Line Boot Awards 2018のメタデータ社API活用作品は、先日書いた受賞作、ファシリテーター役をこなせるanna さんだけではありません。annaを含む全作品がこちらにあります：

この８作品の中で、annaさんより左側、上の列にあるNEW119 LIFE LINE は、Xperia Ear Duo 賞、鎌倉市SDGs未来都市 賞、ファミリー部門、ビジネス/ワーク部門、おうちハック部門、暇つぶし部門、グループ部門と、実に多くの部門にエントリーしておられました。下記サマリーを見ると、とても重要な緊急事態でのニーズに対応していることがわかります：

”急病人と急病人対応する方向けのサービスです。
救急車を使うべきか判断するための案内機能、応急処置方法の案内機能、AEDマップの案内機能、周囲5km圏内の救急外来を提示し即タクシー会社に電話できる機能、友だちへの当ボットシェア機能、の5つから構成されます。さらに、Clovaスキルを使って音声で操作、当ボットとの連携操作が可能です。”

　救急車に乗せられて、もし病院をたらいまわしになって命を落としたら、という心配は私自身、2017/7/31に１人自宅で腸閉塞になって救急外来に電話し、医科歯科大にタクシーに乗り込んだことから実感いたします。逆に、どうということない軽症の人が、救急車利用の過半数を占めているというデータもあるようです。下記公式サイトに、年を追うごとに救急車の稼働が増え、搬送時間(病院収容時間)が10年で29%も増大しているという消防庁発表のデータがグラフ化されています：

　ネガポジ判定は、あまりミッションクリティカルな判定に使われてほしくないような応用用途かもしれません。5W1Hについては、患者との対話の中で、重要な情報として確実に伝え、また、処理を切り替えるのに使えることと思います。あるいは、「AEDマップの案内機能、周囲5km圏内の救急外来」とあるので、音声認識結果から、場所情報（ランドマーク、位置、住所等）を抽出して、これらの地図の中心座標としているのでしょうか？　このあたりが不明だったため、惜しくもメタデータ人工知能API賞は逃しました。

　病院の救急外来ERが、キャパを超えることを "Code Black" と呼ぶそうです。今後、なんらかの緊急事態、救急災害の際にリソースを集め、適切に負荷分散できる仕組み、搬送時間を最適化（全体平均で最短化）するためのインフラとして、AI、IoT、5Gが活用されていくのはとても重要なことと思います。