スマートシティ

アルゴリズムの技術で性犯罪者を追い詰める

SHARE.

アルゴリズムの技術で性犯罪者を追い詰める

​全米の病院や警察の証拠保管室では、何千もの「レイプキット」が検査されずに放置されており、都市によっては完全に廃棄されている場合もあります。これらのキットには、性的暴行の加害者を逮捕したり有罪にしたりする可能性のあるDNAが含まれているにもかかわらず、キットの処理が滞っているという問題が起きています。

スタンフォード大学の最近の研究で、高度な機械学習アルゴリズムが人間の法医学の専門家よりも速く、効率的にキットの処理ができることが明らかになりました。これにより、性的暴行事件の起訴がスピードアップし、被害者が証拠を長い間待つという現状に終止符を打つことができます。

 

証拠収集の課題

​性的暴力事件の起訴をするには、法執行機関と法制度に多くの課題があります。 性的暴行事件の裁判化件数は、他のどの犯罪よりもはるかに少なく、最近の統計では、1,000人中5人が刑務所に収容されるにとどまっています。 弁護士は、性的暴行事件の起訴が困難であることを認めており、有罪判決の数が少ない理由の1つは、被疑者を暴行と結びつける物理的証拠がないことがあげられます。

いわゆる「レイプキット」は、正しくは「性的暴行証拠キット」または「SAEK」と命名され、事件の捜査に役立ちます。性的暴行の後、医療スタッフは性的暴行法医学検査を行い、この検査キットは被災者の衣服、所持品、身体に残された毛髪や精液などの身体的証拠を収集し保管するために使用されます。 これらのサンプルは、DNA検査を通して、犯罪者のDNAプロファイルの全国データベースであるODISにアップロードして照合します。

しかし、SAEKで採取した検体を検査するには時間がかかり、1キットあたり平均約1000ドルの費用がかかります。 検査ができるのは法医学の専門家のみであり、DNAが採取できる可能性が最も高いと考えられる検体を絞り込んむことで時間短縮をはかろうとしますが、性的暴行事件の捜査に間に合うようにキットを処理して検査するのに膨大な時間がかかります。多くの都市では、キットは単に保管されているだけですが30日以上経過したキットは廃棄されることもあります。これはニューヨーク市で起きたことで、2012年以降、840個のキットが廃棄されました。

しかし、現在では、高度な機械学習によって、キットの検査やDNAサンプルのタイプをより迅速かつ正確に行うことが可能になり、収集された証拠を直ちに暴行事件の起訴に利用できるようになりました。

レイプキット、検査、DNA

​機械学習による検査の高速化と正確性の向上

​スタンフォード大学人間中心人工知能研究所(HAI)の最近の報告書によると、スタンフォード大学のローレンス・M・ワイン教授は、SAEKのどの生体試料がDNAを提供する可能性が高く、その結果がヒトの検査官の推奨よりも正確であるかを予測できる機械学習アルゴリズムを開発しました。

Weinの最初の研究は、サンフランシスコ警察の刑事研究所のデータベースに基づいていました。同研究所は、SAEKのすべての要素を検査し、DNAを含む可能性が最も高いと考えられるすべてのサンプルに関する情報を収集し、保管するものです。SFPDのデータベースには、2年間(2017~2019年)にわたって検査された868キットのデータが含まれており、Weinのチームは、SAEKのどの要素がCODISデータベースにロードする価値のあるDNAサンプルを含む可能性が最も高いかを予測するのに十分な精度の機械学習モデルを開発することができました。

Weinの結果は、National Academy of SciencesのProceedings誌に発表され、CODISにアップロードできるDNA検査結果の数が41%増加したことを明らかにしました。キット内のすべてのサンプルをテストすることはよりコストが高くなりますが、このアルゴリズムは有用なサンプルの収率を2倍以上にし、最終的にはサンプリング対象の数を47%増加させる可能性があります。

これらの初期の結果は、洗練された機械学習アルゴリズムと、複数の情報源から収集された「ビッグデータ」の大量データセットの組み合わせが、米国中のSAEKの処理時間と精度の両方を加速し、キットを処理するためのより多くの連邦および州の資金提供のリリースを奨励することを示唆しています。

 

​機械学習の仕組み

機械学習は、人工知能の多くの応用例の1つです。人工知能とは、コンピュータやその他のシステムに経験や過去の情報から学習する能力を与え、状況を評価し、人間の行動から独立した判断を下す能力を与える仕組みです。​機械学習の日常的なアプリケーションには、検索エンジンや、ユーザーの過去の行動に基づいて提案を行うプラットフォームなどがあります。

人工知能、機械学習 

​人間と同じように、機械も学習することができ、私たち人間は、機械にパターンの特定や予測などを行うためのさまざまな方法を 「教え 」られます。​最終的には、マシンが適切な予測を行う能力を培い、必要なタスクを自動的に実行できるようになります。

​大量のデータへのアクセスは機械学習にとって不可欠であり、クラウドベースのストレージプラットフォームはこれまで以上に多くのデータを利用可能にします。​機械が操作できるデータが多ければ多いほど、機械のパフォーマンスはより正確になります。​これにより、大規模なデータセットに対して、人間が同じことをするのに要する時間の数分の一で複雑な操作を行うことが可能になり、間違った結果や不完全な結果をもたらす「ヒューマンエラー」を減らすことができます。

​このように、高度な機械学習プロセスとSFPDが提供する大規模なデータセットの組み合わせによって、Weinの初期研究が可能になり、性的暴行事件の捜査と起訴の方法を良い方向に変えられる可能性があることを示しました。

彼の研究が明らかにしているように、高度な機械学習のアルゴリズムは、「レイプキット」テストをかつてないほど速く、安く、正確にすることができます。​未検査のキットの在庫を減らすことで、性的暴行事件で有罪判決が増える可能性があり、事件が進展するまで何カ月、場合によっては何年も待つことを余儀なくされた被害者を救い出すことができるでしょう。

SHARE.

前の記事

バーチャル試着アプリについて知っておくべきこと

次の記事

5Gの技術がヘルスケア業界をどのように変革するか