Kurahashi Laboratory

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コロナウイルス感染拡大リスクを軽減させるための観光地:妙高モデル slide-2020-n08
観光地:妙高モデル（まとめ） slide-2020-n08b
2020.11.20 倉橋節也, 永井秀幸,
観光客観光地の感染予防策効果を比較するために，妙高市を対象として感染モデルを構築した．妙高市の人口構成等は，国勢調査などの統計表から機械学習で真の人口構成を推定した「合成人工データ」（関西大学　村田研究室）を使用し，世帯構成，年齢構成，就労状況，通学状況，産業構成などを詳細にモデル化した．住民の約１割は観光などのサービス業に従事しており，ホテルや，ツーリストスポット，ショッピングモール，ナイトスポットなどで働いてる．このモデルでは，首都圏などから定期的に流入する感染した観光客による，地元住民の感染プロセスを模擬した．実験から，観光業に従事する感染リスクの高いスタッフ向けの優先PCR試験や接触確認アプリ，また高齢者の地域活動の感染予防が有効であることを示した．

地域経済と両立する観光地でのCOVID-19感染予防策の検討 wp-2020-n07
2020.11.16 倉橋節也, 永井秀幸,
2019年～2020年に発生した新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染プロセスを個体ベースのモデルで実装し，観光地に対する複数の感染防止対策の有効性を比較する．モデルでは，合成人口データを利用し，実際の長野県の町の1/5モデルを構築した．ここでは，3200人の仮想住民エージェントが9つの町に住んでおり，オフィスや学校に通勤したり，店舗を訪問したりしている．また，住民の約１割は観光業に従事しており，ホテルや，ツーリストスポット，ショッピングモール，ナイトスポットなどで働いしてる．このモデルでは，首都圏などから定期的に流入する感染した観光客による，地元住民の感染プロセスを模擬する．実験により，個々の感染防止対策を単独または部分的に組み合わせても，大きな効果が出ないこと、一方，観光客向けの優先PCR試験や積極的なサーベイランス（追跡調査や接触確認アプリ）が有効であることを分析した．

観光地における新型コロナウイルス(COVID-19)感染予防策 slide-2020-n06 r2
2020.7.25（初稿 2020.6.5）倉橋節也,永井秀幸,
本概要報告では，新型コロナウイルスの感染プロセスをエージェントベースモデルに実装し，観光地における感染予防策の比較を行った．人口合成データを利用して，実在する観光地の1/5モデルを作成し，観光関連スタッフに対するウイルス検査や濃厚接触者の追跡調査による効果について検証を行った．その結果，従業員向けの定期的ウイルス検査と接触確認アプリの有効性が明らかとなった．

新型コロナウイルス(COVID-19)における感染予防策の推定
2020.5.1 倉橋節也, 人工知能学会論文誌, 35 巻 3 号 p. D-K28_1-8,
本報告では，新型コロナウイルスの感染プロセスをエージェントベースモデルに実装し，一般の市民や企業，学校などにおいて対策が可能な予防策の有効性についての比較検討を行った．モデルでは，1120人の仮想的な住民エージェントが通勤通学および店舗等への訪問を行い，新型コロナウイルスの感染リスクに晒されている状態を模擬した．実験の結果からは，個々の感染予防策（時差通勤，テレワーク，学級閉鎖，接触率低減，発熱後自宅待機）を単独あるいは部分的に複合して実施しても，大きな効果は得ることができないことが判明した．一方で，複合的な対策を実施した場合は，死亡者数や1日当たりの最大の重度入院者数を大きく減少できることが確認された．重度の入院者数を減少させることは，医療崩壊を回避し，死亡者数を減少させることにつながると考えられる．

Estimating effectiveness of preventing measures for COVID-19 wp-2020-n05
2020.4.21 Setsuya Kurahashi
This paper implements the infection process of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) in an agent-based model and compares the effectiveness of multiple infection prevention measures. In the model, 1,120 virtual residents agents live in two towns where they commute to office or school and visiting stores. The model simulates an infection process in which they were exposed to the risk of transmission of the novel coronavirus. The results of the experiments showed that individual infection prevention measures (commuting, teleworking, class closing, contact rate reduction, staying at home after fever) alone or partially combined them do not produce significant effects. On the other hand, if comprehensive measures were taken, it was confirmed that the number of deaths, the infection rate, and the number of severe hospitalised patients per day were decreased significantly at the median and maximum respectively.

新型コロナウイルス (COVID-19)における都市封鎖の効果推定 wp-2020-n04 r1
2020.4.10 (初稿 2020.4.4) 倉橋節也
新型コロナウイルスに対する複数の都市封鎖策シナリオを策定してそれらの効果の比較を行った．実験では12種類の都市封鎖シナリオ比較実験行い，その実験結果から，封鎖策の強弱と開始時期によって，感染拡大の抑制効果が大きく異なり，感染拡大が予想される場合に，できるだけ早期に強力な都市封鎖策を実施することが，結果的に短期間の封鎖で感染拡大を抑制できることを示した．

新型コロナウイルスにおけるウイルス検査率と検査待機日数の影響推定 wp-2020-n03 r2
2020.3.26 (初稿 2020.3.23) 倉橋節也
新型コロナウイルスのPCR検査法に代表されるウイルス検査の検査率と検査待機日数の影響についての比較検討を行った．20種類の検査率比較実験と36種類の検査待機日数比較実験を行った結果から，軽症者の受診率の増加とウイルス検査率の増加および検査待機時間の短縮は，軽度入院者数の増加につながる一方，感染拡大を防ぎ重篤患者数を減少させる効果があることが推定された．これらから，無症状の場合でも，広くPCR検査を実施する効果が感染予防に有効であることが示唆された．

新型コロナウイルスへの感染予防策とイベント開催の影響比較 wp-2020-n02 r2
2020.3.26 (初稿 2020.3.23) 倉橋節也, 永井秀幸
新型コロナウイルスの感染プロセスをエージェントベースモデルに実装し，一般の市民や企業，学校などにおいて対策が可能な予防策の有効性についての比較検討を行った．モデルでは，1120人の仮想的な住民エージェントが通勤通学および店舗等への訪問を行い，新型コロナウイルスの感染リスクに晒されている状態を模擬した．実験の結果からは，個々の感染予防策（時差通勤，テレワーク，学級閉鎖，接触率低減，発熱後自宅待機）を単独あるいは部分的に複合して実施しても，大きな効果は得ることができないことが判明した．

新型コロナウイルスへの感染予防策の比較 wp-2020-n01 r1
2020.3.6 (初稿 2020.2.25) 倉橋節也
新型コロナウイルスの予防策の有効性について，Agent-based model(Individual-based model)を用いて比較検討を行った．実験の結果から，網羅的な対策を実施した場合は，死亡者数が中央値において最大で 25.0%，感染属度が中央値において最大で 58.4%，1 日当たりの最大の入院者数が最大で 61.3%減少することが確認された.

2020年 : Working papers

2015 - 2020 : 感染症関連論文一覧（査読付きジャーナル論文，査読付き国際会議論文，学会発表）

2020.5.1 倉橋節也, 新型コロナウイルス(COVID-19)における感染予防策の推定, 人工知能学会論文誌, 35 巻 3 号 p. D-K28_1-8, 2020 (査読付きジャーナル論文)
2020.3.18 倉橋節也, "新型コロナウイルス (COVID-19)における感染予防策の推定" , 人工知能学会　経営課題にAIを！ビジネス・インフォマティクス研究会(第15回), 1-1, 2020 (学会発表)
2019.12.1 倉橋節也, "年齢と性別を考慮した風疹流行モデル" , 第10回横幹連合コンファレンス, B-5-4, 2020 (学会発表)
2019.6.19 Setsuya Kurahashi: "An Agent-Based Infectious Disease Model of Rubella Outbreaks" , International Conference on Agents and Multi-agent Systems: Technologies and Applications 2019, ams19-037, 2019 (査読付き国際会議論文)
2019.3.28 Setsuya Kurahashi: "An Infectious Disease Medical Policy Simulation and Gaming" , IEEE International Research Conference on SMART COMPUTING and SYSTEMS ENGINEERING 2019 (SCSE2019), SC-019, 2018 (査読付き国際会議論文)
2018.8.22 Setsuya Kurahashi: "A Health Policy Simulation and Gaming Model of Ebola Haemorrhagic Fever and Zika Fever" , Proc. of Social Simulation 2019, 2019 (査読付き国際会議論文)
2017.3.28 倉橋節也, "エボラ出血熱に対するエージェントベース医療政策ゲーミング&シミュレーション" , 日本シミュレーション＆ゲーミング学会誌, 26(2), 52-63, 2017 (査読付きジャーナル論文)
2016.7.15 Setsuya Kurahashi: "A Health Policy Simulation Model of Ebola Haemorrhagic Fever and Zika Fever" , 10th International KES Conference on Agents and Multi-agent Systems: Technologies and Applications, 2016 (査読付き国際会議論文)
2016.8.29 倉橋節也: "エボラ出血熱およびジカ熱の感染力分析" , 第5回人工知能学会：経営課題にAIを! ビジネス・インフォマティクス研究会, 2016 (学会発表)
2015.6.17 Setsuya Kurahashi, Takao Terano: "A Health Policy Simulation Model of Smallpox and Ebola Haemorrhagic Fever" , 9th International KES Conference on AGENTS AND MULTI-AGENT SYSTEMS: TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS, 2015 (査読付き国際会議論文)
2015.3.16倉橋節也, "エボラ出血熱・新型感染症医療政策シミュレーションゲーム" , 第2回人工知能学会：経営課題にAIを! ビジネス・インフォマティクス研究会, 2015 (学会発表)