『COVID-19との長期戦に備えて ２（感染者増加率・PPM推移 17）』 ―中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較―

          『COVID-19との長期戦に備えて　２（感染者増加率・PPM推移　17）』

   ―中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較―

 

新型コロナウイルス『SARS-CoV-2』の変異種の影響をこれから、一番大きく受けるのは日本かもしれないと怯え、かつ心配です。　

 

心配になる点はここです。

『人口100万人あたり感染者数、いわゆるＰＰＭベースで韓国の1.86倍（前月1.90倍から微減）、台湾の90.7倍（86.8倍から微増）。』

 

20210405（アジア4ヶ国）、20210406（一部の都道府県）のデータで更新

世界中でCOVID-19が、変異株の所為か、下げ止まり状態の大変な事態になっていますので、4月は、まだデータ不足のため（20210405/20210406現在）、予測データの精度は落ちますが、中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較を更新しましたが、調べた中では大阪・沖縄・愛知・東京が心配です。

 

数値は、「日本全国の都道府県別と国別の人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移」のデータを引用しました。　マスコミも、傾向（グラフ）と定量的100万人あたり(PPM)とか,百分率(PCT）数値と更に、母数等を示して欲しいものです。　

 

単なる絶対数の数値表示には、都道府県別『前日比・前週比・前月比等も、更には、改善・ベスト5と悪化・ワースト５』だけでも、付け欲しいと思います。　デジタル化・IT化の実現につながります。

	中国	台湾	日本	韓国	東京都	沖縄県	大阪府	北海道	愛知県	神奈川県	埼玉県	千葉県
2002	55	1	2	57
2003	57	13	15	191	38	6	32	34	23	17	13	26
2004	58	18	111	210	307	98	186	150	65	111	116	129
2005	58	19	133	224	377	98	202	207	67	148	136	145
2006	59	19	147	250	447	98	208	241	69	163	154	153
2007	61	20	267	279	912	272	482	275	273	276	315	265
2008	62	20	537	389	1,495	1,472	970	339	603	545	535	487
2009	62.91	21.58	656	464	1,848	1,711	1,211	401	710	758	633	622
2010	63.48	23.26	794	517	2,233	2,296	1,448	610	825	954	793	804
2011	64.55	28.34	1,178	676	2,941	2,977	2,301	1,689	1,339	1,365	1,147	1,120
2012	66.67	33.55	1,864	1,205	4,323	3,701	3,405	2,560	2,192	2,312	1,945	1,770
2101	69.52	38.25	3,085	1,531	7,187	5,192	4,963	3,323	3,181	4,432	3,427	3,565
2102	70.15	40.10	3,416	1,756	8,022	5,639	5,349	3,637	3,424	4,881	3,993	4,217
2103	70.68	43.25	3,753	2,021	8,691	6,532	5,926	3,999	3,624	5,226	4,466	4,735
2104	75	70.25	7209	3,857	9,541	8447	7941	4349	4034	5611	5,001	5,190

 

　　　  　10月末　　11月末　　12月末       1月末          2月末　　3月末        4月末予想

                 前月末比　前月末比　 前月末比　前月末日　前月末比　前月末比　前月末比

中国　　　100％　　103％　　　103％　　104％　　 101％　 　101％　　101％

台湾　　　108％　　122％　　　121％　　114％　　 105％　　 108％　　110％

韓国　　　111％　　131％　　　178％　　127％　　 115％       115％　　115％

日本　　　121％　　148％　　　158％　　166％　     111％       110％　　115％

東京都　　121％　　132％　　　147％　　166％　 　112％        108％　　110％

沖縄県　　134％　　130％　　　124％　　141％         109％       116％　　129％

大阪府　　120％　　159％　　　148％　　146％         108％        111％　　134％

北海道　　152％　　277％　　　152％　　130％         109％        110％　　109％

愛知県　　116％　　162％　　　164％　　145％         108％        106％　　111％

神奈川県　126％　　143％　　　169％　　192％         110％        107％　　107％

埼玉県　　125％　　144％　　　170％　　176％         117％         112％　　112％

千葉県　　129％　　139％　　　158％　　201％         118％         112％　　109％

 

東アジアでは、日本が特に、まだまだ,安心できません。　優等国台湾は、まだ抑えこんでいます。　増加も気になりますが、中国の抑え込みは、日本で適用できるかどうかはわかりませんが、研究すべきと思います。　

 

特に日本の場合は、実態を定量的な解析、特に増減傾向を示して、正確に国民に理解していただき、まだまだ先になりそうな､ワクチンが間に合うまでは、繰り返しですが、『三密回避』、『マスク着用と、うがいの徹底』です。　

 

最重要はこれ、『指定感染症のCOVID-19のクラスター感染と爆発感染』を防ぐには、PCR検査拡大と陽性者には率先自主隔離と、お願い隔離の徹底が必要です。

 

とにかく、後手後手のモグラたたきは、先に行って、大変な出費と経済損失になります。　最近は、日本が特に酷い状態ですので、見やすいグラフを多用し、定量的なデータ（最近の第四波懸念）を国民に、正直に提示して備えの重要性を理解してもらうことです。　　　

 

ずっと心配していました、ヒト（医療関係者不足）・モノ（医療関係機器・設備不足）・カネ（国は、お金の印刷・借金で調達できても、『縦割り組織・IT後進国』で末端まで、なかなか届かない事態）が、『どこかの目詰まり』よりは、『広範囲での目詰まり』です。

 

休業支援金（給付金）の制度設計は『もう少し、公平性について工夫がほしかった』の一語に尽きます。　IT後進国で『データ』のデータづくり（力仕事）と管理が下手で、上手く使えないのが理由でしょうか。　税金を使うのですから、企業規模や支店数などを考慮した傾斜式・階段式の『休業支援金（給付金）制度設計』をお願いします。

 

『個人事業主に識別番号制度』つくりがやっと動き出したようです。

（20210407纏め ＃309）

『COVID-19との長期戦に備えて １（参考にすべき国々と比較 36）』 ―PCR検査で陽性者の把握と、『率先自主隔離とお願い隔離』の継続徹底を―

『COVID-19との長期戦に備えて　１（参考にすべき国々と比較　36）』

―PCR検査で陽性者の把握と、『率先自主隔離とお願い隔離』の継続徹底を―

 

4月末予測値がデータ不足で予測しにくいので何とも言えませんが、COVID-19のSARS-Cov-2変異株の影響が、まだよく見えません。　データ不足ですが、インド、ブラジル、日本が 心配です。　SARS・MERSの経験がある東アジアの台湾・韓国と比較してみると日本の実態は、かなり厳しい状態にあると思います。　

 

COVID-19をSARS・MERSに比較
	SARS	MERS	COVID-19
感染者数/死者数	8,096 / 774	2,494 / 858	13.159.3万人/ 285.7万人 （20210407現在）
潜伏期間	2-10日（平均5日）	2-15日	1-14日 （20210116現在）
感染経路	飛沫感染　 接触感染　 （糞口感染） （空気感染）	不明 （現在調査中）	飛沫感染 接触感染
致死率（全体）	約9.6％ （20030930現在）	症例致死率 34.4％ （20191130現在）	約2.17％ （20210407現在）
致死率（年齢別）	34歳未満：　1％ 25-44歳：　6％　 45-64歳： 15％ 65歳以上：50％以上	不明	不明
終息時期	最初の患者から　 8カ月後	現在も終息に 至っていない	不明

 

• 人口100万人あたりのCOVID-19の感染者数推移（東アジアの4カ国）

『人口100万人あたり感染者数、いわゆるＰＰＭベースで韓国の1.86倍（前月1.90倍から微減）、台湾の90.7倍（86.8倍から微増）』

 

• 人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（東アジアの4カ国）

 

第四波に備えて、『PCR検査で陽性者の把握と、「率先自主隔離とお願い隔離」の継続徹底を』、

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者増加率・死者数推移（11ヶ国と世界）『頭打ち直前です。』　ここで定量的把握を強化して、日本もアジアで抑え込んだ国になって貰いたいです！

 

 

４月５日のデータで更新しました。

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者増加率（11ヶ国と世界）

	中国	台湾	日本	韓国	インド	スウェーデン	ドイツ	英国	米国	ブラジル	南ア	世界
2002	55	1	2	57	0	1	2	1	0	0	0	11
2003	57	13	15	191	0	399	739	571	497	22	23	104
2004	58	18	111	210	24	2,010	1,899	2,633	3,142	368	95	403
2005	58	19	133	224	132	3,675	2,166	3,794	5,349	2,188	551	771
2006	59	19	147	250	411	6,700	2,319	4,201	7,826	6,437	2,550	1,314
2007	61	20	267	279	1,188	8,931	2,491	4,490	13,579	12,279	8,316	2,219
2008	62	20	537	389	2,624	8,341	3,184	4,980	18,171	18,171	10,573	3,243
2009	62.91	21.58	656	464	4,511	9,223	3,452	6,715	21,725	22,476	11,370	4,333
2010	63.48	23.26	794	517	5,896	12,779	6,192	14,948	27,333	25,953	12,232	5,866
2011	64.55	28.34	1,178	676	6,857	24,074	12,770	24,066	40,910	29,808	13,320	8,118
2012	66.67	33.55	1,864	1,205	7,440	43,308	21,013	36,771	60,326	36,112	17,825	10,703
2101	69.52	38.25	3,085	1,531	7,795	56,138	26,564	56,391	79,109	43,304	24,512	13,137
2102	70.15	40.10	3,416	1,756	8,052	65,085	29,245	61,704	86,339	49,639	25,517	14,639
2103	70.68	43.25	3,753	2,021	8,856	79,697	33,940	64,225	92,026	59,977	26,103	16,536
2104	71.4	47.75	4329	2327	10452	84635	38140	65695	97894	67453	26535	18708

 

                         10月度　  11月度　　12月度      1月度        2月度        3月度    　4月末予想

                       前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比

ドイツ　　　　179％　　 206％　　 165％　 　126％　　110％        116％　　112％

スウェーデン　139％　 　188％　 　180％　 　130％　　116％        123％　   106％

英国　　　　　223％　 　161％　 　153％　　 153％       109％        104％　　102％

米国　　　　　126％　　 150％　 　147％　　 131％       109％        107％　　106％

ブラジル　　　115％　 　115％　　 121％　　 120％       115％　　 121％　　113％

台湾　　　　　105％　　 122％　 　121％　　 114％　　105％        108％　　110％

中国　　　　　100％　 　103％　　 103％　　 104％       101％        101％　　101％

韓国　　　　　111％　 　131％　 　178％　　 127％　　115％        115％　　115％

日本　　　　　121％　 　148％　 　158％　　 166％       111％        110％　　115％

インド　　　   131％　 　116％　　 109％　　 105％　　103％　     110％　　118％

南ア　　　　   108％　　  109％       134％　 　138％        104％        102％　　102％

世界　　　　　135％　　 138％　 　132％　　 123％　　111％        113％　　113％

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者数推移（東アジアの4カ国）

	中国	台湾	日本	韓国
2002	55	1	2	57
2003	57	13	15	191
2004	58	18	111	210
2005	58	19	133	224
2006	59	19	147	250
2007	61	20	267	279
2008	62	20	537	389
2009	62.91	21.58	656	464
2010	63.48	23.26	794	517
2011	64.55	28.34	1,178	676
2012	66.67	33.55	1,864	1,205
2101	69.52	38.25	3,085	1,531
2102	70.15	40.10	3,416	1,756
2103	70.68	43.25	3,753	2,021
2104	71.4	47.75	4329	2327

 

人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（１１ヶ国と世界）

	中国	台湾	日本	韓国	インド	スウェーデン	ドイツ	英国	米国	ブラジル	南ア	世界
2002	1.97	0.04										0.37
2003	2.31	0.04	0.44	3.18		14.46		36.19	9.58	0.75		4.96
2004	3.22	0.25	3.28	4.84	0.78	243.78	75.05	394.1	184.19	25.72	1.74	29.23
2005	3.22	0.29	7.04	5.29	3.74	435.18	101.45	552.79	313.54	135.65	11.52	47.41
2006	3.22	0.29	7.69	5.51	12.61	525.78	107.11	596.28	381.08	274.34	44.81	64.42
2007	3.24	0.29	7.93	5.87	25.91	568.26	109.11	607.99	459.42	429.35	134.97	85.74
2008	3.28	0.29	10.11	6.32	46.72	577.86	110.98	612.63	553.07	568.44	238.57	108.66
2009	3.29	0.29	12.37	8.06	70.65	580.14	113.24	622.12	580.14	672.38	282.15	129.46
2010	3.29	0.29	13.88	9.05	88.15	590.34	127.45	687.11	693.98	750.27	325.01	151.74
2011	3.30	0.29	16.41	10.26	99.72	661.53	199.25	862.40	809.80	814.45	363.11	188.39
2012	3.32	0.29	26.03	17.89	107.78	864.12	403.31	1,084.49	1,044.51	917.15	480.01	233.25
2101	3.35	0.34	45.49	27.79	111.88	1,147.71	682.27	1,566.85	1,333.28	1,056.19	744.65	284.33
2102	3.36	0.38	62.38	31.31	113.88	1,269.99	837.30	1,813.08	1,550.72	1,199.39	842.93	324.80
2103	3.36	0.42	72.39	33.84	118.06	1,333.26	914.13	1,870.12	1,667.88	1,512.59	891.03	361.22
2104	3.36	0.42	75.87	35.82	127.54	1,352.88	953.25	1,883.44	1,731.78	1,829.75	906.15	395.42

ブラジルとインドの増加が心配です。

 

　　　　　      10月度　　11月度　 12月度　　 1月度        2月度        3月度　　 4月末予想

                      前月末比　前月末比　前月末比　 前月末比　前月末比　前月末比　前月末比

ドイツ　　　　110％　　156％　 　202％        169％        123％        109％　　  104％

スウェーデン　102％　　112％　　131％　 　132％　 　111％　　 105％　　  101％

英国　　　　　110％　　126％　　126％        144％        116％         103％　　  101％

米国　　　　　112％　　117％　　129％　　 128％        116％         108％　　  104％

ブラジル　　　112％　　109％        113％        115％　　 114％         126％　　 121％

台湾　　　　　100％　　100％　　 100％　　 117％        112％         111％　　 100％

中国　　　　　100％　　100％　　 101％　　 101％　　 100％        100％　　  100％

韓国　　　　　112％　　113％　 　174％　　 155％　　 113％        108％　　  106％

日本　　　　　112％  　118％　　　159％        175％　    137％        116％　　  105＆

インド              125％　　113％　　　108％　   104％　　 102％        104％　　  108％

南ア　　　　　115％　　112％　　　132％　　155％　　113％        106％　　  102％

世界　　　　　118％    　124％           124％　　 122％　   114％        111％　　  109％

 

人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（東アジアの4カ国）

	中国	台湾	日本	韓国
2002	1.97	0.04
2003	2.31	0.04	0.44	3.18
2004	3.22	0.25	3.28	4.84
2005	3.22	0.29	7.04	5.29
2006	3.22	0.29	7.69	5.51
2007	3.24	0.29	7.93	5.87
2008	3.28	0.29	10.11	6.32
2009	3.29	0.29	12.37	8.06
2010	3.29	0.29	13.88	9.05
2011	3.30	0.29	16.41	10.26
2012	3.32	0.29	26.03	17.89
2101	3.35	0.34	45.49	27.79
2102	3.36	0.38	62.38	31.31
2103	3.36	0.42	72.39	33.84
2104	3.36	0.42	75.87	35.82

 

第四波と、将来の感染症に備えて、この度の『後手に回った新型コロナ感染症対策』の経済へのマイナス影響の分析を、スパコン『富嶽』で、是非やってほしいと思っています。　

 

今までは、各方面・分野で『喉元過ぎれば…』で世界中に後れをとっている事例が日本では、多々ありますので。　台湾までとは言いませんが韓国並みに『人口100万人あたりの感染者数』を抑え込んでいたら、と思います

　　（20210407纏め ＃308）

『今朝（20210405）日本経済新聞から １』（日本語は優れた言語！）』 ―漢字表現の方が外国語より分かり易いので必要に応じて併記をー

        『今朝（20210405）日本経済新聞から　１』（日本語は優れた言語！）』

―漢字表現の方が外国語より分かり易いので必要に応じて併記をー

 

　『女性欄』にあった衝撃的な見出し『ジェンダー・ギャップ120位の波紋』です。　因みに韓国102   位、中国105位で、儒教の影響か、などとは言って居られません。　ジェンダー・ギャップよりは、日本語の『男女格差』の方が、日本では、厳しくかつ適切な表現です。　国別女性国会議員比率ランキング129位、日本の場合は特に、クオータ制の導入が必須です。　最近、国会で取り上げられたが立ち消え、この国では、日常茶飯事で、情けないです。

 

まだあった『企業欄』の太陽光大型発電（の売電は）電力会社通さずの記事の中の、『FIT』、これは、『固定価格買取制度（FIT）』（FIT＝Feed in Tariff）と併記して頂きたいものです。　FITの採用国数は、特に2005年以降に急増し、2009年時点では少なくとも50以上の国々と25以上の州・地域で採用されており、現在では再生可能エネルギーの普及政策として、最も一般的な手法となっていると言われております。　

 

太陽光・風力には不利な国・日本で再生可能エネルギー後進国としては、中小規模水力発電(重厚長大は昔のこと)に期待をしています。　また『中小規模水力発電』は、再エネで発電された電気を一定価格で電力会社が買い取る『固定価格買取制度（FIT）』の対象にもなっていて、2012年のFIT導入後は順調に認定量が増えてきました。　

 

認定後、建設に着手してから運転開始までには時間がかかりますが、最近は運転開始量も増加傾向にあります。　2017年3月末時点で、112万kW（598件）の中小水力発電設備がFIT認定を取得し、そのうちの24万kW（285件）が運転を開始しています（リプレース含む）。　運転開始済量は、認定された容量のうちの約21.4％に相当します。

ウエブ情報から 引用

 

新型コロナウイルス感染防止対策の『まん延防止等重点措置』を『まん防』と略すことに慎重になってほしいと要望する文書が、魚のマンボウになじみの深い宮城県気仙沼市から出されました。　

 

日本語は、表意文字（漢字）と、表音文字(ひらがな、カタカナ、ローマ字)の混合の言語の難しさは、外国人だけではないなく、日本人にさえも難しいと、最近、思えるようになりました。　その上にデジタルの情報化時代ではありますが、新聞記事に使われるカタカナ英語の頻度と種類は踊り置くばかりです。　

このような状況下では　『新型コロナウイルス感染防止対策　レベル1、レベル２，レベル3…』のように傘寿の爺にも分かり易くできないものか考えてしまいます。

以下は以前にブログに投稿済みですので、すでにご覧の方はご放念ください。

 

      『カタカナ語急増、日経新聞文化欄に「日本語で言え」、全く同感！』

      ―日本語は、表音と表意を混ぜて使う、世界でも稀な言語だが、心配だ―

 

　以前（20201010）付け日経新聞文化欄に、作家町田康氏の記事『日本語で言え』が載っていました。　まったく同感ですので再度抜粋引用させて頂きます。　

 

『最近、日常の中に、いわゆるカタカナ語というのが急に増え、また、標語や宣伝文句などにも英語が使われることが多くなって、そのことに違和感を覚えている。　というのは、でもけっこう前からあって、それがこの5年くらいで急に増えたように感じるのである。』　

 

ここで一言、こんな状況をどうしたら改善できるか。　日本という国は、複合要因・原因で短期間に変わってきています。　抜粋引用を続けます。

 

　『なぜそう思うかと言うと、自分は英語を知らないからで、『俺に分からんことを言うな。　もっと解りやすく言え」という自分の無知を棚に上げての暴言で、それを防止するには自分が学んで、英語で言われても即座に理解できるようなかしこになるべきなのだが、一寸虫にも五分の魂、ちょっとの言い分これはある。　

　

どういうことかと言うと、英語（又はその他の外国語）で言うその理由に合点のいかない部分、不審の点があるということで、ではその理由は、

 

❶その英語の言葉に相当する日本語がなく、それを無理に日本語にすると、元の意味とは別の意味になってしまう。

❷英語で言った方が、格好がいい感じがするから。

❸母語で言うと、その意味が明らか過ぎて精神的につらいから。

❹英語で言うと意味がぼやけてあまり内実がないことをごまかすことが出来るから。

 

　❶については、マア仕方ないと思うが、それ以外のものは、軽薄というか、実がないというか、不真面目というか、精神的に怠惰というか、全体的にクズというか、・・・、言うまでもなくそんな愚劣な気持ちになるのは自分が未熟な人間であるからで、そこは反省しなければならないのだが、しかしそれを割り引いても、言葉が人の精神や行動に及ぼす影響はあるだろうし、自分には難しいことは分からないが、社会全体も悪い方向に向かってしまうのではないだろうか。』

 

　ここで、また一言、こんな状況をどうしたら改善できるか。　逼塞感いっぱいの日本という国は、複合要因・原因の排除は簡単に短期間に、改善は難しいようです。　抜粋引用を続けます。

 

　『やはり、SNSとかでこのことを発信して警鐘か何かを鳴らした方がよいではないだろうか、と怒りを通り越して不安な気持ちになってきたので、お世話になっている鹿児島出身の先輩に相談したところ、「お前のような虫同然の人間が社会のことについて心配することはない。　そんなことより生業をまじめにやりなさい。箪笥っ―」と仰ってくださった。　箪笥っ―、というのは、本当は、チェスト―、と言いたかったところ、外国語に悩む私を気遣ってこんな風に仰ってくださった。　優しい人である。』

 

途中は、省略させて頂いて、更に、少し考えてしまった部分の引用です。

　

『しかし、ここにひとつ困難があるというのは、若い頃やって、一時中断、最近になってまた始めたバンド関連の用語で、自分の場合、その殆どが英語、　というか、バンドというのが英語でいちいち楽団・楽隊などと言い直さなければならず、それ以外にライブのことを実演と言ったり書いたり・・・、その言い換えのために才能の9割も使ってしまっている。　・・・という話をお世話になっている大阪の先輩に話したところ、「けど言うたら漢字も外国ちゃうけ」と言われ反論しようと思ったができず、それ以降は楽団もあまりせず、家に籠って梵語を見つめたり、5日連続でカレーを食べたりしてライフをエンジョイした。』

 

　この方の、このエッセイ読ませていただいて、日本語の漢字・表意文字と、平仮名片仮名・表音文字と、ローマ字の表音文字を混ぜて使えることの便利さと、副作用の大変さをつくづくと思い知りました。　

 

これから整理するために、先般の自分のブログ；

                       『言語・言葉」の進化・進歩が加速されている』

                 ―大袈裟ですが、タブレットなしでは新聞がスムースによめない―　

を次に再掲しました。　

 

『いままで、ずっと納得がいっていました。　日本語は、表意文字の『漢字』と表音文字の『ひらがな・カタカナ』の組み合わせで、効率よく意志の伝達や勉強・読書ができると。

 

以前（20200925）の日経新聞の全面広告に載っていました『TCFDサミット2020』このTCFDの正式英語名称が『Task Force on Climate-related Financial Disclosures』が全面広告内に載っておりませんでした。

 

　そこでタブレットで調べると『「TCFD」という言葉、ご存知ですか？要チェックですよ。　TCFDを初めて聞く方も少なくないと思いますが、最近かなり注目されています。　最近は、英語の頭文字を取った言葉が本当に多いですが、元の単語を知ったうえで意味を覚えたほうが楽だと思います。　ということで、TCFDの英語の正式名称ですが、「Task Force on Climate-related Financial Disclosures」です。　かえって分かりにくくなったように感じるかもしれませんが、ビジネス用語となったカタカナ語がほとんどです。』とありました。

 

　更に、別の全面広告欄にありました。　6社の全面タイアップ広告（日本語では連携・協力広告？日本語は難しい。）この全広告の３分の１ページを占めたのが『いまさら聞けない　ニューノーマル時代の新用語集　新しい働き方や生活様式が生まれる中で普及した言葉が数多くあります。　ここでは、その中でもビジネスシーンで頻出する用語を集めました。　商談やミーティングなどのとっさの時に困らないよう、お役立てください』と。

　

❶インフォデミック

❷オンライン飲み会

❸エッセンシャルワーカー

❹サイドプレイス

❺オフピーク出勤

❻シェアオフィス

❼オーバーシュート

❽ジョブ型人事制度

❾巣ごもり消費

❿地域居住

⓫ソーシャルディタンス１２ポストコロナ

⓬ポストコロナ

⓭デジタルトランスフォーマーション（DX）

⓮ローテーション勤務

⓯テレカン

⓰ワーケーション

　

本日の新聞にはまだまだありました『エンティティ―リスト』『リモートキャリア』『グリーンインフラ』『ブルーカーボン』『エンタープライズブロックチェーン』『ビットコインコミュニテイー』『カストディエコシステム』『ブロックチェーン技術』『デジタルアイデンティの社会実装』等々。

 

いよいよ、とりあえず『自分専用』のカタカナ英語、及び、難しい語彙・用語事典が必要かと思い始まました。　昔、アフターサービスの世界にはユニークで判りにくい語彙・用語があったので、語彙・用語解説集を作ったことを思い出しました。　今はオタクっぽい分野でなくても、座右の語彙・用語解説集が必要と思えるほど（タブレット・スマホでも十分カバー可能）、日本語の進歩・進化・複雑化が進んでいます。』

 

この件、もう少し勉強して整理します。

（20210405纏め　＃306）

『COVID-19との長期戦に備えて ２（感染者増加率・PPM推移 16）』 ―中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較―

『COVID-19との長期戦に備えて　２（感染者増加率・PPM推移　16）』

―中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較―

 

新型コロナウイルス『SARS-CoV-2』の変異種の影響をこれから、一番大きく受けるのは日本かもしれないと怯え、かつ心配です。　

 

心配になる点はここです。

『人口100万人あたり感染者数、いわゆるＰＰＭベースで韓国の1.86倍（前月1.95から減少）、台湾の86.8倍（前月85.2倍から上昇）。

 

20210331（アジア4ヶ国）、20210331（一部の都道府県）のデータで更新

世界中でCOVID-19が、変異株の所為か、下げ止まり状態の大変な事態になっていますので、20210326の予測データで中国・台湾・日本・韓国と日本の一部の都道府県と比較を更新しました。

 

数値は、「日本全国の都道府県別と国別の人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移」のデータを引用しました。　マスコミも、傾向（グラフ）と定量的100万人あたり(PPM)とか,百分率(PCT）数値と更に、母数等を示して欲しいものです。　

 

単なる絶対数の数値表示には、都道府県別『前日比・前週比・前月比等も、更には、改善・ベスト5と悪化・ワースト５』だけでも、付け欲しいと思います。　デジタル化・IT化の実現につながります。

 

 

 

　　　     10月末　　11月末　 　12月末      1月末         2月末　　3月末

              前月末比　前月末比　 前月末比　  前月末日　  前月末比　前月末比

中国　　　100％　　103％　　　103％　　　104％　　 101％　 101％

台湾　　　108％　　122％　　　121％　　　114％　　 105％　 108％

韓国　　　111％　　131％　　　178％　　　127％　　 115％    115％

日本　　　121％　　148％　　　158％　　　166％　    111％     110％

東京都　　121％　　132％　　　147％　　　166％　 　112％     108％

沖縄県　　134％　　130％　　　124％　　　141％       109％     116％

大阪府　　120％　　159％　　　148％　　　146％       108％     111％

北海道　　152％　　277％　　　152％　　　130％       109％     110％

愛知県　　116％　　162％　　　164％　　　145％       108％     106％

神奈川県　126％　　143％　　　169％　　　192％       110％     107％

埼玉県　　125％　　144％　　　170％　　　176％       117％     112％

千葉県　　129％　　139％　　　158％　　　201％       118％     112％

 

東アジアでは、日本だけが、まだまだ,安心できません。　優等国台湾は、まだ抑えこんでいます。　増加も気になりますが、中国の抑え込みは、日本で適用できるかどうかはわかりませんが、研究すべきと思います。　

 

特に日本の場合は、実態を定量的な解析、特に増減傾向を示して、正確に国民に理解していただき、まだまだ先になりそうな､ワクチンが間に合うまでは、繰り返しですが、『三密回避』、『マスク着用と、うがいの徹底』です。　

 

『指定感染症のCOVID-19のクラスター感染と爆発感染』を防ぐには、PCR検査拡大と陽性者には率先自主隔離と、お願い隔離の徹底が必須です。

 

とにかく、後手後手のモグラたたきは、先に行って、大変な出費と経済損失になります。　最近は、日本が特に酷い状態ですので、見やすいグラフを多用し、定量的なデータ（最近の第四波懸念）を国民に、正直に提示して備えの重要性を理解してもらう。　　　

 

ずっと心配していました、ヒト（医療関係者不足）・モノ（医療関係機器・設備不足）・カネ（国は、お金の印刷・借金で調達できても、『縦割り組織・IT後進国』で末端まで、なかなか届かない事態）が、『どこかの目詰まり』よりは、『広範囲での目詰まり』です。

 

休業支援金（給付金）の制度設計は『もう少し、公平性について工夫がほしかった』の一語に尽きます。　IT後進国で『データ』のデータづくり（力仕事）と管理が下手で、上手く使えないのが理由でしょうか。　税金を使うのですから、企業規模や支店数などを考慮した傾斜式・階段式の『休業支援金（給付金）制度設計』をお願いします。

（20210403纏め ＃305）

『COVID-19との長期戦に備えて １（参考にすべき国々と比較 35）』 ―PCR検査で陽性者の把握と、『率先自主隔離とお願い隔離』の継続徹底を―

『COVID-19との長期戦に備えて　１（参考にすべき国々と比較　35）』

―PCR検査で陽性者の把握と、『率先自主隔離とお願い隔離』の継続徹底を―

 

COVID-19のSARS-Cov-2変異株の影響が、スウェーデン・ブラジル・ドイツ・インドに少し出始めたように見えます。　下げ止まりから、変異株による第三波（日本は第四波）が心配されます。　SARS・MERSの経験がある、東アジアの台湾・韓国と比較してみると、日本の実態は、下げ止まりに見えますが、かなり厳しい状態にあると思います。　

 

COVID-19をSARS・MERSに比較
	SARS	MERS	COVID-19
感染者数/死者数	8,096 / 774	2,494 / 858	12,847.8万人/ 280.2万人 （20210331現在）
潜伏期間	2-10日（平均5日）	2-15日	1-14日 （20210116現在）
感染経路	飛沫感染　 接触感染　 （糞口感染） （空気感染）	不明 （現在調査中）	飛沫感染 接触感染
致死率（全体）	約9.6％ （20030930現在）	症例致死率 34.4％ （20191130現在）	約2.18％ （20210331現在）
致死率（年齢別）	34歳未満：　1％ 25-44歳：　6％　 45-64歳： 15％ 65歳以上：50％以上	不明	不明
終息時期	最初の患者から　 8カ月後	現在も終息に 至っていない	不明

 

• 人口100万人あたりのCOVID-19の感染者数推移（東アジアの4カ国）

『人口100万人あたり感染者数、いわゆるＰＰＭベースで韓国の1.9倍（微増）、台湾の86.8倍（86.5倍から上昇）』

 

• 人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（東アジアの4カ国）

 

第四波に備えて、『PCR検査で陽性者の把握と、「率先自主隔離とお願い隔離」の継続徹底を』、

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者増加率・死者数推移（11ヶ国と世界）『頭打ち直前です。』　ここで定量的把握を強化して、日本もアジアで抑え込んだ国になって貰いたいです！

 

 

３月31日のデータで更新しました。

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者増加率（11ヶ国と世界）

	中国	台湾	日本	韓国	インド	スウェーデン	ドイツ	英国	米国	ブラジル	南ア	世界
2002	55	1	2	57	0	1	2	1	0	0	0	11
2003	57	13	15	191	0	399	739	571	497	22	23	104
2004	58	18	111	210	24	2,010	1,899	2,633	3,142	368	95	403
2005	58	19	133	224	132	3,675	2,166	3,794	5,349	2,188	551	771
2006	59	19	147	250	411	6,700	2,319	4,201	7,826	6,437	2,550	1,314
2007	61	20	267	279	1,188	8,931	2,491	4,490	13,579	12,279	8,316	2,219
2008	62	20	537	389	2,624	8,341	3,184	4,980	18,171	18,171	10,573	3,243
2009	62.91	21.58	656	464	4,511	9,223	3,452	6,715	21,725	22,476	11,370	4,333
2010	63.48	23.26	794	517	5,896	12,779	6,192	14,948	27,333	25,953	12,232	5,866
2011	64.55	28.34	1,178	676	6,857	24,074	12,770	24,066	40,910	29,808	13,320	8,118
2012	66.67	33.55	1,864	1,205	7,440	43,308	21,013	36,771	60,326	36,112	17,825	10,703
2101	69.52	38.25	3,085	1,531	7,795	56,138	26,564	56,391	79,109	43,304	24,512	13,137
2102	70.15	40.10	3,416	1,756	8,052	65,085	29,245	61,704	86,339	49,639	25,517	14,639
2103	70.68	43.25	3,753	2,021	8,856	79,697	33,940	64,225	92,026	59,977	26,103	16,536

 

 

10月度　 11月度　　12月度   1月度     2月度   3月度

前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比　前月末比

 

ドイツ　　　　179％　　 206％　　 165％　 　126％　　110％     116％

スウェーデン　139％　 　188％　 　180％　 　130％　　116％　  123％

英国　　　　　223％　 　161％　 　153％　　 153％    109％     104％

米国　　　　　126％　　 150％　 　147％　　 131％    109％     107％　　　

ブラジル　　　115％　 　115％　　 121％　　 120％    115％　　 121％

台湾　　　　　105％　　 122％　 　121％　　 114％　　105％     108％

中国　　　　　100％　 　103％　　 103％　　 104％    101％     101％

韓国　　　　　111％　 　131％　 　178％　　 127％　　115％     115％

日本　　　　　121％　 　148％　 　158％　　 166％    111％     110％

インド　　　  131％　 　116％　　 109％　　 105％　　103％　   110％

南ア　　　　  108％　　 109％     134％　 　138％    104％     102％

世界　　　　　135％　　 138％　 　132％　　 123％　　111％     113％

 

人口100万人あたりのCOVID-19の感染者数推移（東アジアの4カ国）

	中国	台湾	日本	韓国
2002	55	1	2	57
2003	57	13	15	191
2004	58	18	111	210
2005	58	19	133	224
2006	59	19	147	250
2007	61	20	267	279
2008	62	20	537	389
2009	63.00	22.00	656	464
2010	63.00	23.00	794	517
2011	65.00	28.00	1,178	676
2012	67.00	34.00	1,864	1,205
2101	69.52	38.25	3,085	1,531
2102	70.15	40.10	3,416	1,756
2103	70.68	43.25	3,753	2,021

 

 

人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（１１ヶ国と世界）

	中国	台湾	日本	韓国	インド	スウェーデン	ドイツ	英国	米国	ブラジル	南ア	世界
2002	1.97	0.04										0.37
2003	2.31	0.04	0.44	3.18		14.46		36.19	9.58	0.75		4.96
2004	3.22	0.25	3.28	4.84	0.78	243.78	75.05	394.1	184.19	25.72	1.74	29.23
2005	3.22	0.29	7.04	5.29	3.74	435.18	101.45	552.79	313.54	135.65	11.52	47.41
2006	3.22	0.29	7.69	5.51	12.61	525.78	107.11	596.28	381.08	274.34	44.81	64.42
2007	3.24	0.29	7.93	5.87	25.91	568.26	109.11	607.99	459.42	429.35	134.97	85.74
2008	3.28	0.29	10.11	6.32	46.72	577.86	110.98	612.63	553.07	568.44	238.57	108.66
2009	3.29	0.29	12.37	8.06	70.65	580.14	113.24	622.12	580.14	672.38	282.15	129.46
2010	3.29	0.29	13.88	9.05	88.15	590.34	127.45	687.11	693.98	750.27	325.01	151.74
2011	3.30	0.29	16.41	10.26	99.72	661.53	199.25	862.40	809.80	814.45	363.11	188.39
2012	3.32	0.29	26.03	17.89	107.78	864.12	403.31	1,084.49	1,044.51	917.15	480.01	233.25
2101	3.35	0.34	45.49	27.79	111.88	1,147.71	682.27	1,566.85	1,333.28	1,056.19	744.65	284.33
2102	3.36	0.38	62.38	31.31	113.88	1,269.99	837.30	1,813.08	1,550.72	1,199.39	842.93	324.80
2103	3.36	0.42	72.39	33.84	118.06	1,333.26	914.13	1,870.12	1,667.88	1,512.59	891.03	361.22

　　　　　      10月度　　11月度　 12月度　　 1月度     2月度   3月度

                    前月末比　前月末比　前月末比　 前月末比　前月末比　前月末比

ドイツ　　　　110％　　156％　　　202％     169％     123％     109％

スウェーデン　102％　　112％　　　131％　 　132％　 　111％　　 105％

英国　　　　　110％　　126％　　　126％     144％     116％     103％

米国　　　　　112％　　117％　　　129％　　 128％     116％     108％

ブラジル　　　112％　　109％      113％     115％　　 114％     126％

台湾　　　　　100％　　100％　　　100％　　 117％     112％     111％

中国　　　　　100％　　100％　　　101％　　 101％　　 100％     100％

韓国　　　　　112％　　113％　　　174％　　 155％　　 113％     108％

日本　　　　　112％  　118％　　　159％     175％　 　137％     116％

インド        125％　　113％　　　108％　　 104％　　 102％     104％

南ア　　　　　115％　　112％　　　132％　　 155％　　 113％     106％

世界　　　　　118％  　124％      124％　　 122％　   114％     111％

 

人口100万人あたりのCOVID-19の死者数推移（東アジアの4カ国）

	中国	台湾	日本	韓国
2002	1.97	0.04
2003	2.31	0.04	0.44	3.18
2004	3.22	0.25	3.28	4.84
2005	3.22	0.29	7.04	5.29
2006	3.22	0.29	7.69	5.51
2007	3.24	0.29	7.93	5.87
2008	3.28	0.29	10.11	6.32
2009	3.29	0.29	12.37	8.06
2010	3.29	0.29	13.88	9.05
2011	3.30	0.29	16.41	10.26
2012	3.32	0.29	26.03	17.89
2101	3.35	0.34	45.49	27.79
2102	3.36	0.38	62.38	31.31
2103	3.36	0.42	72.39	33.84

 

第四波と、将来の感染症に備えて、この度の『後手に回った新型コロナ感染症対策』の経済へのマイナス影響の分析を、スパコン『富嶽』で、是非やってほしいと思っています。　

 

今までは、各方面・分野で『喉元過ぎれば…』で世界中に後れをとっている事例が日本では、多々ありますので。　台湾までとは言いませんが韓国並みに『人口100万人あたりの感染者数』を抑え込んでいたら、と思います

　　（20210401纏め ＃304）