緊急通信センター（ECC）の効果的な対応には、正確で適切な情報を論理的に提供し、包括的な状況認識を実現することが必要です。しかし、これは困難な状況下において、非常に難しいことです。幸いなことに、ここ数十年の間に、911コールのような支援要請から得られる人間のデータを、デバイスが生成したデータで補強する技術が飛躍的に向上しました。
この記事では、デバイスと人間が作成したデータが応答時間にどのような影響を与えるかを探り、それぞれのデータタイプの長所と短所を説明します。そして、それぞれのデータが公共安全への最適な対応に必要な詳細レベルやコンテキストを提供するには不十分であること、さらにこの2つを組み合わせることで、緊急事態への対応に必要な可視性と認識力を提供できることを説明します。
デバイスが生成するデータの種類
デバイス生成データは、監視システム、監視装置、IoTセンサーなど、さまざまな機器によって自動的に作成されます。これらのシステムの中には、ローカル環境を継続的に監視するものもあれば、所有者に付属する消費者向けデバイスもある。例えば、物理的なセキュリティシステムには、ガラスなどの破損検知器、侵入経路検知器、煙/熱検知器、落下検知ソリューション、パニックボタンなどの形態がある。Apple Watchのような健康監視デバイスと組み合わせて、Apple Healthインフォマティクス・モバイルアプリのような消費者向け健康デバイスも、対応策の文脈に沿った重要な健康データを提供することができる。
その他、一般的なデバイスが生成するデータソースは以下の通りです：
- 緊急SOSアプリ：AppleとAndroidのユーザーは、ボタンを押すだけで、受動的または能動的に緊急サービスに連絡することができる機能です。また、他のデバイスのアプリケーションと連携して、医療情報の共有、緊急連絡先への通知、その他個人に関する重要な情報の共有が可能です。
- 銃声の検知： 銃声を検知すると、位置情報とタイムスタンプを提供するシステムで、危険度の高い環境に設置されます。
- 車両テレマティクスシステム： 現在の車両は高度に接続されているため、乗員・乗客の安全、エアバッグの展開状況、速度、事故・衝突に関するデータが自動的に生成され、緊急対応シナリオに使用することができます。
- 交通/天候カメラ： 交通量や密度、歩行者の動き、天候などに関する重要なデータを提供することができます。
そのデバイスが生成するデータは、ECCのニーズをどのように満たしているのか、あるいは不足しているのか。
デバイスが生成するデータは、完全な情報がないことが多く、同じ事故について複数のソースから生成されることがあり、位置データは通知とともに提供されるとは限りません。どの情報が該当するのかを整理して判断するのは、時間がかかり、他者と共有するのが難しい場合があります。AI/MLを使用しながら、これらのデータフィードを共通運用画像（COP）に集約することで、どのデータが適用可能で、自動、手動、どのような目的で表示されるかを決定することができます。このように複数のデータソースを組み合わせることで、専門家が救急要請に対して適切な対応をするために必要な情報を提供することができます。
レガシーシステムのデバイスデータとクラウドベースのデータの比較
レガシーシステムは一般的にサイロ化されているため、ユーザーは状況を統一的に評価するために複数のシステムや競合するユーザーインターフェースにアクセスしなければならず、異種データから有用なパターンをオペレーターが手動で発見しなければならない。一方、クラウドベースのシステムでは、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）を使用して、複数のソースから多くのデータタイプ（通話、テキスト、ビデオなど）を取得し、緊急データおよび分析をリアルタイムで解釈して表示するタイミングと方法を自動化します。
人為的に作成されたデータの種類
従来、ECCへの警報や支援要請は、支援を必要とする人または第三者の人による手作業で行われていた。例えば、携帯端末で911に電話をかけたり、テキストメッセージを送信したりすることが挙げられます。RTTを使用すると、「送信」を押すことなく、テキストが受信者（つまりECC）に即座に送信されます。IPベースのネットワーク技術により、ECC受信者は入力中のメッセージを見ることができる。
いずれの場合も、通報者から応答者への情報伝達、通報者の位置確認、場合によっては通報者からデータ接続による画像や動画の共有など、人為的なデータ作成のプロセスは同じである。
人間が作成したデータは、ECCのニーズにどのように応え、あるいは不足しているのか？
ほとんどの通話は無線機器で行われるため、接続品質が悪いと（通話が途切れる、音声が不明瞭など）、音声による緊急対応に支障が出る。また、通話者は、身体的な制約から情報を明確に伝えることができない場合があります（強迫された状態や言語の壁などによる）。
ECC対応に役立つ両データ型の連携について
追加のデータソースがない場合、緊急対応専門家は、現場の状況を伝えるために通報者に頼らなければならず、また、いつ、どのような質問をすればよいかを知っていなければなりません。ECCは、複数のデータソースを発信者の音声通信と統合することで、発信者が気付かなかった関連性や必要性を追加で質問するのに必要な洞察を専門家に提供することができます。デバイスが生成する情報は、誰かに迫られていたり、何かを知らなかったりする場合に、誤った人間の情報に対するセーフガードとして機能することができます。また、救急隊員は、現場に到着したときに最適な支援を提供するために必要な状況認識をよりよく備えることができます。
コムテックのSmartReponse™は、ECCデバイスとヒューマンデータのインサイトを改善します。
コムテックのSmartResponse™は、緊急対応者が単一のユーザーインターフェースで複数のデータタイプにアクセスできるようにするクラウドネイティブソリューションです。このプラットフォームはデータソースにとらわれず、コールハンドリング・プラットフォーム、CADシステム、またはその他のサードパーティ・ソリューションからの入力を受け付けます。デュアルディスプレイによる柔軟なマップビューは、簡単に変更・操作することができ、緊急管理スタッフはインシデントを広範囲に表示し、展開されるイベントの全体像を把握することができます。
ECCは、地域社会に貢献し、緊急事態を適切に処理するために、音声通信から得られる人為的なデータだけでなく、コンテキストに基づいたデバイスデータの両方を必要とします。ECCの音声データと機器生成データを統合して、よりタイムリーで合理的な緊急対応活動を行う方法については、当社のインシデント管理ソフトウェアの専門家チームにお問い合わせください。
