先見的なガバナンス

先見的ガバナンスとは、予測的手段を用いて起こり得る結果を予測し、提供されたデータに基づいて意思決定を行う意思決定手法である。^[1]先見的ガバナンスとは、先見性と予測に依存してリスクを軽減し、イベントを早期に解決したり完全に防止したりするための効率的な方法を開発するプロセスと制度で構成されたガバナンスシステムである。^[2]  

先見的ガバナンスは、北大西洋条約機構（NATO）の決定の主な焦点であった前方関与や前方展開などの同様の意味を持つ用語から派生した概念です。^[3]最近では、先見的ガバナンスはデータ指向の実践となり、国民や政府は社会のさまざまな問題に関する意思決定に貢献および証拠としてデータを活用できるようになりました。^[4]たとえば、フィンランドにはフィンランド議会の未来委員会があり、先見性を活用して国への発展の影響を予測および評価しています。

2001年以来、ミレニアムプロジェクトは「未来の現状指数」と題するプロジェクトを開始し、GDP、年間人口、識字率、人口、失業率などの過去のデータ、変数、指標に基づいて世界各国の将来を予測する予測手法を用いてきました。^[5]

先見的ガバナンスは4つの要素から成るシステムです。これらの要素により、システムは先見性を活用し、先見性と政策手順を統合するネットワークシステムを持ち、効率性と知識を向上させるためにフィードバックを受け取り、柔軟性を確保することができます。^[6]フィードバックを可能にすることで、先見的ガバナンスは将来のプログラムと政策の発展を検出し、評価することができます。フィードバックは監査とパフォーマンス評価を通じて行うことができます。^[7]先見的システムは、データから生じる可能性を考慮して適応する必要があり、システムが効果的で実用的なデータに依存できるようにするためには、非伝統的に見えるかもしれません。^[8]

先見的ガバナンスは、機械学習などの知識ベースの技術から得られる継続的な情報を評価できるさまざまな技術を利用して社会を評価します。^[9]先見的ガバナンスでは、この概念が将来を確実に予測することはできないが、いくつかの将来の可能性のある道筋を説明することができることも考慮に入れています。^[10]これらの可能性のある道筋を決定するには、次の指標リストが必要です。「集計平均、リスク評価、シナリオを推進する要因または決定の感度分析、許容できないシナリオまたは最悪のケースの特定、およびシナリオ間の共通および異なる影響の評価。」^[10]

予測的ガバナンスにより、政府は収集された公開情報を使用して予測的な慣行を決定し、このデータに基づいて結論を導き出すことができます。 ^[11]政府によって大量に収集されたデータは、ビッグデータと見なすことができます。政府は予測分析を使用して、収集されたデータの結果としてどのような行動やイベントが発生する可能性があるかを調べます。^[11]予測的ガバナンスは、たとえば将来の犯罪が発生する可能性のある場所を推定し、法執行の改善領域を特定することにより、積極的に国民を保護するために執行機関によって使用できます。^[11]

先見的ガバナンスは必ずしも解決策を見つけることに焦点を当てているわけではなく、むしろ予防的な方法に焦点を当てることもあります。^[12]この方法論の結果として、先見的ガバナンスは、官僚機構が問題に対処するために特定のグループを形成することの代替手段となり、正確な先見性により問題を回避することができます。^[12]さらに、先見的ガバナンスは、起こりうる未来に備えるための実践という意味で、予防策と見なすこともできます。^[13]

先見的ガバナンスには、政府機関や政策などの統治機関が実践を実施することが関係します。たとえば、教育ガバナンスでは、将来の教育を改善するための予測を作成する手段として、学生に関するデータを収集するために政策手段を活用します。^[14]しかし、先見的ガバナンスは、民間企業や小規模組織による同様の事例にも適用できます。^[11]たとえば、ヒューレット・パッカードは、どの従業員が会社を辞めるかを判断でき、この離職を防ぐ方法を特定できます。^[11]

先見的ガバナンスは、その実践をサポートする予測分析証拠を導き出すために主にデータに依存しているため、データベース、コーディング、計算能力、アルゴリズムなど、生成されたデータを維持するインフラストラクチャが必要です。^[15]これらのインフラストラクチャは、取得および作成するためのリソースとテクノロジーを備えた民間企業によって提供できます。

先見的ガバナンスに関連する倫理分析の一種に、ナノ倫理と呼ばれるものがあります（「ナノテクノロジーの影響」を参照）。^[16]このナノ倫理のカテゴリーでは、先見的ガバナンスは1960年代に始まった先見的倫理に分類されます。^[17]先見的倫理とガバナンスは、初期段階の技術に関連する倫理的影響を扱います。技術がもたらす可能性のあるリスクを評価し、その結果、そのような技術に関する将来の意思決定に影響を与える可能性があります（「予測分析」を参照）。^[17]

予測分析、データ、統治の概念における先見的統治は、その手段が非倫理的であるとみなされる可能性があるため、物議を醸すものと見なされることがあります。^[11]先見的統治の実践は、差別や自己成就的予言など、その方法が影響を受ける個人に与える影響に関する独自の倫理的問題を提起します。^[18]先見的統治は、政府による情報の二次利用を可能にする可能性があり、場合によっては市民の自由を妨げる可能性があります。^[11]政府は収集した情報とデータに基づいて、先見的統治を実践するために、市民に知られずに意図しない方法でこのデータを利用する可能性があります。^[18]

先見的統治は仮説的であると考えられるため、将来の確実性は明確ではなく、したがって、その実践にはある程度の疑念が伴う。例えば、大恐慌の後、米国経済では不況が二度と起こらないようにするための対策が講じられたが、これらの対策にもかかわらず、2008年の市場暴落は発生した。^[19]先見的統治は、現実には決して起こらない可能性のある人々に関する情報よりも優先される。^[11]先見的な予測に基づいて結論を導き出すことにより、社会の特定のグループがこの慣行の結果に直面し、社会の他の人々から偏見を受ける。^[18]例えば、予測的な警察活動は、そのような分析とテクノロジーによって提供される情報が再犯を裏付けるため、社会の特定の個人をターゲットにすることができる。再犯とは、犯罪を犯した人は再び犯罪を犯す可能性が高いという概念であり、そのため予測的な警察活動データの対象となる個人になる（予測的な警察活動を参照）。^[20]先見的統治は、警察活動に関して特定の人々や場所をターゲットにすることもでき、自己成就的予言や差別の強制など、これらの領域内の人々の行動に影響を与える。^[18]

先見的統治は、伝統的な政府の必要性に関する懸念を引き起こします。先見的統治とそれに関連する技術、情報、データが国民国家内で統治や意思決定に利用されれば、政府の責任が変わる可能性があります。^[21]しかし、先見的統治を利用しない場合、代替手段は反応型の統治を利用することになり、その結果、意思決定プロセスに時間がかかり、予測や予防が困難な影響につながる可能性があります。^[21]

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