福井 県 コロナ 感染 者 数。 新型コロナウイルス感染症の発生状況

新型コロナ感染率ワースト1位は福井 クラスター感染が偶発的に発生か

福井 県 コロナ 感染 者 数

東京都での感染者数が増え続けている。 その影響で東京から地方へ「コロナ疎開」をする人も出てきている。 統計データ分析家の本川裕氏は「10万人当たりの感染者数(感染率)を調べると、東京より福井のほうが高い。 翌5日には143人が確認され、累計は1034人になっている。 こうした発表を受け、首都を中心に全国で感染爆発が起こるのではないかという不安や懸念がますます強まりつつある。 感染者数は実数で報道されることが多い。 確かに値が大きい場合には、それがもたらす影響度も大きいので、実数の報道には大きな意味がある。 しかし、人口約1300万人の東京と人口約78万人の福井とを比較して東京の感染者数が福井よりずっと多いといっても、感染リスクを正しく評価したことにはならないだろう。 時間が経過するだけ新しいデータが発表される。 ここで使用している値は4月5日17:00現在で入手可能なものまでである点を読者にはご了解いただきたい。 図表1には、感染者数の多い都道府県ランキングを実数と人口10万人当たりの両方で示したデータを掲げた。 感染者数そのものについては、1位の東京が891人と2位の大阪の387人の2倍以上となっている。 上位2都府が3位の神奈川以下を大きく上回っており、首都東京や関西の中心大阪の動きが極めて重大な局面にあることがうかがわれる。 3位以下、10位までの上位地域としては、北海道を除くと東西大都市圏の近郊地域や愛知、福岡といった中心都市が占めており、都市部の感染がウエートとして大きいといえる。 ところが、人口10万人当たりの感染者数(以下、「感染率」と呼ぶ)の都道府県ランキングは「実数」のランキングとはかなり様相を異にしている。 何と1位は6. 7人(10万人あたり、以下同)の福井であり、6. 5人の東京は2位なのである。 47都道府県中、神奈川は2. 6人13位であるし、埼玉は2. 2人、16位である。 感染率は両県とも全国平均の2. 8人より低くなっているのである。 そして、ワースト1位の福井と同様に、京都、北海道、高知では、飲み会、ライブなどを通じたクラスター感染が偶発的に発生し、それが連鎖的にある程度の広がりをもった都道府県が、むしろ上位を占めているのである。 こうした地域を「特定感染地域」とすると、感染率の高い地域は、「大都市圏の中心部」と「特定感染地域」の2種類だと要約できる。 図表2には、感染確定日別に累積感染者数について、上の表と同じように、実数と人口当たりの両方で推移を示した。 もとになったデータは、確定日未確認の者などが省かれており、報道される感染者数よりは小さな数字であるが、感染者数の追跡には有効だと思われる。 推移を追うと3月最終週から新型コロナウイルスへの感染状況の地域分布は、やや様相を異にしはじめていることが理解できる。 北海道では、中国などからの観光客が多いことを背景に、さっぽろ雪まつりにおける会場テント内での感染拡大や北見市における住宅展示会での感染、札幌市ススキノのライブバーにおける感染などで、一時期は感染者数が全国最多である点が目立っていた。 愛知でもスポーツジムや福祉施設を介した感染でやはり感染者数が全国トップに近い位置にあった。 同県蒲郡市で「コロナばらまく」と感染を知りながら飲食店を利用していた50代の男性が死亡したことも話題となった。 以前は、東京や大阪の動きは、北海道や愛知と比べあまり目立たなかった。 ところが、3月最終週を境に、大都市圏の中でも東京や大阪といった中心部において指数関数的な感染拡大が目立つようになった。 特に東京の場合は首都であることもあって、感染者の急増が全国的な関心事となっている。 このほか、特定感染地域と呼ぶべきエリアも無視できない動きを示している。 典型的なのは、感染率ワーストの福井だ。 接待を伴う特定飲食店での会食から福井市を中心にクラスター連鎖を起こした福井は、感染者数53人と大都市圏と比べると人数規模的にはそれほど大きくないが、人口比では全国トップに躍り出ている。 京都も京都産業大の感染者集団(クラスター)が起点となり、学生らが参加したゼミなどの懇親会から連鎖的に感染が広がった。 全国的に感染拡大が注目されて、感染防止につながる県民の自粛的な行動が推奨され、その結果、大いに県民意識が高まった効果と見られないこともない。 これらと比べて、今後どう推移していくかが不気味なのは、埼玉やその他(主要地域以外)の動きである。 とりわけ、埼玉は今のところ人口当たりの感染者数・感染率が主要感染地域と比較して低いが注視が必要だ。 東京、大阪、福井のような急激な感染拡大は見られないが、拡大傾向が一層上向きになってきてはいるからである。 もし、こうした地域が東京や大阪、福井のような感染の急拡大に転じたとしたら、全国的な感染拡大が現実となってしまうのである。 それでは、東京の中ではどんな地域で感染が拡大しているのであろうか。 東京では、区市町村別の感染者数が3月31日時点から毎日公表されるようになった。 新聞、テレビなどでは、実数の多い世田谷区(79人)などが注目されているが、地域分布の構造を理解するために重要な人口当たりの感染率はあまり報じられていない。 そこで、東京都の地域別の感染者数の実数と人口当たりデータを図表3に示した。 世田谷区の感染者数の多さが注目されているが、人口が福井県よりずっと多い92万人と都内の他地域と比較しても母数が格段に大きいので当然ともいえる。 人口10万人当たり感染者数で比較すると世田谷区は8. 6人とむしろ目立たない。 人口当たりで感染率が最も高いのは港区の22. 2人であり、この水準は、韓国の19人というレベルをすでに超えているのである(世界を見ると、4月1日時点の感染率が最も高い順に、イタリア175. 1人、ドイツ81. 2人、フランス76. 8人、イラン54. 5人、米国49. 9人、英国37. 8人、韓国19. 1人、中国5. 9人となっている)。 港区(22. 2人)に次いで高い地域は、台東区(12. 3人)、目黒区(12. 1人)、新宿区(10. 9人)、中央区(11. 8人)、渋谷区(11. 3人)であり、いずれも10人強のレベルとなっている。 港区を含めこうした地域の特徴は、都心である点、また、銀座(中央区)、赤坂(港区)、六本木(港区)、新宿、上野(台東区)、浅草(台東区)、渋谷といった繁華街を抱えている点である。 新宿区(10. 9人)と隣接する文京区(2. 7人)、また台東区(12. 3人)と隣接する墨田区(3. 6人)の感染率は低い。 隣り合わせの区でこれほど大きな感染率の差が認められるのは、やはり、大繁華街を有しているかどうかの差と言わざるをえない。 23区の中でも都心から外れた区(北区、荒川区など)、あるいは多摩地域では感染率は格段に低くなる。 日本の全国平均2. 8人(図表1)よりも低い地域も多いのである。 島しょ部に至っては感染者ゼロ人である。 都内でもこれだけの濃淡があるということは、市区町村別の感染者数が発表されなかったら分からなかったことである。 ひとつは、感染率が高くなっている都心部ほど人口密度が高いため、人と人の距離が近接していて、住んでいるだけで感染のリスクが高くなるからというものだ。 もうひとつは、感染率の高い港区、台東区、目黒区、新宿区、中央区、渋谷区などにたくさんある繁華街で働いていたり、病院で働いていたり、海外との行き来が多いため感染リスクが高くなっている職業の人がその地域に住む傾向にあるから、というものだ。 図表3には、3月31日から4月4日までのわずか4日間の動きであるが、感染者数の変化が分かるように3月31日の値をオレンジの点で図示するとともに、図中にこの間の増加数と伸び率のランキング表を付記した。 増加数は感染者数最多の世田谷区や都心各区で大きいが、伸び率は、むしろ、都心部よりも周辺部(板橋区、葛飾区、墨田区など)で大きい。 感染が同心円状に広がりつつあることを示しているといえよう。 埼玉では南部、東部、南西部、西部といった東京と隣接するいわゆる「埼玉都民」が多い地域で感染率が高く、利根地域や秩父地域など東京から遠い地域では感染率も低くなっている。 東京都心からの感染率の同心円的な傾斜が埼玉にも及んでいるととらえられよう。 やはり、通勤・通学などを通じ東京からの影響があると見ることができる。 ただし、感染率の最も高い川口などの東部地域ですら、10万人当たりの感染者数は3. 2人と都内の墨田区、葛飾区より低くなっており、それほど大きな波及効果があるとも見られない。 今のところ、東京への通勤はあぶないというほどではないが、今後、埼玉都民の感染者数・感染率が一気に上昇する局面ともなれば、それは地方を含む全国的な感染爆発の予兆と言えるかもしれない。 一方、北海道は、感染者の規模は札幌が群を抜いているが、感染率では、札幌のほか、檜山地域やオホーツク地域でも札幌以上に高くなっており、クラスター連鎖が起こっている特定感染地域の影響が大きいと言えよう。 なお、感染したからといって重症化したり、死亡したりするのは、高齢者や持病のある者が中心である。 従って、ここで触れている感染リスクの地域分布は、必ずしも、重症・死亡リスクの地域分布とは一致しない。 インフルエンザ死亡率が高い地域は高齢化の進んでいる地域と相関が見られるのであり、おそらく新型コロナウイルス感染症でも同じ傾向だと考えられる。 都心部は高齢者がむしろ少ない地域なので重症・死亡リスクは感染リスクほどではないだろう。 日本の場合は、医師数、病床数など医療のキャパシティーの地域分布は、ほぼ人口に比例している。 感染者数最多の東京ではここ数日、感染爆発した際には病床数が足りなくなり、医療崩壊必至との見通しを語る医療関係者が多い。 確かにそのリスクはあるが、だからといって都心部から他地域へ逃れるというのはあまり得策とは言えないだろう。 人口の少ない地方は、都心よりも医師数や病床数が少ないからだ。 むしろ、自分や自分が属する集団が感染源となり、クラスター感染の連鎖を生まないように、一人ひとりがマスクや手洗いなどの飛沫感染や接触感染の感染予防策に注意を払い仕事や生活を工夫するということが最善の対策だと思われる。 ---------- 本川 裕(ほんかわ・ゆたか) 統計探偵/統計データ分析家 1951年神奈川県生まれ。 東京大学農学部農業経済学科、同大学院出身。 財団法人国民経済研究協会常務理事研究部長を経て、アルファ社会科学株式会社主席研究員。 「社会実情データ図録」サイト主宰。 シンクタンクで多くの分野の調査研究に従事。 現在は、インターネット・サイトを運営しながら、地域調査等に従事。 ---------- (統計探偵/統計データ分析家 本川 裕) 外部サイト.

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【随時更新】新型コロナウイルス

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データの集計方法 データは主に厚生労働省の発表に基づいており、集計値は都道府県発表と異なる場合がある。 発表の欠落や大幅な修正は、都道府県のHPや聞き取りでデータを随時補足している。 厚労省は5月8日分に退院者などの集計方法を変更した。 厚労省発表はPCR検査について、退院時の確認検査を含めない検査人数で集計している。 ただし、一部の自治体では検査人数ではなく、検査件数が計上されている。 厚労省は累計の検査人数を訂正して減らしても、過去に遡って集計値を修正しない。 そのため、新規の検査人数が訂正前後でマイナスになっている箇所がある。 長崎県は長崎市に停泊するクルーズ船乗員の感染を県内の感染者数に計上しないと発表している。 「人口10万人あたり感染者数」の人口は総務省統計で2019年10月1日時点。 閉じる.

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【新型コロナウイルス】都道府県ランキング~退院数と治癒率、死亡者数と致死率、入院数と病床利用率

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よくある質問 問1 国内での累計感染者数や死亡者数が厚生労働省の集計より多いのはなぜですか? 当サイトの更新は、各自治体の公式発表を元にリアルタイムで行っています。 自治体が開く記者会見や、Webサイトに掲載された発表資料を確認でき次第、迅速に更新しています。 一方、厚労省でも各自治体からの報告を元に集計作業を行っていますが、当社が同省に確認したところ、自治体からの報告が数日遅れとなる場合もあるということです。 このため、リアルタイムに更新を続けている当社のデータとは数字に差が生じます。 問2 国内での累計感染者数の下に表示されている「前日比」とはどういう意味ですか? 国内での累計感染者数が、前日に比べて何人増えたかを表しています。 累計回復者数や死亡者数要入院・療養者数、の下に表示された数字も同様です。 問3 東京都で新たに感染者が増えたというニュースを見ましたが、このサイトでは増加分がまだ反映されていないことがあります。 それはなぜですか。 東京都を含め、一部の自治体では正式な発表前におおよその感染者数の報道が先行する場合がありますが、当サイトでは原則、自治体の正式な発表や厚労省の集計を確認した後に更新しています。 問4 国内での累計感染者数や死亡者数にダイヤモンド・プリンセス号 クルーズ船 の乗員・乗客を含めないのはなぜですか? 当初は便宜置籍船の存在などの理由からダイヤモンド・プリンセス号 クルーズ船 を含めた値で表示していましたが、ダイヤモンド・プリンセス号以外での感染拡大ペースが上がっている状況を踏まえ、ダイヤモンド・プリンセス号の乗員・乗客を除いた値をわかりやすく示すために表記と計算を変更しました。 問5 一方で、長崎港のクルーズ船コスタ・アトランチカ号の感染者を国内累計に含めるのはなぜですか? 厚労省の集計基準に合わせています。 同省は検疫法第5条「外国から来航した船舶などは、検疫済証の交付を受けた後でなければ上陸してはならない(概略)」を元に、入国時の検疫の有無を集計基準としています。 入国時に乗船者全員の検疫を終えていなかった横浜港のクルーズ船ダイヤモンド・プリンセス号の感染者については、入国前の事例として扱い、国内累計には含めていません。 一方、コスタ・アトランチカ号の乗船者については、入国時に全員の検疫が済んでいたため、同号の感染者は入国後の事例として、国内累計に含めています。 当サイトもこれに合わせています。 問6 一度感染し、回復後に再び陽性となった感染者は集計に含めていますか? 当サイトでは、再陽性は集計に含めず、感染者の「実数」で公表しています。 一部自治体では、再陽性も含めた「延べ人数」として公表しているところがあります。 当サイトと一部自治体の集計に差が見られるのは、こうした集計基準の違いによるものです。 一方、回復者の集計には再陽性の事例も含めています。 回復者については人数のみ発表する自治体が多く、年代・性別などの詳細が不明で、突き合わせ作業が難しいためです。

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