119番の通話を文字にして、緊急度判断を支援する
119番通報の音声を文字起こし・解析し、緊急度判定や追加質問、状況要約を提示して通信指令員の判断を支援する救急AI。
株式会社Quick 筑波大学発 ／ 茨城県 つくば市
技術を使った製品・サービス 救急医療AI 音声認識 自然言語処理 生成AI トリアージ 119番通報
実用化の段階
研究実証販売
消防庁技術カタログでは都道府県1件・市1件の計2件が実証中とされ、東京消防庁でも2025年12月から2026年3月の共同実証が公表されています。
4製品
4提携・顧客
0特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
通報件数の増加や救急需要の逼迫により、指令員の聞き取り・緊急度判断の負担が増し、重症者への対応遅延や救急車の不適切利用が懸念される課題。
どう動くか
音声をリアルタイムに文字化し、119番通報プロトコルや消防の通話データに基づくAIで重要情報を整理します。緊急度や初期傷病の判定、次に尋ねる質問、通話要約を指令員に提示し、通話後の記録作成にも使います。会社は実際の消防音声データでAIを学習させたと説明しています。筑波大学・附属病院・つくば市消防本部による多施設共同研究では、通報音声や出動記録から重症度を予測するAIプログラムを構築・検証します。
できるようになること
緊急度判断や聞き取りを支援し、消防指令員・救急隊の業務負担軽減と対応の標準化を目指します。大学の説明では、軽症者にタクシー等の非救急搬送を提案し、適切な医療機関につなぐ仕組みも構想されています。
技術の出自：筑波大学発ベンチャー。筑波大学つくば臨床医学研究開発機構、筑波大学附属病院、つくば市消防本部が関与する「119番通報コールトリアージシステム確立のための多施設共同研究」。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- 119番通報の音声認識・要約
- 通信指令員の緊急度判断・聞き取り支援
- 救急隊の状況把握・記録作成支援
- 救急患者のトリアージと搬送先選定
- 軽症者の非救急搬送と医療機関への接続
- 病院のベッド・院内タスク管理
- 病院内業務のロボット支援
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
特許
公開情報では確認できていない。
会社の規模
大学との関係学生ベンチャー
公式サイトquick119.co.jp