担当

RQ4研究統括 産業技術総合研究所 野田五十樹

対応するリサーチクエッション

「接触機会低減」のための「ICT、IoTの活用」(ウェアラブル機器を用いて接触回避などを行う)


Summary

  • 2020年1月〜10月の移動データは、12個の基本パターンの合成として表しうる。
    • 基本パターンは、下記の空間的・時間的パターンの組合せ。
      • 空間的には近隣県への移動と大都市圏(南関東・近畿・中京)から全国への移動に大きく分類。
      • 時間的には、大きく平日型と休日型に分類。
  • 3月中旬以降の実行再生産数(Rt)の週平均と12個の基本パターンの変化の相関を分析。
    • 北海道のRtは、3つの基本パターンと8日遅れで弱い相関。
      • 因果関係(あるいは制御に利用可能)と言えるかどうかは、シミュレーションによる検証が必要。

基本パターン分類の手順

  • 都道府県間移動データを、発地・着地・日付の3軸のテンソルとする。
    • データ元: ブログウォッチャー
    • ただし、同じ都道府県内移動は省く。(動いてない人もカウントされているので)
    • 確率テンソルとするため、総和が1になるよう正規化。
  • 確率テンソルを非負値要素分解の手法で、以下の形式に要素分解。
    • 都道府県間移動パターンと時間移動パターンの直積の集合とみなす。
  • 各要素(基本パターン)の時間移動パターンとRtの相関を求める。
    • どういう移動パターンとの関係が深いかを分析可能。

BIC 分析

  • いくつの要素に分解すべきか決めるため、BIC を求める。
    • 12 要素あたりで底を打っている。
      • 12要素に分解するとする。

分解後の時系列成分

  • 12要素(0..11)の時系列軸にそって頻度値をプロット。
    • 第0要素(近隣県への移動・平日パターン)が大半を占める。

  • 1-11要素
    • 第4、第7要素が強め。
      • 第4要素:近隣県、休日
      • 第7要素:大都市と全国、平日。

分解後の時系列成分(0-5)

  • パターンのタイプ分け。
    • 平日型は週末に狭い谷間。
    • 休日型は週末に鋭いピーク。
    • コロナ前型: 7月以降より1,2月期が多い。
    • コロナ後型: 1,2月期より7月以降が多い。
  • 横軸: 日数   (1/1 〜 10/31)
  • 縦軸: 移動頻度 (スケールはパターンごとに合わせている)

分解後の時系列成分(6-11)

  • パターンのタイプ分け。
    • 平日型は週末に狭い谷間。
    • 休日型は週末に鋭いピーク。
    • コロナ前型: 7月以降より1,2月期が多い。
    • コロナ後型: 1,2月期より7月以降が多い。
  • 横軸: 日数   (1/1 〜 10/31)
  • 縦軸: 移動頻度 (スケールはパターンごとに合わせている)

各要素の都道府県間移動成分(0-5)

  • 対角線に近い所が多い → 近隣型
  • 縦・横に伸びる分布 → 大都市と全国との往来
  • 広く薄く広がる分布 → 全国相互の往来


  • 縦軸: 出発県
  • 横軸: 到着県
  • カラースケール: 移動頻度
    • 特徴が出やすいよう調整

各要素の都道府県間移動成分(6-11)

 

  • 対角線に近い所が多い → 近隣型
  • 縦・横に伸びる分布 → 大都市と全国との往来
  • 広く薄く広がる分布 → 全国相互の往来


  • 縦軸: 出発県
  • 横軸: 到着県
  • カラースケール: 移動頻度
    • 特徴が出やすいよう調整

都道府県

  • 0: 北海道 (北海道代表)
  • 1: 青森
  • 2: 岩手
  • 3: 宮城 (東北代表)
  • 4: 秋田
  • 5: 山形
  • 6: 福島
  • 7: 茨城
  • 8: 栃木
  • 9: 群馬
  • 10: 埼玉
  • 11: 千葉
  • 12: 東京 (関東甲信代表)
  • 13: 神奈川
  • 14: 山梨
  • 15: 長野
  • 16: 新潟
  • 17: 富山
  • 18: 石川 (北陸代表)
  • 19: 福井
  • 20: 岐阜
  • 21: 静岡
  • 22: 愛知 (東海代表)
  • 23: 三重
  • 24: 滋賀
  • 25: 京都
  • 26: 大阪 (近畿代表)
  • 27: 兵庫
  • 28: 奈良
  • 29: 和歌山
  • 30: 鳥取
  • 31: 島根
  • 32: 岡山
  • 33: 広島 (中国代表)
  • 34: 徳島
  • 35: 香川
  • 36: 愛媛 (四国代表)
  • 37: 高知
  • 38: 山口
  • 39: 福岡 (北九州代表)
  • 40: 佐賀
  • 41: 長崎
  • 42: 熊本
  • 43: 大分
  • 44: 宮崎
  • 45: 鹿児島 (南九州代表)
  • 46: 沖縄 (沖縄代表)

各要素の時系列成分と各地の再生産数の相関(3月中旬-10月 Rt は8日後で比較)

  • 北海道の Rt は f03, f06, f07 と弱い相関。
    • いずれのパターンも、平日の大都市部と全国の往来。

相関散布図

f06(横軸)とRt(縦軸)の散布図

f07(横軸)とRt(縦軸)の散布図

  • 要素 f06, f07 と北海道の Rt のプロット
    • 弱い相関
    • 色は、週数
      • f06については、遅い時期ほど落ち着いている。

【参考】 各要素の時系列成分と各地の再生産数の相関(3月中旬-10月・時間遅れなし)

  • 各時系列成分とRt との相関
    • あまり強い相関がない状態。