《目　次》

はしがき
第1章　犯罪予測とは何か
Ⅰ　犯罪予測の意義1
　1　犯罪予測の概念　（1）
　2　犯罪予測の歴史　（5）
　3　犯罪予測の分類　（6）
　4　犯罪予測の理論　（8）
Ⅱ　犯罪予測のデータ・セット11
　1　過去の犯罪・事案データ　（11）
　2　人口統計データ　（12）
　3　SNS・モバイルデータ　（12）
Ⅲ　犯罪予測の構図・手順14
　1　データの収集　（15）
　2　犯罪データの分析　（16）
　3　警察の介入　（16）
　4　犯行者の反応　（18）

第2章　犯罪の現状と犯罪不安感
Ⅰ　犯罪統計と犯罪不安感の乖離19
Ⅱ　犯罪不安感の意義20
Ⅲ　海外における犯罪不安感（fear of crime）をめぐる議論22
　1　犯罪不安感の認識　（22）
　2　犯罪不安感に関する議論　（23）
　3　犯罪不安感と無秩序行為の関係　（27）
　コラム1　ジンバルドーの実験　（29）
Ⅳ　各種不安感調査の状況32
　1　わが国の傾向　（32）
　2　世界の傾向　（33）

第3章　犯罪予測の必要性
Ⅰ　犯罪問題の質的解決39
Ⅱ　犯罪不安感解消と「生活の質」向上40
Ⅲ　社会的弱者の保護43
Ⅳ　警察活動の効率化・科学化46
　1　警察資源の有効活用　（47）
　2　エビデンスに基づく警察活動　（48）
　3　合理的な防犯パトロール　（51）
　4　問題解決型活動の推進　（52）
　5　効率的な犯罪捜査・犯人検挙　（55）
　6　地域防犯活動への示唆　（56）

第4章　犯罪予測の理論的基盤
Ⅰ　環境犯罪学と犯罪予測59
　1　環境犯罪学の展開　（59）
　2　反復被害現象の発見　（61）
　コラム2　最適採餌理論　（63）
Ⅱ　各種理論とその適用65
　1　環境防犯設計理論（CPTED, Crime Prevention Through Environmental Design）　（65）
　2　日常活動理論（routine activity approach）　（69）
　3　合理的選択理論（rational choice theory）　（70）
　4　犯罪パターン理論（crime pattern theory）　（72）
Ⅲ　犯罪分析と犯罪予防活動73
　1　犯罪分析とECCA会議　（74）
　2　ホットスポット分析　（76）
　3　問題指向型警察活動　（78）
　4　地理的プロファイリング　（79）
　5　コンプスタット（Compstat）　（81）

第5章　犯罪分析と統計学
Ⅰ　犯罪統計分析の基礎85
　1　統計的分析の設計　（85）
　2　解釈における注意点　（88）
Ⅱ　犯罪予測に利用可能な統計学94
　1　統計的予測モデルの設計　（94）
　2　回帰モデル　（99）
　3　確率密度推定?カーネル密度推定　（102）

第6章　犯罪予測の技法
Ⅰ　分析と技法105
Ⅱ　技法の内容106
　1　ホットスポット分析　（106）
　2　近接反復被害分析　（112）
　3　RTM（リスク地帯モデリング）　（115）

第7章　AI活用による犯罪予測
Ⅰ　AIとアルゴリズム121
　1　アルゴリズムとは何か　（121）
　2　AIとその発展の経緯　（122）
　3　機械学習　（125）
　4　機械学習の種類　（128）
　5　「ブラックボックス」問題　（137）

第8章　海外の犯罪予測に基づく警察活動
Ⅰ　アメリカ139
　1　犯罪予測導入の経緯　（139）
　コラム3　アルゴリズム提供企業　（140）
　2　アメリカ警察の犯罪予測導入の状況　（141）
Ⅱ　イギリス148
　1　犯罪予測の研究と実施　（148）
　2　ロンドン警視庁の予測プロジェクト　（151）
　3　ケント警察の犯罪予測活動　（153）
　4　ソーシャル・メディア解析による予測プロジェクト　（153）
Ⅲ　ドイツ154
　1　バーバリア警察（バーデン・ビュルテンベルク州）　（154）
　2　ベルリン州犯罪捜査局　（155）
　3　ドイツのその他の地域　（155）
　コラム4　その他の国々の犯罪予測状況　（157）
Ⅴ　過渡期の犯罪予測事業157

第9章　わが国における犯罪分析の実証研究
Ⅰ　集合住宅における侵入盗の近接反復被害162
　1　問題の所在　（162）
　2　研究の方法　（164）
　3　分析結果　（166）
　4　考　察　（171）
　コラム5　犯罪予防研究アドバイザー　（173）
Ⅱ　さいたま市におけるRTM活用による防犯パトロール174
　1　内容の概要　（174）
　2　研究方法　（175）
　3　予測に基づく犯罪多発地点の特定　（175）
　4　防犯パトロール経路の構築　（178）
　5　構築した防犯パトロール経路の評価　（180）
Ⅲ　RTMを用いた繁華街における車上狙い等の予測181
　1　地理的犯罪予測とRTM　（181）
　2　RTMの有効性の検証（研究1）　（183）
　3　予測精度向上を目指したRTMの拡張（研究2）　（185）
　4　まとめと考察　（189）

第10章　わが国における警察の犯罪予測事業
Ⅰ　神奈川県警察本部の犯罪予測の試み191
　1　経　緯　（191）
　2　神奈川県の犯罪情勢　（192）
　3　本調査研究の目標　（196）
　4　実証実験の準備　（197）
　5　実証実験の実施と結果　（205）
　6　本調査の要約と課題　（210）
Ⅱ　他の都府県および警察庁の動き211
　1　京都府警察本部の動き　（211）
　2　警視庁の動き　（212）
　コラム6　警視庁の混雑予測システム　（214）
　3　警察庁の動き　（217）

第11章　個人情報とプライバシーの保護
Ⅰ　犯罪予防と従来の法的議論219
　1　刑事法と行政法の狭間　（219）
　2　地方自治法・警察官職務執行法に基づく施策と犯罪予防　（220）
　3　犯罪予防要求の高まり　（221）
Ⅱ　AIを用いた犯罪予測と個人情報該当性222
　1　個人情報該当性　（222）
　2　「個人情報」の利用枠組み　（223）
　3　「個人情報以外」の情報の法的利用枠組み　（225）
Ⅲ　警察活動における犯罪予測とプライバシーの利益への影響225
　1　プライバシーの利益への影響　（225）
　2　AI活用の警察活動の合理性　（226）
　3　捜査・警察活動とプライバシーの利益　（227）
　4　個人情報保護とプライバシー保護との相違　（227）
　5　プライバシーの利益とは何か　（229）
Ⅳ　AI解析に基づく犯罪予測の法的性質と許容性231
　1　人の判断を中心に据えることの重要性　（231）
　2　「異議申立て」の重要性　（233）
　3　比較衡量に基づく警察活動の許容性判断　（235）
Ⅴ　今後の課題236
　1　現実のニーズとプライバシーの利益への現実的影響を見据えた議論の必要性　（236）
　2　場所型予測とプライバシー保護のための方策　（237）

第12章　わが国における犯罪予測の課題
Ⅰ　警察内部の課題241
　1　警察官の意識改革とコンピュータ科学研修　（241）
　2　警察の多機関との協働　（243）
　3　犯罪関連データ形式の統一　（244）
　4　検証・評価の必要性　（244）
Ⅱ　技術・技法に関する課題246
　1　犯罪予測に必要なデータ化の可否　（246）
　2　データの絶対数の不足　（249）
Ⅲ　犯罪予測と地域社会250


事項索引253