JP2006092311A - 犯罪リスク評価装置、犯罪リスク評価方法及び犯罪リスク評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 建物の犯罪に対するリスクの高さを簡易に評価することができる犯罪リスク評価装置、犯罪リスク評価方法及び犯罪リスク評価プログラムを得る。
【解決手段】 ＣＰＵ２２は、評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報をキーボード１４及びマウス１６を介して入力し、入力した前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出すると共に、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出し、前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出して、当該犯罪リスク評価値に関する情報をディスプレイ１８により提示する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、犯罪リスク評価装置、犯罪リスク評価方法及び犯罪リスク評価プログラムに係り、より詳しくは、建物の犯罪に対するリスクの高さを評価する犯罪リスク評価装置、犯罪リスク評価方法及び犯罪リスク評価プログラムに関する。

従来、建物におけるリスクの高さを簡易に評価するための技術として、対象となる施設（建物）に関する情報及び当該施設の周辺地域に関する情報を取得し、これらの情報に基づいて、当該施設で発生し得るリスクについて、発生した場合の実質的な損害額を算出する技術があった（例えば、特許文献１参照。）。
特開２００３−９９６０１公報

しかしながら、上記従来の技術は、不特定多数の人による犯罪については考慮されておらず、建物の犯罪に対するリスクの高さを評価することができるものではなかった。

本発明は上記事実に鑑みてなされたものであり、建物の犯罪に対するリスクの高さを簡易に評価することができる犯罪リスク評価装置、犯罪リスク評価方法及び犯罪リスク評価プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１記載の犯罪リスク評価装置は、評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出する犯罪発生確率導出手段と、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出する脆弱レベル値導出手段と、前記犯罪発生確率導出手段によって導出された前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値導出手段によって導出された前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出する犯罪リスク評価値導出手段と、前記犯罪リスク評価値導出手段によって導出された前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示する提示手段と、を備えている。

請求項１記載の犯罪リスク評価装置によれば、入力手段によって評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報が入力される。なお、上記位置情報には、上記建設位置を示す住所情報の他、当該建設位置を示す緯度及び経度の各情報が含まれる。また、上記入力手段による位置情報の入力は、キーボード、ポインティング・デバイス、タッチ・パネル、タブレット等の入力装置を介した入力の他、ローカル・エリア・ネットワーク、インターネット、イントラネット等の通信回線を介した外部装置からの入力が含まれる。

ここで、本発明では、前記入力手段によって入力された前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率が犯罪発生確率導出手段によって所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出されると共に、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値が脆弱レベル値導出手段によって導出され、導出された前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値が犯罪リスク評価値導出手段によって導出される。

そして、本発明では、前記犯罪リスク評価値導出手段によって導出された前記犯罪リスク評価値に関する情報が提示手段によって提示される。なお、上記提示手段による犯罪リスク評価値に関する情報の提示には、ディスプレイ装置を用いた表示による提示や、プリンタを用いた印刷による提示の他、ローカル・エリア・ネットワーク、インターネット、イントラネット等の通信回線を介した外部装置による提示が含まれる。

このように、請求項１記載の犯罪リスク評価装置によれば、評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力し、入力した前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出すると共に、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出し、前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出し、前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示しているので、建物の犯罪に対するリスクの高さを簡易に評価することができる。

なお、本発明における前記所定領域は、東京都とすることが好ましい。これによって、犯罪発生確率を、大都市部、田園地帯、沿岸部、山間部等の種々の地域特性を加味したものとして演算することができ、東京都以外の地域における建設位置の犯罪リスク評価値に関する情報を提示する場合でも、高精度なものとして提示することができる。

また、本発明の前記犯罪発生確率導出手段は、請求項２に記載の発明のように、犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すものとして予め定められた複数のパラメータのうちの１つ又は複数を組み合わせて得られたパラメータを説明変数とし、前記犯罪状況情報を被説明変数とした回帰分析によって、前記犯罪状況情報によって示される犯罪状況に最もよく回帰することのできるものとして導出された回帰式を用いて前記犯罪発生確率を導出することが好ましい。これにより、犯罪発生確率を高精度なものとして導出することができ、この結果として、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

特に、請求項２記載の発明は、請求項３に記載の発明のように、前記回帰式における説明変数を、前記建設位置から最寄駅までの距離を前記建設位置が含まれる予め定められた区分エリア内の事業所数で除算して得られた第１の値と、前記区分エリア内の人口を前記区分エリア内の従業者数で除算して得られた第２の値と、の２つの値とすることが好ましい。これによって、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

ここで、本請求項３に記載の発明の原理について説明する。

本発明の発明者らは、まず、犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すパラメータとして、町丁目別の人口、世帯数、事業所数、従業者数、最寄駅までの距離、最寄駅の乗降客数、面積、道路率、空地率、及び可住地面積の１０種類のパラメータが存在するものと仮定した。

次に、発明者らは、東京都における町丁目別の１年間の犯罪発生件数を示すデータ（以下、「犯罪状況情報」という。）を用いて、町丁目別の犯罪発生件数を可住地面積で除算することによって町丁目別の犯罪発生密度Ｎを求め、当該犯罪発生密度Ｎを被説明変数とし、上記１０種類のパラメータのうちの１つ又は複数を種々組み合わせて得られた２つのパラメータＸ，Ｙを説明変数とした回帰分析を行った。

この結果、回帰式を次の（１）式とし、当該回帰式によって犯罪発生密度Ｎを最もよく回帰することのできるパラメータＸとして上記最寄駅までの距離を上記事業所数で除算して得られた第１の値（以下、「非匿名レベル値」ともいう。）が、パラメータＹとして上記人口を上記従業者数で除算して得られた第２の値（以下、「監視レベル値」ともいう。）が、各々見出された。なお、（１）式におけるａ，ｂ，ｃ，ｄは回帰係数である。

Ｎ＝１０^a-bX-cY＋ｄ （１）
次に、上記回帰分析の具体的な手順について説明する。

まず、犯罪発生密度Ｎの上位ｍ個をとり、上記１０種類のパラメータのうちの１つ又は複数を種々組み合わせて得られたパラメータＸ及びパラメータＹの各値を用いて、回帰分析において広く一般的に用いられている次の（２）式に回帰する、回帰係数ａ，ｂ，ｃの値を算出する。なお、ここで、回帰データ数ｍを連続的に変化させ、各回帰データ数ｍについて回帰係数ａ，ｂ，ｃを求める。

Ｎ＝１０^a-bX-cY （２）
図１１には、これによって得られた回帰データ数ｍと回帰係数ａ，ｂ，ｃの各値の関係を示すグラフの一例が示されている。

次に、回帰係数ａ，ｂ，ｃの全ての値が正値となる回帰データ数ｍを抽出する。なお、図１１に示す例では、回帰データ数ｍが２０から３０までの間の回帰係数ａ，ｂ，ｃが示されているが、この回帰データ数ｍの範囲内では、全ての回帰係数ａ，ｂ，ｃの値が正値となるため、全ての回帰データ数ｍが抽出されることになる。

次に、抽出した各回帰データ数ｍについて、対応する回帰係数ａ，ｂ，ｃと、上記１０種類のパラメータのうちの１つ又は複数を種々組み合わせて得られたパラメータＸ及びパラメータＹとを用いて、回帰誤差（「犯罪発生密度の実データ」−「（２）式によって得られる回帰値」）を算出し、回帰誤差が正値となるデータ数が全データ数の所定割合（ここでは、０．２％）となるように回帰式に回帰係数ｄを加えた上記（１）式を、犯罪発生確率を示す回帰式とする。なお、上記回帰係数ｄは、犯罪発生密度Ｎの分布における最大値付近のバラツキによる悪影響を回避するためのものであり、上記所定割合として０．２％を適用したのは、地震による建物に対する予想最大損失率を示すＰＭＬ（Probable Maximum Loss）にて適用されている値に由来するものである。

次に、回帰データ数ｍ毎で、かつ上記１０種類のパラメータのうちの１つ又は複数を種々組み合わせて得られたパラメータＸ及びパラメータＹ毎の犯罪発生密度の推定誤差（「犯罪発生密度の実データ」−「（１）式によって得られる犯罪発生密度（推定値）」）の確率分布を示すグラフを作成する。なお、図１２に、当該グラフの一例を示す。

そして、作成した各グラフにおける確率分布の形状を比較し、推定誤差が負値となる部分の零軸との間の面積（図１２における斜線部分の面積）が最小となるものを最良の回帰式として選択する。

以上によって選択された回帰式におけるパラメータＸが非匿名レベル値であり、パラメータＹが監視レベル値であった。

なお、次の（３）式は、以上の手順により導出された、犯罪の種類として建物への侵入を伴う窃盗を適用した場合の回帰式の一例である。

Ｎ＝１０^{0.421-0.0230X-0.126Y}＋０．４７６ （３）
図１３には、（３）式による回帰結果が示されている。同図からも明らかなように、当該犯罪種別の犯罪発生密度と非匿名レベル値及び監視レベル値とは高い相関を示すと共に、（３）式によって当該犯罪種別の犯罪発生密度を高精度に算出することができる。

一方、次の（４）式は、以上の手順により導出された、犯罪の種類として建物への侵入を伴わない窃盗で、かつ自動車、オートバイ、自転車に関するものを除く窃盗を適用した場合の回帰式の一例である。

Ｎ＝１０^{1.62-0.0320X-0.576Y}＋６．８７ （４）
図１４には、（４）式による回帰結果が示されている。同図からも明らかなように、当該犯罪種別の犯罪発生密度と非匿名レベル値及び監視レベル値とは高い相関を示すと共に、（４）式によって当該犯罪種別の犯罪発生密度を高精度に算出することができる。

なお、請求項３記載の発明は、請求項４に記載の発明のように、前記区分エリアを町丁目とすることが好ましい。これにより、犯罪発生確率を町丁目単位で導出することができる。

ところで、犯罪は、その種類に応じて発生する地域に偏りがあるものである。

そこで、本発明の前記犯罪発生確率導出手段は、請求項５に記載の発明のように、犯罪を予め定められた種類別に分類した各分類グループ別に前記犯罪発生確率を導出することが好ましい。これにより、犯罪発生確率を、より高精度なものとして導出することができ、この結果として、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

特に、請求項５記載の発明は、請求項６に記載の発明のように、前記予め定められた種類に、粗暴犯、建物への侵入を伴う窃盗、及び建物への侵入を伴わない窃盗の３種類を含めることが好ましい。これにより、これらの犯罪の種類別に、高精度な犯罪発生確率を導出することができる。

また、本発明の前記脆弱レベル値導出手段は、請求項７に記載の発明のように、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件に対する前記評価対象とする建物の充足レベルに応じて前記脆弱レベル値を導出することが好ましい。これにより、簡易に脆弱レベル値を導出することができる。

また、請求項７記載の発明の前記脆弱レベル値導出手段は、請求項８に記載の発明のように、前記評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出することが好ましい。これにより、複数段階の警戒線毎に犯罪リスク評価値に関する情報を簡易に提示することができる。

特に、請求項８記載の発明は、請求項９に記載の発明のように、前記警戒線に、前記評価対象とする建物の敷地内に至る境界線である第１警戒線と、前記評価対象とする建物の建物内に至る境界線である第２警戒線と、犯罪の対象物が存在する部屋の室内に至る境界線である第３警戒線と、前記対象物自身に至る境界線である第４警戒線と、の４つの警戒線の少なくとも１つを含めることが好ましい。これにより、含めた警戒線毎に犯罪リスク評価値に関する情報を簡易に提示することができる。

また、請求項８又は請求項９記載の発明は、請求項１０に記載の発明のように、前記建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件を各警戒線毎に構成されるものとし、前記脆弱レベル値導出手段は、各警戒線毎の前記脆弱レベル値を、対応する警戒線に対応して構成される条件において、何れか１つが成立するのみで犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルのうちの最高値を適用し、全てが成立した場合のみ犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルを乗算して得られた値を適用して導出することが好ましい。これにより、各警戒線毎の脆弱レベル値を、より的確に導出することができる。

更に、請求項８乃至請求項１０の何れか１項記載の発明の前記犯罪リスク評価値導出手段は、請求項１１に記載の発明のように、Ｎｉを第ｉ警戒線における犯罪発生確率を可住地面積で除算して得られた犯罪発生密度とし、Ｆｉを第ｉ警戒線における脆弱レベル値とし、Ａｉを第ｉ警戒線が破られたときの想定被害額とし、ｓを前記評価対象とする建物の敷地面積とし、ｎを警戒線の数とし、Ｌを犯罪リスク評価値としたとき、次の演算式によって犯罪リスク評価値Ｌを導出することが好ましい。

これにより、犯罪リスク評価値を的確に導出することができる。

一方、上記目的を達成するために、請求項１２記載の犯罪リスク評価方法は、評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力し、入力した前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出すると共に、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出し、前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出し、前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示するものである。

従って、請求項１２記載の犯罪リスク評価方法によれば、請求項１記載の発明と同様に作用するので、請求項１記載の発明と同様に、建物の犯罪に対するリスクの高さを簡易に評価することができる。

なお、請求項１２記載の発明は、請求項１３に記載の発明のように、犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すものとして予め定められた複数のパラメータのうちの１つ又は複数を組み合わせて得られたパラメータを説明変数とし、前記犯罪状況情報を被説明変数とした回帰分析によって、前記犯罪状況情報によって示される犯罪状況に最もよく回帰することのできるものとして導出された回帰式を用いて前記犯罪発生確率を導出することが好ましい。これにより、犯罪発生確率を高精度なものとして導出することができ、この結果として、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

また、請求項１２又は請求項１３に記載の発明は、請求項１４に記載の発明のように、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件に対する前記評価対象とする建物の充足レベルに応じて前記脆弱レベル値を導出することが好ましい。これにより、簡易に脆弱レベル値を導出することができる。

更に、請求項１２乃至請求項１４の何れか１項記載の発明は、請求項１５に記載の発明のように、前記評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出することが好ましい。これにより、複数段階の警戒線毎に犯罪リスク評価値に関する情報を簡易に提示することができる。

一方、上記目的を達成するために、請求項１６記載の犯罪リスク評価プログラムは、評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力する入力ステップと、前記入力ステップによって入力された前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出する犯罪発生確率導出ステップと、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出する脆弱レベル値導出ステップと、前記犯罪発生確率導出ステップによって導出された前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値導出ステップによって導出された前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出する犯罪リスク評価値導出ステップと、前記犯罪リスク評価値導出ステップによって導出された前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示する提示ステップと、をコンピュータに実行させるものである。

従って、請求項１６記載の犯罪リスク評価プログラムによれば、コンピュータに対して請求項１記載の発明と同様に作用させることができるので、請求項１記載の発明と同様に、建物の犯罪に対するリスクの高さを簡易に評価することができる。

なお、請求項１６記載の発明は、請求項１７に記載の発明のように、前記犯罪発生確率導出ステップは、犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すものとして予め定められた複数のパラメータのうちの１つ又は複数を組み合わせて得られたパラメータを説明変数とし、前記犯罪状況情報を被説明変数とした回帰分析によって、前記犯罪状況情報によって示される犯罪状況に最もよく回帰することのできるものとして導出された回帰式を用いて前記犯罪発生確率を導出することが好ましい。これにより、犯罪発生確率を高精度なものとして導出することができ、この結果として、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

また、請求項１６又は請求項１７に記載の発明は、請求項１８に記載の発明のように、前記脆弱レベル値導出ステップは、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件に対する前記評価対象とする建物の充足レベルに応じて前記脆弱レベル値を導出することが好ましい。これにより、簡易に脆弱レベル値を導出することができる。

更に、請求項１６乃至請求項１８の何れか１項記載の発明は、請求項１９に記載の発明のように、前記脆弱レベル値導出ステップは、前記評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出することが好ましい。これにより、複数段階の警戒線毎に犯罪リスク評価値に関する情報を簡易に提示することができる。

本発明によれば、評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力し、入力した前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出すると共に、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出し、前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出し、前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示しているので、建物の犯罪に対するリスクの高さを簡易に評価することができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。

まず、図１及び図２を参照して、本発明が適用された犯罪リスク評価装置１０の構成を説明する。

図１に示すように、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０は、本装置の全体的な動作を制御する制御部１２と、ユーザからの各種情報等の入力に使用するキーボード１４及びマウス１６と、本装置による処理結果や各種メニュー画面、メッセージ等を表示するディスプレイ１８と、を含んで構成されている。すなわち、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０は、市販のパーソナル・コンピュータにより構成されている。

次に、図２を参照して、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０の電気系の主要構成を説明する。

同図に示すように、犯罪リスク評価装置１０は、犯罪リスク評価装置１０全体の動作を司るＣＰＵ（中央処理装置）２２と、ＣＰＵ２２による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２４と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２６と、各種情報を記憶するために用いられるハードディスク２８と、前述のキーボード１４、マウス１６、及びディスプレイ１８と、外部に接続された装置との間の各種情報の授受を司る外部インタフェース３０と、がシステムバスＢＵＳにより相互に接続されて構成されている。なお、外部インタフェース３０にはプリンタ５０（図１では図示省略。）が接続されている。

従って、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４、ＲＯＭ２６、及びハードディスク２８に対するアクセス、キーボード１４及びマウス１６を介した各種情報の取得、ディスプレイ１８に対する各種情報の表示、及び外部インタフェース３０を介したプリンタ５０による各種情報の印刷、を各々行うことができる。

図３には、犯罪リスク評価装置１０に備えられたハードディスク２８の主な記憶内容が模式的に示されている。同図に示すように、ハードディスク２８には、各種データベースを記憶するためのデータベース領域ＤＴと、各種処理を行うためのプログラムを記憶するためのプログラム領域ＰＧと、が設けられている。

また、データベース領域ＤＴには、後述する犯罪リスク評価プログラムの実行時に用いられるパラメータデータベースＤＴ１、フォールトツリーデータベースＤＴ２、脆弱レベル値データベースＤＴ３、及び対策コストデータベースＤＴ４が予め記憶されている。

本実施の形態に係るパラメータデータベースＤＴ１は、図４に示すように、日本全国の町丁目が記憶されると共に、各町丁目に対応する前述した非匿名レベル値Ｘ及び監視レベル値Ｙが町丁目別に記憶されて構成されている。なお、本実施の形態に係るパラメータデータベースＤＴ１では、非匿名レベル値Ｘにおいて適用する最寄駅までの距離として、対応する町丁目の中心位置から最寄駅までの距離を適用している。

ところで、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０では、フォールトツリー分析（Fault Tree Analysis）の手法を利用して評価対象とする建物の脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出し、これを適用して当該建物に対する犯罪リスクの評価を行っている。

フォールトツリーデータベースＤＴ２は、この際の脆弱レベル値を導出する際に用いるものであり、一例として図５に模式的に示すように、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件が、全てが成立した場合のみ犯罪が成立する複数の条件についてはＡＮＤ結合子で結合し、何れか１つが成立するのみで犯罪が成立する複数の条件についてはＯＲ結合子で結合した状態で、ツリー状の構造となるものとして構成されている。なお、同図に示すように、本実施の形態に係るフォールトツリーデータベースＤＴ２では、‘ｆ₂’、‘ｆ_2-1’、‘ｆ_2-13’、‘ｆ_2-131’というように、各条件を特定するための識別子がツリー構造の階層位置も特定できる形で各条件毎に付与されている。例えば、同図における‘ｆ_2-1’は第２階層に位置する条件であり、‘ｆ_2-13’は第３階層に位置する条件であることを示す。

一方、本実施の形態に係る脆弱レベル値データベースＤＴ３は、図６に示すように、フォールトツリーデータベースＤＴ２において各条件毎に付与されている識別子、項目、及び脆弱レベル値の各情報が、各条件毎に記憶されて構成されている。例えば、識別子が‘ｆ_2-111’（図５では、識別子‘ｆ_2-11’の下位階層に位置される条件であり、図５では図示省略。）である条件は「隠れて作業できる場所がある。」という項目であり、これに該当する建物については当該条件の脆弱レベル値として‘１．０’が適用されることになる。なお、本実施の形態に係る脆弱レベル値データベースＤＴ３では、各条件の脆弱レベル値の範囲として、０以上１以下の範囲が適用されている。

なお、図示は省略するが、本実施の形態に係る対策コストデータベースＤＴ４は、フォールトツリーデータベースＤＴ２に登録されている各条件毎に、対応する条件に対する対策を行う場合に費やされるものと想定されるコストが記憶されて構成されている。なお、本実施の形態に係る対策コストデータベースＤＴ４では、当該コストとして、平均的なグレードの建物に対する過去の実績値を記憶しているが、これに限定されるものではなく、建物のグレードや用途別にコストを記憶しておき、評価対象とする建物に対応するコストを適用するものとすることもできる。

ところで、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０では、評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出するものとされている。ここで、犯罪リスク評価装置１０では、当該警戒線として、評価対象とする建物の敷地内に至る境界線である第１警戒線と、評価対象とする建物の建物内に至る境界線である第２警戒線と、犯罪の対象物が存在する部屋の室内に至る境界線である第３警戒線と、当該対象物自身に至る境界線である第４警戒線と、の４つの警戒線を適用している。

従って、フォールトツリーデータベースＤＴ２では、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件が、これらの４つの警戒線毎に登録されている。なお、図５に示したものは、第２警戒線に対応するものである。

また、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０では、次の表１に示される罪種・手口の分類に基づき、Ａグループ（建物への侵入を伴う窃盗）、Ｂグループ（建物への侵入を伴わない窃盗で、かつ自動車を対象とした窃盗）、Ｂ’グループ（建物への侵入を伴わない窃盗で、かつオートバイ及び自転車を対象とした窃盗）、Ｃグループ（建物への侵入を伴わない窃盗で、かつ自動車、オートバイ、自転車を対象とした窃盗を除く窃盗）、及びＤグループ（粗暴犯）の５種類のジャンル（分類グループ）別に犯罪発生確率を算出し、適用するものとして構成されている。なお、表１では、当該５種類の犯罪のジャンルと警戒線との関係の一例も示されている。

そして、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０では、犯罪のジャンル別の犯罪発生確率を算出する回帰式（一例として、（３）式及び（４）式の回帰式）が、前述した回帰分析の手順に従って予め導出され、ハードディスク２８の所定領域に記憶されている。

次に、図７を参照して、本実施の形態に係る犯罪リスク評価装置１０の作用を説明する。なお、図７は、ユーザによりキーボード１４、マウス１６の操作によって犯罪リスク評価値に関する情報の提示の実行指示が入力された際にＣＰＵ２２により実行される犯罪リスク評価プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、当該プログラムはハードディスク２８のプログラム領域ＰＧに予め記憶されている。

まず、同図のステップ１００では、ユーザに対して評価条件を入力させるための初期画面をディスプレイ１８に表示し、次のステップ１０２にて所定情報の入力待ちを行う。

図８には、本実施の形態に係る初期画面の表示状態が示されている。同図に示すように、当該初期画面では、評価対象とする犯罪の種別（ジャンル）及び警戒線を入力するための矩形枠が表示される。また、当該初期画面では、評価対象とする建物の建設位置、アセット、及び敷地面積の各項目を入力するための矩形枠が表示される。なお、上記アセットは、犯罪の発生によって被害を被る、個人情報、顧客情報等の情報資産を含め、人、物、財物等の財産の価値を示すものであり、第１警戒線〜第４警戒線の各警戒線間に存在するもの別に入力する。同図に示すような初期画面がディスプレイ１８に表示されると、ユーザは、これらの各項目をキーボード１４及びマウス１６を用いて入力した後、当該画面の最下部に表示されている「終了」ボタンをマウス１６にてポインティング指定する。これに応じて、上記ステップ１０２が肯定判定となってステップ１０４に移行する。

ステップ１０４では、初期画面上でユーザによって入力された建設位置、犯罪種別の各情報に基づいて犯罪発生確率を演算する。なお、ここでは、当該演算を次のように行う。

まず、ユーザによって入力された建設位置に対応する非匿名レベル値Ｘ及び監視レベル値ＹをパラメータデータベースＤＴ１から読み出すと共に、ユーザによって指定された犯罪の種別に対応する犯罪発生確率の回帰式をハードディスク２８から読み出す。

そして、読み出した回帰式に対して、読み出した非匿名レベル値Ｘ及び監視レベル値Ｙを代入することによって犯罪発生確率を算出する。これにより、評価対象とする建物が建設されている位置における、指定した犯罪種別に対応する犯罪発生確率を得ることができる。

次のステップ１０６では、ユーザによって入力された警戒線に対応する条件群をフォールトツリーデータベースＤＴ２から読み出し、読み出した条件群に基づいて予め定められたフォーマットとされたフォールトツリー入力画面を構成してディスプレイ１８により表示し、次のステップ１０８にて所定情報の入力待ちを行う。

図９には、本実施の形態に係るフォールトツリー入力画面の表示状態が示されている。同図に示すように、当該画面では、ユーザによって入力された警戒線に対応する条件が、ユーザによって指定された際にチェック・マークが付される矩形枠と共に、ツリー状に表示される。同図に示すようなフォールトツリー入力画面がディスプレイ１８に表示されると、ユーザは、評価対象とする建物に対応する条件の表示領域か、又は当該条件に対応する矩形枠をマウス１６にてポインティング指定した後、当該画面の最下部に表示されている「終了」ボタンをマウス１６にてポインティング指定する。これに応じて、上記ステップ１０８が肯定判定となってステップ１１０に移行する。

ステップ１１０では、フォールトツリー入力画面上でユーザによって指定された条件に基づいて、評価対象とする建物の脆弱レベル値を演算する。なお、ここでは、当該演算を次のように行う。

まず、ユーザによって指定された全ての条件に対応する脆弱レベル値を脆弱レベル値データベースＤＴ３から読み出す。

次に、読み出した各条件に対応する脆弱レベル値を用いて、ユーザによって入力された警戒線と、当該警戒線より外側の警戒線における脆弱レベル値を、次の演算式を用いて、下位階層の条件に対応するものから順に算出する。なお、次の演算式は、フォールトツリーデータベースＤＴ２が図５に示されるものである場合の、第２警戒線における脆弱レベル値を算出するためのものであるが、他の警戒線についても同様の演算式にて脆弱レベル値を算出する。

第１階層：ｆ₂＝ｍａｘ（ｆ_2-1，ｆ_2-2，・・・）
第２階層：ｆ_2-1＝ｆ_2-11×ｍａｘ（ｆ_2-12，ｆ_2-13，ｆ_2-14）
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第３階層：ｆ_2-13＝ｆ_2-131×ｆ_2-132×ｍａｘ（ｆ_2-133，ｆ_2-134，ｆ_2-135）
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すなわち、本実施の形態に係る犯罪リスク評価プログラムでは、ユーザによって入力された警戒線と、当該警戒線より外側の警戒線における脆弱レベル値を、ＯＲ結合子で結合された複数の条件については、各条件に対応する脆弱レベル値の最大値を適用するようにすると共に、ＡＮＤ結合子で結合された複数の条件については、各条件に対応する脆弱レベル値を乗算して適用するものとしている。すなわち、何れか１つが成立するのみで犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルのうちの最高値を適用し、全てが成立した場合のみ犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルを乗算して得られた値を適用している。

次のステップ１１２では、以上の処理によって得られた犯罪発生確率及び脆弱レベル値に基づいて、次の（５）式によって犯罪リスク評価値Ｌを演算する。

ここで、Ｎｉは第ｉ警戒線における犯罪発生確率を可住地面積で除算して得られた犯罪発生密度を、Ｆｉは第ｉ警戒線における総合的な脆弱レベル値を、Ａｉは第ｉ警戒線が破られたときの想定被害額（アセット）を、ｓは評価対象とする建物の敷地面積を、ｎは警戒線の数（ここでは、ｎ＝４）を、Ｌは犯罪リスク評価値を、各々表す。なお、上記総合的な脆弱レベル値Ｆｉは、第ｉ警戒線と、当該第ｉ警戒線より外側の警戒線における全ての脆弱レベル値を乗算して得られる脆弱レベル値である。ここで、（５）式によって算出される犯罪リスク評価値Ｌは、評価対象とする建物における、指定した種別の犯罪による予想最大被害額を示すものとなる。

次のステップ１１４では、フォールトツリー入力画面上でユーザによって指定された条件に対する対策を行う場合に費やされる想定コストを対策コストデータベースＤＴ４から読み出すと共に、当該対策を行った場合の犯罪リスク評価値Ｌ（予想最大被害額）を（５）式により算出する。

そして、算出した犯罪リスク評価値Ｌと、読み出した想定コストとを用いて、対策−犯罪リスク評価値・想定コストのグラフを作成する。

次のステップ１１６では、上記ステップ１０４の処理によって算出した犯罪発生確率と、上記ステップ１１２の処理によって算出した犯罪リスク評価値と、上記ステップ１１４の処理によって作成したグラフとに基づいて、予め定められたフォーマットとされた評価結果画面を構成してディスプレイ１８により表示し、その後に本犯罪リスク評価プログラムを終了する。

図１０には、上記ステップ１１６の処理による、本実施の形態に係る評価結果画面の表示状態が示されている。同図に示すように、当該画面では、評価対象とする建物の犯罪発生確率及び犯罪リスク評価値が表示されると共に、対策−犯罪リスク評価値・想定コストのグラフが表示される。従って、ユーザは、当該画面を参照することにより、これらの情報を把握することができ、犯罪の発生を防止するための対策を行うべきか否かの判断を容易かつ的確に行うことができる。

本犯罪リスク評価プログラムのステップ１０２の処理が本発明の入力ステップに、ステップ１０４の処理が本発明の犯罪発生確率導出ステップに、ステップ１１０の処理が本発明の脆弱レベル値導出ステップに、ステップ１１２の処理が本発明の犯罪リスク評価値導出ステップに、ステップ１１６の処理が本発明の提示ステップに、各々相当する。

以上詳細に説明したように、本実施の形態では、評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力し、入力した前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出すると共に、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出し、前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出し、前記犯罪リスク評価値に関する情報（ここでは、図１０に示される情報）を提示しているので、建物の犯罪に対するリスクの高さを簡易に評価することができる。

また、本実施の形態では、前記所定領域として東京都を適用しているので、犯罪発生確率を、大都市部、田園地帯、沿岸部、山間部等の種々の地域特性を加味したものとして演算することができ、東京都以外の地域における建設位置の犯罪リスク評価値に関する情報を提示する場合でも、高精度なものとして提示することができる。

また、本実施の形態では、犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すものとして予め定められた複数のパラメータ（ここでは、町丁目別の人口、世帯数、事業所数、従業者数、最寄駅までの距離、最寄駅の乗降客数、面積、道路率、空地率、及び可住地面積の１０種類のパラメータ）のうちの１つ又は複数を組み合わせて得られたパラメータを説明変数とし、前記犯罪状況情報を被説明変数とした回帰分析によって、前記犯罪状況情報によって示される犯罪状況に最もよく回帰することのできるものとして導出された回帰式（ここでは、一例として（３）式、（４）式に示される回帰式）を用いて前記犯罪発生確率を導出しているので、犯罪発生確率を高精度なものとして導出することができ、この結果として、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

また、本実施の形態では、前記回帰式における説明変数を、前記建設位置から最寄駅までの距離を前記建設位置が含まれる予め定められた区分エリア内の事業所数で除算して得られた第１の値（ここでは、非匿名レベル値Ｘ）と、前記区分エリア内の人口を前記区分エリア内の従業者数で除算して得られた第２の値（ここでは、監視レベル値Ｙ）と、の２つの値としているので、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

また、本実施の形態では、前記区分エリアを町丁目としているので、犯罪発生確率を町丁目単位で導出することができる。

また、本実施の形態では、犯罪を予め定められた種類別に分類した各分類グループ（ここでは、Ａグループ、Ｂグループ、Ｂ’グループ、Ｃグループ、及びＤグループの５種類のグループ）別に前記犯罪発生確率を導出しているので、犯罪発生確率を、より高精度なものとして導出することができ、この結果として、犯罪リスク評価値に関する情報を、より高精度なものとして提示することができる。

また、本実施の形態では、前記予め定められた種類に、粗暴犯（ここでは、Ｄグループ）、建物への侵入を伴う窃盗（ここでは、Ａグループ）、及び建物への侵入を伴わない窃盗（ここでは、Ｂグループ，Ｂ’グループ，Ｃグループ）の３種類を含めているので、これらの犯罪の種類別に、高精度な犯罪発生確率を導出することができる。

また、本実施の形態では、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件（ここでは、フォールトツリーデータベースＤＴ２に登録されている条件）に対する前記評価対象とする建物の充足レベルに応じて前記脆弱レベル値を導出しているので、簡易に脆弱レベル値を導出することができる。

また、本実施の形態では、前記評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出しているので、複数段階の警戒線毎に犯罪リスク評価値に関する情報を簡易に提示することができる。

特に、本実施の形態では、前記警戒線に、前記評価対象とする建物の敷地内に至る境界線である第１警戒線と、前記評価対象とする建物の建物内に至る境界線である第２警戒線と、犯罪の対象物が存在する部屋の室内に至る境界線である第３警戒線と、前記対象物自身に至る境界線である第４警戒線と、の４つの警戒線を含めているので、これらの警戒線毎に犯罪リスク評価値に関する情報を簡易に提示することができる。

また、本実施の形態では、前記建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件を各警戒線毎に構成されるものとし、各警戒線毎の前記脆弱レベル値を、対応する警戒線に対応して構成される条件において、何れか１つが成立するのみで犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルのうちの最高値を適用し、全てが成立した場合のみ犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルを乗算して得られた値を適用して導出しているので、各警戒線毎の脆弱レベル値を、より的確に導出することができる。

更に、本実施の形態では、（５）式によって犯罪リスク評価値Ｌを導出しているので、犯罪リスク評価値を簡易かつ的確に導出することができる。

なお、本実施の形態では、各データベースＤＴ１〜ＤＴ４が予め記憶されたハードディスク２８を内蔵した単体のパーソナル・コンピュータによって本発明を実現した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、当該ハードディスク２８を内蔵しないパーソナル・コンピュータに、各データベースＤＴ１〜ＤＴ４が予め記憶された記憶媒体又は記憶装置が設けられた外部装置を、通信回線を介してネットワーク接続することにより、パーソナル・コンピュータと外部装置とによって本発明を実現する形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、本実施の形態では、非匿名レベル値Ｘ及び監視レベル値Ｙを予めデータベースとして保持しておき、これを利用して犯罪発生確率を導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、犯罪発生確率の導出対象とする実際の位置から最寄駅までの距離を入力するか、又は当該実際の位置の番地や号まで入力することにより、より厳密な最寄駅までの距離を適用して犯罪発生確率を導出する形態とすることもできる。この場合、導出される犯罪発生確率を、本実施の形態に比較して、より高精度なものとすることができる。

また、本実施の形態では、町丁目別に非匿名レベル値Ｘ及び監視レベル値Ｙを予めデータベースとして保持しておき、ユーザによって入力された地域に対応するものを読み出して用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、町丁目別に最寄駅までの距離、事業所数、人口、及び従業者数を予めデータベースとして保持しておき、ユーザによって入力された地域に対応するものを読み出して前記第１の値及び前記第２の値を演算して用いる形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、本実施の形態では、犯罪リスク評価プログラムによる演算結果等を、ディスプレイ１８を用いた表示によって提示する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、プリンタ５０を用いた印刷によって提示する形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、本実施の形態では、本発明の区分エリアとして町丁目を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、本発明の区分エリアとして市町村や都道府県等の町丁目より広いエリアを適用する形態とすることもでき、本発明の区分エリアとして番地や号等の町丁目より狭いエリアを適用する形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

その他、本実施の形態で説明した犯罪リスク評価装置１０の構成（図１〜図３参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、本実施の形態で示した犯罪リスク評価プログラムの処理の流れ（図７参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、本実施の形態で示した初期画面、フォールトツリー入力画面及び評価結果画面の構成（図８〜図１０参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、本実施の形態で示した各種データベースの構成（図４〜図６参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、表１に示した犯罪のジャンル分けも一例であり、用途等に応じて適宜変更できることは言うまでもない。

例えば、表１では、Ａグループ（建物への侵入を伴う窃盗）、Ｂグループ（建物への侵入を伴わない窃盗で、かつ自動車を対象とした窃盗）、Ｂ’グループ（建物への侵入を伴わない窃盗で、かつオートバイ及び自転車を対象とした窃盗）、Ｃグループ（建物への侵入を伴わない窃盗で、かつ自動車、オートバイ、自転車を対象とした窃盗を除く窃盗）、及びＤグループ（粗暴犯）の５種類のジャンルに分類していたが、Ｂグループ、Ｂ’グループ、及びＣグループを１つのグループ（建物への侵入を伴わない窃盗）とし、これにＡグループ及びＤグループを加えた３つのグループに分類する形態とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

また、表１に示したジャンル分けでは、「凶悪犯」と、「粗暴犯」、「侵入窃盗」、及び「非侵入窃盗」の一部については、犯罪発生確率の算出対象とするジャンルが割り振られていないものとなっていたが、これらのものについてもジャンルを割り振るようにして、犯罪発生確率の算出対象とすることもできる。この場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

更に、本実施の形態で示した各種演算式（（１）式〜（５）式参照。）も一例であり、必要に応じて新たなパラメータを追加したり、不要なパラメータを削除したりすることができることは言うまでもない。

例えば、本実施の形態では、（５）式により犯罪リスク評価値を導出する場合について説明したが、（５）式から想定被害額Ａｉを除いた演算式により導出したり、犯罪発生密度Ｎｉを可住地面積で除算せずに用いると共に敷地面積ｓを除いた演算式により導出したりする形態とすることもできる。これらの場合も、本実施の形態と同様の効果を奏することができる。

実施の形態に係る犯罪リスク評価装置の外観を示す斜視図である。 実施の形態に係る犯罪リスク評価装置の電気系の主要構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る犯罪リスク評価装置に備えられたハードディスクの主な記憶内容を示す模式図である。 実施の形態に係るパラメータデータベースの構成を示す模式図である。 実施の形態に係るフォールトツリーデータベースの構成を示す模式図である。 実施の形態に係る脆弱レベル値データベースの構成を示す模式図である。 実施の形態に係る犯罪リスク評価プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態に係る初期画面の表示状態を示す概略図である。 実施の形態に係るフォールトツリー入力画面の表示状態を示す概略図である。 実施の形態に係る評価結果画面の表示状態を示す概略図である。 本発明の原理の説明に供する図であり、（２）式に示される回帰式における回帰係数値の回帰データ数による変動の一例を示すグラフである。 本発明の原理の説明に供する図であり、（１）式に示される回帰式による推定誤差の確率分布の一例を示す示すグラフである。 本発明の原理の説明に供する図であり、（３）式による回帰結果を示すグラフである。 本発明の原理の説明に供する図であり、（４）式による回帰結果を示すグラフである。

符号の説明

１０ 犯罪リスク評価装置
１４ キーボード（入力手段）
１６ マウス（入力手段）
１８ ディスプレイ（提示手段）
２２ ＣＰＵ（犯罪発生確率導出手段、脆弱レベル値導出手段、犯罪リスク評価値導出手段）
２８ ハードディスク
ＤＴ１ パラメータデータベース
ＤＴ２ フォールトツリーデータベース
ＤＴ３ 脆弱レベル値データベース
ＤＴ４ 対策コストデータベース

Claims (19)

1. 評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力する入力手段と、
   前記入力手段によって入力された前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出する犯罪発生確率導出手段と、
   前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出する脆弱レベル値導出手段と、
   前記犯罪発生確率導出手段によって導出された前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値導出手段によって導出された前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出する犯罪リスク評価値導出手段と、
   前記犯罪リスク評価値導出手段によって導出された前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示する提示手段と、
   を備えた犯罪リスク評価装置。
2. 前記犯罪発生確率導出手段は、犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すものとして予め定められた複数のパラメータのうちの１つ又は複数を組み合わせて得られたパラメータを説明変数とし、前記犯罪状況情報を被説明変数とした回帰分析によって、前記犯罪状況情報によって示される犯罪状況に最もよく回帰することのできるものとして導出された回帰式を用いて前記犯罪発生確率を導出する
   請求項１記載の犯罪リスク評価装置。
3. 前記回帰式における説明変数を、前記建設位置から最寄駅までの距離を前記建設位置が含まれる予め定められた区分エリア内の事業所数で除算して得られた第１の値と、前記区分エリア内の人口を前記区分エリア内の従業者数で除算して得られた第２の値と、の２つの値とした
   請求項２記載の犯罪リスク評価装置。
4. 前記区分エリアを町丁目とした
   請求項３記載の犯罪リスク評価装置。
5. 前記犯罪発生確率導出手段は、犯罪を予め定められた種類別に分類した各分類グループ別に前記犯罪発生確率を導出する
   請求項１乃至請求項４の何れか１項記載の犯罪リスク評価装置。
6. 前記予め定められた種類に、粗暴犯、建物への侵入を伴う窃盗、及び建物への侵入を伴わない窃盗の３種類を含めた
   請求項５記載の犯罪リスク評価装置。
7. 前記脆弱レベル値導出手段は、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件に対する前記評価対象とする建物の充足レベルに応じて前記脆弱レベル値を導出する
   請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の犯罪リスク評価装置。
8. 前記脆弱レベル値導出手段は、前記評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出する
   請求項７記載の犯罪リスク評価装置。
9. 前記警戒線に、前記評価対象とする建物の敷地内に至る境界線である第１警戒線と、前記評価対象とする建物の建物内に至る境界線である第２警戒線と、犯罪の対象物が存在する部屋の室内に至る境界線である第３警戒線と、前記対象物自身に至る境界線である第４警戒線と、の４つの警戒線の少なくとも１つを含めた
   請求項８記載の犯罪リスク評価装置。
10. 前記建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件を各警戒線毎に構成されるものとし、
    前記脆弱レベル値導出手段は、各警戒線毎の前記脆弱レベル値を、対応する警戒線に対応して構成される条件において、何れか１つが成立するのみで犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルのうちの最高値を適用し、全てが成立した場合のみ犯罪が成立する複数の条件については当該複数の条件に対する各充足レベルを乗算して得られた値を適用して導出する
    請求項８又は請求項９記載の犯罪リスク評価装置。
11. 前記犯罪リスク評価値導出手段は、Ｎｉを第ｉ警戒線における犯罪発生確率を可住地面積で除算して得られた犯罪発生密度とし、Ｆｉを第ｉ警戒線における総合的な脆弱レベル値とし、Ａｉを第ｉ警戒線が破られたときの想定被害額とし、ｓを前記評価対象とする建物の敷地面積とし、ｎを警戒線の数とし、Ｌを犯罪リスク評価値としたとき、次の演算式によって犯罪リスク評価値Ｌを導出する
    請求項８乃至請求項１０の何れか１項記載の犯罪リスク評価装置。
    

    
12. 評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力し、
    入力した前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出すると共に、前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出し、
    前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出し、
    前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示する、
    犯罪リスク評価方法。
13. 犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すものとして予め定められた複数のパラメータのうちの１つ又は複数を組み合わせて得られたパラメータを説明変数とし、前記犯罪状況情報を被説明変数とした回帰分析によって、前記犯罪状況情報によって示される犯罪状況に最もよく回帰することのできるものとして導出された回帰式を用いて前記犯罪発生確率を導出する
    請求項１２記載の犯罪リスク評価方法。
14. 建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件に対する前記評価対象とする建物の充足レベルに応じて前記脆弱レベル値を導出する
    請求項１２又は請求項１３記載の犯罪リスク評価方法。
15. 前記評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出する
    請求項１２乃至請求項１４の何れか１項記載の犯罪リスク評価方法。
16. 評価対象とする建物の建設位置を示す位置情報を入力する入力ステップと、
    前記入力ステップによって入力された前記位置情報によって示される前記建設位置における犯罪発生確率を所定領域内における過去の犯罪発生状況を示す犯罪状況情報に基づいて導出する犯罪発生確率導出ステップと、
    前記建物に関する予め定められた条件に基づいて前記建物の犯罪に対する脆弱性の高さを示す脆弱レベル値を導出する脆弱レベル値導出ステップと、
    前記犯罪発生確率導出ステップによって導出された前記犯罪発生確率及び前記脆弱レベル値導出ステップによって導出された前記脆弱レベル値に基づいて前記建物の犯罪に対するリスクの高さを示す犯罪リスク評価値を導出する犯罪リスク評価値導出ステップと、
    前記犯罪リスク評価値導出ステップによって導出された前記犯罪リスク評価値に関する情報を提示する提示ステップと、
    をコンピュータに実行させる犯罪リスク評価プログラム。
17. 前記犯罪発生確率導出ステップは、犯罪の発生に相関が高い地域特性を示すものとして予め定められた複数のパラメータのうちの１つ又は複数を組み合わせて得られたパラメータを説明変数とし、前記犯罪状況情報を被説明変数とした回帰分析によって、前記犯罪状況情報によって示される犯罪状況に最もよく回帰することのできるものとして導出された回帰式を用いて前記犯罪発生確率を導出する
    請求項１６記載の犯罪リスク評価プログラム。
18. 前記脆弱レベル値導出ステップは、建築物に対する犯罪に関係する予め定められた条件に対する前記評価対象とする建物の充足レベルに応じて前記脆弱レベル値を導出する
    請求項１６又は請求項１７記載の犯罪リスク評価プログラム。
19. 前記脆弱レベル値導出ステップは、前記評価対象とする建物の建設位置を中心位置とした複数段階の警戒線を想定し、各警戒線毎に前記脆弱レベル値を導出する
    請求項１６乃至請求項１８の何れか１項記載の犯罪リスク評価プログラム。

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