Anne Milgram: Why smart statistics are the key to fighting crime

アン・ミルグラム: 犯罪抑止の鍵はハイテク統計

翻訳: Kazunori Akashi 校正: Tomoyuki Suzuki

In 2007, I became the attorney general

2007年に 私はニュージャージー州の

of the state of New Jersey.

州司法長官になりました

Before that, I'd been a criminal prosecutor,

それまではマンハッタン地区の

first in the Manhattan district attorney's office,

地区検察局や

and then at the United States Department of Justice.

司法省で検察官をしていました

But when I became the attorney general,

州司法長官になって

two things happened that changed the way I see criminal justice.

刑事裁判の見方が変わる ２つの出来事がありました

The first is that I asked what I thought

１つ目は根本的な疑問を

were really basic questions.

抱くようになったことです

I wanted to understand who we were arresting,

自分達が どんな人間を

who we were charging,

逮捕し 告訴して

and who we were putting in our nation's jails

刑務所や拘置所に 送っているのだろうか？

and prisons.

刑務所や拘置所に 送っているのだろうか？

I also wanted to understand

また 社会が もっと安全になるような

if we were making decisions

また 社会が もっと安全になるような

in a way that made us safer.

判決を下しているのだろうか？

And I couldn't get this information out.

でも そういう情報は 手に入りませんでした

It turned out that most big criminal justice agencies

ニュージャージー州を含む 大規模な刑事司法機関では

like my own

肝心な点を追跡調査して いなかったのです

didn't track the things that matter.

肝心な点を追跡調査して いなかったのです

So after about a month of being incredibly frustrated,

不満を募らせながら １か月待ち

I walked down into a conference room

刑事が居並ぶ会議室に

that was filled with detectives

乗り込みました

and stacks and stacks of case files,

事件ファイルが 山積みになっていて

and the detectives were sitting there

皆 黄色のレポート用紙に

with yellow legal pads taking notes.

メモを取っていました

They were trying to get the information

必要な情報を 手に入れるために

I was looking for

必要な情報を 手に入れるために

by going through case by case

過去５年間の事件を

for the past five years.

全てチェックさせたのです

And as you can imagine,

すると 皆さんの想像通り —

when we finally got the results, they weren't good.

ひどい状況が明らかになりました

It turned out that we were doing

調査によると扱った事件の多くが

a lot of low-level drug cases

トレントンにある自分達の職場の

on the streets just around the corner

周辺で発生した ―

from our office in Trenton.

比較的軽い 麻薬犯罪だったのです

The second thing that happened

２つ目の出来事とは

is that I spent the day in the Camden, New Jersey police department.

ニュージャージー州 カムデン警察署での経験です

Now, at that time, Camden, New Jersey,

当時カムデンは

was the most dangerous city in America.

アメリカで最も危険な街でした

I ran the Camden Police Department because of that.

だから私がカムデン署を 指揮することになったのです

I spent the day in the police department,

私はその日 署を訪れ

and I was taken into a room with senior police officials,

カムデンの犯罪を減らそうと

all of whom were working hard

全力を尽くしている —

and trying very hard to reduce crime in Camden.

警察幹部の部屋に通されました

And what I saw in that room,

私達が犯罪撲滅について

as we talked about how to reduce crime,

話し合っている時 目にしたのは

were a series of officers with a lot of little yellow sticky notes.

黄色い付箋を 大量に持った警官達でした

And they would take a yellow sticky and they would write something on it

皆 付箋にメモを書いて ボードに貼り

and they would put it up on a board.

次々と報告していきます

And one of them said, "We had a robbery two weeks ago.

「２週間前 強盗事件発生 —

We have no suspects."

容疑者情報なし」

And another said, "We had a shooting in this neighborhood last week. We have no suspects."

「先週この付近で銃撃事件発生 容疑者情報なし」・・・

We weren't using data-driven policing.

捜査にデータを 活用していなかったのです

We were essentially trying to fight crime

黄色の付箋だけを頼りに

with yellow Post-it notes.

犯罪に闘いを 挑むようなものです

Now, both of these things made me realize

この２つの出来事がきっかけで

fundamentally that we were failing.

根本的な失敗に 気づいたのです

We didn't even know who was in our criminal justice system,

私達は どんな人間が 裁判を受けているか知らず

we didn't have any data about the things that mattered,

必要なデータがない上に 共有もしていない・・・

and we didn't share data or use analytics

適切な判断を下したり 犯罪を減らすための

or tools to help us make better decisions

データ分析手法やツールさえ 使っていませんでした

and to reduce crime.

データ分析手法やツールさえ 使っていませんでした

And for the first time, I started to think

私は 初めて判決に至る過程を

about how we made decisions.

検討し始めました

When I was an assistant D.A.,

地方検事補 時代も

and when I was a federal prosecutor,

連邦検事だった時も

I looked at the cases in front of me,

私は目の前の事件に集中し

and I generally made decisions based on my instinct

勘と経験だけを頼りに

and my experience.

判決を下してきました

When I became attorney general,

州司法長官になって

I could look at the system as a whole,

制度全体が見えるようになると

and what surprised me is that I found

驚くべき発見がありました

that that was exactly how we were doing it

司法制度における どの部門でも

across the entire system --

勘と経験だけで 判断していたのです

in police departments, in prosecutors's offices,

警察署でも検察局でも

in courts and in jails.

裁判所でも刑務所でも同じでした

And what I learned very quickly

上手くいっていないのは

is that we weren't doing a good job.

明白だったので 別の方法が

So I wanted to do things differently.

必要だと感じました

I wanted to introduce data and analytics

データや分析法や

and rigorous statistical analysis

厳密な統計解析の導入が

into our work.

必要だと思ったのです

In short, I wanted to moneyball criminal justice.

要は刑事司法制度界の 「マネーボール」です

Now, moneyball, as many of you know,

ご存じの通り マネーボールとは

is what the Oakland A's did,

オークランド・A's が

where they used smart data and statistics

勝利に貢献できる選手を 獲得するために

to figure out how to pick players

データと統計を 駆使した手法のことです

that would help them win games,

データと統計を 駆使した手法のことです

and they went from a system that was based on baseball scouts

かつてはスカウトが 実際に選手を見て

who used to go out and watch players

勘と経験を頼りに

and use their instinct and experience,

勘と経験を頼りに

the scouts' instincts and experience,

選手を獲得していましたが

to pick players, from one to use

今ではデータと 厳密な統計分析によって

smart data and rigorous statistical analysis

今ではデータと 厳密な統計分析によって

to figure out how to pick players that would help them win games.

勝利に貢献できる選手を 選びだしています

It worked for the Oakland A's,

A's で成功した この手法は

and it worked in the state of New Jersey.

ニュージャージーでも成功しました

We took Camden off the top of the list

カムデンは全米で最も危険な街という

as the most dangerous city in America.

汚名を返上しました

We reduced murders there by 41 percent,

殺人事件は41%減少しました

which actually means 37 lives were saved.

つまり37人の命が 救われたのです

And we reduced all crime in the city by 26 percent.

犯罪の総数は26%減少しました

We also changed the way we did criminal prosecutions.

また刑事訴追の方法も 改めました

So we went from doing low-level drug crimes

私達の身の回りで起こる ―

that were outside our building

比較的軽い麻薬犯罪よりも

to doing cases of statewide importance,

州全体に関わる事件 例えば

on things like reducing violence with the most violent offenders,

重大な暴力犯罪の抑止や

prosecuting street gangs,

ストリートギャングの摘発 —

gun and drug trafficking, and political corruption.

銃と麻薬の取引や 政治汚職の摘発に力を入れました

And all of this matters greatly,

どれも非常に重要です

because public safety to me

なぜなら 治安こそが

is the most important function of government.

政府の最も重要な 仕事だと考えるからです

If we're not safe, we can't be educated,

安全でなければ 教育も健康も保障できません

we can't be healthy,

安全でなければ 教育も健康も保障できません

we can't do any of the other things we want to do in our lives.

自分のやりたいことが 不可能になるのです

And we live in a country today

現在この国は

where we face serious criminal justice problems.

刑事司法制度上の 深刻な問題を抱えています

We have 12 million arrests every single year.

毎年1,200万人が逮捕されますが

The vast majority of those arrests

そのほとんどは

are for low-level crimes, like misdemeanors,

重要度の低い軽犯罪で

70 to 80 percent.

70〜80%を占めます

Less than five percent of all arrests

凶悪犯罪は 逮捕総数の

are for violent crime.

わずか５%未満です

Yet we spend 75 billion,

それでも州や地方で

that's b for billion,

それでも州や地方で

dollars a year on state and local corrections costs.

犯罪者の更正にかかるコストは 750億ドルにのぼります

Right now, today, we have 2.3 million people

現在 230万人が拘置所や刑務所に

in our jails and prisons.

収監されています

And we face unbelievable public safety challenges

これは治安上 極めて深刻な状況です

because we have a situation

というのも拘置所に

in which two thirds of the people in our jails

収容されている人間の ３分の２は

are there waiting for trial.

裁判の開始を 待っているだけなのです

They haven't yet been convicted of a crime.

彼らは有罪判決を 受けたわけではなく

They're just waiting for their day in court.

ただ出廷の時を待っています

And 67 percent of people come back.

さらに67%が再犯を重ねます

Our recidivism rate is amongst the highest in the world.

州の再犯率は 世界的に見ても最悪です

Almost seven in 10 people who are released

刑務所から10人釈放されても

from prison will be rearrested

７人程度が再逮捕され

in a constant cycle of crime and incarceration.

犯罪と監獄生活を 繰り返しています

So when I started my job at the Arnold Foundation,

私がアーノルド財団で 働きはじめた時 —

I came back to looking at a lot of these questions,

これまでの問題を振り返りました

and I came back to thinking about how

データと分析法を どう活用して

we had used data and analytics to transform

ニュージャージー州の刑事司法制度を

the way we did criminal justice in New Jersey.

改革したか振り返ったのです

And when I look at the criminal justice system

現在のアメリカの

in the United States today,

刑事司法制度には

I feel the exact same way that I did

ニュージャージー州と

about the state of New Jersey when I started there,

同じ課題があると思います

which is that we absolutely have to do better,

つまり まだまだ 改善の余地はあるし

and I know that we can do better.

改善できるはずです

So I decided to focus

そこで 私が集中して 取り組むことにしたのは

on using data and analytics

そこで 私が集中して 取り組むことにしたのは

to help make the most critical decision

治安上 最も重要な判断で

in public safety,

データ分析を使うことです

and that decision is the determination

そのような判断の一つは

of whether, when someone has been arrested,

誰かを逮捕した時に

whether they pose a risk to public safety

治安上のリスクが高いと 考えて勾留するか

and should be detained,

治安上のリスクが高いと 考えて勾留するか

or whether they don't pose a risk to public safety

リスクは低いと考えて 釈放するかを

and should be released.

決めるような場合です

Everything that happens in criminal cases

この判断こそが

comes out of this one decision.

刑事裁判の出発点で

It impacts everything.

全てに影響を及ぼします

It impacts sentencing.

量刑の判断にも

It impacts whether someone gets drug treatment.

薬物治療の必要性にも

It impacts crime and violence.

暴力や犯罪にも影響を及ぼします

And when I talk to judges around the United States,

最近 全国の判事から

which I do all the time now,

話を聞く機会が多いのですが

they all say the same thing,

全員が こう言います

which is that we put dangerous people in jail,

「自分達は 危険な人間を 刑務所に送り

and we let non-dangerous, nonviolent people out.

そうではない人間は 釈放している」

They mean it and they believe it.

全員がそう確信しています

But when you start to look at the data,

でも判事達は

which, by the way, the judges don't have,

データを持っていません

when we start to look at the data,

実際にデータを検討すると

what we find time and time again,

それに当てはまらないケースが

is that this isn't the case.

しばしば見つかるのです

We find low-risk offenders,

刑事裁判を受けた者の

which makes up 50 percent of our entire criminal justice population,

50%を占める 危険度の低い犯罪者が

we find that they're in jail.

刑務所に入っています

Take Leslie Chew, who was a Texas man

例えばテキサス出身の レズリー・チューは

who stole four blankets on a cold winter night.

寒い冬の夜に 毛布を４枚盗んで

He was arrested, and he was kept in jail

逮捕されましたが

on 3,500 dollars bail,

3,500ドルの保釈金を

an amount that he could not afford to pay.

払う事ができず 拘置所に入りました

And he stayed in jail for eight months

それから裁判が始まるまで

until his case came up for trial,

８か月も勾留されたのです

at a cost to taxpayers of more than 9,000 dollars.

納税者の負担額は 9,000ドル以上になります

And at the other end of the spectrum,

逆の場合でも

we're doing an equally terrible job.

状況は深刻です

The people who we find

極めて危険性が 高いと判断され

are the highest-risk offenders,

極めて危険性が 高いと判断され

the people who we think have the highest likelihood

釈放された場合 再犯の可能性が

of committing a new crime if they're released,

非常に高い犯罪者の内 ―

we see nationally that 50 percent of those people

実に50%が 釈放されています

are being released.

実に50%が 釈放されています

The reason for this is the way we make decisions.

こうなった原因は 判断の下し方にあります

Judges have the best intentions

判事はリスクの見極めに

when they make these decisions about risk,

最善を尽くしていますが

but they're making them subjectively.

判断が主観的なのです

They're like the baseball scouts 20 years ago

20年前 野球のスカウト達が

who were using their instinct and their experience

勘と経験だけを頼りに

to try to decide what risk someone poses.

リスクを評価したのと 同じことをしているのです

They're being subjective,

判事達は主観で判断しています

and we know what happens with subjective decision making,

ただ主観的な判断は

which is that we are often wrong.

しばしば誤りにつながります

What we need in this space

この分野に必要なのは

are strong data and analytics.

確かなデータと分析法なのです

What I decided to look for

私が求めていたものは

was a strong data and analytic risk assessment tool,

確固たるデータと 分析的なリスク評価ツール —

something that would let judges actually understand

すなわち 判事の前にいる人間が

with a scientific and objective way

どんな危険性を持つかを

what the risk was that was posed

科学的 客観的に

by someone in front of them.

捉えるためのツールでした

I looked all over the country,

全国的に見ると

and I found that between five and 10 percent

何らかのリスク評価ツールを

of all U.S. jurisdictions

利用しているのは

actually use any type of risk assessment tool,

全体の わずか５〜10%でした

and when I looked at these tools,

実際のツールを見ていくと

I quickly realized why.

原因はすぐにわかりました

They were unbelievably expensive to administer,

どれも管理コストが恐ろしく高く

they were time-consuming,

時間もかかり

they were limited to the local jurisdiction

地元でしか使えない —

in which they'd been created.

ツールばかりだったのです

So basically, they couldn't be scaled

そのため 基本的に

or transferred to other places.

対象エリアを広げたり 転用はできませんでした

So I went out and built a phenomenal team

だから私はデータ科学者や

of data scientists and researchers

研究者や統計学者からなる

and statisticians

優秀なチームを編成し

to build a universal risk assessment tool,

どこでも使える リスク評価ツールを製作しました

so that every single judge in the United States of America

目指したのは全米の判事全員が

can have an objective, scientific measure of risk.

客観的かつ科学的な リスク評価ができることです

In the tool that we've built,

このツールを使って

what we did was we collected 1.5 million cases

私達は150万件の 事例を集めました

from all around the United States,

アメリカ全土 つまり

from cities, from counties,

市や郡の裁判所 ―

from every single state in the country,

すべての州裁判所と

the federal districts.

連邦地裁からです

And with those 1.5 million cases,

そして 公判前の 事例データとしては

which is the largest data set on pretrial

全米で最大規模となる —

in the United States today,

この150万例から

we were able to basically find that there were

900以上のリスク要因を見つけ

900-plus risk factors that we could look at

どの要素が 最も重要なのかを

to try to figure out what mattered most.

突き止めようとしました

And we found that there were nine specific things

その結果 全国的に共通し

that mattered all across the country

最もリスクを予測しやすい

and that were the most highly predictive of risk.

要因が９つあると わかりました

And so we built a universal risk assessment tool.

こうして ユニバーサルな リスク評価ツールが出来たのです

And it looks like this.

画面をご覧ください

As you'll see, we put some information in,

多少の入力は必要ですが

but most of it is incredibly simple,

全体的に とてもシンプルで

it's easy to use,

使うのは簡単です

it focuses on things like the defendant's prior convictions,

このツールが扱うのは 被告の前科や

whether they've been sentenced to incarceration,

禁固刑を受けた経験 暴力事件への関与や

whether they've engaged in violence before,

禁固刑を受けた経験 暴力事件への関与や

whether they've even failed to come back to court.

裁判所に出頭しなかった前歴です

And with this tool, we can predict three things.

このツールで ３つの予測が可能になります

First, whether or not someone will commit

まず 釈放後に別の犯罪を 犯す可能性の予測です

a new crime if they're released.

まず 釈放後に別の犯罪を 犯す可能性の予測です

Second, for the first time,

2つ目は 初の試みですが

and I think this is incredibly important,

とても重要と思われることで

we can predict whether someone will commit

釈放後に暴力事件を

an act of violence if they're released.

起こす可能性の予測です

And that's the single most important thing

これは どの判事も

that judges say when you talk to them.

重要な要素だと考えています

And third, we can predict whether someone

最後に 裁判所に出頭する ―

will come back to court.

可能性の予測です

And every single judge in the United States of America can use it,

アメリカの判事なら 誰でも このツールを利用できます

because it's been created on a universal data set.

どこにでも当てはまる データに基づいているからです

What judges see if they run the risk assessment tool

リスク評価ツールを起動すると

is this -- it's a dashboard.

ダッシュボードが現れます

At the top, you see the New Criminal Activity Score,

一番上は 「新規犯罪スコア」で

six of course being the highest,

最高値は「６」です

and then in the middle you see, "Elevated risk of violence."

その下は「暴力リスクの増加度」です

What that says is that this person

この値は 対象となる人物が

is someone who has an elevated risk of violence

暴力的な傾向が強いかどうかを

that the judge should look twice at.

判事が検討するために使います

And then, towards the bottom,

さらに その下 ―

you see the Failure to Appear Score,

「未出頭スコア」は

which again is the likelihood

裁判所に再び出頭する 可能性を示しています

that someone will come back to court.

裁判所に再び出頭する 可能性を示しています

Now I want to say something really important.

さて ここで強調したい点があります

It's not that I think we should be eliminating

私はリスク評価において 判事の勘と経験を

the judge's instinct and experience

すべて排除すべきだとは

from this process.

考えていません

I don't.

そうすべきではありません

I actually believe the problem that we see

私達が直面している問題 つまり

and the reason that we have these incredible system errors,

非暴力的な者を刑務所に入れ

where we're incarcerating low-level, nonviolent people

リスクが高い危険な者を 釈放するという

and we're releasing high-risk, dangerous people,

制度上のひどい誤りが 起きる原因は

is that we don't have an objective measure of risk.

客観的にリスクを評価する 手段がないことです

But what I believe should happen

しかし これからは

is that we should take that data-driven risk assessment

データに基づくリスク評価と

and combine that with the judge's instinct and experience

判事の勘や経験を 組み合わせることで

to lead us to better decision making.

よりよい判断を 目指すべきだと考えます

The tool went statewide in Kentucky on July 1,

このツールは７月１日に ケンタッキー州全域で稼動し

and we're about to go up in a number of other U.S. jurisdictions.

他の管轄区域にも 広がりつつあります

Our goal, quite simply, is that every single judge

私達の目標は ただひとつ — ５年以内に

in the United States will use a data-driven risk tool

全米の判事が このリスク評価ツールを

within the next five years.

使うようになることです

We're now working on risk tools

私達は現在 ―

for prosecutors and for police officers as well,

検察官や警官用の ツールにも取り掛かっています

to try to take a system that runs today

現在のやり方は

in America the same way it did 50 years ago,

50年前と同じで

based on instinct and experience,

勘と経験に頼っていますが

and make it into one that runs

これをデータと分析による システムに替えたいのです

on data and analytics.

これをデータと分析による システムに替えたいのです

Now, the great news about all this,

確かに まだ課題は

and we have a ton of work left to do,

山ほど残っています

and we have a lot of culture to change,

考え方も変える必要があります

but the great news about all of it

ただ この変革の素晴らしい点は

is that we know it works.

効果が証明されていることです

It's why Google is Google,

Googleはデータ分析により成功し

and it's why all these baseball teams use moneyball

野球チームは勝つために 「マネーボール」を採用するのです

to win games.

野球チームは勝つために 「マネーボール」を採用するのです

The great news for us as well

この手法が素晴らしいのは

is that it's the way that we can transform

アメリカの刑事司法制度を

the American criminal justice system.

改善できるからです

It's how we can make our streets safer,

私達の街はもっと安全になり

we can reduce our prison costs,

刑務所のコストは減り

and we can make our system much fairer

制度は よりフェアで 公正なものになるのです

and more just.

制度は よりフェアで 公正なものになるのです

Some people call it data science.

これを「データ科学」と呼ぶ人もいますが

I call it moneyballing criminal justice.

私にとっては刑事司法界の マネーボールなのです

Thank you.

ありがとうございました

(Applause)

（拍手）