山本尚範
Takanori Yamamotoプロジェクトリード
名古屋大学医学部附属病院 救急・内科系集中治療部 部長。統括DMAT。愛知県災害医療コーディネーター。
AIMER · AI FOR MEDICAL EMERGENCY RESPONSE
医療を、止めない。
その判断に間に合う情報を
災害の混乱の中、ひとつでも多くの命をつなぐための判断が行われています。
散らばった情報をつなぎ、まだ見えていないリスクを示す。
AIMER（AI for Medical Emergency Response）は、命を守る判断を最先端のAI技術とデータでささえるプロジェクトです。
AI生成のコンセプトビジュアル。
画面内の数値は架空です。
MISSION 私たちの想い01
情報の遅れのせいでおこる予防可能な災害死・災害関連死を、0にするための仕組みを考える。
災害医療の本部では、病院の状態・搬送・人員・燃料や医療ガスの情報がひっきりなしに届き、判断が困難です。私たちは、その情報を判断に「間に合う形」で届け、専門家が根拠をもって決められる条件を整えます。
516／744人
能登半島地震（2024）で、
揺れが止まった後に失われた命※1
9系統
ひとつの災害対応が並走する情報経路。
突合は人の手で※2
現場は即興で命を救う活動をしています。
だけど、即興だけでは広がっていきません。
AIは、データを集め、提示するだけ。
その提示をもとに専門家が決定する。
数値・引用について
※1 「516／744人」は提供原稿（LP v0.2）の記載を保持しています。集計時点・地域・対象範囲・原出典の確認が必要です。この数値は「情報の遅れによる死亡数」や、本AIによって救命できる人数を示すものではありません。
※2 「9系統」は提供資料での数え方です。EMIS、D24H、J-SPEED、Join、Googleフォーム、Googleドライブ、電話、FAX、紙・Excelを区分しています。実際の情報経路の数は、現場や分類の粒度で異なります。
※3 発言の文言・帰属は、ご提供いただいた修正原稿に基づいて掲載しています。引用としての公開にあたっては、発言記録と掲載許諾を確認してください。
OBJECTIVES プロジェクトが目指すもの02
判断に間に合う情報を、
現場に根づく
仕組みにする。
このプロジェクトは、AIの研究をして終わるものではありません。技術に加えて、社会的な面・デザイン・人の育成・検証の5つの面から、災害医療の現場で実際に使われ、信頼され、役に立つ。そして、次の災害にも引き継がれる仕組みを目指します。
2026.10 – 12技術検証と現場検証。過去の災害の本部記録を再生し、訓練の中で試す。
2027 –検証の結果をもとに要件を定め、現場とともに開発を重ねる。
3 YEARS次の災害で本部の判断を支える仕組みとして、社会に実装する。
- 技術TECHNOLOGY
緊急時に混乱した記録を集め、提案に変える。
災害時は、さまざまな雑多な情報が集まります。燃料・水・医療ガスの需要や患者搬送などの情報は、命につながります。過去の災害の記録や未来のシミュレーションをベースに、迅速で確かな情報提供を行います。
- デザインDESIGN
判断する人に、根拠と選択肢ごと届ける。
AIの提案は、根拠・確からしさ・別の選択肢をともに届けます。承認や修正、差し戻しを決めるのは人です。AIにすべてを決めさせるのではなく、人に決めさせる設計にします。既存のシステムと共存し、現場に新しい作業は増やしません。
- 人PEOPLE
現場の信頼と、未来への種まき。
災害医療とAIの専門家が手を組んでチームになり、パートナーや実務者のコミュニティと協働し、現場の信頼を集めます。未来の担い手の育成にも力を注ぎ、開発と同時に、持続可能な体制づくりに取り組みます。
- 社会SOCIETY
過去や現在の知見を活用し、
新しい仕組みに挑戦する。過去の災害で蓄積された記録や、現在の訓練の中で活用されている知識を、研究に使える形に整えます。行政や医療機関と協働する関係をできる限り構築し、単なる机上の施策ではなく、実際の訓練や活動の中で検証できるようにします。
- 検証VALIDATION
役に立つことと安全であることを、最優先する。
実運用に向けて、有効性の検証と安全性の評価を最重要視しています。最新のAI技術がどこに貢献できるのか、災害医療の実務者と協働し、有効性と安全性を評価します。
5つの目標は、Google.org のプログラムで掲げた OKR（Objectives and Key Results）の Objective を、公開用に言い換えたものです。それぞれの数値目標は検証の中で確かめ、結果は検証報告書にまとめます。訓練への参加や記録の利用は、関係機関の承認と倫理審査を経て進めます。
TEAM チーム03
災害医療の専門家と
地理空間情報・AIの専門家が一つのチームに。
災害の本部で医療チームを率いてきた救急医、モバイルデータで災害を読んできた地理空間情報の研究者、医療データのガバナンスとAI設計の研究者、AIの社会公共貢献を人間行動モデリングの視点から推し進める研究者、そして愛知県の災害医療を担う公共セクターのパートナー。
柴崎真理子
Mariko Shibasakiプロジェクト副リード／AIの社会公益利用と人間行動モデリング
東京大学空間情報科学研究センター客員研究員。
津田雅庸
Masanobu Tsuda公共セクター実装パートナー
愛知県災害医療コーディネーター。愛知医科大学。愛知DMAT。
小塩篤史
Atsushi Koshioシステム開発／AIエージェント
麗澤大学 工学部 教授。株式会社HYPER CUBE CTO。
柴崎亮介
Ryosuke Shibasaki地理空間分析・地理空間AI
麗澤大学 副学長・教授。東京大学 名誉教授。
GOOGLE.ORG サポートチーム
Joel Cheong
Google AI Coach
Yuki Ihara
Google Project Success Manager
Isao Tezuka
Google Executive Sponsor
名古屋大学麗澤大学株式会社HYPER CUBE
氏名・肩書・役割・写真は提供原稿に基づきます。公開前に最新表記と掲載許諾を確認してください。
BUILD WITH US 共創・取材の問い合わせ04
次の災害に備えて、
ともにつくる。
FROM NAGOYA & AICHI.
TO COMMUNITIES ACROSS JAPAN.
このプロジェクトは名古屋・愛知を中心にスタートしますが、大規模災害は日本全体の問題です。
さまざまな地域の皆さまと連携しながら、災害医療や災害医療のトレーニングを支援するAIの社会実装を進めたいと考えています。
そのためには、災害医療の現場の知見、さまざまなデータや技術、現場での検証が必要です。
プロジェクトに興味のある方は、ぜひご連絡ください。
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地域や立場を問わず、
まずはお話ししましょう。
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人が、救う。その判断を、情報で支える。
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