Kurahashi Laboratory

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COVID-19変異種感染者予測（東京都）ワクチン接種速度・サーキットブレーカー・優先年齢グループの効果比較 wp-2021-n08
2021.3.30 倉橋節也
東京都での英国変異種ウイルスの感染者予測を行った結果，3/21時点で10名の英国型変異種ウイルス感染者がいた場合，0.5%/日のワクチン接種だけでは第5波の感染拡大が防げないが，サーキットブレーカーの機動的発動と，59歳以下を少なくとも10%以上優先接種グループに追加できれば，感染拡大防止に有効であることが示された．以下の組み合わせ対策が推奨される．
・ワクチン0.5%/日・サーキットブレーカー発動1000人・59歳以下の10%を優先接種追加*
・ワクチン0.5%/日・サーキットブレーカー発動500人
・ワクチン1.0%/日・サーキットブレーカー発動1000人
*医療従事者(人口の4％相当)に加えて，介護/高齢者/障害者施設従事者，高齢者同居家族，クラスター発生施設，その他高リスク者/同居者などを優先接種対象に追加（人口の6%相当）．

ワクチン接種・サーキットブレーカーの効果推定　東京都の感染者予測 wp-2021-n07
2021.3.25 倉橋節也
2021年3月21日緊急事態宣言解除後の感染予測とワクチン接種の効果を予測した．予測期間は2021年3月から11月とし，人口流動を考慮したSEIRモデルとAI技術（進化的最適化）を用いて，感染モデル推定の最適化を行うことで，2.6名/日の精度で，60歳以上と59歳以下の２つの年代および年代間での感染者数推定が可能となった．このモデルで将来予測を行った結果，昨年6月以降の状況が再現した場合に，5月の第4波の感染拡大が発生することが示された．また，ワクチン接種の効果は7月以降に現れるため，第4波に対して過度にワクチン接種効果に期待することは危険であることが判明した．新たに重症者数推定モデル，サーキットブレーカー効果の推定を追加した．．

変異種の感染予測とワクチン接種の効果推定　東京都の感染者予測 wp-2021-n06_r2b
2021.3.8 倉橋節也, r1 2021.3.11, r2 2021.3.16, r2b 2021.3.20
新型コロナウイルス感染症において，緊急事態宣言解除後の感染予測と，ワクチン接種の効果を予測した．予測期間は2021年3月から11月とし，人口流動を考慮したSEIRモデルとAI技術（進化的最適化）を用いて感染モデル推定の最適化を行うことで，2.6名/日の精度で60歳以上と59歳以下の２つの年代および年代間での感染推定が可能となった．人口流動に伴う感染者流入リスクを一部考慮することで，市中感染者の滞留と加速度的な感染拡大現象が一定程度表現できるようになった．このモデルにおいて，昨年6月1日以降と同じ都民の行動変容（≒実効再生産数）があったとしてシミュレーションを実施した．
1) 英国型変異種の感染予測とワクチン接種効果を推定東京都での英国変異種ウイルスの感染者予測を行った結果，3/21時点で10名の英国型変異種ウイルス感染者がいた場合，6/1以降に0.3%/日のワクチン接種では，第5波の感染拡大が防げないこと，0.5%/日であれば，感染拡大を防ぐことができることが示された．
2) 南ア・ブラジル型変異種の感染予測とワクチン接種効果を推定東京都でのブラジル型変異種ウイルスの感染者予測を行った結果，3/21時点で10名のブラジル型変異種ウイルス感染者がいた場合，6/1以降に0.3%/日のワクチン接種では，第5波の感染拡大が防げないこと，0.5%/日であっても，10000人を超える感染拡大が発生することが示された．
3) 年代グループ間の感染率推定本モデルを用いて、時系列の陽性確認者数から60歳以上と59歳以下の年代グループ間の感染率を推定した結果、 60歳以上グループが59歳以下グループから感染する割合は0.504、59歳以下グループが60歳グループから感染する割合は0.100となり、約5倍の差が生じていることが判明した。
4) 追跡ワクチン接種の効果推定現状の集団ワクチン接種に対して、 COVIT-19に対する追跡ワクチン接種の効果を個体ベースモデルでシミュレーション分析した。その結果、追跡ワクチン接種の効果は、集団ワクチン接種に比べて効果は限定的ではあるが、感染発生後の対策において、ワクチン接種数が大幅に少なくて済むことが示された。
2021.3.11 r1: ブラジル型はファイザー社製ワクチンの効果が低下しない可能性が示されており、その条件を追記
2021/3/16 r2a: 3/14データに更新，年代間の感染率推定，ワクチン接種時期の変更，追跡ワクチン接種の効果を追記
2021/3/20 r2b: 変異型予測モデルの設定として、5月末までの抑制条件を追記

ワクチン接種・サーキットブレーカーの効果推定　東京都の感染者予測 wp-2021-n05_r2
2021.3.4 倉橋節也, r2 2021.3.21
2021年3月21日に予想される緊急事態宣言解除後の感染予測とワクチン接種の効果を予測した．予測期間は2021年3月から11月とし，人口流動を考慮したSEIRモデルとAI技術（進化的最適化）を用いて，感染モデル推定の最適化を行うことで，2.6名/日の精度で，60歳以上と59歳以下の２つの年代および年代間での感染者数推定が可能となった．このモデルで将来予測を行った結果，昨年6月以降の状況が再現した場合に，5月の第4波の感染拡大が発生すること，宣言解除時の感染者数を100名以下とし，外出会食の4人制限をすることで，感染拡大を大幅に緩和できることが示された．また，ワクチン接種の効果は7月以降に現れるため，第4波に対して過度にワクチン接種効果に期待することは危険であることが判明した．人口流動に伴う感染者流入リスクを一部考慮することで，市中感染者の滞留と加速度的な感染拡大現象が一定程度表現できるようになった．
r1:流動人口の修正に伴いモデル改訂
2021/3/21 r2: ワクチン接種実績および予定を3/20時点の厚労省情報に基づいて変更

緊急事態宣言解除後のワクチン接種モデル wp-2021-n04_r1
2021.2.26 倉橋節也,
新型コロナウイルス感染症において，緊急事態宣言解除後の感染予測と，ワクチン接種の効果を予測した．予測期間は2021年3月から11月とし，SEIRモデルとAI技術（進化的最適化計算）を用いて，感染モデル推定の最適化を行うことで，2.6名/日の精度で，高齢者と若年～成人の２つの年代での感染者推定が可能となった．このモデルで将来予測を行った結果，昨年6月以降の状況が再現した場合に，5月の第4波の感染拡大が発生すること，宣言解除時の感染者数を100名以下とし，外出会食の4人制限をすることで，感染拡大を大幅に緩和できることが示された．また，ワクチン接種の効果は，7月以降に現れるため，過度にワクチン接種効果に期待することは危険であることが判明した．（r1: 誤記修正）

外出・会食モデル wp-2021-n03
2021.2.16 倉橋節也,
新型コロナウイルス感染症の感染予測に関して，週末などの外出および会食によって感染が発生するリスクを評価した．首都圏近郊の町を対象に，若年者 220人・成年者 768人・高齢者 360人が住む1348人の町をモデル化した．この町には単身・夫婦・夫婦子供・母子/父子家庭があり，ある日1名の感染者が発生したとした．住民は週2日，自分の n人の友達からランダムに選んだm人と外出し会食する中での感染を分析した，ただし，すべてのイベントは中止、職場学校の接触は通常の1/5 に制限されているとした．結果として，いつもの4人での外出に限定し，正面での会話・会食を避けることでリスクは半減することが示された．

地域への感染者流入リスクと新型コロナウイルス感染の影響評価（Preprint) wp-2021-n02_r2
2021.1.25 倉橋節也, 矢嶋耕平, 永井秀幸(筑波大学), 横幕春樹, 雪島正敏, 豊岡祥(NTTデータ数理システム)
本論文では，新型コロナウイルス感染症の感染予測に関して，モバイル統計情報と機械学習を用いた，流入リスクを考慮した新たなSEIRモデルを提案する．本モデルによって，地域における精度の高い感染者予測が可能となり，札幌市と東京都での推定を行った結果では，1.2 人/日という高い予測精度を示すことができた．このモデルを用いて，札幌市への流入リスクの影響を分析し，夏以降の流入者数を制限できていれば，11 月の感染拡大は半分以下に抑えることができた可能性があることを示した．また，首都圏の緊急事態宣言で呼び掛けられている感染予防策について検証をおこなった．そして，東京近郊市街地を対象とした個体ベースモデルから得た感染予防策の実効再生産数減少率を用い，SEIR モデルでの 1ヶ月後予測を行うことで，飲食店の時短強化よりも飛沫防止策の徹底やテレワーク，イベント制限などとの総合的な対策が大きな効果を示すことを明らかにした.

内閣官房AIシミュレーションPJT報告会：地域における感染予防策 wp-2021-n01
2021.1.25 倉橋節也, 永井秀幸, 矢嶋耕平, NTTデータ数理システム
内閣官房AI・シミュレーションプロジェクト報告会（2021.1.25）で報告したスライドです．これまでの報告内容の総集編となっています．

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)