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In 2007, I became the attorney general
翻訳: Kazunori Akashi 校正: Tomoyuki Suzuki
of the state of New Jersey.
2007年に 私はニュージャージー州の
Before that, I'd been a criminal prosecutor,
州司法長官になりました
first in the Manhattan district attorney's office,
それまではマンハッタン地区の
and then at the United States Department of Justice.
地区検察局や
But when I became the attorney general,
司法省で検察官をしていました
two things happened that changed the way I see criminal justice.
州司法長官になって
The first is that I asked what I thought
刑事裁判の見方が変わる 2つの出来事がありました
were really basic questions.
1つ目は根本的な疑問を
I wanted to understand who we were arresting,
抱くようになったことです
who we were charging,
自分達が どんな人間を
and who we were putting in our nation's jails
逮捕し 告訴して
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
刑務所や拘置所に 送っているのだろうか?
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.
また 社会が もっと安全になるような
And I couldn't get this information out.
判決を下しているのだろうか?
It turned out that most big criminal justice agencies
でも そういう情報は 手に入りませんでした
like my own
ニュージャージー州を含む 大規模な刑事司法機関では
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,
肝心な点を追跡調査して いなかったのです
I walked down into a conference room
不満を募らせながら 1か月待ち
that was filled with detectives
刑事が居並ぶ会議室に
and stacks and stacks of case files,
乗り込みました
and the detectives were sitting there
事件ファイルが 山積みになっていて
with yellow legal pads taking notes.
皆 黄色のレポート用紙に
They were trying to get the information
メモを取っていました
I was looking for
必要な情報を 手に入れるために
by going through case by case
必要な情報を 手に入れるために
for the past five years.
過去5年間の事件を
And as you can imagine,
全てチェックさせたのです
when we finally got the results, they weren't good.
すると 皆さんの想像通り —
It turned out that we were doing
ひどい状況が明らかになりました
a lot of low-level drug cases
調査によると扱った事件の多くが
on the streets just around the corner
トレントンにある自分達の職場の
from our office in Trenton.
周辺で発生した ―
The second thing that happened
比較的軽い 麻薬犯罪だったのです
is that I spent the day in the Camden, New Jersey police department.
2つ目の出来事とは
Now, at that time, Camden, New Jersey,
ニュージャージー州 カムデン警察署での経験です
was the most dangerous city in America.
当時カムデンは
I ran the Camden Police Department because of that.
アメリカで最も危険な街でした
I spent the day in the police department,
だから私がカムデン署を 指揮することになったのです
and I was taken into a room with senior police officials,
私はその日 署を訪れ
all of whom were working hard
カムデンの犯罪を減らそうと
and trying very hard to reduce crime in Camden.
全力を尽くしている —
And what I saw in that room,
警察幹部の部屋に通されました
as we talked about how to reduce crime,
私達が犯罪撲滅について
were a series of officers with a lot of little yellow sticky notes.
話し合っている時 目にしたのは
And they would take a yellow sticky and they would write something on it
黄色い付箋を 大量に持った警官達でした
and they would put it up on a board.
皆 付箋にメモを書いて ボードに貼り
And one of them said, "We had a robbery two weeks ago.
次々と報告していきます
We have no suspects."
「2週間前 強盗事件発生 —
And another said, "We had a shooting in this neighborhood last week. We have no suspects."
容疑者情報なし」
We weren't using data-driven policing.
「先週この付近で銃撃事件発生 容疑者情報なし」・・・
We were essentially trying to fight crime
捜査にデータを 活用していなかったのです
with yellow Post-it notes.
黄色の付箋だけを頼りに
Now, both of these things made me realize
犯罪に闘いを 挑むようなものです
fundamentally that we were failing.
この2つの出来事がきっかけで
We didn't even know who was in our criminal justice system,
根本的な失敗に 気づいたのです
we didn't have any data about the things that mattered,
私達は どんな人間が 裁判を受けているか知らず
and we didn't share data or use analytics
必要なデータがない上に 共有もしていない・・・
or tools to help us make better decisions
適切な判断を下したり 犯罪を減らすための
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
データ分析手法やツールさえ 使っていませんでした
about how we made decisions.
私は 初めて判決に至る過程を
When I was an assistant D.A.,
検討し始めました
and when I was a federal prosecutor,
地方検事補 時代も
I looked at the cases in front of me,
連邦検事だった時も
and I generally made decisions based on my instinct
私は目の前の事件に集中し
and my experience.
勘と経験だけを頼りに
When I became attorney general,
判決を下してきました
I could look at the system as a whole,
州司法長官になって
and what surprised me is that I found
制度全体が見えるようになると
that that was exactly how we were doing it
驚くべき発見がありました
across the entire system --
司法制度における どの部門でも
in police departments, in prosecutors's offices,
勘と経験だけで 判断していたのです
in courts and in jails.
警察署でも検察局でも
And what I learned very quickly
裁判所でも刑務所でも同じでした
is that we weren't doing a good job.
上手くいっていないのは
So I wanted to do things differently.
明白だったので 別の方法が
I wanted to introduce data and analytics
必要だと感じました
and rigorous statistical analysis
データや分析法や
into our work.
厳密な統計解析の導入が
In short, I wanted to moneyball criminal justice.
必要だと思ったのです
Now, moneyball, as many of you know,
要は刑事司法制度界の 「マネーボール」です
is what the Oakland A's did,
ご存じの通り マネーボールとは
where they used smart data and statistics
オークランド・A's が
to figure out how to pick players
勝利に貢献できる選手を 獲得するために
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
データと統計を 駆使した手法のことです
who used to go out and watch players
かつてはスカウトが 実際に選手を見て
and use their instinct and experience,
勘と経験を頼りに
the scouts' instincts and experience,
勘と経験を頼りに
to pick players, from one to use
選手を獲得していましたが
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.
今ではデータと 厳密な統計分析によって
It worked for the Oakland A's,
勝利に貢献できる選手を 選びだしています
and it worked in the state of New Jersey.
A's で成功した この手法は
We took Camden off the top of the list
ニュージャージーでも成功しました
as the most dangerous city in America.
カムデンは全米で最も危険な街という
We reduced murders there by 41 percent,
汚名を返上しました
which actually means 37 lives were saved.
殺人事件は41%減少しました
And we reduced all crime in the city by 26 percent.
つまり37人の命が 救われたのです
We also changed the way we did criminal prosecutions.
犯罪の総数は26%減少しました
So we went from doing low-level drug crimes
また刑事訴追の方法も 改めました
that were outside our building
私達の身の回りで起こる ―
to doing cases of statewide importance,
比較的軽い麻薬犯罪よりも
on things like reducing violence with the most violent offenders,
州全体に関わる事件 例えば
prosecuting street gangs,
重大な暴力犯罪の抑止や
gun and drug trafficking, and political corruption.
ストリートギャングの摘発 —
And all of this matters greatly,
銃と麻薬の取引や 政治汚職の摘発に力を入れました
because public safety to me
どれも非常に重要です
is the most important function of government.
なぜなら 治安こそが
If we're not safe, we can't be educated,
政府の最も重要な 仕事だと考えるからです
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.
安全でなければ 教育も健康も保障できません
And we live in a country today
自分のやりたいことが 不可能になるのです
where we face serious criminal justice problems.
現在この国は
We have 12 million arrests every single year.
刑事司法制度上の 深刻な問題を抱えています
The vast majority of those arrests
毎年1,200万人が逮捕されますが
are for low-level crimes, like misdemeanors,
そのほとんどは
70 to 80 percent.
重要度の低い軽犯罪で
Less than five percent of all arrests
70〜80%を占めます
are for violent crime.
凶悪犯罪は 逮捕総数の
Yet we spend 75 billion,
わずか5%未満です
that's b for billion,
それでも州や地方で
dollars a year on state and local corrections costs.
それでも州や地方で
Right now, today, we have 2.3 million people
犯罪者の更正にかかるコストは 750億ドルにのぼります
in our jails and prisons.
現在 230万人が拘置所や刑務所に
And we face unbelievable public safety challenges
収監されています
because we have a situation
これは治安上 極めて深刻な状況です
in which two thirds of the people in our jails
というのも拘置所に
are there waiting for trial.
収容されている人間の 3分の2は
They haven't yet been convicted of a crime.
裁判の開始を 待っているだけなのです
They're just waiting for their day in court.
彼らは有罪判決を 受けたわけではなく
And 67 percent of people come back.
ただ出廷の時を待っています
Our recidivism rate is amongst the highest in the world.
さらに67%が再犯を重ねます
Almost seven in 10 people who are released
州の再犯率は 世界的に見ても最悪です
from prison will be rearrested
刑務所から10人釈放されても
in a constant cycle of crime and incarceration.
7人程度が再逮捕され
So when I started my job at the Arnold Foundation,
犯罪と監獄生活を 繰り返しています
I came back to looking at a lot of these questions,
私がアーノルド財団で 働きはじめた時 —
and I came back to thinking about how
これまでの問題を振り返りました
we had used data and analytics to transform
データと分析法を どう活用して
the way we did criminal justice in New Jersey.
ニュージャージー州の刑事司法制度を
And when I look at the criminal justice system
改革したか振り返ったのです
in the United States today,
現在のアメリカの
I feel the exact same way that I did
刑事司法制度には
about the state of New Jersey when I started there,
ニュージャージー州と
which is that we absolutely have to do better,
同じ課題があると思います
and I know that we can do better.
つまり まだまだ 改善の余地はあるし
So I decided to focus
改善できるはずです
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
そこで 私が集中して 取り組むことにしたのは
in public safety,
治安上 最も重要な判断で
and that decision is the determination
データ分析を使うことです
of whether, when someone has been arrested,
そのような判断の一つは
whether they pose a risk to public safety
誰かを逮捕した時に
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
治安上のリスクが高いと 考えて勾留するか
and should be released.
リスクは低いと考えて 釈放するかを
Everything that happens in criminal cases
決めるような場合です
comes out of this one decision.
この判断こそが
It impacts everything.
刑事裁判の出発点で
It impacts sentencing.
全てに影響を及ぼします
It impacts whether someone gets drug treatment.
量刑の判断にも
It impacts crime and violence.
薬物治療の必要性にも
And when I talk to judges around the United States,
暴力や犯罪にも影響を及ぼします
which I do all the time now,
最近 全国の判事から
they all say the same thing,
話を聞く機会が多いのですが
which is that we put dangerous people in jail,
全員が こう言います
and we let non-dangerous, nonviolent people out.
「自分達は 危険な人間を 刑務所に送り
They mean it and they believe it.
そうではない人間は 釈放している」
But when you start to look at the data,
全員がそう確信しています
which, by the way, the judges don't have,
でも判事達は
when we start to look at the data,
データを持っていません
what we find time and time again,
実際にデータを検討すると
is that this isn't the case.
それに当てはまらないケースが
We find low-risk offenders,
しばしば見つかるのです
which makes up 50 percent of our entire criminal justice population,
刑事裁判を受けた者の
we find that they're in jail.
50%を占める 危険度の低い犯罪者が
Take Leslie Chew, who was a Texas man
刑務所に入っています
who stole four blankets on a cold winter night.
例えばテキサス出身の レズリー・チューは
He was arrested, and he was kept in jail
寒い冬の夜に 毛布を4枚盗んで
on 3,500 dollars bail,
逮捕されましたが
an amount that he could not afford to pay.
3,500ドルの保釈金を
And he stayed in jail for eight months
払う事ができず 拘置所に入りました
until his case came up for trial,
それから裁判が始まるまで
at a cost to taxpayers of more than 9,000 dollars.
8か月も勾留されたのです
And at the other end of the spectrum,
納税者の負担額は 9,000ドル以上になります
we're doing an equally terrible job.
逆の場合でも
The people who we find
状況は深刻です
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
極めて危険性が 高いと判断され
of committing a new crime if they're released,
釈放された場合 再犯の可能性が
we see nationally that 50 percent of those people
非常に高い犯罪者の内 ―
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.
実に50%が 釈放されています
Judges have the best intentions
こうなった原因は 判断の下し方にあります
when they make these decisions about risk,
判事はリスクの見極めに
but they're making them subjectively.
最善を尽くしていますが
They're like the baseball scouts 20 years ago
判断が主観的なのです
who were using their instinct and their experience
20年前 野球のスカウト達が
to try to decide what risk someone poses.
勘と経験だけを頼りに
They're being subjective,
リスクを評価したのと 同じことをしているのです
and we know what happens with subjective decision making,
判事達は主観で判断しています
which is that we are often wrong.
ただ主観的な判断は
What we need in this space
しばしば誤りにつながります
are strong data and analytics.
この分野に必要なのは
What I decided to look for
確かなデータと分析法なのです
was a strong data and analytic risk assessment tool,
私が求めていたものは
something that would let judges actually understand
確固たるデータと 分析的なリスク評価ツール —
with a scientific and objective way
すなわち 判事の前にいる人間が
what the risk was that was posed
どんな危険性を持つかを
by someone in front of them.
科学的 客観的に
I looked all over the country,
捉えるためのツールでした
and I found that between five and 10 percent
全国的に見ると
of all U.S. jurisdictions
何らかのリスク評価ツールを
actually use any type of risk assessment tool,
利用しているのは
and when I looked at these tools,
全体の わずか5〜10%でした
I quickly realized why.
実際のツールを見ていくと
They were unbelievably expensive to administer,
原因はすぐにわかりました
they were time-consuming,
どれも管理コストが恐ろしく高く
they were limited to the local jurisdiction
時間もかかり
in which they'd been created.
地元でしか使えない —
So basically, they couldn't be scaled
ツールばかりだったのです
or transferred to other places.
そのため 基本的に
So I went out and built a phenomenal team
対象エリアを広げたり 転用はできませんでした
of data scientists and researchers
だから私はデータ科学者や
and statisticians
研究者や統計学者からなる
to build a universal risk assessment tool,
優秀なチームを編成し
so that every single judge in the United States of America
どこでも使える リスク評価ツールを製作しました
can have an objective, scientific measure of risk.
目指したのは全米の判事全員が
In the tool that we've built,
客観的かつ科学的な リスク評価ができることです
what we did was we collected 1.5 million cases
このツールを使って
from all around the United States,
私達は150万件の 事例を集めました
from cities, from counties,
アメリカ全土 つまり
from every single state in the country,
市や郡の裁判所 ―
the federal districts.
すべての州裁判所と
And with those 1.5 million cases,
連邦地裁からです
which is the largest data set on pretrial
そして 公判前の 事例データとしては
in the United States today,
全米で最大規模となる —
we were able to basically find that there were
この150万例から
900-plus risk factors that we could look at
900以上のリスク要因を見つけ
to try to figure out what mattered most.
どの要素が 最も重要なのかを
And we found that there were nine specific things
突き止めようとしました
that mattered all across the country
その結果 全国的に共通し
and that were the most highly predictive of risk.
最もリスクを予測しやすい
And so we built a universal risk assessment tool.
要因が9つあると わかりました
And it looks like this.
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
As you'll see, we put some information in,
画面をご覧ください
but most of it is incredibly simple,
多少の入力は必要ですが
it's easy to use,
全体的に とてもシンプルで
it focuses on things like the defendant's prior convictions,
使うのは簡単です
whether they've been sentenced to incarceration,
このツールが扱うのは 被告の前科や
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.
禁固刑を受けた経験 暴力事件への関与や
And with this tool, we can predict three things.
裁判所に出頭しなかった前歴です
First, whether or not someone will commit
このツールで 3つの予測が可能になります
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,
まず 釈放後に別の犯罪を 犯す可能性の予測です
and I think this is incredibly important,
2つ目は 初の試みですが
we can predict whether someone will commit
とても重要と思われることで
an act of violence if they're released.
釈放後に暴力事件を
And that's the single most important thing
起こす可能性の予測です
that judges say when you talk to them.
これは どの判事も
And third, we can predict whether someone
重要な要素だと考えています
will come back to court.
最後に 裁判所に出頭する ―
And every single judge in the United States of America can use it,
可能性の予測です
because it's been created on a universal data set.
アメリカの判事なら 誰でも このツールを利用できます
What judges see if they run the risk assessment tool
どこにでも当てはまる データに基づいているからです
is this -- it's a dashboard.
リスク評価ツールを起動すると
At the top, you see the New Criminal Activity Score,
ダッシュボードが現れます
six of course being the highest,
一番上は 「新規犯罪スコア」で
and then in the middle you see, "Elevated risk of violence."
最高値は「6」です
What that says is that this person
その下は「暴力リスクの増加度」です
is someone who has an elevated risk of violence
この値は 対象となる人物が
that the judge should look twice at.
暴力的な傾向が強いかどうかを
And then, towards the bottom,
判事が検討するために使います
you see the Failure to Appear Score,
さらに その下 ―
which again is the likelihood
「未出頭スコア」は
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.
裁判所に再び出頭する 可能性を示しています
It's not that I think we should be eliminating
さて ここで強調したい点があります
the judge's instinct and experience
私はリスク評価において 判事の勘と経験を
from this process.
すべて排除すべきだとは
I don't.
考えていません
I actually believe the problem that we see
そうすべきではありません
and the reason that we have these incredible system errors,
私達が直面している問題 つまり
where we're incarcerating low-level, nonviolent people
非暴力的な者を刑務所に入れ
and we're releasing high-risk, dangerous people,
リスクが高い危険な者を 釈放するという
is that we don't have an objective measure of risk.
制度上のひどい誤りが 起きる原因は
But what I believe should happen
客観的にリスクを評価する 手段がないことです
is that we should take that data-driven risk assessment
しかし これからは
and combine that with the judge's instinct and experience
データに基づくリスク評価と
to lead us to better decision making.
判事の勘や経験を 組み合わせることで
The tool went statewide in Kentucky on July 1,
よりよい判断を 目指すべきだと考えます
and we're about to go up in a number of other U.S. jurisdictions.
このツールは7月1日に ケンタッキー州全域で稼動し
Our goal, quite simply, is that every single judge
他の管轄区域にも 広がりつつあります
in the United States will use a data-driven risk tool
私達の目標は ただひとつ — 5年以内に
within the next five years.
全米の判事が このリスク評価ツールを
We're now working on risk tools
使うようになることです
for prosecutors and for police officers as well,
私達は現在 ―
to try to take a system that runs today
検察官や警官用の ツールにも取り掛かっています
in America the same way it did 50 years ago,
現在のやり方は
based on instinct and experience,
50年前と同じで
and make it into one that runs
勘と経験に頼っていますが
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,
これをデータと分析による システムに替えたいのです
and we have a ton of work left to do,
確かに まだ課題は
and we have a lot of culture to change,
山ほど残っています
but the great news about all of it
考え方も変える必要があります
is that we know it works.
ただ この変革の素晴らしい点は
It's why Google is Google,
効果が証明されていることです
and it's why all these baseball teams use moneyball
Googleはデータ分析により成功し
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
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
is that it's the way that we can transform
この手法が素晴らしいのは
the American criminal justice system.
アメリカの刑事司法制度を
It's how we can make our streets safer,
改善できるからです
we can reduce our prison costs,
私達の街はもっと安全になり
and we can make our system much fairer
刑務所のコストは減り
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.
制度は よりフェアで 公正なものになるのです
I call it moneyballing criminal justice.
これを「データ科学」と呼ぶ人もいますが
Thank you.
私にとっては刑事司法界の マネーボールなのです