刑事・捜査一課PC｜CCTV解析＋顔認証＋指紋＋デジタルフォレンジック

現代の捜査におけるコンピューティング・パワーの重要性

2026年現在、刑事・捜査業務の現場は、従来の足を使った聞き込みや現場検証に加え、膨大なデジタルデータの解析が不可欠な時代へと突入しています。CCTV（監視カメラ）の4K・8K化、スマートフォンの暗号化、クラウドストレージへの証拠蓄積など、捜査対象となるデータは指数関数的に増大し、その解析には従来の事務用PCでは到底及ばない、超高性能なワークステーション性能が要求されています。

監視映像から特定の人物や車両を抽出するビデオ・アナリティクス、指紋や顔認証データベース（AFMS/AFIS）との高速照合、そしてスマートフォンやPCから消去されたデータを復元するデジタルフォレンジック。これらの業務は、単なる「計算」ではなく、極めて高度な「並列演算」と「大量のメモリ帯域」を必要とするプロセスです。本記事では、捜査一課の最前線で求められる、解析・捜査・モバイル・サーバーという異なる役割を持つPCのスペックと、具体的な製品構成について、技術的な詳細とともに解説します。

CCTV映像解析：ビデオ・アナリティクスを支えるGPU性能

監視カメラ映像の解析、いわゆるCCTV解析においては、映像内の物体（人物、車両、バッグ、衣服の色など）を自動的に検出し、属性に基づいて検索する「ビデオ・アナリティクス」技術が主流です。ここで重要となるのが、Briefcamなどのソフトウェアを駆動させるためのGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）の性能です。

ビデオ・アナリティクスでは、数千時間に及ぶ録画データを高解像度（4K以上）のまま、フレーム単位で解析する必要があります。この際、ディープラーニング（深層学習）を用いた物体検知アルゴリズムが、映像内のピクセルデータをスキャンします。このプロセスは、CPU（中央演算装置）単体では処理が追いつかず、数日間の解析に要する時間が、高性能GPUを用いることで数時間に短縮されるという劇的な差を生みます。

具体的には、NVIDIA RTX 5000 Ada Generationのような、大容量のVRAM（ビデオメモリ）を搭載したプロフェッショナル向けGPUが必須です。VRAMが不足すると、高解像度映像のバッファリングができず、解析エラーやフレームドロップが発生します。また、解析対象のストリーム数（同時解析数）が多い場合、CUDAコア数（並列演算を担うコア）の多さが、解析スピードに直結します組み立て。

デジタルフォレンジック：EnCaseとCellebriteが要求するメモリとストレージ

デジタルフォレンジック（電子鑑識）の任務、例えばEnCase ForensicやCellebrite Physical Analyzerを用いた解析では、PCの「メモリ容量」と「ストレージの読み書き速度」が、捜査の成否を分けます。

デジタルフォレンジックの基本工程である「イメージング（証拠保全）」では、対象となるドライブ（HDD、SSD、USBメモリ等）のビット単位の複製を作成します。この際、データの整合性を証明するためにSHA-256やSHA-512といったハッシュ値の計算が行われます。この計算プロセスにおいて、高速なNVMe Gen5 SSDと、膨大なデータを一時的に保持するための大容量RAM（128GB以上）が、解析効率を決定づけます。

特に、Cellebriteを用いたモバイルフォレンジックにおいては、スマートフォンから抽出された膨大な構造化データ（メッセージ、位置情報、アプリのキャッシュ等）をデータベース化し、解析する必要があります。このデータベースのクエリ（検索）処理には、極めて高いメモリ帯域と、大量のI/O（入出力）処理能力が求められます。メモリが不足すると、解析中のアプリケーションがクラッシュしたり、インデックス作成に膨大な時間を要したりするため、捜査官の待機時間を増大させる要因となります。

生体認証（顔・指紋）照合システムの計算負荷とNPUの役割

顔認証や指紋照合（AFIS: Automated Fingerprint Identification System）のプロセスでは、抽出された生体特徴量と、既存のデータベース内の特徴量を比較照合します。近年のAI技術の進歩により、この照合プロセスには「特徴抽出」という高度なニューラルネットワークの推論処理が含まれるようになっています。

202模機における最新のトレンドは、CPUに搭載されたNPU（Neural Processing Unit：ニューラル・ネットワーク・エンジン）の活用です。Intel Core Ultra 9 285HXのような次世代プロセッサには、AI推論専用の回路であるNPUが組み込まれており、これにより、従来のCPUやGPUへの負荷を抑えつつ、バックグラウンドで顔認識のテンプレート照合を低消費電力・低遅延で実行することが可能になります。

指紋解析においては、指紋の細部（隆線や分岐点）をデジタル化し、パターンマッチングを行う際に、高いクロック周波数（GHz）を持つCPUのシングルスレッド性能が、特徴点抽出の高速化に寄与します。一方で、大規模なデータベースとの照合（マルチスレッド処理）には、多コア化された最新のアーキテクチャが不可欠です。

捜査用ワークステーションの構成例：HP ZBook Fury 16のスペック詳細

捜査一課の解析業務において、現在最も信頼されている構成の一つが、HP ZBook Fury 16をベースとしたハイエンド・ワークステーションです。以下に、解析業務に特化した具体的なスペック構成を記述します。

この構成の核となるのは、Intel Core Ultra 9 285HXです。24コア（Pコア、Eコアのハイブリッド構成）を備え、AI処理に特化したNPUを内蔵しているため、CCTV解析とフォレンジック作業を同時に並行して行うことが可能です。メモリはDDR5規格の128GB（32GB×4枚）を搭載し、大規模なメモリマップ解析や、大量の証拠データのインデックス作成を支えます。

グラフィックスには、NVIDIA RTX 5000 Ada Generationを採用します。32GBのVRAMを搭載したこのGPUは、Briefcamによるリアルタイムの映像解析や、複雑な3Dモデルを用いた現場再現（デジタルツイン）において、圧倒的な描画・演算性能を発揮します。ストレージ構成は、OS用にNVMe Gen5 SSD（読み込み速度14,000MB/s級）を、証拠データ格納用に大容量のRAID 0構成のNVMe SSDを配置することで、データの読み出しボトルネックを徹底的に排除しています。

【構成例】解析用ハイエンド・ワークステーション詳細スペック

業務用途別PCスペック比較

捜査業務は、ラボ（研究所）での高度な解析、捜査本部でのデータ集計、そして現場での迅速な確認と、その役割によって求められるPCスペックが大きく異なります。

解析用PC（Analysis）は、前述の通りGPUとメモリ、ストレーループを極限まで高めた構成です。一方、捜査用PC（Investigation）は、持ち運びやすさと、証拠データの読み書きの安定性を重視した、ミドルレンジのワークステーションが適しています。現場用PC（Mobile/Field）は、雨天や埃、衝撃に耐えうる「タフネス」性能（MIL-STD-810H準拠など）が最優先されます。最後に、サーバー（Server）は、解析済みデータの長期保存と、ネットワーク経由での複数端末へのデータ共有を担います。

【比較表】捜査用途別PCスペック・特性一覧

必須ソフトウェアのエコシステムとハードウェアの親和性

デジタルフォレンジックおよび映像解析の業務は、特定のソフトウェアパッケージに依存しています。これらのソフトウェアが持つ「ハードウェア要求仕様」を理解することが、適切なPC選定の鍵となります。

まず、ディスクフォレンジックのデファクトスタンダードである「EnCase Forensic」は、大量のファイルシステムをスキャンするため、CPUのシングルスレッド性能と、ディスクI/Oの並列処理能力に依存します。また、モバイル端末（iOS/Android）の解析を行う「Cellebrite UFED」や「Magnet Axiom」は、物理的な抽出（Physical Extraction）の際に、書き込み防止器（Write Blocker）との連携や、抽出データの展開（Unpacking）におけるメモリ消費が非常に激しくなります。

次に、ビデオ・アナリティクスの「Briefcam」は、GPUのパラレル演算能力を最大限に活用するように設計されています。特定の人物の「赤い服」や「青い帽子」といった属性検索（Attribute Search）を行う際、GPUのCUDAコアが映像内の特徴量をリアルタイムで分類します。さらに、モバイル端末の解析における「iVe」などのツールは、USB 3.2 Gen2やThunderbolt 4といった高速インターフェースを介した、高速なデータ転送能力を前提としています。

【ソフトウェア一覧】解析ツールと要求されるハードウェア特性

データ完全性を守る周辺機器と技術：Write BlockerとRAID

捜査用PCにおいて、PC本体の性能と同じくらい重要なのが、証拠の「完全性（Integrity）」を担保するための周辺機器と、ストレージの構成技術です。

デジタルフォレンジックにおいて、絶対に避けて通れないのが「Write Blocker（書き込み防止器）」の使用です。これは、証拠媒体（HDDやUSBメモリ）に対して、PC側からの書き込み信号を物理的または論理的に遮断するデバイスです。Tableau（テブロー）などの製品が有名であり、これを介してPCに接続することで、「証拠に一切の変更を加えていない」という法的証拠能力を維持します。

また、解析用PC内部のストレージ構成においては、RAID（Redundant Array of Independent Disks）技術が用いられます。解析中に大量のデータを一時的に書き込む際、RAID 0（ストライピング）を用いることで、複数のドライブにデータを分散させ、読み書き速度を劇的に向上させることができます。ただし、RAID 0は故障時に全データを失うリスクがあるため、解析が終わった後の「証拠保管用」のドライブには、RAID 1（ミラーリング）やRAID 5といった、冗長性（データの安全性）を重視した構成が採用されます。

【周辺機器・技術一覧】証拠保全と高速化のための技術

セキュリティとコンプライアンス：物理的・論理的保護

捜査用PCには、国家機密や個人のプライバシーに関わる極めて機密性の高いデータが蓄積されます。そのため、PC本体のセキュリティ対策は、一般的なビジネスPCとは比較にならないほど厳格である必要があります。

論理的な対策としては、TPM 2.0（Trusted Platform Module）を用いたドライブ暗号化（BitLocker等）が必須です。万が一、PCが盗難に遭った場合でも、ハードウェアレベルで暗号化キーが保護されていなければ、証拠データが流出する致命的な事態を招きます。また、すべての通信はVPN（Virtual Private Network）を介し、AES-256などの強力な暗号化プロトコルが適用されている必要があります。

物理的な対策としては、筐体へのケンジントンロック（物理的な盗難防止ワイヤー）の装着、およびBIOS/UEFIレベルでのパスワード設定、USBポートの物理的な使用制限などが挙げられます。また、解析用PCのメモリ（RAM）には、データ化けを防ぎ、計算の正確性を担保するために、ECC（Error Correction Code）メモリの使用が強く推奨されます。これにより、宇宙線や電磁ノイズによるビット反転（Bit Flip）による解析エラーを防止し、裁判に耐えうる正確な解析結果を提供することが可能になります。

よくある質問（FAQ）

Q1: 映像解析のために、ノートPCでもGPUは必要ですか？ A1: はい、極めて重要です。CCTVの解析、特にBriefcamなどのAIを用いた物体検知を行う場合、CPUのみでは解析に数週間かかることがあります。RTXシリーズのような、VRAM容量の大きいGPUを搭載したワークステーション級のノートPCを推奨します。

Q2: 128GBものメモリが必要なのはどのような時ですか？ A2: 主に、大規模なスマートフォン（iPhone/Android）のデータ抽出後の「展開（Unpacking）」や、大規模なディスクイメージの「インデックス作成」を行う時です。また、複数の解析ツールを同時に立ち上げ、メモリマップ解析を行う際にも大容量メモリが不可欠です。

Q3: データの書き込み防止（Write Blocking）はどのように行うのですか？ A3: PCのソフトウェア設定だけでは不十分です。Tableauなどのハードウェア・ライトブロッカーを使用し、証拠媒体とPCの間に物理的に介在させる必要があります。これにより、OSによる自動的なメタデータの書き換え（アクセス日時の更新など）を完全に防ぎます。

Q4: SSDの規格（Gen4 vs Gen5）で、捜査速度に差は出ますか？ A4: 顕著な差が出ます。数TBに及ぶディスクイメージの読み出しにおいて、Gen4（約7GB/s）とGen5（約14GB/s）では、作業時間に倍近い差が生じる可能性があります。解析の効率化には、Gen5 SSDの採用が強く推奨されます。

Q5: 指紋照合において、NPU（Neural Processing Unit）は役に立ちますか？ A5: はい、非常に役立ちます。指紋や顔の特徴量抽出はニューラルネットワークの推論プロセスであるため、NPUを使用することで、メインのCPUやGPUの負荷を軽減し、他の解析作業（フォレンジック等）を停滞させることなく並行して実行できます。

Q6: 捜査用PCのストレージ容量は、最低どれくらい必要ですか？ A6: 少なくとも、解析用作業領域として4TB以上、証拠保管用として、扱う証拠の規模に応じて数十TB規模の構成を検討してください。解析対象のイメージサイズ（数百GB〜数TB）を考慮すると、余裕を持った構成が必須です。

Q7: 故障のリスクを減らすために、RAID構成は必要ですか？ A7: 証拠データの「保管用」ドライブには、RAID 1やRAID 5などの冗長性を持たせる構成を強く推奨します。一方で、作業用（キャッシュ用）ドライブについては、速度を優先してRAID 0を採用するケースもありますが、その場合は定期的なバックアップが不可欠です。

Q8: 持ち運び用のPC（タブレット等）で、解析は可能ですか？ A8: 簡易的な確認（ログの閲覧や写真の確認）は可能ですが、本格的な解析（イメージ作成や大規模な相関分析）は、前述したようなハイエンド・ワークステーションで行うべきです。現場用PCは、あくまで「情報の閲覧・収集」に特化した構成が望ましいです。

まとめ

現代の刑事・捜査業務におけるPCは、単なる事務機器ではなく、高度な演算能力を備えた「デジタル武器」です。本記事の要点は以下の通りです。

• CCTV解析: Briefcam等のAI解析には、大容量VRAMを持つNVIDIA RTX 5000 Ada等のGPUが不可欠。
• デジタルフォレンジック: EnCaseやCellebriteの運用には、128GB以上のRAMと、NVMe Gen5等の高速ストレージ、および書き込み防止器が必須。
• 生体認証: 顔・指紋の高速照合には、Intel Core Ultra 9 285HXのような、NPU（AIエンジン）を搭載した最新CPUが有効。
• ハードウェア構成: 解析用（高性能GPU/大容量RAM）、捜査用（モバイルWS）、現場用（堅牢型）、サーバー（大規模保存）と、用途に応じた使い分けが必要。
• 信頼性と完全性: 証拠の法的証拠能力を維持するため、Write Blockerの使用、ECCメモリの採用、TPMによる暗号化、RAIDによる冗長化が極めて重要。