SF映画『マイノリティリポート』で描かれた未来に起こる犯罪を予測して防止するシステムの計算式

映画「マイノリティ・リポート」では、未来に起こる犯罪を予測して防止するシステム「プリコグ（Precogs）」が描かれています。このシステムは、未来の出来事を予測する特殊な能力を持つ「予知者（Precog）」たちのビジョンを利用して、犯罪を未然に防ぎます。

このようなシステムを数理モデルとして表現するためには、未来予測と意思決定のプロセスを統合した計算式が必要です。以下にその概要を示します。

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Pythonコードで実装

import numpy as np

def calculate_crime_probability(time, location_risk, behavior_risk, motivation_risk):
    """
    犯罪発生の確率を計算
    """
    return time * location_risk * behavior_risk * motivation_risk

def calculate_cost(crime_probability, crime_loss, intervention_cost):
    """
    コスト関数を計算
    """
    return crime_probability * crime_loss - intervention_cost

def evaluate_intervention(crime_probability, crime_loss, intervention_cost, inconsistency, threshold=0.1):
    """
    介入を判断
    """
    cost = calculate_cost(crime_probability, crime_loss, intervention_cost)
    if cost > 0 and inconsistency < threshold:
        return 1  # 介入
    return 0  # 見送り

# サンプルデータ
time_risk = 0.8           # 時間的リスク
location_risk = 0.7       # 地理的リスク
behavior_risk = 0.9       # 行動パターンリスク
motivation_risk = 0.6     # 動機リスク
crime_loss = 100          # 犯罪が発生した場合の損失
intervention_cost = 20    # 介入によるコスト
inconsistency = 0.05      # 矛盾の度合い

# 犯罪確率と介入判断
crime_probability = calculate_crime_probability(time_risk, location_risk, behavior_risk, motivation_risk)
decision = evaluate_intervention(crime_probability, crime_loss, intervention_cost, inconsistency)

# 結果の表示
print(f"犯罪発生確率: {crime_probability:.2f}")
print(f"介入判断: {'介入する' if decision == 1 else '見送る'}")

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結果例

• 入力値:

  • 時間リスク: 0.8

  • 地理リスク: 0.7

  • 行動リスク: 0.9

  • 動機リスク: 0.6

  • 犯罪損失: 100

  • 介入コスト: 20

  • 矛盾度: 0.05

• 出力結果:

犯罪発生確率: 0.30
介入判断: 介入する

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考察

1. モデルの精度向上:

   • より多くのデータ（社会経済的状況、心理テスト結果など）を加える。

   • 機械学習を使用してリスク要素の重みを動的に調整。

2. 矛盾の扱い:

   • 矛盾度が高い場合、補足的な情報（目撃証言や追加予測）を用意する。

3. 応用可能性:

   • リアルタイム監視システムやセンサーと連携し、より精密な犯罪予測システムを構築可能。

この計算モデルは、「マイノリティ・リポート」のような犯罪予測と意思決定プロセスを再現するための基盤を提供します。