尾崎順一，志田洋平（東工大），高安秀樹（Sony CSL），高安美佐子（東工大） 

2019年末から2022年2月現在に至るまでCOVID-19は世界中で感染拡大を続けており、それを定量的に予測するモデルの構築は急務となっている。本研究では高頻度GPSデータをもとに人々のアクティビティ分類を行い、SIRモデルをベースとした実効再生産数予測モデルを提案し、マクロデータのみからアクティビティごとの感染率を推定した。これにより、アクティビティ・人・地域ごとの感染リスクを推定することに成功した。また、人流の影響を分離することにより、デルタ株の影響や予防接種の効果を定量的に評価した。