人流ビッグデータを用いた新型コロナ感染予測と要因推定

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飲食店が多いなどの地域の属性情報と，携帯電話から補足した移動履歴の人流情報を用いて，機械学習により各地の新型コロナウイルス感染者数を予測するモデルを構築する．これにより，感染者数を予測する上で，重要な地理的な要因は何であるかを明らかにする．感染者を予測する上で重要な要因は，地域の人口，人口あたりの外国人比率，人流が滞留するコミュニティであることが明らかになった．コミュニティを跨ぐ移動を抑制するゾーニングをおこなうことにより，ウィルスの封じ込めと経済活動とを両立できることを示す．

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