新型コロナの流行パターンは外出削減よりも季節性に強く左右される上田
1 学生会員大貴（発表者）1・川端

京都大学大学院

祐一郎 2・藤井聡3

工学研究科都市社会工学専攻（〒615-8540 京都市西京区京都大学桂 4）
E-mail:ueda.h@trans.kuciv.kyoto-u.ac.jp

2正会員

京都大学大学院助教 工学研究科都市社会工学専攻（〒615-8540 京都市西京区京都大学桂4）E-mail:Kawabata.yuichiro@trans.kuciv.kyoto-u.ac.jp

3正会員

京都大学大学院教授

工学研究科都市社会工学専攻（〒615-8540 京都市西京区京都大学桂4）E-mail:fujii@trans.kuciv.kyoto-u.ac.jp

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）等のパンデミックへの対策では，外出削減をはじめとする対策とその感染拡大抑制効果との関係を把握することが不可欠だと考えられる．本研究では，新型コロナウ
イルス（SARS-CoV-2）の流行状況とその要因との統計的関係を分析した．その結果，SARS-CoV-2 の流行状況（月別陽性者数）は，従来のコロナウイルスの変動パターンと強い正の相関を，月平均気温と強い負の相関を持つ一方，月平均外出削減率とは相関を持たないことが示唆された．また 2021 年 1 月に発出された緊急事態宣言に関して，感染者数の変化スピードは，宣言の前後及び対象地域の内外で差がなく，両者の交互作用も存在しないことが示唆され，緊急事態宣言の効果は確認されなかった．

Key Words: COVID-19, coronavirus, mobility, state of emergency

1. 背景

制限や休業要請といった様々な措置は，その感染拡大抑制効果が定量的に把握されてはいなかったため，地域やCOVID-19 をはじめとするパンデミック下では，感染症による健康被害とともに，感染拡大の防止を目的とし時期によっては対策が過剰であったり不足していたりした可能性がある．

て，あるいは感染を恐れて一部の活動を停止あるいは制COVID-19 パンデミックへの対策にとどまらず，今後限することによる社会経済への間接的な被害が生じる．

感染症の流行が発生した場合における対策の決定に際し

このためパンデミック対策においては，トレードオフのては，対策とその感染拡大抑制効果との統計的関係を把関係にあるこれら健康被害と社会経済被害の双方を勘案握することが必要だと考えられる．そこで本研究では，し，総合的な被害を可能な限り縮小させることを目指す

まず新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）の新規陽性者必要がある ．

数の推移に，接触の削減を念頭に置いた外出削減，およ1)

感染が拡大しはじめた状況下では，トレードオフを伴う両被害を比較衡量した上で，社会活動の制限や行動変び自然環境やウイルスの流行の季節性などの対策以外の要因が与えた影響について分析，評価する．

容の促進，水際対策などの感染拡大を抑制する短期的な政策を効果的に実施することで，これらの被害を軽減していくことが求められる．こうした政策の推進において

2. 既往研究と本研究の位置づけ

は，種々の対策による感染拡大抑制効果を様々な指標や手法を用いて評価した上で，どのよう対策が妥当であるかについて社会的に合意形成を行うことが必要だと考えられる．

(1) 対策（非医薬品介入）の感染拡大抑制効果
感染拡大期以降における対策の効果については，海外を中心に様々な検証が行われている．

しかし今般の COVID-19 パンデミックでは，こうしたFlaxman et al.2)は，COVID-19 流行下の 2020 年 2 月～5 月

議論が十分に行われていない可能性がある．対策による

上旬におけるヨーロッパ 11 ヶ国でのソーシャルディス

効果について，ロックダウンや緊急事態宣言などの外出

タンシングや学校の閉鎖，国境の封鎖，隔離，ロックダウンといった非医薬品介入が実効再生産数に与えた影響

Grant7)は，イギリスにおけるロックダウンの実施に応について分析した．各介入が連続して実施されたため，じた再生産数の変化を検証し，社会経済活動への大規模

それぞれの介入と効果の関係を明確に確認することは難かつ強制的な制限が課される 3 月 23 日以前に再生産数

しいものの，ロックダウンには識別可能な効果があったが減少していたこと，4 月中旬から 6 月中旬における国とし，実効再生産数を 3.8から 0.66に減らし，310万人のレベル・地域レベルの再生産数の減少はこうした制限を

死者を回避したと述べている．

行っているにも関わらず比較的遅かったと述べた．3 月

また Hyafil & Moriña 3 ) は，スペインで実施された

16 日からソーシャルディスタンシングや重症化リスク

COVID-19 に対するロックダウン措置が感染者数およびが高い人の自主隔離を，さらにそれ以前から衛生向上と再生産数に与えた影響を，集団における感染症流行を記

警戒を呼び掛けていたこと，3 月 9 日から旅行者や公共

述する古典的なモデルである SIR モデルをベースに用い

交通利用者は減り始めていたこと，ロックダウン後もホて，介入前，緊急事態宣言発令中，ロックダウン中の 3

ームレスシェルターのような多くの人々が密集する狭い期間の再生産数を推定することで評価した．その結果，空間や，スーパースプレッディングイベントでの感染が増加していた感染者数は，ロックダウン後減速しており， 起きていることを，その要因として指摘している．また再生産数も介入前の 5.89 から非常事態宣言後に 1.86，ロ

再生産数は密接な接触による感染者数と相関があるとも

ックダウン後に 0.48 へ減少したと述べている．

論じている．

Nussbaumer-Streit et al. は，感染者との接触者や流行地域

Santamaria et al.8)は，スペインにおける実効再生産数のからの帰国者，流行地域の市民の隔離がもたらす効果に変化と封じ込め措置との関連を検証した．その結果 16

関するモデリング研究をレビューし，感染の 44～96%，

地域中 14 地域で実効再生産数の大幅減少は全国的な封死亡の 31～76%，再生産数の 37～88%の減少に寄与した鎖の開始に先行していた．また再生産数は封鎖の実施後，可能性があるとまとめている．

3 地域では同じペースで減少が継続，2 地域では増加，84)

実際の行動量の変化と再生産数との関係を検証する研地域ではペースを落として減少しており，その後行われ究も行われている．Nouvellet et al. は，GoogleおよびAppleた封鎖の強化は再生産数に影響を与えていなかったと指が収集しているモビリティデータと実効再生産数の関係摘している．

5)について 53 か国を対象に分析した．その結果，モビリ

Loewenthal et al.9)は，封鎖政策がCOVID-19による死亡者

ティと再生産数の関係は一貫しており，85%以上説明し数に与える影響について，既往の研究は介入の程度が仮ていると述べている．

定に基づいており実際の接触量の変化を反映していない，

以上のようにロックダウンのような厳格な行動制限が封鎖の期間，厳格さ，早さのいずれが大きな影響を与え

感染拡大防止に貢献したと論ずる研究がある一方で，ロるかは不明であるといった課題を指摘した上で，モビリ

ックダウン等の効果は相対的にみて小さかったのではな

ティデータと死亡率の関係を分析した．その結果，日本

いかと示唆する研究も存在する．

を除く OECD 諸国において 10 人の死亡が確認された時

Feguson et al.6)は，人々の接触機会を減らすことでウイルスの伝播を抑制する公衆衛生対策（非薬物的介入）の点に対するソーシャルディスタンシング政策の開始時期の早さと死亡率の低さとに相関があったと述べた．

役割を評価した．対策には，感染拡大を遅らせピーク時廣井10)は，我が国における拘束力のない行動自粛要請の医療需要を低減すると同時に重症化リスクの高い人々の効果について検証した．その結果，緊急事態宣言は通を保護する緩和的対策と，感染拡大を縮小し感染者数を勤目的の外出を減少させ，人と会った回数を減らす効果

減少させてそれを維持する抑制的対策があると指摘したがあったが，食事や観光目的の外出は緊急事態宣言発出上で，どの程度接触を減らすかについて複数のシナリオ

前から既に多くの人が控えていたと指摘している．

の組み合わせを検討した．その結果，感染の疑いがある
人の自宅への隔離や重症化リスクの高い高齢者との社会(2)

自然環境要因が感染拡大・収束に与える影響

的距離の確保などを組み合わせた最適な緩和的対策によUjiie et al.11)は，他のコロナウイルスと同様に冬に高いって，ピーク時の医療需要を 3 分の 2 に，死亡率を半分

感染性を示す可能性を念頭に，日本の各都道府県におけに減少させると考えられる一方，死亡者が数十万人に上る3月16日時点のCOVID-19累計感染者数と2月の気温，

り医療機関の負担が何倍にも増えるリスクがあり，こう中国からの訪問者数，生産年齢人口に対する老年人口のいった国では抑制的対策が優先されるべきだと述べてい比との関係を分析した．その結果，気温の低さと累計感

る．抑制対策には，ワクチン等でこれと同等の効果があ

染者数とに強い相関関係があったと述べた．

る措置が取れるようになるまで維持する必要があるといRashed et al.12)は，感染者数や死亡者数が一定数以上のう課題があり，短期的な抑制は可能であるものの長期的

日本の都道府県において，パンデミックの拡大，収束のに可能かは不明だと指摘している．

期間について分析した．その結果，感染者数は釣鐘型か

対数正規分布に従っていること，拡大収束パターンに影

そこで本研究では、我が国のデータを用いて、接触削減

響を与える主要因は人口密度であり，湿度や温度が高いを念頭に緊急事態宣言やロックダウン等の政策を通じてほどその期間が短くなる可能性を明らかにした．Diao et

行われた外出の削減ならびに自然環境やウイルスの流行

al. は，中国やイギリス，ドイツの都市に対して同様のの季節性などの対策以外の要因が、それぞれどの程度感13)推定を行い，同様の結果が得られたと述べている．
染者数の推移に影響を与えているかについて分析を行う。
14)
Wilson は，アメリカの州毎のパネルデータを用いて，モビリティや気温と COVID-19 による感染者数や死亡者数との関係を推定した．その結果，気温は 1～8 週間後の感染者数，2～8 週間後の死亡者数に負の影響がある
こと，モビリティは感染者数に 3～4週間後をピークに 8

3. 分析手法～10 週間後まで，死亡者数に 4 週間後をピークに 10 週

(1) 流行パターンの要因に関する分析
国内における SARS-CoV-2 の流行パターン（新規陽性

間後まで正の影響を与えていることを指摘した．

者数の推移）に影響を与える因子として，季節性を持ち(3) ウイルスの季節性

同様のパターンで流行する可能性が指摘されている従来の HCoV の我が国における報告数の推移，既往研究で関ウイルスによる感染症には，その流行に季節性を持つものがある．感染症が季節性を持つ理由には，気温や湿連性が指摘されている自然的要因の一つである気温，対策として接触機会の減少に関連しうる外出削減量の 3 要度，紫外線量といった自然的な要因や，入学による接触因を考え，下記に示す仮説 1)～3)を検証する．

機会の増加などの人間の行動様式の変化による社会的要
因，免疫機能の季節変動，媒介生物や宿主動物の季節性

1) 従来の HCoV の我が国における月報告数の推移は，など様々な要因があると考えられている ．ヒトに感染

SARS-CoV-2 の月新規陽性者数の推移と相似的である

するコロナウイルスには，COVID-19 の原因となる
SARS-CoV-2 以外に，ヒトに蔓延し日常的に感染する風（従来の HCoV 報告数が多い月は，SARS-CoV-2 の月

および2002～2003年に発生した重症急性呼吸器症候群コ

均気温が高い月ほど，SARS-CoV-2 の月新規陽性者数

ロナウイルス（SARS-CoV），2012 年以降アラビア半島

は少ない）．
3) 各月における外出の削減量は，同月の SARS-CoV-2 の15)新規陽性者数も多い）．
2) 2020 年度の各月の気温は，2020 年度の同月の SARS邪のウイルス（Human coronavirus；HCoV）である HCoVNL63，HCoV-OC43，HCoV-HKU1，HCoV-229E の 4 種類，
CoV-2 月新規陽性者数に負の影響を与えている（月平周辺で発生している中東呼吸器症候群コロナウイルス（MERS-CoV）の 2 種類の重症肺炎ウイルスが知られている ．4 種類の HCoV による風邪様症例は一般に冬に16)

新規陽性者数に正の影響を与えている（外出を控える
ほど，感染者数は減少する）．

多く，日本および日本と同じ北半球の温帯に位置し年間を通じた気温の推移が比較的似ている米国における検出が冬季に多く夏季に少ないという特徴があることから，ウイルス学的に近縁である SARS-CoV-2 についても同様

さらに SARS-CoV-2 の月新規陽性者数を従属変数とする重回帰分析を行い，上記の仮説 1)～3)で用いた従来のHCoV の平均月報告数，月平均気温，月平均外出削減率の季節性，すなわち冬季に多く夏季に少ないという流行の 3 独立変数からステップワイズ法を用いて変数選択をパターンを示す可能性が指摘されている17)．

行うことで，SARS-CoV-2 の月新規陽性者数に支配的な(4) 本研究影響を与える変数の特定を試みる．
また従来の HCoV の報告数に影響を与える要因につい2.1 で示した既往研究の指摘を踏まえると、ロックダて気温を考え，次の仮説 4)を検証する．

ウンのような厳格な行動制限は、感染拡大を抑制する効
果が全くなかったとは言えないものの、封鎖以前から衛4) 平均月平均気温は，同月の従来の平均 HCoV 月報告数

生意識の向上やソーシャルディスタンシングなどの対策に負の影響を与えている（気温が高い時期ほど，その時期の従来の HCoV の報告数は少ない）．

によって既に感染の拡大は抑制されていた可能性が指摘されており(Grant, 2020)、一律の行動制限は感染速度を低下させた主要な原因ではなかったという可能性も十分に

なお分析は 1 ヶ月を単位とし，2020 年 5 月～2021 年 1

考えられる。また 2.2や 2.3で示した通り、自然環境やウ

月の 9 ヶ月間を対象とする．日単位の分析では，気温やイルスの持つ特性が感染の拡大や収束に影響を与えてい外出削減率の変化の影響を受けると考えられる感染からる可能性がある。しかし我が国においてはそのような検討が現在までのところ学術的には十分に行われていない。

表-1 月別陽性者数・平均気温・外出削減率
SARS-CoV-2
月新規陽性者数

5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月

2020年度
2,467
1,864
17,61932,162
15,195
17,73647,63586,849154,355

従来のHCoV
平均月報告数(件)2015～2019年度
3.4
8.2
2.0
1.2
1.8
1.4
6.8
23.0
22.8

月平均気温
（東京・℃）
2020年度
19.5
23.2
24.3
29.1
24.2
17.5
14.0
7.7
5.4

表-2 緊急事態宣言前後のデータ概要(a)1/8対象地域と非対象地域
地域
非対象
対象

時期
宣言前
宣言後
宣言前
宣言後

N

速度平均値
速度標準偏差
12
0.991
0.202
38
1.012
0.394
12
0.988
0.172
38
0.980
0.196

(b)1/14追加地域と非対象地域
地域
非対象
対象

時期
宣言前
宣言後
宣言前
宣言後

N

速度平均値
速度標準偏差
18
0.995
0.198
32
1.013
0.422
18
1.005
0.273
32
0.981
0.325

月平均
外出削減率(%)
2020年度
-34.1
-17.3
-16.6
-18.6
-14.8
-11.2
-12.0
-14.7
-26.2

平均月平均気温(東京・℃)
2015～2019年度
20.2
22.1
26.3
27.3
23.6
18.5
12.9
8.3
5.6

表-3 緊急事態宣言前後のデータ概要（群毎）(a)1/8対象地域と非対象地域
N
非対象地域
対象地域
宣言前
宣言後

50
50
24
76

速度平均値
速度標準偏差
1.007
0.355
0.982
0.189
0.990
0.184
0.996
0.309

(b)1/14追加地域と非対象地域
N
非対象地域
対象地域
宣言前
宣言後

50
50
36
64

速度平均値
速度標準偏差
1.007
0.355
0.990
0.305
1.000
0.235
0.997
0.374

新規陽性者数として公表される報告のラグ日数の仮定に本研究では，これら 6 カテゴリーのうち外出に相当する分析が大きく左右される恐れがあるため，本研究では月と考えられる小売店・娯楽施設，公共交通機関，職場の単位で分析を行うこととした．我が国における従来の3カテゴリーの値の平均値を用いる．なお基準値を0%とHCoV の月報告数には，国立感染症研究所病原微生物検し滞在者数が減少すると負の値で表されるため，外出が出情報 17)に掲載されている 2015～2019年度の値の平均値削減されるほど，値は小さくなる．SARS-CoV-2 の新規を用いる．なおこの月報告数は，HCoV を原因とする風

陽性者数は，Our World in Data20)のデータを用いる（表-1

邪様症例は感染症発生動向調査の対象とはなっておらず， 参照）．
地方衛生研究所等から任意に行われている報告を集計したものとなっているため，流行状況を体系的に表したものではないという課題はあるものの，冬季の報告数は夏(2) 2 度目の緊急事態宣言が感染拡大抑制に与えた効果に関する分析

様症例は冬に多いという特徴を反映している可能性があ

接触削減を念頭に行われる外出削減による感染拡大抑制対策の効果に関して，日本で 2021 年 1 月に行われた 2る．気温については，気象庁18)のデータに基づく東京に度目の緊急事態宣言の発出が，新規陽性者数の変化スピ

おける各月の平均気温を用いる．仮説 4) の検証で用いる平均月平均気温については，従来の HCoV 報告数デーードに与えた効果について分析する．
2 度目の緊急事態宣言（新型インフルエンザ等対策特タと同時期（2015～2019 年）の月平均気温の 5 年間の平別措置法第 32 条第 1 項の規定に基づく，新型コロナウ

均値とした．外出削減率には，Google が提供する

イルス感染症に関する緊急事態が発生した旨の宣言）で季と比較して 10 倍程度多く，従来の HCoV による風邪

は，埼玉県，千葉県，東京都及び神奈川県の区域（以下マートフォン等のユーザーのロケーション履歴に基づき， 1 都 3 県）は 1 月 8 日から、栃木県，岐阜県，愛知県，
6 つのカテゴリー（小売・娯楽，食料品店・薬局，公園， 京都府，大阪府，兵庫県及び福岡県（以下 7 府県）は同
乗換駅，職場，住宅）に分類された各場所の滞在者数が， 月 14 日からを対象期間とされた21), 22)．そこで (a)1 月 8 日
Community Mobility Reports のデータを用いる．これはス
19)

各曜日別の基準値（2020 年 1 月 3 日～2 月 6 日の曜日別中央値）と比べてどう変化したかを表したものである．

の宣言対象地域 1 都 3 県と非対象地域（1 月 8 日，14 日のいずれにおいても宣言の発出対象となっていない 36

表-4 SARS-CoV-2 月陽性者数と流行要因との相関係数

2015～2019年度 2020年度
従来のHCoV
月平均気温（東京）
平均月報告数
2020年度SARS-CoV-2
月新規陽性者数

2020年度
月平均
外出削減率

相関係数

0.859

-0.812-0.141

有意確率(両側)0.003 **

0.008 **

0.718

期間：5月～翌年1月(9ヶ月)**: p<.01; *: p<.05; .: p<.10

道県を指す，以下同様），(b)1 月 14 日の宣言追加地域 7

表-5 SARS-CoV-2陽性者数と従来の HCoV 報告数

府県と非対象地域に分け，(a)，(b)それぞれについて，宣を従属変数，要因を地域（宣言対象地域内／外）と時期

Pr(>|t|)推定値
t値
定数3,938.6
0.317
0.761
従来のHCoV平均月報告数
4,825.4
4.446
0.003 **
2
自由度調整済みR 値 0.739（宣言発出前／後）とする分散分析を行う．日を反復測**: p<.01; *: p<.05; .: p<.10

言対象地域内／外の陽性者数合計の「速度」（前日比）

定に設定した．陽性者数は，感染日と報告日のラグを14 日と仮定し，14 日後の報告数をその日の陽性者数とする．また期間は，陽性者数が最大値をとった 2020 年
12 月 27 日から 2021 年 2 月 14 日とする．データの概要は表-6 SARS-CoV-2陽性者数と月平均気温

表-2，表-3 の通りである．なお陽性者数の増減（感染のPr(>|t|)推定値
t値134,465.0
4.935
0.002 **
-5,059.4 -3.679
0.008 **
2
自由度調整済みR 値 0.610

拡大・収束）を表す指標としては，実効再生産数が一般**: p<.01; *: p<.05; .: p<.10

的であるが，正確な値を直ちに算出することは困難である．簡易的な実効再生産数として，（直近 7 日間の陽性者数）／（その前の 7 日間の陽性者数）が用いられる場
合もあるが，これは過去 2 週間まで遡った値を使って求めるもので、今回のように宣言タイミングを挟んで前後

定数
月平均気温

表-7 従来の HCoV 報告数と平均月平均気温
定数
平均月平均気温

数週間程度の傾向を分析するのには適さない可能性があるため，本研究では前日の通り陽性者数の前日比「速度」
を用いることとした．また 2020 年 4月に行われた 1 度目の緊急事態宣言の発出は，4 月 7 日に 7 都府県に行われた後，4 月 16 日に全国に拡大されており，宣言対象地域

Pr(>|t|)
推定値
t値
26.1
6.334
0.000 **
-1.0 -4.776
0.002 **
2
自由度調整済みR 値 0.732**: p<.01; *: p<.05; .: p<.10

次に SARS-CoV-2 の月新規陽性者数を従属変数とする
単回帰分析を行った．従来の HCoV 平均月報告数を独立

内外の比較に十分なサンプルを得ることが困難であるた

変数とした結果は表-5，月平均気温を独立変数とした回
帰分析とした結果は表-6 の通りであった．さらに SARS-

め，分析の対象外とした．対象地域内外の陽性者数の陽CoV-2 の月新規陽性者数を従属変数，従来の HCoV 平均

23)

性者数は東洋経済オンライン の都道府県別陽性者数に

月報告数，月平均気温，月平均外出削減率を独立変数と基づいた．

する重回帰分析において，ステップワイズ法を用いた変数選択を行ったところ，従来の HCoV 平均月報告数のみが選択され，月平均気温および月平均外出削減率は除去

4. 分析結果と考察された．なお，誤差項についてダービンワトソン比を求めたところ，1.80 であった．2 に十分近いことから，誤(1)

流行パターンの要因に関する分析結果

差項に系列相関はないと考えられる．
従来の HCoV 月報告数と平均月平均気温との相関係数

仮説検証結果仮説 1)～3)を検証するために行った相関分析の結果は， は，-0.829（有意確率 0.006）となり，負に有意であることから，仮説 4)は支持された．回帰分析の結果は表-7 の
表-4 に示した通りである．SARS-CoV-2 の月新規陽性者
a)数と従来の HCoV 平均月報告数との相関係数は正に有意であることから，仮説 1)は支持された．また SARS-CoV-通りである．

2 月新規陽性者数と各月の月平均気温との相関係数は負b) 流行パターン要因分析結果に関する考察に有意であることから，仮説 2)も支持された．一方，
SARS-CoV-2 の月新規陽性者数と月平均外出削減率との者数について，その推移は従来の HCoV の流行パターン

相関係数は有意でなく，仮説 3)は支持されなかった．

と相似的であり，また気温が低い時期ほど増加する可能仮説1)～3)の検証結果から，SARS-CoV-2の月新規陽性表-8 緊急事態宣言前後・対象地域内外における分散分析結果(a)1/8対象地域と非対象地域
日に関して反復測定
地域（対象内／外）
日残差
時期（宣言前／後）
地域と時期の交互作用
日残差と地域の交互作用

自由度
1
48
1
1
98

平方和 平均平方和
0.002
0.002
4.582
0.095
0.009
0.009
0.000
0.000
7.902
0.081

F value
0.019

Pr(>F)
0.892

0.114
0.000

0.736
0.996

**: p<.01; *: p<.05; .: p<.10(b)1/14追加地域と非対象地域
日に関して反復測定
地域（対象内／外）
日残差
時期（宣言前／後）
地域と時期の交互作用
日残差と地域の交互作用

自由度
1
48
1
1
98

平方和 平均平方和
0.001
0.001
4.584
0.095
0.001
0.001
0.013
0.013
7.898
0.081

F value
0.007

Pr(>F)
0.935

0.008
0.163

0.927
0.688

**: p<.01; *: p<.05; .: p<.10性が示された．ステップワイズ法による変数選択結果か

5. 結論と今後の課題

ら，従来の HCoV の流行パターンが，今年度の SARSCoV-2 の月新規陽性者数の推移に対して支配的な影響を(1) 結論持っていることが示唆された．また外出削減による本研究では対策の効果について，既往研究を整理しロ

SARS-CoV-2 の月新規陽性者数の減少への効果は確認でックダウンのような厳格な行動制限が感染速度を低下さきなかった．仮説 4)の検証結果からは，気温の季節的変動パターンが従来の HCoV の流行パターンに影響を与えせた主因ではなかった可能性を指摘した上で，COVID19 の流行と従来のヒトコロナウイルスの流行パターンている（気温が低い時期ほど従来の HCoV は流行していとの類似性，気温との関係，外出削減が与える効果につる）可能性が示唆された．これらから，気温の季節的変動が従来の HCoV の流行パターンに影響を与えており，

いて分析を行った．その結果，COVID-19 の原因ウイル
ス SARS-CoV-2 の流行状況（月陽性者数の推移）には，

さらにこの従来の HCoV の流行パターンが SARS-CoV-2

気温の低い冬季に増加するという特徴を持つ従来のヒトの流行パターンに影響を及ぼしている，という因果関係

コロナウイルス報告数の推移が支配的な影響を持っていが推論される．

ることが示唆された．また緊急事態宣言の前後における感染者数の増減速度に関する分析では，宣言対象地域の(2) 2 度目の緊急事態宣言に関する分析結果(a)1 月 8 日の宣言対象地域 1 都 3 県と非対象地域，(b)1

内外においても宣言発出の前後においても，緊急事態宣言の影響は確認されなかった．

月 14 日の宣言追加地域 7 府県と非対象地域について，

すなわち，緊急事態宣言やこれを通じた人々の自粛な宣言対象地域内／外の陽性者数合計の「速度」（前日比） いし活動性の変化の程度に SARS-CoV-2 の新規陽性者数
を従属変数，要因を地域（宣言対象地域内／外）と時期が影響を受けているという傾向は統計学的に棄却される（宣言発出前／後）として行った分散分析の結果は，表一方，「旧型コロナ」ウイルスと同様に季節の変わり目-8 の通りである．(a)，(b)いずれにおいても，地域の主効における気温の低下によってその拡大が導かれ，程なく果，時期の主効果，地域と時期の交互作用は，有意でなして低減していくという傾向が統計学的に認められるこかった．

とが実証的に示された．

これらから感染者数の増減速度は、緊急事態宣言の対
象地域内外で差がないこと，緊急事態宣言発出前後で差(2) 今後の課題がないこと，そして対象地域内外の差が宣言発出の前後

SARS-CoV-2 流行パターンの要因に関する分析では，で異なる（もしくは宣言発出の前後の差が対象地域の内

データの制約から月毎のデータを用いているため，季節外で異なる）ことはないことが示唆された．

的な流行パターンのみが評価の対象となっている．急な冷え込みといった短期間での気温等の自然環境要因の変化が流行にもたらす影響について，さらに詳細な分析を行うことが望まれる．また対策については，定量的な把握が可能な外出の削減のみを考慮している．手洗いやうがいの励行等の衛生意識の向上等の対策が，どの程度の効果を有するのかについても検証する必要がある．
参考文献
藤井聡，宮沢孝幸，高野裕久，桑原篤憲，清野純史，矢守克也，柴山桂太，大西正光，山田忠史，川端祐一郎，
中尾聡史：国民被害の最小化を企図した新型コロナウイ
ルス対策における基本方針の提案，実践政策学，Vol.6，
No.1，pp.103-108，2020
2) Flaxman, S., Mishra, S., Gandy, A. et al.: Estimating the effects of nonpharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe, Nature, 584,
pp.257–261, 2020
3) Alexandre Hyafil, David Moriña: Analysis of the impact of lockdown
on the reproduction number of the SARS-Cov-2 in Spain, medRxiv
2020.04.18.20070862
4) Nussbaumer-Streit B, Mayr V, Dobrescu AI, Chapman A, Persad E,
Klerings I, Wagner G, Siebert U, Ledinger D, Zachariah C, Gartlehner
G.: Quarantine alone or in combination with other public healthmeasures to control COVID‐19: a rapid review. Cochrane Databaseof Systematic Reviews 2020, Issue 9. Art. No.: CD013574.
5) Pierre Nouvellet et al.: Report 26 Reduction in mobility and COVID-19
transmission, https://doi.org/10.25561/79643
6) Neil M Ferguson, Daniel Laydon, Gemma Nedjati-Gilani, Natsuko
Imai, Kylie Ainslie, Marc Baguelin, Sangeeta Bhatia et al.: Report 9 Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID19 mortality and healthcare demand, Imperial College London (16-032020), 2020
7) Alastair Grant: The reproduction number R for COVID-19 in England:
Why hasn’t “lockdown” been more effective?, medRxiv
2020.07.02.20144840
8) Luis Santamaría, Joaquín Hortal: COVID-19 effective reproduction
number dropped during Spain's nationwide dropdown, then spiked atlower-incidence regions, Science of The Total Environment, Volume751, 10 January 2021, 142257
9) Gil Loewenthal, Shiran Abadi, Oren Avram, Keren Halabi, Noa Ecker,
Natan Nagar, Itay Mayrose, Tal Pupko: COVID‐19 pandemic‐related lockdown: response time is more important than its strictness,
EMBO Mol Med (2020)12:e13171
https://doi.org/10.15252/emmm.202013171
10) 廣井悠：COVID-19 に対する日本型ロックダウンの外出抑制効果に関する研究，都市計画論文集，Vol.55，No.3，
pp.902-909，2020
1)11) Mugen Ujiie, Shinya Tsuzuki, Norio Ohmagari: Effect of temperatureon the infectivity of COVID-19, International Journal of Infectious Diseases, 95, 301-303, 202012) Essam A. Rashed, Sachiko Kodera, Jose Gomez-Tames, and Akimasa
Hirata: Influence of Absolute Humidity, Temperature and Population
Density on COVID-19 Spread and Decay Durations: Multi-Prefecture
Study in Japan, Int. J. Environ. Res. Public Health 2020, 17(15), 5354
13) Yinliang Diao, Sachiko Kodera, Daisuke Anzai, Jose Gomez-Tame,
Essam A.Rashed, Akimasa Hirata: Influence of population density,
temperature, and absolute humidity on spread and decay durations of
COVID-19: A comparative study of scenarios in China, England, Germany, and Japan, One Health, Volume 12, June 2021, 100203
14) Daniel John Wilson: Weather, Social Distancing, and the Spread of
COVID-19, medRxiv 2020.07.23.20160911
15) Grassly, Nicholas C, and Christophe Fraser: Seasonal infectious disease
epidemiology, Proceedings Biological sciences, vol.273(1600),
pp.2541-2550, 2006, doi:10.1098/rspb.2006.3604
16) 国立感染症研究所：コロナウイルスとは，2020年 1 月 10日https://www.niid.go.jp/niid/ja/kansennohanashi/9303-coronavirus.html
17) 国立感染症研究所：ヒトコロナウイルス（HCoV）感染症の季節性について―病原微生物検出情報（2015～2019年）報告例から―，病原微生物検出情報，Vol.41，p.124125，202018) 気象庁：過去の気象データ検索
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php
19) Google：Community Mobility Reports
https://www.google.com/covid19/mobility/20) Our World in Data：Coronavirus Pandemic (COVID-19)
https://ourworldindata.org/coronavirus21) 新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言に関する公示の全部を変更する公示，官報，令和３年１月 7日，号外特第 1号
22) 新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言に関する公示の全部を変更する公示，官報，令和３年１月 13日，号外
特第 4号
23) 東洋経済オンライン．新型コロナウイルス国内感染の状
況 都道府県別の発生動向
https://toyokeizai.net/sp/visual/tko/covid19/(Received ?? ??, ????)(Accepted ?? ??, ????)AN EMPIRICAL STUDY ON THE CAUSAL FACTORSOF THE SPREAD AND REDUCE OF COVID-19
Hirotaka UEDA, Yuichiro KAWABATA, Satoshi FUJIIAs countermeasures against pandemics such as COVID-19, it is essential to understand the relationshipbetween the measures (such as stay-home strategy) and its effect of suppressing the spread of infection. In
this study, we examined the statistical relationship between the spread if the novel coronavirus (SARSCoV-2) and its accelerating factors. As a result, the nbumber of SARS-CoV-2 infections per month has astrong positive correlation with the conventional coronavirus's fluctuation pattern and a strong negative
correlation with the monthly average temperature, while it was suggested that there is no correlation withthe monthly average reduction rate of outing. When we focus on the effect of the state of emergency issued
in January 2021, the speed of change in the daliy number of infections differed neither between before andafter the declaration nor between inside and outside the target area, and the interaction between time andarea was noe significant too. These results suggest that there was no significant effect from emergency
declaration.

藤井聡，宮沢孝幸，高野裕久，桑原篤憲，清野純史，矢守克也，柴山桂太，大西正光，山田忠史，川端祐一郎，中尾聡史：国民被害の最小化を企図した新型コロナウイルス対策における基本方針の提案，実践政策学，Vol.6，No.1，pp.103-108，2020
2
Flaxman, S., Mishra, S., Gandy, A. et al.: Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID19 in Europe, Nature, 584, pp.257–261, 2020
3
Alexandre Hyafil, David Moriña: Analysis of the impact of lockdown on the reproduction number of the SARSCov-2 in Spain, medRxiv 2020.04.18.20070862
doi: https://doi.org/10.1101/2020.04.18.20070862
4
Nussbaumer-Streit B, Mayr V, Dobrescu AI, Chapman A, Persad E, Klerings I, Wagner G, Siebert U, Ledinger
D, Zachariah C, Gartlehner G.: Quarantine alone or in combination with other public health measures to control
COVID‐19: a rapid review. Cochrane Database of Systematic Reviews 2020, Issue 9. Art. No.: CD013574.
DOI: 10.1002/14651858.CD013574.pub2.
5
Pierre Nouvellet et al.: Report 26 Reduction in mobility and COVID-19 transmission,
https://doi.org/10.25561/79643
6
Neil M Ferguson, Daniel Laydon, Gemma Nedjati-Gilani, Natsuko Imai, Kylie Ainslie, Marc Baguelin, Sangeeta Bhatia et al.: Report 9 - Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality
and healthcare demand, Imperial College London (16-03-2020), 2020
7 Alastair Grant: The reproduction number R for COVID-19 in England: Why hasn’t “lockdown” been more effective?, medRxiv 2020.07.02.20144840;
doi: https://doi.org/10.1101/2020.07.02.20144840
8 Luis Santamaría, Joaquín Hortal: COVID-19 effective reproduction number dropped during Spain's nationwide
dropdown, then spiked at lower-incidence regions, Science of The Total Environment, Volume 751, 10 January
2021, 142257
9 Gil Loewenthal, Shiran Abadi, Oren Avram, Keren Halabi, Noa Ecker, Natan Nagar, Itay Mayrose, Tal Pupko:
COVID‐19 pandemic‐related lockdown: response time is more important than its strictness, EMBO Mol Med(2020)12:e13171 https://doi.org/10.15252/emmm.202013171
10 廣井悠：COVID-19 に対する日本型ロックダウンの外出抑制効果に関する研究，都市計画論文集，
Vol.55，No.3，pp.902-909，2020
11 Mugen Ujiie, Shinya Tsuzuki, Norio Ohmagari: Effect of temperature on the infectivity of COVID-19, International Journal of Infectious Diseases, 95, 301-303, 2020
12 Essam A. Rashed, Sachiko Kodera, Jose Gomez-Tames, and Akimasa Hirata: Influence of Absolute Humidity,
Temperature and Population Density on COVID-19 Spread and Decay Durations: Multi-Prefecture Study in Japan, Int. J. Environ. Res. Public Health 2020, 17(15), 5354
13 Yinliang Diao, Sachiko Kodera, Daisuke Anzai, Jose Gomez-Tame, Essam A.Rashed, Akimasa Hirata: Influence of population density, temperature, and absolute humidity on spread and decay durations of COVID-19: A
comparative study of scenarios in China, England, Germany, and Japan, One Health, Volume 12, June 2021,
100203https://doi.org/10.1016/j.onehlt.2020.100203
14 Daniel John Wilson: Weather, Social Distancing, and the Spread of COVID-19, medRxiv 2020.07.23.20160911
https://doi.org/10.1101/2020.07.23.20160911
15 Grassly, Nicholas C, and Christophe Fraser: Seasonal infectious disease epidemiology, Proceedings Biologicalsciences, vol.273(1600), pp.2541-2550, 2006, doi:10.1098/rspb.2006.3604
16 国立感染症研究所：コロナウイルスとは，2020 年 1 月 10 日
https://www.niid.go.jp/niid/ja/kansennohanashi/9303-coronavirus.html
17 国立感染症研究所：ヒトコロナウイルス（HCoV）感染症の季節性について―病原微生物検出情報（2015～2019 年）報告例から―，病原微生物検出情報，Vol.41，p.124-125，2020
https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov/2488-idsc/iasr-news/9715-485p03.html
18 気象庁：過去の気象データ検索
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php
19 Google：Community Mobility Reports
https://www.google.com/covid19/mobility/
20 Our World in Data：Coronavirus Pandemic (COVID-19)
https://ourworldindata.org/coronavirus
21 新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言に関する公示の全部を変更する公示，官報，令和３年１月 7日，号外特第 1 号
1

新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言に関する公示の全部を変更する公示，官報，令和３年１月
13 日，号外特第 4 号
23
東洋経済オンライン．新型コロナウイルス国内感染の状況 都道府県別の発生動向
https://toyokeizai.net/sp/visual/tko/covid19/
22