AIエンジニアが犯罪を予測して事前に人間を逮捕？：AIによる犯罪予測

AIが犯罪を予測
AIが犯罪を予測：使われるIT技術
PythonとAIで未来の犯罪を予測
AIが犯罪を予測：応用アイデア
- 同業種への応用
- 他業種への応用
AIが犯罪を予測：まとめ

AIエンジニアやプログラマーに転職して、犯罪を予測しましょう。

人工知能（AI）を使った犯罪予測技術が注目されています。この技術は、過去のデータを基に犯罪を予測するもので、最大90％の精度で犯罪を予測できるとされています。

犯罪予測に使用されるIT技術や具体的なPythonコードも解説しますので、AIエンジニアやプログラマーに転職したい方には必読の内容です。

また、この技術を応用したビジネスや社会安全分野での新しいアイデアも紹介しますので、新しい視点や発想を得られます。

AIが犯罪を予測

参考

How AI is already being used to predict crime before it happens

Yahoo News

映画『マイノリティ・リポート』でトム・クルーズが演じたのは、犯罪を起こる前に予測する警察官でした。現実世界でも、人工知能（AI）を使った犯罪予測技術がすでに実用化されています。

研究によると、この技術は最大90％の精度で犯罪を予測できるということです。

しかし、この技術には「無罪の人を逮捕するリスク」などの議論があります。欧州連合では、予測型警察のシステムなどを禁止するAI法案を制定したそうです。

AIが犯罪を予測：使われるIT技術

「AIが犯罪を予測」では、どのようなIT技術が使われているでしょうか。

使用されているプログラム言語、AI技術、データベース技術、クラウド技術、セキュリティ対策などを推測してみましょう。

プログラム言語：犯罪予測モデルの開発には、PythonやRなどのデータサイエンスに適した言語がよく使われます。各言語は、統計分析や機械学習アルゴリズムの実装に有用です。
AI技術：機械学習（特に教師あり学習）やディープラーニングが、犯罪予測に使われることがあります。各技術は、過去の犯罪データからパターンを学習し、未来の犯罪を予測可能です。
データベース技術：大量の犯罪データを効率的に管理・処理するために、SQLベースのリレーショナルデータベースやNoSQLデータベースが使用されることがあります。
クラウド技術：犯罪予測モデルの計算処理やデータストレージには、Amazon Web Services (AWS) やGoogle Cloud Platform (GCP) などのクラウドサービスが利用されることがあります。スケーラビリティや柔軟性の向上に有用です。
セキュリティ対策：犯罪データには個人情報が含まれることがあるため、データ暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策が重要です。また、モデルの公平性や倫理的な側面も考慮する必要があります。

PythonとAIで未来の犯罪を予測

PythonとAIで未来の犯罪を予測するコードを書いてみましょう。

以下は、犯罪を予測するシンプルな機械学習モデルのサンプルコードです。下記のPythonコードでは、ランダムフォレスト分類器を使用しています。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# サンプルデータの作成
data = {
    'area': np.random.choice(['urban', 'suburban', 'rural'], 100),
    'time': np.random.choice(['day', 'night'], 100),
    'reported_crimes': np.random.randint(0, 100, 100),
    'arrests': np.random.randint(0, 50, 100),
    'crime_prediction': np.random.choice([0, 1], 100)  # 0: No crime, 1: Crime
}
df = pd.DataFrame(data)

# データの前処理
df['area'] = df['area'].map({'urban': 0, 'suburban': 1, 'rural': 2})
df['time'] = df['time'].map({'day': 0, 'night': 1})

# 特徴量とターゲットの分割
X = df.drop('crime_prediction', axis=1)
y = df['crime_prediction']

# 訓練データとテストデータの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# モデルの学習
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 予測と評価
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

# 特徴量の重要度
feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X.columns)
sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index)
plt.title('Feature Importances')
plt.xlabel('Importance')
plt.ylabel('Features')
plt.show()