アメリカのカリフォルニア州、ワシントン州、サウスカロライナ州、アリゾナ州、テネシー州、イリノイ州といった地域の警察に、興味深いシステムが導入されている。
それはUCLAことカリフォルニア大学ロサンゼルス校が開発した「PredPol」を代表とする犯罪予測・分析アルゴリズム。
過去7年分の犯罪情報を元に、新たに犯罪が起こりそうな地域と時間を予測するものだ。

過酷な業務が多い警察の現場はいつも人手が足りない。

しかし、犯罪予測・分析アルゴリズムにより効率よくパトロールすることができれば、少ない人員でもパフォーマンスをさらに上げることができるのではないか­—そのもくろみは果たして、成功した。犯罪数そのものが低減するという結果が出た。

概念としてはデータマイニングと同じものといえよう。
データマイニングとは統計学のみならず、人工知能なども用いて大量のデータから知見を引き出すシステムのことで、1980年代から今でいうビッグデータを元に渋滞、天候、地震、需要などを予測する現場で用いられてきた。

犯罪予測は渋滞予測と同じようにはいかないだろうが、現代の技術と叡智を組み合わせることで魔が差すタイミング、犯罪のモチベーションが上がる瞬間を見極める方程式を作り上げることができたと想像できる。

特定の地域をパトロールして数十年というベテランなら、経験に基づくカンで犯罪の起こりやすい場所、地域を把握しているはず。
しかし、各警察署が受け持つエリア全域をカバーするのは無理というもの。

犯罪予測・分析アルゴリズムが普及することで隅々まで保安の目を行き届かせることができるのなら、警察という組織ははじめて予防薬として機能するようになるだろう。