北九州市は第２波なのか～コロナウィルスのデータサイエンス（６7）

北九州市の状況

北九州市の感染者数が増えて、混乱しています。昨日の北九州市の感染者数のデータが公表されたのは、夜の８時過ぎでした。いままで、感染者数の発表は、都道府県によって違いますが、早い場合には午後３時で、遅くとも１８時のニュースまでには、感染者数の速報値がでていましたので、２０時過ぎは異例です。

さて、このブログで何回か申し上げているポイントを振り返ります。

• 経路不明者とクラスターのリスクは全く違います。クラスターが発生すると、一時的に感染者数が増大しますが、クラスター対策ができれば、そこからの感染リスクは取り除くことができるので、後まで、問題を引きずることはありません。例えば、神奈川県の場合には、非常事態宣言の解除の前に、院内感染によりクラスターが発生して、感染者数が一時的に増えましたが、これが収まると、感染者数は減少トレンドに戻りました。院内感染による感染者数の増加は、病院外の人の行動とは関係がありません。ですから、院内感染によって感染者数が増えたから、病院外も行動制限を強化すべき理由はありません。

• 非常事態宣言では、行動制限が求められるのですが、この感染防止効果は検証されていません。理論的には感染率が低くなると、効果は非常に非効率になります。これは、行動制限が、交通事故に会いたくなければ車に乗るなという方法であるためです。問題点の第１は、行動制限が非効率なことですが、第２は、行動制限で、感染が防止できないこともあります。院内感染やクルーズ船の中の感染では、関係者は、リスクを熟知して、最大限の努力をしたと思います。それでもクラスターができました。感染者がいた場合には、行動制限で、接触機会を減らす方法は、うまくいかないことも多いのです。

• 逆に、感染者がいなければ、行動制限しなくとも問題はありません。感染者を、エリア内に入れない移動制限が、確実な対策になります。

保健所の分担システムの違いとおもわれますが、政令指定都市は、都道府県とは別に、感染者数をあつかいます。たとえば、北海道の感染者数は、札幌のデータと（札幌を除く）北海道のデータを合わせたものになります。福岡県の場合も、福岡市、北九州市、これらを除く福岡県のデータに分かれています。そこで、ここでは、北九州市のデータを見てみます。

表２に整理したデータを、示します。末尾に元データもつけておきますが、これをみると行政部局が混乱して、書式が時間とともに変化していることがわかります。

図１はいつもの7日間移動平均の感染者数とGoogle,AppleデータのTransitです。ここでは、Google,

Apple共に、福岡のデータを使いました。図１では、Googleがma_g_fukuoka、Appleがma_a_fukuokaです。軸は右軸で単位は％で日付は、2週間ずらしてあります。

感染者数データは、personが生データで、ma-personが直近7日間移動平均の感染者数で。軸は左で単位は人です。図から、分かるように、4月30日から、5月22日の間には感染者はいませんので、北九州市では、いったんは、域内の感染者数をゼロに抑えることに成功しています。そこで、ここでは、5月23日以降の感染拡大に注目します。

表１は表２から作成した経路不明感染者数です。表２をみるとわかりますが、感染者数の拡大は、病院よ介護施設のクラスターの拡大が主な原因です。経路不明感者数は、図１ではma_uk_personで直近7日間の移動平均で表してあります。

今まで、GoogleのTransitデータと感染者数データの間には対応が見られることが多いことを見てきました。

図１の5月23日以降みると、ここでは、GoogleのTransitデータは、経路不明感染者数のデータに対応していますが、感染者数のデータと対応は悪いです。

北九州市の場合にはいったん域内の感染者数がゼロになったので、感染拡大は次の２つのステップを踏むはずです。（注１）

1. 域外から感染者が流入する。（移流過程）

2. 域内に入った感染者が未感染者と接触することで感染を拡大する。（拡散過程）

表１をみると、5月23日から5月26日までは、経路の分かっている感染者は15名中1名しかいません。ですので、この間には主に、１．移流過程が働いたと思われます。

5月27日から２．の拡散過程が進んでクラスターが形成され、感染者数が急増しますが、Google Transitデータはこれには対応がみられません。

移流過程とTransitデータ

これは考ええてみれば、当たり前のことです。今まで、Google Mobile Reportの6種類のデータのうち、Transitデータを感染者数のデータとの対応が一番明確で使いやすいデータであるという理由で使ってきました。マスコミも緊急事態宣言の接触を8割減らす指標として、NTTとソフトバンクの駅周辺の人出のデータを使ってきました。ですので、Transitデータは、接触を減らす指標になると考えてグラフを見てきました。しかし、Transitデータは、その通り解釈すれば、域外からの人の流入指標です。つまり、移流過程の指標であって、拡散過程の指標ではないのです。

図１をみれば、そのことは明確です。クラスターでの感染者数の増大に、駅に出ている人の数は関係しません。

この場合には、接触を抑えることが必須になりますが、Googleデータはこれを反映しません。

図１の事例に見ますように、Transitデータは、移流過程に対応するが、拡散過程に対応しません。

また、今まで、Google Transitデータで、ある程度感染者数が追いかけられることを見てみました。

この２つから得られる結論は、感染者数は、大域的には、移流過程でほぼきまるということです。

もちろん、院内感染のようにクラスターが形成されかかっていて、感染者密度が高い場合には、接触を減らすことは有効です。しかし、こうした感染者密度が高いところを除いては、接触を減らすことには、感染者を増やさない効果は認められないと考えられます。

今後の対策

北九州市に感染拡大の第2波が出てきているので、緊急事態宣を出すべきか否かの議論がなされています。

これには、次の暗黙の前提があります。

• 緊急事態が感染拡大を抑える唯一の方法である。

• 緊急事態宣言による行動制限は感染を抑える上で有効である。

• 感染者数が感染の重症度の程度を評価する最適の指標である。

しかし、これらには、全て、但し書きがついています。

ですので、まず、前提をチェックすべきです。

筆者の見解は以下です。

• 感染者数の急増は、クラスターによるものなので、一時的な問題であり、非常事態宣言の検討にはならない。急激な拡大は時間の問題でおさまります。

• 一方、全感染者数に比べると数は少ないですが、経路不明の感染者数が増えていること、また、対応しているGoogle Transitデータも悪化しているので、この点には注意が必要です。現在の5人弱は、4月上旬のピークの感染者数6人に近づいていて、無視できるほど少ないとは言えなくなってきています。

• とはいえ、接触回避のための行動制限は、データを見る限り、クラスター以外では、効果が認められないので、移動制限に対策の中心を移すべきであると思います。

注１：

なお、今回、移流と拡散の違いが明確に出た理由は、今までの分析してきた都道府県単位よりエリアが狭いため、移流過程と拡散過程が分離しやすかったためと思います。

図１　北九州市の感染者の推移

表１　経路不明率の変化

date	感染者	経路不明	経路不明率
5月23日	3	3	100.0
5月24日	3	3	100.0
5月25日	6	5	83.3
5月26日	2	2	100.0
5月27日	8	4	50.0
5月28日	21	4	19.0
5月29日	26	6	23.1

表２　北九州市のデータ

date	No	経路	行政区	年代	性別	職業等
5月23日	77		小倉北区	30歳代	男	小倉北特別 支援学校講師
5月23日	78		若松区	50歳代	女	北九州市職員 （上下水道局 西部工事事務所）
5月23日	79		八幡西区	20歳代	女	大学生
5月24日	80		門司区	60歳代	女	無職
5月24日	81		八幡西区	80歳代	男	無職
5月24日	82		行橋市	80歳代	女	無職
5月25日	83		門司区	80歳代	女	無職
5月25日	84		門司区	60歳代	女	無職
5月25日	85		門司区	70歳代	男	無職
5月25日	86		小倉北区	80歳代	男	無職
5月25日	87		小倉南区	10歳代	男	高校生
5月25日	88	77	門司区	50歳代	女	小倉北特別支援学校教諭
5月26日	89		小倉南区	80歳代	男	無職
5月26日	90		戸畑区	20歳代	女	会社員
5月27日	91		若松区	70歳代	男	無職
5月27日	92		小倉南区	70歳代	女	無職
5月27日	93		行橋市	80歳代	男	無職
5月27日	96		八幡西区	80歳代	女	無職
5月27日	94	86	小倉南区	20歳代	女	医療スタッフ
5月27日	95	86	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ
5月27日	97	82	八幡西区	40歳代	女	医療スタッフ
5月27日	98	82	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ
5月28日	107	84	小倉北区	30歳代	男	医療スタッフ
5月28日	108	84	小倉北区	30歳代	女	医療スタッフ
5月28日	109	84	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ
5月28日	110	84	下関市	50歳代	女	医療スタッフ
5月28日	111	84	門司区	40歳代	女	医療スタッフ
5月28日	112	84	門司区	30歳代	女	医療スタッフ
5月28日	113	84	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ
5月28日	114	84	下関市	40歳代	女	医療スタッフ
5月28日	115	84	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ
5月28日	116	84	八幡東区	30歳代	男	介護施設職員
5月28日	117	86	小倉北区	50歳代	男	北九州市消防職員
5月28日	103	94	行橋市	20歳代	女	医療スタッフ
5月28日	102	95	小倉南区	80歳代	男	無職
5月28日	118	95	若松区	20歳代	女	エステサロン従業員
5月28日	105	96	直方市	30歳代	男	介護施設職員
5月28日	119	97	八幡西区	70歳代	女	会社員
5月28日	106	100	小倉南区	10歳代	女	小学生
5月28日	99		八幡西区	30歳代	男	自営業
5月28日	100		小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ
5月28日	101		中間市	70歳代	男	無職
5月28日	104		小倉南区	10歳代	男	中学生
5月29日	123	84	門司区	60歳代	男	介護職員
5月29日	136	96,105	遠賀郡	60歳代	女	介護施設職員
5月29日	137	96,105	八幡西区	20歳代	男	介護施設職員
5月29日	138	96,105	八幡西区	60歳代	女	介護施設職員
5月29日	139	96,105	八幡西区	90歳代	女	調査中
5月29日	140	96,105	八幡西区	40歳代	女	介護施設職員
5月29日	141	96,105	若松区	50歳代	男	介護施設職員
5月29日	142	96,105	八幡西区	40歳代	女	介護施設職員
5月29日	143	96,105	八幡西区	20歳代	男	介護施設職員
5月29日	144	96,105	八幡東区	40歳代	女	介護施設職員
5月29日	145	96,105	八幡西区	80歳代	女	調査中
5月29日	127	102	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ
5月29日	128	102	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ
5月29日	129	102	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ
5月29日	130	102	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ
5月29日	131	103	小倉北区	70歳代	男	調査中
5月29日	132	103	小倉北区	80歳代	女	調査中
5月29日	133	103	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ
5月29日	134	103	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ
5月29日	135	103	築上郡	40歳代	女	医療スタッフ
5月29日	120		八幡西区	30歳代	男	無職
5月29日	121		小倉北区	10歳代	男	中学生
5月29日	122		戸畑区	70歳代	男	会社員
5月29日	124		戸畑区	90歳代	男	調査中
5月29日	125		小倉南区	80歳代	女	調査中
5月29日	126		八幡西区	90歳代	女	調査中

Google Mobile Report

https://www.google.com/covid19/mobility/ Accessed: <2020.05.28>.

Apple Mobile Report

https://www.apple.com/covid19/mobility Accessed<2020.05.28>.

北九州市の出典データ

https://www.city.kitakyushu.lg.jp/ho-huku/18901209.html

5月23日

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
77	小倉北区	30歳代	男	小倉北特別支援学校講師	濃厚接触者：同僚、医療スタッフ ;海外渡航歴なし。
78	若松区	50歳代	女	北九州市職員上下水道局西部工事事務所）	濃厚接触者：家族、同僚 ;海外渡航歴なし。
79	八幡西区	20歳代	女	大学生	濃厚接触者：家族、友人 ; 海外渡航歴なし。

5月24日

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
80	門司区	60歳代	女	無職	濃厚接触者：家族、医療スタッフ；海外渡航歴なし。
81	八幡西区	80歳代	男	無職	濃厚接触者：家族；海外渡航歴なし。
82	行橋市	80歳代	女	無職	濃厚接触者：家族、医療スタッフ；海外渡航歴なし。

5月25日

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
83	門司区	80歳代	女	無職	濃厚接触者：家族、医療スタッフ；海外渡航歴なし。
84	門司区	60歳代	女	無職	濃厚接触者：家族、訪問看護スタッフ、介護サービス利用者・スタッフ ；海外渡航歴なし。
85	門司区	70歳代	男	無職	濃厚接触者：家族 ；海外渡航歴なし。
86	小倉北区	80歳代	男	無職	濃厚接触者：家族；海外渡航歴なし。
87	小倉南区	10歳代	男	高校生	濃厚接触者：家族 ；海外渡航歴なし。

77例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
88	門司区	50歳代	女	小倉北特別支援学校教諭	77例目の濃厚接触者；濃厚接触者：家族、知人 ；海外渡航歴なし。

5月26日

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
89	小倉南区	80歳代	男	無職	濃厚接触者：家族、医療スタッフ ；海外渡航歴なし。
90	戸畑区	20歳代	女	会社員	濃厚接触者：同居人、同僚 ；海外渡航歴なし。

5月27日

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
91	若松区	70歳代	男	無職	濃厚接触者：家族；海外渡航歴なし。
92	小倉南区	70歳代	女	無職	濃厚接触者：家族 ；海外渡航歴なし。
93	行橋市	80歳代	男	無職	濃厚接触者：家族 ；海外渡航歴なし。
96	八幡西区	80歳代	女	無職	濃厚接触者：調査中；海外渡航歴なし。

86例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
94	小倉南区	20歳代	女	医療スタッフ	86例目の濃厚接触者；濃厚接触者：調査中；海外渡航歴なし。
95	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ	86例目の濃厚接触者；濃厚接触者：エステサロン従業員；海外渡航歴なし。

82例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	備考
97	八幡西区	40歳代	女	医療スタッフ	82例目の濃厚接触者 ；濃厚接触者：家族
98	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	82例目の濃厚接触者；濃厚接触者：無し

5月28日

84例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
107	小倉北区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中
108	小倉北区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中
109	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中
110	下関市	50歳代	女	医療スタッフ	調査中
111	門司区	40歳代	女	医療スタッフ	調査中
112	門司区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中
113	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ	調査中
114	下関市	40歳代	女	医療スタッフ	調査中
115	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中
116	八幡東区	30歳代	男	介護施設職員	家族

86例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
117	小倉北区	50歳代	男	北九州市消防職員	家族

94例目の健康観察対象者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
103	行橋市	20歳代	女	医療スタッフ	調査中

95例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
102	小倉南区	80歳代	男	無職	家族、医療スタッフ
118	若松区	20歳代	女	エステサロン従業員	家族、エステサロン利用者・スタッフ

96例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
105	直方市	30歳代	男	介護施設職員	調査中

97例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
119	八幡西区	70歳代	女	会社員	同僚

100例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
106	小倉南区	10歳代	女	小学生	家族、友人、先生

上記以外の陽性判明者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
99	八幡西区	30歳代	男	自営業	家族、同僚、友人、同僚の家族、友人の家族
100	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	家族、友人
101	中間市	70歳代	男	無職	家族、医療スタッフ
104	小倉南区	10歳代	男	中学生	家族、友人とその家族

　5月29日

84例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
123	門司区	60歳代	男	介護職員	家族

96、105例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
136	遠賀郡	60歳代	女	介護施設職員	調査中
137	八幡西区	20歳代	男	介護施設職員	調査中
138	八幡西区	60歳代	女	介護施設職員	調査中
139	八幡西区	90歳代	女	調査中	調査中
140	八幡西区	40歳代	女	介護施設職員	調査中
141	若松区	50歳代	男	介護施設職員	調査中
142	八幡西区	40歳代	女	介護施設職員	調査中
143	八幡西区	20歳代	男	介護施設職員	調査中
144	八幡東区	40歳代	女	介護施設職員	調査中
145	八幡西区	80歳代	女	調査中	調査中

102例目の濃厚接触者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
127	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中
128	小倉南区	30歳代	女	医療スタッフ	調査中
129	小倉北区	20歳代	女	医療スタッフ	調査中
130	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中

103例目の健康観察対象者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
131	小倉北区	70歳代	男	調査中	調査中
132	小倉北区	80歳代	女	調査中	調査中
133	小倉南区	30歳代	男	医療スタッフ	調査中
134	小倉北区	20歳代	男	医療スタッフ	調査中
135	築上郡	40歳代	女	医療スタッフ	調査中

上記以外の陽性患者

例目	行政区	年代	性別	職業等	濃厚接触者
120	八幡西区	30歳代	男	無職	家族、親戚
121	小倉北区	10歳代	男	中学生	家族、友人
122	戸畑区	70歳代	男	会社員	家族、同僚
124	戸畑区	90歳代	男	調査中	調査中
125	小倉南区	80歳代	女	調査中	調査中
126	八幡西区	90歳代	女	調査中	調査中