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
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SEIRモデルを基礎にしていて、状態遷移に伴うパラメータを過去の日本のデータを元に学習させているので、これまで異なる事象（変異、自粛の度合い、感染環境や検査体制など）が存在していると予測が変わってきます。
当たるかどうかというより、今のままの状態だと大体これくらいになりますよ、という話だと思った方がいいです。日々の予測が当たるかどうかは、状況が非常に不安定なので、あんまり当たらないと思います。
一番いいところは、何回も計算しなくてもいいことだと思っていたり。
日々目まぐるしく変わる（ピークが出てきたり、出てこなかったり）ので、２、３日状況が安定してきたら参考に見てみるようにしています。
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。
