要旨：救急車の所要時間の正確な推定は、緊急医療の dispatch において極めて重要である。しかし、既存の意思決定支援手法は、多くの場合、静的な照会表や、救急車の移動時間が一般の乗用車とどのように異なるかに関する単純化された仮定に依存している。例えば、救急車は一般の乗用車に比べて一定の割合（例：5％）だけ速く走ると想定されることが多い。しかし、こうした仮定は実際の救急車の運用データによって検証されることがほとんどなく、走行中の優先度や時間的背景、出発地・目的地の特性といった要素を十分に捉え切れていない可能性がある。本研究では、スウェーデンのスコーネ地域における過去の救急車の運行データを用いて、これらの限界に対処する。分析の結果、救急車の所要時間は時間帯や曜日、走行優先度によって大きく変動し、商用ナビゲーションシステムでは緊急事態特有の動態を捕捉できないことが明らかになった。さらに、救急車の所要時間をより正確に推定するための機械学習システムを提案する。このシステムの解釈可能性を高めるため、SHapley Additive exPlanations（SHAP）および順列重要度手法を活用し、運用上重要なパターンを確実に捉えることを目指した。
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