今日の都市は、犯罪とテロの最前線に立たされている。一部の都市が明らかにより高いリスクにさらされている一方で、すべての都市が脆弱である。当然ながら、都市は試行錯誤を重ね、犯罪防止と過激主義への対抗に向けた革新的なアプローチを採用している。
最も成功している都市は、情報収集の改善、治安活動と地域社会への働きかけの強化、都市の安全性向上に向けた新技術への投資を進めている。こうした都市は「アジャイル・セキュリティ」を導入していると言われる。すなわち、データ主導型かつ課題志向型のアプローチにより、意思決定と環境変化への設計対応を迅速化し、不安定要因を抑制している。
アジャイル・セキュリティの対策は、多くの種類の犯罪、過激化、テロが無作為ではなく、予測可能でさえあるという前提から出発する。いくつかの例外を除き、それらは時間、空間、特定の人口集団において集中する傾向がある。コンピューティング能力の飛躍的向上と機械学習の進歩により、犯罪とテロに関連する膨大なデータを精査し、根底にある相関関係と原因を特定することが可能になった。こうしたデータの流れを活用・処理することは、都市におけるアジャイル・セキュリティの実現に不可欠である。
犯罪が起きる前に検知する
アジャイル・セキュリティの前提条件は、接続された都市インフラである。都市当局、民間企業、市民団体がリアルタイムデータにアクセスできる場合（生成元が犯罪マッピング・プラットフォーム、銃声検知システム、CCTVまたはスマート照明であるかを問わず）、犯罪が発生する前に検知する能力を向上させることができる。
増加している犯罪防止ツールの多くは、クラウドに接続されているだけでなく、ディープニューラルネットワーク上で稼働している。その結果、公的機関はナンバープレートの読み取り、顔認識ソフトウェアの実行、犯罪およびテロ組織のネットワークのマッピング、不審な異常の検出をより容易に行えるようになっている。これらの技術の一部は、デバイス内でデータを処理するものさえあり、それ自体で犯罪対策およびテロ防止能力の迅速化を図っている。
アジャイル・セキュリティのもう一つの重要な要素は、特に法執行部門におけるリーダーシップである。都市部の警察の間で、課題志向型の取り締まりの手法を採用し、ホットスポットに重点を置いて犯罪を抑止・抑制する動きが増えている。北米と西欧全域では、警察、テロ対策部隊、緊急対応要員が融合センターを設置し、都市のセンサーから民間企業のサイバー犯罪部門に至るまで、多岐にわたる情報源からの複数のデータセットを集約している。米州、中東、アジアでも、警察は、いつどこで犯罪が発生するかを予測する機械学習ツールへの投資を進めており、業界ではリアルタイムのエピデミック型余震系列(ETAS)による犯罪予測として知られている。
防御的建築
真に効果を発揮するためには、アジャイル・セキュリティは、犯罪とテロの脅威を抑止し、設計段階で排除するために、建造環境に的確かつ小規模な変更を加えることを必要とする。抑止には、スマートカメラ、街路灯、車両侵入防止システム、防爆壁、戦略的に配置された森林の樹冠などの防御的建築の活用が含まれる場合がある。目標は、加害者が潜在的な被害者を狙ったり、損害を与えたりする機会を減らすことである。
犯罪・テロの脅威を設計段階で排除するための取り組みには、環境の物理的な変更も含まれる。低層建築物の建設、緑地および地域コミュニティセンターの整備、多様なコミュニティの促進、深刻な不利益が集中する地域における再生施策の実施などである。質の高い公共財と社会的結束への投資は、犯罪や過激化の防止に役立ちうる。
アジャイル・セキュリティの最後の要件は、意図的か否かを問わず、市民の自由を制限しないことである。最低限、自治体は、新技術の動機と影響について議論するために、市民と協議する方法を見つける必要がある。これには、特に最も脆弱なコミュニティにおける協議の実施が含まれる。
地方当局はまた、基準を策定し、個人データへのアクセス、保存、救済に関する基準を定め、可能な限りアルゴリズムの透明性を奨励しなければならない。ニューヨーク市は最近、市の自動意思決定システムを検証するためのタスクフォースを設置した。市民が法執行機関への信頼を失い、社会的な隔たりが拡大すると、法執行機関が公衆を守る能力が損なわれかねない。
倫理的な問題
アジャイル・セキュリティ対策は、犯罪を防止するだけでなく、刑事司法制度の効率性も向上させることができる。例えば、英国と米国で設計されたアルゴリズムは、起訴された個人が低、中、高リスクのいずれに該当するか、また保釈前の釈放または個別の仮釈放の対象になるかを判断するために適用されている。AIを活用したリスク評価は、判事（その多くは、被告人が逃亡のおそれがあるか、社会への脅威となるか、証人に危害を加える可能性があるかを数分以内に判断しなければならない）が、より十分な情報に基づく判断を下すのに役立つ。
その可能性にもかかわらず、非常に深刻な倫理的問題が存在する。これらの新技術と公共の安全への適用により生じている。例えば、強固な抑制と均衡の仕組みがなければ、技術を活用した安全保障ソリューションは、オンライン・オフラインを問わず、市民の自由を急速に蝕みかねない。中国における新しい顔認識および歩容分析技術は、市民に関するあらゆる情報を収集することで「不審な行動」を検出しようとしている。企業Cloud Walk Technologyは、高リスク個人のプロファイルを作成するために個人データを収集している。当然のことながら、リスク評価と犯罪予測アルゴリズムは、批判にさらされており、人種的偏見を再現しているとされる。
もちろん、アジャイル・セキュリティは新技術の導入以上のものである。一方で、警察業務の革命は確かにデータのデジタル化を伴ったが、警察文化と実務の変革によって推進された。それでもなお、アジャイル・セキュリティの推進者は、AIに非常に慎重に関わるべきである。特に、偏見を強化する可能性があるためである。これは、AIが（偏見のある）警察官によって生成された現実世界のデータによって動いているためである。その結果、予測ツールには悪循環（負のフィードバックループ）を生み出す本質的なリスクがある。AIの予期せぬ影響への認識は、これまで以上に重要である。アジャイル・セキュリティ対策は、これらの技術の公正性と透明性が適切に検証されるよう、原則と手続きに基づくべきである。
慎重かつ細心の注意を払って設計・導入されれば、アジャイル・セキュリティ対策の採用は経済的な節約をもたらしうる。最低限、法執行機関、検察、裁判官、刑罰当局に対する非生産的な支出を削減できるはずである。技術を活用した手段により犯罪やテロを防止することで、政府と企業は被害者に生じる医療費の削減、高リスク都市における保険料の引き下げ、民間警備員への支出削減、全体的な投資環境の改善も図ることができる。
万能薬ではないが、アジャイル・セキュリティは犯罪とテロのリスクの防止と低減に役立ちうる。都市や導入されるセキュリティ技術の種類によっては、マッキンゼーの報告書（今月公表）が示すところでは、データ主導型ツールの賢明な導入により、死亡者数を最大10%削減し、犯罪件数を最大40%減らし、緊急対応時間を大幅に短縮できる。
大きな可能性を秘める一方で、アジャイル・セキュリティ対策は、市民との協議のもと、データ保護に関する適切な安全策を講じつつ、透明性をもって導入されることが極めて重要である。
