厚労省（感染研）が規格を決めると必ず大きな間違いをおこすことは、ＰＣＲ検査基準（37.5度以上４日継続したら保健所へ連絡）でもう懲りたと思っていたのですがＣＯＣＯＡでまた同じ間違いをやらかしてました。厚労省の言うこと聞いていたら、国民は何人死においやられるかわかりませんので、自身で自分の命を守る以外ありません。技術系の人で製品規格を決めたことがある人ならいかにも素人が決めた規格であることがすぐわかると思います。人の命にかかわる規格を素人が会議できめるという異常な行為が日本で行われていることに、コロナ後進国、ＩＴ後進国、技術後進国である日本といわざるを得ません。
●本来あるべき姿
だいたい、スマホのアプリ仕様を役所が管理する点で時代にそぐわないです。スマホのアプリは、多くの開発者が切磋琢磨してダウンロード数を競う市場でユーザー評価に鍛えられて優れたアプリが出来上がってくる市場原理があるから多くのユーザーが安心して使えるようになるのですが、厚労省の訳のわからない役人が仕様をきめてそれっきりで一方通行でのんびりとダウンロード数を眺めている状態では、メジャーになることもなければ、不評だけ残すのは見えてます。COCOAをOPENにして派生アプリをたくさん作ってもらって、ユーザーがどれを選ぶかの市場化しないとコロナアプリもいいものができないのではないかと考えてます。

●前提
 「コロナの発症、感染モデルの全容が見えてない」
にもかかわらず、ＣＯＣＯＡでは、

「接触」は、概ね1m以内の距離で、15分以上の近接した状態にあった状態を検知・記録する。GPSも使わず、他のスマホとの近接した状態の情報だけを暗号化した上で、本人のスマホにのみ記録し、14日経過した後に自動的に無効になる。行政機関や第三者が接触の記録や個人の情報を利用・収集することはない。

疑問１：１５分以上１ｍ以内で近接しないと検知しないけど、人の唾が飛んで口に入った瞬間に感染するのではないでしょうか。ウィルスの量が問題なので、量が多ければ一瞬で感染するはずです。尾身先生が２月２５日言われている５人に１人の強力な感染力をもった人に近づいた一瞬で感染するはずです。

疑問２：１４日間の間に接触した人の記録を保存してそれ以前のデータは記録しない、感染者が１４日以内に感染が発覚しないと誰が決めたのでしょうか。まだ、だれもコロナの発症、未発症、感染させやすさを研究して決定できたわけではないので後日１４日では危ないということになるではないでしょうか？規格をきめるなら最悪のケースで決めるのが常識ですので１か月とか長めの期間にしておいたほうが無難だと思います。
例えばこのお医者さんの免疫力の解説では、２週間以上といわれてます。
人間の免疫力に関しての話しで２週間が平均値ならそれ以上の場合も何十％かいるはずですので、ＣＯＣＯＡが１４日で切っていいという判断は、どうやってでてきたのか理屈の世界からはあり得ません。

疑問３：一瞬接触、１か月保存にすると誰が困るのか？
それは、接触者が多くですぎて、保健所と厚労省が混乱を招いたと責任問題で困るだけです。大騒ぎしても、感染者と重症者が少なければ結果良しであって、混乱の責任を最優先にして規格を決めるというアルゴリズムが不思議です。私が思うに、リスクがあることを知らされる人が多いほど、全体のリスクが減るので多めに濃厚接触通知をしたほうが、日本全体で安全方向にいくはずです。なぜ、「３７．５度４日経過」とおなじことが発生することを学習しないのか不思議でなりません。

※7月31日　ＣＯＣＯＡの状況
すでに1千万ダウンロードされているにもかからわず
92件しか感染アラートがでてないということです。
やはり、15分、14日間という縛りで、拾えない濃厚接触が多数あるのではないでしょうか。そろそろ15分、１4日間の変更をすると思います。
　ちなみにこの2週間で日本全体で6千人くらい感染が発生しているはずですが1000万のＣＯＣＯＡが９２個しか働いてないのは何か変ですね。

仮定１：ＣＯＣＯＡをインストールする人は感染しそうな場にいかないので
ＣＯＣＯＡは実際は役に立たない。

仮定２：ＣＯＣＯＡを正直に使わない人が多く、感染しても入力しない

仮定３：ＣＯＣＯＡの１ｍ以内15分以上14日という規格値がじっさいの濃厚接触から外れている。

●周囲のCOCOAをカウントするプログラム
ＣＯＣＯＡのカウントすれば、一瞬でも接触したらカウントできるはず
１５分が危ないので、一瞬でも近づいたらカウントしておけば一番安全側だと私は思います。
「東京は、隣にいる人は感染者と思ったほうが安全側です。
ですので、感染者のカウントではなく、近づいた人の人数をカウントして多ければ多いほど感染確率が高い行動をしていると判断したほうが合理的だと思います。その人の感染確率の尺度として、ＣＯＣＯＡの接触数を指標にして、感染リスクのある人と感染リスクの低い人の区別をすればいいと思います。」こういうデータをとっておいて、感染者の接触数を相関解析とることで、接触数と正の相関がみえてくると思います。感染者のウィルス量の定量化ができればずいぶん見えてくるはずです。

そこで、ＢＬＥでCOCOAをカウントする検索したら
ＱＩＩＴＡにありました。
https://qiita.com/coppercele/items/fef9eacee05b752ed982#m5stickc%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3

M5ATOM MATRIX用とM5StickC用ありますが、M5StickCを５個ももっているので、M5StickCへさっそくコンパイルしてみました。
プログラムはここです。
https://qiita.com/coppercele/items/fef9eacee05b752ed982#m5stickc%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3

これをそのままコンパイルするとエラーがでます。
修正１：一番最後にボタン押しで電源オフする行で

//   if ( M5.BtnA.wasReleased() ) {
//　　　　M5.Axp.PowerOff();　

//　　｝

　ではコンパイルエラーになりますのでコメントアウトします。

　電源オフは、Ｍ５StickＣの左ボタン５秒押でオフします。

修正２：このプログラムはM5StickCの内蔵バッテリーの寿命で動作させようとしているので液晶暗すぎて見えませんので、輝度を12にして明るくします。

M5.Axp.ScreenBreath(12);//MAX brightness

●本サンプルプログラムではデータログ機能がついてないのでＳＰＩＦＦＳを学習してます。
http://shinshu-makers.net/shinshu_makers/wp-admin/post.php?post=9073&action=edit

●以後
　東京にいる息子用に改造します。接触した端末のログをフラッシュにログする改造をします。
 https://lang-ship.com/reference/unofficial/M5StickC/Storage/Partition/#nvsnon-volatile-storage
　

●本サンプルプログラムではデータログ機能がついてないのでＳＰＩＦＦＳを学習してます。
http://shinshu-makers.net/shinshu_makers/wp-admin/post.php?post=9073&action=edit