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ダイナミックなアプローチです。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。
  • 過去 28 日間のカーネル密度のホット スポットを生成する。
  • 前の 28 日間の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ストーリー マップ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 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既存のジオプロセシング 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する新規ツールを提供します。

Crime Analysis ソリューションの配置

まず、ArcGIS の組織サイトに Crime Analysis ソリューションを配置します。ArcGIS Solutions を使用したことがない場合は、アドインをインストールする必要があります。アドインをインストールすると、[共有] タブから使用可能なすべての ArcGIS Solutions にアクセスできるようになります。

  1. ArcGIS Pro 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。
    備考:

    ArcGIS Pro がない場合、ArcGIS の無料トライアルにサイン アップできます。

    ヒント:

    ArcGIS Pro では、淡色テーマまたは暗色テーマで、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。以降のレッスンの画像例では暗色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。

  2. [新規] - [空のテンプレート] で、[マップ] をクリックします。
  3. [新しいプロジェクトの作成] ウィンドウで [名前] を「Deploy Solutions」に変更し、[OK] をクリックします。

    プロジェクトが空白のマップで開きます。

    ArcGIS Solutions Deployment Tool をインストールしていない場合は、次の手順を実行します。

    • [ArcGIS Solutions Deployment] の zip ファイルをダウンロードします。
    • zip ファイルをダウンロードしたフォルダーを参照して、そのコンテンツを展開します。
    • 必要に応じて、アドインをインストールする前に ArcGIS Pro を閉じます。
    • SolutionDeployment.esriAddinX をダブルクリックしてインストーラーを実行します。
    • [アドインのインストール] をクリックします。インストールが完了したら、[OK] をクリックします。

  4. リボンの [共有] タブをクリックします。[Deploy] グループで [ArcGIS Solutions] をクリックします。

    [ArcGIS Solutions] ボタン

    [タスク] ウィンドウで ArcGIS Solutions Deployment Tool が開きます。タスクは、ワークフローの手順をわかりやすく説明した事前設定済みの一連のステップです。最初のタスクでは、組織にサイン インします。インストール後に ArcGIS Solutions ツールが [共有] リボンに表示されない場合は、ArcGIS Pro を再起動します。

  5. [タスク] ウィンドウで [Sign in to ArcGIS organization] タスクをダブルクリックします。

    ArcGIS 組織にサイン イン

    Solutions では、ArcGIS Online または ArcGIS Enterprise 組織へのアクセス権と、コンテンツ作成権限が必要です。ArcGIS Pro を起動したときにサイン インした場合には、サイン インしなおす必要はありません。

  6. サイン インしていない場合は、組織アカウントにサイン インします。
  7. [タスク] ウィンドウで [完了] をクリックします。
  8. [Deploy an ArcGIS Solution] タスクをダブルクリックします。
  9. 検索バーに「crime」と入力し、Enter キーを押します。
  10. 検索結果のリストで [Crime Analysis] を選択し、[Deploy] をクリックします。

    Crime Analysis ソリューションの特定

    ソリューションが配置されます。

    備考:

    ソリューション テンプレートの横にチェック マークが表示されている場合、そのソリューションは組織にすでに配置されています。ソリューション テンプレートを配置するには、[Options] ボタンをクリックして、[Use Existing Items in the Organization] がオンになっていないことを確認します。

  11. 配置が完了したら、緑色のチェックマークをクリックします。

    ブラウザー タブまたはウィンドウが開き、Crime Analysis デスクトップ アプリケーション テンプレートの詳細が表示されます。このアイテムは、ソリューションの配置時に作成されます。これには、サンプル データや Crime Analysis アドインを含む ArcGIS Pro パッケージが格納されています。デスクトップ アプリケーション テンプレートをダウンロードし、アドインをインストールします。

  12. 詳細ページで、[ダウンロード] をクリックします。

    Crime Analysis ソリューションのダウンロード

  13. ダウンロードしたファイルの内容を、Crime Analysis という名前の新規フォルダーに展開します。

    次に、Crime Analysis アドインをインストールします。

  14. ArcGIS Pro を閉じます。
  15. Crime Analysis フォルダーで [CrimeAnalysis.esriAddInX] をダブルクリックします。
  16. [アドインのインストール] をクリックします。

    インストールが完了すると、[Crime Analysis] タブが ArcGIS Pro リボンに追加されます。

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. [CrimeAnalysis.ppkx] をダブルクリックします。

    Crime Analysis プロジェクトが ArcGIS Pro で開きます。[Input Data] というマップが開き、架空の犯罪データがここに含まれます。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。

  3. リボンの [Crime Analysis] タブをクリックします。

    タブには、以下のツール グループが含まれます。

    • [Data Management] 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。
    • [Selection] グループには、[Selection By Date and Time] ツールなどのさまざまな選択ツールが含まれます。
    • [Tactical and Strategic Analysis] グループには、犯罪の発生と密度の分析、およびホット スポットおよび空間と時間の関係の作成を行うツールが含まれます。
    • [Investigative Analysis] グループには、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ためのツールが含まれます。
    • [Create and Share Information] グループには、分析結果を情報として共有する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。

  4. [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。
  5. [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。

    Crime Analysis ジオデータベース

  6. [データベース] を折りたたみます。[マップ] を展開します。

    Crime Analysis のサンプル マップ

    プロジェクトには複数のサンプル 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、サンプルに加えて、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)。[Input Data] マップには、各 Crime Analysis ツールの入力レイヤーとして使用できるサンプル データが含まれます。これを使って出力レイヤーを生成します。

    • [Enhance Attributes] は [Extract Data Parts to Field] および [Append Attributes to Polygon] ツールの使用方法を示します。
    • [80-20 Analysis] は、サービスの呼び出しを [80-20 Analysis] の入力データとして使用する方法を示します。
    • [Incident Count] は、[Incident Count] ツールを使用して、警察分署ごとの逮捕件数を合計する方法を示します。
    • [Percentage Change and Select by Date and Time] は、[Select by Date and Time] ツールを使用して第 2 四半期と第 3 四半期に発生した凶悪犯罪を選択し、それらの期間における変化を警察分署ごとに比較します。
    • [Density Change & Select by Date and Time] は、日中と夜間の時間帯に発生したサービス呼び出しを選択し、そのそれぞれについて密度ラスターを作成する方法を示します。
    • [Incident Sequence] は [Incident Sequence] ツールを使用し、6 か月の間に発生した自動車盗難を示します。
    • [Incident Path (MV Theft to Recovery)] は、自動車盗難データを含む [Incident Path] ツールを使用し、盗難車両の発見件数を示します。
    • [Incident Path (Gang Turf to Member Homes)] は、ギャングの縄張りとメンバーの自宅を [Incident Path] ツールで示します。
  7. [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新規マップを作成し、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。[Human Geography Dark Basemap] ベースマップは、ArcGIS Pro であらかじめ定義されているベースマップ ギャラリーには含まれていませんが、オンライン リポジトリである ArcGIS Living Atlas of the World から追加することはできます。

  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。

    ベースマップの追加

    [Human Geography Dark Basemap] という名前の新規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。

    ここでは、コンプスタット会議で使用するストーリー マップ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 マップに表示する、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。

  5. [コンテンツ] ウィンドウで、[Human Geography Dark Basemap] 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。

  6. [一般] タブの [名前] で「Publishing」と入力します。

    また、座標系をオンライン マップで使用される投影法であるメルカトル投影法に変更します。

  7. [座標系] タブをクリックし、「WGS 1984 Web メルカトル (球体補正)」を検索します。
  8. 結果のリストで、投影法を [WGS 1984 Web メルカトル (球体補正)] に更新します。[OK] をクリックします。

    投影法が変更されます。マップの表示が変わります。

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、[Input Data] マップから [Police Precincts] レイヤーをコピーします。

  1. マップ ビューの上で、[Input Data] をクリックします。

    [Input Data] マップがアクティブになります。

  2. [コンテンツ] ウィンドウで、[Police Precincts] レイヤーを右クリックし、[コピー] を選択します。
  3. [Publishing Map] に戻ります。[コンテンツ] ウィンドウで [Publishing] を右クリックし、[貼り付け] を選択します。

    次に、強盗事件のデータを追加します。追加する前に保存しておくことをお勧めします。

  4. [Input Data] マップを閉じます。これ以降、このマップは使用しません。
  5. [クイック アクセス ツールバー] で、[保存] をクリックします。
  6. Robberies.zip をダウンロードします。ファイルを 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。データにアクセスするには、フォルダー接続を作成します。

  7. [カタログ] ウィンドウで、[プロジェクト] タブをクリックします。[フォルダー] を右クリックして、[フォルダー接続の追加] を選択します。[Crime Analysis] フォルダーを参照してクリックします。

    フォルダー接続が追加されます。ArcGIS Pro のフォルダーにあるデータにアクセスできるようになりました。

  8. [Crime Analysis] フォルダー接続から [Robberies.lpkx] ファイルを [Publishing] マップに追加します。

    レイヤーには、CSV ファイルから強盗事件のデータをインポートするために使用するフィーチャクラスが含まれます。

  9. [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。テーブルを開き、データを調べます。

  10. [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。

    • 犯罪ごとの一意の識別子
    • 犯罪の発生日
    • ジオコーディングを行う住所、都市、州、郵便番号
    • 犯罪の種類

    強盗事件の属性テーブル

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。強盗事件データのマッピングと分析を行うには、CSV ファイルのデータ構造を使用するか、あるいは必要に応じて独自のフィールドを追加することができます。構成ファイルを設定して、強盗事件データをテーブルにインポートおよびマッピングしやすくして、これを Crime Analysis ツールで使用します。

[Setup Import] ツールは、入力ソース データのパラメーターと、結果として生成される出力フィーチャクラスを定義するために使用される構成ファイルを作成します。[Setup Import] ツールによって作成される構成ファイルを再利用して、ソース ファイルを更新するたびに新規レコードをインポートすることができます。構成ファイルは Python スクリプトでも使用し、Windows タスク スケジューラを使用してインポート処理を自動化することができます。

  1. リボンの [Crime Analysis] タブをクリックします。[Data Management] グループで [Setup Import] をクリックし、[From Address Table] を選択します。

    [Setup Import] の [From Address Table] オプション

    [Configure Record Import (Addresses)] ツールが開きます。複数のパラメーターが必要です。

  2. 次のパラメーターを変更します。
    • [Configuration Filename] に「robberies.ini」と入力します (ファイルの場所には [Crime Analysis] フォルダーを指定します)。
    • [Source Table][Robberies.csv] を選択します。
    • [Target Features] に「Robberies」と入力します。
    • [Log File Directory] では [Crime Analysis] フォルダーを選択します。
    • [Summary Field] では [municipality] を選択します。
    • [Record Identifier Field] では [offenseid] を選択します。
    • [Record Date Field] で、[offendate] を選択します。
    • [Street Address Field] で、[fulladdr] を選択します。
    • [City Field][municipality] を選択します。
    • [State Field] で、[State] を選択します。
    • [ZIP Field] で、[Zip5] を選択します。
    • [Address Locator] で、[ArcGIS World Geocoding Service] を選択します。
    • [Schema Mapping Type] で、[Use Field Mapping] を選択します。

    [Configuration Record Import] パラメーター

  3. [Field Matching] は、以下のテーブルに基づいてパラメーターを調整します。

    ソース フィールドターゲット フィールド

    municipality (String)

    municipality (String)

    offenseid (String)

    offenseid (String)

    offendate (Date)

    offendate (Date)

    fulladdr (String)

    fulladdr (String)

    State (String)

    State (String)

    zip5 (Integer)

    zip5 (String)

    ucrcode (Integer)

    ucrcode (String)

    ucrdesc (String)

    ucrdesc (String)

    casestatus (String)

    casestatus (String)

    [Field Matching] の選択肢
    備考:

    この例では、ソースとターゲットのフィールド名とプロパティは、[ucrcode] フィールドと [zip5] フィールド以外は同一です。名前とプロパティが異なる場合は、フィールド マッピングを使用してソース フィールドとターゲット フィールドを一致させます。

  4. [Timestamp Format][01-18-16 14:53] を選択し、[Run] をクリックします。

    Robberies.ini 構成ファイルが作成されます。このファイルを使用し、robberies.csv テーブルから、[Input Data] マップの強盗事件のフィーチャクラスにレコードをインポートします。

  5. リボンの [Data Management] グループで [Import Records] をクリックします。

    レコードのインポート

    [Import Records] ツールが表示されます。

  6. [Configuration file][robberies.ini] 構成ファイルを参照して選択します。

    [Import Records] パラメーター

  7. [Run] 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、このツールは複数のログ ファイルを作成します。このファイルには、レコードのインポートやジオコーディングのプロセスの詳細が含まれています。

  8. [コンテンツ] ウィンドウで [Police Precincts] を右クリックして [レイヤーにズーム] を選択します。

    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。

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 [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 [Data Management] グループで [Enhance Attributes] をクリックし、[Extract Date Parts to Field] を選択します。

    [Extract Date Parts to Field] オプション

    [Extract Date Parts to Field] 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解析または分割します。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. 次のパラメーターを変更します。
    • [Target Features][Robberies] を選択します。
    • [Date Field] で、[offendate] を選択します。
    • [Weekday] チェックボックスをオンにします。
    • [Hour] チェックボックスをオンにします。

    [Extract Date Parts to Field] パラメーター

  3. [Run] をクリックします。

    [Robberies] レイヤーは、[offendate_Weekday] および [offendate_Hour] というフィールドで更新されます。

    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。[Append Attributes From Polygon] ツールは、[Police Precincts] レイヤーの [District ID] フィールドから分署番号を生成するために使用されます。

  4. リボンの [Data Management] グループで [Enhance Attributes] をクリックし、[Append Attributes from Polygon] を選択します。
  5. 次のパラメーターを変更します。
    • [Input Polygon Features][Police Precincts] を選択します。
    • [Target Point Features] で、[Robberies] を選択します。
    • [Fields to Append][District ID] を選択します。

    [Append Attributes from Polygon] パラメーター

  6. [Run] をクリックします。

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

  7. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies] を右クリックして、[属性テーブル] を選択します。

    3 つの新しいフィールドがテーブルの最後に追加されます。

    更新されたフィールドと新規フィールド

    [offendate_Weekday] フィールドには強盗事件が発生した曜日が含まれ、[offendate_Hour] フィールドには時間帯が含まれます。[districtid] フィールドには、強盗事件が発生した分署が含まれます。

  8. 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 28 日間と前 28 日間の強盗事件の密度
  • 現 YTD と前 YTD の強盗事件の密度
  • 28 日間および YTD の強盗事件の密度の変化

期間に基づくレイヤーを作成する

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新規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、それを新規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] タブをクリックします。[Selection] グループで [Select By Date and Time] をクリックします。

    Select By Date and Time

    [Select By Date and Time] ツールが開きます。

  3. 次のパラメーターを変更します。
    • [Input Features][Robberies] を選択します。
    • [Selection Type] で、[New selection] を選択します。
    • [Date Field] で、[offendate] を選択します。
    • [Select by Date] チェックボックスをオンにします。
    • [Select by Date (Options)] を展開します。
    • [Date Selection Type][By Date Range] を選択します。
    • [Start Date][1/1/2017] を指定します。
    • [End Date][6/30/2017] を指定します。

    日付で強盗事件を選択

  4. [Run] 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、選択した強盗事件を新規レイヤーにエクスポートします。

  5. [コンテンツ] ウィンドウで [Robberies] 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] を選択します。

    [フィーチャのコピー] ツールが開きます。

  6. [入力フィーチャ][Robberies] を選択します。[出力フィーチャクラス] に「Robberies_PreviousYTD」と入力します。
  7. [Run] 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。

  8. [Crime Analysis] タブの [Selection] 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。

  9. [Select By Date and Time] を開きます。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。ただし、今回は [Start Date][End Date] を次の範囲に変更します。それぞれの選択が終了したら、[フィーチャのコピー (Copy Features)] ツールを使用して新しい出力フィーチャクラスを作成し、その選択を解除します。
    • [Start Date]: [1/1/2018][End Date]: [6/30/2018][出力フィーチャクラス]: [Robberies_YTD]
    • [Start Date]: [6/1/2017][End Date]: [6/28/2017][出力フィーチャクラス]: [Robberies_Last28Days]
    • [Start Date]: [5/3/2018][End Date]: [5/31/2018][出力フィーチャクラス]: [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
  10. 選択を解除します。

日付別に強盗事件をシンボル化する

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. 必要に応じて [コンテンツ] ウィンドウで [Robberies_Last28Days] を展開し、その下の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。これらの新規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 マップで使用します。

  2. [シンボル] ウィンドウで [ギャラリー] タブをクリックし、[円 3] を選択します。シンボルのアウトラインを明るい赤色に変更します。

    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。

  3. [コンテンツ] ウィンドウで、[Robberies_Previous28Days] のシンボルをクリックします。[シンボル] ウィンドウの [ギャラリー] タブで、シンボルを [円 3] に変更します。
  4. [プロパティ] タブをクリックして [表示設定] を展開し、[色] メニューをクリックします。明るいオレンジ色 ([セビリア オレンジ] など) を選択し、[適用] をクリックします。シンボルのアウトラインを明るいオレンジ色に変更します。

    ヒント:
    色の名前を見るには、カーソルを上に置きます。

  5. 手順を繰り返し、[Robberies_YTD] のシンボルを黄色の円に ([ソーラー イエロー] など)、[Robberies_PreviousYTD] をグレーの円 ([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。さらに、シンボルのアウトラインを濃い黄色と濃いグレーに変更します。

    シンボル化した選択レイヤー

    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する

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、Police Precincts および 3 つのベースマップ レイヤー以外のすべてのレイヤーの選択を解除します。
  2. リボンの [Crime Analysis] タブをクリックします。[Tactical and Strategic Analysis] グループで [Incident Count] をクリックします。

    [Incident Count] ボタン

    [Incident Count] ツールが開きます。

  3. [Incident Count] ツールで、次のパラメーターを設定します。
    • [Polygon or Line Target Features][Police Precincts] を選択します。
    • [Point Join Features][Robberies_YTD] を選択します。
    • [Output Feature Class] で、デフォルト名である [Police_Precincts_IncidentCount] を受け入れます。
    • [Category Field] で、[Case Status] を選択します。
    [Incident Count] パラメーター
  4. [Run] をクリックします。

    Police_Precincts_IncidentCount という新規レイヤーが追加されます。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。

    各分署のラベルには、[Incident Count] の値が表示されます。次に、発生件数だけでなく分署 ID を含めるようにラベルを更新します。

  5. [Police_Precincts_IncidentCount] レイヤーを右クリックして、[ラベリング プロパティ] を選択します。
  6. [ラベル クラス] ウィンドウで、次の条件式を作成します。"Precinct " + $feature.Precincts_districtid + TextFormatting.NewLine + "Incident Count: " + $feature.Join_Count

    条件式を作成する手順:

    • "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 [Join_Count] を選択します
    ラベル条件式の作成

  7. [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。

    地区ごとのインシデント数

強盗事件の割合の変化を計算する

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 [Tactical and Strategic Analysis] グループで [Percent Change] をクリックします。

    [Percent Change] ツール

    [Percent Change] ツールが開きます。

  2. 次のパラメーターを変更します。
    • [Input Current Period Point Features][Robberies_Last28Days] を選択します。
    • [Input Previous Period Point Features][Robberies_Previous28Days] を選択します。
    • [Input Comparison Polygon or Line Features][Police Precincts] を選択します。
    • [Output Feature Class] でデフォルト名である [Robberies_Last28Days_PercentChange] を受け入れます。

    [Percent Change] パラメーター

  3. [Run] をクリックします。

    Robberies_Last28Days_PercentChange という新規レイヤーが追加されます。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。

    備考:

    デフォルトのシンボルはランダムであるため、実際には画像例とは異なる場合があります。

    前の 28 日間の強盗事件の割合の変化

    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地区、濃い赤色は増加率が最も大きい地区を表します。各地区には、減少率または増加率のラベルが付きます。このラベルには、直近 28 日間に発生した強盗事件の件数と、その前の 28 日間に発生した件数も含まれます。地区 6 と地区 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。

  4. 必要な場合は、[Percent Change] ツールを再実行します。
  5. 次のパラメーターを変更します。
    • [Input Current Period Point Features][Robberies_YTD] を選択します。
    • [Input Previous Period Point Features][Robberies_PreviousYTD] を選択します。
    • [Input Comparison Polygon or Line Features][Police Precincts] を選択します。
    • [Output Feature Class] でデフォルト名である [Robberies_YTD_PercentChange] を受け入れます。

    [Percent Change YTD] ツール

  6. [Run] をクリックします。

    [Percent Change YTD] マップ

    Robberies_YTD_PercentChange という新規レイヤーが追加されます。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。前回と同様、デフォルト色はランダムに指定されます。サンプル画像では、強盗事件が増加した地区は青色、減少した地区は赤色で示します。強盗事件は、地区 3、5、6、7、8、および Downtown で最も大きく増加しています。

    備考:

    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。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 に強盗事件が最も大きく増加したのは地区 6、8、Downtown であることがわかります。この結果は、28 日間の変化率のマップと一貫しているので、これらの地区での増加傾向に対処する必要があります。

強盗事件の密度を確認する

強盗事件が集中的に発生しているのはどこでしょうか。この質問に答えるには、対象となる 4 期間すべてに対してホット スポットを計算する必要があります。

  1. [Crime Analysis] タブの [Tactical and Strategic Analysis] グループで [Density Analysis] をクリックし、[Kernel Density] を選択します。

    [Kernel Density] ツール

    [Kernel Density] ツールが開きます。

  2. 次のパラメーターを変更します。
    • [Input point or polyline features] で、[Robberies_Last28Days] を選択します。
    • [Population field][None] を選択します。
    • [出力ラスター] で、「Robberies_Last28Days_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][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。
    • [環境] タブで [マスク][Police Precincts] に変更します。

    [Kernel Density] パラメーター

  3. [Run] をクリックします。

    Robberies_Last28Days_Density という新規レイヤーが追加されます。分署全体の強盗事件の規模を示します。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。シンボルを調整し、犯罪密度の高い場所を赤色で強調表示します。

  4. [コンテンツ] ウィンドウで [Robberies_Last28Days_Density] を右クリックし、[シンボル] を選択します。
  5. [シンボル] ウィンドウで [配色] メニューを展開し、[名前の表示] チェックボックスをオンにします。[エラー] カラー ランプを選択します。

    密度の色の変更

    密度が最も高いのは Downtown 地区の周辺です。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、前の 28 日間に発生した強盗事件の密度レイヤーを作成します。

  6. 必要な場合は、[Kernel Density] ツールを再実行します。前回と同じパラメーターを設定しますが、今回は [Input point or polyline features][Robberies_Previous28Days] に、[Output raster][Robberies_Previous_28Days_Density] に変更します。

    前の 28 日間のカーネル密度パラメーター

  7. [Run] をクリックします。

    Robberies_Previous_28Days_Density という新規ラスター レイヤーが追加されます。

  8. Robberies_Previous28Days_Density レイヤーを [エラー] 配色でシンボル表示します。

    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 の密度に変化があるかどうかを確認します。

  9. 同じパラメーターで [Kernel Density] ツールをもう一度実行します。ただし今回は、[入力ポイント、またはライン フィーチャ][Robberies_YTD] を選択し、[出力ラスター] では「Robberies_CurrentYTD_Density」と入力します。
  10. Robberies_CurrentYTD_Density レイヤーを [Yellow to Red] 配色でシンボル表示します。
  11. リボンの [表示設定] タブをクリックします。[効果] グループで [レイヤーの透過表示] を「50」% に設定します。

    YTD の強盗事件の密度

    Downtown 以外にも、地区 4 と地区 9 にも密度の高い地域がいくつかあります。

  12. 同じパラメーターで [Kernel Density] ツールをもう一度実行します。ただし今回は、[入力ポイント、またはライン フィーチャ][Robberies_PreviousYTD] を選択し、[出力ラスター] では「Robberies_PreviousYTD_Density」と入力します。
  13. Robberies_PreviousYTD_Density レイヤーを [Yellow to Red] 配色でシンボル表示します。レイヤーの透過表示を 50% に設定します。

    前 YTD の強盗事件の密度

    4 つの期間における強盗事件の密度を表す、4 つの密度レイヤーが作成されました。

密度の変化を計算する

最後に、現 YTD と前 YTD、直近 28 日間とその前の 28 日間において、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 [Tactical and Strategic Analysis] グループで [Density Analysis] をクリックし、[Density Change] を選択します。

    [Density Change] ツールが開きます。

  2. 次のパラメーターを変更します。
    • [Input Current Period Density Raster][Robberies_Last28Days_Density] を選択します。
    • [Input Previous Period Density Raster][Robberies_Previous_28Days_Density] を選択します。
    • [Output Raster Dataset] で、「Robberies_28Days_DensityChange」と入力します。
    • [環境] タブで [マスク][Police Precincts] に設定します。

    28 日間の密度の変化

  3. [Run] をクリックします。

    新規ラスター レイヤーが追加されます。直近 28 日間とその前の 28 日間に発生した強盗事件の密度の変化を表示します。

  4. リボンの [表示設定] タブをクリックします。[効果] グループで [レイヤーの透過表示] を「50」% に設定します。[レンダリング] グループで、[リサンプリング タイプ][共一次内挿法] に設定します。

    前の 28 日間の強盗事件の密度の変化

    Robberies_28Days_DensityChange レイヤーを見ると、2 つの密度レイヤーの差は目視比較よりも明らかです。画像例では、強盗事件の密度が減少した地域は濃い赤色、増加した地域は濃い青色で示されています。Downtown 地区の強盗事件の密度は、最近では減少しています。

  5. [Density Change] ツールを、以下のパラメーターでもう一度実行します。
    • [Input Current Period Density Raster][Robberies_CurrentYTD_Density] を選択します。
    • [Input Previous Period Density Raster][Robberies_PreviousYTD_Density] を選択します。
    • [Output Raster Dataset] で、「Robberies_YTD_DensityChange」と入力します。

    YTD の [Density Change] パラメーター

    新規ラスター レイヤーが追加されます。現 YTD と前 YTD の強盗事件を比較し、その密度の変化を表示します。

  6. レイヤーの透過表示を 50%、リサンプリング タイプを共一次内挿法に変更します

    YTD の強盗事件の密度の変化

    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。

  7. プロジェクトを保存します。

強盗事件のデータを分析して、現 28 日間と前 28 日間、および現 YTD と前 YTD の強盗事件の密度を調べました。また、28 日期間と YTD 期間の両方について、強盗事件の密度の変化を調べました。


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。次に、解析の結果を Web レイヤーとして共有し、コンプスタット会議でストーリー マップとして発表します。解析結果を共有するには、インタラクティブ マップを通じて、強盗事件の増減を経時的に示す方法が最適です。割合と密度の変化を表すレイヤーを作成したので、それを Web レイヤーとして共有します。あるいは、インタラクティブ マップとして使用することもできます。

解析結果の公開

まず、作成したレイヤーを ArcGIS 組織で共有します。

  1. 必要に応じて、プロジェクトを開きます。
  2. [コンテンツ] ウィンドウで [Robberies 28 Day Percent Change] 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] を選択します。
  3. [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。
    • [サマリー] に「Percent change in robberies for the last 28 days (直近 28 日間の強盗事件の割合の変化)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ][フィーチャ] を選択します。
    • [場所] でデフォルト設定を受け入れます。
    • [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 (画像例では、組織は Learn ArcGIS です)。

    [Web レイヤーとして共有] パラメーター

  4. [Publish] をクリックします。
    備考:

    レイヤーにフィーチャ テンプレートが設定されていないことを示すメッセージが表示されることがあります。Web フィーチャ レイヤーを共有するときにデフォルトのテンプレートが作成されます。

  5. [Robberies_YTD_PercentChange] を、以下のパラメーターで Web レイヤーとして共有します。
    • [概要] に「Percent change in robberies for the year to date (YTD の強盗事件の割合の変化)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ][フィーチャ] を選択します。
    • [次のグループと共有] で、組織をオンにします。

    次に、密度レイヤーを共有します。これらはフィーチャではなくラスター レイヤーなので、タイル レイヤーとして公開する必要があります。

  6. [Robberies_28Days_DensityChange] レイヤーを以下のパラメーターで共有します。
    • [概要] には「Change in density of robberies in the last 28 days (直近 28 日間の強盗事件の密度の変化)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ] で、[タイル] を選択します。
    • [場所] でデフォルト設定を受け入れます。
    • [次のグループと共有] で、組織をオンにします。

    [Web レイヤーとして共有] パラメーター

  7. [Robberies_YTD_DensityChange] レイヤーを以下のパラメーターで共有します。
    • [概要] に「Change in density of robberies for the year to date (YTD の強盗事件の密度の変化)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ] で、[タイル] を選択します。
    • [次のグループと共有] で、組織をオンにします。

    4 つの期間のそれぞれに対して作成された強盗事件のフィーチャ レイヤーも共有します。Web マップで、割合の変化マップと密度の変化マップの上部に、各強盗事件の実際の場所を表示します。

  8. [Robberies_YTD] レイヤーを以下のパラメーターで共有します。
    • [概要] に「Robberies committed for the year to date (現 YTD の強盗事件)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ][フィーチャ] を選択します。
  9. [Robberies_PreviousYTD] レイヤーを以下のパラメーターで共有します。
    • [概要] に「Robberies committed in the previous year to date (前 YTD の強盗事件)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ][フィーチャ] を選択します。
  10. [Robberies_Last28Days] レイヤーを以下のパラメーターで共有します。
    • [概要] に「Robberies committed in the last 28 days (直近 28 日間の強盗事件)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ][フィーチャ] を選択します。
  11. [Robberies_Previous28Days] レイヤーを以下のパラメーターで共有します。
    • [概要] に「Robberies committed in the previous 28 days (前の 28 日間の強盗事件)」と入力します。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [レイヤー タイプ][フィーチャ] を選択します。
  12. プロジェクトを保存します。

過去の強盗事件データの Web マップの作成

ストーリー マップとは、オンラインで共有できるインタラクティブなマップの一種です。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 マップとして作成し、それをコンプスタット会議で発表します。ストーリー マップは 4 つの Web マップから構築されます。それぞれの Web マップには、公開済みの強盗事件の解析結果を表す Web レイヤーが含まれます。

まず、[Robberies_Last28 Days_PercentChange] および [Robberies_Previous28Days] をはじめとする 4 つの Web マップを作成します。

  1. ArcGIS 組織にサイン インし、公開済みの強盗事件レイヤーを参照します。

    共有済みのすべての強盗事件レイヤー

  2. サイトの上部にある [マップ] をクリックします。
  3. マップで、[追加] をクリックして、[レイヤーの検索] をクリックします。
  4. Robberies」を検索します。
  5. 検索結果の中から [Robberies_Last28 Days_ PercentChange] を探します。
  6. [データの追加] をクリックします。

    犯罪分析レイヤーの検索と追加

    さらに、[Human Geography Dark Living Atlas] レイヤーを追加します。これらのレイヤーは、その他の情報レイヤーをオーバーレイするベースマップとして使われるよう設計されています。そのため、高速道路、主要道路、補助道路、鉄道、水域フィーチャ、建物フットプリント、行政区域が含まれます。

  7. [マイ コンテンツ] をクリックし、検索場所を [Living Atlas] に変更します。
  8. Human Geography Dark」を検索します。
  9. 以下のレイヤーをマップに追加します。
    • Human Geography Dark Label
    • Human Geography Dark Detail
    • Human Geography Dark Base

    Human Geography ベース レイヤーの検索と追加

  10. [コンテンツ] ウィンドウで [Human Geography Dark Base] を右クリックし、[その他のオプション] をクリックし、[ベースマップへ移動] を選択します。
  11. [Human Geography Dark Label] および [Human Geography Dark Detail] レイヤーをベースマップに追加します。
  12. 現在のベースマップ名を「Dark Basemap」に変更します。
  13. [Dark Basemap] を展開し、元のベースマップ レイヤーを削除します。

    次に、[Robberies_Last28 Days_ PercentChange] レイヤーを公開に向けて更新し、構成します。

  14. [Robberies_Last28 Days_PercentChange][その他のオプション] をクリックして [透過表示][50] % に設定します。
  15. [Robberies_Last28 Days_PercentChange][その他のオプション] をクリックし、[ポップアップの構成] を選択します。
  16. [ポップアップの構成] ダイアログ ボックスの [ポップアップ タイトル][{name}] を選択します。
  17. [ポップアップのコンテンツ][属性フィールドの構成] をクリックします。
  18. [属性フィールドの構成] ダイアログ ボックスで、以下をオンにします。
    • Current Count
    • Previous_Count
    • Difference
    • Percent_Change
  19. その他のすべてのフィールドをオフにします。
  20. [OK] をクリックして、[属性フィールドの構成] を閉じます。

    直近 28 日間の強盗事件のポップアップの構成

  21. 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。

    直近 28 日間の強盗事件の割合変化のポップアップ テキスト

  22. [Robberies_Last28Days] レイヤーをマップに追加します。
  23. [Robberies_Last28Days] レイヤーで、[ucrdesc] フィールドを [ポップアップのタイトル] として表示し、[Offense ID][Full Address][Offense Date] フィールドを [ポップアップのコンテンツ] として表示するようポップアップを構成します。

    ポップアップの構成

  24. 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。

    強盗事件の情報を含むポップアップ

  25. [Robberies_Previous28Days] レイヤーをマップに追加します。
  26. [Robberies_Previous28Days] レイヤーで、[ucrdesc] フィールドを [ポップアップのタイトル] として表示し、[Offense ID][Full Address][Offense Date] フィールドを [ポップアップのコンテンツ] として表示するようポップアップを構成します。

    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。

  27. [コンテンツ] ウィンドウで [Robberies_Last28Days_PercentChange] チェックボックスがオンになっていることを確認します。
  28. [Robberies_Last28Days][Robberies_Previous28Days] をオフにします。
    備考:

    [Robberies_Last28Days] と [Robberies_Previous28Days] は、ストーリー アクションを使用してオンになります。

  29. リボンの [保存] をクリックし、[名前を付けて保存] をクリックします。[タイトル] に「Robberies 28 Day Percent Change Map」と入力します。
  30. [アイテムの詳細の編集] で、以下の操作を行います。
    • [タグ] で「Local Government」、「Public Safety」、「Police」、「Crime Analysis」と入力します。
    • [サマリー] に「Robberies 28 Day Percent Change Map」と入力します。

    コンプスタット会議には、これ以外にも 3 つのマップ (Robberies YTD Percent Change Map、Robberies 28 Day Density Change、Robberies YTD Density Change) が必要です。これらのマップはこの後作成します。

解析結果の Web マップの作成

発表に使用するストーリー マップには、他に 3 つの Web マップが必要です。[Robberies YTD Percent Change Map]、[Robberies 28 Day Density Change]、[Robberies YTD Density Change] レイヤーを表示するマップです。

  1. 「Robberies YTD Percent Change」という名前の 2 つ目のマップを作成します。
  2. デフォルトのベースマップを、[Human Geography Dark Label]、[Human Geography Dark Detail]、[Human Geography Dark] レイヤーで置換します。
  3. 以下のレイヤーをマップに追加します。
    • Robberies YTD Percent Change
    • Robberies_YTD
    • Robberies_PreviousYTD
  4. [Robberies YTD Percent Change] レイヤーで [その他のオプション] をクリックして [透過表示][50] % に設定します。
  5. [Robberies_Last28 Days_ PercentChange] で、[name] フィールドを [ポップアップのタイトル] として構成し、[Current Count][Previous_Count][Difference][Percent_Change] フィールドを [ポップアップ コンテンツ] として構成します。

    [Robberies YTD Percent Change] マップ

  6. [Robberies_YTD][Robberies_PreviousYTD] レイヤーで、[ucrdesc] フィールドを [ポップアップのタイトル] として構成し、[Offense ID][Full Address][Offense Date] フィールドを [ポップアップのコンテンツ] として構成します。
  7. [Robberies YTD Percent Change] マップを保存する前に、[Robberies YTD_PercentChange] レイヤーをオンにして [Robberies_YTD] および [Robberies_PreviousYTD] をオフにします。
  8. マップを保存します。

    次に、[Robberies 28 Day Density Change] マップを作成します。

  9. 「Robberies 28 Day Density Change」という名前の 3 つ目のマップを開きます。
  10. デフォルトのベースマップを、[Human Geography Dark Label]、[Human Geography Dark Detail]、[Human Geography Dark] レイヤーで置換します。
  11. 以下のレイヤーをマップに追加します。
    • Robberies 28 Day Density Change
    • Robberies_Last28Days
    • Robberies_Previous28Days
  12. [Robberies_Last28Days][Robberies_Previous28Days] レイヤーで、[ucrdesc] フィールドを [ポップアップのタイトル] として構成し、[Offense ID][Full Address][Offense Date] フィールドを [ポップアップのコンテンツ] として構成します。

    [Robberies 28 Day Density Change] マップ

  13. [Robberies YTD Percent Change] マップを保存する前に、[Robberies 28 Day Percent Change] レイヤーをオンにして [Robberies 28 Day Percent Change] および [Robberies_Previous28Days] をオフにします。
    備考:

    [Robberies_Last28Days] と [Robberies_Previous28Days] レイヤーは、ストーリー マップのストーリー アクションを使用してオンになります。

  14. マップを保存します。
  15. 「Robberies YTD Density Change」という名前の 4 つ目のマップを作成し、構成します。
  16. デフォルトのベースマップを、[Human Geography Dark Label]、[Human Geography Dark Detail]、[Human Geography Dark] レイヤーで置換します。
  17. 以下のレイヤーをマップに追加します。
    • Robberies YTD Density Change
    • Robberies_YTD
    • Robberies_PreviousYTD
  18. [Robberies_YTD][Robberies_PreviousYTD] レイヤーで、[ucrdesc] フィールドを [ポップアップのタイトル] として構成し、[Offense ID][Full Address][Offense Date] フィールドを [ポップアップのコンテンツ] として構成します。

    [Robberies YTD Density Change] マップ

  19. [Robberies YTD Density Change] マップを保存する前に、[Robberies YTD Density Change] レイヤーをオンにして [Robberies_YTD] および [Robberies_PreviousYTD] をオフにします。
  20. マップを保存します。

    [Robberies 28 Day Percent Change]、[Robberies YTD Percent Change]、[Robberies 28 Day Density Change]、[Robberies YTD Density Change] という 4 つの Web マップを作成しました。これらのマップと関連レイヤーを、ストーリー マップを使ってコンプスタット会議で発表します。

コンプスタットのストーリー マップの構成

コンプスタット会議に備え、強盗事件の解析結果を示すストーリー マップをまとめ、構成する必要があります。直近 28 日間とその前の 28 日間に発生した強盗事件に加え、現 YTD と前 YTD に発生した強盗事件を調べたので、マップ シリーズ ストーリー マップを使用します。

  1. StoryMaps Classic Web サイトに移動します。必要な場合はサイン インして、リボンの [マイ ストーリー] をクリックします。
  2. [ストーリー マップ] ページで [ストーリーの作成] をクリックします。

    ストーリーの作成

  3. [ストーリーの新規作成] ウィンドウで [Map Series] を選択します。

    [マップ シリーズ] ストーリー マップの選択

    備考:

    詳細については、ストーリー マップ シリーズのチュートリアルをご参照ください。

  4. [マップ シリーズ ビルダーへようこそ] ウィンドウで [タブ付き] をクリックします。

    タブ付きマップ シリーズの選択

  5. [開始] をクリックしてタブ付きストーリー マップの作成を開始します。
  6. [タブ付きマップ シリーズに名前を付けてください] ウィンドウで「CompStat Meeting」と入力します。
  7. 進む矢印をクリックします。

    最終的に仕上がるストーリー マップは 4 つのタブで構成されており、そのそれぞれが 4 つの Web マップの内容を表示します。

  8. [タブの追加] ウィンドウで「Robberies 28 Day Percent Change」と入力します。これが 1 つ目のタブのタイトルになります。
  9. [マップ] ダイアログ ボックスで [マップの選択] を選択します。

    タブのタイトルの追加

  10. [マップの選択] ウィンドウの検索ボックスに「robberies」と入力します。
  11. 検索結果で [Robberies 28 Day Percent Change Map] Web マップを選択します。

    タブ マップの検索と選択

  12. [タブの追加] ウィンドウで [Robberies 28 Day Percent Change] マップが追加されていることを確認し、[追加] をクリックしてタブのストーリー アクションの構成を開始します。

    マップをタブに追加

  13. [ストーリー アクション] テキスト ウィンドウで「View Robberies for Previous 28 Days (前の 28 日間の強盗事件を表示)」と入力します。
  14. 文字列で [Previous 28 Days] をハイライトし、カメラ アイコンをクリックして、1 つ目のタブのメイン ステージ コンテンツを変更します。

    ストーリー アクションの追加のテキスト

  15. [メイン ステージのコンテンツの変更] ウィンドウの [コンテンツ][カスタム構成] をクリックします。

    メイン ステージのコンテンツのカスタマイズ

  16. [マップ コンテンツ] ウィンドウで [Robberies_Last28 Days_ PercentChange][Robberies_Previous28 Days] の両方をオンにし、[マップ コンテンツの保存] をクリックします。

    初期マップ コンテンツの選択

  17. [メイン ステージのコンテンツの変更] ウィンドウで [適用] をクリックします。
  18. [ストーリー アクション] テキスト ウィンドウで「View Robberies for Last 28 Days (直近 28 日間の強盗事件を表示)」と入力します。
  19. テキスト文字列で [Last 28 Days] をハイライトし、カメラ アイコンをクリックします。
  20. [メイン ステージのコンテンツの変更] ウィンドウの [コンテンツ][カスタム構成] をクリックします。
  21. [マップ コンテンツ] ウィンドウで [Robberies_Last28 Days_ PercentChange][Robberies_Last28 Days] の両方をオンにし、[マップ コンテンツの保存] をクリックします。

    メイン ステージのコンテンツの選択

  22. [メイン ステージのコンテンツの変更] ウィンドウで [適用] をクリックします。
  23. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for both Previous and Last 28 Days (前の 28 日間と直近 28 日間の強盗事件を表示)」と入力します。
  24. テキスト文字列で [Previous and Last 28 Days] をハイライトし、[ストーリー アクション] でカメラ アイコンをクリックします。
  25. [メイン ステージのコンテンツの変更] ウィンドウの [コンテンツ][カスタム構成] をクリックします。
  26. [マップ コンテンツ] ウィンドウで 3 つすべてのレイヤーをオンにし、[マップ コンテンツの保存] をクリックします。

    タブ マップ コンテンツの選択

  27. [メイン ステージのコンテンツの変更] ウィンドウで [適用] をクリックします。

    [Robberies 28 Day Percent Change] タブには 3 つのストーリー アクションが構成されています。

    [Robberies 28 Day Percent Change] マップ タブ

    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 つ目のタブを正常に追加し、構成しました。次に、[Robberies YTD Percent Change]、[Robberies 28 Day Density Change]、[Robberies YTD Density Change] の 3 つのタブを追加します。

その他のタブの追加

[Robberies YTD Percent Change]、[Robberies 28 Day Density Change]、[Robberies YTD Density Change] のタブを追加し、以下の手順を実行します。

  1. Robberies YTD Percent Change」という名前の 2 つ目のタブを追加します。
  2. [マップ][Robberies YTD Percent Change Map] を選択します。
  3. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for Previous YTD (前 YTD の強盗事件を表示)」と入力し、[Previous YTD] をハイライトして、[Robberies_YTD_PercentChange][Robberies_PreviousYTD] レイヤーが表示されるようマップ コンテンツを更新します。
  4. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for YTD (現 YTD の強盗事件を表示)」と入力し、[YTD] をハイライトして、[Robberies_YTD_PercentChange][Robberies_YTD] が表示されるようマップ コンテンツを更新します。
  5. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for both YTD and Previous YTD (現 YTD と前 YTD の強盗事件を表示)」と入力し、[YTD and Previous YTD] をハイライトして、3 つすべてのレイヤーが表示されるようマップ コンテンツを更新します。

    [Robberies YTD Percent Change] マップのタブ

  6. Robberies 28 Day Density Change」という名前の 3 つ目のタブを追加します。
  7. [マップ][Robberies 28 Day Density Change Map] を選択します。
  8. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for Previous 28 Days (前の 28 日間の強盗事件を表示)」と入力し、[Previous 28 Days] をハイライトして、[Robberies_28Days_DensityChange][Robberies_Previous28Days] が表示されるようマップ コンテンツを更新します。
  9. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for Last 28 Days (直近 28 日間の強盗事件を表示)」と入力し、[Last 28 Days] をハイライトし、[Robberies_28Days_DensityChange][Robberies_Last28Days] が表示されるようマップ コンテンツを更新します。
  10. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for both Previous and Last 28 Days (前の 28 日間と直近 28 日間の強盗事件を表示)」と入力し、[Previous and Last 28 Days] をハイライトして、3 つすべてのレイヤーが表示されるようマップ コンテンツを更新します。

    [Robberies 28 Day Density Change] タブ

  11. Robberies YTD Density Change」という名前の 4 つ目のタブを追加します。
  12. [マップ][Robberies YTD Density Change Map] を選択します。
  13. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for Previous YTD (前 YTD の強盗事件を表示)」と入力し、[Previous YTD] をハイライトして、[Robberies_YTD_DensityChange][Robberies_PreviousYTD] が表示されるようマップ コンテンツを更新します。
  14. [ストーリー アクション] ウィンドウで「View Robberies for YTD (現 YTD の強盗事件を表示)」と入力し、[YTD] をハイライトして、[Robberies_YTD_DensityChange][Robberies_YTD] が表示されるようマップ コンテンツを更新します。
  15. [ストーリー アクション] で「View Robberies for YTD and Previous YTD (現 YTD と前の YTD の強盗事件を表示)」と入力し、[YTD and Previous YTD] をハイライトして、3 つすべてのレイヤーが表示されるようマップ コンテンツを更新します。

    [Robberies YTD Density Change] タブ

  16. ストーリー マップを保存します。
  17. [ストーリーの表示] をクリックし、完成したストーリー マップをプレビューします。

    コンプスタット用ストーリー マップ

  18. ビルダーの右上隅にある [保存] ボタンをクリックし、すべての作業を保存します。

    これで、ストーリー マップ シリーズ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解析し、コンプスタット会議に備えて解析結果のストーリー マップを作成しました。

  19. ビルダーの上部にある [共有] ボタンを押して、作業内容を共有します。
    備考:

    コンプスタット ストーリー マップ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。

  20. [ストーリーの表示] をクリックし、完成したストーリー マップをプレビューします。

    完成したコンプスタット ストーリー マップの例をプレビューします。

    備考:

    ストーリー マップを管理するには、[マイ ストーリー] に移動します。[マイ ストーリー] には、ArcGIS Online でホストされている、作成したすべてのストーリー マップ アプリがリスト表示されます。ここから、ストーリーの編集、コンテンツの確認、問題のチェック、サムネイルのアップロードなどを実行できます。

    備考:

    コンプスタット用ストーリー マップをカスタマイズするアイデアは、Fire Situation Awareness タブ付きストーリー マップにもあるので、参考にしてください。

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[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。Solutions Gallery 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。

その他のレッスンについては、「Learn ArcGIS Lesson ギャラリー」をご参照ください。