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GoogleのコロナAI予測、五輪開催が近づく東京の感染者数は波がありながらも下げ止まりか

AI Start Lab 編集部 2021.6.29
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、6月25日〜7月22日までの28日間の予測される陽性者数は29,757人。東京オリンピックの競技がスタートする7月22日の新規感染者数は、1,196人と予測した。


東京は波はありながらも減少していく予測



東京都の6月25日〜7月22日までの28日間の陽性者数は10,404人と予測されており、前期間(6月14日〜7月11日)と比べて約3倍の増加が予測された。

また、東京都の1日の新規感染者数は、7月1日には568人と期間中で最高の陽性者数を記録されると予測。それ以降は7月10日までは400人前後の陽性者数を予想しており、7月11日以降からようやく300人前後に落ち着くとされている。

大阪は依然として上昇傾向が続く



コロナの混乱が落ち着く様子のない大阪府は、Googleの予測によると、6月25日以降も増加の一途をたどるとされている。7月13日以降の感染者数予測は200人前後で増加していくことが予想される。

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している。

*6月29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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