大会プログラム

AIによるCOVID-19感染抑制策の効果推定

○福田 茂紀¹⁾、 野呂 智哉¹⁾、 加藤 孝史²⁾、 浅井 達哉¹⁾、 岩下 洋哲¹⁾、 藤重 雄大¹⁾、 福田 貴三郎¹⁾、 大堀 耕太郎¹⁾

1) 株式会社富士通研究所
2) 富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社

Abstract

各地域で実施されるCOVID-19の感染抑制施策は、非常に多くの要因によって成否が左右される。したがって、施策の効果を推定するには、それらの大量の要因を組み合わせて分析する必要がある。そこで、データ項目の組み合わせを網羅的かつ高速に探索し、重要な組み合わせを発見可能なWide Learningを活用し、2020年8月までの各地域における施策の成否を分析する。さらに、この結果に基づき、各地域・各時点においてそれぞれの施策が実施された場合の効果をWhat-If分析により推定する。

The interventions implemented in each region to prevent the spread of COVID-19 depend on a great many factors. In order to estimate the effects of the interventions, a large number of those factors need to be analyzed in combination. Fujitsu Laboratories have developed Wide Learning which can search for combinations of data items exhaustively and rapidly to find out important combinations. Using this Wide Learning, we analyzed the success or failure of the interventions in each region through August 2020. Furthermore, based on the results, we use a what-if analysis to estimate the effect of each intervention in each region and at each point in time.

Keywords

Wide Learning，コロナウィルス，知識発見
Wide Learning，Corona Virus，Knowledge Discovery