難民が暮らし始める場所をアルゴリズムが選ぶ

難民は受け入れ国で仕事を見つけるのに苦労することが多い。論文によれば、ヨーロッパの20か国で、難民が就業している可能性は同等の移民より約12%低く、この差は10〜15年続く。到着後の最初の数か月から数年が最も重要であり、難民がどこに配置されるかも同じくらい重要だ。ところがスイスを含む多くの国では、配置は行政上の割り当て枠に従って行われ、担当者は各人がどこで最もうまくやっていけるかについてほとんど情報をもっていない。

決定ではなく、推奨

2018年、カーク・バンサック(Kirk Bansak)、イェンス・ハインミュラー(Jens Hainmueller)らはアルゴリズムによる難民マッチングを提案した。過去に到着した人々のデータで訓練された機械学習モデルが、各難民がそれぞれの候補地で仕事を見つける可能性を予測する。次に最適化の段階で、すべての割り当て枠を守りながら、期待される就業を最大化する配置を推奨する。最終的な決定は人間の担当者が下す。

これまで、その効果は過去のデータを再現することによってしか推定されていなかった。バンサック(カリフォルニア大学バークレー校)、ハインミュラー(スタンフォード大学)、ドミニク・ハンガルトナー(Dominik Hangartner、チューリッヒ工科大学)が率いるこの研究は、著者らの考えでは、このアプローチの初めてのランダム化比較試験を報告するものだ。試験はスイス連邦移民事務局(SEM)とともに、彼らのツールGeoMatchの初期バージョンを使って行われた。

実際の行政の中でのブラインドのくじ引き

2020年1月から2023年6月まで、対象となるすべてのケース(難民認定または暫定保護を受け、どの州にも配置できる家族または単身の成人)が、コンピューターによって50対50で2つのグループのどちらかに割り当てられた。

アルゴリズム: GeoMatchが就業を最大化すると予測した州。
対照: 通常の手続きと同様に、空いている枠の中から無作為に選ばれた州。

配置担当者はどちらの場合も同じ画面を見ており、担当者も難民も、ケースがどちらのグループに属するかを知らなかった。各グループには、州ごと・国籍ごとの割り当て枠の同一のコピーがそれぞれ用意されていた。この設計によって、単純なごまかしは排除される。アルゴリズムは、雇用市場の強い州により多くの人を送ることはできなかったのだ。改善できたのは、人と場所の相性だけだった。

モデルが知っていた情報はごくわずかだった。性別、年齢、婚姻状況、世帯人数、到着日、国籍、母語である。学歴、職歴、語学力は、モデルが使った登録簿には記録されていない。担当者は、表示された推奨に約**97%**の割合で従った。

最終的なサンプルは2000件、成人2156人で、主な出身国はアフガニスタン(54%)、トルコ(26%)、シリア(9%)だった。

結果

事前登録された計画で定められた主要な評価項目は、最初の3年間のうち就業していた月の割合である。対照グループでは、成人は平均してその**22.3%**の月に働いていた。

全コホート(2020〜2023年): アルゴリズムのグループは**+2.2パーセントポイント**、約**10%**多かった。信頼区間は+0.05から+4.3ポイントである。
コロナ後のコホート(2022〜2023年): +3.9ポイント、約**17%**多かった。試験はパンデミックの数週間前に始まり、モデルはパンデミック前のデータで訓練されていた。2020年と2021年のコホートでは、効果はゼロと区別できなかった。こうしたコホート別の比較は事前登録されていなかった。
時間とともに拡大: 配置から36か月後、少なくとも1人の成人が働いている世帯の割合は5.2ポイント高かった(約11%)。
より安定した仕事: 少なくとも6か月続く仕事は+5.6ポイント、3年時点での無期限契約は+4.5ポイントだった。

設計からして安価

公的財政だけを数えると(支払われなくなった給付金に、社会保険料と税金を加えたもの)、著者らは就業の1か月の上乗せを約1950スイスフランと評価している。運用費用を成人1人あたり50フランと仮定すると、成人1人あたり約1300フランの純便益が見込まれ、その比率はおよそ27対1になる。彼らは3年時点での効果を、何百時間もの語学研修を追加するプログラムの効果と比較しつつ、アルゴリズムがそうした講座の代わりになるものではないと強調している。

彼らはこの試験を控えめな検証と呼んでいる。ツールは初期の凍結されたバージョンで、予測に使う変数は少なく、地理的な単位は粗く、割り当て枠は厳格で、最適化に使えたのは案件の半分だけだった。より新しく、制約の少ないバージョンがよりよい成果を上げるかどうかは、今後の検証を待たなければならない。

誰が作り、誰が試したか

著者らは、GeoMatchの手法を自ら開発した。彼らは利益相反はないと申告し、ツールの開発や運用についてスイス政府から報酬を受け取っていないと述べている。研究資金は、スタンフォード大学、Google.orgを含む財団や慈善団体、そして欧州の研究助成金から提供された。著者らはこの試験を、難民の問題を超えて、予測ツールが決定を下す人々に取って代わるのではなく支えるときには、重大な公的決定を改善しうることを示すまれな現場の証拠と見ている。そして、2020年に起こったように世界が変化したときには、こうしたツールを再訓練しなければならないことを思い出させるものでもあると考えている。