犯罪予防を目的として，愛知県警察は犯罪オープンデータを公開している．我々は，畳み込みニューラルネットワークに，オープンデータから生成した地図画像を学習させ，地理的特徴に基づいて犯罪種別の予測を試みた．これまでの実験では，ズームレベルが18の地図画像（一辺が約117メートル）を用い，50.3%の精度で犯罪種別が正しく分類された．しかし，ズームレベル18では周辺の地理的特徴を十分に表現できない可能性がある．そこで，本研究では，16（一辺が約468メートル）と17（一辺が約234メートル）のズームレベルを加え比較する．この結果，17が最も高い正解率で犯罪種別を分類できることがわかった．