感染症の拡大モデルとして代表的なSIRモデルのシミュレーションをブラウザ上で行い、感染症の広まりと収束が観察できるサイトツールです。
上の埋め込み内でも使えますが、うまく動かない・大きなページで使いたいというときは、元の感染症SIRモデルシミュレーションページへ（新しいタブで開きます）。
SIRモデルとは
SIRモデルは、感染症の拡大を3つの状態に分類してシミュレーションする数理モデルです。それぞれの頭文字を取って「SIR」と呼ばれています。
- S（Susceptible）感受性者：まだ感染していないが、感染する可能性がある人。
- I（Infectious）感染者：現在感染しており、他者に感染させる可能性がある人。
- R（Recovered）回復者：感染から回復し、免疫を獲得した人（再感染しないと仮定）。
このモデルでは、次のような仮定で人々の状態が時間とともに変化します。
- 感染者は感受性者と接触すると、感染率（β）に応じてその人を感染させる。
- 感染者は一定の確率で回復率（γ）に従って回復し、免疫を持つ。
SIRモデルは数式ベースで解析することも可能ですが、視覚的に理解するためにはシミュレーションが非常に効果的です。
SIRモデルシミュレーションツールの使い方
このツールでは、SIRモデルを「粒子」として画面上に表示し、インタラクティブに観察できます。人々がランダムに動きながら接触し、感染・回復していく様子を可視化します。
1. パラメータの設定
以下のスライダーを調整して、シミュレーションの初期条件を設定します。
- 人口：シミュレーションに参加する人の総数（50〜1000人）
- 感染率 β：感染の起こりやすさ（0.00〜1.00）
- 回復率 γ：感染者が回復する確率（0.00〜1.00）
- 初期感染者数：開始時点で感染している人の数（1〜100人）
各パラメータはスライダーの横に数値がリアルタイムで表示されます。
2. シミュレーションの開始
「開始」ボタンを押すと、シミュレーションが始まります。画面内では粒子（人々）が動き回り、接触によって感染が広がります。
- 青：感受性者（S）
- 赤：感染者（I）
- 緑：回復者（R）
3. 経過グラフの確認
画面下部には、時間の経過とともにS/I/Rの人数がどのように変化したかを示す折れ線グラフが表示されます。これにより、感染のピークや収束のタイミングを視覚的に把握できます。
４. シミュレーション終了
感染者が０になると、シミュレーションが自動で停止します。
まとめ
このツールは、感染症の基本的な拡大メカニズムを視覚的に学ぶために非常に効果的です。特にSIRモデルの概念を直感的に理解したい学生や教育関係者におすすめです。
- SIRモデルは、感受性者（S）、感染者（I）、回復者（R）という3つの状態に基づく感染症モデル。
- このツールでは、SIRモデルを粒子の動きと感染・回復のルールによって可視化。
- ユーザーは感染率・回復率・人口などを調整し、感染の広がり方を自由にシミュレーション可能。
- 経過を示すグラフにより、感染ピークや収束過程も一目で理解できる。
感染症モデリングの入門として、ぜひ一度このツールを試してみてください。
