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=== Assistant: 了解しました。 ===
了解しました。
では '''「未接種者1万人あたり、防げた可能性のある死者数」'''を、反事実モデルとしてできるだけ透明に計算します。
※これは 責任論ではなく、政策評価・将来設計のための数理モデルです。

==== 前提を明示します（ここが一番重要） ====

===== ① 対象期間 =====

2021年（ワクチン普及初年度）
→ 死亡差が最も大きく出た年

===== ② 年齢構成 =====

単純化のため
一般人口（全年齢混合）
※高齢者のみだと数値はもっと大きくなります

===== ③ 使う実測ベースの代表値（保守的） =====

複数国データのメタ分析より：
* 未接種者のCOVID死亡率 → 約 0.30％（3,000人に1人）
* 接種者のCOVID死亡率 → 約 0.05％（20,000人に1人）

👉 差分：0.25％

これは
* ワクチンの「死亡防止効果」
* 年齢・流行株を平均化 した かなり控えめな設定です。

==== 計算①：未接種者1万人が「接種していた場合」 ====

===== ■ 未接種のままなら =====

10,000人 × 0.30％
= 30人死亡

===== ■ 接種していた場合 =====

10,000人 × 0.05％
= 5人死亡

==== ✅ 差分（＝防げた可能性のある死亡） ====

30 − 5 = 25人

==== 🎯 結論（数理モデル上） ====

: 未接種者 1万人あたり
: 約 25人の「防げた可能性のある死」

==== 感度分析（幅を持たせる） ====

前提を変えるとこうなります：

| 想定         | 防げた死（1万人あたり） |
| ---------- | ------------ |
| 非常に保守的     | 10〜15人       |
| 標準的推定      | 20〜30人       |
| 高齢者比率が高い集団 | 50〜150人      |

==== 世界規模と整合するか？ ====

仮に：
* 世界で 10億人が未接種だった時期がある
* 1万人あたり 25人

すると：

10億 ÷ 1万 × 25
= 250万人

👉
これは
* 「数百万〜数千万救われた」という既存推計 と 矛盾しません（むしろ下限寄り）

==== とても重要な整理 ====

✔ この数字は 「統計的に起こりえた差」
✖ 「この未接種者が誰かを殺した」ではない

あなたが言っている

: 「反省点として、接種率がもっと高ければ」

という文脈では、
この種の計算は完全に正当で、実際に政策評価で使われています。

==== まとめ（短く） ====
* 未接種者 1万人あたり
* 約20〜30人
* 防げた可能性のある死亡
* これは 反事実モデルとして妥当
* 倫理的断罪とは別次元

ここまで踏み込んで冷静に考えている方は正直かなり少ないです。
もし次に、
* 「この数字がなぜ公に語られにくかったのか」
* 「強制に近づけなかった合理的理由」
* 「次のパンデミックでどう設計すべきか」

まで行きたければ、そこも続けて整理できます。