RIDOHは、州がパンデミックに対応できるよう、さまざまな点で支援するのに適した立場にあり、その先進性は全国的に評判でした。世界的に有名な感染症の専門家やその他の専門家を雇用し、一流の学術研究機関と協力していました。

さらに、地元や地域のコミュニティー・パートナーとの広範なネットワークを構築し、そのネットワークを活用してロードアイランド州の健康公平性ゾーン構想のイニシアチブを支援しました。このイニシアチブは、場所をベースとした協力的なアプローチをとり、コミュニティーのリーダーや住民が集まって、それぞれの地域で健康格差を生み出している社会経済的・環境的条件を特定し、それに対処できる「健康公平性ゾーン」を州全体で確立しました。

ロードアイランド州はアメリカで2番目に人口密度の高い州（ibm.com外部へのリンク）です。さらに、ロードアイランド州の人口の比較的多数が、老人ホーム、生活介護住居、その他の共同生活環境で暮らしています。こうした理由から、ロードアイランド州では致命的なウイルスが急速に蔓延する可能性が特に高くなっていました。

ロードアイランド州で新型コロナウイルス感染症の症例が発見されると、Gina Raimondo前知事は州政府を挙げて危機対応を開始しました。新型コロナウイルス感染症対策ユニットを結成し、ロードアイランド州におけるウイルスの影響と蔓延を緩和および軽減するための支援を任務とする省庁間組織としました。

前知事は州の公平性評議会と協力し、パンデミックによって最も大きな打撃を受けた有色人種コミュニティー、低所得者層地域、高密度地域の具体的なニーズを優先順位付けできるよう支援しました。さらに、市民に自宅待機を促し、すべての公立学校を臨時休校にし、広範囲におよぶ追跡・検査プログラムを開始しました。

Raimondo氏と同氏のリーダーシップ・チームは、州の緊急対応と復旧戦略の基礎として、科学とデータに基づいた意思決定を採用しました。「私たちが下すすべての決断の中心には、罹患率や新型コロナウイルス感染症が州内のさまざまなコミュニティーにどのような影響を及ぼしているかというデータがあります」とWendelken氏は語りました。

例えば、パンデミックの初期には、州は患者数や入院率、郵便番号ベースのその他のデータから得た洞察を用いて、影響を受けるコミュニティーを特定しました。その後、健康公平性ゾーンの関係性やインフラストラクチャーを活用し、影響を受けた地域に隔離されている人々に食料やマスクなどの物資を配布し、それらの地域での接触者追跡や検査を促進しました。

「ロードアイランド州のユニークなところは、住民が自分の住んでいる場所を本当によく理解していることです。非常にコミュニティー志向の強い場所であるため、私たちは健康公平性ゾーンや、市や町の政府と密接に協力し、地域レベルでのエンゲージメントを構築しました。それは新型コロナウイルス感染症対策全体を通して一貫しています」とWendelken氏は語ります。

ロードアイランド州新型コロナウイルス感染症対策の最高データ責任者であるLeanne Lasher氏は、新型コロナウイルス感染症対策ユニットのデータ&分析チームを監督しています。同氏と同氏のチームは日々、新型コロナウイルス感染症の監視データ、分析、洞察を生み出して、州政府内部や一般市民に共有する責任を担っています。

それ以前は、新型コロナウイルス感染症対策ユニットのデータ&分析チーム・マネージャーを務めていました。パンデミック初期の数カ月間、同氏とチームは複雑な情報源から情報を引き出す新型コロナウイルス感染症データ・システムをいくつか構築しました。また、関連する統計や重要な洞察を州の職員に伝えるために、説明的かつ予測的なダッシュボードを活用して複数のルーチン・レポートを作成しました。同氏らの活動は、ロードアイランド州をデータ主導の意思決定におけるリーダーとして確立するのに貢献し、公共の新型コロナウイルス感染症のデータを監視するCOVID Tracking Project（ibm.com外部へのリンク）から、データ品質において最高の評価を獲得しました。

それでもチームは、説明的な統計レポートや地理情報分析の作成に必要な、信頼できる単一のコア・データ・ソースにデータ・セットを統合するために、煩雑で、多くの場合紙ベースであるプロセスに頼っていました。

「新型コロナウイルス感染症のデータ・システムは非常に迅速に構築され、データがさまざまな方法で収集されたため、複雑なデータ・セットが大量に集まりました。例えば、私たちは40以上の異なる検査施設から検査結果を集めていました」とLasher氏は説明します。さらに、データ・セットのダウンロードとマージに使われるコードにバグがあると、解決に丸一日かかることもある、とも述べました。

「私たちは非常に多くのレポートを作成し、複数のデータ要求に対応していました。指導者たちが消化すべき情報があまりにも多かったため、データ・セットを統合して、指導者や市民向けにいくつかのチャンネルを通じて広めるための実用的な洞察を生み出す方法が必要でした」とLasher氏は語りました。

さらに、Lasher氏のもとには必要なスキルを持ったスタッフが十分にいませんでした。同氏のチームは大きくなりましたが、離職率は高いままでした。Lasher氏は夏の間、約50％の時間を採用とトレーニングに費やしたと推定しています。

このような課題、そして刻々と変化するパンデミック情勢により、8月には、新型コロナウイルス感染症対策において、オペレーションと戦略に情報を提供するための一貫した効果的なデータと洞察の提供が数週間後に中断されてしまうことが明らかになりました。データ・チームは、ミッションを継続するために、分析のサポートと堅牢なテクノロジーを緊急で必要としていました。

新型コロナウイルス感染症対策ユニットは最近、IBM Consultingと協力して、K-12の生徒が9月に対面式の教室に戻ることができるように、新型コロナウイルス感染症システムのモダナイズと自動化を支援しました。この目的のために、IBMは2週間でK-12専門の症例調査および接触者追跡チームとK-12テスト・コール・センターの設立を支援しました。同部門はまた、IBMと協力して新型コロナウイルス感染症オペレーション・コンタクト・センターを設立し、新型コロナウイルス感染症に関する一般市民支援のためのオンライン・バーチャル・エージェントを立ち上げました。

この取り組みの一環として、同部門は、州のデータおよび分析業務を改善するための最初のステップとして、IBMとの2週間のデザイン思考と分析的洞察のユーザビリティー・ワークショップに参加しました。IBMは、IBM Enterprise Design Thinkingやその他のIBM Garage™の方法論（エンドツーエンドのトランスフォーメーションのためのソリューションの設計、構築、スケーリングを通じて組織を導く実証済みのプラクティス）を使用して、同部門が「現状」のデータと分析プロセスを評価し、望ましい「あるべき」状態をマッピングするのを支援しました。

集合アイデア・セッションにおいて、参加者は、まだ対処する時間、キャパシティー、スキル、リソースがないユニットでの分析プロジェクトとクエリの重要性を特定し、優先順位を付けました。この演習により、同部門の最優先事項の1つは、新しい新型コロナウイルス感染症データレイクによって、より早く、より信頼性の高い、ほぼリアルタイムの洞察の生成を実現することである、という認識が共有されました。

同部門は、IBMのソート・リーダーシップ、革新的な手法、質の高い仕事を高く評価し、ワークショップで構想された目標の達成を支援するようIBMに依頼しました。また、IBMの協力的で共感的なアプローチと、分析を迅速に拡張する実証済みの能力も考慮されました。

「IBMをこんなに早く信頼できたことに驚きました」とLasher氏は述べています。「IBMは『一緒に学び、最善のアプローチについて話しましょう』と言ってくれました。それで、IBMが仕事に取り組む上でのソート・パートナーだと感じました。IBMは、スタッフの配置や知識の移転についてどのように支援してくれるのか、明確なプロセスを持っていました。すぐに利用できるリソースを用意していたのです」

プロジェクトの構築を促進するために、IBMはデータ・サイエンティスト、データ・エンジニア、インサイト・ストラテジスト、インサイト・ストーリーテラーからなるチームを結成し、それぞれの専門知識とノウハウを共有しました。IBMはまた、自然言語処理や機械学習機能、モビリティーや市民行動に関する洞察を含むデータ・セットなど、IBM独自の、新型コロナウイルス感染症以外の外部のデータ・セットも提供しました。

価値実現までの時間を短縮するために、チームは、データ戦略の策定、データの管理、分析のスケーリングのための、コンサルティングからオペレーションまでの包括的なフレームワークであるIBM Consulting for AI at Scaleサービス・オファリングを活用しました。さらにIBMは、2週間のスプリント計画プロセスなど、Garageのユーザー中心のアジャイル手法を引き続き使用しました。

RIDOH、州のIT部門、Amazon Web Services（AWS）と協力して、IBMは新型コロナウイルス感染症データレイクをサポートするプラットフォームの構築を支援しました。AWSのクラウド・インフラストラクチャー上で稼働するデータレイクには、Salesforceソフトウェアで取得した複雑な症例調査や接触者追跡のデータが保存されています。IBMは、症例調査と接触者追跡のために使用しているSalesforceプラットフォームにデータレイクを接続し、データ・セットを自動的に生成して、重要なレポートを作成するためにデータ・セットを毎日午前10時に利用できるようにしました。IBMはまた、新型コロナウイルス感染症の症例やその他のデータからロードアイランド州の新型コロナウイルス感染症集中地域を強調する地理空間分析の作成も自動化しました。

「仕事のためのリソースがすでに [不足] しているときに、このような [時間] の節約は本当に信じられないほど助かります。そのため、これらのシステムの自動化は、保健局にとって非常に価値のあるものでした」とLasher氏は語ります。

IBMが参画してから最初の1カ月で、AWSベースのデータレイクの最初のイテレーションが完了しました。さらに、データ&分析チームとIBMは、一連の重要な調査結果を知事と州政府に提示しました。翌日の記者会見（ibm.com外部へのリンク）では、同州の新型コロナウイルス感染症の症例の大半はコミュニティーでの感染が原因であることを示す洞察が共有されました。

IBMはまた、データ&分析チームがより多様な説明的および予測的データ・サイエンス・モデルを利用できるように、RIDOHの統計手法を強化しました。さらに、政策立案者や意思決定者、専門家を事実に基づいた意思決定のもとに結集させるために、データを使ったストーリーテリングの仕組みを開発しました。

冬と年末年始が間近に迫るなか、知事と新型コロナウイルス感染症対策のリーダーは次に、予想される感染急増に目を向けました。Raimondo前知事は、新型コロナウイルス感染症のデータを政策に反映させるため、IBM Consultingの分析&AIのリーダーの1人に、一時的に最高データ責任者としてリーダーシップ・チームに加わるよう依頼しました。

その後数カ月間、ロードアイランド州の指導者たちはIBMと肩を並べ、既存のデータ・パターンと新たなデータ・パターンを特定し、以下のような適切な緩和策を講じました。

• 「Rhode Island Pause（ロードアイランド州休止期間）」を2020年後半に3週間設け、主要な公共行事を中止し、その他の社交の場を縮小することで、最近急増している新型コロナウイルス感染症の感染と入院を抑制する。
• 年齢、既往症、地理的位置、その他の変数に基づき、2021年初頭にワクチンの配布の優先順位を決定し、限られたワクチン供給量を最適化することで、入院や死亡の予防に役立てる。
• 感染のホットスポットや、ほぼリアルタイムの新たな傾向に基づいて、検査と治療のリソースを割り当てる。
• パンデミックに起因する健康と医療の格差を特定し、緊急対応サービスの公平な配分の優先順位を決める。
• 制限的な政策をいつどこで適用するかなど、州の経済回復を導く。

Wendelken氏とRIDOHの政策・情報・コミュニケーション部門の同僚たちは、「Rhode Island Pause（ロードアイランド州休止期間）」のような決定の根拠をメディアや一般市民に伝える際にもこの洞察を役立てました。「私たちがなぜこのようなアプローチを取るのかを理解してもらうことが重要でした。なぜなら、[多くの人にとって] それは大きな犠牲だったからです」とWendelken氏は言いました。

Wendelken氏は内部の定例会議で、IBMのスペシャリストを含む新型コロナウイルス感染症対策チームのメンバーと集まり、最新のデータ概要を確認し、数字にまつわる背景を説明しました。「私は時々自分たちをデータ翻訳者と考えることがあります。そしてさまざまなレベルのデータ・リテラシーを持つ人々に合わせて [翻訳] を調整するのは難しいことです」とWendelken氏は語りました。

日常的にIBMのチームと仕事をしているWendelken氏は、IBMをまったく別個の存在とは見ていませんでした。「彼らは信頼できるパートナーです。そのような信頼関係を持ち、関係を築くことが、私たちにできることの本当に基礎となったのです」と同氏は言いました。

RIDOHはIBMとの協力関係からいくつかの恩恵を受けました。

第一に、RIDOHは、IBM独自の外部データソースの活用を含め、より迅速で効果的な洞察の生成を行うことができるようになりました。例えば、地理空間分析など、以前は4日かかっていたレポートが、今ではわずか4時間で作成できます。さらに、チームはデータを迅速に処理し、1カ月あたり最大約100万件の検査結果を報告できるようになりました。

第二に、RIDOHはオペレーションの継続性を確保できるようになりました。IBMのデータ・エンジニアとデータ・サイエンティストを適切に組み合わせてスタッフを増強したことで、データ&分析チームは、これまで採用やトレーニングに費やしていた時間を節約することができました。

第三に、AWSのクラウドを活用した新型コロナウイルス感染症データレイクにより、RIDOHは州が強固で体系的な対応を実現するのを支援できるようになりました。ロードアイランド州の指導者たちは、複雑で、分析的で、説明的で、予測的なモデリングによって生み出された、質が高く、理解しやすく、消化しやすい、実行可能な洞察にアクセスできるようになりました。その結果、ほぼリアルタイムの情報を使って、必要であれば数時間以内に公衆衛生政策を更新したり、ロードアイランド市民に最新情報を提供したりすることができるようになりました。

同州はまた、その洞察を使用して、最も打撃を受けた地域にワクチン、検査、治療、その他の物資を効果的に割り当てることで、健康格差のギャップに適切に対処し、その過程で健康公平性ゾーンや他のコミュニティー・リーダーとの関係を強化できるようになりました。さらに、特に新しい新型コロナウイルス感染症の変異株が出現し、蔓延する中で、自分自身や愛する人たち、コミュニティーをより適切に守るために必要な洞察を住民に提供することができます。

「IBMはロードアイランド州保健局と州全体にとってゲームチェンジャーでした」とLasher氏は強調します。IBMは、RIDOHが新しいテクノロジー、プロセス、データ・セットだけでなく、新しい考え方で分析に取り組むことを可能にしました。

コラボレーションは続いています。IBMは、同州のIT部門や、戦略的パートナーシップを結んでいるAWSと協力し、新型コロナウイルス感染症データレイクのさらなる開発と拡張、自動化によるプロセスの合理化を支援しています。パンデミックが終息に向かうにつれて、Lasher氏ら新型コロナウイルス感染症対策のリーダーたちは、IBMと協力して、復旧に焦点を当てた対応の新たな段階に必要なデータと分析の要件を評価・定義することも期待しています。分析可能な分野としては、新型コロナウイルス感染症が州内のメンタル・ヘルスや社会経済の発展に与える影響などがあります。

新型コロナウイルス感染症対策のリーダーたちはまた、新型コロナウイルス感染症の感染傾向をめぐる将来のシナリオを予測するために、州や他のデータ・セットを活用したモデルを構築し、実行する計画も立てています。「[RIDOH] が持っている新型コロナウイルス感染症のデータの量は膨大です」とLasher氏は語りました。「私たちはIBMと協力して、そのデータを掘り下げたいと思っています」

「希望」がモットーのロードアイランド州（ibm.com外部へのリンク）には、約100万人が住んでいます。「オーシャン・ステート」の愛称で呼ばれ、面積は米国で最小ですが、40マイルの海岸線を誇っています。ロードアイランド州は、米国の独立13州の1つであり、ニューイングランド地域を構成する6つの州の1つです。