苫小牧工業高等専門学校の當摩（とうま）栄路教授（６２）が、新型コロナウイルスの感染状況を分析する研究に取り組んでいる。現行の基本的な分析方法である「感染症ＳＩＲ数理モデル」に、マーケティングなどに用いられる「統計的多変量解析法」を追加する研究で、當摩教授は「精度の高い分析ができれば、より効果的な感染症対策につながる」と話す。

　同高専の創造工学科機械系の教授で、地域共同研究センターのセンター長を務める當摩教授はこれまでに新型コロナをテーマにした論文を２本執筆。２月２３日に応用数学物理学雑誌の国際誌で英語論文「日本における環境変動の影響を考慮した多変量解析法によるＣＯＶＩＤ―１９変異型ウイルス感染状況分析の最適推定法」（日本語訳）、今月１５日に産業応用工学会論文誌で「感染症ＳＩＲ数理モデルと多変量解析法を融合したＣＯＶＩＤ―１９感染状況分析法の新提案」を発表した。

　當摩教授によると、現行の感染状況の分析に多く使用されるのは、感染可能性のある感受性人口や感染者数、回復者数から導き出す感染症ＳＩＲ数理モデル。同モデルを基に「１人の感染者が平均して何人に感染させるか」という実効再生産数を計算しており、数字が高いほど感染の急拡大を意味する。

　品質工学や統計学を専門とする當摩教授は、風速や気温、降水量、湿度といった環境的な要因も感染状況に影響しているのではないか―と考え、同モデルに複数の変数から成るデータを統計的に分析できる「統計的多変量解析法」を新たに取り入れた。

　１本目の英語論文は昨年４～５月、２本目の論文では昨年９月までの道内の新規感染者数の推移データを使って研究に着手した。

　その結果、新型コロナの感染率の推移について、現行モデルでは、拡大も収束も見られない平衡状態となっている期間も見られたが、多変量解析法で分析すると拡大傾向が示されることが判明。感染力の強い変異株の感染拡大で医療機関がひっ迫した状況にあったと推察できるとし、現行の分析だけでは十分ではないことが分かったという。

　當摩教授は「今後は人流データやワクチン摂取率といった要因も加えて研究を続けていく」と語った。