「つぶやき」でインフル流行を予測、人工知能が言語から解析　ＳＮＳがインフラに

　奈良先端科学技術大学院大学（奈良県生駒市）の研究グループが、ツイッターの投稿内容からインフルエンザの患者数や流行のピークを予測する手法を開発した。国の調査よりも早くピークを把握でき、花粉症や感染性胃腸炎など他の感染症にも応用が可能で、広く利用できるようシステム実用化を検討している。

　開発したのは、情報科学研究科の荒牧英治特任准教授（情報理工学）らの研究チーム。インフルエンザの流行が始まると「熱が出た」「吐き気がする」「頭痛だ」など、症状に関連したつぶやきが増えることに着目し、人工知能（ＡＩ）による言語処理で解析。患者数を推計した結果、国立感染症研究所が報告する実数と約９０％の確率で一致したという。

　また、平成２４～２７年の約７００万件のツイートを分析した結果、医療機関の受診に基づく国調査より約２週間早く、流行のピークや兆候を把握できた。ツイッター利用者の位置情報や投稿内容から、都道府県別のデータ分類や、地域ごとの流行時期予測も可能という。

　コレラやデング熱など、世界的に広がる感染症予測への活用も考えられるといい、荒牧特任准教授は「システムが認知されてツイート数が増えれば、さらに正確なデータが得られるようになる。ＳＮＳが情報把握のためだけでなく、予防のためのインフラになる日も近いのでは」と話している。