情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

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3 次元地図プラットフォームを用いた犯罪発生情報可視化システムの提案
藤澤優介†1川合康央†1

概要：日本の刑法犯認知件数は，平成元年から平成 14 年にかけて約 280 万件まで急増したが，平成 15 年以降は一貫して減少しており，令和 3 年には約 56 万件となり戦後最少となった．しかし近年，都市部では犯罪の認知件数が増加しており，特にひったくり等の窃盗に関しての犯罪が頻発している．窃盗の中でも，自動車盗難の被害が急増しており，警察庁によると自動車盗の認知件数は前年と比較して 19．4％増となっている．こうした都市部で発生する犯罪を減少・防止するためには，犯罪が起こる場所や時期を可視化し，防犯に備える必要がある．本研究では，神奈川県横浜市を対象として，「犯罪が起こる場所」を可視化し，時期別，市区町村別に犯罪の発生傾向を明らかにすることによる防犯支援を目的として，3 次元地図プラットフォームを用いた仮想都市空間上に，犯罪発生情報の可視化を行うシステムを提案するものである．

1. はじめにくり多発箇所に対する重点的なパトロールなど，住民の自主防犯活動に活用されている[7]．さらに，1980 年代には犯

日本の刑法犯認知件数は，平成元年から平成 14 年にか罪都市として悪名が高かったアメリカのニューヨーク市でけて，約 285 万件[1]まで急増したが，平成 15 年以降は一は，1994 年代に各警察署で犯罪発生状況をリアルタイムに貫して減少しており，令和 3 年は 568,148 件[2]となった．

把握できる GIS による犯罪発生マップが導入された．この官民一体となった総合的な犯罪対策の推進や，防犯機器のシステムを導入した結果，1995 年から 2002 年にかけて，普及，新型コロナウイルス感染症の流行等，様々な社会情

侵入窃盗が約 4 割，殺人や強盗が約半分，自動車盗は約 6勢の変化を背景に，平成 15 年以降，総数に占める割合の大
きい街頭犯罪，侵入犯罪，窃盗犯，器物破損等については割減少したとされている[8]． しかしこれらのマップは，1つ 1 つ犯罪の詳細がわからない点や，犯罪件数が多い箇所一貫して減少している．平成 14 年からの減少率は，街頭犯は黒点等で表されることによって，詳細な発生地点が分か罪及び侵入犯罪は 88.8％，窃盗犯及び器物損壊等は 83.0％りづらいものとなっている．また画質が粗く縮尺が変更でとなっており，前年に引き続き戦後最少を更新した[2]．

きないこともあり，具体的な発生箇所の特定が難しい．

しかし窃盗に関しては，現在も都市部で頻発しており，

本研究では，これらの先行研究を踏まえ，神奈川県横浜

神奈川県においては，横浜市，川崎市，鎌倉市等の県内 8市を対象として，「犯罪が起こった場所」を可視化するもの

市において，2022 年 4 月 13～17 日，オートバイを使ったである．これは，時期別，市区町村別に犯罪発生傾向を明ひったくり事件が 19 件発生した[3]．また，2022 年 6 月以

らかにすることによる犯罪防止支援や，詳細な発生地点の降，自動車盗難の被害が急増し，6 月 16 日から 9 月 11 日

可視化を目的として，3 次元仮想空間上に詳細な犯罪発生までに 15 台が報告されている[4]．自動車盗難の被害に関情報の可視化を行うシステムを提案するものである．

しては増加傾向にあり，警察庁が発表した 2022 年上半期の犯罪統計によると，自動車盗の認知件数は 2,869 件とな

2. 3 次元犯罪可視化システム

り，前年と比較して 19.4％増となった[5]．

2-1システム開発こうした都市で発生する犯罪を防止するための研究は

本システムの開発環境を表 1 で示す．本システムで急速に発展しており，特に犯罪の集中を都市の特徴と関連は，3 次元地図情報として，国土交通省による 3 次元都市付けて，犯罪が起こる場所を明らかにするという試みは，モデルのオープンデータ化プロジェクトである PLATEAU

都市防犯の中で大きなテーマの一つとなっている．宇津井のデータを使用することとした．まず，3 次元の仮想空間

は，GIS と福井県警察提供の犯罪発生情報を使用し，犯罪を構築するために，国土交通省の PLATEAU VIEW でも採発生地点を視覚化した．周辺環境との関連性を加味しつつ，用されている 3 次元地図可視化プラットフォームである

ひったくり，自転車盗，車上狙いの警固校区の犯罪発生傾

CesiumJs を採用した．地図上に可視化する犯罪データに向について明らかにしている[6]．また樋野らは，WebGIS

関しては，神奈川県警が公開している令和 3 年の犯罪発生を活用して，板橋ひったくりマップ（IHM）を開発した．

情報のオープンデータ[9]を使用し，そのオープンデータ

このマップは，ひったくりの発生状況を住民に知らせるとを Cesium 内で可視化するため，Google Earth Pro を使用しいう目的に特化したものであり，この IHM を用いたひったてデータの加工を行った．また，開発した成果物を†1 文教大学© 2023 Information Processing Society of Japan141

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chrome などの一般的な Web ブラウザで表示するために，AWS を使用した．但し，この状態では全てのデータが可視化されないため，一部のデータは Cesium ion にアップロードし可視化処理を行っている．開発言語に関してはHTML, CSS, JavaScript を使用した．
表 1

2-2

開発環境

システム構成本システムのシステム構成を図 1 に示す．まず PLATEAU

図2

画面構成

からダウンロードした 3Dtiles 形式のオープンデータを

3. システムの検証と考察

Cesium ion にアップロードし，そこで Javascript のコードを3-1

検証方法取得する．また，G 空間情報センターのオルソ画像データ

本システムの検証として，時期別，市区町村別に，ひっをダウンロードし，Javascript のコードを記述する[10]．そたくり，自動車盗難，車上ねらい，部品ねらいの犯罪件数れらを記述した js ファイルや html，css ファイル，また kmlの合計を出し，それぞれ最も発生頻度の多い罪種，少ないデータもあわせて AWS にアップロードする．そして，AWS罪種の内訳を算出，集計し，可視化を行った．また，警視で取得した URL で表示しデータを可視化するシステム構庁から公開されている GIS を利用した 2 次元のマップであ成となっている．

る事件事故発生マップ[11]と，今回開発した Cesium を利用した 3 次元のマップの使いやすさを比較した．ユーザビリ
ティに関する主観的な評価として SUS (System UsabilityScale)を用い，ユーザーに一連の質問に同意するかを問う
アンケートによって，大学生を対象に Google Forms による調査を実施し，ユーザビリティを測定した．SUS はシステ
ムや製品に対するユーザーの主観的満足度を評価する，分
図1

2-3

システム構成図

画面構成

野を限定しない汎用的な満足度評価の指標であり[12]， 10
項目を 1 点から 5 点の 5 段階で評価するものである（図 3）．

本システムの画面構成を図 2 に示す．本システムでは，神奈川県警が公開している令和 3 年の犯罪発生情報のオー
プンデータを Cesium 上で可視化を行い，時期別，市区町村別に犯罪の発生傾向を明らかにすることを目的とした情報を表示する．本システムでは，犯罪が発生した位置を視覚的に判断できるようにするため，マップ上にロケーションアイコン型のオブジェクトを配置することとした．また，時期ごとの犯罪発生件数を個別表示するために，左上にチェックボックス配置し，ロケーションアイコンの表示のon・off を可能とした．また，犯罪種別を可視化するために，犯罪種別ごとにロケーションアイコンの色分けを行った．
さらに，表示されたロケーションアイコンをクリックした
際，画面右側にそれぞれの犯罪の詳細な情報を呼び出して表示することが可能なインタフェースとした．

© 2023 Information Processing Society of Japan図3

質問内容142

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各項目の評点を x として，奇数番目の項目は，x－1 点，偶数番目の項目は 5－x 点とし，10 項目の得点の総計に 2．
5 を掛け，100 点満点のスコアとする．調査の対象者には，警視庁のマップと本システムを操作した動画を見せ，図 3の質問項目に回答してもらう．そして対象者 1 人 1 人のスコアをまとめ，各質問項目の合計スコアを出し，警視庁のマップと本システムの平均スコアを比較した．
今回の質問項目については， John Brooke の SUS についての論文[13]を参考に設定し，アンケートの最後には 2 つの犯罪情報マップに関する意見を記入するスペースを設けた．また調査の際は，アンケート説明文の冒頭に，回答は調査目的のみに使用され， 統計的処理後のデータから個人

図5

市区町村別犯罪発生件数（令和 3 年）が特定されないこと等の説明を加え，研究への参加に同意を得たものとした．
3-2

検証結果

本検証の結果を示す．まず図 4 の時期別の発生件数は，最も発生件数が多い月が 1 月で 135 件，最も少ない月が 12月で 47 件となった．罪種別でみると，ひったくりが最も多い月は 5 件の 2 月，自動車盗難は 21 件で 1 月，車上ねらいは 59 件で 2 月，部品ねらいは 54 件で 1 月となった． また月別犯罪発生件数のグラフを見ると，1 月に犯罪が最多1月となり，月日が経つごとに減少していくものの 9 月には増加し，再び減少していくという傾向があることが分かった．

12 月
図6

時期別犯罪発生件数の可視化（令和 3 年）

また，アンケートによるユーザビリティの測定結果は図7，8 のようになった．今回，大学に在籍している年齢 20～23 歳の学生に調査依頼を行い，23 件の回答を得た．まず図
図4

時期別犯罪発生件数（令和 3 年）

次に図 5 の市区町村別の犯罪発生件数では，最も犯罪件数が多い市区町村は，南区と中区で 89 件，最も少ない市区町村が磯子区で 26 件となっている．また罪種別でみると，ひったくりは最多で港北区の 6 件，自動車盗難は南区の 18件，車上ねらいは中区で 44 件，部品ねらいは旭区で 42 件であった．また，犯罪が最も多い地域が南区と中区，次いで神奈川区や鶴見区となっており，比較的東京湾沿いの市区町村に犯罪が起きやすいという結果となった．これらの時期別，市区町村別の犯罪件数の結果を犯罪情報マップ上に可視化したものを見ると，時期や場所の傾向が分かりや

7 では質問項目ごとのポイントの平均値を算出した．結果，本システムは，「この Web サイトを利用するには，技術者のサポートが必要だと感じた」，「ほとんどの人がすぐ使いこなせるようになる Web サイトだと感じた」，「この Web サイトを使いこなせると確信している」という項目で警視庁の事件事故発生マップを上回っており，技術的なサポートがなく使いこなせるという評価を得た．回答者からは，「１件の犯罪に対する情報量が多いのは良い点だと思う」，「具体的にどのあたりで起きたことなのかわかりやすい」，「3次元の方が拡大すると分かりやすい」というコメントがあり，UX においては全体的に評価された．

すく表示される機能を有していると考えられる（図 6）．

© 2023 Information Processing Society of Japan143

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提案した．本研究において，市区町村別等のグラフから，本システムを用いることで一定の犯罪発生地点を視覚的に把握し，犯罪発生の傾向を明らかにすることが可能であり，犯罪情報マップとして一定程度の機能を有していると考えられる．ユーザー評価については，「この Web サイトを利用するには，技術者のサポートが必要だと感じた」，「ほとんどの人がすぐ使いこなせるようになる Web サイトだと感じた」といった項目の評価が高かった．しかし，システ
ムに対する意見として，警視庁のマップの方がシンプルで図7

質問項目ごとの評価見やすい，ロケーションアイコンが多く見にくいという意見があり，可視化した発生地点については見せ方を改善する必要があると考えられる．また，事件事故発生マップのスコアと比べ，可視化システムのスコアは約 2.3 ポイント差があり，アンケートでも賛否両論であるため，既存システムに対してより有効な提案を行えたとは言えなかった．
以上より，情報の見やすさを重視し，3 次元のマップを活かした特徴がはかれるよう，可視化手法を改善すべきであると考える．
今後の課題としては，詳細な発生地点の情報の見やすさを改善する方法としてアンケートの意見から，建物の名前の表記，棒グラフ等による情報の表示切り替え，またある地区に対してクリック等のアクションがなされた際にだけ

図8アンケート調査結果

一方で，「この Web サイトを頻繁に使用したいと感じた」，「Web サイトは不必要に複雑だと感じた」，「Web サイトが使いやすそうだと感じた」，「この Web サイトのさまざまな機能は上手くまとまっていると感じた」，「この Web サイトは使うのがとても面倒だと感じた」，という項目では，本システムの評価が低いものとなった．回答者からは，「2 つを比較したところ 2 次元のものの方が見やすく感じました」，「ピンが多すぎるように感じたので，棒グラフなどを試してみるか，地区をタップした時にその地区内のピンが表示されるようにするとより見やすくなるかもしれないと思いました」，「建物の名前など表記がなく，近づいて見ると何処を見ているのか分からなくなりそうだと感じた」といったコメントがあった．可視化された情報の見せ方に対して，改善が必要であると考えられる．また，警視庁の事件事故発生マップのスコアは平均で約 55.7 ポイント，本システムが約 53.4 ポイントとなった．SUS の平均は 68 ポイントであり，ユーザビリティについては今後使いやすさについて修正していく必要がある．

4. まとめ本研究では，「犯罪が起こる場所」を可視化し，時期別，市区町村別に犯罪の傾向を明らかにすることによる犯罪防止支援や詳細な発生地点の可視化を目的として，3D による仮想都市空間上に犯罪発生情報の可視化を行うシステムを© 2023 Information Processing Society of Japan可視化するといった仕様を検討していくこととする．

参考文献[1] 矢島正見,現代日本社会と少年非行対策,社会安全・警察学,2015,No.2,p35-41.
[2] “令和 3 年の犯罪情勢”,https://www.npa.go.jp/publications/statistics/crime/situation/r3_hanzaijyousei.pdf,(参照 2022-11-08).
[3] “横浜など広域でひったくり頻発二輪で背後から,同一犯か“,https://www.kanaloco.jp/news/social/case/article-905854.html,(参照 2022-11-08).
[4] “神奈川県で急増した盗難,R32GT-R や 80 スープラなど旧車15 台が被害”,https://www.qsha-oh.com/historia/article/car-theftkanagawa/,(参照 2022-11-08).
[5] “自動車盗難件数がプラスに転じる,入国規制緩和が影響？
2022 年上半期”,https://response.jp/article/2022/08/06/360499.html,(参照2022-11-08).
[6] “都心部における犯罪発生と街路空間の環境特性に関する研究福岡市警固校区におけるケーススタディ“,https://www．
Hues.kyushuu.ac.jp/education/student/pdf/2010/2HE09004N.pdf,(参照2022/11/12).
[7] 樋野公宏,真鍋陸太郎,小島隆矢,WebGIS を活用した犯罪発生情報提供システムの開発と住民意識の分析
一 WebGIS 活用による防犯まちづくり支援に関する研究一,
日本建築学会計画系論文集,2005,No .597,p.135−140.
[8] 島田貴仁,犯罪発生マップによる犯罪知識の提供,日本機械学会誌,2004,Vol.107,No.1028,p46-49.
[9] ”神奈川県警察オープンデータサイト利用規約”（神奈川県警察）（https://www.police.pref.kanagawa.jp/mes/mesd0145.htm）
を加工して作成(参照 2022-11-08).
[10] 国土交通省ホームページ（https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/plateau-14100-144

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yokohama-city-2020/resource/6d8958ad-be1d-483c-9c8da87bcca0e87e）,(参照 2022-11-22).
[11] “事件事故発生マップ - 犯罪情報 - 警視庁ホームページ”,
https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/jiken_jiko/hassei/map_an
nai.html,(参照 2022-11-26).
[12] 佐藤健斗,三富奈々,昆恵介,春名弘一,義肢装具領域におけるSystem Usability Scale(SUS)の信頼性の検討,PO アカデミージ
ャーナル,2022,Vol.30,No.1,p32-37.
[13] Brooke J: SUS: A “quick and dirty” usability scale,usabilityevaluation in industry,1996, pp.107-114.

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