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「日本は緩和のスピードが早過ぎた」データ分析の専門家が考える今回の流行の理由

第2波も終わらないまま、危機的な状況に近づきつつある今回の流行。何が原因だったのでしょうか? そして、二次感染を減らす4要素とは?

新型コロナウイルスのデータ分析をして、現在の状況に強い危機感を抱いている京都大学教授の理論疫学者、西浦博さん。

Naoko Iwanaga / BuzzFeed

「日本は緩和のスピードが早過ぎた」と今回の流行の原因を分析する西浦博さん

感染対策と経済との両立が叫ばれ続け、人の移動や飲食を促すGo To事業が行われてきたが、感染対策を考える立場からはこうした政策をどう見ているのか。

今回の流行に至った原因をまず分析していただき、二次感染を防ぐ要素についても語っていただいた。

※西浦さんの著書の刊行に合わせ出版社が主催したグループ取材の前半は参加媒体の事前質問のうち共通する質問に答え、後半は各社1問ずつの個別質問に回答する形で行われた。追加取材をした上で、読みやすいように構成を変えている。

「日本は緩和のスピードが驚くほど早い」

ーー医師向けの媒体「m3」でもGo Toトラベル事業が感染拡大に与えた影響について考察されていました(「GoToトラベル」と感染拡大の因果関係について考える)。今回、ここまで増えてきてしまったことの原因分析と、専門家の意見はどれほど政府の政策決定に活かされているのか、以前と比べ改善したのか伺いたい。

今の僕の一番の問題意識は「緩和のスピード」です。

アクセルとブレーキという風な表現がされますけれども、日本のアクセルに相当する緩和はものすごく早いです(苦笑)。笑うと不謹慎なんですけれども、本当に早い。流行と流行の間でひと時も休まる時がないくらいです。

WHO(世界保健機関)で今、非医学的対策、つまり接触を削減することによる対策の整理をしていて、僕は日本を代表してそれをまとめるところです。

その会議をしている時にも、みんなから「(日本は対策の緩和が)なぜこんなに早いの?」と問われます。

例えばイベントの緩和であったり、人の移動の緩和であったり、国際的な往来の緩和であったり、様々な場面での緩和が行われてきましたが、そのスピードは世界を見ても、アメリカとトップ争いをするぐらいのスピードで行われてきました。

ヨーロッパなどは、ゆっくりゆっくり開けていったのです。ドイツやオランダ、フランスなどが典型例です。

翻って、第2波、第3波のような流行が、どういうスピードで、それぞれの国で波と波の感覚がどれぐらいで訪れているかを見ていただければわかると思います。

ヨーロッパは今、第2波のロックダウンですよね。ヨーロッパでは第1波と第2波の間で感染増が起こっていない国が多いことにお気づき下さい。

日本は第2波をもう終えて、もう第3波が第2波が終わる前に来ている。ヨーロッパのほうが第1波は早かったのに追い越してしまいました。これは緩和のスピードが重要な原因の1つだと考えています。

そして、緩和のスピードを緩める政策判断について、残念ながら専門家が十分に介入した上で注意深くできていたかというと、そうではなくて、政治主導でどんどんプランが進んだと思っています。

経済と感染対策の両立は?「感染予防の観点からは移動していいはずがない」

経済と感染予防の両立という要請が、政策的に感染を抑制する手段をないがしろにしてしまっていた。

緩和のスピードがすごく早かったので、第2波が来るのもすごく早かったですし、第3波もすごく早く来ています。それに対してはもうちょっと専門家がアドバイスできないといけなかったのかなと思っています。

GoToトラベルに関しては、今週、(どんな対策が打たれていくか)しっかり見極める必要がありますけれども、一部の都市だけが一時停止の対象だと思うので、まだまだ続く可能性もあります。

移動に関しては自分自身もそれなりに勇気を持ちながら、ああやって文章を書きました。移動していいはずはないのです。

感染予防の観点からすると移動していいはずはない中で、社会経済活動を最小限にして回すという観点で個人予防を伴いつつ移動するという政策が打たれているはずなのです。

しかし、個人の対策で必要な予防を確実にするということは、残念ながら今までにどの国でも達成できていません。

でも、(新型コロナウイルス感染症対策分科会会長の)尾身茂先生が流行状況が悪くなってからああやって頑張らないと、政策提言ができていないというのはちょっと不健康な状態ではある。

正規の提言を専門家がして、政府がそれを採用する道筋は通っています。そういう意味でうまく機能はしているのですけれど、悪い言い方で表現をすると、その裏で、専門家と政府が暗闘しないといけない、暗闇で戦わないといけない状況は不健康であったと思います。

今の状況は、おそらくそれより厳しい規制をする時にもまだ続くのだろうと思います。

「科学顧問制度」があればそういうのは起こらないだろうなと思いますし、制度上の建てつけが、もうちょっとしっかりとしないといけないのです。アメリカを見ていると特に強く感じます。

アメリカでは国立アレルギー・感染症研究所所長のアンソニー・ファウチ先生が科学顧問であり、”You can’t run away from data”(流行データから逃れることはできないですよ)とホワイトハウスに向けて言い放ちました。

これはより頻繁に使われる表現”You can’t run away from your responsibilities”(責任逃れはできないですよ)の韻を踏んでいる言葉ですが、毅然とした態度と科学の透明性が明確です。

英国には省ごとに首席科学顧問(Chief scientific advisor)がいます。保健省はパトリック・バランス卿です。彼は2度目のロックダウンに際して、流行対策を打たない場合の死亡者数予測を提示しました。国中の人々を恐れさせるためではなく、起こりうるシナリオとして提示する、と出して議論を呼びました。

ヨーロッパは今どうなのかとか、他の国の状況はしっかりと見ておかないと、政治として失策して否定が困難になる可能性は相当あると心配しているところです。

二次感染を防ぐ4要素「人口密度」「気温」「移動」「コンプライアンス」

――日本医師会での講演で話されたという、二次感染を減らす4要素「人口密度」「気温」「移動」「コンプライアンス(感染対策をしっかりと守る意識)」について解説してください。

これまでの研究で自明だと思うのですけれども、この感染症は人口密度の高いところで二次感染が多いことがやっと研究上ではほぼ確実になりました。

人口密度を横軸にとって、累積感染者数を縦軸にとると、きれいに47都道府県で相関が確認できます。

もう少ししっかりと科学的に厳密にすると、1人当たりが生み出す二次感染者数である「基本再生産数」を縦軸に取った上で、人口密度と関連するということを示すことで実証できます。

僕はWHOの理論疫学者の会議に毎週、金曜の夜に出て、研究のアップデートをみなさんと話すのですが、そこでも人口密度と感染との関連についてちょっとずつ話題に出ています。

僕たちも「なんでかな? (人口密度が高い地域は)夜間の接待飲食店など感染リスクの高い場の実数として多いからじゃないかな」など、日本の感染メカニズムを推測してきました。

だから都道府県別の人口密度ではなく、面積当たりの接待を伴う飲食店の勤務者数とかそういうのまで見ました。

その結果、何がもっとも二次感染との相関が強くて、説明になり得るのか見ていたら、やっぱり人口密度で最も強い結果が得られます。

現象論的に説明できるのですけれども、人口密度の高いところほど屋内に入って長時間、密接な接触をする機会が多いからだという本当に単純なメカニズムなわけです。

特に多様なところで伝播が進んでいるような大きな流行を経験したところであればあるほど、そういうことが明確だというのがわかってきました。

気温が低いほど二次感染が増加 日本でもアメリカでも

気温が二次感染に与える影響も自明でした。

自分自身が北海道、宮城、大阪、東京で、気温と「実効再生産数」との間の相関をちゃんと統計的な処理をした上で見てみると、ちゃんと負の相関がある。

気温が低ければ低いほど再生産数が高いということを計算して、「ああやった!」とみんなで言いながら、WHOの会議へ成果を持っていきました。

僕が発表して、その次が、インペリアルカレッジロンドンの古い友達の研究者なのですが、より先端的で緻密な研究をアメリカでしていたのです。

アメリカではトランプ政権の政策の影響で、感染者数がかなり増えました。全州で増えたので、今、実効再生産数と気温の関係がきれいに一番見て取れるデータがあるのがアメリカだった。

そういうところをちゃんとロンドンのメンバーもわかっていて、アメリカに行き、気温の情報だけでなくて感染者の詳細な情報を得てきた上で、アメリカの各州で気温と人口密度で基本再生産数の濃淡が説明できると示しています。

その研究が僕の次に発表されたのですが、自分がガラパゴス化していたのをとても恥ずかしく感じました。

4つの要素で未来を予測し、対策を考える

「人口密度」と「気温」に加えて、さらに「移動」で再生産数が増えるメカニズムがだいぶん明らかになっています。

ちなみに「コンプライアンス(感染対策をしっかりと守る意識)」というのは個人の行動に左右されるものが大きいです。集団レベルの政策の厳格度を表す「オックスフォード・ストリンジェンシー・インデックス(コロナ対策の厳しさ指標)」という流行対策の強さを表す指標があるのですが、そういうものでも定量化されています。

日本で言うなら、人と人との距離を取ることがどれぐらい守られているかとか、マスクの着用がどれぐらいできているかとか、そういうものに相当します。

ここまで説明した「人口密度」「気温」「移動」「コンプライアンス」を見れば、9割方の二次感染が予測できるのではないかと考えられています。

つまり基本再生産数を、4つの変数からなる関数として考えると、より未来が確実に捉えられるのではないかという議論が今、進んでいます。

今、冬季になってきて伝播が加速していることを裏付けるような話ですね。

そのような中で何をすればいいのかという話は、こういうことから考えるべき部分があるのだと思います。人口密度と気温については何もできませんが、移動の制限とかコンプライアンスだとか、できることをやらないといけません。

とりあえずは、まず整理したうえで、講演の機会があったりアドバイザリーボードがあったりした時に、これをお伝えするようにしています。

(続く)

【西浦博(にしうら・ひろし)】京都大学大学院医学研究科教授

2002年、宮崎医科大学医学部卒業。ロンドン大学、チュービンゲン大学、ユトレヒト大学博士研究員、香港大学助理教授、東京大学准教授、北海道大学教授などを経て、2020年8月から現職。

専門は、理論疫学。厚生労働省新型コロナウイルスクラスター対策班で流行データ分析に取り組み、現在も新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードなどでデータ分析をしている。

趣味はジョギング。主な関心事はダイエット。

Contact Naoko Iwanaga at naoko.iwanaga@buzzfeed.com.

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