気候変動はもはや単なる環境問題ではありません。 これはリアルタイムで展開する大規模な公衆衛生上の緊急事態です。
山火事、ヒートドーム、飛行機の緊急事態、ハリケーン、社会基盤の障害など、災害はますます拡大しています。 各見出しの裏には、極度の暑さで救急救命室を受診したり、山火事の煙で呼吸器疾患が悪化したり、洪水で医療へのアクセスが途絶えたりといった、実際の人間への影響が隠されています。 気温の上昇は感染症の感染範囲を拡大させています。
これらの影響は遠く離れたものではなく、現在も発生しており、脆弱なコミュニティに大きな打撃を与えています。
私は、被害が起きる前にこれらのニーズが解決される世界を想像しています。 その技術は現在存在しています。 実際、この技術はすでに米国以外の国々で導入されています。
しかし、何年も前から警告の兆候が出てきたにもかかわらず、多くの米国の緊急医療システムは、1年に複数の災害が発生することはもちろんのこと、単一の危機に対処する準備さえ整っていません。 彼らが依存しているインフラは、混乱ではなく安定性を重視して構築されています。 それは遅く、断絶しており、反応的です。予測不可能が常態化している時代に、予測可能性を重視して設計されています。
必要なのは漸進的な改善ではない。 これは、私たちの運営方法における完全な転換です。 状況の変化を感知し、適応し、対応できるシステムが必要です。
リアルタイムで行動できる能力は、もはや競争優位性ではなく、公共安全にとって不可欠なものです。 熱波で患者の臨病情況が悪化していることを検知する場合でも、洪水時に救急車の経路を変更する場合でも、生存は速さに依存します。
私たちはすでにこの課題に対応するシステムを導入しています。 日本では、NTTデータと提携して D-Resilio (ディー・リジリオ)を構築しました。これは、ドローン、衛星、地上センサーからのライブデータを使用して動的な避難ルートを提供する災害対応プラットフォームです。 リアルタイムの入力とローカルプロトコルを組み合わせて、台風、洪水、地滑りの発生時に生命を守ります。
これは一つの例にすぎません。 コンピュータービジョン、エッジインテリジェンス、生成型AIを自動化する機能により、私たちは今やライブデータをリアルタイムの意思決定や協調的な行動に変換するためのツールを手に入れています。 これらのシステムは、ライブデータを生命を守るための即時の意思決定に変換します。 これらのシステムは、事態の進展に合わせて対応するため、医療従事者、緊急事態対応者、インフラストラクチャ運営者がより迅速かつスマートに、より正確に行動できるよう支援します。
しかし、ここで懸念されるのは、米国がこの動きを主導すべきだということだ。 その代わりに、私たちは他の国々がこれらの人命救助技術をより早く採用し、拡大しようと動き始めているのを目の当たりにしています。 それが変わり始めています。
最近の国際的な対話―私たちのサウジアラビア訪問を含む―は、新たな緊急性を示すと共に、これらのシステムは海外だけでなく国内でも中核インフラストラクチャになるべきという認識が高まっていることを示しています。
WEF や HLTH などの国際イベントでは、公衆衛生や緊急事態システムに AI を導入する必要性について議論が活発化しています。 しかし、単純にAIをレガシー・アーキテクチャに追加しただけで変革を期待することはできません。 これらのシステムは、リアルタイムで、イベント駆動型の分散型システムとして再構築する必要があります。 つまり、バッチ処理からリアルタイムデータストリームへの移行が意味されます。 厳格な手動ワークフローからインテリジェントエージェントへと移行します。 集中型クラウドから適応型エッジへと移行します。
この変革はすでに進行中です。 医療機関、都市計画者、防衛機関、インフラストラクチャのリーダーは、気候レジリエンスの基盤としてリアルタイムインテリジェンスを採用し始めています。
次のイノベーションの波は、どれだけ多くのデータを収集するかではなく、どれだけ迅速にそれを活用して行動するかによって測定されます。 私たちは実時間で行動するか、現実的な結果を受けるかのどちらかです。
