携帯電話人口統計データを用いて、COVID-19の市中感染が起きている可能性のある地区を抽出し、感染防止対策を支援する手法を開発してます。東京都内の特に新規陽性者数の多い区において、その区の実効再生産数（Rt）と細粒度時空間メッシュの人口推移との相関を取り、もっとも相関の高いメッシュをリスク地区として抽出します。これを可視化することにより、市中感染発生の可能性が高い地区を地理的にマッピングすることができ、集中的な対策が必要な場所を知ることが可能となります。
潜在的な感染発生地区マップ
研究成果
- 石田 展雅, 豊田 正史, 梅本 和俊, 商 海川, 是津 耕司, 携帯電話人口統計データと新規陽性者数の相関に着目したCOVID-19の感染リスク地区の抽出, 人工知能学会全国大会論文集, 2021, JSAI2021 巻, 第35回 (2021), https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2021.0_1J3GS10e03
- Nobumasa Ishida, “Extracting Potential Areas with Community-Acquired Infections of COVID-19 Using Fine-Grained Spatiotemporal Population Data”, 東京大学修士論文, 2021
- 石田 展雅, 令和三年度電子情報学専攻長賞, 東京大学情報理工学系研究科電子情報学専攻, 2021