移動解析による容疑者の特定
データの追加
まず、対象地域 (アフリカの角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。 また、犯罪シンジケートが活動していることがわかっている対象地域も含まれています。
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。
[新しいプロジェクトの作成] ウィンドウが開きます。
- [名前] に「エリアの比較プロジェクト」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、携帯電話の位置や犯罪シンジケートが活動していることがわかっている対象地域に関するデータを追加します。 ダウンロードしたジオデータベースから複数のデータセットを追加するため、各データセットを個別に検索して追加するのではなく、ジオデータベースへの接続を追加して、すべてのコンテンツにすばやくアクセスできるようにします。
- リボンの [データ] タブをクリックします。 [追加] グループで [接続] をクリックし、[データベース] を選択してから、[データベースの追加] を選択します。
[既存のジオデータベースを選択] ウィンドウが表示されます。
- Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb ジオデータベースを抽出した場所を参照します。 [Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb] をクリックして選択し、[OK] をクリックします。
接続としてジオデータベースが追加されます。 [カタログ] ウィンドウを使用して、接続にアクセスできます。
- [カタログ] ウィンドウで、[データベース] を展開します。
注意:
[カタログ] ウィンドウが表示されていない場合は、リボンの [表示] タブをクリックします。 [ウィンドウ] グループで、[カタログ ウィンドウ] をクリックします。
[データベース] フォルダーには、2 つのジオデータベースが含まれています。 1 つは、プロジェクトの作成時に作成されたデフォルト ジオデータベース ([Compare Areas Project.gdb]) です。 もう 1 つは追加した接続です。
次に、ジオデータベースからマップに対象地域と携帯電話のデータを追加します。
- [Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb] を展開します。
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。 [Administrative_Data] データセットには対象地域、[Cell_Phone_Data] データセットには携帯電話のデータが含まれています。
- [Administrative_Data] を展開します。 [Areas_of_Interest] を右クリックし、[現在のマップに追加] を選択します。
地域がマップに追加されます。 マップがアフリカの小国ジブチにあるジブチ市にズームします。 この都市と周辺領域が、このワークフローの対象地域です。
- [Cell_Phone_Data] を展開します。 [Cell_Phone_Data_All] を右クリックし、[現在のマップに追加] を選択します。
携帯電話レコード レイヤーがマップに追加されます。 このレイヤーには、ジブチ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。 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。
注意:
両方のレイヤーのフィーチャの色はランダムに生成されるため、サンプル画像とは異なる場合があります。 色の違いによるワークフローへの影響はありません。
簡単な目視検査では、それぞれの対象地域に数件の携帯電話レコードが含まれています。 北西の地域のようにレコード数が多い地域もあれば、南西の地域のようにレコード数が比較的少ない地域もあります。
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。
対象地域の携帯電話レコードの追跡
これでマップにデータを追加できたため、3 つの地域に対する解析を実行する準備が整いました。 これらの地域は、犯罪シンジケートが活動していることがわかっている場所です。 これらの地域での活動が多い人物は、犯罪シンジケートにつながっている可能性があります。 [エリアの比較 (Compare Areas)] ツールを実行することで、対象地域単位で携帯電話のアクティビティを集計し、潜在的なシンジケートの関係者を特定できます。
- リボンの [解析] タブをクリックします。
- [ツール] グループの [移動] グループで、[エリアの比較] をクリックします。
[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 [エリアの比較 (Compare Areas)] 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、入力ポイント フィーチャと入力エリア フィーチャが必要です。
- [入力ポイント フィーチャ] で [All Cell Phone Data] を選択します。 [入力エリア フィーチャ] で [Areas of Interest] を選択します。
次に、出力データセットの名前を選択します。
- [出力フィーチャクラス] で、[AllCellPhoneData_CompareAreas] を「Cell_Phone_Compare_Areas」に置き換えます。
次に、ポイント フィーチャおよびエリア フィーチャの名前または一意の識別子を表す属性フィールドを選択します。
携帯電話データの属性テーブルを見ると、各携帯電話に一意の識別子を付与する [POI] フィールドがありました。 このフィールドは、同一人物によって生成されたレコードを追跡するのに役立ちます。 このフィールドは、対象地域内で 1 人の人物による複数の携帯電話レコードが含まれているかどうかを識別するための名前フィールドとして使用されます。
- [ポイント フィーチャ名フィールド] で [POI] を選択します。 [エリア フィーチャ名フィールド] で [Name] を選択します。
最後のパラメーター [リレーションシップ] は、解析するポイントおよびエリア間のリレーションシップの種類を定義します。 [場所のみ] または [場所と時間] を選択することができます。 前者はポイントが地域内に存在するかどうかのみを追跡し、後者はポイントと地域が一致する時間も考慮します。 後者のオプションは、犯罪シンジケートが対象地域で 1 日の特定の時間にのみ活動していることがわかっている場合に便利です。 このシナリオでは、シンジケートはこれらの地域であらゆる時間に活動しているため、デフォルト値の [場所のみ] のままにします。
- [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、[Cell_Phone_Compare_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。 出力レイヤーは、[Query By Locations] レイヤーと完全に同じ地域を含んでいるため、マップの外観は以前とあまり変わりません。 ただし、出力レイヤーの属性テーブルには、対象地域に記録されていた POI に関する新しい情報が含まれています。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[Cell_Phone_Compare_Areas] を右クリックして、[属性テーブル] を選択します。
テーブルが表示されます。
出力テーブルには、各対象地域の名前 ([Area_ID])、対象地域で携帯電話が記録された各 POI の名前 ([Track_ID])、対象地域の各 POI で携帯電話レコードが追加された回数 ([count]) が含まれています。 2,000 件を超える一意の POI が対象地域に記録されましたが、その多くは少ない回数しか記録されていませんでした。 多くの回数が記録された POI は、シンジケートの関係者である可能性が高くなります。
- [count] を右クリックし、[降順で並べ替え] を選択します。
テーブル内のエントリは、件数の降順に整理されています。 対象地域のレコードが最も多い POI [Person-294] には、12,680 件のレコードが存在します。 その他にも、レコードが 1,000 件を超える POI が複数存在します。
対象地域でのアクティビティのチャート化
ある人物が対象地域に多くの回数表示されているだけで、すぐに疑わしいと判断することはできません。 結局のところ、3 つの地域 (Camp Lemonnier、Chabelley Airfield、Chinese People's Liberation Army Navy base) にはすべて合法な軍事機能が存在します。 中国軍基地で 12,680 件のレコードが存在する [Person-294] は、ただの基地関係者で、シンジケートの犯罪行為には関与していない可能性があります。
チャートを作成して詳細に調査します。 チャートで、各 POI が 3 つの対象地域のうちのいくつでアクティビティを記録しているかを比較します。 3 つの地域のすべてにアクティビティの記録がある POI は、疑わしい可能性があります。
- 属性テーブルで [Track_ID] を右クリックし、[統計の視覚化] を選択します。
[チャート プロパティ] ウィンドウと、[Track_ID における個数] という名前のチャートが表示されます。 このチャートは、各 POI が結果データセットに何回表示されたかを示しています。 POI は、各対象地域に 1 回ずつ、最大 3 回表示される可能性があります。 表示回数が 1 回の POI は、1 つの対象地域にのみ記録され、表示回数が 3 回の POI は、3 つの対象地域すべてに記録されています。
チャートに数千の POI が表示されるため、見づらくなることがあります。 ただし、大多数の POI が 1 つの対象地域にしか表示されないことは一目でわかります。 この結果は理にかなっています。 対象地域は、米軍基地 (Camp Lemonnier)、米軍の無人飛行機が使用するフランスの飛行場 (Chabelley Airfield)、中国の海軍基地の 3 つの軍事基地に対応しています。 ある基地で働く合法な労働者が、他の基地に訪れる理由があるとは思えません。
対象地域のうち 2 つまたは 3 つに表示された POI に焦点を当てて、チャートを調整します。
- チャートで、件数が 2 または 3 の POI を囲むボックスを描画します。
周囲にボックスを描画した POI が選択されます。 選択したレコードのみが表示されるよう、チャートをフィルターします。
- チャート ツールバーで、[選択セットによるフィルタリング] ボタンをクリックします。
チャートがフィルターされ、選択したレコードのみが表示されます。 レコード数が非常に少なくなり、チャートが見やすくなります。
フィルターされたチャートに基づくと、3 つの対象地域すべてに表示された POI は 3 つしかありません。
- チャートで、件数が 3 の各バーにポインターを合わせます。
各バーに、POI の ID を示すポップアップが表示されます。 3 つの POI は、Person-1449、Person-2183、Person-998 です。 これらの POI は、対象地域で活動している犯罪シンジケートの関係者である可能性があります。
これらの POI を疑う理由があるため、これらの携帯電話レコードを選択して、新しいレイヤーにエクスポートします。 そうすることで、これらの POI の移動を追跡し、その他の不審な行動を検出できる可能性があります。
- チャートと [チャート プロパティ] ウィンドウを閉じます。 属性テーブルを閉じます。
まず、3 つの POI による携帯電話レコードを選択します。
- リボンの [マップ] タブをクリックします。 [選択] グループで、[選択方法] の下矢印をクリックし、[属性条件で選択] を選択します。
[属性条件で選択] ウィンドウが表示されます。 [エリアの比較 (Compare Areas)] と同様に、パラメーターを設定してからツールを実行します。
- [入力行] で [All Cell Phone Data] を選択します。 [選択タイプ] が [新規選択セット] に設定されていることを確認します。
POI を選択するには、式を作成します。
- 式ボックスで [POI]、[と等しい]、[Person-1449] という式を作成します。
ヒント:
POI の数が多いため、ドロップダウン メニューから選択するのではなく、「Person-1449」と入力することをお勧めします。
残り 2 つの POI を選択する句を追加します。
- [項目の追加] をクリックします。 新しい句で、式 [または POI が Person-2183 と等しい] を作成します。
注意:
デフォルトの [および] ではなく、[または] を選択するようにします。 [および] を選択すると、ツールで POI 値 Person-1449 かつ Person-2183 のフィーチャが選択されることになります。 ただし、POI 値が 2 つ以上あるフィーチャは存在しないため、ツールでフィーチャは選択されません。
- [項目の追加] をクリックし、式 [または POI が Person-998 と等しい] を作成します。
- [OK] をクリックします。
マップで、地域全体に広がる多数の携帯電話レコードが選択されています。
次に、選択したフィーチャを新規フィーチャクラスにエクスポートします。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Cell Phone Data] を右クリックし、[データ] にポインターを合わせて [フィーチャのエクスポート] を選択します。
[フィーチャのエクスポート] ウィンドウが表示されます。 多くのツールと同様、このツールは入力データセットに選択されているフィーチャがある場合、選択されているフィーチャに対してのみ実行されます。
- [出力フィーチャクラス] に「Suspected_POIs」と入力します。
- [OK] をクリックします。
ツールが実行され、新しいレイヤー [Suspected_POIs] がマップに追加されます。 ただし、このレイヤーは他のレイヤーとオーバーラップしており、見えない状態です。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Cell Phone Data] と [Cell_Phone_Compare_Areas] をオフにします。
マップには、疑わしい 3 つの POI の携帯電話レコードのみが表示されるようになりました。
結果のアニメーション化
詳細に調査する必要がある 3 つの POI を特定しました。 携帯電話データの属性テーブルを見ると、すべてのレコードに時間と日付が関連付けられていました。 このデータに基づいて、3 つの POI の携帯電話レコードをアニメーション化して、1 日の間に当該地域をどのように移動したかを確認することができます。
結果をアニメーション化するには、まず [Suspected_POIs] レイヤーの時間設定を有効化します。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[Suspected_POIs] 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] を選択するか、すでに選択されていることを確認します。
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。
- [時間フィールド] が [Time] に設定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。
- [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。
アニメーションを再生する前に、ベースマップを変更して当該地域の衛星画像を表示します。 衛星画像は、POI が移動した地域の地形や周辺環境を把握するのに役立ちます。
- リボンの [マップ] タブをクリックします。 [レイヤー] グループで、[ベースマップ] をクリックして [衛星画像] を選択します。
ベースマップが変更されます。 次に、アニメーションを再生します。
- タイムラインにポインターを合わせ、再生ボタンをクリックします。
アニメーションが再生されます。 3 つの POI の携帯電話レコードが、時間の流れのさまざまな段階で表示されます。
ヒント:
タイムライン上のスライダーをドラッグすることで、アニメーションの各ポイントに表示される時間間隔 (時間ステップ) を調整できます。
ある期間における携帯電話レコードのパターンから、道路や高速道路に沿った移動が想定されます。
全体的に、POI が対象地域を訪れる頻度はどれくらいでしょうか？ 疑いを証明するのに十分な頻度でしょうか？
法執行機関と連携する情報担当者として、先ほど解析した移動に基づいて、これらの POI をより詳細に確認するかどうかを決定します。 または、[Cell_Phone_Compare_Areas] レイヤーに戻って、不審な行動を示している他の POI を検索することもできます。 追加の課題として、Person-294 の携帯電話レコードを選択、エクスポート、およびアニメーション化してみてください。この POI には、1 つの対象地域で非常に多くのレコードが存在することがわかっています。 これらの移動パターンは、注視する価値が高いものなのでしょうか？
一方、2 つの対象地域にレコードが含まれる POI も多く存在します。 これらの POI の 1 つは、対象地域に大量のレコードが存在し、十分に疑いの対象になります。 今回のワークフローよりも、解析結果をさらに深く掘り下げることができます。必要に応じて、ご自身でデータを調査し、どのような洞察が得られるかを確認してください。
- 必要に応じて、アニメーションを停止します。 [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。
このチュートリアルでは、ArcGIS AllSource を使用して携帯電話データを解析し、特定の対象地域で活動していることがわかっている犯罪シンジケートの関係者の可能性がある人物を見つけました。 実際には、この移動解析は、携帯電話レコードに限らずさまざまな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。 オプション課題として、このフィーチャクラスでエリアの比較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。
