【都道府県別】人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移

管理人 (mod) · June 26, 2023

「過去7日間の増加」がエラーで表示されなかったのを修正しました．

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管理人 (mod) · May 20, 2023

2022/10/3から2023/5/7まで30週の感染者の実数と定点観測医療機関での報告数から2023/5/14以降の感染者数を推定した値を以下のページで公開しました．

web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/japan_estimate.html

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Marker · May 19, 2023

札幌市も下水サーベイランス情報を発信していました。札幌市は横ばいの様ですが定点把握で北海道は４.36となっています。
www.city.sapporo.jp/gesui/surveillance.html
International SARS-CoV-2 genomic surveillanceのデータが約2ヶ月ぶりに更新されています。
github.com/gerstung-lab/SARS-CoV-2-International
Growth ratesはXBB.1.16がトップになっています。
国別のvariant proportion on 2023-05-19において日本ではXBB.1.16が44.1%、XBB.1.9.1が24.1%、XBB.1.5が20.3%、次いでXBB.1.9.2が8.7%と見積もられています。
又、XBB.1.11.1が0.2％となっていますが、covSPECTRUMで見るとここでは取り上げられていないXBB.2.3系統の方が多いように感じます。
感染研の2023-17週(2023/04/24 - 2023/04/30)が公表されていますが、XBB.2やXBB.1.8はあるもののXBB.1.16は依然として計上されていません。20日前のサンプル故でしょうか。サミット明けの来週のデータ迄待つしか無い様です。
www.niid.go.jp/niid/images/cepr/covid-19/20230517_genome_surveillance.pdf
東京都のデータでは僅差でトップをXBB.1.5に譲っていますが、XBB.1.16とXBB.1.9.1が伸びており、XBB.1.9.2も遡って計上されています。
www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/iryo/kansen/corona_portal/info/monitoring.files/0518.pdf

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米五星 · May 19, 2023

誤記訂正
- モデルナ PR 2023年5月15日 = サイト解説日
↓
- モデルナ PR 2023年5月15日 = サイト開設日

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米五星 · May 19, 2023

お世話になっています。
　下水サーベイランスの情報、参考になりました。
　m3の医療DBからモデルナが推定感染者数を公表しているという情報をご紹介いたします。
　既出だったらごめんなさい。

　COVID-19推定感染者数の掲載サイト

──────
公開ページ
▼
〈新型コロナ・季節性インフルエンザ
　リアルタイム流行・疫学情報〉
- モデルナ （特設サイト）
bit.ly/3MoFiHw
　（早速ブックマークします）

（下図はその例）
PCでグラフの線にカーソルを載せると、
その日の感染者数が表示される（1日? 7日平均?）。
都道府県ごとの表示あり。
推計の材料データは、JAMDAS。
ジャムダスってなんダス？

──────
発表PR
▼
〈モデルナ・ジャパン、
新型コロナウイルス感染症および
季節性インフルエンザの流行状況（推計）を
リアルタイムで提供〉
- モデルナ PR 2023年5月15日 = サイト解説日
bit.ly/42NEYZL

──────
そのJAMDASの説明抜粋（上記特設サイトより）

　JAMDASは
国内約4,100医療機関由来の
臨床データに基づくデータベース

　検査結果等も含んだ前々日までの臨床データを
リアルタイムに反映。

　JAMDAS推計値は、
医療機関の受診者をベースとした推計データであり、
無症候者や軽症者など、
受診していない感染者は含まれません。

　夜間・休日診療での報告数も
計上されている厚生労働省の公表値と比較すると、
お盆、年末年始の期間で
公表値と推計値の乖離が大きくなる
──────
感想
　コピー & ペーストが効かないし、
ダウンロードはグラフ画像のダウンロードだけなので、
プログラムを作って自動取得することができないし、
自分でExcel表に毎日「打ち足して」いくのは苦痛
（しかももしそれが生の1日データではなく
7日平均だと、
せっかく作っても使いものにならないかも）。
（7日平均をもとに生の1日データを出すのは
できそうにも思えますが、最初の1日の生データが
なければ不可能なはず。）

　どの地域が突出して増加をはじめた、
といったことを把握するのも、
人が都道府県ページを
いったりきたりしてやるのでは大変。
　システムが自動的に可視化して、グラフを重ねたり
並べたり地図に色を塗ったりとして欲しいと思いました。

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Marker · May 20, 2023

@米五星さん,
情報ありがとうございます。複数のデータソースがあることは好ましいことだと思います。
指数関数的変動をするデータなので、人の目による推測システムを利用しやすくするためには縦軸を「リニア⇔対数」表示できるボタンかチェックボックスを備えて欲しいかなと思いました。

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Marker · May 18, 2023

XBB系に限ってみると、covSPECTRUMで確認できるものとして
S:403⇒XBB.1.28.1とそのsublineage：FW.1, FW.2
S:456⇒XBB.1.5.10, XBB.1.5.59, XBB.1.5.15のsublineage：FD.1.1, XBB.1.18.1のsublineage：FE.1, FE.1.1, FE.1.2,
XBB.1.9.2のsublineage：EG.5, EG.5.1, XBB.1.16.6
等に見られます。
新しいところでは
S:180⇒XBB.1.16, XBB.1.16.1とそのsublineage：FU.1, FU.2, XBB.1.16.2~5
S:184⇒XBB.2.3.2
S:521⇒XBB.1.5.26のsublineage：EU.1.1, EU.1.1.1, XBB.1.5.41, XBB.1.5.68,
XBB.2.3, XBB.2.3.1~5, XBB.2.3.7, XBB.2.3.9, XBB.2.3.10とそのsublineage：GE.1, XBB.2.3.11
等に見られます。
outbreak.infoでは各sublineageを含む幾つかは未だ表示出来ていません。
outbreak.info/compare-lineages?pango=XBB.1.5&pango=XBB.1.5.10&pango=XBB.1.5.13&pango=XBB.1.5.14&pango=XBB.1.5.15&pango=XBB.1.5.16&pango=XBB.1.5.26&pango=XBB.1.5.41&pango=XBB.1.9.1&pango=XBB.1.9.2&pango=XBB.1.11.1&pango=XBB.1.16&pango=XBB.1.16.1&pango=XBB.1.16.2&pango=XBB.1.16.3&pango=XBB.1.18.1&pango=XBB.1.28.1&pango=XBB.2.3&pango=XBB.2.3.1&pango=XBB.2.3.2&pango=XBB.2.3.3&pango=XBB.2.3.4&pango=XBB.2.3.5&pango=XBB.2.3.6&pango=XBB.2.3.7&gene=ORF1a&gene=ORF1b&gene=S&gene=ORF3a&gene=M&gene=ORF6&gene=ORF7b&gene=ORF7a&gene=ORF8&gene=N&gene=ORF10&gene=E&threshold=75&dark=false
これからどれが主流に躍り出るのかはまだわかりませんが、BA系でのBF, BQの様にXBB系でも再附番記号であらわされるsublineage系(今のところはXBB.1.9.1のFLやXBB.1.9.2のEGそしてXBB.1.16.1のFU等)に移りつつあるのかもしれません。

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Marker · May 17, 2023

BA.2→BA.5→BQ.1.1→(BA.2.75)XBBにおけるスパイク変異部位の推移について説明しています。
twitter.com/jbloom_lab/status/1658595410498437120
参考までに。
outbreak.info/compare-lineages?pango=B.1.1.7&pango=B.1.617.2&pango=B.1.1.529&pango=BA.1&pango=BA.1.1&pango=BA.2&pango=BA.2.1&pango=BA.5.2.1&pango=BF.5&pango=BF.7&pango=BF.7.15&pango=BF.7.4.1&pango=BF.11&pango=CK.1.1&pango=BA.5.2.6&pango=BQ.1.1&pango=BQ.1.1.70&pango=BA.2.75&pango=CH.1.1&pango=BN.1&pango=BN.1.2&pango=BN.1.3&pango=BN.1.3.2&pango=XBB.1.5&pango=XBB.1.5.1&pango=XBB.1.5.15&pango=XBB.1.11.1&pango=XBB.1.9.1&pango=XBB.1.9.2&pango=XBB.1.16&pango=XBB.2.3&pango=XBB.2.3.2&gene=S&threshold=75&nthresh=1&dark=false
XBB.1.16以降は次のステージに移ろうとしているように見えなくもありません。
covSPECTRUMのデータが追加されて前にコメントしたXBB.2.3系統の減少傾向は無くなり、横ばいの推移になっています。GW連休の影響を抜けるまでにはもう少し時間が掛かりそうです。

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管理人 (mod) · May 15, 2023

厚労省の元データは2023/5/9までありますが，5/9は報告がゼロの都道府県が多数存在するためデータは追加していません．

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Marker · May 15, 2023

日本の下水モニタリング（サーベイランス）を公表している石川県小松市のデータで5月に入ってからの急上昇が見られています。
www.city.komatsu.lg.jp/soshiki/jougesuidoukanri/surveillance/14588.html
他の地域はどうでしょうか。連休明け間もないのでデータに現れるのはこれからかもしれません。
www.pref.kanagawa.jp/docs/ga4/covid19/simulation.html
cedna.kenkyu.yamaguchi-u.ac.jp/research3.html
novinsewage.com/%E4%B8%8B%E6%B0%B4%E3%81%8B%E3%82%89%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%8A%E3%81%AE%E6%B5%81%E8%A1%8C%E3%82%92%E4%BA%88%E6%B8%AC/
5類への移行で新規陽性者数の把握が定点把握となり情報量が大幅に減少している状況で、XBB.1.16の増加傾向のモニタリングは下水モニタリング（サーベイランス）で補うしかありません。他にもあるかもしれませんが、公表も含めて再チャレンジをして戴ければと思います。

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Marker · May 15, 2023

GWが明けてデータが追加されたのでcovSPECTRUMの推移を示します。主要Variantのサブリネージも増えて来たのでそれらを集計して系統区分別の推移の図も追加しました。尚、集計はおおよそ0.5%を超えた分についてに限定しているので0.5％超中計で示したように捕捉率は75％前後となっています。
但し、まだ完全にGW連休中のデータの遅れを反映しているとは言えないので次の週のデータを見るまでは早計な判断は控えるべきかと思います。
XBB.1.5系はサブリネージの数が多いので0.5％以下を加算したら逆転するかもしれませんが、0.5％超の集計ではXBB.1.16はサブリネージとしてXBB.1.16.1,FU.1(XBB.16.1),XBB.1.16.2,XBB.1.16.3が1％以上の図に現れ、系統区分別でみると日本では既にXBB.1.16系がｘBB.1.5系を追い越しているように見えます。ちなみに米CDCのデータではアメリカでXBB.1.16がXBB.1.5を超えるにはあと数週間かかりそうに見えます。
XBB.1.9系統はXBB.1.16系統より伸びは緩やかに見えます。アメリカではXBB.2.3がXBB.1.16に次ぐ勢いを示していますが、日本では減少傾向に見えます。この辺はGW連休中及びその後の1週間のデータの反映を見ない限り判断は難しいところです。
又、外部情報として、XBB.1.16が優勢だったインドでの新規感染者数の減少やXBB.2.3系統の検出の多かったシンガポールの新規感染者数の上げどまりの推移にも注目しておく必要があります。

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Marker · May 15, 2023

@Marker,
折角なので米CDCの図を示します。今回から隔週データの更新に変わっています。従って、公表日のデータは平均値になっているので以前の値とは少し異なっています。

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無記名 · May 12, 2023

活用させて頂きました。ありがとうございました。

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Marker · May 10, 2023

outbreak.infoでの日本におけるXBB.1.16の状況です。7日平均の図での直近の減少は通常データの計上迄2週間ほど要している事とGW連休での検査数の減少や作業の遅れの影響等あると思われます。
outbreak.info/situation-reports/xbb.1.16*%20[omicron%20(xbb.1.16.x)]?xmin=2022-11-10&xmax=2023-05-10&loc=JPN&selected=JPN
ついでにXBB.1.9
outbreak.info/situation-reports/xbb.1.9*%20[omicron%20(xbb.1.9.x)]?xmin=2022-11-10&xmax=2023-05-10&loc=JPN&selected=JPN
XBB.1.5
outbreak.info/situation-reports/xbb.1.5*%20[omicron%20(xbb.1.5.x)]?xmin=2022-11-10&xmax=2023-05-10&loc=JPN&selected=JPN

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Marker · May 15, 2023

@Marker,
XBB.2.3は
outbreak.info/situation-reports/xbb.2.3*%20[omicron%20(xbb.2.3.x)]?xmin=2022-11-10&xmax=2023-05-10&loc=JPN&selected=JPN
通常のoutbreak.infoのlocation-reportsでの今日現在の日本の最新データの日付は4/28となっています。この先日付が気になったらURLの日付設定を変えてみてください。

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Marker · May 10, 2023

国立感染症研究所の新型コロナウイルス ゲノムサーベイランスによる系統別検出状況　2023-16週のデータが公開されました。東京都と異なり今回もXBB.1.16の計上はありませんでした。XXB.1の中に含まれているというのでしょうか。それとも検査対象が違っているのでしょうか。
www.niid.go.jp/niid/images/cepr/covid-19/20230510_genome_surveillance.pdf

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a · May 15, 2023

@Marker,
XBBとXBB.1しかなかった分類が分岐された時も、一部は過去にさかのぼって分類し直されたり、また一部はどこからともなく追加されたりと、不規則に変化していましたね。
20230119_genome_weekly_lineageJAPAN.csv (XBBとXBB.1だけだった)
20230126_genome_weekly_lineageJAPAN.csv (各系統が再分類された)

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a · May 15, 2023

@Marker,
XBBとXBB.1しかなかった分類が分岐された時も、一部は過去にさかのぼって分類し直されたり、また一部はどこからともなく追加されたりと、不規則に変化していましたね。
www.niid.go.jp/niid/ja/2019-ncov/2551-cepr/10745-cepr-topics.html
新型コロナウイルス ゲノムサーベイランスによる国内の系統別検出状況 (.csv) の過去ログをお持ちであれば、以下のファイル名で確認できます。
20230119_genome_weekly_lineageJAPAN.csv (XBBとXBB.1だけだった)
20230126_genome_weekly_lineageJAPAN.csv (各系統が再分類された)

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Marker · May 17, 2023

@aさん,
分類の見直しや過去に遡っての訂正は米CDCでも時折行われることなので特別問題視はしていません。只、そのタイミングや理由に専門外の事柄が関係していなければいいのですが。位の気持ちはあります。

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制御屋YK · May 10, 2023

　今まで、勝手数理モデルで感染の増減を表現できるのではないかとフォロー・検証をしてきました。図1、図２の黒線（実績）と赤線（モデル計算）に示しますように、勝手数理モデルでいままでの波の大きな動きはかなり表現できていると思います。ただし、途中で、パラメータを変更していますので、その変更内容と、それに基づく各波の発生要因の解釈を、下記（図の説明）部にまとめて記載しておきます（今までも投稿してきた内容と大きな変化はありません）。今後、感染者数の集計方法が変わるので、勝手数理モデルでのフォローができなくなります。そこで、勝手数理モデルの考え方で、今後の状況を考えてみました。長くなりますが、おそらく最後の投稿ということでお許しください。
　今まで、人心や報道が、感染者数の増減に敏感に反応してきましたが、この状態が継続すると、感染の波は継続すると思います。波の振幅が大きくなる可能性すらあります。しかし、人心等が抑制的に反応するようになると、人の行動が落ち着いてくるので、波の振幅は小さくなっていくと思います。ただし、感染者数が減るというのではなく、徐々に平均的感染者数が増加して、あるレベルすなわち、免疫保持者数とのバランスが取れるレベルで、感染者数（波の平均線）はほぼ整定すると考えます。整定するまでは、年オーダかかると思います。現状のパラメータで計算すると、この整定レベルは「市民の4%程度が常時感染している状態、その時の免疫保持者割合は約7割（ワクチンによる免疫も含め）」となります。4%という数値の精度は低いのですが、本当かなと思うような大きい数値です。しかし、感染しても発症しない人も多数おり、検出率が下がってきているようですので、感染者として発表されるのは十万人レベルになるかと思っています。なお、この整定レベルの計算式には、人の行動に関係するパラメータは入っていません。ウイルスの特性に関するパラメータだけで構成されています。従いまして、おそらくどの国にも当てはまる割合ではないかと思っています。また、免疫保持者割合は、基本的にゆっくりしか変化しませんので、適宜、市中の免疫保持者割合を調査することで、感染が整定レベルに近づいているかどうかの判断も可能ではないかと思っています。でも、調査はコストがかかるのでしょうね。
　医療対応が必要な感染者がゆっくり徐々に増加するのであれば、医療システムは対応できると思います。波変動を抑え、平均的にゆっくりした増加に抑えるために、抑制的な報道と、抑制的な人心反応が望ましいと私は考えます。でも、もう、そういう傾向にはなってきていると思いますし、その傾向を加速する方が良いと思っています。多くの外国では、すでに整定レベルに近い状態になっているのではないでしょうか。
　いずれ、「コロナも、きついインフルエンザみたいなもの」という形に報道も市民の認識も落ち着き、波の振幅も小さくなると思いますが、まだ、波が消える訳ではないと思います。医療システムに関与される方々には、もうしばらく頑張って対応していただきたいと思います。

（図の説明）
　図1に勝手実効再生産数を、図2に感染者検出数を示します。第1波終息後の2020年6月1日（図中①）から勝手数理モデルで計算をしています。実際の感染者の大きな波を、勝手数理モデルはよく表していると思います。勝手数理モデルで使用しているデータは、20年6月1日以降は、ワクチン接種数と、検査数（感染者数の補正用）のデータのみです。図１では、検査数補正を行わないモデルで計算した結果と、検査数補正モデルで計算した結果の両者を示しています。検査数補正を行うと、モデルと実際との一致度が大きく向上しますので、公表感染者数が検査数の影響を大きく受けていることがわかります。また、モデルに用いている各種パラメータですが、図1で示している②から⑪のタイミングで、下記に示す変更を行っています。他のタイミングでは変更していません。
②δ株対応：感染力1.5倍、回復率（感染力を日毎に失う割合）減。
③O株対応：回復率再度減、ワクチン免疫減衰率増、実効再生産数に表れてくるまでの遅れ日数を半減(*)。
④気の緩み：感染者数が大きく減少したため、12月21日からクリスマスイブまでの間、急激に行動が活発化したと想定。
⑤⑦⑩行動減少：大型連休の連休明けから2週間、行動自重があったと想定。
⑥気の緩み：5月連休後の自重期間⑤の後、2週間行動が活発化したと想定。
⑧⑪感染者検出率低下：⑧は全数フォロー方式変更がトリガ。⑧と⑪で二段階下がったことになる。見かけの死亡率の変遷から、現象が確認できる。
⑨サッカーワールドカップで日本が活躍した期間は行動が活発化したと想定。
なお、⑨と⑪は、波の形が一部影響を受けた程度で、波の形成には大きな影響を与えていません。
　上記をもとに、今までの大きな波を、時間の流れで解釈します。
　第2波から第4波までは、パラメータを変えていません。自励振動です。第5波で、δ株に変わったタイミングで爆発的な波になりかけたのですが、大規模にワクチン接種が行われたため、爆発の程度が抑えられました。その後、12月に、全国で100人オーダーという極端に感染者数が減少したため、クリスマスや年末に向けて大きく気が緩み、行動量が活発化して、第6波に結びついたと考えられます。ただし、O株になって遅れ日数が半減した（*）ので、O株では自励振動が止まりました。第7波は、22年5月連休後の行動自粛期間後に反動で表れたと思われる気の緩みが原因で発生したと考えられます。第8波は、⑧の全数フォロー方式変更に伴う感染者検出率低下の影響で発生したと説明できます。ただし、検出率変化はそれほど影響力が大きくないので、感染者数増加がゆっくりであったため、波のピーク到達まで時間がかかりました。今回発生していると思われる第9波は、正月連休後の行動量低下で感染者数が減少しましたが、その後、ゆっくり行動が活発化したことによる波と説明できます。第6波以降の波の生成には、「市民の行動」の方が、「ウイルスの特性」より大きな影響を与えていたと理解できます。
(*)遅れ日数は、（報道遅れ：感染者数が集計され、報道されるまでの日数）＋（行動遅れ：報道を見て、市民が行動を変えるまでの日数）＋（検出遅れ：感染後、感染者として検出されるまでの日数）と考えます。非常に影響の大きなパラメータで、この日数が長くなると、振動が自励的で発散的な（山がどんどん高くなる）波になります。今後、感染者数の発表が1週間単位になると、実質的には「報道遅れ」が大きくなりますので、波を大きくする方向に影響を与える可能性があります。

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Marker · May 9, 2023

見逃していましたが定点把握についての説明がありました。第8波からの推移のデータも参考に示すとしています。
www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/category5/detail/detail_52.html
サミットまで情報を公開できないというのもなんですが、今のVariantはBA.1程足が速くないので何とか持ちこたえるかもしれません。当面は入院者数や重症者数を頼りにするしかなさそうです。
参考までに、7波以降の推移を確認してみました。
web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/japan_case_death.html?pd=r4-1&y=0&r=a&dmin=2022-05-01&vs=a&kw=%E5%85%A8%E5%9B%BD&max=20000&o=-2&x=1&min=100&xmax=2000&xmin=10
web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/japan_case_death.html?pd=r4-1&y=0&r=a&dmin=2022-05-01&xmax=2000&xmin=20&vs=s&max=8&min=0.08&o=-10&kw=%E5%85%A8%E5%9B%BD
重症者数の方は何とか対応が付きそうですが、入院・療養患者数は全数把握の終了で変わってしまったのか8波の推移が不明です。

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a · May 9, 2023

- 変異株ごとの前週比に着目すると、XBB.1.16がおよそ1.8倍ペースで増え始めている
- これまでの波とは異なり、第9波では、期間中のワクチン接種がほとんどないので、前週比の減少が鈍くなる

という内容の記事を書きました。

第9波が「ゆるやかな大波」になる懸念 - 増田出張所
knoa.hatenablog.com/entry/2023/05/08/161518

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Marker · May 9, 2023

当然と言えば当然ですが、東京都のゲノム解析結果の推移（週別）でXBB.1.16が初出14.3％で計上されました。やむを得ずXBB.1.5とXBB.1.9.1に分散計上していた配慮が窺えます。
BF.7の上昇は持ち込みやクラスタかもしれません。BA.2.75の上昇はCH系でしょうか。
www.bousai.metro.tokyo.lg.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/027/845/20230508_05.pdf

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管理人 (mod) · May 8, 2023

新型コロナの２類から５類への変更に伴う全数調査の終了に伴い，都道府県別の感染者数・死者数の新規データ追加は終了しました．（過去データの更新の可能性はあります）
本ページのデータを様々なところで御利用いただき，ありがとうございました．感謝申し上げます．
約３年間，早くグラフの作成が必要がなくなる状況になればいいなと思っていましたが，やっとこの日が来たかという複雑な思いですね．
国内のワクチン接種者数と国別の感染者数・死者数については今後も更新予定ですので御利用ください．

今後ともよろしくお願い申し上げます．

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無記名 · May 8, 2023

@管理人さま

たくさん有効活用させていただきました。
心より感謝申し上げます。

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無記名 · May 9, 2023

@管理人さま
大変便利で有用な情報でした。
全てが終わったわけではありませんがお疲れ様でした。

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Marker · May 8, 2023

定点把握のデータの発表は5/19からということらしいですが、通常この種のデータを扱う人なら既存のデータと比較できる先週分のデータを使って5/12に発表とするのが本来の姿だと思うのですが。どの様な意図を持って対応しようとしているのか目的がよくわかりません。

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Marker · May 8, 2023

ここへ来てlineage_notes.txtへの登録が大きく増えました。注目度の高さと感染地域の広がりや感染の優位性を反映しているとみられます。
BA.2.75.3系のCH系統やBA.2.75.5系のBN系統も幾つかありますが、ほとんどはRecombinantのXBB系統です。
逐次追加がなされていますが、図は5/8午前11時現在での登録状況です。
分類が細かくなっていることもありますが、XBA以降で306分類でデルタの245分類を超えています。XBB系統だけでも245分類と並んでいます。
オミクロンのBA系統は946分類ですが、BA.1系統は57分類、BA.2系統は337分類、内2.75系統以降は180分類、BA.3系が2分類、BA.4系統は27分類、BA.5系統は523分類ですがその内BF系統を含むBA.5.2系統は218分類、BQ系統を含むBA.5.3系統は224分類となっています。
どこから現れるかわかりませんがそろそろ次の有力なVariantが姿を見せ始めてもおかしくはないタイミングかもしれません。
XBB.1.5系統は感染地域の拡大と共にXBB.1.5.1~69迄増えました。幾つかはサブリネージを伴いその中での優位性を見せています。
XBB.1.9系統はXBB.1.9.1~9と種類は少ないもののサブリネージの数が増えていることで優位性が見られます。
XBB.1.16系統はXBB.1.16.1~6と感染地域の拡大と共に数を増やし始めています。
それ以降でもXBB.1.17、XBB.1.18、XBB.1.22、XBB.1.24、XBB.1.28等サブリネージを広げる気配を見せているものもあります。
XBB2.3系統ではXBB.2.3.1からXBB.2.3.11までサブリネージが増え優位性があることを示しています。

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Marker · May 9, 2023

@Marker,
5/8 11:00AM現在のlineage_notes.txtの最終行番号は切りのいい3200になっています。今後の変更の有無の確認の参考にしてください。上の図に対してXBB.1.9.1のサブリネージのFL.12とXBB.1.32.1が追加されています。
github.com/cov-lineages/pango-designation/blob/master/lineage_notes.txt

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