COCOA(接触確認アプリ)を利⽤したCOVID-19(コロナ)感染者数削減効果
2020年7⽉28⽇ / ⽇本⼤学⽣産⼯学部■ 研究成果の概要 ■新型コロナウイルス感染症（COVID‐19）の感染拡⼤を抑制するため、厚⽣労働省より接触確認アプリ
COCOAがリリースされました。しかし、このアプリの利⽤⽅法に対する感染拡⼤の抑⽌効果は明らかにはされていませんでした。このため本研究では、マルチエージェントシミュレーションと呼ばれる⼿法により、アプリが有するCOVID‐19感染者数の削減効果を試算しました。その結果、約半数の⼈々がアプリを利⽤し、それを通じて感染者と接触したことを知った者が外出を半減させたとき、累計感染者数が半減することなどがわかりました。

■ シミュレーションの条件 ■会社員、学⽣などの職業属性を有する⼈々約1000⼈を⼈⼯的に⽣成し、このうち10⼈を感染者として設定しました。この仮想的な社会において、会社に出勤する、学校に通学する、スーパーへ買い物に⾏くなど、⼀般的な⽣活を1ヶ⽉間実施させました。このシミュレーションを、「アプリの利⽤率」と「感染者と接触したことを知った⼈が外出を控える度合い」を20%ずつ変化させながら、反復的に実施しました。その後、各シミュレーションでの累計感染者数を算出しました。

■ 結果と考察 ■全体的な傾向： 下図がシミュレーションの結果となります。縦軸がアプリの利⽤率、横軸が感染者との接触を知った⼈が外出を⾃粛する度合いです。(縦軸, 横軸) = (0%, 0%) がアプリを利⽤していない場合の感染者数となり、この場合は73⼈の感染が確認されました。すなわち、感染者73⼈から減らすことのできた⼈数が、アプリの有する感染者数の削減効果とみなすことができます。下図を⾒る限り、アプリを利⽤すればするほど、感染者と接触したときに外出を⾃粛するほど、感染拡⼤を抑えることができることがわかりました。
COVID‐19の累計感染者数を半減させるには？： 下図を⾒ると、感染者数を半減（73 * 1/2 = 36.5⼈以下）させるためには、(縦軸, 横軸) = (80%, 20%), (60%, 40%), (40%, 60%) 以上が基準になることがわかります。状況としては、• ⼈⼝の80%がアプリを利⽤し、接触者は外出を20%控える。
• ⼈⼝の60%がアプリを利⽤し、接触者は外出を40%控える。
• ⼈⼝の40%がアプリを利⽤し、接触者は外出を60%控える。となります。アプリの利⽤率を80%にすることはなかなか難しいと考え、後者2つに着⽬します。これより「約半数の⼈々がアプリを利⽤し、感染者と接触したことを知った⼈は、外出を半分にすることができれば、感染者数が半減する」という感染者数削減のための⽬安が明らかになりました。

1ヶ⽉間の累計感染者数/1000⼈当たり

アプリ利⽤率アプリ利⽤率（縦軸）:
全⼈⼝のうち、アプリを利⽤している割合です。⼈⼝が1000⼈であれば、20%のとき、200⼈がアプリを利⽤していることを意味します。
接触確認後の外出⾃粛度（横軸）:アプリを経由して、感染者との接触を知った⼈が外出を⾃粛する度合いです。普段外出する確率が100%（毎⽇会社に出勤するなど）であれば、横軸が40%のとき、外出を60%に減らすことを意味します。
接触確認後の外出⾃粛度

■ 結果と考察（続き） ■COVID‐19の累計感染者数を2/3にするには？： より達成しやすい基準として、感染者数を2/3（73 *2/3 = 48.7⼈以下）にするという⽬標を考えます。 P.1に⽰した下図より、これを達成するためには、(縦軸, 横軸) = (40%, 40%), (60%, 20%), (20%, 80%) 以上が基準になることがわかります。状況としては、• ⼈⼝の40%がアプリを利⽤し、接触者は外出を40%控える。
• ⼈⼝の60%がアプリを利⽤し、接触者は外出を20%控える。
• ⼈⼝の20%がアプリを利⽤し、接触者は外出を80%控える。となります。1つ⽬の基準は、感染者数を半減させたい場合の基準をやや緩めたものになります。2つ⽬の基準は、⼈⼝の約半数がアプリを利⽤すれば、外出を少し控えるのみで良いということを意味しています。3つ⽬の基準は、2つ⽬とは対照的で、アプリの利⽤率が低いならば、感染者と接触した⼈が外出を極端に減らさなければならないことを意味しています。

■ 今後の展望 ■本研究では、厚⽣労働省よりリリースされたCOVID‐19接触確認アプリCOCOAが有する感染者数の削減効果について、マルチエージェントシミュレーションの結果を報告しました。これにより、⼈々がアプリをどのように利活⽤すれば、感染者数をどの程度下げることができるのか、明らかになりました。なお、今回は1000⼈規模の⼩規模な⼈⼯社会で分析を実施したに留まります。今後は、現実の⼈⼝・地図データを⽤いることで、より実測に即したシミュレーションを⾏っていきます。さらに、アプリの効果に加え、その他の感染拡⼤対策（3密の回避、マスク着⽤の徹底、店舗の営業⾃粛、医療リソースの確保）などを複合的に考慮できるシミュレーションを実施する予定です。
權 寧博 教授（⽇本⼤学医学部 内科学系呼吸器内科学分野）からのコメント：
今回のシミュレーションで、追跡アプリの普及により、感染者数が減少することが明確に⽰されました。本アプリが、濃厚接触した可能性を接触した本⼈に速やかに通知することで、接触者数を減少させることができます。そのため、医療の負担軽減につながると考えられます。また、濃厚接触者が検査などの医療サポートに素早くアクセスすることで、重症化の防⽌につながることが期待できます。
さらに、濃厚接触者の規模を速やかに把握することで、その地域の医療機関の検査や⼊院体制を前もって準備できるようになります。このように、アプリの普及と今回のシュミレーションは、今後の感染対策を有利にすすめていく上で重要な⼿段になり得ます。
（⽤語解説）マルチエージェントシミュレーション：
コンピュータ上に仮想的な社会を構築し、⼈々に⽣活を⾏わせるというデータ分析⼿法です。シミュレーション上で何度も実験を⾏うことができるので、現実世界では調べることができない事象について、その詳細な特徴を分析することができるようになります。

■ 研究成果の公表 ■表題

マルチエージェントシミュレーションによる
COVID‐19 接触確認アプリ COCOA の感染者数削減効果の検証

著者

⼤前 佑⽃1，豊⾕ 純1，原 ⼀之1，權 寧博2，⾼橋 弘毅3
1: ⽇本⼤学⽣産⼯学部，2: ⽇本⼤学医学部，3*: ⻑岡技術科学⼤学（*9⽉より東京都市⼤学）

学会

電⼦情報通信学会 ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会

URL

https://www.ieice.org/ken/paper/20200902G1zv/

公開⽇

公表: 2020年7⽉21⽇，発表: 2020年9⽉2⽇

研究に関する窓⼝：〒275‐8575 千葉県習志野市泉町1‐2‐1
⽇本⼤学⽣産⼯学部 マネジメント⼯学科
⼈⼯知能リサーチグループ
助教 ⼤前 佑⽃（おおまえ ゆうと）
Mail: oomae.yuuto@nihon-u.ac.jp
TEL: 047-474-2611

取材に関する窓⼝：〒275‐8575 千葉県習志野市泉町1‐2‐1
⽇本⼤学⽣産⼯学部
マネジメント⼯学科 主任 豊⾕ 純
Mail: toyotani.jun@nihon-u.ac.jp
TEL: 047-474-2600(学科事務室)
FAX: 047-474-2619