都道府県別コロナ関連データセット

2022年5月9日

仲田泰祐・岡本亘（東京大学）1

重要ポイント¡ 日本における新型コロナウイルス感染症に関する定量分析や定量的なディスカッションを行う際に、データの収集・加工は大きなハードルとなっている。
¡ 理由①：フォーマット（PDF、EXCEL等のファイル形式やデータ構造）が統一されていない。
¡ 理由②：同じ名前のデータでも定義が異なる場合がある。

例：重症患者数（国基準）、重症患者数（旧都基準・新都基準）、重症患者数（大阪府基準）¡ 理由③：データを公表する機関・タイミングがバラバラである。

例：ワクチンデータを収集する場合¡ ワクチン（一般接種）→デジタル庁¡ ワクチン（医療従事者、2021/04/09以前のデータ）→厚生労働省¡ ワクチン（医療従事者、2021/04/12以降のデータ）→首相官邸

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分析¡ そこで、新型コロナウイルス感染症に関連するデータを自動で収集し一元化・都道府県（＋全国）パネルデータとして無償で提供。
¡ 日次データと、日次データを加工した週次データを同時に提供。
¡ 収集データは 人口, 感染状況, 医療提供体制, 行動制限有無, ワクチン, 人流, 気象, etc. など多岐にわたる。
¡ 都道府県別にこれだけの情報量を盛り込んだデータセットはこれまでに発表されていない。

¡ 本データセットは因果推論等のデータ分析やモデル分析に自由に活用可能。
¡ データはサーバー上で毎日（※一部データは毎週）自動的に更新。
¡ 本データセットを利用することにより、分析のために必要なデータ収集・加工等の煩わしい作業を、大幅に短縮できる。

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利用方法・利用規定

4利用方法 ①¡ https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OOwRFo5sh_kaDQF79BdpAHhI_WXXcXpV5tj4NXYQBHk/edit?usp=

sharing にブラウザでアクセスします。
¡ 下図のように【ファイル】>【ダウンロード】>【Microsoft Excel】と順にクリックすることで、エクセルデータとしてダウンロードできます。

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利用方法 ②
¡ 本データセットを csv としてエクスポートするための直リンクを指定できます。
¡ 日次データ：
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OOwRFo5sh_kaDQF79BdpAHhI_WXXcXpV5tj4NXYQBHk/export?fo
rmat=csv&gid=1016364865¡ 週次データ：
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OOwRFo5sh_kaDQF79BdpAHhI_WXXcXpV5tj4NXYQBHk/export?fo
rmat=csv&gid=1350668593

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利用規定
¡ 本データセットの使用ライセンスは MIT License に準拠します。
¡ 本データセットは無償で利用・加工・再配布が可能です。
¡ コンテンツを利用する際は必ず出典を明記してください。記載例を以下に示します。
出典：仲田泰祐・岡本亘（2022）「COVID-19 Standard Dataset」
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OOwRFo5sh_kaDQF79BdpAHhI_WXXcXpV5tj4NXYQBHk/edit?usp=sharing¡ 次頁に掲載する免責事項を事前に読み、理解した上でのご利用をお願いいたします。

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免責事項
¡ 本データセットに掲載されている情報の正確性については万全を期していますが、我々は利用者が本データセットの情報を用いて行う一切の行為について責任を負うものではありません。
¡ また、利用者が本データセットを利用したことにより発生した利用者の損害及び利用者が第三者に与えた損害に対して、責任を負うものではありません。
¡ 本データセットに掲載されている情報は、予告なしに変更又は削除することがあります。
¡ 本データセットは、東京大学の仲田泰祐・岡本亘が研究者個人として開発しているものです。

東京大学は本データセットに関する一切の責任を負いません。

8データの一覧・出典

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変数名

説明

単位

週次データへの換算方法

prefecture

都道府県名（ローマ字）

−−−

都道府県

都道府県名（漢字）−−−population

全人口人

−

population_e

高齢者（65歳以上）人口人

−date

日付−

N

新規陽性者数

該当日から6日前までの平均値

cumN

累積陽性者数

該当日の値

tested

検査実施人数

該当日から6日前までの平均値

I

入院治療等を要する者

総務省「令和2年国勢調査」

−

該当日の値

ICU

感染状況
重症患者数（自治体基準）

D

死亡者数

該当日の値

dD

新規死亡者数

該当日から6日前までの平均値

R

退院者数

該当日の値

V_o1

高齢者以外（65歳未満）の1回目ワクチン累積接種回数

V_o2

高齢者以外（65歳未満）の2回目ワクチン累積接種回数

V_o3

高齢者以外（65歳未満）の3回目ワクチン累積接種回数

V_e1

高齢者（65歳以上）の1回目ワクチン累積接種回数

V_e2

高齢者（65歳以上）の2回目ワクチン累積接種回数

V_e3

高齢者（65歳以上）の3回目ワクチン累積接種回数

V_u1

年齢区分不詳者の1回目ワクチン累積接種回数

V_u2

年齢区分不詳者の2回目ワクチン累積接種回数V_u3

年齢区分不詳者の3回目ワクチン累積接種回数V_m1

医療従事者の1回目ワクチン累積接種回数V_m2

医療従事者の2回目ワクチン累積接種回数

V_1

全体の1回目ワクチン累積接種回数

V_2

全体の2回目ワクチン累積接種回数

V_3

全体の3回目ワクチン累積接種回数

V_1_rate

全体の1回目ワクチン接種率

V_2_rate

全体の2回目ワクチン接種率

V_3_rate

全体の3回目ワクチン接種率

V_e1_rate

高齢者（65歳以上）の1回目ワクチン接種率

V_e2_rate

高齢者（65歳以上）の2回目ワクチン接種率

V_e3_rate

高齢者（65歳以上）の3回目ワクチン接種率

人

出典

−

厚労省「各都道府県の検査陽性者の状況（空港・海港検疫、チャーター便案件を除く国内事例）」

該当日の値

回
デジタル庁「都道府県別接種回数詳細」

ワクチン該当日の値

首相官邸「これまでのワクチン総接種回数（医療従事者等、日別）」
首相官邸「これまでのワクチン総接種回数（医療従事者等、都道府県別）」%

10H入院患者数

人

H_bed

確保入院病床数

床ICU_national
ICU_national_bed

医療提供体制 重症患者数（国基準）

人確保重症病床数（国基準）床

H_occupancy_rate

入院病床使用率%

ICU_national_occupancy_rate

重症病床使用率%

retail_and_recreation_percent_change_from_baseline

Google Mobility（小売、娯楽）

grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline

Google Mobility（食料品店、薬局）

parks_percent_change_from_baseline

Google Mobility（公園）人流%transit_stations_percent_change_from_baseline

Google Mobility（乗換駅）

workplaces_percent_change_from_baseline

Google Mobility（職場）residential_percent_change_from_baseline

Google Mobility（住宅）rainfall

降水量mm

平均気温℃

humidity

相対湿度%soe

緊急事態宣言ダミー−

まん延防止等重点措置ダミー−

temperaturemanbo

気象行動制限該当日の値

厚労省「療養状況等及び入院患者受入病床数等に関する調査」

該当日から6日前までの平均値

Google「COVID-19: コミュニティ モビリティ レポート」

該当日から6日前までの平均値

気象庁「過去の気象データ検索」【地域気象観測システム（アメダス）】

該当日の値

各自治体の報道発表資料等を参照し、手入力により作成しました。

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使用例

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データ可視化：COVID-19 Standard Dashboard¡ 本データセットを可視化するダッシュボードを構築。
¡ 今後、ダッシュボード上で人流と経済活動に関するレポートを提供する予定。

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https://datastudio.google.com/s/iFQSL0z01n4

モデル分析：入院患者数・重症患者数見通しツール¡ 本データセットを利用して、入院患者数・重症患者数見通しツール・レポートを提供。
¡ 「47都道府県における病床見通し：レポートとツールの解説」（仲田泰祐・岡本亘）¡ https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/NakataOkamoto_Briefing_20220413.pdf

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https://covid19-icu-tool.herokuapp.com/

データ分析：まん延防止等重点措置の効果に関する定量分析の例

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¡ 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.jp
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