【考察】来週から通勤電車でもマスク
外します。
きたぁ
長期感染対策を効率的に行うため、感染者数に応じて対策の緩急をつけています。現在の東京の感染者数1,996人に基づき、再考察しました。
■前提条件
・東京都の人口: 約1,400万人
・感染者数: 1日あたり約1,996人
・ウイルス排出期間: 10日
・ラッシュ時の電車の１車両の乗車数: 約300人
■感染者数の計算
ウイルスを排出する期間を10日と仮定すると、感染者がウイルスを排出している期間の平均人数は以下のように計算できます。
1,996人/日×10日＝19,960人
■感染者の割合
東京都の人口に対する感染者の割合を計算します。
14,000,000人/19,960人＝0.00143
つまり、約0.143%がウイルスを排出していることになります。
■電車内の感染者数
ラッシュ時の電車の1車両において、乗客300人中に何人の感染者がいるかを計算します。
300×0.00143＝0.429人
■結論
ラッシュ時の電車の1車両内の感染者数: 約0.429人
現在の感染者数1,996人の場合、1車両内に感染者がいる確率は非常に低く、1人いるかいないかです。コロPは通勤中だけマスクを着用していましたが、今の状況ならば、通常の電車でも問題ないと判断しました。ただしコロPは、ワクチン3回接種、基礎疾患無しの成人（高齢者ではない）で、コロナ歴ゼロ（N抗体陰性）です。また、来週くらいにインフルワクチン接種予定です。人それぞれリスク許容量は違いますので、一つの判断基準としてみてもらえればと思います。
外します。
きたぁ長期感染対策を効率的に行うため、感染者数に応じて対策の緩急をつけています。現在の東京の感染者数1,996人に基づき、再考察しました。
■前提条件
・東京都の人口: 約1,400万人
・感染者数: 1日あたり約1,996人
・ウイルス排出期間: 10日
・ラッシュ時の電車の１車両の乗車数: 約300人
■感染者数の計算
ウイルスを排出する期間を10日と仮定すると、感染者がウイルスを排出している期間の平均人数は以下のように計算できます。
1,996人/日×10日＝19,960人
■感染者の割合
東京都の人口に対する感染者の割合を計算します。
14,000,000人/19,960人＝0.00143
つまり、約0.143%がウイルスを排出していることになります。
■電車内の感染者数
ラッシュ時の電車の1車両において、乗客300人中に何人の感染者がいるかを計算します。
300×0.00143＝0.429人
■結論
ラッシュ時の電車の1車両内の感染者数: 約0.429人
現在の感染者数1,996人の場合、1車両内に感染者がいる確率は非常に低く、1人いるかいないかです。コロPは通勤中だけマスクを着用していましたが、今の状況ならば、通常の電車でも問題ないと判断しました。ただしコロPは、ワクチン3回接種、基礎疾患無しの成人（高齢者ではない）で、コロナ歴ゼロ（N抗体陰性）です。また、来週くらいにインフルワクチン接種予定です。人それぞれリスク許容量は違いますので、一つの判断基準としてみてもらえればと思います。