私は、こういうコラムの連載をやっていることもあって、我が国(日本国)に関する「ざっくり数字」については、そこそこ詳しいつもりでいます。
I think I know a little bit about "rough numbers" concerning our country (Japan), partly because I write a series of columns like this one.
その中でも、日本の人口については、少子化の影響もあって、最近は大きく変っていると言えますが、それでも、ざっくり以下のように把握しています。
Among them, though the population of Japan has changed a lot recently due to the declining birth rate, I have a rough idea of the population as follows.
(1)年間100万人が生まれて、100万人が死ぬ。
(1) One million people are born each year, and one million people die.
(2)100万人 X 100歳 = 1億人
(2) 1 million people X 100 years old = 100 million people
本当にざっくりですが、こういうイメージを持っておくと、色々便利ではあります。
It's really rough, but it's useful to have this image in mind.
つまり、日本国内では、ざっくり毎日3000人くらいの人間が、生まれる一方で、死んでいる ―― つまり「置き代わって」いるのです。
In other words, roughly 3,000 people are born and die every day in Japan -- in other words, they are being "replaced".
On the other hand, looking at this page, the current vaccination speed of COVID-19 in Japan is,
ざっくり10000人/日です。
roughly 10000 people/day.
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何がいいたいかと言うと、
What I'm trying to say is...
―― 毎日、10000人の接種者がいれば、1人くらいは、毎日死んでいく3000人の中に入っているだろう
"If there are 10,000 people vaccinated every day, at least one of them will be among the 3,000 people who die every day".
ということです。
もちろん、このような数値の比較が、『新型コロナウイルスワクチンの接種には、死亡事故がない』と断定する材料になる訳はありません。
Of course, such a comparison of figures cannot be used to determine that there are no fatalities associated with the new coronavirus vaccine.
むしろ、私は、1億人以上という母集団に対して『因果関係が1件もない』など、ありえないとさえ思っています。
In fact, I don't believe that there is any such thing as "no causality" in a population of over 100 million people.
人間の体は、超複雑なシステムで、しかもそのシステム構成は全員異なります。
The human body is a super complex system, and everyone's system configuration is different.
どんなトリガーで何が発生するのかは、結局のところ、誰にも分からないのです。
What triggers what, in the end, no one knows.
「安全」とは、つまるところ「母集団に対する確率」の話に過ぎません。
"Safety" is really just a matter of "probability against the population.
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ただ、現時点で、私が断言できることは、
But at this point, all I can say for sure are,
『コロナ感染で死亡する確率(こっちか因果関係立証済み)は、新型コロナワクチンの接種で死亡する確率(こっちは因果関係が、現時点で不明)と比較したら、お話にならないくらい高い』
"The probability of dying from corona infection (which has been proven to be causal) is much higher than the probability of dying from the new corona vaccine (which is currently unknown).
と、
and,
『ウイルスは、生存戦略として、ワクチン未接種の人間に感染しやすくなるように変異し続ける』
"As a survival strategy, the virus will continue to mutate to make it easier to infect unvaccinated humans"
ということです。
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『なんで、医者でもない江端が、そんなに自信タップリに、そんなことが言えるのか』といえば、結構頻繁に(厚生労働省、その他の)データを見張っていることが一つ。
The reason why Ebata, who is not a doctor, can say such a thing with such confidence is that he frequently monitors data from the Ministry of Health, Labor and Welfare and other sources.
もう一つは、遺伝的アルゴリズム(GA)を使って、色々な問題を解いてきて、そのアルゴリズムの強力な有効性を「体」で実感しているからです。
The other reason is that I have been using genetic algorithms (GAs) to solve various problems, and I have a "physical" experience of the powerful effectiveness of these algorithms.
Recently, as a weekend engineer, I implemented and validated the algorithm for the memo here.
―― 分単位で変動し続ける状況に対して、あっと言う間に、(準)最適解を見つけ出してしまう
"The algorithm can come to find the (quasi-)optimal solution to a situation that fluctuates from minute to minute in a matter of seconds."
のを見て、その効果の高さに、自分でも驚愕してしまったくらいです。
I was even astonished myself when I saw the results.
『ウイルスは、生存戦略として、ワクチン未接種の人間に感染しやすくなるように変異し続ける』というのは、私から見れば、もう、議論の余地がないくらい『明々白々』なのです。
In my opinion, it is indisputably clear that the virus will continue to mutate to make it easier to infect unvaccinated people as a survival strategy.
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という訳で ――
So...
医者でもなく、感染学に精通している訳でもなく、ワクチン開発技術者でもなく、ましてや、有識者会議のメンバーでもない、この私が、
I'm not a doctor, I'm not an expert in infectious diseases, I'm not a vaccine development engineer, and I'm not even a member of the expert panel, however,
新型コロナウイルスワクチン関係に関して、色々なことを『偉そうに語っている』背景には、
in the background of all the "big talk" about the new coronavirus vaccine,
「(1)数字の読み方に慣れている」と「(2)遺伝的アルゴリズムを(今なお)使い倒している」の2つが、係わっていたりします。
"There are two things involved: (1) I'm used to reading numbers and (2) I'm (still) using genetic algorithms.