16:19
TEDxAustin

Joel Selanikio: The surprising seeds of a big-data revolution in healthcare

ジョエル・セラニキオ: 保健医療分野におけるビッグデータ革命の驚くべき萌芽

Filmed:

世界規模で保健医療に関する情報を収集する作業は、かつては科学的にきわめて不完全な方法で行われていました。調査員は村落の1軒1軒を回って、ドアを叩いて質問を投げかけ、返ってきた答えを紙に書き込み、後でその情報をシステムに入力します。こんな不確かな情報を元に、この国の政府は大きな決断を下していたものでした。「データオタク」であるジョエル・セラニキオは、保健医療に関する情報の収集方法が、ここ10年ですっかり様変わりしたことを報告してくれます。変化のきっかけはPalm PilotとHotmailの普及でしたが、今ではクラウドに移行しつつあります。 (TEDxAustinにて収録)

- Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio

00:12
There's an old joke about a cop who's walking his beat
こんな古いジョークがあります
警官が夜中に
担当区域を巡回していると
00:15
in the middle of the night,
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
街灯の下で地面を見つめながら
00:18
who's looking at the ground and moving from side to side,
行ったり来たりしている男に出会いました
00:21
and the cop asks him what he's doing.
「何をしているのか?」と警官が聞くと
00:23
The guys says he's looking for his keys.
男は「カギを探している」と
00:25
So the cop takes his time and looks over
そこで 警官も一緒になって
辺りをくまなく探してみました
00:27
and kind of makes a little matrix and looks
しばらく探しても
00:29
for about two, three minutes. No keys.
カギはありません
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
警官は聞きました 「本当にここか?
確かに ここで失くしたのか?」
00:35
are you sure you lost your keys here?"
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
男の答えは「ノー」でした
00:38
down at the other end of the street,
「ホントは 道の反対側なんだ
00:40
but the light is better here."
でも こっちの灯りは明るいし」
(笑)
「ビッグデータ」という言葉を
最近よく聞きます
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
00:47
called big data, and what they're talking about
これは インターネットを介した
やりとりの中で
00:50
is all of the information that we're generating
我々が日々作りだしている
00:52
through our interaction with and over the Internet,
あらゆるデータを指します
00:55
everything from Facebook and Twitter
FacebookやTwitterから
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
音楽や映画やストリーミングまで
何もかもが提供元になります
むろん TEDの生中継映像も
01:01
the live streaming of TED.
ビッグデータの研究者いわく
01:02
And the folks who work with big data, for them,
いま最大の問題は
01:05
they talk about that their biggest problem is
01:07
we have so much information,
情報が とにかく膨大であるということ
01:09
the biggest problem is, how do we organize all that information?
それを整理する方法が
大きな課題だといいます
01:12
I can tell you that working in global health,
国際保健の分野で働いている
私にとっては
01:15
that is not our biggest problem.
そんなことは問題ではありません
01:18
Because for us, even though the light
なぜならインターネットを使えば
情報が得やすくなるとはいえ
01:19
is better on the Internet,
01:22
the data that would help us solve the problems
我々の目の前にある問題を
解決するための情報は
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
そもそもインターネット上にないからです
例えば 我々は今
01:28
So we don't know, for example, how many people
どれほどの人が 災害や紛争に
01:30
right now are being affected by disasters
01:32
or by conflict situations.
苦しんでいるかを把握していません
発展途上国では 薬がどの病院にあって
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
どの病院にはないかも
01:39
in the developing world, which ones have medicines
まったく見当がつきません
01:41
and which ones don't.
そのような国の病院への
薬の供給体制もわからないのです
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
さらに驚くべきことに
01:48
we don't know how many children were born,
ボリビアやボツワナやブータンなどの
発展途上国で
01:51
or how many children there are in Bolivia
何人の子どもが生まれ
またそこで暮らしているかも
01:54
or Botswana or Bhutan.
01:57
We don't know how many kids died last week
これらの国々で先週 何人の子どもが
01:59
in any of those countries.
死んだのかも知りません
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
高齢者や精神疾患患者の
ニーズも知りません
このように 非常に重要な問題や
02:04
For all of these different critically important problems
解決すべき問題を抱えた地域について
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
02:10
we basically know nothing at all.
ほとんど何も知らないのです
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
その理由の1つは
国際保健分野の問題を解決するため
02:18
is that the information technology systems
データを集めるのに使用している
情報システムは
02:20
that we use in global health to find the data
このようなものだからです
02:24
to solve these problems is what you see here.
約5千年前からある方法で
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
使ったことがある人もいるでしょう
02:29
Some of you may have used it before.
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
もはや時代遅れですが
我々が99%の仕事で いまだに使っている
02:32
for 99 percent of our stuff.
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
紙の調査票です
この写真では
02:38
is a paper form in the hand of a Ministry of Health nurse
インドネシアの保健省の看護師が
02:42
in Indonesia who is tramping out across the countryside
紙の調査票を持って 田舎を回っています
とても蒸し暑いはずです
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
彼女は数週間 数カ月かけて
02:51
over a period of weeks or months,
何千ものドアをノックして
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
尋ねるのです
「アンケートに ご協力をお願いします
02:56
we'd like to ask you some questions.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
お子さんはいます? ワクチンの接種は?」と
03:02
Because the only way we can actually find out
なぜなら
インドネシアでどれだけの子どもが
03:03
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
ワクチンを接種しているかどうかの情報は
03:06
what percentage were vaccinated, is actually not
インターネット上にはなく
ドアをノックして歩くしかないからです
03:09
on the Internet but by going out and knocking on doors,
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
数万軒の家を回ることもあります
03:15
Sometimes it takes months to even years
数カ月あるいは数年
かかることさえあるのです
03:17
to do something like this.
インドネシアの国勢調査は
03:19
You know, a census of Indonesia
2年はかかることでしょう
03:21
would probably take two years to accomplish.
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
そして 問題はもちろん
すべてが紙ベースだということです
03:25
with all those paper forms — and I'm telling you
至るところで 紙の調査票が使われます
03:27
we have paper forms for every possible thing.
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
ワクチンの調査にも紙
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
病院受診者のカルテにも紙
薬や血液の供給の管理にも 紙…
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
03:38
blood supplies, all these different paper forms
ほかにも様々な用途で 紙を使いますが
03:41
for many different topics,
これらはいずれも
03:43
they all have a single common endpoint,
03:45
and the common endpoint looks something like this.
最終的にはこのように
同じところに行きつきます
03:48
And what we're looking at here is a truckful o' data.
トラック一杯のデータです
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
これは私が参加していた 数年前の
ザンビアのある地方のわずか1区画の
03:57
in a single district in the country of Zambia
ワクチンの接種状況に関する
たった1回の調査分です
03:59
from a few years ago that I participated in.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
知りたかったのは
ザンビアでどれだけの子どもが
ワクチン接種を受けているかと
いうことだけだったのですが
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
これが数週間で
米国で言えば「郡」の規模の
04:10
from a single district, which is something like a county
1つの地区から集まった
データなのです
04:13
in the United States.
問題が想像できるでしょう?
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
04:16
answering just that single question
ザンビア全体が
たった1つの質問に答えるだけで
04:20
looks something like this.
このようなことになります
04:22
Truck after truck after truck
何台ものトラックが
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
データで一杯になってしまうのです
04:28
And what makes it even worse is that
さらに悪いことに
それは始まりに過ぎません
04:29
that's just the beginning,
04:31
because once you've collected all that data,
いったんデータを集めたら
04:33
of course someone's going to have to --
当然 誰か不運な人が
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
コンピューターに
入力しなければなりません
04:38
When I was a graduate student, I actually was
実際 学生の頃
私はその不運な人でした
04:40
that unfortunate person sometimes.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
あまり丁寧にやらなかったことも
しばしばでした
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
入力ミスもたくさんあるはずです
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
誰にもバレてませんが
データの質は悪かったでしょう
04:50
But eventually that data hopefully gets typed into a computer,
ともかくもデータが入力されれば
04:53
and someone can begin to analyze it,
それが分析され
04:55
and once they have an analysis and a report,
分析結果が出ると
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
その結果を利用して
05:01
and use it to vaccinate children better.
ワクチンの普及が進められます
05:03
Because if there's anything worse
地球全体での健康を考えたときに
何よりも最悪の事態は
05:06
in the field of global public health,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
ワクチンを接種しなかったために
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
子どもたちを死なせてしまうことですからね
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
わずか1ドルのワクチンを
接種しなかっただけで
数百万の子どもたちが
毎年亡くなっているのです
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
実のところ 数百万というのは
大雑把な見積もりで
毎年死亡する子どもの
正確な人数はわかりません
05:24
we don't really know how many kids die each year of this.
05:27
What makes it even more frustrating is that
さらにひどいことに
05:29
the data entry part, the part that I used to do as a grad student,
私が学生の頃に担当していた
データ入力の部分には
05:32
can take sometimes six months.
6カ月もかかることがあります
05:34
Sometimes it can take two years to type that information
2年ということさえあるんです
コンピューターへ入力するだけなのに
05:37
into a computer, and sometimes, actually not infrequently,
時には入力されないことさえあります
05:40
it actually never happens.
珍しいことではありません
さて皆さんの知恵をしぼってください
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
ここに数百人のチームがあります
彼らはある質問の回答を求めて
調査に着手します
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
燃料やコピー代や日当で
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
数十万ドルはかかるでしょう
05:55
and then for some reason, momentum is lost
そして 何かの理由で調査が失速したり
資金がなくなったりすると
05:58
or there's no money left,
05:59
and all of that comes to nothing
すべてが無駄に終わります
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
集めたデータがコンピューターに
入力されないからです
06:04
The process just stops. Happens all the time.
処理が止まるのです
しかも こんな事態が頻繁に起こります
こうして 国際保健に関する決断を下すとき
根拠にされるデータは
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
06:10
little data, old data, no data.
少ないか 古いか 存在しないかです
06:15
So back in 1995, I began to think about ways
そこで 1995年に
この流れを改善できないかと
私は考え始めました
06:18
in which we could improve this process.
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
今考えると1995年はずいぶん前です
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
時の流れの早さに震えあがりますね
06:25
The top movie of the year was
当時人気だった映画は
『ダイ・ハード3』です
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
ブルース・ウィリスは今よりも髪が多かった
06:31
I was working in the Centers for Disease Control,
私は疾病管理センター(CDC)で
働いていて
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
私自身も もっと髪がありました
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
しかし1995年当時
もっとも重要だったのは
これです
06:40
was this.
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
今では想像もできませんが
これが最先端の携帯端末だったのです
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
iPhoneでもGalaxyでもありません
06:50
It was a Palm Pilot.
Palm Pilotです
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
この端末を初めて見たとき
こう思いました
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
「これなら 調査票を数万件も保存できる
06:58
and go out into the field just carrying one Palm Pilot,
これに入れたらいいんじゃないか
07:00
which can hold the capacity of tens of thousands
そうしたらこれ1つ持って 現場に出られる
07:04
of paper forms? Why don't we try to do that?
やってみようじゃないか
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
もしそれが実現できるなら
つまり もし最初から電子データ形式で
07:09
collect the data electronically, digitally,
07:11
from the very beginning,
集められるなら
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
入力するプロセスも
07:16
of typing,
入力する人手も省くことができる
07:19
of having somebody type that stuff into the computer.
07:21
We can skip straight to the analysis
すぐに分析に着手できて
結果は人命を救うために
すぐに活用することができる」
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
07:26
So that's actually what I began to do.
だから 私は行動を起こしました
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs
CDCの仕事で 様々なプログラムのため
世界中を巡り歩くなか
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
紙の調査票ではなくPalm Pilotで
データを集める方法を
07:36
to do data collection instead of using paper.
教え始めました
07:39
And it actually worked great.
とてもうまくいきました
まさに誰もが予想したようになったのです
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
07:43
What do you know? Digital data collection
わかりますか?
デジタルデータの収集は
紙よりもずっと効率的です
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
この頃 私のビジネスパートナーで
07:50
who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
今日ここに
ご主人のマシューと来ているローズは
07:53
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
同じようなことを
米国赤十字で行っていました
07:56
The problem was, after a few years of doing that,
しかし この数年後
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
おそらく6〜7件の
プログラムを終えた頃に
08:01
six or seven programs, and I thought,
私は ふと気づきました
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
この調子で続けたとすると
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
私が退職するまでに
20~30件は実施できるでしょう
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
ただ 問題なのは
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
20~30件のプログラムで
方法を教えて回ったところで
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
それは大海の一滴に
すぎないということです
08:18
The demand for this, the need for data to run better programs,
発展途上国で
プログラムの改善に必要なデータは
保健医療分野のものだけに
絞り込んだとしても
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
08:25
in developing countries, is enormous.
莫大なのです
何百万 何千万ものプログラムが存在し
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
何百万もの病院が
薬やワクチンを届けるプログラムを
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
08:34
millions of vaccine programs.
必要としています
08:35
There are schools that need to track attendance.
また 学校では
生徒の出欠の記録を取ります
08:37
There are all these different things
このとおり
実に様々なデータが必要です
08:39
for us to get the data that we need to do.
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
これまでのやり方を続けていくと
08:46
I was basically hardly going to make any impact
私がキャリアを終えるまでに
世界を少しでも変えることは
08:49
by the end of my career.
到底無理だと気づいたのです
08:51
And so I began to wrack my brain
そこで頭をひねって考えました
08:53
trying to think about, you know,
私が踏んできたプロセスは
どのようなものだったのかと
08:54
what was the process that I was doing,
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
人々に どう教えてきたのか
トレーニングを
もっと早く効果的に行うには
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
何が障害になっているのかと
09:01
and to doing it more efficiently?
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
しばらく考えたあげく
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
残念な結論に達しました
09:10
And the main obstacle, it turned out,
それは何かというと
09:12
and this is a sad realization,
悲しい発見ですが
09:13
the main obstacle was me.
「私」だったのです
09:16
So what do I mean by that?
どういうことかと言いますと
09:18
I had developed a process whereby
私が開発したプロセスは
常に 私が中心にいることを
前提にしていました
09:20
I was the center of the universe of this technology.
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
この技術を使いたければ
私に連絡をとらなければならない
09:28
That means you had to know I existed.
まず 私の存在を確かめるのです
09:30
Then you had to find the money to pay for me
その上 私の出張の手配を
すべてしなければなりません
09:32
to fly out to your country
09:33
and the money to pay for my hotel
私の滞在費 旅費 日当も必要です
09:35
and my per diem and my daily rate.
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
1万〜3万ドルはかかるでしょう
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
さらに 私のスケジュールが合い
09:43
and I wasn't on vacation.
休暇中でないことが前提です
つまり このシステムはすべて
09:45
The point is that anything, any system that depends
誰か特定の人物に依存しないと
成り立ちません
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
ときにその人物は複数名かもしれません
09:51
it just doesn't scale.
このペースでは間に合わない
09:53
And this is a problem for which we need to scale
技術を普及させる上での問題は
これだったのです
09:55
this technology and we need to scale it now.
しかも今すぐ対処が必要です
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
そこで 自分を枠組みから外そうと
10:00
take myself out of the picture.
考え始めました
10:02
And, you know, I was thinking,
私が考えたのは
10:07
how could I take myself out of the picture
どうやって自分を
枠の外に置くかでした
10:09
for quite some time.
考えつくまで結構時間がかかりました
10:11
You know, I'd been trained that the way that
それまで私は こう教え込まれていました
10:13
you distribute technology within international development
自国外で技術を普及させるには
10:16
is always consultant-based.
コンサルタントが必要だと
それは大体男性で  私のような見た目
10:18
It's always guys that look pretty much like me
10:21
flying from countries that look pretty much like this
大抵 この国のような土地から飛行機で
10:23
to other countries with people with darker skin.
肌の黒い人たちの国へやってきます
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
航空券を買い
10:29
and you spend time and you spend per diem
時間を費やし 出張手当を支払い
ホテル代やスタッフへの
支払いにも金を使う
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
10:34
As far as I knew, that was the only way
当時の私が知る限り
これが技術を普及させる唯一の方法で
10:36
you could distribute technology, and I couldn't figure out a way around it.
別の方法を見つけられずにいました
10:39
But the miracle that happened,
しかし 奇跡が起きました
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
端的に言えば Hotmailです
“何が奇跡だ?”と思われたでしょうが
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
私にとってはそうだったんです
この問題に取り組んでいるとき
10:50
just as I was wrestling with this problem,
私はアフリカ サハラ以南の地域で
働いていました
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
一緒に働いていた
地元の保健医療従事者たちは全員
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
Hotmailのアカウントを持っていました
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
11:02
And I thought, it struck me,
私ははっとしました “ちょっと待て”と
11:05
wait a minute, I know that the Hotmail people
“Hotmailの関係者が
ケニアの保健省にやって来て
11:07
surely didn't fly to the Ministry of Health of Kenya
11:10
to train people in how to use Hotmail.
何かトレーニングしたわけじゃない
11:13
So these guys are distributing technology.
つまり世界中を飛び回ったりしなくても
11:15
They're getting software capacity out there
11:17
but they're not actually flying around the world.
Hotmailの技術は皆に浸透したんだ
11:19
I need to think about this some more.
もう少し考える必要がありそうだぞ”
11:21
While I was thinking about it, people started using
私が考える一方で 世間では
さらに新しい動きが起こっていました
11:23
even more things just like this, just as we were.
LinledInやFlickr
GmailやGoogleマップなど
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
斬新なものが登場しました
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
もちろん これらは皆クラウドベースで
11:33
and don't require any training.
訓練を必要としません
11:35
They don't require any programmers.
プログラマーは必要ないし
11:37
They don't require any consultants, because
コンサルタントも要りません
11:38
the business model for all these businesses
これらのビジネスモデルはすべて
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves
トレーニングをしなくても
すぐに使いこなせるような
11:44
with little or no training.
シンプルなものだからです
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
そのウェブサイトに
アクセスするだけでいい
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
そこで私は 今までの活動を
11:52
to do what I'd been consulting in?
ソフトウェア化しようと思いました
11:54
Instead of training people how
人々に 端末の使い方を
教えるのではなく
11:55
to put forms onto mobile devices,
11:58
let's create software that lets them do it themselves
研修も私の関与も一切不要な
新しいソフトウェアを
12:00
with no training and without me being involved?
作ればいいのでは?
12:02
And that's exactly what we did.
そこで 実行に移しました
12:04
So we created software called Magpi,
オンライン調査票作成ソフトウェア
Magpiを開発したんです
12:08
which has an online form creator.
私に問い合わせは不要です
12:10
No one has to speak to me.
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
ウェブサイトを見ればいいだけです
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
調査票を一度作ってしまえば
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
広く普及した様々な機種の
携帯電話に送信するだけです
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
今は Palm Pilot は使わなくなり
携帯電話の時代ですが
12:21
to mobile phones.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
スマートフォンでなくても
こんな簡単な端末で大丈夫
12:24
It can be a basic phone like the phone on the right there,
たとえば右側の Symbian OS の携帯は
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
12:28
that's very common in developing countries.
発展途上国では 非常に普及しています
12:30
And the great part about this is, it's just like Hotmail.
このソフトウェアの長所は
Hotmailと同じで
クラウドベースであり
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
訓練もプログラミングも
コンサルタントも不要な点です
12:36
programming, consultants.
12:38
But there are some additional benefits as well.
また さらなる利点もあります
12:40
Now we knew, when we built this system,
このシステムを立ち上げた当初は
12:42
the whole point of it, just like with the Palm Pilots,
Palm Pilotを
使っていたときと同じように
12:45
was that you'd have to, you'd be able to
データの収集と即時アップロードを行い
12:47
collect the data and immediately upload the data and get your data set.
データセットを作成することだけが
目的でした
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
しかしデータは
コンピューターに入力してあるので
12:53
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
地図や 分析結果とそのグラフも
すぐに作成できるのです
12:56
We can take a process that took two years
完了に2年もかかっていたプロセスを
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
こうして5分に短縮することができました
13:01
Unbelievable improvements in efficiency.
効率は飛躍的に上がりました
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
クラウドなら 研修もコンサルタントも
そして私も 要りません
13:09
And I told you that in the first few years
さっき説明したとおり 最初の数年間は
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
この作業のため 昔ながらのやり方で
13:13
going out to each country,
各国を訪問していました
13:14
we reached about, I don't know,
訓練してきた人の数は 1千人程度です
13:17
probably trained about 1,000 people.
ソフトウェア導入後 どうなったか?
13:19
What happened after we did this?
直後の3年間で
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
ウェブサイトへの登録者数は1万4千
13:24
find the website, sign up, and start using it to collect data,
ユーザーは  多様なデータ収集を始めました
まず災害対策のデータ
13:27
data for disaster response,
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
カナダの養豚家は
豚の病気や群れの行動を追跡し
13:33
people tracking drug supplies.
治療薬の供給状況を追った人もいました
13:36
One of my favorite examples, the IRC,
また 国際救助委員会(IRC)の例も
私は気に入ってます
13:37
International Rescue Committee,
文字の読み書きが 少し苦手な助産婦に
13:39
they have a program where semi-literate midwives
10ドルの携帯電話を配布し
13:42
using $10 mobile phones
我々のソフトウェアを使って
週1回 メールを送ってもらいます
13:45
send a text message using our software
13:47
once a week with the number of births
出産数や死者数のデータです
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
こうしてIRCは 国際保健では前代未聞の
データを入手できることになったのです
13:52
something that no one in global health has ever had:
13:54
a near real-time system of counting babies,
シエラレオネでの
ほぼリアルタイムの集計です
国内で 赤ちゃんが何人生まれたか
13:58
of knowing how many kids are born,
13:59
of knowing how many children there are
子どもは何人いるのか
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
現地からのデータです
14:04
and knowing how many children die.
亡くなった子どもの数も分かります
また 人権のための医師団(PHR)の例も
14:07
Physicians for Human Rights --
この取り組みは
保健医療とは少し違います
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
14:11
they are gathering, they're basically training people
PHRはコンゴで レイプ検査の手順を
人々に教えていました
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
需要が非常に高かったからです
14:17
a horrible epidemic,
ひどい事実ですね
14:19
and they're using our software to document
PHRは 我々のソフトウェアで
証拠を記録しています
14:21
the evidence they find, including photographically,
例えば写真など
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
犯人の裁判時に 利用するためです
14:28
Camfed, another charity based out of the U.K.,
一方 英国の慈善団体Camfedは
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
女の子が学校を続けられるよう
家族に補助金を払います
この団体の活動で
最も効果の高いプログラムです
14:36
They understand this is the most significant intervention
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
その支払い額や出欠 成績の記録を
かつては紙で管理していました
14:41
the attendance, the grades, on paper.
14:43
The turnaround time between a teacher
教師がこの団体に送った
少女たちの成績や出欠を
14:44
writing down grades or attendance
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
レポートにまとめるまで
およそ2〜3年かかっていましたが
14:49
Now it's real time, and because this is such
今は リアルタイム処理です
クラウドで低コストの このシステムを使い
14:51
a low-cost system and based in the cloud, it costs,
Camfedは5カ国で活動し
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
14:57
with tens of thousands of girls,
数万人の少女たちを救っているのに
14:59
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
その経費は 全部で年間1万ドルです
私が現地に2週間出張し
15:03
That's less than I used to get
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
コンサルテーションをするより
よほど安くあがるんです
15:10
So I told you before that
何度も言いますが
昔ながらの方法で仕事を進めていた頃は
15:12
when we were doing it the old-fashioned way, I realized
自分の功績は いくら頑張っても
大海の一滴だと思っていました
15:14
all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
15:17
10, 20, 30 different programs.
10~30程度のプログラムですから
15:19
We've made a lot of progress, but I recognize
そこから随分進歩してきましたが
現時点でもこう思います
15:21
that right now, even the work that we've done
たとえ ウェブサイトの利用者が
1万4千人に増えたところで
15:23
with 14,000 people using this,
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
大海の一滴には 変わりない
でも 昔とは何かが違う
明らかに 大きく変わりました
15:29
And I think it should be obvious.
15:30
What's changed now is,
どこが違うのかというと
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
我々は 支援を求める人に
直接会うことはなくなりました
15:36
that we can never reach all the people who need us,
全員を支援するには
時間が足りないからです
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
我々にコンタクトを取らなくても
活動できるようにしました
15:43
We've created a tool that lets programs
我々は 様々なツールを作っています
15:46
keep kids in school, track the number of babies
子どもの学業継続の支援
乳児の出生数や死亡数の集計
15:49
that are born and the number of babies that die,
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
犯罪者の逮捕と起訴などに
役立てるツールです
15:55
to do all these different things to learn more
この活動で 我々が目指しているのは
15:58
about what's going on, to understand more, to see more,
現状を より詳細に捉えて
より的確に把握することです
16:03
and to save lives and improve lives.
そうして人命を救い
生活の質を向上させたいのです
16:07
Thank you.
ありがとう
(拍手)
16:09
(Applause)
Translated by Kaori Nozaki
Reviewed by Naoko Fujii

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About the Speaker:

Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges.

Why you should listen

A practicing pediatrician, former Wall Street computer consultant, and former epidemiologist at the Centers for Disease Control, Dr. Joel Selanikio is the CEO of DataDyne, a social business working in fields such as international development and global health.

Selanikio started to experiment with electronic data capture back when the Palm Pilot was cutting edge technology. In the years since then, he has helped to experiment with the growing potential and availability of technology--and the growing ubiquity of the cloud. Combining the two has led to systems such as Magpi mobile data collection software. Previously known as "EpiSurveyor," the service now has over 20,000 users in more than 170 countries.

Selanikio holds a bachelor's degree from Haverford College, a medical degree from Brown University, and he is a graduate of the Epidemic Intelligence Service fellowship of the CDC. He continues to practice clinical pediatrics as an Assistant Professor at Georgetown University and on the Emergency Response Team of the International Rescue Committee.

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