パンデミックとともに、ラテンアメリカで汚職が急増しています。
オープンデータと分析は、この問題と闘ううえで重要な武器として登場しています。
新型コロナウイルス感染症が発生した時点で、ラテンアメリカは既存の問題を抱えていました。特に、低成長、生産性の停滞、インフォーマル経済の高さ、深刻な不平等が挙げられます。しかし、最も深刻な打撃となったのは、この地域に根深く存在する汚職です。汚職により希少な資源が保健医療制度や社会保障から流出してきました。汚職は国家の能力と財政余力を損ない、危機に対応するためには、そのどちらも必要とされています。
この地域では汚職が急増しましたパンデミックが広がるにつれて。新型コロナウイルス感染症の患者を治療するための医療物資への需要が高まり、その必要性が切迫していることから、不誠実な役人や犯罪組織が危機に乗じて利益を得る、抗いがたい機会が生まれています。詐欺の例には、必要とされている医薬品の偽造や粗悪な医療機器の供給に加え、供給業者間の談合、また、水増し価格の遺体袋などが含まれます。こうした腐敗したネットワークがいかに卑劣になり得るかが分かります。緊急事態のために公的資金から配分された資金を不正に得ようとする欲望は、死すらも免れないのです。
この地域では、汚職はパンデミックそのものと同じくらい致命的になり得る。医薬品のサプライチェーンや医療機器の調達における汚職が、この地域全体で浮上しています。このため、公的な緊急購入や公衆衛生支出の管理は、監査機関、市民社会、調査報道機関を含む多くの政府や健全性を担う機関にとって優先課題となっています。しかし、過去の危機や災害とは異なり、オープンデータや詐欺分析の拡大によって、情報はより広く行き渡り、透明性の最大の味方となっています。
この地域では、電子調達プラットフォームやオープン契約の進展により、不正を発見し抑止するために活用できる、より多くの質の高いデータが生み出されています。政府の契約や購入に関するデータはより公開されるようになり、監督機関や一般市民による精査が強化されています。これには、「シビックテック」や「ガブテック」、すなわち社会的インパクトを生み出し公共経営を改善することを目指す、テクノロジーとデータを基盤とするスタートアップ企業も含まれます。
オープンデータは、このパンデミック期間中に汚職や詐欺と闘ううえで重要な手段となっています。例えば、パラグアイでは、規制により政府は緊急事態に割り当てられた資金の使途について定期的な報告を行うことが義務付けられています。これには、医療機器の購入や、経済回復策に関連する公共契約が含まれます。これらの報告書はオープンデータ形式で公開されなければならず、利用しやすい可視化プラットフォームによって支えられています。ペルーでは、オープンデータにより、調査報道機関が医療物資の公共調達における入札談合の事例を探すことが可能になっています。
公共調達に関するデータや情報が大量に生み出されていることは、データ分析に基づく新たなテクノロジーが、個別の汚職事件を追及するのではなく、政府契約におけるシステム的な汚職リスクを発見し抑止するという、非常に貴重な機会を生み出しています。このように、内部統制システムを含む健全性機関や監督機関が、政策上の失敗や制度上の脆弱性に対処するための強力な手段となっています。
最初の重要な一歩は、政府の契約データを再利用可能なオープン形式で公開することです。これは、オープン契約データ標準（OCDS）を採用することで実現できます。これは、オープン契約パートナーシップ（世界的な提唱ネットワーク）が推進しているものです。OCDSは、公共調達プロセスのあらゆる段階において情報や文書を公開する方法を定めており、個々の取引や重大なボトルネックを超えて、データセットのより包括的な分析を可能にします。この標準は、オーストラリア、チリ、コロンビア、フランス、パラグアイ、英国などの世界30以上の政府や、欧州連合によって採用されています。ブエノスアイレスなど一部の都市も、この標準に基づいて公共調達の実務を規制することを約束しています。
2つ目の補完的な選択肢は、構造化・非構造化を問わず多様なデータに対して、高度な分析ツールや人工知能ツールを展開することです。質が高く、オープンで再利用可能なデータがあれば、高度な分析手法をより機動的に展開できます。ただし、今日のデータ分析や機械学習の世界では、十分に構造化され精緻化されたデータが不足していても、克服できない障壁にはなりません。例えば、ブラジルとコロンビアは、複数の情報源からの多様なデータセットを活用して政府契約における汚職リスクに警告を発する、詐欺分析プラットフォームを開発しています。
ブラジルでは、Analisador de Licitações e Editais （ALICE）は、会計検査院のツールであり、公共調達文書を分析します。経済省の公共契約システム（Comprasnet）から情報を取得し、契約書の本文をダウンロードして分析し、脆弱性や警告事項に関する報告書を作成するとともに、契約手続き全体の評価を提供します。コロンビアでは、会計検査官室がOCEANOを使用しています。これは電子調達データベースの情報を相互照合し、不正の可能性を検出する分析プラットフォームです。このツールにより、特定の企業と一部の州知事や市長との間の不審な関係が明らかになり、その結果、健康緊急事態に関連する契約における費用超過を特定するに至りました。
データ分析により、政府や監督機関は、事後対応的で苦情を契機とするアプローチから、事前対応的で予防的なアプローチへと移行することが可能になります。データ処理の機械やプログラムの性能によって、司法および行政の調査のスピードも向上します。しかし、その成否は高品質なデータの入手可能性に大きく依存します。人工知能ツールが正確なデータに基づいて機能しない限り、「ゴミを入れればゴミが出てくる（garbage-in, garbage-out）」の原則に従い、不正確な、さらには偏った結果を生み出すおそれがあります。実際、高度な分析や機械学習プロジェクトへの投資の大部分は、データセットの「クレンジング」に費やされており、アルゴリズムの開発とモデルの検証に充てられるのは時間のわずか18%にすぎません。
これらの課題に対応し、同時に機会を捉えるため、この地域の複数の国々は、CAF - ラテンアメリカ開発銀行の支援を受けながら、データを整理し、汚職との闘いにおけるその潜在力を活用しようとしています。例えば、エクアドルは、相互参照することで汚職リスクの検出を可能にする30のデータセットの品質と利用可能性を評価しています。コロンビアでは、イバン・ドゥケ大統領の透明性事務局が、異なる情報源からのデータセットを集約・相互参照するデータレイクの開発を目指しています。これは、公共調達だけでなく、免許付与や規則の策定においても、汚職リスクをリアルタイムで特定するためのものです。
アメリカの歴史統計学者であるウィリアム・エドワーズ・デミングは、「我々は神を信じる。それ以外の者はデータを示せ」とよく語っていました。データ品質に関する課題を克服し、そのデータを処理するための計算能力に投資することで、より効果的な汚職防止政策が可能になり、その抑止力は予測と先読みの能力に基づくものとなるでしょう。新型コロナウイルス感染症のような緊急事態において汚職や組織犯罪の関係者が生み出す日和見主義に直面する中、オープンデータと高度な分析は、そのネットワークを暴露し、犯罪を未然に防ぐ機会をもたらしています。
