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私たちの身の回りでは，チカンや不審な声掛け，ひったくりや恐喝等の街頭犯罪が日常的に発生しています．
街頭犯罪は時間・天候・種類などの発生条件が，その場所その場所で異なる特徴を持つ「地域性」が強いことが知られています．
このような地域性の特徴は，警察官にとっては経験で分かるものもありますが，
住民自身が生活圏周辺の街頭犯罪の特徴を理解していることはあまりありません．
そこで，行政は地域性を考慮した街頭犯罪防止への取り組みとして，街頭における「チカン注意」等の看板を
犯罪が起きやすい地域に設置し，注意を呼びかけるなどを行っています．
また，近年ではインターネットを通じて犯罪や事件の情報を住民に提供する
防犯情報サービスが，多くの自治体で提供されています．
このような防犯情報サービスは，その自治体が受け持つ範囲に関する情報を一元的に提供しているのみです．
そのため，防犯情報サービスで提供される街頭犯罪発生の情報のみでは，自衛に向けた地域性を理解するには不十分です．
また，発生情報の提供のみでは情報を受け取った個人個人の感覚によってのみ理解され，
結果として当事者意識を喚起し，自衛行動への働きかけが行われるかは不明です．
本研究では，個人の状況に応じた街頭犯罪の発生リスクを提示し，
自衛を促すアプリケーション，CrimeChartsを提案します．
CrimeChartsはユーザの現在地，時刻，天気等の状況を考慮し，
過去の街頭犯罪データ及び，関連するデータに基づいて，現在地点の犯罪発生リスクを統計的に可視化します．
具体的には，ユーザの現在地の周辺で過去に発生した街頭犯罪を集計し，
時間ごとの発生数をグラフとして提示します．
これにより，ユーザは自分の身の回りで何時ごろに街頭犯罪が多いかを知ることができます．
さらに，より詳細な曜日，天気等による街頭犯罪の特性の変化や，
街頭犯罪の種類別の発生数も提示します．
これにより，何曜日に街頭犯罪が多いか，天気によって街頭犯罪の発生しやすさがどう変化するか，
また，身の回りでどのような犯罪が多いかを知ることができます．
提示された情報を参考に，ユーザは適切な自衛行動をとることができます．
CrimeChartsの実装にあたり，まず街頭犯罪データと気象データをそれぞれ関係データベースに格納します．
さらに，これらのデータベースから効率的にデータを取り出すためのWeb-APIを開発します．
CrimeChartsはユーザの状況を取得し，街頭犯罪データ取得APIと気象データ取得APIをマッシュアップすることで，
ユーザ個人の状況に応じた街頭犯罪の発生リスクを提示します．
