エージェントベースモデルを用いた HPV 感染シミュレーションとワクチン接種のシナリオ分析○塚本純也 佐藤陽 小平和 市川学（芝浦工業大学） 上田豊 八木麻未 中川慧 木村正（大阪大学） 池田さやか（国立がん研究センター）

Simulation of HPV Infection and Scenario Analysis of Vaccination Using
Agent-Based Model∗J. Tsukamoto, A Sato, K Kodaira, M. Ichikawa（Shibaura Institute of Technology）,
Y Ueda, A. Yagi, S. Nakagawa（Osaka University）, T. Kimura and S. Ikeda（NationalCancer Center Japan）
概要– 日本では子宮頸がんによる罹患・死亡者数は年々増加している．そこで，本研究では，HPV 感染プロセスモデルを構築し，シミュレーションにより感染者数の推移を可視化する．さらに，HPV ワクチン接種政策とその強度をモデル上で再現することで，政策効果と HPV 根絶に至るシナリオを分析する．行動モデルについては，人の年齢や，性交渉などの意思決定を考慮できるエージェントベースモデルのアプローチを用いて設計した．
キーワード: エージェントベースモデル, HPV ワクチン, 子宮頸がん

1

はじめに

1.1 子宮頸がんについて
子宮頸がんとは，婦人科悪性腫瘍の中で罹患率が最も多いがんである 1) ．国内では，毎年約 1 万人の女性が子宮頸がんにかかり，約 3000 人が死亡していることがわかっている 2) ．子宮頸がんの主な原因はヒトパピローマウイルス（Human Papilloma Virus，以下 HPV）ということが解明されており，このウイルスは性的接触により子宮頸部に感染する．感染した場合，HPV 感染者の 90 ％は免疫によりウイルスが排除される．
しかし，排除されなかった場合は数年以上かけて子宮頸がんへと進行する．子宮頸がん罹患者数と死亡者数は Fig . 1 のような推移となっており 3) ，赤い折れ線に着目すると，2010 年までにおいて罹患者の若年化が加速していることが確認できる．このことから，若いうちに HPV ワクチンを接種するなどの対策が必要となる．WHO は子宮頸がんの撲滅が可能であることを示しており 4) ，撲滅達成のためには HPV ワクチンの接種が必要不可欠である．

全体の 50〜70 ％の原因である 5) ．つまり，HPV ワクチンを接種することにより，50〜70 ％の感染予防効果が見込まれる．HPV ワクチン接種の対象者は小学校 6年生から高校 1 年生の女性であり，性行為を行うとされる前の年齢に接種することが最も効果的であることが判明している 6) ．
しかし，現状における小学校 6 年生から高校 1 年生の女性の HPV ワクチン接種率は Fig. 2 に示す通りで
7)，2000 年生まれ以降，急速に接種率が低下している．
これは，政府の政策と HPV ワクチンの副作用に関する歴史的背景が絡んでいる．

Fig. 2: ワクチン接種率の推移

Fig. 1: 年齢別子宮頸がん罹患者推移
1.2 HPV ワクチンについて
HPV ワクチンは HPV16 型と 18 型の二種類の感染を防ぐことが可能であり，このウイルスは子宮頸がん日本において初めて HPV ワクチンが認証されたのは 2009 年 12 月からである．接種可能に伴い，多くの人が HPV ワクチン接種を行った．2013 年には政府による定期接種が開始されている．
しかし，同時に様々な副反応に関する被害報告が発生した 8) ．この被害報告において，HPV ワクチンとの因果関係を明らかにできなかったため，政府は国民に適切な情報提供ができるまでの間，定期接種を積極的に推奨すべきではないという方針を執った 9) ．これにより，2013 年以降の接種率が急速に減少した．
一方で，2021 年の厚生労働省によって開催されたワクチンに関する分科会においては，HPV ワクチンの安全性について特段の懸念が認められないことが確認さ­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­
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）- 109 -

PG0001/22/0000-0109 © 2022 SICE

れ，接種による有効性が副反応のリスクを明らかに上回ると認められた 10) ．

1.3

先行研究

ルは，我々が想定した通りにエージェントが動いているかを確認しやすいモデルである．将来的にはこのモデルに様々な条件を加えて，より現実に則したモデルへと改変を行う．
また，シミュレーション上で，これまでの政策の摂取対象である小学 6 年生から中学 3 年生を対象としたワクチン接種確率のパラメーター調整を行うことで，HPVワクチンを積極的接種推奨した場合の政策の効果を確認する．HPV ワクチンの接種が推奨されていた時期
で，最も接種率が高かった 1997 年度生まれの 78.8 ％を，積極的接種の最高接種確率とし，HPV ワクチンが波及することによる HPV 所持者の傾向を把握する．また，二次予防の役割を持つ定期検診の有無が，子宮頸がんの罹患者数にどのように影響を与えるかについてもシミュレーションを行う．以上を踏まえて，本研究では，以下の 4 つのシナリオを分析する (詳細は 3.2 に記載)．
- 政策がない場合 (現状維持)- HPV ワクチンの積極的接種政策のみの場合- 二次予防政策のみの場合- HPV ワクチンの積極的接種政策と二次予防政策がある場合子宮頸がんに関する研究として，内田ら（2014）11)の論文が存在する．彼らは将来の子宮頸がん死亡率を年代別で推計しており，15〜19 歳以前の子宮頸がんのワクチン接種，25〜29 歳以降の定期的な子宮頸がん検診の有効性を述べている．野島（2013）6) は，子宮頸がんと HPV，HPV ワクチン，子宮頸がん検診について先行研究をまとめている．結論として，80 ％以上の子宮頸がんの発生は二次予防であるがん検診をしっかり受診することにより予防できること，HPV ワクチン接種の普及が進めば子宮頸がん患者数は 95 ％削減できることを述べている．一方で，子宮頸がんのリスクを加速させる要因も存在する．Matsumoto ら（2010）12)は喫煙と子宮頸がんの関連性について分析しており，実際に喫煙者と非喫煙者を追跡調査し，喫煙者は非喫煙者と比較して HPV の持続感染リスクが高くなることを明らかにした．
上記では国内について述べたが，海外において子宮頸がん対策に成功した国がいくつか存在する．オーストラリアは，他国に先駆けて 2007 年から 12〜26 歳の3 モデル
女性を対象に，公費を利用した HPV ワクチン接種のプ我々が作成したアブストラクトモデルの説明をする．
ログラムを導入し，積極的にワクチン導入に取り組ん
本モデルでは，性行為によって感染する HPV の伝播だ国の一つである 13) ．早期に HPV ワクチン接種の基の様子をシミュレーションするモデルを作成する．そ盤を整えたこと，男性にも HPV ワクチン接種を推奨しのため，性行為に関するパートナーの設定や，感染をたことで集団免疫が形成された．さらに，子宮頸がんの予防するワクチンの接種をモデルに取り入れる．
検診受診率も高水準であることから，オーストラリア
また，モデルにおいて，登場する人を「非交際者」は将来的に撲滅が期待されている．スコットランドで「交際者」「既婚者」に絞り，それぞれ別の行動をするは，2008 年に 12〜13 歳の女性を対象として全国的なことで，エージェントの相互作用範囲を設定し，性行HPV 免疫化プログラムが実施されており，HPV 陽性14)為に至る人間行動を表現する．また，SOARS Toolkit率を低下させることに成功している ．また，Oliver
では，このような一人の人間が持つ複数の役割のことら（2017）15) のように，他の国においてもワクチンのを「ロール」と呼び，エージェントが持つロールを変更有用性が示してされており，子宮頸がんの予防としてさせることで，行動の変化させることができる．エー
HPV ワクチン接種の役割が重要であることが解明されジェントの行動に関するフロー図を Fig. 3 に示す．まている．
た，本稿での HPV の病態遷移や各ロールが表現する
1.4 目的
役割や人間行動について以下に定義する．
本研究では，HPV 感染プロセスモデルを構築し，シ
3.1 本モデルにおける HPV の病態遷移について
ミュレーションにより HPV 感染者数の推移を可視化
本モデルにおける HPV は，現実の病態遷移を参考させる．その後，ワクチン接種政策とその政策の効果にした 5 段階の遷移をとり，エージェントは 0〜4 のウをモデル上で再現することで，政策効果と HPV 根絶
イルスレベルで表した HPV を所持している．本稿でに至るまでのシナリオを分析することを目的とする．
は各病態の進行をウイルスレベルと称して説明する．
2 方法論
レベル 0 は感染していないことを表す．レベル 1 は
本研究では，エージェントベースモデル (以下，ABM)感染したことを表しているが，これは 90 ％のエージェを利用して，HPV の感染に関する人間の行動を，ミクントが自己免疫により自然消滅させることができる設
ロレベルで再現する．ABM とは，住民や企業等の意
定とする．10 ％の確率でレベル 2 へ進行し，これは軽思決定主体をエージェントとして定義し，各エージェ度異形成と呼ばれる前がん病変を表している．この状
ントの行動を確率に基づいて動的に表現するモデルで態が進行すると，レベル 3 の高度異形成と呼ばれる前ある．ABM は，各エージェントの相互作用によって社がん病変となり，レベル 2 とレベル 3 は治療が可能で会現象などを表現するため，非線形的な予測が可能にある（レベル 1 は治療不可）．レベル 3 の状態が進行すなり，多様なシナリオを分析することができる．また， ると，レベル 4 の子宮頸がんへ発展する．レベル 4 ま
本研究では，シミュレーション・モデルの構築に際し， で発展すると治療が困難となり，子宮頸がんにより死Java 言語で実装された社会シミュレーション・ライブ亡する可能性がある．また，HPV に関しては男女とも
ラリ SOARS Toolkit16) を用いて記述した．に所持するが，男性は子宮頸がんにならないため，が本稿では，シミュレーションを実行するにあたり，アんの初期段階を意味するレベル 2 には進行しないもの
ブストラクトモデルを作成した．アブストラクトモデとする．

- 110 -

3.3

Fig. 3: エージェントの行動フロー図
ウイルスレベルが 1 になった日，つまり，エージェントが HPV に感染してから感染日数に応じてレベルが変化する．レベル 1 の状態は 2 年以内に約 90 ％が治ると言われているため 17) ，ウイルスレベルが 1 の状態で 2 年経過したタイミングで 90 ％の確率でウイルスレベルが 0 になるように設定した．一方で，10 ％の確率でレベル 2 へシフトした場合，13 年後にレベル 3 へ移行し，レベル 3 になってから 5 年後にレベル 4 へ移行する．レベル 2，3 の状態で治療を行なった場合，レベル 0 へ移行させる．また，レベル 0 に移行した場合，カウントされていた感染日数はリセットされる．レベ
ル 0 の状態にリセットされた場合においても，レベル 1以上の者と性行為を行った場合は再び感染する可能性がある．レベル 4 の状態では，エージェントは 26.1 ％の確率で死亡する．これは，2015 年における子宮頸がん罹患者に対する死亡者数から死亡率を定めている 3) ．

3.2

共通する人間ロール

ここでは，非交際者，交際者，既婚者が共通して実行する行動を述べる．共通する行動として，年齢の増加，HPV ワクチン接種，定期検診，死亡が存在する．
年齢増加に関しては 1 年に 1 度，全エージェントが条件なしに年齢が増加する．HPV ワクチン接種に関しては，政府による HPV ワクチンの積極的接種の推奨が発動した場合に，HPV ワクチン接種推奨年齢（12 歳〜15 歳）に，第 2 章で述べた 78.8 ％の接種がなされる．
ただし，本モデルでは，12 歳のみを対象として HPVワクチン接種をおこなっている．定期検診に関しては
HPV 感染の有無に関わらず病院に行くことが可能である．定期検診に行く確率は，二次予防をするエージェントの割合を示すもので，政府による二次予防推奨が発動した場合に，2 年に 1 回，80 ％の確率で二次予防をすると設定した．ただし，二次予防政策が行われなかった場合は，平常時の診断確率 43.7 ％とする 3) ．

非交際者ロール

非交際者の行動は，「交際相手を見つける」，もしくは「交際を目的としない性交渉の相手を見つけるために出会いの場へ向かう」という二つの行動をとる．ただし，出会いの場に行くエージェントは 17 歳以上と設定した．出会いの場へ向かったエージェントは確率で他のエージェントとマッチングする．マッチングの処理は，年齢によるマッチングのしやすさが設定されており，相手のエージェントが何歳年上か，年下かでマッチング確率を変更している 18) ．マッチングした後は「性行為を行う」，「交際する」の 2 種類のうち，いずれかの行動を行う．
性行為を行う場合，HPV の所持状況に応じて 3 種類の HPV 感染場面が想定できる．1 つ目の場面として，性行為を行う両エージェントが HPV を所持していない場合がある．この場合は感染に関係する情報の変更は全くないものとする．
2 つ目の場面として，両方のエージェントが HPV を所持している場合がある．この場合，HPV のウイルスレベルの変更は存在しないが，HPV 所持日数がリセットされる．そのため，自然免疫による消滅がされにくくなる．
最後の場面として，片方のエージェントが HPV を所持している場合がある．この場合，感染が発生するが，HPV ワクチンの接種状況に応じて非 HPV 所持者が感染するか否かが決定される．つまり，HPV 所持者のワクチン接種の有無に関わらず，非 HPV 所持者がワクチンを接種していない場合は必ず感染する．一方で，HPV 非感染者が HPV ワクチンを接種している場合，93.9 ％の確率で感染を防ぐことができる 2) ．
また，性行為を行わず，交際する選択肢が選ばれた
場合，非交際者というロールから交際者というロールに切り替わり，エージェントは別の行動を始める．詳
細については交際者ロールの節で述べる．

3.4

交際者ロール

交際者ロールでは，相手のエージェントとのみ性行為を行うようになるため，出会いの場へ行くという選択肢がなくなる．また，交際者は交際年数に応じて破局と結婚の選択をすることがある．破局した場合，両エージェントは非交際者へと戻り，非交際者の行動を行う．結婚が発生した場合，両エージェントは既婚者ロールへと移行する．

3.5

既婚者ロール

既婚者ロールでは，交際者と同じように，相手のエージェントのみと性行為を行う．既婚者ロールでは新たに出産する行動をとることができる．出産した場合，0歳の新しいエージェントが生成される．また，既婚者ロールにおいても離婚の概念が組み込まれており，結婚後の年数に応じて離婚する確率が設定されている．離婚後は非交際者ロールに戻り，非交際者ロールの行動を行う．

3.6

初期条件

以上のロールを含んだモデルをシミュレーションするにあたり，いくつか初期条件を設定する．
まず，エージェント数について，本稿では 1 万人と設定し，男女の比率は平等とした．年齢については，HPV- 111 -の感染に関係がある年齢を 59 歳までと仮定し，0 歳から 59 歳の人口を生成，現在の日本における 10 代区分の人口割合 19) を参考に初期人口に対して年齢を割り振った．また，交際者の初期条件に関しては，エージェント全員に対してマッチングさせた．加えて，マッチングした場合，一定確率で既婚者になるように設定している．ワクチン接種者は，現実の接種者を再現するため，Fig. 2 を参考に，17 歳〜27 歳までの 1 歳区分でHPV ワクチン接種率の割り当てを行った．HPV 初期感染者（ウイルスレベル 1）については，ワクチン未接種者を対象に，14 歳〜19 歳，20 代，30 代，40 代，50代の年齢区分で Eileen ら（2007）の感染者推計を参考に割り当てた 20) ．子宮頸がんの初期感染者（ウイルスレベル 2 または 3）については，地域がん登録全国推計値 3) を参考に，子宮頸がんの罹患者を割り当てた．また，HPV 感染者，子宮頸がん罹患者，共に初期感染者にはウイルスレベルに応じてランダムに HPV 所持日数を割り当てている．

4結果

3. 方法論に基づき 4 つのシナリオを分析したシミュ
レーション結果を以下に示す．
4.1 政策がない場合ワクチンの積極的接種推奨や，二次予防の検診を推奨しなかった場合における，HPV のウイルスレベル 1〜3 のエージェント数の推移を表したものが Fig. 4 である．横軸はシミュレーションの時間を表しており，1年を 52 週で表し，合計 40 年間のシミュレーションを行った．
この結果は，本モデルの比較基準となるデータであり，この後の政策オプションを追加した結果とどのような違いがあるかを示していく．政策が全くない場合は，HPV の感染者数が直線的に増加することがわかる．ウ
イルスレベルが 2 または 3 のエージェント推移に関しては，拡大した図を Fig. 5 で表す．また，このシミュレーションによるウイルスレベル 4 エージェント数は12 人存在し，HPV ワクチン未接種が要因の死亡者は10 人であった．

Fig. 5: 政策なしの場合における異形成罹患者推移傾向が見られるが，その後，17〜18 年目あたり（936週目あたり）から HPV 感染者が横ばいになることが確認できる．最終的に感染者数が減少し，政策の効果が反映されるのは 30 年目あたり（1560 週目あたり）であるという結果となった．また，このシミュレーションによるウイルスレベル 4 のエージェントは 8 人存在し，HPV ワクチン未接種が要因の死亡者は 7 人であった．4.1 の結果と比較し，罹患者数と子宮頸がんが原因の死者数ともに減少したことがわかる．

Fig. 6: HPV ワクチン政策ありの場合における HPV 感
染者推移
4.3

二次予防政策のみの場合

HPV ワクチンの積極的接種が推奨されない場合で，二次予防の定期検診のみが推奨された場合のシミュレーション結果が Fig. 7 である．

Fig. 4: 政策なしの場合における HPV 感染者推移
4.2 HPV ワクチン接種政策のみの場合
次に，ワクチンの積極的接種が推奨された場合のシミュレーション結果が，Fig. 6 である．青い折れ線に着目すると，HPV 感染者が大いに減少していることが確認できる．シミュレーションの結果，HPV ワクチンの積極的摂取を開始した場合，最初は HPV 感染者の増加

Fig. 7: 二次予防政策の場合における HPV 感染者推移
また，ウイルスレベル 2，3 の罹患者数を示した図がFig. 8 である．HPV 感染者の推移は，4.1 で行った政策がない場合のシミュレーション結果と似たような推- 112 -移となった．また，このシミュレーションによるウイ
ルスレベル 4 エージェントは 3 人存在し，HPV ワクチン未接種が要因の死亡者は 1 人であった．二次予防政策は，HPV ワクチンのみの対策よりも罹患者・死亡者の結果は大幅に減少した．一方で，エージェントの感染予防できていない．

考察

5

ここでは各シナリオに関して考察を行う．

5.1

政策がない場合，1994 年から 1999 年に生まれたエージェントのみがワクチンを接種し，それ以外のエージェントは接種しなかった．その結果，HPV 感染者と非感染者が性行為を行なった場合は感染が発生し，出会いの場でマッチングをした相手，または交際者へと感染が広まっていくため，ウイルスレベル 1 の感染者数が右肩上がりとなっている．
また，罹患者数に関して，政策がなかった場合の結果は，他のシナリオと比較して増加傾向になるタイミングが早期であることがわかる．

5.2

Fig. 8: 二次予防政策の場合における異形成罹患者推移
4.4

HPV ワクチンと二次予防政策の場合最後に，HPV ワクチンの積極的接種が推奨され，かつ，二次予防である定期検診が推奨された場合のシミュ
レーション結果が Fig. 9 である．また，ウイルスレベ
ル 2，3 の罹患者数を示した図が Fig. 10 である．また，このシミュレーションによるウイルスレベル 4 エージェ
ントは 2 人存在し，HPV ワクチン未接種が要因の死亡者は 2 人であった．感染者数の推移は，4.2 の積極摂取を推奨した場合のシナリオと似たような結果となった．

Fig. 9: 両方の政策がある場合における HPV 感染者
推移Fig. 10: 両方の政策がある場合における異形成罹患者
推移

政策がない場合

HPV ワクチン政策のみの場合ワクチンの積極的接種が推奨された場合と，積極的接種が推奨されていない場合を比較すると，最終的にはウイルスレベル 1 を意味する HPV 感染者数が半減していることがわかる．ここでは，Fig. 4 と Fig. 6 を比較する．16 年目までウイルスレベル 1 の感染者数は同様に推移している．これは，HPV ワクチンの積極的接種対象者である，12 歳から 15 歳を過ぎてしまっている人が HPV ワクチンを接種できず，HPV に感染してしまうためであると考えられる．ウイルスレベル 1の感染者数に大きな差が生まれていることから，16 年目以降では HPV ワクチンの効果の影響が現れている
ことがわかる．ワクチンの積極的接種が推奨された場
合では，HPV ワクチンの効果が約 93.9 ％ということから感染が起こりにくく，感染者が増加しなかったと考えらえれる．
また，30 年目以降からは減少傾向となっている．これは，HPV ワクチン積極的政策として，12 歳時に HPVワクチンを接種した人口が 42 歳となっており，それ以降に 12 歳となったエージェントの 78.8 ％は HPV ワクチン接種を行なっていることと，ワクチンを接種していない世代も自然治癒が行われていることの影響があると考えられる．上記の理由により，HPV ワクチンの積極的接種が推奨された場合と，積極的接種取が推奨されない場合とを比較した際に，積極的接種が推奨された際は，ウイルスレベル 1 の感染者が半減したと考えられる．

5.3

二次予防政策のみの場合二次予防政策のみの場合は，HPV 感染者に関しては政策なしとあまり変わらない結果となった．これは，二次予防政策が対象としているウイルスレベルが 2 または 3 であるため，ウイルスレベル 1 が大半を占めている HPV 感染者数には大きな影響はなかったと考えられる．
しかし，Fig. 5 と Fig. 8 を比較すると，ウイルスレベ
ル 2 に関してはあまり差が見られなかったものの，ウイルスレベル 3 に関しては常に 20 人を下回っており，二次予防政策の効果が表れている．加えて，政策の有無によって子宮頸がんによる死者数が大きく変わっている．政策なしの場合では死者数が 10 人であるのに対し，二次予防政策のみを行った場合では死者数が 2 人となっており，エージェント 1 万人で実行している本モデルにおいては大きな差であると考えられる．上記- 113 -

のことから，二次予防政策は，子宮頸がんの主要なファクターである HPV の感染を防ぐことに関して有効性はない．しかし，病態の重症化を防ぐ点に関しては，政策の強度があり，重要な政策であることが示唆される．

5.4 HPV ワクチンと二次予防政策の場合両方の政策を行なった場合，ウイルスレベル 1 の感染者数に着目すると，政策がない場合と比較し，感染者数が半減していることが確認できる．これは 5 章 1
節と同様，ワクチンの積極的接種の効果が現れた影響であると考えられる．また，ウイルスレベル 2 及び 3の感染者数に着目すると，政策なしと比較してウイル
スレベル 2 の感染者数は約 15 ％，ウイルスレベル 3 の感染者数は約 40 ％の減少が確認できた．これは，積極的二次予防政策から検診回数が増加することで，ウイルスレベル 2 及び 3 の治療が行われた影響によるものだと考えられる．これらはウイルスレベル 1 に対しての政策と，ウイルスレベル 2 または 3 に対してそれぞれ対策を行ったことが影響していると考えられる．

6

まとめ

本稿では，子宮頸がんの原因である HPV の感染モデルを構築し，HPV 感染者の発生と，ワクチン接種政策を行った場合の効果をシミュレーションした．シミュレーションには，政策を何もしなかった場合，HPV ワクチンの積極的接種政策のみを行った場合，二次予防政策のみを行った場合，両方の政策を行った場合の 4種類のシナリオを想定した．その結果，両方の政策を行ったシナリオにおいて HPV 感染者，および，子宮頸がん罹患者の減少が確認でき，政策の効果を検証することができた．HPV ワクチンの積極的接種に関しては，17〜18 年目あたりから効果が確認でき，減少傾向に抑え込むことができた．二次予防政策に関しては，子宮頸がんによる死亡者数を政策がなかった場合と比較して約 10 分の 1 の人数まで減少させることができた．これにより，両政策の有効性が示されたと考える．

7

今後の課題

シナリオの結果に関して，子宮頸がんが原因である死者数において，4.4 に示す両政策を実施した場合の結果より，二次予防のみの政策の場合のシミュレーション結果の方が，死者数が減少していることについて，原因について特定することはできていない．この原因について詳細な解析を行うこと必要である．また，本稿のモデルの改善点として，HPV ワクチンを接種する意思決定に関して，知人や友人から受ける影響，マッチングの際のエージェントの個性を反映させたパートナーの選択が挙げられる．また，本モデルでは 1 対 1 のみの感染しか再現できていない．これらの改善点を修正したモデルを構築し，エージェント同士の相互作用をより現実に模したものとすることで，より詳細なシミュレーションが可能になるだろう．

4) https://www.who.int/publications/i/item/9789240014107
5) https://www.mhlw.go.jp/content/000679682.pdf
6) 野島：子宮頸がん予防のためのワクチンとがん検診，順天堂醫事雑誌，第 59 巻 1 号 21/30（2013）
7) Nakagawa，Ueda，Yagi，Ikeda，Hiramatsu，Kimura：
Corrected human papillomavirus vaccination rates
for each birth ﬁscal year in Japan，Cancer Science，
Vol.111，Issue6，2156/2162（2020）8) https://www.mhlw.go.jp/ﬁle/05-Shingikai-10601000Daijinkanboukouseikagakuka-Kouseikagakuka/0000097681.pdf9) https://www.mhlw.go.jp/ﬁle/05-Shingikai-10901000Kenkoukyoku-Soumuka/0000103090.pdf
10) ：https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000858774.pdf
11) 内田，小林，細渕，太田，大竹，八巻，内田，小田切，
夏目，小林：わが国の子宮頸がん死亡率の年次変動に対する年齢―時代―コホート効果と 2012 年〜2031 年の子
宮頸がん死亡率の将来予測，日本衛生学雑誌，第 69 巻
3 号 215/224（2014）12) Matsumoto，Oki，Furuta，Maeda，Yasugi，Takatsuka，Hirai，Mitsuhashi，Fujii，Iwasaka，Yaegashi,Watanabe，Nagai，Kitagawa，Yoshikawa：
Tobacco smoking and regression of low-grade cervicalabnormalities，Cancer
Science，Vol.101，Issue9，2065/2073（2010）13) DrJulia MLBrothertonB Med，MashaFridmanPhD，Cathryn LMayBAppSc，GenevieveChappellBAppSc，
A MarionSavilleMBChB，Dorota MGertigScD：Earlyeﬀect of the HPV vaccination programme on cervical abnormalities in Victoria, Australia: an ecological study，THE LANCET，Vol.377，Issue9783，18/24（2011）14) K Kavanagh，K G J Pollock，A Potts，J Love，
K Cuschieri，H Cubie，C Robertson and M Donaghy：Introduction and sustained high coverage ofthe HPV bivalent vaccine leads to a reduction inprevalence of HPV 16/18 and closely related HPV
types，British Journal of Cancer，Vol.110，Issue11，2804/2811（2014）15) Sara E Oliver，Elizabeth R Unger，Rayleen Lewis，Darius McDaniel，Julia W Gargano，Martin Steinau，
Lauri E Markowitz：The Journal of Infectious Diseases，Vol.216，Issue5，594/603（2017）16) 小野，市川，出口：大規模エージェントベースシミュレー
ションのための SOARS Toolkit の提案，SSI2020，GS64-5（2020）17) https://www.forth.go.jp/moreinfo/topics/2016/06081122.html
18) https://zexy.net/mar/edit/honne/vol61.html
19) https://www.stat.go.jp/data/jinsui/pdf/202108.pdf20) Eileen F. Dunne, MD, MPH; Elizabeth R. Unger,PhD, MD; Maya Sternberg, PhD; Geraldine McQuillan, PhD; David C. Swan, PhD; Sonya S. Patel, BS;
Lauri E. Markowitz, MD：Prevalence of HPV Infection Among Females in the United States，JAMA，Vol.297，Issue8，813/819（2007）

参考文献
1) 柴知，勝俣：オンコロジストからみた子宮頸がん，子宮体がんの薬物療法の現状と展望，がん看護，第 16 巻 5号 539/542（2011）2) https://www.jsog.or.jp/modules/diseases/index.php?content id=103) https://ganjoho.jp/reg stat/statistics/data/dl/
index.html#a14- 114 -