1陽性者の流⼊する可能性に着⽬した感染拡⼤リスクの指標化

⼤都市圏を除く37道県注１について陽性者の流⼊する可能性に着⽬し、感染拡⼤のリスクを「流⼊リスク指標」として表現しました。

この指標は、⻑崎⼤学熱帯医学研究所⽣態疫学分野（主任教授︓⾦⼦ 聰）と共同開発したものです。都道府県間推定流動⼈数には、LocationMind xPopの統計データ注２を⽤い、累積新規陽性者数には

「全期間・検査陽性者の状況別集計（都道府県別）」注３を⽤いています。この指標は、様々なリスク評価指標の⼀つとして提案するものです。⽬安の⼀つとしてご覧ください。今回の流⼊リスクの計算は、現在の陽性者報告数に基づいていることから、実際に感染性のある流⼊者の流⼊は、⼆週間から数⽇早いと推察されます。指標の計算は以下のように⾏いました。1. 全都道府県のそれぞれについて、⽇単位で過去１４⽇間の累積新規陽性者数注３を計算2. 全都道府県のそれぞれについて、1の累積新規陽性者数注３を⼈⼝で割ることで、「⼈⼝あたり陽性

者数」を計算3. ２の都道府県別「⼈⼝あたり陽性者数」に、各都道府県間から道県への推定流⼊⼈数を掛けること

で、流⼊元の都道府県毎に潜在的な陽性者流⼊量を計算4. 流⼊先の道県注１に関して、各都道府県からの潜在的な陽性者流⼊⼈数を集計することで⽇単位の

「流⼊リスク」を計算都道府県・⽇別の新規検査陽性者数注３とともに可視化することで、「流⼊リスク指標」と新規陽性者

数の変動を⽐較できます。

注１：東京都・千葉県・神奈川県・埼玉県、大阪府・京都府・兵庫県・奈良県、愛知県、福岡県を除く37道県注２： LocationMind xPopのデータは、NTTドコモが提供するアプリケーションサービス「ドコモ地図ナビ」のオートGPS機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短5分ごとに測位されるGPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。注３：東洋経済オンライン公開データをもとにESRIジャパン株式会社が作成 (CC BY 4.0)https://coronavirus-esrijapan-ej.hub.arcgis.com/datasets/%E5%85%A8%E6%9C%9F%E9%96%93%E3%83%BB%E6%A4%9C%E6%9F%BB%E9%99%BD%E6%80%A7%E8%80%85%E3%81%AE%E7%8A%B6%E6%B3%81%E5%88%A5%E9%9B%86%E8%A8%88%EF%BC%88%E9%83%BD%E9%81%93%E5%BA%9C%E7%9C%8C%E5%88%A5%EF%BC%89?geometry=82.210%2C22.088%2C-165.290%2C47.027

2流⼊リスク指標の概念

＝

31. 北海道

42. ⻘森県

53. 岩⼿県

64. 宮城県

75. 秋⽥県

86. ⼭形県

97. 福島県

108. 茨城県

119. 栃⽊県

1210. 群⾺県

1315. 新潟県

1416. 富⼭県

1517. ⽯川県

1618. 福井県

1719. ⼭梨県

1820. ⻑野県

1921. 岐⾩県

2022. 静岡県

2124. 三重県

2225. 滋賀県

2330. 和歌⼭県

2431. ⿃取県

2532. 島根県

2633. 岡⼭県

2734. 広島県

2835. ⼭⼝県

2936. 徳島県

3037. ⾹川県

3138. 愛媛県

3239. ⾼知県

3341. 佐賀県

3442. ⻑崎県

3543. 熊本県

3644. ⼤分県

3745. 宮崎県

3846. ⿅児島県

3947. 沖縄県

40お問い合わせ

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データ出所： LocationMind xPop

注記： LocationMind xPopのデータは、NTTドコモが提供するアプリケーションサービス「ドコモ地図ナビ」のオートGPS機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短5分ごとに測位されるGPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。