2020.11.30

マルチエージェントモデル等のシミュレーション 夜の街モデル

研究開発担当

筑波大学 倉橋節也

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」


繁華街での感染防止策

■繁華街での居酒屋およびナイトスポットサービスが感染拡大へ与える影響を個体ベースシミュレーションで評価(クラスター発生事例を参考に、10000人の街のモデルを構築し、感染者拡大リスクを評価)

繁華街での感染者発生と飲食・接客対策の影響比較

評価結果

  • キャバクラ休止(A) 0.85倍
  • ホストクラブ休止(B) 0.75倍
  • キャバクラホスト斜め席 (C) 0.90倍
  • 居酒屋キャバクラ4人席制限(D) 0.73倍

最大8人までの飲食・接客に対して、最大4人までに制限することで0.73倍まで感染者を抑制する効果がある

斜め席の効果よりも、グループ人数の制限効果の方が高い

キャパクラ・ホストクラブの中止よりも、居酒屋を含めたグループ人数の制限効果の方が高い

→最大8人までの飲食・接客に対して、最大4人までに制限することで0.73倍まで感染者を抑制する効果がある

提供:筑波大学

モデル概要

企業・居酒屋・キャバクラ・ホストクラブ・ダンスクラブが混在する街で生活する人々をエージェントとして定義し、コロナウイルスの感染拡大を抑止する行動・対策を行った場合の挙動をシミュレーションする。

会社勤務世帯-合計:5,500世帯(10580人)
単身(壮年):2,000世帯
単身(若者):500世帯
夫婦    :1,500世帯
夫婦子1人 :1,000世帯
夫婦子2人 :500世帯

夜の街勤務世帯-合計:世帯60~85世帯
単身(昼_会社員&夜_キャバクラ嬢):25世帯
単身(キャバクラ嬢)       :40世帯
単身(ホスト)          :20世帯

モデルの流れ

  • 会社勤務世帯の各世帯主は自らの所属する企業部署へ出社する(5企業×4部署)
  • 会社内で感染者に接触することで一定の割合で感染
  • 各部署毎にグループで居酒屋へ行く(グループ人数は最大8名で、最大人数を超える場合は新たなグループを作成)
  • 居酒屋のグループ内で感染者に接触することで一定の割合で感染
  • 居酒屋のグループから一定割合の人数が一緒にキャバクラへ行く
  • キャバクラでは男性1人につきキャバクラ嬢1人が接客する(座り方:対面or斜めを選択)
  • キャバクラの接客で感染者に接触することで一定の割合で感染
  • キャバクラ嬢は業務終了後一定の割合でホストクラブへ行く
  • ホストクラブではキャバクラ嬢1人につきホスト1人が横に座り接客する
  • ホストクラブの接客で感染者に接触することで一定の割合で感染
  • 若者、キャバクラ嬢、ホストは一定の割合でダンスクラブへ行く
  • ダンスクラブで感染者に接触することで一定の割合で感染
  • 各々の世帯へ帰宅する
  • 自宅で感染者に接触することで一定の割合で感染

提供:筑波大学