AIを活用した犯罪予測捜査にはどのようなものがあるか、どのような課題があるかを考える。日本では2016年に京都府警が予防型犯罪防御システムを導入した。過去に発生したデータを元に犯罪発生の高いエリアを予測するシステムで、街頭で発生する犯罪抑止の効率化を目的としている。神奈川県警でも独自システムが導入されている。一方、アメリカではより先進的な捜査手法がみられる。『プレッドポル』という犯罪予測システムは様々なデータを用いて街頭で発生する犯罪の他、重大犯罪の予測も行える。アメリカでは人物予測型のシステムも導入されている。AI活用によって警察活動の合理化や効率化が期待でき、犯罪予測捜査は予測エリアの犯罪の抑止につながる。
AIを活用した犯罪予測捜査には課題も残されている。まずは不確実性という問題があり、予測精度向上が求められるが、そのためには予測に使えるデータをAIが使える形で収集する必要がある。プライバシー侵害の懸念なども生じるが、特に気をつけなければいけないのは差別。2020年、カリフォルニア州サンタクルーズでは犯罪予測捜査を禁止する条例が制定された。犯罪予測AIにおいてはAIと人間の適切な役割分担が求められることになる。ルールづくりとガバナンス体制の確立が必要になる。
AIを活用した犯罪予測捜査には課題も残されている。まずは不確実性という問題があり、予測精度向上が求められるが、そのためには予測に使えるデータをAIが使える形で収集する必要がある。プライバシー侵害の懸念なども生じるが、特に気をつけなければいけないのは差別。2020年、カリフォルニア州サンタクルーズでは犯罪予測捜査を禁止する条例が制定された。犯罪予測AIにおいてはAIと人間の適切な役割分担が求められることになる。ルールづくりとガバナンス体制の確立が必要になる。
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