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交差点の電柱脇に設置された箱型のカメラは、一般的な交通設備と大差ないように見えます。しかし、記録するのはナンバープレートだけではありません。Flock Safetyの自動ナンバープレート認識システムは、プレート番号、時刻、場所、車両画像を保存し、車体タイプ、メーカー、色、その他の外見上の特徴でも検索できます。テキサス州のメディアが入手した資料では、バンパーステッカーやへこみといった細部にも言及されています。カメラ1台だけを見れば、これは依然として地域の法執行ツールです。しかし、複数の警察機関が他の組織にデータを開放し、Nationwide Lookupを通じて管轄を越えて検索できるようになると、各都市に点在していたカメラは、非常に大規模な車両移動データ網へ変わる可能性があります。
2026年8月27日夜、テキサス州知事Greg Abbottは、州政府機関に対し、州資金をFlockカメラへ使うことを停止するよう命じました。翌日、報道官が正式に確認しました。このタイミングは、『Texas Tribune』が公表を準備していた調査と重なります。テキサス州のMotor Vehicle Crime Prevention Authorityは2023年以降、当初は触媒コンバーター盗難対策のために引き上げられた自動車保険料を利用し、少なくとも3,000万ドルをFlockネットワークの拡張に投入しました。これにより、州と地方の機関が少なくとも3,200台のカメラを設置するのを支援してきました。
この出来事を「AIカメラが突然禁止された」と単純化することはできません。Abbottの命令が対象とするのは州政府資金であり、テキサス州内の既存のFlockカメラすべてが自動的に撤去されるわけではありません。地方自治体が連邦予算やその他の資金を使って利用を続けることも禁じていません。しかし、これはより大きなガバナンス問題を見るのに適した事例です。治安目的で調達されたデータシステムでも、カメラが増え、管轄を越えた共有が広がれば、本当に管理しにくいのは「誰がカメラを設置できるか」だけではなくなります。誰が検索できるのか、どこまで検索できるのか、データをどれだけ保存するのか、そして一地域で定めた制限が本当にデータとともに移動するのかが問われます。
なぜテキサス州は突然Flock予算を凍結したのか？まず3,000万ドルの出所を確認する
自動車保険の1ドル追加料金が、最終的に少なくとも3,200台のFlockカメラへ
2023年、テキサス州議会は、各自動車保険契約に関連する料金を1ドル引き上げる法律を可決しました。目的はMotor Vehicle Crime Prevention Authorityの資金を増やし、当時多発していたcatalytic converter theft、つまり触媒コンバーター盗難に対処することでした。この法律は州上院・下院の双方で全会一致の支持を得ましたが、『Texas Tribune』の取材を受けた議員によると、当時の立法審議では、この収入を使ってFlockや同種の大規模ナンバープレート認識ネットワークを構築する話は出ていませんでした。
3年後、このAuthorityは少なくとも95件の助成を通じて、地方の法執行機関による約2,000台のFlockカメラの購入・保守を支援していました。さらにTexas Department of Public Safetyが約1,200台を追加するため、3年間で1,590万ドルの契約もありました。8月初旬には、Authorityがテキサス州の有料道路沿いに583台を追加するため、約300万ドルを別途承認していました。合計すると、少なくとも3,200台に及ぶ州レベルの設備拡張は、当初、車両犯罪対策を理由に増額されたこの料金と関係しています。
Abbottが8月27日に州資金の停止を命じた後、州政府報道官の説明には重要な境界線も残されました。地方のFlockカメラの多くは実際には連邦政府資金で賄われています。今回、州知事が止めたのはTexas agenciesへのfundingであり、テキサス州内のすべての地方Flockシステムが同時に停止するわけではありません。
地方自治体は州政府より早く撤退を始めていた
Pflugervilleは28台を停止、Hood Countyは3台の配線を抜いて覆った
州知事が動く前から、テキサス州の地方自治体はFlock契約への対応を始めていました。Pflugerville市議会は8月25日、Flockとの提携終了を全会一致で決め、自動ナンバープレート認識カメラ28台の運用を停止しました。市は当初Flockと契約更新を協議していましたが、公文書から、共有関係を通じて多数の非提携機関が関連データを検索していたことが判明しました。そのため、市は問題を、カメラが事件解決に役立ったかどうかだけではなく、信頼とデータガバナンスの問題として捉えるようになりました。
Hood Countyの対応はさらに直接的でした。現地のCommissioners Courtはすでに契約終了を決めていましたが、8月11日には、契約対象の3台を切断して覆い、Flockによる正式な撤去を待つよう全会一致で求めました。実行を担当したConstable John Shirleyは、その後、覆われたカメラの写真を公開しました。
同日のKendall Countyも5対0で更新しないことを決定しました。既存契約はBoerne周辺の約55〜60台に関するものでした。これらの自治体はALPR技術を全面否定しているわけではありません。Kendall Countyの当局者は、争点の中心はFlockへの信頼とデータガバナンスであり、あらゆるナンバープレート認識機を使うべきでないという話ではないと明言しました。
全米へ範囲を広げると、契約から撤退する自治体数も数か月前より急速に増えています。擁護団体Secure JusticeがArs Technicaへ提供した集計では、2021年以降、214の市と郡がFlockの利用を停止または更新せず、そのうち90件が2026年8月に集中しています。これは政府による公式な全国統計ではなく、データベースごとに「解約、停止、更新拒否」の定義も完全には一致しません。それでも、この反発が少数の散発的な地方事例にとどまらないことは確認できます。
Flockカメラは何を記録するのか？問題はプレート番号だけではない
Vehicle Signatureにより、完全なプレート番号を知らなくても検索できる可能性
一般的なALPRの中心機能は、ナンバープレート画像を検索可能な文字へ変換することです。しかしFlockは、その上にVehicle Signatureを加えています。公式説明が挙げる検索条件には、車体タイプ、メーカー、色、ルーフラック、リアラック、カスタムホイールなどの可視的特徴が含まれます。そのため、捜査員は完全なプレート番号を知らなくても、車両の外観で候補を絞り込める可能性があります。テキサス州の調査報道はさらに、カメラがbumper stickersやdentsといった車両識別に役立つ細部も保存すると指摘しています。
これが、単に「速度取締カメラのようなナンバープレートカメラ」と呼ぶだけでは用途を過小評価する理由です。Flockは顔認識で運転者を識別するものではなく、公式にもカメラの焦点は人の顔ではなく車両だと強調しています。それでも、同じ車が異なる場所と時間に繰り返し撮影されれば、その記録から移動経路を再構築できる可能性があります。
現在Flockは、自社システムが米国49州に12万台以上配備され、7,000を超える法執行顧客を抱えていると説明しています。この規模を機微なものにするのは、すべての顧客が自動的に他の全組織と共有することではありません。顧客が共有関係を構築でき、一部機関がNationwide Lookupを使って、他の参加機関が共有するデータを検索できる点です。
Flockは「どの警察でも全米を検索できる」データベースなのか？
完全な無制限ではないが、従来のNationwide Lookupが多くの自治体の想定を超える検索範囲を生んだのは事実
これは原稿で最も修正が必要だった点です。Flockの現在の公式説明では、データは顧客が所有し、顧客が共有相手を決められます。外部からのAccess Requestにも承認が必要です。一方、『Texas Tribune』はNationwide Lookupについて、この機能に参加するLaw Enforcement Agenciesが、全米の他の参加機関が開放したデータを検索できるものと説明しています。つまり、「Flockアカウントさえあれば、自動的に全米すべてのカメラが見える」わけではありません。
しかし、実際のガバナンス問題を無視することもできません。Palo Alto Police Departmentは後に、Flockが2023年末にNationwide Lookupを追加した際、同署を含む多くの利用者が、この変更によって州外や連邦機関から自分たちのカメラデータが検索される可能性が生じたことを把握していなかったと説明しました。Flockも2026年、California Agenciesの一部が2025年にシステムと設定の問題によって、意図せずOut-of-state Agenciesへアクセスを許可していたことを認めました。さらに、初期のLogging機能が不十分だったため、一部事例では発生理由を完全に再現できません。
したがって、より正確なガバナンス問題は「権限設定がまったく存在しない」ことではなく、共有設定が地方機関自身の想定した政策と一致しているか、そしてシステム変更後、調達した組織がデータ境界の変化を本当に理解しているかです。
1回のテキサス州の検索がなぜ6839に触れたのか？実際は6,809ネットワーク、83,345台のカメラ
Johnson Countyの検索が、州を越えたデータ共有問題を具体化した
2025年5月9日、Texas Johnson County Sheriff’s Officeの副保安官がFlockを使い、薬による中絶を自ら行った女性を検索しました。公開されたAudit Logによると、2回目の検索は1か月を遡り、6,809のFlock Networks、83,345台のカメラを対象とし、検索理由欄にはabortionと女性の捜索に関する文言が記載されていました。この検索はWashingtonやIllinoisなどの州のカメラデータにも及びました。
Sheriff Adam Kingは後に、警察は当時Welfare／Safety Searchを行っており、女性が大量出血していることを懸念して病院へ搬送する必要があったためで、中絶を理由に逮捕する目的ではなかったと説明しました。しかし、その後公開された事件記録は、警察がdeath investigationを実際に開始し、検察と法的問題を協議していたことも示しています。したがって、この事例を「テキサス警察がFlockで中絶した女性を逮捕しようとした」と短く表現することも、「単なる安全確認だった」とだけ述べることもできません。より完全な説明は、目的に関する警察の公的説明と事件文書が示す捜査内容が完全には一致しておらず、その検索が実際に数千のネットワークを横断した、というものです。
ガバナンス上の衝突を生んだ本当の理由は、検索対象にIllinoisのカメラが含まれていたことです。同州法は、他州におけるreproductive healthcareまたはimmigrationに関する行為の追跡、捜査、処罰にALPRデータを使うことを制限しています。そのため問題は、テキサス州警察が何を検索したかだけではなく、Illinoisで生成されたデータがなぜその州外検索に入ったのかという点にあります。
Illinoisの262件の検索は何を証明したのか？
Mount Prospect警察が262回検索したのではなく、同署のデータが移民関連の理由で他機関から262回検索された
Illinois Secretary of StateがMount Prospect Police DepartmentのFlock利用を監査したところ、2025年1月中旬から4月末までに、他のLaw Enforcement AgenciesがMount ProspectのALPR Dataをimmigration-related reasonで262回検索していたことが判明しました。Illinois Officialsは、これらのアクセスが2023年に成立した現地法に違反すると判断しました。州政府は最終的に、州法要件に合わない検索を行った州外46機関を特定し、Flockに関連Accessの停止を求めました。
この事例は、「法律が存在すること」と「システムが技術的に違反を防ぐこと」が別問題であることをよく示しています。Illinoisにルールがなかったのではありません。むしろ逆で、州法は特定の州間アクセスに制限を守るよう求めていましたが、当時のFlock Sharing／National Lookup設定は、その制限をすべての検索前に安定して技術的に遮断する形で実装していませんでした。その後、IllinoisとFlockはフィルタリング、州外機関のブロック、Audit機能を追加しました。
したがって、「全国ネットワークの前では地方政策が完全に無意味になる」という表現は断定的すぎます。「地方政策が技術的制御として実装されなければ、管轄を越えた共有の際に機能しなくなる可能性がある」とするほうが、実際の事例に即しています。
なぜRichmondも連邦機関によるFlockアクセスを遮断したのか？
2025年のATF事件は、すでに承認されたアカウントでも問題が起こり得ることを示した
2025年6月、Richmond Police Departmentは、Bureau of Alcohol, Tobacco, Firearms and Explosives、つまりATFのAnalystがRichmond Flock SystemへのAccessを与えられ、Immigration Enforcementに関する検索を行っていたことを発見しました。これはRichmond Police Department自身のOperational Standardsに違反していました。警察は発見後すぐにそのAnalystの権限を取り消し、その後、Federal AgenciesがRichmondのLicense Plate Reader Programへ直接アクセスすること自体を認めない方針を決めました。
この事例はIllinoisと少し異なります。FlockがRichmondのPermissionを完全に迂回した証拠ではなく、本来持つべきでない権限が誰かに付与された、または許可されない目的に後から使われ、Audit／Alertで初めて発見されたという事例です。つまり、Sharing自体に設定が必要でも、「誰が権限を与えられるか」「どの目的で検索できるか」「検索が実行前か実行後に検査されるか」という複数のガバナンス層への対応が必要です。
50人の警察官によるナンバープレート認識システムの不正利用が、「利用者は善意である」という前提を崩す理由
『Washington Post』は8月初旬、警察・裁判記録を調査し、Flockまたはその他のLicense Plate Reader Systemsを不適切に使ったとして起訴または告発された法執行職員が少なくとも50人いるとまとめました。このうち46件はFlockに関連し、26件では、警察または検察が、職員が妻、恋人、元交際相手、元交際相手の新しいパートナー、その他の私的対象を監視するためにシステムを使ったとみています。
その一例はGeorgia Braseltonの元Police Chief Michael Steffmanに関するもので、捜査記録によると、元交際相手とその娘のナンバープレートを約600回検索していました。当時FlockにはすでにAudit Logsがあり、同じ車両への異常に頻繁な検索やOff-duty Searchなどを検知する、任意で有効化するAudit Assistanceも提供していました。しかし『Washington Post』の報道時点では、有効化していた法執行顧客は約3分の1にすぎませんでした。
したがって、この一連の論争が本当に突きつけるのは「AI認識の精度」ではありません。検索結果が完全に正しくても、正規アカウントを持つ人物が違法または不適切な目的でシステムを使う可能性があります。AccuracyではInsider Misuseを解決できません。必要なのは最小権限、用途制限、異常検知、そして実際に執行されるAuditです。
Flockが8月に発表した是正策とは？
7日保存は、既存顧客すべてを強制的に7日へ変更するものではない
8月13日、Flock CEOのGarrett Langleyは、一連のPrivacy、Accountability、Securityの調整を発表しました。最も目立つのは、新しいALPR Data Retentionの推奨値とDefaultを30日から7日に短縮し、事件の必要性に合う場合に捜査員が特定記録を保存できる新しいEvidence Modeを組み合わせることです。Flockによると、同社の分析では、完全なプレート情報を使わない検索の90％超が、データ生成から1週間以内に行われています。
ただし、これを「Flockがすべてのデータ保存期間を30日から7日に変更した」と書くことはできません。公式は同時に、既存顧客はすでに設定したRetention Periodを維持できると明言しています。7日の推奨を採用する顧客が新しいEvidence Modeと組み合わせるため、これはDefault／Recommended Policyの変更であり、プラットフォーム全体の過去設定を強制的に一括短縮するものではありません。
FlockはさらにOffense Filteringを発表しました。都市が他機関とデータを共有する際、Crime／Offense Typeに応じて許可する用途を決められる機能です。たとえば盗難車、行方不明者、Violent Crime Searchを認める一方、Immigration Enforcementを遮断できます。また、すべてのLaw Enforcement Customersは2026年末までにAudit Assistanceを有効化しなければなりません。今後、異常条件に合う行動を検知すると、Administrator Reviewまでその利用者のSearch Accessを能動的に停止できます。
さらに、Case Codeは以前は任意設定でしたが、年末までにすべてのLaw Enforcement Searchで必須になります。Emergency Searchは例外とできますが、管理者確認用にマークされます。MFAも8月初旬からFlockへのログインで必須となりました。
新しい対策は十分か？本当の違いは「デフォルト」と「強制」
今回のFlockの変更すべてを見せかけだけとは言えません。Mandatory Audit Assistance、Proactive Lockout、Mandatory Case Codes、より短いDefault Retentionは、数多くの制御を地方顧客の任意選択に委ねていた以前より厳格です。とりわけ『Washington Post』の報道では、任意段階のAudit Assistanceを利用していた法執行顧客は約3分の1だけでした。Mandatoryへの変更自体が実質的なガバナンス変更です。
一方、批判者が疑問視する点も残ります。Audit Toolが異常行動を抽出した後も、多くの対応にはAgency Administratorによる追加調査が必要です。Offense Filteringも地方機関が自らの政策をシステムへ設定しなければなりません。既存顧客のRetention Periodが新しい発表だけで自動的に7日になるわけでもありません。つまりFlockは、一部のGuardrailsを「顧客が利用できる」ものから「顧客が利用しなければならない」ものへ変え始めましたが、調達機関自身のPolicy、Configuration、Enforcementが依然として効果の大部分を左右します。
残すべきガバナンス上の問いは、「ベンダーにプライバシー機能があるか」だけではありません。その機能のデフォルトは何か、無効化できるか、誰が変更できるか、異常時にシステムが自動的に止めるのか、それとも記録だけを残すのかです。
データ保存7日と30日の違いは？「事故被害が4分の1」とだけ考えてはいけない
保存期間が短いほど、アカウント悪用やシステム漏えいが起きた際、遡って検索できる履歴データも通常は少なくなります。そのため7日は30日と比べ、確かに露出期間を大幅に縮められます。しかし「被害が必ず4分の1になる」とは書けません。実際のリスクは、毎日収集されるデータ量、別途エクスポート済みか、Evidence Modeで特定データが保存されているか、事件がいつ起きたかにも影響されるからです。
米国各州のALPR Retention Rulesにも大きな差があります。2026年時点で少なくとも10州以上が明確な期限を定めています。たとえばVirginiaとWashingtonは21日、Maineも21日、Minnesotaは60日で、New Hampshireの法定上限は特定の法執行目的に該当しない限り、わずか3分です。したがって、「大量のナンバープレートデータは利用のため必ず30日保存しなければならない」というのは技術的必然ではなく、政策と法執行上の必要性の間での選択です。
この事例がAIデータガバナンスに本当に示すもの
データ収集範囲と、その後の検索可能範囲は分けて考える
多くのAIツール導入時に最も確認しやすいのは第一層です。現在Gmail、Drive、Notion、SlackのどのPermissionを得ているかという点です。しかし見落とされやすいのは第二層です。データが入った後に誰が検索できるのか、どのAgentが使い続けられるのか、新しいConnectorを接続した後、もともと分かれていたデータが相互に見えるようになるのかという問題です。
Flockから最も参考にできるのはここです。1都市が数十台のALPRを購入することと、数十都市が互いにSearch Accessを有効化することでは、表面的には同じカメラを使っていても、ガバナンスの性質はまったく異なります。AI Agentも同じです。単一のProject Databaseしか読めないAgentと、Mail、Calendar、Drive、Slack、CRMへのAccessを同時に持つAgentを、同じ会社の製品だからという理由で同じリスクとみなすべきではありません。
Retention PolicyもPermissionと同様に製品設定として扱う
AI SaaSはデータ保存をPrivacy、Security、Enterprise Settingの中に隠しがちですが、Retention自体が、エラー後に遡って取得できる履歴データ量を決めます。長期保存が本当に必要な文書と、モデルが一時処理するPrompt、Meeting Transcript、Search Logに、同じ保存期間が必要とは限りません。
したがって、AIツール導入時は「モデル学習にデータを使うか」だけでなく、実際に何日保存するか、自分で短縮できるか、削除後いつ完全に消去されるか、接続先の第三者サービスに独自のRetention Ruleがあるかも確認すべきです。Training PolicyとRetention Policyは別の問題です。
Audit Logは事後に何が起きたかを示すだけ。機微な動作には実行前の制限が望ましい
Flockには以前からAudit Logがあり、多くの悪用事件も最終的にLogによって発覚しました。しかし、それは最初の不適切な検索を防ぎませんでした。8月に追加されたProactive Lockout、Mandatory Case Codes、Offense Filteringの意義は、一部の制御を事後調査だけに任せず、実行前へ移し始めた点にあります。
同じ原則はAI Agentにもそのまま適用できます。データ削除、Email送信、外部公開、正式Databaseの変更、顧客リストのエクスポートなど影響の大きい操作にAudit Logしかなければ、エラー後に何が起きたかは把握しやすくなります。しかし、エラーそのものを減らすには、Human Confirmation、Write Permission、Scope Limitなど、実際に行動を止める制御が必要です。
台湾にもAIナンバープレート認識はあるが、Flockの全米商用共有ネットワークとは直接比較できない
台湾警察は実際にナンバープレート認識と車両軌跡分析を広く利用しています。たとえば桃園市警察局の公開資料では、既存の監視システムにナンバープレート認識、車両軌跡検索、車種・車色分析、リアルタイム警報などのスマート映像機能が統合されています。新北市にも6,000台を超えるナンバープレート認識設備があり、過去映像と車両軌跡の検索を支援できます。
ただし、現時点の公開情報だけでは、「台湾にもFlockと同じく、単一の民間企業が台湾全土の地方ナンバープレートデータを全国規模の商用検索ネットワークとして開放している」とは言えません。両者を直接同一視することはできません。台湾の各警察システムは、構築主体、データベース構造、閲覧権限、法規環境が異なります。
むしろ比較に値するのはRetentionとAccess Governanceです。たとえば新北市警察局の公開FAQでは、一般監視カメラ映像は1か月、ナンバープレート認識システムの動画ファイルは1か月、写真ファイルは6か月保存されます。単に「台湾にFlockがあるか」と問うより、こうした具体的な期限を議論するほうが重要です。なぜ各システムにそれだけの保存期間が必要なのか、誰が検索できるのか、検索記録が残るのか、目的別に異なる権限が設定されているのかが問われます。
AIツール利用時に行える4つのデータガバナンス確認
第一に確認すべきはAccess Scopeです。利用中のAI Agent、Notion Connector、Google Drive Integration、CRM Assistantなどを一覧にし、単一フォルダや単一Databaseだけを読めるのか、それともアカウントがもともと閲覧できる権限全体を継承するのか確認します。サービスがより狭いScopeをサポートするなら、利便性だけを理由にWorkspace全体を開放すべきではありません。
第二はRetentionです。すべてのサービスが7日や30日のような選択可能な設定を提供しているわけではないため、「すべて最低値へ変更する」と一律に適用はできません。まず保存期間、短縮可能性、法規や製品要件のため短縮できない記録を確認し、その期限が実際の業務用途に合うか判断するのが現実的です。
第三はSharing／Connector Boundaryです。データがもともとNotionにしかなかったとしても、Slack、Drive、CRM、External Agentへ接続すると、検索範囲が急に広がる可能性があります。そのため、新しいConnectorを追加するたびに誰がデータを読めるかを再確認すべきであり、AIツールの初回導入時だけ確認して終わりにしてはいけません。
第四はAuditとPreventive Controlです。Audit Logのあるサービスなら事故後に追跡できますが、本当に機微な操作にはAdmin Approval、Human Confirmation、Read-only Access、Usage Alert、Automatic Lockoutを設定できるかも確認すべきです。これらの機能がすべてのAI SaaSにあるとは限りません。まったくない場合、それ自体が、そのツールが機密データに適しているか判断する重要なシグナルです。
今回テキサス州が本当に凍結したのは、カメラ予算だけではない
Greg Abbottの命令によってFlockがテキサス州から消えたわけでも、州の補助を受けた既存3,200台の設備が一夜で全部撤去されたわけでもありません。州政府が止めたのは将来の州レベルのfundingです。地方政府、連邦資金、既存契約を今後どう扱うかは分けて考える必要があります。
本当に注目すべきは、「警察が盗難車や犯罪容疑車両を見つけるのを助ける」システムが、都市や州を越えて大量の車両記録を検索できるデータ基盤へどう発展したかです。そして、調達と共有のルールを定めた地方自治体が、Audit Log、司法事件、メディア調査によって具体的な用途が明らかになってから、自分たちが何に同意したのかを改めて確認し始めた点です。
Flockが8月に発表した新しいGuardrailsも、ある事実を示しています。Retention、Sharing、Case Code、Abuse Detection、Lockoutは付随的な細部ではなく、それ自体が製品設計です。AIやデータシステムが小規模なうちは、こうした選択肢は管理者が後で処理する設定とみなされがちです。しかしデータネットワークが拡大すれば、同じDefaultが、1回の検索で数十台のカメラに触れるのか、数万台に触れるのかを直接決める可能性があります。
一般のAI利用者が、自分のNotion Connectorと全米規模の警察監視ネットワークを同じ種類のリスクと考える必要はありません。しかしガバナンスの論理はよく似ています。まず、ツールが何を見られるのか、データがどれだけ残るのか、外部共有できるのか、異常時に事前に止めるのか、事後に記録だけ残すのかを把握することです。導入時にこれらへ答えがなければ、システムが便利になるほど、後から再分離するコストは通常高くなるだけです。
よくある質問
いいえ。FlockのVehicle SignatureはBody Type、Make、Color、一部の可視的な車体特徴で検索できます。テキサス州の調査報道ではbumper stickersやdentsも挙げられており、完全なプレート番号が分からなくても車両特徴で結果を絞れる可能性があります。ただしFlockは、システムが重視するのは車両でありFacial Recognitionではないと説明しています。
そのようには概括できません。Flockの顧客はSharingを管理でき、Nationwide Lookupで他地域のデータを検索できるかは、関連機関が参加してデータを共有しているかによります。ただし、地方警察が自分たちのデータが広範な州間検索に入ったと知らなかった事例や、Sharing／Classification設定によって州外機関がアクセスできた事例は実際にありました。問題の中心は共有設定、製品変更の通知、地方Policyの技術的実装です。
既存顧客すべてが必ず7日とは限りません。Flockは2026年8月13日、新しい推奨値とDefault Retentionを30日から7日に短縮しましたが、既存顧客は設定済みのRetention Periodを維持できるとも説明しています。7日を採用する顧客はEvidence Modeで特定事件に必要な記録を保存できます。したがって、ある都市の現在の保存日数は、現地のPolicyと実際の設定を確認する必要があります。
公開されたAudit Recordsが裏付けています。2025年5月9日、Texas Johnson County Sheriff’s Officeが、薬による中絶を自ら行った女性を探したFlock Searchは、1か月を遡り、6,809 Networks、83,345 Camerasに及びました。警察は後に女性の安全確認が目的だったと説明しましたが、その後の事件文書はdeath investigationとしても扱われていたことを示しています。そのため両方の説明を併記する必要があります。
台湾には大規模な警察用ナンバープレート認識・車両軌跡分析システムがあり、桃園や新北はAIナンバープレート認識、車種・車色分析、軌跡検索の利用を公表しています。しかし、単一の民間企業が構築し、全国の地方機関が相互検索できるFlockとまったく同じ商用データ網が台湾にあるとする十分な公開証拠はなく、直接同一視はできません。
『Texas Tribune』の調査では、Motor Vehicle Crime Prevention Authorityが2023年以降、州と地方の機関による少なくとも3,200台のFlock Camerasの整備に、少なくとも3,000万ドルの関連資金を投入しました。このうち約2,000台は少なくとも95件の地方助成によるもので、約1,200台はTexas Department of Public Safetyによる3年間1,590万ドルの契約で整備されました。
いいえ。Greg Abbottは2026年8月27日、州政府機関にTexas State FundingをFlock Camerasへ使うことを停止するよう命じました。Flockの全面禁止でも、地方自治体に既存設備を直ちに撤去させる命令でもありません。地方カメラの多くはFederal Fundingや地方予算も使っているため、今後の利用は各機関の契約と政策によります。