[1M1-OS-20a] 社会現象とAIと可視化(1/3)

[1M1-OS-20a-01] 人の行動変容を考慮したシミュレーションによるCOVID-19の感染拡大分析

〇若林 直希¹、杉浦 巧²、井原 史渡²、渡邊 凌也²、岸本 大輝²、日笠 敬大²、栗原 聡¹ (1. 慶應義塾大学理工学部、2. 慶應義塾大学大学院理工学研究科)

キーワード：シミュレーション、COVID-19、マルチエージェント

2019年にCOVID-19が報告されてから2022年現在においても収束の目途は立たず，ほとんどの国や地域に感染が拡大している．感染の拡大という不確定要素の高い事象を対処するうえで，感染者数や重症者数の予測することや，感染拡大を抑える政策の効果を推定することは重要である．これらの予測，推定を行うために数理モデルを用いた予測が一般的である．しかし，数理モデルのような統計的手法では人の行動変容を考慮した感染予測を行い予防策の効果を推定することは困難である．本研究では，現実世界を模した環境をべき乗則に従ってエージェントが行動し，エージェント同士の接触によって感染がスモールワールド状に広がっていくマルチエージェントシミュレーションを構築した．また，緊急事態宣言をエージェントの移動の抑制として，ワクチン接種を感染確率の減少としてシミュレーションに入れ込んで予防策の効果を推定することが出来るように設計し，過去の感染拡大の再現ができた．人流の多さを仮定し，最新の変異株を考慮した網羅的な感染拡散の予測のシミュレーションした．