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GoogleのコロナAI予測、新規感染者数は6月中旬までゆるやかな減少にとどまる予測

AI Start Lab 編集部 2021.5.25
グーグル(Google)が昨年11月から公開している新型コロナウイルス感染予測サービス「COVID-19 Public Forecasts」の日本版「COVID-19感染予測(日本版)」によれば、5月18日〜6月14日までの28日間の陽性者数は113,906人。6月14日の新規感染者数は、3,209人と予測し、北海道、東京、愛知、京都、大阪、兵庫、岡山、広島、福岡に加え、23日から沖縄にも発令された緊急事態宣言が影響してか、若干の減少傾向が見られるとした。しかし、大きな減少とはなっていない。

東京は減少傾向をキープする予測



東京都の1日の新規感染者数は、5月26日~6月1日は200~300人、6月2日~6月8日は100~200人と多少の波はあるものの、全体的に減少傾向にあることが予想されている。6月14日の予測数は99人と、100人を切ることを予想している。

大阪はゆるやかな減少傾向



依然として医療体制の不安が続きそうな大阪府は、Googleの予測によると、5月18日を境に大きな減少傾向が見られる。ゆるやかにではあるが、1週間ごとに100人前後のペースで減少する傾向があると予測している。

北海道は依然高い水準か



新規感染者数が増加している北海道の、5月18日〜6月14日までの28日間の陽性者数は、14,863人と予測。減少傾向が見られる東京や大阪よりも多く、1日の新規感染者数も、800人台となる日があると予測している。

愛知もなかなか陽性者数が減少せず



同様に新規感染者数が増加している愛知県では、5月18日〜6月14日までの28日間の陽性者数は、11,299人と予測。1日の新規感染者数も500人台後半となる日があり、なかなか減少傾向にはあるものの、なかなか陽性者数が減らないという予測となっている。


なお、このグーグルによる「COVID-19感染予測」は、日本全国での新型コロナウイルス感染に関する予測情報を、都道府県別に提供。今後28日間に予測される死亡者数、陽性者数、入院・療養等患者数などをダッシュボードで示しているもの。

AIと膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現。アメリカ版の「COVID-19 Public Forecasts」は、Google Cloud AI とHarvard Global Health Instituteが提携して開発。ジョンズ ホプキンス大学、Descartes Lab、米国国勢調査局などが公開しているデータを使用してトレーニングされているという。

日本版の公開にあたっては、「Googleコミュニティモビリティレポート」や「Covid-19 World Symptom Survey」、厚生労働省のオープンデータ、首相官邸の発表、国立感染研究所感染症情報センターのデータなどを利用。国内のデータでトレーニングを行ったことで、予測結果には日本の状況が反映されているとしている。

一部のデータソースでは、最新情報の反映に1日~3日程度要することから、予測出力時の入力データのすべての最新情報が含まれていない可能性があるという。また、検査の報告方針の変更など特定の要因で陽性者数が突然変化したような場合、この変化がデータソースや予測結果にタイムリーに反映されない場合があるとしている。

この予測モデルは、医療機関や公的機関をはじめとした新型コロナウイルスの影響を受ける組織が、今後より適切な対処を検討・準備する上での参考情報の一つとして利用されることを目的に公開しているとしており、グーグルでは、利用の際はユーザーガイドを必ず参照し、このデータ単独ではなく複数の参照可能なデータと合わせてご活用してほしいととしている。

*5月24日更新

COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について
https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/google-and-harvard-improve-covid-19-forecasts

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AI Start Lab 編集部

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