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はてなキーワード: supとは
まず前提としてLOLには5つのポジション(配置・役割)がある
top、mid、bot(adc/sup)、jgであり、これはマッチング後メンバー間の調整によって担当割が行われる。
全ポジション一人ずつ割り当てられることが求められ、役割分担が上手くいかないと勝てない。
midに3人固まるような戦術も可能ではあるが、運営はそのような偏った戦術は好ましくないと考えているようだし、そのよう状態では勝てないというのがプレイヤーの共通認識でもある。
この役割分担が、マッチング後ユーザー間のチャットによって行われるのが問題だと感じている。
意思疎通に失敗したり、一切譲る気のない人が混ざると役割分担ができず、最速で降参することになる。（ゲーム開始後15分間は降参できない）
運営的にも、常に5つのポジションにまんべんなく配置されるべきだと考えているなら、最初からポジション指定でマッチングするようにしてほしい。
5つのポジションのうちjgだけは特殊な役割で、スマイトというスキルを設定することが必須となっている。
これは文字通り必須で、このスキルがセットされていないとjg専用アイテムが取得できず勝てなくなるのだが、
結構な頻度で設定し忘れてゲーム開始されてしまい、これまた最速で降参することになる。
これもチャットで役割分担した結果、急遽jgをやることになったために起きる問題だと考える。
これわかるけど、日々の暮らしが都会の狭い範囲になってて食べ物とかルーチン化してて貧しくもないけど、監獄暮らしみたいなものだからな。処方箋は、アウトドアで運動することとか旅行することとかおすすめだけど、それが出来なくてハードル高いんだよね・・・
たぶん、空気の良いところでダイビングとかカヌーとかSUPとかやって、海鮮定食たべて風呂入ってフカフカの布団で寝たら、
日本良いな、面白いな、ご飯美味しいな、一緒に来てくれた人良い人だなってなる。
体力要らない趣味としては、年寄趣味をやれば体力はあまり要らない。城巡りとか神社仏閣巡りとか、美術館博物館巡りとか、庭園巡りとか。城巡りも、戦国ゲームとかある程度やってから行くと親近感が全然違うのでお勧め。
仮に毎日0.3%の人が感染し、10日間くらい他人に感染させる可能性があるとする。
ある人のある時点での感染者（かつ他人に感染させる可能性がある人）である確率は、おおよそ3%弱となる。
（正確には、10日前に感染する確率=0.3%、10日前に感染せず9日前に感染した確率=99.7%x0.3%=0.2991%、10〜9日前まで感染せず8日前に感染した確率=99.7%2x0.3%=0.2982027%……を足し上げるので、約2.96%）
それでは、ある日、感度が1/3程度、特異度が100%の検査で陰性の結果が出た場合、その人がその検査時点で感染者である確率はどの程度か。
もしもこの検査を行なった場合、97人の非感染者は陰性となり、3人の感染者のうち1名が陰性、2名が陽性となるから、検査結果が陰性だった98人のうち感染者は1名となる。
したがって、陰性証明を受けた人がその時点で感染している確率は1/98 = 約1.02%である。検査を受けていない人が感染者である確率のおよそ1/3となる。
それでは、陰性証明を受けた人が、その翌日に感染者である確率はどうか。
98人の陰性証明者のうち、97人の真の非感染者が、１日分=0.3%の確率で感染するので、新たな感染者は0.291人である。
他方、偽陰性感染者1名のうち10日前に感染した約0.101人は陰性証明翌日に回復（非感染者化）するので、偽陰性の残り人数は約0.899人である。
したがって、陰性証明の翌日は、98人の陰性証明者に対し0.291人+約0.899人=約1.19人の感染者がいると考えられるから、陰性証明を受けた者が検査翌日に感染者である確率は1.19/98=約1.21%である。
陰性証明を受けた２日後ではどうだろうか。
１日目まで感染していなかった 97人-0.291人=96.709人の非感染者が0.3%の確率で感染するので、新たな感染者は0.290127人である。
ここに、偽陰性感染者1名のうち検査10日前に感染した0.101人と検査9日前に感染した約0.101人は回復（非感染者化）するので、偽陰性の残り人数は約0.798人である。
そうすると、98人の陰性証明者に対し検査翌日に感染した0.291人、2日目に感染した0.290127人、偽陰性だった0.798人を足した、約1.379人の感染者がいると考えられるから、陰性証明を受けた者が検査２日後に感染者である確率は1.379/98=約1.41%である。
このような形で、検査10日後まで徐々に、陰性証明のある者が感染者である確率が、陰性証明を受けていない者が感染者である確率に接近していく。
陰性証明の当日についていえば、陰性証明のある者が実は感染者であって他人に感染させる確率は、陰性証明を受けていない者が実は感染者であって他人に感染させる確率を約３分の１にする。
したがって、たとえばもし何も手を打たなければ３０人の感染者を生むような場面で、感染者を１０人に止めることができる。つまり、実行再生産数を３分の１にする効果がある。
これがたとえば検査２日後であれば、２日前の陰性証明のある者が実は感染者であって他人に感染させる確率が、陰性証明を受けていない者のそれの約48%になる。つまり、実行再生産数を半分弱に減らす効果がある。
つまり、この例で言えば、２日以内の陰性証明と引き換えに、２倍程度の感染リスクがある行為を許容したとしても、その行為を完全に禁止した場合よりも感染拡大リスクが小さい。
他方、これが３日前の陰性証明だと禁止よりもリスクは増えるし、当日の陰性証明と引き換えに４倍程度の感染リスク行動を許容しても禁止よりもリスクは増える。
ともあれ、「陰性証明」には、ある活動の感染リスクを、検査感度に応じて減らす効果がある。ただし、その効果は検査からの経過日数に応じて減衰するし、（減衰後の）感染リスク減少効果を上回るリスク行動の免状に使ってしまった場合には感染リスクは増大する。
余談ではあるが、ある行動を許容するか否かについて、たとえばその行動の潜在的再生産数が１を超えるか否かで判断するのは合理的であろう。
たとえば同居の家族と外食をすることの潜在的再生産数は、０ではないが、おそらく１を下回るケースが多いだろう。
仮に潜在的再生産数が２であるような会食を開催する場合に、当日の陰性証明を義務付けた場合は、潜在的再生産数は0.67程度になるだろうから、これも許容できるように思われる。（会食の人数が２人なら、潜在的再生産数は常に2を下回る。）
他方、潜在的再生産数が４であるような会食の場合は、当日の陰性証明を義務付けても潜在的再生産数が1.33程度となって感染を拡大させるから、許容すべきではない。
数字をちゃんと見てる人にとっては明らかなデマなのですが、わりと広く信じられているものとして、「ずーっと大阪だけ異常に死亡率が高い」という言説があるようです。
確かに大阪は2021年4月29日に北海道を抜かして以降、人口あたりの累計死者数では１位ではあるものの、感染確認あたり死者数はまぁ標準的な部類ですし、人口あたり死者数もそれほどでもないので、過度に悪く見られているといえるでしょう。
以下では、2021年5月8日時点での感染確認・死亡者と、2019年10月1日時点での各都道府県人口を使います。（人口がちょっと古いのは、公表されている人口統計の確定値（速報値ではなく）がちょっと古いのと、人口変動を加味するときちんと連続性を持って集計するのが手間だからです。）
| 都道府県 | 人口(万人) | 累計感染確認 | 累計死者 | 累計感染確認/万人(順位) | 累計死者/万人(順位) | 感染確認あたり死亡率(順位) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 大阪府 | 880.9 | 88671 | 1696 | 100.7(2) | 1.9(1) | 1.91%(14) |
| 北海道 | 525.0 | 26175 | 890 | 49.9(11) | 1.7(2) | 3.40%(3) |
| 兵庫県 | 546.6 | 34920 | 770 | 63.9(4) | 1.4(3) | 2.21%(9) |
| 東京都 | 1392.1 | 145562 | 1915 | 104.6(1) | 1.4(4) | 1.32%(35) |
| 千葉県 | 625.9 | 34235 | 640 | 54.7(6) | 1.0(5) | 1.87%(16) |
| 埼玉県 | 735.0 | 39574 | 749 | 53.8(7) | 1.0(6) | 1.89%(15) |
| 沖縄県 | 145.3 | 12992 | 138 | 89.4(3) | 0.9(7) | 1.06%(41) |
| 神奈川県 | 919.8 | 55400 | 833 | 60.2(5) | 0.9(8) | 1.50%(29) |
| 愛知県 | 755.2 | 36279 | 648 | 48.0(12) | 0.9(9) | 1.79%(21) |
| 京都府 | 258.3 | 13558 | 193 | 52.5(8) | 0.7(10) | 1.42%(33) |
| 石川県 | 113.8 | 2803 | 84 | 24.6(22) | 0.7(11) | 3.00%(6) |
| 福岡県 | 510.4 | 26304 | 369 | 51.5(9) | 0.7(12) | 1.40%(34) |
| 岐阜県 | 198.7 | 6409 | 138 | 32.3(15) | 0.7(13) | 2.15%(13) |
| 福島県 | 184.6 | 3788 | 127 | 20.5(27) | 0.7(14) | 3.35%(4) |
| 徳島県 | 72.8 | 1463 | 50 | 20.1(29) | 0.7(15) | 3.42%(2) |
| 奈良県 | 133.0 | 6722 | 86 | 50.5(10) | 0.6(16) | 1.28%(37) |
| 群馬県 | 194.2 | 6616 | 106 | 34.1(14) | 0.5(17) | 1.60%(25) |
| 三重県 | 178.1 | 4091 | 89 | 23.0(26) | 0.5(18) | 2.18%(11) |
| 熊本県 | 174.8 | 4624 | 83 | 26.5(19) | 0.5(19) | 1.79%(19) |
| 滋賀県 | 141.4 | 4119 | 67 | 29.1(17) | 0.5(20) | 1.63%(24) |
| 茨城県 | 286.0 | 8526 | 135 | 29.8(16) | 0.5(21) | 1.58%(26) |
| 福井県 | 76.8 | 945 | 33 | 12.3(42) | 0.4(22) | 3.49%(1) |
| 愛媛県 | 133.9 | 2491 | 54 | 18.6(32) | 0.4(23) | 2.17%(12) |
| 広島県 | 280.4 | 6762 | 111 | 24.1(23) | 0.4(24) | 1.64%(23) |
| 栃木県 | 193.4 | 5571 | 72 | 28.8(18) | 0.4(25) | 1.29%(36) |
| 和歌山県 | 92.5 | 2342 | 34 | 25.3(21) | 0.4(26) | 1.45%(32) |
| 長野県 | 204.9 | 4077 | 72 | 19.9(30) | 0.4(27) | 1.77%(22) |
| 静岡県 | 364.4 | 6782 | 124 | 18.6(31) | 0.3(28) | 1.83%(17) |
| 山口県 | 135.8 | 2021 | 46 | 14.9(38) | 0.3(29) | 2.28%(7) |
| 長崎県 | 132.7 | 2429 | 44 | 18.3(33) | 0.3(30) | 1.81%(18) |
| 山形県 | 107.8 | 1591 | 35 | 14.8(39) | 0.3(31) | 2.20%(10) |
| 宮城県 | 230.6 | 8307 | 72 | 36.0(13) | 0.3(32) | 0.87%(44) |
| 岡山県 | 189.0 | 4836 | 57 | 25.6(20) | 0.3(33) | 1.18%(39) |
| 富山県 | 104.4 | 1398 | 31 | 13.4(41) | 0.3(34) | 2.22%(8) |
| 高知県 | 69.8 | 1117 | 20 | 16.0(35) | 0.3(35) | 1.79%(20) |
| 岩手県 | 122.7 | 1076 | 34 | 8.8(44) | 0.3(36) | 3.16%(5) |
| 大分県 | 113.5 | 2317 | 28 | 20.4(28) | 0.2(37) | 1.21%(38) |
| 香川県 | 95.6 | 1510 | 23 | 15.8(36) | 0.2(38) | 1.52%(28) |
| 山梨県 | 81.1 | 1299 | 19 | 16.0(34) | 0.2(39) | 1.46%(31) |
| 宮崎県 | 107.3 | 2519 | 23 | 23.5(24) | 0.2(40) | 0.91%(43) |
| 青森県 | 124.6 | 1768 | 26 | 14.2(40) | 0.2(41) | 1.47%(30) |
| 鹿児島県 | 160.2 | 2512 | 28 | 15.7(37) | 0.2(42) | 1.11%(40) |
| 佐賀県 | 81.5 | 1911 | 14 | 23.4(25) | 0.2(43) | 0.73%(45) |
| 新潟県 | 222.3 | 2530 | 25 | 11.4(43) | 0.1(44) | 0.99%(42) |
| 秋田県 | 96.6 | 581 | 9 | 6.0(46) | 0.1(45) | 1.55%(27) |
| 鳥取県 | 55.6 | 394 | 2 | 7.1(45) | 0.0(46) | 0.51%(46) |
| 島根県 | 67.4 | 378 | 0 | 5.6(47) | 0.0(47) | 0.00%(47) |
| 平均 | 31.4 | 0.5 | 1.75%* |
*:感染確認あたり死亡率の「平均」は、各都道府県の値の平均。なお、累計感染者632,295人に対する死者10,842人は1.71%
ということで、大阪府の場合、感染が確認された人数に対する死亡率では1.91%(全国14位。全国平均1.75%)と、まぁ標準的な範囲ですし、人口あたりの死亡率(1万人に1.9人)で見ても極端に高いわけではありません。感染が確認された人数に対する死亡率の上位６県(福井徳島北海道福島岩手石川)が3.0%以上であることからすると、その2/3以下に止まっていることからすれば、医療現場は比較的頑張っていると言えるのではないでしょうか。
したがって、人口あたりの死者数が多いのも、単純に、人口あたりの感染者が多いことが反映されているだけだろうと思います。
また、死亡者のピークは感染確認のピークから20日前後ほどズレているので、最近増えている他の都道府県と、少なくとも目に見える数としては横ばい〜減少中の大阪とを現時点で単純比較するのはあまり適切ではないでしょう。（同じ理由から、「今日の感染確認数に対する死者数の割合」を比較して「死亡率4%だ」とか言うのも誤りです。）
もちろん、医療崩壊の発生によって従来なら重症で済んでいた人が死亡することで感染者死亡率が高まることが予想されます。Withコロナを標榜するのなら（宮城のように）医療崩壊を回避できるように早期の自粛要請が必要だったわけで、大阪の知事が愚かであったことは間違い無いのですが、その愚かさの程度は、それほど極端なものでは無いと思われます。
ということで、「大阪だけ異様に死亡率が高い」という言説についてはこの程度にして、次回、「ずーっと 大阪だけ…死亡率が高い」という言説が嘘であることをまとめます。
→「大阪だけ異様に死亡率が高い」が誤解である点について(その2) https://anond.hatelabo.jp/20210509155000
気候変動に立ち向かう。すべての声を一つにして。
30年後のあなたは、何歳ですか？
30年後の自分は、何歳なのでしょうか。1
30年後には、さらに30年後のことを考えているかもしれません。
30年後の、その先へ。
足し算の答えが分からなくてもご安心を。Siriに話しかけてみてください。2
究極の反省を、決して伝わらない形で。
とても反省しています。反省している色が見えない、という点を。
Super Retina XDRディスプレイは、反省している色を鮮明に映し出します。3
アクセシビリティ機能を使うと、反省の色が見えやすくなります。
“46”、それはマジックナンバー。
30でもなく、50でもなく、46。
シルエットが浮かんできました。
おぼろげながら、浮かんできました。“46”という数字が。
ですが、ご注意を。くっきりとした姿が、見えているわけではありません。4
今のままでは、いけないと思います。
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3. 約10億6433万色、2,000,000:1コントラスト比（標準）
4. 2021年4月時点での数値目標です。今後、根拠を示さずに変更される場合があります。
5. Appleにおける環境への取り組みは https://www.apple.com/jp/environment/ をご覧ください。
6. クリステルは進次郎のオフィシャルパートナーです。
https://anond.hatelabo.jp/20210426101419
ネタ元を見る 〉
https://anond.hatelabo.jp/20210425041223
「妻」の表現がApple的でないため本文から削除し、脚注6を追加しました。
一部ユーザーから要望のあった「のどぐろ」は、1.1時点では実装されておりません。
一部ユーザーから要望のあった「のどぐろ」は、1.2時点では実装されておりません。
Anonymous Diary Academyは本日、毎年恒例のAnonymous Diary Literary Awardsを開催し、世界中の増田文豪による最も優れた55の増田文学作品をたたえました。受賞者はAnonymous DiaryにおけるHatena Bookmarkの件数を反映して選ばれます。毎年、Anonymous Diary Literary Awardsの受賞者は大胆でクリエイティブで独創的なテキストに命を吹き込んでいます。これらの受賞文学を執筆・デザイン・模倣した人々は、その技能、ビジョン、スタイル、意志の強さ、ウィット、釣りを通じて、増田の文芸コミュニティの仲間だけではなく、ワールドワイドウェブにおけるすべての人にもインスピレーションを与えています。
「この前、私は小名浜で地元の組合長とお会いしましたが、いま試験操業で何が獲れるんだと言ったら、『最近ノドグロが獲れるんだ』と。『あ～福島、ノドグロ獲れるんですか、私ノドグロ大好きなんですよね』って言って、『じゃあ今度一緒に食べよう』って、『環境大臣室にぜひお越しください』と。『一緒にノドグロ食べましょうよ』って言ったときの、あの『いいんですか』っていうね、喜んだ顔。嬉しかったですね。なので、けっしてそういった皆さんが、ふたたび傷つけられることがあってはならないと。その思いで、こういった問題にもしっかり向き合っていきたいと思っています」と、環境担当元プレジデント、進次郎は述べています。
Anonymous Diary Literary Awardsを受賞した作品は、最新のMac、iPhoneおよびiPadを通じて全世界で購読できます。
受賞作品をまだご覧になっていない増田文学ファンの皆さんは https://anond.hatelabo.jp/20211226173836 から無料で購読いただけます。
再生産数Rが0.5にせよ1.5にせよ、感染者数（人間）は自然数をとるのであって、「感染者が(0.5 or 1.5)人いる」という状態は生じない。
たとえばあるウイルスが、1人の感染者が1人に感染させる確率と0人に感染させる確率がそれぞれ50%だとしよう。この場合、再生産数R=0.5である。
感染者の数が多ければ「50%」の試行回数が多くなるから、次世代の感染者数は現世代の1/2に近い数になる確率が高い（大数の法則）。R=0.5で現在の感染者が10000人いる場合、次世代は5000人くらい(Rt=0.5)だろう。
けれど、現在の感染者が2人だったら次世代が1人だとは限らない。２名とも感染0人のクジを引けば、次世代の感染者は0人(Rt=0)となる。50%*50%=25%の確率でこのウイルスは絶滅する。3人なら50%*50%*50%=12.5% (8分の1)の確率で絶滅する。これが確率的絶滅である。
つまり、簡単な算数的理解では、《 絶滅確率 = 1人の感染者が誰にも感染させない確率現在の感染者数 》となる。
これはR=1.5の場合でも同様で、たとえばあるウイルスが、1人の感染者が25%の確率で0〜3人に感染させるとすると、R＞1つまり増加傾向のウイルスでありながら、現在の感染者が1人なら25%の確率で絶滅する。
また、これまでの例は確率の分布を一様にしているが、「多くの人は他人に感染させないが少数の人がたくさん感染させる（スーパースプレッダー）」という場合もある。
たとえばR=1.5であるが、4人のうち3人は誰にも感染させず1人が6人に感染させるとする。つまり、75%の可能性で0人に感染させ、25%の可能性で6人に感染させる。
この場合、現在の感染者が2名だとして、2名とも0人のクジ（75%）を引けば次世代の感染者は0になる。絶滅確率は75%*75%=56.25% (16分の9)である。
集団内の感染者が0名であれば、その集団内ではどれだけ接触しても感染しないので、そのウイルスに対する感染対策は不要になる（院内感染の鎮圧はこれを目指す）。外部からの流入にだけ気をつければ良い。
よくいわれるように、エボラウイルスは地球から絶滅していないが、日本国内ではエボラ対策無しに生活できる。日本国という集団内ではエボラウイルスが絶滅しているからだ。（もしかすると「絶滅」という言葉が強すぎるのかもしれない。「お家断絶」の方がイメージが近いかもしれない。）
大数の法則により、確率的絶滅は、感染者数が極めて少数のときにしか期待できない。
世代感染者数を100〜1000程度の波で上下させる施策(少ないロックダウンを長く)と、50〜100程度にする施策(短いロックダウンを多く)とでは通算のロックダウン期間は変わらないが、1〜10程度にする施策であれば、確率的絶滅によって、対策せずとも増えない期間が生じるため、通算のロックダウン期間も短くなる。（ここでの数字はあくまでイメージ的なもの）
だから、確率的絶滅を目指すかどうかは、対策の一つの大きな分かれ目になる。（現在の感染者数が多く、１回のロックダウンでは効果持続期間が足りず(自粛疲れ)確率的絶滅を達成できない場合も、ロックダウンを何回かに分けて感染者を徐々に減らすことで、確率的絶滅を目指すことができる。）
通常の新型コロナウイルスよりも再生産数（増加率）が何割か高い変異株がいる。
変異株が入ると徐々に通常株よりも変異株の割合が増えるので、見かけ上の実効再生産数が変異株のそれに近付く。
変異株の感染速度について、さしあたり通常株５割増という仮説が聞こえてきたので、R(変異株)=R(通常株)*1.5と仮定しよう。
| 再生産数 | 第1世代 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通常株 | 1.2 | 100 | 120 | 144 | 173 | 208 | 250 | 300 | 360 | 432 | 518 | 622 | 746 | 895 | 1074 | 1289 | 1547 |
| 変異株 | 1.8 | 10 | 18 | 32 | 58 | 104 | 187 | 337 | 607 | 1093 | 1967 | 3541 | 6374 | 11473 | 20651 | 37172 | 66910 |
| 合計 | 110 | 138 | 176 | 231 | 312 | 437 | 637 | 967 | 1525 | 2485 | 4163 | 7120 | 12368 | 21725 | 38461 | 68457 | |
| 見かけのRt | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 1.4 | 1.4 | 1.5 | 1.5 | 1.6 | 1.6 | 1.7 | 1.7 | 1.7 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | ||
| 週増 | 1.4 | 1.4 | 1.5 | 1.5 | 1.6 | 1.7 | 1.8 | 1.9 | 2.0 | 2.1 | 2.1 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 2.2 |
※なお、「週増」は、東洋経済の新型コロナ特集サイトが採用しているRt=週増(5/7)より、週増=Rt(7/5)
つまり、この場合、見かけのRtが変異株のRtと同じ程度になるまで13世代（世代間隔5日なら65日）となる。
すなわち、強力な対策を施し、通常株は減るものの変異株については減らすに至らない程度の効果が現れたと仮定する。
| 再生産数 | 第1世代 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通常株 | 0.8 | 100 | 80 | 64 | 51 | 41 | 33 | 26 | 21 | 17 | 14 | 11 | 9 | 7 | 6 | 5 | 4 |
| 変異株 | 1.2 | 10 | 12 | 14 | 17 | 20 | 24 | 29 | 35 | 42 | 50 | 60 | 72 | 86 | 103 | 124 | 149 |
| 合計 | 110 | 92 | 78 | 68 | 61 | 57 | 55 | 56 | 59 | 64 | 71 | 81 | 93 | 109 | 129 | 153 | |
| 見かけのRt | 0.8 | 0.8 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 1.0 | 1.0 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.2 | 1.2 | 1.2 | ||
| 週増 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.9 | 0.9 | 1.0 | 1.0 | 1.1 | 1.1 | 1.2 | 1.2 | 1.2 | 1.2 | 1.3 | 1.3 |
この場合、変異株が通常株よりも多くなるまでは感染者が減少しているように見えるため、対策が不十分であることの発覚が遅れる。
変異株を10から1に減らす労力に比べ、30から1に減らす労力の方が大きいから、対策の遅れは損害の拡大を招きうる。
大阪府の吉村知事のいう「感染を抑え過ぎた」場合、とでも言ったところか。
| 再生産数 | 第1世代 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通常株 | 1.2 | 10 | 12 | 14 | 17 | 20 | 24 | 29 | 35 | 42 | 50 | 60 | 72 | 86 | 103 | 124 | 149 |
| 変異株 | 1.8 | 10 | 18 | 32 | 58 | 104 | 187 | 337 | 607 | 1093 | 1967 | 3541 | 6374 | 11473 | 20651 | 37172 | 66910 |
| 合計 | 20 | 30 | 46 | 75 | 124 | 211 | 366 | 642 | 1135 | 2017 | 3601 | 6446 | 11559 | 20754 | 37296 | 67059 | |
| 見かけのRt | 1.5 | 1.5 | 1.6 | 1.7 | 1.7 | 1.7 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | ||
| 週増 | 1.8 | 1.8 | 2.0 | 2.0 | 2.1 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 2.3 | 2.3 | 2.3 | 2.3 | 2.3 | 2.3 |
つまり、見かけのRtが変異株のRtと同じ程度になるまで8世代（世代間隔5日なら40日）となる。
このように、初期値で通常株が少なく変異株の比率が当初から高い場合、変異株と通常株の比率が変わる速度が早まり、見かけのRtが早く上がる。
ただし、拡散速度の差によるものであるから、あたかも一定数量内での奪い合いを連想する「変異株が既存株にとって変わる速度」（吉村府知事）という表現は不適切であろう。もしかすると、病原菌を抑制していた善玉菌を殺菌・抑制することで悪玉菌が増える「菌交代現象」を連想したのかもしれないが、新型コロナウイルスについて通常株が変異株の増殖を抑えるわけではないので、菌交代とは異なる。
通常株が変異株の増殖を抑えているわけではないから、通常株の初期値によってその後の変異株の数が変わるわけではないので、「感染を抑え過ぎた」（吉村府知事）などということはあり得ない。なんといっても、見かけのRtの差にもかかわらず、合計の感染者数は初期値(通常株)=100の場合よりも初期値(通常株)=10の場合の方が少ないのだ。
また、見かけのRtの増加は変異株のRtが上限となりその後は増えないから、変異株のRtを早期に把握して対処できる方が、いつまでもRtが上がり続けて見えるよりも予測を立てやすい。
したがって、通常株の感染を抑えていた方が変異株を加味した対処は容易になるだろう。通常株を抑えたことは、何ら裏目に出るものではない。
あそこで出している数字は、直近１週間の陽性人数と、その前の１週間の要請人数の比を、５分の７乗しただけの物だから、本当は実効再生産数でも何でもないよ。
実効再生産数とは「1人の感染者が平均して何人に感染させるか」を表す指標。
計算式は「（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）^（平均世代時間／報告間隔）」。
平均世代時間は5日、報告間隔は7日と仮定。リアルタイム性を重視して流行動態を把握するため、報告日ベースによる簡易的な計算式を用いている。
精密な計算ではないこと、報告の遅れに影響を受けることに注意。
これを簡潔にすると、
ということになる。
東洋経済のサイトでは、この式を監修した西浦教授のGitHubリポジトリが紹介されていて、そこには nishiura_Rt会議_12May2020.pdf というPDFファイルがあって、そこに基本再生産数と実効再生産数の定義や関係がいろいろ書いてある。（以下、PDF内の説明に言及するときは「スライドno.N」）
基本再生産数は R0=∫[0,∞)A(τ)dτ らしいよ。(スライドno.4)
実効再生産数はスライドno.20「R(t)の推定へ」によれば、
i(t) = R(t)∫[0,∞)i(t-τ)g(τ)dτ
E(idomestic(t))=RtΣ(τ=1→t-1)itotal(t-τ)g(τ){(F(T-t)/(T-t+τ)}
L(Rt;Cdomestic(t))=Π(t=1→T)[(exp(-E(idomestic(t)))(E(idomestic(t)))idomestic(t))/idomestic(t))!]
って書いてあるけど、僕には何のことかわからない。感染症数理モデルすごいね。
数式はわからないけど、それじゃ何を数式にぶち込めば良いのか。検査結果の報告日だと、検査から報告までの人間界の制約が入り込んじゃうからおかしなことになる。
なので、基本的には検査時に聞き取る発症日や発症日から逆算した推定感染日ごとに人数を集計してぶち込むみたい。(スライドno.14など)
専門家たちが「エピカーブ」を一生懸命作ってるのはそのためかも？
つまり何が言いたいかというと、本来の実効再生産数Rtは、①なんか難しい数式に、②発症日ベースの数字をぶちこんで計算するものだということ。
それに比べると、東洋経済が「実効再生産数」と称して表示しているものは①数式はずいぶんと簡単だし、②ぶちこむデータは発症日ではなく報告日ベースだ。
そんなもので良いのか？良いのです。
上の複雑な式は、数理的概念に過ぎない※スライドno.5 R0になるべく近付くように精緻化した成果なんだと思う。
実効再生産数という概念の最初期のコンセプトは２つの期間の感染件数の比というものだったそうな。(スライドno.26)
それに、Rtのキモは、それが1より大きいか小さいか、どのくらいの程度で増減しているかを、数値化することにある。(スライドno.10)
そうであれば、①直近７日間の患者数とその前７日間の患者数の比率を見ることは、実効再生産数とコンセプトとして近い。これなら数式は簡単。(スライドno.30)
あと②目的が流行動態の理解のためなら、リアルタイム性を重視して、発症日や感染日ではなく報告日ベースで計算しても大きくは外さないはず。(スライドno.30)
そこで、 １週間単位での比率を、一定の報告期間と世代間隔 (スライドno.29) で補正した値を、Rtとコンセプト的に同じようなものとして扱っても、まぁ一般レベルなら良いかな、といえるわけです。
東洋経済式では（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）に常に同じ指数「5/7」で累乗してるので、（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）が１より大きければ東洋経済式Rtも１より大きくなるし、１より小さければ東洋経済式Rtも１より小さくなる。
だから、東洋経済が実効再生産数として掲載している指標の情報量は、（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）、つまり、かつての東京都モニタリング項目(3)と同じでしかない。
そのため、東洋経済式Rtは東京都モニタリング項目(3)と同じ欠点を引き継いでいます。
それは、祝祭日の影響による検査数の増減・報告時期の偏りや、クラスター発掘による大量発見などといった、実際の感染状況以外の要因によって生じる報告件数のブレの影響をそのまま受けること。年末年始に変な値が出がちなので、専門家会議ではちゃんとエピカーブを作ってちゃんと計算してるはずだし、今の東京都モニタリング項目(3)は接触歴等不明者の増加比に限ることでクラスター発掘の影響を消している。
それと、そもそも過去２週間分のデータを使って算出する以上、どうしても、現時点の値そのものではないということ。厳密さを欠いたイメージで説明すると、先々週の10000人が先週何人に感染させたかは示すけれども、今日の1000人が何人に感染させるかを示すものではないということ。これは東洋経済式に限らずRtの観測の欠点だけど。
そういうわけで、東洋経済式Rtを「これがRtだ！」って言ってる人がいたら馬鹿にして良いと思う。
あと、東洋経済式Rtは公開情報から誰でも計算できるものなので、東洋経済が更新しないからって古い東洋経済式Rtを持ってくる人も馬鹿にして良いと思う。
就職でなんとなく日立市に流れ着いて永住することになりそうな身として、淡々と生活の感想を書いてみる。
中核市でも農村でもない、日本中に沢山ある人口20万人弱の地方都市の一生活者の記録です。
3年ほど前に建売4LDKを購入。
働き方改革が始まる数年前までは残業して帰る時間に空いている店も少なく、娯楽が少ない環境で、他に使い道もなかったので、20代で新築する夫婦は同期の中で珍しいほうはなかった。
掛け捨てのアパート代よりマシぐらいの気持ちで35年ローンを組む。
マンション…はJR駅の近くに新築分譲マンションが1棟ぐらい出ていたが、駅の近くに何もない街並みなので、価格ほどの魅力は感じなかった。
でも某H社の関係で転勤族や単身赴任の人も多いので、マンションは主にそういう方に需要があるのだと思う。
客間が在宅勤務の仕事部屋になり、将来の子ども部屋は物置部屋になっている。
もともと私は物を増やす性質で、夫は物持ちが良くあまりものを増やさないので、ほとんど私の荷物で占領しているのはいちおう申し訳なく思っている。
アパート暮らしのときは電子書籍一択だったのが、紙の本を買えるようになって嬉しい(ほとんど漫画だが)
徒歩5分圏内には、コンビニと24時間営業のチェーン系飲食店が1件。
決して充実はしていないが、孤独を感じるほど何もないわけではないのが良いなあと思っている。
10分歩くと砂浜。
生まれ育ったところは海まで2～3時間の盆地だったので、移住したての頃はどこまでも続く水平線に結構感動した。
今ではすっかり見慣れてしまい、インドア人間なので夏でもいちいち海に行ったりはしないが、それでも晴れの日は通勤中に海が見えるとちょっと爽快な気持ちになる。
オーシャンビューな感じのカフェにもたまに行く。
国道沿いにはスーパーとかホームセンターとかニトリとかチェーン系のファミレスが一通り揃っているので、日常的な買い出しはそこに車で行く。
たしかに車がないとかなり不便。
うちは夫婦ともバス通勤なので、車は1台で充分なんだけど、うちも含めて周辺の物件には3～4台の駐車スペースが確保されている。
私は元々かなり運転に苦手意識があったのだけれど、前職を辞めて1年ほど在宅パート生活をしていた期間があり、時間に余裕があって必要にも迫られていたので、生活に困らない程度には運転できるようになった。
あと、夜でも気兼ねなく出かけられるのは、特に女性にとってはかなり大きなメリットなんじゃないかと思っている。
市内に娯楽施設らしいものはないが、最近話題の公立動物園はなかなか立派なものがあり、子どもが出来たら連れて行ってあげたいと思う。
今にも逃げだしそうなゆるい囲いのカピバラと近距離で触れ合えるのと、珍しいヘビとトカゲがいっぱいいる。
週末何してるかというと、夫はゲームかラズパイ開発か資格の勉強してるし、私はネットか漫画か知り合いのサイト開発などしていて、自宅を謳歌している。
たまには30分ほど海沿いを運転して隣の市のショッピングモール(withシネコン)に行く。
あと、土曜の夜は隔週で、やっぱり30分ほど運転して絵画教室に通っている。
先生が昼は喫茶店のマスターをしている気軽な教室で、デッサンも楽しいが、半分くらいは先生と高校生たちの明るい雑談を聞きに行っている気分。
数年前、インドア人間のくせに、思い立ってSUP(スタンドアップ・パドルボード)に行ったことがあった。
独身時代に住んでいたアパートの近くに、体験プランをやっているショップがあったのだ
ちょうど今くらいの季節で、めちゃくちゃ寒かった。
そのときは海じゃなく流れが穏やかな川で、インストラクターに促されてボードの上に仰向けに寝そべってみると、川の上に寝ている感じが心地よかった。
川で獲れた(?)という鮭のイクラ載せ放題の昼食と、1日SUP体験合わせて5千円。
かなり満足度の高い体験だったが、当時は趣味に投入する色々な(主に精神的な)リソースが足りていなくて、続けるには至らなかった。
でもまあ、その気になればそういうウォータースポーツができる環境もあるし、釣り好きな人には最高の環境だと思われる。
車に乗れない人や学生は遊ぶところがなくて寂しさを感じるかもしれない。
私はこの町で青春を過ごしておらず、余計なお世話ではあるのだが、そのあたりの寂寥感は日立市出身の人気ラノベ作家ヤマグチノボル氏(ゼロの使い魔で有名)の著作からも伺えた。
若くして亡くなった氏の作品には衰退しつつある故郷への愛が込められていて、よそ者の私が後から読んでも、何というか非常にしんみりしてしまうものであった。
これも隣のひたちなか市だけど、邦楽好きとしてROCK IN JAPANに気軽に行けるのは最高。
ネモフィラとコキアも良いのだけど、最近は人気で人が多すぎてあまり行っていない。
某H社様のおかげで市内の同業種求人はいつも需要が供給を上回っている印象。
全部歩いても45分くらいなので、気が向いたら音楽を聴きながら歩いて帰る。
バスは、2005年に廃線になった日立電鉄の線路跡をバス専用道路にしたBRTというものが開通して、かなり便利になった。渋滞に巻き込まれないバスは良いものだ。
(ローカル線好きとしては、電鉄に残ってて欲しかった気もするが)
BRTは自動運転の試験運行も始まったりしていて、ちょっとワクワクしている。
雇用がある町は強いなと思う。私は地元がかなり好きだけど、就きたい仕事の枠が無くて地元を出たので。
正直最初に越してきた頃は、工業都市特有の無機質な景観と沿岸部らしい雨風の強さに冷たい印象も受けたのだけど、ここは働くための町なんだと思う。おかげで図書館とか病院とかも新しくて綺麗。
子どもの興味と合致したら将来は茨城大か茨城高専か筑波大に行ってくれたら経済的には嬉しいかな、ぐらいには思っている。
東京に出たとしても、週末気軽に行き来できる距離なのは良い。特急で片道1時間半、高速バスで片道2時間半。
東京(というか上京)に対して北東北民ほどの執着が無さそうだもの。
答えはここにあった。
ただし、ポーリング間隔が26 = 64秒は短く、ntp.nict.jpのアクセス回数に引っかかるので、変更することにしました。
http://jjy.nict.go.jp/tsp/PubNtp/qa.html#q1-4
[Q.1-4] ポーリング間隔(アクセス回数)に制限はありますか？
[A.1-4] 1時間平均で20回(1日の合計が480回)を超えないようにしてください。 それ以上が必要な場合は事前にご連絡ください。
そこで、29 = 512秒にしました。
以下、設定。
HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\W32Time\Parameters ntp.nict.jp,0x9 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\W32Time\Config MaxPollInterval 9 MinPollInterval 9 UpdateInterval 100 FrequencyCorrectRate 2 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\w32time\TimeProviders\NtpClient SpecialPollInterval 512
※ntp.nict.jpの後の数字が0x8なら、MaxPollIntervalとMinPollIntervalの値を使います。0x9ならSpecialPollIntervalの値を使います。
設定から3時間経過後、+0.005±0.003(s)ぐらいの値で安定しました。
JST Clock(https://www.nict.go.jp/JST/JST5.html)にて、「合っています」いただきました。嬉しい。
なぜ 君が機会を得られたにもかかわらずPHEICの宣言を一度見送ったのか！
その答えは
IHR緊急委員会(15名 from 13ヶ国 [1])が国際的に懸念される公衆衛生上の緊急事態(PHEIC)宣言に足るだけのエビデンスを見出せなかったから。
1月21、22日時点では中国外の感染者数が4～6人だけであり[2]、ヒト‐ヒト感染の強さも不明で、暫定的にR0は1.4〜2.5(季節性インフルエンザ～新型インフルエンザくらい)と推定されていた。(後の研究で、R0は4.7～6.6(天然痘や風疹レベル)くらいだと推定されている[3]。)
また、ちょうどWHOの専門家が武漢入りして調査を開始したところであり、その結果を待つ意味もあった。
そういうわけで｢今はデータが足りないから保留。10日以内にもっかい検討するからその時にまた呼んで｣との結論に至ったわけだ。
この見送りを中国への忖度と呼ぶ向きもあるが、過去のPHEIC宣言と比較してもそこに特別な違いは見られない。
また、｢PHEIC宣言は時期尚早｣というのは当時の緊急委員会が至った結論であり、それに同意したからといってテドロス局長を責めるのもお門違いであろう。
また個人的な感想だが、PHEIC見送りに関する非難には、人々のPHEICに対する認識もかかわっているのではないか。
｢PHEIC宣言がなされなければ各国は対策の取りようがない｣等々、PHEICを疫病対策の“起点”としてとらえるような認識だ。
一方のWHO、PHEICは“最後の切り札”と考えている模様[4]。
｢データは提供する、ガイドラインも制定する、ガイダンスだって発布するから、あとは各国で適切な対応をしてくれ。もし怠るようならPHEIC宣言でケツ蹴っ飛ばしたる｣と、そんな感じ。
｢エビデンスは無いけど念のため｣程度で宣言できるほどPHEICは軽くないのだ。
ただし、そういう時に使える“軽い警告”を制定するべきだとの議論は以前からあったため、それはそれでWHOの怠慢と言えなくもない。
長年のWHOの方針である。2009年に初めてPHEICを宣言した際も渡航制限を推奨していない[5]。
その理由は、渡航制限がパンデミックの防止に寄与するというエビデンスが乏しく、むしろ条件によっては有害ですらあるからだ(※)。
複数の研究[6][7][8][9][10]――2014年にはWHO自身が23の研究を用いたレビュー論文を出している[11]――によれば、厳しい渡航制限(全渡航の90～99%をシャットダウン)は感染拡大を数週間ほど遅らせる可能性があるが、最終的な感染者数と規模は据え置きである。
※ PHEICが宣言されるような状況に限れば。感染発生の最初期であれば話は別。例えば昨年11月末に全世界で渡航制限が行われていれば新型コロナの流行はなかっただろう。
各研究をまとめると、
・患者の総数が変わらないとしても、時間当たりの患者数は減るため、対応能力の低い国においてキャパシティオーバーを緩和できる。
・予防接種や治療薬が存在している場合、それらの準備を整えるまでの時間稼ぎになる。(今回のコロナ禍には当てはまらない)
・流行期間が延びるため、社会的対応(ロックダウン等)の継続時間も延びる。
WHO的に、渡航制限は高い経済的コスト、低い効果、そしていくつかのデメリットの存在から推奨されない。
全く無意味というわけではないが、より有効な政策――手洗い等の徹底、適切なスクリーニング及び隔離、ソーシャルディスタンシング(社会的距離をもたせるような政策。ロックダウンも含む)――にその分のリソースを振り分けるのが好ましい。
これらはあくまで過去のエビデンスに基づいており、将来の研究にて今回の新型コロナについては渡航制限が有効であったとのエビデンスが出るかもしれない。
しかし、“エビデンスに基づき結果的に間違った”対処を貶め、“エビデンスに基づかないが結果的に正しかった”対処を褒めることには同意できない。
諸君は↑の2項目について｢中国への媚｣と思っていたのだろうが(あとは台湾への対応か)、実際のところエビデンスベースな判断であり、発生国が中国以外でもWHOの対応は同じだった可能性が高い。
しかし、中国への批判を控えたり、台湾の冷遇、ちょくちょくあるリップサービス等、WHOが医学とは別の領域において中国へ甘い対応をしているのは事実。
なぜか？
テドロス局長の場合は簡単だ。政治的な支持基盤が主にアフリカ系とアジア系であり中国の存在が非常にでかい。なので中国批判はあまりしないし、リップサービスもする。 中国を称賛した回数はトランプのがテドロスより多いのだが[12]。
WHO全体でみるとどうか。金に媚びてることはない。チャイナマネーとは比べ物にならないほどのアメリカマネーとゲイツマジェスティがWHOに注ぎ込まれている。
WHOの宿痾として、情報提供を加盟国の善意に頼るしかないという問題がある。専門家/調査員を送り込むにも当該国の許可がいるため、独自の情報収集もできない。
中国を批判してデータが出てくる――｢中国さん。あなた隠ぺいしてますね｣｢はい。申し訳ありません。これが隠ぺい前のデータです｣――なんてことはない。
ゆえに政治や義理人情や感情に惑わされず医学的なベストを尽くすなら、中国を刺激せずに気持ちよくデータを渡してもらうことが最適解になる。(本当のベストは中国が正直に全データを差し出してくれることだが、実現不可能な案に拘泥するのはワーストである)
｢(WHOは)何のための組織なんだ｣｢政治より医学を優先しろ｣という感じのブコメも見かけたが、医学を最優先とし、組織の使命を突き詰めて、そうして達する結論が“中国のご機嫌とり”にならざるを得ないこの地獄よ。
オーストラリアなんかはこの問題を正確に認識していて、｢(拠出金削減よりも)WHOの権限をより強化し、強制的な査察権の付与等をすべきだ｣という提言をしている[13]。
ちなみに｢中国抜きで新組織作れよ｣的な冗談も目にしたが、それまた現実的ではない。
中国は世界最大の人口、広大な国土に加え多数の国と国境を接している。国際的な人の出入りは膨大な数に上り、貿易も盛んだ。民間レベルの医療水準は高くなく、貧富の差が激しく、人々は頻繁に生きた動物と接触する。そのうえ、国家は隠ぺい体質だ。
疫病、特に人獣共通感染症の発生源として絶対に無視し得ない国、それが中国。
今回のコロナ禍で中国からの情報が一切なければどうなっていたかを考えれば答えは明らかだろう。まさに大地獄。
故に切れない。切ってはいけない。
[1] ttps://www.who.int/ihr/procedures/novel-coronavirus-2019/ec-22012020-members/en/
[2] ttps://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports
[3] ttps://doi.org/10.1101/2020.02.07.20021154
[4] ttps://doi.org/10.4000%2Fpoldev.2178
[5] ttps://www.who.int/csr/disease/swineflu/guidance/public_health/travel_advice/en/
[6] ttps://doi.org/10.1038/nm0506-497
[7] ttps://dx.doi.org/10.1371%2Fjournal.pmed.0030212
[8] ttps://dx.doi.org/10.1371%2Fjournal.pone.0000401
[9] ttps://doi.org/10.1371/journal.pone.0016591
[10] ttps://doi.org/10.2807/1560-7917.ES2014.19.42.20936
[11] ttps://www.who.int/bulletin/volumes/92/12/14-135590/en/
[12] ttps://www.politico.com/news/2020/04/15/trump-china-coronavirus-188736
[13] ttps://www.smh.com.au/politics/federal/australia-wants-who-to-have-same-powers-of-weapons-inspectors-20200422-p54m7i.html
はてなのメインユーザー層は、そろそろ夜中に何度もトイレに行くお年頃であろうが
深い眠りにつき夢も見なければ、私たちは時間の経過を感じることができない。
死には様々な定義があり、脳死を巡ってはその境界線が動いたこともあるが
グラデーションの果て、完全な死を迎えれば意識がなくなっていることは間違いないであろう。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%87%E5%AE%99%E3%81%AE%E7%B5%82%E7%84%89
などを見てみると1030年だの、10100年だの景気のいい数字が並んでいる。
私たちが死んだ後にも永劫の時が流れることは間違いないだろう。
しかし冒頭に見たように、覚醒状態にない時、時間経過を感じことはできない。
口コミというか、引っ越す前にネットを検索してネガティブな評判しかなかったので不安だった ※
「とはいえ、そこまでじゃないだろ」と思ったら、日中0.3Mbpsしか出てない。
300kbpsが「高速インターネット」だったのは、1990年代までだから!!!!!!!!
いま、2019年!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
※ 「遅い」という評判は散見されるものの、「速い」という評判は一切なかった。
なお悪いことに、「遅い」という評判の記事に記載されているスループットよりも更に速度が遅かった。
因みに参考にしたのは以下のサイト：
anond:20180915174949
http://www.keims.net/article/465351657.html
https://kabujin.com/misc/20190712-uq-wimax/
https://minsoku.net/speeds/optical/services/seiwa-broadband
https://twitter.com/search?q=seiwa%20bb&src=typed_query&f=live
他、速度計測系サービスやマンションの口コミサイトなど
ご存知の通り、2019年7月1日から施行された「改正健康増進法」では、第一種施設（病院・学校・行政機関）では敷地内全面禁煙となった。
例外として「屋外で受動喫煙を防止するために必要な措置がとられた場所に、喫煙場所を設置することができる。」※1 ということで、施設によっては敷地内に喫煙室を用意し愛煙家の方々に配慮をしているところもある。
オリンピックを迎える2020年の4月1日には、全面禁煙対象となる施設がさらに増え、屋内は原則禁煙となる。
この増田では、改正健康増進法の施行から3ヶ月経過した現状を、とある大学を例に挙げ報告したいと思う。
ここに挙げる事例を、2020年4月1日の「屋内原則禁煙」に向けての反省材料として、広く活かしてもらえればと思う。
東京X大学。最近はメディアの露出も増えてきたことで、以前は間違われがちだった他大学と混同されることが少なくなってきた。これを読んでいるあなたも、恐らく名前くらいは聞いたことがある程度の知名度の大学だ。
しかし悲しいことに、都心に位置しつつも、お国からの運営交付金は国立大学の中でも下から数えた方が早いレベル。都内の大学に限っていえば、下から数えるのに五指も必要ない。
そしてこの社会情勢である。「生産性がない」「社会にすぐに還元できる研究がされていない」「論文数が少なすぎる」「運営交付金の無駄だから早く潰したい」とすら考える政治家・役人もいるだろう。
さて、そんな東京X大学にも改正健康増進法の波が押し寄せてきた。
先に書いておくと、もともとこの大学の学生の喫煙率は高い。入試の倍率が高く、成人済みで入学してくる学生が多いのも理由の一つだろう。
数十年前と比較したら少なくなったのだとは思うが、それでも喫煙者は教職員・学生の5%前後はいると思われる。
普段からタバコを燻らせている学生をよく見かけたし、喫煙所には常に人がいた。タバコ臭い研究室でゼミを行うなんてこともザラだった。
心配を横目に、その日は近づきつつあった。
学内のいたるところには「7月1日からは学内禁煙」となる旨を周知するポスターが貼られ、喫煙所であった場所からは灰皿が全て撤去された。
一部（法改正を理解していない）学生の反対運動があったりもしたが、準備は万端かと思われた。
「やればできるじゃないか」
敷地内禁煙のために奔走した事務職員は安堵したことだろう。
改正健康増進法施行後しばらくは、学内で喫煙をする者を見ることはなかった。
「受動喫煙を防止するために必要な措置がとられた喫煙場所」のお陰かとお考えのあなた。
甘い。
運営交付金下位の貧乏大学である東京X大学に、「必要な措置が取られた喫煙場所」を設置する金銭的な余裕はない。
喫煙場所を作らずに7月1日を迎えたのだ。これにはタバコを吸う・吸わないに関わらず、色々な立場の人から異論が出たと思う。
他の大学同様、この大学も7月末には前期が終わり8月からは夏休みが始まる。
タバコを見ないまま夏休みを迎え、そして後期になるのだろう。敷地内原則禁煙は成功したのだ…。
そう楽観視できたのは、7月に入って最初の1週間だけだったように思う。
7月の第2週にはすでに学内のあちこちでタバコの吸い殻を見かけるようになり、第3週には喫煙者をも見かけるようになった。
施行後1ヶ月経たずして、東京X大学では改正健康増進法は形骸化した。
改正法施行前は学内の数カ所に喫煙所があり、灰皿が置いてあった。
喫煙所はなるべく講義室などから遠い場所に設定され、喫煙所に通じる扉は「開放厳禁」とされ、不完全ながらも一定の分煙がなされていた。
非喫煙者からすれば、たまにタバコの匂いがする場所がありつつも、そこに近づかなければ我慢はできるというレベルだった。
一部の喫煙者は喫煙所の掃除こそしなかったものの、灰皿に溜まった吸い殻は進んで捨て、燃えさしの処理もしていた。
しかし喫煙所が廃止された今、モラルは完全に崩壊し状況は悪化しつつある。
もともと喫煙所だった場所は「人目につく」という理由で、一部の隠れニコチタン達から避けられるようになった。
かわりに非常階段や、木々が茂り枯葉でいっぱいの緑地などがヤミ喫煙所として選ばれた。
よく訓練された喫煙者は未だ「元」喫煙所で喫煙を続け、灰皿がないので、その場に吸い殻を捨てている。
さすがに教授・事務職員レベルの教職員は禁煙ルールに従っているようだが、元喫煙所やヤミ喫煙所では、学生のみならず助手や講師と思しき人々の顔を見かける。
敷地内禁煙を訴える張り紙には、居直ったような趣旨の芸術的なラクガキがされている。
喫煙者が開け放った非常階段は煙の吸気口となり、屋内では改正法施行以前よりも濃くタバコの臭いが充満している箇所さえある。もちろん、階段のあちこちに吸い殻が落ちている。
また燃えやすい木材などの陰、枯葉の近くに無造作に捨ててある吸い殻を見かけることもあり、空気が乾燥する時期には失火の可能性もある。
学内のあちこちで狼煙が立ち昇るようすからは、もはや圧政に弾圧されし悲しき殉教者たちより、反体制を胸に秘めたゲリラが想起させられる。
伝聞ではあるが大学としても禁煙問題には頭を抱えていて、たびたび会議の議題にも上がるらしい。
しかし話を聞く限りでは「吸い殻」の方が問題視されているように思える。
「吸い殻が無い = 敷地内禁煙は成功している」ということなのか、いかにも日本的な論理だ。
学内喫煙をたしなめられた喫煙者が「いや、吸い殻は捨ててないですよ！」と慌てて反論しているのを見かけたこともある。
そういう問題じゃないぞ。
実際に国から違反を指摘され罰金を払う、もしくはタバコが原因の火災などの事故が発生するまで、この大学では状況は変わらないだろう。
これは別に組織を批判しているわけではない。何故ならば下で述べるように、問題は大学に止まらないからだ。
施行後3ヶ月が経過し、第一種施設（病院・学校・行政機関）である東京X大学に頻繁に出入りし、改正健康増進法を調べるなかで以下の問題点を感じた。
以下に、詳細を書く。
補助がないと喫煙場所が設置できない懐事情の組織が、実際にある。ここで述べたように、結果として改正法施行前より状況が悪化する可能性がある。
またもう少し積極的に禁煙を推進するような施策を実施しないと、改正健康増進法自体の意味・意義が薄いと感じる。
この法律について、国は要するに「ルールだけ作って、あとは施設の管理者に全てを丸投げ」しているようにか思えない。
厚生労働省などは、この法律の施行にあたりHPに特設ページを設けている※3。施設の管理者に向け改正法をことこまかに解説していて、相談窓口もある。
非常にわかりやすいし必要な情報は一通りまとまっている。一市民として、法律は常にこのように分かりやすくまとめられるべきだと思う。
しかし同時に、施設の利用者向けの情報がほとんどない点も気になった。例えば喫煙場所に不備がある病院を見つけた場合はどうすればいいのだろう？この増田のように、違反者だらけの第一種施設についてはどこに報告すればいいのか？
罰則規定があるにも関わらず、違反者がいた場合の有効な対処方法を考えてないのではないだろうか？
喫煙場所の設置には排煙設備・敷地などが必要だ。組織の規模によっては大きな負担となりうる。施設の管理者側に立てば「滞在中くらいはタバコを我慢できるだろう」と考えたくなるのはよくわかる。
しかし喫煙者のニコチンに対するリビドーを甘くみてはいけない。外を歩いているときに下を向いてほしい。道端に捨てられているゴミのほとんどがタバコの吸い殻だということに気づくだろう。
施設の管理者は「喫煙者のために喫煙場所を用意せねば、必ず環境が悪化する」という認識でいる必要がある。
目先の負担を気にしてばかりいると、長期的には環境維持コストがそれを上回る可能性もある。施設や組織によってはブランドイメージの毀損にも繋がると認識した方が良い（もしブランド力があれば、の話だが）。
もしあなたが東京X大学の学生であり学内喫煙者であるならば、改正健康増進法には罰則規定があること、違反した場合には施設管理者に50万円、違反した喫煙者に30万円の過料が課せられる※4ことを覚えておいてほしい。
学生が払った学費は、いずれ改正健康増進法の過料として支払われることとなるかもしれない。
貧乏大学の学びの環境の悪さを憂う前に、襟を正してみてはどうだろうか。
そしてもしあなたが教職員なのであれば、もう少しちゃんとこの問題に取り組んでほしい。
※1 https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000489407.pdf
※2 中小事業者向けの補助・控除はある。第一種施設については記述を見つけられなかった
※3 https://jyudokitsuen.mhlw.go.jp/
※4 https://www.mhlw.go.jp/houdou_kouhou/kouhou_shuppan/magazine/2018/11_01.html
偶数奇数を判定するための途方もないプログラミングコードが話題に
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/55507489.html
x mod 2
で行いますが、ビット演算を使い、最下位ビットが立ってるかチェックする
x and 1
負の表現に2の補数を使うプログラミング言語では問題無いのですが、Cではちょっと問題が起きます。
X3010:2003 プログラミング言語 C 6.2.6.2 整数型
符号付き整数型において、オブジェクト表現のビットは、値ビット、詰め物ビット、および符号ビットの三つのグループにわけられなければならない。
詰め物ビットは存在しなくてもよく、符号ビットは丁度一つでなければならない。それぞれの値ビットは、対応する符号なし整数型のオブジェクト表現における同じビットと同じ値をもたなければならない。(略)
符号ビットが0であれば、それは結果の値に影響を及ぼしてはならない。符号ビットが1であれば、値は次に示す方法の一つにしたがって変更されなければならない。
- 符号ビットが0のときの値を負数化した値[符号と絶対値(sign and magnitude)]
- 符号ビットが値-(2N)をもつとするときの値[2の補数(two's complement)]
2の補数の場合(1111 1111)2
1の補数の場合(1111 1110)2
よって、処理系が2の補数を採用している場合では問題ありませんが、1の補数を採用している場合に判定が逆になります。
UNISYS社のClearPath Dorado Systems(ClearPath OS2200)で採用されているという話です。
INT16-C. 符号付き整数の表現形式について勝手な想定をしない
