■犯罪の発生可能性を推測するAI

防犯カメラには賛否両論があることをご存知でしょう。犯罪の防止に大変役立つという意見の人。いや犯罪防止には役立っていない、事件が起きたあとに警察の追跡や証拠の確認のために役立っているだけだという意見の人。これはコンピューターを用いた犯罪抑止技術についても言えることです。社会の最終目的は、単に犯人をすばやく捕まえるだけでなく、事件や事故そのものを顕在化させないことなのです。ではAIには、冒頭に述べたような犯罪を未然に防ぐ能力など本当にあるのでしょうか。あるいはこれもまた、単なる"神話"で終わってしまうのでしょうか。

否、この技術はすでに実用化されています。例えば米国ではPredpol社がプレドポルと呼ばれる予測型犯罪防御システムを開発し、行政などに提供しています。機械学習とビッグデータを組み合わせ、過去の犯罪に関するデータを分析することにより、今後いつどこで犯罪が起こる可能性があるのかを予測させるシステムです。あるタイプの犯罪は似たような時間と場所で起こる傾向があるため、過去のデータからこうした特徴を導き出せるようになるといいます。

一例を挙げると「ある地域で強盗が頻発すると、近い将来、その周辺地域でも強盗が頻発する可能性がある」のです。Predpol社はこの考え方をETASモデルと呼んでいるそうで、どうもこのモデル、もともとは地震活動の変化から、統計学的に異常な振る舞いを検出して地震の短期予測や余震の発生確率の算定などに用いるために考案されたものらしいのです。地震学が犯罪予測に役立つなんて意外でした。

米国における成功例としては、2013年１月にこのシステムをワシントン州のタコマ市に導入したところ、２年間で住宅地の強盗事件が22%減少したと伝えています。実は日本でも、2016年に京都府警が「予測型犯罪防御システム」を導入し、一定の成果を上げたとのニュースが各紙に出ていましたので、もはやあまり珍しいAIではなくなっているのかもしれません。

（了）