コンプスタット会議に向けた犯罪統計の準備と提示

イリノイ州ネイパービルのコンプスタット会議に備えて、ArcGIS Crime Analysis ソリューションを使用して強盗事件を解析します。 解析には、警察管区ごとの強盗事件発生の過去 1 年間および 28 日間の変化 (%) の計算と、最近 1 年間および過去 1 年間に発生した強盗事件のカーネル密度ホット スポットの生成が含まれます。

このチュートリアルは、ArcGIS Pro 3.3 を使用して 2024 年 9 月 10 日に最終テストされました。 異なるバージョンの ArcGIS Pro を使用している場合、機能や結果が異なる可能性があります。

最終結果の表示​

要件

• ArcGIS Pro (ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください)
• ArcGIS Spatial Analyst エクステンション
• 公開者、ファシリテーター、または管理者ロールを持つ ArcGIS 組織アカウント (ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください)

ソリューションの配置

まず、犯罪アナリストとして、月に一度のコンプスタット会議に備えます。 コンプスタットとは、犯罪減少や生活の質の改善、人材と資源の管理に対する警察の説明責任モデルです。警察幹部は比較統計を使用して犯罪率の急増を特定し、ターゲットを絞って犯罪率急増に対処します。

あなたの役割は、警察分署ごとに年初来 (YTD) に発生した強盗事件の概況を作成することです。 さらに、次のことも行います。

• 警察分署ごとに強盗事件の発生件数の YTD 変化率を計算する。
• 警察分署ごとに 28 日間の発生率の変化を確認する。
• 前 YTD と現 YTD の強盗事件の発生における変化を示す密度マップを作成する。

これらの成果は、分署長を対象とした ArcGIS StoryMaps ストーリーのブリーフィングにも取り込まれるとともに、メイン会議でも使われます。 上記のタスクを実施するには、Crime Analysis ソリューションを使用します。 ArcGIS Pro の ArcGIS Solutions とは、ArcGIS ユーザーが使用できる業界別アプリおよび機能構成です。 Crime Analysis ソリューションでは、犯罪分析ワークフローで使用されるジオプロセシング ツールを整理して、データ管理や戦術的および戦略的分析、調査分析、情報共有ニーズをサポートします。

Crime Analysis ソリューションの配置

まず、ArcGIS Solutions に配置された ArcGIS Pro アドインをインストールします。

1. ArcGIS Online または ArcGIS Enterprise にサイン インします。

   注意:

   組織アカウントがない場合は、ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください。

2. リボンのアプリ ランチャー ボタンをクリックして [ソリューション] を選択します。

   

   ArcGIS Solutions ページが表示されます。

3. [フィルター] の下で [市民の安全] をクリックし、[警察/法執行機関] を選択します。

   

4. ソリューションのリストで、[Crime Analysis] をクリックします。

   

   [Crime Analysis] ソリューションの目的を説明するウィンドウが表示されます。

5. [今すぐ配置] をクリックします。

   これで、[Crime Analysis] ソリューションが表示されます。

   注意:

   詳細については、「ArcGIS Solutions」をご参照ください。

   ArcGIS 組織にアクセスできない場合、または ArcGIS Enterprise を使用している場合、Crime Analysis をデスクトップ コンピューターにダウンロードすることができます。

6. 組織の [コンテンツ] ページを参照します。 [コンテンツ] ウィンドウの [フォルダー] の下で [Crime Analysis] フォルダーをクリックします。
7. [Desktop Application Template] である [Crime Analysis] ファイルで、[その他のオプション] ボタンをクリックし、[ダウンロード] を選択します。

   

8. CrimeAnalysis.zip のコンテンツをこのチュートリアルで使用するフォルダーに展開します。 ファイルを展開したら、[Crime Analysis] ESRI AddInX ファイルをダブルクリックしてインストーラーを実行します。

   

9. [アドインのインストール] をクリックし、インストールが終了したら、[OK] をクリックします。

   注意:

   詳細については、「Crime Analysis ソリューションのダウンロードとインストール」をご参照ください。

ArcGIS Solutions アドインをインストールしました。 また、ArcGIS Pro にダウンロードしてインストールした Crime Analysis ソリューションを配置しました。

データの準備

これまでは、Crime Analysis アドインをインストールしました。 また、ArcGIS Pro プロジェクトをダウンロードしました。 次に、プロジェクトを開き、データに対する理解を深め、分析を行うデータを準備します。

ツールとデータの確認

まず、Crime Analysis アドインをインストールした後に使用できるようになるツールとデータに対する理解を深めます。

1. [Crime Analysis] フォルダーを参照します。
2. [CrimeAnalysisSolution.aprx] をダブルクリックします。

   [CrimeAnalysisSolution] プロジェクトが ArcGIS Pro で開きます。 [1. Start Here] というタイトルのマップが表示されます。このマップには、プロジェクトの使用方法に関する備考が含まれています。 リボンに [Crime Analysis] タブが表示されます。 このタブに含まれる複数のツールを使用し、コンプスタットのブリーフィングに備えて犯罪データを解析します。

   ヒント:

   ArcGIS Pro では、明るいテーマまたは暗いテーマで、ユーザー インターフェイスの外観をカスタマイズできます。 以降のチュートリアルの画像例では暗いテーマを使用しますが、お好みのテーマを使用することもできます。 テーマを変更するには、[オプション] をクリックします。 [オプション] ウィンドウの [アプリケーション] の下で、[一般] をクリックします。 [アプリケーション テーマ] を展開して、[暗色] を選択します。 テーマの変更を有効にするには、ArcGIS Pro を再起動する必要があります。

3. [コンテンツ] ウィンドウで、[Notes] レイヤーをオフにして無効にします。
4. リボンの [Crime Analysis] タブをクリックします。

   このタブには、以下の 4 つのツール グループが含まれます。

   • [データ管理] グループには、データのインポート、クリーニング、拡張、情報付加を行うツールが含まれます。
   • [選択] グループには、[日時検索] ツールなどのさまざまな選択ツールが含まれます。
   • [解析ツール] グループには、戦術的かつ戦略的犯罪分析に使用するため、および調査員が犯罪の発生と容疑者、発生場所と時間の関係を掘り下げるのを支援するための空間解析ツールが含まれます。
   • [情報プロダクト] グループには、分析結果を情報製品として共有するためのツールが含まれます。

   次に、プロジェクトに含まれるデータを確認します。

5. [表示] タブの [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。
6. [カタログ] ウィンドウで [データベース]、[crimeanalysis.gdb]、[InputData] を展開します。

   ジオデータベースには、2 つのフィーチャ データセットが含まれます。1 つ目は [InputData] で、ここに含まれるフィーチャクラスには、Crime Analysis ツールの入力として使用されるデータを反映できます。2 つ目は [ToolOutputs] で、分析の結果得られたフィーチャクラスが含まれます。

   

7. [データベース] を折りたたみます。 [マップ] を展開します。

   

   プロジェクトには複数のマップがあり、さまざまな犯罪分析ツールによって生成された結果が表示されます。 いくつかのマップを開き、調べてみましょう。 ほとんどのマップには、入力データのサンプル、ツールの使用方法を説明するメモ レイヤーに加えて、ツール結果が含まれます。マップ名はツール結果をもとに付けられています (たとえば、マップ名が [80-20 Analysis] であれば、[80-20 Analysis] ツールの結果が含まれます)。

   注意:

   詳細については、「犯罪分析プロジェクトの確認」をご参照ください。

8. [マップ] を折りたたみます。

分析の設定

次に、マップとデータの準備を開始します。 まず、見やすいベースマップでマップを作成し、犯罪データに関連する背景情報を追加します。 建物や道路の場所など、人文地理学に関する基本情報を含む暗いベースマップは、犯罪データを引き立てることができます。

1. [カタログ] ウィンドウで [ポータル] をクリックします。
2. [Living Atlas] ボタンをクリックします。

   

3. 検索ボックスに「human geography」と入力して Enter キーを押します。
4. 検索結果で [Human Geography Dark Map] を右クリックし、[追加して開く] を選択します。

   

   [Human Geography Dark Basemap] という名前の新しいマップが作成されました。 マップには、ラベル用、詳細用 (国境や建物など)、大陸やその他の主な物理的フィーチャの基本形状用の 3 つのレイヤーがあります。 これらのレイヤーのオンとオフを切り替えたり、他のレイヤーの上や下に移動して強調したりできます。

データの配置と追加

次に、分析するデータをマップに追加します。 まず、[Precinct] レイヤーを [Human Geography Dark Map] に追加します。

1. [カタログ] ウィンドウで [プロジェクト] タブをクリックし、[データベース]、[crimeanalysis.gdb]、[InputData] の順に展開します。 [Precincts] レイヤーをマップ上にドラッグします。

   [Precincts] 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。

   

2. [コンテンツ] ウィンドウで、[Human Geography Dark Map] をダブルクリックします。

   [マップ プロパティ] ウィンドウが表示されます。

3. [一般] タブの [名前] で「Publishing」と入力します。
4. [座標系] タブをクリックします。
5. 検索ボックスに「Web メルカトル図法 (球体補正)」と入力して Enter キーを押します。
6. [投影座標系] と [世界範囲の座標系 (WGS 1984)] を展開し、[Web メルカトル (球体補正) (Web Mercator (auxiliary sphere)) (WGS 1984)] をクリックして [OK] をクリックします。

   これで座標系が [Web メルカトル (球体補正) (Web Mercator (auxiliary sphere)) (WGS 1984)] に設定され、このマップを Web マップとして共有できるようになりました。

   次に、強盗事件のデータを追加します。 データを追加する前に、マップを保存します。

7. [1. Start Here] マップを閉じます。
8. [クイック アクセス ツールバー] で、[保存] をクリックします。
9. robberies.zip をダウンロードします。 [robberies.zip] の中身を [Crime Analysis] フォルダーに展開します。

   このファイルには、[Robberies] レイヤー ファイルと [Robberies.csv] ファイルが格納されています。 ファイルには、2017 年と 2018 年に発生した強盗事件に関する架空のデータが含まれています。

10. [カタログ] ウィンドウで、[フォルダー]、[CrimeAnalysisSolution]、[CrimeAnalysis] の順に展開します。 [RobberiesLayer.lpkx] をマップ上にドラッグします。

    

    注意:

    [Robberies] レイヤーには適切なシンボルがありますが、フィーチャがありません。 フィーチャは後でインポートします。

    ここでは、コンプスタット会議で使用する ArcGIS StoryMaps ストーリーを作成することが目的なので、このマップを使用してデータをオンラインで公開します。 ストーリーに表示したい、最終的な分析レイヤーも含まれます。 マップの使用目的に合わせて、マップのプロパティを変更します。

11. [カタログ] ウィンドウで、[Robberies.csv] ファイルを [Publishing] マップに追加します。

    ファイルがスタンドアロン テーブルとして追加されます。

    

    次に、テーブルを開いてデータを調べます。

12. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies.csv] を右クリックし、[開く] を選択します。

    テーブルには、犯罪分析に必要な複数の属性が含まれています。

    • [offenseid] - 犯罪ごとの一意の識別子
    • [offendate] - 犯罪の日付
    • [fulladdr] および [zip5] - ジオコーディングを行う住所、都市、州、郵便番号
    • [ucrdesc] - 犯罪の種類

    

    注意:

    テーブルが同様に並べ替えられない場合があります。

13. テーブルを閉じます。

強盗事件データの構成とインポート

テーブルのエントリには、空間データが住所として存在しますが、まだマッピングはされていません。 分析を実行するには、まずこのデータをインポートし、強盗事件をマッピングし、過去の強盗事件データを含む既存のレイヤーに追加する必要があります。 このプロセスを実行するために、ジオコーディング ツールを設定します。

[インシデント レコードでフィーチャを更新] ツールは、X および Y 座標の座標系または住所に基づいて、非空間テーブルをポイント フィーチャに変換するために使用されます。また、テーブルの新しいレコード情報または更新されたレコード情報で、既存のデータセットを更新します。

注意:

このツールを 1 回正常に実行したら、毎日のインポートのために、ArcGIS Pro スケジューリング ツール を使用してツールの実行を自動化することができます。

1. [コンテンツ] ウィンドウで [Precincts] レイヤーを右クリックして、[属性テーブル] を選択します。

   [SHAPE_Area] と [SHAPE_Length] という 2 つのフィールドがあり、これらのフィールドは読み取り専用に設定されており、このチュートリアルの後半で Web マップを公開するのを妨げるため、読み取り専用プロパティを無効にします。

2. [SHAPE_Area] フィールドを右クリックし、[フィールド] を選択します。

   

   [SHAPE_Area] と [SHAPE_Length] で [読み取り専用] 列のチェックボックスがオンになっています。

   

   レイヤーを公開できるように、これら 2 つのフィールドの読み取り専用をオフにします。

3. [読み取り専用] 列で、[SHAPE_Length] と [SHAPE_Area] のチェックボックスをオフにします。

   

4. リボンの [フィールド] タブの [編集の管理] グループで、[保存] をクリックします。 [フィールド] ウィンドウとテーブルを閉じます。

   次に、インシデントを [Robberies] レイヤーにインポートします。

5. リボンの [Crime Analysis] タブをクリックします。 [データ管理] グループで、[インシデントのインポート] をクリックします。

   

   [ジオプロセシング] ウィンドウに [インシデント レコードでフィーチャを更新] ツールが表示されます。

6. [インシデント レコードでフィーチャを更新] ツールで次のパラメーターを設定します。
   • [入力テーブル] で [Robberies.csv] を選択します。
   • [ターゲット フィーチャ] で [Robberies] を選択します。
   • [ロケーション タイプ] で [住所] を選択します。
   • [住所ロケーター] で、[ArcGIS World Geocoding Service] を選択します。

   

7. [入力住所フィールド] 列で、[住所フィールド] 列の次の値と一致するようにフィールドを設定します。
   • [Address] フィールドで、[fulladdr] を選択します。
   • [City] フィールドで [municipality] を選択します。
   • [Postal] フィールドで、[zip5] を選択します。
   • [無効なレコード テーブル] に「InvalidRecordsLog」と入力します。
   • [既存のターゲット フィーチャを更新] チェックボックスをオンにします。

   

8. [レコード更新一致の定義] セクションを展開し、次のパラメーターを選択します。
   • [ID フィールドの入力] で、[offenseid] を選択します。
   • [ターゲット ID フィールド] で、[offenseid] を選択します。
   • [入力テーブル最終変更日付フィールド] で、[reportdate] を選択します。
   • [ターゲット フィーチャ最終変更日付フィールド] で、[reportdate] を選択します。

   

9. [ジオプロセシング] ウィンドウで、下にスクロールして [フィールド] セクションを展開します。 [フィールド マッチング タイプ] では [フィールド マップを使用してフィールドの違いをリコンサイル] を選択します。

   このツールは、ターゲット レイヤー内のフィールド名と同一の名前を含んでいる入力テーブル内のすべてのフィールドを自動的に検出します。 赤色で示されている [出力フィールド] 列内のすべてのフィールドは、自動的に一致することができませんでした。 入力テーブルに、ターゲット レイヤー内のフィールドに一致するが、異なる名前を含んでいるデータが格納されている場合、フィールド マップ ツールを使用して、入力テーブルのフィールドをターゲット レイヤーのフィールドに手動で関連付ける必要があります。

10. [フィールド マップ] セクションで、[編集] をクリックします。

    [フィールド プロパティ] ウィンドウが開きます。

11. [フィールド プロパティ] ウィンドウで、次の項目が選択されていることを確認します。

    • [フィールド] セクションで、[crimecateg] を選択します。
    • [アクションとソース フィールド] セクションで、[最初] が選択されていることを確認します。
    • [ソース フィールド] で、[crimecategory] フィールドを選択します。

    

    赤色の他のすべての出力フィールドは、入力テーブル内のフィールドに関連付けられません。

12. [フィールド プロパティ] ウィンドウの [OK] をクリックして、[実行] をクリックします。

    ツールが強盗事件の発生場所をジオコーディングし、その結果を [Robberies] レイヤーに追加します。 さらに、このツールはログ ファイルを作成します。このファイルには、インポートやジオコーディングに失敗したレコードの詳細が含まれています。

13. [マップ] タブの [ナビゲーション] グループにある [マップ操作] をクリックします。 [マップ操作] ツールを使用して、[Robberies] レイヤーにズームします。

    

    これで、マップ上で強盗事件の発生場所を可視化できるようになりました。

14. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies.csv] を右クリックして [削除] を選択します。
15. プロジェクトを保存します。

分析の属性の拡張

コンプスタット会議に備え、どのような犯罪が何曜日に、あるいはどのような時間帯に発生しているかを特定します。 そのために、元の [Report Date] 属性を複数の日付固有および時間固有フィールドに解析します。

1. リボンの [Crime Analysis] タブの [データ管理] グループで [属性の拡張] をクリックし、[日付属性の追加] を選択します。

   

   [ジオプロセシング] ウィンドウに [日付属性の追加] ツールが表示されます。 このツールは、日付フィールドを粒度の高い複数のフィールドに分割します。 そうすると、曜日や時間帯によって発生パターンを特定できるようになります。

2. [日付属性の追加] ツールで、次のパラメーターを設定します。
   • [入力テーブル] で [Robberies] を選択します。
   • [日付フィールド] で、[reportdate] を選択します。

   注意:

   デフォルトでは、このツールは、正式曜日名、時間、月、日、および年という 5 つの新しいフィールドを生成します。 これらのフィールドを削除するには、[出力フィールド名] をクリックして、[出力時間形式] フィールドの横にある [削除] ボタンをクリックします。

   

3. [実行] をクリックします。

   テーブルに追加された属性が表示されます。

4. [Robberies] のテーブルを開いて右にスクロールします。

   

   これで [Robberies] レイヤーは、[reportdate_DW]、[reportdate_HR]、[reportdate_MO]、[reportdate_DM]、および [reportdate_YR] という 5 つの新しい日付パーツを含むように更新されます。

   曜日や時間帯に加え、各犯罪が発生した分署や地区を特定します。 [ポリゴンの属性を結合] ツールを使用して、[Precincts] レイヤー内の [District ID] フィールドから、各強盗事件の分署番号を生成することができます。 探索を終了したら、テーブルを開いたままにしておきます。

5. リボンの [データ管理] グループで [属性の拡張] をクリックし、[ポリゴンの属性を結合] を選択します。

   

6. [ポリゴンの属性を結合] ツールで次のパラメーターを設定します。
   • [ターゲット ポイント フィーチャ] で、[Robberies] を選択します。
   • [入力ポリゴン フィーチャ] で [Precincts] を選択します。
   • [結合フィールド] で [District ID] を選択します。

   

7. [実行] をクリックします。

   [Robberies] レイヤーが分署の [District ID] フィールドで更新されます。

8. [Robberies] テーブルで、右端までスクロールして [District ID] フィールドを表示します。

   

   [reportdate_DW] フィールドには強盗事件が発生した曜日が含まれ、[reportdate_HR] フィールドには時が含まれ、[reportdate_MO] フィールドには月が含まれ、[reportdate_DM] フィールドには日が含まれ、[reportdate_YR] フィールドには年が含まれます。 [District ID] フィールドには、強盗事件が発生した分署が含まれます。

9. テーブルを閉じて、プロジェクトを保存します。

CSV ファイルから強盗事件のデータをインポートし、分析用としていくつかのフィールドを更新しました。

犯罪統計の分析

これまでは、データを準備しました。 次に、コンプスタット会議に備えて強盗事件のデータの照会と分析を行います。 具体的には、地区ごとの強盗事件の件数、各地区の強盗事件の発生率の変化、強盗事件の密度とその変化を確認します。 分析は、現 YTD、前 YTD、現 28 日間、前 28 日間の 4 つの期間について行います。

分析の目標は、以下の点を確認することです。

• 各地区の強盗事件の合計件数
• 現 28 日間および前 28 日間における各地区の割合の変化
• 現 YTD と前 YTD の各地区の割合の変化
• 現 YTD と前 YTD の強盗事件の密度

期間に基づくレイヤーの作成

強盗事件の発生時期に基づいて分析を行うには、指定期間に発生した強盗事件だけを含むレイヤーを作成します。 既存のレイヤーから、該当する日付条件を満たす強盗事件のフィーチャを選択し、それを新しいレイヤーとしてエクスポートします。

この演習では、現在の日付は 2018 年 6 月 30 日とします。 つまり、現 YTD は 2018 年 1 月 1 日から 2018 年 6 月 30 日の間であり、前 YTD は 2017 年の同じ期間です。 まず、前 YTD のレイヤーを作成します。

1. 必要に応じて、プロジェクトを開きます。
2. リボンの [Crime Analysis] タブの [選択] グループで、[日時検索] をクリックします。

   

   [日時検索] ツールが開きます。

3. [日時検索] ツールで次のパラメーターを設定します。
   • [入力テーブル] で [Robberies] を選択します。
   • [日付フィールド] で、[reportdate] を選択します。
   • [選択オプション] で、[日] をオンにします。
   • [日付による選択] セクションを展開し、[日付選択タイプ] で [日付範囲] を選択します。
   • [開始日] に「2017/1/1」と入力します。
   • [終了日] に「2017/6/30」と入力します。

   

4. [OK] をクリックします。

   2017 年 1 月 1 日から 2017 年 6 月 30 日の間に発生した 322 件の強盗事件が選択されます。 次に、選択した強盗事件だけを含むテンポラリ レイヤーのコピーを作成します。

5. [コンテンツ] ウィンドウの [Robberies] レイヤーを右クリックし、[データ] をポイントして [フィーチャのエクスポート] をクリックします。

   [フィーチャのエクスポート] ウィンドウが表示されます。

6. [出力フィーチャクラス] に「Robberies_PreviousYTD」と入力して [OK] をクリックします。

   [Robberies_PreviousYTD] という名前のレイヤーがマップに追加されます。

   次に、残り 3 つの対象期間についてそれぞれ追加のレイヤーを作成します。

7. [Crime Analysis] タブの [選択] グループで、[選択解除] をクリックします。

   

   現在の選択が解除されます。 [ジオプロセシング] ウィンドウでは [日時検索] ツールが開いたままになっています。 一部のパラメーターを変更して、ツールを再度実行できます。

8. [日時検索] ツールで、前回と同じパラメーターを使用してツールを実行しますが、今回は [開始日] と [終了日] を次の範囲に変更します。 選択項目ごとにツールを実行したら、[フィーチャのエクスポート] ツールを使用して、次の名前でレイヤーを作成します。
   • 開始日: 2018/1/1、終了日: 2018/6/30、レイヤー名: Robberies_YTD
   • 開始日: 2018/6/3、終了日: 2018/6/30、レイヤー名: Robberies_Last28Days
   • 開始日: 2018/5/6、終了日: 2018/6/2、レイヤー名: Robberies_Previous28Days

   これで、[コンテンツ] ウィンドウに以下の 4 つのレイヤーが作成されました。

   • Robberies_PreviousYTD
   • Robberies_YTD
   • Robberies_Last28Days
   • Robberies_Previous28Days
9. 選択を解除します。
10. [コンテンツ] ウィンドウで [Robberies] レイヤーのチェックボックスをオフにして無効にします。
11. プロジェクトを保存します。

日付ごと強盗事件のシンボル化

直近 28 日間とその前の 28 日間に発生した強盗事件と、現 YTD と前 YTD に発生した強盗事件を区別するとわかりやすくなります。 次に、データをシンボル化して強盗事件の発生期間を区別します。

1. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies_Last28Days] を右クリックし、[シンボル] をクリックします。

   [シンボル] ウィンドウが表示されます。 これらの新しいレイヤーを次のステップで使用し、各地区で発生した強盗事件の件数を確認します。 [Robberies_PreviousYTD] および [Robberies_YTD] レイヤーを比較し、各地区での強盗事件の割合の変化を確認します。 これと同じ比較を、[Robberies_Previous28Days] と [Robberies_Last28Days] レイヤーでも行います。 比較した結果を、コンプスタット会議のストーリーで使用します。

2. [シンボル] ウィンドウの [プライマリ シンボル] で [単一シンボル] を選択し、[シンボル] で既存のシンボルをクリックします。

   

3. [ギャラリー] タブで [ArcGIS 2D] シンボルを見つけ、[円 3] を選択します。 [プロパティ] タブをクリックし、[アウトライン色] を明るい赤色に更新します。 [適用] をクリックします。

   マップのシンボルが、明るい赤色のアウトラインで囲まれた赤色の円に変更されます。

4. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies_Previous28Days] レイヤーをクリックします。 [プライマリ シンボル] で [単一シンボル] を選択し、既存のシンボルをクリックします。 [セビリア オレンジ] などの明るいオレンジ色の図形塗りつぶし色と、明るいオレンジのアウトライン色を選択します。 [適用] をクリックします。
5. 手順を繰り返し、[Robberies_YTD] のシンボルを、ライト イエローのアウトラインと「6 pt」のシンボル サイズを持つ黄色の円に ([ソーラー イエロー] など)、[Robberies_PreviousYTD] を、[ダーク グレー] のアウトラインと「6 pt」のシンボル サイズを持つグレーの円 ([グレー 20%] など) に変更します。 変更を加えるたびに [適用] をクリックします。

   ヒント:

   色の名前を見るには、カーソルを上に置きます。

6. [コンテンツ] ウィンドウで [Precincts] レイヤーをクリックします。 [シンボル] ウィンドウで該当するシンボルを右クリックして、[色] を [グレー 70%] に変更して [適用] をクリックします。

   

   強盗事件の発生時期を表すレイヤーの配色を変更してシンボル化しました。赤色は最新、グレーは一番古い時期を表します。

地区ごとに強盗事件を確認

次に、現 YTD に各地区で発生した強盗事件の件数を算出します。

1. [コンテンツ] ウィンドウで、[Precincts] および 3 つの人文地理学ベースマップ以外のすべてのレイヤーのチェックボックスをオフにします。
2. リボンの [Crime Analysis] タブをクリックします。 このセクションの右下隅にある矢印をクリックして、[解析ツール] グループを展開します。

   

3. [インシデント数の集計] をクリックします。

   

   [インシデント数の集計] ツールが表示されます。

4. [インシデント数の集計] ツールで、次のパラメーターを設定します。
   • [入力フィーチャ] で [Precincts] を選択します。
   • [入力集計フィーチャ] で、[Robberies_YTD] を選択します。
   • [出力フィーチャクラス] で、デフォルト名である [Precinct_IncidentCount] を受け入れます。
   • [グループ フィールド] で、[casestatus] を選択します。

   

5. [実行] をクリックします。

   [Precincts_IncidentCount] という名前の新しいレイヤーがマップに追加されます。 カラー ランプに、各地区で発生した強盗事件の件数が表示されます。 濃い赤色と茶色の地区では強盗事件が多発しています。

   

   次に、発生件数だけでなく分署番号を含めるようにカスタム ラベル式を作成します。

6. [Precincts_IncidentCount] レイヤーを右クリックし、[ラベル] をクリックしてラベルをオンにします。
7. [Precincts_IncidentCount] レイヤーを右クリックして、[ラベリング プロパティ] をクリックします。
8. [ラベル クラス] ウィンドウで、次の式を作成します。「'Precinct ' + $feature.districtid + TextFormatting.Newline + 'Incident Count: ' + $feature.TOTAL_CNT」

   式を作成するには、次の手順に従います。

   • 「'Precinct ' +」と入力します
   • [フィールド] から [District ID] を選択します
   • 「+ TextFormatting.Newline + 」と入力します
   • 「'Incident Count: '+」と入力します
   • [フィールド] から [Total Count] を選択します

   

9. [適用] をクリックして、[ラベル クラス] ウィンドウを閉じます。

   ラベルが更新され、各分署のラベルに分署名と番号、および新しい行に強盗事件の件数が表示されます。

   

10. [コンテンツ] ウィンドウで、[Precincts_IncidentCount] のチェックボックスをオフにして凡例を折りたたみます。

    各地区のインシデントを集計し、地区番号と各地区で発生した合計インシデント数を表示するためのカスタム ラベル クラスを作成しました。 次は強盗事件の傾向を分析します。

強盗事件割合の変化を計算

次に、各地区で過去 28 日間に発生した強盗事件の件数と、その前の 28 日間の件数を比較し、その増減を調べます。

1. [Crime Analysis] タブの [解析ツール] グループで [増減率の集計] をクリックします。

   

   [増減率の集計] ツールが開きます。

2. [増減率の集計] で次のパラメーターを設定します。
   • [入力フィーチャ] で [Precincts] を選択します。
   • [入力現在の期間ポイント フィーチャ] で [Robberies_Last28Days] を選択します。
   • [入力以前の期間ポイント フィーチャ] で [Robberies_Previous28Days] を選択します。
   • [出力フィーチャクラス] に、「Robberies_Last28Days_PercentChange」と入力します。

   

3. [実行] をクリックします。

   [Robberies_Last28Days_PercentChange] というレイヤーがマップに追加され、前の 28 日間と現 28 日間に各地区で発生した強盗事件の割合の変化が表示されます。

   

4. [Robberies_Last28Days_PercentChange] レイヤーにラベルを付けて、このレイヤーの [ラベリング プロパティ] を開きます。
5. [ラベル クラス] ウィンドウで、次の式を作成します。「round($feature.PERC,1)+'%'+TextFormatting.NewLine + $feature.CUR_CNT + ' from ' + $feature.PREV_CNT」 [適用] をクリックします。

   

   変化率は、グラデーション付きのカラー ランプでシンボル化されます。 サンプル画像では、濃い青色は強盗事件の減少率が最も大きい (10% 未満の) 地区、濃い赤色は増加率が最も大きい (10% を超える) 地区を表します。 各分署のラベルには、直近 28 日間に発生した強盗事件の増加率または減少率および件数と、その前の 28 日間に発生した強盗事件の件数が表示されます。 Precinct 6 と Precinct 8、および Downtown では強盗事件が著しく増加しています。

   このツールをもう一度実行し、現 YTD と前 YTD との割合の変化を確認します。

6. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies_Last28Days_PercentChange] のチェックボックスをオフにして凡例を折りたたみます。
7. 必要に応じて、[増減率の集計] ツールを再び開きます。
8. [増減率の集計] ツールで次のパラメーターを設定します。
   • [入力フィーチャ] で [Precincts] を選択します。
   • [入力現在の期間ポイント フィーチャ] で [Robberies_YTD] を選択します。
   • [入力以前の期間ポイント フィーチャ] で [Robberies_PreviousYTD] を選択します。
   • [出力フィーチャクラス] で「Robberies_YTD_PercentChange」と入力します。

   

9. [実行] をクリックします。

   [Robberies_YTD_PercentChange] という名前のレイヤーがマップに追加されます。 現 YTD に各地区で発生した強盗事件の割合の変化が表示されます。

   

   変化率は、グラデーション付きのカラー ランプでシンボル化されます。濃い青色は、強盗事件が最も大きく減少した地区、濃い赤色は最も大きく増加した地区を表します。 強盗事件が減少した地区は青色、増加した地区は赤色で示します。 強盗事件は、precinct 3、5、6、7、8、および downtown で最も大きく増加しています。

10. 次の操作を実行してラベルを [Robberies_YTD_PercentChange] レイヤーに追加します。
    • [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies_YTD_PercentChange] レイヤーを右クリックして [ラベル] を選択します。
    • [Robberies_YTD_PercentChange] を右クリックして [ラベリング プロパティ] を選択します。
    • [ラベル クラス] ウィンドウで、次の式を作成します。「round($feature.PERC,1)+'%'+TextFormatting.NewLine + $feature.CUR_CNT + ' from ' + $feature.PREV_CNT」
    • [適用] をクリックします。

    

    各地区には、減少率または増加率のラベルが付きます。 ラベルには、現 YTD の強盗事件の件数と、前 YTD の強盗事件の件数も含まれます。 マップを調べると、YTD に減少したのは precinct 1 のみであり、大部分の地区は 10% 以上増加しています。 強盗事件は、precinct 6、8、および Downtown で YTD に最も大きく増加しています。 この結果は、28 日間の変化率のマップと一致しているので、これらの地区での増加傾向に対処する必要があります。

11. [Robberies_YTD_PercentChange] のチェックボックスをオフにして凡例を折りたたみます。

強盗事件の密度の確認

警察管轄区域内の強盗事件が最も頻繁に発生したエリアで、事件の増加を防ぐために、どこに積極的に警官の巡回を配置しますか？ この質問に回答するために、現 YTD と前 YTD の強盗事件に対して [カーネル密度] ツールを使用してホット スポットを計算します。

注意:

カーネル密度解析は、[Robberies_Last28Days] レイヤーと [Robberies_Previous28Days] レイヤーに対しては、これらのレイヤー内のデータ量が少ないため、実行されません。 カーネル密度解析は、大きいデータ量を含むデータセットに適用される場合に、最適に実行されます。

1. [コンテンツ] ウィンドウで、[Human Geography] レイヤーと [Precincts] だけが表示されていることを確認します。
2. [Crime Analysis] タブの [解析ツール] グループで、下向き矢印をクリックして [カーネル密度] を選択します。

   

   [カーネル密度] ツールが開きます。 [カーネル密度] ツールは、解析エリアの範囲全体の格子線を表すラスター画像を作成します。 グリッド セルごとに、セルの検索範囲内で発生しているフィーチャの数を表す密度の値が、セルからの距離に応じて重み付けされて計算されます。 カーネル密度 の機能の詳細については、ヘルプ ドキュメントをご参照ください。

3. [カーネル密度] ツールで次のパラメーターを設定します。
   • [入力ポイント、またはライン フィーチャ] で、[Robberies_YTD] を選択します。
   • [出力ラスター] で、「Robberies_YTD_Density」と入力します。
   • [出力セル サイズ] で、「140」と入力します。
   • [検索範囲] で、「2640」と入力します。
   • [面積単位]、[出力のセル値]、[方法] のデフォルト値を受け入れます。

   注意:

   [出力セル サイズ] の値は、出力格子線内の各セルのサイズを表します。 [検索範囲] の値は、ツールが数えられる事件を検索するために進む各セルからの距離に対応する検索範囲です。 デフォルトのマップ単位がフィートであるため、入力された値は 1/2 マイルです。

   

4. [環境] タブをクリックし、[マスク] で [Precincts] を選択します。
5. [実行] をクリックします。

   [Robberies_YTD_Density] という名前のラスター レイヤーが追加されますが、境界線で覆われています。

6. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies_YTD_Density] レイヤーを [Precincts] レイヤーの上にドラッグし、表示されるようにします。

   

   密度レイヤーには分署全体の強盗事件の規模が表示されます。 マスクは、分署の境界にしかレイヤーを適用しません。 レイヤーは、マルチパート配色でシンボル表示されます。 ホット スポットを強調するように、シンボルを調整します。

7. [Robberies_YTD_Density] を右クリックし、[シンボル] を選択します。
8. [シンボル] ウィンドウで、[クラス] を「4」に変更します。
9. [配色] メニューを展開して [名前の表示] をオンにし、[Errors] 配色を選択します。
10. [上限値] 列を見て、最低値の行内のカラー シンボルをクリックします。

    

11. シンボルを [色なし] に変更します。

    

12. リボン上の [ラスター レイヤー] タブにある [レンダリング] グループで、[リサンプリング タイプ] をクリックして [三次たたみ込み内挿法] を選択します。

    この設定は、ホット スポットを丸みのある外観にし、ピクセル化を抑えます。

    

    downtown 以外にも、precinct 4 と precinct 9 にも密度の高い地域がいくつかあります。 ここに犯罪が集中している理由としては、強盗が入りやすい住宅密集地域であるなどの環境的な側面が考えられます。

    次に、前 YTD に発生した強盗事件の密度レイヤーを作成します。

13. 必要に応じて、[ジオプロセシング] ウィンドウと [カーネル密度] ツールを再度開きます。 前回と同じパラメーターを設定しますが、今回は [入力ポイント、またはライン フィーチャ] を [Robberies_PreviousYTD] に、[出力ラスター] を [Robberies_Previous_YTD_Density] に変更します。

    

14. [実行] をクリックします。

    [Robberies_Previous_YTD_Density] という名前のレイヤーがマップに追加されます。

    このレイヤーは、強盗事件の密度が最も高いのは Downtown 地区周辺であることを示します。 目視比較すると、強盗事件の密度にはほとんど変化はありません。 現 YTD と前 YTD で密度が変化しているかどうかを確認します。

現 YTD と前 YTD における強盗事件の密度を表す、2 つの密度レイヤーが作成されました。

密度の変化を計算

最後に、現 YTD と前 YTD を比較して、各地区で発生した強盗事件の密度を分析し、その増減を確認します。

1. リボンの [Crime Analysis] タブの [解析ツール] グループで、[Minus] をクリックします。

   

   [Minus] ツールが開きます。 [Minus] ツールを使用して、現在の期間のカーネル密度から前の期間のカーネル密度を引き、時間と共に密度がどのように変化したかを理解することができます。

   注意:

   [Minus] ツールを使用して 2 つの期間のカーネル密度を比較する場合、正確な結果を得るために、同一のツール パラメーターを使用して入力カーネル密度が生成されたことを確認します。

2. [Minus] ツールで次のパラメーターを設定します。
   • [入力ラスター、または定数値 1] で、[Robberies_YTD_Density] を選択します。
   • [入力ラスター、または定数値 2] で、[Robberies_Previous_YTD_Density] を選択します。
   • [出力ラスター] に、「Robberies_YTD_DensityChange」と入力します。
   • [環境] タブをクリックし、[マスク] を [Precincts] に設定します。

   

3. [実行] をクリックします。

   前 YTD と比較して、現 YTD の強盗事件の密度における変化がレイヤーに表示されますが、その意味を明確に伝えるためにシンボル表示する必要があります。

4. [Robberies_YTD_DensityChange] レイヤーを右クリックし、[シンボル] をクリックします。
5. [プライマリ シンボル] スタイルを [ストレッチ] から [分類] に変更します。
6. [方法] を [等比間隔] に設定します。
7. [配色] をクリックして [赤青 (連続)] を選択します。
8. [詳細] をクリックし、[シンボルの順序の反転] をクリックします。

   これによって、赤色のエリアが値の増加を表し、青色のエリアが値の減少を表すようにします。

9. 白色のカテゴリをクリックします。 白色を [色なし] に変更します。
10. 薄い赤と薄い青のカテゴリに対して [色なし] に設定し、濃い赤と青のカテゴリのみが表示されたままになるようにします。

    これらの 2 つのカテゴリは、現 YTD と前 YTD の強盗事件の密度の比較における最大の増加と減少のエリアを表します。

11. ホット スポットの外観を滑らかにするために、リボン上の [ラスター レイヤー] タブにある [レンダリング] グループで、[リサンプリング タイプ] を [三次たたみ込み内挿法] に設定します。
12. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies_Previous_YTD_Density] レイヤーと [Robberies_YTD_Density] レイヤーをオフにし、[Robberies_YTD] レイヤーと [Robberies_PreviousYTD] レイヤーをオンにします。

    [Robberies_YTD_DensityChange] レイヤーの青色のエリアは、前年から今年にかけての強盗事件の件数の減少に対応し、赤色のエリアは、前年から今年にかけての強盗事件の件数の増加に対応します。

    

    [Robberies_YTD_DensityChange] レイヤーは、Downtown 周辺で強盗事件の密度が増加していることを示します。 また、目視比較だけでははっきりと確認できなかった、各地区での変化も示します。

13. プロジェクトを保存します。

強盗事件データに対してカーネル密度を分析し、現 YTD と前 YTD の強盗事件のホット スポットを識別しました。 [Minus] ツールを使用して、現 YTD の強盗事件件数の密度における変化も確認しました。 この情報は、これらの問題のあるエリアに対処する、リソースを積極的に割り当てるようにスタッフに指示するため、コンプスタット会議中に使用されます。

結果の共有

これまでは、さまざまな時間や場所で発生した強盗事件を解析しました。 このセクションでは、ArcGIS StoryMaps を使用して解析結果を共有します。 まず、マップを ArcGIS Online で公開します。

密度レイヤーの公開

Web レイヤーとして共有するマップを準備するために、まず、ストーリーに不要なレイヤーをすべて削除します。

1. 必要に応じて、[CrimeAnalysisSolution] プロジェクトを開きます。
2. [コンテンツ] ウィンドウで、以下の各レイヤーを右クリックして [削除] を選択します。
   • Robberies_PreviousYTD_Density
   • Robberies_YTD_Density
   • Precinct IncidentCount
   • Robberies

   次に、[Robberies_YTD_DensityChange] レイヤーを ArcGIS 組織で公開します。 このレイヤーは、ラスター レイヤーであるため、ArcGIS Online で別のマップ サービスとして公開する必要があります。

3. [Robberies_YTD_DensityChange] を右クリックし、[共有] をポイントして [Web レイヤーとして共有] をクリックします。
4. [Web レイヤーとして共有] ツールで、次のパラメーターを設定します。
   • [名前] で、自分のイニシャルを「Robberies_YTD_DensityChange」の末尾に追加します。
   • [概要] に、「A kernel density output shows the change in density between the previous and current YTD robbery hotspots」(カーネル密度出力は、前 YTD と現 YTD の間の強盗事件のホット スポットの密度における変化を示します) と入力します。
   • [タグ] に、「Law Enforcement」と入力します。
   • [レイヤー タイプ] で [タイル] をクリックします。
   • [フォルダー] に、「CompStat」と入力します。 これによって、[CompStat] という新しいフォルダーが作成されます。
   • [次のグループと共有] で、組織のチェックボックスをオンにします。

   

5. [公開] をクリックします。

   Web マップが正常に公開されたことを示すメモが表示されます。

Web マップの公開

次に、残りの解析レイヤーを Web マップとして ArcGIS 組織で公開します。

1. リボンの [共有] タブをクリックします。 [共有] グループで、[Web マップ] をクリックします。
2. [Web マップとして共有] ツールで、次のパラメーターを設定します。
   • [名前] に「CompStat Briefing Map」と入力し、自分のイニシャルを付加します。
   • [概要] で、既存のテキストを「A web map to support the CompStat briefing story」(コンプスタットの説明ストーリーをサポートする Web マップ) に置き換えます。
   • [タグ] で、既存のタグを「Law Enforcement」、「Public Safety」、「Police」、および「Crime Analysis」に置き換えます。
   • [フォルダー] で、「CompStat」を選択します。
   • [次のグループと共有] で、組織のチェックボックスをオンにします。

   

3. [共有の完了] で、[分析] をクリックします。

   

   [分析] は、Web マップ形式での共有を妨げる、マップに伴う問題についてチェックします。

   注意:

   ArcGIS Pro のバージョンによっては、一意の ID の割り当てに関するエラーが表示されることがあります。 このエラーが表示されなかった場合は、ステップ 6 に進んでください。

4. [Web マップとして共有] ウィンドウで、[一意の数値 ID が割り当てられていません] エラーが表示されたら [オプション] ボタンをクリックして、ドロップダウン メニューから [マップ プロパティを開いて割り当てを許可] を選択します。

   

5. [マップ プロパティ] ウィンドウで、[Web レイヤーを共有できるよう一意の数値 ID の割り当てを許可] を有効にして [OK] をクリックします。

   

6. [Web マップとして共有] ウィンドウで [共有] をクリックします。

   公開処理には、数分かかる場合があります。 公開処理が終了すると、[Web マップとして共有] ウィンドウの下部にメッセージが表示されます。

7. メッセージ バナーで、[Web マップの管理] をクリックします。

   

   Web マップのアイテム詳細ページがブラウザーに表示されます。 これは次のステップで使用します。

8. ArcGIS Pro で、プロジェクトを保存して閉じます。

Web マップの構成

次に、ArcGIS StoryMaps を使用してストーリーを作成して結果を共有します。 ArcGIS StoryMaps で作成されるストーリーは、オンラインで共有できる注釈テキスト、画像、およびマルチメディア コンテンツと組み合わせた対話型マップです。 各警察分署内で、強盗事件の発生件数に変化があった場所をストーリーとして作成し、それをコンプスタット会議で発表します。 このストーリーは、公開した Web マップから構築され、作成した強盗事件の解析結果を表す Web レイヤーを含みます。

まず、密度レイヤーをマップに追加します。

1. [CompStat Briefing Map] アイテム詳細ページで、[Map Viewer で開く] をクリックします。

   

   注意:

   組織とユーザーの設定によっては、Map Viewer Classic が開いている場合があります。ArcGIS Online には、マップの表示、使用、作成のための 2 つの Map Viewer があります。 利用可能で使用する Map Viewer の詳細については、こちらの「FAQ」をご参照ください。

   このチュートリアルでは Map Viewer を使用します。

2. [コンテンツ] (暗い背景の) ツールバーの [追加] をクリックし、[レイヤーの参照] をクリックします。

   

3. [マイ コンテンツ] の下で検索していることを確認します。 検索バーに「robberies」と入力し、Enter を押します。
4. 検索結果で [Robberies_YTD_DensityChange] を見つけ、[追加] ボタンをクリックします。

   

   [Robberies_YTD_DensityChange] レイヤーが [コンテンツ] ウィンドウに追加されます。

5. [レイヤーの参照] ウィンドウを閉じます。
6. [コンテンツ] (暗い背景の) ツールバーの [レイヤー] をクリックします。
7. [レイヤー] ウィンドウで、[レイヤーの非表示] ボタンをクリックして、[Robberies_YTD_Density_Change] および [Precincts] 以外のレイヤーをすべて非表示にします。

   [Robberies_YTD_Density_Change] レイヤーは、タイル フィーチャ レイヤーであるため、[Precincts] レイヤーの上に移動できません。 代わりに、両方のレイヤーを表示するように、[Precincts] のシンボルを変更します。

8. [Precincts] レイヤーをクリックして、[設定] (明るい背景の) ツールバーを有効にします。
9. [設定] ツールバーの [スタイル] をクリックします。

   

10. [スタイル] ウィンドウの [スタイルの選択] にある [場所 (単一シンボル)] で [スタイル オプション] ボタンをクリックします。
11. [シンボル スタイル] で、編集ボタンをクリックして [シンボル スタイル] ウィンドウを開きます。
12. [シンボル] スタイル ウィンドウで、次のパラメーターを設定します。
    • [塗りつぶし色] で [色なし] ボタンをクリックします。
    • [アウトライン色] で、編集ボタンをクリックした後、[Hex] に「#ffffff」と入力して [終了] をクリックします。
    • [アウトラインの透過表示] を「50%」に設定します。
    • [アウトライン幅] を「1px」に設定します。

    

13. [完了] を 2 回クリックします。

    

14. [設定] ツールバーの [ポップアップ] をクリックします。 切り替えボタンを使用して、ポップアップを無効にします。

    

    変化率レイヤー内の区域に関する情報を使用してポップアップを構成するため、[Precincts] レイヤーのポップアップは不要です。

    次に、[Robberies_Last28Days_PercentChange] レイヤーを更新し、公開に向けて構成します。

15. [レイヤー] ウィンドウで、[Robberies_Last28Days_PercentChange] レイヤーをクリックしてオンにします。
16. [設定] ツールバーの [ポップアップ] をクリックします。
17. [ポップアップ] ウィンドウで、[タイトル] に「{name}」と表示されていることを確認して [フィールド リスト] をクリックします。
    
18. [フィールド リスト] で、次のフィールド以外のフィールドをすべて削除します。
    • Current Count
    • Previous Count
    • 差分
    • Percent Change

    

19. マップ上で任意の分署をクリックして、そのポップアップを表示します。

    

20. 同様に、[Robberies_YTD_PercentChange] レイヤーで、ポップアップに同じフィールドを構成します。

    次に、強盗事件ごとにポップアップを作成します。

21. [レイヤー] ウィンドウで、[Robberies_Last28Days] レイヤーをオンにした後、[タイトル] が [ucrdesc] フィールドとして表示されるようにポップアップを構成します。

    

22. [フィールド リスト] をクリックして、[offenseid]、[fulladdr]、[offendate] フィールド以外のフィールドをすべて削除します。 フィールドごとに、[フィールドのエイリアス] 列の値をクリックして、フィールドの名前を「Offense ID」、「Full Address」、および「Offense Date」にそれぞれ変更します。

    

23. マップ上で任意の強盗事件の発生場所をクリックして、そのポップアップを確認します。

    

24. タイトルとして [ucrdesc] を使用してレイヤー [Robberies_Previous28Days]、[Robberies_YTD]、[Robberies_PreviousYTD] のポップアップを構成し、[offenseid]、[fulladdr]、[offendate] の各フィールドだけが表示されるようにします。 また、さきほどと同じ方法でこれらのエイリアスを変更します。

    コンプスタット会議で使用する 4 つのマップのうち、1 つ目の設定と構成が間もなく完了します。

25. [レイヤー] ウィンドウで、[Robberies_Last28Days_PercentChange] 以外のレイヤーをすべてオフにします。

    注意:

    Web マップの他のレイヤーは、ArcGIS StoryMaps ビルダーの異なるスライドに表示されます。

26. [コンテンツ] ツールバーで [保存して開く] をクリックしてから [保存] をクリックします。

これで、Robberies 28 Day Percent Change、Robberies YTD Percent Change、Robberies YTD Density Change などのコンプスタット会議に向けたさまざまな解析を含んでいる Web マップおよび Web レイヤーを作成しました。 これらの解析レイヤーを、ArcGIS StoryMaps を使用する対話式の説明で、コンプスタット会議中に発表します。

コンプスタットのストーリーの作成

コンプスタット会議に備え、強盗事件の解析結果を示す対話式の説明をまとめ、構成する必要があります。 説明を作成するために、ArcGIS StoryMaps ビルダーを使用します。

1. ArcGIS 組織サイトにサイン インして、[コンテンツ] セクションを参照し、[アプリの作成] ボタンをクリックします。

   

2. アプリのリストから [ArcGIS StoryMaps] を選択します。

   プレースホルダー テキストとともに、マップが自動的にストーリー ビルダーに読み込まれます。

3. ArcGIS StoryMaps ビルダーで、[ストーリーのタイトル] をクリックし、「CompStat Meeting」と入力します。 サブタイトルに、「Robbery cases in Naperville, Illinois」と入力します。

   

4. リボンの [デザイン] をクリックします。

   [デザイン] パネルが表示されます。 [デザイン] パネルで行った変更は、ストーリーのデザイン全体に影響を与えます。

5. [ストーリー セクション (オプション)] セクションで、[ナビゲーション] をオンにします。

   

   次に、ストーリー テーマを更新します。 テーマはストーリーの色調と印象を示すのに役立つ、フォントや配色などの、設定済みのデザイン仕様の組み合わせです。

6. [テーマ] で、[Obsidian] を選択します。

   

   ストーリーが、ストーリーに厳粛な色調を与える [Obsidian] テーマで更新されます。

7. 見出しバーの下で、[コンテンツ ブロックの追加] ボタンをクリックし、[サイドカー] をクリックします。

   

   [サイドカー] は、並べて表示される没入型ブロックです。 各スライドは、マップを特徴付けるメディア パネルと、分析マップを説明するテキストを追加するスクロール注釈パネルとを含んでいます。

8. [フローティング パネル] を選択し、[終了] をクリックします。
9. [追加] をクリックした後、[マップ] をクリックして [CompStat Briefing Map] を選択します。
10. マップにズームし、画面移動してプロジェクト エリアを中心に置き、[マップの配置] をクリックします。

    

11. [サイドカーの注釈パネル] で [ストーリーを続行] をクリックし、「28 Day Percent Change Map」と入力します。 テキストをハイライト表示し、[段落] をクリックして [見出し] を選択します。

    

    テキストが [見出し] 形式に更新されます。

12. 小見出しの下で [コンテンツ ブロックの追加] ボタンをクリックし、[テキスト] を選択します。
    
13. 「This map shows the percent changes in robberies by precinct in the last 28 days. Darker blues represent the largest decreases in robberies, while darker reds represent the largest increases in robberies.」(このマップには、現 YTD に各地区で発生した強盗事件の密度の変化が表示されます。濃い青色は強盗事件の減少率が最も大きい地区、濃い赤色は増加率が最も大きい地区を表します。) と入力します。
14. テキスト「largest decreases in robberies」をハイライト表示し、テキスト編集バーで、太字ボタンおよび色の変更ボタンをクリックします。 青色を選択します。

    

15. テキスト「largest increases in robberies」のスタイルを、赤色の太字に変更します。

    これでテキストがマップのシンボルを反映するようになり、閲覧者がマップを解釈するのが容易になりました。

16. [コンテンツの追加] ボタンを再びクリックして、[テキスト] を選択し、「Precincts 6 and 8 and Downtown experienced notable increases in robberies.」(Precinct 6 と Precinct 8、および Downtown では強盗事件が著しく増加しています) と入力します。

    ストーリーの最初のマップが完成しました。

    

17. 最後の文章の下で、[コンテンツ ブロックの追加] ボタンをクリックし、[マップ動作] をクリックします。

    マップ内の表示されるレイヤーを変更するための構成できるボタンが表示されます。

    
18. [このマップ アクションに説明を追加] をクリックし、「Robberies in the Previous 28 Days」(前の 28 日間の強盗事件) と入力します。
19. [マップ動作] ボタンにポインターを合わせて [編集] ボタンをクリックします。

    

    [マップ アクションの構成] ウィンドウが、CompStat マップと共に表示されます。

20. [すべてのフィーチャ] の下で表示ボタンをクリックして、[Robberies_Previous28Days] をオンにし、[アクションの保存] をクリックします。

    

    [Robberies_Previous28Days] レイヤーをクリックしたときに表示するように、[マップ動作] ボタンが構成されます。

21. テキスト「Robberies in the Current 28 Days」を含む別の [マップ動作] ボタンを追加し、[RobberiesLast28Days_PercentChange] および [Robberies_Last28Days] が表示されるようにアクションを編集します。
22. テキスト「Current and Previous 28 Days」を含む 3 つ目の [マップ動作] ボタンを追加し、[RobberiesLast28Days_PercentChange]、[Robberies_Last28Days]、および [Robberies_Previous28Days] が表示されるようにアクションを編集します。

    これで、直近 28 日間とその前の 28 日間の強盗事件を表示するように、3 つの [マップ動作] ボタンを構成しました。

    

直近 28 日間とその前の 28 日間に発生した強盗事件を示す、1 つ目のセクションを正常に追加し、構成しました。

セクションの追加

次に、[YTD Percent Change] マップおよび [Robberies YTD Density Change] マップのセクションを追加します。

1. 最初のマップを通り越して下へスクロールして、[コンテンツ ブロックの追加] ボタンをクリックし、[サイドカー] を選択し、[フローティング パネル] を選択し、[終了] をクリックします。
2. [追加] をクリックした後、[マップ] をクリックして [CompStat Briefing Map] を選択します。
3. [表示] ボタンをクリックし、[Robberies_YTD_PercentChange] レイヤーのみが表示されるようにします。
4. マップにズームし、画面移動してプロジェクト エリアを中心に置き、[マップの配置] をクリックします。
5. フローティング テキスト ボックス内のテキストを「Year-to-Date Percent Change Map」に更新し、段落スタイルを [見出し] に変更し、別のテキスト コンテンツ ブロックを追加して、「This map shows the percent change in robberies within each precinct for the year-to-date. Darker blues represent the largest decreases in robberies, while darker reds represent the largest increases in robberies.」(このマップには、現 YTD に各地区で発生した強盗事件の密度の変化が表示されます。濃い青色は強盗事件の減少率が最も大きい地区、濃い赤色は増加率が最も大きい地区を表します。) と入力します。
6. 別のテキスト ブロックを追加して、「The largest increases in robberies occurred in precincts 3, 5, 6, 7, 8, and Downtown.」(強盗事件は、precinct 3、5、6、7、8、および Downtown で最も大きく増加しています) と入力します。
7. テキスト「largest decreases in robberies」をハイライト表示し、青色の太字に変更します。 テキスト「largest increases in robberies」をハイライト表示し、赤色の太字に変更します。
8. 最後の文章の後に、3 つの [マップ動作] ボタンを追加します。
9. 次のようにボタンの名前を変更し、マップの表示レイヤーを編集します。

   マップ動作のテキスト	表示レイヤー
   Previous Year-to-Date	Robberies_YTD_PercentChange Robberies_PreviousYTD
   Current Year-to-Date	Robberies_YTD_PercentChange Robberies_YTD
   Previous and Current Year-to-Date	Robberies_YTD_PercentChange Robberies_YTD Robberies_PreviousYTD

   

10. [Year-to-Date Percent Change] サイドカーの下で、3 つ目の [サイドカー] を追加し、[フローティング パネル] を選択して [終了] をクリックします。
11. [追加] をクリックした後、[マップ] をクリックして [CompStat Briefing Map] を選択します。
12. [表示] ボタンをクリックし、[Robberies_YTD_DensityChange] レイヤーおよび [Precincts] レイヤーのみが表示されるようにします。
13. マップにズームし、画面移動してプロジェクト エリアを中心に置き、[マップの配置] をクリックします。
14. フローティング テキスト ボックス内のテキストを「Year-to-Date Density Change Map」に更新し、段落スタイルを [見出し] に変更し、別のテキスト コンテンツ ブロックを追加して、「This map shows the density change in robberies within each precinct for the year-to-date. Darker blues represent the largest decreases in robberies, while darker reds represent the largest increases in robberies.」(このマップには、現 YTD に各地区で発生した強盗事件の密度の変化が表示されます。濃い青色は強盗事件の減少率が最も大きい地区、濃い赤色は増加率が最も大きい地区を表します。) と入力します。
15. 別のテキスト ブロックを追加して、「The concentration of robberies in the Downtown precinct increased.」(Downtown 周辺で強盗事件の密度が増加しています) と入力します。
16. テキスト「largest decreases in robberies」をハイライト表示し、青色の太字に変更します。 テキスト「largest increases in robberies」をハイライト表示し、赤色の太字に変更します。
17. 最後の文章の後に、3 つの [マップ動作] ボタンを追加します。
18. 次のようにボタンの名前を変更し、マップの表示レイヤーを編集します。

    マップ動作のテキスト	表示レイヤー
    Previous Year-to-Date	Robberies_YTD_DensityChange Precincts Robberies_PreviousYTD
    Current Year-to-Date	Robberies_YTD_DensityChange Precincts Robberies_YTD
    Previous and Current Year-to-Date	Robberies_YTD_DensityChange Precincts Robberies_PreviousYTD Robberies_YTD

    

    これで、3 つのサイドカーがストーリーに存在し、それぞれ分析マップと、強盗事件データの異なるレイヤーを表示するための 3 つの [マップ動作] ボタンを表示します。

19. リボンで [プレビュー] をクリックして、完成したストーリーをプレビューします。

    これで、コンプスタット会議用ストーリーを操作できるようになりました。 Crime Analysis ソリューション ツールを使用して強盗事件データを分析し、コンプスタット会議に備えた分析結果のストーリーを作成しました。

20. 編集モードに戻るには、ページの下部にある [プレビューを閉じる] アイコンをクリックします。 [公開] をクリックした後、[共有レベルの設定] で [組織] をクリックしてから [公開] をクリックします。

    注意:

    ストーリーをパブリックに共有できます。ArcGIS アカウントを使用している場合は、ストーリーを組織内だけで共有するオプションも表示されます。

    ArcGIS StoryMaps ビルダーが、公開したストーリーを読み込みます。

    次のアイテムを共有するかどうかを問い合わせるウィンドウが表示されます。

21. [コンテンツの認証が必要です] ウィンドウで、[CompStat Briefing Map] をクリックします。

    これで、Web マップのアイテム詳細ページが表示されます。

22. アイテム詳細ページで [共有] ボタンをクリックして [組織] を選択します。 [保存] をクリックします。
23. [CompStat Meeting] タブに戻ります。
24. [はい、公開します] をクリックします。

ArcGIS Solutions を使用し、Crime Analysis ソリューションをダウンロードおよび配置して、強盗事件のデータの解析に使用しました。 アドインをダウンロードしたので、ソリューションを今後配置するときには、ArcGIS Pro の [共有] タブを通じてアクセスすることができます。 ArcGIS Solutions の詳細については、ArcGIS Solutions の Web ページをご参照ください。この Web ページでは、すべての ArcGIS 製品およびアプリケーションの中から、さまざまな業界で使用できるソリューションを用意しています。

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。

使用許諾

• robberies.zip ファイルは、このチュートリアルのために作成された架空のデータで構成されています。
• Human Geography Map の出典: Esri、TomTom、Garmin、FAO、NOAA、USGS、OpenStreetMap の投稿者、GIS ユーザー コミュニティ