資料３－２
資料の要点：2021年8月24日時点• 全国的に実効再生産数は高い状態が続いているが、 7月20日前後を境にやや低下傾向がみられる。
概ね値が確定した8月8日時点で全国の値は1.10であった。ただし、流行拡大地域においては検査件数の頭打ち、入力の遅れがあることを考慮する必要がある。お盆期間の社会活動の影響がこれから現れる（P2-4）。
• 年代別の新規症例数の推移（P5-13）、地域別の流行状況を表示した（P14-30）。
• 今後1週間の死亡者数のリアルタイム予測を行った（P35-36）。
• 8月中旬時点で、全国で流行する新型コロナウイルスの9割以上がデルタ株によって置き換わったと推定される（P37-45）。
• 小児症例が全症例に占める割合の推移について検討した（P46-48）。
• 死亡者に占める50歳代以下の割合がやや上昇しているが、約8割が60歳代以上である（P49-50）。
国立感染症研究所 感染症疫学センター サーベイランスグループ
協力：新潟大学 菖蒲川由郷（GIS）

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research1全国の実効再生産数（推定感染日毎）：8月24日作成
全国
8月8日時点Rt=1.10 (1.09-1.11)

首都圏：東京、神奈川、千葉、埼玉
8月8日時点Rt=1.04 (1.03-1.05)

関西圏：大阪、京都、兵庫
8月8日時点Rt=1.13 (1.11-1.16)

実効再生産数は推定感染日（発症日あるいは発症日不明例については推定発症日から潜伏期間をさかのぼることで推定）ごとにCori et al.
AJE 2013の方法（window time=7）で推定した。16日前までの推定値を赤丸、報告の遅れのために過小推定となっている可能性が高い 13
日から15日前までの推定値を白丸で表し、それよりも直近の値は表示していない。括弧内の値と図中の赤帯は95％信頼区間を表す。
なお、発症日の入力率、公表率は自治体によりばらつきが大きく、また事後的に修正される可能性があるため、値は暫定値である。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research

2

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research

3

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research4人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数の推移：年齢群別
使用データ
HER-SYSと自治体公開情報データ（8月 23日時点）
まとめ
北海道：全ての年代で増加傾向であり、高齢者以外の年代でステージ4相当を上回っている*。
宮城県：全ての年代で増加傾向であり、高齢者以外の年代でステージ4相当を、高齢者でステージ3相当をそれぞれ上回っている。
首都圏：東京都、埼玉県、神奈川県、千葉県において全ての年代で増加傾向であり、全ての年代でステージ4相当を上回っている*。
東海圏：愛知県と岐阜県において全ての年代で増加傾向であり、愛知県と岐阜県で高齢者以外の年代でステージ4相当を、高齢者でステージ3相当をそれぞれ上回っている*。
関西圏： 京都府、奈良県、兵庫県、大阪府において全ての年代で増加傾向である。京都府と大阪府で全ての年代でステージ4相当を上回っており、奈良県と兵庫県では高齢者以外の年代でステージ4相当を、高齢者でステージ3相当をそれぞれ上回っている*。
中国 ：岡山県と広島県において全ての年代で増加傾向であり、岡山県で広島県で高齢者以外の年代でステージ4相当を上回り、岡山県において高齢者でステージ3相当を上回っている* 。
九州 ：福岡県において全ての年代で増加傾向であり、高齢者以外の年代でステージ4相当を、高齢者でステージ3相当をそれぞれ上回っている。
沖縄 ：全ての年代で増加傾向であり、全ての年代でステージ4相当を超えている。
（*はHER-SYSまたは自治体公開情報のどちらかのみでのレベルを示す。）
解釈時の注意点•HER-SYSに基づく値は、特に直近1週間については報告遅れのために過小評価となっている可能性があり、その程度は自治体によって差がある（図の灰色部分）•
自治体公開情報データに基づく年代別の値は、年代を非公表としている症例が多い自治体については過小評価となる•
どちらのデータも完全ではないため、両者を用いた評価が必要である

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research

5Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research

6

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research

7

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research

8Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research

9Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 10

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 11

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 12

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 13

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
使用データ• 2021年8月23日時点（8月22日公表分まで）の自治体公開情報を用いて、直近１週間（ 8/15～ 8/21 ） 、１週間前（ 8/8～ 8/14 ） の人口10万人あたり7日間累積新規症例報告数（報告日）を都道府県別に図示した。
• 同様に、2021年8月23日時点のHER-SYSデータを用いて保健所管区別の分析（診断日）を行った。
• 集計は日曜日から土曜日であり、疫学週（月曜日から日曜日）とは異なる。
•

データ入力や公表の遅れを考慮し、直近１週間は参考資料とする。
まとめ•

直近では、秋田県、岩手県、島根県がステージ３相当、それ以外の都道府県はステージ４相当以上。

•

北海道では広い範囲でステージ４相当の地域が拡大。

•

東北地方では全体のレベルが上昇し、岩手県や秋田県でもステージ４相当の地域が拡大。

•

関東地方ではほぼ全域でステージ４相当を上回り、東京都、埼玉県、千葉県では広範囲で人口10万対100を超えるレベル。

•北陸地方では全体のレベルが上昇し、広い範囲でステージ４相当の地域が拡大。

•

中京圏ではほぼ全域でステージ４相当を上回り、愛知県では名古屋市を中心に広範囲で人口10万対100を超えるレベル。

•関西圏ではではほぼ全域でステージ４相当を上回り、大阪府と京都府では広範囲で人口10万対100を超えるレベル。

•

中国・四国地方は全体のレベルが上昇し、ステージ３～４相当の地域が広範囲で拡大。倉敷市周辺では人口10万対100を超えるレベル。

•

九州地方はほぼ全域がステージ４相当、人口10万対100を超える地域が散在している。

•沖縄は離島も含む全域が人口10万対100を超えるレベル。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 14

人口10万人あたりの7日間累積新規感染者数マップ
都道府県単位 8/8~8/14（自治体公開情報）

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 15

人口10万人あたりの7日間累積新規感染者数マップ
都道府県単位 8/15~8/21（自治体公開情報）
公表遅れによる過小評価の可能性あり

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 16

人口10万人あたりの7日間累積新規感染者数マップ
都道府県単位 8/8~8/14（自治体公開情報）
公表遅れによる過小評価の可能性あり
ステージ４相当の保健所管区*•••••••••••••••••••••••••••••••••••

青森県八戸市保健所
岩手県宮古保健所
岩手県一関保健所
岩手県奥州保健所
新潟県新潟市
新潟県長岡保健所
新潟県柏崎保健所
新潟県魚沼保健所
福井県二州保健所
福井県若狭保健所
福井県福井保健所
長野県上田保健所
長野県佐久保健所
長野県北信保健所
長野県大町保健所
奈良県奈良市保健所
奈良県中和保健所
奈良県郡山保健所
奈良県吉野保健所
和歌山県海南保健所
和歌山県御坊保健所
山口県下関保健所
山口県山口環境保健所
山口県柳井環境保健所
徳島県美馬保健所
高知県高知市保健所
長崎県長崎市保健所
長崎県佐世保市保健所
大分県大分市保健所
大分県東部保健所
大分県西部保健所
大分県豊肥保健所
宮崎県宮崎市保健所
宮崎県日向保健所
宮崎県高鍋保健所*8/20からの緊急事態宣言・まん延防止等重点措置対象都道府県を除く

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 17人口10万人あたりの7日間累積新規感染者数マップ
都道府県単位 8/15~8/21（自治体公開情報）
公表遅れによる過小評価の可能性あり

ステージ４相当の保健所管区*•
•
••
•
••
•
•
••
•
•
••
•
••
•
•••
•
•
•
•
•
•
•

青森県青森市保健所
青森県八戸市保健所
岩手県盛岡市保健所
岩手県一関保健所
岩手県釜石保健所
秋田県由利本荘保健所
秋田県大仙保健所
新潟県新潟市
新潟県柏崎保健所
新潟県十日町保健所
新潟県新津保健所
福井県若狭保健所
福井県丹南保健所
福井県福井保健所
長野県長野市保健所
長野県上田保健所
長野県飯田保健所
長野県佐久保健所
長野県北信保健所
長野県大町保健所
奈良県奈良市保健所
奈良県中和保健所
奈良県郡山保健所
奈良県内吉野保健所
奈良県吉野保健所
和歌山県和歌山市保健所
和歌山県湯浅保健所
和歌山県御坊保健所
和歌山県岩出保健所•••••••••••••••••••
••••
••••
•
•

島根県松江市・島根県共同設置松江保健所
島根県益田保健所
山口県下関保健所
山口県宇部環境保健所
山口県山口環境保健所
山口県周南環境保健所
山口県柳井環境保健所
徳島県阿南保健所
高知県高知市保健所
高知県安芸福祉保健所
高知県中央東福祉保健所
高知県中央西福祉保健所
長崎県佐世保市保健所
長崎県県北保健所
長崎県五島保健所
長崎県西彼保健所
大分県大分市保健所
大分県東部保健所
大分県北部保健所
大分県西部保健所
大分県中部保健所
宮崎県宮崎市保健所
宮崎県都城保健所
宮崎県延岡保健所
宮崎県日南保健所
宮崎県小林保健所
宮崎県日向保健所
宮崎県高鍋保健所
宮崎県中央保健所*8/20からの緊急事態宣言・まん延防止等重点措置対象都道府県を除く

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 18

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる
人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
過小評価の可能性あり
保健所単位（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 19

8/8~8/14
人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
北海道（HER-SYS情報）

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 20

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
東北地域（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 21

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
首都圏（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 22

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
東京周辺（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 23

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
北陸・中部地域（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 24

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
関西・中京圏（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 25

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
名古屋周辺（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 26

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
大阪周辺（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 27

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
中国・四国地域（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 28

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ九州地域（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 29

8/8~8/14

8/15~8/21
入力遅れによる過小評価の可能性あり

人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数マップ
沖縄（HER-SYS情報）
Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 30

東京都の発症日別流行曲線：8月24日作成

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 31

東京都の発症日別流行曲線：年代別、8月24日作成
0-5歳（紫）, 6-17歳（水色）18-39歳40-64歳

65歳以上

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 32

東京都の症例の年代分布：報告日別、8月24日作成
年代分布

65歳以上の症例数

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 33

新規患者数（7日間移動平均）のシミュレーション：8月24日作成

都道府県ごとに、新規症例数（報告日別）を用いてCori et al. AJE 2013の方法（window time=7）で実効再生産数を推定した。次に実効再生産数が8日前の人流、気温、および同日のデルタ株の割合と関係するという想定のもとに時系列回帰分析を行い、これに基づいて今後7日間の実効再生産数の予測を行った。作成日時点の新規症例数の7日間移動平均値を起点として、予測実効再生産数の80％および95％予測区間の上限値と下限値を用いて今後7日間の予測症例数を算出した（図中の青帯）。点線はそれぞれ人口10万対7日間累積症例数が25相当、15相当をあらわす。人流データはGoogle社のCOVID-19：コミュニティモビリティレポート（ https://www.google.com/covid19/mobility/ ）、気象データは気象庁の公開データを用いた。デルタ株の割合はP41を参照のこと。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 34

死亡者数リアルタイム予測データ 症例報告数：2021年8月24日時点HER-SYS
 死亡報告数：2021年8月24日時点厚労省HP（累積数）
方法
 2020年10月1日から2021年8月23日において、全国の報告日別の死亡者数を以下の説明変数を用いて複数の機械学習モデルによる回帰分析を行い、 RMSE（Root Mean Squared Error：二乗平均平方根誤差）で高い精度を示したモデル（CATBoost、Elastic Net、ERT：Extremely Randomized Trees、Light GBM 、Random Forest、 SVR：Support Vector Regression）の推定値を算術平均でEnsembleした値として8月24日~30日の死亡者報告数を推定した-説明変数
1. HER-SYSにおける診断日が21、28日前の年代別（40代、50代、60代、70代以上の4群）の*新規の中等症、重症例報告数
2. 報告時期（2020年10月1日~2021年4月3日、2021年4月4日~2021年7月12日、 2021年7月13日〜2021年8月23日）
3. 0、21、28日前の休日フラグ
4. 7日前の死亡報告数
結果
 8月24日~30日における日別の死亡者報告数の最大は全国45人、東京都10人、平均は全国41人、東京都7人であると推定された
注釈
 8月17日時点で推定した8月17日~23日における死亡者報告数のRMSEは全国9.63、東京2.23であった
 当解析は過去の新規中等症重症データと死亡報告数のみを元に直近7日間の死亡者数を推定しており、今後継続して検証を行いモデルを改善し続ける必要がある。
*発生届の症状による重症度：
中等症：「重篤な肺炎」「多臓器不全」「ARDS」なし、かつ「肺炎像」あり
重症：「重篤な肺炎」「多臓器不全」「ARDS」のいずれか

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 35

死亡者数リアルタイム予測
8/17時点予測

8/24時点予測

8/17時点予測

8/24時点予測

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 36HER-SYSに登録された新規変異株症例のまとめ（8月23日時点）
性別

N=129,051

男性

69,24023,511 103,867

女性

59,584

1,555

不明

227

ゲノム解析
実施
陽性

変異株
PCR
未実施
判定不能

未実施

計

118

度数
N=129,051

割合

10歳未満

6,916

5%

10代

13,26810%

20代

33,25226%

30代

20,99516%

40代

19,70215%

50代

15,96712%

計25,184 103,867 129,051

症状/発生届株
B.1.1.7系統（アルファ株）
B.1.351系統（ベータ株）
P.1系統（ガンマ株）
B.1.617系統（デルタ株等）その他

N=129,051

肺炎

2,968

18,727

重篤な肺炎

315

60代

8,0086%

ARDS

156

70代

5,5994%

80代

3,4783%

90代以上

1,312

1%

不明

554

空欄

104,161

26
87
3,683

N=129,051

年齢

多臓器不全

43

死亡*

882

2,367
*措置判定記録として死亡年月日があるもの

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 37

報告日別新規変異株症例届出数（2020年12月20日～ 2021年8月23日）n=129,051
2500

2000

1500

1000

500

0
2020/12/20

発症日別新規変異株症例届出数（2020年12月20日～ 2021年8月23日）n=93,697

2021/1/20

2021/2/20

2021/3/20

2021/4/20

2021/5/20

2021/6/20

2021/7/20

2021/8/20

2021/1/20

2021/2/20

2021/3/20

2021/4/20

2021/5/20

2021/6/20

2021/7/20

2021/8/20

2500

2000

1500

1000

500

0
2020/12/20

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 38

報告日別新規変異株症例届出数（2020年12月20日～ 2021年8月23日）n=129,051
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
2020/12/20

2021/1/20

発症日別新規変異株症例届出数（2020年12月20日～ 2021年8月23日）n=93,697

2021/2/20

2021/3/20

2021/4/20

2021/5/20

2021/6/20

不明・その他

B.1.1.7系統（アルファ株）

B.1.351系統（ベータ株）

P.1系統（ガンマ株）

P.3系統（シータ株）

B.1.617系統（デルタ株等）

2021/7/20

2021/8/20

2021/7/20

2021/8/20

3000
2500
2000
1500
1000

500
0
2020/12/20

2021/1/20

2021/2/20

2021/3/20

2021/4/20

2021/5/20

2021/6/20

不明・その他B.1.1.7系統（アルファ株）

B.1.351系統（ベータ株）

P.1系統（ガンマ株）

P.3系統（シータ株）

B.1.617系統（デルタ株等）

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 39

報告日別新規変異株症例届出数（株確定のみ）（2020年12月20日～2021年8月23日）n=22,523
600
500
400

300
200
1000
2020/12/20

2021/1/20

B.1.1.7系統（アルファ株）

発症日別新規変異株症例届出数（株確定のみ）（2020年12月20日～2021年8月23日）n=16,626

2021/2/20

2021/3/20

B.1.351系統（ベータ株）

2021/4/20

P.1系統（ガンマ株）

2021/5/20

2021/6/20

P.3系統（シータ株）

2021/7/20

2021/8/20

B.1.617系統（デルタ株等）

600

500
400
300
200
1000
2020/12/202021/1/20

B.1.1.7系統（アルファ株）

2021/2/20

2021/3/20

B.1.351系統（ベータ株）

2021/4/20

P.1系統（ガンマ株）

2021/5/20

2021/6/20

P.3系統（シータ株）

2021/7/20

2021/8/20

B.1.617系統（デルタ株等）

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 40

報告日別新規変異株症例届出数（株確定のみ）（2020年12月20日～2021年8月23日）n=22,523
100

600

90500

80
70

400

60
50

300

40

200

30
20

100

100
2020/12/20

発症日別新規変異株症例届出数（株確定のみ）（2020年12月20日～2021年8月23日）n=16,626

02021/1/20

2021/2/20

2021/3/20

2021/4/20

2021/5/20

B.1.351系統（ベータ株）

P.1系統（ガンマ株）B.1.617系統（デルタ株等）

B.1.1.7系統（アルファ株）

2021/6/20

2021/7/20

P.3系統（シータ株）

80600

70500

60400

5040300

3020020100

100
2020/12/20

02021/1/20

2021/2/20

B.1.351系統（ベータ株）

B.1.617系統（デルタ株等）

2021/3/20

2021/4/20
P.1系統（ガンマ株）

2021/5/20

2021/6/20

2021/7/20

P.3系統（シータ株）

B.1.1.7系統（アルファ株）
Center for Surveillance,Immunization, and Epidemiologic Research 41

HER-SYSに登録された新規変異株症例（2021年8月23日時点）（診断日2021年４月９日以降）
B.1.1.7系統（アルファ株）と B.1.617系統（デルタ株等）のみ
性別

B.1.1.7系統（アルファ株）
ｎ=15,448

B.1.617系統（デルタ株等）n=3,683

B.1.1.7系統（アルファ株）
ｎ=15,448 割合

B.1.617系統（デルタ株等）n=3,683 割合

年齢

男性

8,041

2,014

10歳未満

6584%

2537%

女性

7,380

1,662

10代

1,456

9%

432

12%

不明

27

7

20代

3,150

20%

969

26%

30代

2,087

14%

610

17%

40代

2,287

15%

569

15%

症状/発生届

n=15,448

n=3,683

肺炎

500

87

50代

2,032

13%

490

13%

重篤な肺炎

54

7

60代

1,440

9%

198

5%

70代

1,205

8%

882%

80代

737

5%

541%

2%

120%

ARDS

192

多臓器不全

8

1

90代以上

317

死亡*

177

9不明

79

*措置判定記録として死亡年月日があるもの

8Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 42

SARS-CoV-2陽性検体に占めるL452R変異の割合：8月23日時点*L452R変異検出数/変異株スクリーニング件数

データは民間検査会社（7社）の変異株スクリーニング検査の結果を用いた。6月6日以前は原則的に各社のSARS-CoV-2陽性検体は全てN501Y-PCR検査が実施され、N501Y陰性検体についてL452R-PCR検査が実施された（分母は全N501Y-PCR検査実施数）。 6月7日以降は原則各社のSARS-CoV-2陽性検体は全てL452R-PCR検査が実施された（分母は全L452R-PCR検査実施数）。図中の点は検体提出日ごとのL452R変異割合、バーは95%信頼区間の上限と下限を表す。なお、スクリーニング体制の変更があったことから、6月6日以前を紫色、6月7日以降を青色で区別している。分析に際しては、最終的にすべてのウイルスがL452R変異を有するウイルスに置き換わることを前提としている。推定には不確実性があり（図中では推定ラインの95％信頼区間をグレーで示している）、今後、スクリーニング件数が増えることで値や形状が変化する可能性がある。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 43

SARS-CoV-2陽性検体に占めるL452R変異の割合：8月23日時点（一部都道府県抜粋）*L452R変異検出数/変異株スクリーニング件数

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 44

SARS-CoV-2陽性検体に占めるL452R変異の割合：8月23日時点（一部都道府県抜粋）*L452R変異検出数/変異株スクリーニング件数

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 45

小児症例の増加と全症例に占める割合に関する検討

流行の拡大に伴って、小児症例が増加している。一方で、全症例数も増加していることから、小児症例のみが他の世代に比べて特に増加しているのか（感染しやすくなっているのか）について明らかにする必要がある。

全症例

18歳以下

そこで2021年第1週から第33週までの全国データを用いて、週別の年齢群別報告数に占める小児症例の割合を記述的に検討した。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 46

小児症例の増加と全症例に占める割合に関する検討
A.全症例

B.64歳以下

C.24歳以下

2021年第14週（4月5日～）頃から、全症例に占める18歳以下の割合が少しずつ増加傾向にある（A）。一方で65歳以上の割合は著明に減少傾向にある。
そこで64歳以下に限定すると、全体に占める18歳以下の割合の増加傾向は緩やかとなった（B）。
さらに24歳以下に限定すると、18歳以下の割合の増加傾向はみられなくなった（C）。春休みと夏休み（第30週以降、7月26日～）期間はやや減少傾向がみられる。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 47

小児症例の増加と全症例に占める割合に関する検討

18歳以下に限定すると、未就学児、小学生、中学生、高校生のいずれの世代についても、明らかな割合の変化はみられなかった。

18歳以下

前回ADB資料の分析結果（P47-51）と合わせて解釈すると、ワクチン接種によって高齢者および中年世代の感染リスクが、半年前と比べて相対的に低下傾向にあることが、18歳以下（あるいは24歳以下）の占める割合が増加傾向にあることの一因となっている可能性がある。ただしデルタ株等、他の要因の存在を否定するものではない。

また春休みと夏休みは、大学生と高校生以下の世代とでは、感染機会という観点から異なる影響を及ぼしている可能性がある。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 48

新型コロナウイルス感染症の週別死亡者数
茶＝90代
赤＝80代
ピンク＝70代
緑＝60代
青＝50代
水色＝40代
橙＝30代
黄＝20代

厚生労働省「データからわかる－新型コロナウイルス感染症情報－」（https://covid19.mhlw.go.jp/）および国立社会保障・人口問題研究所（http://www.ipss.go.jp/projects/j/Choju/covid19/index.asp）の公開データを用いた。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 49

世界各都市の人流
データはCOVID-19 Community
Mobility Reports（https://www.google.com/covid19/mobility/）を用いた。黒＝乗換駅、赤＝小売・娯楽
値は各都市の2020年1-2月を基準としたときの相対的な変化を示すものであり、都市間で値を比較することは必ずしも適当ではない。

Center for Surveillance, Immunization, and Epidemiologic Research 50