Google AIモデルがCDC評価のインフルエンザ入院予測で首位に

米国疾病予防管理センター（CDC）は2026年9月30日に、2025‑2026年のFluSight予測シーズンの評価を公表し、GoogleのGoogle_SAI-FluEnsが米国インフルエンザ入院予測における個別チーム提出モデルの中で最も性能が高いモデルであると特定した。Googleは同エントリーがシーズンの対象39モデルの中で1位にランク付けされたと述べた。

In Googleの発表で、Google ResearchのZahra Shamsiは、予測がEmpirical Research Assistance（ERA）というAIツールを用いて開発されたと述べた。このツールは同社が、さまざまな科学分野で最適化アルゴリズムを生成すると説明している。Googleは、ERAに関する研究が『Nature』誌に掲載され、ツールの基盤技術が実験的サイエンスツールを通じて信頼できるテスターに提供されていると述べた。

シーズンの結果

According to CDCの評価報告書、シーズン中に34チームが53のユニークなモデルからインフルエンザ入院予測を提供した。39モデルが予測対象の少なくとも75％を提出するという分析の包含基準を満たした；CDCは規模の違いとプエルトリコのデータ入手可能性のため、全国予測をスコアから除外した。含まれた39モデルのうち、33モデルがFluSightベースライン（前週の入院数を前方投影する参照モデル）よりも優れた性能を示した。

CDCがメッセージ伝達に使用する統合予測であるFluSightアンサンブルは、シーズン全体の主要パフォーマンス指標で7位にランク付けされ、すべての管轄区域でベースラインを一貫して上回った12モデルのうちの1つであった。個別チームの提出の中で、Google_SAI-FluEnsが最上位の実績を示した。

CDCは、2025‑2026シーズンを予備的なシーズン中重症度評価において中程度と位置付けた。週ごとの入院数の最高値は40,000人を超え、入院は2025年11月中旬に増加し始め、2025年12月27日までの週に全国的にピークに達した。

報告書は、予測が困難だった領域も記録している。アンサンブルの50％および95％予測区間が、2025年12月下旬に観測された入院増加や2026年1月中旬の減少を予測できなかったと述べている。シーズンのピーク週付近では、管轄区域全体で2週間先予測の予測区間に観測値が含まれる割合が25％未満であり、FluSightアンサンブルのカバレッジは2026年2月から約95％で安定した。

CDCが予測を評価した方法

CDCは2025年11月から2026年5月20日まで、学術、産業、政府のチームに対し、毎週のインフルエンザ入院予測を募集し、2025年12月12日にそれらをFluSightウェブページに初めて掲載した。主な予測対象は、米国全体、各州、プエルトリコ、ワシントンD.C.の現在週および最大3週間先の週ごとのインフルエンザ入院数で、National Healthcare and Safety Networkのデータを使用した。スコア算出に使用された最終的な対象データは2026年7月1日に公表された。

予測は主に相対加重区間スコア（relative weighted interval score）で評価された。これは、予測の予測区間セットが最終的に観測された値とどれだけ一致しているかを測る標準指標である。この指標はベースラインに対して計算され、1未満の値はベースラインよりも性能が優れていることを示す。スコアは入院数の対数変換値を用い、モデル間のペアワイズスコア比の幾何平均として算出された。予測はまた、50％および95％カバレッジ（予測区間が後に観測された値を捕捉した頻度）でも評価された。モデルは提出されたメタデータに基づき、統計的、機構的、人工知能・機械学習、またはアンサンブルに分類されたが、これらのカテゴリはスコア算出には使用されなかった。

CDCは2013‑2014シーズン以降、毎年インフルエンザ予測コンテストを開催してきたが、2020‑2021シーズンはインフルエンザ活動が限定的で安定した予測が不可能だったため開催されなかった。FluSightのインフルエンザ救急外来受診予測に関する評価は近日中に公表される予定である。

Googleのエントリーの背後にある研究

2026年5月15日提出のプレプリント（Sarah Martinson、Michael P. Brenner、Martyna Plomecka、Brian P. Williams、Nicholas G. Reich、Zahra Shamsi著）は、予測の背後にあるシステムを説明している。これは、大規模言語モデルがツリー検索を指導し、実行可能な予測ソフトウェアを作成、テスト、改良する自律システムである。著者らは、2025‑2026年米国呼吸器シーズンの完全な前向きリアルタイム評価において、システムがインフルエンザ、COVID‑19、呼吸器合胞体ウイルス（RSV）のモデルを様々な手法で生成し、機械生成モデルから構築されたアンサンブルが、CDCの人間がキュレーションしたハブアンサンブルと同等かそれ以上の性能をアウトオブサンプルで示したと報告している。また、データが乏しい「コールドスタート」条件下でもRSVの実用的な予測を生成したことも報告している。

In 2026年4月29日のGoogle Research投稿、チームはCDCチャレンジが2025年11月に開始された際に、米国全州向けに週次インフルエンザ予測を最大4週間先まで提出し始め、後にCOVID-19とRSVのCDCライブ予測ハブにも参加したと述べました。投稿では、マサチューセッツ大学アマースト校の生物統計学教授でプロジェクトのコンサルタントでもあるReichが運営するインフルエンザとCOVID-19の公開リーダーボードで、Googleが提出期間中に上位または上位に近い成績を収めたことが示されました。投稿は、Shamsi、Martinson、Reich、Plomecka、Williamsを疫学予測作業のリーダーとして名指しました。

CDCがインフルエンザ予測を実施する理由

CDCのインフルエンザ予測プログラムは、インフルエンザによる入院増加がいつ、どこで起こるかを事前に予測することを目的としており、同機関のプログラム概要によれば、CDCは正確な予測が抗ウイルス治療の割り当て、インフルエンザ関連入院の急増への備え、医療スタッフ、病床、治療資源の配分、さらに緩和策やワクチン接種時期に関するメッセージングに役立つと述べています。この取り組みは2013年の「Predict the Influenza Season Challenge」から始まり、2021-2022シーズン以降、週次入院予測はNHSNデータに基づいて行われています。

Googleは、評価結果がAIと人間の創意工夫の組み合わせが世界中の疾病予測能力を向上させるという自信を裏付けるものだと述べました。CDC、FluSightパートナー、および関係者は、各予測シーズンの終了時に集まり、予測手法をレビューし、精度を議論し、将来のシーズン計画を策定します。その中には新たな予測対象の追加も含まれます。