クロサイは、地球上で最も絶滅の危機に瀕している動物の一種です。1970年には、南部アフリカをおよそ65,000頭が歩き回っていましたが、現在、最近の推計 によると、残っているのは5,000頭強にすぎません。この種の密猟は、生態系に壊滅的な被害をもたらしています。
問題を長々と論じるのはさておき、解決策は何でしょうか。野生生物監視員を増員し、ドローンで国立公園を巡回させても、対象地域は広すぎ、資源はあまりに限られているため、こうした犯罪者を捕まえるのは困難です。しかし、この問題の答えはテクノロジーだけでなく、数学にあると考える人もいます。
ビッグデータ対密猟
ビッグデータとは、重要な詳細や知見を見つけるために膨大な情報を集めるという考え方です。この取り組みは、深刻化する問題への対策にいくつかの答えをもたらすかもしれません。データといえばマーケティングの改善やより優れた製品づくりを思い浮かべる人が多い一方、犯罪予防にも有用であることが実証されています。法執行機関は、詐欺やマネーロンダリングを取り締まるために ビッグデータ分析を活用し ているほか、大都市では犯罪の 多発地域を特定 し、犯罪を防いでいます。密猟者の追跡と阻止に役立つ可能性があるのは、この最後の考え方、つまり犯罪多発地域の特定です。
インドでトラを守る
インドにおける トラの密猟 を例に挙げましょう。密猟者はジャングルを非常によく知っています。難なく役人の目を逃れながら、周囲に溶け込み、移動し、絶滅の危機にある動物を殺すことができます。密猟者が多く、監視員があまりに少ないため、こうした犯罪者を追跡するのはほぼ不可能です。
ここでビッグデータが役立ちます。警察やその他の法執行機関が大都市圏で犯罪を追跡するために行っているのと同様に、野生生物保護団体も同じ手法を取り入れようとしています。密猟の多発地域を特定し、そこにより多くの資源を振り向けて、取り組みの効果と効率を最大化するという考え方です。たとえば、捕獲または殺されたトラが見つかった場所や、罠が発見された場所について寄せられた報告をすべて集めることができます。時間をかけてこの情報を地図上に記録すれば、こうした事例の発生場所に共通点があるかどうかを判断しやすくなります。さらに、科学者や専門家がこの分析手法を用いて、トラの群れが年間を通じて移動する経路を地図上に示せれば、密猟者の襲撃を予測し、潜在的な脅威に対抗するための適切な警備策を講じることもできるでしょう。
すでに研究では、インドの密猟者が、他の乗客に紛れ込みやすい交易路を利用していることが示されています。さらに、こうしたルートは多くの交易拠点を通っており、密猟者はそこで売買を行います。位置情報に基づく分析を実施し、交易路のアルゴリズムを構築すれば、どのルートがトラの移動や生息域と重なるかを特定でき、改めて、当局がその地域に適切な警備を配置できるようになります。
アフリカゾウを救う
ビッグデータ分析の活用は、サイやトラに限りません。マイクロソフトの共同創業者である ポール・アレンは最近、 アフリカでのゾウの密猟対策を支援するため、700万ドル超を寄付しました。ゾウの個体数がどれほどなのか、実際のところ誰にも確かなことは分かっておらず、それが保護を難しくしています。研究者や当局者は、正確な個体数データがあれば、対象となる個体数と種の動態をよりよく把握でき、保護しやすくなると期待しています。
インドのトラの場合と同様に、研究者がゾウの個体数と移動パターンを把握すれば、密猟が最も起きやすい地域を特定し始めることができます。環境データを収集してモデルを作成すれば、密猟が夜間、夜明け、満月のとき、あるいは乾季により多く発生するのかを、野生生物保護当局が把握する助けになるでしょう。この情報を得た当局は、その時間帯に動物がいる可能性の高い場所を特定し、状況に応じて対応できます。
ツールとしてのビッグデータ
この闘いにおいて、データが人間の当局者に取って代わることはありません。データがもたらすのは、より良い情報と、より確かな判断を下す力です。アフリカのサイであれ、ロサンゼルスの麻薬密売人であれ、ビッグデータは犯罪を防ぎ、私たちの周囲の世界を守る強力なツールとなり得ます。
この記事は、 Smart Data Collectiveとの共同掲載です。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味しません。
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著者：ジョナサン・バックリーは、Quboleの暫定最高マーケティング責任者です。
画像：2012年10月5日、イングランド北部チェスターのチェスター動物園の飼育場で、生後9歳のクロサイ、エマ・エルサが生まれたばかりの子に鼻を寄せている。ロイター／フィル・ノーブル。
