COVID-19 AI・シミュレーションプロジェクトについて

今般のパンデミックのような不確実な事象の予測・対処のためには多角的な検討が必要です。多様なモデル・検証手法を俎上に載せて吟味することによりその妥当性を高めるとともに、異なるアプローチを採用するチーム・モデル間の意見交換によりさらなる精緻化を促す必要があります。

例えば、感染予測においてはSEIRと呼ばれる感染症数理モデルを用いて感染状況を定量的に把握することが一般的です。一方、現実世界では、より複雑な人々の動きも観察され、それに応じた感染状況が生じ得ることから、多様な要素がダイナミックに連関して感染が拡がる状態を考慮するためにマルチ・エージェント・モデル、複雑ネットワーク理論を考慮した研究も有効と考えられています。

また、刻々と変化する最新のデータや状況に応じて仮説やシミュレーションの前提のアップデートを行うことは基本的な科学的態度として重要です。本プロジェクトでは、複数のアプローチを採用するチーム間での協議を随時行っており、それぞれのモデルの得意領域や特性に応じた分析を踏まえ、その最新の成果を迅速に公表していきます。

本プロジェクトでは単純な予測ではなく、「・・・という状況になった場合にどのようなことが起こり得るか」という様々なシナリオに対して分析を行います。予測結果自体が人々の行動変容に影響を与える状況下では、単一シナリオのみで不確実な状況に解を出すのではなく、様々な可能性を考慮した複数シナリオ下における対処の方針を検討しておくことが重要です。

新型コロナウイルス感染症の拡大には、ワクチン接種の進捗状況や医療リソースの多寡、緊急事態宣言の効果等、不確実かつ多様な要素が複雑に絡み合って影響しています。本プロジェクトでは、様々な分析モデルを使い分け、各種シナリオを想定した政策決定上の材料の提示を目指します。

刻々と変わる状況に対応し、迅速に科学的なエビデンスを提供できる体制が求められています。本プロジェクトでは、各研究開発領域について、個別研究開発チームとオープンコラボレーションパートナーズ（OCP）（以下、研究チーム）を公募により採択しています。また、その研究成果の迅速な公表と科学的な妥当性を担保する観点から、各個別研究開発テーマに対し、それぞれの専門家委員が専門的な見地からアドバイスを行い、研究の進捗状況を随時公表しています。

新型コロナウイルス感染症の終息に向けて様々な対策が打たれているところですが、パンデミックとの戦いは新型コロナ感染症で終わるものではありません。将来の他のパンデミックに備える意味でも、分析知見を蓄積・公開するとともにその検討経緯を残すことが重要です。

感染実態をより正確に分析し、意味のあるシミュレーションにするためには、多様なデータにリアルタイムでアクセスする必要があることがわかっています。例えば、粒度の高い人流密度データ、人流移動データ、ゲノム配列情報、海外出入国状況、クラスター分析データ、医療リソースデータ等がこれに該当します。このようなデータ・アクセス体制の整備についても本プロジェクトを通じて行っていき、国家の安全保障としてのパンデミック対策のあり方の検討に資する知見の整理を行っていきます。