環境を守る人々

ケニア北西部の乾燥した広大な地域に、Kakuma 難民キャンプは、20 か国以上から避難してきた 30 万人を超える避難民のコミュニティとして広がりを見せています。1992 年にスーダン内戦から逃れてきた若者たちを受け入れるために設立されたこの難民キャンプは、アフリカ最大規模を誇り、約 15 平方マイル (40 平方キロメートル) の広さを有しています。居住者は、南スーダン、ソマリア、その他の近隣諸国からの人々で構成されています。

長年にわたり、難民キャンプのマップは著しく古くなっており、支援物資の配送、インフラ整備計画、緊急対応の妨げとなっていました。キャンプの不規則なレイアウトと多様なシェルター形態のため、従来のマップ作成メソッドでの対応が困難でした。しかし、このチャレンジがきっかけとなり、人道支援技術が達成し得る可能性を塗り替える驚くべきコラボレーションが生まれました。

「各自が独自の視点や強みを持ち寄ったため、コラボレーションがキーになったと思います。」と、Microsoft AI for Good Lab の応用研究科学者である Simone Fobi Nsutezo 博士は述べています。

Kakuma 難民キャンプのマッピング システム更新に向けたコラボレーションの基盤に不可欠だったのは、3 つの革新的な取り組みでした。各パートナーが独自の強みを発揮し、協力して、真の成果を生み出しました。国連難民高等弁務官事務所 (UNHCR) のイノベーション ラボである Hive が難民キャンプが直面する問題を明確化し、Humanitarian OpenStreetMaps チーム (HOT) は、現場での重要なデータ収集と不可欠な地域コミュニティとの連携を推進しました。

コミュニティとの連携による影響力の拡大

原動力となったのは、真に意義ある仕事に取り組みたいという想い、リモート センシングと衛星画像への情熱、そして難民の方々のニーズに応えるという目標でした。手作業によるマッピングは有用でしたが、時間がかかり労力も必要でした。Microsoft AI for Good Lab チームは、AI と機械学習を活用し、マッピング担当者に必要なツールを提供する機会を見出しました。

「少量のデータでモデルをトレーニングすれば、新しい地域に対する予測を非常に迅速に得ることができます。ソーラー パネル、建物、屋根の種類、衛生施設のマッピング用オープン ソース コードを公開しており、どなたでもご自身で使用できます」と、Microsoft AI for Good Research Lab の応用研究科学者 Amrita Gupta 博士は述べています。

現場の状況をより深く理解するため、HOT マッピングチームは、キャンプ内に設置されているソーラーパネルや送電線など、電力アクセスの目に見える指標を文書化しました。電力の大部分は個々の建物で自家発電されていますが、この情報は、現実的に重要なサービスが運用できる場所をより明確に把握するのに役立ち、広範なインフラ環境における不足部分を浮き彫りにしました。

その目標は、キャンプを一時的な避難所ではなく、恒久的な居住地のように感じさせることでした。人道的ニーズに基づいたプロジェクト運営の確保にあたり、地図の作成は最初のステップでした。プロジェクトのオープン アクセスへのコミットメントにより、生成されたすべてのデータと画像は無料で利用可能となります。これにより、Kakuma にとどまらず、難民の社会参加を推進する役割を果たしました。

HOT チームは、現地ケニアで活動することで、人間味あふれる活動を実現しました。実際のデータ収集アクティビティは、プロジェクトの導入からドローンの飛行まで、すべて地元住民が主導し、キャンプの難民の方々は手作業で地域にある構造物の特定を支援しました。HOT チームは、ドローンを飛ばして高解像度の航空写真を撮影し、難民のマッパーとともに現地検証を行いました。しかし、最も重要なのは、難民キャンプのメンバーを訓練し、権限を与え、コミュニティ参加のデータ収集に変えたことです。

難民の方々は、自らの環境の地図作成者、インタープリター、管理者となり、実測データを作成しました。現地の知識によって深みと正確さが加わり、プロセスへの主体性が確立されました。HOT チームは、10 平方マイル (16 平方キロメートル) の画像のデータに手作業でタグ付けして、キャンプの変化に合わせて最新状態が維持可能となる AI 開発用の豊富なトレーニング データセットを作成しました。

「AI は、主にパターン マッチングと時間短縮のために活用されました。これにより、手作業では見つけにくいデータ内のシグナルを発見できました」とグプタ博士は述べています。

難民キャンプで収集された豊富なコミュニティ タグ付き画像を活用し、Microsoft の AI for Good Lab は Azure クラウド サービスを用いて高度な機械学習モデルを開発しました。これらのモデルは、建物、衛生施設、街灯や屋上のソーラー パネル、電柱や電線などの電力網の構成要素など、キャンプの多様で不規則な地形を反映した幅広い構造物を正確に識別するようにトレーニングされています。

現地の専門知識と AI の両方を活用して、チームは難民キャンプ特有の構造がもたらす課題を克服し、手作業では困難な迅速な分析とパターン認識を実現しました。すべてのモデルとデータセットは、GitHub でオープン ソースとしてリリースされ、世界中の開発者、研究者、人道支援団体が本成果を基盤として活用し、支援を必要とする他のコミュニティ向けに適用できるようになりました。

可能性の証し

このオープン ソースのマッピング プロジェクトは、持続可能な開発の強固な基盤構築にコラボレーションがいかに寄与できるかを示しています。Kakuma の町の行政境界が変化する中、町と周辺の集落全体での長期的な計画とサービスの提供に正確な空間データが不可欠になりました。これにより、将来の編入や統合に関する決定が現実に基づいたものになることが保証されます。

GitHub は、このプロジェクトの新たなチャプターが始まる場所であり、開発者、市民技術者、データ サイエンティストを現実の人道課題に結び付けます。そして、得られた知見のすべてが、難民支援のためのグローバルなナレッジ ベースの一部となりました。このコードをオープンに共有すれば、誰でも、どこでも、これを基盤に改良を加え、活用して変化をもたらすことが可能になります。Kakuma 難民キャンプのストーリーは、人道的ビジョンと革新が結びついたときに何が可能になるかを示す証拠です。