Accurint One、捜査データとガバナンスの下で運用されるAIを機関向けに統合

LexisNexis Risk Solutionsは2026年11月3日、Accurint Oneを発表した。この新しいプラットフォームは、米国の刑事司法機関に、同社、提携先、各機関のデータ、高度な分析機能、ガバナンスの下で運用されるAIを一元的に扱える捜査環境を提供する。

全国規模のデータベース、商用プロバイダー、機関内システム、その他のテクノロジーに捜査情報が分散していることで生じる断片化に、この製品は対処する。ユーザーは、システムごとに情報を集めて事件を組み立てるのではなく、単一のワークフローの中で、利用可能な記録と照合して手掛かりを検証し、関係性を探り、誤った手掛かりを除外できる。

LexisNexis Risk Solutions GovernmentのCEO、Haywood Talcoveは、今回の発表は、21世紀の犯罪に対し、捜査テクノロジーのモデルが依然として主に20世紀に根差しているというミスマッチに応えるものだと述べた。同氏が掲げる目標は、捜査官に分断されたツールへの適応を求めるのではなく、事件捜査を中心にテクノロジーを構成することだ。

3つの情報プール

Accurint Oneには、LexisNexis Risk Solutionsのコンテンツ、接続された提携先から提供されるデータ、各機関が提供する情報という3つの情報プールがある。製品のドキュメントでは、記録管理システム、コンピューター支援指令システム、拘置所管理システムが情報源の候補として挙げられている。各機関は、表計算ファイル、ユーザーが作成したファイル、BOLO（警戒情報）も取り込み、より広範なデータセットと合わせて分析できる。

捜査官は、統合された情報を検索し、事件について連携し、捜査のタイムラインを作成できるほか、マッピングやリンク分析を利用し、分析機能を適用できる。AIを活用した機能は、記録の要約を作成したり、関係ネットワークを調べてつながりを見つけたりできる。インターフェースでは、カスタマイズ機能とともに各種リソースを一つの画面に表示でき、各機関は製品ページからデモを申し込める。

LexisNexisによると、パターン認識は連続犯罪の捜査を支援できる。また、ほかの機能は、911への通常の通報対応を効率化し、機関のリソースが逼迫している際に、重複する手作業での調査を減らすことができる。

人間による監督とAIガバナンス

このプラットフォームでは、AIは情報の整理、パターンの発見、関連する可能性のある事柄の提示を担う補助的な役割に位置付けられている。情報の解釈と、それに基づくあらゆる行動は、引き続き権限を持つユーザーが担う。同社の刑事司法分野における責任あるAIの原則は、Accurint Oneに対して、透明性、責任、理解可能性、裏付け、追跡可能性という5つの基準を定めており、これらは頭文字を取ってTRUSTと略される。

説明可能性と追跡可能性は、こうした監督を実効性のあるものにすることを目的としている。捜査の手掛かりとなる可能性のある結果について、説明可能性のアプローチでは、その根拠となる情報と裏付けデータにアクセスできるようにすることが求められる。そのため、ユーザーは結果だけに頼らずに済む。捜査官、分析担当者、幹部職員、記録管理担当者は、そうした資料を確認し、訓練や経験、独立した判断力を生かすことが期待されている。

LexisNexisによると、同社の安全対策では、偏りに焦点を当てた審査、文書化、テスト、モニタリングに加え、アクセス制御のための資格確認、ユーザー認証、監査を組み合わせている。意図しない偏りの潜在的な発生源には、データ入力、モデル開発、運用への導入が含まれる。

このため、検証可能性はAccurint Oneの価値の中核となる。情報を集約すれば事件を組み立てる作業は簡素化できるが、このプラットフォームが掲げる運用モデルでは、説明責任をAIに移すことはない。捜査官は引き続き裏付け情報を確認し、提示された関連性に対して行動を起こすべきかどうかを判断しなければならない。