列車ダイヤについて -- ３−２７ 都道府県別コロナ予測「ＣＯＶＩＤ−１９感染予測（日本版）」について
２０２０年１２月５日
３−２７ 都道府県別コロナ予測「ＣＯＶＩＤ−１９感染予測（日本版）」について （ 列車ダイヤとは、ほとんど関係ありません。）
１１月１７日、都道府県別コロナ予測「ＣＯＶＩＤ−１９感染予測（日本版）」のサービスがはじまりました。
開始後の最初の週末に、予想期間 ２０２０年１１月２１日 から ２０２０年１２月１８日 の予測を見た時の
数字の一部です。
予想死亡者数 予想感染者数
北海道 １６１ １３，６１０
東京 ５９ １７，２７７
大阪 ９０ １４，６６１
福岡 ８ ８６１
全国 ７３２ ７５，７３４
この時点で、全国の累計の、死亡者数が、２，０００人 感染者数が、１３万人でしたから、
２月から、１１月までの累積数の半分以上の新規の感染者が１ヶ月で発生するという
かなり驚く内容でした。さらに、北海道の感染者の増加も驚く内容でした。
そして、２周間経った時点で、現状（実数）を見てみます。
全国の、２０２０年１１月２１日 から ２０２０年１２月４日までの期間の数です。
（上記の全国の、４週間の予想期間の、半分の２週間の期間）
死亡者数が、３３７ 感染者数が、 ３０、０７２
現在の、予想期間 ２０２０年１２月０３日 から ２０２０年１２月３０日 の予測では、
全国の、予想死亡者数 ９２９ 予想感染者数 ７７，１２４
です。 この予測自体、１日でかなり数字が変わることもあり、
どこまで信頼できるのかは、はっきりしませんが、死亡者数、感染者数とも多い状態が続くものの、
指数関数的な感染爆発という状況は起きないのかもしれません。
医療の専門的知識は、まったく無いので、これ以上、この予測についての考察はしません。
それでも、近い将来の感染者数の予測データーを積極的に活用して、必要となる医療施設の使用可能性を考慮して
感染症対策を行うのが良いのではないかというのが、今回のコラムです。
新型コロナウィルス感染症が広まり始めてからの、専門家の発言は、あまり信用できません。
医療現場の人が、自分の病院のことを話されているのは、大変なことだという
感覚が伝わりますし、もし自分が感染したらどうなるのだろうという
意味でも非常に有り難いと思います。
しかし、日本全国の感染状況の予測については、信用できません。
一例をあげます。
４月に、何も対策を打たなければ、日本で重篤な患者が８５万人 死者が４０万人になるという
発表がありました。あわせて、人との接触を８割削減しなければならないという発表がありました。
それなら、一日の人との接触を定量的に測定するアプリを開発して、配布すべきです。
７月に、新型コロナウイルス感染者等情報把握・管理支援システム（ＨＥＲＳＹＳ）の本格運用が
緊急の課題といった専門家がいます。
３月に同じことを言っているのなら理解できますが、４ヶ月間何をやっていたんだ、という感じでした。
６月に、新型コロナウイルス接触確認アプリ（ＣＯＣＯＡ)の運用が始まりました。
半年経ちますが、ダウンロード数が時々発表される以外、目立った成果の発表がありません。
一日の人との接触を定量的に測定する機能を持たせれば良かったと思います。
導入していますが、何も主張しないアプリです。
非常口は取り付けたが、避難訓練は一度もやったことがないようなもので、
万が一の時本当に役立つのか不安です。
あわせて、各地の都道府県から、ＱＲコードを使った接触確認アプリの運用が始まりましたが、
最初話題になっただけで、どのような成果があがっているのかわかりません。
劇場の入り口で、ＱＲコードを使って登録するようなアプリは、感染を通知するだけでなく、
ある場所では、感染の拡散につながるような事象が起こっていないという
ホワイトリスト型の通知をしてほしいと思います。
専門家の人から、マスクを着けたり外したりしながら食事するのが良いという発言がありましたが、
どれほどの効果があるのかよくわかりません。
飛行機の場合、マスクを着けていない人がいて、離陸が遅れたというニュースがありましたが、
新幹線で、マスクを外して食事をしている人がいて、列車が止まったという話は聞きません。
何が良くて、何が良くないのかがはっきりしません。
ＣＯ２の濃度が、１，０００ｐｐｍを超えたら、寒くても換気するといえば、何をすればよいのかが
はっきりします。
１１月８日に、ＮＨＫで、新型コロナウイルスに関連する英語の論文およそ２０万本をＡＩに学習させて分析した
という番組が放送されました。
冬の日本 感染再拡大は？という話題では、「交差免疫」など、他の感染症の影響なども説明があり、
丁寧に作られた番組だと感じました。
しかし、ＮＨＫのＡＩより、ＧｏｏｇｌｅのＡＩのほうが有り難いと思いました。ＡＩの性能の差ではなく、
何を学習させるかの違いです。
天気予報でいえば、日本海を低気圧が通過するとか、寒冷前線が通過するより、
まず、明日、雨が降るのか降らないのか、暑いのか寒いのかが知りたいのです。
検査数がどうかという議論はあるものの、いつもグラフをみている、感染者数と死亡者数がどうなるのかを
とにかく知りたいのです。
自分の田んぼや畑の天気や、特定の場所の天気なら、長いこと農業をしている人や、気象予報士の人がくわしい
のでしょうが、日本全国の予報なら、気象庁のコンピューターのほうが優秀です。
自分の病院にどのような患者が来るから、どのような備えをしておけば良いかは、医療関係者の方はくわしいのでしょうが、
日本全国の予想なら、Ｇｏｏｇｌｅなどのコンピューターのほうが優秀です。
「感染がどうなるかっていうのは、本当に神のみぞ知る……」と言った専門家がいます。
データーのとり方なども含めて、１００％真実を知ることはできないというような趣旨だそうです。
しかし、１００％の確信がもてないから、天気予報を行わないという気象予報士の方と、
極まれに、天気予報がはずれて、バラエティー番組で非難されることがある、気象予報士の方と、
どちらを信じるでしょうか。民間の感染者数の予測に基づき、さらに人の移動について複数のパターンで予想して、
感染者数を半減するなどの対策をとって欲しかったと思います。
富岳で飛沫の拡散状態のシミュレーションが行われました。専門家の方がされているので適当に絵を描いていることは、
絶対にないでしょう。
ただ、桜の開花予想のように、素人でも結果の当たりハズレが容易にわかることを、
複数の民間会社が競って予想することで飛躍的に精度が高くなります。
経済を回すといいますが、景気を良くするためには、お金をバラまくことだけでなく、
予測して、事業活動が進められるようにしなければなりません。
株式投資でいう、ＶＩ（ボラリティー・インデックス）を下げるような施策をすすめることが大事です。
３周間、冬眠してくださいと言う場合でも、とりあえず全集中で冬眠してくださいと言うのと、
現在のままなら、感染者数がこのようになりますが、冬眠すればこのように減少します。
クリスマスと年末・年始にはこのような経済活動が可能になりますと言うのとでは、状況はまったく異なります。
そして、医療関係者の発言が、経済的合理性を欠いているのではないかと思うことも、
専門家の発言が、あまり信用できない大きな理由です。最近、病床の設備はあるけれども、スタッフの数が足りない
という発言をよく聞きます。
例えば、鉄道業界なら、人口動態調査の予測から、団塊の世代が通勤しなくなる２０２０年頃に、輸送人員がピークアウトするといえば、
それにあわせた事業計画を立てます。しかし、予測が変わって２３区内に限れば、２０５０年頃まで、輸送人員が増加するといえば、
それにあわせた事業計画を立てます。そして、突然コロナ禍で輸送人員が減りますといえば、また、それにあわせた事業計画を立てます。
年末年始に、車両はありますが、乗務員がいないので臨時列車を走らせることはできませんなどということは絶対起きないように、
事業計画を立てます。乗務員が、感染した時の、ＢＣＰについても常に検討します。
このコラムで、２０２０年６月１０日に、
「医療分野でもっとも一般常識とかけ離れていると感じるのが、医師の残業を一定期間特例で、
年間２０００時間以内とするという議論を行っていることです。
人口あたりの医師の数では、日本はたとえばドイツなどのおよそ半分です」と述べた時から、
次の感染のピークに備えて、医者の数を増やしましょう、感染症に対応できる医者を増やすために
訓練をしましょう。退職した看護師の資格をもった人をいつでも招集出来るようにしましょう、
というような医療専門家がいないか、注意して報道を聞いていました。私自身が聞いた限りでは、
一度もありません。民間企業なら、もし不足した時供給できれば、販売価格が上がって儲かるので、
リスクを承知で、準備する企業があります。
健康保険税で、日本の医療が運営されているので、誰でも医療を受けることができるという大きなメリットがあります。
しかし、感染症の治療はしていないけれど、患者の数が減って経営が苦しいという話を聞くと、
民間企業で出向しているように、スタッフが不足している病院に出向すれば良いと思います。
そういう、ユーザーの素朴な疑問に答えない人の言うことは、一応疑ってみることにしています。
困ったら、政府に泣きつけばよいと考えているのではないかと疑ってみます。
それから、ＣＯＶＩＤ−１９感染についての報道を聞いていて、
「これは２周間前の行動の結果とか、２周間先の様子がどうなる」という発言を聞きました。
こういうことをサポートセンターで言えば、お客を激怒させるだけです。
ＡＩを使えば簡単にできるのだから、来週はこのグラフがこのようになると予測しますというべきです。
１１月１７日にはじめてプログラムが動いて、試しに予測してみたら大ハズレだったということはないはずです。
前もって、予測データーと実際のデーターを比較してそれなりの自信をもって予測を開始したはずです。
人の移動についてなどの要素についても分析しているはずです。どこの国のＡＩでもかまわないので、
利用すべきだと思います。
いまの日本のデジタル化の能力を把握することも、デジタル化の第一歩です。
ＧｏＴｏトラベル事業を始めるとき、中国の国慶節の、「リベンジ旅行」の様子などを分析しているのかと
思いましたが、そうではないようです。自動運転のＡＩは、運転マナーの悪い場所で学習すると、
学習速度が早いように、ＣＯＶＩＤ−１９の感染が広まっている米国で学習したのかと思いました。
しかし、マスクをするしないなどの状況が異なるので、データーとしては日本の物だけで、
学習したそうです。
ＧｏＴｏトラベル事業に関して、
「延べ４０００万人以上の利用で判明した感染者はいまのところ２００人以下にとどまっているから、
感染拡大の主要な要因であるとのエビデンス（根拠）は現在のところ存在しない。」と言っても、
エビデンスが見つけられていないだけで、実は主要な要因であったことの可能性については言及していないのです。
ＧｏＴｏトラベル事業を行うとして、予測した時の感染者数が、xxxx、
行わないとして予測した時の感染者数が、yyyy で 、両者の差が僅少であった。
ＧｏＴｏトラベル事業を行った、実績としての感染者数が、zzzz で、
zzzzとxxxxを比較して xxxx、の予測値は十分に信頼できるものであったと言えば、
ＧｏＴｏトラベル事業を行うという判断は、正しかったのではないかと理解する人が増えます。
もし、火事が起こったら、消防車を集めて火を消すのが、行政の仕事です。
各自の判断でバケツで火を消してくださいと言っていては、日本じゅうが大変なことになります。
行政のデジタル化が遅れているだけでなく、民間のデジタル化もうまくいっていない面があります。
近所のスーパーは全国展開しているスーパーです。店員の人はたいへん親切です。
マイナンバーポイントをその店で使うことにしました。私の携帯は、ＩＣチップ読み取りに対応していなかったので、
店のマルチファンクションコピー機でマイナンバーポイントを登録しました。
その後、ポイントチャージを行い、翌月になったので、マイナンバーポイントを確認しましたが、チャージされていませんでした。
サービスカウンターに行って質問しましたが、マイナンバーポイントは予約していないと使えませんと言われました。
予約はなんですか？登録とは違うのですかと、押し問答しましたが、どうにもなりませんでした。
サービスカウンターの人は、不親切なのではなく、単に自分でマイナンバーポイントを使ったことがないようでした。
後ろで待っている人がいなかったので、しばらく店にある、ステーションの端末の画面を眺めていました。
すべてのポイントをダウンロードするのボタンの他に、マイナンバーポイントをダウンロードするというボタンがあって、
そこから操作しないといけないことがわかりました。
もともとカードに貯まるポイントとサーバーに貯まるポイントあります。アプリにクーポンが送られてきますが、
店で発行する紙のクーポンもあります。紙のクーポンは、セルフレジで使おうとすると店員さんを呼んで、
処理してもらう必要があります。そうしないと何度でも使えてしまうからです。
もともと複雑なシステムに、マイナンバーポイントの機能を追加してさらに複雑になったようです。
このコラムでは、日本のデジタル化について、問題ばかり指摘しているように感じられるかもしれません。
しかし、案外ちょっとしたことで、日本のデジタル化が促進するかもしれないとも思っています。
民間のデジタル化の一例として、ヤマト運輸の ＥＡＺＹ（ＥＣ向け置き配Ｗｅｂサイト）はよく出来た
アプリだと思います。日本のＥＣサイトは、配達予定日時の通知などの機能が劣るサイトもありますが、
配送はＥＡＺＹを利用することで、良い商品を安く提供するという本業に専念できるかもしれません。
また、以前から配達の日時指定だけでなく、だいたいいつ頃配達されるかがわかれば、直接受け取ることが
できるのにと思うことがありました。
置き配で、荷物を長いこと放置できないという、不利な事象を改善するために開発したしくみが、
将来ＥＣ以外の一般の荷物にも適用されるサービスになるかもしれません。
デジタル化の一環で、携帯の利用料金を下げることは重要だと思います。
政府が号令をかければ世の中が動くかどうか、２０２１年が勝負の年になるかもしれません。
大手キャリアの料金はなかなか下がりませんでした。研究所がたくさんあるのに、なかなか良い製品が
出てこないと思っていた会社でしたが、ＮＴＴドコモの「ａｈａｍｏ（アハモ）」はかなり思い切った価格です。
また、外国の優秀な人をプロジェクトリーダーにして、携帯電話通信網を設置しようとする
会社もあります。Ｒｅｄ Ｈａｔ ＯｐｅｎＳｔａｃｋ Ｐｌａｔｆｏｒｍの説明はよく理解できません。
（ＩＢＭと提携する会社は、難解な言葉を使うようになります？？）
しかし、仮想化技術を使うことで、携帯基地局に、専用のＢＢＵ（Ｂａｓｅ Ｂａｎｄ Ｕｎｉｔ）を置く必要はなく、
電話局に汎用のプロセッサー を置けば良いというのは、確かに、設備が安くなるような気がします。
非常用電源も長持ちするようになるような気がします。
自分だけがアプリを導入していれば、国内（携帯・固定）通話時間無制限で無料も魅力です。
２０２１年、契約者数が２９９万人位になったら、携帯の契約を変更してみようかとも思います。
利用者の選択が、世の中を動かすこともあります。
あくまで可能性のひとつとして、筆者の個人的な感想で、どのような携帯を持ち歩きたいかというと、
Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉです。自分好みのセンサーを接続して持ち歩きたいです。
プログラムのデバッグ中に電車の中で、Ｐｙｔｈｏｎでコーディングできます。
ただし、大きな欠陥があって、電池があまり持たないのと、普通の方法では、電話できません。
携帯端末として持ち歩くには問題となります。
携帯電話会社は、ＳＩＭだけを売るでも、ｅＳＩＭを書き換えるためのアプリだけを売るでもかまいませんし、
例えば、ＭａａＳすべてを管理するでも構いませんが、「月でもアマゾン」とか「世界中のすべての物を検索する」のような
明確なビジョンをもってビジネスを行うのが良いと思います。
このコラムをご覧いただいて、ＡＷＳよりＧＣＰのほうが良いと思っているのかというような感想を
持たれる方がいるかもしれません。
決してそのようなことはありません。２０２１年、広まりそうだと思っているのは、
ドクターイエローのような色の、ＡＷＳのエッジコンピューターです。
アマゾンはＥＣ用の倉庫を持っているので、すぐデバッグができるので、
エッジコンピューターで、一歩先をいっているのかもしれません。
地方自治体では、土木事業の現場管理などの業務も重要なので、
各地に、黄色のエッジコンピューターが広まるかもしれないと思っています。
ＪＲ東日本の乗務員の方が、ｉＰａｄの端末を携帯しているのをご覧になった方は多いと思います。
たとえば、運転士であれば、当日どの列車を運転するかという、行路表というパスケースのようなものに入った
ものを携帯しています。ダイヤが乱れた時に運転する可能性のある多くの列車の行路表を持ち歩くことも
大きなカバンが必要になる理由の一つです。これをｉＰａｄの端末にダウンロード出来るようにすれば良いということになります。
行路表には、駅の発車時刻などが秒単位で表示されています。
そして、駅の手前の第一閉塞信号は、「横須賀上り本線、第一閉塞進行、次は戸塚、停車」などのように確認します。
指差喚呼（Ｐｏｉｎｔｉｎｇ ａｎｄ Ｃａｌｌｉｎｇ）は、素人にはわかりませんが、非常に重要な物らしくて、
まず、信号を指差して確認し、次に行路表を決まった方法で、指差して確認してから、読み上げなければなりません。
ｉＰａｄの端末を同じ方法で、Ｓｗｉｐｅすると画面の表示がどこかにいってしまいます。
画面を、どのように表示すれば良いかを考えて、アプリを開発するというような、
やろうと思えばできそうなことを、確実に行っていることがデジタル化のために重要です。
インターネットは分散型のネットワークといわれてきたのですが、最近はＧＡＦＡなどの巨大企業に
情報が集中するという視点で語られることが多く有ります。
けっして、総務省が関連するべての行政アプリをＡＷＳの上で動かすのが悪いといっているのではありません。
厚生労働省、内閣官房などがマイクロソフトの、Ａｚｕｒｅを使っているのが悪いと言っているのでもありません。
ただ、株式で慎重な日本人が買い始めたらバブルが弾けるといわれることがあるように、
これなら大丈夫といって採用したシステムが、空前絶後の巨大投資になることがあります。
常に、いろいろな可能性を検討しておいたほうが良いと思います。
公務員の人は、基本的に優秀な人が多いです。それから、数多くの規則に従って仕事をしていますが、
時々、とがったことをする人がいます。多摩川のアザラシ「タマちゃん」の画像をホームページに載せた
国土交通省の工事事務所の人や、オープンソースのソフトウェアーを利用して、地方自治体の行政システムを構成
した人もいます。このような人を中心にして、ＮＰＯの人達と協力して、行政システムのデジタル化の方法
を考えると良いアイディアが出てくるかもしれません。
民間会社では、星野リゾートやカインズが、アプリを内製して成功している会社として、有名です。
必ずしも業界のすべての会社が、使うアプリを統一するということはありません。
例えば、未利用魚という話を聞いたことがあります。
日本は、米国以上の海岸線の長さがあるのだから、近海を走る船や、海に潜る人に協力してもらって、
決まったセンサーと動画のデーターを送ってもらい、ＡＩで分析するプロジェクトを立ち上げれば、
日本は、アジア地域の海域の環境保全や、食料の確保に積極的な国だということになるかもしれません。
軍事力を行使するより、多くの国の共感がえられるかもしれません。
ＡＩの性能の違いにはあまりこだわる必要はなくて、ＡＩは２４時間休みなく働く能力で、人間より
すぐれている程度でかまわないと思います。
いったん”ぶりがつけば”すぐれた技術を開発する人は自然と集まってきます。
デジタルは、ゼロ・イチの要素があって、何かがよくないと、全体がコケてしまうかわりに、
割と簡単に、全体の調子が良くなることがあります。
２０２１年１月に、グレートリセットしたとたんにあらゆることで、
Ｊａｐａｎ ａｓ Ｎｏ．１ という時代になるかもしれません。
ひとつよろしいでしょうか！！
ここに述べたことはあくまで、個人的な判断や希望的観測であって、
間違えた解釈があったり、実現可能性について十分考慮していないこともあります。
もしこのコラムを読んで何かやってみて、実際、ソフトウェアの一部または全部の機能が動作しなくても、
端末機器や他のソフトの動作に害を及ぼす結果となっても、
それによって生じた直接的損害や間接的損害に対していっさいの責任を負いません。