多くの疫学・統計学者の予測を裏切って、9月中旬に入り、コロナ感染者数(正確には陽性者数)が急減してきた。もちろん、ワクチン接種の効果は大きいだろいが、人流がそれほど減ったわけではない。最近公開された話題を読んだGoogle のAI予測も、SEIR モデルを基本として、パラメータ変動を過去データから機械学習によって生成して行われている。
2020年春頃から秋にかけ、定期的にロジスティック曲線による予測と実績を検証して紹介、その頃までは、簡便なモデルで、比較的よく当たっていたが、その後は、当たらなくなり、定期的な予測検証を取りやめた。これは、そもそも、モデルの大前提が間違っているという考察からである。
多くの感染モデルは、あるところで限界を迎えるという前提がある。すなわち、全ての人口以上にまで感染してしまうことはないからであり、免疫その他から、ロジスティック曲線ならKとう定数でピークアウトする。また、感染拡大のサイクルは比較的長い。しかし、今回のコロナは、COVID19と一括りにされ、最近は、α、δ、など個々に名前があるが、途中でピークアウトし、かつサイクルが短い。
これらを説明できる妥当な前提は、COVID19というが、実際には、別のウイルスであり、短いサイクルで進化変容する、ということではないか。これは、医学の専門家からも、デルタ株は全く違うと指摘されているが、まさに、第1波、第2波、と呼ばれているが、波というより、それぞれが異なるウイルスと認識すべきということだ。そうであれば、なかなかCOVID19として収束しないのも説明できる。
感染者数グラフは周期一定でピークのみ異なる特徴から、一定周期のオンオフ政策を
次に、シリコンサイクルや株価チャートを長年、見てきた者として、国内新規感染者数の波動グラフを見ると、ピークは異なるが、周期は3か月程度と、ほぼ一定に見える。国の政策、国民の行動やワクチン接種など、ウイルスルスに対しては、異なる外部要因であるにもかかわらずだ。これほど、状況が異なれば、ピークの違い同様に、周期も大きく違ってもいいような気がする。これから、このCOVID19と一括りにされているウイルスは、独自のRNA構造故に、感染や変異もし易いが、3か月程度で、それ自身が自然崩壊消滅し易い構造を持っているのではないか。
仮に、そうであれば、対策は、周期のコントロールではなく、ピークのコントロールである。現在行われている政策は、感染者数に応じて、緊急事態宣言の期間を延長する等、時間軸に拘っている。そうではなく、3か月毎、7月、10月というボトムを少し過ぎた後で、感染者数に関わらず、厳しい措置を1ヶ月だけ一定程度とり、感染者数に関わらず、元に戻す、という政策である。
死亡者数と離婚者数の総括
今回、コロナ禍では、医療崩壊や、コロナ離婚が指摘された。実際はどうであったか、厚労省人口動態統計から検証する。