共犯グループのミーティング場所の特定
データの追加
まず、対象地域 (アフリカの岬にあるジブチ共和国の首都、ジブチ市) の架空のデータセットを確認することから始めます。 このデータには、犯罪が発生した当日のモバイル デバイスおよびその所有者の移動情報が含まれています。
まず、データをダウンロードして、ArcGIS AllSource のプロジェクトに追加します。
注意:
このチュートリアルで使用するデータはすべて架空で、トレーニング専用に設計されています。
- 「Camp Lemonnier Intelligence Data」をダウンロードします。
[Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb] という圧縮フォルダーがコンピューターにダウンロードされます。 .gdb という拡張子は、フォルダーにジオデータベース (地理データを格納するためのフォルダー形式) が格納されていることを示します。
- 圧縮フォルダーを、覚えやすい場所 (ドキュメント フォルダーなど) に展開します。
続いて、ArcGIS AllSource にプロジェクトを作成し、データを追加します。
- ArcGIS AllSource を起動します。 サイン インを求められたら、ライセンスが割り当てられた ArcGIS アカウントを使用してサイン インします。
注意:
ArcGIS AllSource の詳細については、製品ページをご参照ください。
ArcGIS AllSource を起動すると、新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを開くかを選択できるオプションが表示されます。 以前プロジェクトを作成したことがある場合は、最近使用したプロジェクトのリストが表示されます。
- [空のテンプレート] で [マップ] をクリックします。
- [名前] に「ミーティング場所の特定」と入力します。 [OK] をクリックします。
プロジェクトが作成されました。プロジェクトには、このワークフローのすべてのマップとデータが保存されます。 [マップ] テンプレートを選択したので、プロジェクトに空白のマップが追加されます。
ダウンロードしたジオデータベースから、携帯電話に関するデータを追加します。
- リボンの [データ] タブをクリックします。 [追加] グループの [データの追加] ボタンをクリックします。
[データの追加] ウィンドウが開きます。 プロジェクト、ポータル (ArcGIS Online または ArcGIS Enterprise)、またはコンピューターからデータを追加できます。
- [コンピューター] の下で、ダウンロードして展開したジオデータベースの場所を参照します。 [Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb] をダブルクリックします。
ジオデータベースには、[Administrative_Data]、[Cell_Phone_Data]、[Vehicle_Data] という 3 つのフィーチャ データセットが含まれています。 携帯電話データを解析します。
- [Cell_Phone_Data] をダブルクリックします。
フィーチャ データセットには、複数のフィーチャクラスが格納されています。 フィーチャクラスは、マップに追加できる地理フィーチャ (ポイント、ライン、ポリゴン) のコレクションです。 [Cell_Phone_Data] フィーチャ データセットには、9 つのフィーチャクラスが格納されていますが、この解析では [Cell_Phone_Data_All] のみを使用します。
- [Cell_Phone_Data_All] をクリックして選択します。
- [OK] をクリックします。
フィーチャクラスがマップに追加されます マップがデータの範囲にズームします。
注意:
レイヤーの色は、サンプル画像とは異なる場合があります。 色はワークフローに影響しません。
このレイヤーには、アフリカのジブチ共和国のジブチ市内およびその周辺に集中している、多数の (100 万個を超える) ポイントが含まれています。 対象地域には、キャンプ・レモニエという米軍基地もあります。 このシナリオでは、キャンプ・レモニエに配属された警察官の役割を担っていただきます。 これらのポイントによって収集された情報をもとに、基地に影響する最近の犯罪の容疑者およびその共犯グループを特定します。
各ポイントは、ある特定の時間の携帯電話の位置を表しています。 携帯電話は終日移動していたので、複数のポイントが同じ携帯電話に対応する可能性があります。 属性テーブルを開くと、レイヤーについてさらに理解できます。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Cell Phone Data] を右クリックして [属性テーブル] を選択します。
属性テーブルが表示されます。 属性は、各フィーチャに関連付けられたテキストまたは数値データです。 テーブルの各行は個々のフィーチャを表し、各列は属性フィールドを表します。
テーブルには、形状、緯度、経度、各携帯電話レコードの一意の ID ([OBJECTID]) を記述したフィールドが含まれています。 また、携帯電話の位置情報を取得した日時を記述した [Time] フィールドや、携帯電話の所有者を識別する [POI] (対象人物) フィールドがあります。 実際のデータセットでは、[POI] フィールドには所有者や携帯電話番号の名前が格納されますが、このデータは架空なので代わりに数字が使用されています。
サンプル画像では、最初の 4 つの携帯電話レコードはすべて、Person-102 として識別される同一人物が所有しています。 これらのレコードはすべて 2017 年 9 月 9 日に取得され、最初のレコードは午後 10:19、4 つ目のレコードは午後 11:44 に発生しています。
- テーブルを閉じます。
時間設定の有効化
POI の携帯電話レコードをもとにミーティング場所を特定するには、レイヤーを時間対応にする必要があります。 属性テーブルを調べてみると、携帯電話データには時間フィールドがあることがわかります。 このフィールドを使用して、レイヤーの時間設定を有効にすることができます。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Cell Phone Data] をダブルクリックします。
[レイヤー プロパティ] ウィンドウが表示されます。 このウィンドウで、レイヤーに関連する多くの設定を行うことができます。 まず、レイヤーに単一の時間フィールドを設定するか、開始と終了の 2 つのフィールドを設定するかを指定します。 データには、時間フィールドが 1 つだけあります。
- [時間] タブをクリックします。
- [時間を使用したフィルター] で、[属性値に基づいてレイヤー コンテンツをフィルター] を選択します。
- [レイヤーの時間] で [各フィーチャに 1 つの時間フィールドがあります] が選択されていることを確認し、[時間フィールド] で [Time] が選択されていることを確認します。
注意:
時間フィールドを使用して時間設定を有効にするためには、フィールドが特定のルールに従っている必要があります。 ご自身のデータを使用してこのワークフローを実行して、時間設定を有効にできなかった場合は、「時間フィールドを日付形式に変換」してみてください。
次に、属性フィールドのリストから時間フィールドを選択します。
- [OK] をクリックします。
レイヤーが時間対応になりました。 マップの上部にタイムラインが表示されます。 タイムラインにポインターを合わせると、データの最も早い日付と最も遅い日付が表示されます。
ミーティング場所の特定
これでデータが時間対応になったので、解析を実行し、POI のミーティング場所を特定できるようになりました。
- リボンの [解析] タブをクリックします。 [ツール] グループで [移動] の下矢印をクリックし、[ミーティング ロケーションの検索] を選択します。
[ジオプロセシング] ウィンドウが表示されます。 ウィンドウに [ミーティング ロケーションの検索] ツールが表示されます。 このツールにはいくつかのパラメーターが必要です。 まず、解析する入力データセットを選択します。
- [入力フィーチャ] で [All Cell Phone Data] を選択します。
次に、ツールが作成する 2 つの出力フィーチャクラスの名前と場所を選択します。 出力フィーチャクラスの 1 つには、ツールが特定したミーティング エリアの範囲を表すポリゴンが含まれます。もう 1 つには、ミーティング エリアの中心を表すポイントが含まれます。 その中心地を重心と呼びます。
- [出力エリア フィーチャ] のテキストを削除し、「Meeting_Areas」と入力します。 [出力ポイント フィーチャ] のテキストを削除し、「Meeting_Centroids」と入力します。
最後の必須パラメーターは、入力フィーチャの名前フィールドです。 属性テーブルを開いたときに、各携帯電話レコードに関連する人物を識別する [POI] フィールドがありました。 このフィールドを使用します。
- [フィーチャ内の名前フィールド] で [POI] を選択します。
ツールには、デフォルト値がすでに入力されている、2 つのオプション パラメーターもあります。 [検索距離] パラメーターは、同じ POI (トラックと呼ばれる) の一連の携帯電話レコードが、ミーティングから離れたと見なされるようになるまでの移動最大距離を設定します。 [最小滞留時間] パラメーターは、トラックが静止していると見なされるまでに、検索距離内に留まる最小時間を設定します。
トラックが、最小滞留時間よりも短時間で検索距離を超過した場合は、トラックは移動中として見なされます。すなわち、POI の静止時間は、ミーティングの一部として見なされるほど長くなかったということです。 基本的にツールは、所定エリア内に一定時間留まる POI を探します。
検索距離を増やし、最小滞留時間を短くすることで、より多くのミーティング場所の候補が返されますが、正確性が低い可能性もあります。POI はそこで接触を図っているのではなく、移動中にそこを通過しただけということも考えられるからです。 反対に、検索距離を減らし、最小滞留時間を長くすると、返されるミーティング場所の候補は少なくなりますが、POI がそこで接触を図っている可能性は高くなります。短い距離の間に、滞留時間が長くなるからです。
このワークフローでは、デフォルト値である 100 メートルの検索距離と、10 分の滞留時間を使用します。
- [実行] をクリックします。
注意:
データセットには (100 万を超える) 非常に多数のフィーチャが含まれているため、ツールの実行には多少時間がかかる場合があります。
ツールが実行されます。 完了すると、[ジオプロセシング] ウィンドウの下部に、通知メッセージが表示されます。
ヒント:
ツールの実行時間を含め、解析の詳細を確認するには、[詳細の表示] をクリックします。
さらに、[Meeting_Centroids] レイヤーと [Meeting_Areas] レイヤーが、マップと [コンテンツ] ウィンドウに追加されます。 元のレイヤーのポイント数により、出力レイヤーの表示が困難な場合があります。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Cell Phone Data] をオフにします。
レイヤーはマップ上で非表示になり、出力レイヤーのみが表示されます。
携帯電話データを非表示にした状態でも、重心はほとんどのミーティング エリアを網羅しています。
- マップ上で、一部のミーティング エリアが表示されるまで Dibuti ラベルをズームします。
デフォルトでは、重心はミーティングの持続時間に基づいてスタイル設定されます (秒単位)。 明るい色の重心はミーティング時間が短い場所で、濃い色の重心はミーティング時間が長い場所です。 ミーティング エリアは、そのエリアで行われたミーティングの合計時間に基づいてスタイル設定されており、時間が長くなるにつれて色が濃くなります。
重心とエリアのスタイルに基づき、2 人の POI が同じエリアに長時間にわたって滞在した場所を視覚的に確認できます。 次に、両方の出力レイヤーのテーブルを確認します。
- [コンテンツ] ウィンドウの [Meeting_Centroids] を右クリックし、[属性テーブル] を選択します。
テーブルが表示されます。
各ミーティングについて、テーブルにはミーティングの持続時間 (秒単位)、開始日時と終了日時、ミーティングの参加者の名前 ([Participant 1] と [Participant 2])、ミーティングの一意識別子、ミーティング エリアの一意識別子がリストされます。
この情報をもとに、特定の POI が関与するミーティングか、所定のミーティング エリアで行われたミーティングのみにデータを絞り込みます。 このデータを後からさらに詳しく調べ、当該エリアで大規模犯罪を犯したとされる POI と接触した人物を特定します。 そうすることで、容疑者の共犯グループのネットワークを絞り込むことができます。
- テーブルを閉じます。 [Meeting_Areas] レイヤーのテーブルを開きます。
このテーブルには、一意の POI 合計数、各ミーティング エリアのミーティング合計数、および最長、最短、平均ミーティング時間 (秒単位) が示されます。 また、当該エリアで記録された最初および最後のミーティングの開始日、エリアのサイズ、エリアの一意識別子も記されます。
ミーティング エリアに関する情報は、ミーティングのタイミングやそのときに集まる組織内のメンバーが異なっていても、同じエリアで互いに連絡を取り合う共犯グループのネットワークを特定するうえで役立ちます。
- テーブルを閉じます。
容疑者とグループとのリンク
このシナリオでは、最近の犯罪の容疑者 (Person-494) をすでに特定したと見なします。 ミーティング場所について収集した情報をもとに、この容疑者と会った、つまり共犯者の可能性がある人物を突き止めます。 そのために、リンク チャートを作成します。
リンク チャートとは、データの関係を非空間的に捉える方法です。 リンク チャートには、エンティティおよびリレーションシップの 2 つの主なコンポーネントがあります。 エンティティ (ノードとも呼ばれる) とは、通常は、マップ上でポイント フィーチャとして表示される人々、場所、物のことです。 リレーションシップ (リンクとも呼ばれる) とは、チャートのエンティティを結ぶラインを指します。 属性テーブルの共有フィールド値に基づいてリレーションシップを描画するか、リンクを手動で追加できます。
- リボンの [解析] タブをクリックします。 [フィーチャ リンク解析] セクションで、[新しいリンク チャート] をクリックします。
[リンク チャート] ビューが [マップ] ビューの代わりに表示されます。 リンク チャートは、デフォルトでは空白です。 チャートで接続するエンティティを設定します。
- リボンの [チャート] タブの [追加] グループで、[エンティティ タイプ] をクリックします。
[レイヤーから新しいエンティティ タイプを追加] ウィンドウが表示されます。 ここでは、ミーティングの重心レイヤーをエンティティとして使用します。 属性テーブルを見ると、[Participant 1] フィールド [Participant 2] フィールドがあります。これらのフィールドには、接触を図っている 2 人の POI が記載されています。 これらのフィールドを使用して、エンティティを決定します。
- [レイヤーの選択] で [Meeting_Centroids] を選択します。 [エンティティのフィールドを選択] で [participant_1] を選択します。
- [エンティティ タイプ名の入力] に「POI1」と入力します。
その他のパラメーターはデフォルト値のままにしておきます。
- [OK] をクリックします。
[Participant 1] フィールドの各 POI に対応するミーティングの重心がリンク チャートに追加されます。 次に、[Participant 2] フィールドに対応するエンティティを追加します。 [リンク チャート] ビューの下部には、エンティティ (ノード) とリレーションシップ (リンク) の数が示されます。 368 個のノードと 0 個のリンクがあります。
- リボンの [追加] グループで [エンティティ タイプ] をクリックします。
- [レイヤーから新しいエンティティ タイプを追加] ウィンドウで、次のパラメーターを設定します。
- [レイヤーの選択] で [Meeting_Centroids] を選択します。
- [エンティティのフィールドを選択] で [participant_2] を選択します。
- [エンティティ タイプ名の入力] に「POI2」と入力します。
- [OK] をクリックします。
リンク チャートにノードがさらに追加されます。 これで、ノード数は 734 個になりました。 次に、接触した POI 間のリレーションシップを作成します。
- リボンの [追加] グループで [リレーションシップ タイプ] をクリックします。
[エンティティ間の新しいリレーションシップ タイプを追加] ウィンドウが表示されます。
- [ソース エンティティの選択] で [POI1] を選択します。 [ターゲット エンティティの選択] で [POI2] を選択します。
- [リレーションシップ タイプ名の入力] で「Meeting」と入力します。
次に、キー フィールドを設定します。 キー フィールドとは、両方のエンティティをつなげるために使用される、属性テーブルのフィールドを指します。 ここでは、同じミーティングに参加したエンティティをつなげます。 そのためには、各ミーティングの一意 ID を含むフィールド ([OBJECTID] フィールド) を選択します。 一意識別子のフィールドを選択することで、ID 1 の参加者同士、ID 2 の参加者同士などと接続します。
- [キー タイプの選択] で [エンティティ] を選択します。 [ソース エンティティ キー フィールド] で [OBJECTID] を選択し、[ターゲット エンティティ キー フィールド] で [OBJECTID] を選択します。
- [OK] をクリックします。
リンク チャートがリンクで更新されます。 合計で 1,315 個のリンクが作成されます。これは、[Meeting_Centroids] レイヤーのミーティングの数と一致します。 デフォルトでは、リンクは表示されないかもしれません。
- リンクが表示されるまでリンク チャートを拡大し、画面移動します。
非常に数が多く、ズームアウトしてもすべてを表示できない場合があります。 一部のノードには複数のリンクがあります。つまり、別々のタイミングで複数の人に会っていることを意味します。 リンクのほとんどは、リンク チャート中心の多数の人々に接続されています。 また、中心の主要ネットワークの下と右上にも、小さなネットワークがあります。
これで、容疑者である Person-494 に絞った調査を行えるようになりました。 この POI を参加者の 1 人とするノードを選択します。
- リボンの [リンク チャート] タブの [選択] グループで、[選択方法] をクリックして [属性条件で選択] をクリックします。
[属性条件で選択] ウィンドウが開きます。 このツールは、テーブルの属性を使用して作成した式をもとに、フィーチャを選択します。
- [入力行] で [Meeting_Centroids] を選択します。
- 式ボックスで、[participant_1 が Person-494 と等しい] という式を作成します。
ヒント:
POI のリストは膨大なので、「Person-494」を入力することをお勧めします。
また、Person-494 が 2 人目の参加者としてリストされているミーティングも選択したいので、項目を追加します。
- [項目の追加] をクリックします。 [または participant_2 が Person-494 と等しい] という式を作成します。
注意:
2 つ目の式には [And] ではなく [Or] を選択することが重要です。 [Or] を選択すると、Person-494 が参加者 1 か参加者 2 のミーティングが選択されますが、[And] を選択すると Person-494 が参加者 1 かつ参加者 2 のミーティングしか選択されません。
- [OK] をクリックします。
選択が行われます。 Person-494 のノードと、それがリンクされたノードが選択されます。 リンクはミーティングに基づいています。つまり、Person-494 が会ったすべての人が選択されています。 現在、合計で 8 個のノードが選択されています。
ヒント:
選択したノードが表示されない場合は、拡大します。
- リンク チャートで、選択された各ノードにポインターを合わせて、どの POI に対応するか、そして誰と会ったかを確認します。
8 個のノードのうち、2 つが Person-494 に対応しています。1 つは参加者 1 としてリストされているノードで、もう 1 つは参加者 2 としてリストされているノードです。 さらに、残り 6 個のノードのうち、2 つは Person-247、2 つは Person-2305 に対応しています。 選択済みの残りのノードは Person-411 と Person-1566 です。
リンク チャートとマップの比較
容疑者と接触した 4 名の人物を特定しました。 次に、リンク チャートの選択とマップを比較します。 リンク チャートとマップの両方を同時に表示できるよう、マップの横にリンク チャートをドッキングします。
- [リンク チャート] ビュー タブを、中央右側のドッキング ステーションにドラッグします。
リンク チャートがマップの横にドッキングされます。 リンク チャートで選択されたミーティング重心も、マップ上で選択されます。 よく見えるよう、マップ上で選択したフィーチャに移動します。
- マップ ビューで [選択フィーチャにズーム] ボタンをクリックします。
マップが 1 つのミーティング エリアにズームします。 容疑者は、共犯グループと同じ場所で会っています。
- 必要に応じ、マップとリンク チャートの移動や拡大縮小を行い、ミーティング エリアと選択ノードを表示します。
Person-494 の共犯グループがわかってきました。 次に、共犯グループが誰と会っていたか特定します。 そうすることで、Person-494 から 1 分離度の範囲内でつながっている人物を含む、共犯グループのネットワークを構築できます。
- 必要であれば、[リンク チャート] ビュー タブをクリックして、アクティブなビューにします。 リボンの [リンク チャート] タブの [選択] グループで、[接続の選択] をクリックします。
注意:
リンク チャートがアクティブなビューではない場合は、[接続の選択] ボタンは使用できません。
選択内容が、リンク チャート上の次のレベルの共犯者たちに拡張されます。
これで、より大きく有効性の高い共犯グループのネットワークが作成されました。これを捜査対象に含めることができます。
- [クイック アクセス ツールバー] の [保存] ボタンをクリックします。
プロジェクトが保存されます。
ヒント:
または、キーボード ショートカットの Ctrl + S キーを押して、プロジェクトを保存することもできます。
このチュートリアルでは、ArcGIS AllSource で携帯電話データを解析し、犯罪の容疑者と接触した人物を特定しました。 実際には、ミーティング ロケーションの解析は、携帯電話レコードに限らずさまざまな時間対応トラック データセットに対して実行できます。
このチュートリアルの初めにダウンロードしたデータセットには、[Vehicle_Data_All_Vehicle_Data] フィーチャクラス ([Vehicle_Data] フィーチャ データセットに含まれている) が含まれています。 このフィーチャクラスには、経時的な車両の位置が含まれています。 オプションの課題として、このフィーチャクラスに対するミーティング場所の解析ワークフローを行ってみてください。
このワークフローを、ArcGIS AllSource で実行できる他のインテリジェンス ワークフローと組み合わせて使用することで、法執行機関や軍関係者は犯罪者や反乱者を追跡できます。
他のチュートリアルについては、チュートリアル ギャラリーをご覧ください。
