気になったニュース: Google、日本のコロナ感染予測を提供開始！
November 17, 2020 – 2:29 pm日経電子版（11/17 10:04)に「Google、新型コロナの感染予測を日本で提供」との記事がでていた。
記事のリード文は以下（転載）：
米グーグルが人工知能（AI）を活用して新型コロナウイルスの感染者数などを予測する取り組みを広げる。米国に加えて日本でも17日（日本時間）に公表を始めた。各地で感染者が再び増加の兆しをみせるなか、行政や医療機関が患者の受け入れ体制の整備に活用するといった用途を見込んでいる。
データを公表しているHP「COVID-19 感染予測(日本版)」を早速覗いてみた。11月15日～12月12日まで28日間の予測値が公開されている。
２８日間に予測される新規の死亡者数と陽性者数の総計は、夫々、512人、53,321人となっている。
予測は、日本全体と各都道府県について、次の項目について示されている。：
- 日別死亡者数推移
- 日別入院・療養患者数・推移
- 累計死亡者数推移
- 都道府県別予測 新規件数（新規死亡者数、陽性者数）予測
- 人口100万人当たりの都道府県別予測（28日間）
予測モデルと基礎とするデータについて、「COVID-19 感染予測 (日本版):ユーザーガイド」に次ぎのように記載されている：
このモデルは集団内の各個人を病状に基づいて「区画」に割り当てる「 SEIR 」（Susceptible（感染前の状態、免疫なし）- Exposed（ウイルスに曝露したものの他者への感染性を有さない状態、曝露）-Infected（他者への感染性を有する状態、発症）- Recovered（回復して免疫を獲得あるいは死亡した状態、回復）モデルを拡張したものです。
・・・
本モデルでは機械学習を使用して、過去のデータに基づき、区画間の遷移率に影響を与える他の関連要因（共変量）を考慮に入れて、個人が区画間をどのような確率で遷移するかを推定します。モデルは、一般公開データ（GitHub と Google Cloud の BigQuery 一般公開データセット プログラムでホストされている一般公開デー）」によりトレーニングされています
Googleが、このような予測データを公開することに感心した。
機械学習を使用した予測ということで、Googleの予測精度がどの程度のものであるか、興味深い。