Japanese Journal of Applied Psychology
2016, Vol. 42, No. 1, 30–39

資料

性犯罪における点分布パターン分析による
地理的プロファイリング手法の比較
岩 見 広 一*Comparative Study on Geographical Profiling Methodologies
by Spatial Point Pattern Analysis in Sex Crimes
Hirokazu IWAMI*
This study examines the prediction of offenders geographical base and subsequent offense sites of Japanese sex
crime cases. Data of 47 serial sex offenders geographical bases and their initial five offense sites were examined forthe practical utility of estimating the offender s home area by nine different spatial point pattern analyses. The content rate of offenders bases within two standard deviational ellipse (82.6％) was higher than that of the circle hypothesis (68.1％), the latter of which is commonly used by Japanese police. In cases of the peculiar offenders, theresult was considered more useful. The study also utilized data of 39 serial sex offenders initial five offense sites to
examine the spatial prediction utility of subsequent offense sites. The prediction by two standard deviational ellipseof the nearest neighbor hierarchical clustering and the contour line of kernel density estimation were more precise
than the results of other methodologies. The content rate of subsequent offense sites was also higher. These areas
were then considered to be sex crime hot spots and considered useful in subsequent sex crime investigations.
key words: geographical profiling, spatial point pattern analysis, serial sex offenders, prediction of offender s base,prediction of subsequent offense site

問題と目的析に基づく推定方法および発生事件そのものの情報分析に基づく推定方法を組み合わせて，実際の事件

日本の捜査現場における犯罪者プロファイリング

を分析し，犯罪捜査を支援しているという。解決事の実務は，2000 年に北海道警察に設置された特異件に基づく方法は，リバプール方式あるいは統計分

犯罪情報分析班が先駆けとなった（田村，2000; 渡析と呼ばれ，発生事件に基づく方法は，FBI 方式あ辺，2005; 岩見，2006）。同チームを嚆矢とし，全国

るいは事例分析とも呼ばれている（渡邉，2011）。

の分析担当者による実務での試行錯誤および研究の連続事件の犯罪者プロファイリングでは，事件リ積み重ねによって，現場捜査に適用可能な分析手

ンク分析，犯人像推定，地理的プロファイリングの法，分析結果の活用方法が次第に明らかとなり，形

3 つの分析機能があり，それぞれに統計分析と事例成されていったと考えられる。

分析が存在する（渡邉，2011）。特に，地理的プロ

岩見 (2006) によれば，日本の犯罪者プロファイ

ファイリングは，犯人の住居などを含む「生活圏推

リングでは，発生事件と類似した解決事件情報の分定」と今後の犯行地などを予測する「犯行予測」に* 北海道警察本部刑事部科学捜査研究所
Forensic Science Laboratory, Hokkaido Prefectural Police Headquarters, North 2, West 7, Chuo-ku, Sapporo-shi, Hokkaido,
060–8520, Japane-mail: hiro_ciau.fsl.hpphq@s5.dion.ne.jp

岩見： 性犯罪の地理的プロファイリング

（ 31 ）

分けられる（岩見，2006; 岩見，2011b）。実務におする選択行動が含まれていないことも重要である。

いては，犯罪者プロファイリングによる事件リンク

性犯罪における犯人像の推定事項は，観察可能な分析，犯人像推定，地理的プロファイリングの各分特徴と観察不可能な特徴に分けられる。外見特徴な

析結果は，個別に機能するだけでなく，有機的に組どは事件リンク分析の結果から絞り込める観察可能

み合わせて，「捜査対象者の割り出し」，「捜査対象な特徴である。観察可能な特徴の評価には，客観的者の順位づけ」，「よう撃捜査」などの犯罪捜査を支情報と目撃情報の評価が関係する。観察不可能な犯援している（岩見，2006）。

人像の推定としては，渡邉・鈴木・横田・岩見・渡岩見 (2011a) によれば，性犯罪は当初女性への追辺 (2002)， 岩 見・ 横 田・ 渡 邉 (2005)， 岩 見 (2013)，

従であった行動が次第にエスカレートして強制わい

宮脇 (2013) などの累犯者，犯罪経歴を推定する研

せつ，さらに強姦へと発展してくことが多いとい究が多い。これは，警察情報の分析を効率化する客う。心理学では，性犯罪は罪名に着目するのではな

観的な手続きの確立を目的とした研究と位置づけらく，被害者との対人的相互作用，犯罪場面の状況要れる。たとえば，発生事件の目撃情報，犯行行動を

因，性的行為や犯罪行為のエスカレートに着目する

分析し，さらに犯人像に関する研究知見を活用したのが重要であり，性的逸脱から性暴力までを含む幅

うえで犯罪経歴者や累犯者の可能性が高いと推定で広いスペクトラムで捉えたほうが，性犯罪者の一連きる場合，観察可能な推定特徴と組み合わせて捜査の犯行行動や心理を理解しやすい。

対象者を絞り込むことが可能となる。

たとえば，FBI が犯罪者プロファイリングを目的

性犯罪における地理的プロファイリングは，事件に使用している強姦被害者に対する事情聴取事項

リンク分析や犯人像推定の結果に基づき，捜査対象(Hazelwood & Burgess, 1995) には，精神医学や犯罪者を発見する際の地理的な捜査範囲を示すために不捜査の視点だけではなく，犯人と被害者の対人的相可欠である。これら地理的な捜査範囲の推定には，互作用などの社会心理学的な視点も含まれている。

日常活動理論 (Cohen & Felson, 1979)，犯罪パターン

このように，推定過程には社会的・心理的な査定に理論 (Brantingham & Brantingham, 1993) などの犯罪よる解釈が関連する (Jackson & Bekarian, 1997)。

の空間行動についての基礎理論が関連する。日常活事件リンク分析は，複数事件の情報を分析し，同動理論は，「適当な犯行対象」「犯人」「監視者の不一犯による連続事件を絞り込む方法である。同分析

在」の 3 要素が同時生起した際に犯罪が生じるといで重視する情報の優先順位は，物的証拠，犯人の外う理論である。すなわち，犯行予測は連続犯の時空

見特徴，犯行に関する犯人の選択行動である（岩間行動を分析し，3 要素が収斂した時間および場所

見，2011b）。このうち，性犯罪における犯人の選択を絞り込むことでもある。これに対する警察活動

行動は，犯人の嗜好や空想に関連する特異な行動がは，主に「犯罪捜査による犯人検挙活動」，「犯行機多岐にわたるため，同分析には適している（岩見，会を封じるための犯罪抑止活動」の 2 通りに大別さ2006）。横田・藤田・渡邉・和智・佐藤 (2006) は，5れる。前者は 3 要素が揃った場所への捜査力の投件以上の犯行に及んだ連続性犯は，時間帯，曜日，

入，後者は 3 要素を揃えない防犯指導や警察活動と犯行場所，道路環境，被害者の年齢層，被害者へのいえる（岩見，2008a）。

接触手段などの選択行動について一貫性・弁別性が犯罪パターン理論は，人間の生活における行動空高く，事件リンクに利用できると指摘している。横間は居住・雇用・商業娯楽といった主な活動拠点

田・渡邉・和智・大塚・倉石・藤田 (2015) では，2（ノード）とそれらを結ぶ道路網（パス）で示すこ

件以上の犯行に及んだ連続性犯についても追試し，とが可能であり，犯罪はこれらの場所および近傍で同様の研究結果を得ている。また，岩見 (2014) は，発生するというものである。つまり，犯人の選択す同一場所で再犯行する連続性犯の場合，日中あるいる犯行地は犯人の日常行動によって制約されることは夜間で二分した犯行時間帯の一貫性は，8 割弱のを意味する。連続性犯については，犯人の生活行動

犯人に認められていると述べている。これらの行動

圏やその近傍での犯行が多い（渡邉・鈴木・田村，は犯人のみの意思決定による選択行動であり，犯人

2000），あるいは 9 割以上が土地鑑犯行者であるとと被害者との対人的相互作用によって潜在的に変化の指摘もある（長澤，2003）。このように，犯行地

（ 32 ）

応用心理学研究の地理的な選択範囲と生活行動圏は重なる部分が多Vol. 42, No. 1

予測について，それぞれ複数の点分布パターン分析

いため，犯行地の地理的な分布が犯人の地理的な捜の精度を比較検討し，実務の地理的プロファイリン

査範囲に用いられる根拠となる。環境心理学や空間

グにおける適用可能性を考察することを目的とす学の視点では，犯行地の地理的な選択範囲は，犯人る。

の日常生活における行動圏，テリトリー，認知地図
を部分的に再構成したものと表現できる。

本研究は，第 1 研究と第 2 研究によって構成される。第 1 研究は，住居を含む生活圏の推定における犯行の行動圏は，犯行移動距離（横井，2005; 岩

点分布パターン分析の精度比較である。第 2 研究

見，2008b）や点分布パターン分析（杉浦・中俣・は，今後の犯行地予測における点分布パターン分析

水内・村山，2003; 岩見，2008b; 大塚，2009）によっの精度比較である。Rossmo (2000) は，地理的プロて推定される。これら領域の再構成は，犯人の犯行

ファイリングでは最低 5 つの犯行地点が分析に必要

地選択などの空間行動や類似犯罪などの犯罪情勢のであると述べている。岩見 (2008b) は，サークル仮比較などによっても行われる。

説，空間平均の疑惑領域，中央点の疑惑領域のすべ場所に関する地理的プロファイリングには，2 つてにおいて，犯行 5 件以上の事例の拠点含有率が，の大きな目的がある。ひとつは犯人の住居などを含

犯行 4 件以下の事例に比べて高いことを示している

む生活圏の絞り込み，もうひとつは今後の犯行地のことから，第 1 および第 2 研究では，犯行 5 件目ま予測である。

での点分布パターン分析によって検出された各領域

日本の実務で一般的に使用されている 3 種類の点
分布パターン分析は，サークル仮説 (Canter & Larkin, 1993)，空間平均の疑惑領域（羽生，2006），中央点の疑惑領域（三本・深田，1999）である。岩見(2008b) は，連続性犯の住居を含む拠点が上記 3 モ

内におけるそれぞれの住居などの拠点含有率，6 件
目以降の犯行発生率について精度を比較する。
方法

第 1 研究のデータおよび手続き

デルの各領域内に含まれる割合を比較した。犯行 5

第 1 研究のデータは，2003 年から 2009 年までの件以上の事例において拠点含有率を比較した結果，間に，北海道において 5 件以上の犯行に及んで検挙

サ ー ク ル 仮 説 が 69.6％， 空 間 平 均 の 疑 惑 領 域 がされた連続性犯罪者 47 名の事件記録 521 件に関す

58.7％，中央点の疑惑領域が 47.8％であった。

る犯行現場および住居・拠点の経緯度座標である。

ところで，点分布パターン分析には，様々な種類が存在する。米国司法省の委託によって開発された
CrimeStat では，標準偏差楕円（SD 楕円），階層ク

複数罪名を含む連続犯が多く，強姦 25 名，強制わ
いせつ 37 名，その他わいせつ 8 名であった。
第 1 研究の手続きは，犯行 5 件目までの犯行地点

ラスター分析によるホット・スポット抽出などの点を用い，Figure 1 に示した 9 種類の点分布パターン

分布パターン分析が実行できる（中谷，2006; 鈴木，

分析を実施した。このうち，サークル仮説の円，空2011）。SD 楕円については，サークル仮説よりも有間平均の疑惑領域モデル，中央点の疑惑領域，カー効とした研究が国外において認められるが (Kent &ネル密度推定による等高線の領域検出には，Infor-

Leitner, 2007)，日本における実用性は十分に検討さmatix 社製 Gistat (Ver.2.0) を用いた。残りの凸包ポ

れていない。

リゴン，SD 楕円，2SD 楕円，最近隣 2SD 楕円，最また，日本では連続犯の今後の犯行地を予測する

近隣凸包ポリゴンの領域検出には，米国司法省の委際，犯人の住居を含む生活圏推定と同様に，第一段託で開発された Crime StatIII (Ver.3.0) を使用した。

階ではカーネル密度推定などの点分布パターン分析

合計 9 種類の点分布パターン分析によって検出さによって，主たる犯行圏やホット・スポット等の領れた各領域の面積，円換算の半径を算出し，各領域域を検出している。しかしながら，ホット・スポッ

内における住居などが含まれる割合を算出した。なトにおける犯行発生率の検討を含め，それらの適用

お，本研究では「住居のみ」含有と「住居・拠点」

可能性は十分に検討されているわけではない。

含有とを区分し，それぞれの拠点含有率を比較した。

以上のことから，本研究では，日本の性犯罪における犯人の住居を含む生活圏の推定および犯行地の第 2 研究のデータおよび手続き
第 2 研究のデータは，2003 年から 2009 年までの

岩見： 性犯罪の地理的プロファイリング

Figure 1（ 33 ）

本研究で用いた点分布パターン分析による検出領域の例

間に，北海道において 6 件以上の犯行に及んで検挙拠点が領域内に含まれていたケースについて，日本された連続性犯 39 名の事件記録 481 件における犯の警察が一般的に使用しているサークル仮説の円面

行現場および住居・拠点の経緯度座標である。複数

積を 1 として基準化し，9 つの領域面積を中央値で罪名を含む連続犯が多く，強姦 21 名，強制わいせ

比較したものである。

つ 30 名，その他わいせつ 5 名であった。

まず，犯人の住居が各領域内に含まれた割合は，

第 2 研究の手続きは，犯行 5 件までのデータを使

高 い 順 に，2SD 楕 円 60.9％， サ ー ク ル 仮 説 48.9％,

用し，第 1 研究と同一の方法によって 9 種類の点分

SD 楕円 47.8％，空間平均の疑惑領域 38.3％，中央

布パターン分析を実施した。検出された各領域の面

点の疑惑領域 36.2％，最近隣 2SD 楕円 20.0％，凸積，円換算の半径を算出し，各領域内における 6 件

包 ポ リ ゴ ン 19.6％， カ ー ネ ル 密 度 推 定 の 等 高 線

目以降の犯行が含まれる割合を算出した。なお，本13.0％であり，最近隣凸包ポリゴンは 0.0％であっ

研究では各領域における 6 件目の犯行発生を「次犯た。また，住居が含まれていたケースについて，各行」，6 件目以降に 1 回以上発生した場合を「後犯領域面積を中央値で比較すると，サークル仮説より行」と区分し，それぞれの犯行発生率を比較した。

も広い領域は，2SD 楕円の 2.46 倍のみであり，サー結果第 1 研究の結果

クル仮説の領域よりも狭いのは，SD 楕円 0.58 倍，
空 間 平 均 の 疑 惑 領 域 0.46 倍， 中 央 点 の 疑 惑 領 域
0.40 倍，カーネル密度推定の等高線 0.25 倍，凸包

Table 1 のとおり，第 1 研究では連続性犯 47 名のポ リ ゴ ン 0.24 倍， 最 近 隣 2SD 楕 円 0.09 倍 と な っ初期犯行 5 件を用いて，それぞれ 9 つの点分布パた。2SD 楕円はサークル仮説よりも住居含有率が高

ターン分析による領域を作成し，それぞれの領域内

く 6 割であり，SD 楕円はサークル仮説と住居含有における犯人の拠点含有率を比較した。

率が同等レベルであったが，住居含有ケースの面積

まず，9 つの領域はすべての事例で作成されるもの中央値および住居の単位含有率をそれぞれ比較すのではなかった。特に，検出率の低い最近隣 2SD

ると，SD 楕円の面積はサークル仮説の 6 割弱であ楕円 (21.3％)，最近隣凸包ポリゴン (7.4％) は，複数

り，かつ単位含有率が 1.7 と高い。円の半径に換算の犯行地が相互に近距離に位置し，かつ直線上に位し，中央値で比較すると，2SD 楕円はサークル仮説

置しない地点が 3 地点以上なければ，クラスターがの 円 よ り も 半 径 が 約 400 m 長 く な り，SD 楕 円 は形成されないため，領域は検出されないと考えられ

サークル仮説よりも半径が約 1300 m 短くなった。

る。Table 1 に記載の面積は，住居もしくは住居・次に，住居を含む拠点が各領域内に含まれた割合

（ 34 ）

応用心理学研究

Table 1Vol. 42, No. 1

各点分布パターン分析の領域面積および拠点含有率
住居・拠点*1

住居

領域

領域
検出数

含有率

円半径
(m)*2

面積*3

相対
含有率*4

単位
含有率*5

含有率

円半径
(m)*2

面積*3

相対
含有率*4

単位
含有率*5

サークル仮説
空間平均の疑惑領域
中央点の疑惑領域
凸包ポリゴン
SD 楕円
2SD 楕円
最近隣 2SD 楕円
最近隣凸包
等高線

47
47
47
46
46
46
35
10
46

48.9％
38.3％
36.2％
19.6％
47.8％
60.9％
20.0％
0.0％
13.0％

3,330
1,851
1,952
1,449
2,027
3,713
528
̶
1,163

1.00
0.46
0.40
0.24
0.58
2.46
0.09
̶
0.25

1.00
0.78
0.74
0.40
0.98
1.24
0.41
̶
0.27

1.0
1.7
1.9
1.7
1.7
0.5
4.8
̶
1.1

68.1％
53.2％
48.9％
26.1％
63.0％
82.6％
25.7％
0.0％
21.7％

3,217
2,214
2,628
1,575
1,956
3,509
547
̶
1,242

1.00
0.47
0.40
0.20
0.60
2.32
0.09
̶
0.16

1.00
0.78
0.72
0.38
0.93
1.21
0.38
̶
0.32

1.0
1.7
1.8
2.0
1.5
0.5
4.4
̶
1.0

*1 住居・拠点とは，領域内に住居もしくはその他拠点が含まれることを示す。
*2 含有ケースの各領域面積を円に換算し，半径を算出（中央値比較）。
*3 含有ケースにおいて最大円を 1 と基準化した場合の各領域面積（中央値比較）。
*4 含有ケースにおいて最大円を 1 と基準化した場合の含有率。
*5 相対含有率を面積で除した値。

は， 高 い 順 に 2SD 楕 円 82.6％， サ ー ク ル 仮 説

空間平均の疑惑領域，中央点の疑惑領域，カーネル

68.1％，SD 楕 円 63.0％， 空 間 平 均 の 疑 惑 領 域

密度推定による等高線は 39 事例すべてにおいて領

53.2％， 中 央 点 の 疑 惑 領 域 48.9％， 凸 包 ポ リ ゴ ン

域が検出された。最近隣凸包ポリゴンの検出率が26.1％，最近隣 2SD 楕円 25.7％，カーネル密度推定

17.9％と低いのは，第一研究で述べた理由と同様での等高線 21.7％，最近隣凸包ポリゴン 0.0％となっあると考えられる。

た。サークル仮説と同等か，それ以上に住居など拠まず，各領域における 6 件目の「次犯行」の発生

点の含有率が高いのは，2SD 楕円および SD 楕円で

率 は， 高 い 順 に 2SD 楕 円 86.8％， サ ー ク ル 仮 説あった。SD 楕円の住居など拠点含有率はサークル

61.5％, SD 楕 円 57.9％， 中 央 点 の 疑 惑 領 域 51.3％，

仮説を下回ったが，中央値比較の面積がサークル仮

空間平均の疑惑領域 46.2％，凸包ポリゴン 39.5％，

説の 6 割であり，かつ単位含有率は 1.5 と高かっ

最近隣 2SD 楕円 25.8％，カーネル密度推定の等高た。一方の 2SD 楕円は，中央値比較の面積はサー線 25.6％，最近隣凸包ポリゴンは 0.0％であった。

クル仮説の円の 2.32 倍と広大になり，単位含有率

サークル仮説の円面積を 1 として基準化した場

も 0.5 と低かったが，住居など拠点の含有率が 8 割合，次犯行が認められたケースにおける各領域面積強と非常に高かった。

の中央値を比較すると，サークル仮説よりも広い領

なお，円換算の半径を中央値で比較すると，2SD

域は，2SD 楕円の 2.23 倍のみであった。他 7 領域

楕円はサークル仮説よりも半径が約 300 m 長くなはいずれもサークル仮説の領域よりも狭く，面積のり，SD 楕円はサークル仮説よりも半径が約 1300 m

広 い 順 に，SD 楕 円 0.51 倍， 空 間 平 均 の 疑 惑 領 域短くなった。また，ホット・スポットに関連する最0.45 倍，中央点の疑惑領域 0.38 倍，凸包ポリゴン

近隣 2SD 楕円やカーネル密度推定の等高線には，20.17 倍，最近隣 2SD 楕円 0.08 倍，カーネル密度推割強の犯人について，拠点が認められた。

定による等高線 0.07 倍であった。

第 2 研究の結果

次犯行の発生率が 5 割以上の領域について，円半

Table 2 は，連続性犯罪者 39 名の 5 件目までの犯径に換算した中央値を比較すると，2SD 楕円が半径

行地点を用いた 9 種類の点分布パターン分析によっ

3.6 km 圏，サークル仮説が半径 2.4 km 圏，SD 楕円て作成された各領域における 6 件目の犯行であるが半径 2.0 km 圏，中央点の疑惑領域が半径 1.5 km「次犯行」，6 件目以降に 1 回以上犯行があった「後圏となり，単に領域の広さだけで考えると，犯行予犯行」の発生率をそれぞれ比較したものである。

測領域としては広すぎるといえる。今後の犯行地を

表中の領域検出数を見ると，サークル仮説の円，予測する領域として相応しい特徴は，次犯行の発生

岩見： 性犯罪の地理的プロファイリング

Table 2（ 35 ）

各点分布パターン分析の領域面積およびその後の犯行発生率
次犯行*1

後犯行*2

領域

領域
検出数

発生率

円半径
(m)*3

面積*4

相対
発生率*5

単位
発生率*6

発生率

円半径
(m)*3

面積*4

相対
発生率*5

単位
発生率*6

サークル仮説
空間平均の疑惑領域
中央点の疑惑領域
凸包ポリゴン
SD 楕円
2SD 楕円
最近隣 2SD 楕円
最近隣凸包
等高線

39
39
39
38
38
38
31
7
39

61.5％
46.2％
51.3％
39.5％
57.9％
86.8％
25.8％
0.0％
25.6％

2,349
1,491
1,472
1,136
1,918
3,514
593
̶
874

1.00
0.45
0.38
0.17
0.51
2.23
0.08
̶
0.07

1.00
0.75
0.83
0.64
0.94
1.41
0.42
̶
0.42

1.0
1.7
2.2
3.7
1.8
0.6
5.3
̶
5.8

87.2％
76.9％
79.5％
76.3％
86.8％
94.7％
61.3％
42.9％
61.5％

2,100
1,338
1,191
1,035
1,591
3,340
411
122
649

1.00
0.47
0.40
0.22
0.63
2.54
0.05
0.00
0.09

1.00
0.88
0.91
0.88
1.00
1.09
0.70
0.49
0.71

1.0
1.9
2.3
3.9
1.6
0.4
14.4
1,057.3
7.9*1 次犯行は 6 件目の犯行が領域内で発生した場合を示す。
*2 後犯行は 6 件目以降の犯行が領域内で発生した場合を示す。
*3 発生ケースの各領域面積を円に換算し，半径を算出（中央値比較）。
*4 発生ケースにおいて最大円を 1 と基準化した場合の各領域面積（中央値比較）。
*5 発生ケースにおいて最大円を 1 と基準化した場合の発生率。
*6 相対発生率を面積で除した値。

率が高く，かつ可能な限り領域面積が狭い領域とい定の等高線が 0.09 倍，最近隣 2SD 楕円の 0.05 倍，

えよう。その指標が，表中の単位発生率である。単そして最近隣凸包ポリゴンの 0.00046 倍であった。

位発生率が高いほど，領域が狭くある程度の発生が後犯行発生率 5 割以上の各領域について，円半径見込めると評価できると考えられる。次犯行の場合に 換 算 し た 中 央 値 は 長 い 順 に，2SD 楕 円 の 半 径には，最近隣 2SD 楕円，カーネル密度推定の等高3.4 km 圏，サークル仮説の半径 2.1 km 圏，SD 楕円

線の単位発生率が高く，発生した領域の円半径中央の 半 径 1.6 km 圏， 空 間 平 均 の 疑 惑 領 域 の 半 径

値 が そ れ ぞ れ 半 径 0.6 km， 半 径 0.9 km で あ っ た。

1.4 km 圏，中央点の疑惑領域の半径 1.2 km 圏，凸両領域は複数の犯行が相互に近距離で発生している

包ポリゴンの半径 1.1 km 圏，カーネル密度推定の

ホット・スポットに関連するものである。検出数だ

等 高 線 の 半 径 0.7 km 圏， 最 近 隣 2SD 楕 円 の 半 径

けで見れば，カーネル密度推定の等高線のほうが汎0.5 km であった。最近隣凸包ポリゴンは後犯行発用性は高いが，各領域における次犯行発生率はそれ生率が最も低いながら，4 割強も発生し，しかも領ぞれ 25％台であり，決して高い値ではない。

域の広さを円半径に換算した場合，その中央値は半

次に，6 件目以降に 1 件でも犯行が認められた

径 0.2 km 圏と非常に狭い領域であった。特に，最「後犯行」の各領域発生率について比較する。後犯

近隣凸包ポリゴンの検出率は 2 割弱であり，汎用性

行発生率が高い順に，2SD 楕円 94.7％，サークル仮は低いものの，単位発生率が 1057 倍と桁外れであ説 の 円 87.2％, SD 楕 円 86.8％， 中 央 点 の 疑 惑 領 域

るため，領域が検出された場合には，現場付近の環79.5％，空間平均の疑惑領域 76.9％，凸包ポリゴン

境評価を実施したうえで，その利用価値を検討すべ

76.3％，カーネル密度推定の等高線 61.5％，最近隣きと考える。

2SD 楕円 61.3％，最近隣凸包ポリゴン 42.9％となった。

以上の結果から，犯行地予測に活用できる条件
は，領域検出率が高い汎用性を持ち，後犯行発生率

サークル仮説の面積を 1 として基準化し，後犯行が高く，かつ単位発生率が高い特徴を併せ持つ領域が発生した各領域面積の中央値を比較した結果，次と考えられる。こうした特徴を有する領域は，9 つ犯行と同様にサークル仮説よりも広い領域は，2SDの領域のうちでカーネル密度推定の等高線，最近隣

楕円の 2.54 倍であった。サークル仮説よりも狭い

2SD 楕円の順となろう。また，領域が検出されたと領域は，面積の広い順に，SD 楕円の 0.63 倍，空間

いう条件つきで，最近隣凸包ポリゴンにも利用価値

平 均 の 疑 惑 領 域 が 0.47 倍， 中 央 点 の 疑 惑 領 域 のがあると考えられる。

0.40 倍，凸包ポリゴンの 0.22 倍，カーネル密度推（ 36 ）

応用心理学研究考Vol. 42, No. 1察

第 1 研究の考察
第 1 研究の結果から，現在の日本で一般に使用されているサークル仮説，空間平均の疑惑領域といった正円の領域よりも，犯人の移動範囲をより反映した犯行地分布に近くなる SD 楕円，2SD 楕円のほうが推定精度は高いと考えられる。SD 楕円はサーク
ル仮説よりも地理的な捜査範囲は狭く，拠点含有率

Figure 2がサークル仮説と互角の捜査範囲といえよう。Kent

犯人の行動圏の再構成& Leitner (2007) は，侵入窃盗と強盗の連続犯ではサークル仮説よりも SD 楕円のほうが有効であるとめ，実務では単純な検出領域の適用ではなく，犯行指摘しており，本研究における連続性犯についても地に関する地理的な環境要因の検討が不可欠となそれが支持されたといえよう。2SD 楕円は捜査範囲る。

としてはサークル仮説よりも広くなるが，住居などしたがって，生活圏推定の第 1 段階では，Figure

拠点含有率は極めて高い。そのため，推定される犯2 のように，事件情報を評価したうえで複数の点分

人像などがマイノリティに属する人物である場合に布パターン分析や犯行移動距離を併用して，犯人のは，他の推定結果と組み合わせることで，捜査対象

行動圏を広めに再構成することが重要と考えられ者を絞り込む捜査範囲として十分に利用できると考る。

えられる。また，犯行移動距離の統計量を用いた生同図は，入手した発生事件情報に基づいて，犯行

活圏推定には，同種連続事件の検挙データが不可欠

移動距離の統計量や点分布パターン分析の結果を組であるが，SD 楕円や 2SD 楕円は分析対象事件の犯み合わせた現実的な方法といえる。第 2 段階では，行地点のみで領域を検出できる点で優れている。

個々の犯行地の環境要因を評価することによって，また，9 つの領域のうち，狭域群に相当する最近

領域内のどこに捜査の矛先を向けるか考察しなけれ

隣 2SD 楕円やカーネル密度推定の等高線の領域内ばならない。さらに捜査対象者を絞り込むために，においても犯人の 20〜25％は拠点が存在した。こどのような捜査方法が使えるかを領域別に検討する

れは複数の犯行が比較的近距離で発生するホット・

ことのほうが重要ではないかと考える。

スポット付近での犯人の土地勘を示唆するものである。

また，検出領域は，住居検索のみに使用するよりも，住居など拠点を幅広く検索する領域として使用

先に述べたように，検出領域の面積についての評するほうが，捜査への利用価値が高いといえよう。

価は，狭域は捜査コストが低く，広域は捜査コスト

このことは，犯人の犯行に関する行動圏が複数の拠が高いとするだけの単純なサーチコストの視点には点の影響を受けて形成されていることを示唆するも疑問が残る。実際の犯罪捜査では，検出領域内で犯のである。なお，実務上は，円の集合体の内包領域

人を捜すために，どのような捜査を実施するかで，に限定せず，各領域が示す市区町村全体を捜査領域

捜査コストが変わってくるため，単に領域面積の広とするほうが汎用性は高いといえよう。

さだけで捜査コストの優劣を判断するのはあまりに

第 2 研究の考察も表面的な視点である。また，本研究の点分布パ

第 2 研究では，連続性犯罪者の初期犯行 5 件の点

ターン分析によって検出された領域は犯行地点のみ

分布パターン分析によって 9 つの領域検出を試み，を用いた方法に過ぎず，領域内の地形などの地理的各領域内の 6 件目以降の犯行発生率を比較した。

特徴は全く考慮していない。たとえば，犯行地の地

9 つの領域のうち，狭域，かつ発生率が高い領域

形が海岸線や湾口付近，山岳地帯，過疎地の集落では，カーネル密度推定の等高線および最近隣 2SD

あれば，検出領域が広域であっても，実際にその領楕円であった。これらは今後の犯行地予測の領域と域内における人間の行動圏は限られている。そのたして，最も捜査に利用価値があると考えられる。こ岩見： 性犯罪の地理的プロファイリング

（ 37 ）の 2 つの領域は犯罪多発地区を意味するホット・ス
ポットに関連するものであり，一般に考えられているホット・スポットに対する捜査力投入が適切であることを改めて支持したものといえる。
また，9 つの領域はすべてのケースで検出される
わけではなかった。たとえば，最近隣凸包ポリゴン
は初期犯行 5 件では検出率が 17.9％と非常に低かった。しかしながら，同領域は 9 つの領域内で最も狭域で，円半径に換算すると中央値で半径約 120 m
であり，後犯行発生率は 4 割であり，単位発生率も極めて高い。それゆえ，同領域が検出された場合

Figure 3 拠点・移動経路・犯行地の関係（Brantingham & Brantingham, 2008 を修正）

は，今後の犯行が非常に狭域で発生する可能性があるため，犯行現場の周辺環境を評価したうえで，捜査に活用可能か検討を要する領域と考えられる。
次に，犯行地の予測に点分布パターン分析を利用する場合，6 件目の発生である「次犯行」よりも，6 件目以降である「後犯行」のほうが当然発生率も高くなることから，ある程度の期間を念頭にした捜
査活動が不可欠となる。岩見 (2008a) では，実際の連続性犯罪者の犯行予測に関する精度は，選択した分析データに影響されると指摘しており，連続犯のFigure 4 類似環境による犯行予測（岩見，2008a）

犯行行動から分析対象データを同種罪種，あるいは異種罪種まで含めるかを考慮する必要がある。つまは，連続犯の物色および犯行場所等に関する環境要り，確度の高い事件リンク分析が犯行予測の精度を因を分析し，Figure 4 のように特異な空間選好を識高めると考えられる。さらに，連続性犯罪には未届

別した場合には，エリア内において潜在的に出没可事件などの暗数があるため，「次犯行」が未届けに能性の高い類似「サイト」等を検出することも可能

なる可能性があり，「次犯行」の予測として捜査員となる（岩見，2008a）。

に説明するのは，現場の混乱を招き，犯行予測の有なお，連続犯における時間帯と場所の一貫性につ

効性を不当に低下させる悪影響を及ぼしかねない。

いては，複数の先行研究が指摘しており（横田他，

したがって，「次犯行」ではなく「後犯行」の予測

2006; 岩見，2014; 横田他，2015），犯人を発見するとして説明したほうが，暗数の影響を受けにくく，ためには，特定の場所に出没する時間を絞り込むこかつ捜査員への正しい説明であり，それに応じた現とが重要である。岩見 (2008a) が指摘するように，実的な捜査への用途を考えることに結びつくであろ今後の犯行地の予測は，時間要因との共生起を必ずう。

検討するのが基本的な手続きと考えられる。

さらに，岩見 (2008a) で指摘したように，連続犯

第 1 研究で述べたように，通常，推定した犯行予の今後の犯行地を予測する分析過程は，第 1 段階で測領域の面積についての評価は，狭域は捜査コスト

は，本研究で実施した点分布パターン分析によってが低く，広域は捜査コストが高いとするのが基本的

犯行圏やホット・スポット等の「エリア」を検出すな考え方である。しかしながら，実際の犯罪捜査でる。検出されたエリアは，Figure 3 に示したように，

は，推定された領域内で犯人を捜すために，どのよ

犯罪パターン理論でいう犯人の活動拠点であるノー

うな捜査を実施するかで，捜査コストが変わってくドと重複していることも十分に考えられる。したるため，単に領域面積の広さだけで判断できるもの

がって，犯行地予測の第 2 段階ではエリア内，エリではない。たとえば，推定した犯行予測領域が広域

ア間の「パス」を分析する必要がある。第 3 段階でであっても，犯行現場に共通特徴が認められ，それ（ 38 ）

応用心理学研究

らの特徴を有する場所が推定領域内で限られていれ
ば，実際は領域全体を捜査するコストは必要ではない。また，そうした領域間のパスが非常に限られていれば，それも犯人発見に有用な指標となる。岩見(2011b) によれば，犯行予測には 4W1H 情報が重要であり，これらの情報は点分布パターン分析による
推定生活圏から居住地域を絞り込むための判断材料にもなるという。
本研究は，犯行地の点分布パターン分析の捜査への適用度を検討したものであり，犯行地環境の評価を経た生活圏や犯行地予測には全く言及していない。犯行地環境の要因は，本研究の連続性犯罪についても個別には居住圏や犯行地の選択に影響していると考えられる。今後の研究ではこれらの変数を加えた分析と捜査への適用可能性を検討する必要がある。実際の犯罪捜査では，点分布パターン分析は机上分析であり，犯人の発見には，さらに現場観察によって犯行地環境や現場間道路網などを分析したう
えで，犯人のノードやパス，潜在的な犯行地となるサイトを絞り込むなど，捜査現場に密着した分析が重要な手続きであろう。
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