連続空間に配置されたマルチエージェントによる感染シミュレーション

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K12064
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 創価大学
• 研究代表者: 畝見 達夫 創価大学, 理工学部, 教授 (50151915)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 感染シミュレーション / マルチエージェントモデル / 並列分散処理 / シナリオ分析 / 新型コロナウイルス感染症

研究成果の概要

COVID-19 を想定した感染ダイナミクスのマルチエージェントシミュレータを開発し、各時点における流行状況を再現するとともに、あり得るシナリオに沿ったその後の状況についての分析を可能とする統計処理ツール、および、視覚化ツールを開発・実装した。本モデルの特徴は、エージェント１つを人口１人に対応させ、行動モデルに基づいて2次元空間上を移動させ、個体の特性の集合結果としての、接触頻度の過多および集団免疫の達成度により流行のダイナミクスを模擬する点である。100万人規模のシミュレーションに耐えるよう並列計算による時間短縮を実現し、同時に様々なパラメータ設定を容易にする機能を実装した。

自由記述の分野

知能情報処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

2020年から23年初頭にかけて世界中で流行した新型コロナウィルス感染症 (COVID-19) は、過去に人類が経験した感染流行とは異なる特徴があり、対策の策定も困難を極めた。本研究で開発実装したシミュレータは、内閣府の対策室が組織したシミュレーションチームでも利用され、緊急事態宣言の発出規模と時期やワクチン接種戦略の決定にも重要な参考資料を提出してきた。シミュレータ開発の経験は、つぎに再び起きる可能性のある新たな感染症への速やかな対応のための構えの整備にすいても示唆を与えるものとなった。