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Hans Rosling: The good news of the decade? We're winning the war against child mortality
ハンス・ロスリング：１０年の良いニュース？
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ハンス・ロスリングは、（ほとんど報告されることのなかった）驚くべき重大な価値あるニュースに光を当て、すばらしい統計グラフによって国連の10年間のデータを再構成します。彼は、その過程において、統計値に対するひとつの欠陥を指摘します。
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
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00:15
We are here today
0
0
2000
本日お集まりいただきましたのは、
00:17
because [the] United Nations
1
2000
2000
世界各国の発展のため
00:19
have defined goals
2
4000
2000
国連が開発目標を定めたことを
00:21
for the progress of countries.
3
6000
2000
ご説明するためです
00:23
They're called Millennium Development Goals.
4
8000
3000
ミレニアム開発目標といいます
00:26
And the reason I really like these goals
5
11000
3000
この目標の良いところは
00:29
is that there are eight of them.
6
14000
3000
8つ定義されているところです
00:32
And by specifying eight different goals,
7
17000
2000
8つの目標がそれぞれあり、
00:34
the United Nations has said
8
19000
2000
全世界の人々が
00:36
that there are so many things needed
9
21000
2000
良い生活を送るために
00:38
to change in a country
10
23000
2000
何が必要で、何を変えていかなくては
00:40
in order to get the good life for people.
11
25000
2000
いけないのか、国連が示したのです
00:42
Look here -- you have to end poverty,
12
27000
2000
ご覧ください、貧困の撲滅、
00:44
education, gender,
13
29000
2000
教育、ジェンダー、
00:46
child and maternal health,
14
31000
2000
幼児死亡率、妊婦の健康、
00:48
control infections, protect the environment
15
33000
3000
感染症の防止、環境保護、
00:51
and get the good global links between nations
16
36000
2000
援助から貿易までのさまざまな面での
00:53
in every aspect
17
38000
2000
国と国との連携が
00:55
from aid to trade.
18
40000
3000
必要になります
00:58
There's a second reason I like these development goals,
19
43000
3000
この開発目標の良いところの二つ目は
01:01
and that is because each and every one is measured.
20
46000
3000
どの目標も数値化されているところです
01:04
Take child mortality;
21
49000
3000
幼児死亡率を見てみましょう
01:07
the aim here is to reduce child mortality
22
52000
2000
目的は幼児死亡率の削減で、
01:09
by two-thirds,
23
54000
2000
1990年から2015年の間に
01:11
from 1990 to 2015.
24
56000
3000
2/3にすることです
01:14
That's a four percent reduction per year --
25
59000
3000
年4パーセントの削減です
01:18
and this, with measuring.
26
63000
2000
この数値化によって、
01:20
That's what makes the difference
27
65000
2000
口先だけの政策論議と
01:22
between political talking like this
28
67000
2000
実際の国民の生活向上という
01:24
and really going for the important thing,
29
69000
2000
重要な仕事とを
01:26
a better life for people.
30
71000
3000
区別することができるのです
01:29
And what I'm so happy about with this
31
74000
2000
喜ばしいことに
01:31
is that we have already documented
32
76000
2000
すでに報告書にあるとおり
01:33
that there are many countries
33
78000
2000
多くの国で
01:35
in Asia, in the Middle East,
34
80000
2000
アジアも、中東も、
01:37
in Latin America and East Europe
35
82000
3000
ラテンアメリカも、東ヨーロッパも、
01:40
that [are] reducing with this rate.
36
85000
2000
幼児死亡率が低下しつつあるのです
01:42
And even mighty Brazil is going down with five percent per year,
37
87000
3000
大国ブラジルであっても、5%の低下です
01:45
and Turkey with seven percent per year.
38
90000
2000
トルコでは7%の低下です
01:47
So there's good news.
39
92000
2000
とても良いことです
01:49
But then I hear people saying, "There is no progress in Africa.
40
94000
3000
一方で、「アフリカでは進展がない、
01:52
And there's not even statistics on Africa
41
97000
2000
アフリカでは何が起きているのか知る術の
01:54
to know what is happening."
42
99000
2000
統計すら存在しない」と言う人もいます
01:56
I'll prove them wrong on both points.
43
101000
3000
どちらも間違っていることをお見せしましょう
01:59
Come with me to the wonderful world of statistics.
44
104000
3000
さあ、すてきな統計の世界を覗いてみましょう
02:02
I bring you to the webpage, ChildMortality.org,
45
107000
3000
私はChildMortality.orgというページを作りました
02:05
where you can take deaths in children
46
110000
2000
このページでは世界中の国における
02:07
below five years of age for all countries --
47
112000
3000
5歳未満の子供の死亡数を掲示しています
02:10
it's done by U.N. specialists.
48
115000
2000
国連の専門家による数値です
02:12
And I will take Kenya as an example.
49
117000
2000
たとえばケニアを見てみましょう
02:14
Here you see the data.
50
119000
2000
これがケニアのデータです
02:16
Don't panic -- don't panic now, I'll help you through this.
51
121000
3000
あわてないで、おちついて、ちゃんと説明していきますよ
02:19
It looks nasty, like in college
52
124000
2000
大学で統計学が嫌いだった方には
02:21
when you didn't like statistics.
53
126000
2000
これは不快かもしれませんね
02:23
But first thing, when you see dots like this,
54
128000
2000
とはいえ、最初にこのようなグラフの点を見て、
02:25
you have to ask yourself:
55
130000
2000
気になることがあるでしょう
02:27
from where do the data come?
56
132000
2000
このデータはどこから来たのか？
02:29
What is the origin of the data?
57
134000
2000
このデータの元は何か？
02:31
Is it so that in Kenya,
58
136000
2000
ケニアでは、医者あるいは専門家が
02:33
there are doctors and other specialists
59
138000
2000
子供の死亡に立会い、死亡診断書を発行し
02:35
who write the death certificate at the death of the child
60
140000
2000
統計局に届け出るように、
02:37
and it's sent to the statistical office?
61
142000
2000
機能しているものだろうか？
02:39
No -- low-income countries like Kenya
62
144000
3000
だめです、ケニアのような低所得国では
02:42
still don't have that level of organization.
63
147000
3000
そのような組織はまだありません
02:45
It exists, but it's not complete
64
150000
2000
あったとしても、十分に機能していません
02:47
because so many deaths occur in the home
65
152000
3000
というのも家庭内での死亡が多くて
02:50
with the family,
66
155000
2000
家族が立ち会うだけで
02:52
and it's not registered.
67
157000
2000
記録されていないのです
02:54
What we rely on is not an incomplete system.
68
159000
2000
このような不完全なシステムに頼ることなく、
02:56
We have interviews, we have surveys.
69
161000
3000
私たちは聞き取り調査を行いました
02:59
And this is highly professional
70
164000
2000
高度な専門家である
03:01
female interviewers
71
166000
2000
女性が面談したのです
03:03
who sit down for one hour with a woman
72
168000
2000
アフリカの女性一人ひとりに一時間ずつかけて
03:05
and ask her about [her] birth history.
73
170000
2000
その人が生んだ子供のことを尋ねたのです
03:07
How many children did you have?
74
172000
2000
何人子供を生みましたか？
03:09
Are they alive?
75
174000
2000
皆さん生きてますか？
03:11
If they died, at what age and what year?
76
176000
3000
死んだとしたら、何年に何歳で死んだのですか？
03:14
And then this is done in a representative sample
77
179000
2000
このように、何千人もの女性を対象に
03:16
of thousands of women in the country
78
181000
3000
聞き取り調査を行いました
03:19
and put together in what used to be called
79
184000
2000
その結果をまとめて、
03:21
a demographic health survey report.
80
186000
3000
人口保健調査結果として発行したのです
03:24
But these surveys are costly,
81
189000
2000
しかしこの調査は費用がかかります
03:26
so they can only be done [in] three- to five-year intervals.
82
191000
3000
そのため3年から5年に一度しかできません
03:29
But they have good quality.
83
194000
2000
とはいえ良い精度の数値が得られます
03:31
So this is a limitation.
84
196000
2000
これが限界です
03:33
And all these colored lines here are results;
85
198000
3000
この色のついた線が調査結果です
03:36
each color is one survey.
86
201000
2000
調査ごとに色がわけてあります
03:38
But that's too complicated for today, so I'll simplify it for you,
87
203000
3000
この話は複雑なため、単純にします
03:41
and I give you one average point for each survey.
88
206000
3000
調査結果の平均値をみましょう
03:44
This was 1977, 1988,
89
209000
3000
これが1977年、1988年、
03:47
1992, '97
90
212000
2000
1992年、1997年、
03:49
and 2002.
91
214000
3000
そして2002年です
03:52
And when the experts in the U.N.
92
217000
2000
国連の専門家がこの調査結果を
03:54
have got these surveys in place in their database,
93
219000
3000
彼らのデータベースに入力し、
03:57
then they use advanced mathematical formulas
94
222000
3000
数学の公式を使って導き出した予測は
04:00
to produce a trend line, and the trend line looks like this.
95
225000
3000
このような曲線です
04:03
See here -- it's the best fit they can get of this point.
96
228000
3000
見てください、この点に最も近い曲線です
04:06
But watch out --
97
231000
2000
しかし、注意してください
04:08
they continue the line
98
233000
2000
予測は、あくまで
04:10
beyond the last point
99
235000
2000
過去の結果を結んで
04:12
out into nothing.
100
237000
2000
未来へ延長したものです
04:14
And they estimated that in 2008,
101
239000
3000
国連はケニアの2008年幼児死亡率を
04:17
Kenya had per child mortality of 128.
102
242000
3000
128と予測しました。
04:20
And I was sad,
103
245000
2000
恐ろしいことに
04:22
because we could see
104
247000
2000
90年代に入って
04:24
this reversal in Kenya
105
249000
2000
ケニアでは幼児死亡率が
04:26
with an increased child mortality in the 90s.
106
251000
3000
増加してしまったのです
04:29
It was so tragic.
107
254000
2000
悲惨なことです
04:31
But in June, I got a mail in my inbox
108
256000
3000
しかし、６月になって私のところに
04:34
from Demographic Health Surveys,
109
259000
2000
人口保健調査のメールがとどきました
04:36
and it showed good news from Kenya.
110
261000
2000
ケニアの良いデータでした
04:38
I was so happy.
111
263000
2000
とてもうれしかった
04:40
This was the estimate of the new survey.
112
265000
3000
これが新しい調査結果に基づく予測です
04:43
Then it just took another three months
113
268000
2000
３か月かかりましたが、
04:45
for [the] U.N. to get it into their server,
114
270000
2000
国連がサーバーにデータをいれました
04:47
and on Friday we got the new trend line --
115
272000
3000
先週の金曜日です、新しい予測曲線が見られます
04:50
it was down here.
116
275000
2000
幼児死亡率が低下しました
04:52
Isn't it nice -- isn't it nice, yeah?
117
277000
2000
どうです、いいでしょう、ねえ
04:54
I was actually, on Friday, sitting in front of my computer,
118
279000
3000
まさしくその金曜日、私はPCの前にいて
04:57
and I saw the death rate fall
119
282000
2000
死亡率が128から84に低下した
04:59
from 128 to 84 just that morning.
120
284000
3000
曲線を朝から見ていました
05:02
So we celebrated.
121
287000
2000
お祝いです
05:04
But now, when you have this trend line,
122
289000
2000
さて、傾向をつかむときに
05:06
how do we measure progress?
123
291000
2000
どうやって進捗を計るべきでしょうか
05:08
I'm going into some details here,
124
293000
2000
くわしく見ていきましょう
05:10
because [the] U.N. do it like this.
125
295000
2000
国連ではこのようにしています
05:12
They start [in] 1990 -- they measure to 2009.
126
297000
3000
1990年から初めて、2009年のデータです
05:15
They say, "0.9 percent, no progress."
127
300000
3000
「0.9%で進歩が無い」と言われました
05:18
That's unfair.
128
303000
2000
これはフェアではない
05:20
As a professor, I think I have the right to propose something differently.
129
305000
3000
私も教授ですから、申し上げる権利があるでしょう
05:23
I would say, at least do this --
130
308000
2000
このようなやり方です
05:25
10 years is enough to follow the trend.
131
310000
2000
10年あれば、傾向をつかむには十分です
05:27
It's two surveys, and you can see what's happening now.
132
312000
3000
二つの調査結果です、何が起きているかわかるでしょう
05:30
They have 2.4 percent.
133
315000
2000
2.4%でした
05:32
Had I been in the Ministry of Health in Kenya,
134
317000
2000
もし、ケニアの保健省で働いていたなら、
05:34
I may have joined these two points.
135
319000
3000
この二つをつなげてみます
05:37
So what I'm telling you
136
322000
2000
申し上げたいことは、
05:39
is that we know the child mortality.
137
324000
2000
幼児死亡率を知っているということです
05:41
We have a decent trend.
138
326000
2000
最近の動向を知っています
05:43
It's coming into some tricky things then
139
328000
2000
ミレニアム開発目標のため
05:45
when we are measuring MDGs.
140
330000
2000
詳しく調べたのです
05:47
And the reason here for Africa is especially important,
141
332000
3000
アフリカにとってとても重要なことですが、
05:50
because '90s was a bad decade,
142
335000
2000
90年代は最悪でした
05:52
not only in Kenya, but across Africa.
143
337000
3000
ケニアに限らず、アフリカ全土で
05:55
The HIV epidemic peaked.
144
340000
2000
HIV感染がピークでした
05:57
There was resistance for the old malaria drugs, until we got the new drugs.
145
342000
3000
新しいマラリアの薬品が届くまで、古いマラリアの薬による副作用がありました
06:00
We got, later, the mosquito netting.
146
345000
2000
その後、蚊帳を使うようになりました
06:02
And there was socio-economic problems,
147
347000
2000
また、社会経済的問題がありましたが、
06:04
which are now being solved at a much better scale.
148
349000
3000
今ではかなり解決しつつあります
06:07
So look at the average here --
149
352000
2000
この平均値をみてください
06:09
this is the average for all of sub-Saharan Africa.
150
354000
2000
サハラ以南のアフリカの平均です
06:11
And [the] U.N. says
151
356000
2000
国連では
06:13
it's a reduction with 1.8 percent.
152
358000
3000
1.8%の低下としています
06:16
Now this sounds a little theoretical,
153
361000
2000
理論的なように見えますが、
06:18
but it's not so theoretical.
154
363000
2000
それほど理論的なわけではありません
06:20
You know, these economists,
155
365000
2000
ご存知のとおり経済学者はお金が好きです
06:22
they love money, they want more and more of it, they want it to grow.
156
367000
3000
お金を儲けて、もっともっと増やすことが好きです
06:25
So they calculate the percent annual growth rate of [the] economy.
157
370000
3000
経済の年間成長率を％で計算します
06:28
We in public health, we hate child death,
158
373000
3000
私たちは公衆衛生が専門で、子供の死亡が大嫌いです
06:31
so we want less and less and less of child deaths.
159
376000
2000
子供の死亡をもっと、ずっと減らしていきたい
06:33
So we calculate the percent reduction per year,
160
378000
2000
年に何％低下したか計算します
06:35
but it's sort of the same percentage.
161
380000
2000
同じように％で表されます
06:37
If your economy grows with four percent,
162
382000
2000
もし経済成長が4%なら、
06:39
you ought to reduce child mortality four percent;
163
384000
2000
子供の死亡率も4%減ってもよいでしょう
06:41
if it's used well and people are really involved
164
386000
3000
国民がちゃんと関心をもち、
06:44
and can get the use of the resources in the way they want it.
165
389000
3000
リソースを何に使うかちゃんと把握しさえすれば。
06:47
So is this fair now to measure this over 19 years?
166
392000
3000
この19年間の統計はフェアといえるでしょうか？
06:50
An economist would never do that.
167
395000
3000
経済学者なら決してしないことです
06:53
I have just divided it into two periods.
168
398000
2000
私なら二つの期間に分けてみます
06:55
In the 90s, only 1.2 percent,
169
400000
3000
90年代は、ほんの1.2%でした
06:58
only 1.2 percent.
170
403000
2000
ほんの1.2%
07:00
Whereas now, second gear --
171
405000
2000
いまではセカンドギアに変速しました
07:02
it's like Africa had first gear,
172
407000
2000
アフリカはローギアから
07:04
now they go into second gear.
173
409000
2000
セカンドギアに変速しつつあります
07:06
But even this
174
411000
2000
しかし、それであっても
07:08
is not a fair representation of Africa,
175
413000
2000
アフリカを正しく表現しているとは言えません
07:10
because it's an average,
176
415000
2000
平均値だからです
07:12
it's an average speed of reduction in Africa.
177
417000
2000
アフリカの幼児死亡率低下スピードの平均です
07:14
And look here when I take you into my bubble graphs.
178
419000
3000
この、私のグラフをご覧ください
07:17
Still here,
179
422000
2000
ここです
07:19
child death per 1,000 on that axis.
180
424000
3000
縦軸は1000人当たりの幼児死亡数
07:22
Here we have [the] year.
181
427000
2000
横軸は西暦年です
07:24
And I'm now giving you a wider picture than the MDG.
182
429000
3000
MDGよりも広い視点で紹介します
07:27
I start 50 years ago
183
432000
2000
50年前から始めます
07:29
when Africa celebrated independence in most countries.
184
434000
3000
アフリカの多くの国が独立し始めた頃です
07:32
I give you Congo, which was high,
185
437000
2000
コンゴをみてください、こんなに高い、
07:34
Ghana -- lower. And Kenya -- even lower.
186
439000
2000
ガーナは低い、ケニアはさらに低い
07:36
And what has happened over the years since then? Here we go.
187
441000
3000
時代が変わるとどのようなことが起きるか見てみましょう、さあ始めます
07:39
You can see, with independence, literacy improved
188
444000
3000
独立して、リテラシーが向上します
07:42
and vaccinations started, smallpox was eradicated,
189
447000
3000
ワクチン接種も始まります、天然痘を撲滅しました
07:45
hygiene was improved, and things got better.
190
450000
3000
衛生状態も向上しました、物事が良い方向に向かっています
07:48
But then, in the '80s, watch out here.
191
453000
2000
しかし80年代に入って、ここを見てください
07:50
Congo got into civil war,
192
455000
2000
コンゴでは内戦が起きました
07:52
and they leveled off here.
193
457000
2000
このようにレベルが落ちました
07:54
Ghana got very ahead, fast.
194
459000
2000
ガーナは急速に向上しました
07:56
This was the backlash in Kenya, and Ghana bypassed,
195
461000
3000
ケニアでは反動があります、ガーナではありません
07:59
but then Kenya and Ghana go down together --
196
464000
2000
ケニアもガーナもともに低下しています
08:01
still a standstill in Congo.
197
466000
2000
コンゴだけは取り残されています
08:03
That's where we are today.
198
468000
2000
これが今の世界です
08:05
You can see it doesn't make sense
199
470000
3000
見てのとおり、進歩が無い国と
08:08
to make an average of this zero improvement
200
473000
3000
急速な進歩をする国との平均を取ることは
08:11
and this very fast improvement.
201
476000
3000
意味が無いのです
08:15
Time has come
202
480000
2000
時代は変わりました
08:17
to stop thinking about sub-Saharan Africa as one place.
203
482000
4000
サハラ以南のアフリカを一地域として捉えることはやめましょう
08:21
Their countries are so different,
204
486000
3000
国によってかなり違いがあります
08:24
and they merit to be recognized in the same way,
205
489000
3000
ヨーロッパをひとつの場所だと扱わないことと同様に
08:27
as we don't talk about Europe as one place.
206
492000
2000
アフリカもひとつの場所だと認識してはいけません
08:29
I can tell you that the economy in Greece and Sweden are very different --
207
494000
3000
ギリシャ経済とスウェーデン経済とでは大きく違うことは、
08:32
everyone knows that.
208
497000
2000
みなさんご存知ですよね
08:34
And they are judged, each country, on how they are doing.
209
499000
3000
すべての国が、どんな政策を取るかで評価されるのです
08:37
So let me show the wider picture.
210
502000
3000
もう少し広い視点で見てみましょう
08:40
My country, Sweden:
211
505000
3000
私の国、スウェーデンです
08:43
1800, we were up there.
212
508000
3000
1800年は、ここでした
08:46
What a strange personality disorder we must have,
213
511000
3000
私たちは何を間違っていたのか、おかしなことをしていました
08:49
counting the children so meticulously in spite of a high child death rate.
214
514000
3000
子供の死亡率が高ったにも関わらず子供の人口統計は正確にとっていたのです
08:52
It's very strange. It's sort of embarrassing.
215
517000
3000
とてもおかしなことです
08:55
But we had that habit in Sweden, you know,
216
520000
2000
スウェーデンでは、子供の死亡について
08:57
that we counted all the child deaths,
217
522000
2000
何ら対策を講じなかったにもかかわらず
08:59
even if we didn't do anything about it.
218
524000
2000
統計だけはちゃんととっていました
09:01
And then, you see, these were famine years.
219
526000
2000
そして、この期間は、飢餓の年でした
09:03
These were bad years, and people got fed up with Sweden.
220
528000
2000
この年は最悪でした、国民はスウェーデンに見切りをつけました
09:05
My ancestors moved to the United States.
221
530000
3000
私の祖先は、アメリカに移住しました
09:08
And eventually, soon they started to get better and better here.
222
533000
3000
結局、すぐに、スウェーデンはもっとより良くなったのです
09:11
And here we got better education, and we got health service,
223
536000
3000
ここで教育が良くなり、医療サービスもできました
09:14
and child mortality came down.
224
539000
2000
幼児死亡率も下がりました
09:16
We never had a war; Sweden was in peace all this time.
225
541000
3000
戦争を経験することもなく、スウェーデンはずっと平和でした。
09:19
But look, the rate of lowering
226
544000
2000
しかしご覧ください、スウェーデンにおける
09:21
in Sweden
227
546000
2000
削減スピードは
09:23
was not fast.
228
548000
2000
速くはありませんでした
09:25
Sweden achieved a low child mortality
229
550000
3000
スウェーデンではスタートが早かったから
09:28
because we started early.
230
553000
3000
幼児死亡率の削減もできたのです
09:31
We had primary school actually
231
556000
2000
初等教育を1842年に
09:33
started in 1842.
232
558000
2000
始めました
09:35
And then you get that wonderful effect
233
560000
2000
その結果、すばらしい影響がありました
09:37
when we got female literacy
234
562000
2000
一世代後に女性の識字率が
09:39
one generation later.
235
564000
2000
向上したのです
09:41
You have to realize that the investments we do in progress
236
566000
3000
いま行っている投資は、長期間にわたるものだと
09:44
are long-term investments.
237
569000
2000
理解しておくべきです
09:46
It's not about just five years --
238
571000
2000
ほんの5年ではありません
09:48
it's long-term investments.
239
573000
2000
長期間の投資なのです
09:50
And Sweden never reached [the] Millennium Development Goal rate,
240
575000
3000
スウェーデンはミレニアム開発目標に到達していません
09:53
3.1 percent when I calculated.
241
578000
2000
計算したところ3.1パーセントでした
09:55
So we are off track -- that's what Sweden is.
242
580000
3000
脱線してしまいましたね、これがスウェーデンです
09:58
But you don't talk about it so much.
243
583000
2000
それほど興味はないでしょう
10:00
We want others to be better than we were, and indeed, others have been better.
244
585000
3000
他の国には、私たち以上に良くなってほしい。事実、そうなりつつあります。
10:03
Let me show you Thailand,
245
588000
2000
タイを見てみましょう
10:05
see what a success story, Thailand from the 1960s --
246
590000
2000
よくやっています、1960年代での
10:07
how they went down here
247
592000
2000
高い死亡率から始まって、
10:09
and reached almost the same child mortality levels as Sweden.
248
594000
3000
スウェーデンと同じぐらいの幼児死亡率に低下しました
10:12
And I'll give you another story -- Egypt,
249
597000
3000
他にもエジプトがあります
10:15
the most hidden, glorious success in public health.
250
600000
3000
公衆衛生における隠れた大成功です
10:18
Egypt was up here in 1960,
251
603000
2000
エジプトは1960年にここです
10:20
higher than Congo.
252
605000
2000
コンゴよりも悪かった
10:22
The Nile Delta was a misery for children
253
607000
3000
ナイル川デルタ地帯は子供にとってひどい場所でした
10:25
with diarrheal disease
254
610000
2000
下痢、マラリア、
10:27
and malaria and a lot of problems.
255
612000
2000
無数の問題がありました
10:29
And then they got the Aswan Dam. They got electricity in their homes,
256
614000
3000
その後、アスワンダムが作られ、家庭に電気が届きました
10:32
they increased education
257
617000
2000
教育も進みました
10:34
and they got primary health care.
258
619000
2000
プライマリ・ヘルス・ケアが宣言され
10:36
And down they went, you know.
259
621000
2000
このように、死亡率は低下しました
10:38
And they got safer water, they eradicated malaria.
260
623000
3000
安全な水が飲めるようなり、マラリアを撲滅しました
10:41
And isn't it a success story.
261
626000
2000
まさしく成功そのものです
10:43
Millennium Development Goal rates for child mortality
262
628000
3000
ミレニアム開発目標における幼児死亡率の削減は、
10:46
is fully possible.
263
631000
2000
現実的に可能なものです
10:48
And the good thing is
264
633000
2000
すばらしいことに
10:50
that Ghana today is going with the same rate
265
635000
2000
現在のガーナでは達成しています
10:52
as Egypt did at its fastest.
266
637000
3000
エジプトでは最速で成し遂げました
10:55
Kenya is now speeding up.
267
640000
2000
ケニアは今、加速しています
10:57
Here we have a problem.
268
642000
2000
ここでは問題があります
10:59
We have a severe problem in countries which are at a standstill.
269
644000
3000
ここの国では問題があって、削減が進んでいません
11:03
Now, let me now bring you to a wider picture,
270
648000
3000
では、より広く捉えた全体像をごらんいただきましょう
11:06
a wider picture of child mortality.
271
651000
2000
幼児死亡率に関する大きな全体の動きです
11:08
I'm going to show you the relationship
272
653000
2000
このグラフで相関をみていただきます
11:10
between child mortality on this axis here --
273
655000
3000
縦軸には、幼児死亡率をとります
11:13
this axis here is child mortality --
274
658000
3000
縦軸に幼児死亡率です
11:16
and here I have the family size.
275
661000
3000
横軸には家族の人数をとります
11:19
The relationship between child mortality and family size.
276
664000
2000
幼児死亡率と家族数との相関をみてください
11:21
One, two, three, four children per woman:
277
666000
2000
女性一人に子供が、１、２、３、4、
11:23
six, seven, eight children per woman.
278
668000
2000
女性一人に６、７、８人の子供です
11:25
This is, once again, 1960 --
279
670000
2000
1960年に戻ります
11:27
50 years ago.
280
672000
2000
50年前です
11:29
Each bubble is a country --
281
674000
2000
一つ一つの丸が国です
11:31
the color, you can see, a continent.
282
676000
2000
色は、大陸ごとにつけました
11:33
The dark blue here is sub-Saharan Africa.
283
678000
2000
紺色はサハラ以南のアフリカです
11:35
And the size of the bubble is the population.
284
680000
3000
丸の大きさは人口です
11:39
And these are
285
684000
2000
ここの国は、
11:41
the so-called "developing" countries.
286
686000
2000
途上国と呼ばれています
11:43
They had high, or very high, child mortality
287
688000
3000
高い幼児死亡率、とても高い死亡率です
11:46
and family size, six to eight.
288
691000
3000
家族数も６から８です
11:49
And the ones over there,
289
694000
2000
一方で、こちら側にいる国は
11:51
they were so-called Western countries.
290
696000
2000
西洋諸国と呼ばれています
11:53
They had low child mortality
291
698000
2000
幼児死亡率が低くて、
11:55
and small families.
292
700000
2000
家族数も少ない
11:57
What has happened?
293
702000
2000
何がおきるでしょうか
11:59
What I want you [to do] now is to see with your own eyes
294
704000
3000
皆さんの目でよくご覧になってください
12:02
the relation between fall in child mortality
295
707000
3000
幼児死亡率の低下と
12:05
and decrease in family size.
296
710000
3000
家族数の減少との相関を
12:08
I just want not to have any room for doubt --
297
713000
2000
何も準備は要りません
12:10
you have to see that for yourself.
298
715000
2000
見るだけで結構です
12:12
This is what happened. Now I start the world.
299
717000
3000
これが現実に起きたことです、はじめますよ
12:15
Here we come down with the eradication of
300
720000
2000
死亡率が減ります、天然痘の撲滅
12:17
smallpox, better education,
301
722000
2000
教育の向上
12:19
health service.
302
724000
2000
医療サービス
12:21
It got down there -- China comes into the Western box here.
303
726000
3000
ここに集まります、中国は西洋諸国のところに入ります
12:24
And here Brazil is in the Western Box.
304
729000
2000
ほらブラジルも西洋諸国に入ってきました
12:26
India is approaching. The first African countries coming into the Western box,
305
731000
3000
インドも接近中です、アフリカの最初の国が西洋諸国に入りました
12:29
and we get a lot a new neighbors.
306
734000
2000
たくさん隣人が引っ越してきました
12:31
Welcome to a decent life.
307
736000
2000
長寿命の国へようこそ
12:33
Come on. We want everyone down there.
308
738000
2000
いらっしゃい、全人類がここに集まってほしいものです
12:35
This is the vision we have, isn't it.
309
740000
2000
これが新しいビジョンです
12:37
And look now, the first African countries here are coming in.
310
742000
3000
見てください、アフリカの最初の国が入ってきました
12:40
There we are today.
311
745000
2000
これが現在です
12:43
There is no such thing
312
748000
2000
西洋諸国も、途上国も、
12:45
as a "Western world" and "developing world."
313
750000
2000
今では関係ないのです
12:47
This is the report from [the] U.N.,
314
752000
2000
これは、金曜日(2010.9.17)に出たばかりの
12:49
which came out on Friday.
315
754000
2000
国連の報告書です
12:51
It's very good -- "Levels and Trends in Child Mortality" --
316
756000
3000
「子どもの死亡率の推移」、とても良い内容です
12:54
except this page.
317
759000
2000
このページを除いては
12:56
This page is very bad;
318
761000
2000
このページは最悪です
12:58
it's a categorization of countries.
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国をカテゴリーで分類しています
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It labels "developing countries," -- I can read from the list here --
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途上国と書かれているのは、次のような国です
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developing countries: Republic of Korea -- South Korea.
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途上国：大韓民国
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Huh?
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2000
えぇ？
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They get Samsung, how can they be [a] developing country?
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サムスンの国ですよ、どうして途上国なのでしょうか
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They have here Singapore.
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シンガポールもあります
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They have the lowest child mortality in the world, Singapore.
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世界で最も幼児死亡率が低い国です
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They bypassed Sweden five years ago,
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スウェーデンを5年前に追い越しました
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and they are labeled a developing country.
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それでも途上国扱いです
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They have here Qatar.
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カタールもあります
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It's the richest country in the world with Al Jazeera.
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アルジャジーラもあり最も裕福な国です
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How the heck could they be [a] developing country?
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なぜこのような国が途上国といえるのでしょうか
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This is crap.
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これはゴミです
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(Applause)
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(拍手)
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The rest here is good -- the rest is good.
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残りの部分は大丈夫です、良い内容です
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We have to have a modern concept,
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データに合う新しい考え方を
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which fits to the data.
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持たなくてはなりません
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And we have to realize
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すべての国がここに
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that we are all going to into this, down to here.
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集ってくることをよく理解しなくてはなりません
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What is the importance now with the relations here.
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この関係は重要です
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Look -- even if we look in Africa --
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見てください、アフリカです
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these are the African countries.
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これがアフリカ諸国です
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You can clearly see the relation with falling child mortality
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幼児死亡率の減少と家族数の減少との
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and decreasing family size,
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関係がわかります
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even within Africa.
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アフリカにあっても同じです
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It's very clear that this is what happens.
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何が起きているか明白でしょう
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And a very important piece of research came out on Friday
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シアトルにある保健指標・評価研究所から
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from the Institute of Health Metrics and Evaluation in Seattle
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金曜日に発表された研究結果によると、
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showing that almost 50 percent
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幼児死亡率を約50%削減
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of the fall in child mortality
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することが可能とのことです
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can be attributed to female education.
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女性への教育によって
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That is, when we get girls in school,
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女の子が学校に行き、
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we'll get an impact 15 to 20 years later,
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15年から20年がたち
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which is a secular trend which is very strong.
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その結果がでるのです
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That's why we must have that long-term perspective,
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だから私たちは長期間の展望が必要なのです
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but we must measure the impact
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とはいえ10年間ごとに
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over 10-year periods.
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統計をとります
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It's fully possible
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このすべての国で
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to get child mortality down in all of these countries
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幼児死亡率を低下させることは可能です
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and to get them down in the corner
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そして、ここに集まってくるのです
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where we all would like to live together.
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私たちみんなが一緒に生きていくように
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And of course, lowering child mortality
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もちろん、幼児死亡率の低下は
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is a matter of utmost importance
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人道的な面では、
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from humanitarian aspects.
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最重要課題です
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It's a decent life for children,
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今、話題にしているのは、
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we are talking about.
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子供のまともな生活です
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But it is also a strategic investment
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しかし、未来の全人類への
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in the future of all mankind,
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戦略的投資でもあります
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because it's about the environment.
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なぜなら、環境問題でもあるからです
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We will not be able to manage the environment
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環境を制御することはできません
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and avoid the terrible climate crisis
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恐ろしい天候破壊を逃れることもできません
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if we don't stabilize the world population.
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全世界の人口を安定させなくては。
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Let's be clear about that.
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それをはっきりさせましょう
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And the way to do that,
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そのためには、
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that is to get child mortality down, get access to family planning
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幼児死亡率を下げ、女性の教育がもたらす
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and behind that drive female education.
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家族計画へつなげましょう
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And that is fully possible. Let's do it.
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必ず可能です、やりましょう
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Thank you very much.
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ご清聴ありがとうございました
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ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionaryIn Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.
Why you should listen
Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.
What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.
Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.
Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)
Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.
Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.
Hans Rosling | Speaker | TED.com