数理AI グーグル 新型コロナ感染者数など独自の予測データ公開開始 /グーグル、日本のコロナ感染拡大を予測 AI活用し情報提供/ Google AIが予測 1週間後の感染者数は...
https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/4KwoB
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グーグル 新型コロナ感染者数など独自の予測データ公開開始
アメリカの大手IT企業、グーグルはAI=人工知能を使って予測したこの先、およそ1か月間の日本の新型コロナウイルスの感染者数や死者数などの予測データの公開を17日から日本向けに始めました。
グーグルは、ハーバード大学と共同でAIを活用して新型コロナウイルスの感染者数などを予測する技術を開発し、アメリカでは、ことし8月から予測情報をウェブサイトで公開しています。
グーグルは、この技術を活用し、日本でこの先4週間に新たに検査で陽性となる人の数や死亡者数、それに入院者数などを都道府県ごとに予測したデータの公開を17日からウェブサイトで始めました。
17日時点の予測では今月15日から来月12日までの4週間に検査で陽性となる人の数は全国で合わせて5万3321人とし、都道府県別では北海道が最も多い1万6877人、次いで東京都が1万164人、大阪府が7756人などと予測しました。
グーグルによりますと予測には厚生労働省が公表している感染者数などの数値やグーグルが独自に集めた人の移動に関するデータなどを使っていて、過去の実際のデータを使って予測精度を確認したということです。
日本向けの予測データの公開についてグーグルは、医療機関や自治体などの公的機関が感染拡大の兆候に早く気付き、準備をするため情報の1つとしてほかの情報と合わせて活用してもらうためだとしています。
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グーグル、日本のコロナ感染拡大を予測 AI活用し情報提供
米グーグルは16日(日本時間17日)、人工知能(AI)を活用した新型コロナウイルスの感染予測情報の提供を日本向けに始めた。向こう4週間に予測される陽性者数、入院患者数などを都道府県ごとに示す。サイトは一般に公開され、医療機関や行政機関に対策の準備で役立ててもらう狙いがある。
グーグルが公表した日本の新型コロナウイルスの感染状況の予測(同社提供・共同)
グーグルが公表した日本の新型コロナウイルスの感染状況の予測(同社提供・共同)
この日公表された予測では、日本全体の今月15日~12月12日の陽性者数は5万3321人で、いずれも増加傾向を示す。グーグルは今年8月、米研究機関と協力し、感染予測の提供を米国で始めた。日本版は、厚生労働省のデータや、グーグルによる混雑状況を示すデータなどを使用。精度は検証済みで「予測結果には日本独自の状況が反映されている」(グーグル)としている。
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グーグル、日本向け感染予測公表 都道府県別に把握―新型コロナ
【シリコンバレー時事】米グーグルは16日、日本向けに新型コロナウイルスの感染予測の提供を始めた。向こう28日間に予測される死者数、陽性者数、入院や療養が必要な患者数を都道府県別に把握できる。医療機関や行政当局が情報源の一つとして活用することを想定し、医療物資の展開計画や感染拡大の早期発見などに役立ててもらう狙い。
<新型コロナウイルス都道府県別感染者数・死者数>
米国では8月に感染予測の提供を始めており、日本が2カ国目となる。日本独自の状況を反映させたモデルを開発した。
感染予測のサイトは「https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/4KwoB」。
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Google AIが予測 1週間後の感染者数は...
新型コロナウイルスの新規感染者数が急速に増えている。
17日の1日に確認された感染者数をまとめた地図。
赤色で示された200人台の東京・大阪、ピンクで示された100人台の北海道・神奈川・兵庫など、全国であわせて1,699人となっている。
そんな中、17日、IT大手のグーグルが、AIを使って、今後予測される日本国内の感染者数や、死亡者数などの公表を始めた。
この予測は、厚生労働省のデータや人の移動データなどをもとに作成されたもので、自治体が行う外出自粛などの対策も組み込んだうえでの予測だという。
グーグルが予測した1週間後、11月24日時点の感染者数を見てみると、全国の人数は減るものの、東京は100人近く多い384人、大阪・北海道も250人以上まで増える予測となっている。
グーグルは、「医療機関や行政機関などに、今後の対応の検討や準備に役立ててもらいたい」としている。
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Google、都道府県別コロナ予測「COVID-19感染予測(日本版)」提供開始
米Googleは11月17日、8月に米国向けに公開した新型コロナウイルス感染予測サービス「COVID-19 Public Forecasts」の日本版「COVID-19感染予測(日本版)」を公開した。
日本全国での新型コロナ感染に関する予測情報を、都道府県別に提供する。向こう4週間に予測される死亡者数、陽性者数、入院・療養等患者数などをダッシュボードで示す。
また、医療機関や研究機関向けにGoogle Cloud Platformで提供されるビッグデータ解析プラットフォーム「BigQuery」やCSVファイルとしても提供する。
オリジナルのCOVID-19 Public Forecastsは、Google Cloud AI と米Harvard Global Health Instituteが提携して開発した。ジョンズ ホプキンス大学、Descartes Lab、米国国勢調査局などが一般公開しているデータを使用してトレーニングされており、今後も更新が続けられる。
COVID-19 Public Forecastsの予測モデルのローカライズに当たっては、日本のデータセットのみを利用してトレーニングした。利用したのは、GitHubやBigQueryで一般公開されている「Googleコミュニティモビリティレポート」や「Covid-19 World Symptom Survey」、厚生労働省のオープンデータ、首相官邸の発表、国立感染研究所感染症情報センターのデータなど。トレーニングに国内データを使うことで、予測結果には日本独自の状況が反映されているとしている。
予測モデルを特定の日付までトレーニングした後、実測値と同じ期間の予測値とを比較して精度検証を行ったところ、一般的な疫学的コンパートメントモデルや、検証用の米国データで十分な精度を示した簡易版モデルと比較して、精度が優れていることを確認したという。
日本版モデル開発に当たっては、慶應義塾大学医療政策・管理学教室の宮田裕章教授が監修した。