被災地で一番つらいのは、
「あと少し判断が違えば…」という場面でした。
助からなかった理由は、
無知でも無関心でもありません。
判断のタイミングと方向でした。
■① 助からなかった判断は特別ではない
現場で多かったのは、
・誰でもやりがちな判断
・常識的に見える行動
・善意からの選択
つまり、
自分も同じ判断をし得るという現実です。
■② 被災地で実際に多かった判断ミス
特に多かったのは次のケースです。
・「まだ大丈夫」と様子を見続けた
・家族全員を待って動けなかった
・情報が揃うまで判断を先延ばしにした
どれも、
間違いに見えない判断でした。
■③ Perplexity AIが役立つ理由
Perplexity AIは、
・事故調査報告
・検証記事
・複数災害の共通失敗点
を横断的に整理します。
感情論ではなく、
再発防止の視点で学べます。
■④ 効果的な質問の仕方
おすすめの聞き方です。
・「被災地で助からなかった判断の共通点は？」
・「避難が遅れた理由として多かったものは？」
・「結果的に致命的だった行動は？」
勇気が要りますが、
最も価値の高い質問です。
■⑤ 助からなかった判断の共通点
現場で見えた特徴は、
・判断を一度決めたら変えなかった
・「皆と同じ」を優先した
・体力や状況を過信した
引き返せなかった判断が多かった。
■⑥ 悪い判断は「真面目」から生まれる
皮肉ですが、
・責任感が強い
・周囲に配慮する
・ルールを守る
こうした人ほど、
動くのが遅れる傾向がありました。
■⑦ 再発を防ぐための視点
現場基準はこの3つです。
・今決めなくても死なないか
・後で取り消せるか
・最悪を避けられているか
正解ではなく、
致命傷を避ける判断を意識します。
■⑧ 今日できる最小行動
今日やることは一つ。
・「遅れた判断」で起きた事例を
1つだけ読む
怖さは、
判断力に変わります。
■まとめ
助からなかった判断は、
・愚かだった
ではなく
・人間らしかった
Perplexity AIを使えば、
・失敗を感情から切り離し
・共通点として整理し
・次に活かせる
学ぶべきは、成功より失敗です。
防災は、
悲劇を繰り返さないためにある。
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