京都ではビッグデータを活用した犯罪予測システムを導入し、事件の検挙に一定の成果を上げています。
京都府警は、過去10年間に京都府内で発生した10万件以上の犯罪データに基づいて、犯罪がいつ、どこで起こるのかを予測するシステムを導入しました。
ひったくりや性犯罪などの犯罪の種類と時間帯を指定すると、エリアごとに犯罪が発生する確率を計算し、可能性の高いエリアを地図上に150メートル四方で色分けして表示します。
システムが予測したエリアを警察官が重点的にパトロールすることで、犯罪の予防や、検挙につながります。
2017年1月には、警察官が予測に基づいてパトロールを行っていたところ、不審なバイクを見つけました。その後、このバイクの搭乗者はひったくりの容疑者であることが分かりました。
システムを導入してからの5ヶ月間で、ひったくりや窃盗、わいせつ事件などで5人の逮捕、余罪を含めて38件の検挙に繋がりました。
このシステムは元々、アメリカ・カリフォルニア州のサンタクルーズ市警が6年前に導入したものをモデルにしています。
サンタクルーズ市警では、システムの導入により、犯罪の発生率を2割近く減らすことに成功しています。
犯罪予測システムの導入により、警察官という、限られた貴重な人材リソースを効率よく稼働させることで、町の安全を守ることに成功しました。
参考
ビッグデータ活用 犯罪予測で事件の検挙に 京都 | NHKニュース