警察が顔認証に頼らないで、関心人物を追跡する方法

捜査チームが利用できるビデオ証拠の量は、前例のないレベルに達しています。 司法協力局によると、約80%の犯罪には何らかの形でのビデオ証拠が含まれており、この傾向は減速する兆しを見せていません。

さまざまな情報源がこのビデオ証拠の増加に貢献しています。セキュリティカメラや交通カメラ、ボディーカメラ、ダッシュカメラ、携帯デバイスなどです。 アメリカ人の97%がモバイルデバイスを所有している ため、公的および私的部門でこのような映像の入手が普及しています。また、地元警察署や保安官事務所によるボディーカメラの広範な導入により、ビデオ証拠の普及度はさらに高まります。 一般的な法執行機関の47%以上と、大規模警察署の80%以上がボディーカメラを使用しています。

ビデオ証拠レビューにAIを使用する

従来、ビデオ映像を分析するには、手作業によるレビュー作業が必要でしたが、AI技術の進歩により、ビデオ証拠の自動化と迅速な分析が可能になりました。

例えば、10分間のビデオを分析するには、手動レビューでは数時間かかりますが、AIを使用すると数分で完了します。同様に、AIアルゴリズムは、複数のビデオファイルと形式を横断して、特定の個人の特徴に基づいて潜在的な一致を特定できます。

公共の安全におけるAIの重要な利点は、広範なデータセットをリアルタイムで迅速に分析できることです。機械学習アルゴリズムを使用することで、AIプラットフォームはパターンを検出する、異常を特定する、潜在的な脅威を予測するなどの作業で優れています。

この機能により、法執行機関（LEA）やその他の公共の安全関係者は、セキュリティ問題に対処し、リソースの割り当てを効率的に行うことができます。さらに、自動化プロセスにおいて人間の判断を維持し、チームメンバーがより迅速なタイムフレームでより優れたデータで作業できるようにします。

特定のAIソリューションを利用することで、LEAは、さまざまなファイル間で画像を接続して、個人の包括的な物語、出来事、タイムラインを構築することで、ビデオ証拠の分析を合理化できます。これにより、調査の効率と有効性が大幅に向上します。

ただし、調査でAIを使用することは、プライバシー法と個人情報（PII）の保護に関する懸念を引き起こしています。特に、顔認証技術がこれらの権利を侵害することなくどのように使用できるかについてです。

幸いなことに、最新のAI技術の出現により、顔認証に頼らないビデオファイル間で関心人物を追跡するための代替アプローチが可能になりました。

PIIを保護するAI

PIIの完全性を優先する代替AIモデルがあり、顔認証やその他のバイオメトリックマーカーを使用せずに、調査員が関連情報を特定できるようにします。このアプローチは、分析プロセスを迅速化するだけでなく、ビデオ監視に関連するプライバシーリスクも軽減します。

プライバシーを犠牲にすることなくスピードを優先する

時間の重要性は強調する必要があります。行方不明者を扱う場合、最初の48時間は非常に重要です。証拠は新鮮であり、個人の発見の可能性は高くなります。ビデオ証拠のレビューをAIで加速することで、LEAは行方不明者を見つける可能性と関心人物を特定する可能性を高めることができます。

顔認証が実用的または倫理的ではない状況では、人間のようなオブジェクト（HLO）検出技術が不可欠になります。HLO検出では、AIエンジンは、衣服、ピアス、または靴などの特定の特徴を識別するようにトレーニングされています。これらの特徴が現れる箇所を特定することで、AIは広範なビデオ映像のレビューを合理化し、時間の効率性を向上させます。

HLO検出のユースケースには、被害者特定、容疑者特定と逮捕、目撃者特定などがあります。

法執行機関がビデオ映像で個人の特定を支援する他の方法

顔認証を使用せずに個人の特定を行うだけでなく、AIは、人間の分析者や調査員が個人の追跡、重要なタイムラインの確立、重要な情報の収集を支援するためのその他の方法を提供します。これにより、退屈な作業から解放され、コミュニティに重点を置くことができます。

ビッグデータと予測分析

検索機能の分野では、AIはビッグデータと予測分析の分野で重要な進歩を遂げています。

• ソーシャルメディアコンテンツや公的記録を含む広範なデータセットを活用して、誰かの潜在的な場所や行動パターンを予測します。
• 予測モデリングにより、調査員は検索パラメータを絞り込み、リソースを最大の影響を与える可能性のある領域に集中できます。
• 自然言語処理（NLP）技術を使用して、ソーシャルメディア投稿から貴重な洞察を抽出し、関心人物の特定を支援します。

地理空間分析

地理情報システム（GIS）を使用して、地形マッピングと分析が捜索救助作戦を支援する上で重要な役割を果たします。AIを統合することで、これらのプロセスは自動化され、地理空間データ分析の精度が向上します。この自動化により、調査員は広範なデータセットを迅速に処理し、従来の方法では見逃される可能性のあるパターンを特定できます。

車両追跡

個人の追跡がカメラで見える場合にのみ機能し、車両に乗った場合には問題となる可能性があります。対策として、人を追跡するAIソリューションから車両を追跡するソリューションにシームレスに切り替えることができます。こうして、警察は個人の追跡を続け、事件のタイムラインの完全性を維持できます。

行方不明者調査におけるAIの将来のトレンドとアプリケーション

公共の安全におけるAIのトレンドは、法執行機関とテクノロジー企業の協力に向かっていると考えられます。このようなパートナーシップを通じて、より強力で効率的なAI駆動ツールの開発が可能になり、捜索救助作業の有効性が高まり、他の関連分野にも応用されます。将来的な展開として、AIを早期特定と介入戦略に活用して、強力な監視と分析を通じて失踪を予防することが考えられます。

テクノロジーの進歩が続くにつれて、より高度なバイオメトリック認識能力や洗練された予測モデリング技術を備えた新しいAIツールや方法が登場することが予想されます。

公共の安全機関にとって、進化する調査の状況に適応するために、適切なツールへのアクセスは不可欠です。AIを採用して、法執行機関をより効果的、正確、迅速にサービス提供できるようにすることは、前向きな一歩です。

最終的な考え：AIはプライバシーと公共の安全のバランスを維持する

法執行機関におけるAIの使用が増えるにつれて、プライバシーを保護しながら公共の安全を確保するバランスを取ることが重要な懸念事項となっています。AIは公共の安全を強化する可能性を秘めていますが、プライバシー侵害や権力の乱用のリスクも存在します。適切な安全対策と実践を講じることで、AIはより大きな利益をもたらすために使用できます。

組織は、AIの使用を規定し、プライバシー権を保護するための倫理的および法的枠組みを確立することが不可欠です。これには、透明性、説明責任、AI駆動システムに対する監督を促進するための立法イニシアチブとガイドラインの開発が必要です。

また、データ匿名化や厳格なセキュリティプロトコルなどのベストプラクティスを実施することも重要です。これにより、AI技術に固有のリスクを軽減することができます。最終的に、プライバシーを優先することは、公共の安全イニシアチブの基本的な柱として続くでしょう。法執行機関に対する公衆の信頼を育むことにもなります。