犯罪が多い場所は？時間？　犯罪予測で被害を減らすためのAIによる取組み

メリットやデメリット

犯罪防止で利用するAI予測とは、過去の犯罪データや環境要因などをもとに、犯罪が発生する可能性が高い場所や時間を予測する技術です。
AI予測を活用することで、警察は効率的にパトロールを行い、犯罪の抑止や検挙に役立てることができます。
しかし、AI予測にはメリットだけでなく、デメリットもあります。例えば、AI予測の精度や信頼性が低いと、冤罪や人権侵害などの問題が起こる可能性があります。
また、AI予測に関する倫理的、法的基準や規制も不十分な状況です。したがって、AI予測を使う際には、人間の判断や責任も重要になります。

犯罪を予防する事例や実験

AI予測を使って犯罪を予防する事例や実験は、世界各地で行われています。
例えば、アメリカのシカゴやロサンゼルスでは、PredPolやHunchLabというAI予測システムを導入しています。
これらのシステムは、過去の犯罪データや天候や地域経済などの要因を分析し、犯罪が発生する可能性が高い場所や時間を地図上に表示します。
警察は、この表示に基づいてパトロールを行い、犯罪の抑止や検挙に役立てます。これらのシステムの導入によって、シカゴでは発砲事件が39％、殺人事件が33％減少したと報告されています。

AI予測に関する問題や課題

AI予測に関する倫理的や法的な問題や課題は、多岐にわたります。
例えば、AI予測の精度や信頼性が低いと、プライバシーや人権の侵害、バイアスや差別の可能性、責任や透明性の欠如などの問題が起こる可能性があります。
AI予測に用いられるデータの取得や利用には、個人情報保護法などの法規制に従う必要があります。
また、AI予測に関する倫理指針やガイドラインも国内外で策定されていますが、法的拘束力はなく、実践方法も明確ではありません。欧州ではAI予測に関する具体的な規制案が提示されていますが、日本ではルールベースではなくゴールベースのガイドラインが必要とされています。
AI予測を使う際には、人間の判断や責任も重要になります。

まとめ

AI予測とは、犯罪が発生する可能性が高い場所や時間を予測する技術です。
AI予測を活用することで、警察は効率的にパトロールを行い、犯罪の抑止や検挙に役立てることができます。しかし、AI予測にはメリットだけでなく、デメリットもあります。
プライバシーや人権の侵害、バイアスや差別の可能性、責任や透明性の欠如などの倫理的や法的な問題や課題があります。
AI予測を使う際には、人間の判断や責任も重要なことを覚えておきましょう。