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追記
7月中旬の時点では、新規感染［判明］者の急増は、検査数が増加したことによる見かけの増加であり、死亡者数がほぼ0で横ばいなので、日本での感染は終わりつつあるということを書いた。
8〜9月と、新規感染［判明］者数は、順調に減り続けた。しかし、死亡数は遅れて増え始め、15人／日程度まで増え、その後、またすこし減少傾向にある。これは、5月のピーク時の約1/4である。
CE2020/10/08 JST 追記
緊急事態の解除によって規制がゆるんでから、また感染者が増加してきて、第二波が来たともいわれる。
国際的には感染（判明）者の少ない日本だが（後述）人口が密集しており連鎖的な感染が起こる可能性が危惧されている東京都の状況を分析してみたい。なおこの試論（私論）は、自分なりに、できるだけ冷静に数字を比較してみたいと思って書いたものではあるが、結果的に、報道されていることよりは、やや楽観的な分析になった。それと、早く感染が落ち着いてほしいという希望的な気持ちは、分けたつもりである。
見かけ上の感染者数は検査数に依存する
東京都の感染者数と検査件数の推移（2020年7月12日まで）[*2]
いちばん上の、新規感染者数のグラフだけを見ると、6月から新規感染者数が急増し、5月のピーク時を超えて史上最高になっているようにみえる。（数字のオーダーからして、たとえば140人というのは、東京都の人口である1400万人の10万人に1人である。）しかし、これだけをもって、規制が緩んだから第二波が来た、という結論にはならない。
1日あたりの新規感染者数は、感染者数ではない。緊急事態宣言下にあった4月と5月の2ヶ月間で、感染者の増加が止まり、急速に減少した。6月には低い水準で推移していたが、7月からはまたすこし増加してきている。
しかし「（新規）感染者数」というのは正確な表現ではない。「検査によって感染していることが判明した人数」のことである。「感染しているのに検査していない人数」は含まれていない。
下の、検査数の推移をみると、PCR法によるウイルスの検査は５月から順調に増加している。検査が増えれば「検査によって感染していることが判明した人数」も増える。
検査の陽性率をみると、陽性率もすこし上がっている。検査が増えたから見かけ上の感染者数が増えただけなら、陽性率は変わらないはずだから、ただ検査数が増えたからだ、という仮説は成り立たない、
しかし、サンプルは極端に偏っている。どういう人たちが検査されたのかが問題である。もしランダムサンプリングなら、陽性率は真の感染率になるから、少なくて10万人に1人ぐらい、0.001％から、多くても100人に1人ぐらい、1％は超えないだろう。
感染が拡大していたころは、疑わしい症状が出ていた人を中心に検査していたので、最大で25％ぐらいであった。現在は、都心の飲食店関係者などを集中的に検査しているので、それもまた考慮する必要がある。なお、感染拡大前にはだいたい1％で推移していた。これは後で見る抗体検査の陽性率に近い値である。
重症者数は減っている
検査すれば感染者が出てくるということは、「感染しているのに検査していない人数」が、もっとたくさんいることになる。つまり、この新型コロナウイルス感染症は（とくに若年齢層では）、重症化率、死亡率が非常に低い病気であり、当初から多数の感染者がいたのだが、ほとんどが発症せず、あるいは無症状だったということだ。もしウイルスが変異したり、変異したウイルスが海外から持ち込まれたのであれば、より重症化率、死亡率の低いウイルスだということになる。
では、本当の「感染者数」は、どれぐらいいるのだろうか。その推定が難しいのは、感染しても発症しない人や、軽症で終わる人が多いからである。
日本などアジアでは欧米よりもはるかに感染率が低いようにみえるのは、検査数が少ないからだという説がある。しかし、欧米では重傷者や死亡者も多い。（不幸なことに）重症者や死亡者の人数が、感染者数の確実な指標になる。
しかし、感染して重症になる人は病院に来ることが多いから、その人数はわかる。
東京都の重症患者数の推移（2020年7月18日まで）[*4]
東京都の人工呼吸器が必要な重症患者数（2020年7月17日まで）[*5]
「感染して重症になった人」は、5月にピークの100人に達した後、ほぼ一定の割合で減少しつづけている。【追記】なお、7月の中旬に入って増加に転じているので注意が必要である。いまのところ、5人から10人へといった増加は、まだ誤差の範囲内であり、増減を論じられる数ではない。【さらに追記】より重症な、人工呼吸器が必要な重症患者数にかぎってみると、4月下旬をピークに単調に減少しており、7月に入っても減少傾向は変わっていない。
重症者の定義は曖昧なので、死亡者数のほうが確実な指標になるのだが、幸いなことに、東京都ではほぼゼロで推移しているので、計算できない。
致死率は年齢によって大きく違うのだが、日本では1％ぐらいである。、本当の感染者数は、死者数の100倍いることになる。死者数がゼロなら計算のしようがないから、重症者数を指標にしてみよう。5月のピーク時には（検査によって判明した）感染者数は2000人で、重症者数は100人であった。重症化率は5％だと計算できる。その後、重症者数は減り続け、10人になった。これを20倍すると、ピーク時と同様の検査をすることで判明するであろう感染者数は、200人しかいないことになる。
現在の感染者数が1000人を越えたということと、重症者数から推定される感染者数が200人まで減ったという数字との矛盾は、どう説明すれば良いのだろうか。
あらためて確認しておく必要があるのだが、「感染者数」と言われているのは、「検査によって感染していることが判明した人数」のことである。特定の集団に対する検査が増えたことを差し引けば、「実際の感染者数は」が増えているとはいえないし、減っているかもしれない。
検査の数が増えると検査の精度が下がるのも事実である。検査の失敗には偽陰性（感染しているのに感染していないという結果が出てしまう場合）と擬陽性（感染していないのにしているという結果が出てしまう場合）がある。基準を厳しくすると偽陰性が増える、つまり感染している人を見逃してしまう。偽陰性にならないいように基準をゆるめると、擬陽性が増える。それゆえ、検査数が増え、しかも検査の精度が下がると、擬陽性が増え、見かけ上の感染者数はさらに増える。
だから、実際の感染者数は減っており、第二波は来ていないどころか、感染は他のリスクのノイズの中に消えていくレベルまで収束しつつある。検査が進むことによって発見された「見かけ上の新規感染者数」だけを見ていては、無用な不安が社会経済的活動を抑制してしまう。
失業率と自殺率の間には高い相関があるが、失業がすぐに栄養失調をもたらすというよりは、うつ病のような、ストレスからくる精神疾患が増加することが懸念される。
抗体検査の陽性率が高いのはなぜか
PCR法などを用いた現在の感染の有無の検査と、もうひとつ、抗体検査、つまり、すでに感染して免疫を獲得しているかどうかという検査も行われている。
東京大学では、5〜6月に、1000名を対象とした抗体検査が行われ、7名が陽性だったという報告がある[*6]。単純に計算すれば、陽性率は0.7％であり、10万人が抗体を持っている、つまりすでに感染したという結果になる。これは、累積感染者数（検査によって感染が確認された人数）である約5000人の、20倍となる。
また、厚生労働省では、東京23区内の1971名の抗体検査を行い、2名が陽性であった。これも単純計算すれば陽性率は0.1％であり、累積感染者数よりもはるかに多い。しかし、陽性者数が2人というのは、調査の結果としては少なすぎる。95％信頼区間における誤差を含めれば、0.04〜0.24％となる[*7]。この下限である0.04％は、東京都の人口1400万人と掛け合わせれば5600名であり、累積患者数とほぼ同じ値になる。
なぜこうした数値の揺れによってまったく異なる説明ができてしまうのかといえば、そもそも人口に対する感染者数が非常に少ないからである。0.04％、5600人というのは、1400万人の人口のうち、1万人のうちの4人であり、感染者数が最大になったときの人数は、その半分であるから、1万人のうち2人である。6月の感染者数を700人とすれば、0.002％、つまり、2万人に1人という人数になる。
すでに別の病気に罹患している人に感染しやすいことをあわせて考えると、やはり、ほとんどゼロの領域で議論していることになる。だから、正確な議論ができないのである。
アジアの感染者数は非常に少ない
欧米では感染者数が人口の1％であり、上記の抗体検査結果と同程度の値だともいえる。
人口100万人当たりの死亡数（2020年6月25日現在）[*8]（死亡者の大半は高齢者なので、少子高齢化が進んでいる社会ほど、高い値が出やすい）
この極端な死亡率の差の原因は何だろうか。日本国内だけを見ていてはわからないのだが、むしろ、感染が始まった中国も含め、アジア太平洋地域で死亡率が低いことのほうに注目することが必要である。
日本人は清潔好きであり、対人距離が遠い、声が小さい、など、コミュニケーションの濃度が低い。花粉症の時期などにマスクをすることに慣れている、等々、文化的な理由は考えられる。もしそうなら、そういう習慣を強化し、あるいは、海外に向けて発信していく必要があるだろう。
しかし、日本以外のアジアでも、同じぐらいの割合で死亡率が低いことは、この文化差だけでは説明できない。
アジアでは、多くの人がすでに類似した別のウイルスに感染して抗体を持っていたという仮説がある。今回のSARS-CoV-2自体が「-2」、つまり、同じ中国の雲南省のコウモリに由来するSARS-CoVの「第二波」であり、SARS-CoV、あるいは同種異株のウイルスが、ほとんど症状を引き起こさずに感染していたという説明は可能である。
この仮説は、2019年以前に集められた血液のサンプルの抗体を検査することによって確かめることができるだろう。
しかし感染が終わったわけではない
しかし、感染症の場合は、ほとんど終わったように見えても、なかなか0にはならない。理屈の上では、感染者が1人でもいれば、なにかのきっかけがあれば、また指数関数的に増え始める。
季節性インフルエンザほど気温の影響は受けないようだが、夏には感染がおさまり、冬には感染が拡大する可能性もある。そうやって毎年「振動」しながら、何年もかけて0へと「収束」していくのかもしれない。
少数ではあっても無症状の感染者が無自覚に感染を広げれば、それが高齢者や別の病気になっている人を重症化させ、死亡者を増やすことにもなる、という考え自体は、変わらない。
追記：東京で感染者数が急増？
7月7日にこの記事を書いた以降、東京では新規感染者の報告数が急増し、流行のピーク時を超えたという。これは、検査数が増えたから見かけ上の感染者数が増えた、というだけでは説明できない。
次に考える必要があるのが、検査されたサンプルの偏りである。どこで、どういう人たちを検査したのかが明確にされなければ、表面的な数字は意味を持たない。
下記に引用した記事でも、東京での新規感染「判明」者、約二百名のうち、半数が「接待を伴う飲食店の従業員や客など」であり、さらにその半数がホストクラブ関連だというから、東京で大規模な感染が拡大中だと報道されたとしても、少なくとも半分は差し引く必要がある。
2020年7月10日現在の、東京都における新規感染［判明］者の、感染経路の割合と、年齢別の割合[*9]
感染経路に「夜の繁華街」が多いのは、第一に「夜の繁華街」に関わっている人の検査が多いからであり、「夜の繁華街」で、じっさいに感染しやすい状況がある、ということでもある。
感染経路不明者が多数だからといって、すぐに謎の市中感染が広がっているといえない理由は、新規感染「判明」者の年齢層が20代〜30代に偏っているからで、これがサンプルの偏りを示している。もし、たんに人の多いところで感染が広がっているのであれば、年齢層はもっと広く分布するはずである。感染経路が不明といっても、その人の年齢や性別ぐらいは調べているだろうし、それを統計的な数字として出すのは問題がないはずである。（「夜の繁華街」が特別視されているから、そこに出入りしていたことを言いたくない、という人も一定数含まれるだろう。）
検査数の増加とサンプルの偏りを除外しても、じっさいに感染者数が増えている可能性は否定できない。しかし、慌てて第二波だといえないのは、重症者数が順調に減っているからで、5人を下回った。
急な感染拡大の場合には、感染してから重症化するまでに、数日かかる、ということは考慮する必要がある。とはいえ、新規感染「確認」者数が増えてきたのは6月上旬からなのだから、重症者数が単調に減少していることとは、整合性がない。（重症化する前に受診する機会が増えたということなら良いのだが。）
さらに追記：空気感染よりも唾液対策に重点をおくべきか？
感染の拡大防止のためには、感染経路不明、は、不明なので仕方がないとして、感染クラスターの定量的な分析が有効である。
医療施設は特殊なのでいったん置いておくとして、一般的な経済生活においてもっとも重要なのが［家庭を別にすれば］職場、学校、通勤や通学のための電車やバスである。職場では一定数発生しているが、これは職種によって大きく違う。その他は、飲食店、ジム、音楽関係のイベントがあり、いっぽう、交通機関は少ない。
また、定量的な分析ではないが、クラスターが発生しそうで発生していないところとして、
- 会議
- 満員電車
- パチンコ
- （高級な）レストラン
- 劇場、映画館
- 学校などの授業
- ショッピングセンター
が挙げられている[*11]。
さらに、飲食店や音楽イベントといっても、カラオケ、居酒屋、ナイトクラブ、合唱などが挙げられており、これらを総合すると、閉鎖された場所で、集団で大きな声を出すこと、そして大人数で喋りながら飲食を共にする場所での感染が多く、逆に、閉鎖された空間で人が集まる場所であっても、学校の授業、満員電車、映画館のように、会話や飲食をしない場所では感染が少ないことがわかる。
複数の人が会うときには、飲食じたいが目的ではなくても、飲食店が使われることが多い。典型的なのは居酒屋である。同じお皿の料理を複数名で食べることが多く、かつ大人数で大きな声で喋るために利用されることが多いからである。（といって、居酒屋は最悪だから重点的に休業すべきだということにもならない。静かに味わうに値する料理も少なくないからである。）
もともと、この新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）は、空気感染の割合が低く、飛沫感染の割合が高いとされてきたが、呼吸器と消化器から出る液体（主に鼻水、唾液、便）、とくに唾液を経由した感染を避ければ有効だということがわかる。
他人の唾液が自分の口に入る、という場合、もっとも直接的なのは、口と口のキスであり、大声で話す人の唾液を吸い込むことである。そして、他人の唾液が入った飲食物を口にすることである。唾液が体外に出ると、単独では生きられないウイルスは徐々に死んでいく。誰かがくしゃみをした唾液が手すりに付着し、それを手で触り、その手を洗わないまま、その手で食べものを食べるという場合、その時間の間にウイルスの数は減っていくので、感染の確率は下がっていく。
感染経路で「家庭」が一定数あるのなら、中途半端な外出自粛には意味がない。杓子定規に「ソーシャルディスタンス」を2mとることにも意味がない。人が集まっても喋らない（マスクをして小声で話す）状態で感染は起こりにくいのであれば、「三密」ばかりを気にしても仕方がない。
感染の拡大を防止しつつ、社会的活動を続けるためには、流布している情報の不正確さを疑う必要がある。主に唾液から感染するといった仮説の検討など、より正確な感染経路の分析と、それにもとづいた対策が必要であろう。
幸い、新たなデータは日々集積され、分析されている。
記述の自己評価 ★★★☆☆
（出典のほとんどが学術論文ではなくインターネット上の記事であり、専門知識が不十分なコメントである。学術的な正確さは保証されない。）
CE 2020/07/07 JST 作成
CE 2020/07/19 JST 最終更新
蛭川立
*1: 新型コロナウイルス感染症 2020/9/29
累計国内患者数82,068例 空港検疫患者数942例 死亡者数1,563例
新規症例数は301→531例(国内感染531 空港検疫0 新規死亡7)
1週間の平均新規患者数463例/日(前日差＋29)、2日ぶりの増加https://t.co/wBqgqVXQ4Z pic.twitter.com/AabwIo0Dyj
*2:新田祐司・佐藤賢・榎本敦・合田義孝 (2020).「チャートで見る日本の感染状況 新型コロナウイルス」『日本経済新聞』（2020/07/13 JST 最終閲覧）
*3:藤井聡 (2020). 『Twitter』（2020/07/12 JST 最終閲覧）
*4:［無署名記事］(2020).「都内の最新感染動向」『東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト』（2020/07/18 JST 最終閲覧）
*5:新型コロナウイルス感染症 東京都の重症者における人工呼吸器装着数の推移（2020年8月17日、更新終了） - Yahoo!ニュース
*6:川村猛・児玉 龍彦 (2020). 「新型コロナウィルス抗体 第二回東京の500例測定結果について」『東京大学 先端科学技術研究センター』（2020/07/08 JST 最終閲覧）
*7:高橋義明・田辺俊介 (2020). 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 NPI Policy Paper July 2020.
*8:畑川剛毅 (2020).「BCG接種？ 交差免疫？ 日本のコロナ死者なぜ少ない」『朝日新聞デジタル』（2020/07/12 JST 最終閲覧）
*9:小倉貞俊・松尾博史・岡本太 (2020).「東京で最多更新243人感染 1都３県で300人超」『東京新聞』（2020/07/12 JST 最終閲覧）
*10:Yuki Furuse, Eiichiro Sando, Naho Tsuchiya, Reiko Miyahara, Ikkoh Yasuda, Yura K. Ko, Mayuko Saito, Konosuke Morimoto, Takeaki Imamura, Yugo Shobugawa, Shohei Nagata, Kazuaki Jindai, Tadatsugu Imamura, Tomimasa Sunagawa, Motoi Suzuki, Hiroshi Nishiura, and Hitoshi Oshitani (2020). Clusters of Coronavirus Disease in Communities, Japan, January–April 2020. Emerging Infectious Diseases, 26.
*11:鹿嶋友敬 (2020).「クラスター発生していないところからコロナの感染経路を考える」『オキュロフェイシャルクリニック東京』（2020/07/12 JST 最終閲覧）
