MASによるCOVID-19感染シミュレーションを用いた休校措置期間の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-10
• タイトル: MASによるCOVID-19感染シミュレーションを用いた休校措置期間の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study of duration of school closure using the COVID-19 infection simulation by MAS
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 富山高等専門学校
• 著者所属: 富山高等専門学校
• 著者所属: 富山高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toyama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toyama College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toyama College
• 著者名: 中島, 健; 按田, 郁巳; 伊藤, 尚
• 著者名(英): Ken, Nakajima; Ikumi, Anda; Nao, Ito
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 日本では COVID-19 がいまだに猛威を振るっており，2022 年 8 月には 1 日あたりの新規感染者数が 26 万人を超え過去最多数を大幅に更新した．COVID-19 において，これまでにアルファ株，ベータ株，オミクロン株などの変異株が出現し，それぞれの株には病状や感染力に差異が見られる．我々はこれまでに，複数のエージェントの相互作用により社会現象をモデル可能な MAS (Multi-Agent-Simulation) を用いて，エージェントの日常行動を考慮した SEIARD 感染シミュレーションモデルを作成した．提案モデルでは，潜伏期間や致死率，感染確率などのパラメータを操作でき，変異株ごとの感染シミュレーションが可能である．本研究ではこのモデルを用いて，小児に対しても感染力が高いオミクロン株流行下における休校措置戦略を検討することを目的とする．具体的には， COVID-19 感染を抑制可能な休校措置の条件を検討した．結果として，感染者が少ないタイミングで休校措置を導入することで COVID-19 感染をより抑制できることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: COVID-19 is still raging in Japan, and the number of new cases per day exceeded 260,000 in August 2022. COVID-19 has had variant strains such as the Alpha, the Beta and the Omicron variants, and each variant shows differences in disease status and infectivity. By using Multi-Agent-Simulation (MAS) which can model social phenomena through the interaction of multiple agents, we have developed an SEIARD infection simulation model which takes into account the agents’ daily behavior. The proposed model can manipulate parameters such as incubation period, lethality rate and infection probability, and can simulate the infection situation in a city on each variant strain. The purpose of this study is to discuss strategies of school closure under the case of epidemic of the Omicron variant which has a high susceptibility for children, by using our proposed model. The results showed that COVID-19 infection could be better controlled if school closure was introduced at a time when the number of infected patients was small.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN1009593X
• 書誌情報: 研究報告アルゴリズム（AL）; 巻 2022-AL-190, 号 5, p. 1-5, 発行日 2022-11-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8566
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会