レポート 4932

法執行機関の職に就く人の多くは、現場の仕事が好きだからです。多くの人が気づいていないのは、現場の仕事と並んで事務作業も伴うということです。警察の報告書は、警察官の日々のやり取りや対応を記録したもので、刑事司法制度の重要な部分です。また、報告書の作成、編集、提出には時間がかかり、毎年何千もの報告書の作成を担当する警察官にとってはストレスの原因となることがあります。「警察官になることを考えたとき、悪人を刑務所に送ること、犯罪被害者を助けること、地域社会のために尽くすこと、市民と関わることについて考えます」と、コロラド州フォート コリンズのフォート コリンズ警察署 (FCPD) のロバート ヤンガー巡査部長は言います。「より積極的に、よりタイムリーにそうしたことを行えなくなる、または妨げになるものは何でも、ストレスの原因になります。」警察の報告書は、法制度に引きずり込まれ、起訴の可能性がある人物に対して警察がなぜ疑念を抱いているかを示す、法律に適用される事実の集合体であるはずだと、新しいテクノロジーが法律とどのように交わるかを研究しているアメリカン大学ワシントン法科大学院の法学教授アンドリュー・ファーガソンは言う。「伝統的に、犯罪行為の疑いは警官から発せられてきました。警官の直接の観察か、何が起こったかを話してくれた他の人間との話し合いです」とファーガソンは言う。「その疑惑の書類上の記録が刑事司法手続きの指針となります。起訴されるかどうか、誰かが刑務所に入れられるかどうか、申し立てに憲法上の問題があるかどうかを決定します」と彼は続ける。「多くの場合、ほとんどの事件は裁判に至らないため、それは司法取引の根拠となります」。しかし、その書類上の記録がどのようにまとめられ、最終的に書かれるかは、米国で大きな変化を遂げようとしているかもしれない。過去 1 年間に、人工知能 (AI) を使用して警察の報告書の作成を支援すると主張する製品を複数のベンダーがリリースしました。「新しい世界で興味深いのは、文書の大部分が AI による予測テキスト分析によって作成されることです。つまり、コンピューター、つまりアルゴリズムが疑惑を生み出し、それがこの事件の根底にある事実になるということです」とファーガソン氏は言います。 #### 新技術 米国司法省司法統計局 (BJS) の分析によると、最新のデータが利用可能な 2023 年には、米国の地方警察署の約 62% がボディ カメラを使用していました。米国の 100 万人以上の人々を対象とするすべての警察署は、2020 年までにボディ カメラを使用しました。これらの警察署の多くは、2010 年代初頭に Axon ボディ カメラの使用を開始した FCPD を含め、Axon のカメラ製品を使用しています。 FCPDには、宣誓警察官と地域奉仕警察官238名と、その他約100名の職員がいる。警察の技術導入を監督する24年のベテランであるヤンガー氏は、警察官が職務中に使用するさまざまな技術システムをすべて結び付けると、警察報告書の作成に非常に時間がかかるようになると語る。警察官の中には、パトロール中の車内で警察報告書を書く者もいる。しかし、他の警察官は一日の終わりまで待ってから警察署や分署に戻り報告書を書くため、シフトにかなりの時間がかかることもあるとヤンガー氏は付け加える。FCPDは、この問題に対処するため、数種類の技術を試してきた。ヤンガー氏が最初に警察に加わったとき、警察官は警察報告書をミニカセットに音声録音していた。その録音は次に筆写者に送られ、筆写者が録音を書き起こして警察報告書にまとめ、校正のために警察官に送り返していた。しかし、このプロセスには数週間かかったため、FCPD は、警官が自分でレポートを入力し、その後に自動転写プロセスを使用してレポートを口述できるように変更しました。「何か思いつくたびに、少し手間は省けましたが、フラストレーションは軽減されなかったかもしれません」とヤンガー氏は言います。「警官の効率を高め、フラストレーションを軽減したかったのです。」 Axon は、全国の警察署で広く問題となっているこの問題を支援する製品の開発に関心があったと、Axon の主任製品マネージャーであるノア・スピッツァー・ウィリアムズ氏は言います。同社はボディ カメラと転写製品で成功を収めていましたが、レポート作成プロセスを支援するには、さらに技術的な進歩が必要でした。「ボディ カメラを配備し、すべての事件を記録するというビジョンがありました」とスピッツァー・ウィリアムズ氏は言います。「それを警察のレポートに変換できたらどうなるでしょうか?」このビジョンを実現するための技術的ツールが結実したのは、ChatGPTのような生成AI製品が2022年にデビューし始めたときだった。Axonは、警察のボディカメラで録音された音声をAxonの証拠管理システムにアップロードし、事件の種類と重大度を選択し、録音を大規模な言語モデルに入力し、生成AIと警官の選択を使用して警察の報告書を作成するDraft Oneというソリューションのプロトタイプの作成を開始した。生成された報告書は、提出前に人間が確認する。 * * * * * 効率を高め、警官側のフラストレーションを減らしたかったのだ。 * * * * * * スピッツァー・ウィリアムズ氏によると、ほとんどの事件では録音された音声の方がより完全なストーリーを語る傾向があるため、同社はビデオではなく音声を活用する製品を採用したという。「典型的な事件、特に重大度の低い事件について考えてみると、多くの場合、犯罪はすでに発生している可能性が高いのです」と彼は説明する。 「容疑者は知られていないかもしれないし、もうそこにいないかもしれないが、警官は現場に呼ばれ、基本的には被害者や目撃者と話をし、事実調査モードに入る」。アクソンは2つの法執行機関とパイロットプロジェクトを実施し、約100時間の同乗調査を行い、ドラフトワンがさまざまな種類の警察報告書でどのように機能するかを確認し、警察官が現場でシステムをどのように使用するかを観察した。その機関の1つであるフォートコリンズは、2024年の初めに初期テストを行い、現場でよりうまく機能するようにドラフトワンに加えるべき変更についてアクソンと毎週会議を行った。ヤンガーが思い出す変更の1つは、当初ドラフトワンは中程度からより長い長さの警察報告書しか生成しなかったことだ。しかし、警官が短い報告書だけを必要とする場合もある。たとえば、誰かがFacebookで嫌がらせを受けていると報告するために、個人が定期的にFCPDに電話をかけることがある。警察官は、通報者に対し、容疑者がオンラインで自分とやり取りするのを制限するためにプロフィール設定を変更する方法をアドバイスすることが多い。また、通報者が嫌がらせを通報するために電話をかけたことと、それに対処するために取られた措置を文書化した警察報告書を作成することもある。ヤンガー氏は、警察官からのフィードバックに基づいて、Axon に Draft One に短い、中くらいの、長い形式の警察報告書オプションを作成するよう依頼したという。「200 語以内の短い報告書が必要なときもあれば、マグナ カルタが必要なときもあります。長いボタンと非常に詳細な報告書を作成する必要があるときもあります」とヤンガー氏は言う。このテスト プロセスの間、Axon はフィードバックを受け入れ、要求された変更 (報告書の長さオプションを含む) を実装したとヤンガー氏は言う。Axon はまた、製品の正確性と偏りをテストするために外部の利害関係者と協力した。「初日から、非常にハイリスクな環境で非常に強力なテクノロジーを扱っていることに気づきました」とスピッツァー ウィリアムズ氏は言う。 「これらは警察の報告書です。最終的には人々の自由に影響を与えることになるので、私たちはすぐに多くの外部の声に耳を傾け始めました」。Axon には社内にコミュニティ インパクト チームがあり、外部には刑事司法のリーダーで構成される倫理および公平性諮問委員会があり、テクノロジーに関する多様な視点を提供しています。Spitzer-Williams 氏によると、製品の開発について検察官、公選弁護人、コミュニティ グループとも話し合い、最終的にそれらの会話を製品自体に組み込まれた安全策に変えたとのことです。主要な安全策の 1 つは、Draft One をそのまま使用して重罪や逮捕に関する警察報告書を作成することはできないという点です。「Draft One がそのような状況でうまく機能しなかったわけではありません」と Spitzer-Williams 氏は言います。「明らかに、それらは非常にリスクの高い環境、リスクの高い事件だっただけです」アクソンはまた、Draft One のワークフローに「スピードバンプ」と呼ばれるものを導入し、警察官が報告書を承認して提出する前に校正できるようにした。たとえば、報告書を作成すると、Draft One は現実には起こりえない空想的な状況を含む段落を挿入する。これらの段落を削除しないと、報告書の承認と提出ができなくなる。また、報告書フォームに情報をコピーして貼り付けることもできない。「警察官を危険にさらそうとしているわけではありません」とスピッツァー・ウィリアムズ氏は言う。「スピードバンプを導入して、警察官が本当に細部まですべてを読んでいるか確認しようとしているだけです」。アクソンは 2024 年 4 月に Draft One を市場にリリースした。ルイジアナ州のラファイエット警察や FCPD など、すでにいくつかの警察署が Draft One を使用している。本稿掲載時点で、約 70 人の FCPD 警察官が Draft One ソリューションを使用しており、Younger 氏は、今後 30 日以内に残りの警察署員にこのソリューションを展開することを目標にしていると述べました。また、内部テストに基づくと、このソリューションによって警察官が警察報告書を書くのにかかる時間が約 64 ～ 67 パーセント短縮されたと述べています。 * * * * * * 我々は、警察官が本当にすべてを詳細に読んでいるかどうかを確認するために、スピード バンプを設置しようとしているだけです。 * * * * * * Spitzer-Williams 氏は、Draft One 警察報告書を利用して被告を有罪にした裁判例を知らないが、それらの裁判は今年の第 1 四半期と第 2 四半期に審理される可能性があると述べています。現在、この製品は、事件報告書の作成を支援するために民間の警備チームに販売されていません。しかし、将来的には検討対象になっています。 「私たちは、Draft One を設計し、構築しました。そして、すべての安全策と責任ある AI の考え方は、他の同様のユースケースや業界に拡張できるようにしました」とスピッツァー ウィリアムズ氏は言います。「私たちは、従来の警察署以外にも、もっと多くのチャンスがあると確信しています。」 ファーガソン氏は、Axon が製品を市場にリリースした頃に Draft One の調査を開始しました。彼が特に興味を持ったのは、それが現在利用可能な AI ソリューションであり、警察署が報告書の作成を開始して以来悩まされてきたローテクの問題に対処しようとしているからです。ファーガソン氏は当初、AI が現実世界で起こっていることを正確に把握できるかどうか、特に初期の AI モデルの危険性や誤りを考慮すると疑念を抱いていました。しかし、警察の報告書の歴史を調べ始めると、これらの報告書が刑事司法制度の構成要素であるという考えがいかに間違っているかに衝撃を受けました。なぜなら、人間が書いた報告書でさえ最も信頼できるものではないからです。「警察官はシフト中に多くの事件を扱います」とファーガソン氏は言います。 「時には警察はオフィスに戻り、自分の人間の記憶を頼りに何が起こったかを思い出し、空白のページを埋めなければなりませんが、私たち全員が知っているように、これには独自の問題と欠陥があります。AIとは無関係のこの警察のボディカメラを活用した警察報告書が必ずしもマイナスであるとは、私にはそれほど明確ではありませんでした。実際には、当初考えていたよりも多くの情報を提供したり、警官が実際に何が起こったかを思い出すのに役立つかもしれません。」彼の分析は、論文「生成的疑惑とAI支援警察報告書のリスク」（Security Managementと共有され、今年後半に出版されるために法律レビュージャーナルに提出）に掲載され、いくつかの懸念事項も見つかりました。米国には約2万の警察署があり、それぞれがリスク要因、異なる人口統計、犯罪の種類を持つ独自の地区で活動しています。ある管轄区域でAI製品をテストすると、その場所には適しているかもしれませんが、非常に異なる別の管轄区域ではそうではないとファーガソンは発見しました。 「アメリカの警察活動の現実の 1 つは、マンハッタンのダウンタウンで警察活動をするのとワイオミング州の田舎で警察活動をするのとでは、経験が大きく異なるということです」と彼は付け加えます。「ある典型的なシナリオでモデル化され標準化された技術を販売していて、それを別のシナリオに適用すると、問題に直面する可能性があります。」 ファーガソン氏はこれを、カリフォルニア州ロサンゼルスで最初に標準化されテストされ、その後、大都市向けに作成されたソリューションが小都市でもうまく機能するという証拠がないにもかかわらず、米国各地で使用された予測型警察技術に例えています。彼はこれを、異なる設定で適用された AI 製品によって提供されるパターンに頼る際には注意するようにというユーザーへの警告だと考えています。 * * * * * * ある典型的なシナリオでモデル化され標準化された技術を販売していて、それを別のシナリオに適用すると、問題に直面する可能性があります。 * * * * * * Axon は、AI の動作の監査証跡や、人間の監視を維持しながら精度を二重チェックするその他の方法を含む製品を作り上げました。しかし、重要なのは警察署自身がこうした慣行に従うことだとファーガソン氏は言う。「報告書の作成に人間が関与していることを確認するという考えは、明らかに前向きで良い考えですが、実際にどのように機能しているかはわかりません。監査証跡をすべて保存したり、Axon が設計したとおりに機能しているかどうかダブルチェックしたりする必要がないからです」とファーガソン氏は付け加える。たとえば、FCPD はすべての警察報告書にドラフト ワンを使用しており、報告書に架空のシナリオを挿入するスピード バンプ機能をオフにしている。この機能は、校正時に警官が削除する必要がある。ヤンガー氏は、FCPD は警官に対し、報告書に署名して上司に提出する前に、報告書のすべての情報が正確であることを確認する責任があることを強調していると言う。 「その結果、これは我々のツールボックスにある単なるツールのひとつに過ぎず、これまでやってきたことと何ら変わらないと強く感じています。誰かに電話して [報告書] をタイプしてもらう場合でも、ドラフト ワンが下書きを作成し、それを私が修正して編集する場合でも、まったく同じプロセスです」とヤンガー氏は付け加える。AI 生成の警察報告書の使用に反対する弁護団がいるとはファーガソン氏は知らないが、それは警察報告書が警察官によって書かれたものか AI 製品によって書かれたものかが必ずしも明確ではないからかもしれない。ドラフト ワンの場合、警察官は報告書の最後に Axon の免責事項を含めるよう指示に従わなければならない。たとえば、FCPD はドラフト ワンを使用してまとめた警察報告書にこれを記載していない。元弁護士のファーガソン氏は、AI 生成の警察報告書だけでは人を拘留するのに信頼できず、ビデオ映像自体と照らし合わせて再確認する必要があるという議論が出てくるだろうと予想している。また、AI が作成した警察報告書の誤りを弁護側が特定し、裁判所や検察の事件に対する考え方に悪影響を及ぼすような事態も起こり得ると、同氏は予測している。「こうしたことはすべて、被告が適切な人物かどうか、訴訟すべき憲法上の問題があるかどうかに影響を及ぼす可能性がある」とファーガソン氏は言う。「これはあらゆる刑事事件で提供される証拠開示の核となる部分なので、弁護側はこれに抵抗するだろう。報告書の背後にある AI 生成の信頼性の低さを理由に、弁護側がどう異議を申し立てるかを見守ることになるだろう」。一部の司法管轄区では先制措置を講じている。米国ワシントン州キングス郡の検察庁は、現時点では AI 生成報告書を受け入れないとしている。「我々は技術の進歩を恐れてはいないが、現在市場に出回っている製品の一部については正当な懸念を抱いている」とダニエル・J・クラーク首席副検事は地元メディア が入手したメモの中で述べた。「AIは発展を続けており、近い将来、これらの報告書が信頼できる段階に到達することを期待している。今のところ、当局はAIの支援を受けて作成された警察の報告書を一切受け入れないことを決定した。」アメリカ自由人権協会（ACLU）も、警察が警察報告書の草稿作成にAIを利用しないよう求める論文を発表している。ACLUは、AI自体の問題、ボディカメラの記録に関連する証拠と記憶の問題、透明性への懸念、警察官が裁量権を行使する理由を書き留めて権限を正当化するよう注意喚起する必要性など、この技術に関する意見の4つの主な理由を挙げている。 「ホワイトペーパーで詳しく説明しているように、AIによる報告書作成技術は警察の手続きから重要な人間的要素を排除しており、刑事司法制度に導入するにはあまりにも新しく、テストもされておらず、信頼性も低く、不透明で、偏りすぎている」と[ACLU]は書いている。(https://www.aclu.org/news/privacy-technology/ai-generated-police-reports-raise-concerns-around-transparency-bias) Axonは、ACLUのホワイトペーパーについてSecurity Management*に声明を発表し、この記事で言及されている安全策をDraft Oneに組み込んで正確性と透明性を維持していることを強調した。同社はまた、固有の偏りをテストして軽減するために製品に組み込まれた開発プロセスの一部についても詳しく説明した。「Axonは、警官のみの報告書の説明文と、Draft Oneで生成され警官が編集した説明文の品質を比較するために二重盲検試験を実施した」と声明は述べている。 「結果によると、Draft One は、完全性、中立性、客観性、用語、一貫性など 5 つの側面で、警官のみの報告書と同等かそれ以上の成果を上げました。この調査は、地方検事、現場作戦指揮スタッフ、インクルージョン学者など 24 人の独立した専門家とともに実施されました。」 Axon は Draft One の刑事司法情報サービス (CJIS) 認定を取得しており、顧客の警察報告書を AI トレーニングに共有したり使用したりすることは禁止されています。「これは当社のすべての製品に当てはまります。当社は CJIS に準拠しており、このデータをサービス提供以外の目的で使用することは禁じられています」と Axon は述べています。 #### 民間警備員での使用 AI ソリューションは、自分の報告書を書く時間が限られている民間警備員にとって役立つ可能性があり、このユースケースには警察署が報告書作成に AI を使用する場合と同じ問題はないと Ferguson は述べています。「通常、何かが起こったという報告にすぎません」と Ferguson は付け加え、営業時間外に工場に不審者が現れるという例を挙げています。 「おそらく、それは文書化される必要があるでしょう。しかし、何も起こっていません。誰も逮捕されません。将来起訴されることはありません。警備員が AI 支援による報告書を作成すれば、おそらく時間の節約になるでしょう。」DSI セキュリティの社長で CPP、PCI、PSP の Eddie Sorrells 氏は、警備員は通常、勤務先の施設の規則や規制に違反するイベント、または犯罪事件を記録するためにインシデント レポートを作成するよう指示されると語る。「民間警備会社が長年教えてきた基本要素は、警備員がインシデント レポートに、誰が、何を、いつ、なぜ、どこでといった基本的な事実をすべて記載する必要があるということです」と Sorrells 氏は説明する。「現場によっては、かなり頻繁に起こることもあれば、かなりまれなこともあります。」インシデント レポートが提出されると、通常は上位の階層に送られ、マネージャーが完全性を確認するためにレビューする。記録される事件が会社の資産の盗難や建物内での暴行など重大なものである場合、このプロセスは迅速化される可能性があります。管理者がセキュリティ担当者にレポートを送り返し、記録された事件の詳細、たとえば事件が建物のどの階で発生したか、発生した時刻などについて尋ねることもあります。「私は長年のトレーニングでチームに、事件レポートの存続期間はさまざまな道をたどる可能性があると常に伝えています」とソレルズ氏は付け加えます。「ファイルに保管される可能性があり、最近ではそれは通常電子ファイルです。あるいは、裁判に持ち込まれる可能性もあります。法執行機関の捜査に巻き込まれる可能性もあります。」事件レポートの草稿、編集、提出のプロセスは、時間がかかる場合があります。セキュリティ部門は数十年にわたって、インシデントを記録するために必要な重要な情報をリストする担当者が記入するテンプレート形式のフォームの作成など、プロセスを合理化するさまざまな対策を検討してきました。一部の企業は、このプロセスの一部としてAIを使用する方法を検討している可能性があります。ソレルズ氏は、人々がAIツールの使用に慣れてきたため、このアイデアは過去1年間で本格的に普及したと述べています。「人々は非常にさまざまな方法でAIを使用しているため、レポート作成などにAIを使い始めるのは当然のことです」とソレルズ氏は付け加えています。 「私にとっては、多くの長所と多くの短所があります。個人的には、業界が一定レベルで受け入れるべきものだと思います。しかし同時に、これを新しいツールとして完全に受け入れる前に、業界はいくつかの要因に対処する必要があります。」 AI を使用することで思い浮かぶ最大のメリットは、レポート作成プロセスの効率化です。大手民間警備会社のほとんどは、すでに電子レポート プロセスを使用しています。つまり、警備員が紙に手書きするのではなく、電子的にインシデント レポートを作成して提出するプロセスです。そのため、AI 要素を追加すると、時間管理の観点から有益であり、レポートがより標準化されます、とソレルズ氏は言います。「私たちは常に、インシデント レポートを標準形式で作成し、警備員ごとに大きく異なることがないようにする必要があると説いています」と彼は付け加えます。「それが標準化できます。」 AI ツールにより、警備員はレポート作成に費やす時間を減らし、目に見える抑止力として現場の状況を監視する時間を増やすことができる、とソレルズ氏は言います。ただし、このプロセスに AI を導入することには短所もあります。ソレルズ氏は、セキュリティ部門はテクノロジーにどの程度依存しているか、またそのテクノロジーが機能しなくなったらどうなるかを意識する必要があると語る。「警察官は報告書作成スキルが衰えてしまうのでしょうか。手作業で報告書を書かなければならないのに AI がなかったり、AI が適切でない状況だったりしたら、どうやって報告書を書けるようになるのでしょうか」とソレルズ氏は問いかける。「テクノロジーへの依存は、昔ながらのやり方に戻らざるを得なくなったときに問題を引き起こすことがあります」。たとえば、FCPD では、新人警察官は文章作成と編集のスキルで評価される。ヤンガー氏によると、新人警察官は現場で訓練官と一緒に働く初期訓練中、Draft One を使って警察報告書を作成しない。報告書に必要な強力な文章作成スキルだけでなく、警察官が送信する必要のある一般的なコミュニケーション (メモ、メール、内部関係者への最新情報) を確実に身に付けさせるためだという。 * * * * * * 技術への依存は、昔ながらのやり方に戻らざるを得なくなった場合に、問題を引き起こすことがあります。 * * * * * * ソレルズ氏はまた、事件報告書の作成に AI を使用することに関連するプライバシーとセキュリティの潜在的な懸念についても指摘しています。米国の一部の州では、AI の使用方法とデータの保護方法に関する法律が異なります。さらに、警察官が、自分が責任を負っている AI によって作成された事件報告書について法廷で証言するよう求められることへの懸念もあります。「私が証言録取を受けているとき、または法廷にいるときに、誰かがその報告書に異議を唱え、たとえば『この報告書はあなたが書いたのですか?』と尋ねた場合、それはどちらの側にも起こり得ます」とソレルズ氏は言います。「『はい、書きました』と言う人もいるでしょうが、その場合、『本当にその報告書を書いたのですか?』というジレンマに陥ります」もう 1 つの懸念は、報告書の作成に含まれるニュアンスです。警備員が独自のレポートを作成する場合、AI が見逃したり、過度に単純化したり、不正確な結論を導き出したりする可能性のある状況上の問題に対処する必要があります。たとえば、建物に侵入があった場合、AI が生成したレポートでは、その結論を裏付ける証拠がないにもかかわらず、その日の早い時間に建物の近くに潜んでいた人物が侵入の犯人であると判断される可能性があります。「レポートの作成では、事実だけを記載することを強く推奨しています。必要なのは事実だけです」とソレルズ氏は言います。「事実に裏付けられていない推測や仮定を行う必要はありません。」インシデント レポートの作成プロセスに AI を組み込む方法を考えている管理者は、まず使用しているテクノロジ プラットフォームについて考えるようにソレルズ氏は言います。信頼できるか、信頼できるか、モデルがどのように構築されているかを評価します。また、インシデント レポートの作成を支援するために AI を使用するのが適切なタイミングについて考えることも重要です。AI は、結論を出すのではなく、基本的な事実を提供するために使用され、システムの使用方法について警官をトレーニングし、その後それを監視します。「[レポート] を誰かが確認して見るという最終ステップを省略することはできません。繰り返しになりますが、それが将来どうなるかは誰にもわかりません」とソレルズ氏は言います。「これは、法的訴訟や保険金請求では非常に重要になる可能性があります。顧客の責任に関しても重要になる可能性があります。武力行使の事件で重要になる可能性があります。警備員の個人的責任にとって重要になる可能性があります。彼らは、レポートが適切に確認され、承認されていることを確認するために非常に注意する必要があります。」