JP2014199556A - 動物感染症対策のための意思決定を支援する装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動物感染症対策に関係する少なくとも自治体および農場の各主体が抑止策の作業段階にて意思決定を行うための客観的な指標を提供し、動物感染症に関するリスク情報を可視化する。【解決手段】装置１０は、動物感染症の発生地域の県、県に属する複数の市町村および市町村に属する複数の農場を含む３階層にて、県、市町村および農場の各主体が動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成する作業フロー作成部１２と、作業フロー内の各作業段階にて各主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定するシナリオ候補決定部１３と、複数の作業シナリオのそれぞれについて、動物感染症により発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出するリスク指標算出部１５と、複数の作業シナリオおよびそれぞれの作業シナリオについて算出されたリスク指標を対応付けて提示するリスク指標提示部１６と、を有する。【選択図】図２

Description

本発明は、動物感染症対策のための意思決定を支援する装置、方法およびプログラムに関する。

特許文献１には、事業者が災害発生に関わる災害リスクを適正に評価できる災害リスク評価システムが記載されている。この災害リスク評価システムでは、現状設備における災害時の直接損失額と対策後の設備における災害時の直接損失額との差額を評価し、災害対策設備費用と比較することにより災害対策の意思決定情報として提示する。

非特許文献１，２には、口蹄疫の発生・伝染による資産価値の喪失を災害リスクとして位置づけ、家畜の殺処分による期待被害額を最小にするような口蹄疫感染の危機管理の方法論が記載されている。非特許文献１，２では、口蹄疫の発生・伝染過程を空間的マルコフ連鎖過程としてモデル化し、期待損失を最小にするような最適予防殺処分を求める最適感染リスク抑止モデルをマルコフ決定モデルとして定式化し、時空間データに基づくワクチン接種のタイミングとその範囲を決定するような危機管理モデルを定式化している。

特開２００４−２８０４４４号公報

吉田護，阿部真育，紅谷昇平，小林潔司，２０１１，口蹄疫の最適感染リスク抑止モデルの開発，土木計画学・講演集，Ｎｏ．４４ 阿部真育，吉田護，小林潔司，紅谷昇平，２０１２，口蹄疫の空間伝染モデリング，土木学会論文集Ｄ３（土木計画学），Ｖｏｌ．６８，Ｎｏ．４，ｐ．３６９−３８７

牛や豚などの家畜に発症する動物感染症は、初期時点での感染範囲が狭い場合は、適切な対応を行うことで抑止できるため問題が顕在化することはないが、感染が拡大してしまうと、被害拡大を容易には抑止できず甚大な人的および経済的被害が発生する。このため、動物感染症は時間的にピークのあるリスクであり、その対策を実施する適切なタイミングと範囲を検討することが重要となる。

動物感染症の場合、都道府県、市町村、農場の各階層で対策が実行される。動物感染症への対策の１つとして、例えば、ある農場で感染症の発症が確認された場合に、その近隣の農場の家畜に対し、感染拡大を防ぐために予防的殺処分が行われる。しかし、感染が発生した農場から同心円状に何キロ以内にある農場について殺処分を行うなど、客観性に欠ける指標に基づき対策が取られているのが現状である。

非特許文献２で提案されている手法により、動物感染症の感染が発生したときにすぐ初期対応を行った場合や、初期対応が遅れた場合について、感染確率の空間分布をシミュレーションすることができる。しかし、この感染確率は、発生地域から何キロ以内の農場に何％の確率で感染が広がるかということを示しているに過ぎず、何％以上なら殺処分が必要かという指標決めをしなければならない。このように、動物感染症については、どの農場でいつ予防的殺処分を実施すべきかなどの、関係する都道府県、市町村および農場が適切なタイミングで対策を実施するための客観的な指標がない。

また、顕在化した場合に甚大かつ不可逆な損害をもたらし得るリスクに対しては、平常時から対策物資などの備えを用意しておくことが必要不可欠である。この備えには、例えば、ワクチンや、資材、獣医師、重機、殺処分した家畜の埋設場所などが含まれる。しかし、リスクが顕在するが不確実である計画段階において、そのリスクへの対処行動をとることは極めて難しい。その原因は、住民のリスク事象に対する不十分な理解と、それに基づく合意形成を行うことの困難さにある。

行政には、住民のリスク認識を適切に形成するため、科学的根拠の裏付けに基づくリスク評価とその情報公開が求められる。そして、リスクに備える費用を確保するために、事前に行政と住民の間で合意形成がなされる必要がある。動物感染症に関連するリスク情報には、例えば、感染リスクの大きさや、被害規模の大きさ、予防的計画の内容、対策遅延を引き起こし得る防疫作業項目などがある。しかし、動物感染症の場合、合意形成のために必要な、行政と住民の間で共有すべきリスク情報を可視化するシステムがない。

そこで本発明の目的は、動物感染症対策に関係する少なくとも自治体および農場の各主体が抑止策の作業段階にて意思決定を行うための客観的な指標を提供し、動物感染症に関するリスク情報を可視化することである。

本発明に係る装置は、動物感染症対策のための意思決定を支援する装置であって、動物感染症の発生地域の自治体および自治体の行政区域に属する複数の農場を少なくとも含む複数の階層にて、自治体および農場を含む各主体が動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成する作業フロー作成部と、作成された作業フロー内の各作業段階にて各主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定するシナリオ候補決定部と、複数の作業シナリオのそれぞれについて、動物感染症により発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出するリスク指標算出部と、複数の作業シナリオおよびそれぞれの作業シナリオについて算出されたリスク指標を対応付けて提示するリスク指標提示部と、を有することを特徴とする。

本発明に係る装置では、作業フロー作成部は、自治体として発生地域の都道府県および都道府県に属する市町村を含む、少なくとも都道府県、市町村および農場の３階層にて、都道府県、市町村および農場の各主体が動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成することが好ましい。
本発明に係る装置では、シナリオ候補決定部は、複数の異なる時点のそれぞれについて、当該時点以降の作業シナリオの候補を決定し、リスク指標提示部は、複数の異なる時点について時系列で、作業シナリオおよび作業シナリオについて算出されたリスク指標を対応付けて提示することが好ましい。
本発明に係る装置では、シナリオ候補決定部は、動物感染症を抑止するためにいつどの農場にて動物の殺処分を行うかの決定を含む意思決定に応じて決まる作業シナリオの候補を決定することが好ましい。
本発明に係る装置では、リスク指標算出部は、少なくとも、動物感染症が終息するまでに殺処分される動物の頭数、殺処分が行われる農場の個数、または動物感染症の発生から終息までの期間の長さを表す指標を含むリスク指標を算出することが好ましい。
本発明に係る装置では、リスク指標提示部は、複数の作業シナリオのうち、動物感染症が終息するまでに必要な対策費用または動物感染症による被害額が少ない一部の作業シナリオについて、作業シナリオおよび当該作業シナリオについて算出されたリスク指標を対応付けて提示することが好ましい。

また、本発明に係る方法は、動物感染症対策のための意思決定を支援する方法であって、コンピュータが、動物感染症の発生地域の自治体および自治体の行政区域に属する複数の農場を少なくとも含む複数の階層にて、自治体および農場を含む各主体が動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成するステップと、作成された作業フロー内の各作業段階にて各主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定するステップと、複数の作業シナリオのそれぞれについて、動物感染症により発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出するステップと、複数の作業シナリオおよびそれぞれの作業シナリオについて算出されたリスク指標を対応付けて提示するステップと、を有することを特徴とする。

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、動物感染症の発生地域の自治体および自治体の行政区域に属する複数の農場を少なくとも含む複数の階層にて、自治体および農場を含む各主体が動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成する機能と、作成された作業フロー内の各作業段階にて各主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定する機能と、複数の作業シナリオのそれぞれについて、動物感染症により発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出する機能と、複数の作業シナリオおよびそれぞれの作業シナリオについて算出されたリスク指標を対応付けて提示する機能と、を実現させることを特徴とする。

本発明によれば、動物感染症対策に関係する少なくとも自治体および農場の各主体が抑止策の作業段階にて意思決定を行うための客観的な指標を提供し、動物感染症に関するリスク情報を可視化することが可能になる。

動物感染症対策に関係する、農場、市町村、都道府県、国の階層構造を示した概念図である。 装置１０の機能ブロック図である。 家畜伝染病予防法に基づく口蹄疫に関する防疫指針で規定されている、県および市町村での防疫作業項目を示した表である。 家畜伝染病予防法に基づく口蹄疫に関する防疫指針で規定されている、農場での防疫作業項目を示した表である。 県および市町村の２階層にわたる、図３Ａの作業項目についてのＰＥＲＴ図である。 市町村および農場の２階層にわたる、図３Ａおよび図３Ｂの作業項目についてのＰＥＲＴ図である。 図４Ａおよび図４Ｂの作業フローの作業が時間発展していく様子を示した概念図である。 殺処分の対象となる農場の空間的確率分布の具体例を示した地図である。 殺処分される家畜数の確率分布の具体例を示した棒グラフである。 口蹄疫が終息するまでに必要な期間長の確率分布の具体例を示した棒グラフである。 リスク指標提示部１６が作業シナリオとリスク指標を提示する方法の例を説明するための図である。 リスク指標提示部１６が作業シナリオとリスク指標を提示する方法の別の例を説明するための図である。 最適シナリオ決定部１７が最適な作業シナリオを決定する処理例を示したフローチャートである。 重点対策農場の確率分布の具体例を示した地図である。 対策費用算出部１８が提示する対策費用曲線のグラフの例である。 図２の装置１０を実現するコンピュータ９０のハードウェア構成図である。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る装置について詳細に説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。

図１は、動物感染症対策に関係する、農場、市町村、都道府県（以下、単に「県」という）および国の階層構造を示した概念図である。

農場１は、動物感染症に感染し得る豚や、牛、鶏などの家畜を飼育する。農場１は、動物感染症への対策として、例えば、感染し殺処分された家畜の埋却地を指定する。

市町村２は、農場１を含む地域の市町村である。符号５で示したものは、市町村２が所有している、動物感染症の抑止策に必要な作業人員や、防疫資材、重機、移送手段、埋却地などの資材である。以下では、地域内で調達可能なこうした人材や資材の量のことを、「地域キャパシティ」という。市町村２は、抑止策として、家畜の殺処分を行ったり、人員や重機の確保を行ったりする。抑止策に必要な人材や資材の調達量が市町村２の地域キャパシティを超過する場合、市町村２は県３に応援要請を出す。

県３は、市町村２を含む都道府県である。動物感染症が発生したときは、県３に対策本部が置かれ、県３が抑止策を指揮することが一般的である。県３も市町村２と同様に、動物感染症の抑止策に必要な作業人員や、防疫資材、重機、移送手段、埋却地などの資材を有する。必要な調達量が県３の地域キャパシティを超過する場合、県３は国４に応援要請を出す。

国４は、動物感染症の被害が大規模になったときに対策に関与してくる最上位の階層である。このため、以下では国４を除いた、農場１、市町村２および県３の３階層に着目する。動物感染症は複数の県にまたがって発生する場合もあるが、以下では簡単のため、１つの県内で発生する場合を考える。県３には複数の市町村２が属し、さらにそれぞれの市町村２には複数の農場１が属するモデルを考える。

なお、以下では３階層を例に説明するが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、当初は県、市町村、農場という３つの意思決定階層のみで対策を行っていたが、被害規模の拡大に伴い予防的殺処分やワクチン接種の処置が必要になった場合には、これらの処置を指揮監督する国を別階層として含めることも可能である。さらに、防疫対策専門の機関を別階層として含めることも可能である。

逆に、例えば、動物感染症が狭い地域のみで発生している場合には、発生地域の市町村と農場の２階層のみで抑止策が実施されることもあり得る。したがって、意思決定階層は３階層に限らず、動物感染症の発生地域の県または市町村である自治体と、その自治体の行政区域に属する複数の農場との２階層でもよいし、あるいは上記のような別階層を含めた４階層以上あってもよい。

ある地域に動物感染症が発生すると、県などの上位層の行政主体により、最適な抑止策を実施すべき空間的範囲と実施期間が決定される。その抑止策の決定を受けて、抑止策を実行するために必要な人材や資材の調達量が明らかとなる。最適な抑止策を実行可能にするためには、発生地域内で即時に調達可能な人材、資材量を明確にする必要がある。

また、抑止策に必要な人材や資材の調達量が地域キャパシティを超過するリスクが大きくなれば、必要なタイミングで、より広域的な上位層の行政主体（例えば国）に対して支援を依頼することが不可欠となる。さらに、地域キャパシティの制約が顕在化した場合を想定し、階層構造全体を視野に入れて、人材や資材を配分する優先順位を検討することも必要となる。

その際は、各行政主体が行ったある時点における意思決定が、次の時点における意思決定の基本情報となる。この関係は、動物感染症の終息宣言がなされるまで続いていく。したがって、各時点の意思決定に応じてその後の意思決定が展開していくような、意思決定ネットワークがマルコフ過程に基づいてリアルタイムで変化していくことになる。ここでは、そのようなネットワークをマルコフネットワークと定義する。

そこで、以下で説明する装置では、県、市町村および農場の３階層にまたがる、動物感染症対策のための意思決定ネットワークをモデル化する。このモデルでは、必要な調達量が地域キャパシティを超過するリスクが大きくなれば、必要なタイミングでより広域的な上位層の行政主体に対して支援を依頼するという作業フローを前提とする。そしてこの装置は、動物感染症により予想される被害額を最小限に抑えるように、抑止策の各実行段階で上位層の行政主体が適切に意思決定できるような、客観的な指標を提供する。この装置により、動物感染症が発生したときに発生地域内で即時に調達可能な人材、資材量（地域キャパシティ）が明らかになり、対策遅延を引き起こし得る作業項目が可視化される。

動物感染症には、例えば、口蹄疫や、狂牛病、鳥インフルエンザなどがある。以下では、一例として、動物感染症は口蹄疫であるとして説明する。ただし、以下で説明する内容は、感染拡大を抑止するために動物（家畜）の殺処分が行われるような動物感染症であれば、口蹄疫に限らず適用可能である。

図２は、装置１０の機能ブロック図である。図示するように、装置１０は、リスト記憶部１１と、作業フロー作成部１２と、シナリオ候補決定部１３と、空間伝染演算部１４と、リスク指標算出部１５と、リスク指標提示部１６と、最適シナリオ決定部１７と、対策費用算出部１８とを有する。

リスト記憶部１１は、各自治体がそれぞれの自治体に合わせた形で作成した動物感染症対策の作業項目に関する情報を予め記憶する。この作業項目は、動物感染症ごとに決まっている既知の情報である。リスト記憶部１１が記憶する情報の具体例を図３Ａおよび図３Ｂに示す。図３Ａおよび図３Ｂは、家畜伝染病予防法に基づく口蹄疫に関する防疫指針で規定されている、県、市町村および農場の各階層での防疫作業項目を示した表である。

作業フロー作成部１２は、動物感染症の発生地域の都道府県、都道府県に属する複数の市町村および市町村に属する複数の農場で構成される３階層にて、都道府県、市町村および農場の各主体が動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成する。例えば、作業フロー作成部１２は、リスト記憶部１１が記憶する作業項目から、ＰＥＲＴ（Program Evaluation and Review Technique）図を作成する。ＰＥＲＴ図により作業項目の全体像を把握しやすくなり、作業遅延が生じ得るクリティカルパスが明らかになる。

図４Ａおよび図４Ｂは、県、市町村および農場の３階層にわたる、図３Ａおよび図３Ｂの作業項目についてのＰＥＲＴ図である。県レベルには図３Ａに示した６個の作業項目があり、これらを１Ａ〜１Ｆの符号で表している。市町村レベルには、図３Ａに示した１４個の作業項目があり、これらを２Ａ〜２Ｏの符号で表している。市町村レベルには、図３Ｂに示した２５個の作業項目があり、これらを３Ａ〜３Ｙの符号で表している。これらの作業項目は、各階層内において、矢印で示した順序で実行される。なお、図示しないが、実際には、各作業項目に対応するパスにおいて、作業人員や事象の検討に必要な実質時間などの数値が入る。地域キャパシティもこの図に重ねて表示することができる。

作業項目の中には、他の階層の作業に影響を及ぼすものがある。図４Ａおよび図４Ｂでは、階層間をつなぐ太線と破線の矢印で、このことを示している。破線の矢印は、県レベルにおける意思決定が市町村レベルに影響を及ぼすパスの一例である。例えば、県が市町村への資材搬送を決定する場合を考える。その市町村にとってその資材が不足していたとすると、県からその資材が搬送されてこなければ、市町村が行うそれ以降の作業が遅延する。このため、県の意思決定が、その後の市町村の作業に影響を及ぼすことになる。

逆に、太線の矢印は、市町村レベルにおける行動が県レベルへと影響を及ぼすパスの一例である。例えば、県が制限区域を設定する場合を考える。通行遮断場所や殺処分された家畜の埋却地について市町村から通知を受けなければ、県は制限区域を設定することができない。このため、市町村の決定が、その後の県の作業に影響を及ぼすことになる。このように、ある階層の作業項目での意思決定が、別の階層の作業項目に関連付けられていることがある。

ＰＥＲＴ図により、作業期間に余裕がないクリティカルパスが明らかになる。クリティカルパス上の作業が遅延すると、全体の作業遅延につながる。作業遅延は、意思決定の遅れや、必要な人材または資材の量が地域キャパシティに達することによって生じ得る。作業フロー作成部１２がＰＥＲＴ図を作成することにより、動物感染症の発生時にボトルネックとなり得る作業項目が可視化される。

なお、図４Ａおよび図４Ｂでは県、市町村および農場についてのＰＥＲＴ図をそれぞれ１つずつしか示していないが、複数ある市町村と農場のそれぞれに同様のＰＥＲＴ図が対応付けられている。したがって、作業フロー作成部１２が作成する作業フローは、複数のＰＥＲＴが階層構造をもって互いに関連付けられたＰＥＲＴのネットワークを構成する。

シナリオ候補決定部１３は、作業フロー作成部１２により作成された作業フロー内の各作業段階にて各階層の主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定する。この意思決定には、例えば、県からある市町村に資材を搬送すると決定したり、市町村がある農場で家畜の殺処分を行うと決定したりすることが含まれる。

抑止策の作業の時間発展と作業シナリオについて、以下で説明する。図４Ａおよび図４ＢのＰＥＲＴ図に示した作業フローに従って、県、市町村および農場は、それぞれ各作業項目を実行し、抑止策の作業が時間発展していく。そして、動物感染症の感染の広がりが確率的に把握されるという状況下では、上記のように、国や県など上位層の意思決定が下位層の作業の進捗に影響を及ぼし得る。すなわち、ある時点での県、市町村および農場の作業進捗状況から、次の時点での作業進捗状況が決定されるという過程が確率的に進行する。ある時点における意思決定が次の時点における意思決定の基本情報となり、その関係は動物感染症の終息宣言がなされるまで続く。

一般に、ある時点ｔのとき、県、複数の市町村および複数の農場における作業の進捗状況は、それぞれ異なっている。ある時点における県、市町村および農場を含む地域全体の作業進捗状況は、全部で（県の作業項目数）＋（市町村の数）×（市町村の作業項目数）＋（農場の数）×（農場の作業項目数）通り考えられる。したがって、意思決定ネットワークの時間発展は、その個数の状態間のマルコフ過程として記述される。

図５（ａ）および図５（ｂ）は、図４Ａおよび図４Ｂの作業フローの作業が時間発展していく様子を示した概念図である。図５（ａ）は、時点ｔ＝１での作業の進捗状況を示している。ここでは、図４Ａおよび図４Ｂで省略していた複数の市町村および農場の作業フローを表示している。時点ｔ＝１では、例えば、県では作業項目１Ａまで、市町村Ａでは作業項目２Ｂまで、市町村Ｂでは作業項目２Ｃまで、農場Ａでは作業項目３Ｃまで、農場Ｂでは作業項目３Ａまで、作業が進んでいるとする。図５（ａ）では、各階層の主体が現在実行している作業項目を強調して示している。このような、県、市町村および農場を含む地域全体の作業進捗状況が、１つの状態ｕ_１を形成する。次の時点ｔ＝２では、それぞれの主体での作業が進捗して、状態ｕ_１とは別の状態ｕ_２が実現される。

図５（ｂ）は、作業進捗状況の時間発展を時系列で模式的に示している。図の左から右に向かって時間が経過し、各階層で各作業項目が実行されていく様子を模式的に示している。図中の四角は、図５（ａ）で示した状態ｕ_１やｕ_２といった個々の状態を表す。そして、時間が経過するにつれて各階層で作業が進捗していくことを、各状態の四角内における増加する個数の黒丸で示している。

図中左端は初期時点ｔ＝０の状態であり、最初の作業項目が実行される。そして、例えば、ｔ＝０のときの状態は、県、市町村および農場のどれが最初に意思決定するかにより、３通りが考えられる。その後の各時点でも、各階層の主体がどのような意思決定を行うかにより、次の時点での状態は複数通りが考えられる。例えば、ある時点で県が市町村に対して行動を起こすとすると、それをどの市町村に対して行うかにより、次の時点の作業進捗状況には複数通りが考えられる。このことを、各時点間の状態をつなぐ複数の矢印で示している。

図５（ｂ）において、初期時点ｔ＝０から最終時点ｔ＝Ｔまでの一続きの矢印が、抑止策のための一連の意思決定プロセスを示している。この一連の意思決定プロセスのことを「作業シナリオ」という。図５（ｂ）において、作業シナリオの３つの例を太線の矢印Ｒ_１，Ｒ_２，Ｒ_３で示している。シナリオ候補決定部１３は、上記のマルコフ過程を利用することで、初期時点ｔ＝０から最終時点ｔ＝Ｔまでにとり得る意思決定プロセスを、作業シナリオの候補として決定する。

初期時点ｔ＝０から最終時点ｔ＝Ｔまでにとり得る作業シナリオの候補の具体例について説明する。一例として、小規模農場Ａ、小規模農場Ｂ、大規模農場Ｃがこの順で隣接しており、ｔ＝０のとき小規模農場Ａで感染が発生したとする。この場合、感染の拡大を防ぐためには農場Ｃまで殺処分すべきであるが、農場Ｃは家畜の頭数が多く、感染していないのに殺処分すると損失が大きくなることから、農場Ｃでは殺処分しないという考え方もある。そこで、県の対策本部は、感染の抑止策として、以下の３つ作業シナリオを考えるとする。
・作業シナリオＲ_１：ｔ＝１にて、すべての農場Ａ，Ｂ，Ｃで殺処分をしてしまう。
・作業シナリオＲ_２：ｔ＝１にて、農場Ａ，Ｂでは殺処分するが、農場Ｃでは殺処分しない。
・作業シナリオＲ_３：ｔ＝１にて、農場Ａのみで殺処分し、農場Ｂではｔ＝α（１＜α＜Ｔ）まで様子を見てから殺処分する。農場Ｃでは殺処分しない。
このような作業シナリオＲ_１，Ｒ_２，Ｒ_３が、作業シナリオの候補となる。

空間伝染演算部１４は、非特許文献１，２で開示されている非定常なマルコフ連鎖モデルを用いて、ある地域で動物感染症が発生したときにそれが他の農場に空間伝染していく確率を演算する。装置１０では、その感染確率をもとに、例えば行政主体が、疫学検査を実施すべき農場の目星を付けられるようにする。以下では、動物感染症は口蹄疫であるとして、空間伝染演算部１４が行う処理内容を説明する。

まず、農場の総数をＮ個とする。ｉ番目の農場における、時点ｔでの家畜の口蹄疫の感染状態ｓ_ｉ（ｔ）を、次式のように表す。

時点ｔでの地域全体における口蹄疫の感染状態を、以下では「システム状態Ｓ（ｔ）」という。システム状態の総数をＫとし、Ｋ個のうちｈ番目のシステム状態をＳ_ｈと表す。Ｓ_ｈ＝｛ｓ_１ ^ｈ，・・・，ｓ_Ｎ ^ｈ｝である。

システム状態がＳ_ｈのときに、各農場の状態がｓ_ｉ ^ｈからｓ_ｉ ^ｇに推移する確率π_ｈｇ（Ｓ_ｈ）は、次式のように表される。

ここで、δ_ｉ ^ｈは、システム状態がＳ_ｈのときに農場ｉにて殺処分を実施しないならば０であり、実施するならば１となるダミー変数である。

また、ρ_ｉ（Ｓ_ｈ）とｑ_ｉ（Ｓ_ｈ）は、次式で与えられる。

ここで、Ｊ（Ｓ_ｈ）はシステム状態Ｓ_ｈにおいて口蹄疫が確認された農場の集合、ζ^ｒは家畜の感染の感受性パラメータ、ｍ_ｉ ^ｒは農場ｉでの家畜の飼育頭数、ｄ_ｉｊは農場ｉと農場ｊの間の距離、ηは距離抵抗パラメータである。

時点ｔのときにシステム状態がＳ（ｔ）＝Ｓ_ｈであるシステムが、時点ｔ＋１のときにＳ（ｔ＋１）＝Ｓ_ｇのシステム状態に推移する確率Π_ｈｇは、次式のように表される。

システム状態の生起確率をＰ（ｔ）＝｛Ｐ_１（ｔ），・・・，Ｐ_Ｋ（ｔ）｝と表すと、地域全体における口蹄疫の空間的伝染過程は、次式のようなマルコフ過程で表される。

Ｐ_ｈ（ｔ）は、時点ｔにおいて、システム状態がＫ個の状態うちｈ番目の状態をとる確率である。

なお、実際には、システム状態変数の個数は非常に大きくなるため、すべてのシステム状態の生起確率を、マルコフ連鎖モデルを用いて計算することは難しい。そこで、空間伝染演算部１４は、モンテカルロシミュレーションかまたは準モンテカルロシミュレーションを利用して、各状態の生起確率を求める。

リスク指標算出部１５は、さらに、殺処分範囲算出部１５Ａと、殺処分頭数算出部１５Ｂと、収束日数算出部１５Ｃを有する。リスク指標算出部１５は、複数の作業シナリオのそれぞれについて、動物感染症により発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出する。

殺処分範囲算出部１５Ａは、口蹄疫が終息するまでに殺処分の対象となる農場の空間的確率分布を用いて、リスク指標の１つとして、口蹄疫が終息するまでに殺処分が行われる農場の個数を算出する。以下では、ある農場が殺処分の対象となる確率のことを「殺処分確率」という。

最終時点ｔ＝Ｔにおいて、殺処分確率がｃ（０≦ｃ≦１）以上となる農場集合Ψ（ｃ）は、次式のように表される。

図６は、殺処分の対象となる農場の空間的確率分布の具体例を示した地図である。図６は、宮崎県の農場について、実際の農場間の距離データをもとに、ある農場で口蹄疫の感染が発生した場合の殺処分確率の分布を数６に従い計算して、地図上にプロットしたものである。

殺処分範囲算出部１５Ａは、初期発症農場の位置が与えられると、リスク指標を算出するための基準となる確率分布を、数６に従って求める。殺処分範囲算出部１５Ａは、その確率に、例えば初期発症農場からの距離の逆数を掛けて、各農場の殺処分確率の基準値を算出する。また、殺処分範囲算出部１５Ａは、殺処分確率が基準値を超える農場の個数についてのしきい値を設定しておく。

そして殺処分範囲算出部１５Ａは、口蹄疫に対する抑止策が進展していく過程で、数６に従い殺処分確率を算出する。その殺処分確率の分布から、農場単位で、殺処分確率が上記の基準値を超えるか否かがわかる。殺処分範囲算出部１５Ａは、殺処分確率が基準値を超えた農場の個数を数え上げ、その個数をリスク指標として使用する。

殺処分頭数算出部１５Ｂは、口蹄疫が終息するまでに殺処分される家畜数の確率分布を用いて、リスク指標の１つとして、口蹄疫が終息するまでに殺処分される動物の頭数を算出する。

最終時点ｔ＝Ｔにおいて地域全体の殺処分数がｎ以下となる確率σ（ｎ）は、次式で与えられる。

ここで、Θ（ｎ，Ｔ）は、対象地域全体における殺処分数の総和がｎ以下となるシステム状態の集合を示す。また、δ_ｉ ^ｈ（ι＋２，Ｔ）は、ｉ番目の農場が時点ｔ＝Ｔまでに殺処分対象となった場合は０であり、それ以外の場合は１となるダミー変数である。

図７は、殺処分される家畜数の確率分布の具体例を示した棒グラフである。この棒グラフでは、殺処分頭数が１４万頭のところで発生確率が最大となることから、１４万頭殺処分されるのが最も確からしいと考えられる。そこで、殺処分頭数算出部１５Ｂは、このような発生確率が最大となる殺処分頭数を、リスク指標として使用する。

収束日数算出部１５Ｃは、口蹄疫が終息するまでに必要な期間長の確率分布を用いて、リスク指標の１つとして、口蹄疫の発生から終息までの期間の長さを算出する。

時点ｔにおいて口蹄疫が終息する確率Λ（ｔ）は、次式のように表される。

ただし、τ_ｉ ^ｈ（ｔ）は、システム状態Ｓ_ｈ（ｔ）＝｛ｓ_１ ^ｈ（ｔ），・・・，ｓ_Ｎ ^ｈ（ｔ）｝の下で、農場ｉが感染または発症状態（すなわちｓ_ｉ ^ｈ（ｔ）＝１，・・・，ι＋１）にあれば１、それ以外であれば０となるダミー変数である。

図８は、口蹄疫が終息するまでに必要な期間長の確率分布の具体例を示した棒グラフである。この棒グラフでは、収束日数が２０日のところで発生確率が最大となることから、２０日で収束するのが最も確からしいと考えられる。そこで、収束日数算出部１５Ｃは、このような発生確率が最大となる収束日数を、リスク指標として使用する。

リスク指標提示部１６は、シナリオ候補決定部１３により決定された複数の作業シナリオと、リスク指標算出部１５によりそれぞれの作業シナリオについて算出されたリスク指標とを対応付けて、例えば表示機構９５（図１４参照）上に提示する。特に、リスク指標提示部１６は、複数の異なる時点について時系列で、作業シナリオとリスク指標とを対応付けて提示する。

図９は、リスク指標提示部１６が作業シナリオとリスク指標を提示する方法の例を説明するための図である。図の縦軸はリスク指標であり、横軸は動物感染症の発生からの経過日数を示す。リスク指標提示部１６は、リスク指標のしきい値として、２つの意思決定基準α，βを用いる。リスク指標が意思決定基準α未満であるときを「第１モード」と呼ぶ。第１モードは、比較的小規模な被害で感染を抑止できるようなリスクが低い状態である。リスク指標が意思決定基準β以上であるときを「第３モード」と呼ぶ。第３モードは、感染が拡大し、甚大な被害が生じるようなリスクが高い状態である。そして、リスク指標が意思決定基準α以上かつβ未満である第１モードと第３モードの中間を、「第２モード」と呼ぶ。

ここでのリスク指標は、上記した家畜の殺処分が行われる農場数、家畜殺処分数または発生期間長である。農場数については、殺処分確率が基準値を超えた農場の個数に２つのしきい値を設けて、それらを意思決定基準α，βとする。家畜殺処分数および発生期間長については、それぞれ、発生確率が最大となる殺処分頭数および収束日数に２つのしきい値を設けて、それらを意思決定基準α，βとする。意思決定基準α，βは、非常事態宣言する基準として、リスク指標の種類に応じて県や国が設定する。

ただし、リスク指標として上記の３つのうちいずれか１つだけを用いると、動物感染症により発生地域にもたらされる被害の規模を的確にとらえられなくなることもある。例えば、リスク指標として発生期間長を用いる場合を考えると、短い期間で終息し、リスク指標が小さい値になったとしても、多数の家畜を殺処分することにより被害額が甚大になる場合もある。このため、リスク指標提示部１６は、例えば家畜の殺処分が行われる農場数、家畜殺処分数および発生期間長を適当に重み付けして平均するなどして、これら３つの指標を加味した値をリスク指標として用いることが好ましい。

図９において、ある農場に初期時点で感染が発生し、時点Ａまで実線に沿って対象地域のリスク指標が変化したとする。時点Ａのとき、対象地域は第１モードにあり、感染は比較的容易に抑止可能である。

ここで、シナリオ候補決定部１３が、上記の意思決定ネットワークのマルコフ過程を用いて、時点Ａから次の時点Ｂまでの間にとり得る作業シナリオを決定する。そして、リスク指標算出部１５が、その作業シナリオのそれぞれについて、時点Ｂでのリスク指標を算出する。リスク指標提示部１６は、例えば時点Ａを頂点とする３角形で図９に示したように、作業シナリオに応じて時点Ｂでのリスク指標の広がりを提示する。県などの上位層の行政主体は、リスク指標提示部１６によりリスク指標とともに提示された作業シナリオの中から、１つの作業シナリオを選んで意思決定を行う。例えば、このとき感染状態にある農場で殺処分を行うなど適切な抑止策をとれば、感染の拡大が抑えられるので、時点Ａで選ぶ作業シナリオによって、その後のリスク指標の広がり方（図中の３角形の縦軸方向の長さ）が変わることになる。

その後、時点Ｂでリスク指標が意思決定基準αに達したとする。これに応じてリスク指標提示部１６は、第２モードへの遷移を提言する。時点Ｂでも時点Ａのときと同様に、リスク指標提示部１６は、例えば時点Ｂを頂点とする３角形で図９に示したように、作業シナリオに応じた次の時点Ｃでのリスク指標の広がりを提示する。

その後、時点Ｃでリスク指標が意思決定基準βに達したとする。これに応じてリスク指標提示部１６は、第３モードへの遷移を提言し、行政主体に非常事態宣言を出すように促す。時点Ｃでも時点Ｂのときと同様に、例えば時点Ｃを頂点とする３角形で図９に示したように、作業シナリオに応じた次の時点でのリスク指標の広がりを提示する。

このように、リスク指標提示部１６は、各時点でとり得る作業シナリオとその作業シナリオに従った場合のリスク指標の変化を時系列で示す。これにより、リスク指標提示部１６は、県や国などの行政主体が意思決定を行う際の判断材料を提供し、どのような意思決定をしていけばリスク指標をしきい値β以下に抑えられるかが行政主体の責任者にわかるようにする。なお、一般に、とり得る作業シナリオの総数は非常に多いと考えられるため、リスク指標提示部１６が提示する作業シナリオは、抑止策を実施するための費用が少なくなる特定の個数に限定するとよい。

図１０は、リスク指標提示部１６が作業シナリオとリスク指標を提示する方法の別の例を説明するための図である。図示するように、この例では、リスク指標提示部１６は、複数の作業シナリオと、それぞれの作業シナリオについてのリスク指標とを対応付けて示した画面５０を、表示機構９５（図１４参照）上に提示する。この画面５０では、図５（ｂ）を用いて説明した作業シナリオＲ_１，Ｒ_２およびＲ_３を今後実行する場合の、３０日後のリスク指標を示している。リスク指標は、家畜の殺処分が行われる農場数、家畜殺処分数および収束日数の３つをすべて表示している。この例では、意思決定基準αを、殺処分農場数＝２０か所、殺処分頭数＝５０００頭、収束期間＝１５日としている。また、意思決定基準βを、殺処分農場数＝１００か所、殺処分頭数＝２００００頭、収束期間＝５０日としている。

作業シナリオＲ_１では、いずれのリスク指標も意思決定基準αを下回る。一方、作業シナリオＲ_２では、殺処分頭数と収束日数が意思決定基準αを超えており、作業シナリオＲ_３では、いずれのリスク指標も意思決定基準βを超えている。このため、リスク指標提示部１６は、作業シナリオＲ_１，Ｒ_２，Ｒ_３が実行された場合、３０日後に対象地域はそれぞれ第１，第２，第３モードにあると判断する（Ｒ_２では多数決による判定を行った場合の例である）。すなわち、リスク指標提示部１６は、作業シナリオＲ_１に従って抑止策を実施すれば感染を抑止可能であると判断する。したがって、リスク指標提示部１６は、作業シナリオＲ_１に従って抑止策を実施すべき旨を画面５０に表示させて、行政主体の責任者に作業シナリオＲ_１を提案する。

最適シナリオ決定部１７は、シナリオ候補決定部１３が決定した複数のシナリオ候補の中から、動物感染症による地域全体の期待被害額または感染が広がる空間的範囲を最小にするような最適な抑止策を決定する。ここで、期待被害額とは、動物感染症が終息するまでに必要になると予想される対策費用、および家畜を殺処分することにより生じると予想される損失額のことをいう。

図１１は、最適シナリオ決定部１７が最適な作業シナリオを決定する処理例を示したフローチャートである。まず、被害額Ｖ_ｍｉｎを十分大きな数Ｍとする（Ｓ１１）。そして、シナリオ候補決定部１３が決定した複数のとり得る作業シナリオの中から１つの作業シナリオを選ぶ（Ｓ１２）。その作業シナリオにより、いつどこの農場で殺処分を行うかが決まるため、数２の推移確率π_ｈｇ（Ｓ_ｈ）を具体的に書き下すことができる。このことから、数２〜数５を用いて、マルコフ推移行列Πを決定する（Ｓ１３）。

次に、初期時点ｔ＝０でのシステム状態Ｓ_ｈの生起確率Ｐ_ｈ（０）を与える（Ｓ１４）。そして、数５に従って生起確率Ｐ_ｈ（０）を時間発展させ、最終時点ｔ＝Ｔでのシステム状態の生起確率Ｐ_ｈ（Ｔ）を求める（Ｓ１５）。ここで、最終時点ｔ＝Ｔまでに発生した被害額Ｖを見積もる（Ｓ１６）。被害額Ｖは、例えば、｛（家畜の１頭の殺処分に必要な費用）＋（家畜の１頭の殺処分により生じる損失）｝×（殺処分された頭数）で与えられる。この被害額ＶがＶ_ｍｉｎ＜Ｖであれば（Ｓ１７でＹｅｓ）、Ｖ_ｍｉｎ＝Ｖとする（Ｓ１８）。

次の作業シナリオがあれば（Ｓ１９でＹｅｓ）、処理はＳ１２に戻る。すべての作業シナリオについて被害額Ｖを求めていれば（Ｓ１９でＮｏ）、最終的なＶ_ｍｉｎを与える作業シナリオを最適シナリオとする（Ｓ１９）。以上で、最適シナリオ決定部１７が最適な作業シナリオを決定する処理は終了する。

また、最適シナリオ決定部１７は、決定された最適な作業シナリオに従って抑止策が実施された場合の殺処分確率を、例えば対象地域の地図に重ねて、表示機構９５（図１４参照）上に提示する。

図１２は、重点対策農場の確率分布の具体例を示した地図である。図１２は、宮崎県のある農場で口蹄疫の感染が発生し、その後最適シナリオ決定部１７が決定した最適な作業シナリオに従って抑止策が実施された場合の殺処分確率の分布を、空間伝染演算部１４が実際の農場間の距離データをもとに数６に従って計算し、地図上にプロットしたものである。このように、最適な作業シナリオの場合でも殺処分確率が高い重点対策農場を可視化することにより、重点的に対策すべき農場を行政主体の責任者が判断できるようにする。

対策費用算出部１８は、シナリオ候補決定部１３が決定した各作業シナリオについて、動物感染症の抑止策を実施するために必要な対策費用を算出する。特に、対策費用算出部１８は、抑止策の作業フローにおける各作業工程を短縮した場合の対策費用の変化を、表示機構９５（図１４参照）上にグラフ表示する。

図１３は、対策費用算出部１８が提示する対策費用曲線のグラフの例である。図１３では、最低対策必要経費を２０００万円と仮定し、とり得る作業シナリオとして作業シナリオＡ〜Ｃの３つがあり、対策項目が１〜７の７個ある場合について、各工程の効率化を行った場合にどの程度の費用削減効果が望めるかを示している。作業シナリオが決まれば、階層ごとまたは地域全体でその対策にかかる費用を見積もることができる。この対策費用は、ある作業工程にかかる日数を短縮するか否かによっても変化する。一般に、ある作業工程にかかる日数を短縮しようとすると、人員増加などのために余分なコストがかかる。図１３のグラフは右から左に進むにつれて傾きが急になるので、番号が小さい作業項目ほど、短縮するために多くのコストがかかり、期間短縮が難しいことがわかる。

このような対策費用曲線を提示することにより、各種対策項目の効率化を行った場合にどの程度の費用削減効果が望めるかを行政主体の責任者が判断できるようにする。なお、一般に、とり得る作業シナリオの総数は非常に多いと考えられるため、グラフ表示するものは、見やすさを考慮して、対策費用が少なくなる特定の個数に限定するとよい。

なお、本実施例では、リスク指標の意思決定基準としてαとβの２つを、モードとして第１〜第３モードの３段階を用いて説明したが、本発明はこれに限られない。対象とする動物感染症に対する各自治体の実情などに合わせた個数の意思決定基準やモードを設けることができる。

また、本実施例ではリスク指標として、動物感染症が終息するまでに殺処分される動物の頭数、殺処分が行われる農場の個数、または動物感染症の発生から終息までの期間の長さの３つを用いて説明したが、本発明はこれに限られない。対象とする動物感染症や各自治体の実情などに合わせて、別のリスク指標を適宜追加することができる。

図１４は、図２の装置１０を実現するコンピュータ９０のハードウェア構成を示した図である。図示するように、コンピュータ９０は、プロセッサ９１と、メインメモリ９２と、記憶装置９３と、通信インタフェース９４と、表示機構９５と、入力インタフェース９６とを備える。プロセッサ９１は、記憶装置９３に記憶されるプログラムを実行することにより、上述した各機能を実現する。メインメモリ９２は、プロセッサ９１が実行中のプログラムや、そのプログラムにより一時的に使用されるデータ等を記憶する。記憶装置９３は、プロセッサ９１が実行するプログラムやそのプログラムに関する入出力データ等を記憶する。通信インタフェース９４は、外部装置との間でデータの送受信を行う。表示機構９５は、ビデオメモリやディスプレイ等を含み、ユーザにデータ等を表示する。入力インタフェース９６は、キーボードやマウス等を含み、ユーザからの入力操作を受け付ける。

なお、図２の装置１０の各機能部は、図１４に示すプロセッサ９１がプログラムを記憶装置９３からメインメモリ９２に読み込んで実行することにより実現される。また、リスト記憶部１１は、例えば図１４に示すメインメモリ９２により実現される。

なお、装置１０を実現するプログラムは、通信手段により提供してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供してもよい。

１０ 装置
１１ リスト記憶部
１２ 作業フロー作成部
１３ シナリオ候補決定部
１４ 空間伝染演算部
１５ リスク指標算出部
１６ リスク指標提示部
１７ 最適シナリオ決定部
１８ 対策費用算出部

Claims (8)

1. 動物感染症対策のための意思決定を支援する装置であって、
   前記動物感染症の発生地域の自治体および前記自治体の行政区域に属する複数の農場を少なくとも含む複数の階層にて、前記自治体および前記農場を含む各主体が前記動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成する作業フロー作成部と、
   作成された前記作業フロー内の各作業段階にて前記各主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定するシナリオ候補決定部と、
   前記複数の作業シナリオのそれぞれについて、前記動物感染症により前記発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出するリスク指標算出部と、
   前記複数の作業シナリオおよびそれぞれの作業シナリオについて算出された前記リスク指標を対応付けて提示するリスク指標提示部と、
   を有することを特徴とする装置。
2. 前記作業フロー作成部は、前記自治体として前記発生地域の都道府県および前記都道府県に属する市町村を含む、少なくとも前記都道府県、前記市町村および前記農場の３階層にて、前記都道府県、前記市町村および前記農場の各主体が前記動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成する、請求項１に記載の装置。
3. 前記シナリオ候補決定部は、複数の異なる時点のそれぞれについて、当該時点以降の前記作業シナリオの候補を決定し、
   前記リスク指標提示部は、前記複数の異なる時点について時系列で、前記作業シナリオおよび前記作業シナリオについて算出された前記リスク指標を対応付けて提示する、請求項１または２に記載の装置。
4. 前記シナリオ候補決定部は、前記動物感染症を抑止するためにいつどの農場にて動物の殺処分を行うかの決定を含む意思決定に応じて決まる前記作業シナリオの候補を決定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の装置。
5. 前記リスク指標算出部は、少なくとも、前記動物感染症が終息するまでに殺処分される動物の頭数、前記殺処分が行われる農場の個数、または前記動物感染症の発生から終息までの期間の長さを表す指標を含む前記リスク指標を算出する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の装置。
6. 前記リスク指標提示部は、前記複数の作業シナリオのうち、前記動物感染症が終息するまでに必要な対策費用または前記動物感染症による被害額が少ない一部の作業シナリオについて、前記作業シナリオおよび当該作業シナリオについて算出された前記リスク指標を対応付けて提示する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置。
7. 動物感染症対策のための意思決定を支援する方法であって、コンピュータが、
   前記動物感染症の発生地域の自治体および前記自治体の行政区域に属する複数の農場を少なくとも含む複数の階層にて、前記自治体および前記農場を含む各主体が前記動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成するステップと、
   作成された前記作業フロー内の各作業段階にて前記各主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定するステップと、
   前記複数の作業シナリオのそれぞれについて、前記動物感染症により前記発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出するステップと、
   前記複数の作業シナリオおよびそれぞれの作業シナリオについて算出された前記リスク指標を対応付けて提示するステップと、
   を有することを特徴とする方法。
8. コンピュータに、
   動物感染症の発生地域の自治体および前記自治体の行政区域に属する複数の農場を少なくとも含む複数の階層にて、前記自治体および前記農場を含む各主体が前記動物感染症を抑止するためにそれぞれ行う作業フローを作成する機能と、
   作成された前記作業フロー内の各作業段階にて前記各主体が行う意思決定に応じて決まる複数の作業シナリオの候補を決定する機能と、
   前記複数の作業シナリオのそれぞれについて、前記動物感染症により前記発生地域にもたらされる被害の規模を示すリスク指標を算出する機能と、
   前記複数の作業シナリオおよびそれぞれの作業シナリオについて算出された前記リスク指標を対応付けて提示する機能と、
   を実現させるためのプログラム。

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