| 研究課題/領域番号 |
21K04535
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
豊谷 純 日本大学, 生産工学部, 教授 (70459866)
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| 研究分担者 |
大前 佑斗 日本大学, 生産工学部, 助教 (00781874)
原 一之 日本大学, 生産工学部, 教授 (30311004)
高橋 弘毅 東京都市大学, その他部局等, 教授 (40419693)
権 寧博 日本大学, 医学部, 教授 (80339316)
柿本 陽平 日本大学, 生産工学部, 助手 (90899494)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | シミュレーション / 数理工学 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、様々な感染症対策を表現可能なCOVID-19の感染伝播をシミュレーションするモデルが必要である。このため、COVID-19接触確認アプリCOCOAの効果を表現可能な感染伝播微分方程式 COCOA-SIRモデルを提案した。これを用いて国内全域規模のシミュレーションを行い、COCOAが有効に機能する条件を分析した。また、ワクチン2回接種の効果を表現可能な感染伝播微分方程式SIRVVDモデル（susceptible-infected-recovered-vaccination1-vaccination2-death）を構築した。さらに、ファイザーのワクチンを想定した有効性パラメータにより、日本国内全域規模のシミュレーションを行った。これにより、ワクチンがどれだけ感染者数を減らす効果があるのか、一定の示唆を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
接触確認アプリCOCOAやワクチンなどの効果検証を行うことができるシミュレータを構築できたため。これについては、マルチエージェントシミュレーションと、微分方程式によるもの、2つのアプローチで進めている。また、実際の人流のデータ解析も進めているため、総合的な判断として、順調と言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、実際の人流データを用いて、分析を進めていく。さらに、提案した微分方程式の解構造を調べ、感染拡大が停止する条件を調査する。その後、ディープラーニングによる分析を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍につき、国際会議や研究打ち合わせなどの出張ができなかったため。次年度では、国内学会発表、国際会議など、成果公表を推進していく予定である。
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