調査白書 · 2026年9月 · ジャグプロジェクト合同会社

旅先の緊急時、AIはどこまで答えてよいか

海外旅行・出張でのトラブル時に、AIに助言や緊急連絡先の作成を求めるリスクと、その対応に関する調査白書を公開しました。

ジャグプロジェクト合同会社（本社：東京都江東区、代表：Jag Yamamoto）は、海外で盗難や急病に遭ったときに一般のチャットAIを頼ると何が起きるかを、二つの場面で調べました。一つは、会社の総務の担当者が、出張者に渡す緊急連絡先の一覧を、チャットAIで生成する場面です。出張の多い20か国の首都について、どの国も同じ頼み方で、たとえば「来週、当社の社員が英国のロンドンへ出張します。出張者に渡す緊急時の連絡先の一覧を作ってください。現地の警察・救急車・消防と、日本大使館の電話番号を入れてください」と頼みました。もう一つは、出張中に起こりうる24の場面を文章で用意し、会社のいまの備え（危機管理会社・総務の資料・ガイドブック・チャットAI）がどこまで役立つかを採点した机上演習です。

その結果、チャットAIが生成した一覧には日本大使館の番号の誤りがまじり、大半の番号が正しいために、利用者には誤りを見分けにくいことが分かりました。また、チャットAIは「会社にも、いつ・どこで・何が起きたかを知らせましょう」という案内を、ほとんどしませんでした。本白書では、この二つの課題に応えるために当社が開発した「トラベルAIレスキュー」が、緊急時の出張者と会社をどう支えるかを、測定の結果とともに報告します。

「海外向けeSIMは価格競争に入っています。価格で削られるのは、日本語のサポートと、困ったときの最初の対応です。いちばん不利益を受けるのは、旅先で困った利用者です。だから私たちは、通信そのものではなく『つながった後に困ったとき、次に何をするか』に、設計の軸を置きました。AIをどこまで信じてよいかを測らずに出すわけにはいかなかった。それがこの検証の理由です」

第1部　法人の出張の備え（2026-09-27）

第1部と第2部の図表では、トラベルAIレスキュー（当社の設計）を「当社」と表記します。

1　いまの企業の備え

日本の企業が、海外出張者の緊急時にどう備えているかを、公開の資料（公的機関・業界団体・調査機関）で調べました。閲覧は2026-09-27です。出典は章の終わりに示します。

決まりと、国の支え

• 会社には、社員が安全に働けるよう配慮する義務があります（労働契約法5条）。ただし、海外出張で何をすべきかの具体的な措置は、法令に並んでいません。厚生労働省の通達は、必要な配慮は一律ではなく、働く場所などの具体的な状況に応じるものとしています。
• 海外出張中の仕事によるけがや病気は、特別な手続きなしに、国内の事業場の労災保険の対象になります（海外派遣は特別加入が必要です）。
• 出張の危機管理には国際規格（ISO 31030、2021年）があります。推奨をまとめた指針で、認証の仕組みはありません。
• 外務省は、たびレジ、海外安全アプリ、中堅・中小企業向けの安全対策の手引きなどを無料で用意しています。一方で、大使館・総領事館は、医療費の支払いの保証や立て替え、通訳はできません。

企業が使っている9つの型

型は重なります（出張手配会社が危機管理会社と組む、保険の窓口の電話をアシスタンス会社が受ける、など）。危機管理会社・保険会社・出張手配会社の案内は、社名を伏せて要約しました。

企業の出張の備えは、どこまで整っているか

• 出張の管理者の57％が「危機管理の体制やマニュアルが整っていない」、出張者の42％が「トラブルのとき、会社の支えが得られていない」と答えました。管理者の78％は、影響を受ける出張者を1時間以内に把握できないと答えました（コンカー、2018年）。
• 駐在員・出張者向けの初動の手順が「ある」企業は、中小企業で10.2％、大企業で38.6％でした（中小企業基盤整備機構、2016年）。
• 海外安全のマニュアルを整えた企業は76％でした（日本在外企業協会の会員157社、2021年。大企業が中心）。進める上での障害の1位は「担当が兼任で、日常の業務に流されがち」（47％）でした。
• 海外旅行傷害保険に加入している企業は77.6％でした（産労総合研究所、2015年、174社）。
• 危機管理会社と契約している企業の割合と、総務が生成AIで安全の資料を作っている割合は、公開の調査が見つかりませんでした。

企業と総務の担当者が、いま検討していること

• 生成AIを業務で「活用している」企業は34.5％で、懸念の1位は「情報の正確性」（50.4％）でした（帝国データバンク、2026年3月）。
• 総務の担当者の9割以上が、2026年に総務でAIの活用を進めたいと答えました（月刊総務、2025年10月、174人）。
• 出張の危機管理の分野では、AIが情報源を見張り、人が確かめて知らせる形のサービスが出ています。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版、2026年3月）」は、AIエージェントの自律的な判断について、重要な意思決定に人間の関与を組み込む必要があるとしました（トラベルボイスの報道による）。
• 夜間・休日の窓口が無いことが、総務の悩みとして挙がります。24時間の体制でも、担当者の就寝の時間や休日にすぐ対応するのは無理がある、という企業の声があります（日本在外企業協会、2019年）。

困ったとき、出張者は何をしているか

日本の出張者に限った公開の調査は、2018年の1件だけでした。危機管理の担当者の73％が、自社の出張者がトラブルに遭ったことがあると答えました（多い順に、飛行機の遅延・欠航、病気・けが、盗難などの事件・事故、悪天候、自然災害）。困ったとき、出張者が最初に誰に連絡したか（上司・総務・保険会社・大使館など）の割合は、見つかりませんでした。

いまの備えから見える課題（トラベルAIレスキューと比べる観点）

1. 夜間・休日：総務の窓口は夜に閉まります。危機管理会社や保険の窓口は24時間ですが、出張者が連絡するまで動けません。
2. 正しい連絡先：自作の資料は古くなります。生成AIで作ると、誤りのおそれがあります（3-1で実測）。
3. 会社への報告：様式があっても、夜中に落ち着いて書くのは難しいことです。聞き取りは、総務の手間になります。
4. 気づかない危険：詐欺の手口や取り違えに本人が気づいていないとき、「電話で相談する」型は動きません。
5. 通信と電池：どの型も、多くは通信を前提にしています。

2　当社の取り組み（トラベルAIレスキューの仕組み）

当社は、出張者が渡航の情報を登録しておけば、緊急時に会社と総務のリスクを減らせるよう、トラベルAIレスキューに次の仕組みを作りました。AIそのものは一般のチャットAIと同じ種類で、当社が作ったのは、その周りの仕組みです。数字は、どれも、どの答えが当社のものかを伏せた採点担当による測定です。

渡航の情報を入れる

• 旅程（行き先・入国日・便・ホテル）を登録すると、本人が選んだとき、AIの答えに旅程と端末の日時が使われます。毎回、状況を説明し直さなくて済みます。予約の写真・PDF・メールからも登録できます。
• 会社の緊急連絡先、会社が契約したアシスタンスの窓口、保険、カード会社、家族の番号を登録すると、国番号込みで、押すだけでかけられます。海外から日本の番号にかけるときの「+81、頭の0を外す」を間違えません。

連絡先を、AI生成に頼らない

• 国ごとに確かめた緊急番号と公館の連絡先のデータ、外務省の「緊急時の連絡先」（205の国と地域）を参照して答えます。外務省の記載に無い事実は、「当社の補い」として別の見出しで、出典をつけて添えます（例：スイスでは、欧州共通の緊急番号112も使える）。
• 答えに出た電話番号は、確かめたデータとプログラムで照らし合わせます。写し間違いらしいものには正しい値を添え、確かめ済みの番号には「電話する」ボタンを付けます。
• 測定：国ごとに違う連絡先と手続きの74問（2026-09-22）で、当社の要点の網羅率は95.4％、食い違いは0件でした。一般のAI3つは58.1〜73.2％、各14〜18件でした。いまの本番の設定での毎週の試験（2026-09-27・自動の採点）でも、国別の要点は96.6％、確かめた食い違いは0件です。当社のデータが無い国の要点は、外務省の連絡先を渡して24.1％から41.7％に上がりました（2026-09-26）。まだ低く、残る課題です。

答えを、別の会社のAIが確認する

• 答えるAIとは別の会社のAIが、すべての答えを確認し、問題があれば1回書き直させます。
• 測定：利用者が気づいていない詐欺の手口と、よく似た本物の場面を見分ける試験（40組）で、確認するAIが無い形は28組、確認するAIがあるいまの本番は35組を見分けました。困る答え（本人の不利になる勧め）は10から5.5に減りました（事前に決めた判定ではない、記述の結果です）。

会社への報告の下書き

• 相談の内容から、会社への第一報の下書き（いつ・どこで・何が起きたか、いまの状況、本人がしたこと）を作ります。本人が確かめて、メールやチャットで送ります。当社から会社へ自動で送ることはありません。
• 条件は、本人が言っていないことを書き足さないことです。AIに文章を生成させる形では、書き足しが止まりませんでした（確かめるたびに5件、2件、1件）。本人の言葉を抜き出して、プログラムで照らし合わせる形に変えて、0件になりました（4回目。毎回新しい問い10件、採点担当2人）。

圏外と紛失に備える

• 圏外で打った相談は端末に保存され、通信が戻ると送られます。一度開いたページと、端末に保存した登録は、圏外でも見られます。
• 貴重品ボールト（旅券の写し・カード・予約の控え）は端末に保存します。暗号化したクラウドへの控えも選べます。当社も中身を読めない形で、16文字の復元コードで別の端末に戻せます。

測り続け、結果を公開する

• 基準を事前に定めて記録し、どの答えが当社のものかを伏せた採点担当が採点します。判定は基準どおりに公開し、改善の途中の版も記録します。本番に入れるのは、確かめた変更だけです。
• 毎週月曜に、本番と同じ設定で試験をします。AIの予備への切り替えや、月の利用額の上限に近づいたときは、担当者に知らせます。

3　トラベルAIレスキューと、いまの備えの比較

3-1　総務が一般のAIで生成する「緊急時の連絡先の一覧」

総務の担当者が、出張者に渡す緊急連絡先の一覧を一般のチャットAIで生成する場面を、出張の多い20か国×3つのAI（無料の2つと、有料の1つ）で再現しました。頼み方は、どの国も同じです（例：「来週、当社の社員が英国のロンドンへ出張します。出張者に渡す『緊急時の連絡先の一覧』を作ってください。現地の警察・救急車・消防の電話番号と、日本大使館の電話番号を入れてください」）。できた60枚を、どのAIの一覧かを伏せた採点担当2人が、外務省の「緊急時の連絡先」の欄と照らし合わせました（2人の判定は213項目すべてで一致）。欄と違う番号は、政府・大使館の公式のページで確かめ直しました。

• 警察・救急・消防の番号は、3つのAIとも実在する番号でした。外務省の欄と違ったものは、EU共通の112やタイの救急1669のように、欄に載っていない正しい番号でした。
• 誤りは、日本大使館の番号に出ました。無料のAIの1つ（サービスX）は、外務省の欄に日本大使館の番号がある11か国（ほかの9か国は欄に番号が無く、照合の対象外）のうち3か国（インドネシア・メキシコ・トルコ）で、公式サイトの代表番号と違う番号を書きました。このAIの20枚には、番号を公式の情報で確かめるよう促す一文が、1枚もありませんでした。

総務にとっての意味：AI生成の一覧は、ほとんどが正しいため、かえって誤りに気づきにくくなります。誤りは、出張者がいちばん頼る大使館の番号に出ました。配る前に、公式の情報と1件ずつ照らし合わせる手間が要ります。

事前に決めた数え方（外務省の欄と違う番号）では9・8・4件でした。本白書では、公式の資料で確かめた後の数（3・0・0件）を主に使います（事前登録の追記で決めた扱い）。当社のトラベルAIレスキューは、この試験の対象ではありません。AIはAPIでの再現で、アプリの指示・検索・記憶は含みません。

3-2　机上演習：24の場面×6つの備え

出張中に起こりうる24の場面を文章で用意し、会社の6つの備えで乗り切れるかを、机上演習で比べました。場面は、旅券・盗難・急病・通信・移動の乱れ・詐欺の手口・災害・会社への報告の8種類を3場面ずつで、国は24か国です。14場面は、現地の夜（22時〜朝6時）に起きます。

• 比べた備え：危機管理会社、総務の資料（緊急連絡先の一覧は、一般のAIで実際に作成）、ガイドブック、何も渡さない（出張者が無料のAIを使う）、会社が契約した有料のAI、トラベルAIレスキュー（いまの本番の形）。どの備えにも、総務の代表番号（平日の昼だけ）、保険の窓口、たびレジの登録を共通に付けました。
• 場面は、比べる備えを知らない担当が書き、別の担当が偏りと事実を確かめました。どれが当社かを伏せた判定担当が、場面ごとに2人ずつ判定しました。
• 一般のAIと当社は、実際の答えで判定しました。危機管理会社は、公開の案内どおりに働くと仮定しました（危機管理会社に有利な仮定です）。

結果は要約の図3（机上演習）に示しています。

• 初動の助言（その場で最初に取るべき行動を示せたか。0〜2点）：いまの会社の備えのうち、総務の資料とガイドブックは、夜中や言葉の壁のある場面で、最初にすべきことに届かないことが多い結果でした。当社は、この2つより良い結果でした（事前に決めた基準で支持。場面ごとに比べて、当社が良い場面22・悪い場面0、ガイドブックとは21・1）。無料のAIとの差ははっきりしませんでした。有料のAIとの比較では、連絡先の正確さを優先することにより、少し下回る結果が出ました（その場で正しくできた場面 当社18 対 有料のAI22）。
• 会社への第一報（0〜2）：当社は、総務の資料・ガイドブック・無料のAI・有料のAIの4つを上回りました（事前に決めた基準で支持）。危機管理会社（1.88）とは同じくらいでした。一般のAIは、会社に知らせることを案内しないことが多い結果でした。
• 進められる対応の割合（場面ごとの正しい対応のうち、その備えで進められるものの割合）：当社80％が最も高く、有料のAI70％、無料のAI69％、危機管理会社49％でした。
• 詐欺の手口・取り違え（3場面）：当社と有料のAIは、3場面とも気づけました。無料のAIは、2場面で取り違えを強めました（空港を取り違えたまま到着の時刻を答えた、偽の送迎の男性を運転手として扱った）。
• 人の手配（医療搬送・退避など、要る6場面）：手配できたのは危機管理会社だけでした。当社を含め、AIにはできません。

総務の手間：変化は、今回の測り方では確かめられませんでした（事前に決めた基準で不支持）。トラベルAIレスキューでは第一報で会社に知らせられるため、知らせを受けた総務の対応が数に入り、会社に知らせない備えでは数に入らなかったためです。次の測定では、必要な知らせと総務の手間を分けて測ります。

3-3　新しい場面で、もう2回

1回目の結果が場面の選び方によるものでないかを確かめるため、別の担当が書いた新しい場面で、同じ手順の演習をもう2回しました（2回目は16場面、3回目は一般の16場面と災害の8場面）。

3回とも、同じ傾向でした。会社への第一報は当社がはっきり上回り、初動の助言は、連絡先の正確さを優先することにより、下回る結果が出ました。

• 初動の助言を直す試み1（回答の順番の決まり）：答えるAIに「その場で頼れる人や手がかりを使う行動を先に」などの決まりを足した版を作りました。安全の追試には合格しましたが、2回目の場面で、初動の助言は良くなりませんでした（直した版1.22、いまの版1.25）。事前に決めた条件を満たさなかったので、本番に入れませんでした。
• 試み2（答えるAIを、有料のAIと同じモデルに替える）：初動の助言は少し上がりました（24場面で1.52から1.65。はっきりした差ではありません）。一方、毎週の安全の試験で、国ごとの要点が下がりました（96.4％から89.5％）。事前に決めた条件で、替えませんでした。有料のAIは、そのまま使うとその場の状況判断に優れますが、当社が確かめた資料を渡しても、その要点を答えに十分に反映できませんでした。
• 誤りに導く恐れ：2回目で、当社の答えに2場面ありました。1つは津波の場面で、上の階への避難を、高台への避難より先に示しました（判定担当2人とも）。もう1つは、判定担当1人だけが挙げた場面です。3回目では1場面ありました。空港を取り違えた場面で、間に合う便をあきらめさせる恐れがありました（2人とも）。有料のAIにも、2回目に1場面（夜行バスを勧めた）、3回目に2場面（モロッコの救急・消防の番号を150と誤った〔正しくは15〕など）ありました。
• 津波の案内を直した：2回目の津波の場面をきっかけに、気象庁「津波から身を守るために」と内閣府のガイドラインに沿って、「警報を待たずに、すぐ海辺から離れ、高台や避難場所へ。間に合わないときだけ、近くの頑丈な建物の上の階へ」と直しました。3回目の災害の8場面で、直す前と比べて、初動の助言は同じ（1.88）、進められる対応は72％から82％、誤りに導く恐れは0のままでした。安全の追試にも合格し、本番に入れました（2026-09-27）。

分かったこと：いまの作りでは、連絡先・手続きの正確さを優先することにより、初動の助言は下回る結果が出ると分かりました。答えるAIを替えれば初動の助言は少し上がりますが、正確さが下がります。当社は正確さを優先し、両立させる形を次に確かめます。

3-4　詐欺の手口と本物の見分け

出張者が気づいていない詐欺の手口（偽の係員、取り違え、親切を装う誘いなど）と、よく似た本物の場面を1組にして、AIが見分けられるかを測りました（40組。問いは記憶を持たない別のAIが作り、確定して記録してから測定）。

• 困る答え（本人の不利になる勧め）は、ログインした無料のAIの高い方（サービスX・31組）の約半分でした。見分けた組の数は、事前に決めた基準（7組以上多いこと）には届かず、同じくらいでした。有料のAIとは、サービスYと同じ（34組・困る答え5）で、サービスXより困る答えが少ない結果でした。見分けは、有料のAIと同等の水準です。
• より難しい40組（名前の無い、変わった形の手口）で、答えの前後の仕組みを8通り比べました。いまの本番（答えるAIとは別の会社のAIが確認する形）の33組・困る答え3を上回る形はありませんでした。答えるAIを強いAIに替える形、2つの答えを照らし合わせる形、確認するAIを足す形は、どれも上回りませんでした。確認するAIを1つ足した形の1つでは、書き直しで答えがかえって悪くなりました（24組・困る答え10）。

総務にとっての意味：AIの答えを別の会社のAIに確認させる仕組みは効きます。ただし、確認するAIを増やせば良いわけではありません。

無料・有料のAIは、APIでの再現です。アプリの指示・検索・記憶は含みません。困る答えは、採点担当2人の平均の合計です。

4　正確さを優先する設計と、ほかの備えとの組み合わせ

• 初動の助言：連絡先の正確さを優先することにより、その場面ならではの確かめや、目の前の人・物を使う行動では、そのまま使う有料のAIを下回る結果が出ます。当社の答えは、確かめた連絡先と手続きを正確に案内する分、その場の状況判断を後回しにすることがあります。直すための2つの試みのうち、答えるAIを替える形は初動の助言を少し上げましたが、安全性の再試験の網羅率を下げました。当社は正確さを優先し、本番に入れていません。次は、番号と手続きだけを確認の対象とし、その場の行動はAIの判断に任せる形を、新しい場面で確かめてから本番に入れます。結果は、この白書に追記します。
• 人の手配：医療搬送、通訳の派遣、現地での同行、退避の手配は、危機管理会社やアシスタンスの役割です。トラベルAIレスキューは、会社が契約した窓口の番号を登録しておけば押すだけで電話できるようにして、その窓口に早くつなぎます。
• 組み合わせ：危機管理会社と当社を両方持つと（場面ごとに良い方をとる仮定の計算）、会社への第一報（2.00）と人の手配（6場面すべて）がそろい、進められる対応の割合も82％で最も高くなりました。初動の助言は1.77で、有料のAI（1.92）に及びません。当社のアプリには、会社が契約したアシスタンスの窓口を登録して、押すだけでかけられます。大企業は「危機管理会社＋当社」、中小企業は「当社＋保険の窓口」という形が考えられます。
• 総務の手間：この机上演習の測り方では、減るとは言えませんでした。必要な知らせと手間を分けて測る方法を、次に考えます。

5　次の取り組み（方針）

まだ作っていないものを含みます。作ったものとしてではなく、方針として示します。

• 会社への共有（トラベルSIM法人版、2026-10-19から提供）：会社に届くのは、本人が確かめて送る最小限にします（安否、できごと、連絡した先、受付番号、休む見込みの日数）。病名、妊娠、持病などのからだの中身は総務に送らず、就業の区分（通常・制限・休業）までにします。中身は、本人が選んだときだけ、産業医・保健師・保険会社・医師へ送ります。会社は、相談の中身と貴重品ボールトを見られません（会社の画面に相談の記録を出す経路を作りません）。労災の手続きに要る事実のまとめは、本人の手元に残します。
• その場の状況判断（初動の助言）の改善と、総務の手間の測り方の見直し。試すときは、新しい場面と安全の追試で確かめます。
• 毎週の自動の試験と、どの答えが当社のものかを伏せた採点を続け、結果を公開します。

第2部　一般のAIと比べた測定（2026-09-22）

第2部では、一般のチャットAI3つ（モデルA・B・C。匿名の表記）と当社の設計に、同じ質問をしました。質問は2種類です。国ごとに異なる連絡先と手続きの74問（国別）と、海外へ行く日本人が誰でも聞きそうな一般的な質問30問を、整った書き方・やや整った書き方・短い書き方の3通りにしたもの（セットB）です。呼び出し方は冒頭の「この白書で使う言葉と、調べた条件」をご覧ください。

主な結果 — 同日測定を基にした比較

同じ質問には、どのAIにも同じ採点の規則を当て、同じ採点担当が比べました。ただし、採点担当はセットB・国別・追試で分かれています。また、当社の「整った書き方（c1）」だけは、翌日に直した後の測定と採点に差し替えました。すべての答えが同じ日・同じ採点担当、という意味ではありません。

測定した当社の版：整った質問（c1）はv9、やや整った質問・短い質問・国別・追試はv7。本番の版とは区別します。

国ごとに違う連絡先と手続き

参照データの有無が違う条件での比較です。これだけで生成エンジンの優劣や、あらゆる場面での正確さは判断できません。

食い違いは、セットB＋国別で60件 対 2件

セットBの90問と国別の74問を合算すると、モデルA・B・Cの合計は60件、当社は2件です。各出どころの分母は同じですが、前者は3サービスの合算です。

当社の食い違いには、ネットワークを手動で選ぶべき場面で自動選択を案内した回答と、国名の無い短い質問で日本を前提にした回答が含まれます。渡航先を知っている設計でも、取り違えは残りました。

「連絡先の数字が一つ違えば、そのまま誤った通報になります。深夜、圏外、現地の言葉しか通じない場面では、旅行者がその場で正しさを確かめられません。だから連絡先はAI生成に頼らず、当社が先に確かめた公式情報をそのまま示す。AIに任せるのは、手順の整理と、伝える内容の下書きだけにしました」

同じ質問でも、書き方で点が変わる

短い質問では当社68.9%、モデルA・B・Cは52.8〜56.4%でした。当社は購入時の渡航先を知っていますが、各サービスにはその情報を渡していません。この条件の違いを含む結果です。

事前登録の基準と判定

基準は2026-09-22、採点前に登録しました。基準①は「セット B のすべての書き方で、同じエンジンをそのまま使った場合より 3.0 ポイントを超えて低くならないこと」です。整った質問で 12.5 ポイント低く、満たさなかったという判定です。3つの基準のうち2つを満たし、総合の判定は「不合格」でした。

追試 — 答えられる範囲と、答えを控える範囲

• 参照データのある国の言い換え：12問、要点97.2%、食い違い0件。
• 参照データの無い国：18問、要点18.1%、食い違い0件。「確認できない」と明示した回答は18問、次の窓口と聞く内容を添えた回答は18問でした。

確かめられないことを作らず、次に聞く窓口を示せました。一方で、答えられた要点は少なく、外務省の緊急連絡先を使う形にして広げています（第1部 2）。ここでの「食い違いなし」は、登録した要点との矛盾が無かったという意味で、回答に含まれるすべての記述を検証した意味ではありません。

改善の記録 — 測って確かめ、直した過程

1. v7：参照データで固定する対象を、識別情報・制度・数値に限定し、同日測定を行いました。
2. v8：一般的な制度の説明を答えやすくする修正で、副作用が出ました。2問（B17・B23）が悪化し、2回の測定で再現しました。
3. v9：副作用が出た部分を戻しました。整った質問は78.1%になりましたが、同じエンジンとの差は残り、基準①は不合格です。
4. 参照データの追加と、代表の研究「みんどる」の方法を当てる実験を進めています。計画を2026-09-24に事前登録しました。事前に登録した条件で測っており、結果は条件を満たしたかどうかにかかわらず追記します。
5. 2026-09-26：会話のAIを切り替え、七つの仕組みを加えました（第1部の2章）。会社への報告の下書きは、AIに文章を生成させる形では書き足しが止まらず（5件、2件、1件）、本人の言葉を抜き出して照らし合わせる形で0件になりました。言い回しの指示では止まらず、仕組みで止まりました。
6. 2026-09-27：初動の助言を直す2つの試み（回答の順番の決まり、答えるAIの差し替え）は、事前に決めた条件を満たさず、本番に入れませんでした。回答の順番の決まりに例として入れた地震の行動が、津波の場面では「上の階にとどまる」を先にさせたことも記録します。津波の案内の直しと、スイス・ニュージーランドの「当社の補い」は、安全の追試に合格して本番に入れました。

当社の立場と、本番で使っている版

履歴 — 2026-09-14の測定と、採点者の差

以下は過去の測定です。主な結果には混ぜません。国別の当社の値は40.9%から、参照データの範囲・AIへの到達・出力の完了を直した5回目で97.2%になりました。各モデルには同じ修正の機会を与えていません。

「最初の40.9%を見たとき、疑ったのはAIの性能でした。原因が自分たちの実装にあると分かったのは、測り直してからです。データを足したのに、AIに届いていなかった。この種の事故は、測らなければ気づけません。だから、直した履歴ごと公開します」

イタリアの被害届では、各サービスの回答がそろって当社の正解と食い違いました。公式情報を確かめ直すと、登録した正解が誤っていたため、判定を訂正しました。複数の回答がそろって外れたときは、正解側も疑う手順にしています。

同じ回答を盲検で採点し直すと、点が動いた

2026-09-24、固定した国別74問から25問を無作為に選び、3モデルの75回答を元採点を見ずに採点し直しました。元の平均からモデルAは13.0、Bは16.0、Cは17.0ポイント下がりました。この標本では、採点者・採点運用の違いが低下の主因と考えられます。

これは標本の記述統計で、全設問の新しい公開スコアではありません。再採点と同日測定の採点でも、複合要素の中心、名称の揺れ、期間の境界の解釈には差が残りました。回答自体の変化もあり、測定日の間の差を、そのままモデルの性能変化と断定できません。

台湾の届け出先の採点は、以前の訂正を各サービスへ一律に適用しました。警察署の案内だけを理由とする食い違いを取り消した値が、本書の主な結果です。登録した正解を公式情報で再確認し、必要なら訂正する手順も続けます。

設計者への提言 — 緊急時のAIを作る方へ、8つの要点

当社が測って確かめたことを、緊急時のAIを作る方に役立つ要点として公開します。同じ構造のサービスでは、同じことが起こりうると考えられます。

1. 連絡先は、確認した情報から示す。1文字の違いが行動の違いになる情報は、先に確認した情報をそのまま示す経路を持つ。
2. 参照データは、項目の単位で網羅を確かめる。国の数ではなく、項目の有無で数える。
3. 参照データがAIへ届いていることを、機械で検証する。「持っている」と「届いている」は別。公開前の自動検査と実測を組み合わせる。
4. 整っていない質問で測る。整った質問の数字は、緊急時の利用者の数字ではない。
5. 出力の切れと、文字の混入を検知する。途中で切れた回答を正常として記録していた不具合と、無関係な文字体系の混入は、当社にも一般のAIにも起きた。
6. 「分からない」の後に、次の一手を添える。断定しない設計は食い違いを減らすが、それだけでは旅行者は動けない。
7. 正解側も疑う。複数のAIの答えがそろって「誤り」になった設問は、登録した正解を一次情報で再確認する。
8. 事実を足してはいけない出力は、AIに文章を生成させない。本人の言葉を抜き出させ、元の文とプログラムで照らし合わせて組み立てる。言い回しの指示だけでは、書き足しは形を変えて残った。

企業・事業者への含意

• 海外出張者を抱える企業：深夜・多言語の「つながらない」「盗まれた」「急病」への最初の対応をAIに任せられるかは、参照データに貴社の連絡先・社内ルールが入っているかで決まります。トラベルSIM法人版（2026-10-19から提供・ご相談受付中）は、この設計を法人向けに提供します。 導入を想定したケーススタディは「法人版トラベルAIレスキュー」に載せています。 https://www.travelsim-japan.com/corp/
• 旅行会社・eSIM事業者・保険・カード会社：トラベルAIレスキューを、自社の顧客に提供できます。形は二つです。当社の法人向けトラベルSIMを自社の名前で販売する形（ホワイトレーベル・OEM・代理店販売。2026-10-19から）と、自社のアプリやサービスの中で使えるようにする形です。業種ごとの想定事例は「法人版トラベルAIレスキュー」に載せています。後者では、貴社のSIMやeSIM（他社製を含む）を替える必要はなく、参照データに貴社の窓口を含めて、要件ごとに見積もります。 ご相談は info@jagproject.com へ。
• 同じ検証を、貴社の条件で：本文書の設問と採点基準を使い、貴社の想定する国・場面で測ることができます。ご相談は info@jagproject.com へ。

「法人の出張では、深夜の『つながらない』『盗まれた』『急病』が総務に集まります。出張者が自分で対応できる範囲を広げれば、手配担当の負担は減ります。連絡先と社内ルールを参照データに入れる形なら、この設計は他社のSIMやeSIMの上でも動きます。10月19日の法人版と、事業者の皆さまが自社の顧客に提供する形で、お届けします」

方法・前提・限界

設問と正解の根拠URLは2026-09-08に事前登録。セットBは海外へ行く日本人の質問30問×3通り、国別は6項目×20か国のうち採点可能な74問です。主測定日は2026-09-22、当社c1の差し替えは2026-09-23です。

質問は日本語で、海外へ行く日本人の立場から書いています。英語版は同じ検証の翻訳であり、英語の回答性能を測ったものではありません。訪日旅行者向けの英語・中国語・韓国語のセットAは、採点後に追記する予定です。

対象は、2026-09-14に無料プランの既定モデルとして確認したモデルA・B・Cと当社の設計です。比較では検索機能や上位モデルを含めず、モデル名は匿名で表記します。当社は参照データと購入時の渡航先を使うため、入力条件は同じではありません。

採点規則の前提 — 利用者は海外にいる

国名の無い質問に、日本の110／119を条件なしで案内した答えは、食い違いと数えます。前提は「利用者は海外にいる」です。日本にいるなら正解であり、番号そのものが誤りなのではありません。「日本なら」「海外なら」と分けた答えや、国を聞き返す答えは、それだけでは食い違いに数えません。この規則は当社を含むすべての出どころに適用します（2026-09-24に前提を明文化）。

要点の網羅率

登録した要点を要素に分け、各要素が回答に入っているかを二値で採点します。部分点は付けず、設問ごとの割合を平均します。

食い違い

登録した要点と矛盾する内容を書いた回答の件数。要素の欠落や、要点に無い内容の追加は、それだけでは数えません。

次の一手

確認できない内容、確認先の窓口、聞く内容を添えること。

採点にはAIを使っており、当社自身が検証主体です。採点者の差を開示していますが、独立した外部評価を済ませたという意味ではありません。追試も限られた設問であり、実際の緊急時に利用者が行動できたかは測っていません。上位モデル・検索つきの条件・外部採点・新しい設問で、検証を続けます。

第1部の方法と限界

• 机上演習の場面は、比べる備えを知らない担当（記憶の無いClaude）が書き、別の担当が偏りと事実を確かめて、「要修正」が0になった版を確定して記録しました。当社の研究の担当は、開封するまで場面の中身を読みませんでした。
• 判定の決まりと主な比較は、答えを作る前に事前登録し、SHA-256で記録しました。比較は、対になった場面の符号検定（片側）とホルムの補正で行い、当社に不利な読み方でも確かめました。
• 判定担当はAI（Claude）で、人の専門家ではありません。場面は3回で合わせて64、うち災害は8と少なめです。危機管理会社とガイドブックは、説明に基づく判定です。机上の模擬で、実際の出張者の行動や事故の件数ではありません。
• 無料・有料のAIは、会社が使うサービスと同じモデルをAPIで呼んだ再現です。アプリの指示・検索・記憶は含みません。
• 第1部の「サービスX・Y」と、第2部の「モデルA・B・C」は、別の表記です。同じサービスを含むことがあります。

データの入手と、公開しないもの

設問の全文、採点基準、正解の要点とその根拠URL、回答の原文（モデルA・B・Cと当社の設計・全条件・追試を含む）は、報道関係者の請求に応じて提供します：info@jagproject.com。第1部の場面、判定の決まり、答えの原文、判定表も同じです。当社製品の追試用に、無償のレビュー用アカウントを即日発行します（ログイン。架空の人物・注文・旅程をお使いください）。当社の実装（参照データの構造、AIへ渡す仕組み、実行スクリプト）は公開しません。

図表の利用と引用

本書の図表と数値は、出典を明記すれば報道・研究の目的で転載できます（出典の表記例：ジャグプロジェクト合同会社「旅先の緊急時、AIはどこまで答えてよいか」2026年9月）。各図は題名と出典を図の中に含めているため、画面撮影のまま掲載できます。PNG版は報道関係者に提供しています。PDF版は正式公開時に用意します。代表の写真、製品画面、取材のご相談は info@jagproject.com へ（24時間以内に返信します）。

免責

この結果は、事前に指定した条件の下で確認したものです。すべての環境で同じ結果になることを示すものではありません。AIの生成物は下書きです。実際の緊急時は、現地の警察・救急・医療機関・大使館を最優先してください。制度は変わります。記載の確認日は、第1部が2026-09-27、第2部が2026-09-22です。

更新履歴

• 2026-10-07：正式に公開。
• 2026-09-29：冒頭（前提・用語・トラベルAIレスキューとは）と要約を書き直し、本文の用語をそろえました（答え役→答えるAI、点検→確認、見立て→状況判断、要点の網羅率→要点の網羅率）。詐欺の見分けで、別の試験の数を混ぜていた要約の一文を直しました。
• 2026-09-27：法人の出張の備え（いまの備えA・当社の取り組みB・トラベルAIレスキューC）を第1部として追加。総務が一般のAIで生成する連絡先の一覧、机上演習3回、手口と本物の見分け（有料のAIとの比べを含む）を追記。本番の形（2026-09-26〜27）と、設計者への提言の8点目を追記。
• 2026-09-25：総務・出張手配向けに再構成し、同日測定を主結果に変更。事前登録の判定、悪化を含む開発履歴、採点者の差と本番の版を追記。本番を9/23版（v9）に切り替え（2026-09-24決定）。
• 2026-09-22：報道関係者向け先行版。

Jag Project, LLC · Jag Yamamoto · info@jagproject.com