成長こそがあらゆる問題の解決策だとよく耳にします。しかし、成長だけでは不十分です。社会が現在直面している課題の解決は、経済の活性化だけに関わるものではなく、人間のあり方を高めることに関わっています。行動経済学がますます影響力を強める世界では、誰もが成長に貢献でき、社会のあらゆる分野が成長の配当と目的意識から恩恵を受けられるよう、包摂的な成長に向けてビッグデータ分析を活用しなければなりません。経済成長とはGDPの増加です。しかし、人口の一部、いやグローバルサウス全体（アフリカ、中南米、アジアの広範な地域）を成長の方程式から取り残さないために、「包摂的」という言葉で表す質的な尺度を加える必要があります。包摂的成長のあり方を考えると、次の3つの不可欠な要素が含まれます。
人々が破壊的変革をもたらす産業や成長市場、とりわけデータ駆動型サービスに参加できる教育。そこでは、まったく新しい技能一式が、従来の技能を再配置する触媒となります。
モノ、サービス、資本、データ、人の自由な移動によって創出される雇用。社会のあらゆる分野が経済に付加価値をもたらせることが重要です。
繁栄、健康、長寿から成るウェルビーイング。公衆衛生と安全、健全な政策立案、そして不正、浪費、濫用のない公共の利益のための納税者資源の慎重な配分が整った環境で実現されます。
包摂を支える3つの柱は、互いに強く依存しています。社会に貢献する人口の割合を高める必要があり、そのためには、より多くの雇用を生み出すと同時に、教育とウェルビーイングを改善しなければなりません。幸い、テクノロジーは実現を可能にする手段であり、触媒であり、推進力です。今では膨大な量のデータを処理でき、かつては想像もできなかった問いを立て、従来は答えられなかった問いにも答えられる複雑なモデルを構築するのに十分な、手頃な処理能力も備わっています。こうした能力の組み合わせ、すなわちビッグデータ分析によって、真に包摂的な成長が史上初めて現実的な可能性となります。
教育へのアクセスを広げる
変革の時期には、競争力を保つために必要な技能の種類に隔たりが生じるのは避けられません。たとえば産業革命の始まりには、工場労働者より農民のほうが多く、人口が再訓練を受けて時代のニーズに追いつくまでには時間がかかりました。現在のデジタル革命も同様です。時がたてば、こうした新しいデジタル職種が、より伝統的な役割を再配置する触媒となるでしょう。しかし現時点では、科学、技術、工学、数学に精通した人材を必要とするデジタル経済に対し、遅れが生じています。まさに現在不足しているSTEM技能が求められているのです。
教育に関するニーズは世界共通ですが、変革をもたらす可能性が最も大きいのはグローバルサウスです。これらの国々の人口と新興市場には、経済成長と投資の大きな未開拓の可能性があります。しかし、教育・情報インフラが不足しがちな地域でもあります。
解決策の一つは、オンライン課程やその他の遠隔学習を活用し、実証済みの手法を国境を越えて広めることです。しかし、教育における分析の活用はオンライン学習だけではありません。ビッグデータ分析は、実際の校舎での教育成果の向上にも活用できます。たとえば、教育付加価値評価システム（EVAAS）は、多変量・縦断的モデリングを用いて、単なる教室レベルの分析を超えます。学区、学校、教師の有効性を評価し、生徒の将来の成績やニーズについて継続的に更新される予測を提供します。EVAASは、生徒や教師の異動、チームティーチング、教育政策や評価基準の変更などの要因にも対応できる柔軟性を備えています。また、教育の成功における学校と家庭の要因の役割のバランスも取ります。
雇用へのアクセスを広げる
経済が移行期にある今、新たな雇用が生まれています。しかし、私たちはその職を担う準備ができているでしょうか。データが情報経済を動かす燃料、つまり新たな石油だとすれば、新たな石油王となるのはデータサイエンティストと知識労働者であり、世界はその人材を大勢必要とするでしょう。2018年までに、米国では分析関連の未充足ポストが19万件に達し、ビッグデータに精通した管理職とアナリストが150万人不足すると予測されています。
フランスの雇用関連社会サービス機関であるPôle emploiは、国の法令を順守すると同時に、産業・農業・サービス業の地域、季節雇用など、地域や地元のニーズと要件も考慮しなければなりません。こうした複雑に絡み合う要因全体にわたってリスクと品質を管理することは、ビッグデータ分析に適した課題です。失業者への支援にきめ細かな地域別のアプローチを可能にすることで、Pôle emploiは限られた資源をより効果的に活用し、雇用への道筋における柔軟性と個別対応を高め、利用者の労働市場への復帰を迅速化しています
ウェルビーイングを高める
ビッグデータ分析は、医療を「健康の向上」「ケア経験の改善」「コストの削減」という三つの目標に向けて前進させるうえで、大きな力を発揮します。その可能性は計り知れません。ゲノムデータ、臨床試験データ、電子健康記録、保険請求データ、研究データなど、テラバイトやペタバイトに及ぶ膨大なデータを統合すれば、重要な発見につながり、民間・公的医療の双方で、より適切な運営上および医学上の意思決定を支援できます。
2003年のSARS流行後、香港の保健局は情報の流れを改善するため、さまざまなシステムを連携させるよう分析基盤を近代化しました。つまり同局は、多種多様な膨大なデータを取り込み、人々がどのように、どこで交流するかを考慮したソーシャルネットワーク上で相互に結び付けました。こうしたソーシャルネットワークをマッピングすると、同局は感染症が次に広がる可能性のある場所を予測するため、感染のホットスポットを特定できます。流行の発生源によって人口への影響は異なるため、感染経路を予測すれば、最大限の効果を得るために資源をどこに、どのように配備すべきかが分かります。同局は、より最近のデング熱の流行を含め、次の公衆衛生上の緊急事態に対して、より万全の備えを整えています。
2013年に台風ハイエンがフィリピンを壊滅させた後、分析は支援活動に携わる人々が支援の優先度と物資の配布を決めるのに役立ちました。国際移住機関は、ソーシャルメディアのデータを地理情報やリアルタイムデータと組み合わせ、台風の被害を受けた各地域固有のニーズをより深く把握しました。その結果、最も大きな被害を受けた場所と、最も必要とされている物資を特定できました。たとえば、被害の大きかった沿岸都市ギワンの病院で、非常用発電機のディーゼル燃料が不足していることが分かりました。
ビッグデータと包摂的成長
幸い、ビッグデータ分析は公共部門の組織がデータを活用し、「失敗して修正する」のではなく、「予測して計画する」「予測して防ぐ」ことを可能にします。つまり、穴をふさぎ抜け道を閉じるだけでなく、不正、リスク、セキュリティ侵害、さらにはその他多くの公共福祉上の課題を引き起こす可能性のある状況を、ビッグデータ分析によって先回りして特定できます。ウェルビーイングを促進する社会プログラムに十分な資金を確保するには、不正や浪費による資金流出を止めることが不可欠です。
要するに、ビッグデータ分析は公共部門のサービスを、市民にふさわしい積極的かつ効果的なプログラムへと変革できます。早期かつ先を見越した介入は、生活の質を向上させると同時に、納税者の資金を大幅に節約できることが実証されています。最終的には、より多くの人々が経済への価値創出に加われるようにすることで、ビッグデータ分析が包摂的な成長を推進します。
これは、フォーラムの2015年版 記事全文 に初掲載された記事を編集したものです。 グローバル情報技術レポート。
著者：Mikael HagstromはSASのエグゼクティブ・バイスプレジデントであり、世界経済フォーラムのデータ駆動型開発に関するグローバル・アジェンダ・カウンシルの副議長です。
画像：2013年2月21日、インドの砂漠地帯にあるラジャスタン州メルタ地区の登録センターで、村人が固有識別番号（UID）データベースシステムへの登録のため、指紋スキャナーによる手続きを行っている。REUTERS/Mansi Thapliyal
