世界的な混乱はますます複雑化し、最前線で活動する社会的インパクト組織や政府の対応能力に負担をかけています。
革新的な企業は、業務のあらゆる面を改善するためにデータサイエンスを活用していますが、こうした高度なツールは多くの組織や政府には利用できません。
企業、資金提供者、世界の機関が協力すれば、組織や政府による強固なデータサイエンス基盤の構築を支援し、将来の危機により公平に対処できるようにできます。
世界各地で、地方自治体の職員やNGOの職員が、COVID-19パンデミックの新たな波への対応から自然災害後の支援物資の提供まで、重なり合う複雑な危機に懸命に対応しています。こうした最前線の組織の活力と決意は並外れていますが、重要な局面で技術的な対応能力が不足することがあります。
とりわけ、多くの組織はデータサイエンスの力を効果的に活用するためのツール、チーム、リソースを欠いています。業務のあらゆる段階にデータサイエンスを取り入れている先端企業には、支援できる機会があります。たとえば、東欧諸国の政府は、ロシアの侵攻から逃れるウクライナ人の歴史的な大規模脱出を受け入れるため、迅速に対応しました。ポーランドのある都市は、新たに到着する人々の流入に備える計画づくりについて、Mastercardに支援を求めました。数日以内に、私たちのチームは地域の消費動向を分析し、ほぼリアルタイムの知見を提供しました。それにより市当局は、疲弊し心に傷を負った家族のニーズに応える準備をより整えることができました。
しかし、単発の連携を目標にすべきではありません。民間部門と、財団や開発組織を含む他の資金提供者が協力すれば、NGOや資源の乏しい政府が、より高度な独自のデータサイエンス基盤を構築できるよう支援できます。これにより、危機への対応力を強化し、世界のレジリエンスを高められます。
そのため、私が率いるMastercard Center for Inclusive Growthは、インパクト・データサイエンスを最優先課題に位置づけています。2年前のダボス会議で、Mastercardはロックフェラー財団とともに、data.orgを立ち上げました。成長を続けるこのプラットフォームは、世界各地の組織と連携し、社会セクターの意思決定にデータサイエンスを取り入れています。
インパクト・データサイエンスは最前線の危機対応を強化できる
小規模なNGOや遠隔地の政府機関で技術的な対応能力を築くのは容易ではありません。しかし、最近の3つの事例は、その重要性をよく示しています。
まず、米国でホームレス問題に取り組む組織、Community Solutionsを見てみましょう。パンデミック以前から、全米でホームレス状態にある人は増加し、支援資源は逼迫していました。効率を高めるため、Community Solutionsは専門家と協力して、強化しデータ分析能力を高めました。その取り組みは、パンデミックが発生した際に成果を上げました。避難所にいる人々のうちCOVID-19の高リスク者を特定し、より安全な環境へ移す支援ができたのです。
世界の反対側でパンデミックが広がるなか、トーゴ政府もデータサイエンスを活用しました。トーゴのデジタル経済省と、貧困に直面する人々に現金を届ける非営利団体GiveDirectlyは、国内で最も所得の低い住民に現金給付を迅速に行う試験的プログラムを開始しました。両者は連携してCenter for Effective Global Actionと機械学習および調査データを活用し、住民を特定して支援を届けました。この方法により、国内で最も支援を必要とする人々に、より多く支援を届けられました。これまでに、同プログラムは約13万7,000人に約1,000万ドルを給付しています。
3つ目の事例は、危機が起きたときにインパクト・データサイエンスへ先行投資しておくことが大きな成果につながる典型です。インドでは、農家が生産する食料の約3分の1が廃棄されています。その一因は、特定の農産物をどのくらい保管すべきか、また保存期間をどう延ばすかを判断するのが難しいことです。スイスの専門家は、農家がより多くの食料を長く新鮮に保てるよう、モデリングを活用できるアプリを開発し、2つの問題の解決を支援しました。6か月前、インドの農村部の農家がデータサイエンスツールを利用できるようにすることは、世界的な優先課題とはほとんど見なされていませんでした。しかし今、ロシアのウクライナ侵攻による穀物不足が深刻な食料危機を引き起こすおそれがあるなか、このような投資が大きな違いを生むことがはっきりと分かります。
政府やNGOはデータサイエンスの導入に苦慮している
残念ながら、こうした事例は例外です。あまりにも多くの場合、現場の組織や支援活動従事者は、データそのものに加え、それを分析し活用するためのツールや人材が不足し、身動きが取れなくなっています。
多くの政府やNGOは、十分な数のデータサイエンティストを採用できていません。McGovern Foundationとdata.orgが近く発表する報告書は、社会セクターだけでも今後10年間にさらに350万人のデータサイエンティストが必要になると推計しています。Mastercardは先日、100万人のデータサイエンティストの育成を支援するため、分野の多様性向上に重点を置いた460万ドルの助成を発表しましたが、さらなる取り組みが必要です。
分析ツールや組織内部の体制が不足していることも問題です。データを十分に持つ組織でさえ例外ではありません。一方、多くの企業は長年にわたりデータおよび分析戦略を策定し、相互接続された使いやすいプラットフォームに投資し、高い専門性を備えたチームを構築し、データを理解し活用する文化を育んできました。
企業や資金提供者は、インパクト・データサイエンスを活用する能力の構築を支援できる
企業や資金提供者は、関心を向け、技術的なスキルや資金を提供することで、政府やNGOが直面するこの「データサイエンスの格差」を埋める支援ができます。DataKindのような組織が、ボランティアのデータサイエンティストと社会組織を結びつけ、倫理的かつ責任ある方法でデータの力を引き出す支援に成功していることが、その証拠です。
課題は、個別の連携や無償の取り組みから、必要な規模でインパクト・データサイエンスを一つの分野として確立することへ移行することです。昨年秋、G7各国政府の要請を受け、data.orgは民間、公共、非営利の各セクターを集め、構築を始めました。それが、次のパンデミックの予防に役立てるため、世界各地から集まるデータの流れを分析するオープンなデジタル基盤「Epiverse」です。
より広い目標は、セクター間の連携を強化し、プライバシーとセキュリティへの配慮を優先しながら、データサイエンスを活用して他の社会課題にも体系的に取り組めるようにすることです。
どのような取り組みも、それだけで最前線の対応者が、最も資金力のある民間企業と同じように自在かつ効果的にデータサイエンスを使えるチームやツールを築けるわけではありません。しかし、私たちは投資を拡大できるし、そうしなければなりません。企業はまず、データ責任に関する原則を取り入れることから始められます。そこには、セキュリティとプライバシーに加え、イノベーションと社会的インパクトも含まれます。そのうえで、Mastercardと連携してdata.orgをデータサイエンス連携のさらに強力なプラットフォームへと発展させるなど、具体的な行動を起こせます。
この取り組みは大きな見出しにはならないかもしれませんが、世界が明日の危機により公平かつ効果的に対処する助けとなるでしょう。
