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ビッグデータでバイク窃盗を現行犯逮捕、京都府警が予測システムを導入で実績

2017.06.25
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日経ビッグデータより

business.nikkeibp.co.jp

京都府警察本部はビッグデータを活用した犯罪予測システムを昨年10月に導入し、半年で数件の検挙につなげる成果を上げているとのこと。

一見すると、「すわ!監視社会か!」って反応をしそうだけど、実際には個人を追いかけるのではなく、過去の犯罪の「時間」「エリア」を丹念に集計しているだけ。

それでも、犯罪が発生しやすい時間×エリアは傾向がでるので、パトロールのリソース配分という意思決定にはめちゃくちゃ役に立つ。一種のエリアマーケティング。

さらに、分析エンジンには、機械学習やAIは用いてないというのも特徴的。

京都府警は今回、NEC、立命館大学と共同で開発した。分析エンジンには機械学習や人工知能(AI)の要素を入れていない。それぞれの犯罪について過去データから、人が予測ロジックを作り込んでいる。「現時点ではどのようなロジックで予測結果を出しているのかについてブラックボックス化したくないと考えている」(岡本所長補佐)。

「ブラックボックス化したくないから」というのが非常に示唆深いし、機械学習の特徴を分かってる。

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