データから世の中を捉え社会に役立てる。ビッグデータ時代におけるjeki移動者調査の役割とは。
相原健郎氏（国立情報学研究所）×大山浩之・菅原大二・小川直哉（コミュニケーション・プランニング局）

相原:今回の監修においては、私自身も本当にいろいろな気づきを得ることができました。実は数年前に移動者調査データで、「街の集客力」を分析したことがあったんです。人には移動する目的があり、長い時間を要してでも行くような集客力がある街もあれば、逆に通過されてしまう街もあるわけです。そうした「移動」からそれぞれの街の魅力を導き出し、街づくりに役立てようと考えました。そこで改めて感じたのが、「移動」には人々の強い意志が込められているということです。それを調査し、統計データとするまでに様々な工夫や苦労があったことを改めて知りました。

相原:そこは強く意識していますね。私の専門分野は情報技術なのですが、「おまえは何者だ」と問われれば「工学者」と答えています。人が役立つものを作り出す技術に関する学問が工学であり、人々の生活・幸せ・豊かさにつながる技術をつくることが仕事なのだと。テーマとしては「創造性支援」を掲げており、たとえば、人は自分を客観視することがとても苦手ですが、自分を外から顧みることができれば、自分に足りないものや欲しいものなど“気づき”を得て、創造的な行動に結びつくのではないかと考えています。

相原:そうです。近年ではスマートフォンが大活躍で、一人ひとりのデータを分析して、その上で次に欲しいものまで予測してリマインドまでしてくれる。もしかすると自分では忘れていたものまでリマインドされるかもしれません（笑）。いわばデジタルで自分の内面を映し出す鏡をつくるようなものです。その対象が個人から集団へと広がれば、社会全体を映すこともできるでしょう。そのようにしてミクロから持ち上げて、抽象性の高いマクロ的な世界も捉えられたら…と考えているわけです。

相原:「このデータ、この分析で本当に社会を正しく捉えることができるのか？」ということでしょうか。ビッグデータ時代といわれ、様々なデータが取得できるようになり、分析やビジュアライズも簡単にできるようになりました。そうやって分析したものも、テレビなどで取り上げるとすごく説得力があるんですよね。「すごい！世の中はこうなんだ！」と思わせる力がある。しかし、それが本当に社会を正しく反映しているかどうかはわかりません。データの多くは偏っており、偏ったデータを分析してもやはり偏った姿にしかならないことが多いのです。

相原:ええ、さらに分析結果についてもデータの偏りを考慮できているかが問われることになります。研究者は基本的にデータから「有意でなかった」という結果が出ても“事実”として許されるのですが、インパクトのある結果を求められるプレッシャーがかかることもあります。そのときに意識的または無意識的に「こういう結果を出したい」と思って分析すると、期待通りの結果が出やすくなるのです。「実験者バイアス」というのですが、その結果をもとに根拠が薄いことを口にしてしまうわけです。学術研究の世界では、誰でも再検証できるよう、分析データや分析に使用したプログラムを全てオープンにすることが求められるなど、様々な対策が講じられています。しかし、企業などではなかなかそうもいかない場合もあるのではないでしょうか。

相原:それはありますね。データが簡単に手に入るし、AIの開発も進んでいますし、分析ツールも手軽でビジュアライズが簡便にできるものが増えてきました。データを活用しやすくなったということはとても良いことですが、弊害も少なからずあります。データを拾って分析し、面白そうな結果が出たら、魅力的なビジュアルとともにパッと発表してしまう。たとえそれが偏ったものでも、インパクトのあるものは拡散しやすいですから。

相原:何か結果を踏まえて仮説を出したいのなら、「ある条件のもとで」という但し書きが必要です。そして当然ながら、分析してもいいデータなのか、出典はどこかを明らかにしなければなりません。データを分析する人が一歩引いて「どういうことを自分がやっているのか」という感覚を持つことが、実は一番重要です。知識やスキルはもちろんですが、倫理観や社会常識、実感と照らし合わせて理解できる感覚が欠かせません。
気をつけたいのは、データの代表性や分析の正当性、前提などをなおざりにすると、ミスリードにつながることです。

相原:だからこそ、根拠となったデータの出処や分析・解析の正当性を、真面目に１つずつ確認していくことが重要だといいたいのです。

相原:人の行動を塊で捉えると、たとえば、北九州と下関は一塊に見えるでしょう。この２つのエリアは県も市も違うし、本州と九州で全く違うエリアなんですが、経済圏としては同じ。広島と松山とか、岐阜と長野の県境もそういうところがあります。おそらくここにビッグデータを使うと、実際の塊ごとにクラスタが分かれていくと思います。そう考えると、統計データのエリア設定にビッグデータを活用するというような考え方は、今後有効かもしれませんね。

相原:いろいろご苦労されていて（笑）。まさにデータが容易に取得・分析できる時代だからこそ、統計データのブラッシュアップはとても意味のあることだと思います。世の中の実態を正しく反映するデータは重要ですが、自分たちが求めるドンピシャなデータは存在しないものだったりします。手に入れようとすれば、コストと手間暇をかけてつくらざるを得ない。「移動者調査」もそれに相当するものだと思います。ただ、そうした「統計データ」があることで、知りたい人々の移動実態がわかると同時に、ビッグデータ解析に用いた場合には、解析結果がどれだけ偏っているかがわかるようになる。

相原:もちろんです。しっかりと調査されたデータと、自分たちのデータを突き合わせて偏りを確認することは必ず行っています。それによって自分たちのデータにかかっているバイアスをあぶり出し、その分を加減して分析結果を見るわけです。

相原:はい、近年の社会に対して警鐘を鳴らすつもりで書きました。前述のようにデータ活用が進む中で、偏った結果が独り歩きして、誤解を生むことも少なくありません。ビッグデータといっても、所詮全ての活動が正しく含まれている理想のデータではありません。位置情報にも偏りがありますし、当然ながらSNSなどではかなり偏りがある。その事実を踏まえつつ、データとして取られているものが世の中のどの部分を反映しているのか考えることが大切です。その上で、正解データや統計データなどを組み合わせて活用する技術が必要となるでしょう。そのとき、あまり科学的な言い方ではないかもしれませんが、データを見極める目や勘も必要なんです。

相原:まず“移動経路とその利用した目的が一緒になっている”というのが大きな特徴だと思います。GPSでは移動経路や路線などは想像できても、その人の心の内はわかりません。たとえば外国人が成田空港から移動していく様子はわかりますが、目的や理由は不明ですし、SNSのツイートを分析しても完全には難しいわけです。一方、私が2014年に携わった訪日外国人観光客の調査は、行動の目的までしっかり取ったので、リアリティが全く違いました。同様に「移動者調査」も人の移動目的や理由が明確なデータであることが、強力な点です。

相原:私たちは「グラウンドトゥルース※2」という言い方をするんですが、正解のデータ、実態のデータという意味です。もちろん「移動者調査」だけで事象を全て捉えられるわけではありません。しかし、代表性に配慮された移動者調査のデータであれば、ある条件下での実態を正解とみなして、機械学習に使用することで学習や分析が進み、実態をより深く広く理解し、的確な予測ができるようになります。
今後はGPSデータとスマホによる回答データを同時に取得することができれば、よりビッグデータとの連携において整合性が高まり、強力な正解データとして活用できるのではないかと期待しています。

※2　グラウンドトゥルース（ground truth）人工衛星や航空機などの観測データから地表の対象物を判読する際に参照される、その対象物の実際のデータのこと。正解データともいわれる。

相原:ええ、基本的にデータというのは、そこで起きていることをいかに復元できるかということが重要なんです。自分が知りたいこと、感じていることを復元するのに必要なデータをどう取得し、どう組み合わせるか。センスが求められるでしょう。
私なら、たとえば、モバイルや車のGPSデータと「移動者調査」を突き合わせてマクロな社会の実態を捉えてみたり、目的を持って恵比寿に来た人がどう動くのかをミクロに掘り下げたりしてみたいですね。

相原:「データで創造性を支援する」というのが、私が研究で目指していることです。
今回、調査設計の監修をさせていただきましたが、人の移動のグラウンドトゥルースを目指して「移動者調査」を育ててくださればと思います。