室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策
課題責任者
理化学研究所／神戸大学

坪倉誠

富岳コロナ対策プロジェクト飛沫感染チーム

2021年6月23日記者勉強会動画資料 第2版（6/23）

謝辞
本研究は以下の支援を受けて行っている．ここに謝意を表する．
• 令和3年度「富岳」一般課題：「新型コロナを対象とした統合的飛沫感染リスク評価システムの開発と社会実装」（HPCI）• CREST「異分野融合による新型コロナウイルスをはじめとした感染症との共生に資する技術基盤の創成」プロジェクト「スパコンによる統合的飛沫感染リスク評価システムの開発と社会実装」（科学技術振興機構）• ポストコロナ時代に向けた主要技術の実証・導入に係る事業（内閣官房）• スーパーコンピュータ「富岳」政策対応枠「経済活動と感染防止対策の両立の実現のための「飛沫シミュレーション」の実施」• 「新型コロナウイルス対策を目的としたスーパーコンピュータ「富岳」の優先的な試行的利用について（令和2年度実施）」（文部科学省/理研）• 「スマートライフ実現のためのAI等を活用したシミュレーション調査研究」（令和2年度実施）（内閣官房）

おねがい
本資料に含まれる図やアニメーションは，研究の主旨に沿った報道であれば自由に用いて頂いてかまいま
せん．ただし利用する際は，媒体名と企画内容について，予め理研計算科学研究センター広報申請フォー
ムにて申請願います．
https://krs2.riken.jp/m/fugaku-corona-dl
また，本研究に関する取材については，理研計算科学研究センター広報まで連絡をお願いします．
https://krs2.riken.jp/m/media-form
同一テレビ局内の別報道番組での動画等の再利用については，新たに許可を得る必要はありません．用いた場合の番組名と報道日時のみ，上記広報まで必ずご連絡下さい
坪倉 誠 の所属表記は，下記の例のように理研と神戸大を併記するようお願いします。
（例）・理化学研究所計算科学研究センター チームリーダー／神戸大学大学院システム情報学研究科
・理化学研究所チームリーダー／神戸大学教授
・理研／神戸大教授

3本日の発表内容• 15分会話における感染リスクと対策（変異株の影響）• 飲食店における感染リスクと対策（パーティション，距離，ワクチン）• テーブルでの感染リスクと対策（卓上排煙ダクトの効果）• ポストコロナ時代の室内設計（シーリングファンの効果）4市販マスクの性能（実測値）
 人が装着した場合の吸い込み，吐き出し時の性能

5市販マスクの性能（実測値）（実際に人が市販マスクを着用して米国労働安全衛生局が定めたフィットテストプロトコルに基づいた試験を行い求めた数値：粒子径0.015μm以上）
試験の様子を撮影した動画：https://drive.google.com/file/d/1xg59ZOjwJ7iqOXiVCq49QS0sAfEIB0dU/view?usp=sharing

6

マスク着用に関する啓発ビデオ

 一部抜粋しての使用もOKです

動画制作チーム：豊橋技術科学大学、大王製紙㈱https://www.youtube.com/watch?v=26MDHomQU3Y&feature=emb_logo

7感染確率の計算方法
通常呼吸を想定して，ある時間に吸引する飛沫の総量（ml）をシミュレーションにより予測 飛沫に含まれるウイルス数を仮定し，呼吸により体内に侵入するウイルス数（N）を算出 感染に至るウイルス数（No）を過去のクラスターイベントより仮定して，以下の式（ポアソン過程）で感染確率を推定（文献*より）
𝑁𝑁(− 𝐼𝐼)P(𝑁𝑁) = 1 − e 𝑁𝑁0

評価対象者（時間節約のために実際に人はおかず，サンプリングボックスに入った飛沫量を計測）

感染者

N0: 感染に至るウイルス量，ここでは300~2000 viral copies（5つのイベント：中国観光バス×2，韓国エアロビ，韓国コールセンター，米聖歌隊）

0.25m

0.25m

評価ポイント

感染者の飛沫に含まれるウイルス数（ピーク時），107 copies/mL（患者により大きく異なる！）

0.15m

100
80
確率（%）

I (強度): 変異株やワクチンの効果

感染しない確率（No=900の時）（1-P）

評価ボックス（鼻呼吸を想定）

0.1m

60
40
20001000
2000
ウイルス数N（copies）

3000

感染リスクについては，パラメータの設定で大きく結果は変わるので，あくまで参考値としてください！

(*) Prentiss MG, Chu A, Berggren KK. Superspreading Events Without Superspreaders: Using High Attack Rate Events to Estimate N o for Airborne Transmission of COVID-19. Posted October 23, 2020.
medRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.10.21.20216895.

8飛沫飛散の様子
 英語でone～tenを9秒（途中で一度吸気）これを繰り返す

大声

提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

9飛沫飛散の様子
 英語でone～tenを9秒（途中で一度吸気）これを繰り返す
 1分間で，会話の場合1万個程度，大声の場合2万5千個程度の飛沫が発生
通常会話

提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

1015分間しゃべっている感染者と対面した時の感染リスク
 吸引する飛沫質量（左）と感染確率（右）大声10100

Loud大声
speaking

1Loud大声Speaking

0.1
0.01

0.001

60
400.0001

200.00001

000.5

11.5

22.5

Soft 通常会話
speaking

80

Soft 通常会話
speaking
確率（%）

飛沫量（mg）

感染確率
No=900を基準に300～2000変化（縦誤差棒）

3

感染者からの距離（m）
ポイント：2mを境に急激にリスクが変化する

00.5

11.5

22.5

3

感染者からの距離（m）
提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

1115分間しゃべっている感染者と対面した時の感染リスク

100
90
80
70
60
50
4030
20
100

大声
従来株
I=1.25
I=2.5

00.5

11.5

22.5

10090
80
70
60
50
4030
20
100

通常会話

従来株
I=1.25I=2.5

感染確率 (%)

感染確率 (%)

 従来株と変異株の比較（距離の効果）
 従来株に対する変異株の感染力の強さをI（強度）で表現
 （参考）アルファ（英国）株（感染力1.32倍）(1)，デルタ（インド）株（感染力2倍程度？）

30

感染者からの距離 (m)

0.5

11.5
2
感染者からの距離 (m)2.5

3

ポイント：2mがリスク評価の指標になることは変わりないが，2m以内で大きくリスクが変化する(1)国立感染症研究所, 日本国内で報告された新規変異株症例の疫学的分析（第１報）, 2021年4月5日
提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

122mの距離で対面した際の感染リスク
 従来株と変異株の比較（時間の効果）
大声

通常会話

10090

従来株

90

従来株

80

I=1.2580

I=1.2570

I=2.570

I=2.560
504030

感染確率（%）

感染確率（%）

10060504030202010100005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65

接触時間（分）ポイント：従来株と同じ感染リスクに到達するのに変異株は半分以下の時間

0

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
接触時間（分）10%のリスクに達するのに従来株だと45分程度
I=1.25だと35分程度，I=2.5だと20分弱
提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

13

飲食店における飛沫感染リスク評価と対策

16人程度が入る小型の店舗を想定• 室内に1名の感染者が滞在するとして在室者1名の感染確率を求める

厨房排気ダクト
1156 [m3/h]• 滞在時間は1時間で感染者は30分間大声で話していることを想定

ドア隙間排気換気装置排気440 [m3/h]

100 [m3/h]

換気装置外気給気540 [m3/h]
20 [℃]

エアコン（循環式）

60°下向吹出1,120 [m3/h],24.6 [℃]

ドア隙間給気（厨房排気運転時のみ）
1,000 [m3/h]
20 [℃]

提供：理研・神戸大，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大14

1名の感染者がその場所に座った時に店内の人に感染させる確率

通常状態

感染者の番号



飲食店における感染リスク評価と対策
排気ダクト

12

349105678161112131415

給気ダクト

感染リスク評価者の番号
1名の感染者の場所が特定できない場合にその場所に座った時に感染する確率

••
•
•
•

1名の感染者がいる店に1時間いた場合の感染リスクは一人当たり2.48%
1, 2, 5, 6, 10, 14が感染するリスクが高い（右下から左上への換気ダクト流れの風下側）
3, 7, 8, 9, 15が感染させるリスクが高い（室内流れの風上側）
感染者との位置関係で最大78.8%まで増加する（9番が感染者で10番に座った場合）
誰が感染者かわからない状況では場所による極端なリスクの差異を作らないことが大切！ 提供：理研・神戸大，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大 15

対策1: エアコンと厨房ダクトを作動させる

感染者の番号

1名の感染者がその場所に座った時に店内の人に感染させる確率

飲食店における感染リスク評価と対策
排気ダクト

1234

9105678161112131415

給気ダクト

感染リスク評価者の番号
1名の感染者の場所が特定できない場合にその場所に座った時に感染する確率••••

一人当たりの感染リスクは，2.48%から2.07%に低下
より広い範囲に広がるが薄められることで，全体的にはリスクを分散させる効果がある
強い風下になる場合，局所的にリスクが高まる場合がある（エアコンの影響？3, 5, 7）
風の影響で8→3，14→7，14→11等，2mを越えて感染リスクが高い関係がある提供：理研・神戸大，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大16

飲食店における感染リスク評価と対策
 対策案：パーティション

テーブルのサイズ：120x60cm
テーブル高さ：77cm
カウンター高さ：89cm
パーティション高さ：60cm

17対策2: 対策1+パーティションを設置する

感染者の番号

1名の感染者がその場所に座った時に店内の人に感染させる確率

飲食店における感染リスク評価と対策
排気ダクト

12

34

91056781611121314

15

給気ダクト

感染リスク評価者の番号
1名の感染者の場所が特定できない場合にその場所に座った時に感染する確率• 一人当たりの感染リスクの平均は，2.48%から0.53%に大きく低下（部屋全体でリスクを約80%削減）• 4と14を除くすべての感染リスクが低下• 一部，リスクの高い位置関係が残っている（6から5，8から7, 15から14）
提供：理研・神戸大，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大 18

飲食店における感染リスク評価と対策
 対策案：距離を取ることによる対策
77cm
60cm
172cm

88cm

55cm

100cm

19

対策3: 対策1+距離を取る

感染者の番号

1名の感染者がその場所に座った時に店内の人に感染させる確率

飲食店における感染リスク評価と対策
排気ダクト12349105678161112131415

給気ダクト

感染リスク評価者の番号
1名の感染者の場所が特定できない場合にその場所に座った時に感染する確率• 一人当たりの感染リスクは，2.48%から0.64%に低下（部屋全体でリスクを約75%削減）• 感染リスクの偏りはより小さくなっている（最大値21.5%）
提供：理研・神戸大，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大20

飲食店における感染リスク評価と対策


ワクチンの効果

感染者の番号

感染者も含め，全ての人がワクチンを接種したと想定：ワクチンの効果は95%を仮定1)
1名の感染者（ワクチン接種済み）がいると想定：唾液中のウイルスは1/4に低下と仮定2)感染リスク評価者の番号• 一人当たりの感染リスクは，2.48%から0.04%まで低下

感染リスク評価者の番号

1) Ref: Polack FP, Thomas SJ, Kitchin N, et al. Safety and efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 vaccine. N Engl J Med 20202) M. Levine-Tiefenbrun et al., Brief communications, nature medicine, vol. 27, pp.790-792 (2021)
提供：理研・神戸大，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大21

飲食店における感染リスク評価と対策

滞在時間の影響（30分，60分，90分）

30分

60分

90分

滞在者1名の感染リスク

10

従来株

8

感染確率（%）変異株（I=2.5）6420020406080 100 120 140 160 180
滞在時間（分）

提供：理研・神戸大，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大22

テーブル上での感染対策
 卓上排煙ダクトによるリスク低減効果
 4人の内一名が感染者
 1時間滞在し，感染者は30分（前，横，斜めの同席者に10分ずつ）大声で話しかける

プレート温度[℃]

300

人温度[℃]

30

ダクト風量[𝑚𝑚3 /h]

300

ダクト風速[m/s]

1825cm23

提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

テーブル上での感染対策
 卓上排煙ダクトによるリスク低減効果
ダクト off

ダクト on24

提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

テーブル上での感染対策
 卓上排煙ダクトによるリスク低減効果
ダクト off

ダクト on25

提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

テーブル上での感染対策
 卓上排煙ダクトによるリスク低減効果
ダクト off

ダクト on26

提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

テーブル上での感染対策
 卓上排煙ダクトによるリスク低減効果
1時間の感染確率

ダクトoff
ダクトon

50

15.1%
5.3%

12.1%
5.3%

感染者

43.8%
24.8%

45

感染確率[%]

40
35
30
25
20
151050正面

斜め
ダクト off

ダクト on

横ダクトoff
ダクトon

ポイント：卓上排煙ダクトにより感染リスクを半分程度に下げることができる（正面は三分の一）
27

提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

テーブル上での感染リスク
 卓上排煙ダクトによるリスク低減効果
 感染リスクの時間変化
感染確率(正面)

50

ダクトoff40

ダクトon

感染確率（%）

感染確率（%）

5030
2010000.5

11.5

接触時間（hour）

感染確率(斜め)22.5

ダクトoff40

ダクトon30
20
10000.5

11.5

22.5

接触時間（hour）

28

提供：神戸大・理研，協力：鹿島建設・ダイキン工業・数値フローデザイン・豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

ポストコロナ時代の室内設計

 シーリングファンの効果について 室内換気は，飛沫を拡散・希釈させることで感染リスク低減につながる
 しかし換気に伴う平行方向の空気の流れは，風下・風上関係を生み，局所的なリスク増大を生む
 シーリングファンは換気能力はないが，上下の空気の流れを生み出すことから，飛沫を拡散・希釈させると共に，居住者間で風下・風上関係を減らせると期待できる．
鹿島建設，シンガポール国立大との「富岳」新型コロナ連携テーマ
Inlet
Inlet

Inlet
Fan

Inlet(1.7m/s)
Fan

Fan

OutletFan(100rpm)

3.65 mTable
Manikin

6.3 m9.9 m
流速が0.8m/sの面を可視化

提供：鹿島建設・シンガポール国立大学，協力：神戸大学・理化学研究所

29

ポストコロナ時代の室内設計
飛沫飛散の様子

ファンのオン（赤）とオフ（青）の比較

ポイント：ファンを作動させることで飛沫が急速に部屋全体に拡散（薄められて）していく
提供：鹿島建設・シンガポール国立大学，協力：神戸大学・理化学研究所

30

ポストコロナ時代の室内設計
 15分間感染者と対面した場合の感染リスク
シーリングファンの効果

100
90

Fan ON80

Fan OFF

感染確率（%）

70
60
50
40
30
20
10000.5

11.5

感染者からの距離（m）

ポイント：1.5メートル以内の感染リスクが大幅に減少している
提供：鹿島建設・シンガポール国立大学，協力：神戸大学・理化学研究所

31

勉強会配布資料はここまで

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