※本記事は、AI for Good Global Summit 2025で開催された「人道支援におけるAI」セッションの動画内容を基に作成されています。このセッションは、IASC（機関間常設委員会）事務局、ITU、OCHAが共同で開催した4回連続のウェビナーシリーズの知見を踏まえ、人道支援セクターとテクノロジーセクターの戦略的提携について議論されました。本記事では、セッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の発言を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画（https://www.youtube.com/watch?v=5-58knLZj78 ）をご視聴いただくことをお勧めいたします。
登壇者紹介：
ウェンディ・キュー（Wendy Q） - 国連人道問題調整事務所（OCHA）IASC機関間常設委員会事務局シニアコーディネーター。セッションの司会進行を担当。
ラメシュ・ラム・ラジャ・シンギンガム（Romesh Ram Raja Singingum） - 国連人道問題調整事務所（OCHA）調整部門ディレクター兼ジュネーブ代表。人道支援の現場における資金危機とAI活用の現状について発表。
ケビン・ホワイト（Kevin White） - マイクロソフトAI for Goodラボ データサイエンス担当シニアディレクター（ワシントン州レドモンド拠点）。衛星画像解析や医療分野でのAI応用事例について具体的な技術革新を紹介。
1. 人道支援の現状危機とAIの必要性
Wendy： 本日は「人道支援における人工知能」をテーマとしたソリューションステージセッションにお越しいただきありがとうございます。私はWendy Q、国連人道問題調整事務所（OCHA）の機関間常設委員会事務局で上級コーディネーターを務めております。まず、機関間常設委員会、我々がIASCと呼ぶ組織について説明させてください。これは国連システムにおける最高レベルの人道支援調整フォーラムであり、19の加盟組織、国連機関、NGOコンソーシアム、赤十字・赤新月運動、世界銀行が一堂に会し、人道政策に関する決定を行い、戦略的優先事項を設定し、資源を動員し、今日最も緊急性の高い人道的緊急事態への対応を調整しています。
Wendy： 現在の状況をお話しすると、我々人道支援従事者は資金不足、人員過多、そして攻撃の対象となっているという三重の困難に直面しています。人道支援セクターは本当に重要な変曲点にあります。危機、紛争、そしてニーズは複雑性と緊急性を増している一方で、我々の財政的資源は大幅に削減されています。そこで人道支援従事者は人工知能の持つ巨大な力と可能性に目を向けているのです。
Romesh： Wendyさん、そしてKevinさんとご一緒できて光栄です。昨年末の時点で、我々が直面していた危機について具体的な数字をお示しします。紛争状況や災害において人道支援を必要とする人々は約3億人と推定していました。3億人です。しかし現在、資金危機のため、我々はその3分の1にしかターゲットを絞ることができない計画を立てています。我々の要請額を440億ドルから290億ドルに減らしたのです。これが現在の状況です。
Romesh： この大規模な資金危機は人道支援のあらゆる側面に打撃を与えており、危機において最も取り残された人々が、今日の場合、実際に取り残されてしまうことを意味します。なぜなら我々が彼らに手を差し伸べることができないからです。そのため、我々にはより効果的で費用効率の高いシステムとツールが必要であり、この危機において可能な限り多くの人々を支援できるようにしなければなりません。我々にとってAIはもはや将来の概念ではありません。それを避けて通ることはできません。今日それを運用可能にしなければならないのです。そして我々はそれを実行しています。
Romesh： 人道支援従事者は、機敏性を高めるためにワークフロー全体にAIを組み込んでいます。我々は危機に対してその場で対応しなければならないからです。危機がいつ発生するかは分からないからです。我々の作業についてより正確である必要があり、何百万もの人々が突然紛争状況に置かれるため、急速にスケールアップする必要があります。しかし我々はこの分野では立ち遅れており、追いつく必要があります。そのために専門的な支援、この分野で我々を助けてくれる専門知識が必要なのです。
Romesh： 国連システム全体で、AIは災害からの避難を予測し、災害地域をマッピングして最も支援を必要とする人々がどこにいるかをより良く理解し、サプライチェーンを最適化するために使用されています。今日において非常に重要で、真に費用効率的な手段を提供できる分野です。また、意思決定を合理化するためにも使用されています。我々は複数の組織に属しているため、それらの間でより良い調整、より効果的な調整が必要です。これらすべての意思決定プロセスをどのように合理化するか。そしてこれが、我々がAIがどこで支援的になり得るかを知らない分野でAIが本当に助けになる領域なのです。危機への対応方法を変革するためには、そのような専門知識が必要です。
2. Microsoft AI for Goodの具体的取り組みと技術革新
Kevin： セッションの司会をしていただいているWendyさん、そしてRomeshさんの視点を聞かせていただき、ありがとうございます。お二人とステージに立てることを非常に光栄に思います。人道支援、人道的行動とAIの交差点について考えるとき、私は以前にも何度かお話ししたことがある会話に立ち返ります。多くの人が「人々がどこにいるかを知っている」という錯覚を抱いているということです。BingやGoogleを開いて地図を見ることができ、おそらく自分の家を見ることができるでしょう。車が見えるかもしれません。数ヶ月後に戻ってきたら、更新されたバージョンを見ることができるかもしれません。しかし、これは世界の多くの地域では当てはまりません。サハラ以南アフリカの多くの地域では間違いなく当てはまりません。商用衛星が飛んでその地域を更新するのは、運が良くても2年に1回程度でしょう。
Kevin： 具体例をお示しします。ニジェールのジンデルの映像があります。過去10年間の人口増長を見ることができ、私たちが衛星会社と協力しているため画像を見ることができるのですが、彼らが行った最後の国勢調査は2007年でした。AIと人道支援について話すとき、コミュニティとして最初に取り組むべきことは、緊急事態が発生したときに人々に手を差し伸べることができるよう、人々がどこにいるかを知ることができるかということです。
Kevin： 今日、私たちは前のセッションで、非営利団体や人道支援セクターのパートナーと協力する「precision populations at scale（大規模精密人口調査）」の早期アクセスプログラムを発表しました。これにより、時間の経過とともにコミュニティがどのように成長しているかを本当に見ることができるようになります。これはPlanet Labs衛星画像との共同プロジェクトです。私たちは衛星画像にAIモデルを実行して、居住地がどこにあり、どのように成長しているかを確認します。そして、AIも使用してそれらの場所の人々をマッピングしているワシントン大学と協力しています。これが我々の大きな投資の一つです。
Kevin： しかし、AIが支援できる他の方法もあります。ここでリーダーシップが重要になると思います。それは、グローバルサウス、特にリスク地域の一部に実際に影響を与える問題に取り組み、実際に作業していることを確認することです。私たちは洪水暴露モデルをオープンソースとデータとして公開しました。過去10年間に歴史的に洪水がどこで発生したかを確認できます。これは将来を予測するものではありませんが、洪水が発生した場所を知り、その地域でコミュニティが成長しているのを見ると、それは注意を払う必要がある地域なのです。
Kevin： このような多くのシナリオがありますが、テクノロジーだけがリードするのではなく、協力の大きな機会があると思います。なぜなら、私のような人間だけでは、これらの問題は解決できないからです。私はコンピュータサイエンティストです。AI専門家です。これは、私とRomeshが協力し、私たちのチームが協力し、状況の現実が何であり、何が有用であるかを理解するために力を合わせたときにのみ機能します。AIができることはたくさんありますが、それは協力して行われなければなりません。
3. AI活用の倫理的枠組みと組織間協力
Wendy： このサミットに至るまで、私たちは倫理とガバナンスなど様々なテーマに触れるAIと人道的行動に関する一連のウェビナーを開催しました。Romeshさん、そのシリーズから得られた主要な学びについて、そして今日ここにいる参加者への行動への呼びかけについて、あなたの見解を教えていただけますか。
Romesh： Wendyさん、ありがとうございます。今年の初めに、IAScとWendyさんとその事務局が主導し、AI for goodプラットフォームと共同で4部構成のウェビナーを開催しました。これはAIという進化する分野と人道的行動におけるAIの役割を探求するためのものでした。私たちと協力してくださった方々に非常に感謝しています。
Romesh： これに関して、私たちは予測分析に取り組み、データシグナルを使用して潜在的な危機地域をマッピングし、移動中の人口をマッピングするなどの方法を検討しました。これまでの取り組みから多くのことを学びましたが、私たちがサイロで作業していたため、より良い調整が必要でした。
Romesh： あなたの質問への回答として、これらのセッションが行ったことは、国連、非政府組織分野、政府、学術界、そして最も重要な民間セクターから2,000人の参加者を集めたことでした。民間セクターとのパートナーシップはますます重要になっていくでしょう。
Romesh： そこから得られた学びは何でしょうか。一つ目は、Kevinさんも言及されたように、倫理が最優先でなければならないということです。なぜなら、私たちは危機において最も取り残された人々について話しているからです。彼らを支援する他の人はいません。多くの場合、私たち人道支援従事者が彼らを支援する唯一の存在であり、彼らは攻撃も受けています。彼らは保護対象人口です。なぜなら、武装集団によって標的にされることが多いか、洪水、地震などによって直接影響を受けているからです。どのように倫理を最優先にするか、そしてデータ保護は非常に重要になります。それらのガードレールがしっかりと設置され、よく理解されていることを確保するためです。
Romesh： イベントやセッションから得られたもう一つの理解は、私たちはすでにインパクトを提供するためにAIを使用しているが、他の人が家の中で何をしているかを知らないということです。どのように私たちの間でより良い調整を提供できるツールを持つことができるでしょうか。
Romesh： 3番目に出てきたことは、明らかに私たちが行っている多くの作業と同様に、私たちが行っている多くの機能において、私たちは一人でこれを行うことはできないということです。パートナーが必要であり、そのパートナーシップは非常に重要です。なぜなら、私たちの資源はますます少なくなり、手元にある仕事はますます大きくなっているからです。ニーズと資源の間のギャップが拡大しているのです。そのため、パートナーシップを持つ必要があり、パートナーシップを行う場合は、配信をスケールアップしたいと考え、スケールアップした配信を行う必要がある場合は、システムが必要で、AIは基本的にシステムをより効果的にするための鍵となるものを私たちに提供してくれるでしょう。
4. 5つの行動指針と実装戦略
Romesh： 行動への呼びかけとして、私たちからの、そして皆さんへの5つの行動指針があります。第一に、どのように一緒に構築し、これらの共有フレームワークとガバナンスモデルをどのように整合させるかです。第二に、問題とは何かから始めることです。技術トレンドではなく、人間のニーズがイノベーションを推進すべきです。そのため、それらのニーズが何であるかを特定し、それについての共通理解を持つ必要があります。
Romesh： 第三に、人材への投資が必要です。すべてのスタッフに基本的なAIリテラシーを身につけさせ、地域の能力を支援することです。最も不利な立場にある人口が、適切なツールを与えられれば何ができるかは驚くべきものです。ソマリアのダダーブのキャンプにいる人々、そこの子どもたち、若者たちは信じられないほど回復力があり、また革新的でもあります。
Romesh： 第四に、機能するものを共有し、共通のベストプラクティスを確立する必要があります。私たちの間で学習のローテーションが行われることを確実にする必要があります。そして第五に、大きく考える必要がありますが、小さく始める必要があります。なぜなら、これらのことが機能することを確実にする必要があるからです。もし最小レベルで機能しなければ、信頼は蒸発してしまいます。そのため、大きく考えて構築する必要がありますが、小さく始めて、それを確実なものにする必要があります。
5. 格差解決と技術的課題への対応
Wendy： Romeshさん、ありがとうございます。Kevinさん、冒頭で人道支援セクターが現在危機に直面していることをお聞きしましたが、不平等と貧困を悪化させることなく効率性を向上させるために人工知能をどのように使用できるかについて、あなたの見解をお聞かせください。また、2つのコミュニティがより密接に連携するための行動への呼びかけについても共有していただけますでしょうか。
Kevin： それは素晴らしい質問ですね。いくつか思うところがあります。まず最初に、テクノロジーコミュニティとして継続的に焦点を当てる必要があることは、これらすべての言語モデルが可能な限り多くの言語で実際に機能することを確実にし続けることです。これらの言語モデルが訓練に使用するデータは、ウェブ上にある多くのデータでした。英語は人々がウェブで公開する主要な言語です。そのため、私たちの一部が取り組み始めている重要な取り組みの一つは、AI for goodラボでこれを検討していますが、ウェブ上であまり表現されていない可能性のある言語で機能するように、これらのモデルの一部をチューニングまたは適応させる方法です。
Kevin： 例えばを挙げると、もちろんグローバルサウスには異なる方言がありますが、ここスイス、フランスでも、アルザス地方には異なる方言があります。これはフランス語とドイツ語の組み合わせであり、その言語でモデルに話しかけた場合、モデルを使用することが魅力的になるような意味のある結果が返されるでしょうか。これは私たち全員が投資し続けるべき分野だと本当に思います。なぜなら、これは少なくとも多くの人々にとっての公平性の始まりだからです。
Kevin： 効率性について言及されたときに考え始めることがあります。AIが多くの支援を提供できる、代表性が低いサービスが非常に多くあります。例えば、グローバルサウスの法的サービスでは、一般的に100万人につき1人の弁護士がいます。米国では約250人につき1人です。AIやチャットボットに弁護士を置き換えてほしくありませんが、基本的なサービスを受け、自分の権利を理解するために、十分にサービスを受けていない膨大な潜在的な法的バックログがあり、そこでAIが果たせる役割があります。
Kevin： 教育について考えます。私の故郷であるアメリカ合衆国のワシントン州の大学の一つと取り組んでいるプロジェクトについて考えます。学生が学習している最中にAIチャットボットを使用し、教師と学生の両方により多くのリアルタイム評価を提供できるでしょうか。これはあらゆるスキルレベルで行うことができます。中等学校で行うことができます。高等教育で行うことができます。労働訓練で始めることができます。学習している間に質問をし、応答し、理解したこと、戻って勉強したいことを伝える。答えを出すのではなく、主題を理解するのを助けるのです。そこには大きな領域があると思います。
6. 医療分野の成功事例と基盤整備の重要性
Kevin： 医療分野でAIが役割を果たしている場所についても考えます。未熟児網膜症について説明しましょう。これは早産児が患う疾患で、早産児の生後24時間以内に発症する可能性があり、失明に至る疾患です。これは世界で最大の予防可能な失明疾患です。現在、主にグローバルサウスに影響を与えているのは、診断を行い、治療のために人々を送ることができる小児眼科医が十分にいないからです。しかし、AIを使えば、これは新しいクールなchatGPT AIではありませんが、携帯電話を使って、その赤ちゃんの目の写真を撮り、それをモデルに送ることができ、モデルは「ここに可能性があります。すぐに専門医に診てもらう必要があります」と言うことができます。そして地域の医療従事者がそれを使用することができます。これらすべての分野に加えて、翻訳に使用できるか、創造性を助けるために使用できるかなど、日常のオフィスで話し合っている分野があります。これらはすべて重要ですが、研究すればするほど、学べば学ぶほど、世界を旅すればするほど、少なくとも現時点では、パイを拡大する分野が非常に多くあると思います。
Kevin： そして最後に、スキルとトレーニングで多くのことが行われる必要があると思います。人々がトレーニングにアクセスできるように、LinkedInでオンラインコースを提供するなど、私たちの役割を果たしていると思いますが、根本的にはそのトレーニングを受けるためには接続されている必要があり、今日の初めの講演で、ITUからの最新の数字は26億人がまだインターネットを使用できないということでした。インターネットがある地域にいるかもしれませんが、それを買う余裕がないのです。そしてそれは私たちが解決する必要がある問題です。
Kevin： 私たちは世界の異なる地域でのAIの取り込みを測定しています。電気に接続されているかという漏斗があります。なぜなら、接続されていなければ、どこにも行けないからです。そのため、その問題を解決することを確実にする必要があります。それからインターネット接続があるか。ない場合は、その問題を解決する必要があります。デジタルスキルがあるか。そしてその後、AIを使用する必要があります。そのため、私たちはAIについて多くを語りますが、AIを実際に使用したい人々が構成要素を持っていることを確実にすることに焦点を当て続ける必要があります。それは私たちが投資している分野です。それはすべてのテクノロジー企業が注目しており、私たちが注目し続けるべき分野だと思います。
7. 今後の協力体制と人道支援の未来
Kevin： 私の行動への呼びかけについて言えば、私は国連の多くの人々、多くの人道支援組織と働く特権と幸運に恵まれており、私たちは共通のミッション、共通の目標、特にリスクに関して焦点を当て続ける必要があると思います。結局のところ、私たちがどの組織で働いているかは実際には重要ではありません。なぜなら私たち全員が人道支援者だからです。私たち全員への行動への呼びかけは、協力し続けること、オープンであり続けること、最良の意図をもって運営し続けることです。重複を見つけたら、謙虚になって協力し、誰かが新しい問題に取り組むよう選択してください。なぜなら、非常に多くの未開拓の需要があるからです。
Wendy： お二人とも貴重な洞察をありがとうございました。私たちのセクターでもよく言うことですが、「ハンマーを持っていれば、すべてが釘に見える」ということがあります。そして時には、私たちが扱っているのがハンマーなのか、釘なのか、ネジなのかを理解することから始めて、適切なツールを採用する必要があります。また、AI for goodラボの作業の一部を表している本「マイクロスコープ」も非常に興味深いと思いました。開発コミュニティの皆さんにとって、最近Devexがそれをレビューしたポッドキャストがあり、これらの例と使用事例のいくつかについて語っており、今後どのようにパートナーシップでより多く協力できるかのアイデアを刺激する良い方法だと思います。
Wendy： この会話は実際に、AIを使用して人類が直面する最も差し迫った課題のいくつかを解決するためのイノベーションをもたらすより広い旅の一部です。しかし同時に、人道的対応中にこれらのツールの包摂性、倫理的使用、持続可能な使用という人道原則を強化しています。Kevinさんがおっしゃったように、より多くの戦略的で信頼に基づくパートナーシップが本当に必要であり、Romeshさんが強調されたように、AIと人道的行動の未来を形作るために、民間セクターと政府間組織との間のパートナーシップが必要です。そして、このサミット全体のミッション、AI for goodのミッションにあるように、私たちは最も脆弱な人々に手を届け、最も支援を必要とする人々に効果的で効率的な人道的行動をもたらすために、本当にAIを使用しようとしています。
Wendy： 本日ご参加いただいた皆さんにお礼申し上げます。そして、素晴らしい講演者であるKevinさんとRomeshさんからの行動への呼びかけについて、ぜひ広めてください。
Kevin： どうもありがとうございました。
Romesh： ありがとうございました。