JP4429128B2 - 犯罪発生確率提示装置及び犯罪発生確率提示プログラム - Google Patents

Description

本発明は、犯罪発生確率提示装置及び犯罪発生確率提示プログラムに係り、より詳しくは、所望の地域内における犯罪の発生確率を提示する犯罪発生確率提示装置及び犯罪発生確率提示プログラムに関する。

犯罪発生場所の分布と地域特性の関係を分析することは、各地域における犯罪の発生を未然に防止する上で非常に有効である。

このため、従来、過去の犯罪発生件数を示す犯罪データに基づいて、種別毎に犯罪の発生場所と地域特性の関係を分析することが提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
樋村 恭一、小出 治，「都市空間と犯罪に関する研究−地理情報システムを活用した犯罪発生分布の可視化−」，日本建築学会大会学術講演梗概集（北陸），２００２年８月，ｐ．５８９−５９０

しかしながら、上記提案は、過去の犯罪データに基づく分析に留まるものであり、任意の地域における犯罪が発生する確率を容易かつ定量的に把握することはできない。

本発明は上記事実に鑑みてなされたものであり、所望の地域における犯罪発生確率を簡易で、かつ高精度なものとして定量的に提示することのできる犯罪発生確率提示装置及び犯罪発生確率提示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記載の犯罪発生確率提示装置は、予め定められた地域を複数に区分して得られた区分エリア毎に前記区分エリア内の特定の位置から最寄駅までの距離を前記区分エリア内に存在する事業所数で除算して得られた第１の値Ｘ、及び前記区分エリア毎に前記区分エリア内に居住する人口を前記区分エリア内に存在する前記事業所の従業者数で除算して得られた第２の値Ｙを説明変数、前記区分エリア毎の面積に対する対応する前記区分エリア内の犯罪発生件数の割合に相当する犯罪発生確率Ｎを目的変数、ａ、ｂ及びｃを回帰係数とする下記（１）式で示す回帰式に対して前記区分エリア毎の前記犯罪発生確率Ｎの実際の値、前記区分エリア毎の前記第１の値Ｘの実際の値、及び区分エリア毎の前記第２の値Ｙの実際の値を代入して重回帰分析により得られた正値の前記回帰係数ａ、ｂ及びｃを有する前記回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値、及び第２の値Ｙの実際の値を代入して得られた回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から減じて得られた値を回帰誤差とし、前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値の全組数に対する該全組数のうちの前記回帰誤差が正値になる組数の割合が所定の割合となるように前記回帰式に回帰係数ｄを加算して得られた下記（２）式の回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値に対応する複数組の前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値を組毎に代入して得られた各回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から各々減じて得られた各値を推定誤差とし、前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値の各々に対応する前記（２）式の回帰式のうちの、対応する前記推定誤差の確率分布を示す確率分布関数の前記推定誤差が負値になる領域の前記推定誤差に関する積分値で最小となる確率分布関数を有する回帰式を前記犯罪発生確率Ｎの演算で利用する演算用回帰式として記憶した回帰式記憶手段と、前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び第２の値Ｙを前記区分エリア毎に記憶した説明変数記憶手段と、前記地域に含まれる前記区分エリアから前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアを指定する区分エリア指定手段と、前記区分エリア指定手段によって指定された前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記説明変数記憶手段から読み出し、読み出した前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式に代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算する演算手段と、前記演算手段によって演算された前記犯罪発生確率Ｎを提示する提示手段と、を備えている。
Ｎ＝１０ ^a-bX-cY ・・・・・・・・（１）
Ｎ＝１０ ^a-bX-cY ＋ｄ・・・・・・（２）

ここで、本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確率Ｎを求め、当該犯罪発生確率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（２）式とし、当該回帰式によって犯罪発生確率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。

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、犯罪発生確率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（１）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８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８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（「犯罪発生確率の実データ」−「（１）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（２）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、犯罪発生確率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毎の犯罪発生確率の推定誤差（「犯罪発生確率の実データ」−「（２）式によって得られる犯罪発生確率（推定値）」）の確率分布を示すグラフを作成する。なお、図９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９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１０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確率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確率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１１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確率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確率を高精度に算出することができる。

以上の原理に基づいて、請求項１記載の犯罪発生確率提示装置は、予め定められた地域を複数に区分して得られた区分エリア毎に前記区分エリア内の特定の位置から最寄駅までの距離を前記区分エリア内に存在する事業所数で除算して得られた第１の値Ｘ、及び前記区分エリア毎に前記区分エリア内に居住する人口を前記区分エリア内に存在する前記事業所の従業者数で除算して得られた第２の値Ｙを説明変数、前記区分エリア毎の面積に対する対応する前記区分エリア内の犯罪発生件数の割合に相当する犯罪発生確率Ｎを目的変数、ａ、ｂ及びｃを回帰係数とする１）式で示す回帰式に対して前記区分エリア毎の前記犯罪発生確率Ｎの実際の値、前記区分エリア毎の前記第１の値Ｘの実際の値、及び区分エリア毎の前記第２の値Ｙの実際の値を代入して重回帰分析により得られた正値の前記回帰係数ａ、ｂ及びｃを有する前記回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値、及び第２の値Ｙの実際の値を代入して得られた回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から減じて得られた値を回帰誤差とし、前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値の全組数に対する該全組数のうちの前記回帰誤差が正値になる組数の割合が所定の割合となるように前記回帰式に回帰係数ｄを加算して得られた（２）式の回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値に対応する複数組の前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値を組毎に代入して得られた各回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から各々減じて得られた各値を推定誤差とし、前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値の各々に対応する前記（２）式の回帰式のうちの、対応する前記推定誤差の確率分布を示す確率分布関数の前記推定誤差が負値になる領域の前記推定誤差に関する積分値で最小となる確率分布関数を有する回帰式を前記犯罪発生確率Ｎの演算で利用する演算用回帰式として記憶した回帰式記憶手段と、前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び第２の値Ｙを前記区分エリア毎に記憶した説明変数記憶手段と、前記地域に含まれる前記区分エリアから前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアを指定する区分エリア指定手段と、を備えたものであり、前記区分エリア指定手段によって指定された前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記説明変数記憶手段から読み出し、読み出した前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式に代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎが演算手段によって演算され、演算された前記犯罪発生確率Ｎが提示手段によって提示される。これにより、前記第１の値及び第２の値として所望の地域に対応するものを適用することにより、所望の地域における犯罪発生確率を簡易で、かつ高精度なものとして定量的に提示することができる。なお、上記提示手段による犯罪発生確率の提示には、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。

ところで、上記非特許文献１でも示されているように、犯罪は、その種類に応じて発生する地域に偏りがある。

そこで、請求項１記載の犯罪発生確率提示装置は、請求項２記載の発明のように、前記回帰式記憶手段が、前記演算用回帰式を犯罪のジャンル毎に記憶し、前記ジャンルから前記演算対象とするジャンルを指定するジャンル指定手段を更に含み、前記演算手段が、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式のうち、前記ジャンル指定手段により指定された前記ジャンルに対応する前記演算用回帰式に対して、前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算するものとしてもよい。これにより、犯罪発生確率を、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提示することができる。

また、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の犯罪発生確率提示装置は、請求項４に記載の発明のように、前記地域を指定する地域指定手段を更に含み、前記演算手段が、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式に対して、前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記区分エリア毎に代入することにより、前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリア毎の前記特定の位置の前記犯罪発生確率Ｎを演算するものとしてもよい。これにより、地域を指定するのみによって、複数の位置における犯罪発生確率を提示することができ、利便性を向上させることができる。なお、上記地域指定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。

一方、上記目的を達成するために、請求項５記載の犯罪発生確率提示プログラムは、予め定められた地域を複数に区分して得られた区分エリア毎に前記区分エリア内の特定の位置から最寄駅までの距離を前記区分エリア内に存在する事業所数で除算して得られた第１の値Ｘ、及び前記区分エリア毎に前記区分エリア内に居住する人口を前記区分エリア内に存在する前記事業所の従業者数で除算して得られた第２の値Ｙを説明変数、前記区分エリア毎の面積に対する対応する前記区分エリア内の犯罪発生件数の割合に相当する犯罪発生確率Ｎを目的変数、ａ、ｂ及びｃを回帰係数とする（１）式で示す回帰式に対して前記区分エリア毎の前記犯罪発生確率Ｎの実際の値、前記区分エリア毎の前記第１の値Ｘの実際の値、及び区分エリア毎の前記第２の値Ｙの実際の値を代入して重回帰分析により得られた正値の前記回帰係数ａ、ｂ及びｃを有する前記回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値、及び第２の値Ｙの実際の値を代入して得られた回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から減じて得られた値を回帰誤差とし、前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値の全組数に対する該全組数のうちの前記回帰誤差が正値になる組数の割合が所定の割合となるように前記回帰式に回帰係数ｄを加算して得られた（２）式の回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値に対応する複数組の前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値を組毎に代入して得られた各回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から各々減じて得られた各値を推定誤差とし、前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値の各々に対応する前記（２）式の回帰式のうちの、対応する前記推定誤差の確率分布を示す確率分布関数の前記推定誤差が負値になる領域の前記推定誤差に関する積分値で最小となる確率分布関数を有する回帰式を前記犯罪発生確率Ｎの演算で利用する演算用回帰式として記憶した回帰式記憶手段と、前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び第２の値Ｙを前記区分エリア毎に記憶した説明変数記憶手段と、を備えたコンピュータを、前記地域に含まれる前記区分エリアから前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアを指定する区分エリア指定手段によって指定された前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記説明変数記憶手段から読み出し、読み出した前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記回帰式記憶手段に記憶されている演算用回帰式に代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算する演算手段、及び提示装置に対して、前記演算手段によって演算された前記犯罪発生確率Ｎを提示させる提示手段として機能させるためのものである。

従って、請求項５記載の犯罪発生確率提示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、所望の地域における犯罪発生確率を簡易で、かつ高精度なものとして定量的に提示することができる。

なお、請求項５記載の発明の前記演算手段は、請求項６に記載の発明のように、前記回帰式を犯罪のジャンル毎に記憶した前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式のうち、前記ジャンルから前記演算対象とするジャンルを指定する前記ジャンル指定手段により指定された前記ジャンルに対応する前記演算用回帰式に対して、前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算することが好ましい。

また、請求項６に記載の発明の演算手段は、請求項７に記載の発明のように、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種類を含めた前記ジャンルに記憶した前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式のうち、前記ジャンル指定手段により指定された前記ジャンルに対応する前記演算用回帰式に対して、前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算することが好ましい。
また、請求項５〜請求項７の何れか１項に記載の発明の演算手段は、請求項８に記載の発明のように、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式に対して、前記地域を指定する前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記区分エリア毎に代入することにより、前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリア毎の前記特定の位置の前記犯罪発生確率Ｎを演算することが好ましい。

本発明によれば、前記第１の値及び第２の値として所望の地域に対応するものを適用することにより、所望の地域における犯罪発生確率を簡易で、かつ高精度なものとして定量的に提示することができる、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発生確率提示装置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発生確率提示装置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発生確率提示装置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発生確率提示装置１０の電気系の主要構成を説明する。

同図に示すように、犯罪発生確率提示装置１０は、犯罪発生確率提示装置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、犯罪発生確率提示装置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、後述する犯罪発生確率提示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発生確率提示装置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、提示するものとして構成されている。

そして、本実施の形態に係る犯罪発生確率提示装置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５を参照して、本実施の形態に係る犯罪発生確率提示装置１０の作用を説明する。なお、図５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発生確率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発生確率提示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、ユーザに対して犯罪発生確率の提示対象とする地域と、犯罪のジャンル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６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、当該画面では、犯罪発生確率の提示対象とする地域を入力するための矩形枠が表示されると共に、犯罪発生確率提示装置１０において対応可能とされた犯罪のジャンル名（ここでは、「粗暴犯」、「建物への侵入を伴う窃盗」、「自動車盗及び車上狙い」、「オートバイ盗及び自転車盗」、及び「その他の非侵入窃盗」の５種類のジャンル名）が、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表示される。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、犯罪発生確率の提示対象とする地域を入力するための矩形枠に所望の地域の名称（ここでは、町名までの地域名）をキーボード１４及びマウス１６を用いて入力すると共に、提示させたい犯罪のジャンル名の表示領域か、又は当該ジャンル名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１０２が肯定判定となってステップ１０４に移行する。なお、図６では、ユーザによって所望の地域の名称として「○○県△△市□□町」が、提示させたい犯罪のジャンルとして「建物への侵入を伴う窃盗」が、各々指定された状態が示されている。

ステップ１０４では、初期画面上でユーザによって入力ないし指定された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地域に含まれる全ての町丁目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ジャンル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、読み出した町丁目毎の非匿名レベル値Ｘ及び監視レベル値Ｙを町丁目別に代入することにより、各町丁目における犯罪発生確率を算出する。

次のステップ１０６では、上記ステップ１０４の処理による演算結果に基づいて、当該演算結果を示す提示画面を構成してディスプレイ１８により表示し、その後に本犯罪発生確率提示プログラムを終了する。

図７には、上記ステップ１０６の処理によってディスプレイ１８に表示された提示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地域に存在する全ての町丁目（同図に示す例では、ユーザによって‘○○県△△市□□町’が入力されたことに対応して、当該町に存在する全ての丁目（ここでは、１丁目〜３丁目））について、ユーザによって指定されたジャンルの犯罪に対する犯罪発生確率が表示されている。従って、ユーザは、当該提示画面を参照することによって、入力した地域内の全ての町丁目における、指定したジャンルの犯罪発生確率を把握することができる。

本犯罪発生確率提示プログラムのステップ１０４の処理が本発明の演算ステップに、ステップ１０６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、所望の地域について、演算対象位置から最寄駅までの距離を前記演算対象位置が含まれる予め定められた区分エリア（ここでは、町丁目）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つの値に基づいて前記演算対象位置における犯罪発生確率（ここでは、犯罪発生密度）を演算し、演算した前記犯罪発生確率を提示しているので、所望の地域における犯罪発生確率を簡易で、かつ高精度なものとして定量的に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提示することができる。

また、本実施の形態では、ａ，ｂ，ｃ，ｄを所定領域内の前記区分エリア別の犯罪発生件数を示す犯罪情報を被説明変数とすると共に前記第１の値及び前記第２の値を説明変数とした回帰分析によって得られた回帰係数とし、Ｘを前記第１の値とし、Ｙを前記第２の値とし、Ｎを犯罪発生確率として、Ｎ＝１０^a-bX-cY＋ｄの回帰式によって前記犯罪発生確率を演算しているので、所望の地域における犯罪発生確率を、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、前記所定領域を東京都としているので、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犯罪発生確率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演算しているので、犯罪発生確率を、より高精度なものとして提示することができる。

特に、本実施の形態では、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提示することができる。

また、本実施の形態では、前記演算対象位置を示す位置情報を入力する入力手段（ここでは、キーボード１４及びマウス１６）を備えると共に、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演算対象位置に基づいて前記第１の値及び前記第２の値を導出しているので、当該第１の値及び第２の値を入力する場合に比較して、より簡易に犯罪発生確率を提示することができる。

更に、本実施の形態では、前記入力手段により、前記位置情報として複数の前記区分エリアが含まれた領域を示す領域情報を入力し、前記入力手段によって入力された前記領域情報によって示される前記領域に含まれる前記複数の区分エリアの各々について前記犯罪発生確率を演算しているので、１つの領域情報を入力するのみによって、複数の位置における犯罪発生確率を提示することができ、利便性を向上させることができる。

なお、本実施の形態では、パラメータデータベースＤＴ１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、パラメータデータベースＤＴ１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、本実施の形態で適用した回帰式は（３）式及び（４）式に示されるものに限定されるものではなく、前述した回帰分析の手順によって導出された回帰式であれば、如何なるものでも適用することができる。

また、本実施の形態では、犯罪発生確率を、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、ユーザによって犯罪発生確率の提示対象とする地域として町名までの地域名を入力して、当該町に含まれる全ての町丁目の犯罪発生確率を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、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し、ユーザによって犯罪発生確率の提示対象とする地域として当該エリアまでの地域名を入力して、当該地域に含まれる全ての市町村ないし都道府県等の犯罪発生確率を提示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し、ユーザによって犯罪発生確率の提示対象とする地域として当該エリアまでの地域名を入力して、当該地域に含まれる全ての番地ないし号等の犯罪発生確率を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。

その他、本実施の形態で説明した犯罪発生確率提示装置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発生確率提示プログラムの処理の流れ（図５参照。）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及び提示画面の構成（図６、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パラメータデータベースＤＴ１の構成（図４参照。）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。

更に、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。

実施の形態に係る犯罪発生確率提示装置の外観を示す斜視図である。 実施の形態に係る犯罪発生確率提示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発生確率提示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。 実施の形態に係る犯罪発生確率提示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。 実施の形態に係る提示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 犯罪発生確率提示装置
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（演算手段、導出手段）
２８ ハードディスク
ＤＴ１ パラメータデータベース

Claims (8)

1. 予め定められた地域を複数に区分して得られた区分エリア毎に前記区分エリア内の特定の位置から最寄駅までの距離を前記区分エリア内に存在する事業所数で除算して得られた第１の値Ｘ、及び前記区分エリア毎に前記区分エリア内に居住する人口を前記区分エリア内に存在する前記事業所の従業者数で除算して得られた第２の値Ｙを説明変数、前記区分エリア毎の面積に対する対応する前記区分エリア内の犯罪発生件数の割合に相当する犯罪発生確率Ｎを目的変数、ａ、ｂ及びｃを回帰係数とする下記（１）式で示す回帰式に対して前記区分エリア毎の前記犯罪発生確率Ｎの実際の値、前記区分エリア毎の前記第１の値Ｘの実際の値、及び区分エリア毎の前記第２の値Ｙの実際の値を代入して重回帰分析により得られた正値の前記回帰係数ａ、ｂ及びｃを有する前記回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値、及び第２の値Ｙの実際の値を代入して得られた回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から減じて得られた値を回帰誤差とし、前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値の全組数に対する該全組数のうちの前記回帰誤差が正値になる組数の割合が所定の割合となるように前記回帰式に回帰係数ｄを加算して得られた下記（２）式の回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値に対応する複数組の前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値を組毎に代入して得られた各回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から各々減じて得られた各値を推定誤差とし、前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値の各々に対応する前記（２）式の回帰式のうちの、対応する前記推定誤差の確率分布を示す確率分布関数の前記推定誤差が負値になる領域の前記推定誤差に関する積分値で最小となる確率分布関数を有する回帰式を前記犯罪発生確率Ｎの演算で利用する演算用回帰式として記憶した回帰式記憶手段と、
   前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び第２の値Ｙを前記区分エリア毎に記憶した説明変数記憶手段と、
   前記地域に含まれる前記区分エリアから前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアを指定する区分エリア指定手段と、
   前記区分エリア指定手段によって指定された前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記説明変数記憶手段から読み出し、読み出した前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式に代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算する演算手段と、
   前記演算手段によって演算された前記犯罪発生確率Ｎを提示する提示手段と、
   を含む犯罪発生確率提示装置。
   Ｎ＝１０ ^a-bX-cY ・・・・・・・・（１）
   Ｎ＝１０ ^a-bX-cY ＋ｄ・・・・・・（２）
2. 前記回帰式記憶手段は、前記演算用回帰式を犯罪のジャンル毎に記憶し、
   前記ジャンルから前記演算対象とするジャンルを指定するジャンル指定手段を更に含み、
   前記演算手段は、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式のうち、前記ジャンル指定手段により指定された前記ジャンルに対応する前記演算用回帰式に対して、前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算する請求項１記載の犯罪発生確率提示装置。
3. 前記ジャンルに、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２記載の犯罪発生確率提示装置。
4. 前記地域を指定する地域指定手段を更に含み、
   前記演算手段は、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式に対して、前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記区分エリア毎に代入することにより、前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリア毎の前記特定の位置の前記犯罪発生確率Ｎを演算する請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の犯罪発生確率提示装置。
5. 予め定められた地域を複数に区分して得られた区分エリア毎に前記区分エリア内の特定の位置から最寄駅までの距離を前記区分エリア内に存在する事業所数で除算して得られた第１の値Ｘ、及び前記区分エリア毎に前記区分エリア内に居住する人口を前記区分エリア内に存在する前記事業所の従業者数で除算して得られた第２の値Ｙを説明変数、前記区分エリア毎の面積に対する対応する前記区分エリア内の犯罪発生件数の割合に相当する犯罪発生確率Ｎを目的変数、ａ、ｂ及びｃを回帰係数とする（１）式で示す回帰式に対して前記区分エリア毎の前記犯罪発生確率Ｎの実際の値、前記区分エリア毎の前記第１の値Ｘの実際の値、及び区分エリア毎の前記第２の値Ｙの実際の値を代入して重回帰分析により得られた正値の前記回帰係数ａ、ｂ及びｃを有する前記回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値、及び第２の値Ｙの実際の値を代入して得られた回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から減じて得られた値を回帰誤差とし、前記重回帰分析の対象とした対応する前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値の全組数に対する該全組数のうちの前記回帰誤差が正値になる組数の割合が所定の割合となるように前記回帰式に回帰係数ｄを加算して得られた（２）式の回帰式に対して前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値に対応する複数組の前記第１の値Ｘの実際の値及び第２の値Ｙの実際の値を組毎に代入して得られた各回帰値を対応する前記犯罪発生確率Ｎの実際の値から各々減じて得られた各値を推定誤差とし、前記重回帰分析の対象とした前記犯罪発生確率Ｎの実際の値の各々に対応する前記（２）式の回帰式のうちの、対応する前記推定誤差の確率分布を示す確率分布関数の前記推定誤差が負値になる領域の前記推定誤差に関する積分値で最小となる確率分布関数を有する回帰式を前記犯罪発生確率Ｎの演算で利用する演算用回帰式として記憶した回帰式記憶手段と、
   前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び第２の値Ｙを前記区分エリア毎に記憶した説明変数記憶手段と、を備えたコンピュータを、
   前記地域に含まれる前記区分エリアから前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアを指定する区分エリア指定手段によって指定された前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記説明変数記憶手段から読み出し、読み出した前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記回帰式記憶手段に記憶されている演算用回帰式に代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算する演算手段、
   及び提示装置に対して、前記演算手段によって演算された前記犯罪発生確率Ｎを提示させる提示手段として機能させるための犯罪発生確率提示プログラム。
6. 前記演算手段は、前記回帰式を犯罪のジャンル毎に記憶した前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式のうち、前記ジャンルから前記演算対象とするジャンルを指定する前記ジャンル指定手段により指定された前記ジャンルに対応する前記演算用回帰式に対して、前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算する請求項５記載の犯罪発生確率提示プログラム。
7. 前記演算手段は、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種類を含めた前記ジャンルに記憶した前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式のうち、前記ジャンル指定手段により指定された前記ジャンルに対応する前記演算用回帰式に対して、前記犯罪発生確率Ｎの演算対象とする前記区分エリアに対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを代入することにより、前記演算対象とする前記区分エリアの前記特定の位置の犯罪発生確率Ｎを演算する請求項６記載の犯罪発生確率提示プログラム。
8. 前記演算手段は、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記演算用回帰式に対して、前記地域を指定する前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリアの各々に対応する前記第１の値Ｘ及び前記第２の値Ｙを前記区分エリア毎に代入することにより、前記地域指定手段によって指定された前記地域に含まれる全ての前記区分エリア毎の前記特定の位置の前記犯罪発生確率Ｎを演算する請求項５〜請求項７の何れか１項に記載の犯罪発生確率提示プログラム。

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