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グーグルのCOVID-19 感染予測(日本版)。1月18日から2月14日までの28日間の予測。最大のポイントは予測最終日の2月14日時点では感染がまだピークアウトしていないというところ。1月25日に13,627人と最大値予測のあと、いったん2月3日には6,591人に減少、そこからまた拡大に転じ、2月14日には12,751人との予測。https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB?s=nXbF2P6La2M&fbclid=IwAR2lFFyAFyQLolIRQsASXOQ2THzR2_y07Ojtv7BxQdTv3THfYVPxolrGLPg
感染者数は国民最大の関心ごとの一つですから、当たればAI凄いとなりますが、はずれればAI大したことないとなるでしょう。
つまり、これの当たり具合、もしくは外れ具合次第では、日本国民のAIに対する信頼度が大きく左右される可能性もあると思います。
結構モデルの精度が悪いので、予測値だけを見て何か結論を出すのはやめたほうが良いと思いますし、この報道の仕方ももう少しモデルがどのように作られたかなどの詳細を含めるべきですね。
緊急事態宣言を発出して、8時以降の外出自粛、テレワーク7割推進、その他人の動きを止める政策を打ち、飲食業界はじめ経済的ダメージを受けまくっているのにも関わらず、この予想。
こうなると、コロナがそれほど強いのか?取っている政策がはまっているのか?疑問すら湧いてきます。ワクチン接種も高齢者からとか言ってますが、バリバリ働く人たちからやっていった方が、経済が回るのではないか?と思います。
以下にモデルの詳細が記載されています。これを読めば、このモデルが、何で学習しているかがわかります。

COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について
https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/google-and-harvard-improve-covid-19-forecasts

変曲点(ティッピング・ポイント)以前のデータを学習しているので、現時点では増加傾向にふれます。

それを超えれば、今度は減少傾向にふれると思います。

それがよくわかるのは、ダッシュボードで、「予測値」が「95%予測区間の下限」に張り付いていることです。

COVID-19 感染予測(日本版)
https://datastudio.google.com/u/0/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB

「95%予測区間の上限」は、以前、西浦さんが最悪値を提示して物議を醸し出した時に相当する値です。

どんな優れたAIでも、他の技術でも、あくまで「過去のデータの学習で予測」するため、傾向が変わるまでは、それに追従も予測もできません。

興味深いのは、Googleがコミュニティモビリティのデータを使っていることで、これは「政府の施策と、その有効性」を判断できる指標のひとつになれる可能性があります。

悲観的にならず、楽観的にならず、数字の意味を正しく理解し、各個人ができる最大限の感染予防を実践することが、早期収拾への唯一の道だと思います。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
>グーグルは日々データを更新しており予測が当たるとは限らないが、今月17日までの4週間の実績値は、グーグルの予測より新規陽性者数が67%、死者数は43%それぞれ多かった。
これが全てでしょう。現状であんまり精度高いAIじゃないので、参考程度で考えましょうってだけです。予測結果に関係なく、個人個人が感染防止を気を付けなければいけないことは変わりません。
機械学習は、今までのデータを元にしてトレーニングを行うことで、予測値を出すことになります。
「過去の延長線上に未来がある」というアプローチ。
それをいかにして裏切っていくかが、我々人類の課題になりますね。
ボケっとせずに自分の頭で考えて必要な行動をしていこうと、改めて思います。
Google先生が大幅増を予測したから大変だ!ではなく、Google先生の予測はどれくらい信用できるのかを合わせて検証して記事にすべき。これまでもGoogle先生予測は出てるのでしょうから、それがどれくらい当たっているか是非知りたいものです。というかGoogle自身がそれも合わせて自己評価したうえで予測を公表すべきだと思います。
日本のワクチン接種の広がり予測と、これに伴う感染収束を見通して欲しいです。
こういうデータではAIが力を発揮します。
しかし、ビックデータを使っての予想なので根拠はわかりません。
今は責任を取らなくてはいけない所だと使いにくいですね。
このようなデータを検証し続けると信頼できるようになるのでしょう。