[The Daily Star]1950年代から60年代にかけて、援助機関は主に信仰と逸話に基づいて活動していました。進歩は食料のトン数や道路の長さで測られていました。1960年代、世界銀行の経済学者たちは援助の理解を再定義しました。「測定なしには、進歩があるかどうかは分からない」と彼らは述べました。この短い言葉は、人間の進歩を数え、追跡し、比較するという実践の始まりを示しました。これが、開発部門が自らのストーリーを伝えるためにデータに頼るきっかけとなりました。その後、新たに設立された世界銀行と新たに設立された国連機関は、開発途上国の経済成長を測定し始めました。国内総生産（GDP）、就学率、出生統計は、人間開発を測る新たな手段を切り開きました。
クリップボードと紙の調査票、国勢調査の実施と手書きの台帳の時代でした。当時のデータ収集プロセスは長く、費用がかかり、しばしば不完全でした。しかし、根底にある目的は明確でした。測定されたものは管理される、というものです。1980年代後半から1990年代にかけて、この実践はより大きなものへと進化しました。成果に基づく管理（RBM）とロジカルフレームワーク・アプローチの台頭により、データは背景となる証拠から意思決定の中心へと変化しました。援助機関や開発パートナーは、指標、影響指標、ベースライン、目標、そして評価を求めました。
そして2000年には、ミレニアム開発目標（ミレニアム開発目標）が策定されました。世界は初めて、貧困削減、普遍的教育、ジェンダー平等という、世代全体の成功を定義する8つの目標に合意し、これらはすべて数値で表現されました。これは野心的なビジョンでしたが、同時にボトルネックも生じました。数値化できない国は計算から除外されたのです。持続可能な開発目標（持続可能な開発目標）はこの野心を拡大しましたが、同時にグローバルデータシステムの限界も露呈しました。追跡すべき指標が232にも上り、最先端の各国統計システムでさえ対応に苦慮していました。
国連CTAD（国連貿易開発会議）は、開発途上国の半数以上が依然としてSDG指標の半数について信頼できるデータを欠いていると報告しました。専門家はこの現象を「データパラドックス」と呼んでいます。これは、数字はかつてないほど増えているにもかかわらず、必要な情報よりも活用できる知識が不足していることを意味します。主な原因は、開発データがサイロ化していることです。省庁、開発パートナー、NGO、統計機関などに散在しています。プロジェクトはそれぞれ独自のダッシュボード、定義などを持つ並行システムを構築しています。そして、プロジェクトが終了すると、データストリームも終了します。
データは開発の透明性を高めるはずだったが、同時にそれを取引的なものにしてしまった。かつては人だけに焦点を当てていたものが、徐々に数字に焦点を当てるようになった。開発関係者は「測定可能」に見えるプロジェクトを設計し始めた。政府は指標に合致するだけのプログラムを設計し、アウトプットの計測にとどまらず、成果の理解にまで踏み込まなかった。この欠点を補うため、異なる枠組みが導入された。
DCED標準、MERL、MEL、そして関連モデルは、このセクターを単なるアウトプットの計算から脱却させ、真の成果レベルの理解へと導くために設計されました。RBM（成果に基づく管理）は、投入と影響を結びつける論理的な連鎖を導入しました。DCEDは市場システムの変化を証明するための検証可能な手法を提供し、MERLはデータ、証拠、そして学習を単一のサイクルに統合しようと試みました。その後、PDIA（問題駆動型反復適応）や適応型管理といったフレームワークが登場し、どちらも予測ではなく実践による学習を提唱しました。
それぞれのモデルは前のものより改善されていった。しかし、根本的な課題が一つ残っていた。それは、業界が変化を理解するよりも活動の測定に長けていたことだ。指標は真の洞察よりも速いペースで増加した。報告システムは拡大する一方で、振り返りの実践は遅れていた。誰もが影響の証拠を求めていたが、それを生み出すために構築されたメカニズムは、理解ではなく遵守を生み出すことが多かった。多くの場合、モニタリングは官僚的な作業と化した。データは、重要だからではなく、必要だから収集されたのである。
一方、テクノロジーはデータの世界そのものを変革しました。衛星、デジタル調査、リアルタイムダッシュボードが導入され、データと意思決定プロセスをより効率的に結び付けました。「開発のためのビッグデータ」は新たな領域となり、移住の予測、貧困の地図作成、宇宙からの森林破壊の追跡といった可能性を切り開きました。しかし、現実は異なっていました。データの品質、相互運用性、そして倫理的な利用は、イノベーションに大きく遅れをとっていました。収集されたデータの多くは、検証も共有もされず、あるいは活用もされていません。特に、制度的能力と調整が依然として不均衡な南半球諸国では顕著です。
南アジアは、このパラドックスの教科書的な例である。この地域は、数十年にわたる複数の開発プロジェクトを通じて膨大な量のデータを生み出してきた。しかし残念ながら、データ統合は依然として限定的である。ほとんどの開発プログラムは、依然としてプロジェクト固有のシステムを維持しており、それらは相互に連携していない。あるプロジェクトで得られた知見が、他のプロジェクトに活かされることは稀である。省庁はそれぞれ独自のシステムを維持し、NGOは独自の指標を追跡し、各国の統計局は独自の権限に基づいて活動している。その結果、データエコシステムは断片化され、進捗状況は成果ではなくスプレッドシートで測定されるようになっている。
世界的に、開発分野は「ポスト・プロジェクト時代」と呼ばれる時代に突入しつつあります。この時代においては、介入の効果は個別の成果よりも、知識とデータがシステム間でどのように循環するかに大きく左右されます。開発プロジェクトは定められたタイムラインに基づいて永続的に継続するものではないため、重要なのは、データがそれを生成したプロジェクトよりも長く存続し続けるかどうかです。
70年にわたるデータ駆動型開発から得られた教訓は、より多くの数字が必要だということではなく、数字をめぐるより良い対話が必要だということです。数えることは簡単ですが、繋げることは困難です。今重要なのは、どれだけのデータを収集するかではなく、私たちのシステム（世界規模、地域規模、そしてローカルなシステム）が、既に存在するデータを理解できるかどうかです。もはや問題はデータの希少性ではなく、データガバナンス、つまり誰がデータを保有し、誰がそれを利用し、そして何のために利用するかです。
サビール ラーマン カーン と モハンマド マルジャド・ミール・カミリ は、スイスコンタクト で開発実務者として働いています。
Bangladesh News/The Daily Star 20251129
https://www.thedailystar.net/slow-reads/unheard-voices/news/we-dont-need-more-data-4045946
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