階層型ネットワークを用いた感染拡大シミュレーション

前川知英（株式会社トラストアーキテクチャ代表取締役社長、よこはま共創コンソーシアム代表）

【まとめ】

・階層型ネットワークを用いて、新型コロナの感染経路の把握が容易に。

・新型コロナのみならず、インフルエンザなどにも用いられる。

・AIを用いる際には、そのリスクを正しく把握することも重要。

　

初めに自己紹介させて頂きますと、東京大学工学系研究科の大澤幸生教授がまだ助教授（「准教授」という名称さえなかったころ）だった頃に大澤研究室の一期生として2008年に修士号（工学）取得後、東京海上日動で金融数理やファンド投資等を経験した後、数社のスタートアップでの修行を経て2018年に起業し、学生のころからかかわっていたデータサイエンスを用いる現在のビジネスを推進しています。

指導教員時代を含め、大澤教授は、地震や感染症のように社会にとって大きなリスクが起きようとしていると思うと、ご自身の研究領域と一見無関係でもチャレンジされ、そしてやり遂げてしまう方です。またとても面倒見の良い方で、学生や秘書を含む研究室メンバーに対しても、ケアマネジャーのように体調管理まで親身に相談に乗り、体調不調を訴えると名医までご紹介されるほど健康への関心の高い方です。

今回のテーマである「階層型ネットワークを用いた感染拡大シミュレーション」は、内閣官房の新型コロナ感染拡大防止AIシミュレーション事業で、以前も幾度かMRICのレポートにて大澤教授ご自身が研究成果をご紹介（093号, 111号,23041号等）されていますが、今回は当社が大澤教授よりモデル実装・機能拡張の部分のパートナーとしてお声がけ頂き実装した「階層型社会ネットワーク」によるシミュレーション結果のご紹介となります。

そもそも感染拡大は、社会における人々の繋がりによってウィルスが伝搬することで引き起こされます。その繋がりは、「家庭」「教育の場」「友人関係」「ビジネス」「会食」「遊興の交わり」など、様々な文脈における接触から構成されています。

地図を開くと、小学校や住宅のある地域とビジネスオフィスが集まるエリアは適当に分かれていますし、飲食店や遊興の場は少し離れたところにある繁華街に集まっています。この地図で表された社会全体の上に人々が乗っていることになります。それぞれの人を点で表し、人々を結ぶ繋がりを線で表した広大な社会のネットワークを考えると、その線を伝って感染が拡大してゆく様子をシミュレーションすることができます。