Tsunagu
When 119 floods after a major disaster, Tsunagu listens beside human dispatchers, ranks live and waiting calls, maps them by area, and summarizes what is happening where.
大災害で119があふれる時、Tsunaguは人間の指令員の横で通話を聞き、ライブ通話と待機中通話を順位付けし、地図上でエリアごとに何が起きているかを要約します。
From collapsed 119 queues to a live emergency attention map.
崩壊する119の待ち行列を、ライブ緊急注意マップへ。
In a major disaster, the bottleneck is not call volume alone. It is that finite dispatchers cannot hear every call, connect scattered reports, and see which area is deteriorating at once.
大災害時のボトルネックは通話量だけではありません。限られた指令員は、全通話を聞き、散らばった通報をつなぎ、どのエリアが悪化しているかを同時には見られません。
Listen beside humans
人間の横で聞く
Human dispatchers keep talking to callers. Tsunagu only listens in parallel and updates the shared attention map.
通報者と話すのは人間の指令員です。Tsunaguは並列で聞き取り、共有の注意マップを更新します。
Catch hidden severity
隠れた深刻度を拾う
It extracts trapped, smoke, unconscious, child, gas, silence, location hints, confidence, and the exact phrase that triggered concern.
閉じ込め、煙、意識なし、子ども、ガス、無音、位置ヒント、信頼度、懸念の根拠になった発話を抽出します。
Map the area
エリアを地図で見る
The dashboard keeps urgent calls on top and lets dispatchers select an area to see clustered incidents, evidence, and missing facts.
ダッシュボードは緊急通話を上位に出し、エリア選択で現場候補、根拠、不足情報をまとめて見せます。
What Tsunagu is
Tsunaguとは何か
One-liner
ワンライナー
Tsunagu is a live emergency attention map that turns disaster-time 119 call floods into ranked, area-level situational awareness for human dispatchers.
Tsunaguは、災害時に殺到する119通報を、人間の指令員が見られる優先順位付き・エリア単位の状況認識へ変えるライブ緊急注意マップです。
Meaning of the name
名前の意味
“Tsunagu” means to connect: connecting callers to human dispatchers, spoken clues to ranked urgency, and AI insight to human judgment.
「つなぐ」は、通報者と人間の指令員、発話の手がかりと優先順位、AIの洞察と人間の判断をつなぐ、という意味です。
User
ユーザー
Emergency dispatchers, disaster command centers, municipal crisis teams, and large-scale incident operators.
消防・救急指令員、災害対策本部、自治体危機管理チーム、大規模インシデント対応組織。
Positioning
立ち位置
The AI never speaks as the emergency responder, dispatches units, or replaces judgment. It listens, ranks, cites evidence, and asks humans to confirm.
AIは緊急応答者として話さず、出動判断をせず、人間の判断を置き換えません。聞き取り、順位付けし、根拠を示し、人間に確認を求めます。
Select an area. See what is happening there.
エリアを選ぶと、その地域で何が起きているかが見える。
Tsunagu maps every call and likely same-incident cluster onto the city, then summarizes each selected area for the dispatcher.
Tsunaguは各通話と同一現場候補を地図上にマッピングし、選択したエリアごとに指令員向けの状況要約を作ります。
Hongo area summary
Watching Hongo. Several low-clarity reports mention smoke nearby, but no P0 evidence has been confirmed yet.
{
"status": "waiting_for_structured_extraction",
"source": "cached fallback ready",
"safety_boundary": "No dispatch decision. No caller instruction. Human confirmation required."
}
Kasuga area summary
春日エリア要約
Traffic and injury cluster. Multiple callers report blocked lanes and conscious bleeding; no silence or trapped signals yet.
交通事故・負傷クラスター。複数通報が車線封鎖と意識ありの出血を報告。現時点で無音化や閉じ込めサインはありません。
Nezu area summary
根津エリア要約
Low life-safety risk cluster. Minor injuries and elevator stoppage reports, with no fire, gas, or unconscious signals.
生命危険は低いクラスター。軽傷とエレベーター停止の報告が中心で、火災・ガス・意識なしのサインはありません。
How calls become attention and incident candidates
通話が注意配分と同一現場候補になる流れ
1. Live Call Stream
1. Live Call Stream
- Live 119 calls
- Queued hold-line audio
- Caller silence events
- Optional text reports
- ライブ119通報
- 待機中の保留音声
- 通報者の無音イベント
- 任意のテキスト報告
2. AI Understanding
2. AI Understanding
- Realtime transcription
- Structured extraction
- Evidence spans
- Risk signals
- リアルタイム文字起こし
- 構造化抽出
- 根拠span
- 危険サイン
3. Attention Map
3. Attention Map
- Rank all calls
- Pin location clues
- Escalate hidden P0s
- Suggest likely same incident
- 全通話の順位付け
- 位置の手がかり固定
- 隠れP0のエスカレーション
- 同一現場候補の提示
Four capabilities that prove the moat
Moatを証明する4つの機能
Live Voice Understanding
ライブ音声理解
Transcribe many simultaneous calls and update risk state as new phrases arrive.
多数の同時通話を文字起こしし、新しい発話ごとにリスク状態を更新します。
Structured Triage
構造化トリアージ
Extract priority, incident type, location, risk signals, confidence, and next best question.
優先度、種別、位置、危険サイン、信頼度、次に聞くべき質問を抽出します。
Likely Incident Clustering
同一現場候補の束ね込み
Group separate calls that may describe the same scene, with evidence, confidence, and unknowns.
同じ現場を指す可能性がある別々の通報を、根拠・信頼度・不明点つきで束ねます。
Human Approval Layer
人間承認レイヤー
Surface recommended actions, but require humans to confirm, reject, or ask for more information.
推奨アクションを提示し、人間が承認・却下・追加確認を行います。
The first 90 seconds after 119 starts collapsing
119が崩れ始めた直後の90秒
The demo should simulate the call flood, show the attention map changing in real time, then select an area to reveal the local incident summary.
デモでは通話洪水をシミュレーションし、注意マップがリアルタイムに変化し、地図上のエリア選択で地域別の状況要約が出る流れを見せます。
Demo boundary
デモの境界
We simulate the disaster call flood. The demo is not telecom integration; it is the AI routing layer that turns chaotic calls into a live emergency attention map.
災害時の通話洪水はシミュレーションします。デモの本体は通信インフラ接続ではなく、混乱した通報をライブ緊急注意マップに変えるAIルーティング層です。
Chaos
カオス
73 active and queued 119 calls begin streaming at once. Human dispatchers can answer only a fraction.
73件のライブ・待機119通話が同時に流れ込みます。人間の指令員が応答できるのは一部だけです。
Understanding
理解
Each call is tagged with smoke, trapped, child, unconscious, gas, minor injury, silence, and unclear location.
各通話に、煙、閉じ込め、子ども、意識なし、ガス、軽傷、無音、位置不明などのタグが付きます。
Attention shift
注意の移動
The map stops treating calls as arrival order and starts showing where life-safety risk is rising, with cited evidence.
マップは着信順ではなく、生命危険リスクが上がっている場所を根拠付きで示します。
Hidden P0
隠れていたP0
Queued Call #42 says “trapped,” mentions smoke and an immobile friend, then goes silent. It jumps from waiting to P0.
待機中のCall #42が「閉じ込められた」、煙、動けない友人に言及し、その後無音になります。待機列からP0に上がります。
Map view
地図ビュー
The Hongo area turns red. Selecting it shows likely fire cluster, linked calls, severity, evidence, and missing location facts.
本郷エリアが赤くなります。選択すると、火災クラスター候補、関連通話、深刻度、根拠、不足している位置情報が表示されます。
Likely same incident
同一現場候補
Related calls mention Hongo, Kasuga-dori, 3rd floor, smoke, and an elderly person. Tsunagu groups them as a likely same scene.
関連通話が本郷、春日通り、3階、煙、高齢者に触れます。Tsunaguはそれらを同一現場の可能性が高い通報群として束ねます。
Human action
人間のアクション
Tsunagu recommends: “Grab Call #42 now. Confirm building name or entrance.” A human dispatcher takes the call and verifies.
Tsunaguは「Call #42を今すぐ取る。建物名または入口を確認」と提案し、人間の指令員が通話を取り、確認します。
Three moments judges should remember
審査員に覚えてもらう3つの瞬間
1. Hidden P0 detection
1. 隠れたP0の検出
One unclear, low-ranked call becomes urgent after the model detects trapped, smoke, immobile person, and silence.
曖昧で下位にいた通報が、閉じ込め・煙・動けない人・無音の検出で最優先になります。
2. Likely same incident
2. 同一現場候補の提示
Separate callers describe Hongo, Kasuga-dori, 3rd floor, smoke, and an elderly person. Tsunagu links them as a likely same scene, not a final truth.
本郷、春日通り、3階、煙、高齢者という別々の通報を、Tsunaguは確定ではなく「同一現場の可能性が高い通報群」として提示します。
3. Area-level summary
3. エリア単位の要約
Select Hongo on the map and see the likely incidents, top risks, missing location facts, and next human questions for that area.
地図で本郷を選ぶと、そのエリアの現場候補、主要リスク、不足している位置情報、人間が次に聞くべき質問がまとまります。
Evidence-linked structured output
証拠付きの構造化出力
What the AI must not do
AIがやってはいけないこと
| Do not build | 作らないもの | Why | 理由 | Safer replacement | 安全な代替 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI dispatcher | AI指令員 | Looks like replacing emergency professionals. | 救急・消防の専門判断を置き換えるように見える。 | Human dispatcher copilot. | 人間の指令員向けコパイロット。 |
| Automatic dispatch decision | 自動出動判断 | Too risky and operationally sensitive. | リスクが高く、実運用上もセンシティブ。 | Evidence-backed escalation recommendation. | 証拠付きのエスカレーション提案。 |
| Direct medical or evacuation instructions | 直接の医療・避難指示 | Could create liability and safety concerns. | 安全性・責任面の懸念が大きい。 | Next question for a human operator. | 人間オペレーターが次に聞くべき質問。 |
| Overconfident location claims | 位置の断定 | Wrong certainty can be worse than uncertainty. | 誤った断定は、不確実性より危険。 | Location hypothesis with confidence and unknowns. | 信頼度と不明点付きの位置仮説。 |
Suggested engineering ownership
エンジニアリング分担案
Realtime / Pipeline
Realtime / Pipeline
Voice input, transcript stream, signal simulator, event bus.
音声入力、文字起こしストリーム、signalシミュレーター、イベントバス。
Extraction / Policy
Extraction / Policy
Structured schema, risk extraction, evidence spans, priority rules.
構造化schema、リスク抽出、根拠span、優先度ルール。
Map / Area Summary
Map / Area Summary
Area selection, likely incident clusters, local risk summaries, missing facts.
エリア選択、同一現場候補、地域別リスク要約、不足情報。
Frontend / Story
Frontend / Story
Dashboard, demo flow, commander summary, pitch assets.
ダッシュボード、デモ導線、本部向け要約、ピッチ素材。
90-second pitch script
90秒ピッチ原稿
When the next big one hits, 119 floods and collapses. Thousands of people may call at once, but dispatchers are finite. The most urgent caller can be waiting behind ten lower-risk calls.
Tsunagu is not an AI dispatcher. The caller still talks to a human. Tsunagu listens beside the operation and turns live and queued calls into an emergency attention map: what is happening, where it is happening, and what a human must handle first.
In the demo, a waiting caller says "trapped," mentions smoke, then goes silent. Tsunagu cites the exact phrases, moves that call to P0, and turns the Hongo area red. When the dispatcher selects Hongo, they see the likely fire cluster, linked calls, missing building name, and the next question to ask.
次の大災害が起きた時、119は一気にあふれます。何千人が同時に電話しても、指令員の数は有限です。本当に緊急の通報者が、低リスクの通報の後ろで待たされる可能性があります。
TsunaguはAI指令員ではありません。通報者と話すのは人間です。Tsunaguはオペレーションの横で聞き取り、ライブ通話と待機中通話を緊急注意マップに変えます。何が、どこで起きていて、どれを人間が最初に扱うべきかを示します。
デモでは、待機中の通報者が「閉じ込められた」と言い、煙に触れ、その後無音になります。Tsunaguは根拠発話を示し、その通話をP0へ上げ、本郷エリアを地図上で赤くします。指令員が本郷を選ぶと、火災クラスター候補、関連通話、不明な建物名、次に聞くべき質問がまとまります。
A thousand extra ears. One live attention map.
1000個の耳。1枚のライブ注意マップ。
Tsunagu makes the disaster queue visible, ranked, mapped, and evidence-backed before the next caller is lost in the flood.
Tsunaguは、災害時の待ち行列を見える化し、順位付けし、地図上でまとめ、根拠付きで人間の判断へつなぎます。