国全体をあげてDX推進するのであれば、新型コロナの感染予測するべきでは？
日本ではデジタル化の遅れを懸念して、政府主導でデータに着目した
サービスを急速に発展させようとしています。
いわゆるDXと呼ばれるものですが、これから仕事で関係しそうなので
DXの入門編の本の読書感想の記事を書いてみました。
この本を読んでから、そういえば新型コロナの感染者予測って
見てないなぁと思い、記事を書いてみました。
過去の感染者数の増減から移動曲線での予測はあるけど、さまざま
な事象をデータとして取り込んだ感染者予測はないようです。
Googleでは
Googleで厚生労働省の公開データを活用して、各都道府県の
新型コロナ感染者数の予測を提供しています。
GoogleでもAmazonでも、各国の研究機関と協力して、新型コロナの
感染者予測等の分析に貢献しています。
概要（COVID-19 感染予測 (日本版):ユーザーガイドより抜粋）
COVID-19 感染予測 (日本版) は、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）の日本全国での感染の広がりに関する予測データを提供しています。このデータは都道府県別に、対象期間である将来 28 日間のあいだに予測される死亡者数、陽性者数、入院・療養等患者数1を表しています。これらの項目に関する重要な指標として累計や日別のデータ、95 ％予測区間等も掲載しています。また、全国の予測値は都道府県の予測値を足し合わせることで表示しています。
このモデルは、医療機関や公的機関を始めとする COVID-19 の影響を受ける組織が、今後に向けてより適切な対処を検討・準備する上で手がかりとなる情報の一つとして利用されることを目的に公開しています。なんらかの決定を下すためにこの予測データを使用する際は、必ず他の情報源も併せて参照してください。また、モデルの予測がその用途に適しているかどうかは、ご利用者様ご自身で判断していただく必要があり、Google はその結果について一切の責任を負いません。
↓COVID-19 感染予測 (日本版):ユーザーガイドから抜粋
日本では
国の威信をかけてDXの推進をおこなう姿勢をみせ、デジタル庁を
新規追加し、DXを加速しようとしています。
ここまでDX推進を掲げているのに、新型コロナの感染者数予測を
政府として公表できないのはなぜでしょうか？
以下の人の流れと、マスク装着率、人との距離の分析
主要駅での乗降数
街の各場所での人流れ
大規模商業施設の人の流れ
飲食店での客数
新幹線、飛行機、高速道路での県またぎの人の流れ
オリンピック、パラリンピック、夏休み・帰省イベントの影響
定点カメラはかなり設置されているし、公共の移動機関は
チケット購入の客の流れを把握しているはずです。
これらのデータを追加・分析すれば、感染者数の予測精度が
高くなると同時に、イベントと感染者数の関連性も明らかに
なるのではないでしょうか。
ただし、データ検査数と感染者数が正確にデータとして入力
されなければなりません。
民間のデータ検査数を除外したり、感染者数をの数を曜日で
振り分けてたりすると、正しい予測値にならないはずです。
また、各都道府県によって感染者と判断する基準がバラバラ
では、これもまた入力データが正しくない状態です。
※PCR検査数にくらべて陽性率が高すぎる状態になったりします。
日本の組織は信頼できない？
オリンピックという祭りと自粛、相反するメッセージを出し続けます。
感染予測や相関関係もデータに裏付けされたものではなく、自分が
そう思うに終始してる気がします。
ワクチン接種については、副反応が大きなニュースになっていますが、
因果関係は１件も認められていない状態です。
ワクチン接種直後に死亡しても因果関係なしです。
秋田でも、県外との往来自粛。でもパラリンピック聖火は東京に届ける！
※警戒レベルは、秋田県独自基準です。
帰省した人、夏休みで東京等で遊んで帰ってきた人も、感染者として
報告されており、無症状の未検査の人も多いのでは？
県外から車で帰省が今年の主流だったようです。
ちなみに、県外往来の自粛は呼びかけてますが、飲食店クラスターが
発生しても店名非公開・営業時間規制なしです。
信頼を取り戻すために、データという事実で説明を
自粛無視、ワクチン接種保留等、ダブルスタンダードや迷走する
政府、自治体トップの言葉が大きく影響してる気がします。
データの公開
・新型コロナ感染者数、ワクチンの副反応など、わかりやすく公開
・人流などオープンデータとして公開
・基本となるデータ項目、基準をそろえて公開する
（必須データ項目、基準がバラバラだと、正しく予測できない）
データ分析と予測される結果で方針を説明
根拠のない自信で勝手に方針を決められるより、
公開されたデータを分析し、その結果で方針決定された方が
納得感があります。
データ分析の仕方が間違っていれば、オープンデータなので
正しくデータ解析結果で改善点を提示できます。
また分析・予測結果も、実績と比べることだできるので
フィードバックし、よりよい手法に改善できそうです。
#DX
#いちばんやさしいDXの教本
#新型コロナ
#秋田
#オリンピック
#聖火リレー
#犠牲
#クラスター
#ワクチン
#covid -19
よろしければサポートをお願いします。いただいたサポートは、クリエイターとしての活動費に使わせていただきます。