感染症対策に分野横断的なデータ活用を | トピックス2 | 三菱総合研究所（MRI）
感染症対策での「ヒト、動物、環境、食品」連携が日本では不十分。 データを収集・共有する新たなプラットフォーム構築が有効。 行政だけでなく民間の視点も活用すれば感染症対策に多大な効果。 重症急性呼吸器症候群（SARS）※1はコウモリ由来とされ、マラリアを媒介する蚊の生息域も温暖化により広がっている。ヒトが健康であるには動物、環境、食品も健全でなければならない。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的な大流行もあって、ヒト、動物、環境、食品の衛生に関する課題解決に関係者が連携して取り組む「One Health※2アプローチ」の重要性が増している。 海外では欧州疾病予防管理センター（ECDC）がデータ収集・交換のための共同組織※3を設立した。だが、日本ではヒトの医療と環境分野をはじめとして有識者の交流が乏しく、分野横断的なデータの共有や解析があまり進んでいない。このためリスク評価が十
新型コロナウイルス各国施策分析レポート4：SEIRモデルによる各国施策の分析 | 三菱総合研究所（MRI）
新型コロナウイルスの感染拡大防止に向け、世界各国は感染状況に応じてさまざまな施策を行ってきている。三菱総合研究所では、代表的な感染症数理モデルであるSEIRモデル（Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered）を用いて、各国における感染者数の状況および各種対応後の状況の定量的な把握と対策の効果分析を行った。 現時点で得られるデータは質的・量的に限定されており、その結果としてモデルに基づく分析結果は大きな不確実性を含むことに留意が必要である。不確実性の分析を含む分析手法の詳細については文末の別添をご参照いただきたい。 出所：Iwata K, Miyakoshi C.（2020） A Simulation on Potential Secondary Spread of Novel Coronavirus in an Exported Country Usi
新型コロナウイルス各国施策分析レポート3：致死率の分析からみた各国の感染状況 | 三菱総合研究所（MRI）
【類型Ⅰ】 類型Ⅰは、イタリアやスペインなどである。公表資料に基づき推計される致死率が10%を超えるとともに、陽性確定から死亡までの日数が3、4日と非常に短期間である。原因としては両国では感染者の急増に対して医療崩壊が発生し、十分な治療が施せない状況であったことが考えられる。 【類型Ⅱ】 類型Ⅱは、ドイツなどである。ドイツの場合には、公表資料に基づき推計される致死率が4.0％、陽性確定から死亡までの日数が11日である。陽性確定から死亡までの日数が比較的長く、類型Ⅰに比べて医療崩壊が起きていない状況と考えられる。 【類型Ⅲ】 類型Ⅲは、アイスランドやシンガポールなどである。公表資料に基づき推計される致死率が1%以下と低く、陽性確定から死亡までの日数は類型Ⅱとほぼ同じである。陽性確定から死亡までの日数が比較的長く、類型Ⅱと同様に、医療崩壊が起きていない状況と考えられる。 類型Ⅱと類型Ⅲの致死率
新型コロナウイルス各国施策分析レポート2：感染者数急増後の対応から学ぶこと（独仏比較） | 三菱総合研究所（MRI）
新型コロナウイルスへの対策は、WHO Pandemic Influenza Preparedness and Response（以下「WHOガイドライン」）に則って、各国であらかじめ策定した対応計画に基づき展開されている。日本でいえば、「新型インフルエンザ等対策行動計画」および「新型インフルエンザ等対策特別措置法」に基づいて対策が打たれているのと同じである。このように、各国の対策はWHOガイドラインに則っているため、大きな差があるわけではない。 ところが、感染者数が急増した後の死亡者数の推移をみると、隣国同士であるドイツとフランスには差が見られることから、両国の違いについて分析を行った。 なお、本分析は両国政府が発表した資料をベースにしたものであり、現地調査などを実施したものではないことをあらかじめお断りしておく。 両国における新型コロナウイルス感染者数の急増日を見ると、フランスが3月10
新型コロナウイルス各国施策分析レポート1：各国の感染者数と死亡者数から見た医療提供体制の状況 | 三菱総合研究所（MRI）
※1：累積感染者数（人口100万人あたり） 東京・大阪以外は①の感染者（Confirmed）データと、②の総人口（Total Population）データを使用。東京・大阪は③④の感染者数データと⑤の都道府県別人口データを使用。感染者数についてはいずれも2020年4月7日時点のデータを使用。 ※2：累積死亡者数（人口100万人あたり） 東京・大阪以外は①の死亡者（Deaths）データと、②の総人口（Total Population）データを使用。東京・大阪は③④の死亡者数のデータと⑤の都道府県別人口データを使用。死亡者数についてはいずれも2020年4月7日時点のデータを使用。 ※3：死亡率 累積死亡者数（上記の※2）を同日までの累積感染者数（上記の※1）で割った値。 ※4：感染者数急増日の定義 「100万人あたりの新規感染者数が5人以上」となる日（①の感染者（Confirmed）データと、
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