「今回の提言を行うことを、MRAで最初に話題に出したのが私でした。2020年3月から4月のことだったと思います。我々は技術に特化したシンクタンクですので、社会に新たな問題が発生した際には、原理に基づいた解析によって、有効な対策を検討・提言しなければならないという思いを以前から持っていたからです。その実現のために、事業部のメンバーをはじめ、MRA全体が動いてくれました」

「その頃、『SIR モデル』と呼ばれる計算方法が注目されていました。これは、日本全域の感染者情報を基にしたシンプルでスピーディーな分析で、計算コストも抑えられ、早急な政策提言などが求められる際に有効なマクロモデルです。しかし、人々のどのような行動が感染の拡大に影響し、どのような行動をカットすることで感染が減るのか、そのメカニズムを明らかにすることはできません。以上を踏まえ事業部内でディスカッションを行った結果、ミクロな視点から詳細な数理的分析を行った政策評価が必要であると結論に至り、それならば数理モデルを用いたシミュレーションに強みを持つMRAがやるべきだと、会社の上層部へ提案しました」

「今回のシミュレーションに限ってはそうですが、COVID-19に対する政策提言については私が提案する前から、三菱総合研究所（以下、略称MRI）では、動きがあったようでした。そして、それならばグループ全体で一つの方向性を定めて取り組もう、ということになりました。それが2020年度に入ったばかりの頃だったと思います」

「6月くらいまでは全世界および日本全体としてどうなのか、少し大きな視点から分析が行われ、感染の対策に関するポイントをMRIが提案していきました。MRAはその裏で、もっと精緻な分析が可能かを検討していました。より細かいシミュレーションや数値計算が得意なことはMRAの強みですので、より良いデータが出せるようにというわけです。その後、8月の第二波の最中に、感染を再び拡げないためにはどうすべきかをミクロな視点によるシミュレーションの結果から提案しました」

「まず、MRA独自の研究として、計算の枠組みから開発しました。手法には『マルチエージェントシミュレーション』を採用しています。これは、コンピューターの中に仮想社会を作り、『エージェント』と呼ばれる仮想の人々も入れて、社会の中でどのように行動するかを見るものです。GPS情報をエージェントに対しインプットすることで、エージェント同士がいつ・どこで接触し、どのようにCOVID-19が感染拡大するのかを細かくシミュレーションしました。計算に関しては、マルチエージェントシミュレーションの専門家にご指導やアドバイスをいただいています」

「このシミュレーションを開発するにあたっては、MRIグループの様々な力が活用されています。例えば、エージェントの動きについては、政府の統計データを扱ってきた社会システム事業部のノウハウが活きました。また、医学的知見をバックグラウンドとして持つ社員の方からは、感染症に関して全般的なアドバイスをもらいました。加えて、今回は災害とも呼べるような事態になったことから、災害を担当している科学技術事業部の知見も借りました。災害・交通流・医療・数値計算など各分野の専門家が社内に揃っており、そのノウハウを結集できたのが我々の強みです」

「そして、MRAは独立した一つの会社ではありますが、シンクタンクとして何か一つのことに向かう際、気軽に相談できる相手としてMRIがいてくれることは大変心強いです」

「やはり、非常に大きな社会問題であるため、我々の発した情報が人々の行動に影響を与えてしまう点には十分配慮しました。大きな責任が伴いますので、シミュレーションの結果を公表することについては、かなり慎重になりました」

「その意味で、やはり『シミュレーションの正しさ』は重要です。私の場合、まずはプログラミングやコーディングの精度です。プログラムの記述やパラメーターの設定値が間違っていては正しく計算されません。そして何より、根本的なロジックが間違っていては、現実と全く違う結果が出てしまいます。このため、シミュレーションの結果およびその過程を専門家に見ていただきました。例えば、疫学的に正しいかどうかと照らし合わせ、細かな調整をしていきました。これは数も多く、大変苦労しました」

「第一波の再現計算は、既に6月には成功していました。ただ、それが本当に疫学的に価値のある情報なのか検討を重ねました。つまり、感染拡大について、さらに分かってきた要因を加味して機能を追加していったわけです。一例を挙げれば、実際の症状が出ていない『不顕性感染者』が、感染拡大を議論する上では避けて通ることができない要因であることです。症状が出ている感染者は検査の上早期に隔離されますが、症状が出ていない感染者は普段通りの生活を行います。それを区別してシミュレーションを行い、8月に第一弾の最終結果をまとめ、報告しました」

「レポートでは、2020年の第一波で感染が拡大し収束するまでの一連のGPS情報から、感染リスクの高い場所の特定や感染を収束させた要因を明らかにしました。東京都内においては、平日の日中にオフィス街のサービス業にて人々の接触率、すなわち感染リスクが高く、また、夜間や休日には異なる地域で感染が発生していることがわかりました。以上の結果を基に、サービス業への人流を半減させたシミュレーションを行ったところ、感染拡大は生じなくなりました。これは弊社のWebサイトでも公開しています」

「その後、シミュレーションに対し、"いつ・どこで・誰が・誰に感染させられたか"を追跡できる機能を追加し、結果に対するネットワーク分析を行い、国内におけるコロナウイルスの感染の連鎖現象を可視化しました。本結果の一部について弊社のWebサイトにてコラムとして公開したところ、コラム本文が国立大学の入試問題に利用されるなど、大きな反響がありました。本内容は科学的にも重要な知見を与えるものであるため、学術論文として取りまとめ、投稿しております」

「社内提案から始まったプロジェクトですから、誰かから対価がいただける仕事ではありません。ただ、社会問題に対して我々は真摯に向き合い、正しく価値ある結果を生み出していける企業であるということを、世の中に示せたことは大きいと思っています。そして、社会の在るべき姿をしっかりとしたビジョンとして持ち、それを実現させるために何をすべきか認識し、実際に社会問題を解決していくのがシンクタンクの役割だとも思っています。ビジネスに直結することではなくとも、社会問題の解決のために『これは絶対にやるべきだ』といったことを、積極的に提案できたことは意義のあることだと思います」

「とはいえ、こういったことが結局は事業にも繋がっていくのではないかと考えています。今回のようなシミュレーションを迅速に行う力があることを示せたことで、今後『災害の発生が社会に対して与える影響について分析したい』というニーズがあった時に、アピールできる実績になるでしょう」

「例えばですが、災害分野やインフラ分野など、人の動きが影響する社会問題全般におけるシミュレーションに今回のノウハウは活かせると考えています。実際に、防災の分野では本シミュレーションの枠組みを活用した業務を展開しているとともに、MRIと共同で営業活動も活発に行っております。今後も、社会問題について考えている社内外の方々と課題解決の可能性を論じていく中で、シミュレーションについてMRAが専門性を発揮していければと思います」

「個人的にですが、今回、実社会のデータを扱ってマルチエージェントシミュレーションを行った経験は、今後の業務で活かしていけるだろうと思っています。学生時代のシミュレーションでは、理論的に整った、シミュレーションに都合のいいデータを扱っていました。しかし、実社会のデータは欠損部分もあり、シミュレーションには非常に扱いにくいものでしたので大変勉強になりました」

「今後、さらに計算を拡張するなどして新たな結果を出し、Withコロナ時代の新しい社会の在り方について、さらに提言を行っていきたいと思います。そして、Postコロナ時代の社会を、数値シミュレーションの観点から明らかにしていきたいです。特に、専門性を持った各リサーチ部との協力により、より深く有意義な発信を行うことを目指していきます」

「コロナに限らず、マルチエージェントシミュレーションの活躍できる舞台は広いと思います。今回の感染シミュレーションで得られた知見を活かして、マルチエージェントシミュレーションを必要とする様々なプロジェクトで活躍していければと思っています」