スコット・トスだけが、この事態がどうなるかを正確に知っていた。彼はレッカー車を、ピカピカの白い2012年式シボレー・クルーズに、ほんの数秒で巧みに連結した。助手席に座っていた若い女性が飛び出し、コンビニの入り口に向かって叫んだ。「誰か…！中にいるわ！」すると、トスはタイヤにベルトを締め始め、巨大なヘラのような油圧ブームにシボレーを吊り上げた。車の持ち主が怒りながら店から出てきた。他のドライバーたちは、まるでバーの椅子を捨てるカウボーイのように、隣のスペースから次々と車を出した。
身長5フィート11インチ（約173cm）、広い肩幅、坊主頭のトスは、クリーブランド在住の回収エージェントで、ちょっと訓練教官っぽい見た目だが、人付き合いのスキルはかなり高い。年配のドライバーを落ち着かせるために、彼は4人の娘に話を振って、10代の子供だらけの家を抱える34歳の悩める父親というイメージを演出する。しかし、シボレーの運転手は、にらみつけるような体格で迷彩柄の野球帽をかぶり、念入りに計算された無精ひげを生やした20歳くらいの男で、明らかにこれはうまくいかない。代わりに、トスはタバコに火をつけた。その仕草に気づいた運転手は、タバコを止めて火をつけた。しばらくの間、2人は夕焼けを楽しむ田舎紳士のように立っていた。「少し支払いが滞っているようですね」と、地平線を見ながらトスは愛想よく言った。
「その通りだ」男は言った。
「鍵を貸してもらえる？」とトスは尋ねた。鍵があればシボレーをパーキングからニュートラルにすることができ、発進がずっとスムーズになる。
「くそ、くそ、くそ、くそ」と運転手は答えた。同乗の女性は脇に立ち、不安そうに爪を噛んでいた。
そう言うと、トスは平然とダッジ 3500 に乗り込み、6.7 リッター カミンズ ディーゼル エンジンを全開にした。業界では「ドラッグ」と呼ばれる技を披露し、シボレーをコンビニエンス ストアの駐車場に引きずり出し、後ろの舗道に黒い傷跡を平行に残していった。約 50 フィート離れた空き駐車場に車を停め、シボレーの後部バンパーを外して前方に回り込み、後輪だけで牽引できるようにした。出発前に、トラックの暗号化された Wi-Fi ホットスポット経由で、車両の状態を示す写真を数枚、社内イントラネットにアップロードした。一方、店舗では、車の持ち主が友人たちに大声でわめき散らした後、白いピックアップ トラックに飛び乗った。まだ聞こえる範囲内にいたトスは顔を上げなかった。「彼はただ怒っているだけだ」と彼は言った。「どうすることもできないんだ」トス氏はこの作戦を4,000回以上も実行し、その間、彼のレポ会社Relentlessがトラック1台から20台のトラックと数千ドル相当のデジタル機器を擁する、大規模な「担保回収会社」へと成長するのを目の当たりにしてきました。また、彼のビジネスは、単純な「車を探して引き取る」というビジネスから、データと車両物流の高度な連携を必要とするビジネスへと変貌を遂げてきました。
トスは白いシボレーを偶然見つけたわけではない。彼のトラックは数万ドル相当のカメラと画像処理エンジンでカスタマイズされており、高速道路を猛スピードで走行しながらでもナンバープレートをスキャンできる。その日、彼はある情報を受け取っていた。自動車ローンを組んでいた銀行が、過去のナンバープレートスキャンから収集したシボレーの電子データパケットを送ってきたのだ。そこには車の過去の座標が含まれていた。トスはそのデータと運転手の個人情報を照合し、ノートパソコンを副操縦士として操作することで、シボレーの位置を予測した。
回収の世界では、トス氏がデータの断片をつなぎ合わせて一貫したストーリーを紡ぎ出す能力は、もはや常識となりつつある。わずか数年で、レレントレスのような企業は、GPSで記録された数十億枚ものナンバープレートのスキャンデータをひそかに収集してきた。これは現在走行している車の半数以上に相当する。その情報は、ほとんどの人が聞いたことのない企業によって管理されている、少数の集中データベースに保存されている。もちろん、GPS座標、携帯電話の履歴、顔認識など、人物の位置を正確に特定するより高度な方法もある。しかし、それらは技術的なハードルや既存のプライバシーポリシーによって抑制されている。ナンバープレートの取得は比較的容易で、完全に合法である（少なくともほとんどの州では）。そして、それがトス氏のような回収業者を、個人データと監視の最前線に立たせるという、意外な結果をもたらしたのだ。
画像のアップロードが終わると、トスは轟音とともに駐車場から車を出し、後ろでシボレーがガタガタと揺れた。彼の効率の良さには感心せざるを得なかったが、同時に、もし自分がこの車だったらどんな気持ちになるだろうかという疑問が頭から離れなかった。人生は忙しい。自動車ローンの支払いを何度か延ばすことも、考えられないことではない。ニューイングランドに住んでいたスバルのステーションワゴンのナンバープレートは、全国規模の民間データベースに収められた数十億枚のナンバープレートの中に間違いなく入っているはずだ。きっと、それらは列に並んで、私の人生の物語を語ろうと待ち構えているのだろう。
1920年代にローンが利用可能になって以来、回収エージェントは自動車業界に欠かせない存在となっている。銀行は、ときには車が債務不履行になったその日に、彼らを雇って回収させる。エージェントは車をレッカー移動し、銀行は1件あたり300ドルから800ドルの請求を支払う。優秀なエージェントは常に数字と事実に強く、駐車中の車の位置を予測するために運転者のプロフィールをまとめてきた。しかし、運転者について知る能力は2000年代初頭に急速に向上した。SkiptracersやMerlin Dataなどの回収サイトは、不動産の住所、兵役日、電力会社の請求書、配偶者の名前、犯罪歴、破産歴など、膨大なデータベースをエージェントに公開し、コンピューターの効率性によって情報を集約した。その後、大手ホワイトカラー調査会社LexisNexisが2004年にこの分野に参入し、回収業者と警察向けのAccurintサイトを立ち上げ、さらに幅広いオンラインツールセット（サブスクリプション制）を提供した。この動きに対抗するため、信用調査会社トランスユニオン傘下のライバル企業TLO.comは、ほぼ同様のデータを1回の検索につきわずか1ドルで提供した。2009年にレポ業者がナンバープレートカメラを利用できるようになったことで、多くの業者がトラックにカメラを搭載し始めた。担当者が路上を走行すると、カメラがナンバープレートを捉え、コンピューターが複数の銀行の債務不履行リストに載っている車両と照合する。担当者はただ走行するだけで、ヒット数を大幅に増やすことができた。1台のトラックで1日に最大8,000枚のナンバープレートをスキャンできたのだ。
「レレントレスは、一日中ナンバープレートを収集することだけを目的とする少数の『スカウト』を雇っています。」
2010年までに、ナンバープレートスキャナーはほとんどの都市の回収業者にとって標準装備となり、全国データベースに保存されるナンバープレートの数は毎月数千万枚ずつ増加していました。米国全体の車両数は約2億5千万台ですが、車は異なる場所で10回以上スキャンされることも珍しくありません。データが充実すればするほど、運転者の自宅住所、職場、ジム、行きつけのレストランなどを予測しやすくなります。デジタル認識ネットワーク（DRN）は、2,000台以上の提携トラックと18億回以上のスキャンを擁する、全米最大級のナンバープレートキャプチャデータベースを保有しています。DRNによると、この技術により回収される車の数は14%増加しています。 「これにより、回収エージェントはより効率的に作業し、データの分析結果に基づいて、より効果的に車の所在を予測できるようになります」と、レクシスネクシスで政府部門を監督していた元営業担当副社長で、現在はDRNのCEOを務めるクリス・メタクサス氏は語る。
成功に刺激されて、レポ会社はデータ収集を業務のさらに大きな部分にし始めている。トスの雇用主であるリレントレスは、一日中ナンバープレートを収集することを唯一の目的とする少数の「スカウト」を雇用した。その一人がロリ・ジョーンズだ。郊外に住む4人の子供の母親である彼女は、1日8時間、週6日、控えめなホンダフィットでクリーブランド周辺を走り回っている。通気口には23,000ドルのカメラスイートが隠されており、動いている車を見つける20ミリレンズと、私道から60フィート上に駐車している車を捉える50ミリレンズが含まれている。かつて後部座席があった場所には、ラックマウント型画像システムが写真からナンバープレートを抽出し、時間とGPS座標をスタンプする。ジョーンズとリレントレスのスカウト車群の他の3人は、オハイオ州で毎月ほぼ100万枚の画像を撮影している。
ジョーンズは普段、大きな駐車場、アパート、そして企業をターゲットにしている。標的が見つかると、空襲警報のような音が鳴る。もしその物件が駐車中であれば、彼女はフィットから飛び降りて車台番号を再確認し、トスのような回収業者に連絡を入れる。休憩時間にもスキャンを行う。普段は地元のショッピングモールの入り口でチポトレサラダをつまみながら、何千もの画像が映し出されるノートパソコンの画面を監視している。「ランチタイムは生産的に過ごしたいんです」と彼女は明るく言う。個人監視カメラとして、これほど威圧感のない顔は想像しにくい。
トスが20号線をユークリッド方面へ走っていくと、ミニゴルフコース、混雑したソフトクリーム店、そして晩夏の農場が次々と現れ、あっという間に過ぎ去っていった。彼は様々な画面に目をやり、愛想よく仕事の秘訣を披露してくれた。長時間勤務中、トラックストップのシャワーはたった12ドルでちょっとした贅沢だ。獰猛な犬ぞりのこの辺りではホットドッグ1パックで大活躍だ。そして冬は回収に最適な時期だ。パンツ一丁で通りを走り抜ける人はほとんどいないからだ。
トス氏がこの業界について初めて知ったのは10年前、自身の車が差し押さえられた時だった。彼は代理店を立ち上げ、その後、レレントレスの現場マネージャーになった。手数料収入ですぐに家を完済した。この仕事を通して、借金の危険性に対する健全な敬意を育むことができたと彼は語る。レレントレスでの取引量が増えるにつれ、手数料も増えてきた。少なくともトス氏のようなトップクラスの現場エージェントにとってはそうだ。「以前は1日に1台ほど車を回収する程度で、運転手の情報はほとんどなかった。今では1日に5台も回収する。必要なものはすべてここにある」と彼はコンソールの電子機器に頷きながら言った。彼のノートパソコンは、安全な回収ポータルを通じて、運転手の名前、住所、そして過去のナンバープレートを表示する注文を彼に送る。同じポータルから、回収された車がレレントレスでの処理（清掃、内容物の点検、そして45日後のオークションへの出品）を経ていく様子を、彼は追跡できる。
トラックの荷台の両側には4台のカメラが設置されており、それぞれ毎分最大1,800枚のスキャン画像を取得できます。精度向上のため、各カメラの周囲には強力なLEDが取り付けられており、人間の目には感知できない赤外線を照射します。この光は、暗闇の中でも最大60フィート（約18メートル）離れたナンバープレートを照らします。カメラメーカーのVigilant社によると、スキャン画像を隠すためのナンバープレートカバーも通過できるとのことです。
スキャンは最初は低解像度の白黒画像ですが、画像処理ソフトウェアが画像内のナンバープレートの位置を特定します。次に、文字認識ソフトウェアがナンバープレート番号を抽出します。最後に、画像、GPSデータ、時刻、ナンバープレート番号が、テキサス州フォートワースのデータベースベンダーに無線で送信されます。
トス氏は、周囲にテクノロジーが溢れているにもかかわらず、ナンバープレートのスキャンは仕事のほんの一部に過ぎないとすぐに指摘する。主な仕事は依然として、緊張した状況下で車両を掴み、人を管理することだ。データは現場を絞り込むのに役立つかもしれないが、人間の気まぐれな行動に対処するとなると、それほど役に立たない。「その日何が起こるかなんて、誰にも分からないんだ」と、トス氏はハンドルを握りながら、ホットドッグ2本を昼食に頬張りながら言った。
まるで合図があったかのように、彼のトラックに縛り付けられた白いシボレーが調子を崩し始めた。まず、キーキーという音を立ててライトが点滅した。次にクラクションが鳴り響いた。遠くで、汚れた白いピックアップトラックが私たちに向かって加速していくのが見えた。私たちの後をついてきたシボレーの元の持ち主は、キーフォブをまだ持っており、遠隔操作でドアロックをひっくり返し、クラクションを鳴らしていた。トスはバックミラーを確認し、うなずいた。「あいつはただ意地悪しようとしているだけだ」と彼は言った。彼は、保管場所に着くまでに、ピックアップトラックを逃がすのに50マイル以上も走らなければならなかった。「一番避けたいのは、自宅まで誰かに尾行されることだ」と彼は言った。「ゲートが開いている時に捕まえられれば、彼らには有利になる」。トスは、運転手たちが彼の行く手を阻もうとして、力ずくで車を回収しようとしたこともあった。
その後15分間、白いピックアップトラックは私たちのペースに合わせようと、国道20号線を猛スピードで駆け抜けた。トスが脇に寄ると、ピックアップトラックは私たちを追い越したが、すぐに再び前方に現れ、車線をゆっくりと進み、私たちが追いつくのを待った。トスがウォルマートの駐車場にタキシングすると、ピックアップトラックも後を追って少し離れたところに停車した。トスは急旋回してピックアップトラックの隣に停車し、高校の校長先生のような雄弁な口調で「何か問題でも？」と尋ねた。一瞬、誰も瞬きをしなかった。
すると男の表情が和らぎ、首を横に振った。「いや、ただ…車で出かけていただけだ」と彼は言った。
おそらく男性は、たった今起こったことを理解するのに、もう少し車を運転する時間が必要だったのだろう。債務不履行に陥った者にとって、差し押さえは決して容易でも楽しいものでもない。しかし、今日ではそれが非常に速く、正確に起こりうることが、それをさらに衝撃的なものにしているのかもしれない。個人データが追跡されるのは、日常生活の事実である。信用スコアが最も基本的な例だが、近年では GPS、顔認識、Web クッキー、店舗のポイントカード、フィットネスデータ、Klout スコアなどが加わっている。しかし、どのケースでも、追跡はどこか遠い存在のように感じられる。技術的および法的なハードル、あるいはユーザーがオプトアウトできるという概念によって隔てられているのだ。正しいか間違っているかは別として、これらのデータストリームは現実世界に影響を及ぼさないように思える。しかし、誰かがデータを使ってあなたの行きつけの場所を推測し、あなたの車を取り戻すとしたら、その結果は非常に現実的かつ急速に現れる。
シボレーを降ろし、タバコ休憩を取った数時間後、トスは暗い駐車場で黄色い2011年型カマロを尾行していたところ、彼の携帯電話にメッセージが届いた。全スタッフはダウンタウンに集まり、レッド ストライプのケースを飲むようにという内容だった。私たちはすぐに、コリジョン ベンドと呼ばれるカイヤホガ川の曲がりくねった場所に停泊しているハウスボートの列に到着し、川に架かる木製の門から両手をぶら下げている同社のCEO、ジョン ジーブロを見つけた。「あんな水には落ちたくないだろうね」とトスは冗談めかして言い、1960年代に火災が発生した悪名高い運河を指差した。アンティークなハウスボートの前に立っていたのは、ジョンの弟でリレントレスの共同所有者であるデビッド ジーブロと、業界で最も成功している女性レポ エージェントの一人であり、もう一人の共同所有者であるエイミー ベドナーだった。
皆がベトナム料理のテイクアウトの箱に手をつけている間、3人のオーナーが私を取り囲んでナンバープレートのスキャンについて話し合った。彼らは誇らしげでありながらも、少し防衛的な態度を見せていた。民間企業によるスキャンは物議を醸す話題となっており、17以上の州議会で法案が審議されているほか、ニューハンプシャー州、メイン州、バーモント州では違法となっている。ジョン・ジーブロ氏は、この技術によって銀行は数百万ドルを節約でき、より自由な引受方針で、場合によってはより低い金利で、消費者により多くのローンを提供できると指摘した。法執行機関の議論もある。全国の警察は捜査中にナンバープレートのスキャンを命じることができる。ジーブロ氏のカメラの販売元であるVigilantが2013年に500以上の警察署を調査したところ、回答者は殺人、麻薬密売、進行中の拉致など、データの助けを借りて2,180件の犯罪を解決したと回答した。盗難車も約4万台回収されました。民間ナンバープレートスキャンの法執行面でのメリットもあり、議員らは最近、ユタ州での州法による禁止令を覆し、カリフォルニア州でも禁止令案を提出しました。
それでも、話をするうちに、データベースのライフサイクルについて考え始めました。データベースは、最初はユーザーがデータポイント間の単純な関連性をいくつか見つけ出すだけです。しかし、進化していくにつれて、消費者の習慣に関する高度な予測モデルをサポートできるようになります。DRNのメタクサス氏と話した際、彼は、ナンバープレートスキャンデータを使って消費者の経済的な問題を予測することで、顧客サービスの向上にどう貢献できるかという同社の研究への関心について話してくれました。彼によると、銀行は車が債務不履行になる前にデータを調べ始めているそうです。「真の目的は車を差し押さえることではありません」とメタクサス氏は言います。「データを見て、車の所在をより効果的に予測できれば、金融会社の顧客ライフサイクルの改善に貢献できるでしょう。」
例えば、一連のナンバープレートのスキャンから、ある車が所有者の通常の勤務先に駐車されなくなったことが判明した場合、銀行は転職を推測し、電話をかけて月々の支払い額を下げるかもしれません。これは、クレジットカード会社が取引の異常なパターンに気付いたときに顧客に電話をかける方法とあまり変わりません。さらに言えば、ナンバープレートのデータは、銀行業務以外にも顧客にとって価値がある可能性があります。Metaxasは、保険会社、クレジットカード会社、自動車ローン以外の金融会社にデータベースへのアクセスを販売することに関心を示しています。利用範囲がさらに広がるシナリオを予見することは難しくありません。ドライバーが望むと望まざるとにかかわらず、クーポンの提供やマーケティングメッセージの対象となるシナリオです。英国では、あるエンジンオイル会社が高速道路で走行するドライバーのナンバープレートを違法にスキャンし、車のメーカーとモデルを相互参照して、ドライバーが使用すべきオイルの種類を看板に表示しました。
批評家たちは、警察が押収したものよりも規制が緩い、個人のナンバープレートのスキャンの安全性について懸念を表明している。Relentlessの場合、スキャンはDRNのデータベースに保存されており、Metaxasによると、「最高のセキュリティ基準に従って管理および維持されている」という。電子フロンティア財団の上級スタッフ弁護士、ジェニファー・リンチなどのプライバシー擁護者は、そのようなセキュリティ対策が公的な監査を受けていないことが問題だと指摘する。「彼らがどのようにシステムのセキュリティを確保し、誰がアクセス権を持っているかはわかりません。会社の言葉を信じるしかありません」と彼女は言う。もし侵入が発生した場合、誰でも大量のスキャンデータを持ち逃げできる可能性がある。これは思ったほど悪いことではない。ハッカーが記録を悪用するには、実際のIDと関連付ける必要があり、それには州の施錠された自動車登録簿にも侵入する必要がある。
結局のところ、人々の生活に最も深刻な影響を与えるのは、データ漏洩ではなく、民間企業によるナンバープレートスキャンの合法的な利用なのかもしれません。「射撃場、教会、モスク、中絶クリニック、ゲイバーなど、人々がプライバシーを守りたいと思う公共の場所はたくさんあります」とリンチ氏は言います。
「彼らがどのようにシステムを保護しているのか、誰がアクセス権を持っているのかはわかりません。私たちは会社の言葉を信じるしかありません。」
フランスの哲学者ミシェル・フーコーは、市民が監視されていると感じ始めると、権力者の怒りを買うようなことは何でも避けたいという欲求を内面化してしまうという考えを提唱しました。銀行や保険会社がナンバープレートを監視し、融資を承認したり低額の保険料を提供したりできるのであれば、ドライバーは街のより良い地域を通ったり、低所得者向けの住宅購入を諦めたりするべきではないでしょうか。
問題の一部は、スキャンがあなたについての物語を誰かに伝えることですが、あなたがその物語をコントロールしていない場合、またはそれが語られていることさえ知らない場合、それは操作されているように思われる可能性があります。個人データは常に、ある程度、価値の交換に関するものでした。Facebook などの企業があなたのデータを入手しますが、あなたは見返りに何かを得ます (高校の友人との再会)。ナンバープレートのスキャンに関しては、取引は明らかに一方通行です。自動車金融会社はリスクを軽減し、ドライバーを物語から締め出します。妥協案としては、自分のナンバープレートのスキャンをクレジットカード取引と同じくらい透明にすることが考えられます。最近のスキャンを掲載するパスワード保護されたサイトは、民間の監視の痛みを和らげ、価値を提供するのに役立ちます (少なくとも私は、十代の子供がどこで運転していたかを知ることができます)。しかし、民間のナンバープレートスキャン企業は、このデータへのより厳しい制限を求めてロビー活動を行っており、一般市民に公開されるナンバープレートのスキャンは、情報の悪用の可能性を高めると主張しています。
川での議論がようやく収束したのは真夜中過ぎだった。食事とビールの手配も整い、いよいよこの夜のメインイベント、カメラ搭載の趣味用クワッドコプターの試乗の時間となった。デビッド・ジーブロ氏がヘリコプターのデモを行い、空撮映像を見せながら「信じられないかもしれませんが、これは将来、私たちにとって重要なツールになるでしょう」と熱心に説明した。トスはビールを飲みながら懐疑的な視線を送ったが、デビッド・ジーブロ氏は諦めずに、未回収車両の30%以上が回収業者の手から逃れ、私有地の高いフェンスの陰に隠れていることが多いと指摘した。連邦航空局（FAA）が2015年に許可すれば、今回のような遠隔操作車両は、個人の家の上空から公共の空域でそれらの車両を合法的に発見できるようになるかもしれない。
黒いクワッドコプターが近隣のハウスボートの上空を急降下する様子は、回収の未来がプライバシーの限界を押し広げる新たな方法を見つけ出す能力にあることを改めて思い起こさせた。私が彼らと過ごした1週間、Relentlessの回収担当者たちは常に規則を遵守し、慎重で、礼儀正しかった。しかし、彼らの最終的な使命は、言うまでもなく、できるだけ多くの車を見つけることだ。債務不履行に陥っていない99.5%の人々に影響を与えずに、彼らがどのようにしてそれを実現できるのかは、依然として疑問だ。
コンピュータビジョン57年（そしてこれからも）
デジタルカメラに十分な処理能力を投入すれば、「コンピュータービジョン」、つまり機械が視覚世界を分析するプロセスが実現します。トランジスタの登場以来、これを実現するシステムはより安価で、より高速で、より小型化してきました。ここでは、この技術の歴史における栄枯盛衰を簡単に概観します。
1957 年: 最初のコンピュータ スキャナーが、発明家ラッセル A. キルシュの息子の 2 インチの写真をコピーしました。
1964年: 防衛請負業者のウッディ・ブレッドソー、ヘレン・チャン・ウルフ、チャールズ・ビソンが、名前のない諜報機関向けに顔認識システムを立ち上げました。
1976年：英国警察がナンバープレート認識システムを発明。最初の大規模導入は1993年、IRAによる爆破テロに対抗するため、ロンドン周辺に「鉄の環」として設置された。
1985 年: ロッキード・マーティン、カーネギーメロン大学などが開発した初の自律走行陸上車両が、ビデオベースの画像を使用して時速 3 マイルで道路を走行しました。
2004年: 火星探査機スピリットとオポチュニティがコンピュータービジョンを使って降下時の距離と位置を計算し、赤い惑星に着陸しました。
2008年：世界初の3Dピザ仕分けシステム「スコーピオン」が、複数のカメラを用いて1時間あたり7,200個のピザの3Dプロファイルを作成し、変形したピザを自動的に選別します。
2010年: その後まもなく、ある男性がデバイスをハッキングし、初めて自分の乳首を追跡した。
2014年：スマートフォンのプロセッサがパターン認識を処理できるほど高速化。Vhotoなどのアプリは、動画のアクションシーンや表情に基づいて、価値のある静止画を選び出す。
この記事はもともと『Popular Science』2014 年 7 月号に掲載されました。
