| The future operating environment |
将来の運用環境 |
| One key consequence that the aforementioned trends all have in common is that LEAs, in the future, will see an increasing number of unmanned systems, from autonomous cars to social companion robots. This is going to have a significant impact on the work of law enforcement, as these additional entities may require new ways of policing, both to use them effectively, as well as to prevent their abuse. |
前述の傾向に共通する重要な帰結は、将来、法執行機関が自律走行車から社会的伴侶ロボットに至るまで、無人システムの増加に直面する点だ。これらの追加的な事業体は、効果的な活用と悪用防止の両面において新たな警察手法を必要とするため、法執行業務に重大な影響を与えるだろう。 |
| Unmanned systems as part of society |
社会の一員としての無人システム |
| As more and more robots, drones and other unmanned systems are deployed to perform various functions in increasingly autonomous ways, they will become part of our lives and our public spaces. As it is the duty of law enforcement to police this space, LEAs will have to develop new ways to interact with these systems to separate the legal from illegal operations and ensure a safe space for everyone. This means being able to detect, monitor, stop, investigate or, ultimately, counter them with force. All of these will require exploration to identify novel operating procedures for law enforcement that are both safe and effective. |
ロボットやドローン、その他の無人システムが自律的に様々な機能を果たすようになれば、それらは私たちの生活や公共空間に溶け込んでいく。この空間を管理するのが法執行機関の責務である以上、LEAは合法的な運用と違法な運用を区別し、全ての人にとって安全な空間を確保するため、これらのシステムと関わる新たな方法を開発せねばならない。これは、検知、監視、停止、調査、そして最終的には武力による対抗手段を講じられる能力を意味する。これら全てにおいて、安全かつ効果的な新たな法執行手順を確立するための模索が必要となる。 |
| Different kinds of unmanned systems may require different approaches. A key factor in this regard relates to the different types of technology and standards involved. This includes the following: f The design and development of unmanned systems might differ significantly based on their intended use. While the use of a law enforcement robots is likely to be heavily regulated, commercial or consumer-grade systems could have a much lower level of safety measures. The latter is also going to affect the forensic investigation of unmanned systems, as each encountered type might use different operating systems or data storage capacities. |
無人システムの種類によって異なるアプローチが必要となる。この点で重要な要素は、関与する技術や標準の差異である。具体的には以下の通りだ： f 無人システムの設計・開発は、その用途によって大きく異なる可能性がある。法執行ロボットの使用は厳格に規制される一方、商用・一般消費者向けシステムは安全対策の水準がはるかに低い場合がある。後者は無人システムの法医学的調査にも影響を与える。遭遇する各タイプが異なるオペレーティングシステムやデータ保存容量を使用する可能性があるためだ。 |
| ・Unmanned systems may use different types of technology, including sensors and communications systems. While drones might rely on GPS, an autonomous ground vehicle might use LIDAR and computer vision. The response of law enforcement needs to take these differences into account, as different types of unmanned systems might require different types of approaches. |
・無人システムはセンサーやコミュニケーションシステムなど、異なる技術を使用する可能性がある。ドローンがGPSに依存する一方、自律走行車両はLIDARやコンピュータビジョンを使用するかもしれない。法執行機関の対応はこれらの差異を考慮する必要がある。異なるタイプの無人システムには異なるアプローチが求められるためだ。 |
| ・The regulation of unmanned systems may vary per type. While drones might be subject to aviation laws, ground, surface and under water systems might be subject to entirely different regulation. Additionally, new regulation may emerge that seeks to cover all, as well as additional types. LEAs will need to understand these differences and how they will impact their operating environment and their capabilities. |
・無人システムの規制は種類によって異なる可能性がある。ドローンは航空法規の対象となる一方、地上・水上・水中システムは全く異なる規制の対象となるかもしれない。さらに、これら全てを包括する新規制や追加規制が出現する可能性もある。法執行機関はこれらの差異と、それが自らの活動環境や能力に与える影響を理解する必要がある。 |
| Additionally, from a practical point of view, law enforcement will need to prepare for changing societal expectations: while today’s discussions touch on points such as how to effectively stop a drone, the future operating environment might require LEAs to consider how to stop a humanoid robot. |
さらに実務面では、法執行機関は変化する社会の期待に備える必要がある。現在の議論がドローンの効果的な停止方法などに焦点を当てる一方、将来の運用環境ではヒューマノイドロボットの停止方法を検討する必要が生じるかもしれない。 |
| INFO BOX – QUESTIONING A ROBOT |
INFO BOX – ロボットへの質問 |
| In some jurisdictions, law enforcement agencies are already beginning to encounter the challenges of policing unmanned systems, such as driverless cars. For instance, when a police officer stops a driverless car involved in a minor accident, they need to determine whether the car’s actions were the result of a malfunction, a cyberattack, or a deliberate instruction from the car’s owner. However, the car itself may not be able to provide a clear answer, and performing a full forensic analysis of the system in real-time may not be feasible. |
一部の管轄区域では、法執行機関が既に無人システムの取り締まり課題に直面し始めている。自動運転車がその一例だ。例えば、警察官が軽微な事故を起こした自動運転車を停止させた場合、その行動が故障、サイバー攻撃、あるいは所有者による意図的な指示のいずれによるものかを判断する必要がある。しかし、車両自体が明確な回答を提供できない可能性があり、システムに対する完全なフォレンジック分析をリアルタイムで実施することは現実的ではないかもしれない。 |
| In the future, this problem is likely to become even more complex. Humanoid robots, in particular, may pose unique challenges, as they could be designed to interact with humans in a more sophisticated way, potentially making it more difficult to distinguish between intentional and accidental behaviour. |
将来的にこの問題はさらに複雑化する可能性がある。特にヒューマノイドロボットは、人間との高度な相互作用を設計されるため、意図的な行動と偶発的な行動の区別が困難になるという独自の課題を提起するかもしれない。 |
| Assessing the intention of such a system may be quite different from that of a natural person. While stopping a person allows for the questioning of a suspect carrying out an action, an unmanned system might be less cooperative about its instructions and intentions, maybe even incapable of explaining it. Current efforts aimed at making artificial intelligence systems more interpretable, explainable, as well as aligned83, will become critical when these systems move autonomously and physically. These developments will also impact how law enforcement will have to adapt and may have to result in new approaches to policing. |
こうしたシステムの意図を評価する方法は、自然人（生身の人間）の場合とは大きく異なる可能性がある。人間を停止させれば、行動中の容疑者に質問できるが、無人システムは指示や意図について協力的でない可能性があり、説明すらできないかもしれない。人工知能システムの解釈可能性、説明可能性、そして整合性向上を目指す現在の取り組みは、これらのシステムが自律的に物理的に動くようになると極めて重要になる。こうした進展は法執行機関の適応方法にも影響を与え、新たな警察活動の手法が必要になるかもしれない。 |
| Law enforcement, too, may increasingly integrate different types of unmanned systems into its operational activities. Further integration of machine learning, deep learning, and computer vision will allow these robots to recognise and respond to potential threats in real-time. As such, human-robot collaboration is expected to become a crucial aspect of law enforcement operations, with officers and robots working side by side to respond to emergencies, conduct searches, and gather evidence together, building on each other’s advantages. |
法執行機関もまた、様々な無人システムを運用活動に統合する傾向が強まるだろう。機械学習、深層学習、コンピュータビジョンのさらなる統合により、これらのロボットは潜在的な脅威をリアルタイムで認識し、対応できるようになる。こうしたことから、人間とロボットの協働は法執行活動の重要な側面となることが予想される。警官とロボットが互いの強みを活かし、緊急事態への対応、捜索活動、証拠収集を共に遂行するようになるのだ。 |
| Internet of everything |
あらゆるもののインターネット |
| More widespread, low latency, high speed data networks, such as 5/6G and satellite communication, ensure connectivity everywhere. This will make ground for the use of Internet of Things (IoT) devises anywhere from underground areas to cities, rural areas and even oceans. |
5G/6Gや衛星通信など、より広範で低遅延・高速なデータネットワークがあらゆる場所での接続性を保証する。これにより地下空間から都市部、農村部、さらには海洋に至るまで、あらゆる場所でモノのインターネット（IoT）デバイスの利用基盤が整う。 |
| With more and more unmanned systems in circulation, an emerging concern relates to how these systems report on their activities to their owners, as well as how they will communicate with their environment and each other. This is likely to mean a vast increase in the amount of communication as well as dynamic changes in the nature of this communication. |
無人システムの普及に伴い、新たな懸念として、これらのシステムが所有者に活動状況を報告する方法、環境や相互間の通信方法が浮上している。これは通信量の膨大な増加と、通信の性質における動的な変化を意味する可能性が高い。 |
| Device-to-device communication will likely not be the same as communication between humans or even human-to-device This means developing new capabilities for legal wiretaps of communications of individual, as well as between such systems, and having the technical capability of interpreting this communication. |
デバイス間通信は、人間同士のコミュニケーションや人間とデバイスのコミュニケーションとは異なる性質を持つだろう。これは、個々のコミュニケーションやシステム間コミュニケーションに対する法的盗聴能力の開発、そしてこうしたコミュニケーションを解釈する技術的能力の必要性を意味する。 |
| Digital becomes physical |
デジタルが物理化する |
| As unmanned systems become increasingly autonomous, equipped with AI and task-based controls, they are gaining agency to act on their own. This newfound autonomy raises concerns about undesirable and criminal behaviour, as their actions can have real- world consequences. Furthermore, their connected nature allows them to be controlled and instructed from anywhere, making it difficult to identify the intentions and responsible parties behind their actions, exacerbating the jump of cybercrime from the digital to the physical world. |
無人システムが自律性を増し、AIやタスクベース制御を備えるにつれ、自ら行動する主体性を獲得しつつある。この新たな自律性は、望ましくない行動や犯罪行為への懸念を生む。なぜなら、それらの行動は現実世界に影響を及ぼし得るからだ。さらに、接続された性質ゆえに、どこからでも制御・指示が可能となり、行動の意図や責任者を特定することが困難になる。これにより、サイバー犯罪がデジタル世界から物理世界へ移行する現象が深刻化する。 |
| Another aspect for law enforcement is the right to, and process for, seizing objects in criminal investigations. Robots will be seized as other objects but they pose a new risk since they, unlike other objects, can perform actions inside law enforcement facilities, such as record, steal, destroy or escape. With increasingly autonomous unmanned systems in circulation, law enforcement agencies will need to implement adequate processes for the seizure and storage of such technologies. |
法執行機関にとっての別の側面は、刑事捜査における物証押収の権利と手続きである。ロボットは他の物と同様に押収されるが、他の物とは異なり、法執行機関の施設内で記録、窃取、破壊、逃走などの行動を実行できるため、新たなリスクをもたらす。自律型無人システムの流通が増加する中、法執行機関はこうした技術の押収と保管のための適切なプロセスを導入する必要がある。 |
| The convergence of unmanned systems and cybercrime enables new forms of crime to emerge in the physical world. As such, these systems can be used as a means for cybercrime to interact with the physical environment and cybercrime may have more impact in the physical environment. To address this challenge, it will become increasingly critical to develop methods for monitoring, querying, and investigating these systems, as well as their instructors. Effective and acceptable ways of making them comply with the law or stopping them will be vital for law enforcement to remain relevant. |
無人システムとサイバー犯罪の融合は、物理世界で新たな形態の犯罪が出現することを可能にする。したがって、これらのシステムはサイバー犯罪が物理環境と相互作用する手段として利用され、サイバー犯罪が物理環境により大きな影響を与える可能性がある。この課題に対処するため、これらのシステムとその操作者を監視・照会・調査する手法の開発がますます重要となる。法執行機関が機能し続けるためには、これらを法に従わせたり停止させたりする効果的かつ容認可能な方法が不可欠である。 |
| INFO BOX – JAILBRAKING A ROBOT |
INFO BOX – ロボットの脱獄 |
| Already today, we are facing the challenge on how to prevent AI from engaging in harmful behaviour. LLMs have repeatedly been jailbroken, either due to a lack of safeguards, or because of a wide variety of prompt engineering methods ‘trick the system’ into outputting content it does not understand is harmful. This is mainly because of the complexity and ambiguity of natural language used for prompting combined with the limitations of (current) AI systems in only predicting output based on training data, rather than actually understanding the content. As a result, guardrails are often external add-ons, added to the model after it has been trained. |
既に今日、我々はAIが有害な行動に及ぶのをどう防ぐかという課題に直面している。LLMは繰り返し脱獄されてきた。安全装置の欠如による場合もあれば、多様なプロンプトエンジニアリング手法によって「システムを騙し」、有害と理解していない内容を出力させる場合もある。これは主に、プロンプトに用いられる自然言語の複雑さと曖昧さに起因する。加えて、（現在の）AIシステムは訓練データに基づく出力予測しかできず、内容を実際に理解する能力に制限がある。結果として、ガードレールは訓練後にモデルに追加される外部アドオンとなることが多い。 |
| Safeguards need to balance usefulness and safety – restricting an AI system too much can make it unusable, leading to a trade-off. |
安全対策は有用性と安全性のバランスを取る必要がある。AIシステムを過度に制限すると使用不能になり、トレードオフが生じる。 |
| These attempts – trying to break current AI systems – will pave the way for doing the same with AI-driven unmanned systems. As unmanned systems increasingly rely on more and more capable AI for autonomous behaviour, the challenge on how to prevent safeguards from being bypassed for malicious activities is going to become increasingly important. Unless addressed, unmanned systems could be coerced into unintended behaviour. This might include the hijacking of autonomous vehicles or drones, the leaking of data from cameras and microphones, as well as the infliction of harm by unmanned systems on potential victims. |
現在のAIシステムを破壊しようとするこれらの試みは、AI駆動型無人システムに対しても同様の対応が可能となる道を開くだろう。無人システムが自律行動のためにますます高性能なAIに依存するにつれ、悪意ある活動のために安全装置が回避されるのを防ぐ方法が、ますます重要になる課題となる。対処されなければ、無人システムは意図しない行動を強制される可能性がある。これには自律走行車両やドローンの乗っ取り、カメラやマイクからのデータ漏洩、さらには無人システムによる潜在的な被害者への危害加害などが含まれる可能性がある。 |
| Social robots |
ソーシャルロボット |
| Social robots are specifically designed to interact with others on a more human level. While still in early stages, applications of social robots already exist, including those helping the elderly84 and children with autism85, as well as social robots acting as romantic partners86. Powered by AI, these robots are getting more and more convincing in their empathy, as well as better at anticipating human needs. |
ソーシャルロボットは、より人間的なレベルで他者と交流するよう特別に設計されている。まだ初期段階ではあるが、高齢者支援84や自閉症児支援85、恋愛パートナーとしての役割86など、ソーシャルロボットの応用例は既に存在する。AIによって駆動されるこれらのロボットは、共感能力がますます説得力を持つようになり、人間のニーズを予測する能力も向上している。 |
The empathetic capabilities of social robots might, in the future, be abused by criminal and terrorist actors for a variety of malicious activities. Particularly activities containing an element of convincing people, from disinformation to grooming, could see the advantage in the abuse of social robots for these purposes, making it a new modality of criminal social engineering. As chatbots are already being employed to deceive victims87, social robots may bring this trend to the physical realm and, potentially, cause even greater harm. These malicious efforts aimed at manipulating and deceiving their victims may be reinforced with increasing amounts of intimate data collected by social robots. As they become increasingly important parts of people’s lives and move around in their private sphere, they will increasingly know their owners more intimately – and possess highly sensitive information about them88 .
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ソーシャルロボットの共感能力は、将来的に犯罪者やテロリストによって様々な悪意ある活動に悪用される可能性がある。特に、偽情報からグルーミングに至るまで、人を説得する要素を含む活動では、ソーシャルロボットを悪用する利点が見出され、新たな犯罪的社会工学の手法となるだろう。チャットボットが既に被害者を欺くために利用されているように、ソーシャルロボットはこの傾向を物理的領域に拡大し、潜在的にさらに大きな被害をもたらす可能性がある。被害者を操作・欺くことを目的としたこうした悪意ある行為は、ソーシャルロボットが収集する親密なデータの増加によって強化されるかもしれない。ソーシャルロボットが人々の生活においてますます重要な存在となり、私的領域を移動するにつれ、所有者をより深く知り、彼らに関する極めて機密性の高い情報を保持するようになると予想される。
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| Additionally, as social robots continue to connect with humans, we can expect shifts in how society feels about them and, consequently, how law enforcement should interact with them. While it may currently be acceptable for the police to take down a drone, interventions of unmanned systems evoking a more emphatic response might require more consideration. For instance, in 2015, a video showing people kicking a dog-shaped robot to demonstrate its balancing capabilities, sparked a debate about the ethics of kicking such a ‘dog’89. As robots become more human-like, in behaviour, appearance or both, it may be increasingly difficult for LEAs to apply existing legislation to respond to situations involving unmanned systems. Would hitting a “human” robot constitute physical abuse as others may perceive it? And at which point do people identify enough with a robot to consider negative behaviour towards it an offense? It will be critical to have anticipatory public debates and legislative efforts in order to provide a relevant and clear legal context. |
さらに、ソーシャルロボットが人間との接続を継続するにつれ、社会がそれらをどう捉えるか、ひいては法執行機関がそれらとどう関わるべきかについて、変化が生じると考えられる。
現時点では警察がドローンを撃墜することは許容されるかもしれないが、より強い反発を招く無人システムの介入については、より慎重な検討が必要となるだろう。例えば2015年、犬の形をしたロボットを蹴ってそのバランス能力を実証する動画が、そのような「犬」を蹴る行為の倫理について議論を巻き起こした。ロボットが行動や外見、あるいはその両方でより人間らしくなるにつれ、法執行機関が既存の法律を適用して無人システムに関わる状況に対応することは、ますます困難になるかもしれない。「人間」ロボットを殴る行為は、他者がそう認識するならば身体的虐待にあたるのか？そして、人々がロボットに対して十分な同情を抱き、それに対する否定的な行為を犯罪と見なす境界線はどこにあるのか？関連性があり明確な法的枠組みを提供するためには、先を見据えた公的な議論と立法努力が不可欠である。 |
| No more privacy |
プライバシーの終焉 |
| Satellites, artificial intelligence, open-source intelligence, and real-time surveillance have transformed modern conflict zones into what is now being called the transparent battlefield90, and maybe this expression is equally relevant for society in general, the transparent society. |
衛星、人工知能、オープンソース情報、リアルタイム監視は、現代の紛争地帯を「透明な戦場」と呼ばれるものに変えた。この表現は、社会全体、すなわち「透明な社会」にも同様に当てはまるかもしれない。 |
| Unmanned systems, navigating our world and interacting with us and each other will be observing the world around them, with us in it. When these become ubiquitous in society, this will mean that there is the possibility to be observed almost everywhere, anytime. With household assistant systems, this extends to people’s privacy spaces. Depending on the implementation and applicable data protection standards, the observations made by these systems could be used to gather data on people without their knowledge or explicit consent. While this has already been a business model widely applied in smartphones and a vast number of IoT devices, including household robots, an increase in capability and autonomy of unmanned systems are likely to exacerbate this threat to individual privacy. As these systems rely on sensors like cameras to navigate our world, questions relating to how to effectively regulate their use and deployment without stifling innovation will become increasingly important. While some general privacy related legislative aspects are already in place, a failure to regulate and implement may lead to a situation where people are subject to significant threat to their personal privacy when these potentially vast amounts of data are leveraged by companies and, potentially, criminals. Current crimes relying on the exploitation of data leaks and unsecured personal devices could become even more invasive when capable unmanned systems are found everywhere – in public, as well as at home. |
無人システムは、私たちの世界を移動し、私たちや互いと交流しながら、私たちを含む周囲の世界を観察する。これらが社会に遍在する時、それはほぼどこでも、いつでも観察される可能性を意味する。
家庭用アシスタントシステムでは、これは人々のプライバシー空間にまで及ぶ。実装方法や適用されるデータ保護標準によっては、これらのシステムによる観察が、本人の知らぬ間に、あるいは明示的な同意なく個人データを収集するために利用される可能性がある。これは既にスマートフォンや家庭用ロボットを含む膨大なIoT機器で広く適用されているビジネスモデルだが、無人システムの能力と自律性の向上は、個人のプライバシーに対するこの脅威をさらに深刻化させるだろう。これらのシステムがカメラなどのセンサーに依存して世界をナビゲートする以上、イノベーションを阻害せずにその使用と展開を効果的に規制する方法に関する課題は、ますます重要になる。プライバシー関連の一般的な法的枠組みは既に存在するが、規制と実施が不十分であれば、企業が、そして潜在的には犯罪者が膨大な量のデータを活用する際に、個人のプライバシーが重大な脅威に晒される事態を招きかねない。データ漏洩や保護されていない個人端末の悪用を基盤とする現行の犯罪は、高性能な無人システムが公共の場だけでなく家庭内にも遍在する状況下では、さらに侵入的なものとなる可能性がある。 |
| Law enforcement operations may be tactically limited by these omnipresent observers. Already, the widespread introduction of home security camera systems and smart cars has limited the possibility for law enforcement officers to investigate criminals covertly. Mobile robotics systems on the lookout for police, equipped with facial recognition to decide who is friend or not, may make it even more difficult for police to conduct their investigations and police certain areas effectively. |
こうした遍在する監視装置は、法執行機関の作戦行動を制約する可能性がある。既に家庭用防犯カメラやスマートカーの普及により、警察官が犯罪者を密かに捜査する余地は狭まっている。警察を警戒し、顔認識技術で味方か敵かを判断する移動型ロボットシステムが登場すれば、警察の捜査活動や特定区域の警備はさらに困難になるだろう。 |
| Less accountability |
説明責任の低下 |
| The increasing autonomy of unmanned systems raises complex questions about liability and accountability. Unlike directly controlled systems, where the controller is clearly responsible for the system’s actions, autonomous systems blur the lines of responsibility. When an autonomous system breaks the law, it is unclear whether the owner, producer, coder, or system itself should be held liable. The current legal framework is inadequate to address these questions, and new concepts and regulations will be necessary to resolve them. The fact that the owner, producer, 39THE UNMANNED FUTURE(S). THE IMPACT OF ROBOTICS AND UNMANNED SYSTEMS ON LAW ENFORCEMENT 40 or system may not be within the same jurisdiction as the crime adds an additional layer of complexity, as is currently the case in the area of cybercrime, highlighting the need for a comprehensive approach to addressing these challenges. |
無人システムの自律性が高まるにつれ、責任と説明責任に関する複雑な問題が生じる。制御者がシステムの行動に明確に責任を負う直接制御システムとは異なり、自律システムでは責任の境界線が曖昧になる。自律システムが法律に違反した場合、所有者、製造者、プログラマー、あるいはシステム自体に責任があるかは不明確だ。現行の法的枠組みではこれらの問題を解決できず、新たな概念と規制が必要となる。所有者、製造者、あるいはシステム自体が犯罪の発生地と同じ管轄区域内に存在しない可能性があるという事実は、サイバー犯罪分野で現在見られるように、さらなる複雑さを加える。これは、これらの課題に対処するための包括的なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。 |
Effective regulation will be essential for law enforcement, too, in this context. A lack of relevant regulation may lead to limited uptake of these systems in law enforcement as well as a lack of public trust in the use by law enforcement of these systems. While unmanned systems provide unique opportunities to more effectively fight organised crime and terrorism, further precision of the general regulation of such systems to the context of law enforcement work will be key to enabling police organisations to develop needed capabilities to maintain relevance in a more unmanned future.
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この文脈において、法執行機関にとっても効果的な規制は不可欠である。関連する規制が欠如している場合、法執行機関におけるこれらのシステムの導入が限定的になるだけでなく、法執行機関によるこれらのシステムの使用に対する公衆の信頼も損なわれる可能性がある。無人システムは組織犯罪やテロ対策において独自の機会を提供する一方で、警察組織がより無人化された未来において必要とされる能力を開発し、その重要性を維持するためには、法執行活動の文脈に即した一般規制のさらなる精密化が鍵となる。
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| To address the emerging challenges posed by autonomous unmanned systems, it is essential to establish a new framework that clarifies liability, accountability, and regulation. This framework must consider the complex relationships between the system, its instructors, and the physical environment, as well as the potential consequences of their actions. |
自律型無人システムがもたらす新たな課題に対処するには、責任の所在、説明責任、規制を明確化する新たな枠組みの構築が不可欠である。この枠組みは、システム、その操作者、物理的環境の間の複雑な関係性、ならびにそれらの行動がもたらす潜在的な結果を考慮しなければならない。 |
| A 3D society needs 3D policing |
三次元社会には三次元警察活動が必要だ |
| The future operating environment for law enforcement will likely see a shift from monitoring two dimensional surfaces to three dimensional volumes. As criminal activities migrate across air, sea, and underground domains simultaneously, traditional perimeter-based policing becomes obsolete. This multi- dimensional criminality will require a multi-dimensional law enforcement response. |
法執行機関の将来の活動環境は、二次元的な表面の監視から三次元空間の監視へと移行する可能性が高い。犯罪活動が空・海・地下領域を同時に横断するにつれ、従来の境界線に基づく警察活動は時代遅れとなる。この多次元的な犯罪性には、多次元的な法執行対応が求められる。 |
| The majority of transport and logistics today moves on pre- determined streets and paths. Unmanned systems might challenge this arrangement, as drones, submersibles, and ground-based robots may not take the same paths as humans (and human-operated systems). With an increase in unmanned systems, under water and in the air, the planes in which humans operate will be become increasingly multi-dimensional. For law enforcement, unmanned systems not moving along the paths that are currently being policed will bring new challenges in terms of monitoring and enforcement. |
現在の輸送・物流の大半は、予め定められた道路や経路を移動している。無人システムはこの構造に挑む可能性がある。ドローン、潜水艇、地上ロボットは、人間（および人間が操作するシステム）と同じ経路を取らないかもしれないからだ。水中・空中における無人システムの増加に伴い、人間の活動領域はますます多次元化する。法執行機関にとって、現行の監視経路を辿らない無人システムは、監視と取締りの面で新たな課題を提起する。 |
| For instance, smuggling operations may choose remote or inaccessible routes to cross borders while avoiding detection, as drones enable them to fly through previously impossible to navigate domains. An increase in autonomy might make these criminal use cases more attractive, as the distance (and, subsequently, deniability) between smuggler and recipient can be greatly increased. Particularly remote areas, such as vast forests, may be extremely difficult to monitor effectively, given technical and resource constraints. If traffic in such remote areas increases, it will be increasingly important to find ways to have the means to respond to potential criminal abuse quickly and effectively. Furthermore, maritime smuggling can be decentralized effectively, using unmanned systems trafficking a variety of small harbours or coastal locations to avoid security in large, commercial harbours. |
例えば密輸組織は、ドローンが従来航行不可能だった領域を飛行可能にしたことで、検知を回避しつつ国境を越えるために遠隔地やアクセス困難なルートを選択する可能性がある。自律性の向上は、密輸業者と取得者の距離（そして結果としての関与の否認可能性）を大幅に拡大できるため、こうした犯罪利用ケースをより魅力的にする可能性がある。特に広大な森林地帯のような辺境地域は、技術的・資源的制約から効果的な監視が極めて困難だ。こうした辺境地域での交通量が増加すれば、潜在的な犯罪的悪用に対して迅速かつ効果的に対応する手段を確保することがますます重要となる。さらに海上密輸は、大型商業港湾の警備を回避するため、無人システムを用いて多様な小規模港湾や沿岸地域を移動させることで、効果的に非中央集権化される可能性がある。 |
| Cities will also see a major impact. As drone swarms replace individual drones, patrolling the skies will become a core law enforcement task, creating aerial highways that are increasingly dense with autonomous traffic. Criminal organisations will seek to exploit this density, blending in their own drones while carrying illicit goods through urban landscapes. The challenge will not be limited to detecting individual threats, but distinguishing malicious intent within clouds of legitimate aerial activity moving at significant speed. |
都市部も大きな影響を受ける。個体ドローンから群れドローンへ移行するにつれ、空域のパトロールは法執行の核心的任務となり、自律飛行体でますます密集する空中ハイウェイが形成されるだろう。犯罪組織はこの密集状態を悪用し、違法品を積んだ自組織のドローンを都市景観に紛れ込ませるだろう。課題は個々の脅威を検知することだけでなく、正当な航空活動が高速で移動する群れの中から悪意ある意図を見分けることにある。 |
| These emerging, multi-dimensional developments may mean that criminal activity goes undetected, also preventing statistical analysis and, thus, limiting prioritisation of this crime unless new monitoring techniques and modes of mitigation are identified and implemented. |
こうした多面的な新たな展開により、犯罪活動が検知されず、統計分析も妨げられる可能性がある。その結果、新たな監視技術や緩和手段が特定・導入されない限り、この犯罪への優先対応が制限されるだろう。 |
| The emergence of swarms will effectively create a volume problem for law enforcement. Criminal and terrorist networks, as a result, think in volumes rather than routes, treating air, land, and sea as a single operational space. Consequently, the law enforcement response will require volumetric jurisdiction—the authority and capability to pursue threats seamlessly across vertical boundaries. |
群れ（スウォーム）の出現は、法執行機関にとって実質的に「量の問題」を生み出す。その結果、犯罪組織やテロリストネットワークは経路ではなく量で考え、空・陸・海を単一の作戦空間として扱うようになる。したがって法執行機関の対応には、垂直境界を越えてシームレスに脅威を追跡する権限と能力、すなわち「体積的管轄権」が求められる。 |
| Officers will need to understand how criminal activities flow through the three-dimensional spaces above, around, and beneath traditional patrol areas. |
警官は、従来のパトロール区域の上空・周辺・地下という三次元空間を犯罪活動がどのように流れるかを理解する必要がある。 |
| Unmanned systems themselves might provide part of the law enforcement response. Patrol drones and high-altitude pseudo- satellites (HAPS) equipped with high-resolution cameras and thermal imaging, for instance, could cover vast urban areas and provide real- time data to command centres. This capability would enable rapid response to incidents, improve detection of illicit system activity, and enhance overall policing effectiveness in the more unmanned future. Furthermore, law enforcement agencies could deploy fleets of drones in collaborative swarm formations to quickly assess and respond to large-scale emergencies, such as natural disasters or public safety threats, providing a coordinated response that maximises resource efficiency. On the borders, unmanned systems might patrol vast and otherwise inaccessible areas, using advanced sensors to detect illegal activities, while relaying crucial intelligence to human operators for swift intervention. |
無人システム自体が法執行対応の一端を担う可能性がある。例えば高解像度カメラや熱画像装置を搭載したパトロールドローンや高高度疑似衛星（HAPS）は、広大な都市圏をカバーし、指揮センターへリアルタイムデータを提供できる。この能力により、無人化が進む未来において、インシデントへの迅速な対応、違法システム活動の検知、警察活動全体の効率化が図られる。さらに、法執行機関は協調的な群れ編成でドローンの艦隊を展開し、自然災害や公共安全上の脅威といった大規模な緊急事態を迅速に評価・対応できる。これにより資源効率を最大化する調整された対応が可能となる。国境地帯では、無人システムが広大で通常は到達困難な地域をパトロールし、高度なセンサーで違法活動を検知しながら、迅速な介入のため重要な情報を人間のオペレーターに中継するかもしれない。 |
| These examples illustrate a future where technology not only enhances the capabilities of law enforcement but also transforms the way officers interact with their communities, environments, as well as robots and unmanned systems. The potential for collaborative swarms of drones to quickly respond to emergencies or for collaborative robots to enhance community policing and engagement could offer new and valuable capabilities in intelligence gathering, surveillance, and emergency response. At the same time, it would free up cognitive ability for human officers to focus on what humans do better, generating a double win. |
これらの事例は、技術が法執行機関の能力を強化するだけでなく、警官が地域社会や環境、さらにはロボットや無人システムと関わる方法そのものを変革する未来を示している。緊急事態に迅速に対応する協調型ドローンの群れや、地域警察活動と市民関与を強化する協調型ロボットの可能性は、情報収集、監視、緊急対応において新たな価値ある能力をもたらしうる。同時に、人間の警官は認知能力を解放され、人間がより得意な業務に集中できるようになる。これは二重の利益をもたらす。 |
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| Recommendations |
提言 |
| To address the emerging challenges and opportunities posed by unmanned systems, we recommend a joint approach on building law enforcement capability with and against unmanned systems, at both national and European levels. The recommendations are centred around four key capability components: operations management, competence, system and structure. |
無人システムがもたらす新たな課題と機会に対処するため、国家レベルおよび欧州レベルの両方で、無人システムを「活用する」能力と「対抗する」能力を構築する共同アプローチを推奨する。提言は四つの主要能力要素を中心に構成される：作戦管理、能力、システム、構造である。 |
| Operations management |
運用管理 |
| ・Develop a strategic intent that outlines how LEAs want to respond to the development, use, and potential misuse of unmanned systems, as well as their impact on society. |
・法執行機関が、無人システムの開発・使用・悪用可能性、および社会への影響にどう対応するかを示す戦略的意図を策定する。 |
・Establish a “physical sandbox” environment that enables LEAs to test, learn, and adapt unmanned systems in a real-world setting, outside of a laboratory, and facilitate international cooperation and collaboration on development, testing, and procurement. This will also provide fact-based input to policy makers.
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・法執行機関が実験室外の実環境で無人システムを試験・学習・適応できる「物理的サンドボックス」環境を整備し、開発・試験・調達における国際協力・連携を促進する。これにより政策立案者への事実に基づく情報提供も行う。
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| ・Develop a comprehensive strategy to support the creation of EU- based regulation, standards and certification for safety, security, lawful use, and interoperability. |
・安全性、セキュリティ、合法的使用、相互運用性に関するEUベースの規制・標準・認証制度構築を支援する包括的戦略を策定する。 |
| Competence |
能力 |
・Establish a competence hub that connects internal teams to a centralised repository of knowledge, expertise, and best practices. This hub should be linked and coordinated at European level, facilitating the gathering and dissemination of relevant insights about unmanned systems across borders. When appropriate, the hub could give guidance on technological standards.
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・内部チームを知識・専門性・ベストプラクティスの中央リポジトリに接続する能力ハブを設立する。このハブは欧州レベルで連携・調整され、国境を越えた無人システムに関する知見の収集と普及を促進する。必要に応じて、技術標準に関するガイダンスを提供できる。
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| ・Invest in comprehensive training programs for personnel that cover a range of topics, including regulations, use, countermeasures, investigation, forensics and protection related to unmanned systems. |
・無人システムに関連する規制、使用、対策、調査、フォレンジック、防御など幅広いトピックを網羅した包括的な人材育成プログラムに投資する。 |
| ・Build trust and transparency with society by establishing outreach, consultation, and co-creation programs to actively involve citizens. |
・市民を積極的に巻き込むためのアウトリーチ、協議、共同創造プログラムを確立し、社会との信頼と透明性を構築する。 |
| System |
システム |
・Integrate unmanned systems into existing information systems. This includes information access, information management, and decision-making flows to enhance operational effectiveness.
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・無人システムを既存の情報システムに統合する。これには、運用効率を高めるための情報アクセス、情報管理、意思決定フローが含まれる。
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| ・Develop a structured information flow regarding the criminal use of unmanned systems in Europe. Include in this flow forensic data to support counter-technologies. |
・欧州における無人システムの犯罪的利用に関する構造化された情報フローを開発する。このフローには、対抗技術を支援するためのフォレンジックデータを含める。 |
| ・Establish a centralised standardisation and procurement process for technologies that benefit from coordinated and standardised purchases. Ensure that this process prioritises interoperability, technological independence and fosters the creation of law enforcement-centric solutions. |
・協調的かつ標準化された調達による恩恵を受ける技術のため、中央集権的な標準化・調達プロセスを確立する。このプロセスでは相互運用性、技術的独立性を優先し、法執行機関中心のソリューション創出を促進する。 |
| Structure |
構造 |
・Adapt the command structure of law enforcement agencies to accommodate the capabilities of unmanned systems and AI. Agencies should transition to Command, Control, Collaboration, and Autonomy (C3A) frameworks, which enables interoperability, collaboration, flexibility, and adaptability. C3A frameworks recognise that unmanned systems and AI can operate more autonomously, making decisions and taking actions in real-time, and that human operators must be able to collaborate with these systems to achieve shared goals within necessary timeframes.
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・無人システムとAIの能力に対応できるよう、法執行機関の指揮構造を適応させる。各機関は、相互運用性、連携、柔軟性、適応性を可能とする指揮・統制・連携・自律（C3A）枠組みへ移行すべきである。C3A枠組みは、無人システムとAIが自律性を高め、リアルタイムで意思決定と行動を実行できること、また人間のオペレーターが必要な時間枠内で共通目標を達成するため、これらのシステムと連携できる必要があることを認識している。
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