2024年1月18日
モザンビークでは、非正規労働者はBiscateというビジネスプラットフォームに登録することで、顧客とつながることができる。data.orgの「包括的成長と復興チャレンジ」から一部資金提供を受けているデータ活用イニシアチブは、このような市場データを利用して、企業の事業構築に役立つ洞察を提供している。
インドでは、小規模農家が冷蔵倉庫を利用することで収穫ロスを減らし、販売価格を上げている。冷蔵倉庫は、農産物の保存期間をリアルタイムで追跡するモバイルアプリと連携しており、デジタル在庫管理に役立てられている。
モザンビークでは、多くの労働者が木に釘で打ち付けた板に自分の電話番号を書いて仕事の募集を宣伝している。今では、労働市場に関する洞察がスマートフォンに直接配信され、マーケティングやビジネス管理のスキルを向上させるためのツールも利用できるようになりました。
また、コロンビア、メキシコ、インドの銀行の融資記録を監査したところ、研究者たちは女性申請者に対する将来的な偏見のリスクが高いことを発見した。既存データにおける女性の割合が低いことが、信用力のある申請者を見極めるために使用されるアルゴリズムに偏りをもたらしていた。そこで彼らは、男女平等の新しいものを作った。
10年前には、これらはどれも不可能だっただろう。しかし、コネクテッドデバイスの増加と生成されるデータの爆発的な増加、そして人工知能と機械学習の急速な進歩が相まって、データサイエンスの可能性が解き放たれた。しかし、最近まで、政府、非営利団体、市民団体は、より多くの人々を支援するためにデータサイエンスを最大限に活用するための予算、人員、能力が不足していた。
Founded by the Mastercard Center For Inclusive Growth and the Rockefeller Foundation in 2020, data.org 世界中でパートナーシップを構築し、データサイエンスを活用して社会の最も差し迫った問題に取り組むことで、データの民主化を図る。その取り組みの中には、上記の3つを含む、社会貢献のための画期的なデータ活用コンセプトに資金を提供する「包括的成長・復興チャレンジ」や、20カ国以上（今後も拡大予定）の拠点を通じて2032年までに100万人のデータ専門家を育成することを目指す「キャパシティ・アクセラレーター・ネットワーク」などがある。Mastercardは、大規模なデータサイエンスを通じて影響力を加速させるdata.orgへの支援を継続します。
「データには、富裕層と貧困層の格差を拡大させる可能性が秘められている」と、インクルーシブ・グロース・センターの創設者兼代表であるシャミナ・シン氏は述べている。「社会貢献のためのデータサイエンスが包括的な成長を生み出すことを確実にするために、必要な取り組みを継続していく必要があります。」
Mastercard Newsroomは、シン氏とdata.orgのエグゼクティブディレクターであるダニル・ミハイロフ氏に、社会貢献のためのデータ活用という黎明期の分野が直面する課題への取り組み方、人材育成において多様性がなぜ重要なのか、そして彼らがどのような分野で成功を収めているのかについて話を聞いた。
シン氏：データは力であり、現在AIをめぐる巨大な競争はそれを証明している。私たちが常に念頭に置いておくべきことは、競争に敗れている人々こそが、データへのAccessから最も恩恵を受ける可能性のある人々でもあるということだ。情報格差とは、情報が非常に強力で非常に有用であり、情報にAccessできる人は成長を飛躍的に加速できる一方で、情報へのAccessや能力を持たない人は取り残されてしまう可能性があるという考え方である。これは、金融包摂の分野で見られた現象と一致しています。デジタル経済に参入する人が増えるにつれて、取り残される人も増えるという現象が見られました。
私たちは、データに基づいた取り組みや、包摂性を最優先とした新技術の意図的な導入を通じて、こうしたギャップに対処しようとしています。当センターで行っているのは、社会セクターが自らのデータの持つ力を認識し、それを社会貢献のために活用できるよう、能力開発を支援することです。それがこのパートナーシップとdata.org設立の根幹であり、新しい技術と新しいデータリソースを活用して、この業務を行うための新しい組織、新しい方法を実際に作り出すことなのです。
ミハイロフ：シャミナ、情報格差を「データを持つ者」と「データを持たない者」という形で捉えるあなたの考え方がとても気に入りました。それは今もなお現実である。格差は縮まっていない。その差は拡大している。私たちは、格差拡大のペースを抑えるために努力を重ねています。私たちは何十年、何世紀にもわたって、さまざまな分野でデータを利用してきました。次世代AIを含む現在のデータサイエンス技術は非常に新しく、変化も速いため、非常に細分化された分野となっている。誰もがスタートアップを立ち上げたり、新しいツールやアプローチを開発したりしているため、共通の課題について業界全体が一丸となって取り組むことが難しくなっている。そして、社会的インパクトのためのデータとは何か、あるいはインパクトAIとは何かという定義は、新しい用語であり、その意味するところについて、この分野ではまだ統一された見解が得られていません。data.orgが行っていることは、社会貢献団体、テクノロジー企業やスタートアップ企業、学術機関など、この分野における多くの関係者を、私たちが「それら」と呼ぶものについて、共通の認識のもとに結集させることです。
ミハイロフ：私たちは、この分野に欠けていると思われる役割、つまりデータエコシステムデザイナーを定義するために多くの努力を重ねてきました。根本的に、より健全なデータエコシステムを構築するために必要なのは、特定の原則に基づいて組織を結集させることに注力する人材を見つけることだと私たちは考えています。都市計画、つまり公共空間と私有空間がバランスよく調和した健全な都市を建設する場合と同様に、責任者が必要となる。そこで私たちは、倫理的なデータエコシステム設計という概念を中心に団結するために、他の組織と協力して活動してきました。次に、資金調達の問題を解決する必要があります。これには多くの作業が必要であり、マスターカードはこの種の作業のための持続可能な資金調達源を構築してきた。テクノロジーは高価だ。それを避ける方法はない。データサイエンスの技術を構築するということは、世界の他の大手テクノロジー企業と競争することを意味します。そこで私たちは、大手テクノロジー企業と提携することで、この状況を根本から覆し、彼らを社会貢献分野と繋げ、その分野を支援するためのチャネルを提供するとともに、彼らが自らの力を活用して他者を支援できるようにしてきました。
Mastercard Center for Inclusive Growthの支援を受けて、data.orgは米国金融包摂促進プログラムは、歴史的に黒人学生を対象としてきた大学、ヒスパニック系学生を対象としてきた教育機関、コミュニティカレッジを含むコンソーシアムを通じて、社会的インパクトのためのデータ活用に関するカリキュラムを推進しています。
これを実現するために、私たちはHBCU（歴史的黒人大学）ネットワークやヒスパニック系学生を支援する教育機関などとの連携を通じて、データサイエンス分野における研修を提供し、多様性を構築することに取り組んでいます。これにより、これらのソリューションが支援対象とする人々のためにだけでなく、彼らと共に構築していくことを確実にしています。これは、データや技術を持つ者が最初にそれらにAccessし、その後、その技術が一般の人々に普及し、彼らは必ずしも自分たちのことを念頭に置いて作られたものではないものに対処しなければならないという、従来の常識からの逸脱である。私たちは、生成型AIのような新興技術が、開発の初期段階から確実に組み込まれるようにしたいと考えています。その包摂性は、最初から最優先事項とされている。
ミハイロフ：ズルして2回狙います。つまり、一方の例は非常に高級でグローバルなものであり、もう一方の例ははるかにローカルなものであるということです。つまり、ハイエンドなレベルでは、 Epiverseというグローバルな共同体が、誰もが次の公衆衛生危機に先手を打つことができるよう、データ分析のエコシステムを開発しているのです。これは、公衆衛生アナリストやデータサイエンティスト、疫学者といったコミュニティ向けに、オープンソースのツールセットを作成することに関するものです。明らかにパンデミックに触発されたものであり、私たちは世界規模で行動する必要があり、知見を迅速に共有できる必要がある。現在、この取り組みは6カ国で実施されており、今後数年間でさらに10～20カ国に拡大すると予測されている。次に挙げたいのは、私たちが世界中で支援した「包括的成長と復興チャレンジ」です。このチャレンジでは、それぞれのプロジェクトが非常に具体的な地域環境の中で、地域社会主導で行われ、永続的な影響を与える9つの素晴らしいプロジェクトを支援しました。例えば、米国の地域社会が、都市部の荒廃地に関するデータを活用して、その土地を再生できるよう支援することなどが挙げられます。
シン：それを踏まえて説明させてください。「包括的成長と復興チャレンジ」の重要性は、比較的新しい概念である、社会的インパクトのためのデータサイエンスに対する需要と供給を創出することにあった。私たちの意図は、選ばれた受賞者への資金援助を通じて、彼らの事業規模拡大とさらなる投資獲得を支援し、彼らの使命と私たちの使命を同時に成長させることです。それが成功したかどうかを知る方法は、その賞がさらなる投資を生み出すかどうかだ。そして、この取り組みが実を結び、特にコンテストの優勝者たちが実際に3000万ドルもの追加投資を生み出したことを大変嬉しく思っています。他者が能力開発に積極的に関与し始めた時、変化が起こっていることがわかる。
ミハイロフ：データサイエンティストがもっと必要です。彼らには違いが必要だ。私たちは彼らを様々な場所で必要としている。まず、数字から見ていきましょう。新しい経済に対応できるデータサイエンティストの育成が十分ではない。民間部門でさえ不足しているのに、社会貢献部門ではなおさらだ。そのため、大学への投資を増やし、非公式な研修を増やし、既に仕事に就いている人が再訓練を受け、既存のスキルセットに望ましいスキルを追加できるようにするための専門的な研修を増やす必要がある。しかし、私たちはそうした人々が他とは違う存在であることも必要としている。そのため、より多くの女性データサイエンティスト、そして特にグローバル・サウスにおいて、現在社会的に不利な立場にある様々な背景を持つデータサイエンティストを増やすために、より多くの投資を行う必要がある。私たちには、他とは違うスキルも必要です。ですから、現時点では、データサイエンスは単なる技術的な分野として教えています。つまり、数学やプログラミングといった、非常に重要な分野です。しかし、問題を解決したり社会に影響を与えたりするには、多くの場合、その対象について理解する必要がある。例えば、気候変動や健康問題、経済格差について話すとき、それらの問題の背後にある原因は何なのかを理解する必要があるのです。技術的なスキルしか持っていない場合、解決策を生み出そうとすると、良い結果よりも悪い結果を招いてしまうことが多い。そのため、データサイエンティストに技術的な知識と対象分野への理解という、学際的なスキルを身につけさせることは、私たちのキャパシティアクセラレーターネットワークにおいて特に重視していることの一つです。
シン氏：マスターカードでは常に、顧客がイノベーションの中心であると述べてきましたが、実際には、コーディングやテクノロジー、ソリューションの開発を行う際には、自分の知識、人格、人生経験に基づいて行うことになります。キャパシティ・アクセラレーター・ネットワークにおいて私たちが意図的に行ってきたことは、開発段階における技術人材のプールを拡大し、私たちが事業を展開するコミュニティ、国、地域の多様性を反映した人材が投入されるようにすることです。