日本のAI犯罪予測システムに期待できない理由

「犯罪機会論」はAIと好相性（写真はイメージです）　seamartini-iStock

＜予測システムの命運を握るのは、入力層と出力層に関するデータの的確性だ。「質」を揺るがす3つの不安要素とは？＞

街頭犯罪の発生をビッグデータとAI（人工知能）を用いて予測するシステムがある。すでに欧米では普及しているが、日本でも導入が始まった。しかし、犯罪予測システムの前提である「犯罪機会論」が普及していない日本で、システムを構築しようとすれば、基礎工事ができていないわけだから、崩壊の危険があると言わざるを得ない。

ビッグデータからスマートデータ、インフォメーションからインテリジェンスへ

そもそも、コンピューターを活用した犯罪予測システムは、米国ニューヨーク市警の「コムスタット」が始まりである。その名称（COMP + STAT）は、コンピューター（COMPuter）と統計学（STATistics）からなる合成語だ。

「コムスタット」が導入された1994年は、「防犯環境設計」と「割れ窓理論」を双璧とする「犯罪機会論」が完全に浸透した時期である。当時、ニューヨーク市警を導いていたのは、「割れ窓理論」の提唱者、ラトガース大学のジョージ・ケリング教授と、ケリング教授を慕うウィリアム・ブラットン警察本部長だ。

ニューヨーク市警の「コムスタット」の管制センター　出典：拙著『犯罪は「この場所」で起こる』（光文社）

その後、「犯罪パターン理論」の提唱者、サイモンフレーザー大学のブランティンガム夫妻の教え子であるバンクーバー警察のキム・ロスモ警部が「地理的プロファイリング」を開発するなど、「犯罪機会論」に進展が見られた。ちなみに、ロスモ警部はカナダで最初に犯罪学の博士号を取得した警察官（1995年）だ。

こうした動向を踏まえ、警察の世界では、「ビッグデータ（大量の情報）からスマートデータ（賢い情報）へ」「インフォメーション（情報）からインテリジェンス（知恵）へ」といったシフトが加速し、「インテリジェンス主導型警察活動」や「予測型警察活動」が盛んになった。

例えば、米国テネシー州のメンフィス市警では、2006年に「ブルークラッシュ」が始まった。ブルー（Blue）は警察官を意味し、クラッシュ（CRUSH）は「統計履歴を活用した犯罪減少」（Crime Reduction Utilizing Statistical History）の頭文字である。この犯罪予測システムは、メンフィス市警の犯罪分析課と、メンフィス大学のリチャード・ヤニコウスキー准教授とのパートナーシップの下で開発された。

メンフィス市警の「ブルークラッシュ」の司令塔である「リアルタイム犯罪センター」　出典：拙著『写真でわかる世界の防犯 ――遺跡・デザイン・まちづくり』（小学館）

現在、開発が進む犯罪予測システムは、基本的に、脳のニューラルネットワーク（神経回路網）を模倣したディープラーニング（深層学習）を採用している。もっとも、犯罪予測システムには、仮説を検証する（関連を分析する）伝統的な統計手法を用いるものもある。