第6波における重症化率・致死率：
PCR検査数制約の影響

2022年1月31日

仲田泰祐・岡本亘（東京大学） 1

分析 1月10日の重症化率・致死率シナリオの更新

 PCR検査制約の重症化率計算への影響の分析

2

重要ポイント 現時点での第6波重症化率予測（楽観・基本・悲観）は0.03%, 0.11%, 0.25%
 現時点での第6波致死率予測（楽観・基本・悲観）は0.02%, 0.07%, 0.2%
 PCR検査数制約が顕在化すると、累計重症者（死者）数を累計PCR陽性者数で割った数字としての重症化（致死）率は大幅に上昇する可能性
 上記重症化率を2-5倍増加させる可能性
 上記致死率を2-10倍増加させる可能性
 しかしながら、このPCR検査数制約の影響は「見かけ上の重症化・致死率」へ影響であり、政策決定に重要な「真の重症化率・致死率」が上昇しているとは言えないことに留意
3

３つのシナリオ

楽観

基本悲観2回接種者割合

75%

65%

55%

高齢者割合

5%

10%

15%

O株の未接種感染者における重症化率（D株と比べて相対的に）

10%

20%

30%

O株の2回接種後の重症化率（O株の未接種感染者における重症化率と比べて相対的に）

30%

40%

60％

4

結果（重症化率）

楽観

悲観

0.66%

第5波（東京都）
第6波（東京都）

基本

0. 033%

0. 11%

0. 25%

 貢献度（東京都、基本シナリオ）


第5波：0.66%

＋2回接種者の割合：0.41%（-38%）＋高齢者の割合：0.48%（+17%）＋オミクロン株の本来の重症化率：0.097%（-80%）

＋2回接種の重症化予防（＝第6波）：0.11%（+11%）5３つのシナリオ（致死率）

楽観

基本

悲観

2回接種者割合

75%

65%

55%

高齢者割合

5%

10%

15%

O株の未接種感染者における致死率（D株と比べて相対的に）

10%

20%

30%

O株の2回接種後の致死率（O株の未接種感染者における致死率と比べて相対的に）

30%

40%

60％

6

結果（致死率）

楽観

悲観

0.31%

第5波（東京都）
第6波（東京都）

基本

0. 016%

0. 070%0. 19%

 貢献度（東京都、基本シナリオ）


第5波：0.31%

＋2回接種者の割合：0.22%（-29%）＋高齢者の割合：0.31%（+41%）

＋オミクロン株の本来の致死率：0.062%（-80%）

＋2回接種の致死率予防（＝第6波）：0.070%（+13%）

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陽性者におけるワクチン2回接種者の割合

第5波：

東京都の報道発表資料より筆者が作成（※接種歴不明を除いた場合の割合）
https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/hodo/saishin/8

陽性者における高齢者の割合

以下のデータセットより筆者が作成
https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000010d0000000068

9現時点での重症化率・致死率・
国基準重症化率

重症化率

致死率

国基準
重症化率

第五波

0.66%

0.31%

約3%

第六波

0.025%

0.016%

0.76%

第六波 / 第五波

約1/25倍

約1/20倍

約1/4倍

第六波の重症化率・致死率: 東京
https://covid19outputjapan.github.io/JP/icudeathmonitoring.html

10PCR検査制約の影響

11背景
 1月28日の時点で検査陽性率は 30% を超え、検査体制への逼迫が続いている
 【参考】第五波のピーク時は 24%
 検査陽性率が高くなると、（見かけ上の）重症化率も高くなる 今後さらに検査体制が逼迫した場合、重症化リスクの高い高齢者から優先して検査される可能性も 『感染者さらに急増なら「若者は検査せずに診断」専門家有志が提言案』
 https://www.asahi.com/articles/ASQ1N6TSDQ1NULBJ01L.html

 若者の検査を制限 ⇨ 新規陽性者に占める高齢者の割合が上昇 ⇨ 全体の重症化率が上昇

 ここでは、4つのシナリオに基づいて、重症化率がどれくらい上昇し得るかを試算
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４つのシナリオ（重症化率：基本シナリオと比べて相対的に）ピーク時の新規陽性者数
20,000人

ピーク時の新規陽性者数
40,000人

高齢者優先なし

1.9倍

3.1倍

高齢者優先措置あり

2.2倍

5.0倍

【シナリオの詳細】
シナリオA：東京都においてピーク時の新規陽性者数（7日間移動平均）が約20,000人

シナリオB：Aよりさらに悲観的なシナリオとして、シナリオAの2倍の陽性者数：約40,000人



高齢者優先措置「あり」の場合では、今後検査陽性率が上昇しても、（追加的に）検査を受けられない高齢者は発生しないと仮定

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４つのシナリオ（致死率：基本シナリオと比べて相対的に）ピーク時の新規陽性者数
20,000人

ピーク時の新規陽性者数
40,000人

高齢者優先措置なし

1.9倍

3.1倍

高齢者優先措置あり

4.1倍

10倍

【シナリオの詳細】


シナリオA：東京都においてピーク時の新規陽性者数（7日間移動平均）が約20,000人



シナリオB：Aよりさらに悲観的なシナリオとして、シナリオAの2倍の陽性者数：約40,000人



高齢者優先措置「あり」の場合では、今後検査陽性率が上昇しても、（追加的に）検査を受けられない高齢者は発生しないと仮定

14検査陽性率の解釈
検査の優先度
検査前の陽性確率

陽性者（⊂検査対象者）に占める重症患者の割合が増加
検査範囲
重症新規陽性者数＆検査陽性率が増加

軽症無症状・未感染

重症
軽症無症状・未感染陽性者数の増加【参考】新型コロナのPCR検査陽性率 数値をどう解釈すべきか
https://news.yahoo.co.jp/byline/kutsunasatoshi/20200801-00190914

15検査陽性率の推移と新規陽性者数の関係
仮定①：検査陽性率は新規陽性者数に対してべき乗で増加

第5波：
𝑅≅ 0.001 𝑁.

第五波

𝑅≅ 0.0005 𝑁 .

第六波 この関係が頑健だと仮定すると…
 新規感染者数（7日間移動平均）：20,000人 → 検査陽性率：49.1%
 新規感染者数（7日間移動平均）：40,000人 → 検査陽性率：79.2%

16検査陽性率と重症化率の関係

仮定②：検査優先されない層は症状の有無に関わらず平等に扱われる

p.14 の関係を定式化（致死率も同様） 検査逼迫時でも優先して検査対象となる層
基準時
重症者
中等症・軽症軽症・無症状
未感染
検査人数

逼迫時
𝐼 𝑝𝑟

𝐼 𝑝𝑟

𝐼 𝑝(𝑞 − 𝑟)

𝐼 𝑝(𝑞 − 𝑟)

𝐼 𝑝(1 − 𝑞)
𝐼 (1 − 𝑝)
𝐼𝑝 1−𝑞
1 − 𝑝𝑞1−𝑝
𝐼 − 𝐼 𝑝𝑞
1 − 𝑝𝑞𝐼 − 𝐼 𝑝𝑞

重症化率（or 致死率）
𝐼
1 − 𝑝𝑞𝐼
𝑅 =𝑟≥𝑟
𝐼𝑞 1−𝑝 +1−𝑞
𝐼
検査陽性率
𝐼 𝑞(1 − 𝑝) 1 − 𝑞
𝑅=+𝑝≥𝑝𝐼 1 − 𝑝𝑞
1 − 𝑝𝑞𝐼 (< 𝐼 )検査逼迫時は優先されない層𝑝 : 基準時の検査陽性率
𝑞 : 検査逼迫時でも検査を優先される患者の感染者に占める割合
𝑟 : 基準時の重症化率（or 致死率）（𝑟 < 𝑞 ）𝐼 ∶ 検査のキャパシティ，𝐼 : 検査対象者の人数（1 ≤ ≤ ）重症化率（or 致死率）と検査陽性率の関係式
𝑅=

1 − 𝑝𝑞1 𝑝 1−𝑞−𝑞 1−𝑝𝑅 𝑞 1−𝑝𝑟検査陽性率と重症化率の関係
𝑅=

1 − 𝑝𝑞1 𝑝 1−𝑞−𝑞 1−𝑝𝑅 𝑞 1−𝑝仮定③：今後全感染者の3割は優先的な検査対象となる𝑟➡ 現在の数字を入れると検査陽性率：𝑝 = 30%, 重症化率：𝑟 = 0.03%.
➡ 𝑞（検査逼迫時でも検査を優先される患者の感染者全体に占める割合）は分からない。

陽性率が上昇しても、重症化率はほとんど変化しない重症化率は最大10倍になる

現実には 𝑞 は定数ではなく、検査体制が逼迫すると段階的に上昇していくものと考えられる。
➡ ここでは参考程度に、 𝑞 = 30% とした場合の試算結果を提示。

高齢者優先（若者制限）シナリオ
仮定④：高齢者とそれ以外で検査陽性率は同一
仮定⑤：基準時から検査陽性率が上昇しても、（追加的に）検査を受けられない高齢者は発生しない
基準時
検査前人数

高齢者

高齢者
以外

全体

3333人 30000人 33333人

逼迫時（シナリオＡの場合）

高齢者

高齢者以外

全体

検査前人数
（追加的な検査漏れ）

6666人
（0人）

34085人（25915人）

40751人（25915人）

陽性率30%

30%

30%

陽性率49.1%

49.1%

49.1%

陽性者数

1000人

9000人

10000人

陽性者数

2617人

16728人20000人陽性者に占める割合

10%

90%

100%

陽性者に占める割合

16.4%

83.6%

100%

※実際は高齢者を優先的に検査すると、高齢者の陽性率が下がるはずだが、その影響は加味していない。 19 火曜日に分析更新・Zoom説明会：https://Covid19OutputJapan.github.io/JP/
 参考資料：https://covid19outputjapan.github.io/JP/resources.html
 Zoom説明会動画：https://covid19outputjapan.github.io/JP/recording.html
 経済セミナー連載https://note.com/keisemi/n/n9d8f9c9b72af、https://note.com/keisemi/n/n7f38099d0fa2



https://note.com/keisemi/n/nd1a6da98f00e 、https://note.com/keisemi/n/n430f8178c663

 論文：https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs42973-021-00098-4
 Twitter: https://twitter.com/NakataTaisuke 質問・分析のリクエスト等
taisuke.nakata@e.u-tokyo.ac.jp20