アドバイザリーボードによる中・長期見通し

2021年7月5日

藤井大輔（東京大学）
仲田泰祐（東京大学）

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内容
 イギリスのSPI-M-Oによる中・長期見通し
 日本の厚労省ADB（アドバイザリーボード）による中・長期見通し＊この資料での定義：短期見通し＝ 5週間以内、中・長期見通し＝ 6週間以上＊参考資料：「（5月5日）コロナ感染症対策のフォワードガイダンス」
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_ForwardGuidance_Slides_20210505.pdf
https://covid19outputjapan.github.io/JP/resources.html

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まとめ イギリスのSPI-M-O
 2020年5月から様々な形で複数のチームによる中・長期見通しを提示

 日本の厚労省アドバイザリーボード
 2021年6月までは、中・長期見通しはほとんど存在せず
 東京都に関して1月13日に1つ・大阪府に関しては4月・5月に1つずつ
 （机上回収資料除く） 2021年6月から、複数のチームによる中・長期見通しを提示 大きな前進3

提案
 今後も中・長期見通しを提示し続けることが望ましい

何故？：議論が建設的になる。一般の人々への説明への説得力が増す。

月に一度、もしくは隔週



重要な仮定に関する記述のない見通しは掲載すべきではない



分析者の負担にならない限りで、出来るだけコードの公開を より最適なリソース配分を検討してもよいのでは 現在のADBでのリソース配分のイメージ：「現状モニタリング90％ ・見通し5％ ・コミュニケーション5％」
 目指すべきリソース配分のイメージ：「現状モニタリング50％ ・見通し30％ ・ コミュニケーション20％」

 コロナ危機後には実践的な疫学モデル分析・研究・教育に対する予算を大幅に増加すべき4

イギリス：SPI-M-O

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SPI-M-O
 The Scientific Pandemic Influenza Group on Modelling, Operational sub-group(SPI-M-O) for the Scientific Advisory Group for Emergencies
 SPI-M gives expert advice to the Department of Health and Social Care and wider UK

government on scientific matters relating to the UK’s response to an influenza pandemic (orother emerging human infectious disease threats). The advice is based on infectious diseasemodelling and epidemiology.

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短期見通し7

短期見通し（2020）
 SPI-M: COVID-19 short-term forecastsMay 3, 10, 17, 25

June 1, 8, 16, 24, 30

July 7, 14, 21, 28,August 5, 11

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中・長期見通し（2020）
 SPI-M-O: COVID-19 reasonable worst-case planning scenarioMay 20, 21, July 29, 30

 Circuit breakers: implementing (partial) lockdown for 2 weeks over half-term
 September 24 SPI-M-O: Insights from early vaccination modelling

December 9

 SPI-M-O: COVID-19: Preparatory analysis long term scenarios October 31

 Medium-term projections


September 29, October 7, 14, 21, 28, December 2, 9, 1610

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中・長期見通し（2021）
 SPI-M-O: Worst-case projections
January 7

 SPI-M-O: Medium-term projections
January 6, 13, 20, 27, February 3, 10, 17, 24, March 3, 24, 31, April 7, 21, May 5, 12, 26, June 2, 9

 SPI-M-O: Summary of further modelling of easing restrictions
Key contributors: University of Warwick, LSHTM, Imperial College London

Step 1: February 3, 6, 17

Step 2: March 31

Step 3: May 5



Step 4: June 912

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日本：厚労省ADB

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アドバイザリーボード（ADB)16

短期見通し（新規感染者数）
 鈴木

2020年12月22日＜全国＞



2021年2月1・11・18・24日、3月3・31日、4月7日、5月6日以降ほぼ毎週＜東京都＞

 西浦

2020年12月10日＜東京都・大阪府＞



2021年3月31日から毎週＜いくつかの地域＞



2021年4月27日＜大阪府＞


重症患者数1718

19

中・長期見通し（新規感染者数・重症患者数等）
 古瀬・高勇・押谷・鈴木 2021年6月9日・16日・30日＜東京都＞

 西浦

変異株関係の見通し 2021年1月13日・6月9日・6月30日＜東京都＞

 藤井
 2021年4月14日、5月6日＜大阪府＞

 藤井・仲田

鈴木

2021年4月7日以降ほぼ毎週＜いくつかの地域＞

変異株割合推移：4月7日から6月9日までアルファ株、6月9日からデルタ株

西浦

2021年6月9・23日＜全国＞

変異株相対的伝播力＆変異株割合の推移

 2021年6月2・16・30日＜東京都＞
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25

イギリスSPI-M-Oと厚労省ADBの見通しの比較
 イギリスSPI-M-O


2020年5月から様々な見通しを提示

2021年2月からの「SPI-M-O: Summary of further modelling of easing restrictions」は質が高い

重要な仮定等をわかりやすく記述

 厚労省ADB

2020年12月になるまで何も見通しを提示せず

短期見通しは2021年4月の段階で充実＜鈴木・西浦＞

が、2021年6月までほとんど中・長期見通しを提示していなかった

2021年6月に中・長期見通しが大幅に増加＜古瀬チーム、藤井・仲田チーム＞



重要な仮定がきちんと記述されていない見通しも26

背景 稲葉寿先生（数理人口学・数理疫学。東京大学大学院数理科学研究科）
“[感染症]数理モデルによる流行現象の解明と制御方策の研究は、理論的に興味深いだけでなく、社会的意義も大きい。
欧米では非常に熱い研究の業績があるが、日本の研究体制は非常に遅れているのが現状。適切なテキストも教育コースも存在しない。今回その弱点が露呈した” (注：赤は原典通りの強調)“現状を改善するために、西浦教授（北大）によって感染症数理モデル教育研究コンソーシアムによる短期コース（サマースクール）やセミナーが開催されてきている。 https://sites.google.com/site/modelinfection/” From 感染症の数理モデルー入門とCOVID-19ー@数学月間の会（2020年7月29日）


https://www.youtube.com/watch?v=eDSLDmaOH_8



他参考資料


感染症数理モデルとCOVID-19 ： https://www.covid19-jma-medical-expert-meeting.jp/topic/3925

コロナ禍で理解は進むか・感染症数理モデルの活用：https://www.todaishimbun.org/sequentialseirmodel20200629/



感染症数理モデルをどのように受け止めるべきか？： https://webronza.asahi.com/science/articles/2020072100004.html

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背景 日本では、他の分野の数理モデル専門家達が様々なコロナ感染症対策に関する分析に貢献


例：内閣府コロナ室による「COVID-19：AIシミュレーションプロジェクト」

 コロナ危機後には実践的な疫学モデル分析・研究・教育に対する国家予算を大幅に増加すべき

理論的な視点から疫学モデル研究をしている数学者は日本には10名ほどいる



が、実践的な研究と理論的な研究は、密接につながっているが全く別物


参考資料：（3月30日）経済モデルに基づく政策分析・提言https://covid19outputjapan.github.io/JP/resources.html

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おわりに
 多くの人々は「感染症対策の今後」に対して大きな不安・不確実性を感じている

将来の不確実性をゼロには出来ない。現状分析だけではわからないことも多い。

が、「こうすればこうなる」をモデルを使ってきちんと分析・提示することで、間違った思い込みに基づく意見形成・政策判断のリスクを減少できる 「将来の見通し」を眺めながら政策を議論し、 「将来の見通し」を提示しながら一般の人々に語りかけることが、良い政策・政策コミュニケーションの第一歩

29 毎週火曜日分析を更新

https://Covid19OutputJapan.github.io/JP/
 質問・分析のリクエスト等
 dfujii@e.u-tokyo.ac.jp
 taisuke.nakata@e.u-tokyo.ac.jp30