COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 ［7月17日］

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析

［7月17日］

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [July 17, 2020]

東京都が本日7月17日に発表した感染者数は293名でした。確定日別のデータは16日が239名です。15日分は282（39名追加）名，14日分は168（+7）名，などへと増えました。

先週の金曜日よりもさらに感染者数が大幅に増え，発表日ベースでは最大の数です。棒グラフの"日別obs"は大きく変動していますが，綠の実線の"日別calc"はよく追随しています。この先もまだまだ増えそうです。

都によると、都が発表している1日あたりの感染者数は，前日午前9時の締め切り以降，当日午前9時までに都にファクスで報告された人数だそうです。内訳などは午後8時頃の発表なので，ほとんど1日前よりもさらに古いデータで，私は解析していることになります。

グラフの見方

感染確定日データの日別の感染者数の累計が，"累計obs"です。ただし，最新の値で割って，最大値が1となるようにした"累計obs'"をグラフにプロットしています。

累計obsに合致するようにロジスティック関数を最適化し，最適化した関数による計算値が"累計calc"です。この値を最新の累計obsで割った"累計calc'"をプロットしています。

"日別obs"は，日別の感染者数です。最適化した関数から計算される日別の感染者数が"日別calc"です。

最適化した関数から計算される内的自然増加率 r から計算される実効再生産数が，"τ×増加率"です。ここでの τ (tau) は，感染者が感染させてしまう平均日数で，値は7を採用しています。初期の頃の"τ×増加率"に１を加えた数が基本再生産数に対応すると考えられ，第1波では2，第2波では1.55程度です。

日別の感染者数から見積もることができる，"τ×増加率"に相当する値について，素のデータが曜日ごとのばらつきが大きいため，7日間の移動平均をとった値が"τ×平均"です。第1波について"τ×平均1"，第2波について"τ×平均2"としています。最新の3日間では7日間移動平均が適用できませんが，動向を把握するために，最新日は実際の値そのもの，前日では3日間の，前々日では5日間の移動平均を採用しています。

これら"τ×平均"は関数モデルが妥当ならば，"τ×増加率"に次第に合致するはずです。"τ×平均1"は第1波の"τ×増加率"によく沿っていて，"τ×平均2"は変化しながらも第2波の"τ×増加率"に追随しています。

"累計calc'"，"日別calc"と"τ×増加率"は日付を指定すれば計算できるので，数日後の値もプロットしています。

日別感染者数がピークに達するとき，"日別calc"と"τ×増加率"は変曲点に来ます。変曲点に来ると"τ×増加率"が初めのころの値の1/2となります。"τ×増加率"と"τ×平均"が次第に小さくなって，半分となる時期が感染のピークです。まだまだ先のようです。

"日別calc"はピークを挟んでグラフでは左右対称となります（偶関数です）。ピークの前と後では日別感染者数，および，その累計はほとんど同じ値になります。

7月17日発表の東京都の確定日別データ（7月16日まで）に基づいています [クリックで拡大]

計算，理論，説明などは，7月2日分（7月3日にアップ）をご覧ください。
 
"τ×平均2"の値が，"τ×増加率"よりも小さい（下方の）時は収束の傾向（実効再生産数が減少），大きい（上方の）時はいっそう拡大の傾向（実効再生産数が増大）を意味しています。なお，"τ×増加率"自体も日々のデータに応じた最適化により，更新されていることにご注意ください。

COVID-19 日本の陽性者の年齢階級別の人数，致死率，重症者率

日本国内での陽性者の年齢階級別の人数，致死率，重症者と死亡者

日本国内での，7月16日現在のCOVID-19の陽性者数は23,724名で，死者は985名です。

罹患率= 18.8 人 ［10万人当り］
致死率= 4.15％ (死者数/陽性者数)
死亡率= （罹患率）×（致死率）= 0.78 人 ［10万人当り］

Fig. 2. . 年齢構成，致死率と重症率(5月5日時点)

5月5日および7月8日までの時点での， 日本国内での陽性者（感染者）の年齢階級別の人数，致死率，重症者と死亡者をグラフに示します。致死率は，年齢階級別にみた死亡者数の陽性者数に対する割合です。

5月5日の死亡者数については，厚生労働省が精査前の数値で，約170名が数381には含まれていません。
　
5月5日時点（図2）での致死率は2.5％（精査分を含めると3.6％）で，6月中は5.3％の高い状態が続きましたが，7月に入ってからは減少傾向に変わり，7月8日時点(図3)で4.9％になりました。減少傾向は続き，14日には4.3％程度です。東京都の致死率減少の傾向は7月11日のグラフをご覧ください。なお，東京都の死亡者数は7月8日時点で325で，6月24日以降，7月14日までは増えていません。

Data source: 厚生労働省の"新型コロナウイルス感染症の国内発生動向（2020年7月8日18時時点）

https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000647797.pdf

Fig. 3. 年齢構成，致死率と重症率

5月5日時点の重症率は，重症者数（合計381）の陽性者数(合計15,186)に対する年齢階級別の割合で，合計では2.5％です。7月8日時点での重症率は，年齢階級別にみた重症者数の入院治療等を要する者数に対する割合です。要入院数は合計1,776，重症者数は合計38で，合計では2.1％です。

7月8日までのデータでは，高齢者の致死率が極めて高いことが判ります。70代で約15％，80代以上では29％にもなります。このこともあって，重症率は高齢者層で明確に下がっています。重症率の重症者は重症化しても生存されている方で，亡くなった方をも含めた重症率を考えるべきです。

死亡者と重症者は若年者層でとくに少なく，7月8日までの死亡者の数は全体で976，10歳未満と10代ではともに0，20代で1，30代で4で，40歳未満ならばわずか5（致死率0.06％）です。40代で14（0.8％），50代でも33（1.4％）です。

Fig. 4. 年齢構成と死亡割合

重症率は10歳未満，10代，20代では0.0％，30代と40代はともに0.8％です。
　
7月8日までの死亡者の年齢階級別の割合を図4で示します。70代と80代以上で全体の83％，60代を加えると93％になります。高齢者の死亡割合が高い傾向は，5月5日まで，7月8日まで，および，これらの間で，ほとんど同じです。
　

図4には，5月6日から7月8日までの年齢階級別の陽性者の割合を示します。20代と30代が半数以上を占めており，最近はさらにこれら年齢階級の割合が高まっています。

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 ［7月16日］

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析

［7月16日］

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [July 16, 2020]

東京都が本日7月16日に発表した感染者数は286名でした。確定日別のデータは15日が243名です。14日分は161（+31 ）名，13日分は154（+10 ）名，などへと遡って増えました。

先週の木曜日と同様に感染者数が大幅に増えま，発表日ベースでも確定日ベースでも最大の数です。棒グラフの"日別obs"は大きく変動していますが，綠の実線の"日別calc"はよく追随しています。

グラフの見方

感染確定日データの日別の感染者数の累計が，"累計obs"です。ただし，最新の値で割って，最大値が1となるようにした"累計obs'"をグラフにプロットしています。

累計obsに合致するようにロジスティック関数を最適化し，最適化した関数による計算値が"累計calc"です。この値を最新の累計obsで割った"累計calc'"をプロットしています。

"日別obs"は，日別の感染者数です。最適化した関数から計算される日別の感染者数が"日別calc"です。

最適化した関数から計算される内的自然増加率 r から計算される実効再生産数が，"τ×増加率"です。ここでの τ (tau) は，感染者が感染させてしまう平均日数で，値は7を採用しています。初期の頃の"τ×増加率"に１を加えた数が基本再生産数に対応すると考えられ，第1波では2，第2波では1.55程度です。

日別の感染者数から見積もることができる，"τ×増加率"に相当する値について，素のデータが曜日ごとのばらつきが大きいため，7日間の移動平均をとった値が"τ×平均"です。第1波について"τ×平均1"，第2波について"τ×平均2"としています。最新の3日間では7日間移動平均が適用できませんが，動向を把握するために，最新日は実際の値そのもの，前日では3日間の，前々日では5日間の移動平均を採用しています。

これら"τ×平均"は関数モデルが妥当ならば，"τ×増加率"に次第に合致するはずです。"τ×平均1"は第1波の"τ×増加率"によく沿っていて，"τ×平均2"は第2波の"τ×増加率"に沿い始めました。

"累計calc'"，"日別calc"と"τ×増加率"は日付を指定すれば計算できるので，数日後の値もプロットしています。

日別感染者数がピークに達するとき，"日別calc"と"τ×増加率"は変曲点に来ます。変曲点に来ると"τ×増加率"が初めのころの値の1/2となります。"τ×増加率"と"τ×平均"が次第に小さくなって，半分となる時期が感染のピークです。

"日別calc"はピークを挟んでグラフでは左右対称となります（偶関数です）。ピークの前と後では日別感染者数，および，その累計はほとんど同じ値になります。

Fig. 1. 7月16日発表の東京都の確定日別データ（7月15日まで）に基づいています [クリックで拡大]

計算，理論，説明などは，7月2日分（7月3日にアップ）をご覧ください。
　 
"τ×平均2"の値が，"τ×増加率"よりも小さい（下方の）時は収束の傾向（実効再生産数が減少），大きい（上方の）時はいっそう拡大の傾向（実効再生産数が増大）を意味しています。なお，"τ×増加率"自体も日々のデータに応じた最適化により，更新されていることにご注意ください。

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 ［7月15日］

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析

［7月15日］

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [July 15, 2020]

東京都が本日7月15日に発表した感染者数は165名でした。確定日別のデータは14日が130名です。13日分は144（+26 ）名，12日分は99（+2 ）名，などへと遡って増えました。

先週の前半に比べて，今週の前半の発表日ベースの感染者数はかなり大きく増えています。

本日開催の，"東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議（第2回）の資料"

https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/1009676/1009750.html

中の，とりわけ，"専門家によるモニタリングコメント・意見"を読むと，感染拡大の状況の深刻さが感じられます。

平均化が効いてきて，"τ×平均2"は，数学モデルの実効再生産数の"τ×増加率"に次第に近づいてきています。"τ×平均2"は0.35近くに下がっていて，この傾向と"τ×増加率"が近づいて，ともに減少し始めるとよいのですが，いかがでしょうか?

Fig. 1. 7月15日発表の東京都の確定日別データ（7月14日まで）に基づいています [クリックで拡大]

計算，理論，説明などは，7月2日分（7月3日にアップ）をご覧ください。

"τ×平均2"の値が，"τ×増加率"よりも小さい（下方の）時は収束の傾向（実効再生産数が減少），大きい（上方の）時はいっそう拡大の傾向（実効再生産数が増大）を意味しています。なお，"τ×増加率"自体も日々のデータに応じた最適化により，更新されていることにご注意ください。

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 ［7月14日］

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析

［7月14日］

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [July 14, 2020]

東京都が本日7月14日に発表した感染者数は143名でした。確定日別のデータは13日が118名です。12日分は97（+9 ）名，11日分は115（+10 ）名，などへと遡って増えました。

火曜日の感染者数が系統的に低くなっていますので，明日，明後日と確定日別の感染数が追加されたとしても，先週の後半よりは小さな値でしょう。1週間前と比べるとやはり増える傾向です。

有意性と見易さの観点から，"τ×平均2"と"τ×増加率"のプロットを6月7日からのものとしました。この部分の様子はグラフ下方の"τ×平均1"の部分に細かく顕れています。

ここ2日間は数が小さかったことから，"τ×平均2"は0.35近くに下がりました。平均化が効いてくる3日前とその直前の"τ×平均2"は，数学モデルの"τ×増加率"に次第に近づいてきました。依然として"τ×増加率"の減少の傾きは小さく，半分となる変曲点（日別の増加のピーク）にはほど遠い状態です。

Fig. 1. 7月14日発表の東京都の確定日別データ（7月13日まで）に基づいています [クリックで拡大]

計算，理論，説明などは，7月2日分（7月3日にアップ）をご覧ください。

"τ×平均2"の値が，"τ×増加率"よりも小さい（下方の）時は収束の傾向（実効再生産数が減少），大きい（上方の）時はいっそう拡大の傾向（実効再生産数が増大）を意味しています。なお，"τ×増加率"自体も日々のデータに応じた最適化により，更新されていることにご注意ください。

日本国内での陽性者の年齢階級別の人数，致死率，重症者と死亡者

Fig. 2. . 年齢構成，致死率と重症率(5月5日時点)

5月5日および7月8日までの時点での， 日本国内での陽性者（感染者）の年齢階級別の人数，致死率，重症者と死亡者をグラフに示します。致死率は，年齢階級別にみた死亡者数の陽性者数に対する割合です。

5月5日の死亡者数については，厚生労働省が精査前の数値で，約170名が数381には含まれていません。
　
5月5日時点（図2）での致死率は2.5％（精査分を含めると3.6％）で，6月中は5.3％の高い状態が続きましたが，7月に入ってからは減少傾向に変わり，7月8日時点(図3)で4.9％になりました。減少傾向は続き，14日には4.3％程度です。東京都の致死率減少の傾向は7月11日のグラフをご覧ください。なお，東京都の死亡者数は7月8日時点で325で，6月24日以降，7月14日までは増えていません。

Data source: 厚生労働省の"新型コロナウイルス感染症の国内発生動向（2020年7月8日18時時点）

https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000647797.pdf

Fig. 3. 年齢構成，致死率と重症率

5月5日時点の重症率は，重症者数（合計381）の陽性者数(合計15,186)に対する年齢階級別の割合で，合計では2.5％です。7月8日時点での重症率は，年齢階級別にみた重症者数の入院治療等を要する者数に対する割合です。要入院数は合計1,776，重症者数は合計38で，合計では2.1％です。

7月8日までのデータでは，高齢者の致死率が極めて高いことが判ります。70代で約15％，80代以上では29％にもなります。このこともあって，重症率は高齢者層で明確に下がっています。重症率の重症者は重症化しても生存されている方で，亡くなった方をも含めた重症率を考えるべきです。

死亡者と重症者は若年者層でとくに少なく，7月8日までの死亡者の数は全体で976，10歳未満と10代ではともに0，20代で1，30代で4で，40歳未満ならばわずか5（致死率0.06％）です。40代で14（0.8％），50代でも33（1.4％）です。

Fig. 4. 年齢構成と死亡割合

重症率は10歳未満，10代，20代では0.0％，30代と40代はともに0.8％です。
　
7月8日までの死亡者の年齢階級別の割合を図4で示します。70代と80代以上で全体の83％，60代を加えると93％になります。高齢者の死亡割合が高い傾向は，5月5日まで，7月8日まで，および，これらの間で，ほとんど同じです。
　

図4には，5月6日から7月8日までの年齢階級別の陽性者の割合を示します。20代と30代が半数以上を占めており，最近はさらにこれら年齢階級の割合が高まっています。

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 ［7月13日］

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析

［7月13日］

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [July 13, 2020]

東京都が本日7月13日に発表した感染者数は119名でした。確定日別のデータは12日が88名です。10日分は185（+25 ）名へと遡って増えました。

発表された感染者数が200を下回り，ほぼ半減です。グラフを見ると，日曜日，月曜日と火曜日の感染者数が系統的に低くなっています。土曜日に受診した感染者の検査結果が日曜日に判り，それらを集計したものが月曜日に発表されているようです。土，日曜日は受診者数が少ないので，火曜日の発表分も数が少ないでしょう。

"日別calc"は，解析結果から計算された日別感染者数です。これを報告数の"日別obs"と比べると，各週に系統的な差異が認められます。日，月と火曜日の"日別obs"の値が，緑の”日別calc"の線に沿って増えてきていることが解ります。やはり，東京都の感染は増大しています。

Fig. 1. 7月13日発表の東京都の確定日別データ（7月12日まで）に基づいています

計算，理論，説明などは，7月2日分（7月3日にアップ）をご覧ください。

"τ×平均2"の値が，"τ×増加率"よりも小さい（下方の）時は収束の傾向（実効再生産数が減少），大きい（上方の）時はいっそう拡大の傾向（実効再生産数が増大）を意味しています。なお，"τ×増加率"自体も日々のデータに応じた最適化により，更新されていることにご注意ください。

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析 ［7月12日］

COVID-19 東京都の感染者数プロファイルの解析

［7月12日］

Profile analyses of COVID-19 affected numbers in Tokyo [July 12, 2020]

東京都が本日7月12日に発表した感染者数は206名で，4日連続の200越えでした。確定日別のデータは11日が160名です。10日分は211（+40 ）名へと遡って増えました。

本日発表された確定日別データの約80％が前日分で，残りの多くがその前の日の分の傾向です。前日分は翌日以降に約20％が追加されてきました。そこで，発表があった当日の値を前日の仮の値とする（160を206とする）方が，確定日分として翌日追加されるであろう約20％分を含むため，解析結果が良好です。昨日11日の解析でも改良版に差し替え，本日と以降もこのように取り扱います。

矢印で示す"τ×平均2"値の0.55を超える値は，4月13日頃のピークに匹敵する値です。なお，6月上旬までの"τ×平均2"値がさらに大きくなってきました。このことは過日に述べたように，分母となる関数値が最適化に伴って小さくなってきたためです。"τ×平均1"値と同様にプロファイルの時刻の先の部分の値はあまり精度が高くなく，本来の有意性が小さいものです。平均的な実効再生産数に相当する"τ×増加率"も大きくなり，下降傾向が小さくなって，ピークから収束へ向かう傾向は全く見通すことができません。

本日の発表分では，20代と30代で感染者の65％で，ついで40代，10歳未満が多いです。いずれも重傷化と死亡者がとても少ない年令代で，本日も重傷者の報告は0です。

Fig. 1. 7月12日発表の東京都の確定日別データ（7月11日まで）に基づいています

計算，理論，説明などは，7月2日分（7月3日にアップ）をご覧ください。

"τ×平均2"の値が，"τ×増加率"よりも小さい（下方の）時は収束の傾向（実効再生産数が減少），大きい（上方の）時はいっそう拡大の傾向（実効再生産数が増大）を意味しています。なお，"τ×増加率"自体も日々のデータに応じた最適化により，更新されていることにご注意ください。

東京都の区部と市部の罹患率

5月16日以降の4日間ごとの罹患率として，区部と市部の自治体ごとに，人口10万人当りのデータを期間ごとの積み上げグラフで示します。どこで，如何ほどの感染者が現れたかが一目で判ります。6月の最初の週でもう新宿区では感染者が増え始めていたようです。5月中旬の小金井市の病院でのクラスターも顕れています。

Fig. 2. 東京都の区部と市部の，期間ごとの罹患率 ［グラフをクリックすると拡大］

Data source: "東京都新型コロナウイルス感染症対策本部報"の"新型コロナウイルスに関連した患者の発生について"より: https://www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/1007261/index.html