合成人口データを用いた新型コロナウイルスに対する感染分析及び経済的影響の分析〇下田稜（静岡大学大学院） 李 皓 (静岡大学)
Infection and Economic analysis on Covid-19 Using Synthesized Population Data
* R. Shimoda and H.Lee (University of Shizuoka)
概要－ 本研究では，新型コロナウイルスにおける感染分析及び経済的な影響を，合成人口データを用いて分析することを目的としたシミュレーションモデルを構築した．数理ベースシミュレーショ
ンモデルの大きな問題の 1 つである抽象度が高いという点を，実際の統計データをもとに作成された合成人口データを活用することにより，現実的な街や人口を想定した感染シミュレーションがおこなうことができた．
キーワード:合成人口データ，SIR マクロモデル，新型コロナウイルス

1 研究背景2019年12月，新型の感染症であるCovid-19(新型コロナウイルス)の最初の感染が中国武漢市で確認された．その後中国国内にとどまらず世界中で感染が拡大し，日本では2020年1月中旬に1人目の感染者が確認され，わずか数か月で感染者が急増しパンデミックとなった．感染拡大は2022年1月時点でも終息には至っておらず，いまだ新規感染者が確認され続けていて累計約250万人の感染者が観測されている(Fig.1)1)．

出規制などの対策を単独で行うより複数を組わせて対策を行うことで，より有効な対策結果が得られるとしている．
また，Eichenbaum ら(2020)4) は，経済学モデルにSIRモデルを組み込んだ SIR マクロモデルにて，疾学と経済 学 を 統 合 的 に 考 慮 し た 研 究 を 行
っ て い る ．Eichenbaum らによると，治療薬やワクチンが未だ無いと仮定した場合，一度にすべての経済活動を停止するのではなく，感染者数増加につれ徐々に閉鎖を強化していくような政策が最適であるとしている．これは感染者数でみた人的コストと経済面でみた経済的コストの両面から見たときにも良い結果が生まれるとしている．一度にすべてを閉鎖すると感染は止まるが，ウイルスに感染し免疫を持つことができな
いため閉鎖が終わると再び感染が始まるとしている．
また経済的みても，一時的に深刻な景気後退につながるものの，そうでない政策と比べると長期的によりよく回復を遂げるとしている．しかし仮にワクチンが１年以内に開発される濃厚な見込みがある場合は，すぐにでも厳しい閉鎖制限を課すべきという示唆もしている．

3 研究目的Fig.1:新規陽性者数推移
新型コロナウイルス感染拡大は経済的にも大きな影響を及ぼしている．多くの産業でマイナスの影響を受けていて，一方で全面的にマイナスの影響を受けておらず，コロナ禍による人々の生活様式や働き方が大きく変化したため，それに伴う新たな需要が発生し，逆に売上が上昇した企業や産業も多くある．特に電気通信・郵便業，教育業，不動産業などは他産業と比べると売り上げ増加の傾向が強いとされている2)．このように各産業や企業によってもコロナウイルス感染拡大からうける影響はそれぞれ異なっていて，感染状況によりどのような経済的影響がでるのか分析する必要がある．

2 関連研究ウイルス感染に関する研究は，新型コロナウイルス
感染拡大が広がったのち，より盛んに行われている．
倉橋ら(2020)3)は，新型コロナウイルスにおける感染予防策の推定をエージェントベースシミュレーションによって行っており，学校閉鎖やテレワーク実施，外

本研究では，前章で述べた Eichenbaum らが提案したSIR マクロモデルを基に，関西大学村田研究室提供している仮想個票データ(合成人口データ)5)を活用し新型コロナウイルスに対する感染分析とそれによる経済的影響の分析をおこなう．
感染症パンデミックに対する研究は主に感染シミュレーションによる分析が多くおこなわれており，人々の行動あるいは環境がどう変化したらどのように感染拡大が広がるかを，感染症の疫学的特徴を踏まえシミュレーションする研究が多数ある．一方で感染症拡大による経済的な影響というのは多大なものであるのに対し，それら影響がどのように起きるのかは不明瞭なことが多く分析も難しくあることが現状である．本研
究は SIR マクロモデルの問題点の１つである想定する人口モデルや産業モデルの抽象性をできる限り改善・拡張し，日本国内における都市や地域を想定したパンデミックシミュレーション及びそれによる経済影響を分析することを目的とする．

­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­第27回社会システム部会研究会（2022年3月6日-8日・ハイブリッド開催: 鹿児島・オンライン）- 131 -

PG0001/22/0000-0131 © 2022 SICE

4 本研究モデル
4.1 人口モデルについて
シミュレーション研究では現実的な人口モデルを構築することは困難であり，多くの研究においてスコープを限定し仮想的なエージェントや企業，学校などを想定して分析がおこなわれている．そこで本研究では関西大学の村田研究室が配布している仮想個票データ(合成人口データ)を用いて人口モデルを構築する．合成人口データは 5 年毎におこなわれる国勢調査や経済センサスなどの公的統計調査をもとに，最適化アルゴリズムの SA 法(焼きなまし法)を用いて実際の統計値との誤差を最小化させた仮想個票である．個票データには様々な属性が付与されており，データ例を Table.1に示す．本研究ではエージェントの所得や就労する産業分類などのデータを活用していく．なお，本研究では計算機リソースを考慮し，静岡県浜松市中区をのみを想定したシミュレーション分析を行う．

本モデルでは計算処理簡略化のため各式を代入などにより変数を減らし処理をおこなう．(1)，(2)より(3)式に式変形をおこない，極大値を求めることにより最大値を算出する．
𝑈𝑡𝑎 = log (𝑤𝑡 𝑛𝑡𝑎𝜃) − (𝑛𝑡𝑎 )2
1 + 𝜇𝑡2(3)また，産業ごとの利益は SIR マクロモデルと同様にエージェントの労働時間により計算され，ステップ t
における産業 X 利益𝛱𝑡𝑋 は(4)式に示す．
𝛱𝑡𝑋 = 𝐴𝑋 𝑁𝑡𝑋(4)

𝐴𝑋は産業 X の労働生産効率を表し，総務省労働局
7)より産業別の賃金指数を援用する．労働時間𝑁𝑡𝑋は産業 X に就労するエージェントの総労働時間であり，労働時間と比例し生産物が生産され利益化されることを示す．これらは企業側の供給面とエージェントの需要面が均衡していることを想定しており，企業が生産した生産物はエージェントによりすべて消費されることを仮定する．

4.3 感染拡大後モデル
感染症拡大後モデルでは，総人口の中で無作為に 1人の感染者が発生したことを想定しその後のシミュレーション分析をおこなう．感染症が拡大後は SIR マク
ロモデルと同様にエージェントはそれぞれ健康状態に4.2 感染拡大前モデル分類される．SIR モデルでは感受性保持者 S，感染者
本モデルでは Eichenbaum らの SIR マクロモデルとI，快復者または死亡者 R の 3 種類に分類される．新型
同 様に感染拡大前と拡大後のフェーズに分けてシミュレ ーション分析を行う．
感染拡大前を理想経済とし， コロナウイルスは感染しても症状が発症しない潜伏期間が存在する感染症であることが知られており，日本
各エージェントは感染症の無い環境での最適な行動(労働，消費)を定義された効用関数をもとに選択する． 感染症学会 8)によると潜伏期間は 1~14 日で平均 5 日ほどとされている．よって本モデルでは 3 種類の健康
なお本モデルでは 1 ステップ 1 週間を想定したシミュ状態に潜伏者 E(Exposed People)を加えた SEIR，4 種類
感染拡大前のエージェント
レー ションモデルである．の健康状態に各エージェントを分類する
𝑎の 効用関数は式(1)に示す．
Table 1:合成個票データ例

𝜃𝑈𝑡𝑎 = log(𝑐𝑡𝑎 ) − (𝑛𝑡𝑎 )22(1)

ここで，𝑐𝑡𝑎 ，𝑛𝑡𝑎 はエージェント a の消費量，労働時間を表す．θは効用減衰係数を表し，1/(各産業の平均労働時間)2 で算出される．また，予算制約を式(2)に示す．
(1 + 𝜇𝑡 )𝑐𝑡𝑎 = 𝑤𝑡 𝑛𝑡𝑎(2)

𝜇𝑡は消費税率であり，2022 年時点では 10%と定められているため𝜇𝑡=0.10 と定義する．𝑤𝑡 は実質賃金率を表し，各エージェントごとに(収入/産業労働平均時間)で算出される．エージェントの収入は合成人口データ
より個票ごとの月収入のデータを使用し，産業労働平均時間は厚生労働省の労働統計 6)を用いる．
SIR マクロモデルにおける関数最大化はラグランジ
ュの未定乗数法を用いて最適化をおこなっていたが，感受性保持者 S(Susceptible People)
感受性保持者は未感染で感染確率のあるエージェン
トのことを指す．感受性保持者エージェント s の効用関数を式(5)に示す．
𝑈𝑡𝑠 = log(𝑐𝑡 ) −𝜃𝑡 2𝑛2 𝑡(5)𝜃𝑡 はステップ t における効用減衰係数を表す．𝜃𝑡 は感染者数が多くなればなるほど大きい値となり，効用を大きく減衰させる．𝜃𝑡 の定義式を式(6)に示す．

- 132 -1

𝜃𝑡 ={(𝑆+𝐸+𝑅) × 𝑎𝑣𝑔_𝑤𝑜𝑟𝑘𝑋 }2
𝑀(6)

S，E，R，M はそれぞれ感受性保持者Ｓ，潜伏者Ｅ，快復者 R，総人口 M の人数，𝑎𝑣𝑔_𝑤𝑜𝑟𝑘𝑋 は産業 X の平均労働時間 7)を示す．本モデルでは感染者 I 以外のエージェントは労働をおこない，潜伏者 E も症状が発症するまで労働をおこなう．また，感受性保持者 S の予算制約は式(2)で表す．感染拡大前と同様に効用関数と予算制約式から式変形をおこない，微分式から極大値を算出することにより効用を最大化する労働時間と消費量を決定する．
感受性保持者 S は感染の可能性があるエージェントであるため労働や消費を行うことにより感染のリスクを伴う．ステップ t 時におけるエージェント s の感染確率𝑝を式(7)に示す．
𝑝𝑡𝑠 = 𝑝1 𝑐𝑡𝑠 (𝐶𝑡𝐼 + 𝐶𝑡𝐸 ) + 𝑝2 𝑛𝑡𝑠 (𝑁𝑡𝐸 )+𝑝3 (𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝐸𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 )(7)

𝑝1 ，𝑝2 ，𝑝3 はそれぞれ労働，消費行動，その他行動による感染確率を計算するための係数を表す．𝑝1 ，𝑝2 ，𝑝3 は式(7)の関係式を基に定義され，それぞれの感
染 確 率 は 式 (7) か ら 𝑝1 で 表 す と ， 𝑝2 = 𝑝1 × C2/N2 ，
𝑝3 =4𝑝1 C2 となる．これら感染確率の定義値はシミュレーション結果に大きな影響を与えるため慎重に決定する必要がある．𝐼_𝑟𝑎𝑡𝑒𝑡 ，𝐸_𝑟𝑎𝑡𝑒𝑡 は総人口に対する感
染者 I，潜伏者 E の人口比，𝐶𝑡𝐼 ，𝐶𝑡𝐸 ，𝑁𝑡𝐸 はそれぞれ感染者 I と潜伏者 E の消費額，労働時間を表す．

I の行動は規制され労働は一切おこなわないとし，消費行動は感染拡大前にとっていた消費量の半分の行動をとると仮定する．
感染から快復するまでエージェントは行動を規制され，その後確率的に快復者Ｒ，または死亡者Ｄに状態遷移する．感染から快復までの日数は人や症状の重度によっても異なり，いまだ明確な快復率などは不明瞭である．本モデルでは SIR マクロモデルと同様に，韓国の統計データ 9)や Pueyo(2020)10)を参考に決定する．
それらによると新型コロナウイルス感染から快復もしくは死亡に至るまで平均して 18 日ほどであり，死亡率は 0.5%であるとしている．本モデルが週ベースであることと，感染初期よりもある程度日数が経った段階の方が快復もしくは死亡の可能性は高くなること
11)を考慮すると，ステップ t 時のそれぞれの確率は，死亡率 p_death=0.005×t/18，快復率 p_recover=t/18－
p_death と定義される
快復者 R(Recover People), 死亡者 D(Dead People)
快復者 R は感染から快復し他への感染力を保持せず，再度感染の可能性がないエージェントを指す．国立感染症研究所 12)によると，新型コロナウイルスに関しては一度症状が消失してからも長期的にコロナウイルスが陽性になる症例が一定数あるとしている．これに関して様々な検討がされているが，ウイルス陽性であっても必ずしも他への感染力を保持するウイルスが存在しているとは限らず，特に発症 10 日以降の軽症・中等症においては 2 次感染のリスクは低いことが分かっている．つまり，退院を認められ症状も快復しているのにも関わらずウイルス検査は陽性になるような長期的ウイルス保持状態では，自分自身に再度症状が発症する可能性はあるが他への感染リスクはないということになる．また，厚生労働省 13)によると，新型コロナウイルスは一度感染し回復しても再度感染のリスクがあるとしている．再感染のリスクは感染後最初の数か月は低く，時間の経過とともに免疫が低下しリスクが増加することが示唆されている．新型コロナウイ
ルスには様々な変異株が確認されており，変異株によってもウイルスの疫学的特徴が大きく異なってくる．
それらのはっきりとわかっていない情報も考慮し，本モデルでは先行研究と同様に一度感染から快復した快復者 R は再度感染のリスクと他への感染力保持を認めないエージェントとして扱う．快復者 R の効用関数は式(5)，予算制約は式(2)で表す．

潜伏者 E(Exposed People)
潜伏者 E は感染していて人への感染力を保持しているが症状が発症していないエージェントを指す．潜
伏者 E の効用関数は式(5)，予算制約は式(2)で示す．
潜伏者はウイルスに感染はしているものの自覚症状がないため，エージェント自身は感受性保持者 S と同様の行動心理で労働や消費行動をおこなう．日本感染症学会 8)によると潜伏期間は最初に発症する症状によってその日数は異なる．最も早い症状で発熱の平均4.8 日であり，続いて倦怠感，嘔頭痛，咳嗽，味覚障害，呼吸困難などと発症までの日数は平均して長くなる．すべての症状を考慮した潜伏平均日数は 4.8 日，標準偏差 2.71 であり，本モデルではそれら分布をもとに潜伏者 E に対し潜伏期間を確率的に発生させる． 経済計算について
SIR マクロモデルと同様に，ウイルス感染拡大前と感染者 I(Infected People)の計算比較することで感染症によりどのような経済的感染者 I は潜伏期間を経て症状が発症し他への感影響が出るのかを分析する．各エージェントは標準産染力を持つエージェントを指す．本モデルでは感染者
業分類の産業に就労しており，ステップ t における産- 133 -業 X の産業利益は式(4)の通りに計算する．

5 シミュレーション結果
5.1 ベースモデル
本章では，静岡県浜松市中区の合成人口データを使用したシミュレーション結果を示す．
消費行動による感染確率変数𝑝1 ，労働による感染確率
変数𝑝2 ，その他行動による感染確率変数𝑝3 はそれぞれ
𝑝1 =5.0×10-15，𝑝2 =2.104×10-5，𝑝3 =0.3921 で仮定する．
これらパラメータは，値を変更しながら複数回シミュレーションを実行し，シミュレーション期間中の感染者数がピーク時に 6～7 割程度になるような値を採用した．そのため各変数に医学的根拠はなく，ピーク時感染者数が 6～7 割なるという強い仮定の上で定義されている．
各ステップ時における SEIRD の人口推移を Fig.2 に示す．初期人口 115,483 人のうち無作為に 1 人感染者I が発生し，感染者 I が最も多い 27 週目では総人口の約 62％の 71,862 人が感染した状態に至っている．最終的に感受性保持者 S は 6,116 人まで減少し，総人口の 95%が感染を経験した結果となる．

Fig.3:消費額，労働時間推移(ベースモデル)
産業ごとの利益推移を Fig.4 に示す．産業利益はエージェントの労働時間に依存していると仮定ため，エージェントの労働時間が減少するとそれに比例し産業利益も減少している．各エージェントが就労している産業の人数により利益額は異なるが，どの産業も感染ピーク時に 80％~90％程の利益減少がみられる．

Fig.4:労働時間推移(ベースモデル)

Fig.2：SEIRD 推移図(ベースモデル)
エージェントの総消費額，総労働時間推移を Fig.3 に示す．どちらも感染者 I が増加することにより減少しており，それぞれ最大で消費額は 27 週目に 54%，労働時間は 86%減少している．本モデルでは感染者 I は消費行動量を少なくし行うが，労働は一切行わない仮定で構築されているため，労働時間が消費額よりも減少幅が大きい．

5.2 マスクモデル
感染抑制策の１つであるマスク着用を想定しシミュレーションを行う．マスクを着用することによる主な効果は，空気中にあるウイルスを吸引する恐れと，会話や咳，くしゃみなどにより自身が保持しているウイルスを空気中に拡散する恐れを軽減する２つがある．
コロナウイルスに対してマスク着用がどれほどの効果があるのかはいまだ明らかになってはいないが，Uekiら(2020)14)によると，マスクの種類や着用する人数によってウイルスの吸引率や拡散率は異なるとされている．聞き手だけがマスクをした場合布マスクで 17％，サージカルマスクで 47％，N 95 マスクで 79％ウイル
ス吸引を削減できるとされる．話し手だけがマスクを着用した場合，布マスクあるいはサージカルマスクで70％以上ウイルス吸引が削減できる．さらに聞き手，話し手両方がマスクを着用した場合，布マスクで 70％，サージカルマスクで 75％以上の削減が見込まれるという．現時点での日本は基本的に外出する際は全員のマスク着用が一般化されており，着用を義務化してい- 134 -るお店や施設も多くある．
よって本モデルでは全エージェントがマスクを着用しているとし，ウイルス吸引を 70％削減すると仮定する．しかしながら新型コロナウイルスは空気中のウイルス吸引だけでなく様々なモノに付着したウイルスからの感染も考えられる感染症である．そのような感染経路の場合マスク着用は大きな効果を発揮できないであろう．ステップ t におけるエージェント s の感染確率𝑝𝑡𝑠 は式(8)に示す．
𝑝𝑡𝑠 = {𝑝1 𝑐𝑡𝑠 (𝐶𝑡𝐼 + 𝐶𝑡𝐸 ) + 𝑝2 𝑛𝑡𝑠 (𝑁𝑡𝐸 )+ 𝑝3 (𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝐸𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 )}× 𝑚𝑎𝑠𝑘_𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡(8)

𝑡𝑒𝑙𝑒_𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑋 は産業 X におけるテレワーク実施率を示す．
シミュレーション結果は，感染者ピークはどの場合でも 70,000 人ほどまで増加し，総感染者数をみても人口の 95％程が感染した．ベースモデルと比較すると，感染者ピーク，総感染者数ともにベースモデルとほとんど同等の結果を示しており，総消費量，労働時間もベースモデルとほとんど同じ結果となった．日本の現状程度の労働形態変化による感染抑制は効果的ではな
いと判断できる．
5.4 オンラインショッピングモデル
感染拡大対策の 1 つに，宅配で食事を頼んだり，普段の買い物をネットから注文したりするなど，消費行動のオンライン化が考えられる．高年齢世帯でもネットショッピングが当たり前となってきており，世代を問わず広く普及しているとされている．消費行動をオンライン上でおこなうことでエージェント同士の接触は減少し，感染確率にも影響を与える．本モデルにおけるステップ t 時のエージェント s の感染確率𝑝𝑡𝑠 は式(9)に示す．

𝑚𝑎𝑠𝑘_𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡はマスクを着用することによる感染抑制効果を示す．マスク着用による感染確率は 6 割ほどに減少すると仮定し，𝑚𝑎𝑠𝑘_𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 = 0.6と定義しシミュレーションをおこなう．
𝑝𝑡𝑠 = 𝑝1 (𝑐𝑡𝑠 × 𝑜𝑛𝑠ℎ𝑜𝑝_𝑟𝑎𝑡𝑒)(𝐶𝑡𝐼 + 𝐶𝑡𝐸 ) + 𝑝2 𝑛𝑡𝑠 (𝑁𝑡𝐸 )初期人口 115,483 人のうち，最も感染者が多い 29
週目には総人口の約 52％の 60,266 人が感染した状+ 𝑝3 (𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝐸𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 ) (9)態に至った．最終的に感受性保持者 S は 11,646 人まで減少し，総人口の 90%が感染を経験した結果となる．
𝑜𝑛𝑠ℎ𝑜𝑝_𝑟𝑎𝑡𝑒はエージェントの消費のうちオンライまた，総死亡者数は５人に至った．ベースモデルと比ンで消費をおこなう割合を示し，本モデルでは消費の較すると，マスク着用時の方が感染者数のピークは半分をオンラインでおこなうと仮定し，10,000 人以上抑えられている．シミュレーションを通𝑜𝑛𝑠ℎ𝑜𝑝_𝑟𝑎𝑡𝑒 = 0.5と定義しシミュレーションをおこした総感染者数も 5,000 人ほどマスク着用時の方がなう．
少ない．
シミュレーション結果は，初期人口 115,483 に対し消費額は 52％，労働時間は 78％の減少がみられた．
43%にあたる 49,761 人が感染に至っている．最終的にベースモデルと比較するとどちらも減少率は抑えられ感受性保持者 S は 15,204 人まで減少し，総人口の 87％ている．感染者数を抑えることはエージェントの行動が感染を経験したことになる．ベースモデルと比較す決定に対して大きな影響を与えることがわかる．各産ると，感染者ピークは 60,266 人に対して 10,000 人以業利益は，およそ 70％~80%ほどの減少がみられた．
上の感染が抑制されており，総感染者数も 9,000 人以上減少している．また，全体的に感染速度が低下して5.3 在宅ワークモデル
感染拡大抑制策の 1 つとして，在宅ワークなどのオおり，ベースモデルでの感染ピークは 29 週目に訪れンライン環境を利用した労働形態をとることが考えらているのに対し本モデルでは 35 週目まで拡大速度がれる．通常は会社に出勤し労働をおこなうところ，自低下している．感染拡大が緩やかになることにより，身の家などにいながらオンライン上でコミュニケーシ
感染者数が少ないうちに抑制策などを早急にとる判断
ョンを交わし業務をおこなう．日本国内においてもこがしやすくなるため，そういった点でもオンライン消ういった在宅ワークは普及してきており，国土交通省
15)
費行動を 50％程度にすることは有益な予防策だと考によると令和２年におけるテレワーカー率は 20％を超えるとしている．しかし業務内容によってはオンえられる．
ライン上では業務をおこなえない場合も多くあり，産業によってテレワーク率は大きく異なってくる．本モ
5.5 複合対策モデル
デルでは国土交通省 Web アンケート結果から各産業
感染症流行期間は経済状況を考慮しながら様々な対の在宅ワーク率を定義する．
策を同時に行うことも考えられる．本章では，マスクテレワーク実施中の感染確率𝑝𝑡𝑠 は式(9)に示す
着用，テレワーク，オンラインショッピングの対策を
𝑠𝑠 (𝐶 𝐼𝑠𝐸)
𝑋
𝐼全て実施した場合のシミュレーションをおこなう．ス
𝑝𝑡 = 𝑝1 𝑐𝑡 𝑡 + 𝐶𝑡 + 𝑝2 (𝑛𝑡 × 𝑡𝑒𝑙𝑒_𝑟𝑎𝑡𝑒 )(𝑁𝑡 )テップ t 時におけるエージェント s の感染確率𝑝𝑡𝑠 は式+ 𝑝3 (𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝐸𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 ) (9)- 135 -

ピークも他モデルと比べると遅い時期に訪れており，感染速度も緩やかになっている．本研究で仮定した新𝑝𝑡𝑠 = {𝑝1 (𝑐𝑡𝑠 × 𝑜𝑛𝑠ℎ𝑜𝑝_𝑟𝑎𝑡𝑒)(𝐶𝑡𝐼 + 𝐶𝑡𝐸 )型コロナウイルスにおいて消費行動による感染リスク𝑖𝑠𝐸)が占める割合は大きく，それらを抑えることは感染者+ 𝑝2 (𝑛𝑡 × 𝑡𝑒𝑙𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒 )(𝑁𝑡数低減に有効的な対策だと判断できる．消費行動を抑+ 𝑝3 (𝐼𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 + 𝐸𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑡 )}えることによる接触は消費者間だけでなく，労働者との接触も抑えることが出来る．特に飲食業や接客業な× 𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘_𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡(10)
どでは店員との接触が多くあるため，そういった場所
それぞれオンラインショッピング率𝑜𝑛𝑠ℎ𝑜𝑝_𝑟𝑎𝑡𝑒 =での接触を抑えることは感染者抑制により大きな効果
0.5，マスクによる感染抑制率𝑚𝑎𝑠𝑢𝑘_𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 = 0.6でがあると考えられる
定義する．感染拡大速度が他モデルよりも遅く，1 年
複合対策モデルでは，総感染者数，ピーク時感染者
では感染収束までのシミュレーションが行えないため， 数ともにどの単独対策モデルよりも大きな抑制効果がシミュレーション期間を 2 年間(104 週)に延長する．各得られた．消費行動，労働のどちらか一方の接触を下拡大抑制策はシミュレーション中継続的に実施される． げるだけでなく，どちらもできるだけ接触が起こらな
シミュレーション結果は，感染者ピークは 43 週目
いような形態をとり，さらにコミュニケーションを取に 32,475 人，総感染者数は 89,901 人となった．ベース
る際にはマスク着用などによりウイルス吸引・吐出をモデルと比較すると，感染ピーク人数は 40,000 人程， 避けることにより相乗的なリスク軽減効果が得られる
総感染者数は 20,000 人ほど抑制されている．感染が拡ことが分かった．
がる早さも大きく異なる．ベースモデルでは感染ピー
クは 27 週目に訪れていたのに対し，本モデルでは 43週目に訪れている．エージェントの消費量，労働時間はそれぞれ 40％，50％ほどの減少となった．
(10)に示す．

5.6 結果考察
各感染症拡大対策からどういった効果が得られるのかを考察する．それぞれの拡大対策における感染統計量を Fig.5 に示す．
マスクモデルは，総感染者数，ピーク時感染者数ともに多少の抑制効果が得られていることが分かる．会話などのコミュニケーションにおいて聞き手・話し手がどちらもマスクを着用することによる感染抑制効果は有効的であると判断できる．
在宅モデルは，総感染者数，ピーク時感染者数どちらもベースモデルとほぼ同数であった．新型コロナウ
イルにおいて現状程度のテレワーク率による職場での接触を減らすことでの感染リスクの減少は大きな効果が見込めない結果となった．実際は産業によって従業員同士や顧客との接触率は大きく異なるため，在宅ワークを導入することによるリスク低減はもっと複雑であると考えられる．また，本モデルでは出勤する際の移動による感染リスクは考慮されていない．特に地下鉄などの電車を多く利用する都市部と，自家用車で出勤する地域ではテレワーク導入によるリスク低減は大きく異なることが考えられる．本モデル結果からは，日本のテレワーク率程度の職場での接触率減少では感染者数傾向に大きな変化はなく，有効的な拡大対策とはいえない結果となった．
50％程度のオンラインショッピングモデルでは，総感染者数，ピーク時感染者数ともにマスク着用や在宅モデルよりも大きな対策効果が得られた．また，感染Fig.5:各シナリオ感染比較
次に，対策ごとの経済的な影響について考察する．
それぞれの対策における各産業の 1 年間の総利益をFig.6 に示す．なお，複合対策モデルは 2 年を想定したシミュレーションをおこなっているため，2 年間の総利益の半分の量を表している．また，各対策モデルにおける消費量，労働時間の最大減少率を Tbale.2 に示す．Fig.6 から，どの産業においても単独対策モデ
ルではさほど大きな利益差はないが，複合対策モデルのみ他モデルよりも大きな利益差がみられる．
本モデルでは企業利益はエージェントの労働時間に依存しすると仮定したため，各ステップの企業利益はエージェントの労働時間に比例して計算されるため，感染速度が速いベースモデルやマスクモデルでは感染者増加によって一時的に大きな利益減少が起きるが，その後快復者が増えることによりエージェントが元通り労働をおこなうため総じた利益額はオンラインショッピングモデルと大差がない結果になっていると考えられる．一方で複合対策モデルでは総感染者数，感染速度の両方が大きく抑えられているため他モデルと比- 136 -較すると利益額は大きくなっているとされる．
また，実際の企業経営において，ある一定額を上回る損失が続いた場合，その時点で経営が困難になる可能性が考えられる．
総利益額はほとんど同じであるが，Table.2 から，ベースモデルや在宅モデルは他モデルよりも一時的な利益減少率が大きいため，企業経営のキャッシュフローの側面からみると適切な経営判断を行う前に経営困難な状態に陥る可能性が高いと考えられる．総利益額だけでなく，いかに利益減少のピークを抑え，経営破綻が起こる前に経営体制を立て直すなどの判断が早急に行えるかが重要であると考えられる．
Fig.6:各シナリオ利益比較

Table.2：モデル別ピーク時の利益減少率
ベース

消費

マスク

在宅オンシ複合対

ョップ

策

54％

51％

55％

52％

38％

86％

78％

82％

68％

48％

量
労働時間

6 おわりに
本研究では，新型コロナウイルスにおける感染分析及び経済的な影響を，合成人口データを用いて分析することを目的としたシミュレーションモデルを構築した．数理ベースシミュレーションモデルの大きな問題の 1 つである抽象度が高いという点を，実際の統計データをもとに作成された合成人口データを活用することにより，現実的な人口や産業を想定した感染シミュレーションがおこなうことができた．従来の感染症シミュレーションは感染者数がどのように推移し，どう終息していくかを分析する疫学的側面が強い研究がほとんどであった．それら分析によって感染者数を抑える有効的な対策を提案することができるが，実際に考慮されるべき要因は感染者減少だけでなく，感染者数増加による労働力の減少や，拡大対策による経済的損失なども考えられる．それらの人的コストと経済的コストの両面をシミュレーションにより分析することができ，さらに現実的な人口や産業を想定できるシミュレーションモデルの構築をしたことが本研究の意義であると考える．
一方で，シミュレーションを行う上で強い仮定をしなければいけない点は抽象度を高めた要因の１つである．各種拡大対策においてそれぞれ学術的な根拠ではない仮定が多く含まれている．マスク着用による疫学的効果は様々な研究や実験がおこなわれているが，実際の感染確率に対してどのような影響があるのかを測るのは困難であり，𝑚𝑎𝑠𝑘_𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡という仮定のマスク効果を定義した．オンラインショッピングモデルにおけるオンラインショッピング率も 50％という仮定でシミュレーションを行っている．実際にどの程度オンライン上で買い物をしているかは様々な条件によって異なる．
収入や年代，性別などのエージェント属性や， エージェントが居住する地域特性，感染状況に応じた企業側の販売形態の変化など多くが考えられる．50％ と一律に仮定することは現実世界とのギャップが大き くなってしまう可能性がある．実社会との親和性を高 く保つことがシミュレーション分析を活用するために 必要なことの 1つである．
本モデルにおける課題点として，産業間の利益計算がエージェントの労働時間にのみ依存していることが考えられる．本モデルではエージェントの労働による供給はすべて需要として消費されることを強い仮定としているが，エージェントがどういった消費をおこなうかは，エージェント属性や感染状況などによっても大きく異なる．どういった属性を持つエージェントがどういった消費をおこなうかなどの統計データを絡めた消費行動モデルを組み込むことでより企業利益に現実性がでると考える．
また，本モデルでは各産業が独立して利益計算をおこなっているが，実際は(企業-消費者)間だけでなく(企業企業)間でも様々な取引がおこなわれている．ある産業が売上低下し供給が減少すると，それに関連する企業もまた生産を減少させなければいけないといった状
それら産業間の相互作用は，況も大いに考えられる．
総務省が発表している産業連関表や，各自治体が発表している統計データなどをから構築できる可能性がある．産業連関表は，ある産業において，他産業から原材料や燃料を購入し，それらから生産・加工を行いさらに他産業へとそれらを販売する連鎖的な流れを量的に表している．購入→生産→販売といった仕組みを利用して，ある産業への需要に対して他産業にどのような形で需要と供給が生まれるかを計算することができる．産業間相互作用を計算することによる，より現実的な空間をシミュレーションできるモデル構築は，今後の感染症拡大における拡大対策や企業の経営的決定にとって大きな益になる可能性がある．

参考文献
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