個人対個人の「うつし率」が或る値を越えると集団の様相は一変する（相転移、フェーズシフト）。　この「臨界うつし率」といえる一線を越えると感染爆発が起こる。　人の集まりが１次元（行列や横並び）ならば臨界点は０．５に近い、２次元（面展開）なら０．１６前後。

目次

はじめに：　モデル構築の基本的考えと前提

１次元

・列集団シミュレーション

・個人対個人うつし率と感染状況の時間推移

・うつし率が「臨界点」０．５を超すとフェーズが不連続的に急変して感染爆発が起こる。

・端末（端っこ）効果。

・「ソーシアル・ディスタンス」と「うつし率」の関係は？

２次元

・面展開集団シミュレーション

・うつし率が臨界値０．１７を超えると、クラスター（感染集団）が爆発的に起り発達する

・全員が高濃度ウイルス陽性者に突き進む。

・しかし、その後のうつし率が臨界値以下で不変であれば、長い時間が経つとクラスターは消え、感染状況は終息する。

（集団免疫は関係ない、純粋に数理的な予測）

・なぜ、うつし率の臨界点は１次元では０．５、２次元では０．１７という大きな違いが起きるのか？

第３部　無症状高濃度ウイルス保有者の侵入。　大規模クラスターの誘発と収束。　対策は？。

あとがき:　　対象のフェーズシフトと対策のパラダイムシフト、キャタストライー理論、提言など。

付録　シミュレーションで使用したＣ言語プログラムの一部など。