WO2023170915A1 - 防犯指標値算出システム、防犯指標値算出方法、及び、防犯指標値算出プログラムが格納された記録媒体 - Google Patents

防犯指標値算出システム、防犯指標値算出方法、及び、防犯指標値算出プログラムが格納された記録媒体 Download PDF

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WO2023170915A1
WO2023170915A1 PCT/JP2022/010891 JP2022010891W WO2023170915A1 WO 2023170915 A1 WO2023170915 A1 WO 2023170915A1 JP 2022010891 W JP2022010891 W JP 2022010891W WO 2023170915 A1 WO2023170915 A1 WO 2023170915A1
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WO
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information
crime prevention
index value
residence
value calculation
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/010891
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English (en)
French (fr)
Inventor
裕幸 遠藤
将也 西田
啓司 大澤
竜大 牧野
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate

Definitions

  • the present invention relates to a crime prevention index value calculation system, a crime prevention index value calculation method, and a recording medium in which a crime prevention index value calculation program is stored.
  • Patent Document 1 discloses a method of scoring security weaknesses of buildings using a table.
  • a table showing the scoring criteria for multiple check items from the three perspectives of whether the building is difficult to be targeted, difficult to break into, and difficult to cause damage in the three categories of surrounding environment, buildings, and lifestyle habits.
  • crime prevention design is performed using crime prevention measures cards that indicate crime prevention measures to be taken for a building in accordance with the scoring performed using this table.
  • the table is used to divide a specific building into three aspects: surrounding environment, building, and lifestyle, and obtain scoring results.
  • a corresponding card is selected from among the crime prevention cards according to the obtained scoring result.
  • Patent Document 2 discloses a device that outputs a living environment score for each building.
  • This device stores one or more living environment scores regarding the living environment of the building in a storage unit in association with a building identifier for identifying the building and building information regarding the building.
  • This device receives specific information that specifies a building, acquires one or more living environment scores paired with a building identifier corresponding to the specific information from the storage unit, and outputs the acquired one or more living environment scores.
  • Patent Document 3 discloses a device for providing information useful for efficiently providing crime prevention services. This device obtains measurement results of energy usage by one or more consumers in each of one or more regions. This device determines the degree to which crime prevention personnel are required to be dispatched to provide crime prevention services to customers in each region, based on the obtained energy usage measurement results for each customer. The degree of necessity for dispatch is determined, and information corresponding to the determined degree of necessity for dispatch is output.
  • Information regarding residences is provided by organizations related to crime prevention, such as the police, security companies, real estate companies, etc.
  • organizations related to crime prevention such as the police, security companies, real estate companies, etc.
  • SNS Social Networking Service
  • Patent Documents 1 to 3 although it is possible to evaluate the security of a residence, the information sources for performing the evaluation are limited. Therefore, it was not possible to improve the accuracy of home crime prevention evaluation.
  • the main purpose of the present invention is to improve the accuracy of residential security evaluation.
  • a crime prevention index value calculation system includes a first acquisition unit that acquires first information about a residence from a first information source, and a second information about the residence from a second information source.
  • the apparatus includes a second acquisition means for acquiring, and a calculation means for calculating an index value regarding crime prevention of the residence based on the first information and the second information.
  • a crime prevention index value calculation method includes an information processing device that acquires first information regarding a residence from a first information source, and acquires first information about a residence from a second information source. Second information regarding the residence is acquired from the computer, and an index value regarding crime prevention of the residence is calculated based on the first information and the second information.
  • a crime prevention index value calculation program includes a first acquisition process of acquiring first information regarding a residence from a first information source, and a second acquisition process of acquiring first information regarding a residence from a first information source. a second acquisition process of acquiring second information regarding the residence from an information source; and a calculation process of calculating an index value regarding crime prevention of the residence based on the first information and the second information. , cause the computer to execute.
  • the present invention can also be realized by a computer-readable, non-volatile recording medium in which the crime prevention index value calculation program (computer program) is stored.
  • the present invention it is possible to obtain a crime prevention index value calculation system and the like that make it possible to improve the accuracy of evaluating the security of a residence.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a crime prevention index value calculation system 10 according to a first embodiment of the present invention. It is a diagram illustrating data of security characteristic information 171 by residence according to the first embodiment of the present invention. It is a diagram illustrating data of regional crime characteristic information 172 according to the first embodiment of the present invention. It is a flowchart showing the operation of the crime prevention index value calculation system 10 according to the first embodiment of the present invention. It is a block diagram showing the composition of crime prevention index value calculation system 50 concerning a 2nd embodiment of the present invention. It is a block diagram showing the composition of information processing device 900 which can realize security index value calculation systems 10 and 50 concerning each embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a crime prevention index value calculation system 10 according to a first embodiment of the present invention.
  • the crime prevention index value calculation system 10 according to the present embodiment is a system that collects information related to crime prevention of each residence and calculates a crime prevention score of each residence from the collected information.
  • the crime prevention score is the value of an index related to crime prevention that indicates the safety of a residence.
  • the crime prevention index value calculation system 10 is communicably connected to the first information source 20 and the second information source 30 via the communication network 40.
  • the communication network 40 is, for example, a communication network such as the Internet.
  • the first information source 20 and the second information source 30 are various information providing media that transmit information regarding residences.
  • the various information providing media include, for example, a security company system 21, a real estate company system 22, a police-related system 23, a fire department-related system 24, and the like. Further, the various information providing media are not limited to such systems, and may include various web services and applications for disseminating information.
  • the first information source 20 and the second information source 30 may be classified according to the identity of the information provider who provides the information through the information providing medium. For example, if the information provider is a business operator, it is classified as the first information source 20, and other information providers are classified as the second information source 30. More specifically, if it is a business that provides services related to crime prevention, it may be classified as the first information source 20 and may be classified as the second information source 30.
  • the information can be divided into a first information source 20 and a second information source 30 according to the identity of the information provider. It's okay. For example, if an organization that disseminates information about crime prevention disseminates information about housing through SNS, it will be treated as the first source of information, and if an individual disseminates information about housing, it will be treated as the second source of information. It's like handling.
  • the identity of the information provider may be specified based on, for example, the domain name of the information providing medium or the domain acquirer. Furthermore, the present invention is not limited to this, and the identity of the information provider may be identified from the account or the like.
  • the crime prevention index value calculation system 10 is configured by an information processing device such as one or more servers, and includes a first acquisition section 11, a second acquisition section 12, a calculation section 13, a learning section 14, a restriction section 15, a generation section 16, and a storage.
  • a section 17 is provided.
  • the first acquisition section 11, the second acquisition section 12, the calculation section 13, the learning section 14, the restriction section 15, and the generation section 16 are, in order, a first acquisition means, a second acquisition means, a calculation means, a learning means, a restriction means, This is an example of a generating means.
  • the storage unit 17 is, for example, a storage device such as a RAM (Random Access Memory) or a hard disk 904, which will be described later with reference to FIG.
  • the storage unit 17 stores crime prevention characteristic information by residence 171, crime characteristic information by area 172, calculation criteria 173, restriction criteria 174, and generation criteria 175. The information stored in the storage unit 17 will be described later.
  • the first acquisition unit 11 acquires information regarding a residence (an example of first information) provided from each system included in the first information source 20.
  • the first acquisition unit 11 may acquire information related to security of a residence transmitted from each system included in the first information source 20 via, for example, SNS.
  • the information acquired by the first acquisition unit 11 includes crime prevention characteristic information by residence and crime characteristic information by area where the residence is located.
  • a specific example of the information that the first acquisition unit 11 acquires from the first information source 20 is as follows. However, the information that the first acquisition unit 11 acquires from the first information source 20 is not limited to the following.
  • Information obtained from the security company system 21 (crime prevention characteristic information by residence) - Presence or absence of crime prevention equipment (security cameras, etc. that are communicably connected to a security company) - Presence or absence of a crime prevention contract with a security company (2) Information obtained from the real estate company system 22 (crime prevention characteristic information by residence) - Presence of security equipment (auto lock, security camera) - Presence of parts with security functions (keys that are difficult to pick, windows that are difficult to break, strong doors, etc.) - Floor plan and location (number of floors where the residence is located) ⁇ Exterior (photos of the residence and its surroundings) ⁇ Location conditions (surrounding environment such as street lights, police box, presence of 24-hour stores, heavy foot traffic, history of natural disasters such as river flooding and tsunami damage) ⁇ Whether or not the property is certified as an excellent property under the excellent crime prevention certification system (3) Information obtained from the police-related system 23 (information on crime characteristics by region) ⁇ Type of crime that occurred (theft, injury, damage to
  • the first acquisition unit 11 stores information regarding crime prevention by residence acquired from the first information source 20 in the storage unit 17 as crime prevention characteristic information by residence 171, and crime prevention characteristic information by area acquired from the first information source 20. is stored in the storage unit 17 as regional crime characteristic information 172.
  • the second acquisition unit 12 receives information related to residences transmitted from each device included in the second information source 30 via, for example, SNS, and registered in a device (for example, an SNS management server, etc.) connected to the communication network 40.
  • Obtain information (an example of second information).
  • the information acquired by the second acquisition unit 12 includes crime prevention characteristic information by residence and crime characteristic information by area where the residence is located.
  • a specific example of the information that the second acquisition unit 12 acquires from the second information source 30 is as follows. However, the information that the second acquisition unit 12 acquires from the second information source 30 is not limited to the following.
  • the second acquisition unit 12 extracts keywords related to the crime prevention characteristics of each residence and the crime characteristics of each region by analyzing the acquired text sent via SNS etc. regarding crime prevention of the residence.
  • the criteria (not shown) used when the second acquisition unit 12 extracts keywords are stored in the storage unit 17, for example.
  • the second acquisition unit 12 may extract the keywords, for example, by performing syntax analysis on the transmitted text, or by performing pattern matching with words related to crime prevention registered in a dictionary in advance.
  • the first acquisition unit 11 described above may also have a function of performing this syntax analysis or pattern matching.
  • the second acquisition unit 12 acquires the relevant keywords, for example, "a robbery incident has occurred,” “an injury incident has occurred,” “crime prevention equipment is sufficient (or poor),” “public order is good (or poor),” “people are Use phrases such as "There are many (or few) streets.”
  • the second acquisition unit 12 then generates information regarding crime prevention by residence and crime characteristic information by region, which associates the extracted keyword with a proper noun specifying a residence or region included in the text to be extracted.
  • the second acquisition unit 12 stores the generated crime prevention information by residence in the storage unit 17 as crime prevention characteristic information by residence 171, and stores the generated crime characteristic information by area into the storage unit 17 as crime prevention characteristic information by area 172. Store.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating data of the residence-specific crime prevention characteristic information 171 according to the present embodiment.
  • the crime prevention characteristic information 171 by residence includes identification information, residence name, address, region, information acquired by the first acquisition unit 11 from the first information source 20 as described above, and information described above by the second acquisition unit 12 regarding each residence.
  • the information obtained from the second information source 30 is included as follows.
  • the data of the crime prevention characteristic information 171 by residence illustrated in FIG. 2 is an example, and the crime prevention characteristic information 171 by residence may include items different from the items illustrated in FIG. Depending on the situation, it may be configured from only a part of the structure.
  • the identification information is information for identifying individual residences. (name, etc.) or address, etc.
  • the residence name or address is included in the information acquired from the first information source 20 or the second information source 30.
  • the area is determined, for example, by the first acquisition unit 11 or the second acquisition unit 12 based on the address.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating data of regional crime characteristic information 172 according to the present embodiment.
  • the regional crime characteristic information 172 is information regarding each region that is acquired from the first information source 20 by the first acquisition unit 11 as described above, and information acquired by the second acquisition unit 12 from the second information source 30 as described above. Contains information about Note that the data of the regional crime characteristic information 172 illustrated in FIG. 3 is an example, and the regional crime characteristic information 172 may include items different from the items illustrated in FIG. Depending on the situation, it may be configured from only a part of the structure.
  • the calculation unit 13 calculates a crime prevention score, which is an index value regarding the crime prevention of a residence, based on the crime prevention characteristic information by residence 171, the crime prevention characteristic information by region 172, and the calculation standard 173.
  • the calculation standard 173 represents the relationship between the crime prevention characteristic information by residence 171 and the crime prevention characteristic information by area 172, which include information acquired from the first information source 20 and the second information source 30, and the crime prevention score.
  • the calculation unit 13 may calculate the crime prevention score without using a standard such as the calculation standard 173.
  • the calculation unit 13 may calculate the crime prevention score for evaluation items that can be obtained using numerical values, such as the asset value of a house or the crime incidence rate, using an evaluation function that uses the obtained numerical values as arguments.
  • the calculation unit 13 may output an index value related to crime prevention using machine learning (deep learning).
  • a specific example of the crime prevention score calculation rule indicated by the calculation standard 173 is illustrated below.
  • the crime prevention score calculation rule indicated by the calculation standard 173 is not limited to the following.
  • the calculation criteria 173 includes criteria for extracting blind spots from structural drawings or exterior photographs of the residence. -Regarding the surrounding environment, the more streetlights there are, the closer the distance to the police box, the more stores open 24 hours, the more people walking, the higher the crime prevention score. - If there is a security contract with a security company, the security score is increased by adding a predetermined value (additional points) that is added when there is a security contract to the security score.
  • the crime prevention score is increased by adding a predetermined value (additional points) that is added when the property is certified as an excellent property to the crime prevention score. . -
  • additional points additional points
  • the more keywords that indicate negative factors for crime prevention such as "poor security equipment” and "less foot traffic,” included in the information sent via SNS, the lower the crime prevention score will be. .
  • Calculation standards 173 include calculation rules for calculating a crime score from information included in regional crime characteristic information 172.
  • the crime score is an index value that indicates the risk of crime in the area.
  • the calculation unit 13 subtracts the crime score calculated as described below based on the area-specific crime characteristic information 172 for the area where the residence is located from the crime prevention score calculated as described above based on the residence-specific crime prevention characteristic information 171.
  • the final security score for the residence is determined.
  • a specific example of the crime score calculation rule indicated by the calculation standard 173 is illustrated below.
  • the crime score calculation rule indicated by the calculation standard 173 is not limited to the following. - The higher the number of crimes (occurrence frequency), the higher the crime score.
  • weighting may be performed depending on the heinousness of the crime that occurred.
  • the calculation unit 13 calculates the crime score using the calculation formula "a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 +.".
  • x i i is a natural number
  • a i represents a weighting coefficient for x i .
  • the calculation unit 13 creates a calculation formula in which the value of a i is increased for cases with high heinousness such as murder cases, and the value of a i is decreased for cases with less heinousness such as theft cases. May be used.
  • the calculation unit 13 calculates a crime prevention score for each house based on the crime prevention characteristic information 171 by residence, the crime prevention characteristic information 172 by region, and the calculation standard 173 described above, and applies the calculated crime prevention score to the crime prevention characteristic information 171 by residence. reflect.
  • the crime prevention characteristic information 171 by residence illustrated in FIG. 2 among the houses with identification numbers 000001 to 000003, the house with identification number 000001 has the highest crime prevention score, and the house with identification number 000001 has the lowest crime prevention score. ing.
  • One reason for this is that in the regional crime characteristic information 172 illustrated in FIG. That's expensive.
  • the learning unit 14 generates or updates the calculation standard 173 by performing machine learning on the relationship between the crime prevention characteristic information by residence 171, the crime prevention characteristic information by area 172, and the crime prevention score.
  • the teacher data used by the learning unit 14 for learning is data created based on past results regarding security in residences.
  • the learning unit 14 may include artificial intelligence, which is an existing technology, that can explain the basis of the output results.
  • the calculation unit 13 calculates the crime prevention score (objective variable) from the values of the crime prevention parameters (explanatory variables) indicated by the residential crime prevention characteristic information 171 and the area crime characteristic information 172. The reason for the low score (weakness in crime prevention) is also output.
  • the restriction unit 15 has a function of restricting the disclosure destination of the security score based on the security score calculated by the calculation unit 13, the attributes of the person viewing the security score, and the restriction criteria 174.
  • the restriction standard 174 represents the relationship between the crime prevention score, the attributes of the person viewing the crime prevention score, and the place where the crime prevention score is published. It means to strengthen.
  • the restriction unit 15 may limit the disclosure destinations of the crime prevention score, without using the restriction criteria 174, for example, using a calculation formula for determining the restriction content of the disclosure destination, which uses the crime prevention score as an argument.
  • the restriction criteria 174 includes information that manages attributes of a person, including, for example, the person's criminal history.
  • the restriction criteria 174 is managed, for example, by associating ID (Identification) information (such as a name) that can identify a person with that person's criminal history.
  • ID Identification
  • a person's criminal history can be obtained from, for example, public information (reports) regarding incidents that occurred in the past.
  • the restriction unit 15 discloses the crime prevention score of a residence whose identification information is 000001 with a high crime prevention score to everyone based on the restriction standard 174. decide. Based on the restriction criteria 174, the restriction unit 15 determines to restrict the security score of a residence whose identification information is 000003 with a low crime prevention score from being disclosed to a person with a criminal history. Further, the restriction unit 15 may restrict the types of terminals that can view the security score, depending on the security score. The restriction unit 15 reflects information representing the determined disclosure restriction of the crime prevention score in the residence-specific crime prevention characteristic information 171.
  • the restriction standard 174 may represent a restriction on the disclosure destination according to the security score viewing authority.
  • the restriction criteria 174 may indicate that the lower the crime prevention score, the stronger the restriction on the disclosure destination.
  • viewing authority is defined by the number of crimes.
  • M is a predetermined integer
  • residences whose identification information with the lowest crime prevention score is 000003 are subject to disclosure restrictions.
  • N is a predetermined integer smaller than M
  • the above-mentioned viewing authority may be set not only according to the number of crimes but also according to the background of the viewer such as a system provider, a company, or an individual.
  • the crime prevention index value calculation system 10 When the crime prevention index value calculation system 10 receives a request to view the crime prevention score of a house from the outside, it requests input of ID information of the person making the view request.
  • the crime prevention index value calculation system 10 may use biometric authentication techniques such as fingerprint authentication or face authentication when performing authentication using the ID information. If the crime prevention characteristic information by residence 171 indicates that the security score for the person specified by the input ID information will not be disclosed for the residence that is the object of the viewing request, the crime prevention index value calculation system 10 Deny the request.
  • the generation unit 16 generates additional information regarding the residence based on the crime prevention score and the generation criteria 175.
  • the generation standard 175 represents the relationship between the crime prevention score and additional information.
  • the generation unit 16 may generate the additional information without using the generation standard 175, for example, using a calculation formula for determining the content of the additional information that uses the crime prevention score as an argument.
  • the additional information generated by the generation unit 16 is, for example, information representing the value of a residence, and specifically, the sales price of a condominium or the rental price of a rental residence.
  • the generation standard 175 indicates that the higher the crime prevention score, the higher the value of the house indicated by the additional information (ie, sales price, rental price, etc.).
  • the additional information may include information representing a method for increasing the crime prevention score.
  • the information for increasing the crime prevention score may include, for example, information representing crime prevention equipment that is recommended to be installed in a residence to improve crime prevention performance.
  • the generation unit 16 may calculate the crime prevention score when the method for increasing the crime prevention score is applied, and include the calculated crime prevention score in the additional information.
  • the information for increasing the crime prevention score may include information introducing a security company or crime prevention advisor with which the user is recommended to contract. In this case, the generation criterion 175 indicates that the lower the crime prevention score, the more likely the additional information will include information representing the method for increasing the crime prevention score described above.
  • the generation unit 16 reflects the generated additional information in the residence-specific crime prevention characteristic information 171.
  • the crime prevention index value calculation system 10 transmits additional information included in the crime prevention characteristics information by residence 171 to the request source in response to a request from, for example, a real estate company or a person who wishes to purchase or rent a house. You can also output it.
  • the first acquisition unit 11 acquires crime prevention characteristic information by residence 171 and crime characteristic information by area 172 from the first information source 20 (step S101).
  • the second acquisition unit 12 acquires the residence-specific crime prevention characteristic information 171 and the region-specific crime characteristic information 172 from the second information source 30 (step S102). Note that step S101 and step S102 are performed in random order.
  • the calculation unit 13 calculates the crime prevention score of the residence based on the crime prevention characteristic information by residence 171, the crime prevention characteristic information by region 172, and the calculation standard 173, and updates the crime prevention characteristic information by residence 171 (step S103).
  • the restriction unit 15 calculates the level of restriction on disclosure of the crime prevention score based on the crime prevention score, the attributes of the person viewing the crime prevention score, and the restriction criteria 174, and updates the security characteristic information by residence 171 (step S104). .
  • the generation unit 16 generates additional information based on the crime prevention score and the generation standard 175, updates the residential crime prevention characteristic information 171 (step S105), and the entire process ends.
  • the crime prevention index value calculation system 10 can improve the accuracy of evaluating the crime prevention of a residence.
  • the reason is that the crime prevention index value calculation system 10 acquires the information necessary for evaluating the crime prevention of the residence that is scattered in the first information source 20 and the second information source 30, and based on the acquired information, calculates the crime prevention index value of the residence. This is because the score is calculated.
  • the crime prevention index value calculation system 10 uses, in addition to a first information source 20 related to crime prevention work, a second information source 30 (for example, SNS) not related to crime prevention work that transmits information to an unspecified number of people. , obtain crime prevention characteristic information 171 by residence and crime characteristic information 172 by area. That is, the acquired residence-specific crime prevention characteristic information 171 and area-specific crime characteristic information 172 are information that is acquired from more information sources and also includes reputations regarding the house, which are necessary for evaluating the crime prevention of the residence. Thereby, the crime prevention index value calculation system 10 can improve the accuracy of evaluating the crime prevention of a residence.
  • the crime prevention index value calculation system 10 generates or updates the calculation standard 173 by learning the relationship between the crime prevention characteristic information by residence 171, the crime prevention characteristic information by region 172, and the crime prevention score. Furthermore, the crime prevention index value calculation system 10 uses explainable artificial intelligence to output the basis for calculating the crime prevention score. Thereby, the crime prevention index value calculation system 10 can efficiently improve the accuracy of the evaluation based on the information necessary for evaluating the security of a residence, and can also clarify weaknesses in crime prevention regarding the residence. can.
  • the crime prevention index value calculation system 10 limits the disclosure destination of the crime prevention score based on the crime prevention score, the attributes of the person viewing the crime prevention score, and the restriction criteria 174. Then, the crime prevention index value calculation system 10 places stronger restrictions on the disclosure destination as the value of the crime prevention score is lower. Thereby, the crime prevention index value calculation system 10 can prevent crimes targeting residences with low crime prevention scores.
  • the crime prevention index value calculation system 10 generates additional information regarding the residence based on the crime prevention score and the generation standard 175.
  • the crime prevention index value calculation system 10 increases the value of the residence (for example, sales price or rental price) indicated by the additional information as the crime prevention score becomes higher.
  • the crime prevention index value calculation system 10 includes additional information about methods for increasing the crime prevention score (for example, installing crime prevention equipment, contracting with a security company or crime prevention advisor, etc.).
  • the crime prevention index value calculation system 10 can support the business of businesses such as real estate agents, and people who are planning to purchase or move a residence.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a crime prevention index value calculation system 50 according to the second embodiment of the present invention.
  • the crime prevention index value calculation system 50 includes a first acquisition section 51, a second acquisition section 52, and a calculation section 53.
  • the first acquisition section 51, the second acquisition section 52, and the calculation section 53 are examples of a first acquisition means, a second acquisition means, and a calculation means, respectively.
  • the first acquisition unit 51 acquires first information 610 regarding residence from the first information source 61.
  • the first information source 61 is, for example, the same information source as the first information source 20 according to the first embodiment.
  • the first information 610 is, for example, the same information as the residence-specific crime prevention characteristic information 171 and the area-specific crime prevention characteristic information 172 that the first acquisition unit 11 according to the first embodiment acquires from the first information source 20.
  • the first acquisition unit 51 operates in the same manner as the first acquisition unit 11 according to the first embodiment, for example.
  • the second acquisition unit 52 acquires second information 620 regarding the residence from the second information source 62.
  • the second information source 62 is, for example, the same information source as the second information source 30 according to the first embodiment.
  • the second information 620 is, for example, the same information as the crime prevention characteristic information by residence 171 and the crime prevention characteristic information by region 172 that the second acquisition unit 12 according to the first embodiment acquires from the second information source 30.
  • the second acquisition unit 52 operates in the same manner as the second acquisition unit 12 according to the first embodiment, for example.
  • the calculation unit 53 calculates an index value 531 regarding crime prevention of the residence based on the first information 610 and the second information 620.
  • the index value 531 is, for example, a value similar to the crime prevention score calculated by the calculation unit 13 according to the first embodiment.
  • the calculation unit 53 operates in the same manner as the calculation unit 13 according to the first embodiment, for example.
  • the crime prevention index value calculation system 10 can improve the accuracy of evaluating the crime prevention of a residence.
  • the reason is that the crime prevention index value calculation system 10 acquires the information necessary for evaluating the crime prevention of the residence that is scattered in the first information source 61 and the second information source 62, and based on the acquired information, the index value 531 This is because it calculates .
  • each part of the crime prevention index value calculation system 10 shown in FIG. 1 and the crime prevention index value calculation system 50 shown in FIG. 5 can be realized by dedicated HW (HardWare) (electronic circuit).
  • HW HardWare
  • FIGS. 1 and 5 at least the configuration described below can be regarded as a functional (processing) unit (software module) of a software program. - first acquisition units 11 and 51; - second acquisition units 12 and 52; - Calculation units 13 and 53, ⁇ Learning part 14, ⁇ Restriction part 15, - Generation unit 16, - Storage control function in the storage unit 17.
  • FIG. 6 shows the configuration of an information processing device 900 (computer system) that can realize the crime prevention index value calculation system 10 according to the first embodiment of the present invention or the crime prevention index value calculation system 50 according to the second embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example. That is, FIG. 6 shows the configuration of at least one computer (information processing device) that can implement the above-described system shown in FIGS. 1 and 5, and a hardware environment that can implement each function in the embodiment described above. represents.
  • the information processing apparatus 900 shown in FIG. 6 includes the following components, some of the components listed below may not be included.
  • ⁇ CPU Central_Processing_Unit
  • ⁇ ROM Read_Only_Memory
  • RAM Random_Access_Memory
  • ⁇ Hard disk storage device
  • - Communication interface 905 with external devices ⁇ Bus 906 (communication line)
  • ⁇ Bus 906 communication line
  • a reader/writer 908 that can read and write data stored in a recording medium 907 such as a CD-ROM (Compact_Disc_Read_Only_Memory); - Input/output interface 909 for monitors, speakers, keyboards, etc.
  • CD-ROM Compact_Disc_Read_Only_Memory
  • Input/output interface 909 for monitors, speakers, keyboards, etc.
  • the information processing device 900 including the above components is a general computer in which these components are connected via a bus 906.
  • the information processing device 900 may include a plurality of CPUs 901, or may include a CPU 901 configured with multi-cores.
  • the information processing device 900 may include a GPU (Graphical_Processing_Unit) (not shown) in addition to the CPU 901.
  • the present invention which has been described using the above-described embodiment as an example, supplies a computer program capable of realizing the following functions to the information processing apparatus 900 shown in FIG.
  • the function is the configuration described above in the block diagrams (FIGS. 1 and 5) referred to in the description of the embodiment, or the function of the flowchart (FIG. 4).
  • the present invention is achieved by subsequently reading the computer program into the CPU 901 of the hardware, interpreting it, and executing it.
  • the computer program supplied to the apparatus may be stored in a readable/writable volatile memory (RAM 903) or a nonvolatile storage device such as ROM 902 or hard disk 904.
  • a currently common procedure can be adopted as a method for supplying a computer program into the hardware.
  • the procedure includes, for example, a method of installing the program into the device via various recording media 907 such as a CD-ROM, a method of downloading from the outside via a communication line such as the Internet, and the like.
  • the present invention can be considered to be constituted by the code constituting the computer program or the recording medium 907 in which the code is stored.
  • a first acquisition means for acquiring first information regarding residence from a first information source; second acquisition means for acquiring second information regarding the residence from a second information source; Calculation means for calculating an index value regarding crime prevention of the residence based on the first information and the second information; A crime prevention index value calculation system.
  • the calculation means calculates the index value using a calculation standard representing a relationship between the first information, the second information, and the index value.
  • the first acquisition means acquires SNS (Social Networking Service) information as the first information
  • the second acquisition means acquires SNS information as the second information.
  • the crime prevention index value calculation system according to any one of Supplementary notes 1 to 3.
  • Both the first information and the second information represent crime prevention characteristics of the residence and crime characteristics regarding the area in which the residence is included;
  • the crime prevention index value calculation system according to any one of Supplementary Notes 1 to 4.
  • the crime prevention characteristics represent at least one of the crime prevention performance of equipment and components included in the residence, the floor plan of the residence, the appearance of the residence, and the location conditions of the residence, The crime characteristics represent at least one of the type of crime occurring in the area, the method of crime, and the frequency of crime occurrence; The crime prevention index value calculation system described in Appendix 5.
  • the second acquisition means extracts keywords related to the crime prevention characteristics and the crime characteristics by analyzing sentences included in the second information,
  • the calculation means calculates the index value based on the extracted keyword, The crime prevention index value calculation system described in Appendix 5 or Appendix 6.
  • Appendix 9 further comprising learning means for generating or updating the calculation standard by learning the relationship between the first information, the second information, and the index value;
  • learning means for generating or updating the calculation standard by learning the relationship between the first information, the second information, and the index value;
  • the learning means includes explainable artificial intelligence,
  • the calculation means outputs a calculation basis for the index value indicated by the explainable artificial intelligence.
  • the restriction means limits the publication destination using a restriction criterion representing a relationship between the index value, the attribute, and the publication destination;
  • the generating means generates the additional information using a generation criterion representing a relationship between the index value and the additional information.

Landscapes

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Abstract

防犯指標値算出システム５０は、第１情報源６１から住居に関する第１情報６１０を取得する第１取得部５１と、第２情報源６２から当該住居に関する第２情報６２０を取得する第２取得部５２と、第１情報６１０と第２情報６２０とに基づいて、当該住居の防犯に関する指標値５３２を算出する算出部５３と、を備えることによって、住居の防犯の評価の精度を高める。

Description

防犯指標値算出システム、防犯指標値算出方法、及び、防犯指標値算出プログラムが格納された記録媒体
　本発明は、防犯指標値算出システム、防犯指標値算出方法、及び、防犯指標値算出プログラムが格納された記録媒体に関する。
　人々の生活において、住居における防犯対策は重要な課題であり、防犯対策を支援する技術が期待されている。
　このような技術に関連する技術として、特許文献１には、テーブルを用いて、建物の防犯上の弱点を採点する方法が開示されている。この方法では、周辺環境、建物、生活習慣という３つのカテゴリーに関して、狙われにくい建物か、侵入しにくい建物か、被害が出にくい建物かという３つの視点における複数のチェック項目の採点基準を表すテーブルを使用する。この方法では、このテーブルを用いて行う採点に応じて建物に対して施すべき防犯対策を示す防犯対策カードを用いて防犯設計を行う。この方法では、当該テーブルを用いて特定の建物を周辺環境、建物、生活習慣という３つの観点に分けて採点結果を取得する。そしてこの方法では、当該防犯対策カードの中から取得した採点結果に応じて対応するカードを選択する。
　また、特許文献２には、建物ごとの住環境スコアを出力する装置が開示されている。この装置は、建物を識別する建物識別子と建物に関する建物情報に対応付けて、建物の住環境に関する１以上の住環境スコアを格納部に格納する。そしてこの装置は、建物を特定する特定情報を受け付け、特定情報に対応する建物識別子と対になる１以上の住環境スコアを格納部から取得し、取得した１以上の住環境スコアを出力する。
　また、特許文献３には、防犯サービスの効率的な提供に有用な情報を提供するため装置が開示されている。この装置は、１以上の地域それぞれについてその地域の１以上の需要家におけるエネルギー使用量の測定結果を取得する。この装置は、取得された各需要家におけるエネルギー使用量の測定結果に基づいて、地域毎に、その地域の需要家への防犯サービスの実施のために防犯要員の出動を必要とする度合いである出動必要度を決定し、決定された出動必要度に応じた情報を出力する。
特開２００７－２２００４０号公報 特開２０１９－１８５４９８号公報 特開２０１６－０９５５７３号公報
　住居に関する情報は、例えば警察、警備会社、不動産会社等の防犯業務に関係する組織から提供されている。また、この他にも一般の人々がＳＮＳ（Social Networking Service）等により発信している場合もある。
　特許文献１乃至３によれば、住居の防犯に関する評価を行うことができるものの、評価を行うための情報源が限定されていた。そのため、住居の防犯の評価の精度を高めることができなかった。
　本発明の主たる目的は、住居の防犯の評価の精度を高めることである。
　本発明の一態様に係る防犯指標値算出システムは、第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得する第１の取得手段と、第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得する第２の取得手段と、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する算出手段と、を備える。
　上記目的を達成する他の見地において、本発明の一態様に係る防犯指標値算出方法は、情報処理装置によって、第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得し、第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得し、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する。
　また、上記目的を達成する更なる見地において、本発明の一態様に係る防犯指標値算出プログラムは、第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得する第１の取得処理と、第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得する第２の取得処理と、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する算出処理と、をコンピュータに実行させる。
　更に、本発明は、係る防犯指標値算出プログラム（コンピュータプログラム）が格納された、コンピュータ読み取り可能な、不揮発性の記録媒体によっても実現可能である。
　本発明によれば、住居の防犯の評価の精度を高めることを可能とする防犯指標値算出システム等が得られる。
本発明の第１の実施形態に係る防犯指標値算出システム１０の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る住居別防犯特性情報１７１のデータを例示する図である。 本発明の第１の実施形態に係る地域別犯罪特性情報１７２のデータを例示する図である。 本発明の第１の実施形態に係る防犯指標値算出システム１０の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る防犯指標値算出システム５０の構成を示すブロック図である。 本発明の各実施形態に係る防犯指標値算出システム１０及び５０を実現可能な情報処理装置９００の構成を示すブロック図である。
　以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
　＜第１の実施形態＞
　図１は、本発明の第１の実施の形態に係る防犯指標値算出システム１０の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０は、個々の住居の防犯に関係する情報を収集し、収集した情報から個々の住居の防犯スコアを算出するシステムである。但し、防犯スコアは、住居の安全性を示す防犯に関する指標の値である。
　防犯指標値算出システム１０は、第１情報源２０及び第２情報源３０と通信ネットワーク４０を介して通信可能に接続されている。通信ネットワーク４０は、例えばインターネット等の通信ネットワークである。
　第１情報源２０および第２情報源３０は、住居に関する情報を発信する種々の情報提供媒体である。種々の情報提供媒体は、例えば、警備会社システム２１、不動産会社システム２２、警察関係システム２３、消防関係システム２４などである。また、種々の情報提供媒体はこのようなシステムに限らず、情報を発信するための様々なＷｅｂサービスやアプリケーションを含んでいてもよい。
　また、第１情報源２０と第２情報源３０とは、図１に示すように、情報提供媒体を通じて情報を提供する情報提供者の素性に応じて区分するようにしてもよい。例えば、情報提供者が事業者である場合は第１情報源２０として区分し、それ以外の情報提供者は第２情報源３０に区分する、といった具合である。より具体的に、防犯に関する業務を提供する事業者である場合は第１情報源２０として区分し、第２情報源３０とを区分するようにしてもよい。
　さらには、同一の情報提供媒体を用いて異なる情報提供者が情報を発信している場合にも、情報提供者の素性に応じて第１情報源２０と、第２情報源３０とに区分けしてもよい。例えば、防犯に関する情報を発信する団体がＳＮＳを通じて住居に関する情報を発信している場合は、第１の情報源として扱い、個人が住居に関する情報を発信している場合は、第２の情報源として扱う、といった具合である。
　なお、情報提供者の素性は、例えば、情報提供媒体のドメイン名や、ドメイン取得者などに基づいて特定してもよい。また、これに限らず、アカウントなどから情報提供者の素性を特定するようにしてもよい。
　防犯指標値算出システム１０は、１以上のサーバ等の情報処理装置によって構成され、第１取得部１１、第２取得部１２、算出部１３、学習部１４、制限部１５、生成部１６、記憶部１７を備える。第１取得部１１、第２取得部１２、算出部１３、学習部１４、制限部１５、生成部１６は、順に、第１取得手段、第２取得手段、算出手段、学習手段、制限手段、生成手段の一例である。
　記憶部１７は、例えば、図６を参照して後述するＲＡＭ（Random Access Memory）あるいはハードディスク９０４のような記憶デバイスである。記憶部１７は、住居別防犯特性情報１７１、地域別犯罪特性情報１７２、算出基準１７３、制限基準１７４、生成基準１７５を記憶している。記憶部１７に記憶されたこれらの情報に関しては後述する。
　第１取得部１１は、第１情報源２０に含まれる各システムから提供されている、住居に関する情報（第１の情報の一例）を取得する。第１取得部１１は、第１情報源２０に含まれる各システムから例えばＳＮＳ等を介して発信された、住居の防犯に関する情報を取得してもよい。第１取得部１１によって取得される情報は、住居別の防犯特性情報と、住居が存在する地域別の犯罪特性情報とを含む。第１取得部１１が第１情報源２０から取得する情報の具体例は下記の通りである。但し、第１取得部１１が第１情報源２０から取得する情報は下記に限定されない。
　（１）警備会社システム２１から取得する情報（住居別の防犯特性情報）
・防犯設備（警備会社と通信可能に接続された防犯カメラ等）の有無
・警備会社との防犯契約の有無
　（２）不動産会社システム２２から取得する情報（住居別の防犯特性情報）
・防犯設備（オートロック、防犯カメラ）の有無
・防犯機能を有する部材（ピッキングによる開錠が困難な鍵、割れにくい窓、頑丈なドア等）の有無
・間取り
・位置（住居がある階数）
・外観（住居及びその周辺の写真）
・立地条件（街灯、交番、２４時間営業の店舗等の有無、人通りの多さ、河川の氾濫及び津波の被害などの自然災害の発生実績などの周辺環境）
・防犯に関する優良認定制度における優良物件としての認定の有無
　（３）警察関係システム２３から取得する情報（地域別の犯罪特性情報）
・発生した犯罪の種別（窃盗事件、傷害事件、器物損壊時間等）、犯罪の手口、犯罪の発生件数（発生頻度）
・警察車両の出動回数（出動頻度）
・交通事故の件数
　（４）消防関係システム２４から取得する情報（地域別の犯罪特性情報）
・火災が発生した件数（頻度）
・救急車両の出動回数（出動頻度）
・消防車両の出動回数（出動頻度）。
　第１取得部１１は、第１情報源２０から取得した住居別の防犯に関する情報を住居別防犯特性情報１７１として記憶部１７に格納し、第１情報源２０から取得した地域別の犯罪特性情報を地域別犯罪特性情報１７２として記憶部１７に格納する。
　第２取得部１２は、第２情報源３０に含まれる各装置から例えばＳＮＳ等を介して発信され、通信ネットワーク４０に接続された装置（例えばＳＮＳの管理サーバ等）に登録された、住居に関する情報（第２の情報の一例）を取得する。第２取得部１２によって取得される情報は、住居別の防犯特性情報と、住居が存在する地域別の犯罪特性情報とを含む。第２取得部１２が第２情報源３０から取得する情報の具体例は下記の通りである。但し、第２取得部１２が第２情報源３０から取得する情報は下記に限定されない。
　（１）住居別の防犯特性情報
・各住居が備える防犯設備等に関する評判
・各住居において発生した犯罪に関する評判
　（２）地域別の犯罪特性情報
・各地域に関する治安の良さ（悪さ）に関する評判（犯罪の発生状況、騒音等に対する苦情の有無など）
・特定の店舗への入店の実績
・人の流入量（人の流入が多いほど、犯罪を起こしにくい）。
　第２取得部１２は、取得した住居の防犯に関してＳＮＳ等により発信された文章に対する解析を行うことによって、住居別の防犯特性及び地域別の犯罪特性に関連するキーワードを抽出する。但し、第２取得部１２がキーワードを抽出する際に用いる基準（不図示）は、例えば記憶部１７に格納されていることとする。第２取得部１２は、例えば、発信された文章に対する構文解析を行うことによって、あるいは、事前に辞書に登録された防犯に関する単語とパターンマッチングを行うことによって、キーワードを抽出してもよい。尚、上述した第１取得部１１も、この構文解析あるいはパターンマッチングを行う機能を備えてもよい。第２取得部１２は、当該キーワードとして、例えば、「強盗事件が発生」、「傷害事件が発生」、「防犯設備が充実（あるいは貧弱）」、「治安が良い（あるいは悪い）」、「人通りが多い（あるいは少ない）」等を使用する。そして第２取得部１２は、抽出したキーワードと、抽出対象の文章に含まれる住居あるいは地域を特定する固有名詞とを関連付けた、住居別の防犯に関する情報及び地域別の犯罪特性情報を生成する。第２取得部１２は、生成した住居別の防犯に関する情報を住居別防犯特性情報１７１として記憶部１７に格納し、生成した地域別の犯罪特性情報を地域別犯罪特性情報１７２として記憶部１７に格納する。
　図２は本実施形態に係る住居別防犯特性情報１７１のデータを例示する図である。住居別防犯特性情報１７１は、個々の住居に関する、識別情報、住居名称、住所、地域、第１取得部１１によって第１情報源２０から上述の通りに取得した情報、第２取得部１２によって上述の通りに第２情報源３０から取得した情報を含む。尚、図２に例示する住居別防犯特性情報１７１のデータは一例であり、住居別防犯特性情報１７１は、例えば、図２に例示する項目とは異なる項目を含んでいてもよく、また、必要に応じて一部のみから構成する態様であってもよい。
　図２に例示する住居別防犯特性情報１７１において、識別情報は個々の住居を識別するための情報であり、例えば第１取得部１１あるいは第２取得部１２によって、住居名称（例えばマンションあるいはアパートの名称等）あるいは住所等に基づいて付与される。尚、住居名称あるいは住所は、第１情報源２０あるいは第２情報源３０から取得される情報に含まれることとする。また、図２に例示する住居別防犯特性情報１７１において、地域は、例えば第１取得部１１あるいは第２取得部１２によって、住所に基づいて決定される。
　図３は本実施形態に係る地域別犯罪特性情報１７２のデータを例示する図である。地域別犯罪特性情報１７２は、個々の地域に関する、第１取得部１１によって第１情報源２０から上述の通りに取得した情報、第２取得部１２によって上述の通りに第２情報源３０から取得した情報を含む。尚、図３に例示する地域別犯罪特性情報１７２のデータは一例であり、地域別犯罪特性情報１７２は、例えば、図３に例示する項目とは異なる項目を含んでいてもよく、また、必要に応じて一部のみから構成する態様であってもよい。
　算出部１３は、住居別防犯特性情報１７１と地域別犯罪特性情報１７２と算出基準１７３とに基づいて、住居の防犯に関する指標値である防犯スコアを算出する。算出基準１７３は、第１情報源２０及び第２情報源３０から取得された情報を含む、住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２と、防犯スコアとの関係を表す。
　また、算出部１３は、算出基準１７３のような基準を用いずに防犯スコアを算出しともよい。算出部１３は、例えば、住宅の資産価値あるいは犯罪の発生率などの数値により取得可能な評価項目に関して、取得した数値を引数とした評価関数を用いて防犯スコアを算出してもよい。算出部１３は、あるいは、機械学習（深層学習）を用いて、防犯に関する指標値を出力してもよい。
　算出基準１７３が示す防犯スコアの算出ルールの具体例を下記に例示する。但し、算出基準１７３が示す防犯スコアの算出ルールは、下記に限定されない。
　（１）住居別防犯特性情報１７１に含まれる情報に関して
・住居が備える防犯設備が多いほど、また、その防犯設備の防犯性能（鍵に関するピッキングによる開錠の難易度、窓の割れにくさ、ドアの頑丈さなど）が高いほど、防犯スコアを高くする。
・住居の間取り及び外観により示される住居の構造において、外部からの侵入が困難であるほど、防犯スコアを高くする。住居の構造と外部からの侵入の困難さとの関係については、例えば警備会社が有する情報（知見）が利用可能である。具体的には、例えば、住居が位置する階数が高いほど、防犯スコアを高くする。また、死角になる場所（犯罪者等が身を隠す場所）が少ないほど、防犯スコアを高くする。但し、算出基準１７３は、住居の構造図面あるいは外観写真等から死角になる場所を抽出するための基準を含むこととする。
・周辺環境に関して、街灯が多いほど、交番までの距離が近いほど、２４時間営業の店舗等が多いほど、人通りが多いほど、防犯スコアを高くする。
・警備会社との防犯契約がある場合、防犯スコアに、防犯契約がある場合に加算される所定の値（加算点）を加算することにより、防犯スコアを高くする。
・防犯に関する優良認定制度における優良物件としての認定がある場合、防犯スコアに、優良物件としての認定がある場合に加算される所定の値（加算点）を加算することにより、防犯スコアを高くする。
・ＳＮＳにより発信された情報に含まれる、「防犯設備が充実」、「人通りが多い」等の防犯上のプラス要因となることを示すキーワードが多いほど、防犯スコアを高くする。またその逆に、ＳＮＳにより発信された情報に含まれる、「防犯設備が貧弱」、「人通りが少ない」等の防犯上のマイナス要因となることを示すキーワードが多いほど、防犯スコアを低くする。
　（２）地域別犯罪特性情報１７２に含まれる情報に関して
　算出基準１７３は、地域別犯罪特性情報１７２に含まれる情報から犯罪スコアを算出するための算出ルールを含む。但し犯罪スコアは、地域における犯罪の危険性を示す指標の値である。算出部１３は、住居別防犯特性情報１７１に基づいて上述の通りに算出した防犯スコアから、住居がある地域に関して地域別犯罪特性情報１７２に基づいて後述の通りに算出した犯罪スコアを減算することによって、当該住居に関する最終的な防犯スコアを決定する。算出基準１７３が示す犯罪スコアの算出ルールの具体例を下記に例示する。但し、算出基準１７３が示す犯罪スコアの算出ルールは、下記に限定されない。
・犯罪の発生件数（発生頻度）が多いほど、犯罪スコアを高くする。また、犯罪スコアを高くする際に、発生した犯罪の凶悪性に応じた重みづけを行ってもよい。具体的には、例えば、算出部１３が、犯罪スコアを、「ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋・・・」という算出式により算出することとする。但し、ｘｉ（ｉは自然数）は、犯罪の種別（殺人事件、窃盗事件等）ごとの発生件数を表し、ａｉはｘｉに対する重みづけの係数を表す。そして、算出部１３は、例えば殺人事件のような凶悪性が高い事件に関するａｉの値を大きくし、窃盗事件のような凶悪性がそれほど高くない事件に関するａｉの値を小さくした算出式を用いてもよい。
・緊急車両の出動回数（出動頻度）が多いほど、犯罪スコアを高くする。
・ＳＮＳにより発信された情報に含まれる、「強盗事件が発生」、「傷害事件が発生」、「治安が悪い」、「人通りが少ない」等の犯罪の危険性が高いことを示すキーワードが多いほど、犯罪スコアを高くする。またその逆に、ＳＮＳにより発信された情報に含まれる、「治安が良い」、「人通りが多い」等の犯罪の危険性が低いことを示すキーワードが多いほど、犯罪スコアを低くする。
　算出部１３は、住居別防犯特性情報１７１、地域別犯罪特性情報１７２、及び、上述した算出基準１７３に基づいて住宅毎の防犯スコアを算出し、算出した防犯スコアを住居別防犯特性情報１７１に反映する。図２に例示する住居別防犯特性情報１７１では、識別番号が０００００１乃至０００００３の住宅のうち、識別番号が０００００１の住宅の防犯スコアが最も高く、識別番号が０００００１の住宅の防犯スコアが最も低くなっている。この一因は、図３に例示する地域別犯罪特性情報１７２において、識別番号が０００００１の住宅がある地域Ａの犯罪スコアが最も低く、識別番号が０００００３の住宅がある地域Ｃの犯罪スコアが最も高いことである。
　学習部１４は、住居別防犯特性情報１７１と、地域別犯罪特性情報１７２と、防犯スコアとの関係に関して、機械学習を行うことによって、算出基準１７３を生成あるいは更新する。学習部１４が学習に使用する教師データは、住居の防犯に関する過去の実績に基づいて作成されたデータである。
　また、学習部１４は、既存の技術である出力した結果の根拠を説明可能な人工知能を含んでもよい。この場合、算出部１３は、防犯スコア（目的変数）を算出するための、住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２により示される防犯に関するパラメータ（説明変数）の値から、算出した防犯スコアが低い根拠（防犯上における弱点）も合わせて出力する。
　制限部１５は、算出部１３によって算出された防犯スコアと、防犯スコアを閲覧する人物の属性と、制限基準１７４とに基づいて、防犯スコアの公開先を制限する機能を備える。但し、制限基準１７４は、防犯スコアと防犯スコアを閲覧する人物の属性と防犯スコアの公開先との関係を表し、ある住宅の防犯スコアの値が低いほど、その防犯スコアの公開先の制限を強くすることを表す。また制限部１５は、制限基準１７４を用いずに、例えば防犯スコアを引数とする、公開先の制限内容を決定するための算出式を用いて、防犯スコアの公開先を制限してもよい。
　制限基準１７４は、例えば人物の犯罪履歴を含む人物の属性を管理する情報を含む。制限基準１７４は、例えば、人物を識別可能なＩＤ（Identification）情報（氏名等）とその人物の犯罪履歴とを関連付けて管理する。尚、人物の犯罪履歴は、例えば、過去に発生した事件に関する公開（報道）内容等から取得可能である。
　制限部１５は、例えば図２に例示する住居別防犯特性情報１７１において、制限基準１７４に基づいて、防犯スコアが高い識別情報が０００００１である住居に関しては、その防犯スコアを全ての人に公開することを決定する。制限部１５は、制限基準１７４に基づいて、防犯スコアが低い識別情報が０００００３である住居に関しては、その防犯スコアを犯罪履歴のある人物に対しては公開しないように制限することを決定する。また、制限部１５は、防犯スコアに応じて、防犯スコアを閲覧できる端末の種類を制限してもよい。制限部１５は、決定した防犯スコアの公開制限を表す情報を住居別防犯特性情報１７１に反映する。
　また、制限基準１７４は、防犯スコアの閲覧権限に応じた公開先の制限を表してもよい。そして、制限基準１７４は、防犯スコアの値が低いほど、その公開先の制限を強くすることを表してもよい。例えば、閲覧権限が犯罪の回数によって定義されていることとする。この場合、例えば図２に例示する住居別防犯特性情報１７１において、制限基準１７４は、防犯スコアが最も高い識別情報が０００００１である住居に関しては、その防犯スコアを全ての人に公開し、防犯スコアが２番目に高い識別情報が０００００２である住居に関しては、犯罪回数がＭ回以上（Ｍは所定の整数）である人物を公開制限の対象とし、防犯スコアが最も低い識別情報が０００００３である住居に関しては、犯罪回数がＮ回以上（ＮはＭより小さい所定の整数）である人物を公開制限の対象とすることを表してもよい。また、上述した閲覧権限は、犯罪の回数に限らず、システムの提供者や、企業、個人といった閲覧者の素性に応じて設定されてもよい。
　防犯指標値算出システム１０は、住宅の防犯スコアに対する閲覧要求を外部から受け付ける際に、閲覧要求を行う人物のＩＤ情報の入力を要求する。防犯指標値算出システム１０は、当該ＩＤ情報を用いた認証を行う際に、例えば、指紋認証あるいは顔認証等の生体認証の技術を用いてもよい。防犯指標値算出システム１０は、住居別防犯特性情報１７１が、閲覧要求の対象となる住居に関して、入力されたＩＤ情報により特定される人物に対する防犯スコアの公開を行わないことを示す場合、当該閲覧要求を却下する。
　生成部１６は、防犯スコアと生成基準１７５とに基づいて、住居に関する付加情報を生成する。但し、生成基準１７５は、防犯スコアと付加情報との関係を表す。また生成部１６は、生成基準１７５を用いずに、例えば防犯スコアを引数とする、付加情報の内容を決定するための算出式を用いて、付加情報を生成してもよい。
　生成部１６によって生成される付加情報は、例えば住居の価値を表す情報であり、具体的には分譲住宅の販売価格あるいは賃貸住宅の賃貸価格などである。生成基準１７５は、防犯スコアが高いほど、付加情報が示す住宅の価値（即ち販売価格あるいは賃貸価格等）を高くすることを表す。
　また、付加情報は、防犯スコアを高めるための方法を表す情報を含んでもよい。防犯スコアを高めるための情報は、例えば、防犯性能を高めるために住居に設置することを推奨する防犯設備を表す情報を含んでもよい。また、生成部１６は、防犯スコアを高めるための方法を適用した場合の防犯スコアを試算し、試算した防犯スコアを付加情報に含めてもよい。また、防犯スコアを高めるための情報は、契約することを推奨する警備会社あるいは防犯アドバイザ等を紹介する情報を含んでもよい。この場合、生成基準１７５は、防犯スコアが低いほど、前述した防犯スコアを高めるための方法を表す情報が付加情報に含まれやすくなることを表す。
　生成部１６は、生成した付加情報を、住居別防犯特性情報１７１に反映する。防犯指標値算出システム１０は、例えば不動産会社、あるいは住宅を購入することあるいは賃貸で住むことを希望する人物からの要求に応じて、住居別防犯特性情報１７１に含まれる付加情報を、要求元に出力してもよい。
　次に図４のフローチャートを参照して、本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０の動作（処理）について詳細に説明する。
　第１取得部１１は、第１情報源２０から、住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２を取得する（ステップＳ１０１）。第２取得部１２は、第２情報源３０から、住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２を取得する（ステップＳ１０２）。尚、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、順不同である。算出部１３は、住居別防犯特性情報１７１、地域別犯罪特性情報１７２、及び、算出基準１７３に基づいて、住居の防犯スコアを算出し、住居別防犯特性情報１７１を更新する（ステップＳ１０３）。
　制限部１５は、防犯スコア、防犯スコアを閲覧する人物の属性、及び、制限基準１７４に基づいて、防犯スコアの公開制限のレベルを算出し、住居別防犯特性情報１７１を更新する（ステップＳ１０４）。生成部１６は、防犯スコア、及び、生成基準１７５に基づいて、付加情報を生成して、住居別防犯特性情報１７１を更新し（ステップＳ１０５）、全体の処理は終了する。
　本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０は、住居の防犯の評価の精度を高めることができる。その理由は、防犯指標値算出システム１０は、第１情報源２０及び第２情報源３０に散在する住居の防犯の評価に必要となる情報を取得し、取得した情報に基づいて、住居の防犯スコアを算出するからである。
　以下に、本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０によって実現される効果について、詳細に説明する。
　本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０は、防犯業務に関係する第１情報源２０に加えて、不特定多数に情報を発信する防犯業務に関係しない第２情報源３０（例えばＳＮＳ）から、住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２を取得する。即ち、取得された住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２は、より多くの情報源から取得され、住居の防犯の評価に必要となる住宅に関する評判なども含む情報である。これにより、防犯指標値算出システム１０は、住居の防犯の評価の精度を高めることができる。
　また、本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０は、住居別防犯特性情報１７１と地域別犯罪特性情報１７２と防犯スコアとの関係を学習することによって、算出基準１７３を生成あるいは更新する。さらに、防犯指標値算出システム１０は、説明可能な人工知能を用いて、防犯スコアの算出根拠を出力する。これにより、防犯指標値算出システム１０は、住居の防犯の評価に必要となる情報に基づく評価の精度を効率的に高めていくことができるとともに、住居に関する防犯上の弱点を明確にすることができる。
　また、本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０は、防犯スコアと、防犯スコアを閲覧する人物の属性と、制限基準１７４とに基づいて、防犯スコアの公開先を制限する。そして、防犯指標値算出システム１０は、防犯スコアの値が低いほど、その公開先の制限を強くする。これにより、防犯指標値算出システム１０は、防犯スコアが低い住居に狙いを定めた犯罪を防止することができる。
　また、本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０は、防犯スコアと生成基準１７５とに基づいて、住居に関する付加情報を生成する。防犯指標値算出システム１０は、防犯スコアが高いほど、付加情報が示す住居の価値（例えば販売価格あるいは賃貸価格等）を高くする。また、防犯指標値算出システム１０は、防犯スコアが低いほど、防犯スコアを高めるための方法（例えば防犯設備の設置、警備会社あるいは防犯アドバイザとの契約等）を付加情報に含めるようにする。これにより、防犯指標値算出システム１０は、不動産業者等の事業者の業務を支援すること、及び、住居の購入あるいは引っ越しを予定している人などを支援することができる。
　＜第２の実施形態＞
　図５は、本発明の第２の実施形態に係る防犯指標値算出システム５０の構成を示すブロック図である。防犯指標値算出システム５０は、第１取得部５１、第２取得部５２、算出部５３を備える。但し、第１取得部５１、第２取得部５２、算出部５３は、順に、第１取得手段、第２取得手段、算出手段の一例である。
　第１取得部５１は、第１情報源６１から住居に関する第１情報６１０を取得する。第１情報源６１は、例えば、第１の実施形態に係る第１情報源２０と同様な情報源である。第１情報６１０は、例えば、第１の実施形態に係る第１取得部１１が第１情報源２０から取得する住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２と同様な情報である。第１取得部５１は、例えば、第１の実施形態に係る第１取得部１１と同様に動作する。
　第２取得部５２は、第２情報源６２から当該住居に関する第２情報６２０を取得する。第２情報源６２は、例えば、第１の実施形態に係る第２情報源３０と同様な情報源である。第２情報６２０は、例えば、第１の実施形態に係る第２取得部１２が第２情報源３０から取得する住居別防犯特性情報１７１及び地域別犯罪特性情報１７２と同様な情報である。第２取得部５２は、例えば、第１の実施形態に係る第２取得部１２と同様に動作する。
　算出部５３は、第１情報６１０と第２情報６２０とに基づいて、当該住居の防犯に関する指標値５３１を算出する。指標値５３１は、例えば、第１の実施形態に係る算出部１３によって算出される防犯スコアと同様な値である。算出部５３は、例えば第１の実施形態に係る算出部１３と同様に動作する。
　本実施形態に係る防犯指標値算出システム１０は、住居の防犯の評価の精度を高めることができる。その理由は、防犯指標値算出システム１０は、第１情報源６１及び第２情報源６２に散在する住居の防犯の評価に必要となる情報を取得し、取得した情報に基づいて、指標値５３１を算出するからである。
　＜ハードウェア構成例＞
　上述した各実施形態において図１に示した防犯指標値算出システム１０、及び、図５に示した防犯指標値算出システム５０における各部は、専用のＨＷ（ＨａｒｄＷａｒｅ）（電子回路）によって実現することができる。また、図１及び図５において、少なくとも、下記構成は、ソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。
・第１取得部１１及び５１、
・第２取得部１２及び５２、
・算出部１３及び５３、
・学習部１４、
・制限部１５、
・生成部１６、
・記憶部１７における記憶制御機能。
　但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図６を参照して説明する。
　図６は、本発明の第１の実施形態に係る防犯指標値算出システム１０、あるいは第２の実施形態に係る防犯指標値算出システム５０を実現可能な情報処理装置９００（コンピュータシステム）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図６は、図１及び図５に示した上述したシステムを実現可能な少なくとも１つのコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。
　図６に示した情報処理装置９００は、構成要素として下記を備えているが、下記のうちの一部の構成要素を備えない場合もある。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）９０１、
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０３、
・ハードディスク（記憶装置）９０４、
・外部装置との通信インタフェース９０５、
・バス９０６（通信線）、
・ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体９０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ９０８、
・モニターやスピーカ、キーボード等の入出力インタフェース９０９。
　即ち、上記構成要素を備える情報処理装置９００は、これらの構成がバス９０６を介して接続された一般的なコンピュータである。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１を複数備える場合もあれば、マルチコアにより構成されたＣＰＵ９０１を備える場合もある。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に加えてＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）（不図示）を備えてもよい。
　そして、上述した実施形態を例に説明した本発明は、図６に示した情報処理装置９００に対して、次の機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給する。その機能とは、その実施形態の説明において参照したブロック構成図（図１及び図５）における上述した構成、或いはフローチャート（図４）の機能である。本発明は、その後、そのコンピュータプログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ９０１に読み出して解釈し実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な揮発性のメモリ（ＲＡＭ９０３）、または、ＲＯＭ９０２やハードディスク９０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。
　また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータプログラムの供給方法は、現在では一般的な手順を採用することができる。その手順としては、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の各種記録媒体９０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等がある。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記録媒体９０７によって構成されると捉えることができる。
　以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
　尚、上述した各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかしながら、上述した各実施形態により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。
　（付記１）
　第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得する第１の取得手段と、
　第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得する第２の取得手段と、
　前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する算出手段と、
　を備える防犯指標値算出システム。
　（付記２）
　前記算出手段は、前記第１の情報と前記第２の情報と前記指標値との関係を表す算出基準を用いて、前記指標値を算出する、
　付記１に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記３）
　前記第１の情報源と、前記第２の情報源とは、情報提供者の素性に応じて区分される、
　付記１または付記２に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記４）
　前記第１の取得手段は、ＳＮＳ（Social Networking Service）の情報を前記第１の情報として取得し、
　前記第２の取得手段は、ＳＮＳの情報を前記第２の情報として取得する、
　付記１乃至付記３のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記５）
　前記第１の情報及び前記第２の情報の両方は、前記住居の防犯特性、及び、前記住居が含まれる地域に関する犯罪特性を表す、
　付記１乃至付記４のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記６）
　前記防犯特性は、前記住居に含まれる設備及び部材の防犯性能、前記住居の間取り、前記住居の外観、及び、前記住居の立地条件の少なくともいずれかを表し、
　前記犯罪特性は、前記地域において発生する犯罪の種別、犯罪の手口、及び、犯罪の発生頻度の少なくともいずれかを表す、
　付記５に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記７）
　前記算出基準は、前記住居において犯罪が発生する危険性が高いほど、前記指標値を低くすることを表す、
　付記２に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記８）
　前記第２の取得手段は、前記第２の情報に含まれる文章を解析することによって、前記防犯特性、及び、前記犯罪特性に関連するキーワードを抽出し、
　前記算出手段は、抽出された前記キーワードに基づいて前記指標値を算出する、
　付記５または付記６に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記９）
　前記第１の情報と前記第２の情報と前記指標値との関係を学習することによって、前記算出基準を生成あるいは更新する学習手段をさらに備える、
　付記２に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１０）
　前記学習手段は、説明可能な人工知能を含み、
　前記算出手段は、前記説明可能な人工知能により示される前記指標値の算出根拠を出力する、
　付記９に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１１）
　前記指標値と、前記指標値を閲覧する人物の属性とに基づいて前記指標値の公開先を制限する制限手段をさらに備える、
　付記１乃至付記１０のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１２）
　前記制限手段は、前記指標値と前記属性と前記公開先との関係を表す制限基準を用いて、前記公開先を制限する、
　付記１１に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１３）
　前記制限基準は、前記指標値の値が低いほど前記公開先の制限を強くすることを表す、
　付記１２に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１４）
　前記指標値に基づいて、前記住居に関する付加情報を生成する生成手段をさらに備える、
　付記１乃至付記１３のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１５）
　前記生成手段は、前記指標値と前記付加情報との関係を表す生成基準を用いて、前記付加情報を生成する、
　付記１４に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１６）
　前記生成基準は、前記指標値が高いほど、前記付加情報が示す前記住居の価値を高くすることを表す、
　付記１５に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１７）
　前記生成基準は、前記指標値が低いほど、前記指標値を高めるための方法が前記付加情報に含まれやすくすることを表す、
　付記１５または付記１６に記載の防犯指標値算出システム。
　（付記１８）
　情報処理装置によって、
　　第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得し、
　　第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得し、
　　前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する、
　防犯指標値算出方法。
　（付記１９）
　第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得する第１の取得処理と、
　第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得する第２の取得処理と、
　前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する算出処理と、
　をコンピュータに実行させるための防犯指標値算出プログラムが格納された記録媒体。
　１０　　防犯指標値算出システム
　１１　　第１取得部
　１２　　第２取得部
　１３　　算出部
　１４　　学習部
　１５　　制限部
　１６　　生成部
　１７　　記憶部
　１７１　　住居別防犯特性情報
　１７２　　地域別犯罪特性情報
　１７３　　算出基準
　１７４　　制限基準
　１７５　　生成基準
　２０　　第１情報源
　２１　　警備会社システム
　２２　　不動産会社システム
　２３　　警察関係システム
　２４　　消防関係システム
　３０　　第２情報源
　３１　　パーソナルコンピュータ
　３２　　スマートフォン
　４０　　通信ネットワーク
　５０　　防犯指標値算出システム
　５１　　第１取得部
　５２　　第２取得部
　５３　　算出部
　５３１　　指標値
　６１　　第１情報源
　６１０　　第１情報
　６２　　第２情報源
　６２０　　第２情報
　９００　　情報処理装置
　９０１　　ＣＰＵ
　９０２　　ＲＯＭ
　９０３　　ＲＡＭ
　９０４　　ハードディスク（記憶装置）
　９０５　　通信インタフェース
　９０６　　バス
　９０７　　記録媒体
　９０８　　リーダライタ
　９０９　　入出力インタフェース

Claims (19)

  1. 　第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得する第１の取得手段と、
    　第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得する第２の取得手段と、
    　前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する算出手段と、
    　を備える防犯指標値算出システム。
  2. 　前記算出手段は、前記第１の情報と前記第２の情報と前記指標値との関係を表す算出基準を用いて、前記指標値を算出する、
    　請求項１に記載の防犯指標値算出システム。
  3. 　前記第１の情報源と、前記第２の情報源とは、情報提供者の素性に応じて区分される、
    　請求項１または請求項２に記載の防犯指標値算出システム。
  4. 　前記第１の取得手段は、ＳＮＳ（Social Networking Service）の情報を前記第１の情報として取得し、
    　前記第２の取得手段は、ＳＮＳの情報を前記第２の情報として取得する、
    　請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
  5. 　前記第１の情報及び前記第２の情報の両方は、前記住居の防犯特性、及び、前記住居が含まれる地域に関する犯罪特性を表す、
    　請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
  6. 　前記防犯特性は、前記住居に含まれる設備及び部材の防犯性能、前記住居の間取り、前記住居の外観、及び、前記住居の立地条件の少なくともいずれかを表し、
    　前記犯罪特性は、前記地域において発生する犯罪の種別、犯罪の手口、及び、犯罪の発生頻度の少なくともいずれかを表す、
    　請求項５に記載の防犯指標値算出システム。
  7. 　前記算出基準は、前記住居において犯罪が発生する危険性が高いほど、前記指標値を低くすることを表す、
    　請求項２に記載の防犯指標値算出システム。
  8. 　前記第２の取得手段は、前記第２の情報に含まれる文章を解析することによって、前記防犯特性、及び、前記犯罪特性に関連するキーワードを抽出し、
    　前記算出手段は、抽出された前記キーワードに基づいて前記指標値を算出する、
    　請求項５または請求項６に記載の防犯指標値算出システム。
  9. 　前記第１の情報と前記第２の情報と前記指標値との関係を学習することによって、前記算出基準を生成あるいは更新する学習手段をさらに備える、
    　請求項２に記載の防犯指標値算出システム。
  10. 　前記学習手段は、説明可能な人工知能を含み、
    　前記算出手段は、前記説明可能な人工知能により示される前記指標値の算出根拠を出力する、
    　請求項９に記載の防犯指標値算出システム。
  11. 　前記指標値と、前記指標値を閲覧する人物の属性とに基づいて前記指標値の公開先を制限する制限手段をさらに備える、
    　請求項１乃至請求項１０のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
  12. 　前記制限手段は、前記指標値と前記属性と前記公開先との関係を表す制限基準を用いて、前記公開先を制限する、
    　請求項１１に記載の防犯指標値算出システム。
  13. 　前記制限基準は、前記指標値の値が低いほど前記公開先の制限を強くすることを表す、
    　請求項１２に記載の防犯指標値算出システム。
  14. 　前記指標値に基づいて、前記住居に関する付加情報を生成する生成手段をさらに備える、
    　請求項１乃至請求項１３のいずれか一項に記載の防犯指標値算出システム。
  15. 　前記生成手段は、前記指標値と前記付加情報との関係を表す生成基準を用いて、前記付加情報を生成する、
    　請求項１４に記載の防犯指標値算出システム。
  16. 　前記生成基準は、前記指標値が高いほど、前記付加情報が示す前記住居の価値を高くすることを表す、
    　請求項１５に記載の防犯指標値算出システム。
  17. 　前記生成基準は、前記指標値が低いほど、前記指標値を高めるための方法が前記付加情報に含まれやすくすることを表す、
    　請求項１５または請求項１６に記載の防犯指標値算出システム。
  18. 　情報処理装置によって、
    　　第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得し、
    　　第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得し、
    　　前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する、
    　防犯指標値算出方法。
  19. 　第１の情報源から住居に関する第１の情報を取得する第１の取得処理と、
    　第２の情報源から前記住居に関する第２の情報を取得する第２の取得処理と、
    　前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記住居の防犯に関する指標値を算出する算出処理と、
    　をコンピュータに実行させるための防犯指標値算出プログラムが格納された記録媒体。
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