衛星データを使ったコロナ支援物資配布の巧妙な戦略

3月に新型コロナウイルスがトーゴに到達した際、多くの国の指導者と同様に、トーゴの指導者たちは感染拡大を抑えるための外出禁止令と、失われた収入を補うための経済支援プログラムで対応した。しかし、トーゴが支援の対象を絞り、提供する方法は、多くのより大規模で豊かな国と比べて、ある意味でテクノロジー中心だった。誰も小切手を郵送で受け取ることはなかった。

その代わりに、トーゴ政府はモバイル現金決済によって最貧困層を支援するシステムを迅速に構築した。モバイル現金決済は、モバイル技術の最先端を行くとされる富裕国よりも、アフリカでより確立された技術である。非営利団体GiveDirectlyが資金提供した最新の支払いは、衛星写真や携帯電話のデータから貧困の兆候を探す機械学習アルゴリズムの助けを借りて実施された。

トーゴのプロジェクトは、パンデミックによって緊急の実験が迫られ、それが永続的な変化につながる可能性を秘めていることを示す好例です。衛星データと携帯電話データへの転換は、国民とそのニーズに関する信頼できるデータの不足が一因となっています。トーゴ大統領顧問のシェグン・バカリ氏は、このプロジェクトが非常にうまく機能したため、データ中心のアプローチは今後さらに広く活用される可能性が高いと述べています。「このプロジェクトは、トーゴの将来における社会保障制度の構築方法において、私たちにとって基礎となるものです」と彼は述べています。

この新たな支援システムは、地元のエウェ語で「連帯」を意味する「ノヴィッシ」と呼ばれ、3月下旬から始まった10日間の集中的な作業を経て形になった。トーゴのデジタル経済大臣、シナ・ローソン氏は、パンデミックによる都市封鎖の副作用への懸念から、この制度を立ち上げた。トーゴの人口800万人のうち半数は、1日1.90ドル未満で生活している。トーゴ人の多くは、肉体労働者や裁縫師といったいわゆるインフォーマルセクターで働いており、新型コロナウイルス感染症による制限措置で収入が急激に途絶えた。「コロナで死ななくても、飢えで死んでしまうので、支援が必要だと考えていました」とローソン氏は語る。

ノヴィッシは4月8日に開始され、トーゴの首都ロメとその周辺地域の非公式労働者に即日支援金を届けました。ラジオ広告では、人々に専用の番号にテキストメッセージを送信するよう呼びかけ、簡単なアンケートに答えるだけでSMS経由で回答できました。トーゴの有権者IDデータベース（人口の93%をカバー）と照合し、対象者が以前に非公式な職業に就いていたこと、対象地域に居住していたことが確認された場合、支援金はほぼ即座に送金されました。このプログラムはすぐにトーゴ第2の都市ソコデ周辺地域にも拡大されました。

男性は毎月10,500CFAフラン（約20ドル）を2週間ごとに分割して受け取り、女性は12,250CFAフラン（約23ドル）を毎月受け取りました。この差額は、家族の生活をより良く支えるために意図的に設定されました。この金額は、トーゴの最低賃金の約3分の1を補填することを目的としていました。政府はこれまでに、ノヴィッシを通じて約60万人に約2,200万ドルを送金しています。

ローソン氏は、政府の支援が迅速に送られたことを誇りに思っていたが、新型コロナウイルス感染症の拡大に伴い、支援を最も必要としている人々に的確に届けられていないのではないかと懸念していた。その理由の一つは、支援が必要な人々がどこにいるのか分からなかったことだった。政府関係者は、カリフォルニア大学バークレー校の効果的グローバル行動センターの共同所長、ジョシュア・ブルーメンストック氏に連絡を取った。ブルーメンストック氏は、トーゴなどの国が直面する情報格差をビッグデータでどのように埋められるかを研究していた。ブルーメンストック氏の研究室は、ルワンダでは電話記録から対面調査とほぼ同程度の個人の富を予測できること、またサハラ以南のアフリカでは衛星画像から貧困地域を追跡できることを示していた。

ブルーメンストック氏は自身の技術を応用して支援することを申し出、バークレー大学の大学院生、ノースウェスタン大学の教員2名、そして非営利団体「Innovations for Poverty Action」を含むチームを結成した。また、貧困国に現金給付を行うGiveDirectlyとローソン氏を繋いだ。GiveDirectlyは以前、ブルーメンストック氏と、彼の研究成果を援助の優先順位付けに活用することについて話し合っており、今回、そのアイデアを実行に移すチャンスだと考えたのだ。

GiveDirectlyへの支払いは通常、スタッフが貧困地域を訪問し、世帯調査を実施することで収集した情報に基づいている。しかし、パンデミックの際にはそれがリスクを伴った。同団体の特別プロジェクトディレクター、ハン・シェン・チア氏は、衛星データなどのデータが、同団体がより迅速かつ広範囲に支援物資を配布する上で役立つのではないかと関心を寄せていた。「今年、私たちが直面している支援ニーズは非常に膨大です」と彼は言う。世界銀行は10月、極度の貧困状態にある人々の数が今年約1億人増加すると推定した。これは20年ぶりの世界全体の増加となる。

ブルーメンストック氏と彼のチームは、画像解析アルゴリズムを訓練し、衛星画像からトーゴの詳細な地図を作成した。この地図は、2018年に実施された世帯調査に基づいて調整されたが、この調査は国内の一部地域にしか届いていなかった。アルゴリズムは、屋根材や路面状況の違いといった、富と貧困の指標を捉えた。研究者たちは、通話パターンやクレジットチャージなどのアカウント情報を用いて、トーゴの2つの主要携帯電話ネットワーク利用者の富を推定する2つ目のシステムを構築した。このシステムは、衛星解析によって特定された最貧困地域の約1万人を対象に9月に実施した電話調査に基づいている。GiveDirectlyはまた、支援を必要とするコミュニティに関する追加情報を収集するため、小規模なチームをトーゴに派遣した。

11月には、GiveDirectlyの資金を活用した、より自動化された新しいシステムが稼働を開始しました。最も貧困層と特定された地域では、アルゴリズムによって1日1.25ドル未満で生活している可能性が高いと判断された人々に、支援を申請するよう促すテキストメッセージが送られます。申請手続きは3分もかかりません。男性は5回に分けて毎月約13ドル、女性は約15ドルの支援金を受け取ります。申請者は、トーゴの有権者IDデータベースとGiveDirectlyの要件に照らし合わせて審査されます。