SentinelAI: NG9-1-1の緊急インシデントデータを構造化し、リンクするためのマルチエージェントフレームワーク

arXiv cs.AI / 2026/3/27

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要点

SentinelAIは、複数機関が発生するNG9-1-1向け緊急インシデント情報を、継続的な運用アップデートとして統合・更新しやすくするデータ統合／標準化フレームワークである。
生の緊急通報（communications）をNENA準拠のEmergency Incident Data Object（JSON）に変換し、標準化された機械可読データとして扱えるようにする。
専用エージェントから成るスケーラブルな処理パイプラインを実装し、統合された複合インシデントの構築や、複数ソースにまたがる推論（cross-source reasoning）を支援する。
EIDO Agentが入力を取り込み、NENA-compliantなデータオブジェクトを生成するなど、データ構造化とリンクの実装に焦点を当てている。

要旨: 緊急対応システムは、多くの機関やシステムからデータを生成する。実務上、次世代9-1-1のデータ標準に整合する形で、ソース間の情報を相関付けし更新することは依然として難しい。理想的には、このデータを、運用上の更新の連続ストリームとして扱い、新しい事実を即座に統合して、進行中のインシデントに対するタイムリーで統一された見方を提供すべきである。本論文では、緊急通信を標準化された機械可読データセットへ変換し、統合、複合インシデントの構築、ならびにソース横断の推論を支援するためのデータ統合・標準化フレームワークであるSentinelAIを提示する。SentinelAIは、専門エージェントから成る拡張可能な処理パイプラインを実装する。EIDOエージェントは、生の通信を取り込み、NENA準拠の緊急インシデントデータオブジェクトJSONを生成する。