近年、インターネットの普及、特にSNSの進化は私たちの生活を豊かにする一方で、新たな犯罪の温床ともなっています。その中でも「匿名・流動型犯罪グループ」、通称「匿流（トクリュウ）」は、従来の犯罪組織とは異なる形態で社会に深刻な影響を与え続けています。緩やかな繋がりで構成され、頻繁に活動拠点を変えるこれらのグループは、従来の捜査手法では実態解明が極めて困難でした。
しかし、2025年現在、この難題に対し、生成AIが強力な武器として導入されようとしています。警察庁は、生成AIを活用した情報分析システムの構築を進める方針を明らかにし、犯罪捜査の新たな局面を切り開こうとしています。
現代社会を蝕む「匿流」犯罪の脅威
「匿流」とは、SNSなどを介して一時的に集結し、特殊詐欺や闇バイトといった様々な犯罪に関与するグループを指します。その特徴は、組織としての明確な上下関係が希薄で、メンバー間の繋がりが流動的である点にあります。このため、一人を逮捕してもすぐに新たなメンバーが加わり、全体の摘発には至りにくいという課題がありました。膨大なSNS上のやり取りや、頻繁に変わるアカウント情報を人力で分析し、中枢メンバーを特定することは、捜査機関にとって大きな負担となっていたのです。
生成AIが「見えない繋がり」を可視化する
こうした背景の中、警察庁が発表したのが、生成AIを活用した情報分析システムの構築です。朝日新聞デジタルの報道（匿流の分析に生成AI 中枢メンバー割り出し、摘発へ対策強化）によると、このシステムは、SNS上の膨大なデータから、人間では見つけにくい隠れたパターンや、一見無関係に見えるメンバー間の繋がりを識別する能力に長けています。
具体的には、生成AIがテキストデータ（投稿内容、会話ログなど）を解析し、特定のキーワードの出現頻度、コミュニケーションの構造、影響力のあるアカウントなどを抽出。これにより、グループ内での役割分担や、指示系統、さらには中枢にいる人物を割り出すことが可能になります。これはまさに、データの中に埋もれた「匠の技」をAIが引き出すことにも似ています。以前、NTTがコンタクトセンターの熟練者の判断思考を可視化する技術を開発した事例を紹介しましたが（関連記事：NTTの生成AI技術：コンタクトセンターの「匠の技」を可視化し、業務効率を革新）、生成AIは、犯罪捜査においても同様に「熟練の洞察力」を拡張する役割を果たすのです。
実現される捜査の未来：データ駆動型アプローチへの転換
生成AIの導入は、捜査のあり方を根本から変える可能性を秘めています。膨大な非構造化データから意味のある情報を抽出し、可視化する能力は、捜査官が個々の断片的な情報に埋もれることなく、犯罪グループの全体像をより迅速かつ正確に把握することを可能にします。これにより、より戦略的な捜査計画の立案や、的確なタイミングでの摘発が可能となり、結果として公共の安全が大きく向上することが期待されます。
これは、まさにデータ駆動型意思決定の最前線と言えるでしょう。企業経営におけるAIの意思決定支援が注目されるように（関連記事：AIは会議の「参加者」になるか？大手企業が試す意思決定支援の最前線）、捜査現場においても、AIが「経営参謀」のような役割を担い、複雑な状況下での最適な判断を支援するようになるのです。また、これにより専門知識を持たない捜査官でも高度なデータ分析結果を活用できるようになり、データサイエンスの民主化が捜査分野でも進むことになります（関連記事：生成AIが拓くデータサイエンスの民主化：非専門家をエンパワーする分析革命）。
課題と倫理：AI活用におけるバランス
もちろん、生成AIの活用には課題も伴います。特に懸念されるのは、プライバシー保護とAIの判断の透明性です。犯罪捜査という性質上、個人の情報を取り扱うことになりますが、AIによる分析が過度に個人の自由を侵害しないよう、厳格な運用ルールと倫理的ガイドラインの策定が不可欠です。AIの出力が誤っていた場合の責任問題や、AIが生成した情報が捜査に与える影響についても、慎重な検討が求められます。この点は、生成AIにおける著作権問題と同様に、情報と倫理の境界線を明確にする必要があります（関連記事：Perplexity著作権訴訟：生成AI時代における情報と倫理の境界線）。また、セキュリティ対策も極めて重要です（関連記事：生成AI導入の落とし穴：見過ごしがちなセキュリティ脅威と対策）。AIはあくまで強力なツールであり、最終的な判断は人間の捜査官が行うという原則を忘れてはなりません。
公共の安全を守る生成AIの可能性
警察庁による生成AIの導入は、「匿流」犯罪対策に留まらず、テロ対策、災害時の情報分析、交通渋滞予測など、幅広い公共分野でのAI活用を加速させるものとなるでしょう。生成AIが社会の安全保障に貢献する新たな時代が、まさに始まろうとしています。企業におけるAI活用がまだ一部に留まっているという調査結果もありますが（関連記事：生成AI活用、国内企業は4社に1社：最新調査が示す理想と現実）、公共機関での先進的な取り組みは、その普及と進化をさらに後押しするはずです。
非エンジニアのビジネスパーソンにとっても、このような公共分野での生成AI活用事例は、自社のビジネスへの応用を考える上で大いに参考になるはずです。データの力を最大限に引き出し、社会課題の解決に貢献する生成AIの可能性に、今後も注目していきましょう。
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