本記事は Project Syndicateとの協力により掲載されています。
技術の急速な進歩により、データ収集のコストは劇的に低下した。宇宙、空、研究室、現場に設置されたセンサーに加え、クラウドソーシングの新たな機会や、インターネットと携帯電話の広範な普及により、これまで手の届かなかった人々にも大量の情報が利用できるようになりつつある。例えば、アフリカの農村部に暮らす小規模農家は、今や画面を一度タップするだけで天気予報や市場価格を確認できる。
出典： 世界経済フォーラムの報告書「Big Data, Big Impact」。
このデータ革命は、地域の農家から世界規模の開発機関に至るまで、あらゆるレベルでの意思決定を改善する大きな可能性をもたらす。しかし、データを収集するだけでは不十分である。情報は管理・評価されなければならず、そのために適切に行うことは、収集そのものよりもはるかに複雑で費用がかかりうる。改善すべき意思決定がまず適切に特定・分析されていなければ、収集努力の多くが無駄になったり、見当違いの方向に向けられたりする大きなリスクがある。
この結論自体も実証的分析に基づいている。 例えば、農業や環境管理におけるモニタリング事業が肯定的な影響を与えたという証拠は乏しい。 環境政策、ビジネス投資、サイバーセキュリティを含む多くの分野における意思決定の定量的分析では、良い決定を下すために必要なデータ量を人々が過大評価したり、必要なデータの種類を取り違えたりする傾向があることが示されている。 —
さらに、 重大な誤りが生じうる のは、必要とされる意思決定を事前に適切に検討しないまま、機械学習アルゴリズムを用いて大規模データセットをマイニングした場合である。医療診断や法的案件を含め、データマイニングが誤った結論に至った事例は数多くあり、その原因は、当該分野の専門家に相談せず、重要な情報を分析から除外したことにある。
意思決定科学は、行動に関する理解と 首尾一貫した意思決定の普遍的原則を組み合わせ、実証データと専門知識を結びつけることで、これらのリスクを抑える。データ革命を持続可能な開発に役立てるためには、この分野の ベストプラクティス を取り入れる必要がある。
第一のステップは、頻繁に繰り返される意思決定を特定し、枠組みを定めることである。開発分野では、政府や国際機関による支出の優先順位、ひいては予算配分といった大規模な意思決定が含まれる。しかし、より小規模な選択も含まれる。どの作物を植えるか、肥料をどれだけ施すか、農産物をいつどこで販売するかを思案する農家の選択である。
第二のステップは、そのような意思決定に伴う不確実性の 定量的モデル を構築することである。これには、さまざまな引き金、結果、管理手段、緩和策に加え、関係するさまざまなコスト、便益、リスクが含まれる。測定が難しく不確実性の高い要因を無視するのではなく組み込むことで、最善の意思決定につながる。
持続可能な開発に役立てる場合、そのようなモデルは、介入が生計と環境に与える影響を数十年にわたって予測することを伴うことが多い。このプロセスは、専門家だけでなく利害関係者も参加して関連する変数とその関係を特定するときに最も成功する。これらの参加者は、各変数の不確実性について定量的な推定を提供できるよう訓練されなければならない。例えば、専門家は利用可能なデータと自らの経験に基づき、ある地域における農家のトウモロコシの平均収量が1ヘクタールあたり0.5～2トンであると、90%の信頼度で推定するかもしれない。
第三のステップは、追加情報を得ることの価値を算出することである。これは、すべての変数の不確実性が定量化されている場合にのみ可能となる。情報の価値とは、合理的な意思決定者がそれに対して支払ってもよいと考える金額である。したがって、追加データがどこで意思決定の改善に価値をもたらすのか、また、それを得るためにどれだけ支出すべきかを把握する必要がある。ある場合には、健全な意思決定を行うために追加情報は不要かもしれない。一方、別の場合には、追加データの取得が数百万ドルに値することもありうる。
このプロセスは、データを取得する追加的な価値がなくなり、健全な意思決定――意思決定者または意思決定機関の情報、価値観、選好に基づく論理的な結論――に到達するまで繰り返される。これにより、意思決定者や利害関係者は、肯定的な成果を最大化しリスクを低減するために政策をどのように改善すべきかについての知見を得られる。そのリスクには、導入率の低さや、効果的な実施のための制度的能力の限界といった可能性が含まれる。
データ革命が持続可能な開発に資すると単に想定するだけでは不十分である。それを確実にするには、あらゆるデータ収集の取り組みにおいて厳密な分析の重要性を認識するとともに、政策立案者と協働する新世代の意思決定科学者を育成する必要がある。
掲載は、世界経済フォーラムによる見解の支持を意味するものではない。
The Agendaの最新情報を追うには、 週刊ニュースレターを購読してください。
著者：Keith D. Shepherdは、ケニア・ナイロビの世界農林業センター（ICRAF）で「Science Domain on Land Health Decisions」部門を率いている。
画像：ワルシャワでコンピューターのキーボードを打つ男性。REUTERS/Kacper Pempel/Files.
