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2020年5月24日日曜日

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。

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