Flock Safety、警察向け次世代AIシステムコード公開へ
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WIRED は Flock の次世代 AI システムのコードを入手し、単なるナンバープレート追跡を超えた警察向け監視能力を実証した。
AI深層分析を開く2026年8月19日 18:24
AI深層分析
キーポイント
コードの実装と検証
WIRED が Flock の次世代 AI システムのコードを再構築し、その実態を確認した。
監視機能の高度化
同システムは従来のナンバープレート追跡よりも遥かに広範な監視能力を有していることが示された。
警察による実用化
この AI システムはすでに一部の警察組織で運用されていると報じられている。
個人識別と追跡機能の実装
Flock Safety は長年「個人を認識・特定・追跡できない」と主張していたが、運転手の行動パターンから個人を特定し車両を追跡するAIツールを開発した。
多様なデータソースの統合
このシステムはカメラ記録に加え、警察の事件ファイル、911 dispatch ログ、商業用身元情報データベースにアクセスし、ナンバープレートから氏名や住所、親族情報を特定できる。
重要な引用
Flock's surveillance cameras have already sparked outrage.
WIRED reconstructed its next-generation AI system, already in use by some police, to confirm it goes much further than tracking license plates.
It has now built a system that does both, an artificial intelligence tool for police that can identify drivers and track vehicles by their patterns of movement alone
Because the system also reaches police case files, 911 dispatch logs, and commercial identity records, those plates can be turned into names, home addresses, and relatives.
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企業の自己申告ではなく、第三者によるコード解析を通じて技術の実態が明らかになった点は極めて貴重である。監視技術のブラックボックス化が進む中で、透明性を確保する試みとして注目される。
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2026 年 8 月 19 日午前 5:00
Flock の監視カメラはすでに物議を醸してきました。WIRED は、一部の警察で既に運用されている次世代 AI システムを再構築し、単なるナンバープレート追跡を超えた機能を持つことを確認しました。

写真・イラスト:Jobanny Cabrera;Getty Images
車両監視の大手企業「Flock Safety」は長年にわたり、同社の技術が「個人を認識、特定、追跡することはできない」と公言してきました。しかし WIRED の取材によると、同社はすでに運転手の特定や、移動パターンに基づいた車両の追跡が可能となる AI ツールを開発し、警察で活用しています。
このツールは 6,000 以上のコミュニティでドライバーの動きを記録するカメラネットワークを活用し、特定の地域に頻繁に現れる車を検出して潜在的な目撃者を特定したり、一緒に通過した車両から運転手の「関係者」を浮き彫りにしたりできます。さらに、警察の事件ファイル、911 通報ログ、商業的な身元情報データベースにもアクセスできるため、ナンバープレートから氏名や住所、親族の情報まで紐付けることが可能です。また、地図上に描かれたエリア内から、物理的な特徴の説明のみを元に人物を検索することもできます。
このソフトウェアは当初「Nightshift」と呼ばれていましたが、最近では「OS Investigate」に名称が変更されました。警察官が選択・確認・編集できる69件の事前作成済みプロンプトが同梱されており、これらを選択してAIに送信できます。また、警察官自身で独自のプロンプトを入力することも可能です。
WIREDがFlockの公式サイトで見つけた450件以上のファイルからなるキャッシュには、推奨されるプロンプト群が含まれています。これらのファイルはログインページを通じて誰でもアクセス可能な状態で提供されています。コードにはAIが利用可能な45種類のツールが記述されており、これにより車両ナンバープレートスキャンやカメラメタデータへのアクセスが可能になります。さらに、逮捕記録、事件ファイル、出動ログ、弾道検査結果、そして社会保障番号、生年月日、電話番号、メールアドレス、親族および関係者情報が含まれる商用データベースにも接続できます。
Flock は同製品を小規模な法執行機関パートナーとテスト中であり、まだ開発段階にあると説明しています。そのため、現時点での機能は最終的に販売される製品の機能をすべて反映しているとは限りません。この発表は、同社が両党からの政治的圧力に直面し[1]、プラットフォームの不正使用が発覚した警官の記録が増加する中[2]、全国でカメラが切断されレンズが塗料で塗りつぶされるなどの破壊行為が相次いでいる状況[3]で行われました。
[1]: https://x.com/sensanders/status/2089716977442926842?s=46
[2]: https://www.politico.com/news/2026/08/09/flock-cameras-backlash-cancellations-01026242
[3]: https://www.washingtonpost.com/technology/2026/08/02/how-police-officers-used-vast-network-cameras-spy-their-exes/
[4]: https://www.livenowfox.com/news/flock-cameras-targeted-vandals-us
プライバシーと法律の専門家は、Flock のツールがすでに深刻な憲法上の懸念を招いていると指摘しています。これは警察に対し、広範かつしばしば令状なしで人々の移動記録にアクセスする権限を与えるからです。しかし、WIRED が検証したプロンプトはさらに先を行き、既知の車両を探すためのツールを、犯罪で指名されているかどうかに関わらず、運転する場所や頻度に基づいて運転手に疑いをかけるものへと変貌させました。
Flock のビジネスモデルは単純な取引に支えられています。カメラが通過する車を撮影し、ナンバープレートを文字に変換して、警察が捜索対象としている車両リストと照合します。リストに含まれない車は記録されるだけで、それ以外は無視されます。OS Investigate が入手した事前ロード済みプロンプトは、この仕組みを逆転させたものです。警官はもはや、プレートや名前、あるいは犯罪事実を必要としません。場所、時間枠、行動パターンを提供するだけで、システムはその条件に合致する人物を特定して提示します。
これら 69 のプロンプトすべてが、警察官向けに用意された検索メニューとして提供されています。一つを選択するとチャットボックスに貼り付けられ、警官は送信前に内容を確認したり編集したりできます。
Flock がシステムに事前ロードしたあるプロンプトには、「[地域] で過去 14 日間の [時間帯] に最も多く目撃された車両に基づいて証人を特定してください。*(ホワイトリスト登録車は含まれません)」と記載されています。警官はこの空白を埋めて送信します。出力されるのはナンバープレートのリストであり、同製品の他のツールがこれを人名や自宅住所へと変換します。
別のプロンプトでは、システムに対して「過去 2 年間で 2 回以上逮捕された人物」をリストアップするよう指示しています。対象は「あらゆる罪状」を含むものですが、麻薬関連の逮捕事例は除外されます。さらに、これらの人々の居住場所を地図上にマッピングし、自宅への通報記録を取得した上で、「上位 3 名の詳細調査(ワークアップ)」を行うよう求めています。このプロンプトは、対象区域内に逮捕歴を持つ全人物から始まり、最終的にはソフトウェアが選定した 3 名に関する dossiers(ファイル)で終わります。
Flock の用語における「ワークアップ」とは、単一の命令で実行される身元調査のことです。氏名と生年月子を指定するだけで、警察の内部記録や民間データソースから車両情報、過去の容疑者としての登録歴などが返されます。2 画面目には、親族関係、電話番号、オンラインアカウントなどの情報が表示されます。
19 のプロンプトは特定の記録を照会するのではなく、行動パターンの特定を目的としています。そのうち 14 は、ナンバープレートや氏名、容姿の記述を一切必要としません。警官が指定するのは、場所と時間枠、そして「ある行動」だけです。
一つのグループでは、3 日以内に市内の店舗 3 か所以上、あるいは 1 週間に複数の銀行、深夜 0 時から午前 5 時の間に複数のガソリンスタンドに立ち寄った車両を特定するよう求めています。これら 5 つのプロンプトはいずれも、特定のターゲットや事件名を指定していません。
これらの検索を行うツールの背後には、バス、大型トラック、作業用バン、トレーラーなどを除外するフィルターが組み込まれています。そのため、5 か所の店舗に立ち寄る配送ドライバーはリストから除外されますが、同じルートを回る一般の運転手は対象として残ります。
同様の検索ロジックは、都市間の移動にも適用されます。具体的には、ある都市から別の都市へ出発し 1 週間以内に帰還した車両や、14 日を超えて往復を繰り返す車両、あるいは 3 つのエリアを連続して通過する車両などが対象となります。
Flock は製品に関する質問リストへの回答を拒否し、当社の報道で指摘された機能についても異議を唱えませんでした。その代わり、広報担当者のパリズ・ルウェベル氏は声明を発表し、「OS Investigate」は Flock のナンバープレート読み取り技術とは別個の製品であり、捜査機関がすでに保有する情報を横断して活用するための支援ツールであると説明しました。また、同ツールの機能やワークフローは、より広範なリリース前に大幅に変更される可能性があると述べています。
警察によるカメラの使用と濫用を巡る批判が高まる中、Flock の長年の主張は一貫しています。「当社の技術はドライバーではなく、ナンバープレートを記録するものである」という立場です。同社が公開している信頼性に関するページでも、「この技術は特定の事件調査に特化しており、『人々を見守るため』のものではない」と顧客に伝えています。しかし、WIRED がコードをレビューした専門家の多くは、これらの保証と実際に確認された機能との間に整合性が取れないと指摘しています。
「多くの人が、ナンバープレートリーダーは単に車両の登録情報を確認し、その車が捜査対象かどうかを調べているだけだと考えています。対象でなければ警察はその場を去るものだと。しかし、Flock による AI の積極的な導入が目立つようになっています。ある意味では中国のように、技術的に可能なことと実際に実行されていることの間にほとんど隙間がありません」と、ACLU(市民自由連合)の言論・プライバシー・テクノロジープロジェクトの上級政策アナリストであるジェイ・スタンリー氏は語ります。
例えば、1 台の車両のナンバープレートを入力すると、その車とその「上位 3 つの関連者」の移動経路をシステムがプロットする機能があります。このコードは、ランキングの仕組みを明確に説明しています。デフォルトでは、ターゲット車両と同じカメラで 2 分以内にもう一度現れた他の車両の出現回数をカウントし、「信頼性閾値」(デフォルト値は 0.75)を満たす場合、その車と 3 回以上隣接して現れた車両を報告します。警官が 1 台の車両を入力すると、ソフトウェアは最大 20 台の関連車両を検出します。
| ヒントをお持ちですか? |
| --- |
| 現在または過去の警察官、政府関係者、あるいは Flock Safety の従業員で、同社について話したいとお考えの方はいませんか。私たちが聞きたいと考えています。職場用の電話やコンピューターではなく、非業務用の端末から、Signal で dmehro.89 と dell.3030 まで安全に連絡してください。 |
「他にどう表現すればいいかわかりませんが、これは完全に狂気じみています」と語るのはノエル・ピチャルド氏だ。彼はロードアイランド州ポウタケットの警察官として勤務中に Flock の技術に関するパイロットプログラムに参加し、WIRED に対してプロンプトを確認した人物である。「Flock が文字通り人々を追跡しているという事実に反対する人間がどうやって存在できるのか、私には理解できません。」
ピチャルド氏は 2024 年、ロードアイランド州の立法府議員たちに対し、この技術に反対する発言を行った。その数週間前、地元紙で Flock と警察署の指導部を批判したことが原因で 30 日間の停職処分を受けていたのだ。その後間もなく、州警察署長協会が彼を公的に非難した。調査と懲戒処分の行方は続いており、彼はこれを報復だと考えている。結局、部署側が彼を解雇しようとしたことで辞任に追い込まれた。
匿名を希望したカリフォルニア州の法執行機関に所属する刑事は、OS Investigate を自部門で活用できるツールと捉えている。同氏は Flock が車両窃盗事件の解決に数多く貢献してきたと語り、警官たちは長年同様の技術と連携して働いてきたと付け加えた。「この AI 製品については知らなかったが、私の考えが変わるわけではない」と彼は言う。「犯罪を解決するために利用可能なあらゆるツールを使う。それが問題視されることではない。」
刑事は、目撃者探索用のプロンプトについて「少し不快感を覚える」と述べたものの、「法執行機関として、『資金削減』を主張する人々の意見にかかわらず、利用可能なすべてのツールを使わなければならない」とも付け加えた。
WIRED は、Flock が自身のログインポータルから提供したソフトウェアのコードを調査することで分析を行いました。これらのページを読み込むと、通常は警察ユーザーがサインインした後に表示される画面用のユーザーインターフェースが返され、実際のアクセス権限を持たなくても認証済みアプリケーションの一部、プロンプト、検索フィールド、ツール、コントロールを再構築することが可能になりました。ファイルには、ゼロからインターフェースを再現するために必要なすべてが含まれているように見えました。
警官が検索を実行する前に、ソフトウェアは理由の提示を求めることがあります。コードによると、デフォルトでは警官が検索の理由を入力する必要がありますが、フォームにはその理由の内容や長さに関する要件は設けられていないようです。部署によっては事件番号の入力を必須としている場合もありますが、その際にもチェックされているのは「3 文字以上であること」のみです。WIRED は、情報が送信された後に Flock がサーバー側で追加の検証を行っているかどうかを特定できませんでした。
WIRED はこれらの発見を、消費者向けソフトウェアや監視技術を 10 年以上にわたりリバースエンジニアリングしてきた匿名の独立セキュリティ・プライバシー研究者「Buchodi」氏(公式サイト)と共有しました。Buchodi 氏は Flock のコードを個別に検証し、分析の主要部分を再現しました。
WIRED が検証したコードには、Flock が提供するツールの概要や、それらがアクセスできる可能性のあるデータ、そして警察向けに Flock が作成したとされるプロンプトの例が記載されています。しかし、このコードから読み取れるのはシステムの実運用時の挙動に関する情報ではありません。モデル自体への指示内容も含まれておらず、リクエストが送信された後に Flock のサーバーがどのように処理し、どのような情報を返送するのか、あるいは特定の命令を拒否するケースがあるのかといった詳細は明かされていません。
Flock はこのツールについて公の場でほとんど言及していませんが、同社の最高経営責任者(CEO)である Garrett Langley 氏は、かつてこれを「常に目を覚まし、常にあなたを見守る犯罪分析官」のようなものだと表現しました。昨年のデンバーで行われた警察署長向けのデモンストレーションでは、Langley 氏は、街中のすべてのカメラを駆使して装甲車を追跡する車両を検索し、その登録所有者の情報を引き出し、逮捕歴を確認するという一連の操作を 1 分未満で完了できる能力について説明しました。
実際にこのツールを試した捜査官たちは、「中毒性がある」と語っています。
ラングリー氏が創設した企業はアトランタで始まり、最初のカメラは防水ケースに入れたスマートフォンでした。現在は月間 200 億回のナンバープレートスキャンを処理しています。
アンドリーセン・ホロウィッツやファウンダーズファンドなど、複数のベンチャーキャピタルが資金を提供し、直近のラウンドでの企業価値は 75 億ドルに達しました。同社の当初のスローガンは「犯罪を根絶する初の公共安全オペレーティングシステム」でしたが、ラングリー氏は最近『ヴァニティ・フェア』に対し、もしナニー・ガスリー(サバンナ・ガスリーの母親)が行方不明になった場所にカメラが設置されていれば、事件は解決していたと語っています。
Flock の月間アクティブユーザー数は約 14 万人です。同社の新しいアトランタ本社では、署名で埋め尽くされた金色のカメラが展示されています。これはかつて、収益が 100 万ドル増えるたびに新しいカメラを追加する儀式的な習慣を記念したものです。「今はもう、1 日あたり 100 万件近く処理しています」と、ラングリー氏は最近『ヴァニティ・フェア』に話しました。
ジョージワシントン大学の法学教授であるアンドリュー・ガスリー・ファーガソンは、このようなシステムの登場は避けられないと指摘します。「収集したデータをすべて活用するには、それを照会できる仕組みを構築する必要があります。また、独自のエージェントツールを作成するつもりがない警官にとって使いやすくするためには、システムに自然言語のプロンプトや自動化されたワークフローを事前に組み込んでおく必要があるのです」と彼は述べています。
彼が最も驚いたのは、プロンプトの選択肢です。「警察が特定の物体やパターンを検索したいと思うのは当然のことですが、何が事前にプログラムされているかを見ると興味深い」と彼は言います。「捜査官にとって非常に役立つ場合もある一方で、無実の人々の活動が誤って検知されるケースも多々あります。」
プロンプトメニューは制約ではなく利便性のためのものであるため、警官は自由に任意のテキストを入力できます。プロンプトを選択すると、その文章が通常のチャットボックスに挿入され、編集や書き換え、あるいは完全に置き換えることが可能です。
ACLU の「Flock を排除せよ」キャンペーンを率いる弁護士のカド・マーロー氏は、ここに危険があると言います。「『犯罪のパターンが見えますか』と尋ねるのと、『犯罪パターンを探してください』と言うのでは、結果が全く異なるでしょう」と彼は指摘します。「彼らはプロンプトに制限を設けていないように見えるため、警察が AI の行動をほぼ主導できてしまうのです。」
マーロー氏は、警官が「AI は誰を最も犯罪の実行者とみなしているか」と尋ねる事態を懸念しています。「それは法的な犯罪嫌疑の基準ではなく、その AI が定める独自の基準が形成されていくことになるでしょう。」
このコードには、その質問が通るフィルターの仕組みもすでに記されています。Flock のソフトウェアは、車両の検索を警察記録への照会と連鎖させ、性別、人種、民族、身長、体重、体格、傷、痣、タトゥーなどに基づいて人物を絞り込みます。あるプロンプトでは、説明のみで検索を行い、「男性、約 6 フィート、黒いパーカー、前腕にタトゥー」という条件に一致する記録を、特定の場所の近くから探します。このツールを使えば、警官は半径を指定したり、地図上で任意の形状を描画したりすることで、これらの検索条件に範囲制限を加えることができます。
スタンレー氏は、これは 6 月に最高裁が審理した事案と非常に似ていると指摘しています。最高裁はその判決で、人々は自分がどこに行ったかの記録に対してプライバシー権を有するとし、警察が企業からその記録の提出を求めた場合には修正第 4 条(令状主義)が適用されると判断しました。しかしここでは、警察署がその機能をそのまま購入することで、スタンレー氏が「前例のない規模」と表現する、広範囲な漁り出し捜査が可能になってしまいます。
「これはまさにジオフェンスです。しかし AI は、そのような静的な境界線や、その中にいる人物という概念を遥かに超えることができます」と彼は言います。「過去 1 ヶ月で、この人の近くを 10 分以上過ごしたのは誰か?これらの 6 カ所の場所を 3 回以上訪れたのは誰か?AI は、はるかに細かく、洗練され、柔軟な検索を実現できるのです。
Flock は、既存のカメラシステムを警察が濫用していることへの批判的な監視の下で AI システムの開発を進めてきました。404 Media が最初に入手した検索ログによると、昨年のテキサス州の警官は、自己管理による中絶を行った女性を探すために、全米に設置された 83,000 カメラ以上を検索しました。ワシントン・ポストの最近の分析では、50 人の警官がプレートリーダーシステムの不正使用で起訴されたり、疑われたりしたことが明らかになりました。そのうち 26 人は、妻や恋人、元パートナー、あるいは会いたい女性を追跡するためにシステムを利用していました。また、イリノイ州の規制当局は昨年 8 月、Flock が同州のカメラに税関国境警備局(CBP)へのアクセス権を与えるパイロットプログラムを開始し、州法を違反したと認定しました。現在、このプログラムは停止されています。
Flock は運用ルールの多くを顧客に委ねています。機関の指導部が誰に認証情報を付与するか、都市や州境を超えてカメラデータを共有するかどうか、そして企業の提供する濫用防止機能を有効にするかどうかを決定します。機関自身の検索から不審なパターンを検出する監査ツールは、2026 年 4 月に導入され、各部署が任意で有効化できるオプションとなりました。しかし、ワシントン・ポストの調査では、多くの部署が自らの検索監視に対してほとんど手を打っていなかったことが明らかになっています。
電子フロンティア財団(EFF)は、過去 10 ヶ月間に記録された 1,200 万件以上の検索データ[1]を精査しました。その結果、約 20% の検索で「調査」「容疑者」「照会」など、極めて曖昧な理由しか記載されていないことが判明しています。さらに、50 件を超える捜査機関が、抗議活動に関連する理由を記した数百件の検索を実行していました。
Flock は最新の対策により、こうした問題の一部に対処できると主張しています。同社は先週、年内までに異常な検索を検知し、該当ユーザーを自動的にロックアウトするとともに、警官が検索時に事件番号の紐付けを義務付ける新機能を発表しました。
同時に、同社ではエンジニアの採用も進めています。最新の求人広告によると、彼らの役割は「新システムのアーキテクチャ進化を推進」すること、Flock の大規模データプラットフォームへの統合、そして捜査官に代わって行動するフレームワークの構築です。このポジションには、多段階の AI ワークフローや、自動的な容疑者リスト作成、複数カメラ間の照合といった新機能の開発が含まれており、これらは WIRED が検証した既存バージョンを超えた能力です。
「Flock の野心は ALPR(自動ナンバープレート認識)システムに留まらず、警察のためのデジタルプラットフォームへと進化しようとしていることは明らかだ」とファーガソン氏は指摘します。「我々は『エージェント型 policing』の時代への入り口に立っており、巨大なデータセット内で自然言語によるチャットボット検索が可能になる日もそう遠くないだろう。」
[1] https://www.eff.org/deeplinks/2025/11/how-cops-are-using-flock-safetys-alpr-network-surveil-protesters-and-activists
Flock は警察向けに強力な AI ツールを開発しました。そのコードを入手しました
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Dhruv Mehrotra 氏は WIRED の調査データ記者です。テクノロジーを活用して、説明責任あるジャーナリズムのためにデータを発見・構築・分析しています。彼の取材は監視、警察活動、データブローカー、プラットフォーム、そしてそれらを利用する政府機関や企業に焦点を当ててきました。
WIRED 入社前は Bloomberg News や Center for ... 続きを読む
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Aug 19, 2026 5:00 AM
Flock’s surveillance cameras have already sparked outrage. WIRED reconstructed its next-generation AI system, already in use by some police, to confirm it goes much further than tracking license plates.

Photo-Illustration: Jobanny Cabrera; Getty Images
Vehicle surveillance giant Flock Safety has told the public for years that its technology “cannot recognize, identify, or track individuals.” It has now built a system that does both, an artificial intelligence tool for police that can identify drivers and track vehicles by their patterns of movement alone, WIRED has learned.
Drawing on a network of cameras that logs the movements of drivers in more than 6,000 communities, the tool can pick out potential witnesses by how often their cars pass through a neighborhood, or surface a driver’s “associates” from the cameras they pass together. Because the system also reaches police case files, 911 dispatch logs, and commercial identity records, those plates can be turned into names, home addresses, and relatives. It can search for people in an area drawn on a map based on nothing more than a physical description.
The software, originally called Nightshift and more recently renamed OS Investigate, ships with 69 prewritten prompts that officers can select, review, or edit, and then submit to the AI. Officers can also input prompts of their own.
The suggested prompts sit in a cache of more than 450 files that WIRED found on Flock's own website, served by its login pages to anyone who loaded them. The code describes 45 tools at the AI’s disposal, giving it access to plate scans and camera metadata, arrest records, case files, dispatch logs, ballistics results, and commercial databases that contain Social Security numbers, dates of birth, phone numbers, email addresses, relatives and associates.
Flock says it is testing the product with a small group of law enforcement partners and describes it as still in development, with capabilities that may not reflect what it eventually sells. It arrives as the company faces bipartisan political pressure, a growing record of officers caught misusing its platform, and a wave of vandalism that has left cameras sawed off and lenses painted over in cities across the country.
Privacy and legal experts say Flock’s tools already raise serious constitutional concerns by giving police broad, often warrantless access to a vast record of people's movement. But the prompts WIRED examined go further, turning a tool for finding a known vehicle into one that casts suspicion on drivers based on where and how often they drive, regardless of whether they are wanted for a crime.
Flock built its business on a simple transaction. A camera photographs a passing car, converts the plate to text, and checks it against a list of vehicles police are looking for. Cars that are not on the list are recorded and otherwise ignored. OS Investigate’s pre-loaded prompts describe an inversion of that arrangement. An officer no longer needs a plate, a name, or a crime to begin. They supply a place, a stretch of time, and a pattern of behavior, and the system is designed to hand back the people who fit.
All 69 of the prompts are offered to officers as a menu of canned searches. Selecting one pastes it into a chat box, where the officer can review or edit it before clicking again to submit.
One prompt Flock pre-loaded into the system reads: “Find me witnesses based on vehicles most seen in [neighborhood] during [last 14 days] during [daily timeframe]. *(will not include whitelisted vehicles).” An officer would fill in the blanks and submit it. The output is a list of plates, which other tools in the product then convert into names and home addresses.
Another prompt instructs the system to list everyone arrested more than twice in two years for “any offense,” exempting only narcotics arrests, and then says to map where those people live, retrieve the calls for service at their homes, and “do a workup on the top 3 individuals.” The prompt begins with everyone in the area who has an arrest record and ends with dossiers on three of them, chosen by the software.
A “workup,” in Flock's terminology, is a one-command background check. It starts with a name and a date of birth and returns what the department's records and commercial data hold: vehicles, prior listings as a suspect, and, on a second screen, relatives, phone numbers, and online accounts.
Nineteen of the prompts describe hunting for patterns rather than looking up a record. Fourteen call for no plate, no name, and no description. The officer simply supplies a location, a window of time, and a behavior.
One group of requests asks for vehicles that visited three or more retail locations in a city in three days, or multiple banks in a week, or multiple gas stations between midnight and 5 am. None of the five names a target or an incident.
The tool behind those searches carries a filter that strips out buses, semi trucks, work vans, and trailers, so a delivery driver visiting five shops would come off the list, while an ordinary driver making the same rounds remains.
The same type of search also applies to travel between cities: vehicles that left one city for another and returned within a week, made repeat roundtrips over 14 days, or passed through three areas in sequence.
Flock did not respond to a list of questions about the product and did not dispute the capabilities described in our reporting. Instead, in a statement, spokesperson Paris Lewbel characterized OS Investigate as a separate product from Flock’s license-plate reader technology, designed to help investigators work across information their agencies already have access to. He said the tool’s capabilities and workflows may change significantly before a broader release.
Amid mounting controversy over how police use and abuse its cameras, Flock's long-held position has been that its technology records plates and not the drivers behind them. Its own public trust pages tell customers that its technology is built for specific, case-based investigations and “not for watching people.” Experts who reviewed the AI tool for WIRED say those assurances are hard to square with what they found in the code.
“I think that most people imagine that license plate readers are checking license plates and they're looking if a vehicle is wanted. And if it's not wanted, the police will move along,” says Jay Stanley, a senior policy analyst with the ACLU's Speech, Privacy, and Technology Project. “But we're increasingly seeing the aggressive deployment of AI by Flock. And in some ways, like China, very little space between what can be done and what is being done.”
One example, for instance, takes a single plate and asks the system to plot the journeys of that car and its “top 3 associates.” The code describes explicitly how the ranking works. It counts how often other plates appear at the same cameras within a two-minute window of the target by default, and reports back any car that shows up next to it three or more times within a “confidence threshold” defaulting to 0.75. An officer supplies one vehicle and the software finds up to 20.
| Got a Tip? |
| --- |
| Are you a current or former police officer, government official, or Flock Safety employee who wants to talk about the company? We’d like to hear from you. Using a nonwork phone or computer, contact the reporters securely on Signal at dmehro.89 and dell.3030. |
“I don't know how else to say this, but this sounds completely insane,” says Noel Pichardo, who was briefed on Flock’s technology during a pilot program while serving as a Pawtucket, Rhode Island, police officer and who reviewed the prompts for WIRED. “I don't know how anyone can argue against the idea that Flock literally tracks people.”
Pichardo spoke out against the technology before Rhode Island state lawmakers in 2024, weeks after he served a 30-day suspension for criticizing Flock and department leadership in a local newspaper. The state police chiefs' association publicly rebuked him days later. Investigations and discipline followed, which he believes were retaliatory, and he resigned as the department moved to fire him.
A detective at a California law enforcement agency, granted anonymity because he was not authorized to speak publicly, sees in OS Investigate a tool his department would use. Flock has closed many vehicle theft cases for them, he says, and officers have worked with similar technology for years. “I was not aware of this AI product, but it doesn't change the way I think about it,” he says. “We'll use whatever tool is available to solve crime. It isn't controversial.”
The detective said the witness-finding prompts made him slightly uncomfortable, but added, “As law enforcement, we need to use every tool available, in spite of what the ‘defund’ people say.”
WIRED analyzed the software by examining code Flock served from its own login portals. Loading those pages returned a user interface for screens that would ordinarily appear only after a police user signed in, letting reporters reconstruct portions of the authenticated applications, their prompts, search fields, tools, and controls, without actual access. The files appeared to contain everything needed to reconstruct the interface from scratch.
Before an officer runs a search, the software can ask for a justification. The code shows that by default an officer has to type a reason for the search; however, the form appears to place no requirements on what that reason says or how long it must be. If a department also requires a case number, the form checks only that it contains at least three characters. WIRED could not determine whether Flock applies additional checks on its servers after the information is submitted.
WIRED shared its findings with Buchodi, a pseudonymous independent security and privacy researcher who has spent more than a decade reverse engineering consumer software and surveillance technologies. Buchodi examined Flock's code separately and reproduced key parts of the analysis.
References to the tools Flock offers, the data they can apparently reach, and the suggested prompts Flock authored for police are fixed in the code WIRED reviewed. What that code cannot show is how the system behaves in use. It contains no instructions given to the model itself, and it does not reveal what Flock's servers do with a request once submitted, what they send back, or whether they refuse any command.
Flock has said little about the tool in public, but Garrett Langley, its chief executive, once likened it to a crime analyst who is, in his words, “always awake, always watching out for you.” At a demonstration for police chiefs in Denver last year, Langley described the ability to search every camera in a city for cars tailing an armored truck, pulling up the registered owners of those vehicles and checking their arrest records, in under a minute.
Investigators who try it, he said, get “addicted.”
The company Langley started in Atlanta, where his first camera was a phone in a waterproof box, now logs 20 billion plate scans a month. Andreessen Horowitz, Founders Fund, and other venture firms have poured money into the business, which was valued at $7.5 billion in its most recent funding round. The company’s original tagline was“the first public safety operating system that eliminates crime;” and Langley recently told Vanity Fair that Flock would have solved the disappearance of Nancy Guthrie, Savannah Guthrie’s mother, had its cameras been deployed where she vanished.
Flock counts roughly 140,000 monthly active users.. At the company’s new Atlanta headquarters, a gold-painted camera covered in signatures commemorates an earlier ritual of marking each additional $1 million in revenue with a new camera. “Now we do more like a million a day,” Langley recently told Vanity Fair.
Andrew Guthrie Ferguson, a law professor at George Washington University, says a system like this one was inevitable. “To use all the data collected, you need to build in the ability to query it,” he says. “To make things easier for police officers who are not going to create their own agentic tools, you must preprogram the system with some natural language prompts and automated workflows.”
The choice of prompts is what strikes him. “It is not rocket science to figure out [that] police will want to find certain objects or patterns, but it is interesting to see what they preprogrammed,” he says. “There are a lot of innocent activities that could be flagged, even if it also might be quite useful for investigators.”
Because the prompt menu is a convenience rather than a constraint, an officer can also type whatever he or she wants. Selecting a prompt drops its sentence into an ordinary chat box, where it can be edited, rewritten, or replaced outright.
Chad Marlow, an attorney who runs the ACLU's “Get The Flock Out” campaign, says that is where the danger lies. “The difference between a police officer saying, ‘Do you see any criminal patterns’ or ‘Find me criminal patterns’ is going to produce two different things,” he says. “And I think the fact that they don't seem to have any limitations on the prompts enables the police to almost lead the AI in what it does.”
Marlow says his worry is the officer who asks an AI which people it considers most likely to be committing crimes.“It's going to develop not a legal standard of criminal suspicion, but whatever that AI standard is.”
The code already describes the filters that question would run through. Flock's software chains vehicle searches to queries against police records that sort people by sex, race, ethnicity, height, weight, build, scars, marks, and tattoos. One prompt searches by description alone, asking for records matching “male, ~6ft, black hoodie, forearm tattoo” near a location. The tool allows an officer to bound those criteria by selecting a radius or drawing arbitrary shapes on a map.
Stanley says that closely resembles what the US Supreme Court took up in June, when it held that people keep a privacy interest in records of where they have been, and that the Fourth Amendment applies when police demand those records from a company. Here, police departments buy that capability outright, opening space for fishing expeditions on a scale he says has no precedent.
“You’ve got a literal geofence. But the AI can also bring it way beyond that kind of a static boundary, and who is inside that boundary,” he says. “Who was near this person for more than 10 minutes in the past month? Who was in these six locations more than three times? It can become much more fine-grained, sophisticated, flexible.”
Flock has been building the AI system while under scrutiny for how police have abused the cameras it already runs. A Texas officer searched more than 83,000 cameras across the country last year while looking for a woman who had a self-administered abortion, according to search logs first obtained by 404 Media. A recent Washington Post analysis found 50 officers charged with or accused of misusing plate reader systems, 26 of them to track wives, girlfriends, exes, and women they wanted to meet. Illinois regulators found last August that Flock had violated state law by running a now-paused pilot program that handed Customs and Border Protection access to cameras in the state.
Flock leaves most of the rules to its customers. Agency leaders decide who gets credentials, whether to share their camera data across city and state lines, and whether to switch on the settings the company offers to deter abuse. The audit tool that scans an agency’s own searches for suspicious patterns arrived in April 2026 as an option departments can enable. Many departments did little to monitor the searches themselves, the Post found.
The Electronic Frontier Foundation reviewed datasets pertaining to more than 12 million searches logged over 10 months and found that roughly 20 percent gave only a vague term like “investigation,” “suspect” or “query.” More than 50 agencies ran hundreds of searches whose reason fields referenced protest activity.
Flock says its newest safeguards will address some of that. The company announced last week that, by the end of the year, it will monitor for abnormal searches, lock out flagged users automatically, and require officers to attach case codes to their searches.
At the same time, the company is also hiring engineers to “drive the architectural evolution” of its new system, wire it into Flock’s larger data platform, and build a framework it says will act on behalf of investigators, according to two recent job postings. The role covers multi-step AI workflows and new capabilities including automated lead generation and cross-camera correlation—uses well beyond the version of the software WIRED examined.
“It is clear Flock has aspirations far beyond ALPRs to become a digital platform for policing,” Ferguson says. “We are on the cusp of the age of agentic policing and the ability to create natural language chatbots to search within massive datasets will soon become the norm.”
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Dhruv Mehrotra is an investigative data reporter at WIRED, where he uses technology to find, build, and analyze datasets for accountability journalism. His reporting has examined surveillance, policing, data brokers, platforms, and the government agencies and companies that use them.
Before joining WIRED, he worked at Bloomberg News, the Center for ... Read More
Dell Cameron is an investigative reporter from Texas covering privacy and national security. He's the recipient of multiple Society of Professional Journalists awards and is co-recipient of an Edward R. Murrow Award for Investigative Reporting. Previously, he was a senior reporter at Gizmodo and a staff writer for the Daily ... Read More
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