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。
１　サイゼリヤ階級区分図
　今回、階級区分図をかいてみて、まず白紙の状態から全てやっていくことがとても大変だった。今まで地図を書くときには最初から県境入りの白地図が配布されてそれにただ書けば良かったからだ。
　今回の題名はサイゼリヤ階級区分図で筑波の生徒は必ず行くと言われているサイゼリヤ。東京で人気なだけに全国的に経営しているのかと思われていたが驚きの結果が出た。それは福岡などがある九州、四国、中国地方、東北地方には全くなかったけどつまり商業の盛んな都道府県ではなく本社のある千葉県や首都を中心に広がっていることが分かる？人口数にはそんなに比例していないというのを見て欲しいもんまた意外に北陸地方には店舗数があって大阪や愛知が関東の大都市に比べて少ないのにも驚いた。
　苦心したところはやはり地図を書くところ。特に県境は直線ではないのでとても時間がかかってしまった。
　最後にサイゼリヤと決めたとき、最初全国的に店があるから無店舗の部分はないと思っていたがけっこう多くなってしまったのは残念だった。もっと店の数を増やして欲しいことを願う。
（出典）サイゼリアのホームページ
２　練馬区ってこんなに山あったっけ？
　正直、普通のカルトグラムとか、とてつもなくつまんないと思いました。かと言って、そこまで良い案も思い付きませんでした
　この地図はどうやって思い付いたかというと、今年はよく「ゲリラ豪雨」という言葉をニュースで耳にし、天気予報で降水量の棒グラフをよく見た。で、思いました。「これは山ではないか？！」そこから…
　この地図は練馬区であるわけですが、とても精密に地図を描く必要があった。なぜなら等高線で棒グラフの高さを表すわけだがそこに、人口密度という要素が必要だったからだ。正確に地図を描くことで面積もより正確さが増す。面積が正確になると、等高線の密集ぐあいが人口密度を視覚的に表すことができるようになったと思う。
　読み取れることは、練馬区の中央部が、人口が少ないことだ
　西武池袋線で見たとき、準急、急行が止まるところが人口密集してる。
３　深夜11時まで遊んでても帰宅可能できるところマップ
　この地図は、題名の通り深夜11時まで遊んでいても帰ってこれるところを駅で示したマップです。いまのところ使う予定はないですが、高校生の自分が金銭面で安心して使えるように新幹線や有料特急に乗車することは考慮されてません。また、乗り換え時間もしっかりと見積もって計算しています。地図は、目的地松戸駅を中心として描きました。終電の時間的に、常磐線松戸〜我孫子の各駅に住んでいる方もほぼ使えるはずです。
　県境は、印刷した何かを写すことなくすべてちゃんと書きました。形はがんばって描いたつもりです。ホントはJR線だけで終わらすつもりだったんですが、なんかさみしいの私鉄各線も調べてみました。
　あとは、自由に見てください。でも富士山は見といてください。
（出典）えきから時刻表・東京時刻表
４
５　０８夏の思い出　僕と自転車と人口密度
　僕はこの夏、自転車でどこまで行けるかためしてみたくなり、とりあえず文京区の自宅から横浜まで走った。横浜から町田まで走った。そして町田から新宿まで走り、自宅に帰ることが出来た。そのときの道のりを地図の輪郭とし、その道のりにおいて通過した区や市の人口密度を調べた。これは、走っているうちに、同じ東京でも全く様子が違うことがわかったし、横浜のほうは下手な東京の都心部よりも混雑しているように感じたからである。勿論それには時間も関係しているだろうし、横浜市と川崎市は面積も大きく、一概に人口密度について語ることはできないかと思う。しかしやはり、横浜や川崎、町田あたりの人口密度は気になっていたし、このテーマで課題に取り組むことにした。
　人口密度1位は、中野区だった。具体的にどこが一位か、などの明確な想定はしていなかったが、なんとなく意外な気がした。
　問題の川崎市、横浜市の人口密度はどちらも10000未満であった。勿論それでも全国的に見れば破格の数値であるのだが、他の東京23区に比べると大分見劣りする。川崎、横浜のあたりだけならばもっと高いのかもしれないが、この二つの市はとても広いので、データとしてはいまいちだったかなと思う。
　町田市は走っているあいだも感じていた通り、人口密度は少なかった。しかし同じ東京の市である調布市の人口密度は町田市の2倍弱あり、大きく差をつけていた。
　最も人口密度の低かったのは、千代田区だった。町田市の5700よりもさらに低く、3800しかなかった。今回の調査における「人口密度」とはおそらく夜間人口密度なので、居住区というよりもオフィス街なイメージのある千代田区だからこそかな、と思った。
　全長100kmを越える長旅の軌跡と人口密度の色彩美をご覧ください。
（参考）
全国の区　人口密度ランキング    http://uub.jp/rnk/rnk.cgi?T=k&S=m
全国の市　人口密度ランキング    http://uub.jp/rnk/rnk.cgi?T=c&S=m
wikipedia　『人口密度』         http://ja.wikipedia.org/wiki/
６　関東各地から西武ドームまでの電車料金図
　今回、僕たちは高校生クイズ関東大会に参加しに西武ドームへ行きました。本八幡からは電車で1時間半ほどかかりました。そして「栃木とかからだと3時間以上かけてくるのだろうな。大変だな」と思いました。
　そして次の日、この地理の課題を「関東各地から高校生クイズの会場に来るまでの時間をカルトグラムで表してみよう」と思いつきました。早速調べる場所の目星をつけて、インターネットの乗り換え案内で調査開始…したのですが、具体的な時刻が出てきたり、新幹線を使ったダイヤが出てきたりと邪魔な要素がいろいろと入り込んできました。煩わしかったので、要素を「時間」ではなく「料金」にしました。これで「最安のルート」を採用すると決めてしまえば、作業はてきぱきと進みました。
　次に、Excelを使って地図の下地作成に取り掛かりました。しかし、４つの円の中心を合わせたり、文字を入れたりするのに苦労し、思いのほか時間を食ってしまいました。やっと完成したと思ったら、こんどは地図が用紙に入りきらないことが発覚。図全体を縮小する方法を父に教えてもらい、やっと印刷することができました。そこに県境や路線図を書き加え、完成しました。
西武ドームまでの運賃が最も高かったのは、茨城県の大津港と常陸大子で3610円でした。しかし千葉県内でも、館山などの南房総からでは3000円近くかかるというのには驚きました。本八幡の3倍だ・・・。
　各都道府県成績上位15チームが準決勝に進める予選の○×クイズで、東京や埼玉は7問全問正解が条件となったのに対し、栃木や茨城は5問正解で進むことができていました。その原因は、こういうところにもあるのかもしれません（もちろん高校そのものの数にも差があるでしょうが…）
　また、今回の調査で、JRの運賃が高いということも思い知らされました。顕著なのが日光と宇都宮です。JR線のみなら、日光は宇都宮のその先にある駅なのですが、東武鉄道を利用すれば宇都宮より500円近く安くなりました。本八幡についても、都営地下鉄が利用できる分周りより安くなっています（この地図からはわかりませんが）。
７　都道府県別地方公務員数の階級区分図
　やはり予想通りに一位は東京都でした。二位の大阪に約90000人差の圧倒でした。しかし、正直なところ東京都以外はあまり差がなく、二位と最下位の差が約77000人で一位と二位の差より少なかったのは驚きでした。
　我が埼玉県は64525人とやや多めでした。もう少し減らしても影響はないと思いました。
　それに高齢者の多そうな地域で公務員が少ないので本当に制度が上手くいっているのか心配になりました。
ぜひ、地方に移り住もうとしてる人に参考にしてほしいとも思いました。
８　道の駅の分布と主な幹線国道
　これを作って知りたかったのは道の駅はどのような所にあるのかと言う事。そこで道の駅に関係しそうな主な幹線国道を書き出してみた。するとどうであろう。多くの道の駅が、幹線道路沿いに分布していた。道の駅なのだから道沿いにあるのは当たり前なのだが、地図にするととてもわかりやすい。又、東京、名古屋、大阪等、大きな都市の周りにも多く分布していた。しかしそのような大きな都市には道の駅は分布していない。このことから「休憩所」という道の駅の役割が見えてこないだろうか。
　苦心した点は幹線国道を書き入れること。さすがに県境なしで国道を書くのは無理だと思い、最初は県境ありで書こうとしていたが、途中から幹線国道の線と県境戸を見分けるのが難しくなり、最終的には県境をなくして幹線国道のみとした。県境がなくなり地図が分かりにくくなるのではと心配したが、そんなことはなく、むしろ地図上には道の駅の分布と幹線道路の線しかないので、見やすい地図になったと思う。
（出典）国土交通省道路局｜道の駅利用案内
９　都道府県別自動車保有車両数（関東版）
　今回僕が作った地図は、保有している自動車数（自家用車を含む）を都道府県別に表したものです。初め、人口や人口密度などを題材にしようと思いましたが、それではあまりにオーソドックスかな？と思い、自動車数にしました。カルトグラムにしようと思っていたのでなるべく実際の面積とのギャップがあるものにしました。
　あとで、注目してほしいところとして挙げますが、北関東と呼ばれる茨城・栃木・群馬が東京や埼玉・神奈川に比べ小さくなっています。これは人口の量とも関係しているのではと思いました。あと密度のことを考えたときに、南関東の地域はものすごく高いんだな〜と感じました。面積は小さいのに人口や車の数が他県に比べて多くなっているので、人口に限らず一つ一つのものがぎゅうぎゅうに詰まっていることになります。ヒートアイランド現象やビル風が起きるのもこの高密度が関係しているのでしょう。
　この地図は実際の面積とのギャップがあるように作ったカルトグラムなので、北関東と南関東の大きさを比べてみて下さい。それが一番注目してもらいたいところです。この地図から、都心と呼ばれる地域と郊外と呼ばれる地域がくっきりと分かれたと思います。もう一つ、色を二つに分けたのには意味があります。（意味なく分けたりはしませんが…）赤色は「乗用車」を表し、黄色は「トラック」を表します。地図上に情報としては載せませんでしたが、乗用車の中では自家用車が９９．８％を占めています。いかに自家用車の割合が大きいか、驚かされます。
　この地図を作るのに使用したのはExcelですが、大変苦労しました。升目を上手く利用したまでは良かったのですが、周りを太い線で囲むのには手を焼きました。やっと完成して印刷したら、プリンターの調子が良くなかったのにもがっかりしました。でも見た目的にカルトグラムっぽく仕上がったので良かったです。日本全国をやったらおもしろい地図が出来そうです。
（出典）国土交通省ホームページ
１０　練馬の良さ（東京の畑面積について）
　自分の住んでいる区、「練馬区」が目立ってくれるような階級区分図を作りたいと思い、テーマを「２３区の畑面積」にした。
　この地図を作成する上で意外と難しかったのは「色遣い」についてだった。あまりにもはっきりと違う色をならべてしまうと、一見しただけでは、どこが畑面積が多くて、どこが畑面積が少ないということがわからなくなってしまう。なので、できるだけ色の見た目が近いもので塗り分けてみた。なあんて当たり前のことかもしれないが。
　見てほしいところは、都心から離れるにつれて畑面積が少なくなっているところ。予想はしていたのだけれど、ここまできれいに表われるとは思わなかった。何回か階級区分図は作ったことはあるが、ここまでわかりやすい結果がでたのは初めて。
１１　都道府県別カラオケランキング
　この宿題をやる前までは、東京都が一番カラオケが盛んだと思っていました。しかし、カラオケ店数は大阪府に負けるし、カラオケ密度(カラオケ店数/人口)は31位と全体で見ると下の方だったという事に驚きました。そして、西日本の方がカラオケ密度が高いというのも分かり、とても驚きました。
見てほしい所は、カラフルできれいに仕上がった日本地図です。それと、階級区分図と図形表現図の２つを使った所です。とても大変でした。そして、かなりどうでもいい所ですが、カラオケ店数と人口の図形の高さが、それぞれのデータに忠実に再現されている所です。測ってみて下さい。
　苦労した事は、日本地図を描いて色を塗るのを、当たり前ですが自分でやった事です。あとテーマを探す事でした。そして何より大変だった事は、何よりどうでもいい部分の、図形の高さとデータの値の対応です。最大の図形の高さ(人口の図形だったら東京都の物)を元にして、他の図形の高さをその何%にすればいいか計算して加工するのを、47×2(人口の分とカラオケ店数の分)繰り返してその2２種類の図形を重ねて印刷し、切って貼った事です。大変でしたが、頑張ってやり遂げました。
１２　碁地図
　碁石を使い碁会所の数を表した。
通常の地図とカルトグラムの二種がある。と言うと体裁が良いがただ間違えて通常版を作ってしまっただけである。そのれで共同製作者に多大なる迷惑をかけてしまったことが申し訳ない
　本州だけの作品ではあるが、通常版の方は時間をかけただけあって自信作である。同時に失敗作でもある訳だが。
　碁では本部のようなものが全国に４つある。やはりそれがある県では碁会所も集中するらしい
１３　日本全国県別廃校数
作品概要――日本の県別の廃校数を折り紙の面積で表した。各県ごとの面積の比で多さ少なさを表している。色は特に何かを表しているわけではない。
作成してわかったこと――地方に行けば行くほど人口が減り、過疎化が進んで廃校数も多いのかなと思っていたが、トップ３に東京が入っていたりと予想に反し、人口の多い県でもたくさんの学校が廃校になっていた。一番廃校数が少なかったのが沖縄というのにも驚いたがそれはまあ納得できた。
見て欲しいところ――大きさ、形はまちまちだけどよく見るときちんと日本列島らしくなっているところ！！
苦心談etc…――全部面積を計算して形を変えて貼ってを自力でやったので時間はかかったし多少汚くなってしまったり、一枚に入りきらなくなって二枚にわけてしまったりとなかなか大変だった。変な作品だが頑張ったので許してください。
（出典）
廃校施設の実態どその活用状況の把握　〜都道府県アンケート調査結果から〜
１４　北京オリンピック２００８　六大州メダル獲得数カルトグラム
　今年は北京オリンピックの年で夏休み後半は連日、水泳やソフトボールで日本人の活躍をテレビで観戦できました。　でも、新聞で発表されるメダル数を見るとアジアやヨーロッパの地域に偏っていることがわかり、それを６大州のカルトグラムにまとめてみようと思いました。
　また、５輪の輪を５大陸に割り当て、輪の直径とメダル数をリンクさせてみました。
　完成したカルトグラムを見ると開催国の中国のあるアジアとヨーロッパのメダル数が飛びぬけて多い。アメリカを中心とする北米・南米大陸が少ないのは意外。アフリカ、オセアニアがとても少ないということがわかり、国力の差がメダル数に大きく影響しているということがよくわかりました。
　五輪の輪はどれも交わらなくなり、グルジア戦争中の平和(輪)の祭典に疑問も感じました。
１５　都道府県別の認知度によるカルトグラム
　都道府県別の認知度でカルトグラムを作成した。具体的にいうと、国立教育政策研究所が6月27日に発表した「特定の課題に関する調査（社会）」の結果を用いた（昨年の2月22日に全国の小学校6年生3390人を対象に実施。都道府県名から地図上での位置を選択する問題）。
　まず、（都道府県の実際の面積×認知度）で地図上の面積を求めた。次に、その面積にしたがって方眼紙上に都道府県を並べ日本地図を描いた。最後に方眼紙から白い紙に地図を写し完成した。
　都道府県の認知度にはそれほど大きな差は無いため地図全体の形に大きな変化は表れなかったが、全体的に見ると、東日本のほうが膨張した。認知度が高い都道府県の特徴として、列島の端にあったり島だったりして地理的に分かりやすい場所にあること、もともと面積が大きいことなどがある。また、九州・四国地方は特に認知度が低いことも分かった。
　情報をより視覚的に捉えやすくするために、色を塗り階級区分図の要素も取り入れた。さらに、認知度を主題としたことで、ある意味メンタルマップの要素もあると思う。
１６　百貨店　都道府県別店舗数のカルトグラム
　今回の地図作成で使用した百貨店店舗数の数値は、日本百貨店協会（JDSA）のホームページに載っている協会加盟店を都道府県別に算出して得られた。そのため、協会に加盟していない百貨店は数値に含まれていない。
　作成してわかったことは、東京、大阪をはじめとする大都市に百貨店が多くあるということは作成するまえから予想がついていたけれど、広島や青森などが思った以上に店舗数があったということ。逆に奈良や栃木、茨城などが予
想したよりも少なかったことに驚いた。
　経済産業省が作成している商業統計表には日本百貨店協会に加盟していない百貨店も含めた店舗数の数値が載せてあるが、データを見る機会がなくて加盟店だけの数値になってしまった。8県と接している長野県が4店舗と小さかったため、周りの8県を変形して長野県と接するようにすることが大変だった。
（出典）日本百貨店協会（JDSA）ホームページより
全国会員百貨店一覧（2008/8現在） 
１７　グローバル化はどこだ？　外国人の割合
　僕は都道府県ごとの総人口に対する外国人登録者数の割合を調べてみました。 僕の予想は人数は東京がダントツで間違いないだろうが割合となるとこれが分かりにくく悩みました。結論は米軍関係者が多いから沖縄かシンプルに東京だろうと考えました。
　実際の結果は東京が一位でした。やはり首都なだけあって東京はグローバルな所だと再確認しました。
　全国で見ると関東から東海、関西にかけて割合の高い都道府県が目立ちました。単純に人口が多くて大きい都市に外国人が多いことが分かり、特に以外だっつたりする点は無く全体的につまらない仕上がりになってしまったと思います。
１８　都道府県別中学校の校舎数及び生徒数
　学校から茗荷谷へ帰る道に建設中の中学校がある。その学校は生徒が少なくなってしまった２つの中学校の統合校らしく、その事から、私は中学校と生徒のかずについて興味を持ち、調べて地図にまとめてみた。
　作成する上で、各都道府県の形や隣接などをできるだけ実際のものに近づけるように頑張った。しかし、大都市付近は学校の数が多く、またその逆もあるので、どうしても形やサイズが周りと比べて変になってしまったところが多々ある。ただ、それは多くの県が一続きになっている本州が特にひどいので、実際の日本地図とみくらべながら、特徴的な部分だけでも表すようにした。
　私の作成方法は、ます５ミリメートル四方のマス目の紙に学校の数の二分の一だけますを塗り、後で縮小してＡ３に収めるというもの。最初にたくさんのマス目で描くことによって、細かい部分も作ることができる。
　また、ななめの線を効率よく使うと少ないマス目でも様々な形を作ることができた。
１９　日本の大地震発生確率
２０　我が町の水溜り達
　自宅から、半径100m内の道にある「水溜り」を探しました。対象となる水溜りの条件は、良い見た目をしている、私有地にないもの、等です。
　半径100mという範囲は想像していたより広いことに気付きました。
住宅街なので私道が多く、探すのが楽でした。（私有地のものは除くので）私道が多いということは、それだけ自由に歩ける道が少ないということです。だから、移動の際、直線距離は短くてもその何倍も遠回りしなければならない、という状況があちこちに見られました。
　この地図の図法自体は、大して特殊なものではないので、「見る」より「使う」方が楽しめます。　と、言っても「水溜りが好きだ！」という人しか楽しめませんが・・・。
　大した苦労はしませんでしたが、ある人に「こんなもの小学生でも作れるね」と、言われた時は、少なからずショックを受けました。それがある意味での苦心談です。
（実測日時  8月26日午前6:00 ）
２１ テニスのトッププロ１００人の出身国分布
　題名のように、男女トッププロ100人の出身国を調べて、テニスが強い国・地域はどこなのかを調べた。
　調べた結果、ヨーロッパが全体として多く、特にロシア、フランス、スペインが多いことがわかった。特にロシアは女子ではトップ10以内にロシアの選手が6人もおり、ほかに引けのとらないテニス強豪国だとわかった。あとその他の地域ではアメリカ、オーストラリア、アルゼンチンなどが多い。またアフリカが南アフリカ共和国しかないのはさびしいが、エクアドルやウズベキスタンといった発展途上国にも選手がいるというところも見てもらいたい。
　この地図を見ると一応日本は青色で塗られているが、現在男女含めて100位以内には女子の杉山選手1人しかいない。現在男子では錦織選手がUSオープン2回戦に進むなど活躍を見せており、これから日本でもどんどん世界で活躍する人たちが出てきてくればと切に願っている。　
　また、苦心したところは、最初の情報収集だった。トッププロ100人の出身国のデータを探すことと、200人の統計を間違えなく正確に取ることの2つが特に大変だった。今回このオリジナルの地図を作ったことは結構楽しかったので、また時間があればやりたいと思っている。
２２　通常兵器の移動状況から見る外交関係
■作品概要：　スウェーデン議会が国際紛争の平和的解決と安定した平和の理解を促進する為に設立したストックホルム国際平和研究所が刊行している軍備・軍縮の統計「SIPRI年鑑（２００６年版）」から通常兵器の移動状況を兵器輸入予算（2001〜2005年計）の多い国の輸入先とその予算の数値を割合計算し、それを主な輸入国毎に円グラフにしたものを世界地図上に示した。
■作成してわかったこと：　まず兵器の輸出について輸出額の多い国順にロシア、アメリカ合衆国、フランス、ドイツ、イギリス、ウクライナ、カナダ、その他である。その中でも一位のロシア２８・９３２百万ドルと二位のアメリカ合衆国２８．２３６百万ドルのみで全世界の６０％以上を占めている。そして兵器の輸入についてはロシアから多く輸入しているのはまずは９０％以上を占める中国、次にインド、イランと続く。アメリカ合衆国から多く輸入しているのはギリシャ、イスラエル、イギリス、エジプト、台湾、韓国、アラブ首長国、イタリア、トルコの順である。日本も９３，０％をアメリカ合衆国より輸入してはいるが、イギリス国際戦略研究所のIISS(The Military Balance) 2006年版の「各国の国防支出と予算比較」で調べた所、GDP（国内総生産）の多さと比較して防衛費の割合が非常に少ないと思えた。OPEC加入国であるアラブ首長国連邦とサウジアラビアはアメリカ合衆国よりもフランスから３倍近く輸入している。
冷戦時代の二大大国からの関係が現在も続いている様子が垣間見える。日本のODAはつい最近まで世界第二位と貢献してきたにもかかわらず、国連の安全保障理事会の常任理事になかなかなれないのも、こういった背景も少なからずとも影響しているのではと思われる。
■見て欲しいところ：　アメリカ合衆国と友好関係国をオレンジ系の色彩にロシアの友好国をグリーン系にし、一目で違いが分かる様に配置にも工夫した。円グラフの色彩の割合でその国への依存度を読み取ってほしい。
■苦心談：　北京オリンピック開会式での選手入場の際、入場者の多くを占められていたと思われる中国人観衆の声援の送り方に同じアジア人として違和感を覚えた事が今回の研究課題のきっかけとなった。どういった方面からならば各国（特に中国）の真の外交関係がみえてくるのかと非常に模索した。本屋、図書館、インターネット等をフルに駆使し試行錯誤してみたが、結局は近所に住まわれる外務省の元中国公使の方のお知恵を参考にさせていただいた。

参考文献：　２００６/０７　世界国勢図会　第１７版　　（財）矢野恒太郎記念会
２３　晩ご飯から見るポコマップ
　私がこのテーマにした理由は、最近エコについて興味を持って、色々調べていた中で「フードマイレージ」という言葉を知ったからである。フードマイレージというのは、「食べ物の輸送距離×食べ物の重さ」というもので、当然輸入品の方がその数値は高くなり、驚くべきことに我が国日本の国民一人当たりの年間フードマ イレージは世界でダントツ1位であった。それだけ贅沢な食生活を送っているということにもなる。私がたどり着いた「大地を守る会」のフードマイレージ」についてのHPでは面白いことに、輸送でそれだけのCO2が排出されるのか、好きな食べ物とグラム数を入力すれば、計算できるものがあった。そこで初めて知ったのが「ポコ（ poco)」という単位で、響きも可愛くて気に入ったのでそれをテーマにすることにした。（当初はフードマイレージで国ごとの階級区分図にしようとして、データ提供のお願いメールまで大地を守る会に送ったのだけれど、良い返事が貰えず断念した。)
CO2は地球温暖化の原因であるし、それと同時に日本の抱える食の問題について分かる地図に出来たと思う。PCで矢印の曲線をうまく作れず苦心した。
　「国産の食べ物を買うことは、それだけでエコ!」と、輸入食品が溢れる今知ることが出来、エコがより身近なものに感じられた。ちなみにオーストラリア産のアスパラ1本を国産のアスパラ1本に変えるだけで、エアコンの温度「3度!!」もあげることと同じだけの省エネになるらしい。エアコンを3度上げるのは夏場ではかなりキツ いけれど、国産の食べ物に変えるだけならラクである。
　ただ、ポコの数値は輸送距離には比例しないこと（輸送距離によって）や、だったら距離との関係を示すのであれば別の図法にした方が良いのかな、と思いつつポコでは距離が重要なわけではないし、国の形がはっきりした方が見やすいし分かりやすいだろう、と色々考えた末、この地図とした。良い経験が出来たと思う。
 
２４　都道府県別高等学校分布図＆教員数ドットマップ
　全国都道府県の平成18年度における高等学校数と、教員数(国立.私立兼務者を除く)を分布図とドットで１つの地図に表した。学校数はやはり面積の広い北海道と都市東京が赤く染まり、副都心の大阪、意外な兵庫.愛知と続いた。福岡も赤くなるかと思ったが、それほど数は多くないことが判明。教員数は、学校数がそれほど変わらないいくつかの県で差が1000〜2000人ほどあり、教師が足りてない地域もあるのだろうなと思った。
　地図を書くにあたって、47の都道府県の場所を正確に書ける自信がなく、地図帳も学校に置いてきてしまっていたのでそれを調べることから始まった。家に日本地図があったので助かった。統計データは図書館に行って最新の統計資料が載ってるぶ厚い本の中から選んだ。始めはたばこの需要について書こうと思っていたのだが、都道府県別の資料がなかったため断念し、身近である学校と教師について調べることにした。小中高とデータがあって、小学校にしようか迷ったが、やはり自分が高校生なので高校のデータを見たく思い、こちらを選んだ。ドットも男女別にしたかったが地図が小さくて入らなかったのであきらめた。凝りだすと止まらなくなりそうだったので割とシンプルなままに仕上げた。時間があればカルトグラムにしたかった。でも結構美しくできたので満足である。
２５　都道府県別人口密度と地価の比較
　私は、人口密度と住宅地の地価との関係を調べるため、「都道府県別人口密度」と「都道府県別住宅地平均価格」のコロプレスマップを作りました。
私は、人口密度の高い地域は地価が高いだろうと予想しました。実際に色分けしてみると予想通りの結果になりました。また、日本海側よりも太平洋側の方が人口密度や地価が高い傾向がありました。経済等で栄えていて人口も多い東京・神奈川・大阪・愛知は人口密度や地価が高いということもわかりました。
　この地図を見るときは、少し地図から離れて、2枚を見比べてほしいです。色合いが大体同じようになっていることがわかり、関連性をより感じてもらえると思います。
　この地図を作っていて苦労したことは、色の階級のつけ方です。１つひとつの階級の幅は等しくしようと決めていたのですが、数値の低い地域と高い地域の格差があったので、どちらの地図もピンク色でぬる所がなくなってしまいました。また、2枚の地図のデータの年度が違ってしまったことも心残りです。
２６ 　国会議員における女性議員の割合
　初めは、日本が先進国の中でずば抜けて低く、他の先進国は高いだろうと考えていたが、調べると予想していたのとは違うことがわかった。
日本はやはり低いが、欧米諸国も低かった。それに対し、南米やアフリカ、北欧が上位を占めていた。最も高かったのはアフリカのルワンダだった。意外に思い、調べてみると、ルワンダでは人口の70%が女性であることがわかった。ルワンダでは、1994年フツ族とツチ族の間に民族紛争が起こり、80万人のツチ族が虐殺された。その際に、男性が多く死傷したため、偏っているのだという。
　このように、歴史が映し出されている国もある。データが見つからなかった中東アジアは宗教的・文化的な理由から、女性の社会進出は進んでいないと思う。欧米や日本はもっと社会で女性が活躍できるよう意識を変えていかなけれならない。
２７　日本における登録、入国外国人数
　日本にいる外国人はどこから来ていて、どの国から来る人が多いのかをあらわしたグラフです。色は州ごとに分けてぬりました。
　この地図を作成してみて、日本に来る人はアジアだけでなく南アメリカからも多いことが意外でした。これは予測だけれど、日本に来る人が多い国は戦時中に日本の植民地になっていた国だった気がします。だから、その時に日本に連れてこられた人々の子孫が日本で生きているのではないかと思います。また、中国や朝鮮、韓国からの人が多いというのは、近いということが一番大きな理由だと思います。
　見てほしいところは、国のかたちが本物と近くなるように工夫しているところと、実際の大きさとはかなり違っているところです。
　苦心談はこのテーマについて述べているホームページがなかなか見つからなかったことです。
（出典）http://www.sanynet.ne.jp/~azeta/tiri_b/12/zainiti.htm
２００１年
２８　全国の歯科医師、医師、薬剤師の総数の階級区分図
　ここ数年、地方での医者不足ということを新聞やTVでよく耳にすると思います。しかし、東京・神奈川に住んでいる私や、親戚は今まで医者不足で苦労したことはありません。だから、まったく実感がありませんでした。そこで、今回の地理の宿題を機に、自分の目で確かめて、実態を知ろうと思い、このテーマにしました。
　一目見てすぐ分かるようにと、ハッキリと色分けをしたつもりでしたが、上位の色の地域がほとんどなく、寒色系の色ばかりになってしまいました。また、東京とは無関係だと思っていましたが、最近では妊婦を受け入れてくれない病院もたくさんあるそうです。
　病院とは、人間の生活と切っても切れない関係で、それが不足しているとなると、とても不安だとおもいます。しかし、医者は金銭的にも学力的にもなるのは大変です。少しでも失敗をすると、すぐ裁判になったり新聞に大見出しでとりあげられてしまいます。このようなことも医者不足につながっているのではないでしょう か。かといって誰でも医者になれて、失敗も見逃されるようになるのもまた不安です。これは、とても難しい問題なんだと改めて思いました。
２９
３０　地方における医師不足の実態
　この作品は、各都道府県の人口１０万人あたりの医師人数を階級区分図で表したものである。色分けしてみると分かるように、東と西では西日本の方が１０万人あたりの医師人数が多いことが分かった。地方での医師不足が騒がれている中で、このデータはとても興味深いものとなっている。医療は量でだけでなく、医師の質、治療の質、設備も重要であると思うが、まず医師量が足りているということは、人の命を助ける上で最低条件であるように思う。この地図を見ることで、日本全国の医師体制について少しでも考えてくれればと私は考えている。
　地図を作る上で大変だったこととしては、日本地図をＡ３の紙に描くことであった。地図帳の地図をどのようにしてＡ３の紙にピッタリ収まるよう拡大するか、その方法は？と苦心した。又、どの値で階級区分するかも迷った。なるべくそれぞれの値の中にだいたい同じくらいの都道府県数があるように区分したが、それが上手く色の変化として目で分かる結果として出たのでとても良かったと思う。
　地図を作るということは手書きで行うととても大変だった。しかし、作業を進めて行く中で表れてくる結果に驚きなどを見出だすことができたので、やり終えた時には達成感を得ることができた。変形地図にも挑戦したいと思うので、積極的に色々なテーマを探して見ようと思う。
　楽しく課題を進められたことで、地図にも少し興味が沸いたので、これから先の授業でもその意識を持ち続けていこうと思った。
３１　都道府県別人口密度図
　この作品は、各都道府県の人口密度を階級区分図で表したものです。見易さを重視して、上位のものほど色は派手に、下位のものほど色は地味にしてあります。
　今回この課題をやるにあたって、題材としてはありきたりですが、人口密度という観点でこの地図を作成しました。
　人口が多い都道府県や、面積が大きい(小さい)都道府県は、取り上げられることが多いので、順位をかなりの数まで上げられるのではないでしょうか。しかし、人口密度は取り上げられることが少ないので、思い浮かぶのはあまり多くないと思います。
　この地図で見てほしいところは、最上位、最下位の都道府県ではなく、人口に関しての順位で中盤の順位に位置する都道府県が、どの階級に所属しているのかです。
　人口の極端に多い(少ない)都道府県は、人口密度の順位も、人口の順位とたいして変わりはありません。しかし、人口が多くも少なくもないところで、極端に面積が広い(狭い)場合、順位は逆転することもあります。
　人口を基にした階級区分図にも似ていますが、違いに注目してこの地図を見てください。
３２　ブルーベリーの栽培面積と栽培地区
　今や世界中で食べられているブルーベリーですが栽培されている地区は限られています。
　その地区と栽培面積を図形表現図にしてまとめてみました。
作成してみてわかったのは細かい数値がはっきりしないと言うことと、園の大きさの感覚を大きくしないと違いがわからないということです。
　この地図を作るときもはじめはもっと小さな感覚で作っていたのですがわかりにくくて書き直しました。
３３　県別トマトの生産量
　トマトの生産量（ｔ）を表したトマト地図。ただの階級区分図は嫌だったので図形表現図と階級区分図のミックスのような図にした。この立体感を出すのが思ったより難しかった。まずもとになる日本地図を鉛筆やクレヨンでカーボン紙のようにして写して、次に各県のはじから線を引いて測って、また基準にしたはじの点からカーボン紙式で形を写し取った。１位２位の熊本県や北海道なんかは他と重ならないので楽だったが、関東を中心とする地域は都県が小さくて細かいし、生産量の多いところと少ないところが混在するしでややこしく、写した形が重なってしまって何がなんだか分からなくなってもうやめようかと思ったくらいだ。幸か不幸かすでに油性ペンで書いてしまっていたのでやめなかったが。何とか関東甲信越周辺も描き上がり、生産量の多い県に埋もれて消えてしまった県は噴出しの中に入れておいた。点線で書く方法もあったがすでに元の地図も分からない状況だったので止めておいた。ちなみに紙が黒く汚れてしまったのは地図を写すときに使ったえんぴつとクレヨンのせいだ。
　地図を見ただけでは分かりにくいかも知れないが、この地図でアピールしたかったのは“トマトっぽさ”。上位５位には絵も描いておいたし、ぬった色も赤・オレンジ・黄・黄緑・白。県の形は元のままにしたので他の点でトマトっぽさが出るように考えた。タイトルは内容が分かるようにつけたが個人的には「トマト地図」と読んでいる。テーマを選んだ理由はただ良く食べるから、とか好きだからというだけである。
　暖かいところで生産がいいのかなと思っていたが、調べてみると、１位熊本、２位北海道、３,４位は関東で別段そうでもなかった。また、野菜や果物の生産が多い地域とも言えないかもしれない。和歌山、静岡などは思ったより低かった。
３４　お酒から見た日本地図
　私のお父さんはお酒が大好きで大好きで３６５日飲んでいる。医者のくせに自分はアル中ではないと言い張る。だから私はお酒が大嫌いだ。だからお酒を一番飲む都道府県はどこか気になったので地図にしてみた。
　まあ、調査の結果が１位東京、２位大阪というありきたりな結果で少々悲しいがでも、“当たり前”の事ではないので考えてみた。
　まず会社が集中しているため仕事帰りにちょっとよっていっておつまみを食べながら一杯、というパターンが多いのではないか。それが証拠にベッドタウンと呼ばれている埼玉県はお酒の消費が少ないのだろう。
　分かった事はそんなに多くはなかったがまずまずの完成具合で安心した。
　苦労したことはカルトグラムにしたことによってどこから書き出して行く事か、という事だ。北海道がたくさん飲む。でも青森はあまり飲まない（例）とすると、どうやって大きさを決めていくかがとても大変だった。また、北海道付近が紙におさまらなくてやむを得ず細長い形になってしまい先生が見たら“何だ？これは？”と思うかもしれないがメッッチャ頑張ったので許してやってください。
　主張します！！私はこの地図を作るまで自信を持って都道府県を指せませんでした。でも作り終わり、自信を持って指せることをここに誓います。
３５　都道府県別公共機関からの請負契約額（平成18年度）
　私は、都道府県別の公共機関からの請負契約額を調べた。地図を作ってみると、新潟県の契約額がほかの都道府県よりも少し多めなことに気がついた。そこで、各都道府県の面積の分を差し引いた場合はどのような結果になるのかと思い、それぞれ、金額を面積で割った地図も作ってみた。すると、十分納得できる結果として人口密度の高い東京都などが突出していたのだが、やはり新潟県の値が中途半端に多く、気になったので、新潟県に焦点を当てて調べてみることにした。
　結果、全国と新潟県の契約額の推移は下のようになっていた。

　また、上越市で起きた地震は平成15年度が2件、16年度が122件、17年度が19件となっていた。
　ここから私は次のように考えた。平成15年度あたりから、小泉首相の改革によって、公共機関からの受注工事を代表する道路工事などが大幅に減り、その結果全国の契約額は年々減ってきていると考えられる。ところが全国値が減少しているにもかかわらず、新潟県の金額は、平成15年度から平成17年度にかけて増加している。これは、平成16年度に新潟県で多発した地震によって、壊れてしまったりした建物を修理・改築したためだと思う。そして、地震の被害も収まっていき、平成18年度は数値も落ち着いてきたのだろう。
　地図は階級区分図を作ったこともあって、あまり失敗せずに済んだと思う。ただ、残念だったのは、値の大きい愛知県についての考察があまりできなかったことだ。私は、平成17年度に完成した中部空港が関係しているのではないかと思っているが、確実な資料が得られなかったのだ。機会があれば、また調べたみたい。
<出典>
・統計局ホームページ/日本の統計
http://www.stat.go.jp/data/nihon/index.htm 
・建設工事受注動態統計調査（平成１５年度計分）
http://www.mlit.go.jp/toukeijouhou/chojou/h15doutaitoukei.htm 
・建設工事受注動態統計調査（平成１７年度計分）
http://www.mlit.go.jp/toukeijouhou/chojou/h17doutaitoukei.htm
３６　CO2排出量と経済成長
　北京オリンピックが始まり、中国の環境について改善すべきとさかんに騒がれている。
　また、先日のサミットでも中心のテーマは環境、とくにCO2の排出量についてであった。経済生産量の多い国はCO2の排出量も必然的に多くなるのだろうか。また、経済生産量の大きい国だけが気をつければ改善されるものなのだろうか。そんな疑問がうかんだ。
　そこでまず、経済生産高の尺度として各国のGDP(国内総生産)を地図に表してみた。さらに、CO2排出量に対する経済生産の効率性の尺度として"炭素集約度"を調べた。炭素集約度とは、2003年における化石燃料燃焼によるCO2排出量をGDP 1000ドルあたりであらわしたものである。
　炭素集約度の低い国は、その経済生産高と比べて、大気に排出されるCO2が少ないということである。つまり、その国の経済はクリーンであると考えられる。
　地図から分かるように、中国やロシアは、きわめて"炭素集約度"が大きい。
日本も戦後、高度経済成長の時代の後に公害問題が持ち上がったように、新たな工業国ではこのような歴史的な経路をとるのだろうか。
　現在では世界中で温室効果ガスに対する認識が高まり、企業も環境対策を行うなど、経済成長とCO2排出量を断ち切る努力が重要なのだろう。この世界地図は一目でそのことが理解できるものであり、世界中の誰もがこういう地図を頭に描きながら生活すべきだと思った。
３７　全国夏祭り調査★
　全国で一万人以上の人が参加する大規模な夏祭りが開催される回数を県別に比較した地図。本当は夏祭りが開催される時期を調べて等値線図をつくりたかったのだが、調べてみるとあまりにも特徴がなく、どこも大体同じだったので等値線図はあきらめてしまった。
　ポイントは地図にも書いたが愛知県が16回、とかなり多いということと、地方ごとの平均をとると東日本はどの地方も8回以上であるのに対し、西日本はどの地方も5回前後という結果となっていることだ。特に中国・四国地方はほぼ黄色で埋めつくされている…4〜7回
　私の予想は、東日本（特に東北）はねぶた祭や竿灯祭など、全国的にも有名な祭が多いから、来客数も多いのだが、西日本は祭が少ないというわけではなく、祭の知名度が低いというのと、地域で小さくやる祭が多いというのが原因ではないだろうか。
　夏祭りに関しても、地域でこういった特色が見られて面白かった。

　大変だったことは、日本地図を書くことだった(笑
　北海道の形は歪んでいるし、岩手の大きさが大分おかしかったりもするが、まあ地図を見て県がわかるくらいのレベルはクリアしていると思うのでご了承下さい。
３８　私の愛する芸術
　私の好きな芸術家(主に画家、音楽家、彫刻家)の出身地(正確には、生まれた場所)を調べて、世界地図にまとめました。作成した地図を見れば分かるように、やはり芸術はヨーロッパ(水色)で発達しているようです。南アフリカでは全くと言っていいほど発達していませんでした。
　地図はヨーロッパ中心のミラー図法のものを使いました。それなりに正確に写せていると思います。
　今回のテーマは、飽くまでも「私の好きな」芸術家なので、芸術家の派や年代に統一性は皆無です。
　有名なゴッホやミケランジェロから、超が付くほどマイナーなヤン＝ファン＝アイク、現在活躍中の村上隆やロン＝ミュエクなど、本当にそれこそ「古今東西好きな芸術家」を集めました。パトリシア＝ピッチニーニが載っていて、ピカソとシャガールが載っていないのは、個人的に私が好きではないからです。（単に載せ忘れた人も何人かいます）
　是非、地図で知らない芸術家がいたら調べてくれると嬉しいです。もし、さらにその芸術家を好きになってくれたら、もっと嬉しいです。そういう思いをこめて作りました。
３９　サッカー強豪県はどこだ!?
今回私は、毎年冬に行われる高等学校サッカー選手権大会のベスト4になった高校のある都道府県を調べ、各都道府県のベスト4進出回数と優勝回数を地図にまとめました。
(尚、地図にも書いてあるとおり、大会が始まった当初は、関西地方の府県のみの参加であったため、「全国高等学校蹴球選手権大会」と改名された第27回より、昨年度行われた第86回大会の統計を元に地図を作成しています。)
一目見て、強豪県がどこであるのかわかるようにカルトグラムを用いました。「大きく描かれている都道府県」＝「強豪」というわけです。
また、優勝回数を色で表しました。これは、ベスト4により多く進出する都道府県がはたして優勝回数も多いのかを見てもらいたかったためです。こちらはぱっと見てわかるものではないと思いますが、じっくり地図を見たときの面白さというのもあったらいいなと思ったので塗り分けました。
作成して、はっきりと「勝ち進んでいく都道府県」と「そうでない都道府県」に分かれることがわかりました。まったく勝ち進んでこられない県が11県もあると思えば、静岡県や埼玉県のように20回以上もベスト4に進出している県がある。また地図には書いていないのですが、山梨県(韮崎)、東京都(帝京)、長崎県(国見)のように1つの都道府県に対し1つの学校が代表として何度もベスト４に進出しているところもあれば、埼玉県、千葉県、静岡県、大阪府のように、１つの都道府県に対し多くの学校が代表としてベスト4に進出する県もあり、その都道府県内で代表に選ばれる難しさの違いを感じることができました。
このように、作成過程でいろいろな発見があったのですが、そのすべてを地図に描き表すことができなくて、とても残念です。が、自分の好きなことを調べて、形にできたので良かったです。
10年後20年後にこの地図の形は大きく変わるのか少し楽しみです。今後も高校サッカーの発展を祈っています！ 
（出典）ウィキペディア
４０　全国中学生　バレーボール部率　女子
（作品の概要）
各県別に中学生の人口、女子バレー部の部員数を調べて（部員数÷人口）×１００で部員率を計算。率によって１マス１％年大きさを決定。カルトグラムにした。また、２％ごとに区切りをつけて色分けをした。
（作成して分かったこと）
以外にも激戦区東京での率が低かったということ。
九州地方のほとんどの県が上位を占めているということ。
（工夫したこと）
人数を単位として地図を描いたわけではなく率を単位として描いたから県の大きさや人口に関わりなく大きさを決めることができた。
（感想）
高校生のデータを使用したかったが全国中学校体育連盟にしかデータがおいてなく中学生のデータになってしまったのが残念。激戦区なのに東京のバレー部率が低いのがすごく意外だった。
４１　人間開発指数マップ
　　「人間開発指数とは何か。」この疑問がきっかけでした。今までなんとなく言葉だけは聞いたことのあるような感じでしたが、詳しい事は全く知らなかったのです。調べてみると、出生時の平均余命、識字率及び基礎教育の普及、一人当たりの実質的なGNPから、各国の健康･教育･経済力の総合的な充実度を示す数値ということでした。「それならきっとアメリカや日本がトップで発展途上国（特にアフリカ）は低いだろう」と、予想をたてた私は、近隣の国との数値の違いを明確にするためにも、階級区分図を作成することにしました。
　　しかし、１７７カ国のデータが全て小数第三位まで求められていたので、階級ごとに国を分ける時少し苦労しました。また色使いは、見やすく、事実が正しく伝わりやすいように工夫しました。こうして出来上がった作品を見て、私は大きく２つの事に気づき、驚きました。
　　１つ目は、アフリカの中でも国によって、数値に大きな差があることです。全体と　して見た時は予想通り人間開発低位国が多いのですが、１つの国を取り出してみた時、例えば５６位のリビアはBRICsより数値が高いうえに、最下位のシエラレオネとの差は約０．５もあります。
　　２つ目は、ある国と周辺の国とは似たような数値であることが多いことです。南米や中東は黄緑が多かったり、バルト三国は全てオレンジです。理由ははっきりとわかりませんが、階級区分図にしたことで発見できたので良かったです。
　今回持った疑問はすぐに調べて、今後の地理の学習に役立てたいと思います。
(出典)：*Human Development Report 2007/2008
          - Human development index value -  
        http://hdrstats.undp.org/indicators/1.html
         *ESD-J | 人間開発指数(HDI)
         http://www.esd-j.org/keyword/archives/000584.html　
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