研究課題
基盤研究(C)
本研究は、データやAIを活用した刑事司法制度の一例である、予測的警察活動について、その法的な規律の在り方を検討する。予測的警察活動は、データやAIを活用して犯罪発生を予測し、警察が犯罪発生の予防や早期の犯人の摘発を行う活動である。先行して実装されているアメリカでは、予測的警察活動の長所や短所について議論がある。弊害を抑えつつ効果的に利用するために、予測的警察活動の基礎となっている犯罪学的な知見を分析して、同活動の限界を明確にするとともに、行政法や刑事訴訟法に関する諸原則や考え方の違いを乗り越えて、警察官職務執行法や刑事訴訟法における警察活動の適否に関する判断と結合させることを目指す。
データ駆動型警察活動の法的課題について、捜査法の諸原則を検討することを通じて解明した。データ駆動型警察活動では、その基礎となるデータの内容・性質が犯罪発生予測の精度を左右する。特に暗数の発生や犯罪の認知時の警察活動の方針等をどのように考慮するかは、罪種によっては深刻な問題になりうる。また、犯罪予防と犯罪発生時の双方にかかわる形でデータが利用されるため、行政法と刑事訴訟法の双方の関係を明確にする必要がある。特に、行政法上の法治主義と刑事訴訟法上の法定主義を接合するために、両者の理解を近づける営みが不可欠であり、双方を重要事項留保の考え方により統合的に理解すべきであることを示した。
犯罪予測を警察活動に実装する動きが諸外国および日本で確認できるが、(1)犯罪予測の精度をどのように法的に担保するか、(2)どのような事項は立法府によって制御されるべきか、(3)制御する際にはどのようなルールを設定すべきかは、明らかではない。そこで、本研究は、特に(1)(2)を明らかにすることに注力し、(1)暗数や警察活動方針の変化による影響が少ない罪種の犯罪発生予測については、人工知能による予測に適している可能性があること、(2)行政法と刑事訴訟法の双方の観点から、国民が関心を有し、警察権限の濫用が問題になりうる重要事項について立法府が法律によりルールを形成すべきことを示した。
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