日本のAI犯罪予測システムに期待できない理由

私は、地域安全マップづくりやホットスポット・パトロールの指導で全国各地を訪れているが、現地の住民や警察官と一緒にフィールドワークをすることも多い。

その際、私が「今日歩いた中では、ここが一番危険そうですね」と話しかけると、「実は昨年、ここで事件が起きたんです」などと教えてもらうこともしばしばだ。どうやら30年に及ぶ「犯罪機会論」の研究と実践の末、犯罪者と同じ目線に立てる能力を獲得したようだ。

新潟女児殺害事件（2018年）では、事件直後に記者と地域を歩き、「ここが危険」と指摘したところ、数日後にそこが誘拐現場だと判明した。そのため、NHK「おはよう日本」で、その様子が放送され、キャスターが「専門家が、ここが危険と指摘した、まさにその場所で連れ去られた可能性が高いんです」と伝えていた。

もっとも、こうした「景色解読力」は特殊なものではない。私の場合、留学中に偶然「犯罪機会論」と出会い、訓練が始まった。イギリスの警察学校には、この研修コースもある。日本でも、私の研究仲間や教え子は、この能力を備えている。

訓練次第で獲得できる能力なら、AIも学習できるはずだ。

例えば、私が1000枚の街頭写真を見て、その場所の危険度を5段階で評価し、その理由を「犯罪機会論」のキーワード（入りやすい、見えにくい）を用いて示す。そのレポートをAIが学習すれば、高精度の犯罪予測システムができはしないか。そして、その犯罪予測AIが、自動運転車、移動ロボット、自動飛行ドローンをナビゲートすれば、コストパフォーマンスのいいパトロールができるかもしれない。ちょっとワクワクするのは私だけか。

＊景色解読力（犯罪機会論）による犯罪予測については、次ページの動画をご覧いただきたい。