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2月7日の東京の感染者数のGoogle予測は300人、緊急事態宣言の延長は?

AI Start Lab 編集部 2021.1.28
グーグル(Google)が昨年11月17日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)」では、2月1週目の東京の1日の陽性者の最大数は、318人(2月2日)、1月28日〜2月24日までの28日間の累計陽性者数は7,702人と予測した。

緊急事態宣言の解除は、「ステージ4(爆発的感染拡大)」から「ステージ3(感染急増)」相当になることが必要という目安を置いている。これには、東京の新規感染者数では1日当たり500人を下回る水準まで減少させる必要がある(実際の基準は感染者数は人口10万人あたりの感染者数の1週間平均、そのほか病床使用率や検査陽性率などが加味される)。

グーグルのAIは、感染者数はこの基準を下回ると予想しているが、医療提供体制のひっ迫度は解消されておらず、重症者数や高齢者の感染数の増加などから、政府は2月7日までとされている緊急事態宣言の延長も視野に入れているとされている。期間の延長については来週早々にも判断するとみられる。

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。

なお、日本版モデルのの設計及び予測データの検証において慶應義塾大学医療政策・管理学教室の宮田裕章教授が監修した。

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。


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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