(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各人物の移動軌跡等の位置情報や属性を格納したデータベースから所定の条件を満たすデータを抽出して、メッシュにより領域に区分された所定の地理範囲内のメッシュ座標で指定された領域に所定の時刻ごとに存在する人数を、メッシュ座標及び時刻で要素が特定される３次元行列の該当要素に格納して前記所定の条件を満たす人物位置統計情報を作成するために、前記所定の条件を入力するための入力手段と、
少なくとも犯罪の発生時刻及び発生場所を格納したデータベースから取得した発生場所に対応するメッシュを含む所定の範囲について、犯罪発生時刻を起点として時刻を所定時間づつ遡らせて３次元行列を作成することにより、前記所定の条件を満たす各発生犯罪ごとの人物位置統計情報を作成するための手段と、
前記作成された各発生犯罪ごとの人物位置統計情報を対比し対比結果を出力するための手段と、
を備え、前記対比結果に基づいて犯罪発生予測のテンプレートマッチングに使用するテンプレートの候補を抽出することを特徴とする犯罪発生予測モデル構築支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、更に、前記テンプレートの候補を登録、保存するための手段を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のシステムにおいて、前記所定の条件は、人物の性年代、居住地、就業地を含む属性の１つ又は複数の組み合わせ、及び／又は、人物の位置条件により設定されることを特徴とするシステム。
【請求項４】
各人物の移動軌跡等の位置情報や属性を格納したデータベースから所定の条件を満たすデータを抽出して、メッシュにより領域に区分された所定の地理範囲内のメッシュ座標で指定された領域に所定の時刻ごとに存在する人数を、メッシュ座標及び時刻で要素が特定される３次元行列の該当要素に格納して前記所定の条件を満たす人物位置統計情報を作成するために、コンピュータが前記所定の条件を受信するステップと、
コンピュータが、少なくとも犯罪の発生時刻及び発生場所を格納したデータベースから取得した発生場所に対応するメッシュを含む所定の範囲について、犯罪発生時刻を起点として時刻を所定時間づつ遡らせて３次元行列を作成することにより、前記所定の条件を満たす各発生犯罪ごとの人物位置統計情報を作成するステップと、
コンピュータが、前記作成された各発生犯罪ごとの人物位置統計情報を対比し対比結果を出力するステップと、
を備え、前記対比結果に基づいて犯罪発生予測のテンプレートマッチングに使用するテンプレートの候補を抽出することを特徴とする犯罪発生予測モデル構築支援方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、更に、コンピュータが、前記テンプレートの候補を登録、保存するステップを備えたことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、更に、コンピュータが、前記テンプレートの候補を検証するステップを備えたことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、更に、コンピュータが、前記検証の結果合格したテンプレートの候補をテンプレートとして登録するステップを備えたことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項４〜７の何れか１項に記載の方法において、前記所定の条件は、人物の性年代、居住地、就業地を含む属性の１つ又は複数の組み合わせ、及び／又は、人物の位置条件により設定されることを特徴とする方法。
【請求項９】
コンピュータに請求項４〜８の何れか１項に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
各人物の移動軌跡等の位置情報や属性を格納したデータベースからデータを抽出するための条件を規定したテンプレート付随条件、及び、メッシュ座標及び時刻で要素が特定された３次元行列で定義されたテンプレートを少なくとも含むテンプレート情報を読み込むための手段と、
前記テンプレート付随条件を満たすデータを抽出し、メッシュにより領域に区分された所定の地理範囲内のメッシュ座標で指定された領域に所定の時刻ごとに存在する人数を、メッシュ座標及び時刻で要素が特定される３次元行列の該当要素に格納して前記テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報を作成するための手段と、
前記テンプレートを前記テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報に適用してテンプレートマッチングを行うための手段と、
前記テンプレートマッチングの結果を出力するための手段と、
を備え、前記テンプレートマッチングの結果に基づき、犯罪発生場所及び発生時刻を予測することを特徴とする犯罪発生予想システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムであって、更に、前記テンプレートマッチングの結果の出力に基づき予測される犯罪に係る警告を報知するための手段を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項１０又は１１に記載のシステムにおいて、前記テンプレートマッチングに使用するテンプレートとして、前記テンプレートを定義する３次元行列から所定時刻分を削除した変形テンプレートを用い、これにより、将来犯罪発生が予想される時刻を取得することを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１０〜１２の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記テンプレートマッチングの結果は、前記所定の地理範囲を含む地図上に表示出力されることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
コンピュータが、各人物の移動軌跡等の位置情報や属性を格納したデータベースからデータを抽出するための条件を規定したテンプレート付随条件、及び、メッシュ座標及び時刻で要素が特定された３次元行列で定義されたテンプレートを少なくとも含むテンプレート情報を読み込むステップと、
コンピュータが、前記テンプレート付随条件を満たすデータを抽出し、メッシュにより領域に区分された所定の地理範囲内のメッシュ座標で指定された領域に所定の時刻ごとに存在する人数を、メッシュ座標及び時刻で要素が特定される３次元行列の該当要素に格納して前記テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報を作成するステップと、
コンピュータが、前記テンプレートを前記テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報に適用してテンプレートマッチングを行うステップと、
コンピュータが、前記テンプレートマッチングの結果を出力するステップと、
を備え、前記テンプレートマッチングの結果に基づき、犯罪発生場所及び発生時刻を予測することを特徴とする犯罪発生予想方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、更に、コンピュータが、前記テンプレートマッチングの結果の出力に基づき予測される犯罪に係る警告を報知するステップを備えたことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１４又は１５に記載の方法において、前記テンプレートマッチングに使用するテンプレートとして、前記テンプレートを定義する３次元行列から所定時刻分を削除した変形テンプレートを用い、これにより、将来犯罪発生が予想される時刻を取得することを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１４〜１６の何れか１項に記載の方法において、前記テンプレートマッチングの結果は、前記所定の地理範囲を含む地図上に表示出力されることを特徴とする方法。
【請求項１８】
コンピュータに請求項１４〜１７の何れか１項に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各人の位置情報や属性情報に基づいて作成された人物位置統計情報に対してテンプレートマッチング手法を適用して犯罪の発生を予測するための、テンプレートの作成を支援する犯罪発生予測モデル構築支援システム、方法、及びプログラム、並びに、犯罪発生予測モデルに基づく犯罪予測システム、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
装置障害等の発生をイベントの発生とし、学習用イベント列を用いてイベント発生モデルを生成し、当該イベント発生モデルとイベント列とに基づいて将来発生し得るイベントの予測を行うようにしたイベント予測手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、例えば、ＧＰＳ等の位置計測デバイスを搭載した携帯端末をユーザが携行することで、取得・蓄積された位置データをもとに予測モデルを構成し、ユーザの行動を予測する手法も各種提案されており、予測精度を高めるために、ユーザの過去における滞在位置とスケジュールとの関係を考慮して、ユーザの今後の滞在位置を予測する手法の提案もなされている（例えば、特許文献２参照）。そして、このようなユーザの行動の予測に基づき、例えば、ユーザの帰宅経路を予測することで、予測された経路での災害情報や、経路途中に存在する店舗のタイムセール情報を前もって提供する等、ユーザに利便性のある情報提供を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１７５５０４号公報
【特許文献２】特開２０１１−１９８２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前者のイベント予測手法は、基本的に装置の故障等への適用を目的とするものであって、この手法を犯罪予測に適用することは困難である。
また、後者の予測手法は、各ユーザ個々人についてその位置計測データを用い、当該個々人について、プライバシー・ポリシー等の許容する範囲内で行動の予測を行うものであって、このような手法を、そもそもの目的が異なる犯罪予測に適用することは困難である。
【０００６】
本発明は上記事情に着目してなされたものであって、その目的とするところは、各人の位置情報や属性情報に基づいて作成された人物位置統計情報に対してテンプレートマッチング手法を適用して犯罪の発生を予測するための、テンプレートの作成を支援する犯罪発生予測モデル構築支援システム、方法、及びプログラム、並びに、犯罪発生予測モデルに基づく犯罪予測システム、方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の犯罪発生予測は、基本的に、テンプレートマッチング手法を適用して犯罪の発生場所及び時刻を予測するものであり、テンプレートマッチングには、所定の条件を満たす人物の位置情報（３次元時空情報；詳細は後述）を所定のエリア（メッシュ）ごとに集計した人物位置統計情報を使用する。
【０００８】
本発明の一実施形態は、各人物の移動軌跡等の位置情報や属性を格納したデータベースから所定の条件を満たすデータを抽出して、メッシュにより領域に区分された所定の地理範囲内のメッシュ座標で指定された領域に所定の時刻ごとに存在する人数を、メッシュ座標及び時刻で要素が特定される３次元行列の該当要素に格納して前記所定の条件を満たす人物位置統計情報を作成するために、前記所定の条件を入力するための入力手段と、少なくとも犯罪の発生時刻及び発生場所を格納したデータベースから取得した発生場所に対応するメッシュを含む所定の範囲について、犯罪発生時刻を起点として時刻を所定時間づつ遡らせて３次元行列を作成することにより、前記所定の条件を満たす各発生犯罪ごとの人物位置統計情報を作成するための手段と、前記作成された各発生犯罪ごとの人物位置統計情報を対比し対比結果を出力するための手段と、を備え、前記対比結果に基づいて犯罪発生予測のテンプレートマッチングに使用するテンプレートの候補を抽出することを特徴とする犯罪発生予測モデル構築支援システムに係るものである。
【０００９】
また、上記実施形態において、更に、前記テンプレートの候補を登録、保存するための手段を備えるようにしてもよい。
【００１０】
また、上記各実施形態において、前記所定の条件は、人物の性年代、居住地、就業地を含む属性の１つ又は複数の組み合わせ、及び／又は、人物の位置条件により設定されてもよい。
【００１１】
本発明の他の実施形態は、上記各システムと略同様の内容を有する方法、及び、該方法をコンピュータにより実現するためのプログラムに係るものである。
【００１２】
本発明の他の一実施形態は、各人物の移動軌跡等の位置情報や属性を格納したデータベースからデータを抽出するための条件を規定したテンプレート付随条件、及び、メッシュ座標及び時刻で要素が特定された３次元行列で定義されたテンプレートを少なくとも含むテンプレート情報を読み込むための手段と、前記テンプレート付随条件を満たすデータを抽出し、メッシュにより領域に区分された所定の地理範囲内のメッシュ座標で指定された領域に所定の時刻ごとに存在する人数を、メッシュ座標及び時刻で要素が特定される３次元行列の該当要素に格納して前記テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報を作成するための手段と、前記テンプレートを前記テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報に適用してテンプレートマッチングを行うための手段と、前記テンプレートマッチングの結果を出力するための手段と、を備え、前記テンプレートマッチングの結果に基づき、犯罪発生場所及び発生時刻を予測することを特徴とする犯罪発生予想システムに係るものである。
【００１３】
また、上記実施形態において、更に、前記テンプレートマッチングの結果の出力に基づき予測される犯罪に係る警告を報知するための手段を備えるようにしてもよい。
【００１４】
また、上記各実施形態において、前記テンプレートマッチングに使用するテンプレートとして、前記テンプレートを定義する３次元行列から所定時刻分を削除した変形テンプレートを用い、これにより、将来犯罪発生が予想される時刻を取得するようにしてもよい
【００１５】
また、上記各実施形態において、前記テンプレートマッチングの結果を、前記所定の地理範囲を含む地図上に表示出力するようにしてもよい。
【００１６】
また、本発明の他の実施形態は、上記各システムと略同様の内容を有する方法、及び、該方法をコンピュータにより実現するためのプログラムに係るものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、テンプレートマッチングに使用するテンプレートの作成を容易に行うことができるとともに、テンプレートマッチングに基づいて犯罪の発生場所及び時刻の予測をリアルタイムで行うことができる。
【００１８】
なお、本発明のシステムを一例に作用効果を説明したが、方法、及び、プログラムにおいても同様の作用効果を奏するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る犯罪発生予測モデル構築システム１の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、人物位置情報ＤＢ１０のレコード形式の一例を模式的に示す図である。
【図３】図３は、人物属性情報ＤＢ２０のレコード形式の一例を模式的に示す図である。
【図４】図４は、犯罪ＤＢ３０のレコード形式の一例を模式的に示す図である。
【図５】図５は、時空マトリックスデータ５０を模式的に示す図である。
【図６】図６は、所定の地理範囲のメッシュ化の態様を示す図である。
【図７】図７は、評価値マトリックスデータの一例を模式的に示す図である。
【図８】図８は、犯罪発生予測モデル構築支援システム１を利用したテンプレートの作成・登録フローを示すフローチャートである。
【図９】図９は、テンプレート候補ＤＢ４０のレコード形式の一例を模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の一実施形態に係る犯罪発生予測システム１００の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、犯罪予測フローを示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、テンプレート付随条件に基づく３次元マトリックスデータを模式的に示す図である。
【図１３】図１３は、テンプレートＴと変形テンプレートＴ’との関係を模式的に示した図である。
【図１４】図１４は、マッチング結果の表示の態様を例示する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明に係る実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下において説明する実施の形態に限定されるべきではなく、特許請求の範囲の記載に基き解釈されるべきである。また、当業者であれば、他の類似する実施形態を使用することができること、また、本発明から逸脱することなく適宜形態の変更又は追加を行うことができることに留意すべきである。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態に係る犯罪発生予測モデル構築システム１の構成を示すブロック図である。
本発明の一実施形態に係る犯罪発生予測モデル構築支援システム１は、前述のテンプレートマッチングに使用するのに適したテンプレート（時空テンプレート；詳細は後述）を作成するための支援システムとして位置づけられるものであり、基本的には、人物位置統計情報の作成条件入力手段２、各発生犯罪に関する人物位置統計情報作成手段３、各犯罪発生地点近傍の人物位置統計情報対比出力手段４からなり、付随的にテンプレート候補登録手段６を設けてもよい。
【００２２】
また、犯罪発生予測モデル構築システム１において使用される主なデータベースには、各人物のＩＤ及び各時点の位置情報を格納した人物位置情報ＤＢ１０、各人物のＩＤ、人物名、性別、年齢、居住地、勤務地等の情報を格納した人物属性情報ＤＢ２０、犯罪の発生日時、場所、犯罪種別等の情報を格納した犯罪ＤＢ３０がある。
【００２３】
まず、犯罪発生予測モデル構築システム１において使用される前記各データベースについて説明する。
【００２４】
人物位置情報ＤＢ１０は、例えば、図２に示されるようなレコード形式を有するものであり、各人物に関する位置データの収集は、ユーザが所持する携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯型パーソナル・コンピュータ等の携帯端末から通信ネットワークを介して行われる。
【００２５】
携帯端末による位置データの取集には、例えば、携帯端末が備える位置計測機能を使用するが、位置計測機能は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機と、ＧＰＳ計測制御部と、ＧＰＳデータ送信制御部とにより実現され、その概略は以下のとおりである。
【００２６】
ＧＰＳ受信機は、図示しない複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号をアンテナを介して受信する。ＧＰＳ計測制御部は、例えば５分以上の予め定められた計測周期で上記ＧＰＳ受信機を起動し、当該ＧＰＳ受信機により受信されたＧＰＳ信号を取り込んで自端末の位置データを生成する。この位置データには計測ＩＤが付されており、位置データは、計測ＩＤ、経度、緯度、計測時刻からなる４つの要素で表され、この生成された位置データは端末内の記憶部に記憶される。
【００２７】
ＧＰＳデータ送信制御部は、位置データの送信要求を受けて、上記記憶部に記憶された位置データを読み出して送信し、送信された位置データは、各人物についての各時点の位置データとして人物位置情報ＤＢ１０に格納される。
なお、位置データとしてＧＰＳを利用した計測値を使用する代わりに、移動通信ネットワークの基地局が提供する携帯端末の位置データを利用してもよい。
【００２８】
人物属性情報ＤＢ２０は、例えば、図３に示されるようなレコード形式を有するものであり、各人物について、人物ＩＤ，人物名、居住地、勤務地、連絡先等の情報が格納されている。
【００２９】
犯罪ＤＢ３０は、例えば、図４に示されるようなレコード形式を有するものであり、各犯罪について、少なくとも、犯罪ＩＤ、発生日時、発生場所、発生時の天候、犯罪種別等の情報が格納されている。この中、犯罪種別には、殺人、強盗、強姦等の凶悪犯罪や窃盗等が含まれる。なお、犯罪発生時の天候については、別途取得が可能であれば、犯罪ＤＢ中に格納する必要はない。
【００３０】
次に、犯罪発生予測モデル構築システム１における各手段の有する機能について説明する。
【００３１】
人物位置統計情報作成条件入力手段２は、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索して人物位置統計情報を作成するための条件を入力するための手段であり、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索するための条件として、例えば、以下のような条件が想定される。
（１）自宅外にいる人物
（２）自宅から１０ｋｍ以上離れた場所にいる男性
（３）自宅から５ｋｍ以内の場所にいる２０代女性
【００３２】
各発生犯罪に関する人物位置統計情報作成手段３は、犯罪ＤＢ３０をサーチして、各犯罪の犯罪ＩＤ、発生日時及び発生場所を一時的に記憶手段に格納する。そして、取得した各犯罪について、当該犯罪の発生日時及び発生場所に基づいて、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を上記検索条件に基づいて検索して、各発生犯罪ごとに図５に示されるような複数の層状の２次元マトリックスデータからなる３次元マトリックスデータ（時空マトリックスデータ５０）を作成する。
【００３３】
人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索するための条件として前記「（１）自宅外にいる人物」を採用した場合を例にとり、上記時空マトリックスデータ５０の作成手法を詳述する。
【００３４】
人物の位置の解析については、各個人の動線データを使うことにより最も精密な結果を得ることができるが、データ処理に膨大な負担がかかることや、プライバシー保護等の問題もあり、所定の地理範囲をメッシュ化し、各メッシュにおける該当人数を集計するという形の統計処理を行った上で解析を進めることとする。
【００３５】
まず、所定の地理範囲のメッシュ化について、図６を参照して説明する。図６に示すように、例えば、東京都心部を、一辺が５００ｍの正方形メッシュに分割すると約２０００個のメッシュができる。各メッシュに対し、横メッシュ位置番号と縦メッシュ位置番号とを組み合わせて位置座標を与える。なお、図６においては、一辺が５００ｍの正方形メッシュに分割する例が示されているが、一辺の長さを５００ｍとすることは単なる例示にすぎず、これより大きい長さであっても、小さい長さであってもよい。また、メッシュの形状も正方形に限られるものではなく、長方形や、正三角形、正六角形等、所定の地理範囲を隙間なく且つ重複なく覆える形状のものであってもよい。
【００３６】
なお、上述の処理に用いられる地理範囲のデータは、不図示の地図データベースに予め記憶されており、定期的に、および／または、必要に応じて、ネットワークを介して最新のデータを外部機器（例えば、地図データを提供する地図提供サーバなど）等からダウンロードしてアップデートされることが可能である。
【００３７】
上記の前提のもとで、各発生犯罪ごとの上記時空マトリックスデータの作成手法を説明する。
【００３８】
まず、当該犯罪の発生場所を横メッシュ位置番号と縦メッシュ位置番号とにより特定する。図５における点Ｐ（Ｂ，Ａ）が犯罪発生場所に相当するメッシュ座標を表している。
【００３９】
次に、当該犯罪の発生日時において発生場所に相当する点Ｐ近傍の所定範囲の各メッシュ中に「自宅外にいる人物」が何人含まれているかを調べるために、人物位置情報ＤＢ１０を用いてその時点で各メッシュに存在する人物の人物ＩＤを取得し、当該人物ＩＤを有する人物が当該メッシュ中に居住地を有しているか否かを人物属性情報ＤＢ２０を用いて調査し、当該メッシュ中に居住地を有していない人物の人数を取得して、一時的に記憶手段に格納する。このようにして、図５における単位時間０（犯罪発生時点）における前記所定範囲の各メッシュについての集計値（０単位時間面の２次元マトリックス）が得られる。
【００４０】
次に、当該犯罪の発生日時の１単位時間前（例えば、１時間前）の前記所定範囲の各メッシュについての集計値を同様の手法で取得することにより、１単位時間面の２次元マトリックスが得られる。同様にして、必要な時間単位数分遡った複数層（図５の場合には、２単位時間面〜５単位時間面）の２次元マトリックスを得ることができ、これらを集合して、３次元の時空マトリックスデータ５０が得られる。なお、上記の１単位時間は適宜設定できる。このようにして、各発生犯罪について時空マトリックスデータ５０が得られることになる。
【００４１】
各発生犯罪ごとの人物位置統計情報対比出力手段４は、上記のようにして得られた各発生犯罪ごとの時空マトリックスデータ５０を後述する対比手法を用いてそれぞれ対比し、図７に示されるような評価値マトリックスデータ７０を得る。上記時空マトリックスデータの対比手法の一例を以下詳述する。
【００４２】
本例においては、任意の２つの時空マトリックスをＡｉ、Ａｊとし、ＮＣＣ(Normalized Cross Correlation)を用いて同一のサイズを有する２つの時空マトリックスＡｉ、Ａｊを対比し、評価値（偏差積率相関係数）を求める。
この場合の時空マトリックスＡｉと時空マトリックスＡｊの評価値Ｒｉｊは、以下の数式（１）により定義される。
【００４３】
Ｒｉｊ＝１/(N*σ（Ａｉ）*σ（Ａｊ）)ΣｆΣｇΣｈ（Ａｉ(f, g, h）−ｍ（Ａｉ））*（Ａｊ(f, g, h)−ｍ（Ａｊ））    ・・・（１）
但し、Ａｉ，Ａｊの(f, g, h)成分を、それぞれＡｉ(f, g, h)、Ａｊ(f, g, h)、f＝1〜F，g＝1〜G、h＝1〜Hとし、N＝F*G*Hとする。ｍ（Ａｉ）、ｍ（Ａｊ）は、それぞれ、Ａｉ(f, g, h) 、Ａｊ(f, g, h)の平均を表し、σ（Ａｉ）、σ（Ａｊ）は、それぞれ、Ａｉ(f, g, h)、 Ａｊ(f, g, h)の標準偏差を表している。また、Σｆは、f＝1〜Fについての総和を表している（Σｇ、Σｈについても同様）。
【００４４】
Ｒｉｊは、定義からも明らかように、その絶対値｜Ｒｉｊ｜が１以下の値を取り、｜Ｒｉｊ｜が、例えば０．５以上であれば、Ａｉ，Ａｊはかなり高い相関を有するものといえる。
そこで、上記の計算を全ての時空マトリックスの組合せに対して適用することにより、Ｒｉｊの絶対値｜Ｒｉｊ｜を（ｉ，ｊ）成分とする２次元マトリックスデータ（評価値マトリックスデータ７０）を得ることができる。そして、得られた評価値マトリックスデータ７０は、一時的に記憶手段に格納される。
但し、式（１）からも明らかなように、Ｒｉｊ＝Ｒｊｉであるから、評価値マトリックスは、対角線を境に対称な値を取る。
【００４５】
対比結果出力手段５は、記憶手段に一時的に格納されている評価値マトリックスデータ７０を画面表示やプリントアウト等により出力する。図７に示される評価値マトリックスデータ７０を用いて、テンプレート候補を選択する手法については後述する。
【００４６】
テンプレート候補登録手段６は、対比結果出力手段５が出力した評価値マトリックスデータ７０の対比結果に基づき、ユーザが選定したテンプレート候補をテンプレート候補ＤＢ４０に格納するための手段であるが、必ずしも、犯罪発生予測モデル構築支援システム１中に含まれていなくてもよい。テンプレート候補ＤＢ４０のレコード形式、及び、テンプレート候補をテンプレート候補ＤＢ４０に登録するための手法については後述する。
【００４７】
次に、前記犯罪発生予測モデル構築支援システム１を利用したテンプレートの作成・登録につき、図８のフローチャートを用いて説明する。
まず、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索して人物位置統計情報を作成するための条件を入力する（ステップＳ１０）。
人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索するための条件としては、前述のように、例えば、以下のような条件が想定される。
（１）自宅外にいる人物
（２）自宅から１０ｋｍ以上離れた場所にいる男性
（３）自宅から５ｋｍ以内の場所にいる２０代女性
【００４８】
次に、犯罪ＤＢ３０をサーチして、犯罪ＩＤ、発生日時及び発生場所を一時的に記憶手段に格納する。そして、取得した各犯罪について、当該犯罪の発生日時及び発生場所に基づいて、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索して、各発生犯罪ごとに図５に示されるような複数の層状の２次元マトリックスデータからなる３次元マトリックスデータ（時空マトリックスデータ５０）を作成する（Ｓ２０）。なお、図５においては、時空マトリックスデータ５０を含むデータの全体が表示されているが、時空マトリックスデータ５０以外のデータは、時空マトリックスデータ５０の取得に必要なものではなく、時空マトリックスデータ５０がデータの全体の中で占める位置を視覚化するために仮想的に表示されているものである。
【００４９】
次に、上記のようにして得られた各発生犯罪ごとの時空マトリックスデータ５０を、前述したように、ＮＣＣ手法を用いてそれぞれ対比し、図７に示されるような評価値マトリックスデータ７０を取得して、画面表示やプリントアウト等により出力する（Ｓ３０）。
【００５０】
次に、評価値マトリックスデータ７０を分析して、テンプレート候補を作成し登録する（Ｓ４０）。テンプレート候補を登録するテンプレート候補ＤＢは、例えば、図９に示されるようなレコード形式を有するものであり、各テンプレートについて、少なくとも、テンプレートＩＤ、適用条件、テンプレート定義情報（３次元時空マトリックスデータ）等が格納されている。この中、適用条件には、例えば、天候、曜日、時間帯、地域に関する条件や、人物の属性や位置に関する条件等が含まれる。
【００５１】
評価値マトリックスデータ７０の分析手法の一例を以下詳述する。
図７の評価値マトリックスデータ７０の１行目のデータは、時空マトリックスＡ１と時空マトリックスＡｊの評価値Ｒ１ｊ（１≦ｊ≦Ｍ）を表すものである、今、Ｒ１ｊが０．５以上の比較的高い相関値を有するケースが、例えば、全体の７割以上を占める場合には、時空マトリックスＡ１をテンプレート候補としてもよい。他の時空マトリックスについても同様である。
他方、ある時空マトリックスＡｋについて、Ｒｋｊが０．５以上の比較的高い相関値を有するケースが全体の７割未満であったような場合であっても、Ｒｋｊが０．５以上の比較的高い相関値を有するケースについて、例えば、その７割程度が、例えば、天候が共通したり、発生犯罪の曜日が共通したり、犯罪発生時間帯が共通したり、犯罪発生地域が共通したりする等、特定の条件を共有していれば、時空マトリックスＡｋを、そのような特定の条件の下でのテンプレート候補として採用してもよい。
【００５２】
このようにして、テンプレート候補を選定した後、テンプレートマッチングを実施してテンプレート候補を検証する（Ｓ５０）。テンプレート候補の検証手法の一例を以下詳述する。
【００５３】
テンプレートマッチングとは、テンプレートと略合致する部分を適用対象となる人物位置統計情報の中からから抜き出すための手法であり、テンプレートマッチング法として、例えば、ＳＡＤ(Sum of Absolute Difference)、ＳＳＤ(Sum of Squared Difference)、ＮＣＣ(Normalized Cross Correlation)、ＩＳＣ(Increment Sign Correlation)、ＳＲＦ(Statistical Reach Feature)等、各種のマッチング手法があるが、以下においては、ＮＣＣを用いたマッチング手法を中心に説明する。但し、本実施形態は、ＮＣＣに限定されるものではなく、ＮＣＣ以外のマッチング手法を採用してもよい。
【００５４】
以下、時空マトリックスＡｉをテンプレート候補として使用する場合を例に取り説明する。時空マトリックスＡｉのテンプレート付随条件を満たす所定の地理範囲の犯罪発生時点の人物位置統計情報を、時空マトリックス取得時に使用した手法と同様の手法により取得し、取得した３次元マトリックスをＢ、Ｂの(p, q, r)成分を、Ｂ(p, q, r)とする。但し、p＝1〜P，q＝1〜Q、r＝1〜R
テンプレート候補である時空マトリックスＡｉをマトリックスＢに適用してテンプレートマッチングを行う場合の評価関数γｉ（u, v, w）は次のようにして得られる。
【００５５】
Ａｉ，Ｂの(f, g, h)成分を、それぞれＡｉ(f, g, h)、Ｂ(f, g, h)とする。但し、f＝1〜F，g＝1〜G、h＝1〜H、N＝F*G*Hとする。この領域のおけるＡｉ(f, g, h)の平均をｍ（Ａｉ）、標準偏差をσ（Ａｉ）、Ｂ(f, g, h)の平均をｍ（Ｂ）、標準偏差をσ（Ｂ）とすれば、評価関数γｉ（u, v, w）は、
γｉ（u, v, w）＝１/(N*σ（Ａｉ）*σ（Ｂ）)ΣｆΣｇΣｈ（Ｂ(f+u, g+v, h+w）−ｍ（Ｂ））*（Ａｉ(f, g, h)−ｍ（Ａｉ））    ・・・（２）
と表される。但し、Σｆは、f＝1〜Fについての総和を意味するものとする（Σｇ、Σｈについても同様）。
【００５６】
γｉ（u, v, w）は、定義からも明らかなように、その絶対値が１以下の値を取り、γｉ（u, v, w）が最大値Mを取る（u, v, w）は、人物位置統計情報の原点からの変位量ｒ（３次元ベクトル）を表している。即ち、（u, v, w）は、原点からの変位量ｒの位置にテンプレートと略一致する部分が存在する可能性があることを示すものである。
【００５７】
以上は、ＮＣＣによる一般的なテンプレートマッチング手法の説明であるが、テンプレート候補の検証時には、ｗ＝０の条件下での最大値Ｍ及び変位量ｒ（２次元ベクトル）を求める。これは、犯罪発生時点が０単位時間面に存在するからである。
なお、テンプレート候補Ａｋが、上述した特定の条件を前提としたテンプレート候補である場合には、時空マトリックスＡｋがテンプレートとして適用される人物位置統計情報も、上述した特定の条件を満たすように作成されている。
【００５８】
次に、テンプレート候補である時空マトリックスＡｉの検証を行うために、犯罪発生時点の人物位置統計情報について、最大値が０．５以上となる点が犯罪発生地点以外に存在するか否かを調査し、仮に存在するとすれば、それはノイズと考えられるので、ノイズの個数を計数する。これを、テンプレート候補である時空マトリックスＡｉが適用される犯罪発生時点の人物位置統計情報全てについて行い、集計したノイズ数を人物位置統計情報のケース数で除した値が、例えば、３割以下であればテンプレートとして合格と判定する。
【００５９】
なお、集計したノイズ数を犯罪発生時点の人物位置統計情報のケース数で除した値が、例えば、３割以上であったとしても、ノイズの発生原因を解析した結果、ノイズが所定の条件を満たす場合には、そのような条件を排除するような条件を付加した上でテンプレートとして採用してもよい。
【００６０】
上述の処理を、全てのテンプレート候補に対して行い、合格と判定されたテンプレート候補をテンプレートとしてテンプレートＤＢに登録する（Ｓ６０）。なお、テンプレートとして登録する際に、時空マトリックスＡｉ自体ではなく、時空マトリックスＡｉをダウンサイズしてテンプレートとして登録するようにしてもよい。
【００６１】
テンプレートＤＢは、例えば、テンプレート候補ＤＢと同様のレコード形式（図９参照）を有するものであり、各テンプレートについて、少なくとも、テンプレートＩＤ、適用条件、テンプレート定義情報（３次元時空マトリックスデータ）等が格納されている。この中、適用条件には、天候、曜日、時間帯、地域に関する条件や、人物の属性や位置に関する条件等が含まれる。
【００６２】
このようにして得られたテンプレートを利用して犯罪予測を行うための犯罪予測システム及び方法について説明する。
【００６３】
図１０は、本発明の一実施形態に係る犯罪予測システム１００の構成を示すブロック図である。
【００６４】
本発明の一実施形態に係る犯罪予測システム１００は、基本的には、テンプレート情報読込手段１０２、テンプレート付随条件に合致する所定の範囲の人物位置統計情報を取得するための取得手段１０３、テンプレートマッチング手段１０４、マッチング結果出力手段１０５からなり、出力されたマッチング結果に基づく警告報知手段１０６を付随的に設けてもよい。
【００６５】
次に、犯罪予測システム１００における各手段の有する機能について説明する。
【００６６】
テンプレート情報読込手段２は、各テンプレートについて、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索するためのテンプレート付随条件を取得するための手段であり、テンプレートＤＢ１３０に格納されているテンプレート付随条件としては、前述したように、以下のような条件が例示される。
（１）自宅外にいる人物
（２）自宅から１０ｋｍ以上離れた場所にいる男性
（３）自宅から５ｋｍ以内の場所にいる２０代女性
【００６７】
テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報を作成するための手段１０３は、前記テンプレート付随条件に基づいて、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索して、各テンプレート付随条件ごとに、図１２に示されるような複数の層状の２次元マトリックスデータからなる３次元マトリックスデータ１２０を作成し、一時的に記憶手段に格納する。
【００６８】
テンプレートマッチング手段１０４は、上記のようにして得られた３次元マトリックスデータ１２０に対して、対応するテンプレートを適用してテンプレートマッチングを実施し、当該テンプレートと略合致する部分を前記３次元マトリックスデータ１２０の中から抽出し、抽出結果を一時的に記憶手段に格納する。この場合のテンプレートマッチングの詳細については後述する。
【００６９】
マッチング結果出力手段１０５は、マッチング結果を画面表示やプリントアウト等により出力する。画面表示の態様等については後述する。
【００７０】
出力結果に基づく警告報知手段１０６は、出力されたマッチング結果に基づき、関係者や関係部署等に警告を報知するための手段であるが、必ずしも、犯罪予測システム１００中に含まれていなくてもよい。なお、警告報知手法等については後述する。
【００７１】
次に、前記犯罪予測システム１００を利用した犯罪予測手法につき、図１１のフローチャートを用いて説明する。
【００７２】
まず、テンプレートＤＢ１３０から、各テンプレートについてのテンプレート情報を読み込み、テンプレート付随条件を取得する（Ｓ１１０）。取得されたテンプレート付随条件は、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索するために使用される。なお、テンプレート付随条件には、例えば、天候、曜日、時間帯、地域に関する条件や、人物の属性や位置に関する条件等が含まれる。
【００７３】
次に、前記テンプレート付随条件に基づいて、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索して、各テンプレート付随条件ごとに、図１２に示されるような複数の層状の２次元マトリックスデータからなる３次元マトリックスデータ１２０を取得する（Ｓ１２０）。なお、最初にデータを取得した後は、所定単位時間ごとに現時点の２次元マトリックスデータを取得して０単位時間面（現在）に置き、これまで０単位時間面にあった２次元マトリックスデータを１単位時間面（１単位時間前）にずらすというように各時間単位面の２次元マトリックスデータを過去に向けて順次ずらしていき、最下面にある最古の２次元マトリックスデータは廃棄するようにすればよい。
【００７４】
次に、上記のようにして得られた各テンプレート付随条件ごとに作成された３次元マトリックスデータ１２０に対して、当該テンプレートを適用してテンプレートマッチングを行う（Ｓ１３０）。即ち、当該テンプレートと略合致する部分を前記３次元マトリックスデータ１２０の中から抽出する。
【００７５】
前述のように、検証ステージにおいては、テンプレートの０単位時間面を３次元マトリックスデータ１２０の０単位時間面と一致させるという前提の下で検証を行った。これは検証ステージにおいては、犯罪発生時点が０単位時間面に存在するとの前提の下で、犯罪発生場所の候補をテンプレートマッチングにより取得していたからである。
【００７６】
しかしながら、犯罪予測ステージにおいては、犯罪発生場所ばかりでなく、犯罪発生時点を予測する必要があることから、テンプレートマッチングを、テンプレートの０単位時間面を３次元マトリックスデータ１２０の０単位時間面と一致させて行う場合のみに限定する必要はない。
【００７７】
そこで、上記のような前提の下でのテンプレートマッチングについて以下考察する。
今、図５の時空マトリックス５０がテンプレートとして登録されている場合を例に取り説明する。
【００７８】
〔１〕時空マトリックス５０をテンプレートとしてそのまま用いた場合のテンプレートマッチング
このケースは、先に説明したテンプレートマッチングに外ならず、マッチング場所において、現時点で犯罪が発生する可能性が高いことが想定される。
【００７９】
〔２〕時空マトリックス５０から０単位時間面を除いた時間単位面（２次元マトリックス）の集合からなる３次元マトリックスを変形テンプレートとして採用した場合のテンプレートマッチング
このケースは、変形テンプレートの０単位時間面（時空マトリックス５０の１単位時間面）が３次元マトリックスデータ１２０の０単位時間面と一致するようにしてテンプレートマッチングを実行するケースに相当し、マッチング場所において、１単位時間後に犯罪が発生する可能性が高いことが想定される。
【００８０】
〔３〕時空マトリックス５０から０単位時間面乃至（ｎ−１）単位時間面を除いた時間単位面（２次元マトリックス）の集合からなる３次元マトリックスを変形テンプレートとして採用した場合のテンプレートマッチング
このケースは、変形テンプレートの０単位時間面（時空マトリックス５０のｎ単位時間面）が３次元マトリックスデータ１２０の０単位時間面と一致するようにしてテンプレートマッチングを実行したケースに相当し、マッチング場所において、ｎ単位時間後に犯罪が発生する可能性が高いことが想定される。但し、ｎが大きくなるにつれてテンプレートとしての情報量が減少していくことから、予測精度は低下していく可能性があり、上記のようなテンプレートの変形は、適当なところで打ち切ることが望ましい。
【００８１】
上記（３）のケースについて、３次元マトリックスＴをテンプレートとして使用する場合を例に取り説明する。３次元マトリックスＴの(f, g, h)成分を、Ｔ(f, g, h)とする。但し、f＝1〜F，g＝1〜G、h＝1〜H、N＝F*G*Hとする。テンプレートＴのテンプレート付随条件を満たす所定の地理範囲の人物位置統計情報を表す３次元マトリックスをＢ、Ｂの(p, q, r)成分を、Ｂ(p, q, r)とする。但し、p＝1〜P，q＝1〜Q、r＝1〜Rとする。
テンプレートＴを３次元マトリックスＢに適用してテンプレートマッチングを行う場合の評価関数γ（u, v, 0）が次のようにして得られることは前述のとおりである。
【００８２】
Ｔ(f, g, h)の平均をｍ（Ｔ）、標準偏差をσ（Ｔ）、Ｂ(f, g, h)の平均をｍ（Ｂ）、標準偏差をσ（Ｂ）とすれば、評価関数γ（u, v, 0）は、
γ（u, v, 0）＝１/(N*σ（Ｔ）*σ（Ｂ）)ΣｆΣｇΣｈ（Ｂ(f+u, g+v, h）−ｍ（Ｂ））*（Ｔ(f, g, h)−ｍ（Ｔ））  
と表される。但し、Σｆは、f＝1〜Fについての総和を意味するものとする（Σｇ、Σｈについても同様）。
【００８３】
γ（u, v, 0）は、定義からも明らかなように、その絶対値が１以下の値を取り、γ（u, v, 0）が最大値Ｍを取る（u, v, 0）は、人物位置統計情報の原点からの変位量ｒ（２次元ベクトル）を表している。即ち、（u, v, 0）は、原点からの変位量ｒの位置にテンプレートと略一致する部分が存在する可能性があることを示すものである。
【００８４】
次に、上記〔３〕のように、テンプレートＴからその０単位時間面乃至（ｎ−１）単位時間面を除いた時間単位面（２次元マトリックス）の集合からなる３次元マトリックスをＴ’（変形テンプレート）とすれば、テンプレートＴと変形テンプレートＴ’との間には次のような関係がある。
Ｔ’(f, g, h)＝Ｔ(f, g, h+n)  但し、f＝1〜F，g＝1〜G、h＝１〜H-n
変形テンプレートＴ’を３次元マトリックスＢに適用してテンプレートマッチングを行う場合の評価関数γ’（u, v, 0）は次のようになる。
【００８５】
Ｔ’(f, g, h)の平均をｍ（Ｔ’）、標準偏差をσ（Ｔ’）、Ｂ(f, g, h)の平均をｍ（Ｂ）、標準偏差をσ（Ｂ）とすれば、評価関数γ’（u, v, 0）は、
γ’（u, v, 0）＝１/(N’*σ（Ｔ’）*σ（Ｂ）)ΣｆΣｇΣ’ｈ（Ｂ(f+u, g+v, h）−ｍ（Ｂ））*（Ｔ’(f, g, h)−ｍ（Ｔ’））  
と表される。但し、N’＝F*G*（H-n）、Σｆは、f＝1〜Fについての、Σgは、g＝1〜Gについての総和を意味するものとし、Σ’ｈは、h＝1〜H-nについての総和を意味するものとする。
【００８６】
図１３は、上記テンプレートＴと変形テンプレートＴ’との関係を模式的に示したものであり、変形テンプレートＴ’の０単位時間面がテンプレートＴのｎ単位時間面に相応することを示すものである。
【００８７】
次に、以上のようにして各テンプレート（変形テンプレートを含む）を適用することにより得られた犯罪の発生予測場所及び時刻をマッチング結果として出力する（Ｓ１４０）。
【００８８】
図１４は、マッチング結果の表示の態様を例示するものであり、例えば、犯罪発生予想時刻とともに、危険度に応じて犯罪発生予想地域を赤色、又は、黄色表示するものである。危険度の高低の判定に関しては、例えば、予想される犯罪の犯罪種別が「凶悪犯罪」の場合や、複数のテンプレートマッチング結果が重複し犯罪発生の可能性が高い地域について、「危険度高」（赤色表示）と判定し、それ以外の場合を「危険度低」（黄色表示）と判定することができる。
【００８９】
次に、マッチング結果に基づき、関係者や関係部署等に警告を報知する（Ｓ１５０）。
報知の対象としては、例えば、犯罪発生の可能性のある地域内に所在する人物や店舗、警察、警備会社等が挙げられ、対象に応じて適切な警告内容を選定し警告情報を報知する。
【００９０】
犯罪発生の可能性のある地域内に所在する人物を対象とした場合の警告報知を例に取れば、概略以下のような態様が想定される。
犯罪発生の可能性のある地域を上記のようなテンプレートマッチングによって特定した場合、当該犯罪発生の可能性のある地域内に所在する人物を、人物位置情報ＤＢ１０及び人物属性情報ＤＢ２０を検索して抽出する。そして、抽出された人物の連絡先（例えば、携帯端末のメールアドレス）に警告情報を送信する。なお、警告情報を報知するためのメッセージを予めサーバ等に記憶しておき、このメッセージを該当者に対し警告情報として報知することができ、更に、当該地域から安全且つ迅速に避難するための避難経路等をナビゲートすることもできる。
【００９１】
なお、事前に上記サービスを実施するためのアプリを準備しておき、当該アプリをダウンロードした携帯端末が犯罪発生の可能性のある地域内に存在する場合に警告情報やナビゲーション情報を当該携帯端末に送信して当該携帯端末上に表示するようにしてもよい。
【００９２】
また、警告情報の報知が警察、警備会社等になされた場合には、犯罪発生の可能性のある地域の警備を強化する等の予防対策を実施することができ、これにより、犯罪を未然に防止することが期待できる。
【００９３】
テンプレートＤＢ１３０は、犯罪ＤＢ３０の更新に伴い、随時、又は、所定のタイミングで更新することができる。その際、犯罪予測精度の低いテンプレートを削除する等、テンプレートＤＢ１３０の内容の見直しを適宜実施すればよい。
【００９４】
なお、システムを構成する各手段は、専用のハードウエアであってもよいが、コンピュータがプログラムを実行することにより各処理段階ごとに実現される仮想的手段（所謂、機能実現手段）であってもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１：犯罪発生予測モデル構築システム
２：人物位置統計情報の作成条件入力手段
３：各発生犯罪ごとの人物位置統計情報作成手段
４：各発生犯罪ごとの人物位置統計情報対比出力手段
６：テンプレート候補登録手段
１０、１１０：人物位置情報ＤＢ
２０、１２０：人物属性情報ＤＢ
３０：犯罪ＤＢ
４０：テンプレート候補ＤＢ
１００：犯罪発生予測システム
１０２：テンプレート情報読込手段
１０３：テンプレート付随条件を満たす人物位置統計情報を作成するための手段
１０４：テンプレートマッチング手段
１０５：マッチング結果出力手段
１０６：出力結果に基づく警告報知手段
１３０：テンプレートＤＢ
【図１】
0005992563.tif 000002
【図２】
0005992563.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図７】
0005992563.tif 000006
【図８】
0005992563.tif 000007
【図９】
0005992563.tif 000008
【図１０】
0005992563.tif 000009
【図１１】
0005992563.tif 000010
【図１３】
0005992563.tif 000011
【図５】
0005992563.tif 000012
【図６】
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【図１２】
0005992563.tif 000014
【図１４】
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