画期的なテクノロジー：現場にいなくてもデータを収集するには

昨年3月、干ばつのような経済と気候の壊滅的な影響に既に苦しんでいるジンバブエを襲ったサイクロン 「イダイ」 は、最も破壊的な自然災害の一つでした。

数百もの人が亡くなり、政府は災害状態を宣言しました。

世界銀行は、27万人が影響を受け、6億2200万米ドルの直接的な被害があったと推定しています。これには、再建作業に必要な推定11億ドルは含まれていません。

ジンバブエ政府は、サイクロンが襲った後、世界銀行に対してRapid Impact and Needs Assessment (RINA; 迅速な影響とニーズの評価)実施への支援を要請しました。同行はイプソスに依頼しリモートでデータを収集しています。イプソスでは実際に現地に足を運べないときの革新的なソリューションを採用しています。

ワシントンD.C.に拠点を置くAyaz Parvezは、世界銀行のアフリカチームのシニア災害リスク管理スペシャリストで、2005年のパキスタンでの壊滅的な大地震以来、リモートセンシングデータを使用しています。彼は、災害時には迅速かつ効率的に被害を評価することが急務であると言いました。それが彼らがイプソスのようなデータ分析会社に依頼する理由です。

「非常に悲惨な状況であれば、現場での影響とニーズを見つけるために迅速に行動する」と、Parvez氏は言いました。「これらのツールは常に、こうした危機から人々が立ち直れるプロジェクトをどのように設計するかについて、各国政府とともに銀行の決定を形成するのに役立つ。」 

世界銀行は、世界の32カ国を脆弱・紛争・暴力(FCV)国家としています。

それに加えて、世界28か国で最近イプソスが実施した調査によると、この一年間に世界がより危険になったと考える人は、2018年の結果から6%上昇し、2019年は80%となりました。また、今後12カ月間に自国で大規模な自然災害や暴力的な紛争が起きるのではないかと懸念する人が増えました。

では、脆弱で紛争の影響を受けた地域でデータ収集ができない場合、イプソスはどのようにしてデータを集めるのでしょうか。

米国のパブリックアフェアーズ担当上級副社長を務めるMark Polyakは、世界銀行のような複雑な緊急事態において、不確実性を減らし、危機時の意思決定を支援するために、リモートセンシングのような「画期的技術」を利用していると言います。

リモートセンシングとは

Polyakは、今月ラスベガスで開催されたConsumer Electronics Show(CES)でこのテーマについて発表し、使用されているリモートセンシング技術の中で最も一般的なのは次の５つだと述べました。

• 衛星画像 – 通常、サービスの損害や機能のレベルを把握し、干ばつや感染症を予測するために使用される

Polyakによると、ナノ人工衛星の増加と、ここ数年の画像収集率の上昇により、この惑星は「リアルタイム観測ラボ」に変わりつつあると言います。

「現在の高度な衛星群は、関心領域当たり毎日6～8回の再訪率を提供しているが、計画されている衛星群の一部は、今後２年以内に運用が開始される予定であり、一日当たり40～70回の再訪率を約束している」とPolyak氏は述べました。
「この種の再訪率は、一度に1つの画像に基づくパターン検出のバイアスを指数関数的に減少させ、継続的な危機やプロジェクトのモニタリングを可能にする。」

• ソーシャルリスニング – 現地の市民の声や、自治体サービスの利用可能性と有効性を理解するために使用される

Polyakは、このデータは現地の定性的な洞察には非常に有用だが、注意して使用する必要があると指摘しています。これには、対立状況下で誰がソーシャルネットワークにアクセスできるかという固有のバイアスがあり、対立関係者によって情報が歪曲される場合があります。

「通常、これらのアプリケーションでは、データを迅速にフィルタリングまたは鎮静化のために、高度な自然言語処理(NLP)アルゴリズムが必要だ。」と、彼は述べました。

• ドローン技術 – さまざまな自然災害において、効果を効率的かつコストパフォーマンスに優れた方法で推定するために使用されるケースが増えている。衛星と比べてはるかに高い解像度と斜めの角度からの画像が得られるが、紛争状況では民間機関による使用はできないことが多い

Polyak氏によると、ドローンは医療品や建設資材を運んだり、被災地の真ん中で携帯電話接続を確立したり、遠隔医療の提供を支援したりできるという。

• ソーシャルクラウドソーシング – 地域住民との交流を可能にし、活動計画へのインプットを得るとともに、革新的な経済的介入に関するアイデアを求める。復興の優先順位を理解するのに役立つ

「この技術は人と人との接触を容易にするために使うことができ、また使うべきである」とPolyak氏は述べました。

• IoT センサー – 環境、物流、電気、自治体のサービスのセンサーがインターネットに接続される機会が増えており、都市や居留地のインフラとサービスがリアルタイムでどのように機能しているかを示す、前例のない状況を構築することが可能になっている

AIとクラウドコンピューティングの影響

リモートセンシングの利用は増加していますが、データを保存し分析する能力が高まるにつれ、クラウドコンピューティングと人工知能(AI)なしにこのアプローチを使うことは不可能になってきているとPolyakは言います。
「例えば、米国NGA(米国地理空間情報局)のディレクターは、2037年までにすべての画像データを分析するのではなく、処理するためだけに800万人以上の画像アナリストが必要になると公式に推定している。もちろん、それは実現可能ではない」 とPolyakは言います。
「クラウドとエッジコンピューティングは、特に緊急時にデータとアルゴリズムの両方の高速処理を可能にする一方で、AIは、地球規模での人間のインサイトの適用に優れている。」

過去5年間で、衛星画像やIoT、ソーシャルメディアのデータを解釈するアルゴリズムの開発に注力する企業が急増しました。

「多くのFCV諸国は、遠隔評価を実施するための技術的能力やインフラの整備に関する支援を必要としているため、これらのタイプのアルゴリズムは、人道支援や危機対応活動の支援に大いに役立つだろう。」とPolyakは言います。

個人情報の保護は？

しかし、危機的状況のスナップショットを超えた監視する機能と需要がが高まり、継続的な監視を提供できる現在、脆弱な人々のプライバシーを保護する方法についての問題があります。

世界26カ国で19,000人近くの人々を対象に実施した最近の調査では、 のうち、個人情報の扱い方について組織を信頼していると回答したのは36%、企業が自分の個人情報をどの程度把握しているかわかっていると回答したのは35%、そしてそれをどのように扱っているか理解していると回答したのは32%でした。

ニューヨーク大学のGovernance Labの知識ディレクターであるAndrew Young教授は、責任を持って収集されたデータでも、権限のない関係者と共有されたり、偏った、あるいは誤った方法で分析されたりすると、依然としてリスクや害をもたらす可能性があると述べました。

「データの交換をめぐるガバナンスの問題は、まだかなり未解決であるが、どのような種類のデータ収集または利用が適切であるかを決定する権限を与えられた独立した倫理評議会のような多くのモデルを用いた実験が行われており、その過程の早い段階で審査機関が関与している。」と語るのは、公共機関における技術の影響に関する研究を率いるYoung教授。

「GovLabとユニセフは最近、子どもたちに関するデータを責任を持って扱う実践者を支援する原則を定義するためのイニシアティブを開始した。」

一方、Polyak氏は、同氏が利用するデータは常に匿名化されており、イプソスは集約されたインサイトを提供するだけで、処理前のデータをクライアントそのまま提供することはないとと指摘しています。
「私たちは大規模なパターンの分析しか提供ていない。私たちがこの人物だと言う方法はない」とPolyakは述べました。「しかしこのデータは、たとえば発展途上国でのサービス提供を理解するのに非常に役立つ。」

医療施設内の携帯電話の数を調べることで、サービスにアクセスするまでの待ち時間を推定できると、Polyakは説明します。

「午前9時から午後5時までそこにある携帯電話は、おそらくすべてスタッフの電話だと言える」とPolyakは言います。「そこに1時間未満しかいない人は、おそらく全員が患者です。」

世界銀行のParvez氏もこれに同意し、災害時に特定のサービスを受けられない人の割合という観点からデータを見ていると言いました。
「これらは広範な診断法であり、私たちはこの情報を影響を受ける人々のレベルにまで地理的に絞り込むことには興味がない。私たちは特定のタイプのデータを使って、人々の集合や民族性を分析しているのではない」 とParvez氏は述べました。
「定性的な場合には、匿名で作業を行っており、影響を受けるコミュニティや個人のプライバシーが侵害されることはないと思う。」