[2P5-GS-10] AI応用：検知・識別・入力形式

[2P5-GS-10-05] 新型コロナウイルス感染者予測タスクにおける人流データの入力形式に関する一検討

〇美嶋 勇太朗^1,2、アボー ギヨーム¹、和田 真弥^1,2 (1. 株式会社KDDI総合研究所、2. KDDI株式会社)

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キーワード：時空間予測、コロナウイルス、位置情報、人流データ

新型コロナウイルスの感染拡大防止を目的として緊急事態宣言等により人の動きを強く制限する対策が取られてきた中で，経済活動と感染拡大防止の両立は大きな課題であり，その文脈であるエリア・業種の活動をある程度制限した際に感染状況がどのように変化するかを先読みする技術の重要性が高まっている．一方，人の動きを把握できる位置情報等を用いて感染者数を予測する研究が海外を中心に行われている．日本でも通信事業者を中心に位置情報を統計化し人流データとして提供しているが，その多くはメッシュ単位の人口分布データで「どこからどこへ移動した」という遷移情報が失われており，感染状況をモデリングするためのデータとして適切な形式であるかは疑問が残る．そこで本稿では，メッシュ単位人口分布形式とメッシュ間人口遷移形式の2種類の人流データを用いて2020年から2021年にかけて発生した第3波における東京都内の新型コロナウイルス陽性者数を予測する実験を行った．結果，人口遷移形式のデータを用いた場合の予測精度が高くなり，感染症などの人が媒介する現象のモデリングにおける人口遷移情報の重要性を示した．