国連 / WIRED
2015年、国連加盟国は2030年までに達成すべき17の持続可能な開発目標（SDGs）に署名しました。これらの目標はユートピア的なものであり、貧困の撲滅や「すべての人々が平和と繁栄を享受できるようにする」といった崇高な願望が含まれています。国連は今、これらの目標を達成するための新たな秘策を発表しました。それは、政策優先度推論（PPI）と呼ばれるコンピューターシミュレーションです。
PPIは予算編成ソフトウェアで、政府とその官僚が、SDG達成に国を近づける可能性のあるプロジェクトに資金を配分する様子をシミュレーションします。国連事務次長のルイス・フェリペ・ロペス＝カルバ氏によると、政府が資金を投入する分野は、政府の優先事項を理解する上で不可欠です。「予算構成は、政策選択の表れであるというのが私たちの見解です」とロペス＝カルバ氏は述べます。「このソフトウェアの目的は、予算配分につながる政治プロセスに関する議論を促進するツールとなることです。」
この進歩は理論的には、政府の政策立案の根拠の透明性を高め、国民がこれらの公約の進捗状況を監視しやすくなることにつながる。また、このシミュレーションは様々なSDG目標間の関係性にも光を当てるとロペス＝カルバ氏は説明する。例えば、貧困が教育格差とどのように相互作用するか、あるいは特定のエネルギーへの投資が環境にどのような悪影響を与える可能性があるかを示すことができるかもしれない。
PPIは、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの経済学者でチューリング研究所フェローのオマール・ゲレロ氏と、彼の研究パートナーであるメキシコ経済研究教育センターのゴンサロ・カスタニェダ教授によって共同で開発されました。「数年前、メキシコの州政府向けの開発計画をどのように作成するかを考え始めました」とカスタニェダ教授は言います。「なぜなら、彼らの取り組みは非常にお粗末で、今もなおそうだからです。」この観察からPPIの最初のバージョンが生まれました。国連事務次長のルイス・フェリペ・ロペス＝カルバ氏は、PPIの仕組みを概説した論文を読んだ後、この技術を応用することで国連のSDGs達成に貢献できるのではないかと考えました。
政府はまだこの技術を活用していないが、チームはメキシコ、コロンビア、ウルグアイの関係者と協議を行っている。メキシコでは、財務省、国立統計局、メキシコ32州のうち6州の代表者、そしてNGOとのワークショップが開催された。新政権はこのツールの知見を活用し、SDG達成に向けた理解を深めることを期待している。「例えばメキシコでは、来年までに500万人から1000万人の新たな貧困層が生まれると推定されており、これは貧困対策に関する多くの指標が低下することを意味します」とゲレロ氏は語る。「そのため、遅延の規模を改めて推定することが可能になります。」
このツールの主な革新性の一つであり、ロペス＝カルバ氏の注目を集めたのが、エージェントベースモデリングと呼ばれる手法を採用している点だ。シミュレーション世界において、個人や組織はエージェント（この場合は官僚や政府）によって直接表現される。「経済学の大部分は、私が代表的エージェントと呼ぶもの、つまり平均的な人間に基づいています」と、サリー大学の計算社会科学教授であるナイジェル・ギルバート氏は述べている。「しかし、エージェントモデルを用いるのであれば、平均的な人間である必要はありません。」
伝統的な新古典派経済学は、行為主体が合理的であり、効用を最大化しようとすると仮定している。問題は、現実の人間はそうではないということだとギルバート氏は説明する。官僚でさえもだ。「彼らは自分が完全に合理的だと思っているかもしれないが、典型的には『限定合理的』だ」と彼は言う。「言い換えれば、彼らが愚かなことをしたり、完全にランダムに意思決定をしたりするわけではなく、何をすべきかを考えるために無限に長い計算に膨大な時間を費やすわけではないということだ。」
この意味で、エージェントベースモデリングは、政府の機能をより現実的に表現します。これは、長年にわたる社会規範が私たちにどのような影響を与えているかを理解するのに特に役立つと、ロペス＝カルバ氏は述べています。「例えば、女性が労働力に参加しないという状況は、社会の選好に根ざしたものとして捉えるのではなく、むしろ永続的な社会規範としての制約として捉えるべきです」と彼は言います。
現時点では、PPIはプログラミング言語Pythonで実行されるコマンドに過ぎません。チームは現在、より使いやすいインターフェースとより効率的なコードの開発に取り組んでいます。ゲレロ氏は来年、指標やネットワークにデータをドラッグ＆ドロップして統計情報や視覚化を取得したり、簡単なシナリオを実行したりできるウェブサイトを作成したいと考えています。
PPIの有効性は、政府が提供するデータの質に大きく左右されるだろう。「一部の国では、政府支出データの質が良くありません」とカスタニェダ氏は言う。「メキシコとノルウェーのように、その点で優れたデータを持つ国もあります。モデルはより堅牢で信頼性の高いものになるでしょう。」
もう一つの潜在的な問題は、経済学と行動科学に関する独自の仮定に基づいて構築されたPPIが、特定の政府の問題に対する有効なモデルであるかどうかだ。「モデルはたくさんある」とギルバート氏は言う。「問題は、どれが正しい答えを出す正しいモデルなのかということだ」
だからこそ、PPIは助言的な役割を担うのです。「これが誰もが採用すべきモデルだと言いたいわけではありません」とゲレロ氏は言います。「私たちが言いたいのは、これは一つの哲学、つまり政策の優先順位を理解し、助言を得る方法についての考え方なのです。」
PPIは政府の代替手段とみなされるべきではなく、政府の決定を完全に決定するものではありません。「このツールは意思決定者に情報を提供するだけで、予算配分を決定するものではありません」とロペス＝カルバ氏は言います。「どんなツールにも長所と短所があります。ですから、ある意味では割り引いて使うべきです。PPIは拘束具ではありません。」まだアルゴリズムによる統治には至っていません。
PPIはその分野では比較的ユニークな存在です。予算資源の配分を同じように分析するツールは他にありません。しかし、カスタニェダ氏はこの状況がすぐに変わると予想しています。「今、情報技術は大きな力を持っており、他の分野からのプレッシャーも大きいため、5年後にはさらに多くの情報技術が登場するだろうという印象です」と彼は言います。「新しいものには必ずと言っていいほど改善の余地がありますが、これは良い第一歩だと思います。」
例えば、ある西ヨーロッパの国で影響力のある政治戦略家が、エージェントベースモデリングに強い関心を持っていると言われています。彼の名前は？ドミニク・カミングスです。
ウィル・ベディングフィールドはWIREDのスタッフライターです。彼のツイートは@WillBedingfieldです。
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この記事はWIRED UKで最初に公開されました。
