ある学校のシステム案の構想 (SIRとSIQRモデルの「病院」と「学校」の類似? (日常生活の力点の変化??ニューノーマル(新常態)の日常)

( 参考 新型コロナとの"共存"の場合、実効再生産数(Rt)でチェック! SIQR(SIR)モデル、「検査」と「隔離」が重要!)


結論(メモ)
0. 日本語学校 (学校単位? 先生単位?で)「Google Classroom」をうまく利用する。
( デメリット として、 教師も先生も Googleのアカウント G-mail作成する必要がある。)

A.リスクはあるが、使い易さで "今は" 「ZOOM」 を使え!(ZOOM でなくてもよい。)
(ZOOM でなく、「Teams」「 Webex」「「Hangout」でも良い。)

B.「リスク分散」として「オンライ授業」のソフトを複数用意(機器も複数か?)しておく。
(授業のオンラインのリスクとして、複数回線を利用するという提案も)
ZOOM→グーグルのハングアウト(Hangout)→LINE(音声)
(「Zoom」 「Teams」「 Webex」「「Hangout」「LINE」「Skype for Business」)

授業のスキルとしては、「リアル対面授業の技術」より「YouTube配信型の授業の技術」が必要である。
G suite と Office 365 の比較、Google classroom と Microsoft teams の比較
/////
日本語学校 オンライン構想 
 
/////

G suite と Office 365 での学習環境を比較したい、比較する

G suite と Office 365 がどちらも使えます。非常に恵まれている。素晴らしい。だがしかし、本学の多くの学生の利用状況としてはどちらもあまり使っていない。もったいない!!使おうという記事。

Office 365に至ってはサインアップさえしていないあるいはその存在すら知らない学生もいる。教員も知らなかったりする。ただし、Officeの各種ソフトウェアについては馴染みがある。
一方で、G suiteは、少なくともメールは使用している。学生のメールはGmailなので。しかし、Goolge ドキュメントなど各種のサービスにはあまり馴染みがないかもしれない。


G suite で利用できるもの
Google classroom
Google hangouts chat
Google hangouts meet
Google calendar
Gmail
Google drive
Google document
Google forms
Google spreadsheets
Google slides

 
Office 365 で利用できるもの
Microsoft teams
Outlook
Onedrive
Word
OneNote
Microsoft forms
Excel
PowerPoint

 
G suite と Office 365 の差異
一方でできることが、他方でできないというような大きい差異はほとんどない。ぱっと見の違いで分かるように、G suiteの方が細分化されている。例えば、Google classroomとhangouts chatとhangouts meetでできることがMicrosoft teamsで出来る。モバイルアプリだと3つと1つの違い。その意味でG suiteの方が事前にダウンロードすべきアプリケーションは多い。

Android OSのスマートフォンを利用している学生を中心に、Google calendarやGmailには馴染みがある。ただし、それがゆえに、個人アカウントと大学アカウントとの切り替えを要求することが学生にとってクリティカルな手間になる。
パソコンを利用する上で、WordとExcel、PowerPointは馴染みがある。上手く使えるかどうかは別として使ったことはあるはず。ただ、これまでの利用法だとローカルのファイルを編集するという理解をしているはず。そうすると、クラウドにあるWordとExcel、PowerPointとローカルにあるファイルとの違いを認識させるのはわりと丁寧な教育が必要になる。ファイルの提出を求めるときに、クラウドにあるファイルとローカルにあるファイルとをしっかり理解できていないとトラブルになる。提出できませーんとなる。
////
Google classroom と Microsoft teams の差異
//// 
結局ここの差を観ないといけない。ポイントはclassroomとteamsにあるように、想定しているのがクラスとチーム。

Google classroomはクラスの学習管理ツールとして設計されている。クラスの学習を効率化するための仕組みも整っている。クラスという教員と学生の関係を前提にコラボレーションしようという設計だと思う。と言いながらも、Classroomでのコラボレーションはそんなにスムーズではない印象。チャットやビデオ通話での相互作用的なやりとりもスムーズにはできない。hangouts chatとhangouts meetに飛びながら、参加者を区分けしなければならない。

Microsoft teamsはチームでのコラボレーションツール。スラックをイメージするような。チームとしてコラボレーションするような関係を前提に教員と学生という教育要素が乗っかっている設計だと思う。チームに入ると参加者はそれぞれチャットができる。直ちにビデオ通話をすることもできる。チャンネルごとに分かれると小グループでの活動もスムーズにできる。

ふたつを使い分ける
それぞれの特徴を踏まえると、大規模講義ではGoogle classroomを、ゼミや大学院クラスなどの少人数演習ではMicrosoft teamsを使う。チャットベースのコミュニケーションサービスに100人強が乗っかる怖さと不規則事項の発生を考えるとちょっときついかなと。

「個人アカウントと大学アカウントとの切り替えを要求することが学生にとってクリティカルな手間になる」

//////

大学でGoogle Classroomを使うときのよくある問題

Google Classroomです。G Suite for Educationを導入している大学がわりとあるようで、使用感の相談や使うためのアドバイスを求められたりしたので、書きます。

教職員のメールあるいは学生のメールがgmailであれば、それはアドレスが@gmail.comということではなく、メールの画面がgmailと同じであればというところがG Suiteの最初の判断ポイントかと思います。というか情報関係の部署に確認するのが一番ではありますが。

そしてメールがgmailでG Suite入っているぞとなっても直ちにClassroomが使えるかどうかはわかりません。本学でも当初使えませんでした。

(使ってみたいと思っちゃったので、Classroomの導入事例とメリット、費用とセキュリティやデータの関係を資料にまとめて情報センターにプレゼンに行きました。内容はだいたい下記の記事のとおりです)

利用可能な状態であっても利用するためにClassroomが有効になっている必要があります。有効になっているかどうかはアクセスしてみるとわかるので試してみてください。

使い方および問題が生じた際には、ヘルプを参照するとすべて解決します。ほとんど直感的に使えるので困ることはあまりないような気がします。テストコースを作って試してみるのが一番かもです。

学生も基本的にはヘルプに頼ること無く利用することが出来ます。ただ、これまで2年運用していて、何度も何度も質問されたことを整理しておきます。

学生からの質問の95%は、「ログインできません」というものです。これに対しては90%の確率で大学のアカウントではなく、個人のアカウントでログインしようとしています。
残り10%は、セキュリティ上の問題でログインできないことがあります。これは端末のパスコードが設定されていない場合に生じます。学生が面倒だからとパスコードを設定していないことがありますが、これは一般的なセキュリティ上の注意をした上でパスコードを設定させましょう。

学生からの質問5%は、「スマホを変えたんですが、どうしたら良いですか?」です。これはどうもしなくて良いのです。併せてログインできませんが出てくるわけですが、これは個人アカウントでログインしようとしているからです。

アカウントの切り替えでほとんどの問題が解決出来ます。赤丸で囲まれた右上のところからアカウントの切り替えを指示しましょう(花火の写真はわたしのアカウントの画像です!)。
//////

Google Classroomを活用する理由


この記事は、Google Classroom(以下:GC)を活用しようと決めた後のお話です。
今回は、どうしてGCを活用しようかと考えたのか、そのあたりを簡単に書きます。

スマートフォンベースで利用できる
基本的な比較対象は、Moodleです。GCはiOSでもAndroidでもアプリケーションが整備されています。それゆえ、スマートフォンでも安定的に用いることが出来ます。定期的な更新もあり安心です。ただ、アプリの立ち上げが少し遅いのは気になりますが。

スマートフォンベースで利用できると、学生のスマートフォンに通知を飛ばすことが出来ます。課題や資料配布など、更新毎に通知が行きます。ただし、学生がアプリをダウンロードして初期設定をするときには通知の許可をしない、すなわち通知OFF状態となることが多いです。なのでGCアプリの紹介をする際に通知の許可を伝えておきましょう。同時に、何か更新をすると通知が行くので、教員側としては更新の時間に気をつけなければならないです。更新は時間予約ができるので深夜に準備をしていても設定に気をつければ問題なしです。

講義資料管理が容易
G Suite for EducationであればGoogle Driveの容量は無制限で使えます。まあ15回分の講義資料なんて容量はそんなにないわけですが。資料を無制限で学生と共有できます。GoogleのサービスであるためYoutubeとのリンクも簡単です。資料を共有するときにURLリンクも同様に管理できます。PDFとYoutubeとwebリンクを共有することで講義資料管理としては十分だろうと。

課題・レポート管理が容易
宿題として、問いに対して記述を求めることも、選択式の解答を求めることができる。ファイルの提出も要求できる。学生の解答やファイルは一括管理できるので教員側としては非常に楽。それぞれの課題を採点してGoogle Spreadsheetで成績管理をすることも出来ます。ただし、成績管理までしようと思うなら2段階認証など十分なセキュリティ管理をしましょう、あたりまえですが。

Google Formでの問題作成も出来ます。GCとのリンクができるので、小テスト的に用いることもできます。

学生とコミュニケーションを取りやすい
教員の資料投稿に対して学生は掲示板的にコメントをすることが出来ます(OFFにもできる)。課題に対しては教員とひとりの学生とだけの個別のコメントもできます。課題のここが良くて、ここが悪かったよコメントできるということです。

選択式の課題を用いてアンケート的にも使えます。選択式の課題では、途中の他の学生の選択状況を見せることも見せないこともできます。

教員に対して、あるいは学生に対して簡単にメールを送ることも出来ます。メールアイコンを押すとGmailに飛ぶ。

操作が簡単
結局これがイチバンです。ヘルプも充実です。ヘルプを見ずにほとんどを直感的に使えます。

ゼミ生に聞いたGCの利用感
匿名で聞いたものです。

  今学期からGoogleクラスルームを活用してくださったおかげで、毎回の講義の復習が楽になりました。また、ムードルでは、コピーして別の形式に転換して講義資料を保存していたけど、クラスルームは簡単に保存できて便利でした。
クラスルームを使った授業・連絡等は効率が良くてすごくいいなと思いました。
Google classroomを使っての授業は、いつでも復習が出来るし無くすことが無いので良いと思いました。
また、アンケートなどの機能を使っての学習は修道のほかの授業では体験出来ないもので、わかりやすかったです。
以上、なにかすこしでも参考になれば。講義全体の設計については別記事をご参照ください。
//////
大学で「 Google Classroom」の使用例
//////
近畿大学 のシステム(抜粋)

【メディア授業の実施に伴う環境整備について】
◆メディア授業の形態
1同時双方向型
・授業をリアルタイム配信で実施(Zoom、Google Meet) ・課題配信(Google Classroom)
・出席管理(近大 UNIPA) リアルタイム配信と課題配信の組み合わせによって授業を実施します。
2動画配信型
・授業動画を授業時間帯に配信して実施(Google Drive、YouTube) ・既存の授業動画を授業時間帯に録画配信(Zoom、Google Drive) ・課題配信(Google Classroom)
・出席管理(近大 UNIPA) 動画配信と課題配信の組み合わせによって授業を実施します。
3資料配信型
・音声解説付きプレゼン資料を授業時間帯に配信して実施(Google Drive、YouTube) ・課題配信(Google Classroom)
・出席管理(近大 UNIPA) プレゼン資料配信と課題配信の組み合わせによって授業を実施します。

////// 
参考
近大 メディア授業
https://kudos.kindai.ac.jp/media 

近大 
https://www.kindai.ac.jp/economics/news/topics/_upload/a460387037832aaa11123a2448868ede6bd2ffe0.pdf

/////// 
以上が「システム(案)」

参考(企業は??)

Web会議システム「sMeeting」を60日間無償提供 (富士通?)


~はじめての在宅ワークを簡単に。新型コロナウイルスなどの対策に。~

新型コロナウイルス感染症対策による社会情勢を踏まえ、2020年3月より実施中のWeb会議システム「sMeeting」の無償提供を継続します。
2020年5月7日以降、お申込みいただき環境をご提供してから60日間Web会議システム「sMeeting」を無償提供し、BCP対策・新型コロナウイルス対策として在宅勤務やテレワークを推進する企業を引き続き応援してまいります。

■sMeeting無償提供について
提供期間:ご利用環境お渡し日から60日間
提供内容:無料トライアル(通常2週間・同時接続数5ID)を60日間無償提供、同時接続数を25IDまで拡大
※お申込みが一定数に達した時点で受付を終了させていただきます。


ドコモ・NTTグループを中心に22万人以上の利用実績
クラウド型Web会議サービス

多拠点会議から在宅ワーク勤務者との会議など、さまざまなシーンで活用できる多機能、高セキュリティなWeb会議サービスです。「手軽に」ワークスタイル変革をはじめてみませんか?まずは、無料トライアルでお試しください。

無料トライアルを申し込む
在宅ワークをサポートするWeb会議サービスとは?

優れた音声品質、PCやスマートデバイスからいつでもどこでもセキュアに利用でき、映像・音声・資料を共有しながら、在宅ワークや別拠点との会議など、さまざまなシーンでのコミュニケーションを可能にします。強固なセキュリティで在宅ワークをサポートします。


資料をダウンロード

会議改革から働き方改革を。
まずは「会議の効率化」から始めてみませんか?

月額2,400円からのクラウド型Web会議サービス
業種別の主な利用用途
導入事例
無料トライアルの詳細もこちらから
資料をダウンロード
選ばれる理由


聞き取りやすく途切れが少ない音声・音質を実現

sMeetingでは高音質で聞き取りやすいOpusコーデックを採用しています。音声の途切れが少なく、長時間の会議でもストレスなくご利用いただけます。

高度なセキュリティでモバイル利用、重要な会議でも安心

端末にデータを残さない高度なセキュリティ設計により、モバイル利用も安心。通信暗号化や端末認証、画面キャプチャ抑止、端末にデータを残さない高セキュリティ設計なので重要会議でも、情報漏えいのリスクを最小限に抑えます。

同時接続数ライセンスのため低価格での導入が可能

ユーザー登録や会議室のご利用が無制限な同時接続制を採用しています。ご契約いただいた同時接続ライセンス数(同一時間帯にWeb会議に接続可能な数)の範囲内であれば、ユーザーや会議室の数を限定せずご利用いただけます。
会議室を増やすと大幅なコスト増となる「ルーム制」や、ユーザー数分のライセンスを購入する必要のある「ID制」と比べて、必要最小限のコストでWeb会議を導入いただけます。
無料トライアルのお申込み

音質、映像品質、操作感を実感

無料トライアルでは実際にsMeetingを使用し、遠隔地での会議が行えます。音質、映像品質、操作感を実感いただけます。

実際の運用シーンを想定してのテスト

多人数での集合会議、プロジェクターへの投影など、実際の運用シーンを想定したテストを実施いただけます。

Web会議システム「sMeeting」を60日間無償提供
~はじめての在宅ワークを簡単に。新型コロナウイルスなどの対策に。~

新型コロナウイルス感染症対策による社会情勢を踏まえ、2020年3月より実施中のWeb会議システム「sMeeting」の無償提供を継続します。
2020年5月7日以降、お申込みいただき環境をご提供してから60日間Web会議システム「sMeeting」を無償提供し、BCP対策・新型コロナウイルス対策として在宅勤務やテレワークを推進する企業を引き続き応援してまいります。

■sMeeting無償提供について
提供期間:ご利用環境お渡し日から60日間
提供内容:無料トライアル(通常2週間・同時接続数5ID)を60日間無償提供、同時接続数を25IDまで拡大
※お申込みが一定数に達した時点で受付を終了させていただきます。



////
Webビデオ会議システム(ソフトウェア)

////
富士通のWeb会議サービス(SaaS型、パッケージ)
FUJITSU Managed Infrastructure Service
JoinMeeting(ジョインミーティング)


//////

//////
以下が、仮想の教育「授業熱」モデル(案)に??
///////
SIRとSIQRモデルの「病院」と「学校」の類似? (日常生活の力点の変化??ニューノーマル(新常態)の日常)
SIR モデル グラフ 700基礎


SIRとSIQRモデルの「病院」と「学校」の類似?
「感染症」と「教育熱」の類似?

/////
SIRモデル(感染症の病気、病院等の話)


S:まだ感染していない人の人数
I:現在感染中の人の人数
R:感染から回復した人(死者も含む)の人数

/////
SIQRモデル(感染症の病気、病院等の話)
「検査」と「隔離」

S:未感染者数
I:市中感染者数
Q:発見され隔離または入院した感染者数
R:回復した人(死者を含む)の数

/////
教育モデル??

3間(サンマ)
時間・空間・仲間

/////
SIRモデル(「教育熱」という授業、学校の話)

S:授業に前向きでない?授業内容がわからない?人数(苦手な人 できていない人)
I:現在授業内容に(感染?)熱中の人の人数(標準学力の人、ふつうの人)
R:授業内容を理解している人(感染?から回復した)人(死者も含む)の人数(できている人)
/////
SIQRモデル(「教育熱」という授業、学校の話 (全体授業と個別学習のバランス))

「検査(小テスト)?」と「個別学習?」

S:授業に前向きでない?授業内容がわからない?人数(苦手な人 できていない人)
I:現在授業内容に(感染?)熱中の人の人数 全体授業(標準学力よりやや上の人、平均よりやや上の人)
Q:現在授業内容に(感染?)熱中の人の人数 個別対応・質問(標準学力よりやや下の人、平均よりやや下の人)
R:授業内容を理解している人(感染?から回復した)人(死者も含む)の人数(できている人)
/////
日常生活の力点の変化??

昔の日常
1.接触
2.人が動く
3.「蜜(実)」な空間

ニューノーマル(新常態)の日常
1.非接触
2.物が動く
3.「疎(素)」な空間
///////

 //
算数でわかるが外出自粛の効果
北海道大学准教授 樋田泰浩先生が作成されました。

外出自粛により再生産数Rがどのように減少するか、分かり易く示されています。
// 
/////// 
参考 新型コロナとの"共存"の場合、実効再生産数(Rt)でチェック! SIQR(SIR)モデル、「検査」と「隔離」が重要!
///////
<数理科学で「証明」> 「検査」と「隔離」が重要! 新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出 / (新型コロナ)PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?(「予防」と「治癒」)

新型コロナ感染症、接触削減「8割必要」モデルで算出


 3月半ばまで日本では新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染者が比較的少なかった。しかしその後海外からの帰国者や感染源不明の感染者が増え、同月下旬から本格的な流行が始まっている。

4月7日に政府は首都圏を中心とする7都府県に「緊急事態宣言」を出し、16日夜には区域を全国に拡大した。感染の拡大を防ぐため、「人と人の接触機会を8割削減する」ことが強く求められている。この数値は、厚生労働省のクラスター対策班に所属する北海道大学の西浦博教授らが感染症の数理モデルによるシミュレーションに基づいて算出したものだ。
8割減なら 急減 するjpg



なぜ「8割」なのだろうか。1人の感染者が何人に感染させるかを意味する「再生産数」をRとすると、αだけ接触を減らした場合に感染者1人から感染する人数は(1-α)Rで表せる。流行を縮小するには、1人から感染する人数を1未満にする必要がある。西浦教授はRを2.5と見積もった。4月上旬時点で爆発的な感染増加が進んでいた欧州各国のうち、平均的な増加傾向を示すドイツの再生産数だ。

この場合、(1-α)R<1を満たすαは0.6より大きいことがわかる。ここで、1日の新規感染者数が500人にまで増えた段階から接触を減らす施策を講じることを考える。α=0.6の場合はその後も連日同じ人数の新規感染者が出るだけで、流行の拡大はいつまでも続く。α=0.65なら新規感染者数は減少に転じるが、緊急事態宣言前の100人に減るまでには70日以上かかる。だがα=0.7なら34日間、α=0.8なら15日間で済む。

さらに、感染が起きてから検査で陽性が判定されるまでの間には、約2週間のタイムラグがある。従って、4週間で流行を縮小し、その効果を確認するためには、最低でも8割減を達成する必要があるのだ。

西浦教授らは、削減が段階的に進んだ場合の効果についても計算している。介入開始からはじめの約1週間が4割減にとどまった場合、新規感染者の増加はやや鈍化するものの継続する。その後次の1週間で6割減まで進むと新規感染者数は横ばいとなり、2週間後に8割減に到達すれば減少に転じる。ただ、この場合は新規感染者が1000人を超えた状態からの減少となり、100人程度に戻るまで39日かかる。その結果が表れるところまで含めると2カ月弱かかる計算だ。

緊急事態宣言から2週間あまりが経過し、今後接触削減の結果が新規感染者数の動向に表れてくると考えられる。ただ、仮に流行の規模をうまく抑えられても大半の人は未感染だ。感染拡大が再来する可能性は極めて高く、このことを考慮した対策が必要だ。

感染症の拡大防止策には、様々な介入手段によって未来がどのように変化するかを予測するシミュレーションが欠かせない。感染症の数理モデルを利用したシミュレーションは日本や英国を始め、様々な国で使用されている。たとえば、英インペリアル・カレッジ・ロンドンで感染症疫学が専門のファーガソン教授らが3月16日に発表したリポートは英国の方針策定に大きな影響をもたらした。見えない敵であるウイルスと闘うため、冷静で論理的な作戦が必要とされている。
//////

市中感染 予想

人の接触を8割減らせれば感染減に 5


//////

「西浦博教授らが感染症の数理モデル」は「公開?」されていないので、不明だが、、、
実効再生産数 R(Rt)??

大学で「数学系、物理系、工学系」を学んだ人なら、理解可能? (「連立常微分方程式」で記述される「お話」)
(実効再生産数 R(Rt)の数式の「定義」をみるだけなら、「文系」の人にも理解可能??)
( 以下の上2つは、読みやすい!)

隔離と市中の感染者を分ける SIR モデル 佐野 雅己(Masaki Sano)

3.11以後の科学リテラシー 牧野淳一郎 神戸大学大学院

新型コロナウイルスの蔓延に関する一考察 科学教育総合研究所 小田垣 孝( 九州大学 名誉教授)


数理モデル(SIRモデル)を考察する。 「連立常微分方程式」で記述される。

遅れ付き確率的SIRモデル 佐藤彰洋 (横浜市立大学データサイエンス学部)
https://www.fttsus.jp/covinfo/pref-simulation/

/////



数理モデル で戦う! <新型コロナ> 緊急「欧米に近い外出制限を」 西浦博教授が感染者試算 「人の接触を8割減らせれば感染減に」7割では、長期に・・・/ 京都大 本庶佑 特別教授 の緊急提言 (ノーベル医学・生理学賞の受賞者で京都大学特別教授) ・・・/ 京都大学 iPS研究所の山中教授「最低1年は我慢を」(ノーベル医学・生理学賞の受賞者)

//////


/////
2020年5月6日
PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

「第3波」「第4波」に備えるためにも「検査」と隔離」を

PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?
SIQR モデルの結果700
基礎モデル(SIRモデル)
SIR モデル グラフ 700基礎


SIR モデル700基礎tt


PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?
 新型コロナウイルスのPCR検査を増やすことで自宅などで隔離療養する感染者を倍増できるなら、国民の接触機会は、国が求める「8割減」でなく「5割減」でも、感染は早期に収まるとする計算結果を、九州大学の小田垣孝名誉教授(社会物理学)がまとめた。経済活動と感染拡大防止の両立の「かぎ」はPCR検査にあることを定量的に示したもので、議論を呼びそうだ。
 小田垣さんは、感染拡大防止のために国が施策の根拠の一つとして活用する「SIRモデル」を改良。公表値を使って独自に計算した。
 SIRモデルは、まだ感染していない人(S)、感染者(I)、治癒あるいは死亡した人(R)の数が時間とともにどう推移するかを示す数式で、1927年、スペインかぜの流行を解析するために英国で発表された。疫学の専門家でなくても理解できる平易な数式で、1世紀を経た今回のコロナ禍でも国内外の多くの識者がこの数式を現実に則して改良しながら、さまざまな計算結果を導いている。
 小田垣さんによると、このモデルの難点は、感染者を、他人にウイルスを感染させる存在として一律に扱っている点だ。だが、日本の現実の感染者は一律ではない。そこで、無症状や軽症のためPCR検査を受けずに通常の生活を続ける「市中感染者」と、PCR検査で陽性と判定されて自宅やホテルで隔離生活を送る「隔離感染者」の二つに感染者を分け、前者は周囲に感染させるが、後者は感染させないと仮定。さらに、陽性と判定されたらすぐに隔離されると仮定し、検査が増えるほど隔離感染者が増えて感染が抑えられる効果を考慮してモデルを改良し、解き直した。
 「接触機会削減」と「検査・隔離の拡充」という二つの対策によって新規感染者数が10分の1に減るのにかかる日数を計算したところ、検査数を現状に据え置いたまま接触機会を8割削減すると23日、10割削減(ロックアウトに相当)でも18日かかるとした。一方、検査数が倍増するなら接触機会が5割減でも14日ですみ、検査数が4倍増なら接触機会をまったく削減しなくても8日で達成するなど、接触機会削減より検査・隔離の拡充の方が対策として有効であることを数値ではじき出した。
 国は1日のPCR検査の能力を2万件まで拡充できるとしているが、実施数は最大9千件にとどまる。小田垣さんは「感染の兆候が体に一つでも表れた時点で検査して隔離することが有効だろう。接触機会を減らす対策はひとえに市民生活と経済を犠牲にする一方、検査と隔離のしくみの構築は政府の責任。その努力をせずに8割削減ばかりを強調するなら、それは国の責任放棄に等しい」と指摘している。
SIQRモデル 上700tt
SIQRモデル 下700tt
一つの結論
SIQR モデルの結果700

/////
なぜ諸外国と比べて日本だけ

PCR検査数が低いかの真相が明らかになるかも知れ
ません。

何しろOECD36か国中35位、日本より検査数が少ない
のはメキシコだけという状況なんですから。

諸外国やWHOが検査を重要視するのは、感染者を早く
見つけて隔離することがコロナ撲滅に有効だということから。

ようやく、論文が出ました。

日本は接触者を8割減などと中世の時代のような方策。

本音は一切家から出ないでくれということなんでしょうが。

論文の記事です。

PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

 新型コロナウイルスのPCR検査を増やすことで自宅などで
隔離療養する感染者を倍増できるなら、国民の接触機会は、
国が求める「8割減」でなく「5割減」でも、感染は早期に収ま
るとする計算結果を、九州大学の小田垣孝名誉教授(社会
物理学)がまとめた。
ー中略ー
 小田垣さんは、感染拡大防止のために国が施策の根拠の
一つとして活用する「SIRモデル」を改良。公表値を使って独自
に計算した。
ー中略ー
日本の現実の感染者は一律ではない。そこで、無症状や
軽症のためPCR検査を受けずに通常の生活を続ける「市中
感染者」と、PCR検査で陽性と判定されて自宅やホテルで
隔離生活を送る「隔離感染者」の二つに感染者を分け、前者
は周囲に感染させるが、後者は感染させないと仮定。さらに、
陽性と判定されたらすぐに隔離されると仮定し、検査が増える
ほど隔離感染者が増えて感染が抑えられる効果を考慮して
モデルを改良し、解き直した。
「接触機会削減」と「検査・隔離の拡充」という二つの対策に
よって新規感染者数が10分の1に減るのにかかる日数を計算
したところ、検査数を現状に据え置いたまま接触機会を8割
削減すると23日、10割削減(ロックアウトに相当)でも18日か
かるとした。
一方、検査数が倍増するなら接触機会が5割減でも14日で
すみ、検査数が4倍増なら接触機会をまったく削減しなくても
8日で達成するなど、接触機会削減より検査・隔離の拡充の
方が対策として有効であることを数値ではじき出した。
/////

(新型コロナ)PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能?

朝日新聞デジタル
2020.5.6

 新型コロナウイルスのPCR検査を増やすことで自宅などで隔離療養する感染者を倍増できるなら、国民の接触機会は、国が求める「8割減」でなく「5割減」でも、感染は早期に収まるとする計算結果を、九州大学の小田垣孝名誉教授(社会物理学)がまとめた。経済活動と感染拡大防止の両立の「かぎ」はPCR検査にあることを定量的に示したもので、議論を呼びそうだ。

 小田垣さんは、感染拡大防止のために国が施策の根拠の一つとして活用する「SIRモデル」を改良。公表値を使って独自に計算した。

 SIRモデルは、まだ感染していない人(S)、感染者(I)、治癒あるいは死亡した人(R)の数が時間とともにどう推移するかを示す数式で、1927年、スペインかぜの流行を解析するために英国で発表された。疫学の専門家でなくても理解できる平易な数式で、1世紀を経た今回のコロナ禍でも国内外の多くの識者がこの数式を現実に則して改良しながら、さまざまな計算結果を導いている。

 小田垣さんによると、このモデルの難点は、感染者を、他人にウイルスを感染させる存在として一律に扱っている点だ。だが、日本の現実の感染者は一律ではない。そこで、無症状や軽症のためPCR検査を受けずに通常の生活を続ける「市中感染者」と、PCR検査で陽性と判定されて自宅やホテルで隔離生活を送る「隔離感染者」の二つに感染者を分け、前者は周囲に感染させるが、後者は感染させないと仮定。さらに、陽性と判定されたらすぐに隔離されると仮定し、検査が増えるほど隔離感染者が増えて感染が抑えられる効果を考慮してモデルを改良し、解き直した。

 「接触機会削減」と「検査・隔離の拡充」という二つの対策によって新規感染者数が10分の1に減るのにかかる日数を計算したところ、検査数を現状に据え置いたまま接触機会を8割削減すると23日、10割削減(ロックアウトに相当)でも18日かかるとした。一方、検査数が倍増するなら接触機会が5割減でも14日ですみ、検査数が4倍増なら接触機会をまったく削減しなくても8日で達成するなど、接触機会削減より検査・隔離の拡充の方が対策として有効であることを数値ではじき出した。

 国は1日のPCR検査の能力を2万件まで拡充できるとしているが、実施数は最大9千件にとどまる。小田垣さんは「感染の兆候が体に一つでも表れた時点で検査して隔離することが有効だろう。接触機会を減らす対策はひとえに市民生活と経済を犠牲にする一方、検査と隔離のしくみの構築は政府の責任。その努力をせずに8割削減ばかりを強調するなら、それは国の責任放棄に等しい」と指摘している。

 小田垣さんは研究成果を http://urx.blue/U6iF で公開している。

 現実に実験したり調べたりすることが難しい状況で、モデル計算によって現実を再現するのがシミュレーションだ。一部の実測データをもとに全体を推測したり、どのような対策が最も効果的かを推定したりするのに使われる。

 国がコロナ禍を乗り切る政策判断にあたって根拠とするシミュレーションは、厚生労働省クラスター対策班が担う。1日の専門家会議では、同班が算出した「実効再生産数」のグラフが初めて示された。実効再生産数は、「ひとりの感染者が周囲の何人に感染させるか」を示す数字で、政策判断の目安として注目される。

 その数値の妥当性はどうか。シミュレーションは使うモデルやデータ、前提条件によって結果が大きく変わる。国の公表する新規感染者数や検査数などのデータは、最新の結果を反映していなかったり、すべての感染者を網羅できていない可能性があったりするなど信頼性に難がある。そのような中で、計算結果の正しさを主張するなら、計算手法や使う数値などの情報を公開すべきだが、これまで明らかにしていない。

 シミュレーションの妙味は、データ不備などの悪条件下でも、起きている現象の本質を捉えることにある。今回、小田垣孝・九州大名誉教授の結果は、「検査と隔離」という感染症対策の基本の重要性を示した。その徹底によって感染者数を抑え込んだ韓国の事例をみても、意義の大きさは論をまたない。

 PCR検査の件数がなかなか増えなかった日本では、市中感染者の実像を十分につかめていない。4月7日に緊急事態宣言が出て以降、国は「行動自粛」によって時間をかせぎ、その間に検査を拡充して医療態勢を整備し、次の波に備える作戦を取った。

 全国民を巻き込む施策を続ける以上、政策判断が恣意的であってはならない。西村康稔経済再生担当相が4日の会見で、今後の政策判断として「科学的根拠をもとに、データに基づいて」を強調したのはこうした理由からだろう。

 国のシミュレーションはクラスター対策班が一手に握る。詳しいデータの早期公開を実現し、他の専門家の試算も交えながらオープンな議論を進めるべきだ。その過程を経ずして「科学」をかたってはならない。

////

新型コロナウイルスの蔓延に関する一考察 (科学教育総合研究所 九州大学の小田垣 孝 名誉教授(社会物理学)
////
「西浦博教授らが感染症の数理モデル」は「公開?」されていないので、不明だが、、、
実効再生産数 R(Rt)??

大学で「数学系、物理系、工学系」を学んだ人なら、理解可能? (「連立常微分方程式」で記述される「お話」)
(実効再生産数 R(Rt)の数式の「定義」をみるだけなら、「文系」の人にも理解可能??)
( 以下の上2つは、読みやすい!)

3.11以後の科学リテラシー 牧野淳一郎 神戸大学大学院

SIR モデル700基礎  上tt
SIR モデル700基礎下tt
基礎再生産数
基礎再生産数700


SIR モデル グラフ 700基礎



隔離と市中の感染者を分ける SIR モデル 佐野 雅己(Masaki Sano)

実効再生産数
実効再生産数700
 


新型コロナウイルスの蔓延に関する一考察 科学教育総合研究所 小田垣 孝( 九州大学 名誉教授)
/////

0407

(歴史学者・哲学者。世界的ベストセラー『サピエンス全史』、『ホモ・デウス』、『21 Lessons』著者)
//////
//////
長期戦?に備え「凌ぐ知恵」を参考に、助けあいながら、

「医療崩壊」「社会崩壊」「経済崩壊」等なく、

みんなで生き延びよう!!!!

//////
 //
算数でわかるが外出自粛の効果
北海道大学准教授 樋田泰浩先生が作成されました。

外出自粛により再生産数Rがどのように減少するか、分かり易く示されています。
//
//////
実効再生産数(Rt)の計算を試みました ( iPS山中伸弥先生のHP  「専門外だが試みた」)


 新型コロナウイルスに対する対策は微妙な手綱さばきが求められます。緩めすぎると感染者の急増と医療崩壊を招きます。締めすぎると、休業自粛をお願いしている方々の生活が崩壊し、また抗体を持つ人の数がなかなか増えないため、第3波、第4波に対して脆弱になります。一人から何人に感染が広がるかを示す実効再生産数(Rt)を1未満で維持することが目安になります。Rtは統計や公衆衛生の専門家でないと算出できないと思い込んでいましたが、昨日に紹介した論文でエクセルを使って算出する方法が報告されています。そこで、専門外の科学者がRtを計算できるか試みてみました。Rtは、国や自治体の対策方針を決める重要な指標です。複数の研究者が独自に算出し、科学的議論に基づいた政策決定が健全と思われます。問題提起のために、専門外ではありますがあえて計算してみました。私の理解不足等による計算ミスもあり得ますので、あくまでも参考値としてお示しします。
(方法)

1.Coriらの論文からRtを計算するためのエクセルシートをダウンロード
2.Biらの論文からSerial intervalの平均を6.3日、標準偏差を4.2日と仮定
3.大阪府北海道、および京都市のホームページから感染者数の推移をダウンロード
4.エクセルに感染者数を入力し、Rtを計算。


(コメント)
この結果は、あくまでも専門外の私が1つの論文で報告された方法に基づき計算したものであり、専門家の方から見るとお叱りを受ける点も多いと思います。
しかし、大阪府民である私から見ると、大阪府のRtが4月21日に1を下まわり、5月1日現在で0.6程度という計算結果は、府民の努力が報われているようで嬉しく思います。この値が続くようであれば、経済活動等を少し緩和出来る可能性を期待します。しかし油断は禁物で、緩めすぎるとRtはあっという間に1を超えると思います。
京都市も市民の努力で4月16日以降、Rtの平均値は1未満とい結果です。しかし95%信頼区間の上限は1以上という結果ですので、努力を維持する必要がありますし、iPS細胞研究所でも活動を引き続き普段の約20%に抑えたいと思います。
北海道は、4月11日の段階で2.7という計算結果でしたが、道民の皆様の頑張りで、5月2日には1.12という計算結果です。まだ1を超えていますので、引き続きの頑張りが必要と思われます。
東京では、新規感染者を見つけるための検査数の実態を知ることが出来なかったため、Rtの計算は断念しました。
( iPS山中伸弥先生のHP より 2020 0505)

京都市における実効再生産数(Rt)の推移 例
京都市における実効再生産数(Rt)の推移 例



実効再生産数
実効再生産数700
 

京都大学 iPS 山中伸弥による新型コロナウイルス情報発信

/////
「西浦博教授らが感染症の数理モデル」は「公開?」されていないので、不明だが、、、
実効再生産数 R(Rt)??

大学で「数学系、物理系、工学系」を学んだ人なら、理解可能? (「連立常微分方程式」で記述される「お話」)
(実効再生産数 R(Rt)の数式の「定義」をみるだけなら、「文系」の人にも理解可能??)
( 以下の上2つは、読みやすい!)

隔離と市中の感染者を分ける SIR モデル 佐野 雅己(Masaki Sano)

3.11以後の科学リテラシー 牧野淳一郎 神戸大学大学院

新型コロナウイルスの蔓延に関する一考察 科学教育総合研究所 小田垣 孝( 九州大学 名誉教授)


遅れ付き確率的SIRモデル 佐藤彰洋 (横浜市立大学データサイエンス学部)
//////
新型コロナ対策 イメージ


 
新型コロナ 今後の予想700sss

「新型コロナ、最悪のシナリオ」米大学研究機関が予測 ( 新型コロナ、3つのシナリオ )パンデミックは24ヶ月続く

//////
0512

新型コロナの先行指標? 「K値」 感染終息時期予測へ新指標 物理学者が考案、出口戦略へ自治体導入も
新型コロナ先行指標? K値 500

https://www.youtube.com/watch?v=b1LStvUDA8g

  新型コロナウイルスの感染状況を予測する新たな手法を、中野貴志・大阪大教授(原子核物理)と池田陽一・九州大准教授(理論核物理)が考案した。直近1週間の感染者数を総感染者数で割ったシンプルな新指標を基に総感染者数や終息時期を推測でき、日本は12日にも他国が規制を緩和したレベルまで沈静化すると予測。出口戦略の有効な新指標として導入を検討している自治体もあるという。
 新指標を「K」と名付けた。例えば、1週間で感染者が900人増えて総感染者が千人になった場合、Kは0・9となる。新規感染者が1週間出なければKは0となり、数値が小さいほど終息に近づいていることを示す。週単位で比較することで、新たな感染者が少ない月曜日など曜日によるばらつきを減らしている。
 2人は各国・地域の感染者数の推移を分析し、Kの減少率と感染が収まるスピードの関連を突き止めた。Kの変化をグラフにすることで、どの国も高い数値から直線的に減少することなどが分かり、最終的な総感染者数や終息時期が予測できるとしている。
 各国のKの変化をみると、ドイツが経済規制緩和策を発表し、フランスが外出制限を緩和したのはいずれも0・05以下になった時点だった。中野教授によると日本は12日にも0・05以下となり、19日にも0・03以下にまで終息していく見込み。福岡は4日に0・042になっており、「感染が沈静化したと見ていいレベル」と説明する。
 国内のグラフを見ると、4月7日の緊急事態宣言以降もKの減少率に大幅な変化はなかった。中野教授は「3密の回避や手洗いうがいの徹底などの効果があったためか、緊急事態宣言による影響は見られない」と分析する。
 この手法を使えば、新たな感染拡大が起きても、10日ほどで新規感染者数が最大になる日や終息時期などが予測できるという。
 2人は新手法の英語論文をネットに発表。日本語解説は中野教授のホームページで公開している。 (藤原賢吾)
物理学者ならではの発想
 大阪大の吉森保教授(細胞生物学)の話 一般的な感染予測に使われる実効再生産数(1人の感染者が平均何人にうつすかを示す指標)はばらつきが多く終息の判断に使いづらい。新モデルは物理学者ならではの斬新な発想で安定的に感染終息や拡大の兆候を察知できるので、過剰な自粛を回避し社会を維持しながら暮らすことができる。出口戦略の有力な指標の一つとなり得る。

//////
新型コロナ 検証
東京アラート
感染者推移
1週間10万人あたり感染者数
新型コロナ 今後の予想700sss


////// 

国家緊急事態宣言の費用対効果は? 39県で解除へ「K値で新型コロナの正体を暴け」


[ロンドン発]14日に国家緊急事態宣言が首都圏などを除く39県で解除される見通しとなる中、表計算ソフトを使えば誰にでも簡単に計算でき、新型コロナウイルス流行の収束時期を予測できる全く新しい指標「K値」がにわかに注目を集めています。

大阪大学核物理研究センター長の中野貴志教授と九州大学の池田陽一准教授(理論核物理)が考案しました。
K値=1-(1週間前の総感染者数)/(現在の感染者数)

中野教授(本人提供)

直近1週間の感染者数を総感染者数で割ったのがK値です。中野教授にスカイプでお話をうかがったところ「コロナの流行が日本ではいつごろ収束するか自分でも知りたかったのです」ときっかけを話してくれました。

外国からの新型コロナウイルス流入の影響がないと考えられるエピセンター(発生源)の中国と、欧州で最初に感染爆発が起きたイタリア、そして“巨大な島国”とも言えるアメリカに注目し、日本の感染状況を推計できないか考えました。

新型コロナウイルスの感染者は指数関数的に増えるためグラフ上で国ごとに比較するのが難しく、対数グラフ(目盛りごとに値が倍々で増えていくグラフ)を使うなどの工夫が必要です。

中野教授はもっとシンプルに分かりやすいグラフで表現できないか総感染者数のデータを表計算ソフトに入力していろいろ試してみました。日を追って直線的に変化する指標を見つけたのがK値です。

中国、アメリカ、イタリアのK値は右肩下がりの直線を描きました。グラフの縦軸はK値、横軸は日付です。K’(K値の傾き)は1日ごとにK値がどれぐらい変化するかを表しています。

K=0.9からK=0.25までの範囲でK値はほぼ直線的に減少しています。

「これなら日本の感染状況も推計できる、収束時期が予測しやすいと思いました。20日先ぐらいまで予測できます。K値と名付けたのはたまたまです」と中野教授。九大の池田准教授と一緒に4月25日、査読前論文を発表しました。

査読前論文で中野教授はこう締めくくっています。

「新型コロナウイルスが世界的に流行しています。感染初期の兆候を探知し、将来の傾向を正確に予測することで人命を守るだけでなく、経済的麻痺による社会的損失を最小限に抑えることが重要です」

「K値とK値の傾き(K’)を使用した分析は、適切なタイミングで適切な措置を講じ、その影響を評価することに役立ちます。世界的に抗体検査の結果とK値の傾きを研究すれば、どうして地域ごとに感染率と死亡率に差が出るのかを解き明かせる可能性があります」

日本のK値の傾きはより厳しい対策をとった台湾や韓国よりも緩やかですが、イギリスなど欧州よりも急峻になっています。

日本のK値の推移を詳しく見てみましょう。国立感染症研究所によると、日本は「武漢株」の第一波を上手く収束させることができたものの、「欧州株」の第二波に苦しめられていました。

リセット前のK値のグラフは日本で起きた2つの流行を浮き彫りにしている(中野教授のスライドより引用、以下のグラフも同様)

「欧州株」の感染状況を把握するために3月25日を基点として総感染者数をリセットしてK値の動きを見ると下のグラフのようにきれいに右肩下がりのグラフになります。

「どこを収束と見るか、ドイツやフランスが都市封鎖を緩和したのはK値が0.05を下回った時点です。K=0.05を収束とみれば日本は今週でもう下回っています。0.03なら来週にも到達するでしょう」

今、日本のK値は1週間で0.6倍に減っているそうです。東京はすでにK=0.05を達成。しかし大都市では総感染者数の母数が大きくなります。政府の基準は10万人当りの週の累積感染者数が0.5とみているようです。

東京がこの目標を達成するのは5月25日ごろ。その時、K=0.015です。大阪の場合、今週末にはこの数値目標を達成しそうです。この時、K=0.03になります。

日本では4月7日に国家緊急事態宣言が出されたあともK値の傾きに大きな変化はありませんでした。中野教授は「国によって最善のコロナ対策は異なります。3つの密(密閉・密集・密接)対策、手洗いの徹底が効果をあげていたためか、緊急事態宣言による影響は見られなかった」と言います。

これに対して、イギリスやドイツ、フランスなど欧州では都市封鎖によってK値の傾きに顕著な変化が見られました。

「BCG接種や先に弱毒性コロナが流行した可能性など疫学的な理由もあるのではと考えています。抗体・抗原検査で状況を把握して敵である新型コロナウイルスの正体を暴く必要があります」
//////
緊急事態宣言は5月中旬に解除できる?!(新指標のご紹介)

「8割おじさん」こと西浦北大教授が主張されているように、ウィルスの感染というものは指数関数的に増えるものです。
ただ新型コロナに関しては、自粛の効果や(多分)自然免疫等によって「指数関数的な爆発」は避けられているのではないか、ということを皆さんも薄々感じてらっしゃるのではないか、と思います。もちろん、ハイリスク者が多くいる病院や施設等がクラスター化することはあり得ますし、それを全力で防ぐ必要はあります。

ただ、今のような社会活動全体を止めるという自粛活動が正しいのか?を判断するには、新型コロナとの闘いの「現状と将来」を正しく捉える必要があります。

ところが、今まで「新型コロナは収束しつつあるのか、指数関数的に患者が増えるのか?」を正しく把握するための「指標」がありませんでした。
毎日の感染者数に一喜一憂し、100人越えたの、越えてないのと騒ぎ、、。(でも月曜日は必ず少ないですよね)
これで日本の将来を決めようというのは、羅針盤も無く、大洋に漕ぎ出すようなものです。

今回ご紹介するのは、大阪大学教授(核物理研究センター)の中野貴志先生が考案された「K値」という指標です。
え、医学部の先生じゃないの?と思われるかもしれませんが医学部の先生でなく、さらには感染症の方でないから気づかれたのではないか、と思っています。ちなみに、大阪大学では金田安史副学長(元医学部長)、吉森生命機能研究科長はじめ医学部の先生方にも全面的にendorseされています。

「K値」とは、過去一週間の類型感染者数の増加率を、今日の感染者数を基準として評価したもの、です。
数式としては、X=累計感染者数 Y=1週間前の累計感染者数 
       K=(X-Y)/X=1-Y/X

K値は時の経過ともに安定的に推移し、収束に向かっていきます。また、その速度が国によって異なり、「その国がまだ危うい状態かどうか」を把握することができます。

勿論、突然ある地域にクラスターが発生するなどのことが起こるとK値はブレますが、その後また一定の速度で収束に向かいます。
その収束予測数値と現状のブレにより、予定外が起こっているのか?が把握できるのです。

私はこの指標を中野先生から、1か月ほど前に聞きました。過去のトレンド共に、ゴールデンウイーク明けの数値予測を伺ったのですが、これがドンピシャリの大当たりでした!

中野先生のご説明によると、「日本ではCOVID-19が感染収束に向かって順調に進展していることが分かる」とのこと。
「日本におけるK値の推移は極めて安定的で、ヨーロッパのいくつかの国で見られたような社会活動の制限等の施策による感染収束速度の増加もなければ、米国で見られるような感染再拡大の兆候も見られない。このまま順調な推移が継続すれば、5月中旬には多くの国で感染収束宣言が出ているレベルまで達するであろう」

実はK値を見ると、緊急事態宣言の前後で感染者数の増加パターンは変わっていません。これは、宣言前から手洗いマスク等で国民を自主的に努力していた。または自然免疫がついていた等々の理由はあり得ると思います。理由はともあれ、収束しつつあるなら緊急事態宣言を継続して各種活動を制限し続けることは害の方が大きくなります。

勿論、海外から変異したウィルスが入ってくるなど、コロナの危険性が去ったわけではないので、K値をしっかりモニターし続け、それに応じて臨機応変な対応をとる必要はあるでしょうし、引き続き3密を避ける、手洗い、マスク等は気を付けるべきでしょう。
でも、最も力を注ぐべきは社会全体のロックダウンではなく、病院や施設等、「ハイリスク×構造的3密環境」でクラスター爆発が起きないよう資源を集中すること。そのためにも、医師が必要と思った人に対しては早期に検査が出来て、早期に介入できる体制を早急に整備すべきと思います。

K値の詳しい解説は、大阪大学准教授(経済学)の安田洋祐先生がブログに書かれているのが分かりやすいのでご紹介します。そこから、中野先生の論文も辿れます。

国に先んじて、地方自治体では指標としてK値の活用に積極的です。厚労省でも議論は始まっています。久しぶりの明るいニュースです!

※ちなみに、「8割減らす」は「人出を8割減」ではないこと、ご存じでした?
「8割減らす」べきは「接触」です。人出が半減し、減った分だけ接触が半減すると0.5×0.5=0.25で、ほぼ8割です。マスコミは「人が8割減ってない!」と言っていますね。「8割おじさん」も政府も、誤解を放置していますが、悪い意図を感じます、、。

//////


//////

////// 
https://www.youtube.com/watch?v=sZNPelgJ-hc
//////