新型コロナウイルスに対するAI活用法

新型コロナウイルス対策にAIを役立てる簡単な方法を書きます。

厚労省等、政府機関には新型コロナウイルスに関連した多くのデータがありますので、それを使えば、AIでかなり有益なことが出来るはずです。

ただ、一般に公開されているデータからでも、そこそこ、役に立つことが出来るはずですので、とりあえず、それをお話しましょう。

◆可能なこと

最も単純なものとしては、未来のある時点（例えば、2021年8月10日）での、感染者の数、死亡者数を推測出来ます。

また、感染者、あるいは、死亡者が、ある人数（例えば、感染者100人）まで減少するのはいつになるのかを推測することも出来ます。

推測の精度の高さは、データ量や、分析手法等によって異なってきます。

◆単純なモデル

例えば、日本全体の次のようなデータを集めるとします。

・日付

・曜日

・感染者数

・死亡者数

これらのデータは簡単に入手出来ます（データの信憑性等はここでは問いません）。

これらのデータを集め、AIに学習させます。

現在では、ほとんどの場合、AIにデータを学習させることを機械学習と言い、高度な機械学習のことをディープラーニングというのだと言って良いと思います。厳密ではありませんが、だいたいそれで良いと思います。

AIは、これらのデータを学習しながら、感染者数、死亡者数を推測するための法則を作っていきます。

この法則が、どれくらい正しいと期待出来るかもAIは提示出来ます。

ここで重要なことは、推測するための法則の作成に人間が関わらないことです。

そのため、AIが作った法則は、人間には解らないブラックボックスです。

だから、たとえ、AIが優れた推測をしても、なぜそう推測出来るのか、基本的に、人間には解らないのです。

※これが、人間が法則を作るビッグデータ分析との大きな違いの１つです。

◆予測の精度を上げる

上の単純なデータモデルでも、データ量が十分に多く、データの期間が十分長ければ、ある程度、正しい推測が出来る可能性があります。

そして、さらに、予測に影響を与えるデータ項目を増やすほど、予測の精度を上げられる可能性があります。

例えば、

・気温

・降水量

・PCR検査数

等です。

また、一見、関係がないと思われるデータでも、実際は影響があるかもしれません。

例えば、

・大手通販売上高

・高速道路混雑度

・新幹線乗車率

・航空機乗車率

・交通事故発生数

・NHKの視聴率

等で、他にも無限に考えられます。

項目は、多ければ多いほど正確な法則が作られる可能性がありますが、項目を増やすほど、AIが法則を作るための学習時間は大きくなり、場合によっては、大き過ぎて処理不能になります。

どんなデータが有効かは、現実的には試行錯誤することも多くなります。

つまり、「やってみないと解らない」ことも多いのです。

◆予測

では、次のデータで、AIに学習を行わせるとします。

目的は、未来の感染者数、死亡者数の予測です。

・日付

・曜日

・平均気温

・降水量

・１日のPCR検査数

・感染者数（予測用）

・死亡者数（予測用）

その後、推測したい未来の日付と曜日を指定します。

そして、「平均気温」「降水量」「１日のPCR検査数」の数値の様々な組み合わせを設定し、そのそれぞれの組み合わせごとに、AIに感染者数と死亡者数を予測させます。

例えば、日付、曜日、平均気温、降水量、１日のPCR検査数の組み合わせを、

(2021/3/06、土曜、10度、0ミリ、3600件）

(2021/3/06、土曜、12度、0 ミリ 、3600 件 ）

(2021/3/06土曜、12度、0 ミリ 、4000 件 ）

(2021/3/06、土曜、12度、10 ミリ 、3600 件 ）

(2021/3/06、土曜、12度、10 ミリ 、4000 件 ）

といった感じで、このようなパターンを必要なだけ（数百、数千になるかもしれません）作ります。

その、それぞれのパターンについて、AIは、感染者数と死亡者数を推測します。

これにより、特定の日に、どのような条件なら、どのくらいの感染者数と死亡者数になるかをAIは予測します。

例えば、「2021年3月6日土曜日で、平均気温が16度、降水量が100ミリ、１日のPCR検査数が3000件の場合の、感染者数と死亡者数はどうか？」といった感じです。

このAIの活用法として、例えば、気温や降水量が同じとし、PCR検査数を、様々な数に設定してAIに推測させると、PCR検査数の違いによる感染者数を推測させることが出来ます。

これによって、PCR検査は必要か必要でないか、あるいは、却って害がある可能性がある等といったことも解るわけです。

高度なAIの活用法も、基本的には、この応用と考えて良いと思います。

以上です。

当ブログオーナーKayのAI書籍。 Amazon Kindle版発売中。紙の本は、5月30日発売です。 Excelが普通に使えるスキルがあれば、数学、プログラミング、AI理論なしで、実用的なAIを自分で作れるようになることを目指しました。 非常に易しい課題から始め、「モンティ・ホール問題」等の面白い問題を、AIを使って自分で解けるよう、必要なデータを作れる、Excelマクロ（VBAプログラム）で作ったシミュレーションプログラムを、出版社サイトから無償でダウンロード出来ます。