3．南アフリカのオミクロン株
オミクロンの先駆的事例として、市中感染で急激に拡大しピークアウトをして、その後急激に収束したのが南アフリカです。
図2は、左が線形表示、右が対数表示で、新規陽性者（赤）推移と共に死亡者（青）のデータ、予測線（紫）が示してあります。12月上旬に山火事理論を用いて予測したものが水色破線です。山火事理論では、立ち上がりの情報から初期条件を決めると、ピークアウトの位置、大きさ、ピークの幅がすべて決まります。
従って、ピークの幅だけを狭めることは難しいのですが、実際に南アフリカのように幅の狭いピークが出現しているので、モデルに「感染発症はしないが免疫を獲得する効果」を新たに導入して、幅を狭くするメカニズムを実装しました（紫実線）。
それでも紫実線が限界です。データはより狭い幅を示しているので、これが、オミクロン株の特有の現象なのか、南アフリカの状況の特殊性なのか、今後の解析が待たれます。オミクロンとしては最初の事例なので、今後を予測する上でも重要な情報になります。
4．日本のオミクロン株の予測
図3に日本のオミクロン株の予測（1月7日再計算）を示します。左図上が実効再生産数Rtのデータ（青）と予測値（赤）、左図下が線形表示での新規陽性者のデータ（青）と予測値（赤）、右図は対数表示で、新規陽性者のデータ（赤）と予測値（黒）、死亡者のデータ（青）と予測値（黒）、60歳以上の新規陽性者のデータ（緑）と予測値（橙）です。
日本は現在のオミクロン株の拡大が始まる前が、日毎の新規陽性者が100人程度のほぼゼロコロナ状態だったため、オミクロン株の拡大が穏やかでしたが、正月明けの4日から陽性者数がほぼ垂直に上昇しました。7日の段階で6千人/日を超えました。
このような垂直上昇のようなデータから初期条件を推定するのは難しいのですが、一応、再計算して予測線を出してみました。この図（2022年1月7日予測）ですと、ピークアウトは2月中旬、1日最大6万5千人の陽性者で、その後収束という予測です。（前回の予測の約10倍です）
