ＡＩが現代社会を大きく変えようとしている。アメリカでは警察が積極的に使い出した。ＡＩを刑事事件で導入したらどういうことになるか。個人識別に使用する顔画像データは免許証等で65％を確保できる。裁判に勝つには、ＡＩを積極的に導入し、警察・検察の上をいく弁護活動が要求される。
　本書は冤罪事件にＩＴとＡＩを駆使し防犯カメラ等を分析、刑事事件で次々に勝訴している著者の鑑定を具体的に解説。(2020.10)

目次
はじめに
1 AI 裁判
　1. AI の現状
　2. Amazon Rekognition の特徴
　3. Amazon Rekognition の実際
2 防犯カメラ画像による個人識別
　1. はじめに
　2. 方法
　3. 結果
　4. 結論
3 ビッグデータによる犯人の特定
　1. 鑑定内容
　2. 鑑定方法
　3. 犯人の識別
　4. 結論
　付録：AI による個人識別
4 1 秒間の犯行（1）
　1. 鑑定概要
　2. 図柄の相違点
　3. 寸法推定
　4. 動作の相違点
　5. 結論
　付録：作図による商品の寸法推定
5 1 秒間の犯行（2）
　1. はじめに
　2. 犯行とされる瞬間についての画像解析
　3. 指の強度と胃瘻カテーテルの脱着強度
　4. 体位交換時の可能性
　5. 結論
6 画像によるアリバイ計算（1）
　1. はじめに
　2. 方法
　3. 結果
　4. 考察
　5. 結論
　6. 裁判における主な証言
　付録：デモ隊の時系列と移動のようす
7 画像によるアリバイ計算（2）
　1. はじめに
　2. 画像上の個人識別
　3. 時系列
　4. 結論
8 監視カメラ
　1. はじめに
　2. 神戸山口組殺人事件
　3. 佐賀傷害事件
9 交通事故（1）
　1. はじめに
　2. 事故当時の状況
　3. 方法
　4. 結果
　5. 考察
　6. 結論
10 交通事故（2）
　1. 鑑定事項
　2. 千葉県警が行った解析の妥当性
　3. 被告人の供述に基づく図３のような衝突地点を前提とした場合、その数値はありえるのかどうか
　4. 衝突時の衝撃圧
　付録1：変形エネルギーの計算
　付録2：ソルバーによる最適解の求め方
11 その後の裁判
　1. 南風原事件
　2. 渋谷暴動事件
12 結論

付録
　1. Photoshop
　2. Photoscan
　3. PowerDirector
　4. Shade
あとがき