横浜市消防局、救急要請の背景をテキスト分析–救急体制ひっ迫への対策を支援

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　横浜市消防局は、エモーションテックが提供するテキスト分析サービス「TopicScan」を活用し、救急搬送を辞退した事案の背景を分析した。同業務を受託したエモーションテックが1月28日に発表した。

　TopicScanは生成AIと統計解析を活用したテキスト分析サービス。テキストデータを専用システムにアップロードするだけで、迅速に高度な分析を行い、約1日でレポートを発行できる。文脈ベースでトピックを抽出でき、事前翻訳なしに多言語も一括で分析可能だ。また、コールデータの書き起こしや口コミ、SNSでの発信など、顧客からのさまざまな声を施策に生かせるデータにできる。

　今回の分析対象は、2023年の救急搬送辞退事案（約5万件）の救急活動記録表だ。救急隊員が記載した文章データから、多く記載されている話題を自動抽出し、「日時」「地区」「性別」「年齢」などの情報と組み合わせて、要請の背景と傾向を定量化する。

　分析の結果、救急搬送を辞退した事案の約2割は、不安や心配によるもので、不適正利用はごく少数だったことが分かった。横浜市消防局は、分析結果を救急需要対策の検討に活用する。

　横浜市では、2023年の救急出動件数が過去最多の25万件となった。その中で緊急度の高い救急要請に対応できる体制の維持は不可欠であり、救急車の適正利用に向けた啓発活動が急務とされている。