Your company's data could help end world hunger | Mallory Freeman

翻訳: Masako Kigami 校正: Masaki Yanagishita

June 2010.

2010年6月

I landed for the first time in Rome, Italy.

私はイタリア ローマに初めて 降り立ちました

I wasn't there to sightsee.

観光目的ではなく

I was there to solve world hunger.

世界の飢餓を解決するためです

（笑）

(Laughter)

That's right.

そうです

I was a 25-year-old PhD student

当時の私は博士課程の25歳

armed with a prototype tool developed back at my university,

大学で開発した 試作品のツールを持ち込み

and I was going to help the World Food Programme fix hunger.

世界食糧計画をサポートし 飢餓をなくすつもりでした

So I strode into the headquarters building

私は本部の建物内を大股で歩き

and my eyes scanned the row of UN flags,

立ち並ぶ国連の旗に目をやり

and I smiled as I thought to myself,

自分にこういって微笑みました

"The engineer is here."

「エンジニア参上」

(Laughter)

（笑）

Give me your data.

データを渡して下さい

I'm going to optimize everything.

全部最適化してあげる

(Laughter)

（笑）

Tell me the food that you've purchased,

購入した食料を教えて

tell me where it's going and when it needs to be there,

発送先や納期もね

そうすれば 食料を送るための 最短 最速 最安値の

and I'm going to tell you the shortest, fastest, cheapest,

best set of routes to take for the food.

ベストな経路を教えます

We're going to save money,

コストを削減し

we're going to avoid delays and disruptions,

遅延や混乱をなくして

and bottom line, we're going to save lives.

結果的に 人命を救うのです

お任せください

You're welcome.

(Laughter)

（笑）

私は12カ月程度だろうと思いました

I thought it was going to take 12 months,

あるいは13カ月か

OK, maybe even 13.

This is not quite how it panned out.

でもそうは上手くいかなかったのです

Just a couple of months into the project, my French boss, he told me,

プロジェクトが始まって数カ月が過ぎた頃 フランス人の上司に言われました

"You know, Mallory,

「なあ マロリー

it's a good idea,

アイデアは良いんだけどな

but the data you need for your algorithms is not there.

アルゴリズムに 必要なデータがないんだよ

It's the right idea but at the wrong time,

アイデアが良くても 時を得ていないな

and the right idea at the wrong time

時を得ていない良いアイデアは

間違ったアイデアだ」

is the wrong idea."

(Laughter)

（笑）

Project over.

プロジェクト終了

打ちのめされました

I was crushed.

ローマの最初の夏を

When I look back now

on that first summer in Rome

今振り返れば

状況がこの６年間で どれほど変ったのか分かります

and I see how much has changed over the past six years,

it is an absolute transformation.

完全に様変わりしたのです

It's a coming of age for bringing data into the humanitarian world.

人道支援の世界にデータを持ち込む 時代が到来しそうです

ワクワクしますし 刺激も受けますが

It's exciting. It's inspiring.

But we're not there yet.

まだ辿り着いてはいません

And brace yourself, executives,

企業リーダーの皆さん いよいよ出番です

because I'm going to be putting companies

企業にも 責任ある立場で力を出してもらい

on the hot seat to step up and play the role that I know they can.

企業に可能なある役割を お願いするからです

My experiences back in Rome prove

データを使用すると 人命が救えることが

using data you can save lives.

ローマでの体験から分かりました

OK, not that first attempt,

まあ 最初の目論見とは違いますが

but eventually we got there.

最終的に辿り着きました

Let me paint the picture for you.

どんな状況か説明します

Imagine that you have to plan breakfast, lunch and dinner

50万人の朝食、昼食、夕食を

用意するとします

for 500,000 people,

and you only have a certain budget to do it,

一定の予算しかありません

say 6.5 million dollars per month.

月額6.7億円

Well, what should you do? What's the best way to handle it?

皆さんはどうしますか？ 最良の方策とは何ですか？

Should you buy rice, wheat, chickpea, oil?

米、小麦、ひよこ豆、油を買うのが良いでしょうか？

How much?

どれだけ買いましょうか？

簡単そうですが そうでもありません

It sounds simple. It's not.

30種の食材から5品を 選ぶ必要があります

You have 30 possible foods, and you have to pick five of them.

That's already over 140,000 different combinations.

既に14万以上の組合せがあります

Then for each food that you pick,

選んだ食材を

you need to decide how much you'll buy,

いくらで買うのか

where you're going to get it from,

どこで入手するのか

where you're going to store it,

どこに保存するのか

how long it's going to take to get there.

運搬の時間などを 決める必要があります

You need to look at all of the different transportation routes as well.

すべての運搬ルートも 調べる必要があります

すると選択肢は９億になります

And that's already over 900 million options.

１秒間で１つの選択肢を検討しても

If you considered each option for a single second,

that would take you over 28 years to get through.

28年以上かかります

900 million options.

９億の選択肢

そのため 意思決定者が数日のうちに

So we created a tool that allowed decisionmakers

to weed through all 900 million options

９億の選択肢から 不必要なものを除外できる

in just a matter of days.

ツールを作りました

It turned out to be incredibly successful.

これは大成功を収めました

In an operation in Iraq,

イラクでの活動では

we saved 17 percent of the costs,

コストを17%削減し

and this meant that you had the ability to feed an additional 80,000 people.

８万人多く 食料を届けられました

It's all thanks to the use of data and modeling complex systems.

データの使用と複雑系のモデル化の おかげですが 業績が私たちだけに

But we didn't do it alone.

帰するものではありません

The unit that I worked with in Rome, they were unique.

ローマで一緒に働いた部署は 特徴がありました

They believed in collaboration.

共同事業を確信していました

They brought in the academic world.

大学を引き込みました

企業を引き込みました

They brought in companies.

And if we really want to make big changes in big problems like world hunger,

世界の飢餓のような大きな問題で 真に変革を望むなら

we need everybody to the table.

全員で話し合う必要があります

人道主義団体の データに精通した人が

We need the data people from humanitarian organizations

先導し

leading the way,

and orchestrating just the right types of engagements

大学や各国政府からの 適切な取り組みを

with academics, with governments.

組織化してもらうことが必要です

And there's one group that's not being leveraged in the way that it should be.

ただ 十分に活用できていなかった グループがあります

Did you guess it? Companies.

当ててみてください 企業です

Companies have a major role to play in fixing the big problems in our world.

企業には世界の大問題を解消する 大きな役割があります

I've been in the private sector for two years now.

私は民間企業に所属して ２年になります

I've seen what companies can do, and I've seen what companies aren't doing,

企業に何ができ 何をしようとしないのかを見てきました

and I think there's three main ways that we can fill that gap:

その隔たりを埋められる方法は３つ－

by donating data, by donating decision scientists

データの提供 意思決定科学者の提供

and by donating technology to gather new sources of data.

新しいデータソースを 集める技術の提供なのです

This is data philanthropy,

これはデータの慈善活動です

and it's the future of corporate social responsibility.

それが企業の社会的責任の未来像です

その上 ビジネスとしても 正解です

Bonus, it also makes good business sense.

Companies today, they collect mountains of data,

今日の企業は 膨大なデータを集めています

最初に企業ができることが そのデータを提供することなのです

so the first thing they can do is start donating that data.

Some companies are already doing it.

既に提供している企業もあります

例えば 大手通信会社

Take, for example, a major telecom company.

They opened up their data in Senegal and the Ivory Coast

セネガルや象牙海岸で データを公開にしました

and researchers discovered

研究者は 携帯電話がどの基地局と

that if you look at the patterns in the pings to the cell phone towers,

繋がっているというパターンから 人がどこを旅行しているか

you can see where people are traveling.

把握できることが分かりました

And that can tell you things like

そのデータから 例えば

where malaria might spread, and you can make predictions with it.

マラリア感染拡大地域を 予測できるのです

また 革新的な 衛星通信会社の例では

Or take for example an innovative satellite company.

They opened up their data and donated it,

データを公開し 提供しました

そのデータで 干ばつによる

and with that data you could track

how droughts are impacting food production.

食料生産への影響を 追跡できました

With that you can actually trigger aid funding before a crisis can happen.

それを使って 危機が起こる前に 援助資金調達を始められるのです

This is a great start.

幸先の良いスタートです

There's important insights just locked away in company data.

しまい込まれた企業データに 重要な洞察が含まれています

And yes, you need to be very careful.

そうです 慎重にならなくてはいけません

You need to respect privacy concerns, for example by anonymizing the data.

例えば データの非特定化で プライバシーへの懸念に配慮する必要があります

But even if the floodgates opened up,

しかし たとえ水門を開放して

and even if all companies donated their data

すべての企業が NGO、大学、人道主義団体に

to academics, to NGOs, to humanitarian organizations,

データを提供したとしても

it wouldn't be enough to harness that full impact of data

人道主義的な目的のため データの最大限の影響力を

for humanitarian goals.

利用するには十分ではないでしょう

Why?

なぜでしょうか？

To unlock insights in data, you need decision scientists.

データから洞察を引き出すには 意思決定科学の研究者が必要だからです

Decision scientists are people like me.

意思決定科学の研究者とは私のような人です

They take the data, they clean it up,

データを受け取り整理して

transform it and put it into a useful algorithm

変換し 手元の事業課題に対して有効な

that's the best choice to address the business need at hand.

アルゴリズムで処理をします

In the world of humanitarian aid, there are very few decision scientists.

人道支援の世界では 意思決定科学の研究者がとても少ないのです

Most of them work for companies.

大部分が企業で働いています

So that's the second thing that companies need to do.

つまり これが企業が必要とされる ２つ目の理由です

データの提供に加え

In addition to donating their data,

they need to donate their decision scientists.

意思決定科学の研究者の 提供も必要なのです

Now, companies will say, "Ah! Don't take our decision scientists from us.

企業は言うでしょう 「ああ！ 会社から意思決定科学の研究者を取り上げないで

We need every spare second of their time."

１分１秒だって無駄にできないのです」

But there's a way.

でも 方法はあるのです

If a company was going to donate a block of a decision scientist's time,

もし企業が意思決定科学の研究者の 時間の一部を提供するつもりだったら

it would actually make more sense to spread out that block of time

例えば５年間くらいの長期に渡り その時間を広げるのが

over a long period, say for example five years.

実際には 理に適っていることと思います

This might only amount to a couple of hours per month,

これは１月あたり 2, 3時間程度かもしれず

which a company would hardly miss,

企業が損することは ほとんどありません

but what it enables is really important: long-term partnerships.

真に重要なのは 長期的なパートナーシップです

Long-term partnerships allow you to build relationships,

長期的なパートナーシップにより 関係が築け

to get to know the data, to really understand it

データ内容が分かり 真にデータを理解し

and to start to understand the needs and challenges

人道主義団体が直面している

that the humanitarian organization is facing.

ニーズや課題を理解し始めるのです

In Rome, at the World Food Programme, this took us five years to do,

ローマの世界食糧計画では ５年かかりました

five years.

５年です

最初の３年間は 準備期間でした

That first three years, OK, that was just what we couldn't solve for.

Then there was two years after that of refining and implementing the tool,

イラクでの活動や他の国々で

like in the operations in Iraq and other countries.

ツールを改良し実行した後には ２年ありました

I don't think that's an unrealistic timeline

それは データを使って 事業運営を改善するのに

when it comes to using data to make operational changes.

現実味のない日程計画だとは 思いません

It's an investment. It requires patience.

投資であり 忍耐を求められますが

But the types of results that can be produced are undeniable.

得られる成果は明白です

In our case, it was the ability to feed tens of thousands more people.

私たちの場合はさらに何万人も 追加して食料供給ができました

So we have donating data, we have donating decision scientists,

だから データの提供や 意思決定科学の研究者の提供をお願いするのです

and there's actually a third way that companies can help:

そして実は企業が支援できる ３つ目の方法は

donating technology to capture new sources of data.

新しいデータソースを獲得するため 技術の提供です

You see, there's a lot of things we just don't have data on.

データ化されていないものが たくさんあります

Right now, Syrian refugees are flooding into Greece,

現時点ではシリア難民が ギリシアに流れ込んでいて

国連難民機関は手が一杯なのです

and the UN refugee agency, they have their hands full.

現在 人々を紙とペンで追跡しています

The current system for tracking people is paper and pencil,

ということは

and what that means is

that when a mother and her five children walk into the camp,

母親と子供５人が難民キャンプにやって来ても

headquarters is essentially blind to this moment.

本部では基本的に その時点のことが分からないのです

That's all going to change in the next few weeks,

民間企業との共同研究のおかげで

thanks to private sector collaboration.

数週間後にはすべてが様変わりします

There's going to be a new system based on donated package tracking technology

私が働く物流会社から提供された 荷物追跡技術を基に

from the logistics company that I work for.

新しいシステムを作っています

この新しいシステムで データを追跡します

With this new system, there will be a data trail,

so you know exactly the moment

母親と子供が難民キャンプに

when that mother and her children walk into the camp.

やって来たとたんに分かるのです

And even more, you know if she's going to have supplies

さらに 今月や翌月に 配給が足りているかどうかも

分かるのです

this month and the next.

Information visibility drives efficiency.

情報を見える化すると 効率が生まれます

For companies, using technology to gather important data,

企業にとっては 重要なデータを集めるために技術を使うことは

it's like bread and butter.

日常生活の糧のようなものです

They've been doing it for years,

これを何年も継続して

and it's led to major operational efficiency improvements.

事業の効率が大幅にアップしたのです

想像してみてください お気に入りの飲料会社が

Just try to imagine your favorite beverage company

trying to plan their inventory

棚卸しをしてみるまで

and not knowing how many bottles were on the shelves.

ボトルがいくつ棚にあるのか知らないなんて

It's absurd.

ばかげています

Data drives better decisions.

データは 良い決定の原動力です

Now, if you're representing a company,

さて あなたが会社の代表で

and you're pragmatic and not just idealistic,

実用主義者であり 理想主義者だけではないとすると

you might be saying to yourself, "OK, this is all great, Mallory,

心の中でこう思っているかもしれません 「実にすばらしいよ マロリー

but why should I want to be involved?"

でも どうして参加すべきかね？」

良い宣伝になるということ以上に

Well for one thing, beyond the good PR,

humanitarian aid is a 24-billion-dollar sector,

人道支援は約2.6兆円のセクターで

and there's over five billion people, maybe your next customers,

発展途上国で暮らす50億人以上が

that live in the developing world.

新たな顧客となるかもしれません

Further, companies that are engaging in data philanthropy,

その上 データ提供をする企業は

they're finding new insights locked away in their data.

データに隠された新たな意味を 見出すことでしょう

Take, for example, a credit card company

あるクレジットカード会社を例に取ると

that's opened up a center

協働センターを開設し

that functions as a hub for academics, for NGOs and governments,

大学、NGO、各国政府で 中心的役割を果たしています

all working together.

クレジットカード利用の情報を見て

They're looking at information in credit card swipes

and using that to find insights about how households in India

インドの世帯の暮らし方、働き方

live, work, earn and spend.

収入や支出を洞察します

For the humanitarian world, this provides information

人道支援の世界にとっては 人々を貧困から

about how you might bring people out of poverty.

脱却させる方法について 情報を提供するのです

But for companies, it's providing insights about your customers

しかし 企業にとってはインドの 現在の顧客や潜在顧客の

洞察材料を与えてくれるのです

and potential customers in India.

It's a win all around.

あらゆる点で勝利します

Now, for me, what I find exciting about data philanthropy --

さて 私がデータでの慈善事業で 期待していることは

donating data, donating decision scientists and donating technology --

データの提供、意思決定科学の研究者や 技術の提供です

企業で働くことを選んだ私のように

it's what it means for young professionals like me

who are choosing to work at companies.

若い専門家にとって意味があるのです

Studies show that the next generation of the workforce

研究によると 次世代の労働者は

care about having their work make a bigger impact.

仕事を通して大きな影響力を 与えたいと思っています

We want to make a difference,

状況を改善したいのです

and so through data philanthropy,

だからデータでの慈善事業を通じ

companies can actually help engage and retain their decision scientists.

企業は実際に意志決定科学の研究者に 仕事を与え定着を図ることが可能になります

And that's a big deal for a profession that's in high demand.

需要の高い専門職にとって 大事なことです

Data philanthropy makes good business sense,

データでの慈善活動は ビジネス上の意義があり

and it also can help revolutionize the humanitarian world.

人道主義の世界にも 変革をもたらせるのです

If we coordinated the planning and logistics

大規模な人道的活動の すべての側面において

across all of the major facets of a humanitarian operation,

私たちが計画と物流を協調させるなら

さらに何十万人も多くの人々に 衣食住を与えることができるのです

we could feed, clothe and shelter hundreds of thousands more people,

and companies need to step up and play the role that I know they can

そして変革を起こすために 企業は力を出して企業に可能な

in bringing about this revolution.

ある役割を果たす必要があるのです

You've probably heard of the saying "food for thought."

皆さんは「思考の糧」という 言葉をご存じでしょう

Well, this is literally thought for food.

これは文字通り 「糧の思考」なのです

It finally is the right idea at the right time.

ようやく 時を得た 良いアイデアとなりました

(Laughter)

（笑）

Très magnifique.

（仏）とても素晴らしい

Thank you.

ありがとう

(Applause)

（拍手）