0.7 （
定
点
あ
0.6 た
り
）
0.5

600

500

400

300

0.4
0.3

200

昨日
(拡大は下へ)

0.2

100
0.1
0
8/31

0
9/28

10/26

11/23

12/21

1/18

2/15

3/14

4/11

5/9

6/6

7/4

8/1

8/29

2015年10月5日 （10月4日分更新）

推定患者数（全国）[薬局サーベイランス]

発生動向調査(定点あたり）

700

薬
局
サ
ー
ベ
イ
ラ
ン
ス
推
定
患
者
数

1
発
生
0.9
動
向
調
査
0.8
（
定
点
0.7
あ
た
り
）
0.6

600

500

400

0.5
300

昨日

0.4
0.3

200

0.2
100
0.1
0
8/31

9/7

9/14

9/21

9/28

10/5

10/12

10/19

10/26

11/2

11/9

11/16

11/23

0
11/30

学校欠席者サーベイランス
日本学校保健会

http://www.syndromic-surveillance.net/

学校欠席者
情報収集システムのご案内
http://www.syndromic-surveillance.net/gakko/index.html

これからの流れ

教育委員会

記録・連携・早期探知を
同時に！
欠席の
連絡

保健所

リアルタイムに共有→早期に対策

学校医アラートがでたり、特定の疾患の場合にはメールでも即時に知らせます。

県庁
県教育委員会
臨床医・医師会

健康状態の観察
罹患状態の把握56

現状（2015年6月1日現在）（保育園除く）
赤: 全県で稼働中（20,551校：全学校の45.7%）: 導入準備中保育園：6県6政令指定都市6特別区
5県：茨城県、群馬県、奈良県、三重県、滋賀県、島根県
6政令指定都市：堺市、神戸市、広島市、川崎市、大阪市、（名古屋市）
6特別区：世田谷区、中野区、練馬区、墨田区、江東区、文京区

新潟市
仙台市
広島市

神戸市
中野区・墨田区

福岡市

千葉市

大阪市・堺市

白地図出典:CraftMAP (http://www.craftmap.box-i.net/)

市町村単位での実施は他にもありますが、地図では都道府県・政令指定都市・特別区を表示しています。

諸外国「学校欠席者」と
日本「出席停止」の違い
アメリカ(NY)：全欠席者（理由無）：公立学校1206校（EID2012）
イギリス：全欠席者（illness）：6校(Eurosuveillance 2010)
カナダ：全欠席者（illness）10%：1352校(PLoS One. 2012)
香港：全欠席者（理由無） ：62校(EID 201)

日本：全欠席者（理由有）、全校、保育所から高等学校

強化サーベイランスの実績• 2000年九州沖縄サミット• 2002年ワールドカップ• 2008年洞爺湖サミット• 2009年オバマ大統領訪日• 2010年APEC、COP10• 2011年日中韓サミット；韓国大統領訪日• 2013年スポーツ祭東京• 2015年２０１５紀の国わかやま国体・大会

スポーツ祭東京2013に向けての強化サーベイランス
国立感染症研究所
感染症疫学センター

お問い合わせ：ohkusa@nih.go.jp
http://www.syndromic-surveillance.net

スポーツ祭東京2013• 国民体育大会と全国障害者スポーツ大会• 2013年9月28日から10月１４日まで実施

スポーツ祭東京2013に向けての強化サーベイランス
•
•
•
•
•

•

•
•

スポーツイベントのリスクが上昇(ボストンマラソン爆破事件)
2020年東京オリンピックの際の強化サーベイランスの予行演習
感染症及び健康危機事案の早期探知、早期対応を目的として強化サーベイラン
スを東京都と感染研疫学センターとで共同実施
2013年9月21日から10月2８日まで実施
東京都からの情報は– 救急搬送サーベイランス– 発生動向調査（感染症法に基づく、週一回）– 疑似症定点（感染症法に基づく、0報告がないので機能しているかどうか不明）
感染研からの情報は– 薬局サーベイランス（都内約1200薬局の昨日の処方状況：天然痘対策として水痘、帯状疱疹の小児や高齢者での流行を伴わない成人での流行を監視。発熱性疾患の流行を解熱鎮痛剤、総合感冒薬、抗インフルエンザウイルス
薬で監視）– 学校サーベイランス（都立学校、一部の保育園、学校での欠席、出席停止、臨時休業を監視。特に診断不明での臨時休業や発熱による欠席の急増を監視。）
情報を交換、評価し、日報作成
異常探知時には保健所が対応

疑似症・
発生動
向調査

救急
搬送

薬局

学校・
保育
所

（修正案）

日報送付先：

データ解析
日報・コメント作成（東京都健安研・感染研作業チーム）・メールで送付

東京都福祉保健局
東京都健安研
感染研
警視庁
厚生労働省
外部評価者

概要版送付先：

対応すべき
事案なし
終了

対応すべき
事案あり

（東京都が判断）

問い合わせ、調査等（東京都）
更なる対応
必要なし
翌日の日報

都内保健所
東京都医師会
東京都薬剤師会

都内
保健所等

更なる対応
必要あり
（東京都が判断）東京都スポーツ振興局、保健所等の関係部署へ依頼

２０１５紀の国わかやま国体・大会• 会期：２０１５年９月２４日〜１０月６日（国体）期間前競技は9月６~１３日
２０１５年10月２４日〜１０月2６日（大会）２０１５紀の国わかやま国体・大会
強化サーベイランス• 期間：２０１５年８月３１日〜１１月１０日• 範囲：和歌山県• 内容：– 発生動向調査– 疑似症定点サーベイランス– 救急車搬送サーベイランス（和歌山県広域災害・救急医療
情報システム（通称“わかやま医療情報ネット”)）– 学校欠席者情報収集システム（日本学校保健会）:和歌山市・岩出市・紀の川市のみ– 薬局サーベイランス（日本医師会・日本薬剤師会・日本大学・EMシステムズ）

68

傷病者
データ

69

2011年東日本大震災における「避難所サーベイランス」の開発と運用
国立感染症研究所
感染症情報センター
大日康史・菅原民枝・安井良則・中島一敏・
砂川富正・八幡裕一郎・谷口清州・岡部信彦

症候群の把握による情報収集（避難者数に加え以下のような有症状者数情報を収集）
1. 急性の消化器症状
2. インフルエンザ・インフルエンザ様症状
3. インフルエンザ以外の急性呼吸器症状
4. 発熱および発疹症状（麻疹など）
5. 急性神経系症状（髄膜炎・脳炎、破傷風を疑わせる症状）
6. 必ずしも発熱を伴わない皮膚症状（疥癬など）
7. 創傷関連感染症（破傷風以外）
8. 急性黄疸症状（肝炎、レプトスピラなど）
9. 死亡（原因を問わない）

概念図
⑥支援
避難所

⑤評価結果

⑥支援
①発症者
の確認
↓
②入力
③還元

③還元

県庁担当課
市町村担当課④
解析・評価
保健所 ②入力③還元
保健センター（グラフ・地図作成）

リアルタイムに
情報共有（状況把握）

国立感染症研究所③還元

保健所からのデータ参照 ２－一覧表
一覧表は、前頁の地図の下に表示されます

AA市の詳細および市の合計

グラフ欄の［ 表示 ］をクリックす
ると、グラフが表示されます（P7)

BB町の詳細および市の合計

管内の市区町村全体の合計

ログインしている保健所の管内の避難所の情報が一覧で表記されます。

報告避難所数（福島県・宮城県）

78

報告避難所の避難者数（福島県・宮城県）
6000

データ期間：
福島県 3月31日～8月31日
宮城県 5月12日～10月3日
5000

4000

3000

2000

1000

0

79
3/31 4/7 4/14 4/21 4/28 5/5 5/12 5/19 5/26 6/2 6/9 6/16 6/23 6/30 7/7 7/14 7/21 7/28 8/4 8/11 8/18 8/25 9/1 9/8 9/15 9/22 9/29

報告者の職種（福島県・宮城県）

保健師
36%

不明
45%

医師
1%

その他
9%

看護師
9%
80

福島県_ビッグパレットふくしま
消化器症状/急性呼吸器症状発生状況

福島県_消化器症状発生動向
2011年5月1日

福島県_呼吸器症状発生動向
2011年5月1日

宮城県_消化器症状発生動向
2011年5月26日

宮城県_呼吸器症状発生動向
2011年5月26日

還元情報の例：○保健所リスク評価・提案①•••

急性嘔吐下痢症
– グラフ上は5月12日以降は新たな発生例の報告はみられていないが、5月20日時
点で新たに○○○○○○で5月14日以降の患者発生報告あり。1○日、1○日は3名に増加。感染拡大防止対策の徹底が必要→ 予防策：流水・石鹸による手洗いの徹底等衛生教育、吐物等の対応、トイレ衛生管
理強化、塩素系消毒剤の有効活用。患者発生時は隔離も含めて迅速に対応→ 食事の保管等の注意（食中毒予防）継続
呼吸器感染症– ○○○○○○ンターの5月1○日発生例は肺炎と診断されて入院。5月1○日に新たに4例の報告あり。那須甲子少年自然の家は5月1○日に1例報告あり→ 予防策：マスク着用、咳エチケットの徹底継続、手洗いの励行→ 高齢者で特に呼吸器症状を呈する数が多い。必要があれば積極的に胸部X線撮
影検査を活用し、肺炎の有無の確認や場合よっては結核の鑑別を行うべき
インフルエンザ様疾患– 全避難所から報告はなかった。全国的にもインフルエンザの報告数は減少しているが、まだ○○県内の避難所では報告があり、引き続き注意すべき→ 予防策：手洗い、マスク着用、咳エチケットの徹底継続→ 他からの持ち込みについて注意継続、症状に応じてインフルエンザ迅速検査の実
施

課題• 立ち上げに時間を要した– 事前にシステム、ハード（端末、バッテリー、衛星通信含む）を準備し、避難所指定予定場所に配備、また習熟の訓練を行っておくことが重要茨城県豪雨水害

時事通信社

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