2008 夏のプレゼント  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。
クラス内での「投票」によるベスト5は、22番、19番、1番、10番、37番です。
1 ウルトラマンの怪獣が現れた数!!
概要:ウルトラマン・ウルトラセブン・ウルトラマンジャック・ウルトラマンA・ウルトラマンタロウ・ウルトラマンレオ・ウルトラマン80に出てきた怪獣のうち、日本国内で出現(発生)したものを数え、県別の階級区分図にした。

 一番大変だったのは、怪獣を数える作業だった。「ウルトラ怪獣大全集」の全部に目を通し、出現地を書き出した。しかし、その努力の割には収穫が乏しく、500体以上いる怪獣の中で日本出身のものは100に満たなかった。他のものは「~星」だとか「宇宙」とかいったものでどうしようもない。
 圧倒的に東京が多い。理由は分からなくもないが、具体的な見解は出せない。長野県に多いのは、長野の山々から現れた怪獣が多いからで、長崎県に多いのは、多々良島で怪獣が大量発生したからである。京都府に多い理由は、「ジェロニモン」が大岩山でたくさんの怪獣を復活させたからだ。
 けっこういろいろな地名が出てきて、実在するのかを確認するため一つ一つ全て調べた。大変ではあったがけっこう楽しかったし、地名もたくさん覚えられた。
2 真夏日の日数(2007)
・2007年の全国の県庁所在地の最高気温が30度を越えている日数を調べて、その日数を用いて日本地図のカルトグラムを作成しました。
・やはり、南に行くほうが暑くなっていくということがわかった。
・また、ヒートアイランド現象などの影響もあってか、関東地方が周りの県に比べ暑いということもわかった。
・意外と島根県がそんなに暑くないということもわかった。
・長野県と山梨県も東京と同じもしくは東京よりも多く真夏日があって意外に暑いということもわかった。
・やはり夏は、北海道に逃げるのが一番涼しくて良いということもわかった。
・一番多い沖縄と一番少ない北海道との差が100もあり大変だったが、ちゃんと地図を見ながらがんばった都道府県の形に注目して見てもらいたいです。
・長野県が普通の地図では大きいのに、この地図では周りの県とあまり大きさが変わらないので、とても縦長で不格好な形になってしまった。
・九州地方が入りきらなくなってしまい、変な位置になってしまった。どうにかして直そうとしたけれども直らなかった。
・カルトグラムで形を変形させただけでなく、大きさごとに色分けして塗ったので色のついていないカルトグラムより見やすくつくれていると思う。
・1マスのあたりの日数を多くしようと思ったけれども、もともと北海道は10日しかなかったので、どうすることも出来ずとても大きなカルトグラムになってしまった。
・普通の地図上での大きさとこの地図での大きさがぜんぜん違う県が多く実際の形にちかづけて作ることがとても難しかったけれどもなんとなくわかるような形には出来たと思います。
3 23区にあるお笑いのライブハウスのカルトグラム
 今回書いた地図は、東京23区にあるお笑いのライブハウス及び、ライブを行っているホールの数によるカルトグラムである。
大変だった点は2点ある。
 一つ目はライブハウスを調べる事で、ライブハウス毎にホームページを持っているわけではないため、芸人が行っているライブの開催場所から探していったり、「東京都 ライブハウス お笑い」と検索して1から10000位までしらみつぶしに見ていったりしたことだ。
 もう一つは23区全てにライブハウスがないため、地図の作成が困難だったことだ。しかし、渋谷・新宿という二大お笑い都市(本当は中野が芸人の町なのだが、何故か少なかった)を際だたせるためには、カルトグラムがよかった5だ。結果、区と区の結びつきは正確に表し、他は犠牲にした。
地図の特徴は、新宿・渋谷を中心に減っていっていることだ。ただ、均等に減っている訳ではない。また、無くて消滅している区は23区の外周と、文京区である。文京区が無いのは学校が多く、文化的な地域であるからだろうか。
 すごくきれいな関係になったのは不思議だった。地図は作ると意外な関係がみえて面白い。
 あと、武蔵野市は4店と、多かった(吉祥寺のみ)。
4 都道府県別の刑法犯認知件数と刑法犯検挙率の比較
 認知件数とは、犯罪についてその発生を警察において認知した件数である。検挙率は、その認知した犯罪をどれだけ検挙したかを示している。
  地図を見れば分かると思うが、認知件数がもっとも多い大阪は、検挙率は一番低い。元のデータでは、唯一20%を下回っている。つまり5人に4人以上は逃げ延びている。
  また、大阪を中心とする近畿、大都市のある福岡、愛知での認知件数が
多いことが分かった。少し意外だったのが東京で、認知件数が少なかった。
  ここで検挙率と比較してみると、認知件数が多いところが検挙率が低い傾向がある。特に近畿のあたりがそうである。
  必ずしも認知件数と検挙率が反比例するとは言い切れないがこの地図から地域ごとの安全性は分かると思う。
5 全国のセブンイレブン、ローソン、ファミリーマートの店舗数
 全国のセブンイレブン、ローソン、ファミリーマートの店舗数を地図にして、3つのコンビニのうち県に一番多いコンビニをしめした地図を作成した。わかったことは各コンビニによって何を考えて店舗数を決めているのかということである。セブンイレブンは人口が多い東日本に多く作り、逆に人口の少ないところは0だったり少なかったりと差が激しい。一方ローソン、ファミリーマートは全体にコンビニを建てている。沖縄など観光が多い地域にたくさんあるという傾向もある。たくさんあると思っているコンビニも県によってはほとんどないということにも注目してもらいたい
6 甲子園での優勝校の都道府県別階級区分図
今回このテーマにしようと思ったきっかけは、自分が野球をやっているからです。
調べてみて実際思ったことは、比較的、北に位置する都道府県は優勝回数が0に近いということ。
北に位置するということは当然冬場の気温も低く、十分な練習時間の確保ができないのだろう。
また、青で塗られた地域(優勝回数が1~3回)のところが多くなってしまったので、1・2・3で色分けをすればよかったと反省している。
7 香港在留外国人内訳図
父の海外駐在先の香港にはどんな外国人がおもにいるのかを知りたくなって作りました。ちなみに東南アジア人が多いのはメイドなどとして雇われているからだそうです
苦心した点など…点の均等な配置につきます 傍目に見たとき偏りがないように苦心しました
8 プロ野球選手の出身地
 僕は今回、プロ野球選手の出身地を調べたわけだが、意外と大変であった。育成選手・外国人選手を含む計832人の選手の出身地を、選手名鑑片手に1人1人調べていくのは非常に骨の折れる作業であった。結果、832人中764人が日本国内出身であったのだが、その残りの68人が海外輸入選手であることに少しがっかりした…外国人に頼るのはどうかと思う。((だから北京オリンピックでメダルが取れないんだよぉ…))
 さて、話は変わるが、作成してわかった事というのを書いていきたい。1つ目は、大阪人の多さだ。大阪出身の選手は82人と断トツで1番である。しかもこの人数だと、1チーム作ってもまだ余りがあるという人数(1チームの支配下選手は70人まで)である。やはり甲子園が近い((県は違うが))というのと、熱狂的な阪神ファンがたくさんいるというので、幼少期から野球に目覚める人が多いのだろう。2つ目は、それとは対称的な鳥取県の0人という点だ。まさか現役プロがいない県があるとは思っていなかったので、驚きである。理由はわからないが、野球が盛んでないのだろう…
 最後は、球団の地元となっている地域にプロ野球選手が多いという事だ。福岡県だったり、愛知県だったりは、周りはさほど多くないのに1つだけずば抜けて多い。これは、球団スカウトが地域愛を高めようと多くとろうとするのもあると思うが、幼い時から野球を感じられるというのも大きいと思う。なので、日本ハムが最近になって移ってきた北海道や、楽天の宮城県もこれからどんどんプロ野球選手が増えていくと、僕は予想する。
9 自然環境の総面積in関東
10 医師不足、深刻なのはどこ?
 最近、医師不足と言う言葉をよく耳にするので、実際に各県の医師の数はどうなっているかを調べて、カルトグラムで表してみました。また、人口10万人当たりの人数で色分けもしました。
 人口当たりの人数での分布は、東西での差がはっきりしていたので違いがわかりやすいように2色のグラデーションになるようにしました。地図をつくるときには、1マスの人数を少なめにして県の形がうまく表せるようにしました。関東では、東京が大きすぎるので、まわりの県が歪んでしまい、うまく直すのが大変でした。中部地方で、山梨や長野、岐阜は小さいのにたくさんの県に接しなければいけないのでとても大変でした。全体的には、都道府県の接し方や形はうまくできたと思います。地図を書く作業はとても楽しかったです。また、人口のカルトグラムも作って比べてみれば、面白かったと思いました。
 医師の数としては、東京近郊や大阪、愛知、福岡など、人口の多い県は多く、東北、北陸、山陰、四国などは少ない傾向にありました。これは、予想通りの傾向でした。
 一方、人口10万人当たりの医師の数は、予想としては、東北、北陸、山陰、四国などは少なく、関東や近畿などは多いと思っていました。実際には、東北や北陸は少なかったですが、四国は日本でも人口当たりの医師の数の水準が最も高い地域となっていました。また、西日本よりも東日本の方が少ない傾向にあり、東北・関東では東京を除いて全ての県が200人以下となっていました。特に、関東は、東京が全国1位となったものの、ワースト3が全て関東の県(埼玉、茨城、千葉)が占めていて、医師の少ない地域となっています。
 全国で最高の東京の隣県の埼玉が最下位だという事実も意外でした。東京の最高265人に対し、最下位の埼玉は半分以下の129人という数は、埼玉県民としてはショックな事実でした。ただ、東京近郊の県は昼間人口が少なかったり、東京に近いということから、東京の病院を利用する人も多いのかもしれません。そう考えると、大都市から離れている東北や中部地方などの医師不足が深刻になってくるのではないかと思います。どちらにしても、人口当たりの医師の数はずいぶん少なく、これからの少子高齢社会にとって大きな課題の1つだと思います。
11 人口10万人に対する医師の都道府県別分布割合
・この作品は全国平均に照らし合わせたとき、どの都道府県が医師不足に陥っているかを示すものである。
・今回私が作成する前に予想していた事は「都会では過密、地方では過疎」という現状であったが、実際にはそれだけではなく東日本と西日本でも大きく違いが見られた。西の本では人口が多く、東日本では少ない「西高東低」である。
・この地図を作る上で難しかった点は分布割合をどのように表現するかであった。
最終的には人口10万に対する割合を出すことによりうまく表現することができた。
・反省としては図全体が小さめになってしまい、東京や香川が醜くなってしまった点が挙げられる。
今後は気をつけるようにしたい。
12 県別夜間人口
 内容は題名の通り、人口が多い県・少ない県を色分けして地図に書き込んだもの。当初は日本地図を手書きにしようと挑戦したが日本の輪郭や県境などが何度書いても上手くかけなかったため断念。
 観て欲しい所は、当然ですが県別夜間人口の地図で人口が多い県が集まっている地域は地域別にしても人口が多くなります。そのことが一目で分かるような円グラフを作ったので、是非それとあわせて見て欲しいです。
13 地球温暖化に貢献している都県~関東地方編~
14 世界遺産カルトグラム
 この作品は、世界遺産の数で作ったカルトグラムである。州ごとの世界遺産の数によるカルトグラムと、ヨーロッパの国ごとの世界遺産の数によるカルトグラムの2種類の地図を作った。
 今回の作品製作でまず難しかったのが「地図を作る」というテーマだった。どんな地図にしたらいいのか分からず、テーマが決まるのに約2週間もかかってしまった。そんな悩んでいるときに、テレビで世界遺産についての番組がやっていて、「これにしよう」と思った。全ての国の世界遺産を調べて全世界の世界遺産カルトグラムを作ろうと思っていたが、作成してみると、世界遺産がない国があり、地図としてあまり良くないと思った。それを無視しても、ロシアがあの広さの割には数が少なく、西欧の国々から中国まで実際の通りに国に接し、ある程度の形を残すのは非常に難しかったのであきらめた。
 失敗した、と思ったことは、南アメリカ大陸に斜線を多く入れてしまったこと。大きさがわかりにくくなってしまった。
 苦心談としては、ヨーロッパのカルトグラムで、ウクライナとポーランドが面積に比べて世界遺産の数が少なかったこと。おかげで、ウクライナ、ポーランド、ともに変な形になり、その影響でベラルーシまでがおかしな形になってしまった。それともうひとつ、セルビアが8国と接していること。ここもかなり苦労したが、周りの小さな国を棒状にすることで乗り切った。
 今回この地図を作って、ヨーロッパのことや大陸の形を前よりも詳しく知ることが出来た。普段はあまり気にしないので、今回はいい機会だった。そしてまた、今回せっかく世界遺産を調べたので、いつかヨーロッパに行って様々な世界遺産を見たいと思う。
15 東京23区の高校の偏差値と地図
 作っていて思ったのは、自分の住んでる区がワースト3に入っていたこと。無論、予想通り。まあ、それがどのくらい23区の中で目立つのか知りたかったからこのテーマにしたんですけどね。
 注意してほしいのが、偏差値の高さによってその区の教育制度がわかるわけではないので。スポーツや専門分野に力入れてたり様々なので、そこんとこだけ理解してください。あとはいいです。
 苦労したのは時間と面積変化。曲線でクネクネ、さらには字まで汚いというみにくさですがみてやってください。強要はしません。けっして無理はしないで
ちなみに各区の校数は20越えたり5しかなかったりバラバラでした。でもそうのってたんでよろしくお願いします。
(参考文献)高校案内08
16 埼玉県にあるセブンイレブン
17 歴代甲子園県別優勝回数
 甲子園での歴代優勝校を調べて、その県別回数を色分けした。今まではなんとなく大阪が強いというイメージしかなかったが、調べてみて愛知や四国が強かったことに驚いた。もちろん、優勝回数だけでその強さを決めることはできないが、目安にはなると思う。一番苦労したのは地図をかく作業だった。なんとか教科書から写そうとしたが、簡単ではなく何度もやり直すことになってしまった。その結果、そこそこ上手にかくことができて良かったと思う。
18 いろいろ分布マップ
・とりあえず街中でよく見かけるセブンイレブン、マクドナルド、サイゼリアの自分の住んでいる地域の分布図を作ってみた。
・こうしてみると、セブンイレブンがとても多いことが分かる。
・基本的に住宅の多い線路沿いに多い。
・意外とサイゼリアが少なかった。
・ベースの地図を手に入れるのが大変だった。結局持っていた地図をデジカメで撮影してそれをパソコンに取り込んだ。
・一個一個調べて点を打っていったので大変だった。
・そのわりに完成してみるとたいしたことない様に見えて悲しかった。
・そして自分以外にはこの地図が本当かどうかさっぱり分からない。
19 各都道府県のモンスターペアレント率
 平成17年度の文部科学省の給食費徴収状況の報告書から、給食費を払えるのに払わない「モンスターベアレント」の割合を各都道府県ごとにだしました。何をやろうか迷っていた時にテレビドラマ「モンスターベアレント」を見てこれを思いつきました。作成して分かったことは、北海道と沖縄は割合が他と比べて高いこと、太平洋側のほうが割合が高い傾向があるということです。特に沖縄は割合が6%と高く、クラス40人の内、約2、3人が給食費を払っていないことになります。この割合は他の都道府県に比べて抜きんでていて、驚きました。
 アイデアが決まってからはデータ集めはスムーズにできたので、あまり苦労はありませんでした。給食費未納以外の「モンスターベアレント」も多いと思います。それらでまた地図を作成したら面白いと思います。いつか時間や機会があったらやりたいと思います。
20 北京五輪の栄光を掴みし国
 これは、2008年の北京オリンピックにおけるメダル獲得数を国別に集計した階級区分図である。
 白地図の種類をどれにするか迷ったが、どの国もなるべくはっきり形が分かるようにこのエケルト図法を選んだ。また階級区分には、等高線別に区分された日本地図によく使われている色を使っているので、少し見やすくなっていると思う。
 色を塗り分けるのには時間がかかったが、わりと楽しく作ることができた。今回は諸事情により階級区分図を作るしかなかったのだが、また機会があったら変形地図も作ってみたい。
21 駅数カルトグラム
 駅数は人口が多い所ほど多くなっていることがわかった。そのため全国の人口のカルトグラムと比べてみると違いがあまりないかもしれない。駅は人が使わないとなくなっていってしまうので地方などは今も少しずつ減っていっていると思う。しかし沖縄は駅数が少ないのだが、沖縄の場合は路面電車が多くあるらしく、そういった情報をあわせてもう一度カルトグラムを制作すると、少し形がかわってくるかもしれない
  このカルトグラムを作る上で駅数を調べるのが1番難しかった。駅数が違うため県の形を残しつつ大きさを変えたり、色を塗る作業も大変だったが、なにより駅の数は調べてもあまり情報がのっていなかったので1番苦労した。そのため少しおかしくて正確でないかもしれないが、自分なりに頑張ったのでー駅数に興味がなくても見てほしいと思う
22 ゴミ大国はどこだ!
 今年の7月には、日本で洞爺湖サミットが開かれ、何かと環境問題が取り上げられました。そこで、みんないろいろ言っているけれど、本当に環境に気を遣っているのだろうか、と思い環境を題材に地図をつくることにしました。
 この地図は、環境問題の中でも「ゴミ」をテーマにつくりました。最初は単純にゴミの合計量を円にして表そうかと思いましたが、それだけでは環境保全に協力的かどうかはわからない、ということに気付きました。人口が多ければゴミが多いのは当たり前のことだし、ゴミが他国より多少少なくても、全くリサイクルしていないのなら、その国が素晴らしいとは言い切れません。そこで、ゴミの合計量、リサイクル率、1人当りのゴミの量の3種類のデータを同時に見られる地図をつくりました。簡潔で見やすく分かりやすい地図というのからは遠ざかってしまった気がしますが、作ってみて結構分かったこと、驚いたことがありました。私は先進国のゴミの量は多いだろうと予想していました。確かにそうであったけれど、1人当りのゴミの量が多いという訳ではなかったので驚きました。特に無駄な物が多いとよく言われる日本が他国と比べるとそうでもなかったことが意外でした。また、リサイクル率は社会制度が整っている国が高い傾向にあるけれど、他の点では全然統一性があるように見えなくて、こうなる原因を知りたいと思いました。
 地図を作成するのに困ったことは、環境に関する、地図に表現できるデータがなかなか見つからなかったことと、出したデータがヨーロッパに集まりすぎていて対処しづらかったことです。でも、それらも何とか解決できよかったと思います。
(出典)世界のリサイクルデータ集  OECD 廃棄物のリサイクル率 (表2C 一般物の処分)
23 人口10万人当たりの救急病院分布図
 最近話題になっている「医師不足」と「救急病院不足」などの医療問題。地方へ行くほど問題が深刻になっているそうだが、それは本当なのか。それを見るのを目的として地図を作製した。ただ、その際に、ただ病院の数でわけたのでは、多い少ないは比べられないので人口10万人に対しての救急病院の数に直した。面積あたりにして密度にしても面白かったかもしれない。
 こうして人口10万人当たりの救急病院の数として見ると、地方よりも都心の方が数が少ないことがわかる。つまり、もし都心で大地震などの災害が起きたら、病院の数が足りないということだ。そういった視点でこの地図を見てみると、結構怖いのではないだろうか。
 この地図を作製するうえで苦心した点は、色分けの数決めだ。どの数値を境にすれば見やすい地図になるかを考えるのが難しかった。結局3パターン作って、見やすかったのがこの地図だった。
今回この地図を作製したことで、普段はあまり身近に感じていない大きな問題を、身近なものとして見ることができるようになったと思う。とてもよい機会だった。
24 ボート部のある高校の数(県別)
 ボート部だからボートに関係する地図を作りました。調べるのは全然大変じゃなかったし、ボート部自体少ないので、「カルトグラム作れるかも」と無謀な挑戦をしてみました。そして、買ってあったA3の紙に1cm間隔の線を引き始めたのですが、これがなかなか大変で…「方眼紙を買えばよかったんじゃない?」と気付 いたのは、全ての線を引き終えた後でした。しかも、その時点でまだ全ての高校の数を合計しておらず、「マス目足りなかったらどうしよう。」的な心配をしていました。無事に紙の中におさまってよかったです。 見て欲しいところといえば…白い紙に蛍光ペンって、案外キレイなんですね。まぁ「キレイだなぁ…」とか思ってくれ たらうれしいですけど、実際この時私はボロボロだったんで、いたるところで色んなものがはみ出していますが。
徳島県にはボート部が1校しかないんですよ。インハイの予選なしで出場できるってことかな?なんて羨ましい…
 私達は戸田公園の立派なボート競技場で練習していますが、他に川や河口、湖、港、湾、干潟、ダムなど様々な練習場所があることを知りました。1度干潟でやってみたいですね…
 ボートって本当にお金が要る競技で、できる高校もなかなかないのだと思います。筑波のように自分達の艇庫(主に大学さんのですが…)があるというのは本当に有りがたいことです。
 地図づくり、楽しかったです。
25 都道府県別夏季オリンピックメダル獲得個数MAP
 この地図は、メダルをたくさん取った都道府県の面積が大きくなるように作っています。このような地図は、実際の日本地図と比べ、それぞれの面積比が違ってしまいます。なので本当は隣り合うはずの県が隣り合わなくなってしまうのです。しかし私としては、地図としての正確さを大事にしつつ、スッキリと整理された感じを出したかったので、その辺は妥協してしまいました。それでも、本来と大きさの違う県を並べるのは大変だったので、もっとリアリティやそれぞれの県の差を追究した地図を作っていたら、途方に暮れていたと思います。
 また今回は、メダル獲得数とは別に、メダル獲得率というものを出してみました。要は、人口に対するメダル数が多いか少ないかというのを知りたかったのです。結果、東京などは、メダル数は多いのに率は低い(1.33)。つまりメダル数が多いのは、単に人口が多いからかもしれないんです。逆に石川のようなところは、メダル数は少ないのに率が高いという現象が起こっています。このような、ただ単に数を数えただけではない…というところも見てほしいです。笑
 ちなみに東京都はオリンピックでメダルが17個、そして歴代総理大臣も10人輩出し、日本一なんです。文武両道の都市なんですかね。笑
26 都道府県別外国人訪問者数
 2008年7月洞爺湖サミットが開かれ、世界中の視線が日本に注がれた。そのことによってどのくらい日本への外国人訪問者数に影響があったか調べようと思い作成した。
 1位はやはり日本の首都・東京だが訪問者数は-7.9%と減っている。2位は京都。+4.1%である。3位神奈川+4.8%、4位北海道+6.7%(7月7~9日の時期には洞爺湖ページへのアクセスが平均の2.5~3倍となった)。また39位の福島県は+214.0%になっており、これは、8月12~15日の阿波踊りをひかえているためとみられる。
 苦労したところはやはりくっつけるところをくっつけるためにマスの少ない県をむりやり引き伸ばしたことである。たとえば、福島県と新潟県をつなぎ合わせるのは大変だった。
 反省点としては、千葉県の形が悲惨になってしまったことである。
27 全国「川崎さん」分布図
・作品概要
都道府県別の「川崎」が苗字の世帯数を調べて,それをカルトグラムで表した地図。
・作成してわかったこと
東京や大阪など,人口の多いところほど「川崎さん」も多いということ。また,比較的西の方に多いということ。
・見てほしいところ
大きさは違うが,県境は正しく示されているところ。目立つ半島はちゃんと描かれているところ。日本列島の形になっているところ。
・苦心談
最も接する県の多い長野や,内陸の岐阜,群馬などが小さかったので,県境を正しくするために小さな隙間から愛知や静岡などの県をつなげるのが大変だった。
・参考
『苗字館』
http://park14.wakwak.com/~myj/bunpu/0123.html
28 アフリカHIV/エイズ成人感染率
 私はアフリカのHIV/エイズ成人感染率を地図に表した。
 地図作りではアフリカ全体を書き出すのが意外に大変だった。国境が山、川であったり、国の中に国があったりして見落としそうになった部分もあった。
 この地図では、感染率を0.1%未満から、20~30%未満内で5つに分けて色分けがされている。色からすぐ分かるように、サハラ砂漠以南での感染率がとても高い。これに伴うかのようにこの地域では平均寿命も低く、地図で20~30%の色になっているジンバブエ、ボツワナは平均寿命ワースト3の国でもある。また南アフリカでは550万人(→兵庫県の人口くらい!)の人が感染しており、その数の多さにも驚いた。
 ちなみに日本は2万人弱の人が感染。人口の0.1%にも満たないがその数は徐々に増えているようだ。
 アフリカでのHIV/エイズ感染は地図に表した成人以外に、感染している大人から生まれてくる子供への感染なども大きな問題となっており。これ以上の数の人が感染していると考えられる。
29 自分の住む場所は?

 事件や事故が多い今、実際には、私や友達が住む場所はどうなのかなぁと思い、このテーマにした。東京23区の交番・派出所の数は、区の広さに関係しているが、犯罪認知数が多いところは、もっと交番などの数を増やせば良いのに、と思った。

 作成した結果、足立区、新宿区、世田谷区などに犯罪が多いこと、また自分が住んでいるさいたま市は、埼玉県の中でもトップの犯罪発生率であることがわかった。しかし同時に、自分の家の近くには、事件事故のしるしがないこともわかり、少し安心した。

23区のうち、自分が犯罪認知数の多い所に住んでいる人は、自分の家の周りについて調べてみて欲しい。そして、気をつけるべき場所を見ておくといいと思う。

 苦心したところは・・・、交番の数がそれぞれの区のページ全てに載っているわけではなく、結局交番一覧から、区ごとにかぞえなくてはいけなかったため、目が痛くなったことだ(笑)

 カルトグラムは、特に苦労することなく作ることができた。全体の形は、うまくいったのではないかと思う。ただ、マスの形を残さない方が、もっと地図らしいと思うので、どうすればうまくいくのか考えたい。 

30 全国の銘菓地図
 最近、日本にはまだまだおいしいお菓子があるのに、それらをまったく知らない自分に気付き悲しくなったため、地図を作成しました。「銘菓を知っている」のは大人になるための大事な1ステップだと(!)思います。ただの食いしん坊マップではありません。
 さらに、この地図があることにより、もっと旅がわくわくするものに!!(お菓子への期待で!)また、人にお土産を頼むことだってできてしまいます。(ただし頼みすぎにはくれぐれも注意。)
 見て欲しい所は、「線」です。時間をかけたので。配置も頑張りました。‥高知ファンの皆さん、ごめんなさいですが‥一応ちゃんとあるんです!
銘菓を調べるのが意外と大変で、ひとつひとつヤフーで「県名 銘菓」と検索したら、パソコンが苦手な私はくらくらになってしまいました。
 でも、写真入りのページも多くて、見ていておいしかったです♪
 きっと超有名な銘菓などの取りこぼしがあったりするので、それは気付き次第書き足したいと思います。
 そして、フリーハンドで書いた、なんだかかわいい択捉島と、意外な苦労を再びアピールします!!
 以上です。
31 地域ブロック別にみた地デジ対応受信機の世帯普及率
 地上デジタル放送が開始しましたが、地上アナログ放送もまだ終了していなくて、どこの地域が地デジ化が最も進んでいるのかなと思い、このテーマにしました。
 調べる前は関東(茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨)や近畿(滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)が1番2番あたりにくると思っていたのですが、1番は信越(新潟、長野)、2番は東海(岐阜、静岡、愛知、三重)で、関東は6番、近畿は4番でした。
 地デジの普及率は各地でそれほど差がなくて、大きさのちがいがあまり表れなかったな~と思っています。また、最下位の沖縄があまり他ブロックと比べて小さくならなかったので、カルトグラムはむずかしいなと思いました。
対馬や、佐渡島も地図にいれました。あと沖縄諸島の並び方もそれなりにできたと思っています。
 地図作りで一番大変だったのは資料集めです。このデータは日本民間放送連盟のホームページのものですが、地域ブロック別というのは他になかったと思います。
 カルトグラムは難しかったけど楽しくもありました。それと知識も増やすことができたのでよかったです。
32 STARBUCKS COFFEEで見る日本
33 北京オリンピックに出場した選手の出身はどこだ??

 今年はオリンピックの年。選手たちの活躍がテレビで、沢山放送されてました。
 私は暇な時、ずっとオリンピックを見ていました。ある時、見ていてふと自分と同じ千葉県民の人は何人いるんだろうと思いました。
 その時、せっかくなので全都道府県を調べて地図にしてみようと思い、この地図を作りました。 
 調べてみたところ、オリンピックに出場した選手は全部で339。その内3人は外国人で、残りの336人が日本人でした。
 今回は、その336人を調べてみました。思った通り、人口の多いところに選手が多い傾向が強く、東京や大阪が断トツで多かったです。他にもいくつか人数の多い県もありましたが、ほとんどは010人の間で割と均等に選手がいるかんじがしました。気になる千葉県民選手ですが、5でした。疑問がすっきりして良かったです。
 また、各都道府県の人数を下に書いたので、気になる方はチェックしてみて下さい。 
 北海道 13人  青森県 6人  岩手県 2人  秋田県 2人  宮城県 5人  山形県 6 福島県 6人  群馬県 4人  栃木県 10人  茨城県 8人  千葉県 5人  埼玉県 11 東京都 40人 神奈川県 21人 新潟県 2人  長野県 4人  山梨県 1人  静岡県 8 富山県 4人  岐阜県 6人  愛知県 14人  石川県 6人  福井県 3人  滋賀県 3 三重県 4人  京都府 10人  奈良県 1人  和歌山県 2人 大阪府 35人  兵庫県 15 鳥取県 2人  岡山県 3人  島根県 4人  広島県 7人  山口県 0人  香川県 0 徳島県 6人  高知県 1人  愛媛県 7人  大分県 6人  福岡県 18人  宮崎県 3 佐賀県 1人  長崎県 9人  熊本県 6人  鹿児島県 5人 沖縄県 1

34 夏の甲子園強いのはどこだ!?
89回大会までの勝数で階級区分図を作りました
どこで分けるかを考えるのが大変で,色も考えるのがめんどうでした。日本地図も自分で少し形を変えて作ってみたけど,各県とのつながりとか元の形とか色々注意しなくてはいけなくて凄い大変でした。長野とか心から嫌いになりました。北海道が小さいから,ちょっときもち悪いです。面積もけっこうめちゃめちゃだけど,県の形は頑張ったから見てほしいと思います。東京は出てる回数が多いから,勝負数が異常に大きいし,北海道は南と北があったりで凄い正しくはない地図です。本当は優勝回数にしようと思ったけど,それだとBEST4とか入ったりして強いのに優勝しなかったら弱い方に入るかもしれないし..と考えて結局勝数にしました。あとは詳しい統計もかいてあるので,そっちを見て下さい。
智辯和歌山
強いです。かっこいいです。BEST8です。
来年,きっとまた甲子園出るので応援して下さい。
常総学院(←茨城)、J学院。友達が吹部とチアにいるので応援して下さい。来年出るかは微妙ですが。
35 駅の数による変形地図
 東京の都心には、いたる所にいろいろな路線がはりめぐらされていてとても便利です。しかし、歩いていける範囲にたくさんの駅があり、駅がありすぎだと思うこともあります。そこで、東京の駅の数は他の道府県に比べてとても多いのではないかと思い、この地図を作りました。
 結果、面積は3番目に小さい東京が、やはり、全国で一番駅が多いと分かりました。また、三大首都圏として並ぶ、他の中心の愛知・大阪も、一般図に比べて、とても大きく描かれることも分かりました。
 地図全体で見ると、一般地図と比べて大きくゆがんでいるのは三大首都だけともいえ、他のところは一般図との大小関係とあまり変わらない、つまり、ある面積にだいたい一定数の駅があると分かりました。
 書くのが難しかったのは、大きくゆがんでいる首都圏のところでしたが、それぞれ他県との接し方を特に意識して、上手に描けたと思います。
 富山県と香川県が、一般図によりも大きく見えたことに驚きました。
36 東京都の各市区町村の人口密度の階級区分図
 東京都の各市区町村で人口密度にどのくらいの差があり、どの地域の人口密度が高かったり、低かったりするのかを色分けしてみました。
テーマとしはベタだなと思いましたが、自分の手で一回作ってみたいなと思ってこれにしました。
 作っていて私が思ったのは中野区の人口密度が一番高いというのはなんか意外だな、ということです。私としては新宿区が1位かなと思っていたので、少し意外でした。
 また苦心したところは色を変える場所をどこにするかということです。なるべく細かく区切りたかったのですが、色を使い過ぎると相当見づらいのでそのバランスをとるのが難しかったというか悩みました。また、僅かの差で色が変わってしまうとほとんど変わらないのにここで色を変えてもいいのだろうかと悩みました。
37 全国で何匹の猫が保護されているか!?
 私の家の近所には谷中霊園がある。そこをアジトにしてうろついているのが野良猫たちだ。その数は年々増えているように思う。なにしろ、毎日必ず一匹は出会うくらいなのだ。そこで、日本全国にどれだけの野良猫がいるのか調べてみた。
 野良猫の統計はなかったので、自治体に保護された野良猫の数を地図にした。
  注目すべきは、全てを手で切り抜かれた猫たちだ。型を作って折り紙に写すのに30分かかり、それを切り抜くのに1時間かかり、さらに貼り付けるのに1時間かかった。努力の結晶である。
  地図の内容では、人口が多い都道府県は猫も多いようだ。
38 都道府県別高校生徒数カルトグラム
[概要]
都道府県別の全国の高校の生徒数をカルトグラムで表した。
1cm×1cmは1000人。
できる限り各県の形や~湾や~半島を忠実に再現した...つもり。
[感想とか]
まず折角地図作るんだったらカルトグラムを作ってみよう!と思い、カルトグラムにした。
作るにあたって、個人的にどうしても本当の日本地図の地形とかけ離れたくなくて、こだわった。
しかし東北までは良かったのに関東に来てから一気に崩れ中部で持ち直し近畿でまた崩れた。
おかげで本来ならば繋がっていない県同士が繋がってしまった...(涙)大変悔しい。
予想通り大都市は強かった...。宮城が思っていたより面積が小さくなって、失礼ながら反対に四国が思っていたよりきちんと面積がとれたのが意外だった。あ、色は地域別で、配色は適当です←
[参考]
http://www.stat.go.jp/data/nenkan/22.htm
(統計局ホームページ)
39 熱中症危険度マップ

 今年の夏は温暖化の影響もあってか気温の高い日が続き、テレビなどの特集で熱中症が多く取り上げられました。そこで、どこの都道府県が熱中症になる危険が高かったのかを調べたのがこのマップです。
 最初調べていた時は数値を表に書き入れるだけだったので、関東地方が他の地域よりも1日の平均数値が高いということが、特に印象深く残っています。極め付けだったのが夜の時間帯です。他の県と比べると、特に東京都の夜のWBGTが高いのです。あの夜の寝苦しさが目でも分かるなんて…。
 また、地図で表すと太平洋側に“赤”が集中していることがわかります。これは、太平洋からの湿気を含んだ南風によるものと考えられます。
 今回は調べ始めるのが遅く、途中北海道に強力な寒気がおりてきたりして、後半のデータをカットしなければならなくなったことが残念でした。もう少し早い頃から調べていれば、もっと正確なものが作れていたと思います。
 熱中症は気温や湿度などが大きく関わってきますが、一番重要なのは本人が熱中症に対する知識を持っているかどうかです。特にスポーツをする時には水分補給に気をつけて、この暑い日々を乗り越えていきましょう!!

40 全国空港分布図
 人口分布図と全国空港分布図を重ねて見たときにどう重なっているのか。また各県につき、どんな空港がどのくらいあるのかを調べた。
 第一種空港は、東京・関西・名古屋の三大都市圏にあり、それらの都市は人口の44%もの人が住んでいる。また、関東地方から九州北部にかけての太平洋側に人口が集中していることもあってか、日本海側よりかは太平洋側に空港が集まっている。ほとんどが人口に集中している所にあるのに対し、北海道や中国地方はどうだ ろうか。北海道では網走の方に3つも4つも第二種空港がある。また中国地方もそこまで人口が多いようには思えないのに、1つの県につき2つの空港が大体ある。なぜ人口が少ない地域にはたくさんあって、関東には少ないのだろうか。東京などの面積が小さいのに人口が密集しているような過密地域はともかく、群馬・茨城・栃木 にはなぜないのかと思ってしまう。だが、栃木と静岡は空港の建設が決まっている。こうういった所に建設するのはいいと思うが、比較的人口の少ない地域に空港を建てる前に建てれば無駄なお金(建設費・その空港で使われている飛行機の燃料費など)を使わなくてすむのにと思う。
 この地図を作るにあたって、人口分布図をドットマップではなく、階級区分図でやろうとしていた。だが探しても人口分布の階級区分図は見つからず、ドットマップでやることに。ドットマップは書き写すのも大変で不正確になっているとは思うが、考察したときに、こっちの方が良かったなと思えた。そして結果オーライの 地図となった。
41 駅密度
 便利さをあらわすものとして、よく「コンビニ」の店数があげられるが、私は「駅」も便利さや利用人口に比例すると思ったので今回はあえて駅数を取り上げてみた。
 最初は駅数のみの地図にしようかと思ったのだが調べているときに密度を調べた方が、より交通の発達具合が分かりやすいと思い直し、結局「駅密度」の地図が出来た。
 少し悩んだのは色わけの仕方で、密度が高い都道府県と低い道具で差があまりにもあったからだ。だが一応ぱっと見て分かる色分けに出来たかなぁと思う。
 作成してみて首都圏あたりと近畿地方の西の方が密度が高いのは予想通りだった。が、中国地方で島根県だけが飛び出て高かったのは少し意外だった。(同様に中部地方の富山県も。)
 電卓を使ってでも計算は面倒だったが一応形になって良かった。個人的に色で塗りわける作業は好きなので、このようなプレゼントだったらまたやっても良いなと思う。
1組 2組 3組 4組 6組
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