新型コロナ第5波の感染者に占める重症者の割合が少なくても、医療体制の逼迫が起こりうる理由（忽那賢志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
全国で新型コロナの第5波に見舞われており、特に関東ではこれまでで最大規模の流行となっています。 第5波の特徴として感染者数に占める重症者の割合が少ないことが挙げられますが、だからといって決して安心できるものではありません。 東京都の新規感染者数は第3波のピークを超えさらに増加東京都の新型コロナ新規感染者数の推移（Yahoo!JAPAN 新型コロナウイルス感染症まとめ より） 7月29日の東京都の新規感染者数は3865人に達し、これは1週間前の7月12日の1978人よりも約2倍の増加になっています。 これまで東京都内の新規感染者数のピークは第3波の2021年1月7日の2520人でしたが、それをすでに大きく上回っており、さらなる増加が懸念される状況です。 デルタ型が4割を超え、アルファ型からの置き換わりが顕著に東京都におけるL452R（デルタ型）陽性率の推移（第56回東京都新型コロナウイルス感
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。 下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に
N501Y変異株の爆発的な増加を知ってほしいという話 #わかるコロナ
どこもかしこも変異株の「割合」ばかり気にしてるけどさ、ウイルスたちはお互いに連絡を取り合ってるわけじゃないので、変異株に感染したある一人の人間が、何人に感染させて、それが何日も経ってどれだけ増えていくかという話の中では、従来株の感染者数なんてまったく関係ないわけよ。 つまりさ、たとえば変異株が 1 → 2 → 4 → 8 → 16 と増えてるとしたら、 それはもう次に → 32 → 64 と増えていくのは火を見るより明らかで、それと並行して従来株が 500 → 400 → 320 → 256 → 200 と減っていようが、逆に増えていようが、関係ないわけ。 という前提で、東京都が公開しているデータを元に算出したN501Y変異株の1週間ごとの推定感染者数を、表とグラフにしてみる。 (5月17日更新: 最新データを反映して再計算)東京都 全体 従来株N501Y変異株緊急事態宣言など～2月21日
自治体もオープンソースでGitHubの時代 - 新宿区議会議員無所属伊藤陽平
こんばんは。新宿区議会議員の伊藤陽平です。 オープンソースに関して質問をしました。 その名の通り、オープンソースとはアプリケーションのソースコードが開かれている状態のことです。 GitHubというオンライン上でソースコードを公開できるサービスが用いられることが一般的です。 第三者がソースコードを自由に改変し、再利用されることで発展してきました。 東京都新型コロナウイルス感染症対策サイトをご覧になられていた方も多いと思いますが、これはオープンソースで開発されています。 GitHubにソースが公開され、誰もが開発に関わることができる状態にありました。ボランティアでエンジニアが集い、新たな機能が追加され、国外からも台湾のIT担当大臣であるオードリー・タン氏がソースコードの修正をしたことが話題となりました。 また、東京都のソースコードを活用し、大阪府などの自治体がサイトを立ち上げました。さらに、岡
日本の「超過死」についての注意事項｜Charlotte Elizabeth Diana
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora この記事にて、日本の新型コロナによる超過死の推定にインフルエンザ関連死亡迅速把握システムの値を参考にしていますが、止めた方がよいと思われます。あくまで参考値にとどめ、今後出てくる詳細な値を待ってから議論する方が良いです。 上記記事では、4月27日時点の東京の数値を使っていますが、理由が分かりませんが、今年の9週以降の数字は何度も見直されています。もしかすると、今年の把握が難しいからかもしれません（新型コロナの影響かもしれませんが、わかりません）。このサイトの注意事項を見れば分かるとおり、サンプル調査に係数をかけた物であること、また後から過去の値に修正が入ることがあることは言われていますので、なるべく最新の閲覧の値がより正しいと考えてよいとは思うのですが。（念のため、大前提として、各都市の
東京都の新型コロナ死亡者が100人を超えたので、その内訳をいろんな視点でまとめてみる｜thimthim
（以下本文） ついに東京都の新型コロナ死亡者が4/25(土)の発表をもって100人を超えました。本日4/27(月)の新しい感染者は39人と目減りしているのですが、感染者数は検査数にも左右されてしまうのであまりあてにならないと思います。やはり死亡者を知ることで制度の高い予測や対策ができると思うのです。 なお私は専門家でもなんでもありません。ただ東京都に住む、新型コロナを正しく恐れようとしてしているおじさんです。 では、さっそく100人超の死亡者の内訳を見ていきましょう。 元データは「東京都の新型コロナウィルス（COVID-19）死亡者データ」 その前に元データですが、先日も共有したこちらのGoogleスプレッドシートです。東京都の発表を元に個人の方がまとめているという便利な新型コロナ死亡者まとめデータです。 なぜ東京都がこのデータを公式にオープンデータとして公開しないのかが謎でしょうがありま
通信サービス「ギガ放題」広告 東京高裁が賠償命じる逆転判決 | NHKニュース
インターネットの通信サービスで「ギガ放題」というプランを契約した男性が広告とは異なり、実際には速度制限があったとして通信会社などを訴えた裁判で、東京高等裁判所は１審とは逆に会社側に対し賠償を命じる判決を言い渡しました。 この際、広告では「データ量制限なし」「速さもデータ量もギガヤバだ！」などと、通信量が増えても通信速度は変わらないと強調していたのに、実際には速度制限があったとして会社などを訴えました。 １審では訴えが退けられましたが、１８日の２審の判決で東京高等裁判所の野山宏裁判長は「当時の広告は速度制限について豆粒のように小さな字で目立たない場所に記載していた。また、契約の際に十分な説明もなかった」などとして、会社側に慰謝料など２万円余りの賠償を命じました。 通信サービスの広告について消費者庁が誤解を与えるなどとして行政処分を出したことはありますが、男性の代理人の平野敬弁護士によりますと
「東京から何時間で行けるのか」日本全国19万エリア調査 ヤフー、地図データ使い交通シミュレーション
日本最北端の宗谷岬までは4時間56分だが、納沙布岬はさらに2時間も遠い──ヤフーは4月9日、「Yahoo！地図」を使ったビッグデータレポートを公開した。東京駅から日本各地への所要時間マッピングや、リニア中央新幹線が開通した場合の変化をシミュレーション。必ずしも一致しない実際の距離と「時間的距離」を浮き彫りにしている。 任意の出発地点と目的地から最適なルート、所要時間を割り出す「Yahoo！地図」の「ルート探索」機能を利用し、東京駅から全国各地への到達時間をマッピングしている。飛行機、新幹線、鉄道、フェリーなどの交通機関から最も効率的なものを選んだ結果になっているのが特徴だ。 全国の住所を「○○町○○丁目」まで細分化し、約19万エリアに分割。川の中や人が到達できない場所を避けるアルゴリズムで各エリア内に自動で目的地点を定め、総当たり的にすべての場所への所要時間を算出している。 北海道では日本
猛暑日の増加
[2018-07-20] as.POSIXct() を as.Date() に変えました。 東京管区気象台の東京における雷日数や真夏日等の日数の変化というページを見ると，猛暑日（日最高気温35℃以上）の日数が1876年以来著しく増加していることがわかる。ところが，平均気温を見ると，地球温暖化・都市化の影響で徐々に増加しているが，激しく変わっているようには見えない。平均ではなくて猛暑日の日数を見るべきであるという議論もある。しかし，「猛暑日」（日最高気温35℃以上）や「真夏日」（日最高気温30℃以上）のような分布の裾の日数は，何℃で切るかによって印象が大きく異なる。気温変化を誇張することにならないか。 「東京」の観測地点は2014年12月2日に約900m離れた地点に移転している。詳しくは「東京」の観測地点の移転について（PDF，2014年11月14日，気象庁観測部）を参照されたい。 東京の日
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