AIに質問 超過死亡の計算、政府は嘘をついている！
政府発表の超過死亡１０％に嘘があるとずっと思って早数年、
COAというゲームのVTUBE配信者の動画を見ていると、
難しい計算はＡＩにさせたらいいみたいな動画を見て、
はっと気づきました。超過死亡もＡＩにやらせてみようと。
結果は以下の通りで、やはり政府は嘘をついていると思います。
余裕度Sを１０％計算で超過死亡４６％で１か月後に１０日待ち。
copilot deep thinkerというＡＩに質問しました。
以下引用。
超過死亡何％以上死んだら、火葬場は１０日待ちになるのか 計算して。
定数は、ネットや一般的な数値を使用したりいくつか用意して。
超過死亡率と火葬待ち日数の関係
以下では、全国の火葬場を想定し、超過死亡率が続いた場合に「待ち日数10日」を越える条件をモデル化します。代表的な数値をネット情報から引用し、いくつかのシナリオで超過死亡率 p (％)を計算します。
1. モデル設定
D_daily：通常１日あたりの死亡数 ≒ 4,321 人/日
C_daily：火葬場の１日あたり処理能力
都市部では年間通して90～95%程度の稼働率となり、約5～10%の余裕があるとされる
余裕分 s を10%と仮定し、 C_daily = D_daily×(1 + s)
p：超過死亡率（％）
t：超過死亡が続く期間（日）
W(t)：t日後の「待ち日数」（日）
火葬待ちのバックログ量B(t)は B(t) = [(1+p/100)D_daily – C_daily] × t
待ち日数W(t)は W(t) = B(t)／C_daily
これらを整理すると、
W(t) = (p/100 – s) × t ÷ (1+s)
待ち日数がW=10日になるときのpを解きます。
2. 超過死亡率 p の一般式
W(t) = 10 を代入すると、
10 = (p/100 – s) × t ÷ (1 + s)
→ p/100 = s + (10 × (1 + s)／t)
→ p = 100 × [ s + 10(1+s)/t ]
ここで s=0.10 とおきます。
3. 代表例：スラック10%、期間30日
s = 10%
t = 30 日
p = 100 × [0.10 + 10×1.10/30]
= 100 × [0.10 + 11/30]
= 100 × [0.10 + 0.3667]
= 46.67%
→ 死亡数が約46.7%増加すると、１か月後に待ち10日。
4. 主なシナリオ一覧
スラック s期間 t（日）必要超過死亡率 p（％）
10%3046.7
10%6028.3
20%3060.0
20%6040.0
0%3036.7
0%6018.3
5. 追加シナリオ：短期急増時
１週間（t=7日）、スラック s=0% とすると／ p = 100×[0 + 10×1/7] ≈ 143%
２週間（t=14日）、スラック s=0% とすると／ p = 100×[0 + 10×1/14] ≈ 71.4%
短期間で待ち10日を生じるには、非常に大きな超過死亡率が必要です。
6. まとめ
市街地の典型的余裕10%を想定すると、１か月で待ち10日に到達するには死亡数が約47%増加する必要。
余裕ゼロの厳しい運用なら約37%増で１か月後に10日待ち。
超過死亡の期間や地域の余裕率によって閾値は変動します。
ご自地域の火葬場数・炉数や実際の稼働率データがあれば、D_daily・s・C_dailyを差し替えて同様の計算が可能です。
