データ分析とAIを活用した災害支援ボランティアの効率化

2024年、能登地震の被災地で災害ボランティアとして活動していた際、現場の状況改善を早期に進めるためには、より多くのボランティアの参加が必要不可欠でした。しかし、ボランティア募集を行うための情報発信において、どのような媒体や手法が効果的かを明確に把握していなかったため、募集内容や掲載場所による成果にはばらつきがありました。限られた時間とリソースの中で、より効率的にボランティア参加者を増やすために、知見を蓄積し利用する仕組みを構築する必要性を感じていました。

効果的なボランティア募集を行うため、まずデータ分析の手法を取り入れました。具体的には以下のようなプロセスを実施しました：

1. 掲載元のエントリー数データの収集
   • ボランティア募集情報を掲載したウェブサイトやSNSなどの掲載元ごとのエントリー数を記録しました
   • また、更新頻度や投稿時刻との関係性を分析しました
2. アンケート調査による「知るきっかけ」の収集
   • 実際に参加していただいたボランティアにアンケートを実施し、「どこで活動を知ったか」を特定しました。このデータをもとに、認知度の高いチャネルを明確化しました
3. 更新頻度や内容の最適化
   • エントリー数や認知度が高かったチャネルに対し、いつ、どのような頻度で投稿を行うべきか、また文章のトーンや長さを検討しました。
   • また、ブログ記事ではAIエージェントを活用し、短時間で統一感のある文章を作成。毎日の支援活動を可視化し、信頼性を高めるために情報発信を行いました。

ブログやSNSを中心とした情報発信の最適化により、ボランティア参加者数は順調に増加しました。「ブログで活動内容を見て楽しそうだと思った」「信頼できそうな団体だと判断した」という声が多く寄せられ、参加者のモチベーションアップにもつながりました。

また、AIエージェントを活用したことで、日々の情報発信を迅速かつ効率的に行うことができました。

この取り組みを通じて、活動内容が広く認知されるだけでなく、「信頼される活動団体」というポジションを築くことができました。

このプロジェクトを通じて、以下のポイントを学びました：

• データ分析の重要性
  • 募集方法や掲載場所に関するデータを活用することで、感覚ではなく根拠に基づいた判断が可能となりました。
  • これにより、リソースを効率的に活用し、効果を最大化できました。
• 情報発信の継続性
  • 継続的なブログ更新は、認知度の向上だけでなく、参加者の安心感や信頼感を醸成する上でも大きな効果がありました。

AIを活用することで作業の効率化が図れただけでなく、定量的な結果を出すことで次の改善に向けたヒントを得ることができました。

災害支援という緊急性の高い状況において、データ分析とAIの活用が具体的な成果を生むことを実感しました。同じ行動をするなら、少しでも効果的に行うための工夫は非常に重要です。こうした経験を通じて、「どんな課題であってもデータと仕組みを用いれば解決の糸口を見つけられる」という確信を得ることができました。

「Small Piece」では、このようなデータ分析やAIを活用した効率化の手法を、さまざまな分野に展開しています。同じ努力をより効果的なものにしたい、そんなお悩みがあればぜひご相談ください。