AIの力を使うと、世界中の膨大な情報が一瞬で整理され、的確な分析が可能になります。これは、単に検索して情報を探すだけでは得られない、新しい価値の提供です。例えば、「災害対策」について考える際、AIの力を借りることで、世界各国の対応を一目で比較でき、どの国がどのように対策を進めているのか、どの点に改善が必要かが明確にわかります。
例えば、こんなニュースがありました。
「中国の海南島では、『スーパー台風』と呼ばれた台風11号（ヤギ）によって被害を受けた送電線などの復旧作業が終了し、被災地を離れる電気技師1万5000人を地元住民が見送った。」
このニュースを見て驚きました。台風という甚大な自然災害にもかかわらず、驚異的なスピードで復旧作業が進められたからです。この背後には、中国の中央集権的な指揮と強力な動員体制があり、これが迅速な対応の鍵となっているのです。
しかし、ふと考えます。「では、日本の災害対応はどうなのか？」そこで、AIに質問してみました。すると、以下のようなことがわかってきました。
AIに「世界の災害対応システム」を質問した結果、各国の対応力や特徴が以下のように整理されました。
| 国名 | 災害対応組織 | 主な災害対応 | 復旧の特徴 | 動員力 | 技術・インフラ | 課題・遅れ | 総合評価 |
| アメリカ | FEMA（連邦緊急事態管理庁） | ハリケーン、洪水、地震 | 迅速な物資供給と軍事リソースの動員 | 軍を含めた大規模動員力（評価: 10） | 強力な通信網・公共インフラ（評価: 9） | 特定地域で支援遅れも | 9 |
| ニュージーランド | 国家緊急管理庁（NEMA） | 地震、火山活動 | 地震復旧が非常に早い | 国際的支援受け入れも迅速（評価: 7） | 地方分権的な対応システム（評価: 7） | 遠隔地では対応が遅れる | 8 |
| ドイツ | ドイツ連邦技術救助隊（THW） | 洪水、嵐、寒波 | 整備された復旧システムと公的支援 | 迅速な地方自治体との連携（評価: 8） | 公共インフラの高度整備（評価: 9） | 気候変動の影響が課題 | 9 |
| シンガポール | 国家防災庁（SCDF） | 洪水、火災、工業災害 | 小規模な国土の効率的対応 | コンパクトな都市設計（評価: 6） | ハイテク都市インフラ（評価: 8） | 災害規模が小さいため限界あり | 7 |
| 韓国 | 国民安全処 | 台風、洪水、地震 | ITを駆使した迅速な情報共有 | ITインフラを活用した効率的復旧（評価: 8） | 先進的な通信技術（評価: 8） | 過密地域での対応に遅れ | 8 |
| 日本 | 地方自治体と内閣府防災担当 | 地震、津波、台風、豪雨 | 地方自治体主導で対応、動員が遅れる場合も | 地方の自律性が高いが調整に時間がかかる（評価: 6） | スマートインフラの導入が進んでいない（評価: 7） | リソース分散、中央と地方の連携不足 | 6 |
| 中国 | 国家減災委員会、人民解放軍 | 台風、洪水、地震 | 中央集権的指揮による迅速な対応、大規模な動員力 | 軍や民間を含めた大規模動員（評価: 10） | 強力な公共インフラと通信網（評価: 9） | 一部地域での対応遅れや物流の課題あり | 9 |
この比較表を見て感じることは、日本の災害対応が、世界の標準に比べて「劣悪」だということです。
特に、他国が迅速な動員力や強力なインフラを活用しているのに対して、日本ではしばしば官僚的な手続きが足かせになり、支援が届くのが遅れるケースが多いのです。AIが整理したデータによって浮き彫りになるのは、日本の災害対応が他国に比べて課題が多いという現実。
この現実を前にして、日本の災害対策が早急に変わるとは思えません。中国やアメリカのように、中央集権的な指導力を持って素早く動員できる体制を日本で整備するのは、現状の行政システムでは難しいからです。私たちは、何度も同じ問題に直面しながらも、大きく変わらない「陳腐な政治」にうんざりしがちです。AIの力を使うことで、世界中の事例を簡単にまとめ、比較し、何が課題で何が必要なのかを明確にできます。これが、従来の検索とAIによるデータ分析との決定的な違いです。AIはただ情報を収集するだけでなく、膨大なデータを瞬時に分析し、私たちに対して最適なアクションを示唆してくれます。
特に日本の災害対応については、従来の報道や統計だけでは見えてこない問題点が多くあります。
これに対し、AIは国内外の多くの事例やデータをもとに、現状の対応策を可視化し、他国と比較した際の課題を具体的に指摘してくれます。これを活用すれば、災害対応の「見直し」ではなく、「再設計」が必要であるということが明確になります。
日本が今直面しているのは、対応の遅さや官僚主義の問題でだけではなく、災害への根本的な取り組み方そのものを変える必要があるという現実です。私たちは、AIが示すデータから何が欠けているのかを見極め、これからどのようにすれば迅速で効率的な対応が可能になるのかを、冷静にかつ戦略的に考えていく時期に来ているのです。
