機械学習による都市河川の親水利用における水系感染症発症リスクのリアルタイム予測

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近年都市再開発や地方創生を目的とした都市河川の親水利用が進んでいる。人と水との接触機会が多くなるほど、河川水質に由来する衛生学的な問題に注意を払う必要がある。特に水系感染症を引き起こす病原微生物の存在実態の把握と接触に伴う感染症の発症リスクを明らかにすることは最重要の課題である。しかし、病原微生物に関する実測値は限られており、また、従来の生物学的試験法ではその濃度を適宜精度高く予測することは不可能である。そこで本研究では、都市河川の親水利用における衛生学的な安全を確保するため、近年人工知能研究の分野で有力な技術・手法として発達している機械学習を利用したモデルによって、都市河川の病原微生物濃度をリアルタイムで予測する方法を確立し、水系感染症の発症リスクの予測を可能にすることを目的とする。５ヶ年の研究期間における五年目は、これまでに得られた実測データと他の各種データとの統計学的解析と機械学習によって、福岡県京築地域七河川の大腸菌群数および大腸菌数の予測値を出力した。その結果、大腸菌群数の予測値は実測値のばらつきの範囲内であったが、大腸菌数の予測値は実測値と大きく乖離した。これは大腸菌数の実測データが少ないことが原因と考えられた。そこで、大腸菌数の予測値の精度向上を図るため、研究期間を１年間延長し、大腸菌数の実測データを得ることにした。