次に犯罪起きるのはココ! 京都府警が予測システム導入

20160210231531kyotofukei
犯罪予測システム、全国初導入 京都府警 : 京都新聞 

犯罪予測システム、全国初導入 京都府警
 京都府警は、過去の犯罪傾向を分析して性犯罪やひったくりなどの発生を予測し、事件の未然防止を図る「予測型犯罪防御システム」を導入する。日々起きる犯罪情報を集積し、予測して防犯に役立てる全国初の取り組みで、10月から運用を始める。

 刑法犯認知件数が減少傾向の中、減少率が低い性犯罪や、窃盗などの街頭犯罪を未然に防ぐ新たな対策として、府警は昨年から同システムの開発に取り組んできた。

 システムは、実際に発生した犯罪のほか、犯罪に至らない児童らへの声かけ事案や不審者情報を一元的に集約して分析し、事件の発生を予測する。府警刑事企画課が、過去10年分の犯罪データや犯罪学の視点を活用し、性犯罪や車上狙い、ひったくりなどの犯罪を対象に発生日時や地域などを推測する。

 起きる可能性が高い犯罪情報が、時間帯やエリアに応じて地図上に表示される。1日に数回更新される情報を、府内全25署や各交番のパソコンから警察官が閲覧し、パトロールや防犯ボランティアの見守り活動などに生かす。一般市民には公開しない。

 府警は10月から本格的に同システムの運用を始める。5年間の計画で、随時、実績を検証し、精度を向上させる。府の新年度当初予算案に運用費など5900万円を盛り込んだ。

 同課は「担当部署を超えて集めた情報を生かし、犯罪が凶悪化する前に犯人逮捕につなげたい。効率的にパトロールし、府民の体感治安を高めたい」としている。

【 2016年02月10日 23時22分 】

次に犯罪起きるのはココ! 京都府警が予測システム導入:朝日新聞デジタル 

次に犯罪起きるのはココ! 京都府警が予測システム導入
大久保貴裕2016年2月11日09時15分
 犯罪が起きそうな場所を過去のデータから予測する新システムを京都府警が導入する。米ロサンゼルス市警など海外で運用実績があり、国内の警察では初めて。警察官の巡回に生かし、犯罪を防ぐねらいだ。

 府警は「予測型犯罪防御システム」を電機大手・NECと1年かけて設計。10月の運用開始をめざし、府の新年度予算案に事業費約6千万円を盛り込んだ。

 府警は、ひったくりなどの街頭犯罪や性犯罪は一度起きると近隣で連続する傾向が強いとする犯罪学の理論を応用。過去10年に府内で起きた犯罪の種類や場所、時間帯を自動的に分析し、次に犯罪が起こりやすいエリアを数百メートル四方で予測する。分析結果は署や交番に配備する端末に送り、パトロールの重点地域にする。分析内容は原則、外部には公表しない。

 桐生正幸・東洋大教授(犯罪心理学)は「犯罪にかかわるビッグデータは有用性が高い。犯人に肉薄でき、より洗練されたプロファイリングができると期待される」と話す。(大久保貴裕)

犯罪発生件数が大幅に減少 – 日経トレンディネット 

ビッグデータで犯罪予測、治安を改善したサンタクルーズ市の挑戦
2014年08月26日ITpro
 「2011年7月。米カリフォルニア州サンタクルーズ市で不思議な現象が起こった。犯罪が発生する前に、犯罪現場に警察官が現れるようになったのである」――。筆者はこのような出だしで始まる「ビッグデータ革命」という記事を「日経コンピュータ」の2011年9月15日号に執筆した。それから3年。同市では実際に犯罪発生件数が17%も減少したという。サンタクルーズ市警の挑戦を追った。

写真1●「プレディクティブ・ポリシング」を導入したサンタクルーズ市警
[画像のクリックで拡大表示]  サンタクルーズ市警は2011年7月から、過去の犯罪発生データに基づいてその日に犯罪が発生しそうな場所や時間帯を予測し、あらかじめ警察官をそれらの場所に派遣することで犯罪を未然に防いだり、犯人を迅速に逮捕したりするという取り組みを始めている(写真1)。筆者は2014年6月、実際にサンタクルーズ市警を取材し、「プレディクティブ・ポリシング(予測警備)」と呼ばれるこれらの取り組みについて詳しく聞く機会を得た。

写真2●サンタクルーズ市警で副署長(Deputy Chief of Police)を務めるスティーブ・クラーク(Steve Clark)氏
[画像のクリックで拡大表示]  取材に対応してくれたのは、サンタクルーズ市警で副署長(Deputy Chief of Police)を務めるスティーブ・クラーク(Steve Clark)氏(写真2)。クラーク副署長こそが、サンタクルーズ市警にプレディクティブ・ポリシングを導入した立役者だ。

 クラーク副署長がプレディクティブ・ポリシングに興味を持ったのは、2008年のこと。ある雑誌の記事で、サンタクララ大学のジョージ・モラー(George Mohler)博士とカリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)のジェフ・ブランティンガム(Jeff Brantingham)博士の二人が、数学的な予測モデルに基づくアルゴリズムによって犯罪を予測する研究をしていることを知ったことがきっかけだった。

 ところがモラー博士らの研究は、「犯罪に関する実際のデータを持っていなかったこと」(クラーク副署長)がネックになっていた。そこでクラーク副署長は、サンタクルーズ市警が保有する犯罪に関するデータをモラー博士らに提供すれば、実際に犯罪発生予測モデルを作り出せるのではないかと考え、彼らと連携することにした。

 クラーク副署長がこのような提案をできたのは、サンタクルーズ市警が犯罪に関するデータをデジタルの形で既に蓄積していたからだ。サンタクルーズ市警のパトカーや白バイには以前からパソコンが配備してある(写真3)。警官は犯罪が発生した現場でパソコンを使って「犯罪レポート(クライムレポート)」を執筆する。そのデータは即座にサンタクルーズ市警本部に送られる仕組みだ。犯罪レポートには犯罪の種類や発生時間、発生場所などが記入してある。犯罪レポートの件数は1年当たり1万1000件。そのほか年間10万5000件にも及ぶ電話での通報記録もデジタル化して蓄積していた。

三つの要素から犯罪発生確率を計算

 モラー博士らはこれらサンタクルーズ市警が保有するデータを使用して「昨日までの犯罪発生データから今日・明日の犯罪を予測する」という予測モデルを開発した。予測モデルは大まかに言うと、写真4のようなものだ。「Repeat Victimization(一度被害にあった場所で2週間以内に被害が再発するという傾向)」と「Near Repeats(犯罪が発生した近郊で犯罪が再発しやすいという傾向)」「Environment(その場所の環境)」という三つの要素をもとに、ある場所におけるその日の犯罪発生の可能性を計算する。環境要素には「その場所の犯罪発生率」「過去に犯罪を犯した人物の有無」「街灯の稼働状況」「バーやナイトクラブの有無や営業時間」などが含まれる。

写真4●カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)のジェフ・ブランティンガム(Jeff Brantingham)博士が開発した犯罪予測モデル
[画像のクリックで拡大表示]  「犯罪発生データを使って『犯罪マップ(クライムマップ)』を作っている警察は少なくないが、都市で発生する犯罪は生きている(Crime in city is alive)。昨日犯罪が起こった場所で今日また犯罪が発生するわけではない。今日犯罪が起きそうな場所を予測できるようにしたのが、この予測モデルだ」。サンタクルーズ市警のクラーク副署長は、この予測モデルの意義をこう説明する。

 サンタクルーズ市警は2011年7月に、モラー博士らが開発した予測モデルを搭載した犯罪予測システム「PredPol」を導入した。PredPolはWebベースのシステムだ(写真5)。「車上荒らし(Vehicle Burglary)」「住居への強盗(Burglary)」「自動車窃盗(Auto Theft)」「拳銃やナイフを使った犯罪(DW Assault、DWはDeadly Weaponの略 )」「拳銃などを使わない暴行(Battery)」といった犯罪が昨日どこで発生し、これからどこで発生しそうか地図上に表示する。画面で丸く表示されているのが昨日犯罪が発生した場所で、これから犯罪が発生しそうな場所は四角で表示してある。

写真5●「PredPol」による犯罪発生予測画面
[画像のクリックで拡大表示]  サンタクルーズ市警では毎日ミーティングを開き、PredPolによる犯罪発生予測を見ながら、その日に重点的にパトロールする場所や時間を決めている。またPredPolのデータはパトカーなどに据え付けてあるパソコンや、警官が携帯する「iPad」などからも閲覧可能で、警官はこれらのデータを見ながらパトロールをする。

犯罪発生件数が大幅に減少

 PredPolの効果はめざましかった。PredPolを導入した翌年、2012年のサンタクルーズ市内の犯罪発生件数は前年比6%減少した。さらに2013年の犯罪発生件数は前年比11%減少した。2013年と2011年を比較すると、2年間で犯罪発生件数は17%も減ったことになる。

 犯罪発生件数が減少したのは、PredPolの導入によって、犯罪発生予測の精度が以前よりも高まったからだ。サンタクルーズ市警では、PredPolの予測とベテラン刑事の予測とを比較している。その結果、PredPolの予測はベテラン刑事の予測に比べて的中率が2.3倍も高かった。また事前に犯罪発生場所を予測し、警官をその周辺に配置することで、犯罪を予防したり、犯罪発生後の逮捕までの時間を短縮したりできるようになったという。

 「PredPolの導入は我々が世界初であり、どれだけ効果があるかは半信半疑だった。そのため成果には非常に驚いた」。クラーク副署長はこう語る。またPredPolの予測結果は、パトロール以外にも成果を挙げている。

警官に「気付き」を提供

 「PredPolはたまに、ベテランの刑事から見て『なぜこんな場所で犯罪が起きるのか?』と疑問に思うような場所を、犯罪が発生しそうな場所として予測することがある」(クラーク副署長)。しかし警官をその場所に派遣し、実際に周囲の状況について調査をさせてみると「前科を持つ住人が新しく引っ越してきたり、飲食店の営業状況が変わったり、空き家が増えたりするなど、環境の変化が分かることがある」(同)。つまりPredPolは、ベテラン刑事でも分からなかった「気付き」を警官に与えてくれることがあるのだ。

 「PredPolを導入したからといって、ベテラン刑事が不要になるわけではない。人間の警官はPredPolの予測結果から『学び』、さらに優秀になって行くからだ」(クラーク副署長)。つまりクラーク副署長は、PredPolが人間の警官にとって新しいパートナーになっていると指摘するわけだ。

 PredPolのような「人工知能」が発達することで人間の仕事が奪われるかもしれない、という議論がある。実際に人工知能によって人間の仕事が不要になるケースもあるだろう。しかし人間もまた、人工知能から学ぶことが可能だ。サンタクルーズ市警におけるPredPolの導入は、人間と人工知能の新しい関係性を示す事例になっていると言えそうだ。

 サンタクルーズ市警における成果を受けて、モラー博士やブランティンガム博士はPredPolをSaaS(ソフトウエア・アズ・ア・サービス)として提供するスタートアップを設立している(PredPolのWebサイト)。PredPolは現在、サンタクルーズ市以外にもロサンゼルス市などが導入している。PredPolのような犯罪予測システムは今後、米国における治安維持にとって欠かせない存在になりそうだ。

(文/中田 敦=日経コンピュータ)

L.A. Cops Embrace Crime-Predicting Algorithmより
predictive.policingx616
L.A. Cops Embrace Crime-Predicting Algorithm

Burglary reports dropped after officers began taking patrol orders from computers.

by David Talbot July 2, 2012

A recent study suggests that computers could be better than seasoned police analysts at predicting when and where crime will strike next in a busy city.

Software tested in Los Angeles was twice as good as human analysts at predicting where burglaries and car break-ins might happen, according to a company deploying the technology.

When police in an L.A. precinct called Foothill division followed the computer’s advice—and focused their patrols within the areas identified—those areas experienced a 25 percent drop in reported burglaries, an anomaly compared to neighboring areas.

“We are seeing a tipping point—they are out there preventing the crime. The suspect is showing up in the area where he likes to go. They see black-and-white [police cruisers] talking to citizens—and that’s enough to disrupt the activity,” Sean Malinowski, a police captain in the Foothill division, said in a press webinar last week. The division has nearly 200,000 residents in a 46-square-mile area of the San Fernando Valley.

The software is built by a startup company, PredPol, based in Santa Cruz, California, and builds on computer science and anthropological research carried out at Santa Clara University and the University of California, Los Angeles.

関連記事Similar Posts:

カテゴリー: 気になるニュース パーマリンク