AI が公共安全活動を支援する独創的な方法

翻訳者 | 劉涛

レビュー | Chonglou

ソフトウェア技術の発展は確かに大きな進歩を遂げました。私は 9 年以上にわたって製品管理に携わっており、そのほとんどの時間をソフトウェアエンジニアと DevOps プロフェッショナル向けのプラットフォームの構築に費やしてきました。それでも、2025年までにAIがこれほど普及するとは夢にも思っていませんでしたが、今私たちはそれが起こっているのを目撃しています。 ChatGPT に続いて、Google Bard などの他の AI ベンダーも登場し、私たちの目の前でテクノロジーの状況が変化しています。

AI が民間部門のさまざまなプロセスの効率をどのように向上できるかについては多くのことが書かれていますが、自然言語処理、機械学習、 AI を活用して公共の安全に前向きな変化をもたらす方法については、さらに多くのことが語られます。

この記事では、特に公衆安全応答ポイント (PSAP) の領域における 911 の支援における AI の役割について検討します。 PSAP は、緊急通話を受信して処理するコールセンターです。緊急電話番号（米国では 911 など）に電話をかけると、その通話は最寄りの PSAP に転送されます。

911緊急通報について

2023 年までに、米国では毎年平均約 2 億 4,000 万件の 911 緊急通報が受信されることになります。さらに、毎年、緊急でない電話が何百万件もかかってきます。これらの通話は PSAP によって処理されます。 PSAP は、緊急および非緊急の通話に応答し、警察、消防、救急隊を派遣する 911 オペレーターのオフィスです。

それでは、911 緊急通報が直面しているいくつかの課題についてお話ししましょう。

人員配置:人員配置は、911 コールセンターまたは PSAP が直面する課題の 1 つです。米国だけでも毎年何百万件もの緊急および非緊急の電話がかかってくるため、すべての電話にタイムリーに応答できる十分な訓練を受けたオペレーターを確保することは極めて困難です。この問題は、オペレーターの離職率の高さや賃金の低さなどの要因によってさらに悪化する可能性があります。全米緊急番号協会（NENA）の報告によると、2019年には911コールセンターの約25％で人員が不足していました。さらに、報告書によると、911 コールセンターの従業員の離職率は約 20 パーセントです。このような人員不足の問題により、発信者の待ち時間が長くなり、コールセンターの従業員が燃え尽きてしまうリスクが高まります。

通報件数の増加:緊急通報と非緊急通報の件数は近年大幅に増加しています。最近の統計によると、緊急通報の総数は着実に増加し続けています。地域によっては、緊急通報の年間増加率が約3%～5%となっています。この上昇傾向は、緊急サービスへの依存度が高まっていることを示しており、緊急事態に効果的に対応できる堅牢なシステムの必要性を浮き彫りにしています。同様に、緊急でない電話も大幅に増加しました。これらの通話は通常、コミュニティサービス、情報要求、または緊急でない支援に関連しています。正確な増加率は地域によって異なりますが、平均すると、緊急でない通話の数は年間約 7% ～ 10% 増加しています。

精神的健康への負担:悲劇について聞くことは永続的な影響を及ぼす可能性があることが研究で示されています。ノーザンイリノイ大学の臨床心理学教授ミシェル・リリー氏は、911オペレーターの18%から24%が心的外傷後ストレス障害（PTSD）の症状を経験していることを発見した。この割合は警察官のPTSD発症率に匹敵します。

PSAP が自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML)、AI を活用してこれらの課題に取り組んでいる興味深い方法をいくつか紹介します。

通話転送にAIを活用する

緊急でない状況への対応

911 への非緊急通報は、警察、消防、または医療関係者からの即時の援助を必要としない通報です。これらの電話は、情報を要求したり、軽微な事件を報告したり、生命を脅かすものではない問題について助けを求めたりするためのものです。

911 への非緊急通報の例としては、騒音苦情、負傷者なしの軽微な交通事故、危険ではない騒動の報告、財産の破損または紛失などがあります。

これらの状況は緊急性や生命の危険はありませんが、関連部門の対応が必要です。ただし、犯罪現場、医療上の緊急事態、火災、または個人の安全に対する直接的な脅威のような緊急事態ではありません。 911 通報の約 40% は緊急ではない状況です。

PSAP の人員が著しく不足している場合、より重要な緊急通報が犠牲になって、非緊急通報が行われる可能性があります。ピーク時には、特に地域のイベント、地元のニュース報道、または世間の注目の状況では、緊急でない電話がコールセンターに殺到することがあります。この通話量の増加により、緊急通話への対応に必要なリソースにさらなる負担がかかります。オペレーターは、緊急でない通報と緊急通報の間で注意を切り替える必要があるため、ストレスの高い 911 通報を処理するときに気が散ったり、圧倒されたりする可能性があります。これにより、緊急事態への対応においてミスや非効率が生じる可能性があります。

ここでテクノロジーが役に立ちます。 AI は 1 つの解決策であり、たとえば仮想アシスタントとしての AI が挙げられます。緊急でないすべての電話が AI アシスタントによって処理され、いくつかの調査質問を通じて適切な電話受付担当者に電話を転送し (または、人間のサポートが不要な場合は発信者をオンラインレポートポータルに誘導し)、電話を分析および分類して発信者を適切な部署またはリソースに正確に誘導し、緊急でない事項に関する問い合わせに迅速に対応できるようになるとしたらどうでしょうか。

ポートランド市は、自動化された AI システムを導入することでまさにそれを実現しました。ポートランドの法執行機関は、緊急でない通報を処理する初期プロセスを自動化することで、リソースの割り当てと応答時間を最適化したいと考えています。 AI は情報を素早く処理し、着信内容を正確に識別できるため、人材をより効率的に活用できるようになります。この革新的な動きは、コミュニティ内で好奇心と楽観主義の両方を生み出しました。 AIが微妙な人間の音声パターンを理解するのが難しいのではないかという懸念は残るものの、当局は、AIシステムが大量の音声通話を効率的に理解できることを確認するために厳密にテストされていると強調した。サウスカロライナ州チャールストン郡でも同様のアプローチが取られている。

医療通報のトリアージ

911 医療通報への対応は、緊急対応システムにとって一連の複雑な課題をもたらします。これらの通報は緊急性が高いため、患者の状態を迅速かつ正確に評価する必要がありますが、これは通報者の感情的な状態、医学的知識の限界、環境の不確実性によって複雑化します。オペレーターは、生命を脅かす緊急事態から非緊急の状況まで、さまざまな緊急事態を予測するとともに、困惑している発信者に明確な指示と安心感を与える必要があります。

コロラド州およびその他の州のチーム支援支援対応（STAR）プログラムは、精神疾患、貧困、ホームレス、薬物乱用に苦しむ人々を支援するために、救急技術者や行動医学臨床医を含む緊急対応チームを派遣します。 STAR は、電話をかけた個人が即時または直接的な危険にさらされていない低リスクの通話に対応します。コロラド州デンバーには、薬物治療センター、メンタルヘルスサービス、非営利団体など、STAR プログラムを提供する組織が数多くあります。

911 コールセンターは、デンバー市が使用しているのと同様の AI テクノロジーを使用して、通話内のキーワードとパターンを分析し、フラグを付けて自動的に STAR プログラムにルーティングすることができます。

これにより、ディスパッチャーは、通報に対応するために警察、消防、EMS、STAR のどれを派遣すべきか、適切な対応をより適切に判断できるようになります。また、規制当局や政府当局が、STAR の対象となる可能性があるがフラグが付けられていない通話を特定し、PSAP ポリシーを改善するのにも役立ちます。

AI言語翻訳

英語以外の言語で助けを求めて 911 コールセンターに電話すると、その通話は言語ホットラインサービスに転送され、通訳がすべての質問と回答を翻訳します。発信者はディスパッチャーに自分の話す言語を伝えるよう求められ、オペレーターが通訳とともに通話に参加します。通訳者は緊急通話に特化した特別な訓練を受けた電話通訳者（OPI）です。

911 サービス環境で英語以外の通話を処理することは、緊急事態に効果的に対応する上で特別な課題となります。言語の壁により、発信者とオペレーター間の適切なコミュニケーションが妨げられ、緊急事態の性質、場所、必要な支援について誤解が生じる可能性があります。これにより、適切なリソースの割り当てが遅れ、支援を必要とする個人の安全が危険にさらされる可能性があります。さらに、すぐに利用できる翻訳者や翻訳サービスの不足により、問題はさらに悪化します。英語以外の言語で通報者が正確かつタイムリーな支援を受けられるようにするには、専門的な言語サポート、文化に配慮したコミュニケーション戦略、そして言語の壁を乗り越えて緊急対応システムの全体的な有効性を向上させるテクノロジーの統合が必要です。

AI 駆動型言語翻訳では、高度な機械学習アルゴリズムを使用して、ある言語のテキストまたは音声を別の言語に自動的に変換し、効果的な言語間コミュニケーションを可能にします。これらのシステムは、膨大なデータセットとニューラルネットワークを活用して言語のニュアンス、慣用表現、文脈上の関係を理解し、より正確で文脈に沿った翻訳を実現します。彼らは、インターネット上でさまざまな言語で利用できる膨大な量のコンテンツから学び、絶えず改善を続けています。この技術は 911 通報で役割を果たすことができ、ボルチモアのような都市はこの分野の最前線に立っています。

AIアシスト録音

新しい 911 コールのディスパッチャーとオペレーターを採用する場合、入力速度と正確さが非常に重要です。こうすることで、発信者が言ったことに関する重要な情報をすべて取得し、迅速に対応できるようになります。

9/11 では人員問題に直面しており、人材プールの拡大は、公共安全分野にさらに多くの人材を引き付けるための重要なステップです。

AI は、会話から重要な情報を抽出するプロセスを自動化することで、911 通報中にディスパッチャーが詳細なメモを取る必要性を大幅に削減できます。

1. 自動音声認識 (ASR): AI 駆動の ASR テクノロジーは、音声をリアルタイムでテキストに書き起こすことができます。発信者の発言を正確にテキストに翻訳することで、ディスパッチャーはすべての詳細を苦労して記録するのではなく、発信者と積極的にやり取りし、必要なガイダンスを提供することに集中できます。

2. コンテキスト分析:高度な AI システムは、発信者の通話履歴や位置情報を分析して、ディスパッチャーにコンテキスト分析情報を提供できます。これにより、ディスパッチャーは過去の出来事に基づいて情報に基づいた決定を下すことができ、対応の質が向上します。 Prepared のような企業は、公共の安全のためにこの技術を先駆的に導入しています。

3. 情報収集支援: AI は収集された情報に基づいてディスパッチャーに適切な質問を促すことができるため、通話中に重要な詳細が聞き逃されることがありません。これにより、会話プロセスが合理化され、追加の書き起こしの必要性が軽減されます。

AI テクノロジーは、911 通話から重要な情報をキャプチャ、転記、抽出するのを支援することで、ディスパッチャーがユーザーとより適切にコミュニケーションできるようにし、困っている発信者に共感、安心感、重要なガイダンスを提供すると同時に、PSAP が人材プールを拡大できるようにします。

AIを使用してメンタルヘルス関連の電話にフラグを立てる

メンタルヘルスは公安分野における大きな課題であり、公安職員は人間性の最悪の部分とも向き合わなければなりません。

911 コールセンターのディスパッチャーは、休みなく電話に応答する必要があります。大規模なコールセンター、特に年間数十万件もの電話を受けるコールセンターでは、911 オペレーターが自殺願望のある人と 30 分話した後、中断することなくすぐに次の電話を受けることもあります。

テキサス州ダラス・フォートワース地域の 14 郡にある 40 を超える緊急通信センターをサポートする NCT911 などの機関は、AWS サービスを使用してこのようなシステムを構築しています。緊急通報をフラグ付けできる AI ソフトウェアは、従業員の離職率を抑制し、従業員の幸福を確保する上で画期的な技術となると考えられています。通信事業者が発信者が表現した主要な内容と感情を分析し、一定数の心理的ストレスの通話をうまく処理できた場合、監督者に通信事業者への支援とサポートを提供するよう通知されます。このプログラムは、発信者の会話の主な内容と口調を監視し、発信者が大きなストレスにさらされているかどうかを注意深く監視します。

結論

要約すると、進化する AI テクノロジーは、緊急対応と公共の安全の分野に大きな変化をもたらしています。 911 コールセンターのオペレーターのメンタルヘルスの問題への対処から、緊急でない通話のより効率的な処理まで、AI は緊急サービスを改善する大きな可能性を秘めています。 AI テクノロジーと緊急対応を組み合わせることで、より安全で効率的、そして思いやりのある公共安全サービスを提供できるようになり、世界中のコミュニティに利益をもたらす技術進歩の新しい時代が到来します。