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国務大臣(
西村康稔君) お答え申し上げます。
まず、三県、
東京周辺の三県のことでありますけれども、本日の
分科会でも
議論になりました。
ステージ、
感染状況あるいは
病床の
状況を見ると、必ずしもまだ
ステージ3の段階にも至っていないという
状況の中で、現時点では、私ども、これ
知事とも
協議をした上で
まん延防止等重点措置の
対象とはしなかったところでありますが、急速に、
東京の
状況いかんによっては、あるいはそれぞれの地域によって
感染拡大するおそれもありますので、機動的にここは
対応していきたいと考えております。
よく似た事例で申し上げますと、
大阪、
兵庫は先行して適用しました。そして、
京都が今回遅れて適用することになります。
京都自体の数字も、必ずしも
ステージ3、全てこうなっている、そういう
状況でもないんですが、
感染が急
拡大しております。先週比で一・九倍、まあ二倍近い
状況となっておりますので、こういった僅かな傾向も見ながら、機動的に三県についても
対応したいというふうに考えております。
そして、
ワクチン接種のそれぞれの
状況でありますけれども、
東京都の資料によれば、医療従事者六十万人、約、
対象の中で十四万七百九回終わっているということであります。一回目と二回目がございます。そして、二回目やっている方もおられます。
京都府は、約十万人が
対象の中で二万八千四百二十七回、二回目の方も六千人強おられます。
沖縄県は、約五万七千人が
対象だという中で、半分ですかね、二万三千九百四十五回、少なくとも一回目もう終わっておりますし、二回目も五千人以上、六千人近く接種されております。いずれにしても、円滑に進むように
協力していきたいと考えております。
そして、見える化など、ビッグ
データの活用についてでありますが、まず、LINEのアンケート機能を使ったものについては、昨年春、これ活用しようと
専門家の
皆さんもされたんですが、実は、例えば岩手県で発熱者が他県に比べて多かったなど、精度に一部課題があったんではないかということで、
専門家から御指摘もいただいております。
また、最近の個人
情報の取扱いも含めて慎重に検討する必要があるのではないかと考えておりますが、いずれにしましても、御指摘の神奈川県の
取組も改めて参考にしたいというふうに考えております。
その上で、厚労省のHER―SYSの
データであるとか、あるいは私どもツイッターの、SNS上の
データ、あるいはレストランの利用
状況、それから
モニタリング検査の結果、様々ビッグ
データを活用しながら、いろんな
データも組み合わせて、人工知能も活用しながら、
対策を更に進化をさせていきたいというふうに考えております。