所報 106

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－　　－23SIR Model-based Verication of Eect of COVID-19 Contact-Conrming Application (COCOA) on Reducing Infectors in JapanYuto OMAE, Yohei KAKIMOTO, Jun TOYOTANI, Kazuyuki HARA, Yasuhiro GON and Hirotaka TAKAHASHIThe Ministry of Health, Labour and Welfare of Japan developed the COVID-19 Contact Confirmation Application (COCOA) as one of the countermeasures to defeat the new coronavirus (COVID-19) that continues to spread. Users of COCOA can ascertain the possibility that they may have come into contact with an infected person. In this case, if the person who receives the contact notification carries out self-quarantine, the number of new infected persons in Japan may decrease. However, the effect of decreasing the number of infected people varies depending on the rate of using the application, the rate of reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) testing, the false negative rate of RT-PCR testing, and the rate of self-quarantine. Therefore, in this study, we propose a COCOA-SIR model of infection transmission that can estimate the effect of COCOA by improving the susceptible-infected-removed (SIR) model, which is a differential equation for estimating infection transmission. In this paper, we report the results of simulations using the COCOA-SIR model for the entire country of Japan. We simulated about 60 scenarios by varying the application usage rate, RT-PCR test uptake rate, infection registration rate, and self-quarantine rate. The results suggested that the current situation in Japan is not sufficiently effective in reducing the number of infected people and that necessary mea-sures should be taken to increase the reduction effect.Keywords : Mathematical Model, COVID-19, SARS-CoV-2, Contact Tracing ApplicationCOVID-19接触確認アプリCOCOAの効果検証を可能とする 感染伝播方程式 COCOA-SIRモデルと日本国内全域シミュレーション大前佑斗, 柿本陽平, 豊谷純, 原一之, 權寧博, 高橋弘毅　2021年9月現在，日本及び世界中で新型コロナウイルス感染症（COVID-19，SARS-CoV-2）の感染拡大が続いている．COVID-19の対策の一つとして，厚生労働省は2020年6月19日に「COVID-19接触確認アプリ（COCOA）」を開発，リリースした．COCOAの利用者は，自分が感染者と接触したかどうかを知ることができる．この際，COCOAから接触通知を受けた人が自己検疫を行えば，日本国内の新規感染者数は減少する．しかし，アプリの利用率，接触条件の充足率，逆転写ポリメラーゼ連鎖反応検査（RT-PCR）の受診率，RT-PCR検査の偽陰性率，感染登録率，自己検疫率などによって，感染者数の減少効果は異なる．そのため本研究では，感染伝播を推定する微分方程式であるSIR（Susceptible-Infected-Removed）モデルを改良して，COCOAの効果を推定可能な感染伝播方程式COCOA-SIRモデルを提案する．本論文では，COCOA-SIR モデルの数理的な構造を詳細に解説するとともに，日本国内全域を想定した様々なシナリオでのシミュレーション結果について報告する．　論文中では，アプリ利用率，RT-PCR検査受診率，感染登録率，自己検疫率などを可変にして，およそ60シナリオでのシミュレーションを実施した．その結果，現状の日本では十分な感染者数削減効果が認められないこと，削減効果を高めるために必要な対策などに対する示唆が得られた．キーワード：数理モデル, 新型コロナウイルス感染症, コンタクトトレーシング Journal （掲載誌）Mathematical Biosciences and Engineering, vol.18, issue 5, pp.6506-6526, 2021.doi: 10.3934/mbe.2021323Published Paper