コロナ禍における内閣官房AI-SIMチームの役割

2021年12月23日

仲田泰祐（東京大学）

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背景
 コロナ禍において、国民は「科学的な知見に基づいて意見形成をしたい」・「政府に科学的知見に基づいて政策判断してほしい」という強い意向

コロナ危機は、国民の生命・生活に直接的に大きな影響 その意向に応える一つの試み：内閣官房AIシミュレーションプロジェクトhttps://www.covid19-ai.jp/ja-jp/

2020年7月から始動

「内閣官房新型コロナAIシミュレーションプロジェクトの経緯」 by 北野宏明氏（AIシミュレーション検討会議座長）


http://wwwc.cao.go.jp/lib_011/iinkai/2bu/25-7kansensyou1/25-7kansensyou1.html

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内閣官房AIシミュレーションプロジェクト
 2020年度


5つのリサーチクエスチョン：感染防止シミュレーション、ICT等による感染防止、体系的検査測定方法・医療リソース、感染拡大・抑制シミュレーション、早期探知

感染拡大・抑制シミュレーションチーム（この資料では「AI-Simチーム」と呼ぶ）


東京大学大澤研究室、筑波大学倉橋研究室、慶應大学栗原研究室、創価大学畝見研究室、東京財団千葉安佐子氏、産業技術総合研究所、兵庫県立大学井上研究室、東京大学柴崎研究室、理化学研究所

 2021年度


4つのリサーチクエスチョン：感染拡大の早期探知、感染防止シミュレーション、新技術導入、感染拡大・抑制シミュレーション

2021年度のAI-Simチーム


2021年11月現在：東京大学大澤研究室、筑波大学倉橋研究室、慶應大学栗原研究室、創価大学畝見研究室、東京財団千葉安佐子氏、東京大学藤井仲田研究室、名古屋工業大学平田研究室＊赤字は2020年度、2021年度共に参画しているAI-Simチームメンバー

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分析 コロナ対策において内閣官房AI-Simチームがこれまで果たした役割を総括「どういった分析が提示されて、それがどのように政策判断に活用されたか」

提示されていた分析の質に関する検証は重要だがここでは行わない

藤井仲田による検証的な分析
（8月17日）過去の見通し検証、https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_PastProjections_20210817.pdf

（8月20日）五輪開催の感染への影響：振り返り、https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_OlympicsReview_Slides_20210820.pdf

（12月14日）基本シナリオと実現値の乖離、https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_ProjectionReview_20211214.pdf

（12月20日）予測・プロジェクションの評価の仕方、https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/Nakata_HowToEvaluateProjection_20211220.pdf

 総括を元に、将来への教訓を幾つか提示

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まとめ 2020年秋からAI-Simチームは国民・政府に様々な数理モデル分析をほぼ毎週提供
分析は頻繁にコロナ対策担当大臣・官房長官・総理に報告



学術的な価値よりもリアルタイム政策分析としての価値に重きを置いた分析を提供

 ワクチン戦略・緊急事態宣言の発令/解除・五輪等に関する政策判断の羅針盤としての役割を果たした


どのくらい価値のある羅針盤だったかに関しては検証の積み重ねが必要 AI-Simプロジェクトのような試みが（1）ファクトチェック、（2）社会経済、（3）因果推論の分野でも存在していれば、国民・政府はより良い意見形成・政策判断が出来た

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1 AI-Simチームの役割
2. 将来への教訓

62021年の感染拡大・抑制に関する数理モデル分析体制
官邸・内閣官房・内閣官房新型コロナ感染症対策推進室

基本的対処方針分科会
新型コロナウイルス感染症対策分科会
厚労省アドバイザリーボード

内閣官房AI-Simチーム
人工知能、機械学習、工学、経済、社会ネットワーク等の専門家

国民感染症数理モデル専門家（京都大学・国立感染症研究所等）（慶應大学・創価大学・筑波大学・東京財団政策研究所・東京大学・名古屋工業大学等）

AI-SIMチーム：モデル
 多様なモデルSIRモデルAgent-basedモデル

様々な”in-between”モデル

 どのモデルにも強み弱みがあるため、多様なモデルを平行運用することは非常に大事
 SIRモデル

強み：計算が早い

弱み：ランダムマッチングを仮定（現実世界ではコミュニティーは細分化されている）。集団免疫獲得閾値を過大評価する傾向 Agent-basedモデル
強み：現実世界における様々な重要要素、ミクロレベルでの政策を考慮しやすい

弱み：計算に時間がかかる。Seedの選び方や人口によって結果が変わる

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AI-Simチームの多様なアプローチ

AI-SIMチーム：モデル*大澤分析の特徴の追加点：都市生活における時空間制約を考慮した拡張型スケールフリーネットワーク。大澤分析の主な前提の追加点：合成人口データと、東京都および神奈川県の生活実態アンケートに 基づいた接触相手数を人口1000～10000人のエージェント社会に縮退https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000858747.pdf

9AI-Simチームの多様なアプローチ

AI-SIMチーム：モデル*千葉分析の主な前提の追加点：ワクチンパスポートを考慮した分析も。
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000858747.pdf

10AI-SIMチーム：貢献
 2020年秋から感染・重症患者数の見通し等を内閣官房にほぼ毎週提供
HPで一般公開：https://www.covid19-ai.jp/ja-jp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/

見通しは頻繁にコロナ対策担当大臣、官房長官、総理等に報告

必要に応じて、研究者が直接説明学術研究ではなくリアルタイムの政策分析

現実世界で重要であろう様々な要素（緊急事態宣言、変異株、ワクチン接種等）をタイムリーに考慮

例えば、現在はAI-Simチームはオミクロン株を分析に取り入れる作業に集中

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AI-SIMチーム：貢献 イギリスのSPI-M-Oのような役割を担った


SPI-M-O: University of Warwick, London School of Hygiene and Tropical Medicine, Imperial College等の感染症数理モデル
研究チームからなるグループ

（7月5日）アドバイザリーボードの中・長期見通し：https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_Outlook_Slides_20210705.pdf

2021年を通じて、イギリスの行動規制緩和計画の羅針盤としての役割を果たす AI-SimチームとSPI-M-Oとの重要な違い
AI-Simチームは感染症以外の分野の専門家集団


欧米と比べると歴史の浅い日本での実践的な感染症数理モデル研究が理由「日本の（実践的な感染症数理モデルの）研究体制は非常に遅れているのが現状。適切なテキストも教育コースも存在しない。今回その弱点が露呈した。現状を改善するために、西浦教授によって感染症数理モデル教育研究コンソーシアムによる短期コースやセミナーが開催されてきている」（稲葉寿教授（数理人口学・数理疫学。東京大学大学院数理科学研究科）： https://www.youtube.com/watch?v=eDSLDmaOH_8）

政策判断に有用な様々なシミュレーション分析をタイムリーに提供するためには、他分野専門家の力が不可欠

AIシミュレーション検討会議の感染症専門家がパラメター設定等に関して助言

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AI-SIMチーム：発信 メディアを通じた国民への発信
緊急事態宣言に関する分析（倉橋・千葉・藤井仲田）

ワクチン配分分析（藤井仲田）、ワクチンパスポート分析（千葉）、 3回目接種（大澤・倉橋）五輪分析（倉橋・千葉・藤井仲田）第6波予測（大澤・倉橋・千葉・平田・藤井仲田）、8月後半からの感染減少要因（平田・藤井仲田）

ステイ・ウィズ・ユア・コミュニティー（大澤）自殺者分析（藤井仲田） 政府会議等での感染症・公衆衛生専門家への発信

北野座長による様々な会議での発表



コロナ分科会（千葉・藤井仲田）

厚労省アドバイザリーボード（AB）（北野・平田・藤井仲田）

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AI-SIMチーム：貢献の具体例
 緊急事態宣言発令・解除

 ワクチン戦略

 五輪

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AI-SIMチーム：緊急事態宣言発令/解除
 第2回緊急事態宣言発令（1月7日）から第4回緊急事態宣言解除（9月30日）までの期間、毎週の分析が常に「いつ解除すべきか、いつ発令すべきか」に政策含意 AI-Simチームのシミュレーションは中長期（数か月以上）・現実的な要素をタイムリーに考慮
 頻繁に「いつ解除したらこうなる」を分析

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緊急事態宣言https://covid19outputjapan.github.io/JP/tokyo_20210202.html

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article044/16

緊急事態宣言https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article135/

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article096/

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緊急事態宣言（4月6日）次の緊急事態宣言の指針（藤井仲田）
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_Slides_20210406.pdf＜西村大臣・脇田座長からの分析依頼対応＞

4月23日：第4回基本的対処方針分科会
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/ful/taisakusuisin/taisyo/dai4/gijiroku.pdf

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緊急事態宣言

7月8日：第11回基本的対処方針分科会
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/ful/taisakusuisin/taisyo/dai11/gijiroku.pdf



この宣言に関する議論では、AI-Simチームだけではなく京都大学の古瀬先生によるシミュレーション（6月9日、16日、30日、7月7日）も重要な貢献

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AI-SIMチーム：ワクチン戦略
 ワクチン接種のペース・配分の感染への影響
 1回目・2回目接種


大澤、倉橋、栗原、畝見、藤井仲田

 3回目接種

大澤、倉橋、栗原、千葉、平田 AI-Simチームによるワクチン分析は政府のワクチン戦略の背中を押した

5月上旬時点での多くの民間予測は1日約50万本ペース（多くても1日80万本ペース程度）



実際はそれを大幅に上回るペース


6月中旬から9月まで安定的に1日100万本以上。7月には1日160万本を超える日も（開始は遅れたが）急速なワクチン接種ペース・高い接種率は感染拡大抑制に大きく貢献したと言える

Beppu et al. (2021): An Assessment of the Vaccine Strategy in Tokyo

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ワクチン（1・2回目）

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article047/

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article050/21

ワクチン（1・2回目）

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article046/

https://covid19outputjapan.github.io/JP/tokyo_20210518.html

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ワクチン（3回目）

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article164/https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article172/

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ワクチン

6月30日：新型コロナウイルス感染症対策の進捗に関する関係閣僚会議
https://www.kantei.go.jp/jp/99_suga/actions/202106/30corona.html（6月30日）コロナ感染と経済活動の見通し＜同日の閣僚会議用資料＞
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_ADBKantei_20210630.pdf

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AI-SIMチーム：五輪 藤井仲田（5月21日）


世界で初の五輪に関する定量分析「五輪入国者の影響は限定的。国内人流抑制が鍵」

約1か月間、唯一の定量分析として議論に貢献

報道：朝日、毎日、日経、産経、NHK、Financial Times, Wall Street Journal, BBC他



五輪専門家ラウンドテーブル（5月25日）



コロナ専門家有志の会による「2020年東京五輪開催に伴う新型コロナウイルス感染拡大リスクに関する提言」にシミュレーション提供

 藤井仲田・千葉（6月17日）、倉橋（6月23日）、栗原（7月20日）


五輪会場観客数の影響は限定的、もしくは抑制可能

国内人流抑制が鍵

AI-Simチーム以外では、厚労省AB提出の古瀬・高・押谷・鈴木（6月16日）が重要な貢献

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五輪

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_Olympics_Slides_20210521.pdf
https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_Olympics_Slides_20210616a_DirectEffects.pdf

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五輪

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article092/

https://www.covid19-ai.jp/jajp/presentation/2021_rq3_countermeasures_simulation/articles/article086/

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1 AI-Simチームの役割
2. 将来への教訓

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将来への教訓：事後的なWHAT IF
 1. 発信力がもう少し高ければ・・・
 多様な視点をより多くの国民に伝えることが出来た AI-Simチームは（一部メンバーを除いて）基本的に裏方に徹した

 多様な視点が国民に伝わっていたら良かった具体例
 7月後半・8月の政策議論
 人流削減、ロックダウンの法整備、夏の野外イベントの中止等の必要性が様々な立場から主張された
 現実には、8月中旬から人流増加・下げ止まり。にも関わらず、8月後半から感染は急速に減少
 8月前半時点で、人流抑制無しでも急速な感染減少を予見していたAI-Sim分析も幾つか存在した「第6波に向けた分析体制の構築―8月12日の分科会「人流5割削減」提案からの教訓―」

https://covid19outputjapan.github.io/JP/files/FujiiNakata_0812Review_20211119.pdf

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将来への教訓：事後的なWHAT IF
 2 ファクトチェックプロジェクトが存在していれば・・・（我々も含めた）研究者・専門家の発信がより規律あるものとなった

慎重な発信 AND 正確な報道の良い例

2021年7月10日：酒を伴う会食は感染リスク5倍？ 感染研疫学センター長「酒提供停止政策の根拠とするのは飛躍がある」


国立感染症研究所：新型コロナウイルス感染症の社会行動リスク解析ーパイロット調査の暫定報告、https://www.buzzfeed.com/jp/naokoiwanaga/covid-19-suzuki-1

「「だからお店を閉めろ」「だから酒を出すな」とこの研究から主張するのは、明らかに飛躍しています」

誤解の生まれる発信やミスリーディングな報道も観察された

飯田泰之先生（明治大学）・中田大悟先生（RIETI）の指摘、近藤恵介先生（RIETI）の解説は大きな社会貢献https://note.com/iida_yasuyuki/n/nb2ad657d55e4、https://news.yahoo.co.jp/byline/nakatadaigo/20210129-00220017、https://www.rieti.go.jp/jp/columns/a01_0630.html

 研究者コミュニティーとしてこういった貢献を評価し奨励することは、より健全な科学と政策の関係に貢献

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将来への教訓：事後的なWHAT IF
 3. 行動制限の社会経済シミュレーションに特化したプロジェクトが存在していれば・・・


より生産的に感染症対策と社会経済の両立の議論ができた



両立の議論のためには「感染リスク」と「感染症対策に伴う社会・経済・文化・教育へのリスク」の両方の定量化が重要

コロナ禍においては、（前者と比べて）あまり定量化されてこなかった

行動制限の社会・経済・文化・教育への影響は多岐に渡る・不確実性が高い・短期だけではなく中長期・定量化が難しい

あまり報道もされてこなかった

そもそもあまり定量化されていない



こういった影響を試算するためのデータの頻度は高くても月次。新規感染者数、等の感染データは日次であることと対照的

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将来への教訓：事後的なWHAT IF
 4. 因果推論プロジェクトが存在していれば・・・


行動制限の感染・経済への影響についての因果推論研究をより多く提示できた

既存の因果推論研究を国民・政策現場により広く伝えることが出来た

緊急事態宣言、GoTo政策、給付金、時短要請、休校、テレワーク

Takaku and Yokoyama (2021), Takaku et al. (2021)等

政策効果を後に分析するために必要な「仕掛け」を政策に組み込むことが出来た

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まとめ
 2020年秋からAI-Simチームは国民・政府に様々な数理モデル分析をほぼ毎週提供

分析は頻繁にコロナ対策担当大臣・官房長官・総理に報告



学術的な価値よりもリアルタイム政策分析としての価値に重きを置いた分析を提供

 ワクチン戦略・緊急事態宣言の発令/解除・五輪等に関する政策判断の羅針盤としての役割を果たした


どのくらい価値のある羅針盤だったかに関しては検証が必要

 AI-Simプロジェクトのような試みが（1）ファクトチェック、（2）社会経済、（3）因果推論の分野でも存在していれば、国民・政府はより良い意見形成・政策判断が出来た33

 火曜日に分析更新・Zoom説明会：https://Covid19OutputJapan.github.io/JP/
 参考資料：https://covid19outputjapan.github.io/JP/resources.html
 Zoom説明会動画：https://covid19outputjapan.github.io/JP/recording.html
 経済セミナー連載https://note.com/keisemi/n/n9d8f9c9b72af、https://note.com/keisemi/n/n7f38099d0fa2



https://note.com/keisemi/n/nd1a6da98f00e 、https://note.com/keisemi/n/n430f8178c663

 論文：https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs42973-021-00098-4
 Twitter: https://twitter.com/NakataTaisuke 質問・分析のリクエスト等
taisuke.nakata@e.u-tokyo.ac.jp34