In the Office for Novel Coronavirus Disease Control, Cabinet Secretariat, we are collecting the knowledge
and wisdom available in our country, evolving countermeasures, and making a wide appeal for proposals of research topics
and data that are effective for COVID-19 counter-measures including simulation, AI, and other technologies,
to prevent the spread of infection and enable economic activity.

The aim of this CFP
During the global battle against COVID-19 over the past several months, we have accumulated a wide range of experiences and data. To effectively prevent further spread of infections while facilitating economic activity, we consider it essential to design strategic measures including infection prevention guidelines for each industries, building models for simulating possible spread of COVID-19 and effects of counter-measures, and optimize medical resources through simulation based on multiple scenarios. Most of these measures involves extensive use of AI and simulation with HPC.
To further facilitate our project, we seek to solicit ideas on possible research topics in Japan, aggregate available data, and share knowledge among all parties involved.
Five Research Areas
As a result of focused interviews with AI and simulation experts, as well as infectious disease experts, the following five research areas have been set, as shown below:
  • Indoor airflow simulation and visualization of droplets, which are necessary for improving the COVID-19 Infection Prevention Guidelines for each industrial sector
  • Use of ICT and IoT for contact reduction
  • Effective combination of PCR, antibody tests, and other tests necessary for improving test efficiency and reliability
  • Simulation and designing countermeasures against possible COVID-19 resurgence: predicting spreading of infection, estimating and verifying the effectiveness of countermeasures, and predicting demands on medical resources and optimizing their allocations
  • BioMedical Counter-measures: Analysis of CT scans for early detection and avoidance of severe illness, monitoring of patients with mild illness, prediction of risk of severe illness, understanding of the effects of viral mutation, etc. (*)
    (*) Drug discovery, drug repurposing, vaccine development are handled in a separate program.
When appealing for research topics and data, make considerations based on these five research areas.

Reference)The relationship between research topics/appeals for data and procurement of simulation survey and research work using AI, etc., for the purpose of realizing a smart life on this page
The appeal for research topics and data for which applications are received on this site shall be executed such that proposals are received independently from businesses, research institutions, research teams, and individual researchers in order to collect a broad range of ideas and data from within Japan.
In addition, the Cabinet Secretariat is procuring Simulation survey and research using AI, etc., for the purpose of realizing a smart life (hereafter referred to as AI simulation work). Based around coordinator companies, this enterprise selects approximately 10-12 AI or simulation research topics and teams and, in addition to providing support from a cost perspective to realize rapid results, collects and organizes the data owned by private enterprises and research institutes (e.g., human flow data), and constructs a data collaboration platform to be utilized by researchers via an API.
Among the research topics and data for which applications were received on this occasion, it is possible to publish data linkups and results via the data collaboration platform, by submitting data on the same platform launched in August, for applicants who consent to, and meet the requirements of the data usage agreement set for the aforementioned work.

  • AI and Simulation Technologies and Deployable Systems

    Focusing on the five research questions, we invite you to register themes for the development of AI and simulations as well as other technologies that contribute to both the prevention of the spread of infection and social and economic activities. For example, we invite you to submit your own airflow simulations, visualization of droplet spread, monitoring using IoT, optimization of PCR/antigen/antibody tests, and many other themes for development and deployment to prevent COVID-19 spread.

  • Contributing Data

    Please register data that you believe will contribute to the implementation of simulations that utilize AI and other technologies, focusing on the five research questions. For example, we invite you to register data on human flows and economic trends, proprietary PCR and antibody tests, 3D models of public transportation, stores, and concert venues, and many other data. (Registration on this site is for the purpose of ascertaining the availability and location of relevant data in Japan, and subsequent collaboration or provision of such data will be discussed separately.

  • 1 Indoor airflow simulation and visualization of droplets, which are necessary for improving the COVID-19 Infection Prevention Guidelines for each industrial sector

    To develop and implement a series of research and development programs that enable the formulation of guidelines for infection prevention, simulation and verification of virus spread in office, commercial facilities and public spaces, and implementation of effective infection prevention measures.

  • 2 Use of ICT and IoT for contact reduction

    To develop and deploy a series of technologies that enable effective implementation and data-based verification of the effectiveness of measures to reduce high-risk contact in daily life, as well as immediate visualization and inactivation of virus dispersal.

  • 3 Effective combination of PCR, antibody tests, and other tests necessary for improving test efficiency and reliability

    To understand the immune response of the host immune system to SARS-CoV-2 infection, to enable monitoring of the infection situation at home and abroad, to establish reliable standard testing procedures to enable comparison of the effectiveness of infection control measures and prediction and verification of the impact of international human mobility, and to enable the sharing of such data.

  • 4 Simulation and designing countermeasures against possible COVID-19 resurgence: predicting spreading of infection, estimating and verifying the effectiveness of countermeasures, and predicting demands on medical resources and optimizing their allocations

    Modeling and simulation of spreading infection and suppression of SARS-CoV-2, economic impacts of countermeasures, estimation of burden on medical resources is an important policy decision support tool. This part of the research program aims to develop, deploy, and continuously improve a modeling and simulation system to simulate the spread and control of infection in response to the ever-changing dynamics of the situation, and establish methods and operations for systematic data acquisition to make the simulation meaningful.

  • 5 BioMedical Counter-measures: Analysis of CT scans for early detection and avoidance of severe illness, monitoring of patients with mild illness, prediction of risk of severe illness, understanding of the effects of viral mutation, etc. (*)
    (*) Drug discovery, drug repurposing, vaccine development are handled in a separate program.

    To accelerate the acquisition of biological knowledge necessary for the development of infection control, vaccine development, and therapeutics to end COVID-19 at an early stage, and to research and develop methods for the detection of infected patients who need to be identified rapidly and with emphasis on super-spreadders and patients at risk of severe disease. Furthermore, we will rapidly establish a systematic clinical research base for emerging infectious diseases that are expected to emerge in the future. In addition, we will promote understanding of the changes in infectivity and pathogenicity caused by SARS-CoV-2 mutations and their impact on the development of vaccines and therapeutics, thereby contributing to the development of prevention and treatment methods. In addition, we will establish methods that can be applied to emerging viruses that are expected to emerge in the future.

The below list shows proposals exactly as they were received. Please be aware that inclusion on this list does not indicate any form of guarantee, approval, or advocacy on the part of the Office for Novel Coronavirus Disease Control.

Proposed Research Topic

Research Area1

Title

Pairwise Prediction for COVID-19 Transmission Dynamics

Abstract

本研究の目的は、まだ感染者数の時系列データの長さが十分ではない国の感染者数の短期予測である。ここではまず、予測対処国に類似する感染ダイナミックスを持ち、かつすでにより長い時系列データを持つ国を特殊なニューラルネットワークによって生成されるダイナミックスの位相マップから視覚的に特定する。その後、その長いダイナミックスを用いて、時系列データの学習に優れるLong Short-Term Memoryを学習し、対象となる国の感染者数の短期予測を行う。本手法は主に、予測機を十分に学習できるためのデータが少ない、epidemyの初期段階での予測において有効である。

Title

Real individual based modelを用いたCOVID-19シミュレーション

Abstract

これまでのCOVID-19に関する流行予測や対策評価のほとんどはSIRモデルが使用されている。SIRモデルは単純で計算負荷が低いため、容易に結果を得られるという利点がある一方で、家族、学校、職場といった集団の内外を区別できない。例えば休校の効果が家族以外にも等しく影響するようなモデル化しかできない。そのため往々にして結果を仮定することになり予測には向いていない。また、人の動きをモデル化できないために、夜の会食やGotoトラベルキャンペーンといった特定の行動のリスクの評価を行えない。それを評価できるのが、コンピューター上で1億2000万人が生活し、通勤通学、あるいは旅行(海外含む)する中で接触し感染が広がる状況をモデル化し、対策を評価するindividual based modelを用いる。特にそうしたモデル化が仮想的ではなく実際の移動のデータに基づいているreal individual based model(ribm)を用いる。実際のデータとしては携帯電話の位置情報や国勢調査等を用いる。このことによって、リアルタイムに行動変容(例えば外出自粛やGotoトラベルキャンペーン)の効果を測定、評価することが可能になる。携帯電話の位置情報は基地局管内人口である場合には、AIを活用して人の移動を推測するアルゴリズムを開発する。また携帯電話の位置情報では小児がモデル化できないために、それ以外の情報を用いて学校や保育園のモデル化し、休校休園の効果を評価する。シミュレーションには富嶽を用いる。

Materials
Materials

Organization

国立感染症研究所

Research Area2

Title

3種データサイエンス技術 (OR/MAS/ML)* を併用した COVID-19 感染者数を最小化するICTデバイス機能の創発

Abstract

COVID-19 感染拡大を抑止するために,接触確認アプリ COCOA など,ICTデバイスの活用が論じられている.COCOAなどは感染者数を削減する効果を持つが,感染者数を最小化する訳ではない.ICTデバイスはその機能の実装や利用方法が無数に存在し得ることから,人の勘や経験で感染者数を最小化する機能を発見することは困難である.そのため本研究では,3種データサイエンス技術*を活用し,感染者数を最小化するICTデバイスの機能を自動発見するアルゴリズムを開発する.

Organization

日本大学生産工学部 人工知能リサーチグループ

Title

遠隔医療普及を促進する音声対話システムプラットフォーム

Abstract

遠隔・非接触の医療普及に向けて、音声認識・合成技術、画像認識技術、情報の可視化技術等を組み合わせた知的対話システムが果たすべき役割は大きい。事前問診を先立って行うことによる医師の負担軽減、利用者の健康状態モニタリングから、端末を使って音声対話を行うことに慣れるための練習まで、様々な目的・用途が想定されるが、このようなシステムの開発には高度な専門知識が必要で、一般に開発期間も長く、喫緊の要請に対応できない。本研究では、擬人化エージェントを使った知的対話システムを、必要な部品(タスク指向対話・雑談対話・画像によるモニタリングなど)を組み合わせて短期間に作成できるプラットフォーム開発を目指している。

Title

withコロナ時代のための観光地および観光経路の推薦ウェブサービスの開発

Abstract

Go Toキャンペーンは観光のみならず、着地型観光として、地域への二次的な経済効果が期待される。本研究ではCOVID-19における感染リスクの要因を各都道府県および市町村の「感染者数」と「人口密度」から得る。この感染リスクが低い観光地および観光経路を、TwitterやInstagramを中心としたSNSから抽出する文章データおよびジオタグデータによって導出する。その抽出結果と観光者の希望を考慮したAIに基づいて楽天トラベル等の観光や宿泊のデータを用いてマッチングする。これらを統合することで観光地と観光経路の推薦を行うウェブサービスを開発する。本研究成果によって、観光者のCOVID-19の感染リスク低減、各地域への経済効果、観光地と観光経路の簡易化、以上が可能となる。

Materials
Materials

Organization

岡山理科大学

Title

アフターコロナにおける遠隔・非接触的体調管理クラウドシステム

Abstract

コロナ禍は世界中の人々の心身の健康維持に脅威を与えている.そこでIoTとAIに基づき,With-After COVID-19で必須となる在宅・非接触・遠隔的な体調管理クラウドシステムを創出する.すなわち,特別なセンサを使わず,顔や手を撮影した動画をPCやスマホを通してクラウドに送るだけで,血行状態,血中酸素飽和度,自律神経系指標,相対的血圧などの健康に関する情報を計測・集積するビッグデータシステムを構築することにより,日本はもとより全世界的に利用可能な,リモートワークや在宅における健康管理ツールを実現し,介護・福祉,学校・保育への展開を図る.

Materials
Materials

Organization

東北大学 サイバーサイエンスセンター

Title

「商業施設の混雑を回避する個別最適化されたスケジュールの策定」(Challenge6)

Abstract

「新しい行動様式」実現の一環であるソーシャルディスタンスを保つため、生活に必要な買い物を行う商業施設の混雑を防がなければなりません。各個人の年齢・行動目的により、滞在時間、行動開始時間など、様々な行動に差異がある特徴を考慮し、各個人が空いている時間帯の行動選択を支援する技術を用いて、人の混雑を避けて感染リスクを下げつつ、各個人の目的に応じて、異なる最適化結果を受け取り、適した時間に用事を済ませることができるように導きます。空間の最適化に続き「時間の最適化」を実用的なアプリとして開発しています。

Organization

東北大学量子アニーリング研究開発センター(T-QARD)/株式会社シグマアイ

Title

「コミュニケーション機会を維持したオフィス・リモートワークスケジュールの策定」(Challenge5)

Abstract

在宅勤務、オフィス勤務、ミーティングの機会、あらゆる要望に応えたメンバー配置など「ウィズコロナの時代の働き方」を模索する環境下で、安全と安心を考慮に入れた難しいバランスを反映したハイブリッドなチーム編成が求められます。チームの中でのコミュニケーションの頻度は落とさず、必要な労働力を保ち、各個人に沿ったライフスタイル、勤務実績、コミュニケーションの実績を考慮しつつ、外部との接触リスクを減らす、オフィス勤務と在宅勤務を混ぜたチーム編成を瞬時に最適化し提案するアプリを開発しました。最適化の結果を各個人が受け取り、実際に触れることが可能なアプリレベルにまで準備しています。「Sigma-i -Just for tomorrow- 例えば僕らができること」 https://sigmailab.com/corona/challenge5.html

Organization

東北大学量子アニーリング研究開発センター(T-QARD)/株式会社シグマアイ

Title

「公共施設や商業施設の閉鎖・休業要請後の運営再開計画」(Challenge4)

Abstract

感染拡大を防ぐ目的で、公共施設の閉鎖や商業施設への休業要請の施策が続くこの環境下で、社会的距離を保ちつつ、どの施設を一部再開し、どこを閉鎖すべきか、という休業要請の一部緩和を想定した運営再開計画への適用を考えます。今後の感染の広がりの状況に応じ、段階的に対象施設に関する制限/緩和の検討を、人口分布、道路データ、施設位置を考慮してD-Waveマシンで開設施設の組合せを最適化できます。人々の密集を避けるため、空間だけでなく時間についても考慮することが可能です。「Sigma-i -Just for tomorrow- 例えば僕らができること」 https://sigmailab.com/corona/challenge4.html

Organization

東北大学量子アニーリング研究開発センター(T-QARD)/株式会社シグマアイ

Title

CO2センサで三密を測る

Abstract

三密の程度をどうやって知るのか、それが喫緊の課題となっています。換気を測ることは大事ですが、ウイルスは人が出すのですから、その部屋で人が息をしている量を知ることも大事でしょう。人は息をする度に二酸化炭素CO2を吐いています。このCO2濃度を、それぞれのお部屋で測り、三密の目安とすることを提案します。CO2濃度が高ければ、換気するようにすればよいのです。

Materials
Materials

Organization

国立研究開発法人産業技術総合研究所

Title

高齢者施設における感染症対策技術開発

Abstract

高齢者施設における感染症対策技術開発~先端ICT/Roboticsを応用した隔離介護高齢者施設におけるウイルス等感染症発生事象を想定し、施設内感染を防止すべく、施設内隔離スペース(隔離ユニットゾーン)を確保したうえで、接触機会の低減に向け、可能な限り遠隔的に非接触介護を実施するための手法をICTやロボット技術に基づいて開発する。具体的には、非接触生体計測技術、ロボット技術、ならびに、前2者を連携させ、かつ、介護業務の中核となる医療情報技術の3点の要素技術を総合化・DX化した安全・高効率システムとして構築する。

Organization

お茶の水女子大学/東京女子医科大学

Title

COVID-19ウイルスの感染拡大・抑制および経済活動への影響のシミュレーション解析

Abstract

都道府県から日本全国スケールでの人の移動に伴うCOVID-19感染伝播を、マルチエージェントベースのAIシミュレーションにより「富岳」によりシミュレートし、感染拡大を抑止する施策を探索する。あわせて国際的な人の移動も考慮した施策も検討する。また、COVID-19感染拡大抑止のための手段の莫大な数の候補を「富岳」によるシミュレーションにより検討し、有効な対策の候補を立案する。このシミュレーションで使う企業間取引のネットワークモデルは、「京」コンピュータを使って開発したもので、「富岳」では引き続き日本を網羅する企業間取引活動データを活用し、国際サプライチェーンへの影響も考慮する。あわせて強靭なサプライチェーン構築のための施策を検証する。 これらを通して、経済活動や観光による人の移動による感染伝播・マクロミクロ経済への影響を推定し、活動や移動の対する最適な自粛・規制策を立案する。

Materials
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Organization

理化学研究所

Research Area3

Title

超高感度グラフェントランジスタを用いた新型コロナウイルスの その場 多項目 簡易 オンタイム検出装置の開発

Abstract

我々がインフルエンザウイルスに対してすでに確立している超高感度ウイルス検出技術を援用展開して、グラフェン電界効果トランジスタ(FET)を用いて、新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)を「超高感度」、「その場」「多項目」「簡易」および「オンタイム」で検出するデバイスシステムの開発を行う。グラフェンFETを用いることで従来の100~1000倍の検出感度が得られ、感染の診断精度の向上と早期診断が可能となる。またマルチプレックス(多項目)検出を行うことでSARS-CoV-2感染の診断特異性を著しく向上できる。さらにオンタイム測定と情報集積化によって、社会において動的に変化するSARS-CoV-2感染状況をリアルタイムにモニタリング可能であり、効果的な防疫対応を実現させると共に、対応策の効果検証にも有用である。

Materials
Materials

Title

ナノポア検査による高速マススクリーニング

Abstract

1日20000人の入国検疫と、移動検診車による集団検診の実現。15分以内で高感度な検査結果が得られるナノポア検査によるスクリーニング検査と、高特異度な検査手法であるPCR検査を組み合わせることで、新型コロナウイルス感染者を見逃がさない高速で正確な集団検査を実証する。ナノポア検査は、ナノポアデバイスから得られる計測データを機械学習で学習し、十分な検査の感度・特異度を確保する特徴を持つ。このため、AIクラウドサーバーに計測結果を集約することで、検査数の増加に伴い、検査の感度・特異度が向上する。さらに、計測データに位置情報を統合し、感染状況モニタリングと感染予想を行うシステムを構築する。

Materials
Materials

Organization

大阪大学

Research Area4

Title

『交叉感染モデル-2』改良・追加と実際の感染状況への適用の試み

Abstract

先に提案した『交叉感染モデル』を 改良・新機能を追加して、実際の感染拡大状況への適用を試みた。 主な追加内容は 以下である。 人間の行動、政府・自治体の規制、ウイルスの特性等の影響を、公表されているモバイルデータ、飲食店データ、ウイルスの気温による寿命変化 など 定量的なデータを考慮して、感染拡大・縮小への効果を調べることができるようにした。 また東京近郊 東西南北100km四方の人口密度に500mメッシュのデータを用いて試計算を実施した。 その例では、2月以降の 感染の1波、2波を再現、10月以降は再度増大するとの結果となっている。 なお、人々の行動様式、各種規制、社会環境などが、感染拡大と どのような関係があるのか に ついての知見も得られ始めている。

Materials
Materials

Organization

個人 元日立造船勤務 元大阪市立大学工学部非常勤講師(創生設計論)

Title

クラスタ連鎖モデルによるCOVID-19感染シミュレータの構築

Abstract

ピークアウト前の感染者数データに対する対数正規分布のフィッティングにより、ピークアウト時期、ピーク高さ、収束時期を予測出来ることを見出した。その理由を追求する中で、準閉鎖系での感染のポアソン分布的飽和と、僅かな感染者の拡散流出や未感染者の移入によるクラスタ連鎖の数理モデルを構築した。世界各国の感染挙動に本モデルを適用すると、2パラメータ(感染確率p、拡散率α)によって精度よく流行パターンを再現・分類できることが判明。2パラメータと各国・各地域の環境/風習/施策の相関を調べることで、効果的な施策を講じ、後続波を予見することが期待される。

Materials
Materials

Organization

サイエンス研究会

Title

経済活動とCOVID-19感染者数のパレート最適解を探索するSEIRモデルベースのマルチエージェントシミュレータ

Abstract

COVID-19のパンデミックは回避しなければならない一方、経済活動を極度に抑制することは望ましくない。しかし、経済対策と感染拡大対策はその効果がトレードオフの関係にあるため、どのような戦略のもと社会を運営すれば良いか、判断が難しい。このような多目的最適化を実現するには、社会を運営する戦略(GOTOキャンペーン、接触確認アプリCOCOAの普及、感染症病床/PCR検査リソースの増減など、各種対策の組み合わせ)に対するパレート最適な解を発見することが要求される。一方、現実の社会では、この探索が困難となる。そのため本研究では、経済活動と感染拡大の両立を目指した戦略を発見するためのシミュレータを開発する。

Organization

日本大学生産工学部 人工知能リサーチグループ, 日本大学医学部, 東京都市大学

Title

モンテカルロシミュレーションによる新型コロナ感染拡大の局所性の解析

Abstract

ここで提案する計算手法はモンテカルロ法で、SIRモデルの基本方程式を実装している。これまでの解析では、8月末までの世界8カ国、ドイツ、ベルギー、スウェーデン、ブラジル、日本、イスラエル、オーストラリアの感染者、死亡者の日毎変化を共通の方法で再現し、第1波、第2波の振舞いを「実効感染者」という観点から各国の共通点、相違点を抽出し、ロックダウンの効果等を解析した。SIRモデルと比較して、モンテカルロ法の優位な点は、空間の不均一性を簡単に取り扱えることである。今後この利点を使って、感染源(エピセンター)の存在による感染拡大の効果、クラスター連鎖の解消による感染抑制効果の定量的評価を行う。

Organization

個人(一財 高度情報科学技術研究機構)

Title

活動形態の変化に対応した都市圏の人の移動とそれに伴うCOVID-19ウイルスの拡大過程を再現するシミュレーション技術の開発

Abstract

COVID-19ウイルスは都市圏での人々の移動と活動に伴って空間的に感染が拡大していく.都市圏内での感染が拡大する中,通勤・通学,自由活動による人の動きを再現することによって,公共交通や地域の混雑状況,およびそれに伴う感染拡大状況などが予測可能になる.本取り組みでは,これまで都市圏交通政策のために開発してきた,個人の行動を再現するアクティビティモデルとそれに基づいたシミュレーションをベースに,潜伏期間を考慮した感染モデルを実装することで,感染拡大過程を再現するシミュレーションモデルを構築する.一方,活動自粛要請,テレワークやリモート学習などの普及によって,人の行動自体が変化している.これらの効果をシミュレーションに反映するために,モバイル空間統計や鉄道利用者のリアルタイム数などのデータを活用して,勤務時間や場所,テレワークの普及程度などを推計する.これらに基づき,精度の高い感染リスクのナウキャストとフォアキャスト,自粛要請効果の分析,および今後の第2波・第3波に向けた施策の事前検討と評価を実施する.

Title

人と場の相互作用による感染の模倣と対策の検証

Abstract

感染症にも様々あるが、新型コロナウィルスの広がり方は一様ではなく、関係する人や場所の対策など、条件に大きく依存しているように見える。特に、適切な対策が提供されている場所では接触感染や飛沫感染の確率は大きくさがる一方で、そうでないところではクラスターになる可能性が高い。そのような意味で、場所の特性を考慮したシミュレーションが必要だが、どのような場所にいたかを含めたデータを全て準備することは不可能である。本研究では、場所に関しても適切な仮定のもとにモデル化し、例えば、少人数で長時間滞在する「場」のような模倣を可能にする。その上で、必要であれば様々なデータを取り込んだ精緻化も可能である。このような「場」の模倣により、業種ごとの対策割合などの多寡による感染の進み具合などを評価できるようになり、政策の事前評価が可能になる。

Organization

九州大学

Title

新型コロナウィルス感染デジタルツインによる最適施策選定 - 感染拡大防止と経済活動維持の両立へと向けて -

Abstract

新型コロナウィルスの感染拡大防止策を模索する上で、①感染状況の全容把握と②施策の効果の予見性が求められています。本提案では、濃厚接触グループの多次元(例:家族、職場、公共交通機関)・多階層性(例:社内の室、係、課、部)などを考慮した高精度の感染状況のデジタルツイン(電子仮想世界の双子:社会感染シミュレーションと複雑な検査過程を統合したもの)を構築し、それを深層学習を用いて実社会と同化することにより、①、②ともに高いレベルで実現することを目指します。 予備的な解析の結果、通勤電車の乗車時刻と乗車位置を各人が固定することにより感染爆発を防ぐことができるなどの結果を得ています。

Materials
Materials

Organization

株式会社 MinD in a Device

Title

『交叉感染モデル』による感染拡大シミレーション

Abstract

個人個人の属性として 感染者の発症状態・未感染者の健康状態を、人々の社会活動として 日常の行動・旅行・出張・通勤‘通学・大規模集会等への参加などを考慮します。対象人口は最大1000万人規模を想定し、種々の人口密度分布下 において、感染の拡大収束の時間的・空間的変化を求めます。重症者の発生状況、種々の規制の効果も推測・評価可能です。 シミュレーションにおける 感染の判定に工夫があるため、アルゴリズムが単純、多人数のシミュレーションが、通常のパソコンで 短時間に実施できます。

Materials
Materials

Organization

個人(元日立造船勤務、元大阪市立大学非常勤講師)

Title

COVID-19ウイルスの感染拡大・抑制および経済活動への影響のシミュレーション解析

Abstract

新型コロナに関する感染状況の推定と感染拡大・抑制シミュレーションにより、どの様な対応策を実施・解除するのか、対応策の効果予測と検証、医療リソースへの負荷予測、経済的インパクトの予測等に関連し、重要な政策立案・決定支援ツールとなる。刻刻と新たな知見がもたらされ、動的に変化する状況に対応する感染拡大・抑制シミュレーション・システムの開発とその導入と連続的改良、ならびにこのシミュレーションを意味のあるものにするため体系的データ獲得・整備の方法と運用とを確立する。

Materials
Materials

Title

「患者症状の段階に応じた病院・宿泊先の場所、及び物品の搬送計画」(Challenge3)

Abstract

医療施設の許容量(上限ある収容能力)を保ち、重症者のためできる限り余力を残しておく必要があります。軽症者は宿泊施設・重症者は医療施設へと、段階別に行き先が変わることを想定し、様々な場所に散らばる病院と宿泊施設に収容可能な人数を仮定する問題設定で、患者の距離と症状に応じた搬送計画の回答を得られます。実応用に向けて最短での実装を行えるように、施設名とその許容量を入れるだけの状態にしています。需要の異なる施設へ必要物品を配送する目的にも対応可。「Sigma-i -Just for tomorrow- 例えば僕らができること」https://sigmailab.com/corona/challenge3.html

Organization

東北大学量子アニーリング研究開発センター(T-QARD)/株式会社シグマアイ

Title

「より正確な患者数の把握のための検査リソース配分計画」(Challenge2)

Abstract

正確な患者数の把握のために、例えばPCR検査リソース等を必要な場所、且つ実施効果の大きい地域へ配分すべきです。各地域の検査数と陽性数や症状の度合いから検査が効果的な場所をデータから算出し、配分計画を立案できます。時々刻々COVID-19に関係する状況が変わり、今後人の移動に代わって物資を移動させる、通信を介してコミュニケーションを取るようになった場合に、いかに効率よくリソースを配分するか、いかに効果的に目的を達成するかを考えるための問題設定にも展開できます。「Sigma-i -Just for tomorrow- 例えば僕らができること」https://sigmailab.com/corona/Challenge2.html

Organization

東北大学量子アニーリング研究開発センター(T-QARD)/株式会社シグマアイ

Title

「医療崩壊を防ぐため、均等且つ移動距離は最少とする搬送先の候補計画」(Challenge1)

Abstract

限られた医療資源を維持するため、下記条件群を考慮する最適化問題として、各地域から受け入れ可能な医療施設へ感染患者の搬送を最適化問題で計画できます。各医療施設の感染症病床数の許容量に基づき、感染拡大地域を避け、同じ医療施設へ集中しないよう可能な限り均等に、且つ患者と家族の負担を減らすためできるだけ地元と家族に近い場所で、適切な医療を受けられるように、感染リスクを減らすよう移動距離は最小限とする患者搬送先の候補を提示し、感染拡大と医療崩壊を防ぎます。「Sigma-i -Just for tomorrow-  例えば僕らができること」https://sigmailab.com/corona/challenge1.html

Organization

東北大学量子アニーリング研究開発センター(T-QARD)/株式会社シグマアイ

Title

地域経済を支える感染予防策

Abstract

目的:地域で本当に困っている人々に対する,実現可能で効果的な賢い感染予防策を見つける方法:1)分散AI技術を用いたインディビジュアルベースモデルで,それぞれの地域や職場に合わせた予防策効果を予測する.2)モバイル位置情報データを利用して,移動と感染の関係をモデル化し,効果的な予防策を策定する

Materials
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Title

階層的マルチエージェント型の感染症シミュレーションモデルの提案

Abstract

年齢層や生活パターンによって感染率が異なったり、遺伝的要因や過去の予防接種の実績などにより重症化度合いが変化する(可能性がある)といったことは、程度の大小はあれども、COVID-19に限らず、その他の多くの感染症にも共通した事柄と思われる。このような多様なインタラクションが想定される状況を表現するにあたっては、多様性をダイレクトに表現できるマルチエージェント型のシミュレーションが有効と考えられる。またこの際に、宿主である人間側だけでなく、病原側も内部状態を持つエージェントとしてモデル化することで、その進化(変異)による感染能力や毒性などの変化による宿主応答の時間的な変化も同時に考慮に入れることができるようになる。 そこで、こうした階層の異なるヘテロジニアスなモデルを連結したマルチエージェント型の感染症シミュレーション基盤の構築を提案する。 これによって、短期的には、感染症の蔓延状況の推定や将来の感染拡大予測をより正確に行うことができるようになることに加えて、経済的インパクトを最小限に抑えるべく時期に応じてより柔軟な対応策のオプションを考慮できるようになることを目指す。また、より長期的な展望としては、病原と宿主との間の関係を Win-Win な共生状態に誘導していくことの可能性を探るための思弁の枠組みとしても活用したい。 提案者は、マルチエージェントのシミュレーションを専門としており、2014年の感染症数理に関する勉強会にて添付の研究発表を行った。ここでは、インフルエンザウイルスに見られる「限定的多様性」という現象が生じる理由の一つの可能性を階層型のマルチエージェントシミュレーションによって提示している。インフルエンザを題材に構築したモデルではあるが、根幹部分を共有しつつCOVID-19特有の事情を反映させることで当該の問題にも適合するように改修することができると考えている。

Materials
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Organization

(株)ソニーコンピュータサイエンス研究所

Title

人間工学とネットワーク流体理論を用いたCOVID-19第n次波感染防御AIの開発

Abstract

人間工学とネットワーク流体理論を用いたCOVID-19第n次波感染防御AIの開発を行う.また,クラスター発生が懸念される各種大型建造物に対する,GPSビッグデータデータと深層学習を用いた人間行動予測,先端混相乱流シミュレーションを用いたCOVID-19付着粒子・エアロゾルの流動予測,ならびにLiDARを用いたIoTセンシングによる適正ソーシャルディスタンスの予測を可能にする新型SIR modelに基づく実計測融合型感染防御AIシミュレーションシステムを開発する

Materials
Materials

Organization

東北大学流体科学研究所

Title

新しい社会ネットワークモデルを用いた感染拡大抑制戦略の創出

Abstract

既存の社会ネットワークモデルを実社会にてらして独自に改良し、感染拡大シミュレーションを用いた分析手法により人・組織・施政者に行動指針を与える研究を実施中です。今後はモデルを大規模化してリアリティを増強し、感染拡大予測と国民の行動指針の精密化に挑みたいと考えています。膨大な計算を超大型計算機に担わせるハイパフォーマンス計算も有効と考えております。 また、成果の普及活動として個人、組織は行動指針を得て、行政者は人々が具体的に動けるように指導を行います。すでに、分析から得た一般原理を自らの生活指針として生活者が持ち帰るワークショップを推進しています。内閣府様には、(A) 本プロジェクトの打ち出してきた、また今後も精緻化してゆく生活指針を国民に伝える全国的運動の指揮(B) 本プロジェクトに要する膨大な計算量を超大型計算機に担わせるハイパフォーマンス計算の特任研究員を雇用する人件費の支援を賜りたく、提案させて頂きます次第です。(A)だけでも(B)だけでも国民の安寧を一刻も早く図ることができます。また、本プロジェクト代表の大澤らが築いてきたデータジャケット技術により、(C) 各研究者が真に必要なデータについて、データ市場での創造的な会話から自覚し、データの設計・収集・連結・利活用を実現させることも本計画の推進にとって有益です。これについてもご支援賜りますと一層格別に幸いに存じます。

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東京大学

Title

個体ベース感染シミュレータ

Abstract

感染、発症、隔離、回復、死亡の個人の状態遷移を確率的にモデル化した感染シミュレータです。1人以上の感染者を含む数万人の個体をランダムに配置した状態から始まり、数回のシミュレーションステップを1日と想定して進行していきます。SIRモデルなどの微分方程式によるモデルとは異なり、感染に関わる実際の様々な物事をモデルに入れ込むことが可能です。

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創価大学

Title

感染抑止と経済活性化の施策を支援するための人流リアルタイムモニタリングに基づくシミュレーション

Abstract

本研究では、リアルタイムに近いGPSデータを活用し、全国の人流(地域別)を詳細に把握、各種条件下でのシミュレーションを実施することで、①人の地域間移動に伴う地域別感染拡大リスク、②接触制限・移動制限対策に伴う経済の関係、に関する示唆を得ることを目的とする。 既存研究の成果(「人流データを用いた新型コロナウイルス感染症の各地域への流入リスクの推定」や「外出規制に伴う感染抑制・経済活動低下に関するシミュレーションモデル」 など)にリアルタイム人流データ、消費データ、感染データなどのデータを用いることで、人流の変化に伴う感染リスクの変化や経済・雇用インパクトへの影響(業種別、地域別)をシミュレーションし、1日~数日遅れでの感染リスクや家計消費額状況を算出する。

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株式会社三菱総合研究所

Title

階層ベイズ型AIによる初診症状からのCOVID19 PCR陽性確率推定法及びアプリの開発実装

Abstract

感染の症状重症度は患者の年齢、時期、クラスター毎に大きく異なる。効率的な感染状況のモニタリングにはクラスター適合型の精度の高い予測技術が必要である。しかし、感染者の数十倍に及ぶ疑似症例は真の感染者の予測精度を下げるばかりかPPEの脱着や個室準備など膨大な医療資源を費やし、医療崩壊の大きな原因の一つにもなっている。真の感染者は、初めは疑似症例であり、疑似症例者の中にいる。擬陽性患者と真の感染者の鑑別が重要である。 本研究の目的は、クラスター適合型のAIによるPCR陽性確率推定アプリを開発、疑似症例と真の感染者を確率で判別する。また、アプリを広く配布し、集まったデータから疑似症例クラスターを同定し感染確率の高い症例を抽出、感染検査の効率を上げる。加えて、疑似症例クラスターは易感染クラスターと考えられる。このアプリを使い各地での疑似症例の発生率を集計、易感染クラスターの分布、変動解析をおこなう。これと人の移動のデータと連携すれば、感染の早期発生予測が出来る可能性がある。発症予測モデルとしてはSIRモデルがある。SIRモデルは、潜伏期は考慮されていない。潜伏期を考慮したSEIRモデルはカオス解をもち一般に解析が困難である。上記、クラスターデータとSEIRモデルと組み合わせることによってSEIRモデルのカオス解の封じ込め法の開発という新たな戦略的パラダイムが開ける

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東北大学医学系研究科

Title

大規模飛沫・エアロゾル飛散シミュレーションによる感染リスク予想とその対策提案

Abstract

富岳に代表される大規模スパコンを活用し,飛沫・エアロゾルの飛散予測を行う.飛沫の飛散における物理モデルを詳細に考慮した高精度シミュレーションを行い,マスク・フェースガード・仕切り板等による感染リスク低減効果の定量的予測の他,不特定多数が集まる公共交通機関や公共施設におけるエアロゾル感染リスク評価と,換気やエアコン等を活用した気流制御を行うことで,その対策を提案する.

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理化学研究所/神戸大学

Title

政策の効果・立案のためのマルチモーダル時空間ネットワークデータによる人の行動予測に基づく感染動向把握

Abstract

我々の行動変容を把握するためには多角的視点からの分析を統合する必要がある.現在はSNSや移動データが主流であるが,特に大手メディアからの情報への依存度が高い日本においては,TVメディアからの情報や,購買データ,市場データ等も含めた多様かつ時系列性のあるマルチモーダル時系列データからの,人々の行動変容の把握・予測に基づく感染動向把握の上での政策立案・効果を把握する必要がある.そこで,TVメタデータ,Twitter,店舗での購買データ,市場データ,位置データの各時系列データを統合し,人の行動変容を促す要因を抽出することで,今後打ち出される政策や発表される感染情報に基づく人々の行動変容を予測し,最新の感染・免疫メカニズムに基づく,政策の効果検証や立案をサポートするシステムを構築する.そして,各マルチモーダルデータ,ならびに行動変容を促す要因を抽出する過程,並びに,様々な対応策の投入に対して,インタラクティブに感染動向がどのように変化するかを可視化することで,迅速かつ適切な意思決定をサポートすることを可能とする.

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慶應義塾大学理工学部

Title

新型コロナウイルスクラスター発生を抑止するためのリスクマネジメント手法確立について

Abstract

1.はじめに 新型コロナウイルス感染拡大抑止におけるリスクをゼロにすることはできない。では、リスクはどれだけまでなら許容できるのであろうか。それは、誰にも分らない。このような状況では、リスクをコントロールすることはできない。リスクを客観的・合理的に数値化して、誰でもわかるように可視化することがリスクマネジメント手法である。新型コロナウイルス感染拡大を抑止しつつ、社会活動や経済活動を継続するためのリスクマネジメント手法を提示する。2.新型コロナウイルスクラスター発生を抑止するためのリスクマネジメント手法確立について新型コロナウイルスのクラスター発生を抑止するためには、従来からある一般的な手法では効果的、効率的な対応が難しい。このため、新たなリスクマネジメント手法を確立する必要がある。今までに発行された学術論文や実際に発生した事象などから得られた情報を基に、新型コロナウイルスのクラスター発生に関与する因子を洗い出すと、次の4つに集約できる。マスク着用、換気/開放、発話、密着である。脅威を『クラスターが発生する』とした場合、前述した4つの因子は脆弱性となる。例えば、『接待を伴う飲食店において、客も従業員もマスクをせずに、密室状態の中で、非常に近い距離でおしゃべりをしていたために、クラスターが発生した。』ということになる。一般的なリスク分析では、リスクを3要素(資産、脅威、脆弱性)に分解して、それぞれについて重要度、影響度、発生確率の大きさとして定量評価する。リスクはそれらの積として表現される。一方、新型コロナウイルスのクラスター発生というリスクに対しては、従来のリスク分析手法は適用できない。何故ならば、クラスター発生に関与する脆弱性は、4つの因子を同時に算定することによって、はじめて一つの脆弱性としての意味を持つからである。上記の内容を表現した『リスクマネジメント手法比較』、『脆弱性分析パターンごとの状況説明』および『脆弱性評価』を添付ファイルにて示す。3.リスクマネジメント手法の継続的な改善に向けて今後の課題としては、本リスクマネジメント手法の正確性を検証することであり、改善点を見つけることである。つまり、PDCAサイクルが確実に継続される仕組みを構築しなければならない。そのためには、新たな事例や論文等をインプットデータとして入力して、新型コロナウイルスのクラスター発生に関わる以下の項目について、AIの分析技術を用いた自動化を実現する。①関与する因子の洗い出し、および特定②クラスター発生への関与度を因子毎の重み係数として算出③因子間の関係性についても存在が認められれば数値化する④クラスター発生の判断基準を脆弱性基準として最適解として割り出す4.リスクマネジメントモデルのWeb公開最適なリスクマネジメントモデルを構築して、Web上で公開し広く利用に供する。利用者は、自分の置かれた状況にしたがって、情報(場所、状況、脆弱性(例:マスク着用、換気/開放、発話、密着))を入力することによって、クラスター発生に関する安全度が分かり、必要な場合は対策例も提示されることを目指す。5.クラスター発生安全度の共有リスクマネジメントモデルを使用後に、同意した利用者についてはその結果(クラスター発生安全度)をMAP上で表示するサービスを提供する。本情報は、誰からでもアクセスできるようにしておき、外食やショッピング等の選択の際の参考情報として提供する。6.クラスター発生抑止のための対応策について4つ脆弱性の中で重要であるがその実態が不透明であるのが『換気せず』である。換気の効果は目に見えないため、実効性を確認するのが困難である。このため、既存の法律(建築基準法、建築衛生法、労働安全衛生法等)を参考にして、新型コロナウイルスを効果的かつ効率的に空間内に留まらせない換気方法について、目標基準値を設けて示すことが望ましい。この目標基準値をクリアすることを『換気せず』という脆弱性への対応策として提示する。7.おわりに新型コロナウイルス感染拡大は現在進行形で継続している。終わりも見えない。このままでは、日本の社会活動や経済活動は重たい鎖をかけられた状態から抜け出すことができない。新型コロナウイルス感染の要因を市民一人ひとりが正確に把握して適切に対処できれば、感染拡大前の状態に戻ることができると確信している。以上

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南山大学

Research Area5

Title

新型コロナウイルス感染症における重症化予測マーカーの探索に関する臨床研究

Abstract

千葉大学大学院医学研究院(中山 俊憲 医学研究院長)と千葉大学医学部附属病院(横手 幸太郎 病院長)は、千葉県内の感染症指定病院を中心とする主要な病院、順天堂大学医学部附属順天堂医院との連携により新型コロナウイルス感染症の患者さんを対象とした臨床研究を行なっております。本臨床研究の目的は、患者さんから採取した血液を調べることにより、新型コロナウイルス感染症の重症化を予測するシステムを開発することです。高齢者および、糖尿病や高血圧といった基礎疾患がある患者さんにおいては、新型コロナウイルス感染症が重症化しやすいことが報告されていますが、その詳細な原因は不明です。さらに、若くて健康な方が感染した場合でも、一定の確率で、急激に重症化する患者さんがいるため、重症化の予測はとても重要です。千葉大学大学院医学研究院免疫発生学(中山 俊憲 教授)の研究室では、これまでMyl9(ミオシン軽鎖9)というタンパク質が肺での血栓に起因する血管炎や気管支の炎症の指標になることを明らかにしました。新型コロナウイルス感染症で重症化した患者さんでは、全身の血管炎や血栓症が報告されており、このMyl9が新型コロナウイルス感染症の病態や重症度に関与していると予測し、本臨床研究を進めています。具体的には、新型コロナウイルスに感染した患者さんの血液中のMyl9の濃度を計測します。軽症から重症までの患者さんの間でその量に違いがあるのか調べます。また患者さんの血液中のMyl9の濃度を経時的に調べ、重症化する前にMyl9の値が上昇するのかも解析します。さらにMyl9の測定がこれまでの既存の検査方法と比べて、優れているのかを検証します。同時に、重症化した患者さんの免疫細胞の特徴や遺伝子的な違いを先端の解析手法を用いて調べます。症状ごとに分けた患者さんにおいて医学的な差異を見出し、Myl9が新規の重症化予測バイオマーカーになりうるかを明らかにすることを目的としています。重症化予測の新たなマーカー(指標)が明らかになれば、患者さんは今までより早期に適切な医療を受けられることが可能になり、重症化の予防が期待されます。さらに、重症患者数の減少により、医療側の負担を軽減し、医療崩壊を防ぐことも期待されます。

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Title

新型コロナウイルス対策のための重症化予測マーカー探索と患者の層別化

Abstract

患者の重症化回避のための個別化医療として、離散型特徴選択による重症化予測マーカー探索と離散型識別による患者の層別化を行う。これにより、データに基づく科学的根拠のある新型コロナウイルス対策を推進し、医療崩壊を防ぐ。

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Title

生活習慣病発症予測手法を応用した感染による重症化予測

Abstract

我々は診療報酬明細書(以下レセプト)情報と健診記録に基づいた生活習慣病発症予測手法の開発を行っている。従来の機械学習手法では取り扱いが難しい時系列・可変長・表記揺れをともなうレセプト情報に対して、自然言語処理における表現学習の手法を応用した固定長ベクトル化とアンバランスデータに頑健なアンサンブル学習によって重症化予測を行う方法を提案した。この方法における予測ターゲットを生活習慣病から感染による重症事例に置き換えることで、重症化の可能性が高い個人を事前に予測できる可能性がある。

Title

COVID-19等新興感染症が絶滅できない時代でも、高齢者介護見守りAIシステムの発明と、機能食品AIデータベースが、肺炎から地球を救う

Abstract

悲観的な予測になるが、おそらく、世界から、COVID-19等の新興感染症ウイルスの存在を、完全に根絶することはできない。大きさおよそ200nmに過ぎないウイルスを全部見つけて駆逐することは不可能である。人類はこれから、コロナ以外にも、たくさんの種類のウイルス環境下で暮らしていくことになる。高齢者は新型コロナ肺炎が重症化することが多いと報告されている。死をもたらす最後の一撃になるのが「誤嚥性肺炎」である。コロナウイルスは上気道に止まらず下気道の気道粘膜細胞のACE受容体から結合し感染するが中国のデータでは80%前後は軽症とされる。しかし、高齢者は別で、誤嚥が重なれば、更に悪い。しかしながら、高齢者医療看護介護見守りシステムの発明と、「機能性食品」と介護の力で、誤嚥を予防することで、コロナなどのウイルスが、そもそも存在してしまった環境下でも高齢者の生命を守ることが出来る。そして全地球の機能性食品AIデータベースは、世界中の高齢者を救うことができる

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東北大学加齢医学研究所

Title

新型コロナウィルス表面のタンパク質動的構造および変異による影響の予測

Abstract

新型コロナウィルスが細胞に侵入する際、ウィルス表面に存在するタンパク質(S-Protein)がヒト細胞表面に存在するレセプタータンパク質に認識される。この初期過程を理解するため、S-proteinの動的構造とアミノ酸変異による影響を分子動力学シミュレーションを用いて予測する。これにより、アミノ酸レベルでの相互作用の情報を得て、治療薬・ワクチン等の開発を支援する。

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理化学研究所計算科学研究センター

Research Area Other

Data Topic

Research Area3

Title

COVID-19(新型コロナウイルス感染症) 分子地図

Abstract

世界中の研究者が力を合わせて、現在世界中の脅威となっている新型コロナウイルス感染症(COVID-19)パンデミックと戦うことを目指し、ウイルスと宿主の相互作用の分子過程の全貌をコンピュータ上に構築している。世界31カ国122機関、230人から構成されるこのグループは、SARS-CoV-2ウイルスと宿主の相互作用メカニズムに関する網羅的かつ標準化された知見のリポジトリとしてCOVID-19 Disease Map(doi:10.17881/covid19-disease-map)を発表している。COVID-19 Disease Map(COVID-19分子地図)は、SARS-CoV-2ウイルスの侵入、複製、および宿主-病原体相互作用、ならびに免疫応答、宿主細胞の回復、修復メカニズムに関わる分子過程を視覚的に探索し、計算機的に解析するためのプラットフォームとなる。この COVID-19 分子地図の根底にある基盤技術には、分子間相互作用機序に関する標準化技術である SBML(Systems Biology Markup Language)、SBGN(Systems Biology Graphical Notation)が採択されている。さらに、COVID-19 分子地図を構築するツールとしては、分子地図の描画・編集ソフトウェアである CellDesignerが用いられている。COVID-19 分子地図には現時点でウイルスの複製サイクルと転写メカニズムなど、27 種の分子地図 が含まれている。これらのリソースはすべて https://fairdomhub.org/projects/190#models から 参照可能である。

Organization

慶應義塾大学 理工学部

Research Area4

Title

都道府県別新型コロナウイルス感染者数マップのローデータ

Abstract

【データの概要】n地方自治体の公表する陽性者事例のほぼすべてを1症例1データとして収集、格納している。HER-SYSに登録されていない東京都、神奈川県、大阪府のデータについても収集している。 【データ仕様ならびにURL】 ・公開URL:https://gis.jag-japan.com/covid19jp/ ・CSV:https://dl.dropboxusercontent.com/s/6mztoeb6xf78g5w/COVID-19.csv ・GeoJSON:https://services9.arcgis.com/XenOZPW9k4gDSO12/arcgis/rest/services/COVID19_JapanCaseData/FeatureServer/0/query?where=通し%3E-1&returnIdsOnly=false&returnCountOnly=false&&f=pgeojson&outFields=*&orderByFields=通し ・定義書など:https://jag-japan.com/covid19map-readme/ 【データ構成列】 通し番号厚労省NO無症状病原体保有者国内チャーター便年代性別確定日発症日受診都道府県居住都道府県居住管内居住市区町村発表都道府県内症例番号市町村内症例番号ステータス備考ソースソース2ソース3XY確定日YYYYMMDD受診都道府県コード居住都道府県コード 【データ活用事例】 ・新潟大学:https://www.med.niigata-u.ac.jp/pub/2020/07/17/トラジェクトリー解析による都道府県別のcovid-19患者-31/ ・札幌医科大学:https://web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/japan.html ・三重大学:https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/python/200312.html ・群馬大学:https://anatomy.med.gunma-u.ac.jp/?page_id=22255 ・名城大学https://qiita.com/konakalab/items/1e34434d029304eb8362 ・実効再生産数の公表:https://rt-live-japan.com 【その他】 ・JSON形式については、現在GeoJSON形式で提供しているものの、通常のJSON形式でも提供可 ・データの収集は人力で行っているため、数時間~2日程度の遅延が発生する場合がある

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ジャッグジャパン株式会社

Title

日本全国の合成人口データによる感染シミュレーション支援

Abstract

現在,担当者は,学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN)および革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラストラクチャー(HPCI)の共同研究・共同利用の枠組みで保護レベル別合成人口データを配布しています.これは,公開されている統計情報をもとに,個人情報を排除した個票データとして,合成人口(Synthetic Population)として研究者向けに公開しているものです.現在,2000年,2005年,2010年,2015年の国勢調査に基づいて,各調査年ごとに,日本全国の合成人口データが100セット用意しています.本プロジェクトで合成している人口データは,世帯構成タイプ別に,年齢,性別,就業状態(雇用形態,産業分類,企業規模,所得),位置情報のデータがあるため,仮想的にどこにどんな世帯が居住しているかを知ることができます.以下のホームページより利用申請を受け付けており,利用者に研究対象地域のデータを配布しています.なお,研究目的によって,必要最小限の属性に限定して配布することにしています.http://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~murata/rsss-distribution/すでに,新型コロナウイルスの分析やシミュレーションを目的とした利用も開始されており,長野県の自治体を対象とした観光政策に関するシミュレーション結果の速報も報告されています.http://www.u.tsukuba.ac.jp/~kurahashi.setsuya.gf/doc/slide-2020-n06.pdf合成人口は,統計から合成されるものであるため,実人口と統計的特徴を同一とする集団は数多く存在します.したがって,分析・シミュレーションを行う際は,本プロジェクトで提供している複数の合成人口100セットに対して実施し,結果を統計的に検討するように依頼しています.

Organization

関西大学総合情報学部