国内感染、4週間で27万人超に 米グーグルのAIが大幅増を予測
コメント
選択しているユーザー
AIの予測が(どの程度)当たるかどうかも気にはなりますが、それよりもどんな情報をもとに学習させたのかとことの方が気になります。
単に感染者数の推移だけをinputとしているならAIを使うほどのものではないと思いますし、これに各都道府県の人の移動データを加味しても前提を現象のままとするかリモートワークや時短営業などを考慮するかによって予測の結果は変わると思われます。
そのことから、このグーグルのAI予測はどれだけの情報をもとにしたどんな前提での予測結果なのかという点が気にはなります。
グーグルのサイトを検索して以下の情報を得ました。
(https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/google-and-harvard-improve-covid-19-forecasts/)
「あくまで医療機関や公的機関をはじめとする COVID-19 の影響を受ける組織が、今後に向けてより適切な対処を検討・準備する上で参考となる情報の一つとして利用されることを目的に公開しています。」
「利用の際はユーザーガイドを必ず参照し、このデータ単独ではなく複数の参照可能なデータと合わせてご活用くださいますようお願いいたします。」
ということです。
明確には読み取れませんでしたが、
この予測は緊急事態宣言の効果の有無を予測するものではなく、現状が続くと感染者や重症者が増えるので病床や自宅等での療養の対応検討の材料(のひとつ)として使ってほしいと言うものと読み取りました。
よって、
リモートワークが増え、(おおくな)若者を中心とした人の移動が小さくなれば、このAI予測より低くなると考えることができます。緊急事態宣言や人の移動の現象の効果検証のための(比較する)数字としては使えるのではないかと理解しました。
(あくまで素人の理解です)
ただただ、報道の方には煽るような数字だけを記事にするのではなく、その数字の前提や背景なども正しく伝えて欲しいと思います。
そこに、余計な思想や心情は要りません。
単に数字を伝えることと同じように単にその数字の背景や意味を伝えるだけでいいのです。「報道」なのですから事実を偏らないように正しく伝えることに徹してもらいたいと思います。
(補足：共同通信やこの記事だけのことではありません)
注目のコメント
グーグルのCOVID-19 感染予測(日本版)。1月18日から2月14日までの28日間の予測。最大のポイントは予測最終日の2月14日時点では感染がまだピークアウトしていないというところ。1月25日に13,627人と最大値予測のあと、いったん2月3日には6,591人に減少、そこからまた拡大に転じ、2月14日には12,751人との予測。https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB?s=nXbF2P6La2M&fbclid=IwAR2lFFyAFyQLolIRQsASXOQ2THzR2_y07Ojtv7BxQdTv3THfYVPxolrGLPg
Googleの予測モデルの説明変数は基本的に過去の指標が多いですが、感染のいわば先行指標としてMobility（移動データ）も取り入れています。
ただ、それでも以下の通り、予測を上回るペースで陽性者・死者が増加しているので、ナイーブに考えれば移動を抑えただけでは思う通りには感染拡大は抑えられない、ということかもしれません。
> グーグルは日々データを更新しており予測が当たるとは限らないが、今月17日までの4週間の実績値は、グーグルの予測より新規陽性者数が67％、死者数は43％それぞれ多かった。
予測モデルのWhite Paperはこちら：
https://storage.googleapis.com/covid-external/COVID-19ForecastWhitePaper.pdf感染者数は国民最大の関心ごとの一つですから、当たればＡＩ凄いとなりますが、はずれればＡＩ大したことないとなるでしょう。
つまり、これの当たり具合、もしくは外れ具合次第では、日本国民のＡＩに対する信頼度が大きく左右される可能性もあると思います。
