公共の安全とスマートシティ：AIがどのように役立つか

近年、人工知能の進歩により、私たちのコミュニティの安全性は大幅に向上しました。この技術は、緊急管理者が洪水、山火事、その他の自然災害を予測し、軽減するのに役立ちます。画像とビデオの分析が改善され、調査員の貴重な時間が節約され、エラーが削減されます。これは、警察の力を強化する膨大な量のデータと接続を処理する犯罪分析者に役立ちます。

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AI は私たちの日常生活での役割を拡大していますが、このテクノロジーがもたらすメリットに関しては、多くの都市ではまだ表面的な部分しか理解されていない状態です。今後数年間でさらに多くのイノベーションが起こると予想され、時間、お金、そして最も重要な命を救うために AI への依存がさらに高まることが予想されます。

公衆安全応答センター (PSAP) での緊急通報応答は、潜在的にサービスが不十分な領域です。コンタクトセンターとコントロールルームは住民にとっての最前線であり、支援 AI はインシデントに関する重要な詳細を確認し、サービスコールの類似点や異常を検出することができます。

目に見えないものを見る

AI と機械学習 (ML) テクノロジーは独自に意思決定を行うことができますが、支援型 AI はその名の通り、人間を支援しますが、意思決定は人間に委ねられます。複雑な緊急事態では、このテクノロジーは追加の目として機能し、公安職員が状況に応じた洞察を通じて目に見えないものを確認できるようにすることで、インシデント対応能力を強化します。

Assisted AI は、テキストをリアルタイムでスキャンし、着信通話を地域のデータベースに保存されている通話と比較することで、大量のデータをふるいにかけ、緊急通報の受付担当者がノイズを排除して重要な情報を迅速に見つけられるように支援します。危機においては二度目のチャンスがないことが多いため、この追加支援は極めて重要です。支援型 AI などの自動化ツールを使用してサービスエリアを 360 度カバーできる都市は、緊急事態に迅速かつスマートに対応できるようになります。

公共の安全と福祉の向上

公衆安全の専門家とコミュニティが多層的な危機に直面するにつれて、支援技術の活用はますます有益になるでしょう。しかし、この技術は責任を持って使用する必要があり、ディスパッチャーが情報を迅速に分析し、最善の対応方法を決定できるように、データが正確であることが非常に重要です。

データが正確で責任を持って使用される場合、支援 AI は公共の安全だけでなく、主要な労働者の効率も向上させる力を持っています。たとえば、特に忙しい時期にスタッフが不足している場合、チャットボットはそれほど深刻ではなく複雑でない問題を処理するためにチームを自動的に派遣することができます。これにより、人間のストレスが軽減され、優先度の高いイベントに集中できるようになります。

また、多くの公衆安全専門家は、精神的健康に悪影響を及ぼす可能性のある、生々しくトラウマ的な出来事を見たり聞いたりしながら、長時間働いているという事実もあります。彼らの仕事は本質的にストレスの多いものですが、あらゆる事件に対して、状況の深刻さを即座に理解し、最善の行動方針を決定できるように、個人は常に警戒を怠らないことが求められます。間違いや誤解は許されません。

しかし、支援型 AI を使用することで、従業員の貴重なエネルギーと洞察力を保護するために、より思いやりと慈悲のある職場環境を作り出すことができます。たとえば、AI を使用すると、救助者の心拍数が上昇したときにそれを監視し、休憩が必要であることを監督者に警告することができます。さらに、ライブストリーミングビデオを通じて従業員の健康状態を監視できるため、管理者は全員の健康状態を確認できます。業界がスマートな接続性と相互運用性を活用して変化に柔軟に対応できることが重要です。支援技術がコールテイカーの日常業務においてますます重要な役割を果たすようになるにつれ、主要労働者の健康状態が改善され、緊急時に一般市民をより適切にケアできるようになります。

都市全体のコラボレーションに支援AIを活用する

支援型 AI は PSAP に大きな改善をもたらすことができますが、そのメリットはコミュニティ全体に及びます。組織が公的機関と民間機関の両方から情報と人々を結集できるようにする高度なコラボレーションテクノロジーを活用する都市は、都市全体で支援 AI のメリットを享受できるようになります。たとえば、PSAP のコールテイカーが複雑なインシデント (複数の車両が衝突して公共インフラが損傷したなど) が発生しているという通知を受け取ると、公共事業会社、運輸局、その他の関連機関と連携して、状況を迅速かつ効率的に処理できます。このコラボレーションにより、コミュニティとリソースへの影響が最小限に抑えられます。