滞留人口データに基づく感染シミュレーションを用いた感染拡大分析

抄録

COVID-19の感染拡大，および5類移行を踏まえて，少ないデータでも継続的に感染拡大を検知することは重要である．我々はべき乗則に基づく人間の行動とスモールワールド型の移動ネットワークを反映したマルチエージェントシミュレーションを構築してきた．シミュレーションのパラメータ推定に際し感染者数を用いてきたが，感染者の全数把握から定点把握への移行や，人々のCOVID-19への関心の低下から，感染者の報告値をシミュレーションに用いることが難しくなった．本研究では，モバイル空間データ，および週報告の定点把握による感染者数データをシミュレーションに組み込むことで，感染者数の全数把握のデータが取れなくなってからも継続的な感染分析を行うことができるシミュレーションを構築した．シミュレーションによる感染分析の妥当性の検証として，感染者の再現と将来の感染者数推定精度の検証を行った．