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ＡＩが犯罪予測　

2019年03月28日
テーマ：テーマ無し

　午後、電話が鳴り出てみると、１０年以上も前に取ったことの
あるサプリメーカー。サプリの新商品のセールスだ。

　１回でも取ったことのあるお客の名簿が残っているのだろう。
サプリは自分でチョイス。基本的に電話勧誘では発注しない。

　運動していないからだろう、お昼になってもあまり食欲がわか
ないが、久しぶりにおそばを食べてみようかという気になった。

　　ナメコ、野菜入りそば

　おそばをゆでるのだが、その前にナメコと野菜を電子レンジで
チンし温野菜に。そばがゆであがったら野菜と一緒に器に入れる。

　器には事前に３倍に薄めるたれを入れておく。ゆでたお湯は捨
てないで、そのまま器に入れれば出来上がり。


　切ったタマネギは生で器に入れる。ナメコは多めに入れたので
食べ応えあり。そばはやわらかすぎず、ちょうどいい食感。

　　犯罪起きやすいエリア、時間帯

　各分野で活躍するＡＩだが、ＡＩを使って犯罪が起きやすいエ
リアや時間を予測する取り組みが警察でも始まっているという。

　警視庁は４月から子供どもや女性を狙った性犯罪などの前兆と
される「声かけ」や「つきまとい」などのビッグデータも分析。

　子供に「猫がいるよ」「車に乗らない？」。東京都内での声か
けやつきまといなどの通報は年間７千件近くに上るとか。

　　性犯罪や誘拐では「前兆」が多い

　「性犯罪や誘拐などの事件では発生前に不審な前兆事案が通報
されている場合が多い（同庁担当者）」

　同庁は前兆事案のビッグデータを有効活用するため、４月から
新システムを導入、重点パトロールで犯罪抑止に乗り出す。

　　前兆事案は地図上に表示

　新システムでは２０１０年以降に通報された約６万件の前兆事
案から有効データを蓄積。前兆事案は地図上に表示される。


　そのため、どの場所でどんな事案が起きているかが一目で分か
る。各警察署の端末からもデータが見られ速やかに情報を共有。

　　子供の安全にも期待

　新しい前兆では不審者の服装や体格、言動などの情報を検索、
データと一致した場合は疑われる事案として画面に表示される。

　子供については下校後の遊びや習い事の行き帰りの安全対策が
課題に。犯罪予測で多くの犯罪を事前に防ぐことが期待される。

　　各地の警察も取り組み

　過去の事件情報をビッグデータやＡＩを使って、犯罪の発生予
測に生かす試みは各地の警察で広がっている。

　背景には現場の警官の経験や勘に頼りがちの捜査から、ＡＩに
よるビッグデータ活用にシフトする狙いがあるという。

　ＡＩはデータが蓄積されるほど精度が増していくからね。使っ
ていくたびに威力が増していくんだろうな。

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