アップルとグーグルのContact Tracing（コロナ接触通知）API

こんにちは、CTOの長谷川です。コロナパンデミック対策の一環として、アップルとグーグルが協業してContact TracingのAPIを共同開発すると発表したので、どんなAPIなのか読み込んでいました。Contact Tracingとは、コロナ陽性となった人物と接触があったかをユーザーに知らせることができるというサービスです。個人情報を保護しながら接触情報をトラッキングできるというAPIです。

サービスは二段階に分けて提供するとしています。第一段階では、APIを公開して、公的機関などが開発するアプリの中で活用できるようにします。第二段階では、OSの中に組み込んでiPhoneとAndroidのユーザー全員が任意でサービスに加入すれば誰でも通知を受けることができる体制にするとのことです。

機械学習を実践する者としては、どのようにしてFalse Positiveを最小化するのかというところがまず気になりました。なお、ここでいうFalse Positiveとは、偽陽性、つまり実際は接触していなかったのに、接触があったと知らせてしまうことを指しています。偽陽性が多いと、いたずらに民衆の心配を煽り、病院への駆け込みが増え、医療崩壊につながるという逆効果に繋がりかねません。その観点でAPI文書を読んだところ、接触を検知するためのAPIで２つのデータ項目が浮かび上がってきました

• attenuationThreshold: Bluetoothの減衰で接触の距離を推定した場合の隣接度のしきい値です。どれだけ相手が近かったかを推定するために使います。
• durationThreshold: どれだけの時間接触があったかを設定するしきい値です。発表によると、まずは「５分」という設定がなされるようです。

Bluetoothによる接触距離の推定の良いところは、例えば壁などを隔てるとほとんどBluetoothのシグナルが届かないため、例えばマンションの１室に感染者が出ても、その上下左右に居住している隣人は接触とみなされないケースが多いと思われることです。逆に、例えば向かい合って話していても、電話の向き次第でかなりの減衰になってしまう可能性もあります。

この技術は分散型の接触通知プロトコルなので、個々のデバイスが主役になって感染者との接触を検知します。サービスに加入したデバイスは「ビーコン」というIDを常に配信し続け、また、他のデバイスのビーコンを検知し、接触した相手ビーコンをデバイス上に保管します。感染者が感染を自覚すると、APIを通して感染通知を出します。すると感染者の過去2週間分のビーコンがサーバーにアップロードされます。最後に接触通知サービスに加入している個々のデバイスが１日１回「感染者のビーコン」をサーバーからダウンロードし、それぞれのデバイス上で接触があったかどうかをマッチングします。

このような設計により、特定の企業や組織が全てのデータを収集し、データを悪用したりすることをプロトコルレベルで防いでいます。そういう意味では仮想通貨に似ているとも言えます。また、接触ビーコンは20分おきに新たに作られ、悪意を持った者が例えばビーコンを検知して特定のユーザーの動きを全て捉えるということができないようにされています。

このAPIは時間と日付に関する情報とBluetoothに関する情報は取り扱いますが、場所に関する情報を完全に排除しています。従って、通知を受ける側は「いつ」接触があったかを通知されますが、「どこで」接触があったかは分かりません。これは個人情報保護のための重要な要素です。

データ分析の観点からは、例えば場所の情報などがなくても、何人との接触があったかなどの統計を見ていくことで、今後の感染予測に大きくプラスの影響が出るのではないかと思います。このデータを公的機関がどう活用してコロナとの戦いに役立ててくれるかが見ものです。例えば、無症状病原体保有者の感染力の理解を深めることができるかもしれません。無症状の人からでも感染するということはもうほぼ確実ですが、どれくらいの濃度の接触があれば感染するのかはまだ完璧に解明されていません。無症状の人も検査するようになってアプリに陽性登録するようになれば、その疫学的理解に貢献できる可能性があるかもしれません。

全体の感想としては、とても完成度の高いAPIで、期待が持てると感じました。不確実な人間の記憶を頼りにした接触歴の洗い出しよりは、確実に感染者との接触を高精度で洗い出せることが期待されます。運用段階でBluetoothでは乗り越えられない精度の問題なども出てくると思うので、その学びを次世代のモバイルに反映してくれればと願っています。例えばWatchで、健康に関係するデータと接触のデータを加えることによって、より高精度に個々が感染しているかどうかの判断をするなど、様々な展開が考えられます。この危機が更なるモバイルとAI技術の革新に繋がることを切望します。

内容がもっと気になる方はFAQがよく書かれているので、ぜひご覧になってください。