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エモーションテック（東京都港区）は、横浜市消防局の救急需要対策の一環として、救急搬送を辞退した事案の分析業務を受託。生成AIと統計解析を活用した「TopicScan︎®︎」を用い、救急要請の背景や理由を効率的に定量化することに成功。

横浜市消防局は、救急出動件数の増加に対応し、救急車の適正利用を促すための分析を進めていた。しかし、救急活動記録表の非構造テキストデータの分析には時間と労力がかかる課題があった。そこで「TopicScan︎」の導入により、迅速かつ効果的な分析が可能となった。

分析では、令和5年の救急出動件数約25万件のうち、搬送を辞退した事案は約2割に上る。救急隊員の記録から話題を自動抽出し、要請の背景と傾向を明らかにした。この結果は今後、救急需要対策の検討に活用される。

エモーションテックの今西良光代表は、「TopicScanにより、救急要請の背景を詳細かつ定量的に示せるようになった」とコメント。横浜市での取り組みを通じて、救急医療の適切な維持に貢献し、今後も自治体や機関での非構造テキストデータの活用拡大を目指すと述べた。詳細はエモーションテックのウェブサイトで確認できる。