ルワンダにおけるOLPCの課題

お久しぶりです、Kanotです。いきなりですが、ICT4D史上、最も賛否両論を生んだプロジェクトとはなんでしょう?

タイトルにキーワードが入ってるので既にネタバレしてますが、それはOne Laptop Per Child (OLPC)です。勝手に言い切ってしまいましたが、おそらくICT4D関係者なら異論がないのではないでしょうか。OLPCとはMITのニコラス・ネグロポンテ氏が主導した、小学校の子どもたちに$100程度で作られたノートパソコンを配り、教育に役立てるというプロジェクトです(下の写真参照)。「物をあげることが効果的か否か」というICT4Dでよく起こる議論の象徴のようなプロジェクトで、このブログでもなんと過去10回もOLPCがタイトルに含まれる投稿がありました(笑)。

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今回取り上げるルワンダにおけるOLPCですが、NPOの枠を越えて、国策として展開されています。ルワンダ政府が出しているICT Sector Profileによると、2015年時点で756の小学校に約25万台が配布済みです。そのOLPCについて、ルワンダで青年海外協力隊として活動しているタケダノリヒロさんがブログで取り上げていたの紹介したいと思います(現地の動画付き!)。

ルワンダノオト〜ルワンダの子どもにPCを!OLPCの現状と課題〜

今回の投稿に使っている黒板の写真もタケダさんが撮ったものです。ブログにはルワンダのOLPCの現状をまとめた動画もありますので、OLPCについてよく知らない方はぜひご覧ください。

さて、本題のOLPCの課題についてですが、タケダさんのブログでは、以下のように言及されています。

  • 教師が使い方をわかっていない。教師向け研修もあるのだが、そのトレーナー自体が使い方をよくわかっていない。
  • その結果、PCの授業ではPCの仕組みであるキーボード、マウス、メモリ、などと行った知識しか教えられない。(黒板の写真がそうですね)

この点はまさに私がルワンダ滞在中に聞いたOLPCの課題の一つです。OLPCのメリットはPCやインターネットの可能性を子どもに教えることであり、PCの仕組みを教えることだけでは、本来テクノロジーの持つ楽しさ・ワクワク感などは伝えられないと思います。その他にも私のルワンダ滞在中のヒアリングを通じて、以下のようなOLPCの課題を聞きました。

  • PCを失くすと先生の責任になるため、授業時以外は先生が保管している。これでは自宅に持ち帰って遊びを通じてPCを学ぶということができない。
  • 電気が安定しないルワンダでクラス全員でOLPCを使うということは、教師が授業前にそれらをいちいち充電するということになりわけで、教師の負担が非常に大きい。
  • OLPCにはWifi機能があるが、ルワンダの小学校でクラス全員が同時に繋げるようなWifi環境など存在せず、結局ネットには接続できない。

一方、じゃあOLPCは全く不要なのか?と言われるとそこはわからないというのが正直なところです。本ブログの「OLPCは失敗例の見本なのか? (2010/4/12, tomonarit)」投稿にもある通り、OLPCはただのツールであり、他の要素が揃わないと成果は十分に発揮できないので、現状だけを見てOLPCは失敗と言い切ってしまうのは乱暴かもしれません。つまり、先に挙げた指摘の逆を返すと、電気があってネットがあって、そして教師が正しく教えられさえすれば、OLPCは協力な教育ツールになるポテンシャルを秘めているという言い方もできないこともないので・・・。

もしこれを読んだ皆さんが途上国の現場でOLPCがうまく使われている例をご存知でしたらぜひ教えていただきたいです。

ICT4D Guide

ICT4D Guide

「ICT4D Guide」なる文献がWebで誰でもアクセス可能になっていました→リンクはここ。作成したのは、 Gabriel Krieshokという方。経歴を拝見すると、Peace CorpとかUSAIDとかミシガン大学とかをクライアントに持ち、ICT4D分野での調査やアドバイザリーサービスをされている方のよう。

「ガイド」というタイトルだけども、0から100までの全てを事細かに網羅した辞典のようなものではなく、広く浅くICT4Dのトピックをまとめている感じ。

でも、ICT4D関連Webサイトのリストはかなり充実している!このリストだけでも、結構使える。単純に情報を得るためじゃなく、ICT4D分野での職探しをするさいにも使えるリストだと思う。また、ICT4D関連ブログとして、このブログでも色々なネタの元となっているICTWorksを始め、かなり多くのサイトが詳細されている(残念ながら、このICT4D.jpブログは紹介されてませんが…)。

一見の価値有りです。さらに今後も読者のフィードバックを得つつ改訂されていく感じなので、改訂に貢献することも出来ます。自分も何か貢献できないかなぁ。

JICA研究所によるレポート「SDGsに向けたデータ革命」について

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JICA研究所が「Harnessing the Data Revolution to Achieve the Sustainable Development Goals: Enabling Frogs to Leap」というレポートをアメリカのCenter for Strategic and International Studies (CSIS)との共同研究の1つとしてリリースした。詳細は、JICA研究所のWebをチェックしてみて下さい。

とりあえず斜め読みしてみた。以前このブログでも何度か取り上げているように、携帯電話の使用状況を始め途上国でも取得可能なデータは増えた。この報告書でも衛星からの情報や携帯電話使用にかかる情報などが例示されており、そんなビッグデータを途上国開発に有効活用するための課題や提言などが書かれていた。

データ有効活用への課題として一番納得感があったのは、政府人材のキャパシティだ。以前の投稿「Structural Data Justice(データ活用の妥当性)」でも書いているが、やはりデータはデータでしかなく、それを利用する人間のキャパ次第。技術力的なキャパだけではなく、データを取ったが故に見たくない現実(自分や政権に不利になる情報)が見えてしまったときに、正直に公開するのか、隠蔽するのか?といったモラル的なキャパも含まれる。これはデータだけでなくICT一般に言えることだと思う。

また、レポートを読んでいるなかで感じたのは、本当に途上国政府は使えるデータを取得出来るのか?という点。レポート内ではあまり触れられていなかったが、データはやっぱりGoogleやFacebookを始めとする欧米企業のほうが圧倒的に持っていて、途上国政府が保有可能なデータはあまりなく、衛星情報等の限られた(もしくは役に経たない)データしか政府は入手できないのかも知れない。

さらにもう一つ感じたのは、データありきの考え方が浸透しすぎると、データが取れない(もしくは取りにくい)場所への支援が減るのではないだろうか?という点。そいう土地や場所のにこ本当に貧しい生活をおくっているのにだ。レポートには、貧しい77の国において2016年から2030年までSDGs達成にかかるデータを取得するには、約170億ドルが必要という記載がある。これだけ金を掛けてデータ取得に取り組むと、開発計画策定やモニタリングをするためのデータ取得が、いつしか目的化してしまうのではないかと懸念する。その結果、「この村はデータが取れないから支援は止めて、その分データが取れる隣町へ支援しよう」といった判断がなされてしまう可能性はないだろうか。

ただ、それでもこの分野に秘められた可能性は高いと感じる。どういった動きになっていくのだろうか。

オープンイノベーション

ここ最近読んだ本に「WORK SHIFT」と「BoPビジネス 3.0」がある。その両方でオープンイノベーションの話があった。オープンイノベーションって言葉は良く耳にして、なんとなく知っていると思っていたけど、本を読んで具体的な事例を知り、ここまで進んでいるのか!と驚いた。

両方の本で紹介されていたInnoCentiveというWebサイトにアクセスしてみた(JNEWS.comの説明によれば、世界で最初にオープン・イノベーションの仕組みを構築したのは、医薬品メーカー、イーライリリー社の社内ベンチャー事業として2001年に立ち上げられたクラウドサイトの「InnoCentive(イノセンティブ)」と言われている)。

起業、政府、NGOが抱える解決したい課題を掲載しており、その課題の解決策を募るサイトだ。見事問題解決が出来たら、各課題ごとに設定された報奨金が貰える。サイトの記載によれば、現在、問題解決に挑戦するSolverは380,000名以上登録されている。クラウドソーシングはアイデアのある人達が資金を集める為のサイトであるのに対して、InnoCentiveは資金がある人達がアイデアを集める為のサイトであると言える。

例えば、「壁掛けタイプの薄型テレビから電源ケーブル等のケーブル類をなくす方法募集:報奨金15,000USD」とか、「携帯電話でフィールド調査時に自然データ(CO2とか)を取得する方法募集:30,000USD」などの課題があり、課題以外にも「ジョイントベンチャーのパートナーを募集」といったものまで。世界規模の大手起業やNASAまでもがアイデア募集でこのサイトを利用している。

サイトには単に課題が掲載されているだけではなく、過去のベストプラクティス、参考文献、ウェビナー(Webセミナー)の案内、など、Solver達をサポートする情報も掲載されている。

また、「BoPビジネス 3.0」には同様のサービスをまとめたリストが載っていたので、その一部を以下に紹介(BoPビジネス 3.0のP119表4−3「バリューチェーンの各段階でインパクトを生み出している関連イノベーション」より抜粋)。

  • TechScout: 研究開発の解決策のクラウドソーシング
  • IdeaConnection: アイデアの市場および問題解決
  • One Billion Minds: オンラインの(ソーシャルな)挑戦
  • Global Innovation Exchange: オープンイノベーションの市場
  • Atizo: オープンイノベーションの市場
  • ideaken: コラボレーション型のクラウドソーシング
  • Idea Bounty: アイデアのクラウドソーシング
  • Challenge.gov: 政府の問題に対するクラウドソース型解決策

以前、自分もFOSS4Dの論文を書いたときに同じようなサイトがあればおもしろいと考えてたけど、こういうサービスが既にここまで盛り上がっているとは知らなかった。以下、思ったこと3つ。

  1. このようなサービスを使って世界中の誰もが(途上国の人でも)アイデア出しに参加出来るようになったのは凄い。でも、現実的に参加出来るのは一定のスキルがある人に限られてしまうので、スキルがある人達の活躍の場が増えただけ?さらに、アイデアを実現(製品化)出来るのは一定のリソースを持つ企業だけだと考えると、ちょっと残念(まぁ、企業が金だしているんだから仕方ないけど)。
  2. 日本企業もBOP市場への進出への関心が高くなって来ているけど、この手のサイトは英語が主。インターネットの世界では国境がなくなりつつあるけど、日本人にとっては言語のハードルがある。こういうサービスが広がって行くと、日本人は途上国の優秀な人材とも競争せざるを得ない状況になる(すでにそうなっている)。娘には英語をちゃんと勉強させよう。
  3. 途上国による独自の取り組みとしては、インドや中南米を中心にその国のオープンイノベーションやビジネスインキュベーションを促進するような政策もとられており、援助機関もそういうのを支援している(JICAもルワンダでやってるし、「BoPビジネス3.0」ではドイツGIZがチュニジアで行った支援が例示されている)。この点については、別の機会に投稿したい。

ホームページ→ブログ→SNS→動画→アプリ?

以前の投稿「ゲーム for Development」で紹介したFun Fun Farmingというアプリの紹介が動画に。このゲームを通じて、SHEP (Smallholder Horticulture Empowerment and Promotion)という農業分野での支援アプローチを学ぶことが出来る。SHEPのアプローチは、市場で売って儲かる農作物を作りましょう(「作ってから売る」じゃなく「売るために作る」)というもの。ゲーム内で、農作物を作って、売って、利益を出して、その利益で農耕機械を購入して…、といった一連のプロセスを体験出来る。JICAのプロジェクトにしてはなかなか斬新な試みで、このゲームを研修等でも活用している。

これまで情報発信といえば、一昔前はホームページ、その後はブログやSNS、ツイッター、その次は動画、といったツールで発信するものだったけど、アプリ開発のハードルが下がってきたことを考えると、今後はアプリを作って情報発信するという方法が一般化する可能性を感じる。2000年頃かな、好きな人達はホームページビルダーで自分のホームページを作っていたけど、あんな感じで誰でもアプリを開発するようになるのかと。

そういえば最近、若宮正子さんという方の記事を見た。なんと80歳を過ぎてからプログラミングを勉強しiPhoneアプリ(雛人形をひな壇に正確に配置するゲーム)を開発。その功績が認められ、Appleがサンノゼで開催している開発者イベントWWDCに「サプライズスペシャルゲスト」として招待されたそうな。凄いな。

日本語だとBuzzFeedNewsというサイトに詳しく書いてある。下の動画は2014年のTEDx Tokyoでのもの。60歳からパソコンを始め、こんな風になれる人がいるんだなぁ、と尊敬。

誰でも簡単にICTを使いこなせる時代になって来ているが、まだまだ途上国と先進国の差は大きい。App Annieの調べによると、2015年に世界で売れたアプリTOP52のうち、日本・中国・韓国の企業が28社を占めており、その他は米国やヨーロッパで、いわゆる途上国の会社は入っていない。あれだけ人口の多いインドの会社もない。

FacebookやYouTubeの途上国ユーザどんどん拡大し、さらにそれを使いこなしているのを見ると、途上国発のアプリを先進国の人達が使うような時代は、そう遠くはないのかと思う。

ドローンで地雷撤去

ドローンを使って地雷撤去をするオランダ「Mine Kafon Drone」の試みが TABI LABOで紹介されていた。世界に1億個あるという地雷を10年以内に全て撤去するというのが目標。これワクワクするプロジェクトだなあ。

 

このブログでも以前ルワンダのドローン輸送サービスとかザンビアで日本起業がドローン輸送に挑戦している事例を紹介してますが、TABI LABOのサイトでざくざくと面白い例(LTEアンテナ搭載のドローンで地域の通信環境強化、災害時にドローンを飛ばして地図を作成、ドローンでマグロを釣り上げる、悪質ドローンを猛禽類(鷲)を使って確保!、などなど)が掲載されてました。

ドローンについては、既にルワンダではドローン専用空港が開港していたり、ここまで進んでいるのか!?と驚くことが多い。

これまでICTの効果を端的に表現するときに良く使っていたのが「Quicker, Easier, Cheaper, Better」ってな感じの単語でしたが、ここに「Safer」ってのも追加しないとな。そして、自分もドローン買ってみようかな。

Structural Data Justice(データ活用の妥当性)

久しぶりにManchester大学のWorking Paperを読んでみた。「A Structural Model and Manifesto for Data Justice for International Development」というタイトル。100%理解出来た自信はないけど、自分なりの気づきを書き留めておく。

Source: Heeks (2017) "A Structural Model and Manifesto for Data Justice for International Development", Development Informatics Working Paper, No.69, University of Manchester. [http://www.gdi.manchester.ac.uk/research/publications/di/di-wp69/]

Source: Heeks (2017) “A Structural Model and Manifesto for Data Justice for International Development”, Development Informatics Working Paper, No.69, University of Manchester. [http://www.gdi.manchester.ac.uk/research/publications/di/di-wp69/]

このペーパーの目的は、Structural Data Justice(SDJ)を分析するモデルを提案するものなのだが、そもそもSDJって何だ?という感じ。

読んでみた自分の理解では、組織、社会、政府などがデータに基づく判断・行動を起こすときに、「そもそもどういうプロセスでその判断・行動に落ち着いたのか?」そして「そのデータに基づく判断・行動にはどれくらい妥当性があるのか?」という「データ活用の妥当性」的なもの。そして、上記のモデル(まだ改良途中のもの)がそういった疑問に応えるためのレンズになりえるという提案。

議論の大枠としては、インドとケニアでのデータ活用の事例を用いつつ、以下2つの視点から「データ活用の妥当性」を測るモデルを提案している。

  1. 世銀のWDR2016を始め色々なところで主張されている「ICTは色んな可能性を秘めているけど、最後は人間力」という前提で、「データ活用」と一言で行ってもその活用を決めるのは人間、その活用の技術的なクオリティを上げるのも人間、データから導き出された結果をどう活用する(判断・行動する)のも人間という視点(上記の図の「Capabilities」(人間の能力)の円)
  2. データ活用が吉と出るか凶と出るかは組織や環境(制度的側面、政治的側面(組織や人間の力関係)など)にも大きく左右されるし、また、逆にデータ活用が組織や環境にも影響を与えるという視点

例えば、インドの電力会社が電気料金未払いを防ぐために各顧客先に料金メーターを設置し、データを自動的に吸い上げることを始めたが、未払いが多いのは貧乏人ではなく、金持ち住む地域だった。政治力のある金持ち層から厳しく徴収が出来ない背景が浮き彫りに。そして、電力会社がそのデータを公開し厳しく取り立てするのか否かは、人間の判断によるわけだ。

また、ケニアのスラムの状況を把握するため、スラムに住む住民情報をGIS上にマッピングして彼らの生活改善に活用する試みがある。似たようなプロジェクトのアイデアは自分もガーナ時代に聞いた事がある。勿論、良いプロジェクトだ。例えばそのデータに基づいて、「この地区ではスラム住民が多くバスを利用しているから、路線を増やそう」とバス会社が判断したとする。バス会社にとってもスラム住民にとっても良いことだろう。でも、「そもそもどうしてスラムに不法に居住しなけばならないのか?」、「彼らは元の住居から不当に立ち退きされたのでは?」という根本的な問題から目を逸らすことになっていないだろうか。データ活用においてどの側面に光をあててるのか、それによって陰となる側面は何か?という判断も人間がするものだ。

ふと、先日やっていたNHKの番組「AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン」が波紋をよんでいた件を思い出した。この番組は「AIに聞いてみた」という体で日本の社会問題への解決案を紹介するもので、自分も行きつけのスーパー銭湯のサウナで楽しく見ていた。が、紹介されている解決案はAIが導き出したというものではなく、番組制作側が推している解決策をデータの相関関係を根拠に紹介してたということで、後から非難の声が。(この件については詳しくは東洋経済ONLINE「NHK渾身のAIが炎上した必然」を見てもらいたい)

要するにデータをどう見せるかは共有側の知識・能力次第であり、それを信じるのか疑って見破るのかも受けての知識・能力次第ということだ。そういうセンスがないと騙されてしまう。

このペーパーの最後に、Data Justice for Development Manifestoとして12個の提言がされているが、中でも「Build upstream and downstream data-related capabilities among those who lack them in developing countries.」という点が非常に重要だと感じた。