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）