Google が COVID-19 感染予測 (日本版) を公開

Google が COVID-19 感染予測の日本版を公開した。

感染伝播数理モデルである SEIR モデルと、
データからの機械学習を組み合わせて
28日先までの新規陽性者数や死者数を
予測している。

ダッシュボードでは、
日本全国および都道府県別のグラフが見られる。

全てのグラフが CSV 形式などで
簡単にダウンロードできるのも素晴らしい。

全国の予想を見ると、この先も
新規陽性者数は増え続けて、
12/4 に 2,000人／日を超えるとされている。

もちろん、当たるかどうかはわからない。

過去のデータを使って学習しているというが、
季節も変わっているし、ウイルス自体も
時々刻々と変わっているので、
さすがの Google といえども、
かなり難しい予測であることは間違いない。

実際、たとえば茨城県を見ると、
11/14 までのデータで予測した
11/15 の 48人が既にはずれている（実際は 21人）、
その後は、なぜか急激に減少するような予測になっていて、
今日 11/17 は 22人だが、実際には、一気に最多を更新する
55人を記録してしまった。

どうも、今日の時点では、都道府県別のほうは、
かなり変な予測が出ているという印象だ。

どうして、こういうものが日本ではできないのか？
という声も聞こえてくるが、
技術としてはできたとしても、
やはり世間の評判やお役所の意向を気にして、
なかなか公開には踏み切れないのかなぁ、と思う。

Google がやれば、予測が外れても、
Google がやってだめならしかたない、と言ってもらえる
かもしれないが、国内企業だったら容易に炎上するだろうことは、
西浦先生に対するネットの意見などを見ても想像できる。

ところで、今回の感染拡大（第３波？）の最大の要因は、
やはり気温と湿度（乾燥）ではないかと思われる。
それに、GoTo が相乗効果として加わっている、
という印象だ。

だとすると、8月のときのように、
夜の街を中心とした対策で自然に収まるようなことは、
あまり期待できないかもしれない。

医療資源のひっ迫と、従事者の疲弊が心配だ。