私は世界経済フォーラムの副議長として、 データ主導型開発に関するグローバル・アジェンダ評議会に参加し、ビッグデータを活用して人々の暮らしを改善する方法についてよく考えています。分析によって隠れた関係性を明らかにし、新たな傾向を見つけ出す力を確信しているため、データ分析はエボラの撲滅に大きな役割を果たすと考えています。
なぜそれほど確信しているのでしょうか。
過去を振り返れば十分です。2003年、SARSの流行を受け、香港保健局は分析プラットフォームを近代化し、アルゴリズムを用いて次のパンデミックに備えることを決めました。感染が集中する地域を特定し、感染症が広がりそうな場所を予測できる能力を備えた同局は、デング熱の流行に対処し、死者を出しませんでした。
しかし、楽観できる理由はもう一つあります。ここ数年で、テクノロジーの状況は変わりました。テキストやその他の感情に基づく資料など、非構造化データを含む膨大なデータを処理できるようになったのです。さらに、ハードウェアの進歩により、これまで答えられなかった問いに答えるために必要な複雑なモデルを構築できるだけの、手頃な価格のメモリー容量を確保できるようになりました。
これは、アプローチの根本的な転換です。データ主導型の分析では、情報によって、まだ問いとして立てていないことに気づかされます。より新しいモデル主導型の分析では、まず問いを立て、そこから関連するデータを探します。そのデータは、従来の情報源以外の場所にあることも少なくありません。モデルの作成は容易ではなく、専門知識と調査が必要です。しかし、いったんモデルができれば、既存のデータに適用して、画期的な発見につなげることができます。
エボラへの対応では、すでにそれが始まっています。携帯電話から得られた匿名化データは、地域ごとの人口移動を示しており、次に感染者の集団が発生する可能性のある場所の予測に役立ちます。スウェーデンの非営利団体フロウマインダーの同僚たちは、 セネガルの当局者が重点的に予防措置や医療を実施すべき地域を把握するのに役立つモデルを構築しました。 そのモデルによって、当局者は予防措置や医療にどこを重点化すべきかを把握できます。
シエラレオネでは、IBMがNGOや通信会社と連携し、電話やSMSでエボラ関連の問題を報告できるシステムを開発しています。IBMはそのデータを使い、世論と場所を関連づけた意見ベースのヒートマップを作成しています。これにより当局者は、物資やその他の支援が最も必要とされている地域を把握できます。
ほかの災害からも学ぶことができます。フィリピンでは、国際移住機関（IOM）が台風ハイエンによる甚大な被害への対応で、同様のアプローチを取りました。当初、データはExcelのスプレッドシートにありましたが、私たち SASの支援を受けて、IOMはデータ可視化ソフトウェアに移行し、すぐに洞察が得られました。実際、人々が必要としていたものは、IOMが想定していたものとは異なっていました。食料や医薬品以上に必要だったのは燃料でした。病院の発電機を動かし、被害の大きかった島々から人々をより安全な場所へ移送するためです。これこそ、モデル主導型分析の真価です。
こうした取り組みを目にできることをうれしく思います。また、流れを変えるには私たち全員の力が必要です。官民連携をさらに支援するため、業界の皆さんにできる限りの取り組みを呼びかけたいと思います。
公衆衛生を守るには、これまでにないレベルの接続性、協力、オープンプラットフォームによる連携が求められます。従来のデータソースと、新しいメディアや従来とは異なるデータソースから得られるオープンソース情報を組み合わせれば、公共部門の機関は感染症の発生をいち早く把握し、対応から「予測して備える」、さらには「予測して予防する」へと重点を移すことができます。
かつては、エボラのような敵と闘うことはほとんど不可能だったでしょう。しかし今日、コンピューティング能力、ビッグデータ、モデリング能力が新たに結びついたことで、実現に必要なツールがそろいました。あとは、誰もが参加できるオープンな協力が必要です。
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著者：ミカエル・ハグストロムは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主導型開発に関するグローバル・アジェンダ評議会の副議長です。
画像：2012年4月24日、ガーナのアクラにあるコルレ・ブ教育病院で、医師たちがコンピューター画面上の患者のスキャン画像を見ている。REUTERS/Olivier Asselin
