電気通信大学は富士通研究所と共同で、人工知能（AI）を使った都市の警備計画の支援技術を開発した。数学理論の一つである「ゲーム理論」を用い、犯罪者を捕まえるための検問所の配置などを想定した「警備配置問題」を高速に解くアルゴリズムを考案。従来は数日かかっていた20万個の交差点がある道路ネットワーク（東京23区規模）の警備計画の立案を5分程度で行える。これまで現実的な計算時間では解けなかった問題が、計算の大幅な高速化により、実際の都市へ適用できるようになるとみている。
道路ネットワークの中には、検問所を配置したことによる“警備効果”が高い箇所と低い箇所がある。この警備効果の低い箇所を配置の候補から外すなど工夫して、警察側の行動のパターン数を大幅に減らした。約3万通りの擬似的な道路ネットワークをシミュレーションしたところ、99％以上の問題に対して、開発したアルゴリズムが最も警備効果が高い解を見つけられることを確認した。
人が多く集まる場所では、犯罪者の侵入や逃走の経路を完全に封鎖することは難しい。そのため、警備員を効果的に配置して被害を最小に抑えることが求められる。これまで警備計画の立案は専門家の経験や勘に委ねられていたが、近年、専門家の判断を支援する技術として、攻守それぞれの行動を数理的に記述するゲーム理論が注目されている。
