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）

ソーシャルデータサイエンスの視点から見たわが国の Covid-19 への政策対応について
和田 一郎†1
概要：新型コロナウイルス感染症 (Covid-19) におけるわが国の対応について，わが国の対応や意思決定のプロセスについての現状と課題について分析した．また，今後の政策対応についてソーシャルデータサイエンスの視点の重要性と今後の有り様について言及した．
キーワード：新型コロナウイルス感染症 (Covid-19)，ソーシャルデータサイエンス

1. はじめにのくらいの人が感染すると予測されるのですか。
米国疾病管理センターの計算式に日本をあてはめると、2021 年の現在においても，新型コロナウイルス感染症

新型インフルエンザが全国的に流行した場合、約１／４の(Covid-19) は世界に大きな影響を及ぼしている．疫病や災人が感染すると予想され、また、医療機関を受診する患者害はわが国も定期的に被害を及ぼしているが，そのような数は最大で２５００万人と推定されています。

危機において，ソーシャルデータサイエンスの視点からどのように関わるべきか論述したい．なお，本論は主としてこれら指針等は，疫学をはじめとするその分野の専門家第一波における緊急事態宣言等の政策対応（2020 年 4 月）が世界の専門家とも連携しエビデンスをもとに作成したもについての論述である。のである．Ⅰ-４については，新型インフルエンザの発生初

2. 危機にはどのように対応していたか

期は行動制限の重要性，そして行動制限中に次の対策を検これまでも新型インフルエンザ等の疫病の流行などの危機はわが国にもあった。そのため厚生労働省では，新型インフルエンザの発生及びまん延防止のために，2005 年（平成 17 年）4 月に「感染症の予防の総合的な推進を図るための基本的な指針」及び「インフルエンザに関する特定感染症予防指針」を改正して政府の方針を定め，同年 10 月には，新型インフルエンザ対策推進本部の設置と行動計画を策定した．また， 国民が新型インフルエンザについて正確に理解しその予防など冷静に対応できるよう「新型インフルエンザに関するＱ＆Ａ」 を策定した．

（Q&A）抜粋
Ⅰ -４ 新型インフルエンザの世界的に流行（パンデミック）を阻止することはできないのですか。

討する必要性が論じてあり，Ⅰ-５については，プロジェクションやパラメータ推定といわれ，現在あるデータ（感染者数や実効再生産数等）をもとにモデルを作成し「仮想的な未来」を提示することによって現在の状況を評価したり，これから行う対策による効果を推定するためのモデルである．
このように，おおよそ未知の新型インフルエンザが発生した場合は，政策として，「行動制限をして感染増加を抑えつつ時間を稼ぎ，次の対策を準備する．また，その根拠に公衆衛生疫学分野のプロジェクション等を用いる」（これを「感染対策の基本政策」と定義する）であり，これは科学的な政策推進である．
これらの手法，特にプロジェクションは他の分野でも行われている．

あると考えられていますが、最近の研究では、新型インフ3. わが国は Covid-19 対応にどのように対応していたか

ルエンザの発生の初期で、その範囲が限られている場合に3.1 新型コロナウイルスクラスター対策班の設置

パンデミックを阻止することは世界的にも非常に困難でおいては、抗インフルエンザウイルス薬の内服と移動制限

2020 年 2 月 25 日，新型コロナウイルス対策本部にクラを行うことで、流行の拡大を遅らせ、次の対策を講じるこスター対策班が設置された [1]．この対策班ができる前年とができることになります。しかし、これまで世界中で経から，公衆衛生や疫学の専門家が既に日本での感染を予測

験がないことなので、どの程度成功するかは未知数です。

しそれら専門家集団が発展して本対策班が設置された．ク
ラスター対策班のデータ解析チームは西浦博氏（当時北海I-５

新型インフルエンザが全国的に流行した場合に、ど道大学）が中心になり組織され，筆者もこのチームに属し†1 花園大学（連絡先：i-wada@hanazono.ac.jp）ⓒ2021 Japan Social Data Science Society2日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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た．新型コロナウイル対策本部だけでなく，西浦氏はじめ命が失われるのではない．失業等における十分な補償，セ

当初のクラスター班の多くの研究者はその分野で素晴らしーフティネットを整備していないために，命が失われるのい実績，良質の論文がある方々で，ほぼわが国のこの分野である．つまり経済を議論する前に，わが国で健康で文化のトップレベルの研究者が集結していたように思われる．

的な最低限度の生活を保障すべき社会保障を整備しなかっ

また，クラスター班に属していなくても，クラスター班のたために命が失われるのである．それを経済が成り立たなメンバーに協力する研究者が数多く存在した．筆者も東京

いとと命が失われるという論理のすり替えにメディアも社

大学や横浜市立大学，京都大学や海外の研究者等の専門家会も操作されてしまった．に数多くデータサイエンスの支援や助言を頂いた．
データ解析班の西浦氏は「感染対策の基本政策」に基づ・人々が健康でなければ安心した社会にはならないし，そき，プロジェクションによる推定を実施した．このまま（のうでなければ医療従事者も新型コロナに対応できない．健状態）では，「わが国で約 42 万人が新型コロナウイルスで康や生命は経済よりも重要である．

死亡する」と言う内容である．これはその時点の情報によるプロジェクションであり，どの国も行っていた手法であ歴史を踏まえた社会福祉，社会政策のこれまでの知見がる．経済学等他の手法でも日本は 52 万人が死亡という事活かされず，コロナが終息する前に政府は「感染対策の基例もある [2]．
「新型インフルエンザに関するＱ＆Ａ」にお本政策」に反し、GoTo トラベル・GoTo イートキャンペー

いても“米国疾病管理センターの計算式に日本をあてはめン、海外の入国者の制限緩和など，人間の行動を活性化さると、新型インフルエンザが全国的に流行した場合、約１せる政策を実施してしまった．またそれらの政策の実施に／４の人が感染すると予想され、また、医療機関を受診すおいては，他国は検査結果や行動履歴の提出などを条件にる患者数は最大で２５００万人と推定されています。”とあ実施するなどのインセンティブを考慮したクロス・コンプ

るように（実際は対策をとったために大幅に結果が異なっライアンスに基づきシステムを構築していた知見が数多くたが），その時点での予測というのは，世界各国の共通手法あったにもかかわらず，わが国は政治が検討せずに実施しであり共通理解である．

た．つまりコロナの被害の影響等が同定できないうちにそ2020 年 4 月より，国は緊急事態宣言に基づく自粛要請をのような施策を実施したが，医療機関従事者が疲弊し，高はじめた．これは上述の「感染症対策の基本政策」のとお齢者や基礎疾患がある方々が亡くなり，そもそもコロナのりである．しかしながら政治の不作為により，他国のよう影響等が明らかになっていないうちに，旅行や会食を楽しな強力なロックダウンをわが国が行うことができず，またんで経済を活性化させる，ということが，どうして国民にCovid-19 に対応する政策リソース（対応する役人や研究者受け入れられると思ったのか，その政策実施過程の科学的数，エビデンス作成のための予算等）が他国の 1/100 以下根拠が不明であった．という貧弱な状態であり，自粛中に次の効果的な防止策を政治は提示できなかった（これは「感染症対策の基本政策」に反していた）．

3.2 政治の無策を専門家の責任へと操作する
コロナウイルスの実態解明やその影響が不明な中，日本

さらに、「命か経済か」という非科学的な議論が発生し、だけでなく世界も「感染対策の基本政策」に用いた対策を効果的な防止策が取られないまま，GoTo トラベルキャンペ行っていた．具体的には日本とは比べられないレベルの強ーンなど経済を優先する政策が実行され始めたが，人々の力なロックダウンによる行動制限である．この世界先進国

行動を活性化させ感染リスクが上昇することの防止対応策の共通対策とは異なる施策を実施した自治体があった．大を政治は検討しなかった．このような政策決定については、阪府である．2020 年 11 月には人々の行動を拡大させる大社会福祉の視点からは次のような問題点があった．

阪都構想の住民投票の実施を行うだけでなく，近隣自治体の中で最もコロナ対応の病床整備が遅れるなど関西圏では（課題）

感染拡大震源地であるにも関わらず対策に遅れが見られた．

・経済の方が重要ならば，その商品やサービスを購入する

一方，大阪府はコロナウイルス会議のオブザーバーとし消費者（国民）に十分な補償と，国民に医療ケアを行う医て，核物理学者やウイルス学の研究者が参加していた [3]．

療従事者等に十分に補償やレスパイトを提供し，安全な社

その方々は世界各国も使用し，わが国の新型コロナウイル会にならないと購買力の回復は不可能であるにも関わらず，ス対策本部やクラスター班も利用した疫学のモデルとは根世界の科学的知見に反する「ウィズコロナ」というキャッ本的に異なる，理論的根拠及び実証的根拠が希薄な K 値をチコピーを政治が言い始めた．

使用し，緊急事態宣言も営業自粛も効果がなかったと発言した．また西浦氏のモデルについても，「数学上のモデルで・経済活動が止まり，企業が倒産することや失業が増加でⓒ2021 Japan Social Data Science Society

あり、普通ではありえない数字だと思う」（宮沢オブザーバ

3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）ー），
「テレビに向かって、そんなことないだろうと叫んだ．」

る 15 時前にトップが特定商品を紹介するなどはありえず，（中野オブザーバー），など，双方プロジェクションの知識

通常はこのような記者会見には事務方が事前ブリーフィンが皆無ということが露呈した．ここで，研究者は領域に関グ等をし，社会に悪影響を与えないようにするなど考慮すわらず，学問は自由である．理論的根拠及び実証的根拠がるし，そもそもこの時間に発表しないはずである．しかしなくても K 値や目玉焼き理論等，全く新しい視点で自由に発表したということは，ガバナンスが適切ではないことが研究することは可能である．しかしながらこれら理論が，明らかである．結果的に当該企業の株価は値上がりしたが，100 年間脈々と培って理論体系をしてきた疫学よりも優越

このような場合はパペット（特定の権力ある人物を操作ししているとは考えにくい（その根拠もない）．しかしながらて影響を与えようとする）など，行動経済学や心理学等のなぜ，大阪府のコロナ対策，関西のコロナ拡大の一因であ視点からも様々に分析する必要がある．つまり一つの事例

る大阪府の正式な会議に組み込まれたのか，論述したい．

から，様々な学術，つまり総合科学として予測して分析する視点，つまりソーシャルデータサイエンスの視点が必要（1）ガバナンスの不備である．

西浦氏らが作ったモデルについて，大阪府知事は，「西浦先生には敬意を表していますが、感染拡大時に冷静な分析（例）先進事例を無視してしまうは難しい。緊急事態宣言などの政策は、僕は正しかったと和歌山県はおおよそ地方自治体のなかでも感染症対策に思いますが、第 2 波がきても同じことをするのか、事後においてグッドプラクティスの対策をしていると言われてお冷静に検証するのは別のこと。第 1 波の自粛要請で生じたり，現行法制度のなかで最善の解を模索し対策を行ってい経済、社会へのダメージはものすごい。失業率も 2％上昇

る．知事が県民のために定期的に「知事からのメッセージ」し、自殺者も 2 千人増えると言われ、そちらの命も守らなを発信し情報を公開している．ソーシャルデータサイエン

きゃいけない。で、抑えこみの出発点が西浦モデルでした。

スの視点からは知事のメッセージをデータマイニングして次の波に備えて同じことをしたら、国家は危機的状況になみると公衆衛生やガバナンスだけでなく，軍隊の運営や意る。ほかの指標はないか探し、出てきたのが K 値でした。

思決定システム等の知見があることが推測され，それらを国家の浮沈を決める重要な局面で、西浦モデルに批判的意準用して対応を行っていることが推測される．2020 年 12

見を言う人が出てこないことに、危機感を抱いています」，

月 10 日のメッセージでは「特に隣県大阪は、他人事とはとと述べている [4]。

うてい思えないので、何度か気の付いたことを「差し出が世界共通のモデル，それに基づき世界は社会政策を実行ましいようですが・・・」と断った上、アドバイスをしまする中で，このような意見が出ること自体，政治に科学的した。しかし、中々改善も出来ぬうちに今の爆発をよんで知見がないことが明らかになった．どうして理論的実証的しまったのは、大変残念であります。」 と述べている [5]。に確立しているモデルよりも，根拠に乏しい K 値が出てく「感染対策の基本政策」に基づきグッドプラクティスを実るのか．このようなことをトップが発言してしまうことに施している他県の知事のアドバイスについて何も対応が取ついて，行政機能（通常は事前に発表内容を事務方が確認られていないのは，ガバナンスの不備と言わざるを得ない．

し，社会に悪影響などを与えないようにチェックを行う）

以上より，特定の研究者の批判や華々しく事実ではないを含め，ガバナンスが適切ではないことが想定される．こことを，メディアを使い公表したりすることは，「政治の無のような事例は大阪府でいくつか見られた。事例を検討す策（コロナへの防止対策の遅れ）をカモフラージュするたる．

めに，研究者の責任にするという論理のすり替え」をしていることが想定された．つまりガバナンスの不備に帰結す（例）うがい薬の記者会見
2020 年 8 月 4 日，大阪府知事はうがい薬で唾液中のコロナウイルスが減少すると発表した．
・ なぜ，株式市場が終了（15 時）していないのに発表したのか（行政的視点）
・ 当該うがい薬の企業の株価推移と同セクター中の解離（経済的視点）ると考えられる．他の分野の研究者が K 値など，これまでの研究の過程と異なる視点で研究することは自由である．
しかし理論的・実証的に不正確な値を政策に取り入れるということはわが国の EBPM の推進（平成 29 年５月 19 日統計改革推進会議決定「統計改革推進会議 最終取りまとめ」）に反している．これは政治のガバナンスの不備である．また，大阪府のデータは当初より様々に課題があるが、EBPM

ソーシャルデータサイエンスの視点からは，上記だけでの理念や各国の Covid-19 対応のための政策エビデンスのなく、様々な視点から知事の発言履歴等について AI 等を考え方に反し，大阪府は 2020 年 11 月より全国で唯一，世用いて巡回収集し分析する必要がある．しかし分析以前に界の先進国で初めて，患者情報の個票公表の廃止を決定しわかることとして，特定企業の商品等を株式市場が終了すた．この決定により政府の専門家会議も正確な予測をするⓒ2021 Japan Social Data Science Society

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第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）ことが難しくなってしまった．また，K 値は感染者数等に

ろなたいさく」は，小学校の夏休みの自由研究以下のレベより感染予測しているが，そもそも適切ではないデータをルであった．

使って分析しても予測が外れるのは当然である．斬新なモデルを提示するのであれば，行政の対応等まで特徴量エン②

自称研究者による妨害

ジニアリング等を用いて変数化して科学的な実証をすべき

癌の方が致死率が高い，死ぬのは高齢者と疾患がある人である．そのようなことをせずに，西浦氏らの世界標準のでそもそも寿命だから問題ない，自粛は必要ない，このよ

疫学モデルを批判することは誤りである．しかしながら研うなことを研究者と名乗る者（多くは大学や公的研究機関究者が悪いのではない．それを取り入れた政治に全て責任の正規雇用ではない）がメディアでこのようなことを伝えがある．

世論誘導してしまった．本来ならば専門家は現場対応，まこのような政治のガバナンスの不備で 2025 年の大阪万たは専門家会議やクラスター班での政策対応業務で精一杯

博は感染症対策が万全に対応できるのであろうか．既に大であるが，一等地で優雅に開業しているクリニックの医師

阪府の Covid-19 対応におけるガバナンスの不備や不安はが専門家としてテレビで偽情報を流してしまう事も見られ海外の研究者からも注目されているため，海外からの投資た．このように無知な非専門家，自称研究者が世論誘導をの引き上げ等にならないよう，大阪府は EBPM の視点ととしてしまうのがわが国の課題である．コロナは 1 万人程度もにガバナンス体制を整備する必要がある．の死亡であり，高齢者等しか死なないので大したことがな
いと，他者の生存を選別することができるポジションに自（2）研究者側の課題分が位置しているという優性思想や選民思想を持つものが，西浦らのモデルに対して，学術的な手法ではなく SNS 等国の政策の主要な委員に任命されている．学術的なシステで批判した事例が見受けられた．大阪府のオブザーバーだ

ムではなく SNS やメディア等を使って専門外の領域につけではなく，国立大学文学部所属の専門外の研究者をはじいて虚偽情報を流す者を「学者芸人」と定義するが，それめ，西浦氏やクラスター班のメンバーに対して非科学的でら学者芸人による浅はかな言論が社会を分断する方向にシ酷い言説や「犯人」など攻撃し始めた．自分の HP 等で壮フトさせてしまう状況がわが国に続いている．コロナ禍で大な理論や批判をしても理論的根拠及び実証的根拠がない命を失った方の家族や後遺症で苦しんでいる方々に対して，限り科学とは言えない．しかしながら SNS 等により拡散さコロナはインフルエンザより死なない，大したことがない

れるとそれは伝播し，クラスター班の研究者への批判や攻等，SNS やメディアで言及するような選民思想や分断拡大撃が悪化し，司法に警護される事態まで悪化した．なぜこについて，チェック機能がない．私達ソーシャルデータサのような経緯になったのか，ソーシャルデータサイエンス

イエンスの研究者は，社会のためにそれらを AI をベースからは次の視点が考えられる．

として科学的に分析して公表することも重要な役割の一つであると考えられる．

① 研究者の承認欲求
おおよそ大学や公的な機関に正規で所属している研究者についてデータマイニングを行ったところ，承認欲求の課題が見られた．

4. Covid-19 はこれまで経験したことのない甚大な社会問題
これまでのわが国の歴史を見ても，ICU（集中治療室）が承認欲求は、人間にプラスの影響を与えることが多いが，向上的に満床になったのは震災以外では局地的であるがマイナスの部分もある．社会福祉の分野では，「熱意あり/1995 年の地下鉄サリン事件のみあり，全国的に ICU が機なし×能力あり/なしの」区分で，「熱意あり×能力なしで能不全になったことはわが国では初めてである．これはわ実行してしまう」ことが最も害悪な結果を及ぼすが，そのが国の国家の危機のレベルの事象であったが，それでもな原動力として承認欲求が関与している事が多い．地方で誰んとか持ちこたえたのは，レスパイトも補償もなく尽力しからも注目されず文学を研究する姿勢は尊敬に値する．一

た医療従事者とわが国の医療システムに寄与することが大方，西浦氏をはじめメディアに出ているのは羨ましい．西きい．しかしながら、「この程度の死者数で医療崩壊が起こ浦氏のモデルより，私のほうが素晴らしい，クラスター対っていることはどう考えても医療行政の見通しが甘い」な策，3 密など意味がない，私のほうが頭いいし良いモデル

ど全く逆の視点になってしまう．しかし，世界を見ても今だ・・・」このような承認欲求が暴発すると SNS で批判し回のコロナ禍はどの国も戦争以上の甚大な被害を想定し，攻撃を始めてしまう．またこれら研究者が考えたモデルはわが国より人権制度が整っている国であっても，わが国ですべてインテリジェンストラップと言われる，分析能力やは考えられないロックダウン，行動制限，十分な補償をし知的レベルが高い人が陥る情報の歪み等 [6] が発生してた．そして強力な対策をした国ほど，対策に成功し経済もいた．承認欲求による「ぼくのかんがえたさいきょうのこ回復してきている．わが国は十分な対応リソースを整備せず，度重なる自粛要請など国民のみに責任を追わせたシスⓒ2021 Japan Social Data Science Society

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テムであり，かつ抜本的な対応ができないなどの戦力の逐は筆者にあり，厚生労働省やクラスター対策班との関連は次投入的な対応しかできず，これは戦争で負けパターンのなく，また本論は 2021 年 1 月における情報に基づいて執対策をしているのと相似であるといえよう．政策を決定す筆したことを付記しておく．

るのは政治である．島国，清潔を好む国民性や，アクセスしやすい医療などの社会保障制度など，世界的に見ても防疫の好条件が揃っていたにも関わらず，わが国は政治により Covid-19 対策に失敗し続けている．

5. おわりに震災や疫病はここ数十年単位で考えても 10 年以内に複数発生している．今後もわが国には大きな問題が起こるであろう．そのときに、またはその時までの対策の根拠として，データのみで判断するのではなく様々な事象まで検討してよりよい解を追求するという，ソーシャルサイエンスの重要性が高まってくるであろう．本学会がより良い政策の決定根拠が提示することは，ソーシャルデータサイエンスが政策科学，総合科学のベースとなることを意味する．
皆様と手を取り合って本学会の発展に寄与したい．

別記
筆者は厚労省参与として新型コロナウイルス対応のためのクラスター班に従事したが，この発表内容についての責ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

参考文献
厚生労働省: “新型コロナウイルス クラスター対策班の設置について”, (2020).
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09743.html（2021 年 02 月1 日アクセス）.
[2] McKibbin, W. and Fernando, R.: The Global Macroeconomic
Impacts of COVID-19: Seven Scenarios, (2020)
https://www.brookings.edu/wpcontent/uploads/2020/03/20200302_COVID19.pdf（2021 年 02月 1 日アクセス）.
[3] 大阪府: “第２回大阪府新型コロナウイルス対策本部専門家会
議 議事録”, (2020)
http://www.pref.osaka.lg.jp/iryo/2019ncov/sennmonnka2.html（2021 年 02 月 1 日アクセス）.
[4] 週刊新潮: “「吉村知事」が語る「西浦モデル」の問題点 教
授本人はなんと答えるか”, (2020)
https://www.dailyshincho.jp/article/2020/06290601/?all=1（2021 年 02 月 1 日アクセス）.
[5] 和歌山県: “知事からのメッセージ 令和 2 年 12 月 10 日”,(2020)
https://www.pref.wakayama.lg.jp/chiji/message/20201210.html（2021 年 02 月 1 日アクセス）.
[6] Kahan, D. M., Peters, E., Dawson, E. C. and Slovic, P.: “Motivated
Numeracy and Enlightenedself-government”, Behavioural Public
Policy Vol. 1, No. 1, pp. 54–86 (2017).
[1]6