Nakasone Peace Institute・Tokyo・

社会調査の視点から考える厚生労働省の抗体保有調査の意味と問題点：今後の抗体調査の改善に向けて

・平和研研究レポート・
中曽根平和研究所主任研究員
早稲田大学文学学術院教授

高橋義明
田辺俊介

NPI Policy Paper
July 2020

公益財団法人

中曽根平和研究所

© Nakasone Peace Institute 2020
Nakasone Peace Institute
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本稿での考えや意見は著者個人のもので、所属する団体のものではありません。

-0-社会調査の観点から考える厚⽣労働省の抗体保有調査の意味と問題点：
今後の抗体調査の改善に向けて（要

旨）

各国でも新型コロナウイルス感染症の第⼆波に備えるため、抗体検査が⾏われている。⽇本では抗体検査が「感染状況を把握するために」という⽬的で 2020 年６⽉初旬に実施された。報道でも「東京０．１０％」などと⼤きく報じられた。しかし、この結果をどう読むべきなのであろうか。市中感染を把握するためにはどのような調査が望ましいのであろうか。本稿では「正しい実態把握には正しい調査⽅法が必要」との趣旨で社会調査の視点からこの問題を論じてみた。
結論から⾔えば、今回の調査は抽出⽅法、サンプルサイズ、回収率などで以下のような問題があり、結果的に PCR 検査で捉えられなかった市中感染があったか否かは判定不能である。
・東京都は豊島区など３区、⼤阪府はアプリの登録者を対象としており、居住地、⼈⼝⽐を踏まえるなどの確率抽出の前提が無視されており、東京都、⼤阪府を代表した調査対象とはいえない。
無症状が多いとされる 0〜19 歳も対象から外されており、未成年の感染状況も把握できない。
・調査の結果は推定のズレ（推定誤差）の範囲を含めて解釈する必要があり、95％信頼区間とす
ると、今回のサンプルサイズと感染率から東京都△0.0391%〜0.2420%、宮城県△0.0032％〜
0.0984％、⼤阪府 0.0209％〜0.3158％になる。つまり、下限では東京都と宮城県ではゼロ（感染者なし）、上限であれば報道の 1.9〜３倍にもなる。
・上記の統計的な計算は回収率 100％、もしくは回答する⼈としない⼈の間の差はあくまでもランダムである、という強い仮定のもとでのみ成り⽴つ。応募制とした⼤阪府、回収率が 100％ではない東京都と宮城県では参加者の属性などによる検証が不可⽋である。
・さらに今回の調査が PCR 検査で判明した陽性患者以上の市中感染があるかを明らかにするのであれば、⾃治体で⼤きく相違している感染率も踏まえた調査設計が必要である。
以上の考察を踏まえての提⾔は以下の通りである。
提⾔１：現実的なサンプルサイズで抗体調査を⾏うためには感染率の⾼い地域（例：東京都新宿区、港区など）で社会調査の専⾨家も加わって⾏うべき。市中感染が 2〜3 倍程度であれば、都道
府県単位で適切な調査を⾏うには感染率が⾼い東京都でも 1.4〜3.4 万⼈の規模の調査が必要。ただし、この規模では性別、年齢別、職業、居住地などでの感染率の差は分析できない。
提⾔２：第２波への備えとしては、むしろ①低死亡率の解明を⽬的とした⾼齢者介護施設などへの抗体調査、②PCR 検査基準・濃厚接触者定義の検証を⽬的とした帰国者・接触者相談センターに連絡したがつながらなかった、帰国者・接触者外来を受診できなかった、マスクをしていて濃厚接触から外れた者などを対象とした抗体調査も検討すべき。
提⾔３：今回の厚労省・抗体保有調査を活かすのであれば、３ヶ⽉に１回などの同⼀対象者に対する追跡調査とし、陽性から陰性、陰性から陽性の変化があるかを捉えるようにすべき。
キーワード：抗体調査、社会調査、感染率、推定誤差、信頼区間
1

1.

はじめに

各国でも新型コロナウイルス感染症の第⼆波に備えるため、抗体検査が⾏われている。⽇本では抗体検査が「社会全体の新型コロナウイルス感染症の感染状況を把握するために」という⽬的
で 2020 年 6 ⽉初旬に厚⽣労働省、１都２県の共同で実施された。その結果は報道でも「「抗体あり」東京０．１％ ⼤阪０．１７、宮城０．０３ 新型コロナ」（読売新聞, 2020 年 6 ⽉ 16 ⽇, ⼣刊 11 ⾴）、「抗体検査、陽性率低く 東京０．１０％／⼤阪０．１７％／宮城０．０３％ 新型コロナ」（朝⽇新聞, 2020 年 6 ⽉ 17 ⽇, 朝刊 4 ⾴）、「抗体保有率、都内０．１％、厚労省検査、⼤阪０．１７％、宮城０．０３％、海外より低⽔準」（⽇本経済新聞, 2020 年 6 ⽉ 16 ⽇, ⼣刊 1 ⾯）などと⼤きく報じられた。しかし、この結果をどう読むべきなのであろうか。また、和歌⼭県など他の⾃治体でも抗体検査を⾏うこととしているなど、今後も同様の調査が⾏われる可能性が⾼い。市中感染を把握するためにはどのような調査が望ましいのであろうか。本稿では「正しい実態把握には正しい調査⽅法が必要」との趣旨で社会調査の視点からこの問題を論じてみたい。
1. 厚⽣労働省・抗体保有調査（１）抗体保有調査の調査⽅法

厚⽣労働省、３⾃治体の公表資料などから具体的なサンプリング対象地域と対象⼈数、結果などをまとめると表１の通りである。対象者は東京都では板橋区、豊島区、練⾺区の３区、宮城県
では仙台市など７市１町を対象に住⺠基本台帳から無作為で抽出されたとする。宮城県の場合、仙台市および県内保健所管内毎の⼈⼝で回収⽬標 3,000 を割り振り、保健所毎に回収⾒込みから逆算して配布数を決め、保健所管轄内で⼈⼝が最⼤の⾃治体１箇所を対象地域として選定し、その結果の配布数が 6,587 だったという1。東京都の回収率は 65.7％、宮城県の回収率は 45.7％である2。
⼀⽅、⼤阪府は⼤阪市とそれ以外を北部、東部、南部の３地域に分けた上で、府が配布している健康サポートアプリ「アスマイル」の登録者から募集し、応募者多数の場合は抽選として選定された。
「アスマイル」の登録者数は 10 万⼈で 30〜50 代が中⼼とされている3。⼤阪府によると
5 万 7 千⼈の応募があり、3,000 ⼈を少し上回る当選者を⼤阪府の性別・年齢別（10 歳刻み。⼀番⾼齢の区分は 80 歳以上）に沿う構成で選び、最終的に 2,970 ⼈が検査を受けたとのことである
4。検査場所が⼤阪市中央区、藤井寺市、和泉市、茨⽊市であったことからその近隣の登録者で希望が多かった可能性がある。

宮城県庁への聞き取りによる。
市区町村毎の回収率は公表されていない。
3
毎⽇新聞「府健康アプリ「アスマイル」 登録 10 万⼈を突破 医療費 抑制に期待」2020 年 3 ⽉ 29 ⽇付。
4
⼤阪府庁への聞き取りによる。抽選に際して居住地は考慮しておらず、⼤阪市と⼤阪市以外どちらにも⼤阪府全体の性別・年齢別構成⽐を⽤いて割付をしたとの回答であった。
122

表１：厚⽣労働省・抗体保有調査（概要）
対象地域

⼈⼝

配布⼈数

ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ

実施⽇

⽅法
東京都

宮城県

⼤阪府

陽性者数

陽性者数

[回収数]

（累積）

2

145

[1,971]153

板橋区

585,550

1,000

住基台帳か

6/1〜6

豊島区

300,874

1,000

ら性別、年

練⾺区

746,051

1,000

齢で無作為

仙台市

1,091,297

6,587

住基台帳か

⽯巻市

140,012

ら⼈⼝、性

気仙沼市

60,016

別、年齢で

1

名取市

79,159

無作為

3

登⽶市

76,8490

栗原市

64,5370

⼤崎市

127,9852

柴⽥町

38,7370⼤阪市

2,750,868

1,000

アプリ利⽤

6/3〜7

5

846

北部

1,802,023

2,000

者から希望

6/3, 6,7[2,970]255

東部

2,561,032

者を性別、

6/4,6,7432

南部

1,712,059

年齢で抽選

6/5,6,7

227

278
6/1〜7

1

64

[3,009]0（有意割付）（備考）厚⽣労働省「抗体保有調査の結果について」、東京都「新型コロナウイルスに対する抗体保有調査の実施について」、⼤阪府「新型コロナウイルス抗体検査の実施について」、宮城県「宮城県内で抗体保有率調査を実施」
および各県からのヒアリングにより作成。⼈⼝は各都府県推計（5 ⽉ 1 ⽇現在）
。陽性者数は各都府県発表（2020年 6 ⽉ 7 ⽇現在）から算出。

（２）調査結果

厚⽣労働省の説明によると、陽性か否かの基準は⽶国⾷品医薬品局で緊急使⽤許可が出ている
２種類の抗体試薬の両⽅で陽性だった者とされた。その結果、東京都では 2 ⼈（感染率 0.101％）、
宮城県では１⼈（0.033％）、⼤阪府では 5 ⼈（0.168％）だったと公表された。なお、いずれかの抗体試薬で陽性だった者は東京都で 4 ⼈（0.203％）ないし 6 ⼈（0.304％）、宮城県では 3 ⼈（0.100％）ないし 7 ⼈（0.233％）、⼤阪府では 16 ⼈（0.539％）ないし 10 ⼈（0.336％）であった。なお、2020 年 6 ⽉ 7 ⽇時点での⼈⼝ 10 万⼈当たり累積陽性患者数は東京都が 36.9 ⼈（感染率 0.037％）、⼤阪府が 19.8 ⼈（感染率 0.020％）、宮城県が 3.8 ⼈（感染率 0.004％）であった5。
つまり、単純に陽性患者⽐率と今回の抗体保有調査の結果を⽐較すると東京都が 2.7 倍、宮城県
が 8.7 倍、⼤阪府が 8.4 倍となり、それだけ PCR 調査をしなかった感染者がいたころになる。し5

各県発表資料による。算出に当たってはそれぞれ都府県外の居住者を除外している。

3

かし、以下で述べる通り、この解釈は統計的に間違っている。
2. 社会調査としてみた抗体保有調査の評価（１） 抽出⽅法、サンプルサイズ、回収率による影響（対象者の抽出⽅法が結果に与える影響）

対象の全て（全員）に対する調査が不可能な場合に対象者をどのように選ぶのか。その選び⽅に何らかの恣意性があった場合、データに特定のゆがみが⽣じる可能性がある。⼀⽅、仮にデー
タを確率抽出という⽅法で抽出していれば、本当に知りたい全体集団（⺟集団と呼ぶ）における真の値を⼀定の確率で統計的に推定可能となる。
しかし今回の調査の場合、宮城県以外はその確率抽出の前提が無視されてしまっている。例えば今回の調査で知りたい集団（統計学では「⺟集団」と呼ぶ）が「東京都の住⺠全体」であったな
らば、「東京都の住⺠の誰しもが選ばれる確率が等しい」という前提が必要となる。しかし今回の東京都の調査⽅法は、⼀般的な確率抽出の原則を無視したやり⽅である。まず、東京都は板橋区・豊島区・練⾺区の３区のみを対象にしているが、３区の選定基準が不明である。確かに 3 区合計の感染率（0.035％）は東京都全体に近いとはいえ、⾃治体による感染率は⼤きく違い（詳細は２（２）参照）、選択された⾃治体によって⼤きく結果が異なった可能性が否定できない。その上で3 区の⼈⼝⽐を考慮せずに各区の対象数を 1000 に統⼀しているため、住む⾃治体によって選ばれる確率が⼤きく異なってしまう。このような確率抽出の前提からのズレが⼤きな調査では、その結果の⼀般化可能性の範囲は学術的には確定不可能と結論づけざるを得ない。
⼤阪の抽出⽅法はさらに問題である。住⺠基本台帳などからの無作為抽出（確率抽出）ではな
く、「アスマイル」というアプリ利⽤者（2020 年 3 ⽉ 28 ⽇時点のアプリ登録者は 10 万⼈程度、⼤阪府の 900 万弱の 1％強）という限られた集団からの応募制（その中から 3000 ⼈募集）にしてしまっている。そのため、①当該アプリをインストールしている⼈としていない⼈が、新型コロ
ナウイルス感染症の感染率において同質、②調査に参加を希望する⼈としない⼈も同様に感染率が同質であるという⾮常に強い仮定をおかない限り、⼤阪の調査結果を「⼤阪府住⺠全体を反映した」と⾒なすことはできない。しかし、「⼤阪府⺠の健康をサポートするアプリ」に登録する府
⺠の健康⾏動と、それ以外の府⺠の健康⾏動は明確に異なると予想され、そのような差が感染症の罹患率にも⼤きく影響する可能性がある。つまり、健康⾏動について、他の府⺠に⽐べてもかなり先鋭的（あるいはセンシティブ）な集団が集まりやすくなった調査となっており、そのような抽出段階のゆがみは、当然調査結果にも補正不可能なゆがみをもたらしている、と予想される。
さらに無症状が多いとされている 0〜19 歳も対象から外されており、未成年の感染状況も把握できない。
（調査のサンプルサイズが結果に与える影響）

次に問題となるのは、調査の規模、サンプルサイズである。こちらは、どの程度の精度が求められる調査なのかと、同時に現実的な制約（予算や時間）によって決定される。この点について、

4

仮に確率抽出を⾏っていれば、統計的には信頼区間（（〇〇％の確率でその範囲に⺟集団の平均値がおさまると推定する区間、confidence interval から C.I.と略記される）という考え⽅で、推定の精度やズレの範囲を確率的に推定できる。たとえば 95％の信頼区間とした場合は、その範囲を以下のような（１）式によって計算できる6。
⽐率の 95％C. I. = 𝑃 ± 1.96 × ,𝑝(1 − 𝑝)/𝑛・・・・（１）
たとえば仮に 3000 ⼈に抗体検査が実施され、300 ⼈が陽性と判定された場合、P には 0.1（300÷3000，つまり 10％）、n には 3000 という数字が⼊る。そして計算の結果、95％信頼区間
は約 8.93％〜11.07％となり、推定のズレの許容範囲はだいたい 2％程度となる。なお、東京都など各都府県の計画サンプルサイズが 3000 ということで、この程度の誤差を許容範囲と考えた設定であったと考えられる。つまり、現在の感染率の 100 倍を想定していたことになる。
しかし、今回の抗体保有調査の結果の値を式（１）にあてはめると、東京都については回収サ
イズ 1971 で、陽性判定ケースが 2 となるので、95％信頼区間は△0.0391%〜0.1015%〜0. 2420%となる。（統計学的・数学的には）下限はなんとマイナス、上限で⾒積もれば 0.24％程度と、新聞紙⾯をにぎわす値の 2 倍強にもなる7。宮城県についても下限はマイナス、上限が 3 倍、⼤阪府について下限は現在の感染率と同程度、上限が 1.9 倍になりうる。⾔い換えれば、仮に信頼区間の下限をみれば PCR 検査で捉えられなかった感染者はほとんどいなかったとも主張できるし、逆に上限値だと陽性判明した者の数の 6.6〜24.6 倍以上の市中感染があったことになる。そのように⼀部（標本）を取り出した調査には、当然誤差が存在し、それを無視した議論は危険である。
表 2：95％信頼区間を踏まえた結果の解釈
対象

厚労省の発表95％信頼区間

東京都

0.1015%△0.0391〜0.2420%

宮城県

0.0332%△0.0319〜0.0984%

⼤阪府

0.1684%0.0209〜0.3158%

ここでは教科書的に最も⼀般的な Wald 法を⽤いている。ただし、Wald 法はサンプルサイズが⼗分に多い場合に正規分布に近似できることを利⽤しており、東京都、宮城県で下限がマイナスとなっているように今回のケースで最も望ましい推定⽅法という訳ではない。
7
なお専⾨的になるが、確率抽出の仮定をおかないベイズ推定に基づく 95％信⽤区間（真の値が含まれる区間）
では東京都は下限 0.0076%、上限は 0.2836％、宮城県は下限 0%、上限 0.1298%、⼤阪府は下限 0.0497%、上限
0.3415%である（Jeffreyʼs prior とした場合）。さらに後述の Bennett & Steyvers (2020)と同様に事前確率をβ(2,2)とした場合、東京都は下限 0.0362%、上限は 0.4022％、宮城県は下限 0.0101%、上限 0.2123%、⼤阪府は下限 0.0771%、上限 0.4103%であり、さらに幅のある推定となる（データに合わせて 2 項分布に基づく R のパッ
ケージ binom を使⽤。R は version 4.0.2）。
65（回収率が結果に与える影響）

なお上記の統計的な計算は回収率 100％、もしくは回答する⼈としない⼈の間の差はあくまでもランダムである、という強い仮定のもとで成り⽴つ式である。⾔い換えれば、この抗体検査に参加した⼈と参加しない⼈の間の差は、特に今回の感染に関して系統的な違いがない、ということを前提にしている。しかし、実際にはそれがランダムとは限らない。
この点を確認するために、まずは既知の⺟集団の属性（たとえば年齢や性別など）と調査対象者や PCR 検査陽性患者などの属性⽐較が必要である。仮に⺟集団と調査対象者の間で⼤きく差がある属性があった場合、そのような属性の⼈々の感染率が他の集団と異なれば、その影響で全体の推計値がゆがむ可能性がある。あるいは、PCR 検査陽性者に特徴的な属性の⼈々の調査参加率が低ければ、全体の感染率の過少推計に直結する。この点、特に応募制としてしまった⼤阪などは、⼤阪府住⺠全体と調査参加者や感染判明者の年齢・性別などの間に⼤きな乖離が危惧され、それらを少なくともウェイトバックなどで補正しない値は推計値としてはゆがんでいると⾔わざるを得ない。
また、⼀般的には回収率が下がるほど特定の属性の⼈々が参加してない可能性が⾼まるため、調査結果の信頼性も低下する。そのため、東京都では約 3 分の 2 のケースが回収されているのである程度の信頼性は担保できていると考えられるが、宮城県は 45~6%と半数以上が回収できておらず、この未回収による偏りの影響がないとは⾔い切れない状態である。いずれにしても厚労省は結果公表の前提として⺟集団の属性（たとえば年齢や性別など）と調査対象者や PCR 検査
陽性者などの属性⽐較による検証を⾏うべきであった。
なお、新型コロナウイルス感染者に対するバッシングや差別などが、調査への不参加を促して未回収を増やし、最終的に調査結果を⼤きくゆがめる危険性も指摘したい。検査で陽性となることで受けるかもしれない差別を恐れる対象者がいる場合、特に⾼リスク群の⼈々ほど検査を忌避する可能性は無視できない。そのため、本来的には感染者への差別をなくすことが⼀番である。
調査として対応できる範囲としても、少なくとも検査結果の秘匿性（対象者のみが知ることができ、決して外部に漏れることがないこと等）の確保を、明確かつ厳格に⾏う必要がある。その点が保証されなければ、差別などを恐れて調査に協⼒しない⼈々が発⽣し、最終的に調査で得られる陽性率が、真の値から⼤きくゆがむ危険性は無視できないのである。
（２） ⾃治体別感染率の相違による影響

前節で挙げた対象者の抽出⽅法が結果に与える影響に関して、⾃治体別感染率からみてみたい。
まず東京都の感染率（10 万⼈当たり感染者数）は⾃治体によりかなり相違する（図１）。板橋区が東京都平均の感染率に近いが、23 区内でも対象の豊島区（50.9）、練⾺区（37.5）、板橋区（24.8）の感染率は新宿区（130.5）、港区（126.5）よりもかなり低い。市部では最も⾼い府中市でも 28.0
であり、23 区よりも全般的に低くなっている。つまり、万⼀、新宿区、港区の２区を対象にしていれば、既に陽性が判明している患者だけでそれぞれ 1000 ⼈に 1 ⼈以上おり、抗体保有調査の結果も⼤きく違っていたと考えられる。いずれにしても豊島区、練⾺区、板橋区の結果で東京都

6

全体の市中感染を代表させるのは無理があろう。この点からも豊島区、練⾺区、板橋区の市中感
染率を明らかにするものなのか、東京都全体の市中感染率を明らかにするものなのか、調査⽬的の明確化が必要である。
図 1：東京都の⾃治体別感染率（2020 年 6 ⽉ 7 ⽇時点）
（10万⼈当たり）
140

130.5
126.5

120

100
83.3
78.2

80

70.1

67.3 66.1
58.7 56.4

60

51.5 50.9
45.6 44.0 43.7

40.1

40

37.5 37.4

33.2

29.6 28.1

24.8 22.9

28.0 26.1 25.7
21.1

東京都36.9
23.2 22.2

19.9
15.4 14.9 13.0

20

12.9 12.2 12.2 12.1 10.6

10.5 10.1 10.0 9.5 9.2 8.8 8.3

8.0 7.5

4.5 3.5 2.8
福⽣市

武蔵村⼭市

⻘梅市

昭島市

⼋王⼦市

⽴川市

⽻村市

あきる野市

東⼤和市

東村⼭市

⽇野市

国分寺市

国⽴市

町⽥市

武蔵野市

⼩平市

稲城市

三鷹市

調布市

清瀬市

⼩⾦井市

多摩市

⻄東京市

狛江市

東久留⽶市

23区

府中市

⾜⽴区

江⼾川区

北区

板橋区

葛飾区

⼤⽥区

荒川区

練⾺区

⽂京区

江東区

杉並区

品川区

豊島区

墨⽥区

世⽥⾕区

⽬⿊区

中央区

千代⽥区

中野区

渋⾕区

港区

台東区

新宿区

0

市部

（備考）感染率は東京都「東京都の⼈⼝（推計）(令和 2 年 5 ⽉ 1 ⽇現在)」、「新型コロナウイルスに関連した患者の発⽣」より算出。なお、町村部では御蔵島村、⽇の出町、瑞穂町のみ発⽣しているが、感染者数が少なくても⼈⼝が少ないため感染率が⾼くなるため除外した。

宮城県では前述の通り、保健所毎に⼈⼝が最も⼤きい１⾃治体を選択している。宮城県内では
6 ⽉ 7 ⽇時点で 35 ⾃治体中、感染者が出たのは 10 ⾃治体のみで、その他の 25 ⾃治体は感染者ゼロであった（図２）。図２の⾚枠で囲んだ対象８⾃治体でも半数の４⾃治体は感染者ゼロである。
宮城県内では仙台市が感染者の 75％（66 ⼈）を占めている。しかし、横浜市、川崎市、北九州市などの政令市の公表資料から計算すると区毎の感染率には⼤きな差がある。仙台市では区毎の感染者数は公表されていないが、仙台市でも区毎の感染率に差があることが予想される。感染者の多い区と少ない区での市中感染に差があるのかが分かるように調査対象者の抽出設計することも考えられた。
なお、宮城県の聞き取り調査を踏まえて筆者が県・⾃治体が設定したであろう⾃治体毎の回収
⽬標、配布数を推定したのが表 3 である。宮城県によると回収⾒込率は保健所で⼀律ではないとのことであったが、詳細が不明なため、ここでは⼀律として配布数を算出した。ただし、現在、それぞれの保健所管内で判明している感染率が市中感染を表しているか否かを調べることを⽬的にするのであれば、それぞれの保健所管内で感染率に基づく適切なサンプルサイズが必要になる（詳細は４（１）参照）。

7

図 2：宮城県の⾃治体別感染率（2020 年 6 ⽉ 7 ⽇時点）
（10万⼈当たり）
18

16.72

16
14
12
9.66

10

9.09

8.49

8
6

5.96

4

5.58

4.79
3.79

宮城県3.8

1.67

1.56

2

塩釜

南三陸町

⼥川町

気仙沼市

⽯巻市

⼤崎

東松島市

登⽶市

栗原市

美⾥町

涌⾕町

加美町

⾊⿇町

⼤崎市

⼤衡村

⼤郷町

⼤和町

利府町

松島町

七ケ浜町

⼭元町

亘理町

富⾕市

岩沼市

名取市

仙南

多賀城市

塩竈市

丸森町

川崎町

柴⽥町

村⽥町

⼤河原町

蔵王町

七ケ宿町

⾓⽥市

⽩⽯市

仙台市

0

⽯巻 気仙沼（備考）感染率は宮城県「宮城県推計⼈⼝（⽉報）（令和 2 年 5 ⽉ 1 ⽇現在）」、「県内の発⽣状況」より算出。

表 3：宮城県におけるサンプルサイズの割付
保健所管轄

回収目標

配布数（予想）仙台市保健所

1,426

3,131

仙南保健所

220

482

塩釜保健所

580

1,273

大崎保健所

256

562

栗原保健所

84

185

登米保健所

100

220

石巻保健所

241

530

気仙沼保健所

93

204

3,000

6,587

計

（備考）宮城県への聞き取り結果を踏まえて筆者が推定した。

⼤阪府は府が設定した東部、南部、北部の対象者 2,000 ⼈をどのように⾃治体間で割り当てたかは公表していない。しかし、⼤阪府でも⾃治体別の感染率が⼤きく相違している。東部、南部、北部のそれぞれの地域内でも差が⼤きい（図３）。東部では最も感染率が⾼い松原市（54.3）から
富⽥林市（2.7）、そして全く感染者が出なかった太⼦町、千早⾚阪村を含む。同様に南部、北部でも感染率が⾼い和泉市（23.8）、能勢町（32.9）から感染者が出なかった忠岡町、岬町、島本町を含む。しかし、抗体保有調査の対象者の割当⽅法によっては特定の⾃治体などが選ばれ、結果的に感染率が⾼い地域ばかり、感染率が低いところばかりなど、結果に⼤きな影響を与える可能性がある。⼤阪府の結果の解釈においては東京都、宮城県以上に対象者の属性の検証が必要になる。
さらに、仙台市と同様に⼤阪市でも区毎の感染者数は公表されていない。しかし、⼤阪市内でも区毎の感染率に差があることが予想される。⼤阪市の対象者 1000 ⼈もどの区の⽅が多かった

8

かによって結果に違いが⽣まれる可能性がある。その点も統計的な検証が必要である。
図 3：⼤阪府の⾃治体別感染率（2020 年 6 ⽉ 7 ⽇現在）
（10万⼈当たり）
60
54.3
50
40.9
40
32.9
29.7

30.4
30
23.8

23.5

⼤阪府19.8
19.619.418.5
17.3
14.8
13.813.1
10.210.0
9.0
7.0 6.4

20

10

19.8
16.916.516.2

18.8
16.015.9
12.8
11.3

9.4

4.9

11.6
8.0 7.8 7.1

2.7

6.9
1.7

0.0 0.0

9.5

0.0 0.0

0.0

南部

島本町

⾼槻市

茨⽊市

摂津市

吹⽥市

豊能町

豊中市

箕⾯市

池⽥市

岬町

能勢町

忠岡町

泉南市

⾼⽯市

阪南市

⾙塚市

泉佐野市

堺市

東部

⽥尻町

熊取町

岸和⽥市

和泉市

泉⼤津市

太⼦町

千早⾚阪村

富⽥林市

河南町

河内⻑野市

寝屋川市

枚⽅市

四條畷市

交野市

⼤阪狭⼭市

守⼝市

⽻曳野市

⾨真市

藤井寺市

⼋尾市

東⼤阪市

柏原市

⼤東市

松原市

⼤阪市

0

北部

（備考）感染率は⼤阪府「⼤阪府毎⽉推計⼈⼝（2020 年 5 ⽉ 1 ⽇現在）」、
「新型コロナウイルス感染症患者の発⽣について（2020 年 6 ⽉ 8 ⽇公表）」より算出。

3. 社会調査からみた抗体保有調査のあり⽅（提⾔）（１）感染者数（感染率）を踏まえた調査設計の必要性⼤前提として、「何のための抗体検査なのか」という⽬的を確認する必要がある。そこでまず確定すべきは、調査対象（地域、年齢層、特定の社会集団など）である。知りたい集団（理論⺟集団）を確定しないことには、（⺟集団のサイズが⼩さい場合、全数調査もありえるが）標本抽出のために確率抽出を⾏うことができないからである。たとえば対象地域について、どの地域における流⾏を把握したいのか、厳密な理論⺟集団の設定とそれに合わせたサンプリングが必要である。
この点、今回の東京・⼤阪調査は不明確であり、調査結果をどの範囲まで適⽤可能なのか不明確な調査になってしまっている。
次に、必要な推定の精度を決める必要があるだろう。その必要な精度が、抽出標本のサイズと関連してくるからである。たとえば、いわゆる「集団免疫」の獲得ができているか否かであれば、60％以上という⾮常に⾼い⽔準に達しているか否かが重要なので、実は信頼区間はある程度広くても⼤きな問題にはならない。結果、サンプルサイズは実はそこまで⼤きい必要はない場合も多い。
⼀⽅、PCR 検査で感染者として発覚した数・⽐率と、実は⾒えない市中感染の広がりの数・⽐率を⽐較したいが、現状のように判明している感染者数（感染率 p）が 0.1％未満と低い場合、その調査の推定誤差（e）を 0.1％以内（予想感染率が 0.1％ならば 0.0〜0.2％以内）におさめたいとするならば、以下の（２）式からある程度⼤きなサンプルサイズ（n=3,838）が必要となる。

9

𝑛 =4

5.67×,8(598)
:

<

; ・・・
（２）

⼀⽅、今回は PCR 検査で陽性となった者の⼈⼝当たり感染率が真の感染率か否かを明らかにすることが⽬的になっている。つまり、適合性検定において有意差が判定できる規模が必要になる。
そこで 2020 年 6 ⽉ 7 ⽇現在の感染率を基準に①PCR 検査で陽性となった者の 2 倍程度の市中感
染者がいると仮定（ケース１）、②PCR 検査で陽性となった者の 3 倍程度の市中感染者がいると仮定（ケース２）した場合、それぞれ 5％有意差が判定できる規模を試算したものが表４である。
ソフトウェアは G*Power 3.1 を利⽤した8。
結果は表 4 の通りである。ケース１（市中感染２倍程度）では、東京都は 3.5 万⼈と今回の調査の 10 倍の規模となった。宮城県、⼤阪府については更に多く、宮城県が 34.3 万⼈、⼤阪府が6.6 万⼈となる。ケース２（市中感染 3 倍程度）でも、東京都は 1.4 万⼈、宮城県が 8.6 万⼈、⼤阪府が 1.6 万⼈となり、今回の調査よりも依然として多い。市中感染がかなりの倍率と想定されない限り、都府県全域の市中感染を明らかにする抗体保有調査を⾏うには予算を含めて検討をし直す必要がある。
それでは地域を限定して⾏う場合はどうであろうか。例えば、東京都で最も感染率が⾼い新宿区、あるいは今回対象となった豊島区、仙台市、⼤阪市での市中感染を明らかにする⽬的の調査とした場合である。ケース１（市中感染２倍程度）、ケース２（市中感染 3 倍程度）の結果をみると、今回の抗体保有検査のサンプルサイズでは⼗分でなかった。
⼀⽅、感染率の⾼い新宿区においてはケース１（市中感染２倍程度）では 1 万⼈、ケース２（市中感染 3 倍程度）では 2 千⼈と現実的な調査規模となる。
表 4：感染率を踏まえたサンプルサイズ（試算）⺟集団
東京都

14,002,973

宮城県

2,296,145

⼤阪府

8,825,982

感染率(感染者数)
0.03689%(5,166)0.00379%（87）
0.01983%(1750)

必要サンプルサイズ（ケース１：２倍）

必要サンプルサイズ（ケース２：3 倍）

35,213

14,108342,856

85,71465,51816,380（備考）2020 年 6 ⽉ 7 ⽇現在の実際の感染率を基に想定感染率を仮定し、それぞれ適合性検定で有意差があると判定されるサンプルサイズを算出した。

ここではそれぞれの総⼈⼝に陽性患者が占める割合（感染率）としたが、本来は PCR 検査を受けられるのは⼀定の症状がある、あるいは⼀定の定義での濃厚接触者であったため、PCR 検査を受けた者のうち、陽性患者が占める割合（陽性率）と⽐べることが正しい。
810

表５：感染率を踏まえたサンプルサイズ（試算）⺟集団
豊島区

300,874

新宿区

348,778

仙台市

1,091,297

⼤阪市

2,750,868

感染率(感染者数)
0.0509%（153）0.1305%（455）
0.00587%（64）0.03075%(846)

必要サンプルサイズ（ケース１：２倍）

必要サンプルサイズ（ケース２：3 倍）

25,517

6,380

9,954

2,487

221,362

55,341

42,247

10,562（備考）2020 年 6 ⽉ 7 ⽇現在の実際の感染率を基に想定感染率を仮定し、それぞれ適合性検定で有意差があると判定されるサンプルサイズを算出した。

⼀⽅、ニューヨーク市の調査も 15 万⼈を想定するなど対象者は多いが、海外において現在まで実施されている抗体調査も必ずしも⺟集団の無作為抽出で実施されている訳ではない9。したがって、結果の解釈においては上記で指摘した点は海外調査にも当てはまる。そうした中、多くの感染者、死者を出したイタリアが 5 ⽉ 25 ⽇から全⼟で抗体保有調査を開始した（Istat, 2020）。その⼿法は社会調査の原則に沿った形で実施されている。これはイタリア国家統計庁（Istat）が保健省と共同実施とし、科学的知⾒に関してイタリア統計学会、実査については⾚⼗字が協⼒する形で実施されるという体制整備によって可能となっている10 。イタリア国家統計庁にヒアリングをしたところ、24 万⼈の陽性患者に対して未成年を含めて 15 万⼈を回収⽬標とし、予備サンプ
ルを含めると 19.4 万⼈のサンプリングをしたという。対象者は州・⾃治県毎に性別、年齢、居住地、職業などの属性で感染状況の違いを把握するように設計されている。特に無症状感染者の把握を重視している。州・⾃治県別のサンプルサイズ、⺟集団からの抽出率は表６の通りである。
例えば、最も感染が多かったロンバルディア州が最⼤の 32,998 ⼈、最も少ないトレント⾃治県が4,384 ⼈である。イタリア全体では 1000 ⼈に 3.2 ⼈の抽出率であり、厚労省調査（東京都 0.2 ⼈、
⼤阪府 0.4 ⼈）よりも 10 倍程度多い。さらに感染率が低かったモリーゼ州、バジリカータ州、⼈⼝の少ないヴァッレ・ダオスタ州などは 4〜10 倍（13.2〜38.1 ⼈）などの⾼い抽出率を設定している（宮城県が 1.3 ⼈）。さらに回収率が低くならないよう、①かかりつけ医、⼩児科医から調査対象者に対して参加の働きかけをする、②⾚⼗字の電話連絡する担当者のトレーニングを⾏う、③参加を促す広告キャンペーンを実施する、④市⺠への利便性を⾼めるために検査センターの各

ボン医科⼤学によるドイツ Gangelt の抗体検査など、いくつかは居住者の無作為抽出で実施されている（Bobrovitz et al. (2020). Table 4）。
10
予算額についても官報に⽰されており、Istat による実務に 38.5 万ユーロ、⾚⼗字による検体収集に 170 万ユーロ、技術的プラットフォーム構築に 22 万ユーロ、抗体検査キットなどの購⼊に 150 万ユーロ、検体のバイオバンクへの保存に 70 万ユーロの計 450.5 万ユーロ（5.5 億円程度）を確保したとしている（Normativa, 2020）。
Istat の担当者に確認したところ、サンプリングなどの調査設計、実査のモニタリング、データ解析を担当するとのことである。
911

地への設置と⾃宅での回収を可能とする、などの対応を⾏っているという11。また、Istat は⾚⼗字を⽀援するため、⽇々の回収状況を確認できるシステムを構築するとともに、個々の対象者の⾃宅から検体回収センターまでの距離・移動時間を表⽰できるようにしているという。このような調査設計および調査実施体制は⽇本でも参考になる12。
表６：イタリア政府による抗体調査サンプリング設計（州・⾃治県別）
州・自治県
PIEMONTE
VALLE D’ AOSTALOMBARDIA
BOLZANO
TRENTOVENETOFRIULI VENEZIA GIULIA
LIGURIAEMILIA ROMAGNATOSCANA
UMBRIA
MARCHELAZIOABRUZZOMOLISECAMPANIAPUGLIA
BASILICATACALABRIA
SICILIASARDEGNA
TOTAL

サンプルサイズ10,2754,790
32,9984,416
4,384
13,392
7,900
7,839
12,155
7,925
5,275
6,837
11,3835,561
5,243
11,615
8,064
7,440
7,990
11,183
7,985
194,650

抽出率（1千人当たり）
2.4
38.1
3.3
8.3
8.1
2.7
6.5
1.8
1.2
2.1
6.0
4.5
1.9
4.2
17.2
2.0
2.0
13.2
4.1
2.2
4.9
3.2

陽性患者数
31,378
1,195
94,1082,642
4,865
19,3093,314
9,984
28,535
10,258
1,444
6,789
8,130
3,292
445
4,702
4,530
402
1,181
3,090
1,368
240,961

人口4,356,406
125,666
10,060,574
531,178
541,098
4,905,854
1,215,220
4,356,406
10,060,574
3,729,641
882,015
1,525,271
5,879,082
1,311,580
305,6175,801,692
4,029,053
562,869
1,947,131
4,999,891
1,639,591
60,359,546（備考）サンプル数はイタリア保健省（2020）, 陽性患者数はイタリア保健省資料（2020 年 7
⽉ 1 ⽇現在）, ⼈⼝はイタリア国家統計庁 Demo-Geodemo（2019 年 1 ⽉現在）より作成。

以上を踏まえると、感染率の⾼い新宿区で⾏うか、あるいは仙台市、⼤阪市において抗体保有調査を⾏う場合、市内のいずれかの区で感染率が⾼いところに焦点を当てて⾏うか、であれば、より現実的な規模の調査が可能となろう。さらに、新たな抗体保有調査を⾏うのであれば、イタリアのように社会調査、統計の専⾨家を中⼼に調査設計を⾏うことが不可⽋である。
⼀⽅、いずれの感染率も当該⾃治体の居住者のみを対象にした場合である。しかし、ビジネス街・繁華街などを含む地域では居住者のみで市中感染が起こっているとは限らない。例えば、新宿区、豊島区では居住者以外にも通勤者、買い物客などがおり、これらの者も新宿区、豊島区で感染していたかもしれない。その意味では昼間⼈⼝が多い地区については居住者のみを対象にした抗体保有調査は市中感染を表していない可能性があることにも注意が必要である。通勤者も対イタリアでは政府が調査実施に先⽴って携帯会社からサンプリングされた個⼈の携帯番号を⼊⼿できることも対象者に調査参加を促すのを容易にしている。
12
イタリア統計庁は Q & A において「どのように調査対象者は抽出されましたか」という問いに「いかなる統計調査の対象者も⺟集団の代表性で定義される。対象者個⼈はサンプルのニーズに沿って抽出される。15 万⼈の規模はイタリア統計庁により統計的に定義されたものである。
」と回答している。
11

12

象にするのであれば事業所リストから無作為抽出し、その従業員から更に無作為抽出する層化⼆段無作為抽出で対象者を選定することも考えられる。
（２）検査キットの感度や特異度を踏まえた調査設計の重要性

市中感染率が⾮常に低い場合には、検査キットの感度（真に抗体を持っている⼈に対して「抗体あり」と判定する割合）や特異度（真に抗体を持っていない⼈を正しく「抗体なし」と判定する割合）も調査結果に⼤きな影響を与える可能性が存在する。
今回⽤いられた２つの検査キットについて、
⽶ FDA によるとアボットの感度は 100％ [95%CI;
95.8%, 100%]、特異度は 99.63% [95%CI: 99.0%, 99.9%]、ロシュは感度 100％[95%CI: 88.3%,
100%]、特異度は 99.81% [99.7%, 99.9%]とされる13。両者感度は 100％とされるので、ここで問題になるのは「特異度」で、100％−特異度＝真に抗体を持ってない⼈を「抗体あり」と判定する
割合（偽陽性の割合）である。この値がアボットならば 0.37％、ロシュでも 0.19％あるとのことなので、仮に 1000 ⼈の本当は抗体を持っていない⼈を検査した場合、アボットならば 4 ⼈、ロシ
ュでも 2 ⼈ほどが誤って「抗体あり」と判定されるといえる。
この点についても、実は市中感染がある程度広がり、真の抗体保持率が仮に 10％を超えていたならば、1000 ⼈中 100 ⼈が真の陽性と判定される⼀⽅、偽陽性は 900 ⼈の中からアボットで 3 ⼈
強、ロッシュで 2 ⼈以下なので、調査結果の陽性率を⼤きくゆがめるほどではない。しかし、仮に 0.1％の場合、1000 ⼈中真の陽性は 1 ⼈であるのに、偽陽性が 4 名弱、2 名程度と発⽣してしまい、真の陽性者よりも偽陽性の数の⽅が多くなってしまう。その可能性を考慮し、今回の調査
では 2 つの検査キットでともに陽性となった⼈のみを「陽性」と判断したと考えられる。ただし、本問題も感度、特異度についても織り込んで統計的に処理をすることも必要であろう14。
このように感度や特異度の特性を考慮した上での調査設計を⾏わないと、偽陽性の数字だけが独り歩きする危険性もある。
（１）のサンプルサイズの推計はあくまで偽陽性がない場合の算出であり、調査設計においても織り込む必要があり、注意が必要である。
（３）市中感染率の把握以外の政策⽬的として抗体保有調査の可能性

抗体検査の実施については PCR 検査で捉えられなかった市中感染を把握する以外の⽬的にも実施する価値がある。１つ⽬に挙げられるのが低死亡率の解明のためである。海外では死者のう
ち、⾼齢者介護施設⼊所者の占める割合が⾼い。例えば、カナダ 82％、フランス 51％、スウェー
デン 49％、アメリカ 41％などとされる（Comas-Herrera et al. 2020）。⼀⽅、⽇本では死者の 17％が⾼齢者介護施設⼊所・通所していた感染者とされ、⾼齢者介護施設での死者が少ない15。この原US Food & Drug Administration, EUA Authorized Serology Test Performance. https://www.fda.gov/medicaldevices/emergency-situations-medical-devices/eua-authorized-serology-test-performance. （2020 年 6 ⽉ 24 ⽇アクセス）。なお以下の議論では簡便さを優先し、信頼区間ではなく、点推定の数値を前提に論じる。
14
Bennett & Steyvers (2020)は Stanford ⼤学がカリフォルニア州サンタクララ郡で実施した抗体調査のデータを使ってベイズモデルにより感度と特異度を織り込んで感染率を統計的に求めている。
15
毎⽇新聞「新型コロナ 死者４割、施設で感染 病院、⾼齢者居住」2020 年 4 ⽉ 16 ⽇朝刊
13

13

因が⾼齢者介護施設の⼊所者・利⽤者が感染しなかったためか、感染したものの無症状で発症しなかったのかを明らかにすることは第⼆波に備える上でも重要になる。
２つ⽬に挙げられるのが、帰国者・接触者外来を受診できるか否かの帰国者・接触者相談セン
ターへの相談の⽬安、PCR 検査を受けられるか否かの医師の判断基準、積極的疫学調査を実施す
る上の濃厚接触者か否かの定義などの検証のためである。３⽉から４⽉にかけて「帰国者・接触者相談センターに電話をかけたがかからなかった」、「相談したものの検査を受けられなかった」との声が聞かれた。また、帰国者・接触者外来を受診したが、医師の診断の結果、検査を受けなかった者も⼀定程度存在していた。さらに濃厚接触者は 5 ⽉ 29 ⽇に厚⽣労働省から「「新型コロナウイルス感染症患者に対する積極的疫学調査実施要領」の改定について」が都道府県などに通知されるまで、無症状の場合、PCR 検査を基本的に受けられなかった。そもそも定義において「⼿で触れることが出来る距離（⽬安として１メートル）で、必要な感染予防策なしで、「患者（確定例）」と１５分以上の接触があった者」とされる。布マスクを含めて適切にマスクをしていた場合や⾯会前に適切に⼿指消毒が⾏われた場合には濃厚接触者ではないとしている16。つまり、5 ⽉ 29⽇以前に濃厚接触者だったが、無症状で PCR を受けられなかった者、陽性者がマスクをしていた、１５分以内の接触だったので濃厚接触者とされなかった者などが存在しうる。しかし、こうした者は⼀般住⺠の中からの無作為抽出以上に感染している可能性がある。第⼆波における感染拡⼤抑制、PCR 検査や⼊院・宿泊施設への振り分けなどを検討する上でも抗体調査は重要になろう。
（４）今回の厚労省・抗体保有調査の活かし⽅

上述した通り、厚労省の抗体保有調査は抽出⽅法、サンプルサイズ、回収率から結果の解釈に留意が必要である。⼀⽅、同調査をそのままの枠組みで活かすとすれば同⼀対象者に対して３ヶ⽉に⼀回などの追跡調査を実施することが考えられる。追跡調査によって、①今回陽性になった者が今後も陽性であり続けるのか、②今回陰性だった者が次回以降、どの程度の割合で陽性にな
るのか、などを明らかにすることができる。こうした別⽬的での利⽤も検討に値する。
4. おわりに抗体検査は効果的に利⽤できれば第⼆波に対する戦略に有益な情報を与える。しかし、正しい調査⽅法や正しい解釈ができなければ、正しい戦略を⽴案できない。厚労省調査以外にも⼤学病院などで抗体保有調査が実施されている。しかし、これらも調査対象者はあくまで病院患者などであり、地域住⺠（⺟集団）に対する代表性を有しない。抗体検査の実施に当たっては調査⽬的を明確にするとともに社会調査や統計の専⾨家が関わって制度設計をし、分析を⾏うことが重要になる。本稿が今後の抗体検査が戦略的に使われることにつながることを期待したい。

厚⽣労働省「「新型コロナウイルス感染症患者に対する積極的疫学調査実施要領」に関する Q&A について」（令和 2 年 4 ⽉ 21 ⽇）
16

14

参考⽂献

Bennett, S. T., & Steyvers, M. (2020). Estimating COVID-19 Antibody Seroprevalence in Santa
Clara County, California. A re-analysis of Bendavid et al. medRxiv.
Bobrovitz, N., Arora, R. K., Yan, T., Rahim, H., Duarte, N., Boucher, E., ... & Evans, T. G. (2020).
Lessons from a rapid systematic review of early SARS-CoV-2 serosurveys. medRxiv.
Comas-Herrera, A., Zalakaín, J., Litwin, C., Hsu, A. T., Lane, N., & Fernández, J. L. (2020).
Mortality associated with COVID-19 outbreaks in care homes: early international evidence.
International Long-Term Care Policy Network.
Istat (2020). Indagine SierologicaI su COVID-19 Condotta da Ministero Della Salute e ISTAT.
https://www.istat.it/it/archivio/242676（2020 年 6 ⽉ 24 ⽇アクセス）
Ministero della Salute. (2020). Protocollo metodologico per unʼindagine di siero-prevalenza sul
SARS-CoV-2 condotta dal Ministero della salute e dallʼISTAT.
Normattiva. (2020). Misure urgenti in materia di studi epidemiologici e statistiche sul SARSCOV-2. (20G00048). https://www.normattiva.it/urires/N2Ls?urn:nir:stato:decreto.legge:2020-05-10;30（2020 年 6 ⽉ 24 ⽇アクセス）
厚⽣労働省（2020）「抗体保有調査の結果について」
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_11892.html（2020 年 6 ⽉ 24 ⽇アクセス）15