TEDxAustin
Joel Selanikio: The big-data revolution in health care
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
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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）
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
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00:12
There's an old joke about a cop who's walking his beat
0
717
2439
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
担当区域を巡回していると
00:15
in the middle of the night,
1
3156
1295
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
4451
2365
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,
3
6816
2531
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.
4
9347
1859
「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.
5
11206
1959
男は「カギを探している」と
00:25
So the cop takes his time and looks over
6
13165
2580
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
7
15745
1637
しばらく探しても
00:29
for about two, three minutes. No keys.
8
17382
3051
カギはありません
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
9
20433
2966
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?"
10
23399
1880
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
11
25279
1379
男の答えは「ノー」でした
00:38
down at the other end of the street,
12
26658
1525
「ホントは 道の反対側なんだ
00:40
but the light is better here."
13
28183
5984
でも こっちの灯りは明るいし」
（笑）
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
14
34167
1793
「ビッグデータ」という言葉を
最近よく聞きます
最近よく聞きます
00:47
called big data, and what they're talking about
15
35960
2234
これは インターネットを介した
やりとりの中で
やりとりの中で
00:50
is all of the information that we're generating
16
38194
2166
我々が日々作りだしている
00:52
through our interaction with and over the Internet,
17
40360
2665
あらゆるデータを指します
00:55
everything from Facebook and Twitter
18
43025
1942
FacebookやTwitterから
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
19
44967
4077
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
何もかもが提供元になります
01:01
the live streaming of TED.
20
49044
1875
むろん TEDの生中継映像も
01:02
And the folks who work with big data, for them,
21
50919
2761
ビッグデータの研究者いわく
いま最大の問題は
01:05
they talk about that their biggest problem is
22
53680
1771
01:07
we have so much information,
23
55451
1912
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?
24
57363
3492
それを整理する方法が
大きな課題だといいます
大きな課題だといいます
01:12
I can tell you that working in global health,
25
60855
2392
国際保健の分野で働いている
私にとっては
私にとっては
01:15
that is not our biggest problem.
26
63247
2872
そんなことは問題ではありません
01:18
Because for us, even though the light
27
66119
1570
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
情報が得やすくなるとはいえ
01:19
is better on the Internet,
28
67689
3157
01:22
the data that would help us solve the problems
29
70846
2320
我々の目の前にある問題を
解決するための情報は
解決するための情報は
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
30
73166
3386
そもそもインターネット上にないからです
01:28
So we don't know, for example, how many people
31
76552
1847
例えば 我々は今
どれほどの人が 災害や紛争に
01:30
right now are being affected by disasters
32
78399
2594
01:32
or by conflict situations.
33
80993
2336
苦しんでいるかを把握していません
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
34
83329
3743
発展途上国では 薬がどの病院にあって
01:39
in the developing world, which ones have medicines
35
87072
2193
どの病院にはないかも
まったく見当がつきません
01:41
and which ones don't.
36
89265
1460
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
37
90725
3172
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
薬の供給体制もわからないのです
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
38
93897
2860
さらに驚くべきことに
01:48
we don't know how many children were born,
39
96757
2901
ボリビアやボツワナやブータンなどの
発展途上国で
発展途上国で
01:51
or how many children there are in Bolivia
40
99658
2946
何人の子どもが生まれ
またそこで暮らしているかも
またそこで暮らしているかも
01:54
or Botswana or Bhutan.
41
102604
3154
01:57
We don't know how many kids died last week
42
105758
1922
これらの国々で先週 何人の子どもが
01:59
in any of those countries.
43
107680
1401
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.
44
109081
3372
高齢者や精神疾患患者の
ニーズも知りません
ニーズも知りません
02:04
For all of these different critically important problems
45
112453
3239
このように 非常に重要な問題や
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
115692
3001
解決すべき問題を抱えた地域について
02:10
we basically know nothing at all.
47
118693
5112
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
48
123805
2623
その理由の１つは
国際保健分野の問題を解決するため
国際保健分野の問題を解決するため
02:18
is that the information technology systems
49
126428
2252
データを集めるのに使用している
情報システムは
情報システムは
02:20
that we use in global health to find the data
50
128680
3525
このようなものだからです
02:24
to solve these problems is what you see here.
51
132205
2945
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
52
135150
2258
約５千年前からある方法で
02:29
Some of you may have used it before.
53
137408
1052
使ったことがある人もいるでしょう
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
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.
55
140780
2091
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
56
142871
4009
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
57
146880
3366
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
58
150246
3288
紙の調査票を持って 田舎を回っています
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
153534
3581
とても蒸し暑いはずです
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
157115
2725
彼女は数週間 数カ月かけて
02:51
over a period of weeks or months,
61
159840
1946
何千ものドアをノックして
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
62
161786
2448
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.
63
164234
2172
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
166406
3671
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
65
170077
1848
なぜなら
インドネシアでどれだけの子どもが
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,
66
171925
2883
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
67
174808
2653
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,
68
177461
2900
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
69
180361
2871
数万軒の家を回ることもあります
03:15
Sometimes it takes months to even years
70
183232
2376
数カ月あるいは数年
かかることさえあるのです
かかることさえあるのです
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
03:19
You know, a census of Indonesia
72
187334
2141
インドネシアの国勢調査は
03:21
would probably take two years to accomplish.
73
189475
1832
２年はかかることでしょう
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
74
191307
2645
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
75
193952
1785
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.
76
195737
2212
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
77
197949
2703
ワクチンの調査にも紙
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
78
200652
3374
病院受診者のカルテにも紙
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
79
204026
2795
薬や血液の供給の管理にも 紙…
03:38
blood supplies, all these different paper forms
80
206821
2804
ほかにも様々な用途で 紙を使いますが
03:41
for many different topics,
81
209625
1725
03:43
they all have a single common endpoint,
82
211350
2232
これらはいずれも
03:45
and the common endpoint looks something like this.
83
213582
2665
最終的にはこのように
同じところに行きつきます
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.
84
216247
4284
トラック一杯のデータです
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
85
220531
4619
これは私が参加していた 数年前の
03:57
in a single district in the country of Zambia
86
225150
2215
ザンビアのある地方のわずか１区画の
03:59
from a few years ago that I participated in.
87
227365
2128
ワクチンの接種状況に関する
たった１回の調査分です
たった１回の調査分です
04:01
The only thing anyone was trying to find out
88
229493
2557
知りたかったのは
ザンビアでどれだけの子どもが
ザンビアでどれだけの子どもが
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
89
232050
3103
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
いうことだけだったのですが
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
90
235153
3179
これが数週間で
米国で言えば「郡」の規模の
米国で言えば「郡」の規模の
04:10
from a single district, which is something like a county
91
238332
2874
１つの地区から集まった
データなのです
04:13
in the United States.
92
241206
1340
問題が想像できるでしょう？
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
93
242546
2108
04:16
answering just that single question
94
244654
3574
ザンビア全体が
たった１つの質問に答えるだけで
たった１つの質問に答えるだけで
04:20
looks something like this.
95
248228
1948
このようなことになります
04:22
Truck after truck after truck
96
250176
2655
何台ものトラックが
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
97
252831
3461
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
98
256292
1328
さらに悪いことに
それは始まりに過ぎません
それは始まりに過ぎません
04:29
that's just the beginning,
99
257620
1938
04:31
because once you've collected all that data,
100
259558
1974
いったんデータを集めたら
04:33
of course someone's going to have to --
101
261532
1593
当然 誰か不運な人が
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
102
263125
3292
コンピューターに
入力しなければなりません
入力しなければなりません
04:38
When I was a graduate student, I actually was
103
266417
2046
実際 学生の頃
私はその不運な人でした
04:40
that unfortunate person sometimes.
104
268463
2003
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
105
270466
3011
あまり丁寧にやらなかったことも
しばしばでした
しばしばでした
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
106
273477
1818
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.
107
275295
2825
誰にもバレてませんが
データの質は悪かったでしょう
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,
108
278120
3152
ともかくもデータが入力されれば
04:53
and someone can begin to analyze it,
109
281272
1767
それが分析され
04:55
and once they have an analysis and a report,
110
283039
2716
分析結果が出ると
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
111
285755
3299
その結果を利用して
05:01
and use it to vaccinate children better.
112
289054
2147
ワクチンの普及が進められます
05:03
Because if there's anything worse
113
291201
2909
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
何よりも最悪の事態は
05:06
in the field of global public health,
114
294110
2346
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
115
296456
2729
ワクチンを接種しなかったために
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
116
299185
3140
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.
117
302325
3510
わずか１ドルのワクチンを
接種しなかっただけで
接種しなかっただけで
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
118
305835
3088
数百万の子どもたちが
毎年亡くなっているのです
毎年亡くなっているのです
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
119
308923
3462
実のところ 数百万というのは
大雑把な見積もりで
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
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.
120
312385
3005
05:27
What makes it even more frustrating is that
121
315390
2352
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,
122
317742
3099
私が学生の頃に担当していた
データ入力の部分には
データ入力の部分には
05:32
can take sometimes six months.
123
320841
1970
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
124
322811
2276
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
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,
125
325087
3336
時には入力されないことさえあります
05:40
it actually never happens.
126
328423
1988
珍しいことではありません
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
127
330411
2257
さて皆さんの知恵をしぼってください
05:44
You just had teams of hundreds of people.
128
332668
2442
ここに数百人のチームがあります
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
129
335110
2366
彼らはある質問の回答を求めて
調査に着手します
調査に着手します
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
130
337476
2467
燃料やコピー代や日当で
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
131
339943
3844
数十万ドルはかかるでしょう
05:55
and then for some reason, momentum is lost
132
343787
2353
そして 何かの理由で調査が失速したり
05:58
or there's no money left,
133
346140
1311
資金がなくなったりすると
05:59
and all of that comes to nothing
134
347451
2405
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.
135
349856
2647
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
入力されないからです
06:04
The process just stops. Happens all the time.
136
352503
3310
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
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
137
355813
2933
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
根拠にされるデータは
06:10
little data, old data, no data.
138
358746
4898
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
139
363644
2567
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
私は考え始めました
06:18
in which we could improve this process.
140
366211
2154
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
141
368365
2798
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.
142
371163
2382
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
143
373545
2194
当時人気だった映画は
『ダイ・ハード３』です
『ダイ・ハード３』です
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
144
375739
1182
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
145
376921
2783
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,
146
379704
2384
私は疾病管理センター（CDC）で
働いていて
働いていて
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
147
382088
3043
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
148
385131
3342
しかし1995年当時
もっとも重要だったのは
もっとも重要だったのは
06:40
was this.
149
388473
1454
これです
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
150
389927
2641
今では想像もできませんが
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
151
392568
3598
これが最先端の携帯端末だったのです
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
152
396166
2372
iPhoneでもGalaxyでもありません
06:50
It was a Palm Pilot.
153
398538
1478
Palm Pilotです
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
154
400016
3564
この端末を初めて見たとき
こう思いました
こう思いました
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
155
403580
2527
「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,
156
406107
2872
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
157
408979
3117
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?
158
412096
2181
やってみようじゃないか
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
159
414277
2748
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,
160
417025
2514
07:11
from the very beginning,
161
419539
1903
集められるなら
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
162
421442
3017
入力するプロセスも
07:16
of typing,
163
424459
3222
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.
164
427681
1983
07:21
We can skip straight to the analysis
165
429664
1959
すぐに分析に着手できて
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
166
431623
3075
結果は人命を救うために
すぐに活用することができる」
すぐに活用することができる」
07:26
So that's actually what I began to do.
167
434698
2515
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
168
437213
3334
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
世界中を巡り歩くなか
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
169
440547
4069
紙の調査票ではなくPalm Pilotで
データを集める方法を
データを集める方法を
07:36
to do data collection instead of using paper.
170
444616
2525
教え始めました
07:39
And it actually worked great.
171
447141
2109
とてもうまくいきました
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
172
449250
2665
まさに誰もが予想したようになったのです
07:43
What do you know? Digital data collection
173
451915
2233
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
紙よりもずっと効率的です
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
174
454148
2271
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
175
456419
2364
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,
176
458783
2817
今日ここに
ご主人のマシューと来ているローズは
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.
177
461600
3177
同じようなことを
米国赤十字で行っていました
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,
178
464777
2065
しかし この数年後
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
179
466842
2740
おそらく６〜７件の
プログラムを終えた頃に
プログラムを終えた頃に
08:01
six or seven programs, and I thought,
180
469582
2718
私は ふと気づきました
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
181
472300
2310
この調子で続けたとすると
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
182
474610
1654
私が退職するまでに
20～30件は実施できるでしょう
20～30件は実施できるでしょう
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
183
476264
2277
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
184
478541
3229
ただ 問題なのは
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
185
481770
2973
20～30件のプログラムで
方法を教えて回ったところで
方法を教えて回ったところで
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
186
484743
2206
それは大海の一滴に
すぎないということです
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,
187
486949
4039
発展途上国で
プログラムの改善に必要なデータは
プログラムの改善に必要なデータは
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
188
490988
2736
保健医療分野のものだけに
絞り込んだとしても
絞り込んだとしても
08:25
in developing countries, is enormous.
189
493724
2166
莫大なのです
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
190
495890
4010
何百万 何千万ものプログラムが存在し
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
191
499900
2535
何百万もの病院が
薬やワクチンを届けるプログラムを
薬やワクチンを届けるプログラムを
08:34
millions of vaccine programs.
192
502435
1299
必要としています
08:35
There are schools that need to track attendance.
193
503734
2057
また 学校では
生徒の出欠の記録を取ります
生徒の出欠の記録を取ります
08:37
There are all these different things
194
505791
2005
このとおり
実に様々なデータが必要です
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.
195
507796
2095
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
196
509891
4526
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
197
514417
3243
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
世界を少しでも変えることは
08:49
by the end of my career.
198
517660
1832
到底無理だと気づいたのです
08:51
And so I began to wrack my brain
199
519492
2155
そこで頭をひねって考えました
08:53
trying to think about, you know,
200
521647
1143
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
どのようなものだったのかと
08:54
what was the process that I was doing,
201
522790
1518
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
202
524308
2856
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
もっと早く効果的に行うには
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
203
527164
2813
何が障害になっているのかと
09:01
and to doing it more efficiently?
204
529977
1520
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
205
531497
3143
しばらく考えたあげく
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
206
534640
3452
残念な結論に達しました
09:10
And the main obstacle, it turned out,
207
538092
1977
それは何かというと
09:12
and this is a sad realization,
208
540069
1835
悲しい発見ですが
09:13
the main obstacle was me.
209
541904
2268
「私」だったのです
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
どういうことかと言いますと
09:18
I had developed a process whereby
211
546368
2488
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
前提にしていました
09:20
I was the center of the universe of this technology.
212
548856
5045
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
213
553901
2989
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
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.
214
556890
2106
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
215
558996
1474
その上 私の出張の手配を
すべてしなければなりません
すべてしなければなりません
09:32
to fly out to your country
216
560470
1486
09:33
and the money to pay for my hotel
217
561956
1548
私の滞在費 旅費 日当も必要です
09:35
and my per diem and my daily rate.
218
563504
2760
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
219
566264
2949
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
220
569213
2582
さらに 私のスケジュールが合い
09:43
and I wasn't on vacation.
221
571795
1947
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
222
573742
2897
誰か特定の人物に依存しないと
成り立ちません
成り立ちません
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
223
576639
2870
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.
224
579509
1736
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
225
581245
2021
技術を普及させる上での問題は
これだったのです
これだったのです
09:55
this technology and we need to scale it now.
226
583266
2997
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
227
586263
2222
そこで 自分を枠組みから外そうと
10:00
take myself out of the picture.
228
588485
2384
考え始めました
10:02
And, you know, I was thinking,
229
590869
4496
私が考えたのは
10:07
how could I take myself out of the picture
230
595365
2096
どうやって自分を
枠の外に置くかでした
枠の外に置くかでした
10:09
for quite some time.
231
597461
1809
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
232
599270
2157
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
233
601427
2722
自国外で技術を普及させるには
10:16
is always consultant-based.
234
604149
2027
コンサルタントが必要だと
10:18
It's always guys that look pretty much like me
235
606176
2977
それは大体男性で 私のような見た目
10:21
flying from countries that look pretty much like this
236
609153
2301
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.
237
611454
3106
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
238
614560
2445
航空券を買い
10:29
and you spend time and you spend per diem
239
617005
3510
時間を費やし 出張手当を支払い
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
240
620515
2112
ホテル代やスタッフへの
支払いにも金を使う
支払いにも金を使う
10:34
As far as I knew, that was the only way
241
622627
1851
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
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.
242
624478
3269
別の方法を見つけられずにいました
10:39
But the miracle that happened,
243
627747
2671
しかし 奇跡が起きました
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
244
630418
2750
端的に言えば Hotmailです
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
245
633168
2181
“何が奇跡だ？”と思われたでしょうが
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
246
635349
2913
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,
247
638262
2566
私はアフリカ サハラ以南の地域で
働いていました
働いていました
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
248
640828
3414
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
249
644242
2589
一緒に働いていた
地元の保健医療従事者たちは全員
地元の保健医療従事者たちは全員
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
250
646831
4108
Hotmailのアカウントを持っていました
11:02
And I thought, it struck me,
251
650939
2144
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
252
653083
2615
“Hotmailの関係者が
ケニアの保健省にやって来て
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
253
655698
2716
11:10
to train people in how to use Hotmail.
254
658414
2711
何かトレーニングしたわけじゃない
11:13
So these guys are distributing technology.
255
661125
2487
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
256
663612
2004
11:17
but they're not actually flying around the world.
257
665616
2009
Hotmailの技術は皆に浸透したんだ
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
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
259
669185
2173
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.
260
671358
3200
LinledInやFlickr
GmailやGoogleマップなど
GmailやGoogleマップなど
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
261
674558
1210
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
262
675768
2761
斬新なものが登場しました
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
263
678529
2726
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.
264
681255
2206
訓練を必要としません
11:35
They don't require any programmers.
265
683461
1600
プログラマーは必要ないし
11:37
They don't require any consultants, because
266
685061
1709
コンサルタントも要りません
11:38
the business model for all these businesses
267
686770
2394
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
268
689164
2997
トレーニングをしなくても
すぐに使いこなせるような
すぐに使いこなせるような
11:44
with little or no training.
269
692161
1185
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.
270
693346
2614
そのウェブサイトに
アクセスするだけでいい
アクセスするだけでいい
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
271
695960
4365
そこで私は 今までの活動を
11:52
to do what I'd been consulting in?
272
700325
2011
ソフトウェア化しようと思いました
11:54
Instead of training people how
273
702336
1434
人々に 端末の使い方を
教えるのではなく
教えるのではなく
11:55
to put forms onto mobile devices,
274
703770
2850
11:58
let's create software that lets them do it themselves
275
706620
2284
研修も私の関与も一切不要な
新しいソフトウェアを
新しいソフトウェアを
12:00
with no training and without me being involved?
276
708904
1890
作ればいいのでは？
12:02
And that's exactly what we did.
277
710794
1804
そこで 実行に移しました
12:04
So we created software called Magpi,
278
712598
3684
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
Magpiを開発したんです
12:08
which has an online form creator.
279
716282
1877
12:10
No one has to speak to me.
280
718159
1151
私に問い合わせは不要です
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
281
719310
2694
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,
282
722004
2747
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.
283
724751
2340
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
携帯電話に送信するだけです
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
284
727091
2475
今は Palm Pilot は使わなくなり
携帯電話の時代ですが
携帯電話の時代ですが
12:21
to mobile phones.
285
729566
1328
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
286
730894
1132
スマートフォンでなくても
こんな簡単な端末で大丈夫
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,
287
732026
2707
たとえば右側の Symbian OS の携帯は
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
288
734733
1336
12:28
that's very common in developing countries.
289
736069
2466
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.
290
738535
3999
このソフトウェアの長所は
Hotmailと同じで
Hotmailと同じで
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
291
742534
2334
クラウドベースであり
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
コンサルタントも不要な点です
12:36
programming, consultants.
292
744868
2040
12:38
But there are some additional benefits as well.
293
746908
1936
また さらなる利点もあります
12:40
Now we knew, when we built this system,
294
748844
1955
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,
295
750799
2293
Palm Pilotを
使っていたときと同じように
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
296
753092
2604
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.
297
755696
3191
データセットを作成することだけが
目的でした
目的でした
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
298
758887
2437
しかしデータは
コンピューターに入力してあるので
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.
299
761324
3188
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
すぐに作成できるのです
12:56
We can take a process that took two years
300
764512
2251
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.
301
766763
3222
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.
302
769985
2506
効率は飛躍的に上がりました
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
303
772491
4766
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
そして私も 要りません
13:09
And I told you that in the first few years
304
777257
2323
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,
305
779580
1827
この作業のため 昔ながらのやり方で
13:13
going out to each country,
306
781407
1292
各国を訪問していました
13:14
we reached about, I don't know,
307
782699
3054
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.
308
785753
2118
13:19
What happened after we did this?
309
787871
1803
ソフトウェア導入後 どうなったか？
直後の３年間で
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
310
789674
2506
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,
311
792180
3193
ユーザーは 多様なデータ収集を始めました
13:27
data for disaster response,
312
795373
1502
まず災害対策のデータ
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
313
796875
4748
カナダの養豚家は
豚の病気や群れの行動を追跡し
豚の病気や群れの行動を追跡し
13:33
people tracking drug supplies.
314
801623
2415
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,
315
804038
1942
また 国際救助委員会（IRC）の例も
私は気に入ってます
私は気に入ってます
13:37
International Rescue Committee,
316
805980
1629
13:39
they have a program where semi-literate midwives
317
807609
3237
文字の読み書きが 少し苦手な助産婦に
13:42
using $10 mobile phones
318
810846
2427
10ドルの携帯電話を配布し
13:45
send a text message using our software
319
813273
2209
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
週１回 メールを送ってもらいます
13:47
once a week with the number of births
320
815482
2209
出産数や死者数のデータです
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
321
817691
2313
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
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:
322
820004
2599
13:54
a near real-time system of counting babies,
323
822603
3637
シエラレオネでの
ほぼリアルタイムの集計です
ほぼリアルタイムの集計です
13:58
of knowing how many kids are born,
324
826240
1492
国内で 赤ちゃんが何人生まれたか
13:59
of knowing how many children there are
325
827732
1676
子どもは何人いるのか
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
326
829408
2782
現地からのデータです
14:04
and knowing how many children die.
327
832190
3204
亡くなった子どもの数も分かります
14:07
Physicians for Human Rights --
328
835394
1597
また 人権のための医師団（PHR）の例も
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
329
836991
2479
この取り組みは
保健医療とは少し違います
保健医療とは少し違います
14:11
they are gathering, they're basically training people
330
839470
2865
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
人々に教えていました
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
331
842335
3364
需要が非常に高かったからです
14:17
a horrible epidemic,
332
845699
1748
ひどい事実ですね
14:19
and they're using our software to document
333
847447
2171
PHRは 我々のソフトウェアで
証拠を記録しています
証拠を記録しています
14:21
the evidence they find, including photographically,
334
849618
2972
例えば写真など
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
335
852590
4152
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.,
336
856742
3683
一方 英国の慈善団体Camfedは
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
337
860425
3748
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
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
最も効果の高いプログラムです
14:36
They understand this is the most significant intervention
338
864173
1873
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
339
866046
3284
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
かつては紙で管理していました
14:41
the attendance, the grades, on paper.
340
869330
1986
14:43
The turnaround time between a teacher
341
871316
1608
教師がこの団体に送った
少女たちの成績や出欠を
少女たちの成績や出欠を
14:44
writing down grades or attendance
342
872924
1726
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
343
874650
2610
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
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
344
877260
2230
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,
345
879490
2940
Camfedは５カ国で活動し
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
346
882430
3434
14:57
with tens of thousands of girls,
347
885864
1932
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.
348
887796
3358
その経費は 全部で年間１万ドルです
15:03
That's less than I used to get
349
891154
1801
私が現地に２週間出張し
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
350
892955
5071
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
よほど安くあがるんです
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
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
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
352
900162
2192
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
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 --
353
902354
2898
15:17
10, 20, 30 different programs.
354
905252
2226
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
355
907478
2275
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
356
909753
2157
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
１万４千人に増えたところで
15:23
with 14,000 people using this,
357
911910
2404
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
358
914314
2946
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
明らかに 大きく変わりました
15:29
And I think it should be obvious.
359
917260
1216
15:30
What's changed now is,
360
918476
2091
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
361
920567
3578
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
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,
362
924145
3198
全員を支援するには
時間が足りないからです
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.
363
927343
3659
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
活動できるようにしました
15:43
We've created a tool that lets programs
364
931002
3076
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
365
934078
3155
子どもの学業継続の支援
乳児の出生数や死亡数の集計
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,
366
937233
2804
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
367
940037
3623
犯罪者の逮捕と起訴などに
役立てるツールです
役立てるツールです
15:55
to do all these different things to learn more
368
943660
2690
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,
369
946350
5117
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.
370
951467
3971
そうして人命を救い
生活の質を向上させたいのです
生活の質を向上させたいのです
16:07
Thank you.
371
955438
1997
ありがとう
（拍手）
16:09
(Applause)
372
957435
3987
ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activistDr. 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.
Joel Selanikio | Speaker | TED.com