犯罪予測システム開発のSingular Perturbations、ブラジル・ミナスジェライス州ベロオリゾンテ市警団とCRIME NABIの有効性の検証を開始
当社は高精度・高速な独自手法を含む犯罪予測アルゴリズムをもとに、犯罪予測システム「CRIME NABI」を開発してきました。
また、その予測結果を元に犯罪減少を意図した警備・パトロール業務の最適化支援アプリ「CRIME NABI」をリリースし、リアルタイムな犯罪予測に基づく効果的・効率的な警備・パトロール経路の自動策定・リスク可視化・警備状況のリアルタイム管理といったソリューションを自治体や警備会社向けに展開・提供してきました。
このたび、ブラジル連邦共和国ミナスジェライス州の州都ベロオリゾンテ市の市警団が地域の安心・安全な生活を実現するにあたり、当社の開発・提供する犯罪予測システムの有効性の検証を開始します。
今回の検証期間は約2カ月ほどですが、本検証を通して得られた業務活用におけるノウハウ等を取り入れ、当社のビジョンである「世界の悲しい経験を減らす」ことを実現するために、さらに高度な犯罪予測サービスの構築に向けて、引き続き邁進致します。
CRIME NABI
犯罪予測システム「CRIME NABI」はいつ・どこで未来の犯罪が起きるかを予測するシステムです。
下記は東京都の軽犯罪情報から過去データを集め、その翌日の予測を行ったデモンストレーション図です。
黒い矢印は実際に翌日発生した犯罪の場所を表し、予測データとほぼ一致する形で犯罪が起きている点が確認できます。犯罪予測に基づき犯罪が起こりやすい場所を重点的に警備する方が、警備効果が高いことが期待されます。
CRIME NABIは過去の犯罪発生情報や人口統計、土地利用データ、天気などのデータに基づき、2種類の独自アルゴリズムをもとに犯罪予測をおこないます。さらに、犯罪が発生しやすいと予測された場所を重点的に警備するルートを策定します。
1. 時間情報による予測：
犯罪者は一度犯行に成功すると同じ手口を繰り返します。犯罪の時間的なパターンを記述できるモデルに対して理論物理の定式化を適用することで、データ件数が少ない犯罪についても安定した計算が可能に。高精度な予測を達成しています。
2. 空間情報による予測：
犯罪発生や人口密度などのさまざまな空間パターンの足しあわせで、予測したい犯罪種別を記述できるようモデル化されています。
このようなアルゴリズムは、通常大きなサイズのデータをinputに入れ、さらに時空間のメッシュ数分だけunknown parameterを決める必要があるため、非常に計算コストが高いことがネックとなります。
Singular Perturbationsではデータを事前圧縮する独自の数理アルゴリズムにより、従来手法と比較し圧倒的な計算時間の高速化を達成しました。
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