東京高等検察庁の黒川弘務検事長が軽い訓告（懲戒処分ではない）を受けつつ辞表を提出した日，大阪府・兵庫県・京都府の緊急事態宣言が解除された（北海道・東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県は未解除）。
無理無理日本のデータにあわせた単純な
モデル計算を実行してみると次のようになった。全回復数累計（無症状感染からの回復を含む）は１万人当り６人強にしかならず，例の0.6%とはどうしても１桁違うのであった。なお，使用したパラメタは，$\alpha_1=5/0.8,\ \alpha_2=5/0.2,\ \beta=0.67,\ \gamma_1=15/0.94,\ \gamma_2=15/0.06,\ \lambda=63,\ \tau=14,\ \nu=0.001$である。$\nu$は想定値の0.01より１桁小さく取ってはじめてこの程度の一致をみているので，真の感染数や死亡数は現在報告された値より10倍程度までの範囲で変化することがありうるかもしれない。そのときには，0.6%が再現できるのことになるのだが・・・
図１ 日本の新規感染数累計（u6）と死亡数累計（u4）
図２ 日本の総回復数累計（u5）
図３ このモデルパラメタでの有効再生産数（$R_{\rm eff} = \beta(t) \alpha$）
このモデルの$\beta(t)$では，４月中旬に有効再生産数 $R_{\rm eff}$ が１を切るようなパラメタを選択したことになっている。なお，報告時点ベースの観測値を再現するようにモデルパラメタを設定しているので，実際には４月の初旬ということになるだろう。
WHOに報告されているデータを日本の人口で割って，１万人あたりの数に換算したものが上記グラフのサークルであり，下記の値を用いている。なお日時の原点は3/1としている。
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#japan-data(start=3/1)
xj=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,
14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,
28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,
42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,
56,57,58,59,60,61,62]
yj=[0.0190,0.0202,0.0213,0.0225,0.0252,0.0277,0.0324,
0.0361,0.0387,0.0408,0.0451,0.0492,0.0536,0.0568,
0.0619,0.0646,0.0658,0.0658,0.0693,0.0754,0.0790,
0.0830,0.0864,0.0895,0.0947,0.103,0.110,0.119,
0.134,0.148,0.155,0.173,0.189,0.208,0.232,
0.260,0.290,0.310,0.338,0.378,0.424,0.477,
0.536,0.576,0.607,0.643,0.681,0.728,0.777,
0.822,0.853,0.882,0.912,0.946,0.983,1.018,
1.046,1.062,1.078,1.099,1.118,1.133,1.154]
zj=[0.040,0.048,0.048,0.048,0.048,0.048,0.048,
0.048,0.056,0.071,0.095,0.119,0.151,0.167,
0.175,0.190,0.222,0.222,0.230,0.262,0.278,
0.286,0.325,0.333,0.341,0.357,0.365,0.389,
0.413,0.429,0.444,0.452,0.452,0.516,0.548,
0.556,0.579,0.635,0.643,0.675,0.698,0.746,
0.778,0.810,0.865,0.944,1.079,1.175,1.222,
1.278,1.357,1.476,2.198,2.278,2.516,2.651,
2.762,2.786,2.984,3.087,3.294,3.429,3.603]/100
plot(xj,yj,st=:scatter,label="Confirmed-japan")
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