検索ワードからクラスター「発見」　感染拡大、ＩＴで防げ

　新型コロナウイルスの感染拡大防止のため、政府が民間企業と連携しＩＴを駆使した対策の実用化を進めている。ビッグデータを活用し「クラスター」（感染者集団）を早期発見する技術は実用化段階にあり、感染者と濃厚接触したことを携帯端末に通知する技術は来月上旬の一般提供開始を目指す。個人情報の扱いへの懸念もある中、政府は国民の理解を得て早期に実現したい考えだ。

　政府は開発チームを設置し、６日に初会合を開いた。厚生労働省や内閣府などが加わり、ＩＴ企業とも連携。ヤフーは携帯端末の位置情報や検索ワード、購入履歴のデータを利用し、クラスターを早期発見する取り組みを進める。

　例えば「発熱」「外来」など発症者がインターネットで調べる可能性の高い言葉の検索数が急増した地域を最小５００メートル四方の範囲で特定。これらの区域を円形で地図上に示したデータを厚労省に毎日提供し、クラスターの疑いをリアルタイムで把握して医師や病床の確保、窓口の最適な配置を行う。利用者に情報利用への同意を求めており、同意者が一定規模を超えた段階で情報提供を始める。

　濃厚接触の通知技術はスマートフォンにアプリを設定し、利用者同士が２メートル以内で３０分以上接すると無線通信（ブルートゥース）で互いのＩＤを記録。２週間以内に一方の感染が判明し、保健当局が情報を入力すると、もう一方の端末に知らせる。

　ＮＴＴドコモは４月から携帯の接続データを利用し外出状況の変化を示す「モバイル空間統計」を公開し、緊急事態宣言後の人出が減少していることをデータ化した。山梨大の秦康範准教授は「緊急事態宣言でさらに外出が減っている意味は大きい。宣言の効果を表している」と評価する。

　ただ、人出のチェックだけでは感染拡大防止に不十分で、早稲田大理工学術院の佐々木邦明教授は「（位置情報を）購買データなどと合わせれば、より詳細な時空間的な密集が把握できる。電力消費やテレビ視聴などのデータでは家庭での滞在を推定することもできる」と話す。情報を総合的に分析する政府や企業間の連携がカギとなりそうだ。

　こうした技術は海外で先行している。シンガポールはアプリを無償で配布し、位置情報や体調などのデータを分析。感染者と濃厚接触した可能性のある人に自動で通知が届く仕組みを構築した。米国でもアップルとグーグルが共同開発に乗り出している。日本政府チームの平将明内閣府副大臣も「できるだけ早く実装したい」と意気込む。

　個人情報の扱いでは、ヤフーのデータは匿名化され、情報基が誰か分からないようにするが、政府は個人情報保護委員会の助言を受けながら慎重に開発を進める。個人情報保護に詳しい新潟大の鈴木正朝教授は「公衆衛生目的であれば合法的に個人情報を利用できるが、目的を達成する上で、より権利を侵害しないようデータ加工など知恵を絞ることが重要」と話している。（市岡豊大、高木克聡）