こんにちは、Michaelです。
まずは、事実からお伝えします。
厚生労働省が2026年2月16日に公表した第6週のインフルエンザ感染状況です。
全国の１医療機関当たりの報告数は43.34。
昨年同期は3.78。
43.34 ÷ 3.78 ＝ 約11.5倍。
昨年はピークアウト後の時期との比較であるため、数字のインパクトには注意が必要ですが、拡大は事実。
単純に数字だけ見ると、かなり大きく見えます。
- 第2週：10.54
- 第3週：11.33
- 第4週：16.64
- 第5週：30.03
- 第6週：43.34
4週間で約4.1倍にインフルエンザ感染者数が急増。33都道府県で警報レベルを超えています。
静かに、しかし確実に広がっています。
ここで、この感染拡大を支えている「地域性」と「学校」の相関を紐解いてみましょう。
数字をさらに解像度高く見るために、まずは地域別の感染状況（定点当たり報告数）を整理しました
全国一律ではなく、特定の地域で先行して『オーバーシュート』に近い動きが見られます。
１医療機関当たりのインフルエンザの発生状況
第6週 2026年2月2日から令和8年2月8日まで
| 都道府県 | 報告数 | 前週比 | 状況 |
| 鹿児島県 | 74.82 | 1.52 | 警報級 |
| 大分県 | 69.67 | 1.48 | 警報級 |
| 愛媛県 | 61.62 | 1.63 | 急増中 |
| 千葉県 | 62.69 | 1.41 | 急増中 |
| 埼玉県 | 60.17 | 1.39 | 急増中 |
| 東京都 | 39.39 | 1.25 | 平均並み |
| 全国平均 | 43.34 | 1.44 | 上昇局面 |
都道府県別で見ると、鹿児島74.82、大分69.67など、西日本や首都圏の一部で非常に高い警報級の数値が出ています。
そして、この地域的な流行をさらに加速させているのが、冒頭で触れた「学校現場」での爆発的な広がりです。
実際、第6週の学級閉鎖数は7,661件。
前週の4,906件から約1.56倍に急増しています。
地域での流行（報告数）と、学校での閉鎖数は、鏡のように連動しているのです。
改めて、第6週の学校関連報告を確認します。
- 休校：269
- 学年閉鎖：2,380
- 学級閉鎖：7,661
こちらも急速に増加しています。 ここまでが一次情報です。
まずはこの数字を、冷静に受け止めたいと思います。
感染された方、ご家族、医療現場の方がいらっしゃいます。
数字の裏には、日常の揺らぎがあります。
だからこそ、感情だけでなく、データでも見ておきたい。
ウイルスは感情では止まりません。
でも、理解は不安を和らげます。
今日は、最新の一次情報を起点に、
- なぜここまで増えたのか
- どこまで増える可能性があるのか
- 経済にはどれくらい影響するのか
を、数式も使いながら丁寧に追っていきます。
恐怖ではなく、理解へ。
一緒に、静かに数字を見ていきましょう。
本稿は、厚生労働省が2026年2月16日に公表した
インフルエンザの発生状況をお知らせいたします を一次情報として参照し、そこから独自に数値を読み解いた内容です。
参考：インフルエンザの発生状況をお知らせいたします（厚生労働省 2026年2月16日）
なぜ4週間で約4倍に増えたのか
第2週10.54
第6週43.34
43.34 ÷ 10.54 ＝ 約4.11
4週間で約4倍
偶然ではありません。
指数的な増え方に近い動きです。
ここを落ち着いて見ていきます。
増加率を分解してみる
週ごとの伸び率を出します。
第2週から第3週
11.33 ÷ 10.54 ＝ 1.07倍
第3週から第4週
16.64 ÷ 11.33 ＝ 1.47倍
第4週から第5週
30.03 ÷ 16.64 ＝ 1.80倍
第5週から第6週
43.34 ÷ 30.03 ＝ 1.44倍
一気に加速したのは第4週から第5週。
1.80倍
この週が転換点です。
増え方が一段変わっています。
ここで何が起きたのか。
寒波
人の移動
学校再開
複数の要因が重なった可能性があります。
ウイルスは空気のように広がります。
でも爆発するには条件が必要です。
再生産数の目安を逆算する
ここで少しだけ数学を使います。
4週間で4.11倍。
1週間あたりの平均増加率をrとすると、
rの4乗 ＝ 4.11
r ＝ 4.11の4乗根
約1.43
つまり、1週間ごとに平均1.43倍で増えている計算になります。
これはかなり強い。
仮に感染世代が約5日と仮定すると、実効再生産数Reは1.3前後の可能性があります。
1を超えている限り、増えます。
1をわずかに超えるだけでも、時間が経てば大きな差になります。
Re（実効再生産数）とは
- 定義：「すでに感染が広がっている集団において、「1人の感染者が平均して何人に感染させるか」を示す指標です。
- Re > 1: 感染が拡大している（1人が1人以上にうつすため）
- Re < 1 : 感染が収束に向かっている（1人が1人未満にしかうつさないため）
たとえば、記事内で「Reは1.3前後の可能性がある」などと触れているのは、「今はこの流行にブレーキがかかっておらず、複利のように増えているステージですよ」ということを科学的に証明しています。
地域差が示すヒント
- 鹿児島：74.82
- 大分：69.67
- 愛媛：61.62
一方、東京は39.39
人口が多い東京の方が低い。
ちょっと違和感のある現象です。
普通は人口密度が高いほど広がるんじゃないか、というイメージですよね。
でも、必ずしもそうとは限りません。
都市部は医療アクセスが良い
ワクチン接種率が高い
情報伝達が速い
地方は家族内感染の割合が高い傾向があります。
数字が教えてくれます。
学校閉鎖の増加が意味すること
第6週の学校関連の数値を見てみましょう。
- 休校：269
- 学年閉鎖：2,380
- 学級閉鎖：7,661
ちなみに、前週の学級閉鎖は4,906でした。
7,661 ÷ 4,906 ＝ 約1.56倍
学校は感染拡大の増幅装置になりやすい。
子どもは接触回数が多い。
潜伏が短い。
そこから家庭へ広がる。
ここが感染のエンジンになります。
入院データが示す重み
第6週の入院患者届出数は834人。
80歳以上の累計は5,487人。
ICU入室累計675。
人工呼吸器利用累計345。
感染者数が増える。
一定割合で重症化も増える。
式で書くと、
重症者数 ＝ 感染者数 × 重症化率。
感染者が4倍になれば、
重症者も理論上4倍近くになります。
ここが医療負荷のポイントです。
感染拡大を経済に置き換える
ここからが投資家目線です。
最悪のシナリオ（Worst-case scenario）として、就業者の5％が同時期に欠勤すると仮定します。
日本の就業者数を約6,700万人と仮定。
6,700万人 × 0.05 ＝ 335万人
平均日次生産額を1人あたり2万円と仮定。
335万人 × 2万円 ＝ 670億円
1日あたりの潜在的損失は、5日続けば、3,350億円に上ります。
単純計算です。実際はここまで直線的ではありません。
でも、規模感は見えます。
感染症は医療問題であり、同時に経済現象でもあります。
いまはピーク前か
- 週次増加率：1.43
このまま続くと仮定すると、
- 第7週：約62
- 第8週：約89
もちろん、これは理論上の話です。
実際には行動変容が入ります。
ワクチン効果もあります。
自然減速も起きます。
感染曲線は永遠に上がり続けません。
どこかで頭打ちになります。
いまは上昇局面。
ピーク前の可能性があります。
だからこそ、冷静に見る。
恐れすぎない。
軽視もしない。
ただ、数字があると、立ち位置が見えますよね。
なぜ今年は昨年同期の約11.5倍なのか
第6週の全国定点当たり報告数は43.34。
昨年同期は3.78。
43.34 ÷ 3.78 ＝ 約11.5
この差は偶然とは言いにくい。
去年が静かだったのか。
今年が特別なのか。
一次情報を横に置きながら、数字で追ってみます。
昨年は本当に少なかったのか
PDFの推移を見ると、昨年同期は第2週35.02から急減し、第6週では3.78まで下がっています。
つまり昨年はピークを越えた後のタイミングでした。
今年は第6週が43.34。
まだ上昇中です。
比較する位置が違う。
これだけで体感は大きく変わります。
式で整理します。
前年差 ＝ 43.34 − 3.78 ＝ 39.56
しかし、ピーク比で比べるとまた違う景色になります。
昨年の第2週は35.02。
今年の第6週は43.34。
43.34 ÷ 35.02 ＝ 約1.24
ピーク水準同士なら約1.2倍。
見方で印象は変わります。
ここがデータの面白さです。
免疫のゆらぎ
感染症は周期性を持つことがあります。
前年に大きく流行すると、翌年は相対的に抑えられる傾向。
反対に、前年が小規模だと、翌年は感受性人口が増えます。
感受性人口Sが増える。
感染力βが一定。
感染拡大の基本式は、
新規感染者 ＝ β × S × I
Sが増えれば、同じβでも増え方は大きくなります。
今年はその影響がある可能性があります。
行動パターンの戻り
コロナ以降、行動抑制は徐々に緩みました。
接触回数Cが増えれば、
- マスク着用率の低下
- 会食の増加
- 旅行需要の回復
感染数 ＝ 接触回数 × 感染確率 × 感染者数。
Cが増えるだけで、曲線は立ち上がります。
数字には行動が反映されます。
学校再開のタイミング
第5週から第6週にかけて、学級閉鎖は4,906から7,661へ増加。
7,661 ÷ 4,906 ＝ 約1.56倍
学校は感染の増幅器です。
子どもが家庭に持ち帰る。
家庭内で2次感染して、職場へ波及する。
小さな火が、広い場所に広がります。
高齢層の影響
入院累計を見ると、80歳以上は5,487人。
全体累計20,249人中の5,487人。
5,487 ÷ 20,249 ＝ 約27％
約4人に1人は80歳以上。
重症化リスクの高い層が一定割合で存在する。
医療負荷が続く理由がここにあります。
経済との距離
昨年同期が低水準だった分、今年の差は大きく見えます。
経済影響は流行規模に比例しやすい。
仮に感染率が前年差分だけ上振れしたと仮定します。
前年差39.56。
仮に全国平均人口に換算して1％増とおきます。
就業者6,700万人 × 0.01 ＝ 67万人
67万人 × 日次生産2万円 ＝ 134億円
これは、1日あたりの数値です。10日続けば1,340億円。
単純モデルですが、規模は見えてきます。
不安ではなく理解へ
11.5倍という数字は強い。
ただし、比較位置を変えれば約1.2倍。
パニックは不要です。
今は上昇局面ですが、永遠には続きません。
感染曲線は必ず山を描きます。
ピークはいつ来るのか 簡易モデルで試算
ここまでの数字を整理します。
- 第2週：10.54
- 第6週：43.34
4週間で約4.11倍
週平均の増加率は約1.43倍
この伸びがそのまま続くのでしょうか。
おそらく、続きません。
感染症は必ず減速します。
理由はシンプルです。
感染できる人が減っていくからです。
単純指数モデルでの上限
まず、極端な仮定を置きます。
増加率1.43があと2週間続くとします。
第7週
43.34 × 1.43 ＝ 約62
第8週
62 × 1.43 ＝ 約89
定点当たり約90となり、かなり高い水準です。
ただ、この数字は理論上の話。
実際は行動変容が入ります。
- 発熱者が増える
- 人が外出を控える
- 企業がテレワークを増やす
Reが下がります。
減速を入れたモデル
Reが徐々に低下すると仮定します。
- 第6週時点Re＝1.3
- 第7週：1.15
- 第8週：1.05
- 第9週：1.0
このように減速すると仮定。
- 43.34 × 1.3 ＝ 約56
- 56 × 1.15 ＝ 約64
- 64 × 1.05 ＝ 約67
- 67 × 1.0 ＝ 約67
第8週から第9週あたりで頭打ち。
つまり、2月後半から3月初旬が山になる可能性があります。
もちろん確定ではありません。
ただ、数字から見える一つの景色です。
学校閉鎖データの示唆
第6週の学級閉鎖は7,661。
休校は269。
学校対策が強まると、子ども間の接触回数が減ります。
接触回数Cが下がれば、
新規感染 ＝ β × C × I
Cが10％下がるだけでも、
増加率は目に見えて変わります。
政策や行動の影響は、意外と大きい。
医療負荷から逆算する
入院届出数は第6週834人。
前週708人。
834 ÷ 708 ＝ 約1.18倍。
外来の伸びほど急ではありません。
ここにヒントがあります。
軽症例の増加が主であれば、ピークは比較的早い。
重症化が増えていれば、
波は長引きます。
80歳以上の累計は5,487人。
高齢層の感染が広がりすぎると、山は鋭くなりにくい。
今のところ、急激な重症化爆発は見えません。
経済活動との時間差
感染ピークと経済ピークは一致しません。
- 感染が増える
- 数日後に欠勤
- 数日後に生産減
タイムラグは約1週間。
もし第8週がピークなら、企業業績への影響は3月中旬に出やすい。
- 小売
- 外食
- レジャー
短期の売上ブレが出る可能性があります。
一方で、医薬品、ドラッグストア、マスク関連。
ここは売上が伸びやすいです。
感染症はマクロとミクロを同時に揺らします。
不安を抑える数字の見方
指数カーブは怖く見えますが、永遠には続きません。
Reが1を下回れば、曲線は下向きます。
いまは上昇局面。
ただ、制御不能ではありません。
- データを知る
- 行動を変える
これだけでReは動きます。
数字は冷たいけれど、味方になります。
インフルエンザの経済効果を数式で可視化する
ここからは少し視点を変えます。
体温計の数字ではなく、経済の数字です。
- 感染が広がる
- 人が休む
- 活動が止まる
この連鎖を、式に落とします。
労働損失をざっくり計算する
まず仮定を置きます。
就業者数を約6,700万人。
感染者のうち欠勤する割合を4％。
6,700万人 × 0.04 ＝ 268万人。
1人あたりの1日生産額を2万円と仮定。
268万人 × 2万円 ＝ 536億円
これがが、1日あたりの潜在損失です。
これが5日続けば、
536億円 × 5 ＝ 2,680億円。
単純化したモデルです。
実際は在宅勤務で吸収される部分もあります。
業種差もあります。
でも、規模感は見えます。
別の切り口から捉える労働損失のシミュレーション
感染拡大が労働市場に与えるインパクトを、以下の簡易モデルで試算します。
総損失 = (就業者数×欠勤率) ×1人あたり日次生産額×欠勤日数
- 就業者数: 約6,700万人
- 欠勤率（仮定）: 2%（流行ピーク時）
- 日次生産額: 2万円
この場合、1日あたりの損失は約268億円に達します。
これが5日間継続すれば1,340億円
マクロ経済で見れば、四半期GDPをわずかに押し下げる要因となり得ます。
需要減少モデル
次は消費です。
- 外食
- 旅行
- イベント
仮に感染拡大で外食支出が3％減少するとします。
外食市場規模を約25兆円と仮定。
25兆円 × 0.03 ＝ 7,500億円
一時的な減少インパクト。
期間が1か月なら、
7,500億円 ÷ 12 ＝ 約625億円
これが一部セクターの短期売上ブレになります。
逆風と追い風
感染症は均一に影響しません。
マイナス側は、
- 外食
- レジャー
- 交通
プラス側は、
- 解熱鎮痛薬
- 抗ウイルス薬
- ドラッグストア
- オンライン通販
売上変化 ＝ 基礎需要 × 変動率
例えば解熱剤需要が20％増加すると仮定します。
市場規模5,000億円
5,000億円 × 0.20 ＝ 1,000億円増
短期的な売上押し上げです。
株価はこの変化を先回りします。
医療コスト
第6週の入院患者届出数は、834人です。
仮に平均入院費を50万円と仮定します。
834人 × 50万円 ＝ 約4.17億円
わずか1週間でこの金額です。
累計で考えれば、さらに大きくなります。
医療費は公的負担も多い。
財政支出増 ＝ 入院数 × 平均費用
感染症は財政にも波及します。
学校閉鎖と親の欠勤
第6週の学級閉鎖は7,661。
仮に1学級30人とします。
7,661 × 30 ＝ 約22万9,830人
このうち半数の家庭で保護者が1日休むと仮定します。
約11万人
11万人 × 2万円 ＝ 約22億円
1日あたりの金額です。
見えにくい影響ですが、積み重なります。
GDPへの影響はどれくらいか
日本のGDPは約550兆円。
仮に感染拡大による総損失が3,000億円とすると、
3,000億円 ÷ 550兆円 ＝ 約0.05％
マクロでは小さく見えます。
しかし、四半期成長率が0.3％前後の世界では、0.05％は無視できません。
短期的な統計ブレになります。
投資家としての視点
重要なのは、
- 期間
- 広がり
- 医療負荷
この3点。
流行が短期で終わるなら、経済は吸収します。
長引けば、消費マインドが弱ります。
株価は未来を見ます。
感染者数の増減だけでなく、Reが下がり始めるタイミングが重要。
第6週は上昇局面。
まだ減速は確認できません。
しかし入院増加率は外来より緩やか。
ここに一筋の落ち着きがあります。
データを味方にする
感染症は感情を刺激します。
でも投資は感情で動くと危うい。
- 数字を置く
- 式にする
- 規模を測る
これだけで景色が変わります。
- 第6週：43.34
- 昨年同期：3.78
強い数字です。
でも、ピークは必ず来ます。
- 恐れすぎないこと。
- 軽視もしないこと。
- 状況を正確に理解すること。
それが一番の備えになります。
感染拡大局面で注目される3つの投資セクター
① 医薬品・ドラッグストア（直接的需要）
感染者数の増加は、対症療法薬（解熱鎮痛剤、咳止め）および抗ウイルス薬の需要に直結します。
- 注目ポイント: 国内外でシェアを持つ製薬メーカーだけでなく、在庫回転率が上がる大手ドラッグストアチェーン（マツキヨココカラ、ウエルシア等）の月次売上への寄与。
- 指標: 処方箋調剤部門の伸び率と、OTC医薬品の利益率。
② 遠隔医療・デジタルヘルス（構造的変化）
通院による二次感染を避けるため、オンライン診療の利用件数が跳ね上がる傾向にあります。
- 注目ポイント: 医療プラットフォーム運営企業（エムスリー、メドレー等）。流行が長引くほど、一時的な特需から「ユーザーの定着」という構造的成長に変わります。
③ 衛生・パーソナルケア（予防需要）
学級閉鎖が2,380件（第6週）に達したことで、家庭内での防疫意識が再燃します。
- 注目ポイント: マスク、除菌用品、高機能空気清浄機を手がけるメーカー。
- 数式による視点: $売上増 = 衛生意識指数(\%) \times 潜在世帯数$。学校閉鎖数は、この「衛生意識指数」の先行指標として機能します。
数字の先にある日常を忘れない
ここまで、かなり数字を並べました。
- 43.34
- 11.5倍
- 834人
- 7,661学級
冷たい数字です。
でも、その裏には人がいます。
発熱でつらい夜を過ごしている人。
仕事を休み、予定をキャンセルした人。
患者を受け入れている医療現場。
感染症は統計であり、同時に生活です。
私は投資の世界で長く数字を扱ってきました。
大きな変動があるときほど、まずデータを見ます。
それは冷酷だからではありません。
冷静でいるためです。
今回の第6週43.34という数字。
強い。
でも、制御不能という水準ではありません。
増加率は週1.43倍前後。
入院増加率はそれより緩やか。
ここにヒントがあります。
流行は拡大中。
ただ、暴走ではない。
次に見るべきポイント
第7週の公表は2月20日予定とされています。
見るべき数字は3つ。
① 増加率
43.34からどれだけ伸びるか。
1.2倍以下なら減速の兆しです。
② 入院届出数
外来より急増していないか。
重症化が増えれば波は長引きます。
③ 学校閉鎖数
7,661からさらに増えるか。
ここが家庭内感染のエンジンです。
この3つが変化点になります。
大人の好奇心としての科学
感染症を楽しむという言い方は適切ではありません。
でも、理解することはできます。
なぜ増えるのか。
どこで減速するのか。
経済にどう波及するのか。
式にすると、見える景色があります。
新規感染 ＝ β × 接触回数 × 感染者数
経済損失 ＝ 欠勤者数 × 日次生産額
GDP影響 ＝ 総損失 ÷ GDP
式は感情を整理してくれます。
いま私たちにできること
Reを1未満にする。
そのためには、
接触回数を少し減らす。
体調不良時は無理をしない。
基本的な予防を続ける。
1人の行動は小さい。
でも、Reは平均値です。
小さな変化が、曲線を折ります。
結び：数字の先にある「レジリエンス」を信じて
私は米国での証券業務や日本での投資経験を通じて、多くの「予測不能な事態」を数字で見てきました。
マーケットは時に残酷なほど冷徹に数字を弾き出します。
しかし、その数字を読み解く真の目的は、パニックに陥ることではなく、私たちがどう動くべきかの「地図」を手に入れることにあります。
第6週の「43.34」という数字は、確かに大きな波を示しています。
ですが、私たちは過去のパンデミックや経済危機を乗り越えるたび、より強いレジリエンス（回復力）を身につけてきました。
投資家として市場の動きを注視しつつ、一人の人間として、まずは隣にいる人や自分自身の健康を労わること。
それが、結果として経済を支え、Re（実効再生産数）を押し下げる最大の力になります。
第7週のデータは、また新しい景色を見せてくれるでしょう。
上昇が続くのか、それとも減速の兆しが見えるのか。
恐怖に目を向けるのではなく、更新される「事実」に目を向けましょう。
皆さんとそのご家族が、健やかにこの季節を越えられることを願っています。
共に冷静に、そして前向きに、次の数字を待ちましょう。
Michaelでした。
