2007年度夏のプレゼント 3組 
3組の生徒に選んで貰った「印象に残ったベスト5」:@2番 A34番 B6番33番 C4番42番
票が分散しましたが、Aは断トツでほぼ半分の生徒が選びました。「取り上げた内容が実にユーモアだった・・・」「背景を牛にしたのはいいアイデアだなと思います」等など。
1組 3組 4組 5組 6組 桐陰祭展示
07参議院選挙投票率カルトグラム
僕はこれまでの15年7ヶ月の中で、これほどまでに長野県を恨んだことはありません。どうして8つもの県と隣接しているのでしょうか。カルトグラムにしてみたら、ものすごく細長くなってしまいました。新潟県も明らかに横の長さが足りません。ホントにカルトグラムって難しい。もっと簡単なものにしとけばよかった〜。
しかも、「率」をカルトグラムにしても面積に大差がないことに途中で気付き、自分馬鹿だなぁと少しショックを受けました。
東日本はなかなか本当の地形と似ているのですが、「長野県」あたりからそれを諦めました。なので、西日本はとても早く仕上げることができました。その点においては、長野県に感謝!
それにしても島根県民はすごい!!投票率70%を越えていました。それに対して、青森県は50%強しか……
青森県民のみなさん、島根の人達を見習いましょう!!
牛のゲップで温暖化!!
環境問題に関する地図を作ろうと思い、一番最初に「ぱっ!」と浮かんだのが地球温暖化の問題だった。
原因は二酸化炭素だとよく聞くが、他にも気付かなければいけない原因となるものがあるのではないかと思い調べたところ、メタンガスが及ぼす温室効果が二酸化炭素の23倍ともっと深刻なものであるということがわかった。そしてメタンガスの人為的発生源を調べてみたところ、第2位に「家畜の腸内発酵」とあった。
家畜の腸内発酵で何故メタンガスが発生するのかというと、反芻動物(「一度飲み込んだ食べ物を再び口の中に戻して、再咀嚼する」動物)が反芻する際にゲップがでるだが、そのゲップにメタンが含まれているのである。また1頭の牛から1日に平均400〜600?のメタンが排出されている。そのため世界中の牛たちのゲップから排出されるメタンガスの量は大気中の全メタンガスの25%にまでのぼると言われている。

地図の作成はそれほど大変ではなかった。それよりも資料を集めたりしていく上で、自分の知らないことがどんどんでてくるので整理するのが大変だった。地図をカルトグラムにするつもりだったが階級区分図の方がわかりやすそうだったので結局諦めるかたちとなった。唯一であり大きな問題点としては色を12段階にした事で差がよくわからなくなったということだ。これは明らかなるミスだ。

地図を作成していく上で反芻動物の中で何故乳牛を選んだかというと、やはり乳牛は頭数の増減が激しくなく安定した数値を得られると思ったからである。また、乳牛と聞くと十勝平野などで酪農が盛んな北海道が多いと思うが、実際に桁違いな数値をだしていた。しかし、地図を完成させてみると意外にも全国各地(無論、北海道は除く)にそこまで偏りがなく、また高い数値を出しているところも少なかった。各都道府県の数値を表にして地図と一緒に貼ってあるので見てもらえるとわかるが、数値が段々となっていて大差はない。
それが何を象徴しているかまではよくわからないが、数値が低いほうが多いのでまだそんな大きな問題として取り上げられていないのかなとは思った。世界で見ると人口の十倍もの数の羊や牛を飼っているニュージーランドでは畜産農家対象に環境税が検討されているなど、世界各地で深刻な問題として取り上げられていた。色々調べていくと情報がでてきて結構騒がれているのに表ではあまり知られていないこととなるとどうしても畜産農家の方々だけの問題という感じになってしまう。最終的に影響を受けるのは地球であるので限られた人達だけの問題ではない。まだ数値がそれほど高くない日本だからこそ早くから対策をうてるようにしていてほしい。

この地図を見て積極的にこの問題だけでなく地球を大切にしていこうと思ってもらえれば嬉しいです。
世界各国の在留邦人数
夏休み中、夏プレのテーマを何にするか悩みに悩み…どうせなら日本地図よりでっかい世界地図がいいよなぁ…どうせなら夢のあるテーマがいいのかなぁ…と思い決めたのがこれ。僕自身、幼い頃海外に住んでいた経験がある。通っていた学校こそ外国人ばかりだったが、休日は同じように住んでいる日本人同士がつくっている日本人会が様々な催し物を行っており、たくさんの日本人がいた記憶がある。実際調べてみると、11099人。世界第16位の多さである。そのほとんどが首都にあつまっていたと考えると、ほんとに日本人だらけ。

作ってみて明らかだったのは、現在の日本経済の拠点である、アメリカや東南アジアに人口が集中していること。在留目的が永住より、数年単位の転勤者が圧倒的に多いことからもわかる。一方、人口が少ないのは、アフリカや旧ソビエト諸国だ。経済・文化的交流が少ないのが理由だろう。この地図は単に人数を表した地図ということだけではなく、経済文化交流も読み取ることができると思う。
まあ結局地図作りを通して、一番よかったことは世界の国々の名前と位置をちょっと覚えられたことかな。アフリカとか東欧はマイナー地名の宝庫!!
世界の生徒の理系教育への関心度
作品をつくって一番最初に思ったのは「対象の国が少なすぎた」ということです。地図がスカスカになってしまいました。この部分は失敗したなと思います。
データを見ながら地図帳で国を探して思ったのは、トップ(関心度が高い)のはこぞってアフリカ諸国なのだなということです。このデータをつくったIEAも「日本はテストはできるが、関心がない」というコメントをのせています。日本の今の受験事情がこうしてしまったのか、それとも勉強は義務である(このアンケートの対象の中二では)から、いやでもしなくてはならないという認識があるのか、それは定かではありませんが、今の日本が昔の学習能力、意欲の高い人々によって豊かになった事実を思うと「日本は今や昔とは変わってしまった」と感じてしまったのは自分だけではないでしょう。
 
偏差値は「この方が分かりやすい(差が見えてくる)」と思ってつけたのですが、計算が非常に大変でした。世界地図を手でうつしたのも大変でした。
水泳インターハイ決勝出場者 地図
地図を作る」にあたって、課題ではあるが自分に関係することなら楽しく出来ると思い、“水泳”についての地図を作ろうと思った。8月18日〜21日に水泳のインターハイがあり、3日間ともテレビで見ていたので、この題名で地図の作成にとりかかった。
決勝出場者の名前と学校名の情報はすぐに入手できたが、都道府県名はわからず学校名から調べるのにかなりの時間を要した。また、どの図法で作成するかで迷った。しかし、インターハイをテレビで見ている時、主要都市からの出場者が多いと僕は感じたため、その感想を地図上で表現するのならば、階級区分図が良いと思った。

作成する際に区分、区切りに仕方や色分けで印象が変わってしまうのが階級区分図の特徴なので時間がかかった。色は多少分かりにくくても“水泳”に関する青系統で統一した。

実際に完成すると、やはり関東、近畿地方に出場者数が集中していた。意外にも、北海道、九州地方はなかなか多かった。地図を作成することを通して学べたことはたくさんあったので、良かったと思う。
京阪神ごみ総排出量(総量)
作品概要:近畿地方が好きだから近畿地方の地図をつくろうと思い、近畿地方の中でも京都府、大阪府、兵庫県が好きだから京都府、大阪府、兵庫県の地図をつくろうと思い、それぞれの府県を市区町村単位にわけてそれぞれの市区町村におけるごみの総排出量を階級ごとに色塗りしてできたのがこの地図です。概形は東京23区に似ています。色鉛筆を使用し、ソフトな仕上りとなっております。
作成してわかったこと ・京都市、大阪市、神戸市はやはりごみが多い ・加えて姫路市、尼崎市、西宮市などといった栄えている市区町村もごみが多い ・ごみが多い市区町村は大阪市を中心に広がっている ・北西には面積の大きい市区町村が目立つ ・淡路島はごみが少ない ・右に左京区左に右京区 ・環境問題に関係している
見て欲しいところ ・ムラのない塗りっぷり ・小さい島も丁寧
苦心談その他アピールしたいこと ・階級をわけるのに若干苦労した ・島がどの市に属しているか
関西の地名が少し覚えられて楽しかった。
県別平均気温と人口1人あたりの電力使用量の関係
題名の通りだが、今回僕は県別平均気温と人口1人あたりの電力使用量の関係について調べてみることにした。何故このことについて調べてみることにしたかというと、ニュースでも毎日のように報道されているが、今年日本は異例の猛暑となり、連日30℃越えを記録している。寝苦しい夜など人々にとって苦しい暑さとなっているなか、夜中クーラーをつけっぱなしで寝て体調を崩してしまう「クーラー族」という人々が増えているらしい。そこでふと、夜中までクーラーをつけっぱなしだったら電気代が半端なくかかってしまうのではないか?と思い、今回地理の課題として調べてみることにしました。

地図はちょっと見づらいものになってしまったかなと後悔する点がいくつかあります。電力使用量をあらわす方法を斜線などさまざまな線であらわしたのだが逆に少し見にくくなってしまった。しかし自分で作ったものなのでけっこう満足している。

それで作成して分かったことは、気温が高いところではやはりクーラーなどの使用率が高いということもあり、電力使用量が高くなっていた。例外もあるが。それで都市部での電力使用量が高いだろうと予測していたのだが、全くそんなことはなく滋賀県や愛知県、富山県などが上位であった。例えば滋賀は製造業がとても盛んで、愛知は化学工業など豊田市で生産される車が有名である。ので大都市などをぬいて上位だということがうかがえる。

これからまだ暑さは続くと考えられるし、冬になれば夏の猛暑とは反対に厳しい寒さとなることがうかがえるので例年より暖房の使用率があがり電気の使用量も増加するだろう。今現在も東京電力が節電に協力をと呼びかけているので冬になれば首都圏の大停電なども考えられる。それをウォームビズなどでどのようにして食い止められるか、それが今後の課題であるといえる
参院選(2007・7・29)の選挙区の都道府県別得票数のカルトグラム
自民党の歴史的大敗という結果で終わったが、これからの安倍政権の行方を左右する重要な一つの節目ということで、この題材を選んだ。結果ばかり注目されているが、僕は敢えてその得票に注目した。それは各都道府県の投票した人数の人口に対する割合(投票率)が、どの都道府県でも等しいのか気になったからだ。
統計を調べて、このカルトグラムを作ってみたところ、やはり各都道府県で若干の差が見られた。中部地方、中国地方(特に島根)は全人口に対する割合が高いのに対し、関東地方(特に茨城、栃木)は低いことが分かった。
しかし、何と言っても東京、大阪、名古屋の「三大都市圏」の得票数は、特別に高く、大都市に人口が集中している様子も伺えた。
見て欲しい所は、1マスを細かく変形する等して、分割し、できるだけ忠実に都道府県の形を再現した点と、得票数の多い、少ないによる日本地図との違いを明らかにするよう、日本列島の形を崩さないようにした点が挙げられる。
一番苦心したのは、A3という大きさの決められた用紙に収まるようにマスを埋めて描くことだ。関東地方はたくさんのマスを使い、その分スペースを取る為、方眼紙からはみ出してしまう時が多々あり、1マス当たりの得票数の値に悩み、試行錯誤が続いた。あとは変形とは言え地図なので、接する県同士の位置関係・海岸線を正しく表すのが大変だった。
特に大きい県が1つあり、周りに小さい県が配置されている場合(山梨県は多くの県と隣り合っているものの、与えられたマス目が少なく、非常に難しかった)、何度も何県か分かる範囲の中で形を変え、これもやはり試行錯誤だった。
最後に、本当に何回も何回も失敗を重ねて完成した苦心作です!ぜひぜひご覧下さいV(^0^)
世界の石油の可採年数
石油が世界のどの地域でどのくらい生産されるのか、と言うのはありきたりだと考え、少し変えて、国ごとの可採年数(現状のままの生産量で後何年、生産が可能であるか)を地図にすることにした。資料はすぐに手に入ったが、作成にはかなり時間がかかった。ある程度国の形は本物に似せないといけないし、他の地域とのバランスも考えないといけない。とても世界地図には見えないカルトグラムになってしまったが、とにかく完成してよかった。
完成した地図を見て改めて中東の国々の石油の多さがわかった。石油はまだまだ重要なものとしてあり続けるから、中東の影響力は益々大きくなるだろう。あまり知られていない国が多くの石油を保持していたり、大国が思ったより少ないなど驚くことも多かった。
今回の地図作成で、どこにどの国があるか、少しわかるようになったのは、ちょっとした収穫である。 
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太平洋戦争における、アメリカ軍の本土空襲を考える地図
各自でテーマを決めて地図を作る、と聞いたとき1番始めに思いついたのがコレだった。後から考えるともっと選択肢を挙げて考えれば良かった気もするが、この夏沖縄に行った事もあって戦争つながりで調べてみるのもイイかな、、と思いこのテーマに決めた。
やっぱり空襲を考えるのなら被害のデータがあればいいと思い探してみたところ、なんと中学の教科書に使えそうなデータが…。参考文献に「教科書」って書くのヤダなぁ、、と思いつつ使ってしまった。結局、この地図はその中学の教科書のデータがほとんどである。そのデータとは、「被災者数」「死者数」「焼失、倒壊家屋数」の3つだ。これらを地図上に示していけば何かわかるかも、、と期待しつつ地図を作ってみた。

興味本位で作り始めた地図だったが、見てみるといろいろなことが再確認できた。例えば、空襲の被害が大きかった地域(すべてのデータで数値が高い)は現在の産業の中心地であり、アメリカ軍がいかに「産業の破壊」を目的に空襲を進めたかが良くわかるし、広島では被災者数と死者数の数値の差が東京などより少ないことから原子爆弾の、焼夷弾攻撃など比にならない破壊力が想像出来る。・・・あとなぜここで自分の知らなかった発見を書いていないのかと言うと、実はコレを書いたのは8月31日が目前に迫る夏のある日だったのである。まだまとめられる位の考えが出来てない…。
自分では、シンプルながら色々と考えられる地図だと思う。まぁもっと真面目なテーマで地図作れば良かったと思わないワケではないけれどたまにはこんな役に立たない地図を見て、ボーッとするのもいいかな、、と思った。
あとコレを見る人には何か2つの地図の関係を考えて(例え興味が無くても「戦争ってヤダなぁ…」位は)感想を持って欲しいと思う。
…ちなみに作品が完成して初めて自分が思ったことも「戦争ってヤダなぁ…」でした、、。
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気象関連の災害数カルトグラム   〜地球温暖化が与える影響〜
僕は、カルトグラムで世界地図をどうしても作ってみたい、と思っていた。そして環境問題にテーマを絞り、調べてみたところ、203/03年に、西ヨーロッパの激しい熱波により、約35000人もの死者が出たという事件を知った。そこで、目に見えて分かる現実の異常気象が及ぼす被害の規模をカルトグラムに表すことに決めた。

地図を作成するにあたって、5×5mmの方眼用紙を使用し、1マスにつき災害数1件とすることで、カルトグラムがより明快なものになるようにした。ちなみに、ここで言う”1件”というのは、10人以上が死亡し、100人以上が影響を受け、緊急事態となった、又は国際援助の要請をした干ばつや極端な気温、洪水、暴風などのことを指している。データは2000〜2005年の合計をもとにしている。なお、地図に載っていない国や地域に関しては、データがないので省略している。

地図を作り始めて北アメリカ、南アメリカ・・・と最初の方は比較的作りやすかったが、アジアやヨーロッパは国が密集している箇所があり、悪戦苦闘した。そして、困難を極めたのは、アフリカである。まず、国の数が半端ではなかった。それだけではない。面積の大きい国がとても件数が少なかったり、地域によって件数に偏りがあるなどしていたので、形が歪んでしまうのであった。強引にアフリカっぽい形を作ろうとした結果、本来隣接していないはずの国が接してしまったり、内陸国のはずが海に面してしまっていたり・・・となってしまった。この辺りは妥協してしまった点が多かったので、もう少し改善できたかもしれないと思った。最後に、地図をより見やすいものとするために、件数に応じて色で塗り分けをした。

そして、とうとう総国数147ヶ国のカルトグラムが完成し、いざ地図を見てみると・・・件数が多いのは、州別ではなんとなくの予想ではアフリカあたりが1位になるのでは・・・と思っていたが、アジアが圧倒的で次いでアフリカ、北アメリカと続くような形となった。国別では、1位アメリカ(146件)2位中国(135件)3 位インド(85件)・・・となった。ちなみに、気になる日本(31件)は12位だった。

 この結果と、地図の左下に書き加えた「気象関連の災害による世界中の死者数」のグラフから考えられることは、最も死者の多い「極端な気温」は、2003年の西ヨーロッパの熱波や、日本での熱中症などによるものであり、これらは地球温暖化と密接に関係している。他にも、洪水や暴風による死者が多いのは、誰もが印象に残っているであろう、アメリカのハリケーン「カトリーナ」をはじめとする、世界各地でのサイクロンや台風による影響で、これらが本来のものより、異常に強力なものになってしまうのも、地球温暖化による大気組成や気温の変化、海流の水温の変化が原因となっている。さらに、この海流の様々な要素が、ペルーでの洪水、インドネシアやオーストラリアでの干ばつ等ともつながっており、世界各地に大きな影響をもたらしていると思われる。
このように、災害が世界中の至る所で起こっているということは、結局はもとの地球温暖化の影響が世界中に及んでおり、そして、その地球温暖化というのは、やはり、地球規模全体の問題である、という事実を再認識させられたと思う。
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2007年夏:第89回全国高等学校野球選手権大会、全参加校によるカルトグラム
暑かった今年の夏。その暑さに一迅の風を起こし、深紅の優勝旗を持ち帰った佐賀北高等学校。「県立の星」「奇跡の逆転満塁ホームラン」 決勝の翌日の新聞は大きな文字がおどった。地球温暖化や潮位上昇などジャムスティックの資料も捜したけれど、やっぱり夏は甲子園。4081校の頂点に立った佐賀北高等学校に敬意を表し「2007年夏:第89回全国高等学校野球選手権大会、全参加校によるカルトグラム」を作成した。尚、東東京大会には、我が筑波大学附属高等学校野球部も4081校のうちの1つとして参加した。(やはり、田代先生の言うように決勝までに、宿題は終わらなかった。)

<地図の作成のみどころ>
各地域の予選参加校を調査、分母となる予選参加校は4081校。初めは方眼紙でマスを作り、だいたいの大きさを把握し、とにかく美しく作りたかったので、エクセルシートを利用した。
全都道府県から参加しているので日本地図らしく仕上げたかったが、面積と参加校の割合は全く関係ないので苦労した。隣県との県境の多い県内陸県、特に山梨県(5県)、長野県(8県)は参加校が少ないので苦労した。特にこの2県でかなり長い時間がかかった。
北海道と東京は各2地域に分かれるが、片や広範囲で参加校は254、片や狭い範囲で260という数字の近さ→つまり、頭の小さな日本地図となる。関東圏は神奈川、千葉、東東京、西東京、埼玉と参加校多い都県が集まっているので、ふくらむ。東北地方、四国地方はバランスがよい地図となり、海岸線も綺麗にでたが、本州瀬戸内海の沿岸部は力尽きてまっすぐになってしまったところが、残念である。
参加校が多い地域は、予選での試合数が多く、勝ち残れないとのみかたもあるが、ベスト4で比べると、静岡(120)常葉菊川、広島(97)広陵、長崎(61)日大長崎、佐賀(41)佐賀北となり、関係があるかもしれない。
しかしながら野球は一試合一試合の勝利の確率は2分の1。やってみなければわからない。だからこの美しい地図は各県の代表をたたえる夏のプレゼントなのだ。
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23区の高校分布変形地図
夏休み中に部活の試合でいろいろな高校の生徒をみて、「都内にはどれぐらいの数の高校があるのだろう」と思い、地図のテーマを考える上でのおおもととなった。
具体的に各区の高校を調べるにあたっては、高校受験案内では高校で募集のない学校が載っていなかったり、その他の資料においても移転・合併・廃校・開校が目まぐるしく苦労した。
また、地図を作るにあたっては、面積の計算とかが面倒だったので、決められた面積を折り紙で貼ることにした。一度決めてしまえばどんなに細分化しても合計は変わらないのでいくらか楽だった。区の境を正確にするのが一番大変だった。しかしそれがため、区の形は全くと言っていいほど工夫できなかった。残念だ。面積に応じて折り紙の色を暖色・寒色で使い分けたのはひとつのポイントだと考えている。隣に貼った白地図はもちろん比較して見てもらうためだが、「白」なのはオリジナルの地図の色づかいをひきたてるためである。
調べてみるとやはり中央部に多く、逆に東部に少ないことがよくわかった。

作成を通して、忘れかけていた23区の位置・名前を再確認できたという嬉しい効果がありました。。。
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1世帯当たりの住宅エネルギー消費量
今回は日本で1世帯当たりの住宅エネルギー消費量をテーマに地図を作りました。調べた結果として東京、神奈川、大阪などといった人口の多い都心よりも青森、山形、秋田といった田舎かつ東北地方の方が住宅エネルギー消費量が多いということが判明しました。この理由として、冷暖房の使用率が東北地方は多いからというのが言えます。北海道では9月〜6月まで暖房を使っているそうです。しかも、北海道を含む東北地方では都市ガス、電気ではなく灯油の方が主体です。

ところで、この地図の特徴として、住宅エネルギーに関するであろうCo2,灯油のランキングを載せ,後の自分に役立つように作ってみました。自分にとっては満足いくものができたと思います。
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避暑地を探せ!!〜最高気温で階級区分図
今年の夏はとにかく暑かった…。 天気予報はいつ見ても真夏日か猛暑日で、隣の県でも40℃を越えていました。体温を上回る気温の中で宿題に悩んでいて、思いついたのが、この地図でした。
作ってみて、やはり都心は暑い、ということがわかりました。人が多く、空調の利用が激しいことや、工場が集中していることが要因だろうと思います。その点で沖縄県や北海道が低めなことも頷けます。
1番苦労したのは、情報収集と、それをまとめることでした。調べてみると、例えば山形県では 1933年の記録が最高で、それ以降は低いです。そうなると題意に合わないと思い、1990〜現在までで考え、区分しました。ただコメントを書くだけでなく、別に書いて貼ったことも 目立たせるために工夫した点だと思います。
コメントや上位3県など、後から付け足して書いたものが多く、結果的に少しゴチャゴチャして見にくくなってしまい、カルトグラムよりも目を引かないかもしれませんが、一つ一つの作業を丁寧にやったので、満足のいく作品ができたと思います。
少し季節外れかもしれませんが…
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世界の地質
まず、作品を見てほしい。一番に気にかかるところは、アフリカ大陸の北緯10度前後を境に分かれる乾燥帯と、脆弱性の高い地域だろう。
ここで分かれる理由は、調べた結果気候に関係しているようだった。乾燥帯は、雨のほとんど降らない砂漠気候なのに対し、脆弱性の高い土地は乾季と雨季の区別があり、時には草も生い茂るサバナ気候なのである。
こういった、草の茂るサバナ気候の土地も、近年の環境問題で砂漠になろうとしている。今回得たことを基に、自分に何が出来るのか考えていきたい。
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一人あたりの国民総所得GNIベスト・ワースト10
この地図製作にあたって最初「一人あたりの国民総所得GNIベスト・ワースト10のカルトグラム」を作ろうと思っていた。しかし普通の地図では米粒程にしかならないルクセンブルグが一位で、どうしても周りの国々がそれを囲うことが出来なかったり、上位国がヨーロッパに集中していて全く世界地図に見えなくなってしまうことやデータがない国が表現出来なかったりと様々な問題から諦めることにした。そして仕方ないので色分けの地図にし、それぞれ見やすいように工夫してみた。すると思ってた以上に見やすいものに仕上がっていてよかった。

また今回このテーマで地図を作成してみて必ずしも先進国やGDP、GNPが上位の国がGNIで上位の国とは限らないことにとても興味をもった。一方、GDPやGNPが下位の国は大体がGNIでも下位にあり、これまた興味深い結果となった。つまり豊かな国とはGDPやGNPのみで決められるものではなく、総合的なデータによって初めて判断することが出来るのだと思った。なのでこれからは広い視野で物事を考えていきたいと思った。
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台湾の観光地マップ!
この観光地マップでは、僕が台湾に住んでいたころに行ったことのある観光地の中でも、一番思い出に残った六つを載せました。台湾の地図を描くのは意外に簡単だったので、楽でしたが、一つ一つの観光地の絵を書くのにひどく時間を費やしてしまいました。
自分は絵を描くのが下手で、しかも細い部分がたくさんあったので、正直とても苦労しました。でもその分、自分では満足のいく作品となったので、是非みんなに見て欲しいです。
説明を書くのにも苦労しました。自分の知っていることだけでは、書く量がとても少なかったので、観光地一つ一つに対して最低でも三十分かけてインターネットを使ってその情報を集めなければなりませんでした。さらに、もっと大変だったのは、その集めた情報をまとめてどういう風に説明として書くかでした。インターネットの情報は本当にたくさんの資料があったので、その中でも最もよいものを厳選して、いらないものを除かなければなりませんでした。そこで時間がかかってしまい、夜になっても終わらない日々がありました。でも、最終的に、終える事ができてよかったです。
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日本は本当に暑くなっているのか?
1970年代と直近(1997年〜2006年)の各10年間の年平均気温の変化を都道府県別に表した日本地図。データは、気象庁のホームページより、原則県庁所在地を抽出して(観測場所の移転等でデータの連続性がない場合は他の都市)、各年の「年平均気温」の平均を計算した数値を用いた。
このテーマ選定は、「地球温暖化」だとか「都市化の影響」だとかの気象ニュース解説を毎日のように聞いていて、『確かに毎日暑いけれど、本当に日本はそんなに暑くなっているのか?』と思ったことがきっかけ。比較する時期については、80年代ではあまりにも近すぎるし、60年代は高度成長期すぎるかなと思ったので70年代にした。
作成してわかったことは、日本全国どこでも暑くなっているということ(地図を作成してというよりデータの数値を算出した段階でわかってしまったが)、気温がもとから高い南の方がより上昇幅が大きくなるだろうと思っていたが、宮崎・佐賀・鹿児島などはそうでもなく、東京・愛知・大阪・福岡の周りの県の気温上昇が大きいこと(よってかなり無理すれば、太平洋ベルト地帯の気温上昇が大きいように見えるかな)、福島・岩手・宮城の東北の太平洋側3県の上昇が少ないこと(海流の影響とかあるのでしょうか)。反省点として、気候はいろいろな要因が重なりあっているものなので、都道府県別に「日本地図」として比較してもインパクトのあるものにはならなかったかと(色選びは悩みました)。また、そもそも同じ県内でもかなり気象条件が違うところがあるのに、一つの都市のデータで県全体をあらわすのには無理があったかと。

ともかく、「日本は本当に暑くなっている」ということと、大都市の周りはこれからもますます暑くなっていくのだろうということをこの地図で感じ取っていただけたら幸いです。
20
都道府県別総理大臣輩出数
この地図は安倍首相までの総勢57人の歴代総理大臣の出生地をもとに作られている。各都道府県から今まで何人の総理大臣が輩出されたかが一目で分かるようになっている。
作成して分かったことは、藩閥政治のせいだろうが薩長土肥だけで12人も総理大臣を輩出しているということだ。 見て欲しいところは同じく薩長土肥のところだ。藩閥政治のことに気付いて欲しいと思う。 白地図を探すのが大変でした。
21
日本は良い職場!?
意外と楽しみながら作成できたと思う。とは言っても、やはりマス目の少ない都道府県の処理は難しく、作業がなかなか進まないときもあった。
「日本に住む登録外国人数」に関する変形地図を作ってみると、日本が長方形のような形に変形した。なぜこのようになったのか、はっきりとは分からないが、自分の考えとして、外国人は日本に職を求めてきているため、自然と、工場などの多い太平洋ベルトあたりに住むようになり、長方形の形をした日本地図になったのだと思う。
今回は登録外国人数全ての地図を作ったが、アジア系外国人、西欧系外国人など、外国人の中でもさらに分けて考えてみても面白いと思った。そうすることによって、新しい発見もでき、さらに見比べることによって知識を深めることができると思う。今度自分が変形地図を作ることはないと思うが、もし機会があれば、今書いたような変形地図を作成したい。
22
世界の原子力発電開発の現状
夏休み中に起きた中越沖地震と柏崎刈羽原発の事故。ニュースでその事故が大々的に取り上げられていたのは、まだ記憶に新しいところである。柏崎刈羽原発で火災が発生した、放射能を含んだ水が海へ漏れた、などの危険性が心配され、また「柏崎刈羽原発が停止したことにより、今年の夏は電力不足が心配される」などのニュースも流れた。この事故をきっかけに原子力発電について興味を持ち、今回「世界の原子力発電の現状」について調べるに至ったのである。

地図は新高等地図(東京書籍)の1〜2ページに載っていたものをトレーシングペーパーで描き写した。そして世界の主要な国について運転中のものの出力を赤、基数をオレンジの線で、建設中のものの出力を青、基数を水色の線で、そして計画中のものの出力を緑、基数を黄緑の線で示した。ヨーロッパを拡大しようと思っていたので地図を右下に寄せたのだが、途中で変更し、そのまま書き込むことにしたため、地図が右に寄ったままになってしまった。また、ヨーロッパは細かくなり、少し見にくくなってしまったように思う。きちんと計画する事が必要だったと深く反省している。

現在稼動中の原子力発電の発電量が最も多いのはアメリカで、次いでフランス、日本、ロシアとなる。一見して北半球に偏っていることがわかる。
また、ヨーロッパでは青や緑の線が少ない、つまり建設中や計画中のものが少ないということがわかる。スリーマイル島原発事故(アメリカ)、チェルノブイリ原発事故(ロシア)などの大規模な原発事故を受け、ヨーロッパの国々では原子力からの脱退を進める動きが加速しているそうだ。実際に地図を見れば、ヨーロッパは現在運転中のものを示す赤い線ばかりであり、緑や青の線はほとんど見られないことが一目でわかる。

反対に青や緑のライン、つまり建設中や計画中のものが多くみられるのは地図の中ほど、東アジア、東南アジア、ロシア、中近東である。日本のように資源が少ない国のみならず、石油がある地域でも開発や建設が始まっている事は興味深い。

少ない原料でたくさんのエネルギーを得られる、二酸化炭素を出さない、など地球環境と共存するエネルギーとして、国際的に評価が高まっている原子力発電。これから先、どうなっていくのか、ぜひ注目していきたい。
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スイス言語&鉄道MAP
地図づくりということで最初に思いついたのがスイスだった。何回か行ったことがあるのだが地理がちゃんと頭に入っていないので地形を理解したいと思っていたからだ。主なテーマは「言語」。行く所によって使われている言葉が異なり、どのように分けられているのか気になっていた。でもそれだけではつまらないので今回の旅の行程を示すことにした。
見てほしいところは、地図そのもの。多分多くの人がスイスの形をよく知らないだろうし、4つの言語が使われていることも有名ではないと思う。だから、スイスという小さい国が4つの国に囲まれていて、湖が多くて…など少しでも感じてもらえたら嬉しいです。

自分自身つくってみて初めて知ったことは、各州が使う言語を選べるのだが、1つの州に1つの言語と決まっているわけではないので2つの言語を使う州があり、分布図にしたとき境界線が必ずしも州の境とは一致しないということだ。例えばチューリッヒ州はドイツ語を選択しているがベルン州はドイツ語とフランス語を選択している。日本でいうと九州程の面積しかないスイスだが、そんな狭い範囲で4つもの言語を国語としているのはすごいと思う。
私が乗った列車の種類を表したかったので路線の色を分けたのだが地図自体に色がついているため見やすくできなかったことは反省したい。
24
各月の誕生石とそれらが採掘される国BEST3・5を調べてそれを宝石をイメージしたシールを用いて世界地図(ミラー図法)に表した。
作成してわかったことはいくつかあるが、1つ目にあげられるのは採掘できる宝石の種類がたくさんあるところは、その多くが広大な面積を持つ国であるということだ。ロシアや中国などは宝石などの鉱物資源に限らず他の天然資源が多い国であるのでやはり広いだけ様々な資源をもっている可能性が高いということが言えると思う。2つ目としては、宝石の産出国は東南アジアに密集していることだ。アジアには量は少なくてもミャンマーやタイなどで採れるルビーは「ピジョンブラッド」と呼ばれる最高品質のものが採れたりする国もある。
逆にオーストラリアのようにダイヤモンドの埋蔵量は世界一でもそのほとんどが質が悪いため工業用に用いられてしまう国もある。この宝石の質の良し悪しや量などは大昔の自然の力などが関係しているという話を聞いたことがあるが、東南アジアには鉱物をたくさん含んでいるような地層があるのだろうかと思った。3つ目としては私としては意外だったのだが、アフリカに宝石産出国が結構あることだ。調べてみると南アフリカではアパルトヘイトの時代にダイヤモンドを採掘するに当たって黒人の人々に過剰な労働を強いたために、アパルトヘイトに反対する人々がダイヤモンドの非買運動を起こしたこともあった、ということがわかった。
この課題でもっとも苦しんだのはデータ集め。石ごとに1つ1つの資料を見ていったためとても時間がかかった。しかしその成果として見た目に美しく地図をつくることができたのでそこを是非見てほしいと思う。
これを機に、世界のいろいろなことに興味をもってデータを収集・処理する能力を高めていきたい。

利用したサイト一覧
http://www.rare-stones.com
http://www.u-access.co.jp/jewelry_mame/jew-mame_daia3.htm
http://www.your-emerald.com/sidemenu/emerald_santi.htm
http://www60.tok2.com/home/ezo/page/
http://www2.raidway.ne.jp/~takahiko/peridot.html
http://www.ii-park.net/~sapporo/jewelry/
http://www2.raidway.ne.jp/~takahiko/garnet.html
http://www2.raidway.ne.jp/~takahiko/topaz.html
http://www.kyoto-terauchi.com/jewelry/akuasango/akuamame.htm
http://www.lucky-stone.com/StoneFolder/12_Turquoise.html
http://komachi.pikkapika-life.com/birthstones/amethyst_top.shtm
http://www.suwagem.com/jp/dictionary/untreated/sapphire/
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地球に優しくないのはどこだ!?』
今年の夏は殺人的な酷暑に襲われました。「やはり地球温暖化の影響か!?」と思い、二酸化炭素排出量をテーマにしようと決めました。しかし、国ごとのものなら教科書にも載っていそうです。そこで、都道府県別のデータを調べ、カルトグラムで日本地図を作ることにしました。
予想では、自動車の排気ガスによって、東京がものすごく多いのではないかと思っていました。しかし予想ははずれ、北海道、青森、秋田という、失礼ながら都会とは言い難い道県がトップ3でした。ワースト3は、沖縄、長崎、熊本の3県。ここで、「寒いところの方が暑いところよりも二酸化炭素の排出量が多いのではないか」と思い、年間の平均気温を色で表してみました。やはり、比較的大きい(二酸化炭素の排出量が多い)ところは平均気温が低く、そうでないところは気温も高めになっていました。二酸化炭素排出量の内訳を見てみると、上位の道県では「灯油」の項目が、他の都府県よりもダントツに多くなっていました。どうやら、冬の寒さをしのぐための石油ストーブによるものが大きいようです。
カルトグラムを作るうえで難しかったのは、やはり県境でした。長野には泣かされました。東北は単純なのに…関東から西は本当に苦労しました。しかし、完成した地図を眺める気分は最高です!!
このカルトグラムがぎゅっと小さくなるよう、努力していかなくてはいけません。そして来年は、今年より涼しくなりますように…。
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世界の1人あたりのGDP伸び率
伸び率一人当たりのGDPの順位はぜんぜん違うことが判明しました。
世界の経済中心はどんどん移り変わっていくんですね。栄枯盛衰ってとこでしょうか。
未来を生きていく私たちは、ことを念頭において過去に縛られずに生きていかなければいけないなぁと思いました。
しかし、データは古いで今に当てはめて考えないよう注意です。
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森林の面積マップ
(プリントは提出済み)
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スタバから分かる都市問題
今回スターバックスをテーマに選んだ理由、それはスタバが好きなのに家の近くにはないから。どんな所に多くあるのか知りたくて、そしてせっかくだから東京23区の名前と位置を覚えたくて、23区内にあるスタバの店舗数を調べた。
スターバックスのホームページを見た結果、港区・千代田区・中央区などに多いことが分かったが、これだけではまだ多い地域の特徴がつかめない。そこで、どんな人をターゲットとして店舗展開をしているのか考え、会社員や学生ではないかという予想を立てた。

その予想のもと、今度は東京都のホームページから各区の昼間人口・昼間人口指数(夜間人口を100としたときの昼間人口)・流入超過人口(区内への通勤・通学者の流入人口−区外への通勤・通学者の流出人口)を調べた。言葉にすると分かりにくいデータだが、要するに昼間その区にどれだけ人がいるのか、外からどれだけの会社員・学生が来ているのか、ということである。それら3つのデータから、スタバの店舗が多い地域では昼間の人口が多く、区外からの通勤・通学者も多いことが分かった。もちろん区内に住んでいる人もスタバを利用しているはずだが、大体予想が合っていることが確認できた。

これらの調査結果をもとに各区のスタバの店舗数をカルトグラムで、最も違いが分かりやすかった流入超過人口を階級区分図で表した。苦労したのは、カルトグラムを作る際に区の形を残しながら決めた分のマスに収めること。なんとなく雰囲気は出ていると思う…。しかし店舗数0の区がいくつかあったこともあり位置関係が正しくない部分ができてしまい、反省点となっている。
地図を作成して分かったのはスタバが多い地域、つまり流入超過である地域が中心部に固まっていること。そしてスタバが少ない地域はほとんどが流出超過であること。これだけ多くの人が一斉に同じ所を目指して移動するのだから、朝夕の通勤・通学ラッシュにも頷ける。また、地図には表さなかったが昼間人口指数からは23区内でドーナツ化現象のようなものが起きていることも分かる。

このように、スタバの数から都市問題まで分かってしまうことに驚いた。様々な都市問題を解決して地域ごとの差を減らすことで、いつか家の近くのスタバにコーヒーを飲みに行ける日が来てほしいと思った。
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アフリカの食糧事情
アフリカ諸国の食生活や貧困問題、世界から見たアフリカの位置が分かるような地図を描きました。 世界地図を見ると、アフリカが他の地域と比べて圧倒的に貧しいということが分かります。
アフリカの地図は、国ごとの主食と、紛争や飢饉の地域が分かるように描きました。54ヶ国全てのプロフィールを調べたのですが、全部書けなくて残念です。 アフリカの食糧事情についての考察〓 i)「経済的豊かさ=食糧的豊かさ」は必ずしも成立しない。 一人当りGNIが高くても、地図を見ると緑色の国がある ii)食糧的に豊かな国(赤,橙)の三条件 @安定した食糧供給ができる国…農業(自給)A石油や鉱物の資源に恵まれている国…金銭的余裕B治安が安定している国…紛争=飢饉 iii)アフリカの主食は地理的条件によって分かれる。 北部…小麦 南部…とうもろこし 中央部…ヤム芋※ヤムベルト=東から西へヤム芋が伝わってきた経路 砂漠地帯…なつめやし 島国…米=他文化を取り込む 感想)今まで知らなかったアフリカのこと、深く理解できました。調べ始めるとキリがなく、「次はこの国の主食を知りたい」「次は服装を知りたい」というように、“知りたい”の連鎖が止まりませんでした。 すてきな夏のプレゼントをありがとうございました。 参考HP:africa-りかい.net http;//africa-rikai.net/data/index.html
地図を作るときにCraftMAPという白地図のフリー素材サイトを使いました。 http://www.craftmap.box-i.net/ 
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固有絶滅危惧種数カルトグラム
世界にどれだけ絶滅危惧種がいるのか興味を持ったのでこのテーマにしました。初めは各国で生存確認がされている数で設定していたのですが、数が大きくなってしまったので各国固有絶滅危惧種数にしてみました。でも後々気づいたのですが、2国以上で生存している絶滅危惧種はカウントされていないことになるので、実際はもっと沢山いるはずだと思います。

苦労した点は、大陸や島々の位置です。はじめはなんとなくアフリカ大陸が大きくなりそうだと思ったのですが、アフリカは比較的コンパクトになって、南アフリカや太平洋の諸島部がとても大きくなってしまい、どうバランスをとれば良いかが難しかったです。また、A3の用紙に収めるということをまったく考えずに作り出してしまったので、いざ貼ろうというときになって失敗に気づき、結局縮小コピーをしてまた切るところかに戻ってしまいました。あと、参考にさせていただいたホームページに、「哺乳類・鳥類・両生類・“カメ類”」の4種類に別れて載っていて、これは爬虫類と見て良いのか、それとも亀だけに着目しているかわからなかったので、とりあえず作品には「カメ類」と書いておきました。あまり突っ込まないでください。

このテーマで作成してみて、やはり絶滅危惧種の多さに驚きました。また、北緯50度から北側の数がかなり少ないことに気づきました。国の数も少ない上に南側は海だけで比較ができないし、ただ単に寒いから元の個体数が少ないだけかもしれないですが、個人的にはとても興味深い点なので、何か機会があれば調べてみたいと思いました。
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神楽坂は住みやすいよMAP
「神楽坂」といえばグルメの街というイメージが強いと思いますが今回は「住みやすい街」というのをテーマに神楽坂の色々な店を描きました。
食べ物屋や本屋など6つの分野に色分けしました。完成してみると、やはり食べ物屋は多いですが6つの色がほとんど同じ数ずつあって「住みやすい」というのを色によって表せたかなと思います。
難しかったのは神楽坂はお店が多く道も多くてごちゃごちゃになってしまいそうになったところで、文字を小さくしました。家が神楽坂の近くなので現地取材をしてきて、写真が貼ってあるところを見て欲しいです。
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日本全国遊園地探し
日本全国の遊園地の数と、その名前です。東京に住んでいる私たちは遊園地といえばディズニー、大阪といえばユニバーサルスタジオジャパンぐらいしか知らなかったけど、東京や大阪から遠く離れたところに住む人たちだって遊園地に行くはず!!ということで、日本各地にはどれくらいの遊園地があるのか興味を持ったので、このテーマにしました。どの都道府県にも少なくとも1つはあるだろうなと思っていたけど、1つもない都道府県がいくつもあって驚きました。東京は人がたくさん住んでいて遊園地をつくるスペースがないというイメージだったので、東京の遊園地がこんなに多いことも意外でした。調べて気づいたことは、一言で遊園地といっても動物園や水族館など他の施設と一緒になってるところがあったり、ホテルの中についているところがあったりといろいろな形の遊園地があるということでした。苦労したところは、数を調べるときに遊園地とテーマパークの区別があいまいだったところです。例えばテーマパークといっても食のテーマパークなどがあって、これは遊園地ではないと除外しているうちに、普通の遊園地も入れ忘れてしまっているかもしれない気がします。もしかしたらもうちょっと多いところもあるかも…。
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横にしたマンハッタンの東京添え
私は今まで1度も海外へ行ったことがない。今年の夏も、栃木にある父の実家へ行くだけで、海外へ行く予定のかけらもない。
図書館で所在なく海外旅行ガイドブックコーナーを歩いていたら、ニューヨークの本が目に止まったので、ふと手に取ってみた。悲しいくらい、面白かった。ニューヨークのガイドブックばかり何冊も読んだ。ノリータだとかチャイナタウンとかメトロポリタン博物館など、皆、楽しそうだった。ベーグルもピザもホットドッグも食べたくなった。
そんな中、ミッドタウンの高島屋ニューヨーク店の近くに、「Pokemon Center NYC」という文字を見つけた。「高島屋の側にポケモンセンター…日本橋と一緒じゃん!」とひらめいた。
それがきっかけとなり、試しにニューヨークの地図を横にして、東京都の地図と並べると、思いのほか形は似ていなかった。でも何となく、湾岸部が経済の中心だとか、左(横にしたマンハッタンで言えば北、東京で言えば西)が、緑が多くて危険なエリアとか、似ているような似てないようなことが多々見つかって、興味深かった。そこで、縮尺も向きも違うが、ただ見掛けの大きさが同じマンハッタンと東京の地図を本格的に重ねてみた。
ニューヨーク市庁舎と東京駅を中心に重ねると、1番面白かった(例えば、マンハッタンでグランド・セントラル駅の場所は東京で小平市役所、など)。要するに、地図で遊びました。特に目的も工夫もありませんでした。ガイドブックに載っていることをいくら暗記しても、「百聞は一見にしかず」、実際にニューヨークへ行ったときにどれほどショックを受けるか分かりません。そう思うと、かえって怖くてニューヨークへ行けません。
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道路率と酸性雨の関係
環境問題に関するものということで、各都道府県の道路率をカルトグラム、降雨の酸性度を色で表した。
予想していた通り、道路率は大都市で高かった。又、山地の多い県では低く、面積の小さい県(香川県、佐賀県、長崎県など)では比較的高くなった。
酸性度の方は、大都市は高かったが、意外にも、その少し北東の県の方が高かった。これは、酸性雨の元となる窒素酸化物や硫黄酸化物が雲のように南西から北東へ動いていくためと考えられる。沖縄は海の上のきれいな空気のため酸性度が低いのだろう。広く表される県が濃い色になると思って作り始めたので意外だった。
私たちは汚している人より少しずれたところにいる人がその影響を受けているということをもっと意識するべきだと思う。きれいな環境はみんなのものだし、みんなで作っていくものだと感じる。

作り終えての反省点は数多くある。まず、「道路率」のような「割合」でカルトグラムを作ってもあまりインパクトがないということだ。形も、なるべく元の形に近づけようとは思ったのだが、山梨県辺りがひどいことになってしまった。又、形がゆがんでしまったために、どういう地域で酸性雨が降っているのかということが分かりづらくなってしまった。2つのテーマで分けて日本地図を作った方が良かったかもしれない。
あとは、酸性雨のデータにあまり正確でないものを使ってしまった。このデータは「これで考察をしてもいいのか?」というほど調査方法が簡単で調査期間も短いものなので、もっと正確なデータを探せば良かったと思う。
これらの反省点はこれからに生かしていきたい。
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今昔名所さがし
夏休みになると家族で旅行へ行きたくなる。現代の私たちは思い立ったとき、行きたいところに自由に行くことができる。でば昔の人はどうだったであろうか。また、現代の観光スポットは多種多様な生活様式が反響されていると思う。海のスポーツ、山のスポーツ、また外国の文化、資本が入り「避暑地」や大がかりなテーマパークのようなものが各地にできた。しかしそんなものが一切関係ない江戸時代、人々の憧れの地は一体どこであったのか。ということで、江戸時代の名所・旧跡について調べ、現代と比較してみた。  しかし、名所・旧跡を地図からいちいちひっぱり出して書いていったら、すごい数で一つ一つがとても細かくなってしまい、見にくくなってしまった。もう少し工夫して、見やすくする努力が必要だった。
現代、いろいろな開発もされたが、昔ながらのものを大切にし、自然を大切にしようという動きが活発になってきた。それがこの地図にも表れていると思う。
36
公害苦情件数カルトグラム
最近「公害」という言葉をよくニュースなどで耳にする。そこで私は、公害苦情件数の統計からカルトグラムを作成し、どのような地域で苦情が多いのか、そしてそれはなぜなのか、ということを考えたいと思った。

「公害」というだけあり、工業地帯のある京浜、阪神、中京は他の地域に比べ非常に苦情が多かった。また埼玉や福岡もそれらに続き多い。また予想はついたが東京が日本で苦情件数のもっとも多い県であった。そして、そのうち約半分ほどが騒音による
苦情であることを知った。鉄道や自動車などの交通機関による騒音だと考えられる。
一方で、中央アルプスや日本海側の地域には苦情が少ないことが分かった。自然が多く残されている場所や過疎地であるという共通点も見られた。

今、地球温暖化などさまざまな環境問題が騒がれている。便利さを求め、多くの機械などを生産するのもよいが、環境への配慮は忘れてはいけないと思う。「苦情」は裏を返せばそれらを直し、見直すきっかけになる大切な「声」だとも思った。

見て欲しいところは、出来るだけ日本の地形を崩さないように作成し、県ごとの地形の特徴も実際の形に近づくように努力した点だ。苦労した点は、長野や岐阜など、苦情は少ないが隣接する県の多い地域をどのように配置するか、というところだ。長細くするしかなく、本来の形とはほど遠い形になってしまった…。
時間はとてもかかったが、よい地図が出来たと思う。
37
東京都 人いるところにコーヒーショップあり
私はマクドナルドなどのファーストフードよりもDOUTORやスタバなどのコーヒーショップに行く方が好きで、この夏休みも塾のある日はコーヒーショップに行くことが多く、ちょっとしたコーヒーショップ巡りもしてみたりしました。
そこで私は今回東京都内のコーヒーショップの店舗数を各地域ごとに比べてみることにしました。対象は16社でインターネットのホームページから店舗検索をして数えてみたところ、やはり都心部に集中していて特に港区、千代田区、新宿区は100件を越えるほどのコーヒーショップがあり、驚きました。

これには何か原因があるんじゃないかと考えて、東京都の昼間人口と比べてみることにしました。その結果、新宿区、千代田区の人口はかなり多く、人いるところにはコーヒーショップあり。ということがわかりました。つまり、利用者の多くは都心で働く人達であるということです。いくら地域が広くても、人がいないところには店舗が少ないということがわかりました。これはコーヒーショップに限らず、ほとんどの飲食店で言えることだと思います。
また、調べていて気付いたのは、DOUTORがかなりの店舗数を所有しているということです。確かに都心を歩いてるとDOUTORはどこにでもありますよね。

今回の製作でこだわってみたのは、店舗数と人口の地図を別にしたことです。一枚にしようとしてどっちを重視したらいいのか悩んだので二枚にし、比較しやすいように並べてみました。また、色を塗るときに店舗数のほうは多いところと少ないところの差がありすぎて間の色に当てはまる地域がないということが起きてしまい、色のバランスが悪くなってしまったのが残念です。一見ただ塗っただけだけれどコーヒーショップと人口に注目したところがポイントになるんじゃないかなと思います。
調べた原因をまた地図で表すということもなかなかやりがいがあってよかったです。
38
野球vsサッカー どっちが多い!?
私はサッカークラブ員なのに野球が大好きなので、ちょっと肩身が狭かったりすることから、このテーマを調べました。ずばり、「サッカーと野球とで、どちらの部員が多いのか」ということ。具体的には、部活が一番盛んだろうと思われる中学生の男子をターゲットに絞って階級区分図を書いてみました。野球びいきな私は、密かに野球少年の数がサッカー少年を上回っていることを期待していたのです。軍配(?)は願いどおり野球に上がったのですが、サッカー少年の方が多いのは静岡だけ!(しかも4人しか違わないし)比べられないじゃんと涙しつつも、サッカー部員一人あたりの野球部員の数を求めることで、都道府県としての傾向は何とか表せました。これが一番苦労したところでした。

実は、一番差が大きい県では野球少年はサッカーのほぼ4倍もいる計算に。野球、恐るべし。また、セ・パ両リーグとJリーグそれぞれの本拠地と、数値の関係の有無も調べてみましたが、あまり関係はないようでした。残念。
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総生産が面積だったら?
1、作品の概要
世界各国では、人口、面積、経済力などいろいろな特徴があるが、私は今回経済力(国民総生産)が面積だとしたら、世界地図がどのような形になるのかを考えてみた。
2、作成して分かったこと
世界の国々が非常に先進国に経済が集中していること、それもごく少数の国々が大きく、大半の国は小規模であることが分かった。想像以上に先進国に集中が高まっており、今後このままでよいのか心配になる。
3、苦心したところ@何を地図にするかAデータを地図にするためのアイデア作り
Bデータの収集と整理
C地図にデータを当てはめていく作業
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新聞が視る世界
007年7月28日(土)〜8月14日(火)までの朝日新聞(18日分)に掲載されている記事について、該当する国を調べた。
「政治に関すること」・「経済に関すること」・「環境に関すること」の3分野について集計し、それぞれ赤・青・緑のマル印で地図に記入した。さらに、合計の個数によって色分けし、白地図に色を塗った。
作成してみて、よく話題に上る国は、日本と近い国や内戦が起きている国、現在、会議などが行われている国であることがわかった。例えば、西アジアでは絶え間なく事故や事件が起きているし、ロシアや中国、韓国は日本と近いため話題が豊富にある。また、日本はアメリカとの関係が密接なので、よく話題に上っていた。

調べた時期に特定されることで言えば、韓国の人質事件・北京オリンピック。ASEANの会議の影響で、それに関する国(韓国・アフガニスタン・中国・東南アジアの国々)の話題がよく出ていた。
調査前には、新聞には偏りなく世界中の様々な国のことが記事になっていると思っていたが、日本の新聞にはアジアの国々とアメリカしか出てこなかった。これらの国は、日本と何らかの深い関係をもっているので、読者がそれらの国の情勢を知りたいと思うのは当然だと思う。

の様に、今回新聞を調べてみて、私が思っていたことと違った結果が出て、意外で面白かった。しかし、それを地図上に表すのには、とても苦労した。私が実際にした表し方の他に、もっと適したものがあったのかもしれない。わかった事を地図に表すのは難しいと感じた。
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輝く地球=輝く未来?
作品概要:地図作りにおいて、私の頭の片隅に残っていたのは、教科書にある夜間に撮影された地球の航空写真。1人当たりの年間電力消費量というベタなものでも、比較することで面白くなると思いました。

作成して分かったことは、青・紫を使うのに苦労した、という点です。これは私が如何に「発展途上国」と呼ばれる、電力消費量が少ない国のことを良く知らないか、そしてそれらの国が多いことに気づきました。赤・だいだい色の国は少なく、有名であります。そしてそれらは北に多い。特化すると北欧と北アメリカです。アメリカが一番!と思っていたのですが1位はアイスランドでした。意外。世界の電力は少数に占有されて、うまく分け合えてないみたいです。

見て欲しいところは、1か国ずつ地図帳で確認しつつ、苦労して塗り分けた6色です。
虹っぽく仕上がりました。「電力」ぽいイメージとか塗りムラが出てしまったところには目をつむって下さい。
面白いのは比較した時に写真ではけっこう光っているアフリカは地図では、紫に、全部赤いオーストラリアも、沿岸部のみが光っているところです。国の内部でも「電力格差」があるのかなぁと不思議に思いました。南極は流石真っ暗(地図ではデータなし)カナダの最北にばっちり光っているものは謎が解けず・・・。電力消費量が電気に全て反映されるのではないということも大切ですが。
ともかくも、未来にはこの地図が平等に全部赤くなるのではなく緑一色になることを願っています。
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筑附通信
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