資産運用 投資・投機・ヘッジの役割
１．はじめに
資産を運用する方法として３種類がある。投資、投機、ヘッジである。運用を図で表した第１象限が投資、第２象限が投機、第３，第４象限がヘッジである。
第１象限 投資
横軸の所（A）は現金または現金同等物を示す。資産運用は特にしないことになる。左回りに移動するに従ってハイリスクハイリターンの投資となる。縦軸の所（B）は極めてハイリスクハイリターンの投資となる。これは例えばベンチャービジネスへの投資が該当するだろう。
第２象限 投機
投機の (B) はハイリスクハイリターンの投機である。これは例えば未整備の市場での投機が該当するだろう。左回りに移動するとローリスクローリターンの投機となる。横軸の（C）は完全効率化市場における投機である。投機による利益は偶然でしか得られない。実際には手数料があるので平均収益率はマイナスとなる。従って完全効率化市場では投機はギャンブルとなるので行われなくなる。
図の上半分は平均的なリターンがプラスの運用を示す。
第３，第４象限 ヘッジ
横軸の所はノーヘッジを示す。下に行くほど例外的なヘッジとなりヘッジコストが大きくなる。ヘッジはヘッジ対象物が存在することが前提である。縦軸の (C) の所は、ハイリスクハイリターンの投資や投機に対するヘッジである。
２．投資（図の第１象限）
投資とは資本を投じて金利、配当、賃料などの果実を得ようとする経済的行為である。しかし、キャピタルゲインを得ようとするのを投資でないとするのは誤りである。果実を得る替わりにキャピタルゲインを得るのも投資と考えられる。不動産を貸さずにそのまま所有するのは投機行為と非難されることも多いが不動産の場合は賃貸解約のコストが極めて高いので敢えて貸さずに所有するのも多くの場合投資と考えられる。
ただ、投資と投機の境は微妙であってここまでは投資とか投機とか言えないのも確かである。
ところで株式投資の場合を考えると多くの場合、市場から株を購入することになるがなぜ株を売却する人がいるのだろうか。その理由として
①現金が必要になった。
②もっと有利な投資先が見つかった。
③株価の下落を予想した。
④ヘッジの為。
のいずれかだが購入者としては①か④の理由による売却が望ましいということができる。②や③の理由による売却の場合の購入は一般的には好ましくない。しかし過剰な下落予想が発生する場合は別である。それは暴落時である。暴落時は①や④による売却も発生するため購入には最も好ましいタイミングと言える。
３．投機（図の第２象限）
投機とは市場の変動を利用して利益を得ようとする経済的行為である。現在では株式や為替取引の９０％以上は投機と言われている。株式取引では、ファンダメンタルに基づいた比較的長期の取引が投資、テクニカルや一時的な人気に基づいた取引が投機と見られているがこれもその境は微妙である。キャピタルゲインを得ようとする株式取引でも投資の場合があるのは前述したが投機の場合はほとんどキャピタルゲインを得ようとする取引である。
さて、投機行為によってなぜ経済的利益が得られるのだろうか。それとも投機は平均するとゼロサム行為なのだろうか。株式取引や為替取引について書かれたハウツー本は掃いて捨てるほどあるがこのような基本的なことについて書かれた本は全くないと言ってもいいくらいである。逆に投機は全くのゼロサムで経済的に意味のない行為とする人もいる。
筆者は投機の経済的意味として効率的市場を形成する行為であると考える。
効率的市場とは筆者の理解するところでは、以下である。
投機は効率的市場を形成する褒美として利益を得ているということができる。
では投機家は集団として誰から利益を得ているかといえばそれは真の投資家および投資のヘッジをする人からである。
彼らに主として流動性を提供する替わりとして多少の利益を得ていることになる。逆に言うと真の投資家やヘッジをする人は流動性を提供してもらう替わりに多少割高に買い、多少割安に売っていることになる。もちろん投機家は他の投機家から利益や損失を受けることのほうが多いが投機家同士のやり取りはゼロサムである。従って投機家しかいない市場では投機はゼロサムでしかない。
ただしこの場合、投機家にも序列があり他の投機家よりすばやく対応できる場合は平均的に利益を得ることが可能である。一般の市場では投機はプラスサムであるが手数料などのコストやすばやく対応できる投機家の存在を考えると投機で平均的に利益をあげるのは容易ではない。結果的には損失を被っている投機家の方が多いと思われる。彼らにとって投機はギャンブルと同じとなる。
４．ヘッジ（図の第３，第４象限）
ヘッジは保険であって保険料（ヘッジコスト）を支払う替わりに大損を回避する経済的行為である。多少の損を許容するのがヘッジであって、この先株が下がりそうなので一部を売却するのは投資や投機の中止であってヘッジではない。一方で休みに入るので株の一部を売却するのはヘッジ行為といえる。つまりヘッジは平均的には損をする取引である。その意味ではギャンブルと同じであるがギャンブルと異なるのはヘッジ対象の資産を有している点である。
ところで損切りも一定以上の資産の減少を防止するという点ではヘッジ行為といえるだろう。
日本は、近々新型コロナ感染者が１日当たり２０万人以上になる可能性あり
（本内容は２０２２年４月１日（金）までのデータを基にし、前回からは約５ヶ月半経過している）
１．今年（２０２２年）に入ってからの感染者の大幅増加
昨年の秋には大幅に減少した日本の新型コロナ感染者は今年になって大幅に増加し１日あたり最大で１０万人,東京都で２万人を超えるような状態となってしまった。
理由として以下が挙げられている。
- 感染力の強いオミクロン型の流行
- ワクチンの２回目接種から４～６か月以上経過し免疫力の落ちた人の増加
- 現行のワクチンがオミクロン型に対して今一つ有効性が低い
しかし、もう一つ重大な理由がある。それは今までアジア地域の住民が新型コロナウイルスに対して有していた潜在的な免疫（交差免疫）がオミクロン型に対しては有効でないということである。そして韓国、タイ、ベトナムなど従来は欧米などと比較して感染率がずっと低かった国が高い感染率を示している。現在、感染率の世界のトップは韓国である。そして中国も少ないながら徐々に感染が増加している。
日本も感染者数と死亡者数の大幅な増加となった。統計データによって多少の誤差はあるがそれぞれ７日間平均のピークの値を示す（データには曜日による偏りや報告調整があるため１日ごとの値より７日間平均の方が傾向を正しく伝える）。
全国感染者数のピーク
2021年 （8月26日） 23075人
2022年 （2月11日） 94650人
全国重症者数のピーク
2021年 （9月8日） 2206人
2022年 （2月25日） 1507人
全国死亡者数のピーク
2021年 （5月24日） 115人 （第4波の方が第5波より多い）
2022年 （2月26日） 233人
今年の重症者数のピーク値は昨年ピークの約３分の２である。オミクロン型の重症化率が低いことの表れだが死亡者数はオミクロン型の方が約２倍となっている。これは不思議だがオミクロン型による感染で持病が悪化して亡くなる人が多いという説明が専門家からされている。従って、単純にオミクロン型は重症化率が低いという認識は持病がある人にとっては危険である。
２．今後、感染者拡大の予想
日本の第６波は２月上旬くらいにピークアウトしたが感染者数は３月下旬に下げ止まってしまった。対数グラフを見るとこの間の下げは緩やかであり次の上昇の準備段階のようにみえる。韓国などの例をみても近々大きく上昇し、１日当たりの感染者が２０万人以上（東京都では３万人～４万人以上）になる可能性がある。
３．オミクロン型を恐れる理由
筆者は昨年までは、新型コロナウイルスの感染に関して悲観的な見通しは持っていなかった。大きな理由はアジア地域の住民がコロナウイルスに対して潜在的な免疫を有していることが各国の感染データから読み取れたからである。そして専門家の過剰な感染予想に疑問を表明してきた。その疑問は正しかったと言える。しかし、オミクロン型は従来の新型コロナウイルスとは別種と考えなければならない。確かに重症率は低いが感染率が高いので死亡者数は多くなる。感染対策の最終目標は死亡者数を抑えることである。問題なのは繰り返しになるがアジア地域で感染率が極めて高くなっていることである。しかし、その点を強調する専門家はあまりいない。これは、専門家が欧米のデータは重視するがアジアのデータは軽視ないし無視しているからであろう。
４．空港検疫データに注意すべき
感染予想に当たっては厚労省が毎日発表している空港検疫データに注意すべきであろう。このデータは日本に入国する全員を対象に検査しているので大変参考になる。入国者の陽性率は、昨年までは概ね０．３％から０．５％くらい、例外的に１％くらいであったが、今年に入り５％以上と異常に高い値になりオミクロン型の大流行となった。４月１日現在は１％強と減少しているが昨年よりは高い値である。今後、３％以上の日が何日も続くと爆発的な感染の予兆となる。
参考までに2021年からのアメリカ、韓国の新規感染者数（７日平均）のグラフ（対数）を載せる。今後の感染動向に注目したい
日本は、交差免疫＋ワクチン２回接種で集団免疫獲得か
（本内容は２０２１年１０月２２日（金）までのデータを基にしている）
１．劇的な感染者の減少
日本における新型コロナの感染者の減少は劇的である。東京都の感染者は１０月２２日の金曜日は、わずか２６名、８月１３日の金曜日は最多の５７７３名だったので７０日で０．４５％までに激減した。東京都の感染者数はやがて１万人あるいはそれ以上になるといった予測も以前は行われていた。全国の感染者数も厚労省のまとめによると１０月２２日は３４５人と８月２６日の２万４９７６名から激減している。（全国の数値は集計方法によりぶれがある）。陽性率も大幅に低下しているので検査不足が原因ではない。隣の韓国と比べても以前は人口比で日本は４倍くらいの感染者だったが現在は人口比で１０分の１のときもあるといった状態である。
感染者の減少は鈍ってきたとの専門家の意見もある。確かに次の通常（非対数）のグラフを見ればそんな感じを受ける。
しかしそれは誤りである。冒頭の対数化グラフをみれば少なくとも１０月２２日時点では減少スピードが大きく鈍っていることはない。このような状況を日本人は一時的にせよ集団免疫に到達したと見る専門家もいる。しかしその理由が今ひとつ説明できていない。
参考までに東京都の２０２０年３月からの感染者数グラフ（対数化）も載せる。まだ下げ余地があることがわかる。
２．劇的な減少の理由
劇的な減少の大きな理由にワクチン接種の進捗があるのは確かである。１０月２２日時点の日本の２回ワクチン接種率は、首相官邸ホームページによると全人口に対する割合で６８．６％、６５歳以上の高齢者では９０．３％といずれも相当高い値となっている。ワクチン接種の進捗が激減の大きな理由であるが海外ではワクチン接種率が日本を上回る国や同じくらいの国も多い。それらの国では重症化率は大幅に減少しているが依然としてかなりの感染者が出ている。アメリカは、現在２回接種率が５６％くらいだが１日平均８万人ほどの感染者である。これは日本で３万人くらいの感染者が出ることと同じである。ワクチン接種率の高さだけでは劇的な減少を説明できない。筆者が２０２０年５月５日のブログで記述したように日本人は新型コロナに対する免疫を既にある程度有していたとみられる（学術的には交差免疫と考えられる）。詳細についてはそのブログを参照のこと（今では古くなってしまっている箇所もあるが）。
デルタ型の流行によってそのような免疫性は大幅に薄れたと思われたが、ワクチン接種によってその効果が復活したと考えられる。この免疫効果は日本だけでなく日本周辺のアジア地域にも存在する。１０月２２日の時点で台湾、インドネシアは新規感染者が大幅に減少している。但し、ベトナムやタイではピークからは減少しているがまだかなりの感染者が出ている。ワクチン事情などが影響しているのだろう。この交差免疫効果は遺伝的人種的な理由によるものではない。もし人種的なものだとしたらアメリカにはアジア系の移民もかなり存在するのにアメリカでアジア系の感染率が大幅に少ないとの報告が報道されたことはない。またこの免疫効果は隣の韓国では小さいようである（ワクチン接種率は日本との差はない。第１波（武漢型）のとき韓国は比較的感染者が多かった）。なぜ韓国では交差免疫効果が小さいのか、韓国には、東南アジアや日本にあるような中国人町（中華街）がない。筆者は新型コロナの祖先は元々中国にいた感染力の弱いコロナウイルスでありそれにかかることにより免疫ができたと考えているので中国人町がないことが理由の一つかも知れない。
結局、日本人は２回のワクチン接種者も過去の交差免疫を考えると実質的には３回接種したのとおなじことになる。これが日本で感染者の劇的な減少が起きた理由であろう。
この集団免疫状態はある程度の期間続くと思われる。一方、シンガポールのようにワクチン接種率が８０％に達した国でもブレークスルー感染による感染者が多数出ている。ワクチンの効果が薄れてきたのと行動緩和が原因のようだが日本もそうなる可能性はある。やはり感染対策は今後も重要である。
参考までに今年の日本全国、アメリカ、韓国の新規感染者数（７日平均）のグラフ（非対数）を載せる。今後の感染動向に注目したい。
新型コロナ 高齢者のワクチン接種が終われば実効接種率は７５％以上になる
ワクチン接種は死亡者を減らすことが最大の目的である。その観点で接種率をみると単純な接種率とは別の実効接種率を考えることができる。致死率の高い高齢者(６５歳以上）の新型コロナワクチン接種が終われば実効接種率は７５％以上になる。上の図は高齢者のワクチン接種率と、死亡者からみた実効接種率の関係を示したグラフである
１ ワクチンの接種率を考える
ワクチン接種の目標は死亡者を減らすこと感染者を減らすことだが死亡者を減らすことがより重要である。厚生労働省の新型コロナウイルス感染のデータによると６５歳以上の高齢者が感染者に占める割合は約１８％だが死亡者に占める割合は極めて高く９５％にもなる。そのため高齢者優先で接種が行われている。ところでワクチンの接種率が話題となるが死亡者数という観点から見るとワクチンの効果は一様ではない。そうすると単純な接種率でなく実効接種率が意味を持つ。７月１８日時点のワクチンの２回目接種率（全人口）は約１７％であるが実際の効果という点ではもっと高いのではないかという疑問が基になっている。そこで次の数式を定義する。
ワクチン接種前の死亡者数（一定期間） A
１００％接種したときの推定死亡者数（一定期間） B
一定期間の死亡者数 Y
実効接種率 X
Y=(B-A)X + A X=0 のとき Y=A X=1のとき Y=B
X= (Y-A)/(B-A)
B=A*0.1
ワクチンによって死亡率が以前の１０％に減少するとみる。もっと死亡率が下がるように思えるがワクチン接種によって人々の感染警戒心が薄れることを考慮して１０％とする。
２．実効接種率の計算
ここで上記の一定期間を変異種の影響があり死亡者も多かった２０２１年の前半６ヶ月とする。６月３０日にはワクチン接種自体は進んでいたが死亡者数にはワクチン接種の効果はまだほとんど反映されていない。
次に厚生労働省のデータから新型コロナの死亡者数を取り出す。なお、計の値は年齢階級ごとの数を合計したものである。厚生労働省のデータの計は年齢階級不明者も入れているので一致しない。
| 死亡者数 | 10歳未満 | １０代 | ２０代 | ３０代 | ４０代 | ５０代 | ６０代 | ７０代 | ８０代以上 | 計 |
| 2020/12/29 | 0 | 0 | 2 | 9 | 31 | 89 | 267 | 781 | 1939 | 3118 |
| 2021/6/30 | 0 | 0 | 8 | 27 | 106 | 301 | 939 | 2976 | 8094 | 12451 |
| 差分 | 0 | 0 | 6 | 18 | 75 | 212 | 672 | 2195 | 6155 | 9333 |
ワクチンにより死亡率が以前の１０％に減少と想定し各年代の数値の１０％値をみると２０歳代下の数値とだいたい合っている（７０代は５０代、６０代は４０代など）。年齢階級ごとの人口が違うので大雑把にしか言えないがワクチンの効果は新型コロナリスクを２０歳分減らす。これは高齢者がワクチンを接種してもワクチン無接種の２０代、３０代までにはリスクが減らないことも意味する。高齢者にとってワクチン接種後も感染対策は必須である。
ワクチン接種の高齢者は６５歳以上だが５歳刻みのデータはないので６０代のデータを６５歳未満 ２５％ ６５歳以上 ７５％で按分し高齢者の死亡者数を求める。
|
死亡者数 |
65歳未満 |
65歳以上 |
計 |
|
2020/12/29 |
198 |
2920 |
3118 |
|
2021/6/30 |
677 |
11774 |
12451 |
|
差分 |
479 |
8854 |
9333 |
X=(9333-Y)/(9333-933) X=(9333-Y)/8400
７月１８日時点で高齢者の約５８％が２回目の接種を終えている
Y=(8854*0.58*0.1+8854*0.42+479) ⇒ Y=4711 X=0.55
死亡者数を基にした実効接種率は５５％となる。但し、１回だけの接種でもかなりの効果があることを考えるともっと高く推定してもよいかもしれない。高齢者の１回目の接種率は最も高い岐阜県で９０％を超えている。２回目の接種率をやや控えめに８０％と推定する。すると
Y=(8854*0.8*0.1+8854*0.2+479) ⇒ Y =2958 X=0.76
高齢者の８０％が２回目の接種を終えると実効接種率は７６％になる。１回目のみの接種者や６５歳未満の接種者も計算に入れるともう少し高くなるだろう。
８月上旬にはほぼ高齢者２回目接種は終わる。また当然重症者数は死亡者数と相関が高いので９月以降は医療の逼迫も起きなくなるであろう。今後、若年層のワクチン接種が進むにつれて感染者の増加は抑えられるがワクチン接種が一巡すると経済活動が活発になり人々の感染警戒心も薄れ逆に感染者が増加する可能性もある。ただし致死率は減少する。ある意味で新型コロナのインフルエンザ化が生じると思われる。
なお、念のため２０２０年始めからの累計の死亡者数や２０２１年３月末からの３ヶ月間の死亡者数でも計算したが同様の結果となった。
同じ日付の厚生労働省のデータから計算して求めた陽性者数を参考に載せる。
６０代のデータを６５歳未満 ６５％ ６５歳以上 ３５％で按分し高齢者の陽性者を求めた（陽性者数は５０代が７０代より１．８倍くらい多い）。
|
陽性者数 |
65歳未満 |
65歳以上 |
計 |
|
2020/12/29 |
179608 |
38404 |
218012 |
|
2021/6/30 |
643397 |
139256 |
782653 |
|
差分 |
463789 |
100852 |
564641 |
（参考データ）
厚生労働省：新型コロナウイルス感染症の国内発生動向：２０２１年６月３０日https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000800096.pdf
新型コロナウイルス 都道府県別感染率と人口密度との相関係数は０．６５
１．新型コロナウイルスの感染率と何が関係するのか
新型コロナウイルスの都道府県別の感染率と関係がありそうなものを調べると人口密度との相関係数が０．６５とかなり高いことが判明した（感染者数のデータは５月３０日時点）。相関係数は、＋１が順相関１００％、０が相関性全くなし、－１が逆相関１００％という指標である。やはり、密な状態は感染率を高くすることになる。一人当たり県民所得との相関係数は、０．５８である。（なお、人口密度と一人当たり県民所得との相関係数は、０．６８である）。人口密度が高い地域は、一人当り所得も相対的に高い。また一人当り所得が高いことは海外との交流も大きい。それにより感染率が高まるとも考えられる。表１にデータを掲載する。表２は、人口密度、一人当たり県民所得、感染率を１位から４７位までの順番に並び替えたものである。人口密度と感染率の散布図のグラフものせてみた。右上の点はもちろん東京である。
| 表１ | 新型コロナ | |||||||
| 人口 | 人口密度 | ランク | 一人当り所得 | ランク | 感染者数 | 感染率 | ランク | |
| 千人 | 人/㎢ | 千円 | 人 | 人/10万人 | ||||
| 全国 | 126,167 | 339 | 3,217 | 16,501 | 13.1 | |||
| 北海道 | 5,250 | 67 | 47 | 2,617 | 35 | 1,081 | 20.6 | 4 |
| 青森 | 1,246 | 131 | 41 | 2,558 | 38 | 27 | 2.2 | 38 |
| 岩手 | 1,227 | 81 | 46 | 2,737 | 31 | 0 | 0.0 | 47 |
| 宮城 | 2,306 | 318 | 19 | 2,926 | 21 | 88 | 3.8 | 29 |
| 秋田 | 966 | 84 | 45 | 2,553 | 39 | 16 | 1.7 | 40 |
| 山形 | 1,078 | 117 | 42 | 2,758 | 30 | 69 | 6.4 | 22 |
| 福島 | 1,846 | 135 | 40 | 3,005 | 16 | 81 | 4.4 | 28 |
| 茨城 | 2,860 | 472 | 12 | 3,116 | 10 | 168 | 5.9 | 25 |
| 栃木 | 1,934 | 304 | 22 | 3,318 | 3 | 65 | 3.4 | 33 |
| 群馬 | 1,942 | 307 | 21 | 3,098 | 11 | 149 | 7.7 | 16 |
| 埼玉 | 7,350 | 1,930 | 4 | 2,958 | 18 | 1,003 | 13.6 | 11 |
| 千葉 | 6,259 | 1,213 | 6 | 3,020 | 15 | 907 | 14.5 | 8 |
| 東京 | 13,921 | 6,300 | 1 | 5,348 | 1 | 5,231 | 37.6 | 1 |
| 神奈川 | 9,198 | 3,798 | 3 | 3,180 | 7 | 1,359 | 14.8 | 7 |
| 新潟 | 2,223 | 179 | 34 | 2,826 | 27 | 83 | 3.7 | 30 |
| 富山 | 1,044 | 247 | 25 | 3,295 | 5 | 227 | 21.7 | 3 |
| 石川 | 1,138 | 273 | 23 | 2,908 | 23 | 298 | 26.2 | 2 |
| 福井 | 768 | 185 | 31 | 3,157 | 8 | 122 | 15.9 | 6 |
| 山梨 | 811 | 183 | 32 | 2,873 | 26 | 64 | 7.9 | 15 |
| 長野 | 2,049 | 152 | 38 | 2,882 | 25 | 76 | 3.7 | 31 |
| 岐阜 | 1,987 | 188 | 30 | 2,803 | 28 | 150 | 7.5 | 17 |
| 静岡 | 3,644 | 471 | 13 | 3,300 | 4 | 76 | 2.1 | 39 |
| 愛知 | 7,552 | 1,457 | 5 | 3,633 | 2 | 507 | 6.7 | 21 |
| 三重 | 1,781 | 310 | 20 | 3,155 | 9 | 45 | 2.5 | 37 |
| 滋賀 | 1,414 | 352 | 15 | 3,181 | 6 | 100 | 7.1 | 18 |
| 京都 | 2,583 | 562 | 10 | 2,926 | 22 | 358 | 13.9 | 10 |
| 大阪 | 8,809 | 4,626 | 2 | 3,056 | 13 | 1,782 | 20.2 | 5 |
| 兵庫 | 5,466 | 653 | 8 | 2,896 | 24 | 699 | 12.8 | 12 |
| 奈良 | 1,330 | 363 | 14 | 2,522 | 40 | 92 | 6.9 | 19 |
| 和歌山 | 925 | 198 | 29 | 2,949 | 19 | 63 | 6.8 | 20 |
| 鳥取 | 556 | 160 | 37 | 2,407 | 45 | 3 | 0.5 | 46 |
| 島根 | 674 | 101 | 43 | 2,619 | 34 | 24 | 3.6 | 32 |
| 岡山 | 1,890 | 267 | 24 | 2,732 | 32 | 25 | 1.3 | 42 |
| 広島 | 2,804 | 332 | 17 | 3,068 | 12 | 167 | 6.0 | 24 |
| 山口 | 1,358 | 224 | 28 | 3,048 | 14 | 37 | 2.7 | 36 |
| 徳島 | 728 | 178 | 35 | 2,973 | 17 | 5 | 0.7 | 44 |
| 香川 | 956 | 513 | 11 | 2,945 | 20 | 28 | 2.9 | 34 |
| 愛媛 | 1,339 | 238 | 26 | 2,656 | 33 | 82 | 6.1 | 23 |
| 高知 | 698 | 99 | 44 | 2,567 | 37 | 74 | 10.6 | 13 |
| 福岡 | 5,104 | 1,024 | 7 | 2,800 | 29 | 729 | 14.3 | 9 |
| 佐賀 | 815 | 336 | 16 | 2,509 | 43 | 47 | 5.8 | 26 |
| 長崎 | 1,327 | 325 | 18 | 2,519 | 41 | 17 | 1.3 | 43 |
| 熊本 | 1,748 | 237 | 27 | 2,517 | 42 | 48 | 2.7 | 35 |
| 大分 | 1,135 | 180 | 33 | 2,605 | 36 | 60 | 5.3 | 27 |
| 宮崎 | 1,073 | 140 | 39 | 2,407 | 46 | 17 | 1.6 | 41 |
| 鹿児島 | 1,602 | 176 | 36 | 2,414 | 44 | 10 | 0.6 | 45 |
| 沖縄 | 1,453 | 635 | 9 | 2,273 | 47 | 142 | 9.8 | 14 |
| 表２ | |||
| 都道府県順位 | |||
| 人口密度 | 一人当り所得 | 新型コロナ感染率 | |
| 1 | 東京 | 東京 | 東京 |
| 2 | 大阪 | 愛知 | 石川 |
| 3 | 神奈川 | 栃木 | 富山 |
| 4 | 埼玉 | 静岡 | 北海道 |
| 5 | 愛知 | 富山 | 大阪 |
| 6 | 千葉 | 滋賀 | 福井 |
| 7 | 福岡 | 神奈川 | 神奈川 |
| 8 | 兵庫 | 福井 | 千葉 |
| 9 | 沖縄 | 三重 | 福岡 |
| 10 | 京都 | 茨城 | 京都 |
| 11 | 香川 | 群馬 | 埼玉 |
| 12 | 茨城 | 広島 | 兵庫 |
| 13 | 静岡 | 大阪 | 高知 |
| 14 | 奈良 | 山口 | 沖縄 |
| 15 | 滋賀 | 千葉 | 山梨 |
| 16 | 佐賀 | 福島 | 群馬 |
| 17 | 広島 | 徳島 | 岐阜 |
| 18 | 長崎 | 埼玉 | 滋賀 |
| 19 | 宮城 | 和歌山 | 奈良 |
| 20 | 三重 | 香川 | 和歌山 |
| 21 | 群馬 | 宮城 | 愛知 |
| 22 | 栃木 | 京都 | 山形 |
| 23 | 石川 | 石川 | 愛媛 |
| 24 | 岡山 | 兵庫 | 広島 |
| 25 | 富山 | 長野 | 茨城 |
| 26 | 愛媛 | 山梨 | 佐賀 |
| 27 | 熊本 | 新潟 | 大分 |
| 28 | 山口 | 岐阜 | 福島 |
| 29 | 和歌山 | 福岡 | 宮城 |
| 30 | 岐阜 | 山形 | 新潟 |
| 31 | 福井 | 岩手 | 長野 |
| 32 | 山梨 | 岡山 | 島根 |
| 33 | 大分 | 愛媛 | 栃木 |
| 34 | 新潟 | 島根 | 香川 |
| 35 | 徳島 | 北海道 | 熊本 |
| 36 | 鹿児島 | 大分 | 山口 |
| 37 | 鳥取 | 高知 | 三重 |
| 38 | 長野 | 青森 | 青森 |
| 39 | 宮崎 | 秋田 | 静岡 |
| 40 | 福島 | 奈良 | 秋田 |
| 41 | 青森 | 長崎 | 宮崎 |
| 42 | 山形 | 熊本 | 岡山 |
| 43 | 島根 | 佐賀 | 長崎 |
| 44 | 高知 | 鹿児島 | 徳島 |
| 45 | 秋田 | 鳥取 | 鹿児島 |
| 46 | 岩手 | 宮崎 | 鳥取 |
| 47 | 北海道 | 沖縄 | 岩手 |
２．地域の分析
感染率が一番高いのは東京都であり、人口密度や一人当り所得も一番高い。東京都の中でも感染率が高いのは港区、新宿区、渋谷区といった都心である。都心部は昼間人口を加味すると人口密度が極めて高い。なお、東京を除いてしまうと人口密度との相関係数は、０．４３と低くなる。また、感染率の、３位、２位、６位は富山、石川、福井の北陸３県で人口密度は平均より低いのだが所得ランクが、５位、２３位、８位と比較的高いことが関係しているのだろうか。富山、石川については北陸新幹線の影響も考えられる。感染率が一番低いのは、現在感染者０の岩手県である。岩手県の人口密度は北海道についで低い。一方北海道は感染率４位と高い。人口密度だけならば北海道は感染率がもっと低くてよいはずであるが、札幌に人口が集中していること。道外からの人の流入が多いこと。中国人観光客が多かったことが高くなった理由であろうか。
参考データ
新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について（令和２年５月３１日版）
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_11606.html
各都道府県の検査陽性者の状況（空港検疫、チャーター便案件を除く国内事例）
https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000635537.pdf
総務省統計局
人口推計（2019年（令和元年）10月1日現在）
統計でみる都道府県のすがた２０２０ 人口密度（２０１８年）
日本の統計２０２０ ３－１５ 県民経済計算 一人当たり県民所得（２０１６年度）
新型コロナウイルス 「未感染者の半数、すでに免疫？」との報道
１．読売新聞オンラインの報道
５月１９日の読売新聞オンラインで
「【独自】未感染者の半数、すでに免疫？・・・他のコロナウイルス感染の経験影響か」との見出しの報道がありました。
（【独自】とは読売新聞単独報道の意味でしょうか）
その記事の重要部分を引用いたします。
「新型コロナウイルスにまだ感染していない人の約半数が、すでに免疫を一定程度持っている可能性があるとする研究結果を米ラホイヤ免疫研究所の研究チームが近く米科学誌セルで発表する。過去に他のコロナウイルスに感染した経験が影響したとみられている。」
「研究チームは、流行が始まる前の２０１５～１８年に米国で収集された２０～６０歳代の保存血液２０人分を調べ、約半数から新型コロナウイルスを認識する免疫細胞「ヘルパーＴ細胞」を検出した。」
「ヘルパーＴ細胞は、「免疫の 司令塔」とも呼ばれ、ウイルスを攻撃する抗体を別の免疫細胞「Ｂ細胞」に作らせるなどの役割がある。研究チームは、風邪の原因となる通常のコロナウイルスに感染した経験によって、免疫系が新型ウイルスも認識できるようになる「交差免疫」が起きたと考えている。」
上記の内容から「未感染者の半数、すでに免疫？」との見出し報道となったと思われますが、もしこのことが事実ならば大変な研究結果だと思います。しかし、その後のネット情報をみると後追いで報道しているものはないようです。米科学誌に正式に発表されてからということなのでしょうか。
２．ラホイヤ免疫研究所とは
上記報道では、ラホイヤ免疫研究所となっていますが正確には米国カリフォルニア州にある La Jolla institute of immunology のようです（ラホヤ・アレルギー免疫研究所の訳もある）。日本の高名な免疫学者であった故石坂公成氏（妻の照子さんも免疫学者）も所長をされていました。現在も多くの日本人学者が研究所に参加しているようです。それだけ信頼の高い研究機関だと思われます。ただし、研究所がカリフォルニア州にあることから分析対象となった血液もカリフォルニア州民のものであった可能性があります。新型コロナウイルスによる死亡率が西海岸のカリフォルニア州は東海岸のニューヨーク州の１７分の１とはるかに低いので研究結果が米国の平均でない可能性もあります。
３．この研究結果が意味する重大性
米国で新型コロナウイルスの未感染者の半数がすでに免疫を保有しているという研究結果が正しければ、感染者と合わせてすでに集団免疫に近い状態になっているとも考えられます。また、日本やアジアではさらに多くの未感染者がすでに免疫を保有しておりそのため感染率や死亡率が欧米に比べてはるかに少ないと考えることができるでしょう（私の過去記事を参照してください）。この研究結果の意味するものは今後の新型コロナウイルスの対策にも当然大きな影響を与えます。ともかく正式な発表や検証報道を待ちたいと思います。
新型コロナウイルス 抗体検査と最新のダイヤモンドプリンセスの致死率
１．抗体検査の結果
５月１５日に厚生労働省は東京、東北でそれぞれ５００人ずつの献血データ、および新型コロナウイルス流行以前の保存血液５００人分について日本赤十字社に依頼していた新型コロナウイルスの抗体検査結果を発表しました。結果は厚生労働省の「抗体検査キットの性能評価」（pdfの場所は下記）によると東京で最大３人（０．６％）、東北で最大２人（０．４％）、保存血液で最大２人（０．４％）でした。４種類の検査キットと１種類の試薬を用いる方法で調べたとのことです。当初は５月１日に発表との報道がありましたがなかなか発表されず１５日にやっと発表されました。この抗体検査計画時に入手できたと思われるアメリカの抗体検査は抗体を保有している人が想定を超えて多いという結果でした。最初の発表は西海岸のカリフォルニア州サンタクララ郡の約１０００人対象の検査で公表感染者数の５０倍から８５倍が抗体を保有している。すなわち感染していたというものです。その後ニューヨーク州で公表感染者数の約１０倍、住民の１５％が抗体検査陽性などの発表がありました。５月２日に神戸中央市民病院の外来患者の抗体検査で３．３％（年齢補正で２．７％）が陽性との発表もありました（ただし、神戸中央市民病院の発表時には厚生労働省の抗体検査はすでに終了していたと思われます）。おそらく厚生労働省は東京で２～３％くらいの陽性が出ることを想定していたのではないでしょうか。それで５００人規模の検査人数で統計学的に十分としたのでしょう。
「https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000630744.pdf」
２．予想外の結果
しかし、今回の結果は意外なものでした。東京と東北では人口あたりの新型コロナウイルスの感染率に約１０倍の差があります。東京の実質人口は住民基本台帳による人口より多いので倍率はもう少し低くなるとは思いますが大差があることは確かです。しかし、結果は１．５倍の差でしかありません。また、新型コロナウイルスに感染していないはずの２０１９年１月～３月の保存血液から０．４％の陽性が出ましたが、厚生労働省の注釈では (一般的には０．４％程度の非特異は許容）と記述されているのでそれ自体はあまり問題ないようです。問題は非特異、すなわち擬陽性の率を０．４％とすると、東京の結果は０．６％－０．４％＝０．２％、東北の結果は０．４％－０．４％＝０％となる可能性があることです。もちろん５００人のデータなので誤差があることは当然ですが事前に想定されていたと思われる値よりずっと小さな値です。
３．サンプル上の問題点
ここで問題なのは東京、東北のデータが日本赤十字社の４月の献血データという点です。献血は原則１６歳から６４歳までが献血可能年齢です。日本赤十字社の献血データによると年代別の献血率が大きいのは４０代、５０代です。この年齢は現在の日本人の平均年齢約４９歳と大体同じなので年齢的な偏りはないと考えられます。しかし、４月に外出自粛が叫ばれていたときに献血する人は健康に自信がある人と思われます。例えば１週間前に熱があったが今は平熱という人は今回の献血には来ないでしょう。感染していた可能性がある人が献血に来た確率は低いと思われます（全く無症状の人は来るとは思いますが）。その結果、抗体の陽性率がやや低くなった可能性は有り得ると思います。６月以降１万人規模抗体検査を予定しているとの厚生労働省発表がありました。東京都や沖縄県でも抗体検査を予定しているようです。これらの抗体検査に期待します。
４．致死率について ダイヤモンドプリンセスの場合
ところで、抗体検査の結果、感染者の想定数が変わるとなると新型コロナウイルスによる想定致死率の値も変わってきます。日々発表される死亡者数を公表される感染者数で割っても公表感染者数は実際の感染者数の一部ですから便宜的な致死率でしかありません。現在、感染者の致死率がわかるのは乗客乗員のほぼ全員をＰＣＲ検査したクルーズ船ダイヤモンドプリンセスのデータです。５月１６日現在の厚生労働省のデータ（新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について）によると陽性者７１２名（症状のある人は３８１名）で現在の死亡者は１３名です。（オーストラリア帰国後に死亡した１名については船内での検査の状況が不明なので除く)。そうすると現在の致死率はＰＣＲ陽性者で１．８％、そのうち症状のあった人では３．４％となります。しかしダイヤモンドプリンセスの乗客には高齢者が多かったようですのでこの致死率を一般的な致死率とするには年齢補正をする必要があります。結局、ＰＣＲ陽性者の致死率は１％ぐらい、症状のあった人で２％ぐらいがまずまずの推定値でしょうか。
５．患者致死率と感染者致死率
ここで抗体検査の結果、例えば、感染者がＰＣＲ陽性者の３倍推定されるとなると致死率が０．３％くらいとなります。インフルエンザの致死率が０．１％と推定されているようですからこの場合インフルエンザと比べて極端に重い病気ではないとの解釈も成り立ちます。そのような主張もネットでされています。しかし私は病気の重さを示す致死率は、症状のある人（患者）を基準にすべきと考えます。患者致死率は前述のとおり２％くらいと推定できます。すなわちインフルエンザの約２０倍です。これが一般的な実感だと思います。抗体検査の結果によって病気の重さを示す患者致死率は変わらないということです。感染者を基準とした致死率は、感染者致死率として別に定義するべきでしょう。
