Googleの「コロナ感染者予測」は信頼に足るのか 専門家がメカニズムを解説

Googleの「コロナ感染者予測」は信頼に足るのか 専門家がメカニズムを解説
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米Googleの「COVID-19感染予測(日本版)」
 新型コロナの感染拡大に伴い、政府が出した3度目の緊急事態宣言下での大型連休が終盤に差し掛かった。しかし、変異株の流行もあり、東京、大阪を中心に主要都市での新規陽性者数は再び増加傾向にある。

 先行きに不透明感がある中、注目を集め続けているものがある。米Googleの新型コロナに関する予測サービス「COVID-19感染予測(日本版)」(以下、Googleモデル)だ。機械学習を用いた独自の計算式に基づき、都道府県別に日別の新規陽性者数、死亡者数などを予測する。

 「AlphaGo」など、人間のトッププロを超える囲碁AIを開発した英DeepMindを傘下に持つGoogleが出したモデルであることから、その注目度は高い。しかし、必ずしも予測が当たるかというとそうではない。例えばGoogleモデルは1月12日に、新規感染者数が2月6日に1万人を超えると予想していたが、実際には1月8~16日がピークで、2月に向けて下降。6日の実際の新規感染者数は約2000人だった。

 高い実績を誇る数々のAIで知られるGoogle。その一方で、予測を外すこともあるGoogleモデル。Googleモデルは信頼に足るのか、その予測とどう向き合うべきなのか。データ分析・数理モデリングの専門家である江崎貴裕さん(東京大学特任講師)に聞いた。

●従来モデルとは異なるGoogleモデル

 画像認識などの分野を中心に成果を上げているAI。Googleモデルにも予測結果の算出に一部でAIが使われているが、江崎さんは囲碁などに使われるAIとGoogleモデルは「全く別物だ」と断言する。

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2021年5月5日のIT記事

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