私たちCグループは、AIを使った防犯対策について話をしたいと思います。

はじめに、皆さんは日本で1年間にどのくらい犯罪が発生していると思いますか？実は、警察庁の統計によるとなんと年間約80万件も発生しているのです。ここ数年は戦後最少の件数を記録し続けているのですが、それでも1日あたりおよそ2000件以上発生している計算になります。この背景として、現代では人と人とのつながりが減少し、人間による犯罪抑制がしにくいことが考えられます。これに対する対策として、AIを使った対策があります。AIを使った防犯システムは、欧米を中心にすでに約３０ヵ国で運用されています。例えば、アメリカのロサンゼルス市警察では犯罪予測システムを導入し、その結果強盗事件が33％、暴力事件が21％、空き巣が12％減ったということです。アメリカのその他の警察でもこのような犯罪予測システムが導入されているところがあります。また、日本でも防犯や捜査、警備に人工知能やビッグデータを活用する動きがあります。実際に警察庁では実証実験が始まり、京都府警でもひったくりなどを予測するシステムが導入されているうえ、警視庁や神奈川県警でも導入する動きがあります。このようにAIを使って犯罪が起こりやすそうな場所をピックアップして重点的に警戒するなど犯罪を未然に防ぐ効果が期待されます。

このように犯罪防止に役立つことが期待されるAIですが、問題点も指摘されています。例えば、AIに与えられた情報の偏りがあるいうことや、信頼性に欠ける場合があるということ、プライバシーの侵害になることがあるということ、必ずしも予測が当たらないということなどがあります。情報の偏りについて、AIが予測の基にするデータは犯罪発生そのもののデータではなく、警察が犯罪を覚知した場所のデータです。そのため警察が集中的に監視している地域は犯罪の覚知率が高くなり、発生予測も高くなります。するとより監視が強まり、その地域における犯罪覚知率がさらに高くなるという繰り返しになります。その結果さらなる偏りが生まれます。また、犯罪予防に使われているシステムの中にはアルゴリズムが明らかにされていないものもあり、信頼性を検証できないことがあります。プライバシーについて、犯罪を予防するシステムの中には、個人情報を基にして刑事事件の被告人が将来再び犯罪を起こす可能性があるのかを調べるシステムもあり、監視社会になるという懸念があります。

これらの問題を踏まえたうえで、私たちはAIがビッグデータからどのようにして予測をしているのかを知り、さらにそもそもAIはどのようなデータを基に予測を行っているのかを知ること、そしてそれらによって導き出されたものが公平なものなのかどうかをきちんと理解することが大切だと思います。つまり私たちがAIについてきちんと理解したうえで使うことが重要です。これらを踏まえて私たちは、情報の偏りがなく、監視社会とならないようきちんと情報管理のできるAIがこれからの社会に受け入れられていくAIだと考えます。

創造理工学部長（当時）の菅野先生と授賞式にて