Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
方が格段に高い。特に，執行猶予者の率の高さは際立っている。

再犯・再非行があった者のうち，保護観察官から遵守事項違反についての指導を受けた者の占める率は，保護観察処分少年では3分の1を，少年院仮退院者では半数を，それぞれ超えているのに対して，成人（仮出獄者及び執行猶予者）については10～11%程度と低い。少年の場合には，結果的には再非行に陥ったものの，再非行前に遵守事項違反について保護観察官による指導を受けていたケースがかなりの割合を占めているのに対して，成人の場合には，ほとんどの再犯ケースは遵守事項違反について保護観察官による指導を受けることなく再犯に陥っているといえよう。

## 2 現行分類票による分類結果の検討

## (1) A 分類率と予後不良率等の関係

保護観察当初の分類は上記の保護観察6月経過時の対象者の状況をどの程度予測しているかという，現行分類票による分類結果の妥当性を検証するために，まず，調査対象者について保護観察当初に処遇困難と分類された者の比率（以下「A分類率」という。）と保護観察6月経過時までの実際の処遇困難な事態（予後不良）の発生率とを比較した。

A 分類率は，その後の保護観察の経過の中で，実際に「処遇困難」事態が生じる率に相応したものである必要があろう。処遇困難の予測に100％の精度は期待できないから，A 分類率は，実際の処遇困難事態の発生率よりもある程度高くなるべきものと考えられる。A 分類率が実際の処遇困難事態の発生率よりも著しく低ければ，処遇困難として分類さるべき多くの者が漏れているということを意味し，また，A 分類率が実際の処遇困難事態の発生率よりも極端に高ければ，効率的な分類がされていないことになる。

調査対象者について，現行分類票の分類による A 分類率と予後不良発生率及び再犯・再非行等の予後不良状態を構成する事態の発生率を比較して見たのが，6表である。

6 表 A 分類率と予後不良率等

保護観察処分少年	少年院仮退院者	仮出弒者	保護観察付執行猶予者
A分類率	6.1	26.5	22.3	11.9
予後不良率	15.8 △ 9.7	21.7 ▲ 4.8	10.6 ▲ 11.7	21.5 △ 9.6
再犯·再非行率	12.3 △ 6.2	15.3 ▲ 11.2	5.4 ▲ 16.9	12.3 △ 0.4
所在不明率	3.5 ▲ 2.6	7.1 ▲ 19.4	4.7 ▲ 17.6	11.9 △ 0.0
遵守事項違反指導率	8.9 △ 2.8	16.5 ▲ 10.0	4.7 ▲ 17.6	5.9 ▲ 6.0

注 1 数值は百分率である。

2 各項目右欄は，A分類率との差をポイントで示したものである。

まず，A 分類率のみを保護観察の号種別に見ると，少年院仮退院者（26.5%）及び仮出獄者（22.3%）は20％を超えて高いが，これら両者に対して，執行猶予者（11.9%）及び保護観察処分少年（6.1%）は低い。本調査対象者に関するこれらのA分類率は，最近の保護観察事件全体についてのA分類率（1図参照）と大きな違いはない。A分類率は，仮釈放に伴う保護観察（パロール）では高いが，仮釈放に伴わない保護観察（プロベーション）では低い傾向にあるといえよう。

次に，A 分類率と予後不良の発生率（以下「予後不良率」という。）を比較すると，少年院仮退院者及び仮出獄者では予後不良率が A 分類率を下回っているが，保護観察処分少年及び執行猶予者では予後不良率が A 分類率を大きく上回っている。保護観察処分少年及び執行猶予者については，仮に A に分類さ
れた者全員が予後不良に陥ったとしても，なお，Aに分類されなかった者の中から予後不良状態に陥った者がかなり多く出現していることになる。

さらに，A 分類率と予後不良状態の内訳である，再犯・再非行，所在不明等及び遵守事項違反に対する指導の発生率とをそれぞれ比較すると，保護観察処分少年の A 分類率は，再非行及び遵守事項違反に対する指導の発生率を下回っている。同様に，執行猶予者の A 分類率は，再犯率を下回り，所在不明率と同率である。少年院退院及び仮出獄者の A 分類率は，いずれも，再犯・再非行率，所在不明率及び遵守事項違反指導率を上回り，特に仮出獄者についてはその程度が著しい。

以上から，現行分類票の分類による A 分類率は，保護観察処分少年及び執行猶予者については，実際の予後不良の発生率よりも著しく低いといえる。逆に，仮出獄者については，実際の予後不良の発生率よりもやや高めにすぎるといえよう。少年院仮退院者については，A 分類率と予後不良発生率とのバランスが最もよくとれているといえるだろう。

## (2) 分類の予測の精度

次に，現行分類票が調査対象者の予後不良予測にどの程度成功しているかを見た。先に述べたように，現行制度での保護観察対象者の分類は，分類票の該当項目の評点結果に保護観察官の臨床的所見を加えて最終的に決定されるが，ここで検討の対象とした分類結果は，分類票の該当項目の評点の合計から導き出された結果についてであり，保護観察官が臨床的所見を加えてのものではない。

以下の分析は，保護観察号種別に調査対象者について分析したので，号種別に述べる。

## ① 保護観察処分少年

保護観察処分少年の調査対象者には「暴走族」類型と認定された交通事件の者が含まれているが，交通事件の保護観察対象者には分類処遇制度は適用されず，分類は行われていないので，ここで分析対象とするのは交通事件を除く保護観察処分少年の調査対象者である。

7－1表は，分析対象とした保護観察処分少年事件2,172件について，保護観察6月経過時の予後「良好」「不良」別に，保護観察開始時にされたA分類（処遇困難）及びB分類（それほど処遇困難ではない）の状況を見たものである。

まず，6月経過時に予後不良者は347人（16.0%），良好者は1,729人（84.0%）であり，先に交通事件の者を含めて見た場合（3表参照）よりも，予後不良者の率が若干高くなっている。調査対象に含まれる交通事件の者は，「暴走族類型に該当する者だから，それを除いた場合に予後不良率が高くなるということは，暴走族の調査対象者は一般事件の調査対象者に比べて予後がやや良いということになる。

分類による予測が的中していたか否かについて見ると，保護観察6月経過時に予後不良であった347人のうち保護観察開始当初にAに分類されていた者は37人，また，良好であった1,825人のうちBに分類されていた者は1,719人であり，これらの者についての分類は的中していたといえる。

このように，予後不良予測のの中を考える場合，①実際に予後が不良であった者のうち，当初に予後不良が予測されていた（Aに分類されていた）場合と，②実際に予後が良好であった者のうち，当初に予後不良と予測されていなかった（Bに分類されていた）場合，の両方が考えられる。本研究では，①と②を併せた意味での的中率を「全体的中率」，①の意味のみでの的中率を「予後不良的中率」ということとする。

通常，予測の精度を測る場合には，①と②を併せたものを用いるが，保護観察対象者の分類がもつ使命が主として処遇困難性（予後不良）を予測することにあるとすれば，前記の②の「実際に予後が良好であった者のうちで当初にBに分類されていた場合」よりも，①の「実際に予後が不良であった者のうち，当初に予後不良が予測されていた（Aに分類されていた）場合」の方を重視する必要があると考え
られる。例えば，保護観察処分少年の調査対象者を例に，当初にすべての対象者をBに分類していたという極端な分類状況を仮定すると，その時の予後不良的中率は0％となるにもかかわらず，全体的中率は84.0%（Bに分類された予後良好者1,825人／調査対象者総数2,712人）と高い値となる。しかし，予後不良的中率によってのみ予測の精度を測ることも危険である。同じく，保護観察処分少年の調査対象者を例に，当初にすべての対象者をAに分類していたと仮定すると，予後不良的中率は100％となるが，全体的中率は16.0%（Aに分類された予後不良対象者数347人／調査対象者総数2,172人）にすぎない。予後不良的中率を重視しつつも，全体的中率も見なくてはならないことが分かる。

7－1表のとおり，保護観察処分少年の調査対象者についての現行分類票による分類の，予後不良的中率は10.7%，全体的中率は81.3％となっている。

7－1表現行分類票の予後不良的中率（保護観察処分少年）

予後	総 数	A分類	B分類
総数	2,172 (100.0)	133 (6.1)	2,039 (93.9)
良好	1,825 (100.0)	96 (5.3)	1,729 (94.7)
不良	347 (100.0)	37 (10.7)	310 (89.3)

注：予測の全体的中率は， $ (37+1729)/2172\times100=81.3 $ (%)である。

## ② 少年院仮退院者

少年院仮退院者の調査対象者についても，保護観察処分少年についてと同様に，交通事件の者は分析対象から除外した。

7－2表は，調査した少年院仮退院者761件について，予後の「良好」「不良」別に当初のA，B分類の状況を見たものである。

まず，予後不良の者は22.1%，良好な者は77.9%であり，保護観察処分少年の場合と同じく，交通事件を含んだ場合よりも，予後不良者の率が高くなっている。

分類の予後不良的中率は35.7%，全体的中率は67.1%である。

7－2表 現行分類票の予後不良的中率（少年院仮退院者）

予後	総 数	A分類	B分類
総数	761 (100.0)	202 (26.5)	559 (73.5)
良好	593 (100.0)	142 (23.9)	451 (76.1)
不良	168 (100.0)	60 (35.7)	108 (64.3)

注予測の全体的中率は， $ (60+451)/761\times100=67.1 $ (%)である。

## ③ 写出 $ f(x)=\frac{1}{x^{2}+1} $

7－3表は，調査した仮出獄者1,456件について，予後の「良好」「不良」別に，当初のA，B分類の状況を見たものである。

分類の予後不良的中率は34.8%，全体的中率は74.5%である。

## ④ 執行猶予者

7－4表は，調査した執行猶予者715件について，予後の「良好」「不良」別に，当初のA，B分類の状況を見たものである。
7－3表 現行分類票の予後不良的中率（仮出獄者）

予後	総 数	A分類	B分類
総数	1,456 (100.0)	325 (22.3)	1,131 (77.7)
良好	1,301 (100.0)	271 (20.8)	1,030 (79.2)
不良	155 (100.0)	54 (34.8)	101 (65.2)

注予測の全体的中率は， $ (54+1030)/1456\times100=74.5 $ (%)である。

7－4表 現行分類票の予後不良的中率（執行猶予者）

子後	総 数	A分類	B分類
総数	715 (100.0)	85 (11.9)	630 (88.1)
良好	561 (100.0)	49 (8.7)	512 (91.3)
不良	154 (100.0)	36 (23.4)	118 (76.6)

注予測の全体的中率は， $ (36+512)/715\times100=76.6 $ (%)である。

分類の予後不良的中率は23.4%，全体的中率は76.6%である。

## ⑤ 调查对象者全体

7－5表は，保護観察の号種別に，調査した現行分類票による分類の予後不良的中率をまとめたものである。分類の予後不良的中率は，少年院仮退院者が35.7％と最も高く，次いで，仮出獄者が34.8％と少年院仮退院者とほぼ同じくらい高く，執行猶予者が23.4％とやや低くなって，保護観察処分少年が10.7％と最も低い。

7－5表 保護観察の号種別現行分類票の予後不良的中率

号 種	予後不良的中率	全体的中率	A分類率	平成15年12月末現在のA分類率
保護観察
処分少年	10.7	81.3	6.1	5.7
少年院
仮退院者	35.7	67.1	26.5	22.5
仮出獄者	34.8	74.5	22.3	18.8
執行猶予者	23.4	76.6	11.9	9.3

これを A 分類率（6 表参照）との関連で見ると，A 分類率が高い少年院仮退院者及び仮出獄者では予後不良的中率が高く，A 分類率が低い保護観察処分少年及び執行猶予者では予後不良的中率が低いという傾向が認められる。

## 3 調査票データによる予後不良判別分析

調査票データによる予後不良の判別分析は，① CHAID による予後不良の説明力が高い説明変数の選定，② ロジスティック回帰分析による判別方程式の変数の作成，③ 調査対象者毎の予後不良推定確率の計算と判別の境界点の決定，という手順で行った。

CHAID 分析による説明変数を作成するまでの検討過程の詳細は，巻末資料として掲載した。
現行の分類票は，保護観察処分少年用と少年院仮退院者用とで同じものを用いているが，CHAIDによって得られた少年院仮退院者に関する説明変数群と保護観察処分少年に関するそれとを比較したところ，両者に共通に含まれている項目が多いものの，どちらか一方にしか含まれていない項目もあって，両者にはかなりの違いが認められたため，それぞれの判別分析の予測制度を高めるために，両者別々に判別分析を実施した。

以下に，その結果を保護観察号種ごとに述べる。

## （1） 保護觀察処分少年

## ① CHAID による候補説明変数の選定

CHAID により，調査票 I の調査項目の中から，保護観察 6 月経過時の「予後不良」と有意差を持つ調査項目及び各調査項目内のカテゴリーの組合せを選定した。その結果は，8－1 表のとおり，14 の候補説明変数が得られた $ ^{3} $ 。

CHAID によって得られた説明変数は，後のロジスティック分析において，説明力が弱く，予後不良の判別にあまり寄与しない変数は除外されるため，候補説明変数と呼ぶべきものである。

8－1表 予後不良の候補説明変数（保護観察処分少年）

説明変数	カテゴリー
当初の保護観察期間	1. 2年10月以下 2. 2年10月を超え3年10月以下 3. 3年10月を超える
毒劇法違反	0. なし 1. あり
窃盗	0. なし 1. あり
横領(遺失物横領を含む)	0. なし 1. あり
道交法違反	0. なし 1. あり
業務上過失致死傷	0. なし 1. あり
保護観察処分回数(本件を含む)	0. 2回以下 1. 3回以上
児童養護施設等経験の有無	0. なし 1. あり
直近の再犯期間	0. 直近の再犯なし・不詳, 1. あり
直近の保護観察成績不良の有無	0. 非該当・保護観察歴なし・不詳, 1. 該当
教育歴	1. 中学在学・卒業, 小中学中退, 不詳 2. 高校等在学・中退・卒業
本件逮捕前1年間の居住問題の有無	0. 非該当 1. 住居不定・家出中・家出繰返し, 頻繁な外泊等
親族等との同居の障害となる者の有無	0. なし 1. あり
長期(3月以上継続)の不就労の有無	0. 長期不就労なし・非該当 1. 6月以上不就労・3月以上不就労
保護観察開始前の就労・就学見込みの有無	0. 就労確保・就労非現実 1. 就労未確保
常習的無免許運転の有無	0. なし 1. あり
中学校入学前の問題行動の有無	0. なし・不詳 1. あり
## ② ロジスティック回帰分析による判別方程式の変数の作成

保護観察6月経過時の「予後不良」の有無を目的変数とし，CHAIDによって選定した8－1表の説明変数群を説明変数候補としてステップワイズ法によるロジスティック回帰による判別分析を実施し，その結果得られた，採用した説明変数ごとのロジスティック回帰係数は，9－1表のとおりである。

なお，適合度検定結果(Hosmer&Lemeshow)は， $ \chi^{2}(8)=9.714,\ p=0.286 $ であり，観測事象と期待事象とに有意な差がないことが認められる。このことは，期待値と観測値とが近く，このモデルが適合していることを示している。

9－1表 判別方程式中の変数（保護観察処分少年）

説明変数	(x=1)の場合	(x=0)の場合	β係数	標準誤差	Wald統計量	自由度	有意確率
児童養護施設等経験の有無	あり	なし	0.673	0.233	8.366	1	0.004
中学前の問題行動全体	あり	なし・不詳	0.355	0.151	5.515	1	0.019
親族等との同居の障害となる者	あり	なし	0.225	0.182	1.539	1	0.215
常習的無免許運転	あり	なし	0.492	0.127	15.112	1	0.000
保護観察開始前の就労・就学見込み	就労未確保	就労確保・就労非現実*	0.532	0.132	16.171	1	0.000
本件逮捕前1年間の居住問題	住居不定・家出中・家出繰返し，頻繁な外泊等	非該当	0.430	0.135	10.121	1	0.001
直近の保護観察成績不良	該当	非該当・保護観察歴なし・不詳	0.390	0.219	3.173	1	0.075
教育歴；中学在学	該当	非該当	-1.348	1.536	0.771	1	0.380
教育歴；中学卒業	該当	-1.711	1.528	1.253	1	0.263
教育歴；高校在学	該当	-2.000	1.531	1.707	1	0.191
教育歴；高校中退	該当	-1.935	1.529	1.602	1	0.206
教育歴；高校卒業	該当	-1.712	1.544	1.231	1	0.267
教育歴；小中中退	該当	0.395	2.043	0.037	1	0.847
長期の不就労	3月以上不就労	非該当	0.110	0.153	0.515	1	0.473
本件・経験罪名が毒劇	該当	非該当	0.297	0.194	2.35	1	0.125
本件・経験罪名が窃盗	該当	非該当	0.159	0.119	1.796	1	0.180
本件・経験罪名が橫領	該当	非該当	0.330	0.161	4.21	1	0.040
本件・経験罪名が道交	該当	非該当	0.212	0.13	2.655	1	0.103
本件・経験罪名が業過	該当	非該当	-0.787	0.412	3.647	1	0.056
当初の保護観察期間1	2年10月以下	3年10月超え	-0.548	0.178	9.509	1	0.002
当初の保護観察期間2	2年10月超え3年10月以下	-0.237	0.188	1.581	1	0.209
保護観察処分回数	3回以上	2回以下	0.562	0.296	3.602	1	0.058
過去の保護処分	あり	なし・不詳	0.117	0.176	0.447	1	0.504
定数（共通得点）	・・・	・・・	-0.429	1.529	0.079	1	0.779

*「保護観察開始前の就労・就学見込み」の変数の選択肢カテゴリーで {就労非現実} とは，就労，就学先が確保されていないが，65歳以上，疾病，障害，家事育児従事，学業等の就労課題が必ずしも現実的でないと考えられる理由がある場合をいう。
## ③ 予後不良推定確率の計算と判別境界点の設定

9－1表は，現行の分類票に相当するもので，β計数の値が分類票の評点に相当する。

個々の対象者を分類する場合，現行分類票では，対象者が評定項目の選択肢のどれに該当するかをチェックし，該当選択肢に与えられた評点を合計して，原則として，18点以上であればA（予後不良に相当）とし，18点未満であればB（予後不良でないに相当）と分類する。

ロジスティック回帰による判別では, 現行分類票の評点に当たるのがβ係数であり, 調査対象者の予後不良を判別するための数値は, 調査対象者が該当する場合に得られた項目のβ係数を, 次の基本式のβjに代入して得られた予後不良推定確率 $ P(x) $ の値である。

$$ L n\quad\frac{p\left(x\right)}{1-p\left(x\right)}=\beta_{0}+\sum\beta_{j}x_{j}. $$

次に，この $ p(x) $ 値を使って，調査対象者の分類を行う。その方法は，予後不良推定確率に境界点を設定し，境界点よりも予後不良推定確率が高い者を予後不良（A群）とし，低い者を予後良好（B群）とするというものである。境界点は，自動的に設定されるものではなく，判別を行う者が様々な要素を勘案して設定する。

「予後不良」と「予後不良でない」を分ける境界点を設定するために，個々の調査対象者について計算した予後不良推定確率 $ p(x) $ の分布を見たのが，10－1図及び表（予後不良推定確率は%で表示）である $ ^{4} $ 。

10－1図 予後良好群・不良群別に見た予後不良推定確率の分布（保護観察処分少年）

分類の境界点を予後推定確率50% $ (p(x)=0.5) $ と設定した場合の判別の結果は，全体的中率が84.4％と極めて高かったが，予後不良的中率は4.9％と著しく低かった。そこで，境界点を0.5から順次下げていき，それによって，予後不良群，予後良好群にどれだけの調査対象者が入るか(A分類率)，予測の的中率がどのように変化するかを調べた。その結果を示したのが，11－1表である。

11－1 表から，境界点を下げていくと，A 分類率が上がり，予測の中率は，予後不良的中率が上がるが，全体的中率は下がることが分かる。どこを境界点に設定するかには合理的な判断が求められるが，
10—1 表

報告確率	良好	不良	総数
0%~	828	65	893
10%~	897	155	1,052
20%~	285	94	379
30%~	110	50	160
40%~	27	21	48
50%~	11	11	22
60%~	3	5	8
70%~	1	3	4
80%~	0	1	1
総 数	2,162	405	2,567

ここでは、次の二つの基準により、境界点を設定することにした。

i 予後不良的中率が50％以上となること

ii A 分類率が調査対象者の予後不良率（3表参照）を上回り，かつ，その2倍は超えないことなお，この基準は，他の保護観察種別の調査対象者についても同じものを適用した。

11－1表 境界点の移動による予測的中率等の変化（保護観察処分少年）

p(x)值の境界点	予後不良的中率	全体的中率	A分類率
0.5	4.9%	84.4%	1.4%
0.3	37.4%	81.8%	10.5%
0.2	29.7%	74.4%	24.2%
0.1	83.7%	45.5%	65.2%

11－1 表から， $ p(x) $ 値0.2と0.1の間に上の基準を満たす境界点があると推測されるため，さらに， $ p(x) $ の境界点を0.1と0.2の間で移動させながら，判別を試行したところ， $ p(x)=0.176 $ を境界点とした場合，12－1 表のとおり，予後不良的中率が56.8％という高い結果が得られた。この時に，全体的中率は72.1%，A 分類率は30.0％となった。このA 分類率は，現行分類票によるA 分類率（6.1%）及び予後不良率（15.8%）よりもかなり高い。

12－1 表 判別の予後不良的中率（保護観察処分少年）

子後	総 数	A群	B群
総数	2,567 (100.0)	770 (30.0)	1,797 (70.0)
良好	2,162 (100.0)	540 (25.0)	1,622 (75.0)
不良	405 (100.0)	230 (56.8)	175 (43.2)

注予測の全体的中率は， $ (230+1622)/2567\times100=72.1 $ (%)である。
## (2) 少年院仮退院者

## ① CHAID による候補説明変数の選定

CHAID により，保護観察 6 月又は終了時の「予後不良」と有意差を持つ調査項目及び各調査項目内のカテゴリーの組合せを選定した結果，8－2 表のとおり，14 の候補説明変数が得られた。

8－2 表 予後不良の候補説明変数（少年院仮退院者）

説明変数	カテゴリー
保護観察開始時年齢(受理時年齢)	0.17歳以下 1.18歳以上
当初の保護観察期間	0.2年6月以下 1.2年6月を超える
窃盗(本件・経験非行名)	0.なし 1.あり
少年院送致回数(本件を含む)	0.1回 1.2回以上
児童養護施設等経験の有無	0.なし 1.あり
直近の保護観察成績不良の有無	0.非該当・保護観察歴なし・不詳, 1.該当
教育歴	1.中学在学・卒業,高校等卒業,小中学中退 2.高校等在学・中退・不詳
本件への不良集団の関与・影響	0.なし 1.あり
本件逮捕前1年間の居住問題の有無	0.非該当 1.住居不定・家出中・家出繰 返し,頻繁な外泊等
親族等との同居の障害となる者の有無	0.なし 1.あり
保護観察開始前の就労・就学見込み	0.就労確保・就労非現実 1.就労未確保
常習的無免許運転	0.なし 1.あり
中学校前の問題行動の有無	0.なし・不詳 1.あり
精神障害の有無	0.なし・不詳 1.あり

## ② ロジスティック回帰分析による判別方程式の変数の作成（少年院仮退院者）

少年院仮退院者調査対象者に関する，説明変数ごとのロジスティック回帰係数は，9－2表のとおりである。

なお，適合度の検定結果は， $ \chi^{2}(8)=11.884,\ p=0.156 $ であり，観測事象と期待事象とに有意な差がないことが認められた。

## ③ 予後不良推定確率の計算と判別境界点の設定（少年院仮退院者）

次に, ロジスティック回帰分析により個々の調査対象者に対して計算した予後不良推定確率 $ p(x) $ を用い, 予後良好・不良の判別を試みた。

本件調査対象者の個々について計算した $ p(x) $ の分布を見たのが10−2図及び表である。

境界点を予後不良推定確率50% $ (p(x)=0.5) $ とした場合の予測の結果は，全体的中率は80.4%と高かったが，予後不良的中率は17.8%と高くはなかった。そこで，境界点を0.5から順次下げた場合の予後不良的中率等の予測の結果を示したのが，11－2表である。

さらに， $ P(x) $ 値0.2と0.3の間で境界点を変えながら判別の結果を調べたところ，境界点を0.263とした場合，12－2表のとおり，予後不良的中率が55.0％という高い結果が得られた。この時，全体的中率は72.2%，A分類率は30.0％となった。
9－2 表 判別方程式の変数（少年院仮退院者）

説明変数	(x=1)の場合	(x=0)の場合	β係数	標準誤差	Wald統計量	自由度	有意確率
児童養護施設等経験の有無	あり	なし	0.575	0.248	5.364	1	0.021
精神障害の有無	あり	なし・不詳	0.553	0.326	2.884	1	0.089
中学前の問題行動全体	あり	なし・不詳	0.172	0.201	0.737	1	0.391
本件への不良集団の関与・影響	あり	なし	-0.440	0.198	4.943	1	0.026
親族等との同居の障害となる者	あり	なし	0.375	0.243	2.382	1	0.123
常習的無免許運転	あり	なし	0.391	0.196	3.989	1	0.046
少年院送致回数	2回以上	1回以下	0.419	0.257	2.648	1	0.104
本件・経験罪名が窃盗	該当	非該当	0.297	0.209	2.023	1	0.155
直近の保護観察成績不良	該当	非該当	0.677	0.199	11.522	1	0.001
保護観察開始前の就労・就学見込み	就労未確保	就労確保・就労非現実	0.344	0.183	3.522	1	0.061
本件逮捕前1年間の居住問題	住居不定・家出中・家出繰返し，頻繁な外泊	非該当	0.209	0.194	1.161	1	0.281
保護観察開始年齢	18歳以上	17歳以下	0.472	0.291	2.632	1	0.105
当初の保護観察期間	2年6月を超える	2年6月以下	-0.339	0.284	1.432	1	0.231
教育歴：中学在学	該当	非該当	4.346	13.524	0.103	1	0.748
教育歴：中学卒業	該当	3.905	13.505	0.084	1	0.772
教育歴：高校在学	該当	3.524	13.516	0.068	1	0.794
教育歴：高校中退	該当	3.752	13.506	0.077	1	0.781
教育歴：高校卒業	該当	4.819	13.517	0.127	1	0.721
教育歴：小中中退	該当	4.237	13.531	0.098	1	0.754
定数（共通得点）	・・・	・・・	-6.179	13.507	0.209	1	0.647

10－2図予後良好群・不良群別に見た予後不良推定確率の分布（少年院仮退院者）
10−2 表

確率	良好	不良	総数
0%~	143	13	156
10%~	259	47	306
20%~	137	40	177
30%~	64	34	98
40%~	31	14	45
50%~	14	22	36
60%~	0	8	8
70%~	0	2	2
総 数	648	180	828

11－2 表 境界点の移動による予測的中率等の変化（少年院仮退院者）

p(x)值の境界点	予後不良的中率	全体的中率	A分類率
0.5	17.8%	80.4%	6.9%
0.4	26.9%	77.2%	9.8%
0.3	44.4%	74.8%	22.8%
0.2	66.7%	63.0%	44.2%

12－2 表 判別の予後不良的中率（少年院仮退院者）

子後	総 数	A 群	B 群
総数	828 (100.0)	248 (30.0)	580 (70.0)
良好	648 (100.0)	149 (23.0)	499 (77.0)
不良	180 (100.0)	99 (55.0)	81 (45.0)

注　予測の全体的中率は， $ (99+499)/828=72.2 $ (%) である。

## (3) 写出獄者

## ① CHAID による候補説明変数の選定

CHAID により，保護観察 6 月又は終了時の「予後不良」と有意差を持つ調査項目及び各調査項目内のカテゴリーの組合せを選定した結果，8－3 表のとおり，18の候補説明変数が得られた。

② ロジスティック回帰分析による判別方程式の変数の作成（仮出獄者）

予後不良の判別に採用した説明変数ごとのロジスティック回帰係数は，9－3表のとおりである。

なお，適合度の検定結果は， $ \chi^{2}(8)=8.517,\ p=0.385 $ であり，観測事象と期待事象とに有意な差がないことが認められた。

## ③ 予後不良推定確率の計算と判別境界点の設定（仮出獄者）

次に, ロジスティック回帰分析により個々の調査対象者に対して計算した予後不良推定確率 $ p(x) $ を用い, 予後良好・不良の判別を試みた。

まず, 個々の仮出獄者の調査対象者について計算した予後不良推定確率 $ p(x) $ の分布を見たのが10−3図及び表である。
8－3 表 予後不良の候補説明変数（仮出獄者）

説明変数	カテゴリー
性別	1. 男性 2. 女性
当初の保護観察期間	0. 7月以下 1. 7月を超える
本件刑期	1. 1年6月以下, 2. 1年6月を超える 2年6月以下, 3. 2年6月超える 3年未満, 4. 3年以上
窃盗(本件・経験罪名)	0. なし 1. あり
少年院送致回数	0. なし 1. あり
保護観察回数(本件を含む)	0. 1回 1. 2回以上
懲役・禁錮回数(本件を含む)	0. 2回以下 1. 3回以上
執行猶予回数	0. 0回 1. 1回以上
受刑者収容分類級Bの有無	0. 非該当 1. 該当
直近の再犯期間	1. 不詳・6月以下 2. 6月超える 5年以下 3. 5年超える
直近の保護観察成績不良の有無	0. 非該当・保護観察歴なし・不詳 1. 該当
教育歴	1. 高校等中退, 中学卒業, 不詳 2. 高校等卒業, 小中学校中退, 高校等在学
本件逮捕前1年間の居住問題の有無	0. 非該当 1. 住居不定・家出中・家出繰返し・頻繁な外泊等
保護観察開始時の同居者等	0. 親族と同居・病院・単身・非該当 1. 更生保護施設・雇主と同居・知人と同居・その他
親族等との同居の障害となる者の有無	0. なし 1. あり
長期(3月以上継続)不就労の有無	0. 長期不就労なし・非該当 1. 6月以上不就労・3月以上不就労
保護観察開始時の就労・就学見込み	0. 就労確保 1. 就労未確保・就労非現実
飲酒が原因の生活破綻, 粗暴行為等の有無	0. なし 1. あり

判別の境界点を予後不良推定確率50% $ (p(x)=0.5) $ とした場合の判別の結果は，全体的中率は89.8%と極めて高かったが，予後不良的中率は14.2%と高いものではなかった。そこで，境界点を0.5から順次下げた場合の予後不良的中率等の判別の結果を示したのが11－3表である。

さらに， $ P(x) $ 値0.2と0.3の間で境界点を変えながら判別の結果を調べたところ，境界点を0.166とした場合，12－3表のとおり，予後不良的中率が61.3％という高い結果が得られた。この時の全体的中率は82.4%，A分類率は20.0％となった。
9－3 表 判別方程式中の変数（仮出獄者）

説明変数	(x=1)の場合	(x=0)の場合	β係数	標準誤差	Wald統計量	自由度	有意確率
性別	女性	男性	-0.8692	0.4571	3.6168	1	0.0572
行刑施設B分類	該当	非該当	-0.0902	0.2642	0.1166	1	0.7327
親族等で同居障害となる者	あり	なし	1.2792	0.3306	14.975	1	0.0001
飲酒が原因の生活破綻等	あり	なし	0.6097	0.2585	5.5641	1	0.0183
保護観察開始前の就労・就学見込み	就労未確保・就労非現実	就労確保	0.3040	0.2045	2.2091	1	0.1372
本件逮捕前1年間の居住問題	住居不定・家出中・家出繰返し，頻繁な外泊等	非該当	0.0369	0.2352	0.0246	1	0.8753
直近の保護観察成績不良	該当	非該当	1.3493	0.2300	34.428	1	0.0000
教育歴；中学卒業	該当	その他	-1.7597	1.3304	1.7496	1	0.1859
教育歴；高校在学	該当	-6.1913	9.3711	0.4365	1	0.5088
教育歴；高校中退	該当	-1.9359	1.3369	2.0969	1	0.1476
教育歴；高校卒業	該当	-2.0666	1.3366	2.3904	1	0.1221
教育歴；小中中退	該当	-6.7870	14.9340	0.2065	1	0.6495
長期の不就労	3月以上不就労	非該当	0.0978	0.2107	0.2155	1	0.6425
本件・経験罪名が窃盗	該当	非該当	0.2680	0.2205	1.4772	1	0.2242
当初の保護観察期間	7月を超える	7月以下，非該当	-0.1760	0.2723	0.4178	1	0.5180
本件刑期1	1年6月以下	その他	0.8137	0.2924	7.7430	1	0.0054
本件刑期2	1年6月超過2年6月以下	0.1250	0.2659	0.2210	1	0.6383
本件刑期3	2年6月超過3年未満	0.7894	0.3530	5.0018	1	0.0253
少年院送致経験	あり	なし	0.2473	0.2730	0.8210	1	0.3649
保護処分回数	2回以上	1回以下，非該当	0.0929	0.2638	0.1239	1	0.7249
懲役・禁錮数	3回以上	2回以下	0.4805	0.2939	2.6730	1	0.1021
執行猶予数	あり	なし	-0.1745	0.2701	0.4172	1	0.5183
保護観察開始時の同居者等	更生保護施設・雇主と同居・知人と同居・その他	親族と同居・病院・单身・非該当	0.9998	0.2255	19.6562	1	0.0000
直近の再犯期間1	不詳，6月以下	5年超過，非該当	0.6562	0.3326	3.8934	1	0.0485
直近の再犯期間2	6月超え5年以下	0.5794	0.2852	4.1267	1	0.0422
定数（共通得点）	・・・	・・・	-2.0757	1.3641	2.3157	1	0.1281
10－3図 予後良好群・不良群別に見た予後不良推定確率の分布（仮出獄者）

10—3 表

報告確率	良好	不良	総数
0%~	945	39	984
10%~	209	42	251
20%~	86	29	115
30%~	34	16	50
40%~	12	10	22
50%~	9	10	19
60%~	4	5	9
70%~	2	4	6
総 数	1301	155	1456

11－3 表 境界点の移動による予測的中率等の変化（仮出獄者）

p(x)值の境界点	予後不良的中率	全体的中率	A分類率
0.5	12.3%	89.6%	2.3%
0.3	29.0%	88.3%	7.3%
0.2	47.7%	84.3%	15.2%
0.1	74.8%	72.9%	32.4%

12－3 表 判別の予後不良的中率（仮出獄者）

子後	総数	A群	B群
総数	1,456 (100.0)	291 (20.0)	1,165 (80.0)
良好	1,301 (100.0)	196 (15.1)	1,105 (84.9)
不良	155 (100.0)	95 (61.3)	60 (38.7)

注予測の全体的中率は， $ (95+1105)/1456=82.4 $ （%）である。
## (4) 執行猶予者

## ① CHAID による候補説明変数の選定

CHAID により，保護観察 6 月又は終了時の「予後不良」と有意差を持つ調査項目及び各調査項目内のカテゴリーの組合せを選定した結果，8－4 表のとおり，18の候補説明変数が得られた。

8－4表 予後不良の候補説明変数（執行猶予者）

説明変数	カテゴリー
本件刑期	1. 1年以下 2. 2年未満 3. 2年以上
窃盗（本件・経験罪名）	0. なし 1. あり
少年院送致回数	0. なし 1. あり
保護観察回数（本件を含む）	0. 1回 1. 2回以上
直近の保護観察成績不良有無	0. 非該当・保護観察歴なし・不詳1. 該当
本件逮捕前1年間の居住問題の有無	0. 非該当 1. 住居不定・家出中・家出繰返し，頻繁な外泊等
保護観察開始時の同居者等	0. 親族と同居・病院・単身1. 更生保護施設・雇主と同居・知人と同居・その他・非該当
長期（3月以上継続）不就労の有無	0. 長期不就労なし・非該当1. 6月以上不就労・3月以上不就労
保護観察開始時の就労・就学見込み	0. 就労等確保 1. 就労等未確保

② ロジスティック回帰分析による判別方程式の変数の作成（執行猶予者）

説明変数ごとのロジスティック回帰係数は，9－4表のとおりである。

適合度の検定結果は， $ \chi^{2}(8)=11.860,\ p=0.158 $ であり，観測事象と期待事象とに有意な差がないことが認められた。

## ③ 予後不良推定確率の計算と判別境界点の設定（執行猶予者）

ロジスティック回帰分析により個々の調査対象者に対して予測した予後不良推定確率 $ p(x) $ を用い，予後良好・不良の判別を試みた。

個々の執行猶予者調査対象者について計算した予後不良推定確率 $ p(x) $ の分布を見たのが10－4図及び表である。

$ P(x) $ の値の境界点を0.5とした場合の判別の中率は，全体的中率が80.6%であったが，予後不良的中率は24.0%と低いものとなった。そこで，境界点を0.5から下げた場合の予後不良的中率等の判別の結果を示したのが11－4表である。

さらに，境界点を $ P(x) $ 值0.2と0.3の間で変えながら判別の結果を調べたところ，境界点を0.229とした場合，12－4表のとおり，予後不良的中率が59.1％と高い結果を得た。この時の，全体的中率は74.0%，A分類率は29.9％となった。
9－4 表 判別方程式中の変数（執行猶予者）

評価項目	(x=1)の場合	(x=0)の場合	$ \beta $ 係数	標準誤差	Wald統計量	自由度	有意確率
パチンコ, ギャンブル問題	あり	なし	-0.115	0.303	0.145	1	0.703
借金問題	あり	なし	-0.069	0.241	0.082	1	0.775
本件刑期1	1年以下	2年以上	0.548	0.256	4.576	1	0.032
本件刑期2	2年未満	0.444	0.257	2.977	1	0.084
少年院送致経験	あり	なし	0.523	0.301	3.018	1	0.082
保護処分回数	2回以上	1回以下	0.487	0.280	3.041	1	0.081
保護観察開始時の同居者等	更生保護施設・雇主と同居・知人と同居・その他	親族と同居・病院・単身	0.624	0.263	5.636	1	0.018
本件・経験罪名が窃盗	該当	非該当	0.430	0.222	3.765	1	0.052
保護観察開始前の就労・就学見込み	就労未確保	就労確保・就労非現実	0.392	0.212	3.422	1	0.064
本件逮捕前1年間の居住問題	住居不定・家出中・家出繰返し,頻繁な外泊等	非該当	0.782	0.242	10.448	1	0.001
直近の保護観察成績不良	該当	非該当,保護観察歴なし,不詳	1.604	0.349	21.146	1	0.000
長期の不就労	3月以上不就労	長期不就労なし・非該当	0.059	0.224	0.070	1	0.792
定数(共通得点)	・・・	・・・	-2.746	0.276	99.300	1	0.000

10－4 図 予後良好群・不良群別に見た予後不良推定確率の分布（執行猶予者）
10−4 表

報告確率	良好	不良	総数
0%~	171	13	184
10%~	230	42	272
20%~	75	22	97
30%~	37	17	54
40%~	36	22	58
50%~	5	15	20
60%~	1	12	13
70%~	5	5	10
80%~	1	4	5
90%~	0	2	2
総 数	561	154	715

11－4 表 境界点の移動による予測的中率等の変化（執行猶予者）

p(x)值の境界点	予後不良的中率	全体的中率	A分類率
0.5	24.7%	82.1%	7.0%
0.4	39.0%	80.1%	15.1%
0.3	50.0%	77.3%	22.7%
0.2	64.3%	69.9%	36.2%

12－4 表 判別の予後不良的中率（執行猶予者）

子後	総数	A群	B群
総数	715 (100.0)	214 (29.9)	501 (70.1)
良好	561 (100.0)	123 (21.9)	438 (78.1)
不良	154 (100.0)	91 (59.1)	63 (40.9)

注予測の全体的中率は， $ (438+91)/715\times100=74.0 $ (%)である。

## 4 本調査の判別と現行分類票による分類との比較

## (1) 説明変数と分類票の評定項目の比較

本調査で行った予後不良の判別と現行分類票による分類とを比較した。

まず，予測に用いた項目（説明変数）を比べるため，本調査で最終的に判別分析に用いた説明変数と現行分類票における評定項目との比較を，保護観察の号種別に，以下に述べる。

なお，現行分類票は保護観察処分少年及び少年院仮退院者ともに同じであるが，本研究で判別分析に用いた説明変数は，保護観察処分少年と少年院仮退院者とでは異なっている。

## ① 保護観察処分少年（13－1表）

本調査の判別の説明変数と現行分類票の評定項目に共通する項目は皆無である。

関連する項目をまとめた項目群で見ると，「非行経験」に関連する項目群では，新説明変数に「常習的無免許運転」「中学校入学以前の問題行動」等の項目が増え，細分化されている。また，新説明変数には，「長期不就労」「保護観察前の就労・就学見込み」等，就労・就学に関係する項目が加わっている。
13－1 表 現行分類評定項目と説明変数の対照（保護観察処分少年）

現行分類評定項目	說明变数
年齡/保護
観察期間	受理時年齡
-	-
当初の保護観察期間
非行経験
関連	本件非行名	本件・経験非行名
薬物濫用経験がある	-
-	常習的無免許運転の有無
-	中学校入学前の問題行動の有無
家出・放浪歴がある	本件逮捕前1年間の居住問題の有無
処分歴等	(少年院,教護院)入院歴がある	児童養護施設等経験の有無
保護観察処分回数
過去の保護処分
家庭環境	家庭に問題がある
保護者の保護能力に問題がある
生育歴不良	親族等との同居の障害となる者の有無
就労・就学	-	長期(3月以上継続)不就労の有無
保護観察開始前の就労・就学見込みの有無
その他	-	教育歴
直近の再犯期間
直近の保護観察成績不良の有無

## ② 少年院仮退院者（13－2表）

本研究の説明変数では、非行経験に関連する項目で、「薬物濫用経験」に代わり、「中学校入学前での

13－2表 現行評定項目と説明変数の対照（少年院仮退院者）

現行分類評定項目	說明變数
年齡/保護観察期間	受理時年齡-	受理時年齡当初の保護観察期間
非行経験関連	本件非行名	本件非行名
-	常習的無免許運転の有無
薬物濫用経験がある	-
-	中学校前の問題行動の有無
家出・放浪歴がある	本件逮捕前1年間の居住状態
処分歴等	(少年院,教護院)入院歴がある	少年院送致回数児童養護施設等経験の有無
家庭環境	家庭に問題がある保護者の保護能力に問題あり生育歴不良	親族等同居の障害となる者の有無
就労・就学	-	保護観察開始前の就労・就学見込み
不良交友	-	本件への不良集団の関与・影響
その他	-	直近の保護観察成績不良の有無教育歴精神障害の有無
問題行動」及び「常習的無免許運転の有無」が含まれているほか，交友関係に関する項目として「本件への不良集団の影響」が見いだされた。

## ③ 写出狱者（13－3表）

本調査による判別の説明変数には，「受理時年齢」があまり意味のない項目として排除され，それに代わり「性別」が含まれている。そのほか，現行分類票の「薬物濫用経験・飲酒癖がある」という比較的範囲の広い項目に代わって，「飲酒が原因の生活破壊・粗暴行為」という限定された項目が含まれている。

13－3 表 現行評定項目と説明変数の対照（仮出獄者）

現行分類評定項目	本 研究 結果
プロフィール	-	性別
受理時年齢	-
本件刑／刑執行	保護観察期間	当初の保護観察期間
-	本件刑期
犯罪・非行経験関連	本件罪名	本件・経験罪名
薬物滥用経験・飲酒癖がある	-
-	飲酒が原因の生活破壊・粗暴行為の有無
処分歴等	犯罪の反覆	少年院送致回数
保護観察回数
懲役・禁錮回数
執行猶予回数
家庭環境／居住問題	受理時居住状況	保護観察開始時の同居者等
住居不安定	本件逮捕前1年間の居住状態
-	同居の障害となる者の有無
就労・就学関係	就業上の問題がある	長期（3月以上継続）不就労の有無
-	保護観察開始前の就労・就学見込み
不良交友	暴力団との関係がある	-
その他	保護観察成績不良	直近の保護観察成績不良
-	直近の再犯期間
受刑者収容分類級Bの有無
教育歴

## ④ 執行猶予者（13－4表）

本調査の判別の説明変数では，「年齢」，「性格・知能」「暴力団関係」はあまり意味のない項目として排除され，その代わり「本件刑期」が加わっている。

## (2) 予測の中率及び A 分類率の比較

次に，本調査による予後不良の判別と現行分類票による分類の予測の精度を比較した。

7－5表（再掲）は現行分類票による分類結果を，12－5表は本調査による予後予測判別の結果を，それぞれまとめたものである。

本調査の判別結果を現行分類票による分類結果と比べると，予後不良的中率についてはどの号種についても現行分類票によるものを上回っている。特に，保護観察処分少年及び執行猶予者については，本研究の判別による不良的中率の向上は著しい。

他方，A分類率についは，本研究結果の方が現行分類票による分類結果を下回っているのは仮出獄者
13－4表 現行分類評定項目と説明変数の対照（執行猶予者）

現行分類評定項目	本研究結果
プロフィール	受理時年齢性格・知能等に問題がある	-
本件の刑	-	本件刑期
犯罪経験	本件罪名	本件・経験罪名
処分歴等	入院・入所歴がある	少年院送致回数保護観察回数
家庭環境／居住問題	受理時居住状況住居不安定家庭に問題がある家計・収支が不安定	保護観察開始時の同居者等本件逮捕前1年間の居住状態-
就労・就学関係	就業上の問題がある	長期の不就労
保護観察開始前の就労・就学見込み
不良交友	暴力団と関係がある	-
その他	保護観察成績不良	直近の保護観察成績不良の有無

7－5表（再掲）現行分類票のよる予後不良的中率とA分類率

号 種	予後不良的中率	全体的中率	A分類率	平成15年12月末現在のA分類率
保護観察
処分少年	10.7	81.3	6.1	5.7
少年院
仮退院者	35.7	67.1	26.5	22.5
仮出獄者	34.8	74.5	22.3	18.8
執行猶予者	23.4	76.6	11.9	9.3

12－5 表 本調査の判別による予後不良的中率と A 分類率

号 種	予後不良的中率	全体的中率	A分類率
保護観察処分少年	56.8	72.1	30
少年院仮退院者	55	72.2	30
仮出獄者	61.3	82.4	20
執行猶予者	59.1	74	29.9

についてだけで，少年院仮退院者については現行分類票によるよりもやや高く，保護観察処分少年及び執行猶予者については，数倍も高い。このことは，少年院仮退院者及び仮出獄者については，A分類率をそれほど高くせずに高い予後不良的中率が期待できるが，保護観察処分少年及び執行猶予者については，予後不良的中率を上げるためには，A分類率をかなり高くする必要があるということを意味する。
## 5 試みた判別方式の実用化

本研究で試みた保護観察の予後予測の判別方式が実用化されるには，次のような様々な経過を経る必要がある。

## (1) 追試による検証

本研究は，広い意味での再犯・再非行予測に属する。ある一群の調査対象者の調査から導き出された再犯・再非行予測の方式は，別の一群の者に適用して同様の有効性が認められるか検証する必要がある。

## (2) 評定に用いる項目の整理

実用上は，分類票に用いる評定項目は，できるだけ数が少なく，保護観察対象者が評定項目に該当するかのチェックが容易にできるものでなくてはならない。本研究で試みた判別方式で用いている評定項目（説明変数）は，現行分類票の評定項目よりも数が多い上，対象者の過去の細かい事実に関するものが含まれている。実務家の意見を聞くなどして，判別力の低い項目や実務上チェックしにくい項目を修正又は除外して，評定項目を整理する必要がある。

## (3) 適正な分類基準点の設定

本研究による判別では，どの保護観察号種についても，予後不良的中率の向上を目指した結果，A分類率が，現行分類票によるA分類率よりもおおむね高いものとなった。実務のこれまでの実勢とは極端に異なる分類率が見込まれる分類票の導入は，保護観察官の人員体制等に変化がないとすれば，実務に混乱を招くことになろう。どの程度のA分類率を見込んで分類基準点を設定するかについては，政策的な判断が必要であろう。

## (4) 分類作業のコンピュータ化又は手動計算のための工夫

本調査研究で試みたロジスティック回帰による予後不良の判別では，調査対象者各個人について計算した予後不良推定確率 $ p(x) $ の値が判別の根拠となっている。対象者の予後不良推定確率の計算は，本調査ではコンピュータがロジスティック回帰分析を実施中に計算したが，手動による場合には，「方程式中の変数」の表に掲載の $ \beta $ 係数を用いて，次の式により計算し，

$$ p\left(X\right)=\frac{E X P\left(\beta_{0}+\sum\beta_{j}X_{j}\right)}{1+E X P\left(\beta_{0}+\sum\beta_{j}X_{j}\right)} $$

得られた $ p(x) $ の値と設定した境界点の値とを比べて，保護観察対象者を A 群，B 群のいずれに分類するかを判断することになる。

実用化に当たっては，チェック項目のβ係数の値と上の計算式をコンピュータにプログラム化して，コンピュータ化することが望ましい。コンピュータ化が困難である場合には，手動で計算が簡単にできるように工夫する必要があろう。

## 6 研究結果をめぐる諸考察

本研究の結果から，保護観察の分類処遇制度をめぐる様々な問題について考察する。

## (1) 現行分類票評定項目と本調査による説明変数の違いについて

現行分類票の評定項目と本研究の保護観察予後不良の説明変数にはかなりの相違があった。その原因として，現行分類票の基礎データが収集された昭和50年代の終りと今回の調査が実施された平成14年との間の，約20年の社会的変化による影響が考えられる。

14図は，国土交通省の資料により，昭和56年以降20年間の自動車保有台数の推移を見たものであり，20年間で倍増に近い伸びを示している。車両保有台数の大幅な増加は，保護観察対象者が無免許運転す
る可能性を促進していると考えられる。今回の調査で保護観察処分少年及び少年院仮退院者の調査対象者の予後不良説明変数として，現行分類票の評定項目にはない「常習的無免許運転の有無」が現れた背景には，このような事情があることも考えられる。

14図 自動車の保有台数の推移

注 国土交通省の資料による。

また，15図は，昭和56年以降の20年間について少年の完全失業率を見たものであり，16図は，昭和56年以降の，保護観察処分少年及び少年院仮退院者対象者の保護観察当初の学職別構成比を見たものである。いずれにおいても，近年の雇用環境の悪化傾向が読み取れ，このような社会的環境要因が，本研究において「就労・就学」関係項目の予後不良の説明変数としての有意性を強調したとも考えられる。

15図 完全失業率の推移

注 総務省統計局の資料による。
16図 保護観察対象少年新規受理人員の学職別構成比

## ① 保護観察処分少年

## ② 少年院仮退院者

注 保護統計年報による。

以上の例は，保護観察の予後を予測する項目の中には，社会環境の変化によって影響を受ける可能性のあるものが含まれており，作成した分類票は，時間の経過により改正する必要性があることを示唆している。

## (2) 分類処遇制度における分類票による保護観察予後予測の位置付け

本研究による保護観察予後不良の判別結果は，予後不良的中率については現行分類票による分類結果よりも高いものであったが，A分類率は実務の実勢よりも高いものであった。A分類率が上がれば，それだけ多くのA事件を保護観察官が抱え，保護観察官の負担は増加する。保護観察官人員の大きな増加があれば問題ないが，それが期待できない場合はどうするか，分類制度は隠路に陥ることになる。

その解決策としては，分類基準表による分類では，高い予後不良的中率を保つ一方，その結果 A に分類される処遇困難者を，別の観点から更に選別して，最終的に A 分類対象者を絞り込む方法が考えられる。

現行制度においては，別の観点からの選別の方法として，保護観察官の臨床的所見を加えて総合的に分類するという方法が採られているが，保護観察官の臨床的所見以外の観点として，分類処遇制度と並行して実施されている類型別処遇制度の「類型」を用いることも有望な策の一つと考えられる。分類票を用いて処遇困難とされた対象者のうち，「覚せい剤事犯者」，「性犯罪者」等，特に処遇を強化する必要のある類型の者を最終的に A 分類対象者とするのである。