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ユースケース 41 · 公共部門・スマートシティ

予測的都市警察活動と空間的犯罪ベクトルの抑制

個人情報を用いずに、発生確率の高い地域へ警察のパトロール配置を導くプライバシー準拠の空間インシデント追跡。

警察本部長 都市オペレーション責任者 犯罪分析責任者
イメージ図:予測的都市警察活動と空間的犯罪ベクトルの抑制

顧客のニーズと課題

このワークフローが解消する課題。

  • 固定的な担当区域の割り当てにより、緊急対応が遅れ、都市部での犯罪抑止が機能していません。

ステップごとの実行

エンジンによる実行の仕組み。

01

菌糸体インジェスト

モジュール 1 と 2

過去の事案記録、緊急通報の空間座標、地域のイベント日程を取り込みます。

02

エッジでの個人情報スクラビング

モジュール 1 と 2

倫理的順守のため、被疑者と被害者の属性データをすべてエッジノードで除去します。

03

マルチLLMルーティング

モジュール 1 と 2

H3グリッドモデリングで市内各区のミクロ空間犯罪確率マップを予測します。

04

エージェンティックAI

モジュール 4

移動警察部隊の巡回ルートを、予測された高リスク地域へ自動的に再配分します。

定量的なROIとインパクト

商業面で生まれる変化。

  • 都市部の路上犯罪が22%減少
  • 平均緊急対応時間が30%短縮

「なるほど」の瞬間

“個々の市民をプロファイリングすることなく、予測された高リスク地区へ先回りして警察官を配置できました。”
警視総監 — 首都圏警察本部