2008 夏のプレゼント 1組 2組 3組 4組 6組
番号は便宜上のものです。名前は消してあります。
 第20回参議院議員通常選比例代表都県別投票率(関東)
 第20回参議院議員通常選比例代表都県別投票率(関東地方)を0、5%で1マスとしてカルトグラフにより都県別で表した。茨城100マス、栃木102マス、群馬116マス、千葉104マスで表したのだが、だいだい同じ面積で上手に形や大きさのバランスが取れたことから、それほど面積に大きな差はないように思われる。群馬の投票率は全国的に高いのは意外であった、茨城、千葉、群馬はボールペンで色を付けて見た。
後付け理由:色濃くで注意を引きそうであったから。
本当の理由:蛍光ペンを2色しか持たなかったから。
大変だったのはボールペンで色をつけるところである、白い部分をなくすのに時間を費やした、しかし一番はやはり、都県の形を作るところである。なにせ100マス以上はあるから、今、何マスかわからなくなり何度も数え直すからだ。また、限られたマスで形作るからでもある。(茨城50%、栃木51%、群馬58%、埼玉52,5%、東京56%、神奈川54%)
2 トップテニスプレーヤーの多い県
 この作品は、テニスの強い県を調べるために国内ランキング上位500人の出身地を都道府県ごとの数を数え、地図上に色を分けて表した。この元になったデータはプロもアマも含まれている。
 これらの作業で一番大変だったことは、データを集計することだった。しかし、最低でも500人はやらないとうまく結果が見えてこないのではないかと思い、根気で集計した。しかしわりときれいな結果がでてきた。
 結果からわかったことは、人口が多い大都市(東京・神奈川・大阪・兵庫・愛知など)でトップテニスプレーヤーの数が多くなっていた。つまり、当たり前ではあるが人口に比例している。だから正確には選手の数を調べただけでテニスの強い県が現れたわけではない。本当に強い県を調べるには、人口で割ってテニス選手の割合を地図に表せばよかったのだろう。
 予想以上に、0〜5人の県が多く全体の5分の3ほどが青色になってしまった。それだけ都会と地方の差があるのだと実感した。しかし、鳥取県から錦織圭選手が出ているように、順位と人数は関連がないと言える。
 この地図製作を通じてデータを目に見やすい形にするには様々な方法があり、工夫次第で大きく印象が変わってくることを実感した。
3 子供の割合
4 昼夜間の人口カルトグラム
 今回は昼間人口と常住人口のカルトグラムをつくってみました。作ってみてわかったことは北海道とか沖縄とか九州とか四国はほとんど変わってなくて、大きい都市のある東京や大阪とかは昼の人口が多くなり、その周りの県はその分減っていた。これは仕事を東京や大阪でしている人がたくさんいるからで、このことは前から知っていたけれど目に見える形で表されています
 これをつくる中でけっこう大変だったのは人口の差が大き過ぎるところもあるので1マスを何万人にしてやるかを決めることです。これが大き過ぎると昼夜間の差が小さくなってしまうし、人口の少ない県をつくるのが大変だったり、逆に小さ過ぎると、おさまりきらなくなっちゃうのでちょうどよい数にするのは大変でした。
 それになるべく隣接する県はちゃんと合わせたかったのでなるべくそうなるようにすることや形もある程度合わせたかったのでとても大変でした。
でもなんとかできて、まあまあいい仕上がりにできたのでよかったと思います。
5 日本の積雪量
 今回この地図を作ってみて感じたことは自分が日本地図を描くのが下手だということです。教育実習生の方の授業でもプリントにメンタルマップで日本を描くというのがありましたが、僕の地図は見れたものじゃありませんでした。けれど、今回はその自覚を生かしてできるだけいいものを作るように努力しました。正直なところすごく疲れました。
 しかし肝心の地図の内容についてはとても幼いものになってしまい、残念です。これが今の僕の実力なのだという気もしますが。
 この地図をみれば、すぐにどの地方が雪が降りやすいのかわかります。高校生が見たのでは少し物足りないかもしれませんが、桐陰祭に遊びに来た小学生〜中学生くらいの子供さんなら楽しめるのではないでしょうか。
 こういう風に地道に地図を描く経験をかさねて、ゆっくり上達していきたいと思います。
6 世界の国と地域別CO2の排出量
 この地図は2004年の世界の国と地域(アフリカ大陸など)別のCO2排出量を世界全体を100としたときのパーセンテージで表し、0.1%を5mm角の正方形として仕上げたカルトグラム(変形地図)です。色に特に意味はありませんが、上位5か国はマーカーで塗ってあります。
 作成して分かったことは、日本の巨大さです。日本は世界地図の中でそこまで存在感がないためのギャップもありますが、日本が地球温暖化の大きな原因となっていることがよく分かり、もっと積極的に環境対策を行っていかなければならないと実感しました。その一方ロシアは日本より排出量が多いにもかかわらず、ぺちゃんこに見えます。
 見て欲しいところは、日本、アメリカ、中国、南米、アフリカの形が割りと正確にできたところです。また、全体のカラフルさです。美術的な面を考慮して、敢えて国名や数値は書き込んでいません。
 苦心した点は、使用したマーカーが色々な対策を採ったにもかかわらず、周りに染み出してしまったことや、中東やヨーロッパの国の形やつながりがかなり実際と異なってしまったことです。一人当たりのCO2の排出量を国別に色分けして階級区分図にしても面白いと思いましたが、今回はそこまでできませんでした。機会があればやってみたいと思います。
7 外国人の人数
 夏休みなディズニーシーに行ってお客さんの多くが外国人であることに気付きこの地図を作成しようと思いました。
 作成して分かったのは予想通り大都市には多くの外国人がいるということ、逆に少ないの北海道 東北 四国 九州エリアという事が分かりました北海道や東北が少ないのは予想しましたが九州が少ないのは意外でした。外国人旅行客とはかなり違った傾向でおもしろいなと思いました。
 作成にさいして苦労したのは、地図である以上は位置関係を変えてはいけないという点です。北海道や沖縄が小さくとも困らないのですが、長野のようにあまり大きくないのにたくさんの県と接している県は厄介でした。何点か妥協した点はありますが全体的にはうまくできたと思います
8 県別高校生ボート人口
僕はこの学校でボート部に入っている。しかしボートは結構マイナーなスポーツと言われているので全国でどのくらいの高校生がボートをしているのか気になり、この地図を作ろうと思った。この地図を作ってわかったことは、水が多い県や、気温が高い県ほどボートは盛んだと思っていたが、そうではなかったということだ。また、ボートが盛んな県ほどボート場が多いということもわかった。苦心した点は何人から何人までをどの色にするかを決めるという点だ。一回目はそれに失敗し、ほとんどの県が同じ色になってしまった。が、いろいろ考えた結果結構わかりやすくなったのでよかった。
9 全国のスポーツ選手
@題名のとおり、この地図は全国の各県出身のスポーツ選手を〜50、51~100,101〜150、151〜200、201〜250、251〜300,300〜の7つにわけて色で区別したものだ。
A地図を作っていてわかったことは、東北のほうにはスポーツ選手の出身県がとても少ないということだ。それに対し、ほかの地域にはそれぞれに1つ、スポーツが盛んだと言える県が存在している。また、スポーツ選手の出身地に都会だという条件はあまり関係ないと思っていたけれど、実際は首都圏や大阪周辺といった大 都市付近に多く存在していた。
B作成に当たって苦労したことは各県のスポーツ選手の人数を1人1人数えることだった。また、あまりはっきりした分布地図にならなかったため、結果をどのようにまとめるかが大変だった。それと、ウィキペディアを使ったので信頼性が低いのが難点だ。
10 牛肉と豚肉の1世帯あたりの年間購入量
 食べ物関係の地図を作ろうと思ったので、それなら食文化の違いが見られそうな牛肉と豚肉の消費に関係するものをやりたいなと思い、これら2つの階級区分図を作りました。
 作成してみると、やはり予想通りあるいは予想以上に、牛は西日本、豚は東日本という風に分かれているのが見えました。購入量なので、少しはズレがあるかもしれませんが、こんなにも地域によって食べているものが違うのかと改めて感じました。
 見て欲しい所は、何といっても牛肉の地図と豚肉のとの色の正反対なところです。キレイに東日本・西日本で分かれています。
 苦心した所は、統計資料を見つけることです。初めは、インターネットで探していたのですが、なかなか都道府県別というのが見つかりませんでした。そこで、図書館まで暑いなか行き、そこでも苦労しながら、ようやく「県勢」の中に「1世帯あたり年間食料品購入数量」というのを発見しました。牛肉と豚肉もあったので、何とか統計資料探しは終わりました。
 色づかいも見やすいように工夫し、階級の区切り方もけっこううまくいったと思うので良かったです。
11 夏の甲子園 決勝進出回数と主な選手の出身校
 毎年、アツイ戦いを繰り広げている夏の甲子園大会ですが、県別に見て、どの県が強いのか気になったので作成しました。決勝まで進んだ学校と県を調べ、カウントし、6段階に色分けしました。
 また、それだけでは物足りないのでgooランキングにあった、「甲子園と聞いて思い浮かぶ名選手ランキング」のトップ20名+2名(中田翔・佐藤由規)の名前、順位、出身校(県)を調べ、示しました。
 分かったこととしては、1回も決勝進出していないのは日本海側の県に多い、ということと、(恐らく昔は雪がたくさん降って冬に練習できなかったのが理由と思われます。)京都、大阪が決勝進出回数が多い(=強い)ということ、また、学校別に見るとスター選手は早稲田出身者が一番人気(記憶にのこる)みたいです。
 色の配色などその他いろいろ苦労しましたが、その分見やすくなっていると思います。
 スター選手の出身校(県)や、ランキングには意外なものも結構あるので楽しんでもらえると思います。
 のり付け汚くてすみません。失敗しました・・・
12 全国高校サッカー選手権各都道府県勝利数
13 2008年北京五輪各国の金メダル獲得数は?
14 独立したい国
世界中で、独立を宣言したが認められない国、事実上独立しているのに未だ、国の一部、独立のための活動をしている国を調べてみました。これは去る北京五輪開幕の日に起こったある出来事をネタにこのような地域はほかにあるのだろうか、どんな経緯で独立を目指しているのか、ということを調べてみました。
普段決して見る機会がない、独立後または今使ってる旗を載せてみました。私はこの中で東トルキスタンの国旗が気に入りました。また、中国・中東〜旧ソ連・旧ユーゴスラビアの民族分布を色分けしてみました。上記の三地域は本当に多様な民族hがひしめき合っていて、色塗りも大変だしいろいろな問題が発生し、その解決もこんなんなんだろうなと実感しました。それにA3というサイズが小さくて細かく載せることができないというのが困りました。
ところで、この地図を作る際に、このような国の一覧を見つけることができずに、世界の紛争や'独立'をキーワードに一件一件調べていきました。これがなかなかむずかしく。すでに独立活動をやめている国なのか、政権転覆を狙った内乱なのか、独立を狙っているのか、を確認するのがすごく大変でした。なので、抜け漏れのある国や間違っている国があるかもしれませんがご了承ください。しかし、そのおかげで、どんな経緯なのか一つ一つ見ることになリました。外見はどこも独立を望んでいる国だが、その中身は異なっていて、その点が調べておもしろかったです。特にすでになくなった国"沿ドニエストル"や経済上の理由の"北イタリア同盟"はなんとも。
15 強い都道府県はどこだ!?
〜勝率に関する変形地図と優勝回数に関する図形表現図〜
 僕は高校野球が大好きで、宿題の内容を聞いたとき、すぐに高校野球関係の地図を作ろうと思いました。ただし、ものすごく苦労も多かったです。
 まず直面した苦労は統計です。統計はパソコンに任せたけれど、順番の整序が必要で、それは大変でした。
 そしてなにより変形地図を作るのは本当に疲れました。というのも、僕の作り方はそれぞれの都道府県の勝率を正方形の大きさで表し、それを一つずつ切って、その正方形の形を変形させて実際の形に近づけるという方法でした。そのため、斜めを表すのは難しかったし、切ったあと、風で飛んでいったりもしたので大変でした。それだけで丸三日はかかりました。
 他にも、パソコンで優勝旗写真の周りを消して優勝旗だけにし、貼る作業も大変でした。
 大きさ違いがわかりにくいのもあるかもしれませんがぱっとみたときのインパクトを感じてほしいので、特に統計は載せませんでした。だから、「この県は強い」というような先入観はもたずに、「ぱっとみたときのインパクト」を感じてください。

 (作品概要)
 この地図は、甲子園に関する変形地図です。具体的には、春・夏通算の勝率を大きさで表し、各都道府県の優勝回数を優勝旗と数字で表しました。ちなみに、各都道府県の色は春のセンバツの参考資料となる秋季大会の地区(全10地区)で分けています。
16 世界の年間一人当たりのお茶消費量
 作品の簡単な紹介としては、タイトル通り、世界の一人当たりのお茶の年間消費量です。この数値≠国でのお茶消費量、という訳ではないことは注意して貰えると良いと思います。 どうしても、中国やインドなどは人口の多さがネックになって、一人当たりに換算する際、相対的な順位の低下がありますので……
 作成して分かったこと、というより純粋に驚いたのはやはり、グルジアが一位だったことです。 今は、大変なようで、ニュースでも盛んに言われていますが。
多分、最新の統計をとったりすれば順位に変動はあるのではないでしょう
 ところで、このデータでいうお茶とは 緑茶、ウーロン茶、紅茶を指すんですけれども、酵素の発酵云々の話で、ウーロン茶は緑茶と紅茶の中間的な存在ということらしく、初めて知った時は大分驚いた気がします。

 最後に苦心談というか、なんというか……
 地理の宿題は8月の最後まで残っていて、というか、テーマが決まったのが今日、8月31日で、やっつけ仕事な感じが全開です。そもそも、半日で一通り終わる、ということが一種の奇蹟のような気がしてならない今日この頃。 2日後は数学のテストがあるのに……
 ところで、お茶とコーヒーが無くなったら、人間死ぬ気がしませんか。ヨーロッパの方ではティータイムのために戦争が起こったこともあったような。自分も割合、お茶がない世の中では生きていけない気がするので、近くのサミットに行って2Lのお茶のペットボトルでも買ってきます。
17 世界のマクドナルド店舗数
 二千三年地図を中心とした資料から、世界のマクドナルド店舗数のカルトグラムを作りました。01年時点での店舗数は全部で29018店で、これを100.0%として0.1%1マス割り当てで表現しました。
 注目すべきは北米で、100%中、約半分の50%近くがアメリカの店舗でした。つまり約12000店です。数自体は自分の想像以下でしたが、他の国と比べると、断トツで一位でした。そのなかで、日本は約3800店で、アメリカにつぐ2位でした。日本やはりおおいです。
 地図を作るにあたって苦労したことは、主に二つあります。
 一つは中東やアフリカはほとんどマックがなかったので、ユーラシア、アフリカ大陸のかたちがとても歪んでしまったところです。
 二つめは、もともとの店舗数を百分率に変換したことです。アメリカが45%だとすると、他は大低0.1%だったりして、割り振りが大変でした。 
 ただ、地図を作ることは意外に楽しめました。地理的知識も、自発的に覚えられたので、よかったです。
18 北京オリンピックの金メダル個数のカルトグラム
 パット見、元の地図と変わらないような気がする。
 しかし、細かく見てみると、アフリカ、南米、東南アジアが極端に少ない。
→一般的に、経済の発展途上国とされてる国と、先進国との差があまりにも大きい。それは国策として、スポーツ振興に費用をどれだけ投じてるか、栄養面など、スポーツ科学に準じた技術が発達しているか、などという事が大きく影響してると思う。
しかし、一方ではケニアのマラソン、アルゼンチンのサッカーなど、それぞれの特色を出している国もある。
 人口や面積の密度からすると、ジャマイカが1位となった。それは、このカルトグラムでもある程度分かると思う。
 こうやってカルトグラムを作った事で、経済的な差や人口の差がメダルの個数を大きく左右している事が改めて分かった。いわゆる南北問題がはっきりと表れた。
問題としては、東ヨーロッパなどの小国をどう表現したらいいのか?という事だと思う。
19  理容・美容所数の変形地図+階級区分図(人口10万人あたり)
 今回私はおばあちゃんの職業である美容師関連の事について知りたいと思い、このテーマを設定した。まず変形地図で表現し、大小関係が少しわかりづらかったので、その後階級区分図を組み合わせることにより、色でも大小関係がわかるようにした。

 今回日本地図を書くことにより、各県の隣接の仕方、海岸線、形などを再確認することができた。

 変形地図を格差い、1つ1つの県が実際の県の形になるよう上手く工夫したり、隣接させる県はしっかりと隣接させ、位置関係ももとの状態をなるべくキープできるように努力した。しかし、長野県や福井県の形が少し違ってしまったり、九州の形が横長になってしまったりした。そこら辺は大目に見て欲しい。なんと言っても、元々は大きい県なのに数値が小さかったり、逆に元々は小さい県なのに数値が大きかったりすると、となりの県との位置関係や県の形がいびつになってしまうので、そこを上手く調整することに苦労した。

 しかし、全体的に見ると、日本の形がだいたい現れていると想うし、各県の形もなるべくキープして描けていると想う。そして、階級区分図を取り入れることによって色が加わり、より視覚に訴える仕上がりになっていると思う。全体としては綺麗でしっかりとした地図になっているので、納得のいく仕上がりになって良かった。 
20 東京23区のカルトグラム(区別人口・昼間人口と夜間人口)
作品概要…平成17年国勢調査の東京23区、区別昼間人口・区別夜間人口のデータによる東京23区のカルトグラム(人口数と面積を比例させた変形地図)
作成して分かったこと…昼間は人口が都心部に集中し、夜間はその周辺に集中すること。品川駅は品川区ではなく、港区にあること。
見て欲しいところ…上野、東京、池袋、新宿、品川の主要5駅を軸に割りと正確に描かれた山手線の線路が、日常で見る山手線の線路と、どのようにちがっているか。また、昼間人口のカルトグラムと夜間人口のカルトグラムとの山手線を比較し、どれだけ大きさが違っているか
苦心したところ…どの区がどれだけのマスを使用するかの計算。全ての区をバランス良く形作ること。全ての区を正確に隣の区と隣接させること。そもそも最初のデータ集めから苦労した
作成しての感想…期限ぎりぎりに作り始め、1日で作り終えたので、あまり良い作品ではないと自覚している。だが今回の課題を行うことで、地図を作る、という作業の難しさを実感できた。
今後地図を見たら、誰が、どのような表現方法で、何を表そうとしているのかをしっかり考えて正確に読みとれるようにしたいと思った。
21 日本の温室効果ガス都道府県別排出量
 アピール:県別の温室効果ガス排出量を調べ、それを階級区分図(以後@)にした。あと、各都道府県の発達している産業の違いによる排出量の違いを調べるため、一事業所当たりの平均温室効果ガス排出量も県別に調べ階級区分図(以後A)にした。@は、太平洋ベルト上に排出量が多い都道府県が集まったが、Aにはこれといった傾向は見られなかった(あったのかもしれないがわからなかった)。
 今回の地図作成で大変だったことは その1:テーマ決め  [なかなか思いつかず半日かかった] その2:資料集め [いい資料が見つからなかった] その3:やり直し…[地図が完成した2、3日後の話:机の上に地図を放置してたら、その日の夕方運悪くにわか雨が降り、運悪く机の前の窓が開いていて地図がぬれ、インクがにじんでしまった。さらに悪いことに作った地図をパソコンに保存してなかったので、作りなおすハメになった]
 このようなこともあったが、地図作りは結構楽しかった。Aについて傾向がわからなかったのが残念だったけど、無事終えることができてよかった。
22 初心者でも分かる降水データin2007
 まず、私がこれを調べたキッカケとなったことが2つある。
1つ目は、最初、「チアリーダーの大会で優勝している県」か、「県別富士登山者数」を調べようとしたのだが、チアは大会自体そこまで多いわけではないためデータが少なく、富士登山者数はデータが探せなかった。そのため2つ目のキッカケとなったのが、最近のニュースだった。最近、テレビを見ているとニュース速報などで「大雨洪水警報」をよく見るようになった。そのことを思い出して、2007年の降水データとその10年前の1997年の降水データを気象庁で検索し、まず2007年のものを県ごとにぬり、2007年のデータ−1997年のデータをして、差を書き入れて、分かりやすくした。
 この図を作成してみて、まず2007年について分かったことは、東北地方では、そこまであまり激しい雨は降らないこと。また、700〜1000oの場所はやはりバラバラだはなく、兵庫県周辺となっていた。台風がよく通るところは当然ながら2000o以上の雨が降っている。次に、2007年のデータ−1997年のデータの差を出して分かったことは、北海道〜関東までの地域はプラスの値になるが、それ以降は宮崎、鹿児島、那覇を除きほとんどがマイナスの値になることが分かった。ここから分かることは、北日本、東日本では1997年の降水量は多くなく、西日本では1997年の降水量が多いことが分かる。
 苦心したところは、色えんぴつが見つからなくて細いペンでひたすら塗ったので、腱鞘炎になるかと思った。…というのは冗談で、上に書いた文字が見にくくなってしまった。
23 歴代オリンピック(夏季)メダリストの出身地
 今年の夏は北京オリンピックがあり、世界中がおおいに盛り上がりました。日本の活躍に感動したので、歴代オリンピックメダリストの出身地を調べてみました。調べてみる前にどこの都道府県が多いのだろうか予想してみました。やはり、都市の方が練習場などに恵まれているため、私は東京都やその近郊の埼玉県や千葉県や神奈川県、人口の多い大阪府や愛知県などが多いのではないだろうかと予測しました。
 実際に調べてみると、予想通り大阪府と東京都が多く、次に福岡県が続き、後は大差がないといった感じでした。この3つの都道府県は人口も多く、環境が整っているのではないかと思います。
 地図をつくるにあたって苦労したところは、メダリストを調べる作業です。80年くらい前の記録だともう名前と種目しか載っていないという場合があって、どうしても出身地が分からない人が何人かいました。また、団体競技は1人1人調べるのがとても大変だったので断念しました。地図を完璧に仕上げることができなくてとても残念です。
 見やすいように色づかいに気をつけたので、見てみてください。
24 1人当たりの電力使用量
 この地図を作るときに私は夜もにぎやかな大都市の東京都、大阪府と気温が低いために温度調節が必要になってくる北海道などが使用量が多くなると予想していた。
  だけど結果はほぼ逆だった。なのでどのようなデータとつながりがあるのかと思って調べると地図帳の「工業生産量」の統計地図とほぼ重なっていた。これを踏まえてよく考えてみると確かに工業製品を作るときは大きな機械を1日中休みなく動かしているのだから相当な電力を使うのであろう。北海道などの田畑が多く農業が盛んなところは耕すために大きな機械を使っているけれど1日中使うどころか1年のうち決まったシーズンのみの使用だからそんなに電力を使わないのかもしれないと思った。
 よく考えたら北海道の人たちなどは電気じゃなくて灯油であたためているのをよくTVで見ることがあるなぁと思った。
 地図の仕上がりとしては東北の方と九州の方がキレイに色がかたまって分かりやすくなったと思う。
  地図を作るにあたって、日本地図を真っ白なところに見ながら書き写していくのが最も大変だった。気をつけてはいたのに九州が収まりきれなかったのも残念。。けれど都道府県の形と位置を再確認できたので良かった。頑張りました♪
25  亜種別トラの分布
トラの分布図という不確かな物をデータとして地図にすることの大変さがよく分かった。
そもそも使用しているデータが推定だから、ドットを打つ場所くらいはなるべく正確にしたかったのに、いくら調べても国ごとの推定個体数しかわからなかった。国ごとに均等にドットを打って地図にするのは意味がない。そこで、WWFのトラの分布していると思われる地域が色付けされた地を参考にしながらドットを打ったがどうも
そのWWFの地図は大雑把で、地図帳と見比べると、あきらかに水田や人の住む平野なのに、トラの分布域になっている。ここは、某T代先生が「立派な教科書だ!」と豪語している地図帳を信用し、まず地図帳でトラの生息できる環境の場所を調べて写すところから始めることにした。それ以上は分布域を絞れなかったので、そのなかで均等にドットを打った。
こうすることによって、正確さも少しは増したし、生息域が分断されて、トラの繁殖が難しくなっているという問題も表すことができた。データが見つからなかったのだが、実際トラの分布は保護区や国立公園に集まっているはずなので、私の地図よりもさらに生息地は分断されているはずである。
私が作ったこの地図は、突き詰めて言えば適当津いい加減なものだが、まあ、生き物をデータにしようとしているのだから仕方がない。なるべく正確なものにしようと試行錯誤したことはとても勉強になった。                 
26 都道府県別10万人あたりの医師数(平成16年)
 最近「医師不足」というのが社会的問題になっている。 都道府県別に調べて比べ、カルトグラムにするとおもしろいのではないかと思い、この題材にした。 わかったことは、都市と地方の差が思ったよりなく、逆に大阪府等より10万人あたりの医師数が多い県も割と多いことだ。 しかし、最も多い東京都は最も少ない埼玉県の2倍以上もあるので、やはりその差は大きい。
 また、東京都は多いが、その周辺の県は少ない、 東日本より西日本の方が多めである、 ということも地図からわかる。
 面積や人口を考慮して医師が全国に平均的にいれば、医師不足も少しは解消されると思う。
 この地図を制作するにあたり、やはり数値に対してなるべく元の県の形に似せて形をつくり、配置させるのが大変だった。
 形作ってみると、数値ほど差がついてないように見えてしまうが、これでも方眼紙に一度書いて、丁寧にマスを数えて数値に合うようにし、画用紙にも丁寧に写した。 根気のいる作業だったけれど、達成感はあった。その頑張りを見てほしい。
 カルトグラムは話で聞くより実際の方が大変だった。
 地図は地形を見たり、場所を調べたりするだけと思ってきたが、カルトグラムのような印象に残るような地図で、データを表して人に訴えることもできるのだと、この制作を通してよりわかったと思う。
27 都道府県別エアコン数の地図
 今回は、都道府県別の(ルーム)エアコンの数についての地図(階級区分図)をつくりました。
 これは、エアコンって南の平均気温が高いところとか人口密度が高いところに多いのか??という疑問があったのでつくることにしました。
 実際にやってみると、私の予想とは違いました。まず、南の平均気温が高いところほど持っている、というわけではありませんでした。また、人口密度の高いところでも、関東のほうは埼玉は高かったのですが、それ以外のところはそんなに多くありませんでした。そして、関西のほうにたくさん持っているところが集中していたので、びっくりしたし、おもしろいなと思いました。また、北海道や東北・長野・山梨は、北に行くにつれて少なくなっていっていて、特徴のある結果になってよかったです。
 地図をつくるときは、”見やすさ”を最優先にかいてみたんですが・・・。紙がぜんぜんうまくはれませんでした。色をぬるのが思ったより疲れました。でも、一応楽しくつくることができてよかったです。
 次に地図をつくるときは、他のデータも組み合わせてつくりたいです。
28 練馬区の歯科医院の分布
 今回、練馬区の歯科医院の分布を地図にしたのは、コンビニよりも歯科医院のほうが多いと聞き、家から駅まで行く間、注意して歩いたところ、コンビニの数は2件だったのに対して歯科医院の数は4件あることがわかった。そこで練馬区全体でも歯科医院はどれだけ多くどの用に分布しているのか調べようと思った。

〔予想〕人口密度の高い地域に歯科医院は多く分布している。→歯科医院の分布を点で示し、人口密度ごとに色分けする。
〔結果(わかったこと・考えたこと)〕例外(光が丘団地)を除くと、人口密度の高い地域に歯科医院が多く分布しているという予想もあながち嘘ではなかった。しかし、それよりも、歯科医院は駅の周辺に多く分布していた。そのことから、人が多く集まるところに多く分布しているということがわかった。歯科医院の数が多いからこそ、患者確保のために人の集まるところで営業するそしてさらに競争率が高くなるという連鎖なのだろう。

 今回の地図では人口密度の色塗りと歯科医院の分布を重ねたのでそれが比べやすくなったと思うのでそこに注目してほしい。
 地図を作って思ったことは、住所から地図と比較して場所を決め、同じ大きさで点
を書いていくという作業が大変だった。実際にこのように地図に情報を書き込んでみ
ると、たくさんの情報がかかれている地形図やそのたくさんの情報を表す地図記号などがとてもすばらしい存在に感じた。
29 学校の帰りはコンビニに?!
 今回、このテーマを決める際に様々な資料に目を通していた。その中で、ふと目についたのがコンビニに関する資料だった。今となってはコンビニひ駅や家の近辺にあるのがあたりまえとなっている。しかし、日本全国で見るとコンビニにも差があり不便な思いをしていり人もいるかもしれない…と。そこで全国のコンビニの数を調べて、都道府県ごとの違いを明らかにしようと思った。

 資料を見つけ、都道府県ごとの数を地図上に表すにあたって、最初はドットマップの方法をとろうと考えた。数も正確に表せて、都道府県ごとの数の違いも見やすいと思ったからだ。しかし、別の人口分布図と照らし合わせてみりと人口の多い所には、やはりコンビニも多かった。その人口分布図は人口の多い所が色で塗り潰されてる様な形で書かれていた。私のドットマップでは、人口分布図と照らし合わせて見る際にその関連性が分かりにくい様に感じた。そこで、数を正確に表すことは難しくなったが、コンビニの数に区切りをつくて段階的に色をぬり分けることにした。それによって人口分布図との関連性が分かりやすくなった。
 地図に作ってみて、私の予想に反する結果となった所もあったが、改めて便利な所に住んでるなぁ、と感じました。
30 子供と犬の数の比較
  0〜14歳の子供の人口をカルトグラムと色で表し、犬の数をシールで表して子供と犬の数を比較してみました。犬のほうが子供よりも多い県はありませんでしたが、どの県もだいたい子供の人口を10割とすると、犬の数は2〜3割で、想像以上に多くて驚きました。この地図は18年度のデータから作ったため、今はもっと犬の数が増えているかもしれません。最近、ペットの数の方が子供の数より多いと聞きますが、「どうやら本当らしい。」と実感がわき、日本の少子化は、私が思っているよりも深刻な問題になっているのかもしれないと感じました。
 地図作成は最初から最後まで大変なことばかりでした。テーマを決めるのにも悩んだし、どこからデータを探せばいいのかもわからず、データを探すだけで何日もかかりました。特に、カルトグラムを作るのはとても大変でした。1マスあたりの子供の数が大きすぎたり、形の変形の仕方を間違えたりして、何回も失敗して、やっと完成させることができました。
正直、ここまで地図作りが大変だとは思っていませんでした。何度もあきらめかけましたが、完成できた時の達成感はとても大きくて充実していたので、最後までやって良かったと思います。
 頑張って作ったので、この地図を見て、何かしら感じてくれたり、おもしろいなと思ってくれたら嬉しいです。
31 世界の識字率
 世界の識字率を調べ、色分けしました。
 アフリカの国が低いだろうというのは予想していたけど、中東の国にも40%〜80%の国が多かったので、びっくりしました。
 どの地域が低いのか、何処に固まっているのかが一目で解るのが良いところです。
 地図で、細かい地域を描くのに苦労しました。なので、アフリカやヨーロッパの小さい国がいくつか消えてしまったのが残念です。
 また、80%以上の国が思ったより多くて、地図の大半が赤く、単調な作品になってしまったことが心残りです。
 意外な国の識字率が低かったりするので、そこが見所です。
32 日本における外国人登録者数
 まず、テーマ設定に一番頭を悩ませました。今年はオリンピックイヤーなので、やはりオリンピック関係の地図を作ろうかと考えたのですが、他の人とかぶるかなと思い、断念しました。そこで、中学の時に身近な地域の調査で自分の住んでいる新宿区は外国人登録者が多い、ということを調べたことを思い出し、それを地図にしようと思いました。ただ、区だと範囲が狭いと思ったので、全国に範囲を広げました。
  出身地別のカルトグラムは、アジアがあまりにも大きくて他の地域とのバランスをとるのが難しかったです。最初は都道府県別の地図もカルトグラムにしようと思っていたのですが、関東地方と近畿地方の面積の小さい都府県に外国人登録者が多く、バランスがとりにくかったため、密度を計算して階級区分図にすることにしました。
  地図を作成してみて、アジアから日本に来ている人がすごく多いと思いました。特に中国と朝鮮で全体の半分以上を占めていたのには驚きました。また、意外にも南米が多く、アメリカ合衆国が少ないと感じました。都道府県別では、大都市のある都府県やその周辺の県に外国人登録者が多いとわかりました。
  今回地図を作成してみて、統計を地図上に表してみると、数字を見ているだけよりも色々な発見があって面白いと思いました
33 ヨーロッパの言語地図
 今回地図を作成するにあたって、カルトグラムで作ってみようかとも思ったが、元々の国の形を変えるに抵抗があったので、寧ろ国境線を綺麗に、正確に描くように心掛ける事にした。全部アナログなので、そこは結構頑張った。
 ヨーロッパの言語が複雑なのは、古代からの民族移動や頻繁に国境が変化している事が原因だと思っていたので、言語と民族を一緒に色区分してみた。そして同じ系統の民族は遠目で見て似た色になるように色分けしてある。
 個人的に一番工夫したのは、それにプラス1935〜39年の、丁度国境の変化が多かった時代の国境線を加えた所だ。最初は思いつきで入れたが、描いてみると案外現在の言語地域と対応していたので、作っていて面白かった。
34 お年寄りの多い都道府県はどこ?
 47都道府県の高齢者人口を、1cm×1cmのマスを10万人として面積で表した変形地図を作りました。できあがった地図を見てわかるように、東京・神奈川・埼玉・大阪・愛知といった大都市を持つ都府県が大きくなっている。これは、高齢者率ではなく、高齢者人口なので、やはり人口が多い所が、必然的に高齢者人口も多くなると考えられる。
 変形地図は、中学の時に1度だけ、九州の部分を作成する機会があって、そのときは初めてだったので難しかったという記憶があるが、今回作成してみて、何となく要領がつかめてきた感じで、経験を生かし、楽しんで取り組むことができたと思う。はじめ、東北地方から作り始めてしまったので途中で紙からはみ出してしまうというアクシデントが起き、仕方なくまた1から作り直しました((汗。2度目は面積が大きくなると考えられる関東地方から作り始めたので全て紙の中におさめられたし、もとの日本列島の形を大きくくずすことなくできて良かったと思う。中でも、北海道と九州地方は1つ1つの県をもとの形に、より近く描くことができたので満足している。そこは少し注目して見てください!!
35  2008北京オリンピック代表 カルトグラム
 この夏休み、2008年4年に1度のオリンピックがありました。たくさんの知らない競技、人の多さにびっくりしながらもテレビを見ていて、ここに注目して地図を作ろう!とひらめき、インターネットで339人日本代表選手の出身地を全て調べてカルトグラムを作りました。
 やはり地理的に見ていくと、東京、大阪、京都はよく三大都市で色々な面で発達していたり、とりあげられますが、今回も東京、大阪、出身地はすごくたくさんでした。
 カルトグラム(=変形地図)なので東京が大きくでっぱっていて千葉が小さくなっていたり、特徴がでていて面白くなっています!
 地理には少し関係ないですが、調べてみて日本外出身者ブラジルや大韓民国の人も日本国籍としてキカして代表に選ばれました。
 アピールとしてはこの変形ぶり、苦心談はまず339人の出身地を調べる事、形を似せようとすると数が少なかったり大きかったり接する境界、などなどなかなか大変でした。
36 日本の漁獲高
 今年はオリンピックの年だったので、オリンピック関係にしようかと思ったけれど、やる人が多そうだったので資料を得やすい題材にしようと思い 日本の何かの生産量にしようと思いました。
何の生産量にしようかと思い調べてみた時に米や家畜などが案としてあったけど地方が限られてしまっていたので全国にバランスよく表せるものを考えた時に漁獲高にしようと決めました。
 実際ビーズで表すのは正直かなり大変だったけど終わった時に達成感があったのでやってよかったなと思います。
県境を表すのも大変でした。終わってから地図に表すとパッと全体が表してあってすごくみやすくなるなと思いました。
やはり海側が内陸側より圧倒的に多くて予想通りでした。私の予想では四国が多いイメージだったけど実際は石川、新潟あたりや北海道、九州の方が多かったので少し予想外でした。
 日本の漁獲高のデータだけを見るより今回のように地図上に表した方が視覚にうったえられるし、地図の重要性を改めて、この課題を通じて実感できて良かったです。
37  世界各国の主な言語数
 この地図をつくるとき、日本ではなく世界の何かについて地図にしたいと思い、世界各国の主な言語数について調べることにしました。
 世界各国の主な言語数を調べ地図にしようとしたとき、どこになんていう国があるか全く分らなかったので、地図帳を見ながら作業しなければならず、それがとても大変でした。でも、今まで聞いたことのある国が意外と小さかったり、名前がとても似ているのに違う国だったり、いろんなことが発見できて楽しかったです。
 色を塗ってから気づいたことは、主な言語数が少ない国は先進国や世界的に名前が有名な国が多いけれど、主な言語数が多い国は発展途上国の多いアフリカに集中していたことです。
 発展途上国や先進国と言語数は関係性があるのか、少し気になりました。
 
38 都道府県別 観光客数 2006
 2006年度の都道府県別観光入り込み数を調べて順位をつけて地図にし、自分の行きたいところ・興味のあるところ4ヶ所をピックアップして観光名所などを調べました。
 作成していて、自分の予想と実際の順位が大きく異なっていて驚きました。まず、京都とならんで観光名所が豊富な奈良が、京都14位に対して31位と低かったこと。そして、今とても人気のある沖縄が46位だということです。美ら海水族館では今年7月、入館者1500万人を突破したそうです。地図を書いていて、普通の地図ではあまりおもしろくなかったので、影を少しつけて立体感のある地図にしました。日本は海岸線の形が複雑で影をつけるのが難しかったです。影に見えない部分もありますが、全体的には立体的に見える地図に仕上がったと思います。インターネットで数を調べて集結して地図にする、ということは本当に難しく手間のかかる課題でしたが、やってみるととても楽しく取り組むことができ、自分も地図の出来に満足しているのでよかったです。
39  森林面積とその割合
40 日本の全姉妹都市を県別にまとめて、階級区分図にした日本地図。
分った事  私の予想では、この区分図は密度で表していない為、「面積の多い県」、「国際的に知られていたりする認知度の高い県」が姉妹都市数が多いと思っていた。しかし実際に区分図を作成してみると、必ずしもそうでないことが判明した。奈良県などが例として挙げられる。
見てほしい点  ご自由に
その他  日本全地図の白地図を作るのがとても苦労した点だった。後はレイアウトなども迷ったところだった。だが、その結果、自分なりにも可が与えられるものが出来た気がするので良かった。
41 渡辺濃淡
 渡辺はよくある名字だ。中学の同じクラスに3人いたし、母親の旧姓も渡辺なので親戚は渡辺だらけ。私のまわりは渡辺度が濃い。そこで、全国の渡辺の『濃淡』を調べようと思った。
 初めは、世帯数だけ地図にしようと思ったが、それでは『濃淡』がわからないので、密度の地図も載せた。地図を写すのが難しく、日本列島は複雑な地形だなと改めて感じた。特に九州を書くのに苦戦した。
 世帯数の地図からわかったことは、渡辺は全国的に非常に多い名字でどこの県にもいるし、人口が多い県ほど渡辺さんの世帯数も多い。それに比べて密度の地図を見てみると、世帯数が多い県ではなく、山梨・福島・新潟などで高くなっている。全国で一番高密度の山梨の村は、なんと人口に占める渡辺の密度が39パーセント。1組41人のうち、約16人が渡辺になるということだ。全国的に見ると、東日本の方が濃いと言える。
この地図を作成して、いろいろな興味深いことがわかった。他の名字でも調べてみたい。
 最後に、私はあだ名のイメージが強く、本名が知られていないようなので、この地図で『渡辺』だということを認識してほしい。
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