警察官は、数秒で状況が一変しうる現場において、深刻な時間的制約のもと、不完全な情報を基に職務を遂行することが多い。犯罪捜査であれ地域パトロールであれ、警察官は常に直感に基づいて予測を立てなければならない。
この「直感による警察活動（gut policing）」は、単なる当て推量ではなく、高速なパターン認識である。それは、訓練と長年にわたる実際の事案への対応、同僚からの学び、そして何が重要で何がそうでないかを直感的に判断する能力の積み重ねから生まれる。
しかし、点と点を結ぶ手段は、もはや直感だけではない。多くの警察組織がAIを活用したツールへの投資を進めており、犯罪多発地点を予測する予測的警察活動アルゴリズムや、意思決定を支援するために設計された犯罪者アセスメントシステムもその一例である。
これは世界規模のより広い潮流を反映している。各国の警察組織が日常的な警察活動にAIを組み込みつつある。こうしたAI対応ツールは、単独の警察官がリアルタイムで分析することが不可能な大量のデータとパターンを活用する。目的は明確だ。意思決定が直感や経験のみに依存するのではなく、確かなエビデンスと信頼できるデータに基づいて行われるよう支援することである。
多くの人々が、警察によるAI技術の活用を受け入れているように見える。ただし、事前に明確なガイドラインが整備されていることが条件だ。
イングランドでは、警察組織がすでに日常業務にAIツールを活用している。その一つがUntrite Thriveで、警察の指令室スタッフがリソースの配分を決定する際に役立てられている。もう一つの例がQlik Senseで、エイボン・アンド・サマセット警察が再犯や犯罪実行の可能性を監視するために使用している。こうした動きは、効率化とコスト削減を重視する政府の広範な方針とも合致している。
しかし、人間の判断をより自動化された予測に置き換えると、警察官が培ってきた伝統的な「点と点を結ぶ」論理的思考の価値が失われかねない。AIツールが誤った人物、誤った場所、あるいは誤ったリスクにフラグを立てた事例は枚挙にいとまがない。
未検証情報
庶民院特別委員会は、ウェスト・ミッドランズ警察がAIアシスタントのMicrosoft Copilotを使用した際の重大な問題点を最近指摘した。この問題は、昨年11月にアストン・ヴィラFCとのヨーロッパリーグの試合のためにマッカビ・テルアビブFCのイスラエル人サポーターがバーミンガムへ渡航するのを阻止する決定に関連するものである。
過去の試合でのマッカビサポーターによる混乱に関してこの警察が主張した内容は、Copilotが生成した不正確な情報に基づいており、その中には、実際には開催されたことのないイスラエルのクラブとウェストハム・ユナイテッドFCの対戦も含まれていた。委員会委員長のKaren Bradley氏は「マッカビサポーターを高リスクとするとした情報は、適切な精査なしに信頼された。驚くべきことに、その中にはAIが生成した未検証の情報も含まれていた」と説明した。
この不正確なAI生成情報は、安全諮問グループの会議においても、さらには国会議員に対する口頭証拠においても上級警察官によって繰り返し言及され、適切な精査の欠如とAIの出力への過度な依存が露呈した。本件は現在、警察行動独立局による調査の対象となっている。
そして、これは孤立した事例ではなかった。ダラム警察が導入したHarm Assessment Risk Toolは、再犯可能性の過大評価からデータセットにおける差別まで、多くの欠陥を抱えていたことが明らかになった。
また、ロンドン警視庁がかつて運用していたGang Matrix（ギャング構成員とされる人物に関する情報を記録したデータベースで現在は廃止）は、欠陥のあるスコアリングに基づいて黒人の若い男性を高リスクと不当にラベリングしていたとして、情報コミッショナーオフィスから強く批判された。
AI駆動のツールへの依存は、警察活動において諸刃の剣となりうる。意思決定を改善する一方で、偏見を強化し、誤りを増幅させるリスクもはらんでいる。イングランドの警察組織と連携してきた我々の経験では、AIによる意思決定支援は、警察官が自らの現場経験とデータに基づいた洞察を組み合わせたときに最も機能する。
偏見の強化
AIの警察活動への活用に関する我々の継続的な研究は、AIへの無批判な依存が既存の偏見を強化し、最も貧しく、社会的に周縁化されたコミュニティに不均衡な影響を与えるリスクがあることを示している。
現在未公開のこの研究は、AIの効果的な活用には困難なバランスが求められることを示唆している。警察官はAIの推奨を信頼しながらも同時に疑い、常に警戒心を持ったマインドセットを維持しなければならない。
偏見がAI支援による意思決定に忍び込むのを防ぐために、警察組織は、警察官がAIの出力を定期的かつ建設的に問い直せるよう準備する偏見認識トレーニングに投資すべきである。
全国警察長官会議の誓約は、AIは人間の判断を置き換えるのではなく支援すべきであることを義務付けた。これは正しい方向への一歩である。しかし、警察官がAIの推奨を、慎重な精査を要するガイダンスとしてではなく、客観的な真実として扱うならば、この原則でさえ裏目に出かねない。
こうした懸念は、政府が2025年8月に発表した全国予測的警察活動プロトタイプの導入を背景に、いっそう差し迫った問題となっている。このシステムは2030年までの全国展開が予定されており、AIを活用した犯罪マッピングと行動パターン分析を組み合わせたもので、初期投資として400万ポンドが充当されている。
このシステムは警察組織、地方自治体、社会サービスのデータを活用し、現在イングランドおよびウェールズの7つの警察組織で運用が拡大しているライブ顔認識バンのネットワークを直接的な基盤としている。
同時に、警察組織内部の動向は、テクノロジーによる監視の限界を浮き彫りにしている。ロンドン警視庁は最近、病欠記録、欠勤、時間外勤務のパターンといった内部データを分析することで、警察官の不正行為の可能性にフラグを立てるAIツールの使用を開始したと報じられた。
ロンドン警視庁は、こうしたシステムが基準の向上と市民からの信頼回復に貢献すると主張しているが、批判者たちは、そのような監視が職場でのプレッシャーを不正行為と誤分類するリスクがあり、説明責任を強化するどころか損なうと警告している。
最終的に、AI技術が警察活動の成果を改善するかどうかは、それを取り巻くガバナンスにかかっている。あらゆるAIのループに警戒心を持つ人間が必ず関与していることを確保することは、絶対に譲れないセーフガードであるべきだ。