2005年にハリケーン・カトリーナがニューオーリンズを襲った後、ダイレクトメール・マーケティング企業のValassisは自社のデータベースを共有した。緊急対応機関やボランティアと共有し、支援物資の配分改善に役立てた。チリのサンティアゴでは、Universidad del Desarrollo、ISI財団、UNICEF、GovLabのアナリストが協力し、同市最大の携帯電話事業者であるTelefónicaと協力して、ジェンダーに基づく移動パターンを調査し、より公平な交通政策の立案に役立てた。また、Yale University Open Data Accessプロジェクトの一環として、医療関連企業のJohnson & Johnson、Medtronic、SI-BONEは、これまで非公開だった333件の臨床試験のデータを研究者に提供し、医療における新たなイノベーションの可能性を開いた。
これらは「データ・コラボラティブ」の三つの例にすぎない。これは、参加者が公共の利益のためにデータを交換する、新たな形態のパートナーシップである。こうした提携では通常、公的機関が企業やその他の民間部門の組織のデータを活用し、社会の利益につなげる。しかし、データ・コラボラティブは企業にとっても役立つ。例えば製薬会社は、独自の創薬研究を加速させるため、バイオマーカーに関するデータを共有することがある。データ共有の取り組みは、人工知能（AI）を改善する大きな可能性も持っている。ただし、責任を持って設計され、データプライバシーへの懸念も考慮されなければならない。
データ・コラボラティブの社会的・ビジネス的な意義や、その形態を理解することは、こうした取り組みの可能性と限界をより深く理解するうえで極めて重要である。GovLabは、大陸や分野を横断する150以上のデータ・コラボラティブを特定した。その中には次のような企業が含まれる：Air France、Zillow、およびFacebook。当社の調査によれば、こうしたパートナーシップは主に三つの方法で価値を生み出しうる。
まず、データ・コラボラティブは状況分析と因果分析を改善しうる。独自に収集されたデータにより、政府当局は交通問題や経済格差といった課題をよりよく理解でき、それに対処するための、より機動的で焦点の絞られたエビデンスに基づく政策を立案できる。
さらに、こうしたデータ交換は意思決定者の予測能力を高める。今日、公共および民間の膨大なデータは将来の動向に関する強力な洞察をもたらしうるため、政策立案者がより効果的な施策を計画・実施する助けとなる。
最後に、そして最も重要な点として、データ・コラボラティブはAIをより堅牢で、正確かつ応答性の高いものにしうる。アナリストは、AIが21世紀のガバナンスの中心になると指摘しているが、その出力の質は基盤となるモデルの質に左右される。さらに、モデルの高度さと正確性は、それを支えるデータの質、深さ、複雑さ、多様性に概ね依存する。したがって、データ・コラボラティブは、縦割りの壁を取り払い、新たな代替的情報源からデータを集約することで、より優れたAIモデルの構築において重要な役割を果たしうる。
官民のデータ連携は、社会の利益に大きく貢献する可能性を秘めている。例えば、都市の交通パターンや経済発展を分析する政策立案者は、通信事業者が生成する通話詳細記録を活用することで、モデルの精度を高めることができる。また、研究者は商業衛星事業者のデータを加えることで、気候予測モデルを強化できる可能性がある。データ交換は民間部門にとっても同様に有用でありうる。企業はブランド評価を高め、研究開発費をより効果的に振り向け、利益を増やし、新たなリスクや機会を特定できる。
しかし、進展と期待がある一方で、データ連携はまだ黎明期の分野であり、その利点と潜在的な欠点を理解し始めたばかりである。GovLabのアプローチは、連携による相互利益を重視し、データの提供者と利用者の間の信頼構築を目指している。
このプロセスの一環として、当社は、公的部門および民間部門の組織の業務の中心に、責任あるデータ連携を据える制度的枠組みの設計に着手した。これには、チーフ・データ・スチュワードをこれらの組織に置き、体系的、持続的かつ倫理的な連携の取り組みの設計と実施を主導してもらうことが含まれる。目的は、官民からデータ・スチュワードシップを推進する個人のネットワークを構築することである。
データのプライバシーや悪用に対する懸念の高まり、いわゆるテックラッシュを背景に、データ共有の取り組みに慎重になる人がいるのは当然である。当社はこうした正当な懸念や、より一般的な公的信頼の侵食の理由を十分に認識している。しかし、データ連携に関する厳格な枠組みと、より体系的なアプローチを構築することこそが、こうした懸念に対処する最善の方法であると考えている。
データ・コラボラティブは、これまで縦割りになっていたデータと分散した専門知識を結びつけ、そうした情報の需給を調整するのに役立つ。適切に設計された取り組みは、適切な機関や個人が責任を持ってデータを利用し、革新的な社会政策の可能性を最大限に引き出すことを保証する。また、データ・コラボラティブの成長を加速させることは、AIのさらなる発展にとって極めて重要である。
データ共有にはリスクが伴うが、私たちの統治のあり方を変革する可能性も秘めている。データ・コラボラティブの力を活用することで、政府はより賢い政策を策定し、人々の生活を向上させることができる。
