はじめに 心肺停止は、人の命を直接的に奪いかねない緊急事態であり、救命の成否は認識の速さと介入のタイミングに大きく左右されます。救命率とは、心停止後に生存して回復する割合のことです。世界的には院外心停止（OHCA）の生存率は10％前後とされ、発見から除細動などの処置までの時間が短いほど生存の可能性は高まります。特に発見からAEDの使用・CPRの開始までの遅れは生存率に直結します。 現在の課題は、区域間・人口層間での救命機会の格差、公共の場でのAEDアクセス不足、通報・現場介入の遅延です。訓練を受けた市民の普及率、救急隊到着までの時間、全体のデータ統合の不足などが障壁となっています。 この状況に対して、AI・IoTは潜在的な改善をもたらす可能性があります。AIは心停止リスクの早期予測や注意喚起の最適化を実現し、ウェアラブルデバイスは異常をリアルタイムで検知して近隣へ通知します。IoT対応AEDは設置場所を地図化して最短ルートで指示を出すことができます。さらにドローン配送・自動通報・現場指示の自動化など、介入のタイミングを短縮する仕組みが検討されています。ただし、データの品質・プライ