2020.11.23

マルチエージェントモデル等のシミュレーション 行動自粛の方策の検討

研究開発担当

東京大学大学院工学系研究科 大澤幸生

対応するリサーチクエッション

「第二波対策」として必要な「感染予測・対策の効果検証」(SIRモデルの代替となるモデルの確立)、「必要な医療リソース(病床・医療物資等)の需要予測と最適配置」


スケールフリーネットワーク(SFN)を都市における時空間制約下に近づけた感染拡大モデル

(9月までの結果:本事業前の段階)
全てのノード(人)に等しいW, m0の制約:W-m0がm0を超えると感染爆発
PLOS ONEに以下URLで12/3発刊
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0242766

現状の結果:詳細について未発表
各ノードにWの上限制約と、二次元距離の近い人に会いやすい制約を追加しても、傾向は同様 →各地点の人口データを連結できる

(現状の結果:詳細については未発表)
感染者数が減少した際、人々の自粛志向が弱まる(隣人に会う確率をそれぞれ5%増)という設定をいれた結果→収束せずに新規感染者発生が持続(現在の発生状況に近く今後の予測が困難。)

提供:東京大学

(本事業のアウトプット)感染爆発の予防は、
① Stay with Community会う人を学校や職場などのコミュニティ内に限定すれば、行動自粛しなくても顕著な感染拡大はしない。ただし、通常生活の中でコミュニティ外の人と接触機会が多い個人(Wが大きい人)が相当いると感染爆発を起こす可能性があるという結果。今後、大規模なシミュレーションにより自粛の効果検証予定。 ② 早い段階で個々人が行動自粛をやめてコミュニティ外との接触を増やすと、収束せずに感染者が継続して発生。