【研究領域課題番号】21H01699 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

パンデミック / ワクチン供給 / 治療薬供給 / プロセス設計 / シミュレーション / 感染症数理モデル / ダイナミックシミュレーション / COVID-19 / ワクチン・治療薬 / デュアルユース / コンパニオン診断 / 診断・治療用ナノ粒子 / パンデミック治療薬 / モデル化 / 最適化

【研究成果の概要】

本研究の目的は、感染症流行をいち早く検知してワクチン・治療薬を迅速に供給するための、生産支援システムの構築である。研究では、ワクチン・治療薬の需要予測を得る「需要予測モジュール」と、与えられた需要予測に対して、速度やコスト面の最適プロセスを得る「プロセス設計モジュール」を構築し、これらを統合した「統合生産システム」につなげていく。初年度である2021年度は、当初計画に従い、遂行項目①「需要予測モジュールの構築」と項目②「プロセス設計モジュールの構築」、並びに項目④「システムのソフトウェア実装」に取り組んだ。「需要予測モジュールの構築」としては、新規感染予測モデルの開発に取り組んだ。研究には、前年度より開発に着手していたモデルを用いた。本モデルは、代表的な感染症数理モデルのSEIRモデル（Susceptible-Exposed-Infected-Recovered：SEIRモデル）に、人流・気象データを用いてパラメータを動的に推定するという、独自の改良を加えたものである。モデルは、日本国内のCOVID-19に適用可能であることを確認し、分析結果とともにScientific Reports誌で論文発表した。さらに、患者の生体シグナルからいち早く感染拡大の予兆を掴むための、診断・治療用ナノ粒子開発や、コンパニオン診断技術の開発、評価基盤構築にも取り組んだ。寒冷刺激を組み込んだモデルの応用も検討した。「プロセス設計モジュールの構築」としては、既存薬の製造設備を、感染拡大時にワクチン等の生産に転用するデュアルユース設備の推進策に注目し、国内のCOVID-19に関して、設備切り替えのタイミングと感染拡大の関係を分析した。「システムのソフトウェア実装」としては、上記研究で個別に構築したモデルを連結・統合して利用するための予備的検討を行った。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31

【配分額】17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)

【研究領域課題番号】18H03825 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

歩行者 / エージェント / モデリング / 賑わい / 人工社会 / モデリング＆シミュレーション / Covid-19 / ディスタンシング / 視界駆動型 / シミュレーション / 視界駆動型エージェント / EVA / 三次元都市空間 / 隣接確率評価 / 群集事故 / 賑わい分布 / 歩行者エージェントモデル / 機能的階層 / 都市モバイルエージェンモデル / 混成流シミュレーション / 視界駆動 / 「自然な動き」

【研究成果の概要】

(1)Covid-19状況におけるパーソナルスペーシング（ディスタンシング）のエージェントシミュレーション分析の成果論文が学術誌に掲載された。近接作用層モデルの妥当性評価枠組みの研究が国際会議で発表された。エージェント技術研究の成果として強化学習による回避行動の自動生成研究が国内学会で発表された。また、コロナ禍における公園でのアクティビティ調査とともにそのデータを用いてのグループスペシングのエージェントシミュレーション分析が国内学会で発表された。コミュニケーション層の基礎研究にあたる非常時避難における自然言語処理分析の研究が学術誌に掲載された。
(2)三次元都市空間内での視界駆動型歩行者エージェントのモデリング＆シミュレーション研究の成果としてVD19研究が国際会議で発表された。歩行者エージェントの行動データ採取のための仮想空間ならびに仮想現実感のゲーミング実験についても国内学会で発表されている。住環境への応用シミュレーション分析もまた国内学会で発表された。
(3)都市のミドルスケール規模の賑わい計測のための携帯電話位置データを用いた研究として、岡崎市中心地の研究が国際会議で発表された。また名古屋都心域を対象とした計測と立地予測のシミュレーション研究が国際会議で発表されるとともに、学術誌への投稿が予定されている。ポイント型データの分析研究が国内学会で発表されている。データマイニングの分析研究が国際会議で発表された。新しい賑わい計測の萌芽として地域POSの研究が国際会議で発表された。
(4)成果発信としてゲーミングシステムの基礎にあたる英文書籍”Simulation & Gaming for Social Design”が刊行された。内容には概説、認知エージェントの基礎理論としてのハイパーゲーム、アジスアベバにおける都市問題への適用などを含んでいる。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31

【配分額】43,680千円 (直接経費: 33,600千円、間接経費: 10,080千円)

【研究領域課題番号】18H01656 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

GPSデータ / ヒューマンモビリティー / 輸送現象 / モデル構築 / 数値シミュレーション / 統計物理モデル / COVID-19 / 行動パターン / ヒューマンモビリティ / シミュレーション / 流域解析 / 渋滞 / 相転移現象 / 流動パターン

【研究成果の概要】

約100万人のスマホGPSデータを解析し都市圏の人流に関する基本的な特性を明らかにした。大都市圏での人流パターンを流域という視点に基づいてマクロ的に捉える新しいデータ解析手法を確立し、流域のサイズの分布や形状が都市に依存しない普遍的な特性を持ち、さらに、Covid-19の感染下でも基本特性が維持されていることを見出した。また、人流を電流とみなすアナロジーによって、都市圏の交通流を近似する電気回路モデルを構築し、新たなシミュレーション手法の基盤を構築した。さらに、基本的な感染症の数理モデルをGPSデータに基づく人口集中の効果を考慮するように改良し、感染者数の増減を予測可能とするモデルを開発した。

【研究の社会的意義】

一人一人の移動を観測できるスマホのGPSデータからマクロな集団的な人の動きを抽出する新しい手法として流域解析を導入し、また、人流を電流とみなす独創的なアナロジーに基づいて都市の交通インフラを反映した電気回路モデルを開発した。物質の電気回路で成立することが知られている揺動散逸関係がこの仮想的な電気回路でも成立していることを見出し、人流を物理学的な視点からモデル化することの有効性を実証した。
また、基本的な感染症の数理モデルを拡張し、ＧＰＳデータを有効に使った感染症の新しいモデルを開発した。このモデルにより、いつ、どこで感染症のリスクが高くなるかを定量評価できるようになった。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)