既存の次世代行列Kを流行開始時期Tにおける初期値として使用するために、流行開
始時期Tにおいて式2から推定される𝑅𝑎𝑏,𝑇 として、𝑅𝑎𝑏,𝑇 の最大固有値𝜌(𝑅𝑎𝑏,𝑇 ))が、観
察データから推定される実際の実効再生産数𝑅に相当するように式2を調整した。こ
れにより、時刻tにおける次世代行列𝑅_(𝑎𝑏,𝑡)は以下のように表すことができる。

𝑅
𝑘𝐶𝑎,𝑡−1
𝐾(1 − 𝑞𝑙𝑎,𝑡 −
)
𝜌(𝑅𝑎𝑏,𝑇 )
𝑁𝑎
(式3)
ここでRは2022年10月10日頃の全国での実効再生産数である1.3と仮定した。また、
感度分析として1.2、1.4の基本シナリオを使用した。予防接種シナリオ別のシミュ
レーションには主に1.3を採用した。ワクチン接種状態の区別をするために、式(3)に
よって生成されるシミュレーション上の報告感染者𝑖𝑎,𝑡 を、ワクチン接種者で発症す
𝑅𝑎𝑏,𝑡 =

𝑣
𝑛𝑣
る者𝑖𝑎,𝑡
とワクチン未接種者𝑖𝑎,𝑡
で発症する者で検討した：
𝑛𝑣
𝑣
𝑖𝑎,𝑡 = 𝑧𝑎,𝑡 𝑖𝑎,𝑡
+ (1 − 𝑧𝑎,𝑡 ) 𝑖𝑎,𝑡

𝑧𝑎,𝑡 は未接種者かつ自然感染を経験していない者の割合であり、全体から1回以上の
ワクチン接種歴がある人の累計割合と𝑘𝐶𝑎,𝑡−1 を引いた値である。ただし、実際には
高齢者はワクチン接種状況にかかわらず入院が必要である状況が一定数あることを
想定して60歳以上においては𝑧𝑎,𝑡 の下限を0.2として打ち切った。
時点入院患者数は、時刻𝑡における年齢群𝑎の新規入院患者ℎ_(𝑎,𝑡)を計算した：
𝑡−1
𝑛𝑣
𝑛𝑣
ℎ𝑎,𝑡
= 𝑝𝑎𝑛𝑣 ෍ 𝑖𝑎,𝑡−1
𝑑𝜏,𝑎
𝜏=1

𝑡−1
𝑣
𝑣
ℎ𝑎,𝑡
= 𝑝𝑎𝑣 ෍ 𝑖𝑎,𝑡−1
𝑑𝜏,𝑎
𝜏=1

ここで、𝑑𝜏,𝑎 は入院から退院までの期間の指数分布で定式化したpdfである。𝑝𝑎𝑛𝑣 と𝑝𝑎𝑣 8
はワクチン未接種および接種者における入院リスクとする。