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  • June 2010.

    翻訳: Masako Kigami 校正: Masaki Yanagishita

  • I landed for the first time in Rome, Italy.

    2010年6月

  • I wasn't there to sightsee.

    私はイタリア ローマに初めて 降り立ちました

  • I was there to solve world hunger.

    観光目的ではなく

  • (Laughter)

    世界の飢餓を解決するためです

  • That's right.

    (笑)

  • I was a 25-year-old PhD student

    そうです

  • armed with a prototype tool developed back at my university,

    当時の私は博士課程の25歳

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

    大学で開発した 試作品のツールを持ち込み

  • So I strode into the headquarters building

    世界食糧計画をサポートし 飢餓をなくすつもりでした

  • and my eyes scanned the row of UN flags,

    私は本部の建物内を大股で歩き

  • and I smiled as I thought to myself,

    立ち並ぶ国連の旗に目をやり

  • "The engineer is here."

    自分にこういって微笑みました

  • (Laughter)

    「エンジニア参上」

  • Give me your data.

    (笑)

  • I'm going to optimize everything.

    データを渡して下さい

  • (Laughter)

    全部最適化してあげる

  • Tell me the food that you've purchased,

    (笑)

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

    購入した食料を教えて

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

    発送先や納期もね

  • best set of routes to take for the food.

    そうすれば 食料を送るための 最短 最速 最安値の

  • We're going to save money,

    ベストな経路を教えます

  • we're going to avoid delays and disruptions,

    コストを削減し

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

    遅延や混乱をなくして

  • You're welcome.

    結果的に 人命を救うのです

  • (Laughter)

    お任せください

  • I thought it was going to take 12 months,

    (笑)

  • OK, maybe even 13.

    私は12カ月程度だろうと思いました

  • This is not quite how it panned out.

    あるいは13カ月か

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

    でもそうは上手くいかなかったのです

  • "You know, Mallory,

    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

  • it's a good idea,

    「なあ マロリー

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

    アイデアは良いんだけどな

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

    アルゴリズムに 必要なデータがないんだよ

  • and the right idea at the wrong time

    アイデアが良くても 時を得ていないな

  • is the wrong idea."

    時を得ていない良いアイデアは

  • (Laughter)

    間違ったアイデアだ」

  • Project over.

    (笑)

  • I was crushed.

    プロジェクト終了

  • When I look back now

    打ちのめされました

  • on that first summer in Rome

    ローマの最初の夏を

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

    今振り返れば

  • it is an absolute transformation.

    状況がこの6年間で どれほど変ったのか分かります

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

    完全に様変わりしたのです

  • It's exciting. It's inspiring.

    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

  • But we're not there yet.

    ワクワクしますし 刺激も受けますが

  • And brace yourself, executives,

    まだ辿り着いてはいません

  • because I'm going to be putting companies

    企業リーダーの皆さん いよいよ出番です

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

    企業にも 責任ある立場で力を出してもらい

  • My experiences back in Rome prove

    企業に可能なある役割を お願いするからです

  • using data you can save lives.

    データを使用すると 人命が救えることが

  • OK, not that first attempt,

    ローマでの体験から分かりました

  • but eventually we got there.

    まあ 最初の目論見とは違いますが

  • Let me paint the picture for you.

    最終的に辿り着きました

  • Imagine that you have to plan breakfast, lunch and dinner

    どんな状況か説明します

  • for 500,000 people,

    50万人の朝食、昼食、夕食を

  • and you only have a certain budget to do it,

    用意するとします

  • say 6.5 million dollars per month.

    一定の予算しかありません

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

    月額6.7億円

  • Should you buy rice, wheat, chickpea, oil?

    皆さんはどうしますか? 最良の方策とは何ですか?

  • How much?

    米、小麦、ひよこ豆、油を買うのが良いでしょうか?

  • It sounds simple. It's not.

    どれだけ買いましょうか?

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

    簡単そうですが そうでもありません

  • That's already over 140,000 different combinations.

    30種の食材から5品を 選ぶ必要があります

  • Then for each food that you pick,

    既に14万以上の組合せがあります

  • you need to decide how much you'll buy,

    選んだ食材を

  • where you're going to get it from,

    いくらで買うのか

  • where you're going to store it,

    どこで入手するのか

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

    どこに保存するのか

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

    運搬の時間などを 決める必要があります

  • And that's already over 900 million options.

    すべての運搬ルートも 調べる必要があります

  • If you considered each option for a single second,

    すると選択肢は9億になります

  • that would take you over 28 years to get through.

    1秒間で1つの選択肢を検討しても

  • 900 million options.

    28年以上かかります

  • So we created a tool that allowed decisionmakers

    9億の選択肢

  • to weed through all 900 million options

    そのため 意思決定者が数日のうちに

  • in just a matter of days.

    9億の選択肢から 不必要なものを除外できる

  • It turned out to be incredibly successful.

    ツールを作りました

  • In an operation in Iraq,

    これは大成功を収めました

  • we saved 17 percent of the costs,

    イラクでの活動では

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

    コストを17%削減し

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

    8万人多く 食料を届けられました

  • But we didn't do it alone.

    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

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

    帰するものではありません

  • They believed in collaboration.

    ローマで一緒に働いた部署は 特徴がありました

  • They brought in the academic world.

    共同事業を確信していました

  • They brought in companies.

    大学を引き込みました

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

    企業を引き込みました

  • we need everybody to the table.

    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 the data people from humanitarian organizations

    全員で話し合う必要があります

  • leading the way,

    人道主義団体の データに精通した人が

  • and orchestrating just the right types of engagements

    先導し

  • with academics, with governments.

    大学や各国政府からの 適切な取り組みを

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

    組織化してもらうことが必要です

  • Did you guess it? Companies.

    ただ 十分に活用できていなかった グループがあります

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

    当ててみてください 企業です

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

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

    私は民間企業に所属して 2年になります

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

    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

  • by donating data, by donating decision scientists

    その隔たりを埋められる方法は3つ-

  • and by donating technology to gather new sources of data.

    データの提供 意思決定科学者の提供

  • This is data philanthropy,

    新しいデータソースを 集める技術の提供なのです

  • and it's the future of corporate social responsibility.

    これはデータの慈善活動です

  • Bonus, it also makes good business sense.

    それが企業の社会的責任の未来像です

  • Companies today, they collect mountains of data,

    その上 ビジネスとしても 正解です

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

    今日の企業は 膨大なデータを集めています

  • Some companies are already doing it.

    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

  • Take, for example, a major telecom company.

    既に提供している企業もあります

  • They opened up their data in Senegal and the Ivory Coast

    例えば 大手通信会社

  • and researchers discovered

    セネガルや象牙海岸で データを公開にしました

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

    研究者は 携帯電話がどの基地局と

  • you can see where people are traveling.

    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

  • And that can tell you things like

    把握できることが分かりました

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

    そのデータから 例えば

  • Or take for example an innovative satellite company.

    マラリア感染拡大地域を 予測できるのです

  • They opened up their data and donated it,

    また 革新的な 衛星通信会社の例では

  • and with that data you could track

    データを公開し 提供しました

  • how droughts are impacting food production.

    そのデータで 干ばつによる

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

    食料生産への影響を 追跡できました

  • This is a great start.

    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

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

    幸先の良いスタートです

  • And yes, you need to be very careful.

    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

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

    そうです 慎重にならなくてはいけません

  • But even if the floodgates opened up,

    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

  • and even if all companies donated their data

    しかし たとえ水門を開放して

  • to academics, to NGOs, to humanitarian organizations,

    すべての企業が NGO、大学、人道主義団体に

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

    データを提供したとしても

  • for humanitarian goals.

    人道主義的な目的のため データの最大限の影響力を

  • Why?

    利用するには十分ではないでしょう

  • To unlock insights in data, you need decision scientists.

    なぜでしょうか?

  • Decision scientists are people like me.

    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

  • They take the data, they clean it up,

    意思決定科学の研究者とは私のような人です

  • transform it and put it into a useful algorithm

    データを受け取り整理して

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

    変換し 手元の事業課題に対して有効な

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

    アルゴリズムで処理をします

  • Most of them work for companies.

    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

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

    大部分が企業で働いています

  • In addition to donating their data,

    つまり これが企業が必要とされる 2つ目の理由です

  • they need to donate their decision scientists.

    データの提供に加え

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

    意思決定科学の研究者の 提供も必要なのです

  • We need every spare second of their time."

    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

  • But there's a way.

    1分1秒だって無駄にできないのです」

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

    でも 方法はあるのです

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

  • over a long period, say for example five years.

    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

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

    実際には 理に適っていることと思います

  • which a company would hardly miss,

    これは1月あたり 2, 3時間程度かもしれず

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

    企業が損することは ほとんどありません

  • Long-term partnerships allow you to build relationships,

    真に重要なのは 長期的なパートナーシップです

  • to get to know the data, to really understand it

    長期的なパートナーシップにより 関係が築け

  • and to start to understand the needs and challenges

    データ内容が分かり 真にデータを理解し

  • that the humanitarian organization is facing.

    人道主義団体が直面している

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

    ニーズや課題を理解し始めるのです

  • five years.

    ローマの世界食糧計画では 5年かかりました

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

    5年です

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

    最初の3年間は 準備期間でした

  • like in the operations in Iraq and other countries.

    イラクでの活動や他の国々で

  • I don't think that's an unrealistic timeline

    ツールを改良し実行した後には 2年ありました

  • when it comes to using data to make operational changes.

    それは データを使って 事業運営を改善するのに

  • It's an investment. It requires patience.

    現実味のない日程計画だとは 思いません

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

    投資であり 忍耐を求められますが

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

    得られる成果は明白です

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

    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

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

    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

  • donating technology to capture new sources of data.

    そして実は企業が支援できる 3つ目の方法は

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

    新しいデータソースを獲得するため 技術の提供です

  • Right now, Syrian refugees are flooding into Greece,

    データ化されていないものが たくさんあります

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

    現時点ではシリア難民が ギリシアに流れ込んでいて

  • The current system for tracking people is paper and pencil,

    国連難民機関は手が一杯なのです

  • and what that means is

    現在 人々を紙とペンで追跡しています

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

    ということは

  • headquarters is essentially blind to this moment.

    母親と子供5人が難民キャンプにやって来ても

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

    本部では基本的に その時点のことが分からないのです

  • thanks to private sector collaboration.

    民間企業との共同研究のおかげで

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

    数週間後にはすべてが様変わりします

  • from the logistics company that I work for.

    私が働く物流会社から提供された 荷物追跡技術を基に

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

    新しいシステムを作っています

  • so you know exactly the moment

    この新しいシステムで データを追跡します

  • when that mother and her children walk into the camp.

    母親と子供が難民キャンプに

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

    やって来たとたんに分かるのです

  • this month and the next.

    さらに 今月や翌月に 配給が足りているかどうかも

  • Information visibility drives efficiency.

    分かるのです

  • For companies, using technology to gather important data,

    情報を見える化すると 効率が生まれます

  • it's like bread and butter.

    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

  • They've been doing it for years,

    日常生活の糧のようなものです

  • and it's led to major operational efficiency improvements.

    これを何年も継続して

  • Just try to imagine your favorite beverage company

    事業の効率が大幅にアップしたのです

  • trying to plan their inventory

    想像してみてください お気に入りの飲料会社が

  • and not knowing how many bottles were on the shelves.

    棚卸しをしてみるまで

  • It's absurd.

    ボトルがいくつ棚にあるのか知らないなんて

  • Data drives better decisions.

    ばかげています

  • Now, if you're representing a company,

    データは 良い決定の原動力です

  • and you're pragmatic and not just idealistic,

    さて あなたが会社の代表で

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

    実用主義者であり 理想主義者だけではないとすると

  • but why should I want to be involved?"

    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

  • Well for one thing, beyond the good PR,

    でも どうして参加すべきかね?」

  • humanitarian aid is a 24-billion-dollar sector,

    良い宣伝になるということ以上に

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

    人道支援は約2.6兆円のセクターで

  • that live in the developing world.

    発展途上国で暮らす50億人以上が

  • Further, companies that are engaging in data philanthropy,

    新たな顧客となるかもしれません

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

    その上 データ提供をする企業は

  • Take, for example, a credit card company

    データに隠された新たな意味を 見出すことでしょう

  • that's opened up a center

    あるクレジットカード会社を例に取ると

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

    協働センターを開設し

  • all working together.

    大学、NGO、各国政府で 中心的役割を果たしています

  • They're looking at information in credit card swipes

    クレジットカード利用の情報を見て

  • 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

  • and potential customers in India.

    洞察材料を与えてくれるのです

  • 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

  • it's what it means for young professionals like me

    企業で働くことを選んだ私のように

  • 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

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

    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

  • 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)