10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 赤折線：新規陽性者数実データ(6/14まで) 黒実線・点線：新規陽性者数推計・予測値 減少期間は終わり，リバウンドははじまっている． 国民の健康と命を第一に考えて，オリンピック・パラリンピックは中止すべきである． 東京都の新型コロナウイルス感染症新規陽性者数予測（２０２１年6月14日現在） （推計・予測曲線作成日： 5月28日） 変異株の本格的流入に警戒を強める必要がある オリンピック パラリン ピック 予測・推計曲線作成日 （5月28日）
大阪府の新型コロナウイルス感染症新規陽性者数予測（２０２１年６月１４日現在） （推計・予測曲線作成日： ６月１４日） 6月20日に解除した後緊急事態宣言を7月10日に出すと想定． 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 かなりのスピードでリバウンドが進んでいるので，7月上旬に上昇に転じたらすぐに再度 緊急事態宣言を出さないと3月，4月の感染爆発が再来する恐れがある．早めに対応しても， 7月10日緊急事態宣言発令 を想定
大阪府の重症者数予測（2021年6月14日現在） （予測・推計曲線作成日：6月14日） 赤折線：重症者数実データ(6/14まで) 青折線：重症者＋亡くなられた方の数 実データ(6/14まで) 黒曲線：推計・予測曲線 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 7月10日に緊急事態宣言を改めて発令した場合の予測． 陽性者の6.1%が感染後 7日で重症化して，重症 化した人の8割が20日間， 2割が40日間，重症状態 であると想定すると黒線 のグラフがかける． （感染から陽性発表まで は12日間を想定．）
• 感染を抑え切れておらず，変異株の流入もあり，このまま緊急 事態宣言を解除してオリンピック・パラリンピックを実施すること になると，1月の再現となる可能性がある．台風や大雨等の自然 災害が同時に東京を襲う可能性もある．政府・東京都がこのよう な状況に適切に対応するのは困難であると考える．したがって， オリンピック・パラリンピックは中止すべきである．世論調査の結 果を見てもわかるように，多くの国民は開催を望んでいない．オ リパラよりは健康と命である． • 多くの国民は，子供たち・学生たちの生活をはじめ，社会生活を 犠牲にしてきている．そのような犠牲を払わせる一方で，「オリン ピック・パラリンピックだけはやる」のであれば，そのために増や す人流の余裕があるのであれば，オリパラは中止して「子供た ちが，学生たちが自由に学校活動や対面授業，修学旅行，運動 会等の学校行事や部活動等を行うために使うべき」である．
• 行政としては1日30人程度まで感染者数を減らすことを目標とし て，覚悟を決めて，小中高の全面休校や全面的な外出自粛要 請，公共交通機関の間引き運転等を実施して，ベースラインを 下げるべきである． • 五月雨式の行動規制は効果を数分の一程度に下げてしまうの で，とにかく感染が拡大したら足並みを揃えて強い規制を打って， 嵐が過ぎ去るのを待つことが求められる．そのためには，行政 の明確なメッセージと行政をなめんなよという強い姿勢が必要で ある． • 部分的な緊急事態宣言では，下げ止まりが起こり，前回のニの 舞を踏むので，絶対，包括的な緊急事態宣言をした方が良い． • 原理的に，感染者が増える時よりも速く減らすことが可能である． したがって,短期間の厳しい行動制限を行う方が，社会・経済活 動を止める期間を短くできて効果的である．
• 目指すべきは「ウイズコロナ」ではなく「ゼロコロナ」である．限り なくゼロコロナに近づけることである．いくつかの国で実現できて いるように,日本でもそれは可能であると考える． • 東京においては，新規感染者数を30人と500人程度の間でサー キットブレーカー式のコントロールを行うのが長期的には良いと 考える． • 第3波では行政が早期介入を行わなかったために，医療崩壊が 起こった．11月1日の第3波に入った段階での全国の死者は 1776人であった．3月22日の段階では8870人である．第3波への 介入を素早く11月中旬の段階で行い，緊急事態宣言を早期に 発出すれば，間違いなく死者の数は3月22日の時点で4000人以 下に抑えることができた筈である．「経済を旗印として適切な処 置が早期にとられなかったために，5000人の命が失われた」の である． • 感染をコントロールできない政府と東京都にオリンピックをやる 資格はない．大人はともかく毎年毎年が貴重な一年である子供 たちや学生たちの生活や青春をどれだけ犠牲にすれば気が済
10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 東京都の新型コロナウイルス感染症新規陽性者数データ（２０２１年4月24日現在）（参考） 黒折線：新規陽性者数実データ 青丸：発症日別陽性者数実データ 直近はデータが出揃って いないので推計補正する 必要がある 発症してから大体5日間で新規陽性者として 発表される．発症者は新規陽性者の6割 発症日別陽性者数データを5日後方にずらして5/3倍すると新規陽性者数がほぼ推定できる．ただし， 肝心の直近の部分一週間程度については，データが出揃うのに時間がかかるために補正が必要． （補正方法については4ページ目を参照のこと．）
新規陽性者数（黒折れ線），発症日別陽性者数を5日後方にずらして5/3倍したもの（青丸）と 各日の前後一週間の移動平均（青線），そして発症日の翌日に判明した発症者人数による 発症日別陽性者数の推計（赤丸） この図より，直近の発症日別陽性者数を推計できれば，新規陽性者数は予測できることがわかる． ところが，発症日別陽性者数は発症日から日数が経つにつれて判明してくるため予測のために知り 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 直近は下方 にずれる （青丸）
10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 発症日ｘの最終的発症者数＝(ｘの翌日に報告された発症日ｘの発症者数)×11.96+37.04 次ページ参照 と推計して，これを5日分後方にずらして5/3倍して新規陽性者数を予測（赤丸） （青丸は発症日別発生者数データより推定した新規陽性者数；青丸は直近では下方にずれている が，赤丸の方は，直近でも傾向を捉えている．） このあたりでかなりよく合っている 発症日の翌日に報告された（その日の）発症者人数のみを用いた新規陽性者数の推計 （赤丸）
10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月
発症日xの翌日に報告されたx日の発症者人数（4月２９日現在）
（（発症日xの最終的な発症者数）を求めるための回帰モデル（前ページ）の説明変数）
