異分野共創で実現した飛沫感染リスク評価のDXと感染症にレジリエントな社会の実現に向けて

異分野共創で実現した飛沫感染リスク評価のDXと感染症にレジリエントな社会の実現に向けて

[音楽] H [音楽] [拍手] [音楽] 続いては神戸大学大学院システム情報学 システム情報学研究家計算科学先行教授 理科学研究所計算科学研究センターチーム リーダー坪倉誠さんの講演ですえ坪倉さん は東京大学大学院工学研究家機械工学先行 拍手家庭終了後東京工業大学電気通信大学 北海道大学を経て2015年4月より神戸 大学大学院システム情報学研究家教授に また2012年6月からは理科学研究所 計算科学研究センターのチームリーダーを 検務されています遠大は異分野競争で実現 した末感染リスク評価のDXと感染症に レジリエント社会の実現に向けてですそれ では坪倉さんよろしくお願いいたします はいえ坪倉ですよろしくお願いしますえ 今日はですねえっともうえっと過去の話に なってるかもしれないですけど我々が 2020年からですねえっと2022年 ぐらいまでですかねえっとスーパー コンピューター不学を活用しまして 取り組んできたえっと新型コロナに対する 感染リスク評価とえっとそのえっと対策 提案これをですねえっとシミュレーション いわゆるスパを使って空気や水の流れを 予測してでそこから感染リスクを評価する ということをやってきましたそのえっと 紹介あの裏特にですねあのテレビでは出て こない裏話って言うんですかねなんで そもそも僕がこんなことやってるのやった のかとかですねそういったところのあの 裏話も含めてですね紹介したいと思います でこれですねえっとまず最初にですね えっとまこういう完成症っていうのは非常 に大きな災害であるということをですね えっと皆さんに認識してもらうために ちょっとあのスライド作っていきますまし たえっと例えばあの日本でのですね いろんな災害での試写数を見た場合にです ねえっとここに書いてあるようにですね 新型コロナのえっと死者数2020年の 2022年の9月までですけどえっと 東日本大震災のあの死者のですね倍ぐらい の死者が出てるということあと経済損失で 言ってもですねえっとこれえっと長円で 書いてあの腸で書いてあるあのあの単位が 腸で書いてあるんですけどもえっと阪神 淡路大震災のえっと経済損失に対してです ねえっと2022年の9月時点でですねま これいろんな評価あるんですけど5倍 ぐらいのですね経済損失があるとま いわゆるそのインフラは別にえっと新型 コロナは壊さないんですけども人の誘導を ですね妨げるということで非常にですね 経済活動が停滞するということがでまそれ によっまこれも1つのですね災害であると いうこと皆さんもですね理解してもらえる かなという風に思い ますであとウイルスの経ってのはもちろん 色々あってですね えっとよく言われてるのは接触感染って やつですねえっと皮膚等を直接こう接触し て触ってですね感染するってやつですね あと末感染って言ってですねえっとえっと 咳とかですねくみとかによってウイルスを 深あの含んだえっとしき末ですね末が空気 中に飛び出してこれを吸引したりですね あとは目とか鼻にですねえっとえっと付着 してですね感染するとあとまえっと末感染 と空感染どう区別するのかっていうのはあ あるんですけどもえっと空気中を漂う ウイルスを含んだ微粒子を含むことによる 感染ということあとはまあの媒介物の感染 水とか食品とか血液とかですねえと昆虫を 返した感染なんていうのもありますで新型 コロナはどうだったかって言うとですね えっともちろんあの病気が出た当初って いうのはあの何も分からないわけですけど もえっと特に日本なんかではですねえっと えっとなんだっけえっと大きな船ですね えっと船の中でのえっとクラス事例なんか があってですね感染症の先生方がですね そういうとこに乗り込んでいってですね えっと命がけでですね調査されてで いろんなことがわかなりえっと日本では ですね感染えっとパンデミックになる前 からですねどうもこんな風に感染してる らしいぞっていうのは分かってきてました でそれがえっとまその当時も言葉として 新しく作られたエアルクレーネ のかって言うとですねえっとこれえっと この図何かって言うとですね横あっと口 から出た末しぶきのですねえっとサイズが どういう風に分布してるのかっていうのを 書いたものですで実験とかによってデータ これ全然違うんですねただま共通にして 言えることは10ミクロンぐらいの末が 1番多いとでえっとさらに大きなものに なるとえっとくしゃみなんかの時だとです ねえっと1mmぐらいの末も出ますねで 一方小さな末っていうのは1ので小さな ものもあります目に見えないですねで こんな風に分布してますでエアロゾルって 言われるのはまこれ実はサイズでは規定 できないんですけども大体5ミクロンより も小さなものエアロズルって言われるん ですねでもう目には見えない見えなくて 空気地上漂ってるというそういうものです でどうもあっとどうもえっと新型コロナに 対しはこの5ミクロン以下のエアロゾルに よって感染してるらしいともっと小さい 1mm以下のあ1ミクロン以下のものは ですねえっと末角とかかって言ってですね これはもあのもっともっと小さいもので ずっと空気中漂ってですねえっと重力の 影響も受けずに空気中をあの伝う漂い続け ますでそういうものではなくてもう少し 大きなものだで感染しるらしいとでなぜ それが分かったかって言うとあの感染し てる距離なんですねあの完全な空気感染に なるとえてしかも感染力のすごい強いもの になると例えばこういうエアコンがあって ですねそのエアコンでえっと末をえっと ウイルスを含んだ暇えっとエアロゾルが 空気中から外に出てですね隣の部屋の人が それで感染するとかそういうこともえます でもどうもえっと新型コロナはそこまで 感染力は強くなくて大体23mぐらいの 距離でですねまでで感染するんじゃない かっていうのは当時よく言われてましたね で例えばえっとインフルエンザとかですね えっとえっとそういった病気っていうのは ですね比較的ショートレンジえっと近い とこで感染すると言われてますしえっと 結核とかマシとかそういったものはですね 空気感染で非常にまで飛んでいくっていう 風に言われてますでそれに対してえっと ちょうどそのインフルエンザとかとそれ からえっとあのマシンとかとのですね えっとちょうど中間ぐらいのとこで起き てるのがどうもこれえっと新型コロナ らしいぞということでこれ厄介なのは何 かって言うとえっとそれぐらいの距離で 感染ま12mぐらいの距離で感染するって いうことは空気の影響をものすごく受ける んですねで室内の空気の流れによって つまり風下か風かかによってですねリスク が大きく変わってくるとかていうことで えっとこれ難しさが発生するわけでつまり えっと普遍的なことがすごく言いにくくて ですねえっとケースバイケースで評価して いくことていうのがこれ重要になってきた ということです ねで感染症に対するアプローチってのはま 色々あってですねえっとま左が1番皆さん よくご存知なものかと思いますねこれ えっと感染症疫学ってやつであのえっと今 京都大学に映られたですね西浦先生が えっと感染集期にすごくテレビでえっと 発表されてたやつですねあの8なんだっけ 8割削減おじさんとかって言われてました よねえっといわゆるこれ社会全体でどう いう対策をすれば例えば人類をえっと 抑えればどれぐらい感染者が抑えられる かっていうマクロマクロなと社会全体での あの完成に対する効果っていうのをですあ えっと対策に対する効果っていうものを ですねえ予測するものですねでもう少し えっとスケールを小さくするとですね公衆 衛星学になってですこれ人対人のスケール で感染ルートっていうのをこう見ていこ うっていわゆる手洗いとかですねマスクと か換気とかそういったものが対策になって くるわけですねでもっともっとミクロに なってくるとこれ病理学になってきます えっと細菌額とかウイルス額とかですね これは感染源の特定とえっとまつまり何を 何によって感染してるのかっていうとこ までですねスケールダウンするでその感染 のメカニズムを考えるってやつですでこう いうのはえっと結果はえっとどういう対策 どういう対策提案になるかっていうのが 治療法とかですねえっとワクチンとか そんな風になってきますねでさらに小さな スケル実はありますこれ分子生物学って やつでウイルスとかあの細胞のタンパク質 構造を見てですねでそこからですね感染 メカニズムを見ていこうってこれは いわゆる創薬ですね薬を作るっていう ところに非常に役に立ちますで僕らがやっ てたのはこの公衆衛星学のところだって いうことはあのあのまずは理解しておいて くださいで実はシミレーションっていうの はですねこの全てのところで実は行われ てるんですねえっともちろんこのえっと西 先生やってたあの感染症疫学のあの8割 削減すると死者がどれぐらい減るかって いうやつはこれシミュレーションですねで あと僕らはここあとえっとあとは分子生物 学って言ってタンパク質構造を シミュレーションして薬近づけあの いろんなあの薬の元を近づけていってです ねどれが薬に入ってあのタンパクに くっつくのかみたいな調べるのもこれ シミュレーションですねで特にこのの分子 生物学の分野は昔はですねえっとまえっと 闇くむに実験やってですねいろんな 組み合わせであのどの薬聞くのかっていう の探してたんだけども今これ シミュレーションやることによってですね コストと時間ものすごく削減できてる分野 ですただ僕はここやってませんで僕はやっ たのはこの公衆衛生学のとこですねで えっとまそもそもこのシミュレーション なぜこういうシミュレーションなぜあの やり出したのかっていう話なんですけども ちょちょうどですねえっとやるえっとで どうも感染症してるらしいっていうことが 分かってきた時にですねテレビとか見てる とこ見てるとですねえっといわゆる科学的 データがないんですねあの実験データ取り に行くことができないわけですみんな えっとあのいわゆるロックダウンでですね えっと家にいますからだからなかなか 新しいデータが出てこないえっといわゆる えっといわゆる そのあの何かこう感染が起きたとこ調べに 行ってっていうその状況証拠みたいなのは いくらでも出てくるだけどそもそもどう やって感染してるのかとかですねえっと末 がどうなってどこに届いてどう感染してる のかこれわかんないんですねであともう1 個はですねもういわゆる価格とは言えない ですね過信とか侮りとかですねなんか わかんないけど僕元気だから感染しませ んって遊びに行ったりとかですねそういっ たことよく起きたわけですねでこれは まずいぞとあのテレビ見てて思っててえ 思ってましたでえっと幸いですね僕らは えっと高精度な熱えっと熱流体の シミュレーションができるで シミュレーションのいいところっていうの はあの家でできるんですねつまりえっと こたの中入ってですねえっとパソコンあの カタカタ叩いてですねえっとネットワーク 返してえっとスーパーコンピューターに 入ってですね計算走らせてデータ取ってき てでできるんですで研究チームもですね えっとその当時えっと782メンバーがい たんですけども782のメンバー直接会う ことなくですねえっとあの今日もこの テレビの会議やってますけどもこの ZOOMなんか使ってですねえっとテレビ 会議を返してですねシミュレーション結果 が見せ合ってて議論ができるんですねで 特にこうロックダンガンロンパ 出てきたデータをですね行政機関とかです ね各種業界と連携してですねそういった ところでのガイドラインの策定とかですね 政策提案とかそういったとこに使って もらいたいなてこの2つで始めまし たでこれ実際僕らがやった シミュレーション一例でえっとこのグラフ はえっと日本日本の新規感染者数の推移 ですねこんな風にえっと新型こあの いわゆるえっとウイルス感染でこうあの 波上攻撃仕掛けてくるんですねいわゆる 変異株なんかが出て1下ったなと思ったら また出てきてっていうこれ波上学攻撃を 仕掛けるとでえっと僕らやったのはですね えっと最終的には2年間2年半ぐらいの間 にですね70以上の感染シあの感染シって いうのは例えば飛行機の中とか電車の中と か教室の中とかですねオフィスであるとか えっとバスとかなんかもうなんかあらゆる ことやりましたね70以上のその感染シに 対して1500ケース上回るですねリスク 評価をしてどういういう対策が効果的 かっていうのは提案してきましたあの テレビなんかに取り上げられたのはその 本当に一部で分かりやすいものだけでです ねあとのものはですねその各業界の人たち に使ってもらってですねあのやりましたね なんか面白かったっていうか面白いと言っ ちゃダメなのかもしれないですけどこれ えっと救急者ですねえっと神戸市の消防局 の人と連携して救急者の中でですのあの末 感染ですねの評価とえっとどうやれば リスク下げられるかっていうのやりました でえっとこれ僕らも驚いたんですけど えっと元々はむしろその政策提案とかそ ガイドライン策定とかそういったものに 使ってもらえばいいやと思ったんですけど えっと出てきた結果をですねえっと1番 最初は確かメディア向けにもえっと公表し たんですねそうしたらなんかなんか あらゆるメディアが取り上げてですね最終 的にえっと2年間の間に4400件以上の 新聞とかですねあと400件以上のテレビ ラジオであと1700件以上のウェブ記事 に取り上げられましたで実はあまり知られ てないんですけどこのデータですねえっと ダウンロードて使えるようになってるん ですで理研のホームページ行ってもらうと ですねそのあの発表したですねあのえっと スライドえっとまあのパワポイントですね これ全部ダウンロードできるようになって ますでこれでえっと50以上の自治体70 件以上のですね病院とか学校でですね えっとあのポスター作ったりとかでそう いうので活用してもらいましたまあの簡単 うとやっぱ分かりやすんですね目で見え るって相当インパクトあるらしくてであの テレビで発表した次の日なんかあの朝から じゃんじゃん電話かかってきてですねあの 先生どうします繋ぎますとかて言われて 繋ぐとですねえっとおじいさんとかおばあ さんが出てきてですね怒るんですねなんで あんな怖い映像を見せるんですかとかって 言ってで30分ぐらい話してですねいやお ばあちゃんそういうことじゃなくってね つってそれをずっとなんかもう次の日は1 日中やってるみたいなですねそんな感じ でしたまでもあのあのいわゆるテレビから の信号ってのは1方向であの垂れ流しに なってしまうんでそれに対して意見を聞け るっていうのはなかなかなかったんでそれ は非常に良かったです ねで当然こんなことですねえっと僕あの あのいわゆるあの神戸大学とですね利権 だけでなんかできるわけなくってですね えっとそのこういう活動をしようって決め た時にですねえっととにかく周りのですね 先生方に声かけてしかもあの知り合いの 先生だけじゃなくてですねえっとネット なんかで調べてですねあのいろんな先生声 かけましたえっともちろんこれ異分野です ね僕はあのあの意思でもないしえっとそう いう感染症のあの専門家でもないですから えっとそういうことをやってる先生方とか もちろんえっとあの病院の先生も呼びまし たしあとはあの何より大事なのこういう えっとあまり皆さん認識ないかもしれない ですけどこういう建物の中での感染って いうのはこう空調とかですねそういと ものすごく重要になってくるんですねだ から鹿島建設さんととかですねあと代金 さんですねえと空調メカの代金さん読んだ りっていでこれステアリングメンバーです ねでその他にもですねえと解析する ターゲット対象に応じてですねえっと マスクやってたんであの大王精士さんとか ですねあと突破印刷さんとかですねあと 自動車もやってたんで自動車なんでトヨタ さんとかですね日野さんと かあとライオンさんともやりましたね ライオンさんは何でやったかなちょっと 忘れちゃったあとはあの手術室とかですね 病室とかそういったとこの感染リスクって いうことで浜松医療センターとかですね そういったとこともやりましたねで出てき た結果を内閣府のえっとその当時コロナ室 って言われたとこですねとかですねあとは 国交省もあのバスの中とか電車の中でどう するかみたいな相談を受けてですね一緒に やってましたねこんな形で えっと当時どれま週に1回かな週に1回 ですねえっと今見せたコアメンバー30人 から40人が1番多かった時50人ぐらい 集まってましたねZOOMでで僕も全早く できなかったんだけど集まってですね えっとどういうシミュレーションやれば いいのかとでその出てきた結果をみんなに 見せてあの評価してもらってですねこれ 社会に出すとどういうインパクトあるかな とかですねあのリスクがあるかなとかこう 議論するんですねでちょっとあの専門的な 話になって申し訳ないんですけどもこれ です何表してるかって言と横がですね えっと時間経過ですねえっと2021年の 4月からえっとちょ1年ところですかねで この赤い線がこれが日本の新規要請者数の 水ですで青が何かって言うと僕らが使った 計算資源ですねえっとスパコンガンガン 回して計算したその計算資源をどれぐらい 毎日使ってんのかっていうのグラフにした んですけどちょっと面白いのはですねこの ピークの来る直前にあのつまり感染者数の ピークが来る前にシミュレーションの ピークが来るんですこれなんでか分かり ますかねこれ僕らの活動ってピークの時に あんまり活動しないですねあのピークの時 にはあのもう発表するんですそちょうど その時に発表するために次はなん1月後 ぐらいにピーク来そうだなって言ったら 活動活発化させてですね次のピークは おそらく例えばえっと8月だから8月って 言うと学校が終わってみんなえあ学校が 始まってみんなえっと学校に行く頃だな すると多分教室でのリスクが気になるよね とかって言って先を読むんですねそれとか 秋になるとですね日本政府がえっとあれな ゴートゥトラベルかとかっていうの始め ちゃったんですねでするとおそらくあの 世の中の人はゴートトラベルで外出たい けど飛行機の中とかバスの中とか大丈夫か なみたいな話になるだろうなって言って あの日本航空さんとかですねえっと日野 さんとかに連絡してですねそういと中の リスクを先に先先取りで先取りでどんどん 計算しちゃうんですねでそういう活動して ましたであの50人ぐらい集まってです ですね色々ケケガクガクやるのまあのま これもあんまりいい言い方分かんないです けどま僕としては非常にあの刺激的でした ね面白かったですねでえっと世の中がどう いう情報を発するのかっていうの先読み するんですでそこに対してえっと シミュレーションやっていくただ実は シミュレーションやってた人間ってですね その30人40人が全部シミュレーション やってるわけじゃなくてシミュレーション やってるのはここにいる5人なんですね これもまた面白いですねあのスパコン使っ て計算をするってやっぱそれなりのの えっとスキルが必要なんで本当はそのあの 例えば飛行機の中なら日本航空の人が えっと計算をできれば1番いいんだけど それやっぱ難しかったんでえっとやってた のはこのあの5人の連中ですねだからあの ピークが来る前ほとんど徹夜でですね計算 ガンガン流すとでもあのスパコンと共に ですねえっと僕らのやってた手法が すごかったのはあ自分で言うのもななん ですけどすごかったのはですねえっと5人 のメンバーでですね何百ケースの シミュレーションっていうのができちゃ うっていうことですねでこれなんでそんな ことができたのかっていうのがまあの僕 あのもう10分以上経ったのかなえあの 自己紹介じゃないんですけど僕元々専門何 かっていうとですねこういうことやってる んですねえっとソティ5.0時代っていう のまいわゆる日本が提唱するですね新しい 社会ですねえっとこれどういう社会かって 言うと僕らの住んでる物理空間とそれから コンピューターの中で災害再現される サバー空間これを高度にですね つなぎ合わせてですねそこにあのより良い 社会を作っていきましょうっていうでこう いう社会ですねこれは日本政府が言ってる ソティ5.0あの1.0がえっと狩猟社会 2.0が濃厚社会3.0がえっとなんだっ けあの3工学ですねのせ社会で4が今僕ら のいる情報社会で5はそれに対してもっと AIとか使ってえっとサイバー空間と フィジカル空間を高度に融合させようって いうそういう社会ですねで僕らここで何 やってるかって言うとあのこれ月の中で 実際にやったシミュレーションですやっ てるシミュレーションですけども ものすごいたくさんの例えばですよ車の形 の中から性能のいい車をどうやって 探し出すかこれえっと設計探査って言うん ですけどもあの何百ケース何千ケースって いうシミュレーションを流してですね えっとAIにですね1番いい形っての探せ 探しさあの探させるとかですねあと右側 これデジタルツインってやつでですね えっとこれえっとバーチャル空間サイバー 空間で自動車を実際に走らせるんですこれ 風を受けて車が走ってて中にドライバーが 乗っててドライバーが操作してます僕らが やるのはえっとコンピューターに入力する のは持続100kmでえっと車を走直進 走行させて何秒後に隣のレーンに移動し なさいっていうこれやるだけなんですね するとバーチャルドライバーがえっと ハンドル操作ブレーキ操作アクセル操作 全部やってですねでえっと車のあの操縦 するんですでそういった条件で風を吹かせ たりとかですねえっとあの風トップを吹か せたりとかですねえっと隣を車が ものすごく高速で走っていったりとかした 時に車がどういう挙動をするのかっていう の設計図段階でですね予測するってそう いうシステムこういうことやってるんです ねでこういうことやろうと思うともちろん ものすごくでかい計算機が必要にな るっていうことでまさにえっとスーパー コンピューター不学っていうのはそういう ソエテ5.0を支えるスパコンということ でですねえっと日本で開発されたものです ねもうえっと稼働してえっと5年経って いろんな成果えっと出てあの出てきてます まだそれいうのはですねえっと色々ネット で調べてみてくださいでえっとただあの よく知られてないのはですね コンピューターできたらそれでいい シミュレーションできるってみんな思っ てるんだけどこれいわゆる僕らの言葉で言 ハードウェアってやつですねハードウェア だけだとただこれ箱ですあのただの電気 食う箱ですねでこれに対してソフトウェア を作るなと動かなくて僕の仕事はそういう ソフトウェアを作ってるんですねで特に えっとAI使って えっとものすごくたくさんデータを 生み出していい形を探すってなると シミュレーションがものすごく早くできる ということが重要になりますでそういう ソフトウェアをですねもう10年以上前 から作ってたんですねでまあんまり興味 ないかもしれないですけど1番左はですね 車が走ってる時の車の周りの空気の流れと あとこの先っぽからですねなんかこう なんか波紋みたいな出てるんですけどこれ です音ですあのあの車走ってる時にですね 車からピーっと音になる時あるんですねあ あるあるというかそれがあるとダメなん ですだからそれの音が出ないように車の 設計をするんだけどそのピーって音がなる のはですねえっとま見ともないです笛 みたいな音がなるんでところがこれは今 までは車が出来上がってえっと実験をし ないとわかんなかったんだけどそれをもう シミュレーションで設計図の段階で予測し たってやつとかですねあとこれ1番右は ですねこれえっとスキージャンプでえっと 小林友君左の赤ですねで川がえっと あんまりうまくない選手で小林領域の飛び 方が何でいいのかってこれはえっと前回の どこだっけえっと冬の五輪の時にえっと メディア発表したやつですけどあのそう いうこういうことができる シミュレーションを作ってたんですねで コロナの時にですねえっとまさっきもあの 話繰り返しになりますけどみんなえっと パンデミックでですねえっとまロックダウ ンってとは言わなかったけど緊急事態宣言 で全みんな家にいたんですねで4が 2020年の4月かなでチームメンバー えっとみんなテレビ見てたテレビとか ラジオとか聞いててあの暇に相合してた時 にですねえっとその当時まだ市運転中だっ たんですけどもその不学のですね計算資源 の一部をですねえっと新型コロナ関係の 研究へえっと脅威をしますからえっと是非 ですねそれあの使って新型コロナの研究し てくださいっていう公募って言うんです けどもそういうのがあったんですねで えっとみんなでみんなテレビ見ながらです ねえっとなんかそんなニュース出たけど どうするつってスラックで集まってですね で議論したんですねであるあの若い メンバー1人がです ね彼自動車エンジンのシミュレーション やってたんですねで自動車エンジンの中の これ何かって言うとこれえっと燃料を噴射 してでこれ火つけて燃やすていうのが エンジンの中でやるんですけどもこれを その当時担当してた非常に若いメンバーの 1人がですねこれ末のシュミレーション できんじゃなっていう話になったんですね で確かにあのできるんでこれあの縦横にし てるだけなんですけど燃料をえっと いわゆるあの唾液ですね唾液に物性地 変えるだけでまあのそのまま適用できるん ですねでこれやってみようと特にその当時 末とかエラル感染っていうのがどうもあの その感染源らしいとでもそれをえっと 世の中の人はもう秘つのは目にあと小さな 秘は目に見えないんでじゃあこれ シミュレーションやって貸化するとまあの 結構インパクトあるんじゃないとかって 言って始めたのがそのあの最初ですねで えっとま色々シミュレーションやったんだ けど1つやっぱりインパクトあったのは 多分マスクのシミュレーションってやつで えっとマスクってどうやって シミュレーションマスクのシミュレーショ ンってどうやってやったのかって言うと ですねえっと左みたいに顔にですねマスク をつつけるとどんな風に変形してどんな風 に隙間ができるのかっていうのこれ シミュレーションしますで シミュレーションやって次に何するかって 言うとマスクって色々世中にあるじゃない ですかあの素材ですねマスクの素素材に よって結構性能違うんですねで素材に対し てはこれ実験するんですねでマスクの素材 の前後でどれぐらい末量が減るのかって いうのとあとどれぐらい空気抵抗あるの かっていうのはこれ実験しますでそれその えっとデータを合わせて最後 シミュレーションするってこういうことを やってたんですけどもよく言われたんです ねあの深く使ってそんな世界一のスパコン 使ってマスクのシミュレーション会みたい な言われてそんなそんなすごいスパコンや たら あのマスクの繊維を1本1本全部解いてる のかとかって言われたんだけどそんなバカ なことはしませんそれできますやろうと 思えばできるんだけどデータあのやろうと 思えばできるんだけどそれやろうとすると ですね1つのマスクのケースするのにです ね3ヶ月とか4ヶ月とかかっちゃうんです でそれは無駄ですねでそうではなくて実験 が早いとこはどんどん実験するんですで 当時やったのはですねこれ実験データです ね横軸がえっと 横軸がどれぐらい空気を通しにくいか つまりま呼吸が苦しくなるかっていう意味 ですねあの空気をあの空気を通しにくい かっていうのがこれ横軸で縦軸がどれ ぐらい末を捕まえるかっていうデータで これを世の中にその当時手に入るなな何十 というえっと腐食布とそれからあと布 マスクですね布マスクは手作りのマスク その当時流行ってたんであのTシャツとか ですねえっと麺とかハカとかいろんなやつ 集めてきてですですねそれを実験するん ですよでその時実験担当してくれた豊橋議 科代の飯田先生っていうのは毎日徹夜で ですね学生みんなも学校に来ないから先生 ずっとですね研究室に閉じ思って朝から晩 までですねこのデータ取るんですねで取っ てもらったこれをデータとして使って シミュレーションするつまりここは実験の 方が早いんですねで実験早いとこは実験で やってそれでマスクを作ってマスクを顔に つけてでシミュレーションしてで シミュレーションした結果がこれであのま その当時よく言われあのよく言われてたん ですね腐食付っていうのはいいですよって それいいんですいいのはでもこれここに ある青これ腐食布ですねえっと横が通気性 で縦が性能なんですけど非常に性能はいい ですただし通気性も悪くなるんですねこれ あの不食布っていうのはねであの皆さん 買う時に95%とか99%ブロックとか 書いてるのは全部このフィルター性能です でそれに対して布マスクこれ赤で書いてる やつとかですねえっとフィルターの補修 効率悪いんですでもあのフィルターの通気 性はいいんですよするとこれを顔に透ける とどういうこと起きるかって言うとえっと 腐食布っていうのはえっと通気性悪いから 隙間からどんどん漏れちゃうんですねだ からぐーっと性能が落ちてきますで一方 この赤で書いてるえっと布マスクっていう のはえっと通気性が悪い分あ通気性がいい 分ですねえっとれちゃうんだけど隙間から 漏れないんですねでそれによって結構です ね食布と布マスクっていうのは性能均衡 するんですねでこういう結果をですねえと ま言われたら当たり前なんだけどあのやっ てみると結構それはやっぱり目で見ると よく分かってですねでこれ色々左から ウレタンマスクでウレタンマスク若い人 やってるからダメだダメだって言われてた やつですねであとあの布マスクでもえっと 面とですねポリエステルでは結構性能違い ますねで赤はトラップされた秘で青は等化 したマスクを化した末で黄色は隙間から 漏れた末ですねこんな風に えっといわゆるフィルター性能のいいもの 腐食不マスク見れば分かるんですけど非常 にたくさんトラップしてくれるんだけど 隙間から黄色でこうガンガン横から漏れ るっていうこういうこういう結果を出すで 僕はまあの不直風マスクも布マスクも そんな買わないよってこと言いたかったん だけどミリアの人やっぱ面白いですねこれ 勝手に解釈してですねあ勝手にというか僕 はメッセージ性は出さないようにしたん ですね客観的に絵だけ出してあと皆さん どう思いますかにしたんだけどメディアの 人はほとんど不食布マスクでないとダメ だっていう結論になったんだけどまそれで いいのかなと思いながらま僕は聞いてたん です けどでちょっと時間をしてきたんでね ずっと飛ばしますねでえっと今のマスクの 話でもう少しこうあの下がってですね えっと人と人とがどう感染するのかみたい なとこに移ってですねその時はちょっと見 にくいですけどえっといろんな会話モデル 作りましたね通常会話してるモデルから歌 歌ってるモデルから石をしたモデルとか こういうモデルをいっぱい作ってですねで これで感染リスク評価するんですねあの シミュレーション上はですね口から出る 空気のえっと出るパターンスピードとです ねそれから含まれる末のですね流血分布 っていうのをで条境界条件として与えて シミュレーションしますすると例えばこれ 左がマスクなしであの大声で会話してる時 右側がマススクつけて大で会話してる時 ですけどえっとまマスクなしで会話すると ですねえっと大きな末がこボドボド ボドボド落ちるんだけど小さな末はこんな 風に空気中漂うんですねで僕らの シミュレーションはその末のですねえっと 蒸発とかそういうのも全部考慮してますだ から口から出た末っていうのがえっと えっと湿度に応じて蒸発してちっちゃく なってエアロゾルになって空気血をずっと 漂うとこれ見えてくるわけですねでマスク するとどれぐらいえっと効果があるのか ってのは目で見えますしその空気中に存在 する末の量からえっとウイス量を解散して ですねえっと空気あのその空間のえっと リスク例えば15分間感染したらど15 分間接触そこにいるとですねその場所に いるとどれぐらい感染するのかっていう ですね感染確率っていうのもこ出すことが できますそれまマスクなしで対してマスク 装着すると効果がもう非常にあるってのは もうこれ見てみてすぐ分かりますね でこういうのをですね今度はえっと室内に こうそういう人たその末出す人配置するん ですねでやっぱよくあったのはえっと何 だっけえっとあのパンデミックじゃなくて なんて言うんだっけえっとクラスター事例 が発生しました例えばよくあったのがあの ライブハウスですねライブハウスで クラスター事例発生したんだけどどどうし てですかとかって言われるとですねあの その現場に行ってですねこれデジタル スキャンって言ってですねこの部屋全体の スキャンデータ取るんですねバって天軍 データ取るんですねで天軍データ取ってで 次には空調ですねあの空調がどうあの配置 されてるのかあの目で調べてですねでそこ での空気の排出量全部調べてであとこう ライトですねライトっていうのは熱原に なるから空気の流ですごく変わるんでそう いうのを全部再現してですね シミュレーションをやるでそういうの大学 の行動とかこれ慶大学やったかな行動とか あの高校とかですねあとライブハスさっき 言ってライブハウスとかあとこれ プラネタリウムプラネタリウムはこれなん でやっのかも忘れちゃったんだけどなんか まリスク評価してくれとかって言われで やりましたねこんな風にしていろんな ケース全部で70何ケースこれやったわけ ですでその1つ例出すとですねこれ何 かって言うとですねこれ居酒屋ですね 居酒屋も非常に危険だ危険だ言われてです ねえっとで実際にあの居酒屋モデルをあの こうやって作ってですねこれえっと16人 かな17人16人ぐらい入るですねえっと 居酒屋を作ってそこに人を座らせてですね でえっと空調ですねあの通常あのこういう 建物って必ず機械換気ってのがもう法律で 決められてる換気装置がありますえっと毎 時間どれぐらいの新鮮空気が入ってきてっ ていうのとあとはま居酒屋だからこう厨房 のダクトがありますよねあのこういうのを くっつけてですねでえっとあとエアコン これえっと感染初期にですね公州のえっと レストランでものすごいやっぱり感染 広がった時にですねこのエアコンのせいで えっと感染広がったんだみたいな話があっ たんでこのエアコンのこれエアコンはこれ 循環式ですね空気綺麗にしないやつ かき混ぜるだけですこういうのがつけてで それぞれどういう対策が必要かっての調べ たんですどうやるかって言うと感染者って のはどこにいるかわかんないですだから どうするかって言うと16人全員から末 飛ばすんですさっき見せた末 シミュレーションみたいな形で16人全員 から末飛ばしてどの人の末があどの人の末 がどの人にどれぐらい行くかっていうの 調べるんですねで例えばこれ1から16 まであの番号をつけてですねこれ縦例えば ですけどもこれ縦が感染者が座ってる場所 ですで横が感染されさせられた人が座っ てる場所です例えばこれあの縦の4と横の 2を見れやですねこれ縦の4だから4ここ ですね4から2へどれぐらい感染させるの かっていうのが見えてくるんですね1時間 座るとほと100%ですねこれ前ですもん ね前に座ってる人ですですからでこんな風 にして感染マップってのは作るんですねで これ感染マップっていうのはですねえっと 僕なんかこれ見ると非常に資格的によく 分かるんです1から4それから5から8に 感染を広がってますね1から45から8 ってこのテーブルですこのテーブルの リスクがこここのテーブルのリスクがここ だからこの病気の特徴は基本的に近くなん ですねやっぱ近くで感染させさせ るってことですねでこういうに発表すると 必ず言われるんですねでどこの場所なん ですかて言われ皆さんも知りたいですよね どこ安全でしょうかこれ簡単ですね感染者 がどこに座ってるのかわかんないから1 から16まで等確率にあると考えてこの縦 を全部平均するとですねえっとえっとその あっとその場所に座った時のえっとあなた が座った時の感染リスクが出るで7と9は めちゃ安全なんですまなぜ安全かは ちょっと置いといて7と9はめちゃ安全な んですこの部屋はでもこれってあなたが 健康だから7と9安全なんですねでもしも 感染者が何も知らずにその7と9に座ると どれぐらいリスクあるかってのこれ横平均 すればいいんですね7と9に感染者座れる とその場所はめちゃくちゃ他に感染させる んですで感染症ってこういうことで自分が 感染してないと思って安全な場所を探す みな人はそうなんだけどその場所は確かに 存在するんだけどそこに死なずに感染者が 座ると部屋全体のリスクが著しく高まるん ですねだから大事なことって何かって言う と感染リスクを部屋全体でできるだけ座る 場所によらずに均一にさせるっていうこと 大事なんですでも大体世の中の人間って いうのは安全な場所知りたいから安全な 場所どこですかて言うんですねいかに何戦 すかってのはこういうことですでいろんな 対策しますこれ左側はえっと何も対策せず に機械式換気しかやってない状態これです ねでこれ対してエアコンエアコンはこれ 全然換気能力ないですよかき混ぜるだけ ですよかき混ぜた状態でこれはさらに キッチンダクトをつけてガンガン空気吸っ た場合ですねこれパッと見た時にどれ危険 そうかって言うとあの多分こっちの方が 危険だなっと思う人いると思うんです部屋 全体に暇バーっと拡散してますからでも このシミュレーション結果が言ったのは 確かに空気をかき混ぜてあれかき混ぜると いろんなとこに感染発生しますだからと 比べると右側はいろんなところで感染が 発生して色がついてるんですねでも実は 平均するとこっちの方が安全なんです つまりあの薄めちゃった方が安全なんです ねあのあの感染力があまり強くない時はで こんな風な結果が出てきますでこんな風に いろんな対策機械式のみの換気の時それ からキッチンダックで動かした時エアコン 動かした時キッチンダクトとエアコン並行 した時パーティションつけた時全部対策し た時でこれ1名の感染者がこの部屋にあ この部屋うさっきの居酒屋にいて1時間 あなたがその部屋あのそのえっと居酒に 導出した時に最終的にこの店から新しく 発生する感染者数のま期待値ですね数表し てるんですけどもいろんな対策することで 13ぐらいまでですねリスク下げることが できるんですねでこういうことやってあの リスク提案リスクに対する低減策っていう のを定量評価っていうのはとしてきたん です ねでえっとまそれがま2年半の間にあった 話で今僕ら何やってるかって言うとそこに 対してですねえっとそれはただ室内から暇 あの室内にいる感染者から出た末がどう他 の人に伝わるのかでエアコンつけたり空調 つけたりするとどれぐらいリスクが下がる のかってやってただけなんだけど実はこれ ものすごく荒っぽいシミュレーションで あの仮定してるのは口から出た末の流分と その末の流分布の中に含まれるウイルスの 量は末の流にれあ末の体積に比例するって 仮定してるんですねでもうそれはあの ウイルス学の先生なんかその絶対嘘やって 言うんですねなぜかって言うとあの感染者 がこう喋ったり席したりと出る末って皆 さんどっから出ると思います大抵の人は口 から出ると思ってんですよ秘ってあのそれ は大きな秘はそうなんだけど小さな秘って あの 生体とかですねそういうとからも来るん ですねで生体って結構秘出ますあの生体 ってこう便が古えてですねでそそういがと 末発生させるしあと咳とかすると高速な 空気の流れが軌道を通ってですね軌道表面 の粘膜があのしきになって飛び散るんです ねでポイントは何かって言うとその発生 する場所に応じてウイルスのえっといる 場所あの発生する場所えっと末の場所と道 のどこにウイルスがいるのかの関係によっ てその流血分布の中のどこにウイルスが 分布するのか決まってくるんですでその 同時そんなは全然わかんなかったんだけど 今僕らやってるのはその生体からで生体を 生体に対して出てくるえっと暇はどれ ぐらいのサイズ軌道からはどれぐらい口 からはどれぐらいっていうのは突き止めて あるんでシミュレーションで突き止めて あるんでそれに対してですねじゃあ軌道の どこにウイルスが増殖するのかっていうの こういうあのやつを式を解いてですね えっと求めるんですねこうやって左側の人 が喋るでしょうで右側はこれ軌道作って ますでこの人呼吸してるんですで呼吸して 秘を吸い込みますするといろんなとこに秘 がくっつきますでくっついた末に対してで その末の中に対するウイルスが増殖する シミュレーションをするんですこれこれ これ鼻ですねビですねでこんな風に末が これ費用ってどれぐらい変わっていくの かっていうの表してるんですけどこれ横軸 が日日でですで縦軸は末あのウイルス量で これずっと最初10日あの3日が4日 ピークになってずっと下がっていくって いうのシミュレーション結果でこの点は ですね実験データですえっとヒューマン チャレンジって言ったドイツかなんかで やられたですねコロナに対するやつです けどま傾向はこんな風に出てくるってわけ です ねでこれあの面白いのはですねえっと上が ですね席をしてる感染者から移された場合 下は発話してる感染者から移された場合で 席と発話ではあの飛んでくる末のサイズと かが違うんでですね軌道の中に入った時に ですねその末がくっつく場所とかが結構 違うんですねするとえっと日日によって ですねだんだんだんだんウイルスは増えて いくんだけどその増え方が結構違ってです ねこれえっと感染してから25日30日目 ぐらいまでのですねえっと微に含まれる えっとウイルスの量ですけどもえっと咳で 感染した人とそれからえっと で感染したとではそのビクの中のウイルス 量の水然で違ってくるなんていうのもです ねシミュレーションで見えてきましたこれ もウイルスのウイルスの先生に見せたら ですねお前の計算えっとなんだっけ粘膜の えっと動きとか考慮してないから信用でき ないとかって言われちゃったんだけどあの まだそれは今データ取ってるとこですねで 最後ちょっとあの話するとですねこの結果 をですね今度僕ら何したいかって言うと あのその当時例えばマスクすればいいとか ですねえとえ空調つければいいいいとかっ ていうのは分かったんだけどどれぐらい いいのかっていうのがですねその部屋全体 でしか言えないんですねでもその部屋全体 の効果が下がったから社会としてどれ ぐらいインパクトあるのかっていうのに 答えられなかったんですねでそれをやる ために今エージェントシミュレーションっ ていうのを組み合わせてますこれ何かって 言うと非常にシンプルなモデルで例えば 100人1000人とか1万人ぐらいの エージェントと呼ばれる人をですね実際に コンピューター上で動かすんですで年齢 ごとそれからえっと性別ごとにですね行く 場所とか全部モデル化するんですねであの まだシンプルなモデルなんで学校と オフィスとコミュニティスペース3つしか ないですでもそこに行って何時間接触し てっていうのをですねこれ予測することで ですね日々の感染者の推移例えば1万人の 人口に対して10人感染者する感染者が いるとするとどれぐらい感染者してます かっての予測するエージェントシミュレー ションっていうのにですね僕らの シミュレーション結果をこう食わせるん ですねあの世の中にあるエージェントシミ で非常に荒っぽいえっと感染 シミュレーションをやってるんだけどそれ に対して僕らの制度の高いえっと人対1で の感染リスクシミュレーションの結果を ですね使うことでですね例えばですよこれ 1万えっと1000人のあのコミュニティ でえっと最初に10人感染者がいてで えっと空調えっとオフィスの空調をさっき の居モデルの結果を使ってですねあの大体 えっと40%ぐらい感染リスクが下がると いう結果をですねあの職場に対してですね 全ての空調に対して適用するとですね元々 のこれがえっと青あの黒がえっと元々の 状態での感染者数の推移に対してえっと 空調良くするとどれぐらい下がったかて こういう結果が出てくるんですね今こう いう形でえっとシミュレーションのですね えっと有効性っていうのえっと シミュレーションえっと対策に対する有効 性っていうのをシミュレーションでですね えと検証してるとこですねえっともう時間 来たんでここで終わりますはいありがとう ございます 相倉さん貴重なお話どうもありがとう ございました私もメディアの仕事も多くし ていますので先生が不食マスクじゃなきゃ ダメだっておっしゃったんじゃないという のはとても衝的内容でしたありがとう ございますそれでは質問を受け付けたいと 思いますまずは会場の方質問のある方挙手 をお願いいたし ますはいではお願いします マイクをお願いし ます大変貴重なお話ありがとうございまし た神戸大学の上東ですえっとまいろんな 家庭の元で様々なシミュレーションをされ てシミュレーションではこうだったけど 実際はこうだったよねっていう逆にこう 予測が当たらなかったケースでありました でしょうかえっとですねその予測が当たら ないというためには実験データなりその 事後評価ってのが必要になってくるんだ けどやっぱりなかなかそのデータがないん ですねねでえっと今僕らやってるのは えっとそういうデータはないんだけど今僕 らがやってるのは実際にあのデータとして あったのは例えば札幌市のですねコール センターでえっとクラス事例があったで それは誰が感染して誰に移したっていうの は見えてるんですねでその部屋を実際に 再現してちょうどその評価を今やってる ところですねはいでもちろんぴったりとは 合わないんですけどもそれは人の感染 えっといわゆる免疫力とかそういうのも 違ってくるんで全然合わないあ全然という か合わないことあのと合わないんだけど 定正的に合わせられるというところぐらい まではっと分かってますはいからあの 先ほどの粘膜の動きみたいな話もありまし たけれどもこれからなんか大きな発見が 期待できるんじゃないかという風に思われ ますのではいあのあの今後の発見にもなん かだいぶ期待できるんじゃないかと思い ますけれども特にここはあの調べておき たいみたいなのありますでしょうかうんと ねちょっと難しい質問なんですけども えっとやっぱりその生体の中の話にてくる とあのわかんないことものすごいたくさん あってですねこれ僕は機械系なんでどうし てもその部屋室内ぐらいのレベルが得意な んだけど生態ないになるとやっぱりあの 医学系の人でもまお医者さんがじゃあそう いうの分かってるかって言うとその年の 動きがどうかっていうとやっぱりデータが ないとかですねシミュレーション上の データのなさあシミュレーションに入力 するためのデータのなさでですね制度上げ られないってとこあるんでここは実験の人 たちとですね連携して進めたいとこですね はいありがとうございまし たありがとうございます他に会場の方質問 のある方はいらっしゃいます かではオンラインの方でもたくさん質問を いただいてますのでご紹介していきますえ まず感染拡大のシミュレーションはかなり 計算負荷の高そうな計算だと感じましたが 1回計算を行うためのコストや計算時間 使用濃度数はどの程度でしたかああの すごい専門的な質問ですねあの実は シミュレーション自身はそんな めちゃくちゃ大きくないですね不学って いうのは16万CPUあるんですけども1 つのケースでま1番大きかったケースでも 数千CPUぐらいですねで大体えっと半日 から1日計算すれば結果出るという形だ から僕らはえっと計算負荷というよりも ものすごくたくさん計算を流すという ところにえっと重きを置いたとでえっと1 年間に使った計算資源の量っていうのが えっと東台にあるスパコン結構大きな スパコンなんですけども1年間まるまる僕 らが占有して使ったのと同じぐらいの計算 資源を使わせてもらいましたえっと不学で ねはいまたスパコンの待機ジョブ数の話も 合わせて聞きたいですそれもすごい専門的 な話けど専えっと待機物数えっとあの結構 その当時はやっぱりパンデミックでたと いうのと学自身がえっといわ使用機関だっ たんですねだから一般の人使ってなかった んでえと結構それは早く流れれましたねで また僕らの課題重要だっっていうのを認識 してもらってたんで結構優先的に流して もらいましたはいはいありがとうござい ますでは続いての質問です車の形状の最適 化についてどのような最適化アルゴリズム を用いているのでしょうかまた人工知能を どのように活用したのか教えていただき たいですはい専門的ですねはいえっと最適 化はですね僕ら使ってるのは遺伝的アルゴ リズムってやってあのあの生物のですね 進化みたいな過程をですねえっとその使う んですねだから例えば最初に10個の車の 形を作りますでその10個の車の形に対し て性能を評価しますで成績の良かったやつ だけの形を組み合わせてですね新しい形 作るんですねでそれを10世代20世代 やっていくとですねあのすごく賢い車が できるってやつですねで今AI生成AI 使ってですねデータあのシミュレーション 結果ものすごいたくさん食わせてで生成 AIで今の車の性能に対して10%性能 上げなさいって言うとこんな形ですよって のが提案できるようなとこまでは来てます ねはいへえはいありがとうございますもう 1問いいですかねマスコミの方が勝手に シミュレーションを結論付けたというお話 が印象で印象的でした私と同じですね研究 で得られた結果を正しく コミュニケーションうん 非専門家に伝えるには何が必要だと考え ますかうんうんこれ僕らもうものすごい 悩んで最初はシミュレーション出した時に はやっぱりメッセージ性って言うんですか ね例えばマスクした方がいいよとかって そういうことをメッセージとして出す出し た方がいいんじゃないかと思ったんだけど それをやると僕らがいろんなものを科学者 が誘導しちゃうんですねでやっぱり科学 っていうのは客観的であるべきだっていう のを途中からなんかそのその30人40人 の実の中から出てきてですねあの僕らとし ての感想は言わないでおこうとデータを 示してで皆さんで考えてくださいっていう 風にしましょうっていう風にしたらえっと 一般の人が考えてくれる前にメディアが 勝手に考えちゃってメディアのが発信し ちゃうんでみんなその意見になっちゃうん ですねでもあれはちょっとえっと価格 コミュニケーションの限界を感じちゃい ましたねだから僕はあのテレビでは常に皆 さんで考えてくれ考えてくれって言うんだ けどえっとそれがなかなか一般の人に届か ないっていうもかしはありましたはい なるほど確かにメディアって分かりやすく 伝えようとするがためにどうしても結論 付けて伝えようてしてしま結論あになっ ちゃうんですねはいそれは残念だったし 限界を感じたところですねはいはい私も メディアに関わる人間としてもうちょっと 考えていこうと思いますありがとうござい ますあでもね面白かったのはねメディアA とメディアBでね違う結果出した時あり ましたようんそれ面白かったですねはい あのAとBで違うこと言ってんじゃみたい なねはいそれはあの僕はうまくやったなと 思いましうんそうですねみんな議論して 出した結論だったんだろうなと思います はいはいありがとうございます質問ね たくさん来てるんですけれどもちょっとお 時間が来てしまいましたのでここで終了と させていただきます坪倉さんどうも ありがとうございましたはいりございまし た [拍手]

神戸大学/理研
坪倉 誠

1997年3月東京大学大学院工学研究科機械工学専攻博士課程修了後、東京工業大学、電気通信大学、北海道大学を経て2015年4月より神戸大学大学院システム情報学研究科教授。また2012年6月より理化学研究所計算科学研究センターのチームリーダーを兼務。