ABOUT THE SPEAKER
Anne Milgram - Criminal justice reformer
Anne Milgram is committed to using data and analytics to fight crime.

Why you should listen

Anne Milgram is focused on reforming systems through smart data, analytics and technology. She is currently a Professor of Practice and Distinguished Scholar in Residence at New York University School of Law, where she is building a Criminal Justice Innovation Lab, dedicated to using data and technology to transform the American criminal justice system. She also teaches seminars on criminal justice policy and human trafficking. Milgram began her career as a criminal prosecutor, serving in state, local and federal prosecution offices.  She then became the Attorney General of the State of New Jersey, where she served as the Chief Law Enforcement Officer for the State and oversaw the Camden Police Department.

Though her work, Milgram seeks to bring the best of the modern world -- data, technology and analytics -- to bear in an effort to transform outdated systems and practices. Milgram is centered on creating a paradigm shift in how we think about innovation and reform in the criminal justice system and beyond.

Milgram graduated summa cum laude from Rutgers University and holds a Master of Philosophy in social and political theory from the University of Cambridge. She received her law degree from New York University School of Law.

More profile about the speaker
Anne Milgram | Speaker | TED.com
TED@BCG San Francisco

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

Filmed:
1,034,735 views

2007年にニュージャージー州の州司法長官になったアン・ミルグラムは驚くべき事実に気づきました。自分達がどんな人間を刑務所に送っているのか把握していない上に、判決によって社会が本当に安全になったかを知る術が無かったのです。ここから彼女のインスピレーションに満ちた探求、すなわち、アメリカの刑事司法制度にデータ分析と統計分析を取り入れる試みが始まったのです。
- Criminal justice reformer
Anne Milgram is committed to using data and analytics to fight crime. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
In 2007, I becameなりました the attorney弁護士 general一般
0
843
2591
2007年に 私はニュージャージー州の
00:15
of the state状態 of New新しい Jerseyジャージー.
1
3434
1725
州司法長官になりました
00:17
Before that, I'd been a criminal犯罪者 prosecutor検察官,
2
5159
2280
それまではマンハッタン地区の
00:19
first in the Manhattanマンハッタン district地区 attorney's弁護士 office事務所,
3
7439
2681
地区検察局や
00:22
and then at the Unitedユナイテッド States Department部門 of Justice正義.
4
10120
2650
司法省で検察官をしていました
00:24
But when I becameなりました the attorney弁護士 general一般,
5
12770
2201
州司法長官になって
00:26
two things happened起こった that changedかわった
the way I see criminal犯罪者 justice正義.
6
14971
3895
刑事裁判の見方が変わる
2つの出来事がありました
00:30
The first is that I asked尋ねた what I thought
7
18866
2030
1つ目は根本的な疑問を
00:32
were really basic基本的な questions質問.
8
20896
2186
抱くようになったことです
00:35
I wanted to understandわかる who we were arresting逮捕する,
9
23082
2856
自分達が どんな人間を
00:37
who we were charging充電,
10
25938
1664
逮捕し 告訴して
00:39
and who we were puttingパッティング in our nation's国の jails刑務所
11
27602
2128
刑務所や拘置所に
送っているのだろうか?
00:41
and prisons刑務所.
12
29730
1416
刑務所や拘置所に
送っているのだろうか?
00:43
I alsoまた、 wanted to understandわかる
13
31146
1648
また 社会が
もっと安全になるような
00:44
if we were making作る decisions決定
14
32794
1329
また 社会が
もっと安全になるような
00:46
in a way that made us saferより安全な.
15
34123
2518
判決を下しているのだろうか?
00:48
And I couldn'tできなかった get this information情報 out.
16
36641
3252
でも そういう情報は
手に入りませんでした
00:51
It turned回した out that most最も big大きい criminal犯罪者 justice正義 agencies代理店
17
39893
3357
ニュージャージー州を含む
大規模な刑事司法機関では
00:55
like my own自分の
18
43250
1302
肝心な点を追跡調査して
いなかったのです
00:56
didn't trackトラック the things that matter問題.
19
44552
2382
肝心な点を追跡調査して
いなかったのです
00:58
So after about a month of beingであること incredibly信じられないほど frustrated挫折した,
20
46934
3318
不満を募らせながら
1か月待ち
01:02
I walked歩いた down into a conference会議 roomルーム
21
50252
1971
刑事が居並ぶ会議室に
01:04
that was filled満たされた with detectives探偵
22
52223
1890
乗り込みました
01:06
and stacksスタック and stacksスタック of case場合 filesファイル,
23
54113
2782
事件ファイルが
山積みになっていて
01:08
and the detectives探偵 were sitting座っている there
24
56895
1176
皆 黄色のレポート用紙に
01:10
with yellow legal法的 padsパッド taking取る notesノート.
25
58071
2234
メモを取っていました
01:12
They were trying試す to get the information情報
26
60305
1586
必要な情報を
手に入れるために
01:13
I was looking for
27
61891
1218
必要な情報を
手に入れるために
01:15
by going throughを通して case場合 by case場合
28
63109
2045
過去5年間の事件を
01:17
for the past過去 five years.
29
65154
1898
全てチェックさせたのです
01:19
And as you can imagine想像する,
30
67052
1653
すると 皆さんの想像通り —
01:20
when we finally最後に got the results結果, they weren'tなかった good.
31
68705
2643
ひどい状況が明らかになりました
01:23
It turned回した out that we were doing
32
71348
1655
調査によると扱った事件の多くが
01:25
a lot of low-level低レベル drugドラッグ cases症例
33
73003
2020
トレントンにある自分達の職場の
01:27
on the streets通り just around the cornerコーナー
34
75023
1475
周辺で発生した ―
01:28
from our office事務所 in Trentonトレントン.
35
76498
2268
比較的軽い
麻薬犯罪だったのです
01:30
The second二番 thing that happened起こった
36
78766
1467
2つ目の出来事とは
01:32
is that I spent過ごした the day in the Camdenカムデン,
New新しい Jerseyジャージー police警察 department部門.
37
80233
3674
ニュージャージー州
カムデン警察署での経験です
01:35
Now, at that time, Camdenカムデン, New新しい Jerseyジャージー,
38
83907
1887
当時カムデンは
01:37
was the most最も dangerous危険な cityシティ in Americaアメリカ.
39
85794
2652
アメリカで最も危険な街でした
01:40
I ran走った the Camdenカムデン Police警察
Department部門 because of that.
40
88446
3827
だから私がカムデン署を
指揮することになったのです
01:44
I spent過ごした the day in the police警察 department部門,
41
92273
2112
私はその日 署を訪れ
01:46
and I was taken撮影 into a roomルーム
with senior上級 police警察 officials関係者,
42
94385
2726
カムデンの犯罪を減らそうと
01:49
all of whom were workingワーキング hardハード
43
97111
1675
全力を尽くしている —
01:50
and trying試す very hardハード to reduce減らす crime犯罪 in Camdenカムデン.
44
98786
3257
警察幹部の部屋に通されました
01:54
And what I saw in that roomルーム,
45
102043
1826
私達が犯罪撲滅について
01:55
as we talked話した about how to reduce減らす crime犯罪,
46
103869
2245
話し合っている時 目にしたのは
01:58
were a seriesシリーズ of officers役員 with a
lot of little yellow sticky粘着性の notesノート.
47
106114
3859
黄色い付箋を
大量に持った警官達でした
02:01
And they would take a yellow sticky粘着性の
and they would write書きます something on it
48
109973
2846
皆 付箋にメモを書いて
ボードに貼り
02:04
and they would put it up on a boardボード.
49
112823
1799
次々と報告していきます
02:06
And one of them said,
"We had a robbery強盗 two weeks ago.
50
114622
2171
「2週間前 強盗事件発生 —
02:08
We have no suspects容疑者."
51
116793
1711
容疑者情報なし」
02:10
And another別の said, "We had a shooting射撃 in this neighborhoodご近所 last week週間. We have no suspects容疑者."
52
118504
5027
「先週この付近で銃撃事件発生
容疑者情報なし」・・・
02:15
We weren'tなかった usingを使用して data-drivenデータ駆動型 policingポリシング.
53
123531
2583
捜査にデータを
活用していなかったのです
02:18
We were essentially基本的に trying試す to fight戦い crime犯罪
54
126114
2042
黄色の付箋だけを頼りに
02:20
with yellow Post-itポストイット notesノート.
55
128156
2527
犯罪に闘いを
挑むようなものです
02:22
Now, bothどちらも of these things made me realize実現する
56
130683
2135
この2つの出来事がきっかけで
02:24
fundamentally根本的に that we were failing失敗する.
57
132818
3251
根本的な失敗に
気づいたのです
02:28
We didn't even know who was
in our criminal犯罪者 justice正義 systemシステム,
58
136069
3123
私達は どんな人間が
裁判を受けているか知らず
02:31
we didn't have any dataデータ about
the things that mattered重要な,
59
139192
3235
必要なデータがない上に
共有もしていない・・・
02:34
and we didn't shareシェア dataデータ or use analytics分析
60
142427
2568
適切な判断を下したり
犯罪を減らすための
02:36
or toolsツール to help us make better decisions決定
61
144995
2151
データ分析手法やツールさえ
使っていませんでした
02:39
and to reduce減らす crime犯罪.
62
147146
2003
データ分析手法やツールさえ
使っていませんでした
02:41
And for the first time, I started開始した to think
63
149149
2224
私は 初めて判決に至る過程を
02:43
about how we made decisions決定.
64
151373
1910
検討し始めました
02:45
When I was an assistantアシスタント D.A.,
65
153283
1397
地方検事補 時代も
02:46
and when I was a federal連邦 prosecutor検察官,
66
154680
1870
連邦検事だった時も
02:48
I looked見た at the cases症例 in frontフロント of me,
67
156550
1746
私は目の前の事件に集中し
02:50
and I generally一般的に made decisions決定 basedベース on my instinct本能
68
158296
2626
勘と経験だけを頼りに
02:52
and my experience経験.
69
160922
1692
判決を下してきました
02:54
When I becameなりました attorney弁護士 general一般,
70
162614
1659
州司法長官になって
02:56
I could look at the systemシステム as a whole全体,
71
164273
1639
制度全体が見えるようになると
02:57
and what surprised驚いた me is that I found見つけた
72
165912
1818
驚くべき発見がありました
02:59
that that was exactly正確に how we were doing it
73
167730
1905
司法制度における どの部門でも
03:01
across横断する the entire全体 systemシステム --
74
169635
2303
勘と経験だけで
判断していたのです
03:03
in police警察 departments部門, in prosecutors's検察官 officesオフィス,
75
171938
2401
警察署でも検察局でも
03:06
in courts裁判所 and in jails刑務所.
76
174339
2800
裁判所でも刑務所でも同じでした
03:09
And what I learned学んだ very quickly早く
77
177139
2197
上手くいっていないのは
03:11
is that we weren'tなかった doing a good jobジョブ.
78
179336
3633
明白だったので 別の方法が
03:14
So I wanted to do things differently異なって.
79
182969
2016
必要だと感じました
03:16
I wanted to introduce紹介する dataデータ and analytics分析
80
184985
2197
データや分析法や
03:19
and rigorous厳しい statistical統計的 analysis分析
81
187182
2049
厳密な統計解析の導入が
03:21
into our work.
82
189231
1400
必要だと思ったのです
03:22
In shortショート, I wanted to moneyballマネーボール criminal犯罪者 justice正義.
83
190631
2970
要は刑事司法制度界の
「マネーボール」です
03:25
Now, moneyballマネーボール, as manyたくさんの of you know,
84
193601
2027
ご存じの通り マネーボールとは
03:27
is what the Oaklandオークランド A'sとして did,
85
195628
1569
オークランド・A's が
03:29
where they used smartスマート dataデータ and statistics統計
86
197197
1973
勝利に貢献できる選手を
獲得するために
03:31
to figure数字 out how to pickピック players選手
87
199170
1622
データと統計を
駆使した手法のことです
03:32
that would help them win勝つ gamesゲーム,
88
200792
1521
データと統計を
駆使した手法のことです
03:34
and they went行った from a systemシステム that
was basedベース on baseball野球 scoutsスカウト
89
202313
2980
かつてはスカウトが
実際に選手を見て
03:37
who used to go out and watch players選手
90
205293
1860
勘と経験を頼りに
03:39
and use their彼らの instinct本能 and experience経験,
91
207153
1637
勘と経験を頼りに
03:40
the scouts'スカウト ' instincts本能 and experience経験,
92
208790
1743
選手を獲得していましたが
03:42
to pickピック players選手, from one to use
93
210533
1713
今ではデータと
厳密な統計分析によって
03:44
smartスマート dataデータ and rigorous厳しい statistical統計的 analysis分析
94
212246
2822
今ではデータと
厳密な統計分析によって
03:47
to figure数字 out how to pickピック players選手
that would help them win勝つ gamesゲーム.
95
215068
3371
勝利に貢献できる選手を
選びだしています
03:50
It worked働いた for the Oaklandオークランド A'sとして,
96
218439
1798
A's で成功した この手法は
03:52
and it worked働いた in the state状態 of New新しい Jerseyジャージー.
97
220237
2219
ニュージャージーでも成功しました
03:54
We took取った Camdenカムデン off the top of the listリスト
98
222456
2073
カムデンは全米で最も危険な街という
03:56
as the most最も dangerous危険な cityシティ in Americaアメリカ.
99
224529
2171
汚名を返上しました
03:58
We reduced削減 murders殺人 there by 41 percentパーセント,
100
226700
3155
殺人事件は41%減少しました
04:01
whichどの actually実際に means手段 37 lives人生 were saved保存された.
101
229855
2982
つまり37人の命が
救われたのです
04:04
And we reduced削減 all crime犯罪 in the cityシティ by 26 percentパーセント.
102
232837
3740
犯罪の総数は26%減少しました
04:08
We alsoまた、 changedかわった the way
we did criminal犯罪者 prosecutions起訴.
103
236577
3239
また刑事訴追の方法も
改めました
04:11
So we went行った from doing low-level低レベル drugドラッグ crimes犯罪
104
239816
2005
私達の身の回りで起こる ―
04:13
that were outside外側 our building建物
105
241821
1642
比較的軽い麻薬犯罪よりも
04:15
to doing cases症例 of statewide州全体 importance重要度,
106
243463
2342
州全体に関わる事件 例えば
04:17
on things like reducing還元する violence暴力
with the most最も violent暴力的な offenders犯罪者,
107
245805
3158
重大な暴力犯罪の抑止や
04:20
prosecuting起訴 street通り gangsギャング,
108
248963
1858
ストリートギャングの摘発 —
04:22
gun and drugドラッグ trafficking人身売買, and political政治的 corruption腐敗.
109
250821
3408
銃と麻薬の取引や
政治汚職の摘発に力を入れました
04:26
And all of this matters問題 greatly大きく,
110
254229
2502
どれも非常に重要です
04:28
because publicパブリック safety安全性 to me
111
256731
1945
なぜなら 治安こそが
04:30
is the most最も important重要 function関数 of government政府.
112
258676
2536
政府の最も重要な
仕事だと考えるからです
04:33
If we're not safe安全, we can't be educated教育を受けた,
113
261212
2298
安全でなければ
教育も健康も保障できません
04:35
we can't be healthy健康,
114
263510
1348
安全でなければ
教育も健康も保障できません
04:36
we can't do any of the other things
we want to do in our lives人生.
115
264858
2945
自分のやりたいことが
不可能になるのです
04:39
And we liveライブ in a country today今日
116
267803
1701
現在この国は
04:41
where we face serious深刻な criminal犯罪者 justice正義 problems問題.
117
269504
3134
刑事司法制度上の
深刻な問題を抱えています
04:44
We have 12 million百万 arrests逮捕 everyすべて singleシングル year.
118
272638
3661
毎年1,200万人が逮捕されますが
04:48
The vast広大 majority多数 of those arrests逮捕
119
276299
2043
そのほとんどは
04:50
are for low-level低レベル crimes犯罪, like misdemeanors軽犯罪,
120
278342
3012
重要度の低い軽犯罪で
04:53
70 to 80 percentパーセント.
121
281354
1734
70〜80%を占めます
04:55
Lessもっと少なく than five percentパーセント of all arrests逮捕
122
283088
1991
凶悪犯罪は 逮捕総数の
04:57
are for violent暴力的な crime犯罪.
123
285079
1895
わずか5%未満です
04:58
Yetまだ we spend費やす 75 billion,
124
286974
2055
それでも州や地方で
05:01
that's b for billion,
125
289029
1418
それでも州や地方で
05:02
dollarsドル a year on state状態 and local地元 corrections訂正 costsコスト.
126
290447
4127
犯罪者の更正にかかるコストは
750億ドルにのぼります
05:06
Right now, today今日, we have 2.3 million百万 people
127
294574
2841
現在 230万人が拘置所や刑務所に
05:09
in our jails刑務所 and prisons刑務所.
128
297415
1900
収監されています
05:11
And we face unbelievable信じられない publicパブリック safety安全性 challenges挑戦
129
299315
2796
これは治安上
極めて深刻な状況です
05:14
because we have a situation状況
130
302111
1939
というのも拘置所に
05:16
in whichどの two thirds3分の1 of the people in our jails刑務所
131
304050
2898
収容されている人間の
3分の2は
05:18
are there waiting待っている for trial試行.
132
306948
1754
裁判の開始を
待っているだけなのです
05:20
They haven't持っていない yetまだ been convicted有罪となった of a crime犯罪.
133
308702
2135
彼らは有罪判決を
受けたわけではなく
05:22
They're just waiting待っている for their彼らの day in court裁判所.
134
310837
2119
ただ出廷の時を待っています
05:24
And 67 percentパーセント of people come back.
135
312956
3548
さらに67%が再犯を重ねます
05:28
Our recidivism再犯 rateレート is amongst間に
the highest最高 in the world世界.
136
316504
3028
州の再犯率は
世界的に見ても最悪です
05:31
Almostほぼ sevenセブン in 10 people who are released解放された
137
319532
2103
刑務所から10人釈放されても
05:33
from prison刑務所 will be rearrested後退する
138
321635
1651
7人程度が再逮捕され
05:35
in a constant定数 cycleサイクル of crime犯罪 and incarceration投獄.
139
323286
3955
犯罪と監獄生活を
繰り返しています
05:39
So when I started開始した my jobジョブ at the Arnoldアーノルド Foundation財団,
140
327241
2582
私がアーノルド財団で
働きはじめた時 —
05:41
I came来た back to looking at a lot of these questions質問,
141
329823
2736
これまでの問題を振り返りました
05:44
and I came来た back to thinking考え about how
142
332559
1654
データと分析法を どう活用して
05:46
we had used dataデータ and analytics分析 to transform変換する
143
334213
2383
ニュージャージー州の刑事司法制度を
05:48
the way we did criminal犯罪者 justice正義 in New新しい Jerseyジャージー.
144
336596
2584
改革したか振り返ったのです
05:51
And when I look at the criminal犯罪者 justice正義 systemシステム
145
339180
2144
現在のアメリカの
05:53
in the Unitedユナイテッド States today今日,
146
341324
1656
刑事司法制度には
05:54
I feel the exact正確 same同じ way that I did
147
342980
1639
ニュージャージー州と
05:56
about the state状態 of New新しい Jerseyジャージー when I started開始した there,
148
344619
2466
同じ課題があると思います
05:59
whichどの is that we absolutely絶対に have to do better,
149
347085
3228
つまり まだまだ
改善の余地はあるし
06:02
and I know that we can do better.
150
350313
1923
改善できるはずです
06:04
So I decided決定しました to focusフォーカス
151
352236
1705
そこで 私が集中して
取り組むことにしたのは
06:05
on usingを使用して dataデータ and analytics分析
152
353941
2217
そこで 私が集中して
取り組むことにしたのは
06:08
to help make the most最も criticalクリティカルな decision決定
153
356158
2361
治安上 最も重要な判断で
06:10
in publicパブリック safety安全性,
154
358519
1606
データ分析を使うことです
06:12
and that decision決定 is the determination決定
155
360125
2021
そのような判断の一つは
06:14
of whetherかどうか, when someone誰か has been arrested逮捕された,
156
362146
2535
誰かを逮捕した時に
06:16
whetherかどうか they poseポーズ a riskリスク to publicパブリック safety安全性
157
364681
1915
治安上のリスクが高いと
考えて勾留するか
06:18
and should be detained拘束された,
158
366596
1526
治安上のリスクが高いと
考えて勾留するか
06:20
or whetherかどうか they don't poseポーズ a riskリスク to publicパブリック safety安全性
159
368122
2356
リスクは低いと考えて
釈放するかを
06:22
and should be released解放された.
160
370478
1637
決めるような場合です
06:24
Everything that happens起こる in criminal犯罪者 cases症例
161
372115
1919
この判断こそが
06:26
comes来る out of this one decision決定.
162
374034
1772
刑事裁判の出発点で
06:27
It impacts影響 everything.
163
375806
1496
全てに影響を及ぼします
06:29
It impacts影響 sentencing判決.
164
377302
1350
量刑の判断にも
06:30
It impacts影響 whetherかどうか someone誰か gets取得 drugドラッグ treatment処理.
165
378652
1901
薬物治療の必要性にも
06:32
It impacts影響 crime犯罪 and violence暴力.
166
380553
2323
暴力や犯罪にも影響を及ぼします
06:34
And when I talk to judges判定 around the Unitedユナイテッド States,
167
382876
1937
最近 全国の判事から
06:36
whichどの I do all the time now,
168
384813
1928
話を聞く機会が多いのですが
06:38
they all say the same同じ thing,
169
386741
1837
全員が こう言います
06:40
whichどの is that we put dangerous危険な people in jail刑務所,
170
388578
3107
「自分達は 危険な人間を
刑務所に送り
06:43
and we let non-dangerous危険でない, nonviolent非暴力 people out.
171
391685
3525
そうではない人間は
釈放している」
06:47
They mean it and they believe it.
172
395210
2233
全員がそう確信しています
06:49
But when you start開始 to look at the dataデータ,
173
397443
1733
でも判事達は
06:51
whichどの, by the way, the judges判定 don't have,
174
399176
2464
データを持っていません
06:53
when we start開始 to look at the dataデータ,
175
401640
1612
実際にデータを検討すると
06:55
what we find time and time again,
176
403252
2418
それに当てはまらないケースが
06:57
is that this isn't the case場合.
177
405670
1982
しばしば見つかるのです
06:59
We find low-riskリスクが低い offenders犯罪者,
178
407652
1681
刑事裁判を受けた者の
07:01
whichどの makes作る up 50 percentパーセント of our
entire全体 criminal犯罪者 justice正義 population人口,
179
409333
3714
50%を占める
危険度の低い犯罪者が
07:05
we find that they're in jail刑務所.
180
413047
2399
刑務所に入っています
07:07
Take Leslieレスリー Chew噛む, who was a Texasテキサス州 man
181
415446
2486
例えばテキサス出身の
レズリー・チューは
07:09
who stoleストール four4つの blankets毛布 on a coldコールド winter night.
182
417932
2884
寒い冬の夜に
毛布を4枚盗んで
07:12
He was arrested逮捕された, and he was kept保管 in jail刑務所
183
420816
2595
逮捕されましたが
07:15
on 3,500 dollarsドル bail寄託,
184
423411
2053
3,500ドルの保釈金を
07:17
an amount that he could not afford余裕 to pay支払う.
185
425464
2776
払う事ができず
拘置所に入りました
07:20
And he stayed滞在した in jail刑務所 for eight8 months数ヶ月
186
428240
2588
それから裁判が始まるまで
07:22
until〜まで his case場合 came来た up for trial試行,
187
430828
2065
8か月も勾留されたのです
07:24
at a costコスト to taxpayers納税者 of more than 9,000 dollarsドル.
188
432893
3905
納税者の負担額は
9,000ドル以上になります
07:28
And at the other end終わり of the spectrumスペクトラム,
189
436798
1997
逆の場合でも
07:30
we're doing an equally均等に terribleひどい jobジョブ.
190
438795
2282
状況は深刻です
07:33
The people who we find
191
441077
1572
極めて危険性が
高いと判断され
07:34
are the highest-risk最高リスク offenders犯罪者,
192
442649
2019
極めて危険性が
高いと判断され
07:36
the people who we think have the highest最高 likelihood尤度
193
444668
2497
釈放された場合
再犯の可能性が
07:39
of committingコミットする a new新しい crime犯罪 if they're released解放された,
194
447165
1952
非常に高い犯罪者の内 ―
07:41
we see nationally全国的に that 50 percentパーセント of those people
195
449117
2950
実に50%が
釈放されています
07:44
are beingであること released解放された.
196
452067
1974
実に50%が
釈放されています
07:46
The reason理由 for this is the way we make decisions決定.
197
454041
3174
こうなった原因は
判断の下し方にあります
07:49
Judges判定 have the bestベスト intentions意図
198
457215
1709
判事はリスクの見極めに
07:50
when they make these decisions決定 about riskリスク,
199
458924
1952
最善を尽くしていますが
07:52
but they're making作る them subjectively主観的.
200
460876
2484
判断が主観的なのです
07:55
They're like the baseball野球 scoutsスカウト 20 years ago
201
463360
2146
20年前 野球のスカウト達が
07:57
who were usingを使用して their彼らの instinct本能 and their彼らの experience経験
202
465506
2131
勘と経験だけを頼りに
07:59
to try to decide決めます what riskリスク someone誰か posesポーズ.
203
467637
2679
リスクを評価したのと
同じことをしているのです
08:02
They're beingであること subjective主観的,
204
470316
1530
判事達は主観で判断しています
08:03
and we know what happens起こる
with subjective主観的 decision決定 making作る,
205
471846
3060
ただ主観的な判断は
08:06
whichどの is that we are oftenしばしば wrong違う.
206
474906
2743
しばしば誤りにつながります
08:09
What we need in this spaceスペース
207
477649
1383
この分野に必要なのは
08:11
are strong強い dataデータ and analytics分析.
208
479032
2552
確かなデータと分析法なのです
08:13
What I decided決定しました to look for
209
481584
1747
私が求めていたものは
08:15
was a strong強い dataデータ and analytic分析的 riskリスク assessment評価 toolツール,
210
483331
2836
確固たるデータと
分析的なリスク評価ツール —
08:18
something that would let judges判定 actually実際に understandわかる
211
486167
2764
すなわち
判事の前にいる人間が
08:20
with a scientific科学的 and objective目的 way
212
488931
2259
どんな危険性を持つかを
08:23
what the riskリスク was that was posedポーズされた
213
491190
1647
科学的 客観的に
08:24
by someone誰か in frontフロント of them.
214
492837
1610
捉えるためのツールでした
08:26
I looked見た all over the country,
215
494447
1649
全国的に見ると
08:28
and I found見つけた that betweenの間に five and 10 percentパーセント
216
496096
1942
何らかのリスク評価ツールを
08:30
of all U.S. jurisdictions管轄区域
217
498038
1329
利用しているのは
08:31
actually実際に use any typeタイプ of riskリスク assessment評価 toolツール,
218
499367
2978
全体の
わずか5〜10%でした
08:34
and when I looked見た at these toolsツール,
219
502345
1625
実際のツールを見ていくと
08:35
I quickly早く realized実現した why.
220
503970
1860
原因はすぐにわかりました
08:37
They were unbelievably信じられないほど expensive高価な to administer管理する,
221
505830
2690
どれも管理コストが恐ろしく高く
08:40
they were time-consuming時間がかかる,
222
508520
1528
時間もかかり
08:42
they were limited限られた to the local地元 jurisdiction管轄
223
510048
2107
地元でしか使えない —
08:44
in whichどの they'd彼らは been created作成した.
224
512155
1430
ツールばかりだったのです
08:45
So basically基本的に, they couldn'tできなかった be scaled縮尺
225
513585
1793
そのため 基本的に
08:47
or transferred移転した to other places場所.
226
515378
2209
対象エリアを広げたり
転用はできませんでした
08:49
So I went行った out and built建てられた a phenomenal驚異的 teamチーム
227
517587
2237
だから私はデータ科学者や
08:51
of dataデータ scientists科学者 and researchers研究者
228
519824
2044
研究者や統計学者からなる
08:53
and statisticians統計学者
229
521868
1626
優秀なチームを編成し
08:55
to buildビルドする a universalユニバーサル riskリスク assessment評価 toolツール,
230
523494
2845
どこでも使える
リスク評価ツールを製作しました
08:58
so that everyすべて singleシングル judge裁判官 in
the Unitedユナイテッド States of Americaアメリカ
231
526339
2393
目指したのは全米の判事全員が
09:00
can have an objective目的, scientific科学的 measure測定 of riskリスク.
232
528732
4324
客観的かつ科学的な
リスク評価ができることです
09:05
In the toolツール that we've私たちは built建てられた,
233
533056
1658
このツールを使って
09:06
what we did was we collected集めました 1.5 million百万 cases症例
234
534714
2868
私達は150万件の
事例を集めました
09:09
from all around the Unitedユナイテッド States,
235
537582
1698
アメリカ全土 つまり
09:11
from cities都市, from counties,
236
539280
1644
市や郡の裁判所 ―
09:12
from everyすべて singleシングル state状態 in the country,
237
540924
1511
すべての州裁判所と
09:14
the federal連邦 districts地区.
238
542435
1746
連邦地裁からです
09:16
And with those 1.5 million百万 cases症例,
239
544181
2189
そして 公判前の
事例データとしては
09:18
whichどの is the largest最大 dataデータ setセット on pretrial試行前
240
546370
1940
全米で最大規模となる —
09:20
in the Unitedユナイテッド States today今日,
241
548310
1805
この150万例から
09:22
we were ableできる to basically基本的に find that there were
242
550115
1865
900以上のリスク要因を見つけ
09:23
900-plus-プラス riskリスク factors要因 that we could look at
243
551980
3322
どの要素が
最も重要なのかを
09:27
to try to figure数字 out what mattered重要な most最も.
244
555302
2866
突き止めようとしました
09:30
And we found見つけた that there were nine9人 specific特定 things
245
558168
2081
その結果 全国的に共通し
09:32
that mattered重要な all across横断する the country
246
560249
2235
最もリスクを予測しやすい
09:34
and that were the most最も highly高く predictive予測的 of riskリスク.
247
562484
2977
要因が9つあると
わかりました
09:37
And so we built建てられた a universalユニバーサル riskリスク assessment評価 toolツール.
248
565461
3705
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
09:41
And it looks外見 like this.
249
569166
1445
画面をご覧ください
09:42
As you'llあなたは see, we put some information情報 in,
250
570611
2612
多少の入力は必要ですが
09:45
but most最も of it is incredibly信じられないほど simple単純,
251
573223
2013
全体的に とてもシンプルで
09:47
it's easy簡単 to use,
252
575236
1432
使うのは簡単です
09:48
it focuses焦点を当てる on things like the
defendant'sプロK補品にまステまステAX prior前の convictions信念,
253
576668
2969
このツールが扱うのは
被告の前科や
09:51
whetherかどうか they've彼らは been sentenced宣告された to incarceration投獄,
254
579637
1979
禁固刑を受けた経験
暴力事件への関与や
09:53
whetherかどうか they've彼らは engaged従事する in violence暴力 before,
255
581616
2264
禁固刑を受けた経験
暴力事件への関与や
09:55
whetherかどうか they've彼らは even failed失敗した to come back to court裁判所.
256
583880
2393
裁判所に出頭しなかった前歴です
09:58
And with this toolツール, we can predict予測する three things.
257
586273
2500
このツールで
3つの予測が可能になります
10:00
First, whetherかどうか or not someone誰か will commitコミット
258
588773
1853
まず 釈放後に別の犯罪を
犯す可能性の予測です
10:02
a new新しい crime犯罪 if they're released解放された.
259
590626
1565
まず 釈放後に別の犯罪を
犯す可能性の予測です
10:04
Second二番目, for the first time,
260
592191
1664
2つ目は 初の試みですが
10:05
and I think this is incredibly信じられないほど important重要,
261
593855
1861
とても重要と思われることで
10:07
we can predict予測する whetherかどうか someone誰か will commitコミット
262
595716
1923
釈放後に暴力事件を
10:09
an act行為 of violence暴力 if they're released解放された.
263
597639
1834
起こす可能性の予測です
10:11
And that's the singleシングル most最も important重要 thing
264
599473
1887
これは どの判事も
10:13
that judges判定 say when you talk to them.
265
601360
1807
重要な要素だと考えています
10:15
And third三番, we can predict予測する whetherかどうか someone誰か
266
603167
1828
最後に 裁判所に出頭する ―
10:16
will come back to court裁判所.
267
604995
1990
可能性の予測です
10:18
And everyすべて singleシングル judge裁判官 in the
Unitedユナイテッド States of Americaアメリカ can use it,
268
606985
3033
アメリカの判事なら
誰でも このツールを利用できます
10:22
because it's been created作成した on a universalユニバーサル dataデータ setセット.
269
610018
3812
どこにでも当てはまる
データに基づいているからです
10:25
What judges判定 see if they run走る the riskリスク assessment評価 toolツール
270
613830
2609
リスク評価ツールを起動すると
10:28
is this -- it's a dashboardダッシュボード.
271
616439
2120
ダッシュボードが現れます
10:30
At the top, you see the New新しい Criminal犯罪者 Activityアクティビティ Scoreスコア,
272
618559
2848
一番上は
「新規犯罪スコア」で
10:33
six6 of courseコース beingであること the highest最高,
273
621407
1929
最高値は「6」です
10:35
and then in the middle中間 you
see, "Elevated上昇した riskリスク of violence暴力."
274
623336
2403
その下は「暴力リスクの増加度」です
10:37
What that says言う is that this person
275
625739
1746
この値は 対象となる人物が
10:39
is someone誰か who has an elevated上昇した riskリスク of violence暴力
276
627485
2060
暴力的な傾向が強いかどうかを
10:41
that the judge裁判官 should look twice二度 at.
277
629545
1885
判事が検討するために使います
10:43
And then, towards方向 the bottom,
278
631430
1336
さらに その下 ―
10:44
you see the Failure失敗 to Appear現れる Scoreスコア,
279
632766
1968
「未出頭スコア」は
10:46
whichどの again is the likelihood尤度
280
634734
1392
裁判所に再び出頭する
可能性を示しています
10:48
that someone誰か will come back to court裁判所.
281
636126
3013
裁判所に再び出頭する
可能性を示しています
10:51
Now I want to say something really important重要.
282
639139
2213
さて ここで強調したい点があります
10:53
It's not that I think we should be eliminating排除する
283
641352
2727
私はリスク評価において
判事の勘と経験を
10:56
the judge's判定 instinct本能 and experience経験
284
644079
2244
すべて排除すべきだとは
10:58
from this processプロセス.
285
646323
1604
考えていません
10:59
I don't.
286
647927
1058
そうすべきではありません
11:00
I actually実際に believe the problem問題 that we see
287
648985
2007
私達が直面している問題 つまり
11:02
and the reason理由 that we have
these incredible信じられない systemシステム errorsエラー,
288
650992
2854
非暴力的な者を刑務所に入れ
11:05
where we're incarcerating投獄
low-level低レベル, nonviolent非暴力 people
289
653846
3087
リスクが高い危険な者を
釈放するという
11:08
and we're releasing解放する high-riskリスクが高い, dangerous危険な people,
290
656933
3172
制度上のひどい誤りが
起きる原因は
11:12
is that we don't have an objective目的 measure測定 of riskリスク.
291
660105
2723
客観的にリスクを評価する
手段がないことです
11:14
But what I believe should happen起こる
292
662828
1300
しかし これからは
11:16
is that we should take that
data-drivenデータ駆動型 riskリスク assessment評価
293
664128
2800
データに基づくリスク評価と
11:18
and combine結合する that with the
judge's判定 instinct本能 and experience経験
294
666928
3041
判事の勘や経験を
組み合わせることで
11:21
to lead us to better decision決定 making作る.
295
669969
2958
よりよい判断を
目指すべきだと考えます
11:24
The toolツール went行った statewide州全体 in Kentuckyケンタッキー州 on July7月 1,
296
672927
3303
このツールは7月1日に
ケンタッキー州全域で稼動し
11:28
and we're about to go up in a
number of other U.S. jurisdictions管轄区域.
297
676230
3351
他の管轄区域にも
広がりつつあります
11:31
Our goalゴール, quiteかなり simply単に, is that everyすべて singleシングル judge裁判官
298
679581
2591
私達の目標は ただひとつ —
5年以内に
11:34
in the Unitedユナイテッド States will use a data-drivenデータ駆動型 riskリスク toolツール
299
682172
2192
全米の判事が
このリスク評価ツールを
11:36
within以内 the next five years.
300
684364
2091
使うようになることです
11:38
We're now workingワーキング on riskリスク toolsツール
301
686455
1352
私達は現在 ―
11:39
for prosecutors検察官 and for police警察 officers役員 as well,
302
687807
3284
検察官や警官用の
ツールにも取り掛かっています
11:43
to try to take a systemシステム that runs走る today今日
303
691091
2700
現在のやり方は
11:45
in Americaアメリカ the same同じ way it did 50 years ago,
304
693791
2796
50年前と同じで
11:48
basedベース on instinct本能 and experience経験,
305
696587
2097
勘と経験に頼っていますが
11:50
and make it into one that runs走る
306
698684
1855
これをデータと分析による
システムに替えたいのです
11:52
on dataデータ and analytics分析.
307
700539
2469
これをデータと分析による
システムに替えたいのです
11:55
Now, the great newsニュース about all this,
308
703008
1921
確かに まだ課題は
11:56
and we have a tonトン of work left to do,
309
704929
1617
山ほど残っています
11:58
and we have a lot of culture文化 to change変化する,
310
706546
1857
考え方も変える必要があります
12:00
but the great newsニュース about all of it
311
708403
1746
ただ この変革の素晴らしい点は
12:02
is that we know it works作品.
312
710149
1868
効果が証明されていることです
12:04
It's why GoogleGoogle is GoogleGoogle,
313
712017
2153
Googleはデータ分析により成功し
12:06
and it's why all these baseball野球 teamsチーム use moneyballマネーボール
314
714170
2462
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
12:08
to win勝つ gamesゲーム.
315
716632
1781
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
12:10
The great newsニュース for us as well
316
718413
1737
この手法が素晴らしいのは
12:12
is that it's the way that we can transform変換する
317
720150
1896
アメリカの刑事司法制度を
12:14
the Americanアメリカ人 criminal犯罪者 justice正義 systemシステム.
318
722046
2321
改善できるからです
12:16
It's how we can make our streets通り saferより安全な,
319
724367
2357
私達の街はもっと安全になり
12:18
we can reduce減らす our prison刑務所 costsコスト,
320
726724
2299
刑務所のコストは減り
12:21
and we can make our systemシステム much fairerより公平な
321
729023
2067
制度は よりフェアで
公正なものになるのです
12:23
and more just.
322
731090
1725
制度は よりフェアで
公正なものになるのです
12:24
Some people call it dataデータ science科学.
323
732815
2162
これを「データ科学」と呼ぶ人もいますが
12:26
I call it moneyballingマネーボール criminal犯罪者 justice正義.
324
734977
2301
私にとっては刑事司法界の
マネーボールなのです
12:29
Thank you.
325
737278
1804
ありがとうございました
12:31
(Applause拍手)
326
739082
4093
(拍手)
Translated by Kazunori Akashi
Reviewed by Tomoyuki Suzuki

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ABOUT THE SPEAKER
Anne Milgram - Criminal justice reformer
Anne Milgram is committed to using data and analytics to fight crime.

Why you should listen

Anne Milgram is focused on reforming systems through smart data, analytics and technology. She is currently a Professor of Practice and Distinguished Scholar in Residence at New York University School of Law, where she is building a Criminal Justice Innovation Lab, dedicated to using data and technology to transform the American criminal justice system. She also teaches seminars on criminal justice policy and human trafficking. Milgram began her career as a criminal prosecutor, serving in state, local and federal prosecution offices.  She then became the Attorney General of the State of New Jersey, where she served as the Chief Law Enforcement Officer for the State and oversaw the Camden Police Department.

Though her work, Milgram seeks to bring the best of the modern world -- data, technology and analytics -- to bear in an effort to transform outdated systems and practices. Milgram is centered on creating a paradigm shift in how we think about innovation and reform in the criminal justice system and beyond.

Milgram graduated summa cum laude from Rutgers University and holds a Master of Philosophy in social and political theory from the University of Cambridge. She received her law degree from New York University School of Law.

More profile about the speaker
Anne Milgram | Speaker | TED.com