都道府県のタイルをクリックすると、その都道府県内の主要市区町村に切り替わります。下の表は表示中のスコープに連動します。都道府県の実数・人口とも実データです（実数は2026年1～7月累計、年換算ではありません）。市区町村の内訳は依然サンプルです。
国土地理データをもとにした都道府県境界の地図です（表示を軽くするため海岸線は簡略化、離島の一部は省略）。都道府県の認知件数・人口はいずれも実データです。市区町村は北海道・東京都・埼玉県・愛知県・千葉県・神奈川県・長野県・静岡県・三重県・大阪府・兵庫県・京都府・佐賀県・福岡県・熊本県・鹿児島県の16道都県が実データ（各県警の街頭犯罪7種オープンデータ）、残り31道府県は主要3市区の抜粋・サンプルです。
出典: 警察庁「犯罪統計資料」第３表 刑法犯総数 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員 対前年比較（npa.go.jp）、総務省統計局「人口推計」（2026年8月1日時点。愛知県・岐阜県・三重県は7月1日、北海道は7月31日時点）。市区町村の内訳はサンプルです。
出典: 警察庁「刑法犯に関する統計資料」。この時系列は実際の公表値です。
出典: 警察庁「刑法犯に関する統計資料」。このグラフは実際の公表値です（下のカードはサンプルデータです）。
| No. | 都道府県 | 受理人員（実数） |
|---|
↓ ここから下（属性1・属性2のクロス集計）は、まだ実データを統合していないサンプルです。
出典: 警察庁犯罪統計資料（2026年版）
中立性を担保するため、集計方法と限界をすべて公開しています。
実データ組み込み済み: 警察庁「刑法犯に関する統計資料」令和7年版 図表データ（npa.go.jp）から全国・刑法犯総数の年次推移と罪種別の認知件数推移。警察庁「犯罪統計資料」第３表（npa.go.jp、e-Statのファイルダウンロード機能経由、appId不要）から都道府県別の認知件数（直近の暫定値）。統計4-7「来日外国人の主な国籍別検挙状況の推移」（npa.go.jp）から上位国籍の検挙件数・検挙人員。法務省「犯罪白書」資料編 資料4-7「外国人の検察庁終局処理人員」（e-Gov）から起訴段階（検察庁）の全外国人・来日外国人別の処理人員（平成5年〜令和3年）。
調査の結果、実データ化ができないと判明したもの: 永住者・特別永住者を区別した全国集計は、検挙段階（警察庁）・起訴段階（検察庁・法務省）のどちらでも、構造化データはもちろんPDFの記述としても一切公表されていません（本文でも「その他の外国人」と一括りにされるのみ）。このためこの区分は今後も実データ化の見込みが低く、サンプル（概念モデル）として提示しています。
未実装（サンプルのまま）: 都道府県別データの人口分母の正確な最新値（総務省人口推計）、市区町村別データ（47都道府県がそれぞれ別形式でオープンデータ化しており未統合）。
実数を、総務省人口推計または出入国在留管理庁の在留資格者数で除して算出しています。分母の定義は属性ごとに脚注で明記します。
法務省犯罪白書における「来日外国人」は永住者・特別永住者を含みません。この区分をもって外国人全体の傾向と解釈することはできません。
すべての集計スクリプトは GitHub で公開し、第三者が検証できるようにしています。
犯罪学・統計学の専門家による監修体制を構築中です（確保が最優先事項）。
都道府県の認知件数は実データです（警察庁「犯罪統計資料」第３表 刑法犯総数 都道府県別 認知・検挙件数・検挙人員 対前年比較、npa.go.jp、2026年1～7月累計・暫定値。年間の値ではない点に注意）。人口も実データです（総務省統計局「人口推計」（2026年8月1日時点。愛知県・岐阜県・三重県は7月1日、北海道は7月31日時点））。一次資料は総務省統計局の人口推計だが、e-Stat側の直接ダウンロードURLが安定して取得できなかったため、総務省人口推計を引用するWikipediaの集計表を1回だけ書き写している。自動取得ではない点に注意（次回更新時は手動で同ページを再確認すること）。 都道府県境界は公開の地理データをもとに表示していますが、ページを軽量に保つため境界線を簡略化し、影響の小さい離島の一部を省略しています。市区町村は北海道・東京都・埼玉県・愛知県・千葉県・神奈川県・長野県・静岡県・三重県・大阪府・兵庫県・京都府・佐賀県・福岡県・熊本県・鹿児島県の16道都県が実データです（北海道警察「犯罪オープンデータ」令和7年、www.harp.lg.jp、全114市区町村）（警視庁「犯罪発生情報（オープンデータ）」令和7年、www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp、全53市区町村）（埼玉県警察「犯罪オープンデータ」令和7年、www.police.pref.saitama.lg.jp、全70市区町村）（愛知県警察「犯罪オープンデータ」令和7年、www.pref.aichi.jp、全66市区町村）（千葉県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年、www.police.pref.chiba.jp、全59市区町村）（神奈川県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年、www.police.pref.kanagawa.jp、全57市区町村）（長野県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年、www.pref.nagano.lg.jp、全54市区町村）（静岡県警察「犯罪発生情報（オープンデータ）」令和7年、www.pref.shizuoka.jp、全37市区町村）（三重県警察「犯罪発生情報（オープンデータ）」令和7年、www.police.pref.mie.jp、全29市区町村）（大阪府警察「犯罪オープンデータサイト」令和7年、www.police.pref.osaka.lg.jp、全72市区町村）（兵庫県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年、web.pref.hyogo.lg.jp、全48市区町村）（京都府警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年（data.bodik.jp経由）、data.bodik.jp、全38市区町村）（佐賀県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年（data.bodik.jp経由）、data.bodik.jp、全19市区町村）（福岡県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年（data.bodik.jp経由）、data.bodik.jp、全71市区町村）（熊本県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年（data.bodik.jp経由）、data.bodik.jp、全37市区町村）（鹿児島県警察「犯罪発生情報オープンデータ」令和7年（data.bodik.jp経由）、data.bodik.jp、全37市区町村）。人口は政令市の区・主要市が総務省「統計でみる市区町村のすがた2026」、それ以外の町村はe-Stat「社会・人口統計体系」2020年国勢調査で補完しており、北海道・東京都・埼玉県・愛知県・千葉県・神奈川県・長野県・静岡県・三重県・大阪府・兵庫県・京都府・佐賀県・福岡県・熊本県・鹿児島県の16道都県は全市区町村で正規化率を算出できます。他の31道府県は主要3市区を抜粋したサンプルであり、全市区町村データではありません。47都道府県すべての統合は、各県警がバラバラの形式で公開しているため今後の課題です。
NHK NEWS WEB「社会」・Yahoo!ニュース（トピックス/カテゴリ 国内）のRSSから、見出し・リード文・掲載時刻・URLのみを取得しています（記事全文の転載は行いません）。都道府県の判定には総務省統計局「社会・人口統計体系」の全国市区町村リスト（1910市区町村）を地名辞書として使い、最長一致優先で地名を抽出することで、短縮地名同士の衝突（例:「河内長野市」が「長野」に誤爆する等）を避けています。全国に25件ある同名市区町村（例: 府中市＝東京都/広島県）は、本文中に都道府県名が別途明記されていなければ「地域不明」として扱い、誤った都道府県への割り当てはしません。同一事件の重複記事は、都道府県・掲載日が一致し見出しの文字列類似度が高いものを1つのクラスタにまとめる簡易ロジックで名寄せしています（厳密な精度は保証せず、過剰統合より重複表示を許容する設計です）。RSSは直近分しか配信されないため、「直近1年」等の期間フィルタも実際には運用開始日以降に蓄積したデータのみが対象です。