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以前の記事にも書きましたが、いくら予測をしても、事前に対策が取られなかったり、行動に変化がもたらさなければ意味がないと良く言われます。
ただ、この意思決定は人の命が関わっているので、どうしても人としての感情も含まれてしまい、改めて意思決定の難しさを考えさせられます。。
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皆さんご存知だと思いますが、コンピュータによる数値計算が当たるのは、ほぼほぼ正確な物理法則が分かっている単純な現象だけです。たとえば太陽と惑星の位置関係は、数千年後の未来に至るまでほぼ正確に予測できます。しかしそれでも小さな小惑星となると多くの影響を受けて誤差が大きくなるため、100年先の軌道計算さえ困難な場合があります。
気象の場合は皆さんご存知の通りで、物理法則は分かっているはずなのに、海と大気、陸と大気など人間にとって未知なさまざまな相互関係もあり、東京で雨になるのか雪になるのかという予測が数時間前になっても微妙で分からないということもあります。
要するにコンピュータは計算は得意ですが、その計算が正しいかどうかは保証してくれません。そのモデル(仮説)の計算式が正しいとしたらこうだ、という一つのシナリオを示しているだけです。新規陽性者が1万人だから何をしても無駄だ、とあきらめる必要もありませんし、Googleは不必要に社会不安を煽ってけしからん!と憤る必要もありません。単に起こりえる一つのシナリオを示しているにすぎません。

富士山が噴火したり、南海トラフ巨大地震が発生するのが、明日なのか、10年後なのか、20年後なのか、分からないのと同じようなものです。私たち人間に求められているのは、いろいろなシナリオを想定して備えておくだけです。
例えば新規陽性者が1万人出るようになったら、入院はおろか、隔離用ホテルの利用もままならないでしょう。中国であったように野戦病院のようなものを作るか、または各自が安全に自宅療養できる仕組みづくりが必要なのではないでしょうか。
Predictive analytics (将来予測)は意識/行動を促す上で役立つものの、Googleには合わせてprescriptive analysis (処方分析)も提供してもらえると良いなとも思いました。様々ある施策の中で最も効果の期待できる手法や、個人がどのように行動を変化させるべきなのかも合わせて提供されることで、最悪の未来を回避することに各々どうすれば良いかのアクションにつながると思います。
言うは易しですが…
Googleも先週までは、「ピークは1月21日でその後急速に減少」と予測していたのですが、今週になって変わっています。

様々な変数を取り入れながら修正していく予測ですので、来週にもまた変わっているでしょう。

ビッグデータを活用したGoogleですら正確な予測は難しいという事ですので、専門家の先生の「いついつまでに◯◯人」というのは一切アテにしてはいけません。さらに専門家は変なプライドからかGoogleのように自らの予測を覆す事をしない為、余計に信頼出来ない。
寸分の狂いなく予測できる方が怖いですよね。予測はあくまでも過去の傾向からみる予測です。

実測値の方が予測を上回ってることが記事中では多いので、過去の傾向から予測できないほどのペースで感染拡大しているとも解釈できます。

私達の行動次第でこの予測どおりの感染拡大は防げるので、感染拡大防止の努力をしていきましょう!
シミュレーションのモデルは非常事態宣言を織り込んでいるのか気になりました。こんな数字にならないことを期待したい気持ちです。
仮に一万人台になっても、満員電車も解消されず、買い占めが起き、外も人で溢れるように感じてならない🤔
慣れの桁数ではないにして、アメリカとかと比較してしまいがちだから少なく映りますよね
ご参考。あ~恥ずかしい。

2週間後にピークアウトを予想したGoogleのAI対西浦教授。
https://newspicks.com/news/5521184