ニューヨーク市警、職員らが独自開発した犯罪パターン認識ソフトウェア導入

headless曰く、　米ニューヨーク市警察（NYPD）では独自に開発した犯罪パターン認識ソフトウェアを用い、強盗事件や窃盗事件の捜査を効率化しているそうだ（AP News、The Verge）。

　このソフトウェア「Patternizr」を開発したのは、NYPDの分析担当副警察委員長Evan Levine氏と、当時NYPDの分析責任者で現在はスタンフォード大学のスタンフォード計算政策研究所副所長Alex Chohlas-Wood氏。Patternizrは3つの教師あり機械学習モデルで構成され、手作業により識別された10年分の犯罪パターンデータを学習している。ニューヨーク市の過去の犯罪データを使用したテストでは、およそ3分の1で完全なパターンを再現でき、80%は少なくとも一部分のパターンを再現できたとのこと。人種による偏りが発生することを防ぐため、Patternizrでは犯罪パターンを調べる際に容疑者の人種を評価しないそうだ。

　Patternizrを使用することで、手作業により過去の事件ファイルを調べて共通点を抽出していた従来のパターン識別と比べて大幅な効率化が可能となっただけでなく、各警察署の分析官は管轄地域外で発生した事件を含めたパターンを容易に入手できるようになった。2年かけて開発されたPatternizrは2016年12月からNYPDで使われているが、最近2氏がINFORMS Journal on Applied Analyticsで論文を発表するまで明らかにされていなかったという。NYPDではPatternizrの開発者が職員だったため、費用は最低限に抑えられたと説明しているとのことだ。

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