コレクティブ・インパクトの新潮流と社会実装
Vol.04
デジタル化で生まれる雇用が働き方の選択肢を増やす※本稿は、SSIR Japan 編『スタンフォード・ソーシャルイノベーション・レビュー 日本版 03 科学技術とインクルージョン』より転載したものです。大庭史裕 Fumihiro Oba｜相良美織 Miori Sagaraバオバブ（Baobab）は AIのコア技術である機械学習のためのデータサービスを提供する会社で、その顧客にはカーネギーメロン大学、東京大学、マイクロソフト、日立、パナソニックなど、国内外の研究機関や大企業が含まれる。バオバブの提供するAI学習データを作成している人材の多くは、生活環境や障害などさまざまな事情で一般就労が困難な人々である。バオバブは企業として高品質のデータをスピーディに提供するという経済価値を追求する一方で、デジタル化によって生まれる雇用を社会から断絶された弱者につなぐ仕組みをつくるという社会価値の創造に貢献してきた。後者の価値こそが自社の存在意義であるという気づきから、現在バオバブは「誰もがその人らしくいることが受け入れられ、人生の選択肢が開かれている社会」をミッションとして掲げている。しかしながら、このミッションが包含する社会価値を、投資家、障害福祉施設、自治体など多様なステークホルダーと共有しようとした際に、参照できる体系化された枠組みや評価基準が存在しないという壁に直面した。これは多くの社会課題解決型企業に共通する問題だ。バオバブがとった解決策は、外部の協力者との共同プロジェクトを通じて自社の目指す社会的インパクトを価値体系として整理し、独自の測定指標をつくることだった。本稿ではその過程と成果を、さまざまな社会課題解決を目指す企業がより正当に評価されるための社会価値評価モデルとして提示する。障害があっても「やりがいある仕事」ができるバオバブは2010年の創業で、当初は主に、機械翻訳の学習データなどを手がけていた。2015年にディープラーニング研究開発を行っているプリファード・ネットワークス（Preferred Networks, PFN）からの依頼がきっかけで、AIの学習データを作成するための画像アノテーションの事業を立ち上げた。アノテーションとは、テキストや音声、画像、動画などのデータにタグやメタデータと呼ばれる情報・注釈を付与する作業だ。実際にどのような作業なのか。たとえばクライアントから「トマトの収穫時期に応じて、農作業者のシフト予測を目的とした画像認識エンジンを構築したい。そのための学習データをつくってほしい」という依頼がきて、［1］のような写真が提供されたとする。クライアントから提供された元データはバオバブの管理者によって、Web上のアノテーションツールに流し込まれ、アノテーターと呼ばれる作業者が形状や色、状態などの情報に紐づけたラベリングを行う［2］。こうした作業によって、データは初めて「学習データ」となる。
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