日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）

「データ解析シンポジウム～新型コロナウイルスに関して～」パネルディスカッション
生田目 崇†1
概要： 本稿は 2020 年 9 月 20 日（日）にオンラインで行われた本学会のシンポジウム「データ解析シンポジウム～新型コロナウイルスに関して～」のパネルディスカッションの様子を採録したものである．本シンポジウムでは宮城大学の富樫敦先生，政策研究大学院大学の土谷隆先生，大阪大学の中野貴志先生にご講演いただいた．パネルディス
カッションについては，講演者の土谷先生と中野先生に，学会側からファシリテータとして大阪大学の安田洋祐先生と生田目が加わる形で行われた．以下はそのディスカッションの様子である．開催から時間も経過しており，新型コロナウイルスに関する知識や社会情勢も変容しているが，開催時の状況をそのままにお伝えする．ご参加いただけな
かった方も当日の様子をぜひご一読いただきたい．
キーワード：新型コロナウイルス，データ活用，モデル分析

1. 感染の拡がりおもいます．第一波も第二波も波の最初の部分は新宿発です．これは地域性を見ればわかるとおもいます．いま（9 月

安田：司会を務めます大阪大学の安田です．よろしくお願

20 日）は新宿の比率は 10%以下に落ちていますが，6 月のいします．プログラムのお名前を拝見していて気づきまし時点では 25%くらいが新宿だったわけで，新宿と関係が深たが，私以外の方はすべて「たかし」さんですね．奇遇といところから全国に広がったわけです．その頃は感染者のはいえ不思議なご縁ですかね．ここから参加される生田目

中心が 20 代，30 代でした．新宿の波は収まったのですが先生，ご挨拶含めてご講演お聞きになった感想等ございま

そうして広がったものが遅れて波となって表れたと考えてしたらお願いいたします．

います．今後来る第三波についても同じような状況ではないかと思います．第四波についてはまだわかりませんが，生田目：中央大学の生田目と申します．まずはご講演いた

濃厚接触者の追跡が十分にできなくなったりすると，新ただきました先生方ありがとうございました．大学の前期期な地域に広がる可能性があるという懸念は持っています．

間はどの大学も講義に制限があったでしょうし，特に都市部の大学ではこれから始まる後期においても同様の制限が安田：少し聞き方を変えますと，ご報告では 3 月にヨーロ続くものと思います．学生にはまだまだ大変な苦労を掛け

ッパから入ってきたウイルスは 1 月の武漢のものとは区別てしまいます．ただし，今回の先生方のお話をお聞きして，されています．その 3 月に旅行や留学から帰ってきた人達

多くの大学生が一斉にこれまで通り行動の広い生活に戻りに起因する感染拡大も，新宿から広がったのと同じように，動いてしまうと，どこかで感染を広げる源になりかねない複数の波として考えられないでしょうか？

一因にもなるのかなという印象を持ちました．一方で，今後ウイルスを抑え込みながらも社会や経済活動をどのよう中野：3 月の海外からの帰国分については，年齢層，職業，にしていくのかについては，ご講演では時間の関係上聞く地域などが広くて，新宿のような偏在しているのとはちょことができなかったので，パネルディスカッションではぜっと異なる様相であったと思っています．新宿の場合も一

ひそういった視点でもお話をいただければと思います．

定減衰は起こっていても，複数の波が重なると，単純な波の形にならないということが起こっていると思います．波安田：今，おっしゃられたように，ぜひウイルス対策をしが重なると指数関数的なモデルがうまく機能せず，見た目ながら社会経済活動をすべきかについて議論できればとおが異なるような形になるのかと思います．

もいます．まずは，ご講演いただいた内容に直接関係するような話題から触れたいとおもいます．中野先生のご講演

土谷：波について教えて欲しいのですが，データから見るにありました K 値（K 値については [1]）について第一波，と武漢由来の流行は 3 月までに概ね終息して，3 月に欧米第二派を比較したときに，第一波の減衰は割と共通であっから入ってきたのが急速に広がって大変なことになったとたのに対して，第二波についてはあてはまりが少し良くないうのには疑問もありまして，新聞記事によると，3 月初

いように感じます．これには様々な理由が考えられるとはめの時点での陽性確認者のうち欧米からの流入は全体のご思いますが，大きい要因についてご意見あるでしょうか？

く一部でした．これらの欧米からの少数の入国者が一気に増加して 4 月の大流行となったというのはにわかに信じら

中野：これについては，複数の波が生じているところかとⓒ2021 Japan Social Data Science Society

れないのです．実効再生産数の観点から整合性がとれるの

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第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）でしょうか？また，東京の 3 月 12 日までの陽性確認者が土谷：ありがとうございます．中野先生のご発表を聞いて104 名でその内欧米からの帰国者は 17 名です．この時点で大変納得したのは，私の分析モデル（詳しくは [2]）の指数流行は拡大しつつあります． 2 月 26 日以降欧米から流入関数のパラメータ 𝛽 が 3 月下旬から 4 月にかけて幾何級したといわれていますので，その時点での拡大の主力は武数的に落ちているとすると，実際のデータにフィットする

漢由来のものだと考えられます．明らかにグラフを見るとと発表の中で申し上げたのですが，まさにそれを表してい拡大しているのに，専門家の方々が武漢由来の流行は収束るということですよね．

したというのが理解できないのです．是非中野先生に見解をお聞きできればと思います．

中野：一定の 𝛽 で拡大していると思える期間でもよく見ると実はその値が小さくなっているところもあると思いま

中野：資料お見せしながら説明したいとおもいます．いろす．その値の遷移とピークアウトしてからの減少を比較さ

いろとデータはあります．大阪の結果なのですが，この図れれば，土谷先生のモデルと K 値の整合性が取れると思い（図 1）は大阪の K 値の推移です．3 月の最初に高い値でます．

すが，3 月 9 日を境に下がってきています．ただし K 値は拡大率なので，K 値そのものが下がってもすぐに陽性確認

安田：お二人が議論されている点につながると思うのです

者数は下がりません．3 月の大阪の値も直線に乗って下がが，チャットなどに土谷先生のモデルの 𝛽，すなわち感染っています．この値は感染者の抑え込みに成功したといわ力が決まるパラメータをどのように決めるのか，という質れている台湾並みです．ただし 3 月 21 日くらいから上が問がたくさん来ています．もし𝛽 が時間とともに一定に減っています．日本全国を足すと地域による拡大の時間的遅少していくのであれば，それは中野先生の K 値が線形で減延もあったりして均されるかもしれませんが，3 月下旬かっていくのにほぼ対応しているのではないかとおもいます．

ら K 値が上がり 25 日くらいからは 0.5 くらいをしばらく理由ですが，中野先生の K 値が SIR モデルと大きく違うのキープしています．K 値が 0.5 で一定の場合、累積陽性確は，SIR のうちの R，すなわち Recovery の回復者について認者は一週間でほぼ 2 倍になります．言い換えると，全く考慮していない点ですが，発見されている陽性確認者のリセットせずに対数グラフで累積陽性確認者数を見ると直𝐶 倍，今の段階で累計陽性確認者数が 8 万弱に対して，た線的に増えているように見えてしまいます．1 月末から一とえ 𝐶 が 20 数倍だった場合でも 100～200 万人程度で全塊にしてすると一つの指数関数でフィットできてしまいま

国民のうちわずか 1~2%に過ぎません．言い方を変えると，す．これは重みが大きい値の多いところを再現するようにほぼ大半の国民は未感染なわけです．SIR モデルの場合，関数がフィットされるからです．これが指数関数でフィッR の割合が増えていくと振る舞いが興味深くなるわけです

トする際に一番気をつけないといけないところです．対数が，まだ実質 0 ですから，おそらく中野先生のようなマクの場合は小さい値の加算が効いてきます．武漢由来の部分

ロモデルと，SIR モデルのようなミクロモデルをベースとだけ再現するようにフィットすると縮小に向かっているこ

した土谷先生のモデルは，いろいろと対応すると思います．とがわかります．

その上で気になるのは，𝛽 あるいは一定減衰の値を決めるのは何かということです．ちょうど質問いただいているのですが，人間行動が土谷先生のモデルの 𝛽 や中野先生の𝑘 の振る舞いに影響しているのではないだろうかということです．国の制度や自然免疫力などの違いはあろうかと思いますが，𝛽 や 𝑘 を状況に応じてうまく予測するためのアイデアはあるでしょうか？
中野：傾向として沖縄や福岡の収束が速いです．南の方ですね．アジアと欧米もかなり違います．ですので，行動だけで説明できるかというと少し疑問があります．もし行動だけで説明つくならば，最近の大阪はもっと大変なことになっているはずなんですね．大阪は地域によってはマスクをしていない人が多いところもありますが，そうはなってない．ところが東京行くと全然雰囲気が違っていてまるで
図1

当日の資料より違う国かと思うほどです．それでも，収束傾向がさほど違わないことを考えると，マスクや飛沫防止といった対策がⓒ2021 Japan Social Data Science Society

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効いているのもあるだろうけど，他の要因もあるのではな

策を発信していただきたいです．マスコミに言わせるのでいかと思います．土谷先生いかがでしょうか？

はなく，わかっている人が正しく発言してくことが大事だ

土谷：大阪の感染が急に増えたときに 𝛽 の値が東京よりと思います．

も大きいことを認識していまして，これ一体どうなるのかと思ったんですね．
中野：いえ，私の解析では収束の傾向が東京と大阪で大きく異なるということは出てないです．おそらく，東京で起こった第一波と第二波の大きさを比べたとき第一波の大きさが大きいんですよ．新宿発だから．ですので，期間長くして指数関数でフィットさせると係数が小さくなります．
これと比べて大阪は第一波が小さく，愛知に至っては第一波はほとんど 0 です．ですから，同じ期間で分析すると指数の係数が東京よりも大きくなります．一つひとつの波を分解すると東京と同じようになるはずです．
土谷：ただし，大阪と東京で生活の様子どのくらい違うのかを教えて下さる方がこれまでいませんでした．両方のこ

図2

パネルディスカッションの様子

2. 情報発信のあり方とをお知りの方にあったことがなかったので．雰囲気の違

安田：まさに今のご発言に関連しますが，いただいているいがそれほどあるのかというのは驚きでした．

質問に専門家の意見の食い違いや死者数の予測，免疫獲得のプロセスなどがあるがどう見ていけばよいのか，という

生田目：大阪と東京もですが，地方に行くともっと雰囲気ものがあります．よく言えば，様々な視点から分析していは違って，東京に出張で行くというと周囲から心配されるるので食い違いが発生するとも解釈できるのですが，情報という話すら聞いたことがあります．感染の拡大は都市のを受け取る側からすれば言っていることが全然違う中で何構造や都市ならではの行動特性に依存しているところはあが正しいのかわからない．かえって不確実性が増して，まるのでしょうか？

すます行動を自制してしまう．ネガティブなトーンの論調が多く気を病んでしまうといったこともあります．我々専

中野：東京を悪者のように言ってしまいましたが，第一波門家として，どのように情報発信していけばいいのかにつと第二波の比を見ると東京と神奈川はあまり変わらないでいて，ご意見があればぜひお伺いしたいのですが．

す．大阪もそうです．きっかけは東京が作ったかもしれな
いけれど，ある程度経てば危険度はさほど変わらないと思

土谷：いろんな研究者が意見を言うことはいいことだと思っています．あとは今の感染拡大の様子と東京には行かないます．厚生労働省の専門家会議などだけが全部データをいというようなことまで行動をとるのかとのトレード・オ

持っていて，そこから出てくる情報を聞くしかない，といフだと思います．人口密集地域と過疎地で K 値の収束の仕う状態はまずいと思うのですよね．難しい問題はいろいろ方が変わらないことからして，例えば満員電車や飛行機に含んではいると思いますが，いろんな立場の人が一所懸命乗ることは危ないとは言えないでしょう．そうやって気を発言するというのは悪いことではないのかと．

付けている人でさえも何人かは陽性になってしまい，そういう人がどんどん増えている．マスコミとかは「気のゆる安田：土谷先生のご講演で最初に，研究者は英語で論文をみで増えた」とか報道することもあるけど，それは乱暴な書くことばかりに目を向けていて，日本語で情報発信する論理ですね．そういう数値化できない検証不能な要因を隠ことを怠っていることに不満があるとおっしゃっていましれ蓑にした無責任な主張が大きな社会的問題を起こしていた．メディアに出で発信するかどうかはさておき，一般のるのではないかなと思います．日本は急速に感染拡大して方々が読んで理解できるような情報発信をしていくことがいる諸外国に比べると現在の危険度は低いわけですが，罹大事ということですね．

患すると高齢者とかでやはり亡くなる方もいらっしゃる．
ですので，だれを対象にどうしていくのかをピンポイント

土谷：日本語で書いてみんなにわかってもらうってことがに対策を講じる必要があります．専門家の皆さんにはそう大事だと思うのですよね．今回の自分のワーキングペーパいうことを考えていただいて，ピンポイントの政策なり対ーも 5000 近くダウンロードされています．それだけ皆さんシリアスに感じているんですよね．新型コロナウイルスⓒ2021 Japan Social Data Science Society

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は他人事じゃないんですよ．欧米の名のある雑誌に採録さだけでした．あとの何十名かは対面を待っていました！とれることだけが重要じゃなくて，みんなで考えることがでいう感じですよね．大阪と東京の雰囲気の違いとかはある

きるような情報発信をしていくことが大事なんじゃないかのかもしれませんが，大学生も含めて子供たちは「もう我と思いますね．

慢できない！」というところに来ているんじゃないでしょ

生田目先生がおっしゃっていた，大学がなんで閉鎖を続うかね．

けなきゃいけないのだろうというところは共感するところがありまして，GoTo トラベルキャンペーンはあるのに生田目：東京も小中高校はかなりの部分で以前の状態に戻GoTo ユニバーシティキャンペーンや GoTo ラボラトリー

りつつあって，小学生が大学に行っていつもと違う授業をキャンペーンはしないのかと．すぐに GDP などに直結す

受けるということについての心理的バリアはほとんどすでるわけではないけれど，大学で学ぶということは社会にとにないんじゃないかと思います．反面で，東京近辺の大規ってはとても大事なことですよね．学生に目がいってない

模大学はほぼ例外なく前期はオンライン，後期も一部だけというか，大人たちが定めた自主規制に従って自粛してい対面を模索しているような状態なので，大学人の心理的バるわけですから，かわいそうですよね．そこは経済だけでリアはものすごく高くて，もしこれで何か起こったら周囲なく社会全体として考えることが求められますね．感染症にどう説明すればいいのだろうか，といったことを考えて対策専門家会議に感染症と経済と法律の専門家はいるけどしまうんだと思います．

それ以外がいないのには不満がありますよ．社会の問題なのだから，もっといろいろな分野の人が議論に参加すべき

中野：新型コロナウイルスに罹患したら休めばいいんです．

だと思います．

研究室を閉める必要もないし，高価な機器がダメージを受けるような消毒をする必要もない．世間にあるぼんやりと安田：関連しますが，経済が優先され過ぎており，教育でした不安によってどれだけのものを失っているかを考えたあるとか長期的にマイナスの効果が懸念されるところが後ら，それこそ社会科学系の分野には、こういう時にこそ活回しになってしまいがちです．これは，日本に限らず政策躍しなきゃいけない専門家たくさんいるわけだから，正しを考えるときのネックになっていると考えています．目先い情報を正しく伝えて，心配すべきこととしなくていいこの効果をアピールするために，目前の問題に焦点を当てて，と，新型コロナにかかったからと言ってそれは個人の責任

まずは感染者を減らして命を助ける．その次が，経済で倒じゃないということをきちんと発言いただくことが大事だ

産や失業を防ぐ．最後に弊害が出てくるのに時間がかかると思います．

教育・研究などです．こうなる背景にはメディアの取り上げ方のバイアスが問題になったりする部分が常にあります．

土谷：何が正しくて何が適切でないのかということについですので，どれだけ自宅学習が続くと学習意欲の低下やコては，なかなか共通理解しづらいところもあるのかと思いミュニケーション不全等の長期的な弊害が出てくるのかとますが，結果的には中野先生と似た意見で，例えばインフいったことをわかりやすく発信できれば，実は社会的コスルエンザに罹ったからといって学校でいちいち責任取るわ

トが高いことが伝わって，世論や政治家の先生方が目を向けじゃないすよね．ですから，新型コロナウイルスは絶対けやすくなっていくかもしれません．もちろんこういう研に出しちゃいけないというのではなくて，罹ったらこうい究もたくさんあるのでしょうが．いろいろな分野の人が新う手続きで進めましょうというのを決めておけばいいので型コロナウイルスの影響に関して，その対策がもたらすトはないでしょうか？もちろんものすごく感染が拡大したらレード・オフなども考えながら議論できる土壌を整えてい別かもしれないですが，リスクを許容するやり方というのくことが重要だと感じました．

も考える余地はあるのかと思います．

中野：私は大学で小中学生向けのジュニアドクター育成塾というのをやっています．小中学生を大学に呼んで実験や3. 新型コロナウイルスとデータサイエンス授業を体験してもらうというものですが，大学が後期に対安田：いろいろなリスクを並列に評価しなおしてそのリス面講義を再開するに伴ってこの育成塾も対面でできないか

クを見える化する，これも研究者が取り組める活動だと思と，大学理事に掛け合いましたところ，「まずは保護者の同います．一つには，先ほど長期・短期という言い方があり意書を取ってください」ということでした．3 日くらい前ましたが，経済でも見えない機会損失とか機会利益に人はから同意書を集めていまして，もちろん対面を希望されなあまり反応できないんですよね．もしも，新型コロナウイい場合は何らかの形でオンライン参加できるようにします

ルスがもっと流行していたら，逆に流行していなかったら，と伝えていますが，今の時点でオンラインを望む人は 1 名という「たられば」はイメージしづらい．だからこそ，本日のテーマである予測はシナリオを提示できるという意味ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

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で重要なのだと思います．見えないものを見える化するこいます．完全に新型コロナウイルスを根絶することもそうとで議論がガラッと変わることがあります．

簡単にはできないでしょうし，また今後変異したりもある

もう一つは，経済学者としてこのパネルディスカッショでしょうから，他のウイルスや細菌と同じように，うまくンに参加しているので，少しコメントしたいのですが，持折り合いをつけながらになるんじゃないかと思います．た続化給付金や雇用調整助成金などいろいろな政策が実行さだし，先ほど安田先生がおっしゃったように，短期と長期れました．ミクロレベルの評価では持続化給付金は事業のを考えるならば短期で何とか大規模な拡大は抑え込んでも継続に対してかなり効果があったが，雇用調整助成金はさ今後 5 年 10 年と考えるといろんな仕組みの変容は求めらほどでもなかったという研究結果も報告されています．たれるのではないかと感じます．

だこれは，あくまで短期の効果を測っているわけで，今後新型コロナウイルスの感染が長期化してしまったとすると，

中野：まず，因果関係と相関関係をきっちり分けることが果たして，今の企業を守るという一辺倒でよいのかという大事です．GoTo キャンペーンが始まって数日後に陽性確認のは議論しなければいけない事でしょう．例えば，元々収者数が増えた，えらいことだ！

益性が低いところは廃業するかもしれないが，その分失業が，潜伏期間などを考えたらこういう因果関係はないわけ

給付を手厚くしてその間に次の職探しを支援して，徐々にです．でも，非常に短絡的な結論をつける．全然関係ない産業構造を転換していくことも考えられます．そもそも弱ことを原因としてしまうことで，いろんなことが止められ者に新型コロナウイルスが大きく影響しがちであったので，るわけです．第一波の時の緊急事態宣言の時に，他人とのそこをテコ入れするような政策に切り替えていくべきでは接触を 8 割減らすということで大きなニュースになりましないか，ということも議論されています．こうした政策のた，こうした行動制限も情報が少なかった一回目はいいん

効果も予測と表裏一体のところがあって，どれくらい将来です．でもいろいろと情報が集まれば，何を止めて何は止を見通せるかによって経済政策が変わってきます．

めなくていいのか分かってきているはずなので，それに合とニュースにありました

いただいている質問の中で，そもそも新型コロナウイルわせて，対策を変えていかなくてはならない．そうでない

スは根絶を目指すべきなのか共存を目指すべきなのか，とと経済も教育も止まってしまいます．それには，データにいうものがあります．事前にいただいている質問でも，ワ基づいて冷静に考える，もちろん感染症や免疫の専門家でクチン開発に絡めて，ワクチンができたときにこのウイルなくてもデータの専門家ならばデータドリブンで言えるこスは根絶できるものなのか，それともインフルエンザウイとを言うということが大事です．それを我々は言い続けな

ルスのように季節性のものとして残っていくのか，どちらければならないんです．そうでないとこれもあれも危ないなんでしょうか，という質問があります．終息なのか共存から全部自粛となりかねません．

なのかご意見あればお願いします．
土谷：この感染症の場合，クラスター対策がどのくらい有
土谷：ワクチンがすぐにできるかが今の状況ではなんとも効かということですが，陽性確認者に対してその何倍くら言えないですが，副反応の状況などをきちんと確認しない

い捕まえ切れていない陽性者がいるによります．20 倍は多といろいろと怖いわけですよね．私はちょっとラディカルすぎるかもしれませんが，CDC（アメリカ国際安全衛生セな意見の持ち主で，新型コロナウイルスを嫌だなと思うのンター）が言っているので 10 倍くらいはいるかもしれまは，人間の行動のピークの部分を奪うことなんです．例えせん．もちろん人種差などはあるかもしれませんが，ニュば，ものすごく盛り上がるとかができなくなるわけです．

ーヨークでの検査ではそれくらいの数字です．そうすると，こういうのは安心を土台にしてできるわけですよね．極端

最初にどのくらいの陽性者が市中にいるのかというところなことを言えば 3 週間ドラスティックなステイホームをすを明らかにしなきゃいけないと思うんですよね．

れば根絶できる可能性もあるわけです．その代わりそのあとは何をしてもいい，カラオケだって好きに歌ってよいと

安田：それは，判明している陽性者とそこからの死者にフかできるわけです．極端かもしれませんが，3 週間はみんォーカスを当てすぎているからでしょうか．

な我慢してその後は何をしても良いというのがいいかなと思ったりもします．

土谷：そうすると，見つけたクラスターに対して対策をうっても見えないクラスターは残ってしまい，また新たなク

生田目：当初の武漢はまさにそれに近いことをしたわけでラスターが現れてくるわけですよね．

すよね．日本の場合は法律の限界もあるので，実際に土谷先生が言われたようなハードな行動制限を義務化は私も考

中野：クラスター対策については，発症した感染者と発症えたことはあるのですが，実際に実行するのは難しいと思していない感染者でどのくらい感染力が違うかということⓒ2021 Japan Social Data Science Society20

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）を，これもデータに基づいてきっちりと調べるべきだと思応などを考えると，高齢者や基礎疾患をお持ちの方でないいます．大阪の場合を見ると，3 月のクラスター対策で効限り打ちたくない，という人も直前になって増える可能性果を挙げています．それから 6 月以降の波についてもさらもあるのではないかと思います．周りのみんなが打ってくに分解しているのですが，そのうちの最初の波だけは収束れれば集団免疫が獲得でき，自分は打たなくても集団免疫が速いです．ですので，感染人数が少ない場合においては，にフリーライドできるわけです．そうすると，今は不足しクラスター対策は有効ではないかなという気がしています．ているワクチンをどうやって作るか，確保するかというこ

もちろんもう少し分析は必要ですが，そういうように考えとに心血を注いでいるわけですが，ひょっとするとワクチ

ると，新宿で行われた無作為の集団検査はもしかしたら現ンが実際に接種できるようになると多くの人が接種したく場の検査をする人には負担であって，本当に追跡しなけれないと言い出すかもしれません．それでは困るので強制的ばならない人を見逃してしまっているというネガティブなに接種させようという話になると，今度は人権侵害ではな働きをしてしまった可能性すらあるかもしれません．そういか，といった問題が発生することもあり得るのではないいう意味で土谷先生がおっしゃるように，無症状の感染者か．そんな心配も思わずと頭をよぎってしまいさした．

がどのくらいいるかということと，無症状の感染者がどのくらいの感染力を持つのかということについてきちっと調

ちょっと雑談めいてしまいましたが，最後にお三方それぞれご感想やメッセージなどをお願いします．

べることが大事だと思います．
土谷：率直にいろいろなことを話すことができました．抗
生田目：今おっしゃった「きちっと」というのがすごく大体検査などを考えると分野が異なる医学者と統計学者それ事と思っておりまして，今，いろいろなところでいろいろともちろん政治家や行政が協力して初めて意味のある結果なことが言われていて，潜伏期間も 5 日だったり 15 日だが得られると思います．他人事でなく私も頑張りたいと思ったり，感染力のピークもいつなのか分からず，結果としいます．世田谷もだいぶ累積陽性確認者数が増えてきたのてあれもこれも全部危ないという世論が作られてしまってで検査すれば正しく出てくるようになっていると思います

いると思うんですよね．

ので，真実の解明に頑張りたいと思います．

中野：この辺はマスコミにちゃんとして欲しいですよね．

中野：今日はだいぶしゃべりましたので，しゃべり足りな100 人以上が 7 日間続いたとかの全然意味のない数字ばかいことはないですが，今後もいろいろ情報発信はしていきりを報道していて，本当に必要な情報がそういった意味のたいと思います．

ない数字の中に埋もれてしまって，見えにくくなっている．
累計陽性確認者数だって対数グラフにするだけで全然見え

生田目：学会代表として今回は参加させていただきました．

方が違ってきます．日々の感染確認者数だけでなく感染日

中野先生が言われたように，ちゃんとデータを見て，きちのデータを明らかにするとかそういうものをちゃんと公開

んと冷静に取捨選択をしながら今の状況を知るに必要なデするというところから始めてほしいと思います．そして，ータを抽出して分析する力がデータサイエンスの力だと思

いろいろな意見が出てきたときに専門がそれをちゃんと聞います．対象の分野としては疫学や経済学といった様々なき，正しい情報を取捨選択してくということが重要です．

分野になりますが，データを基にした冷静な判断ができる

そうやって，この感染症の正体を明らかにしていくことが世の中になりつつあると思いますので，この学会もその一できると思います．

翼を担って活動していきたいと思います．これからもご支援お願いいたします．

安田：きっちり調べるとか，情報発信をしていくとかに加えて，グラフなどでわかる形で表現することは大事ですよ安田：ありがとうございました．これにてパネルディスカ

ね．見せ方の違いは本質的ではないという研究者も多くいッションをお開きにしたいとおもいます．

るんですが，実はかなり本質的で，特に政策を左右するような知見については重要だと感じます．
ワクチンについて一つ申し添えますが，今は新型コロナウイルスに対してものすごく怖いというイメージを持っている人が多く，ワクチンができたらすぐにでも接種したいという方が大多数ではないかとおもいます．しかし，先ほど土谷先生がおっしゃったように，冷静にワクチンの副反ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

参考文献[1] T. Nakano and Y. Ikeda, “Novel Indicator to Ascertain the Status
and Trend of COVID-19 Spread: Modeling Study,’’ Journal ofMedical Internet Research, Vol. 22, No. 11, e20144 (2020).
[2] 土谷隆, “新型コロナウイルス感染症の広がりに関する一考察”, GRIPS Discussion Papers, No. 20-04 (2020).

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