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GIS(地理情報システム)の応用に関するテーマが中心。専門は国際開発援助とコミュニティ開発、現職では民間企業の研究開発を支援する技術調査の仕事をしています。

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記事一覧

日本全国交通事故マップ(2019年〜2022年) with 円グラフ で地域の特徴と危険な場所を知る

はじめに警察庁がオープンデータとして公開している交通事故統計情報では、2019年以降に起きた交通事故の場所や状況が網羅的に記録されています。このデータを加工して、下…

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6か月前
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生成AIとパワポで手軽にロゴマークを作ってみる

今回は地図の話ではなく、最近流行りの生成AIの力を借りてロゴマークを作ってみた過程を共有します。 作成成果下記のロゴを作成しました。名刺とかウェブ会議背景に貼って…

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10か月前
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地域ブログの地図 - ちーぶろマップの紹介

私の生活圏である柏市・流山市と、その周辺市である守谷、野田、松戸、我孫子などには、地域の魅力的なお店や観光スポットを積極的に紹介するブロガー:地域ブロガーが多数…

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11か月前
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国会会議録検索システムAPIのご紹介

国立国会図書館では、日本の国会における会議議事録をプログラムから取得できるAPIを提供しています。あまり知られていない気がするので、私の使用例をコード付きで紹介し…

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1年前
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ざっくり絵的に振り返る2022年の国会

分散表現の技法を使って、令和4年(2022年)の国会をざっくり振り返ります。 国会議事録データの取得と加工まずはじめに、国会会議録検索システムAPIを利用して2022年の国…

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1年前
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法務省の登記所備付地図データを使って街の土地区画をウェブ表示する

法務省法務局は2023年1月に、地籍調査の成果である土地登記の地図データをウェブ上に公開しました。これを使って自分の街の土地区画をウェブマップ化したので、その過程を…

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1年前
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「あの大学って何してるの?」を概念マップで探索してみよう 【東工・医科歯科=東京科学大学】

以前から話題になっていた東京工業大学と東京医科歯科大学の合併ですが、統合後の名称が「東京科学大学」に決定したようです。名称の是非はさておき、今回はこの統合前の2…

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1年前
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千葉県柏市でPLATEAU使ってみた

私の住んでいる千葉県柏市(チーバくんの鼻あたり)では、3D都市モデルPLATEAUのデータを構築・公開しています。今回はそのデータを使ってみて見えてきたことを書いてみま…

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1年前
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科研費の「知恵の木」で面白そうな研究を探してみる

日本の科学研究費に対する補助金、いわゆる科研費は国内の学術研究の要であり、年間10万件以上の応募があるそうです。このうち最新の研究約8万件をウェブマップ「知恵の木…

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1年前
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日本全国交通事故マップ(2019年〜2022年) - 警察庁が公開している交通事故データをGISで使いやすくしました

はじめに警察庁がオープンデータとして公開している交通事故統計情報では、2019年以降に起きた交通事故の場所や状況が網羅的に記録されています。この貴重な情報を、地理情…

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1年前
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世界各国のインターネット普及率をデジタル地球儀で見る

いまこの記事を見ているということは、皆さんは幸運なことにインターネットを使える環境にあるのだと思います。では、2020年を過ぎた現在において、世界中でインターネット…

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1年前
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桜で見る会議録 - 参議院議会の可視化

こんにちは。2022年7月の参院選がもうすぐですね。投票先はもう決まりましたか?私はまだです。そもそも参議院って何を話してるんでしょう?私はよく知りませんでした。参…

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1年前
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「あの大学って何してるの?」を概念マップで探索してみよう【旧帝一工早慶】

久々になりますが、科研費データベース(KAKEN)から取得した研究概要データを使った概念地図を作成してみます。 今回は、いわゆる旧帝大(東京大学、京都大学、大阪大学…

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2年前

チーバくんの地図

千葉県の不思議ないきもの、チーバくん。地図に描いてみたいなと思う人も多いようで、「チーバくん 地図」と検索すると、たくさんのイラストが出てきます。 私もチーバく…

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2年前
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各政党の国会における重点箇所をヒートマップで読み解く

来たる2021衆院選に向けて。以前の記事で2021年通常国会の全発言をマッピングしましたが、それを基に各政党が国会の場でどこに軸足を置いていたか、ヒートマップで見ていき…

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2年前
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なぜ「ワードクラウドで分析しました」は良くないのか

以前の記事で「ワードクラウドはアイキャッチとしては優秀なものの、本格的な解析や発見を得るのには向いてない」と書きました。一方、最近立て続けに新聞各社が「ワードク…

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2年前
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日本全国交通事故マップ(2019年〜2022年) with 円グラフ で地域の特徴と危険な場所を知る

日本全国交通事故マップ(2019年〜2022年) with 円グラフ で地域の特徴と危険な場所を知る

はじめに警察庁がオープンデータとして公開している交通事故統計情報では、2019年以降に起きた交通事故の場所や状況が網羅的に記録されています。このデータを加工して、下記のウェブ地図を作成しました。

作成したウェブ地図:交通事故発生箇所と比率のマップ

データ出典元:警察庁オープンデータ

加工データとコードの共有:Github

関連記事:以前のnote記事

今回はこのウェブ地図から見えてきたこ

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生成AIとパワポで手軽にロゴマークを作ってみる

生成AIとパワポで手軽にロゴマークを作ってみる

今回は地図の話ではなく、最近流行りの生成AIの力を借りてロゴマークを作ってみた過程を共有します。

作成成果下記のロゴを作成しました。名刺とかウェブ会議背景に貼っておいて、仕事でお客さんに「子育てと仕事を両立したいので打合せの時間とかうまく調整させてください」とやんわり伝えるロゴマークです。父親の子育てについて、職場の理解は得られてもお客さんには面と向かって主張しづらい・・そんなケースを想定して作

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地域ブログの地図 - ちーぶろマップの紹介

地域ブログの地図 - ちーぶろマップの紹介

私の生活圏である柏市・流山市と、その周辺市である守谷、野田、松戸、我孫子などには、地域の魅力的なお店や観光スポットを積極的に紹介するブロガー:地域ブロガーが多数存在します。
そこで、地域ブロガーが紹介したおすすめスポットを地図と紐付けたウェブマップ「ちーぶろマップ」を作成しました。

マップの概要ちーぶろマップへのリンク

このマップには、2023年5月時点で合計500件以上のブログ記事のリンクが

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国会会議録検索システムAPIのご紹介

国会会議録検索システムAPIのご紹介

国立国会図書館では、日本の国会における会議議事録をプログラムから取得できるAPIを提供しています。あまり知られていない気がするので、私の使用例をコード付きで紹介します。

国会会議録検索システムとAPI国会会議録検索システムは、第1回国会からの本会議・委員会の会議録をテキスト又は画像で閲覧できるサービスです。こちらのURL(外部リンク)でご覧になれます。
会議録を検索・閲覧するだけなら上記で事足り

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ざっくり絵的に振り返る2022年の国会

ざっくり絵的に振り返る2022年の国会

分散表現の技法を使って、令和4年(2022年)の国会をざっくり振り返ります。

国会議事録データの取得と加工まずはじめに、国会会議録検索システムAPIを利用して2022年の国会議事録を全て取得しました。1年間の総発言数は12万件以上でした。
これを、同一会議での連続した5発言=1セットとしてまとめて、それを文書分散表現という手法を応用して「似ている内容同士は近くに、異なる内容は遠くに」という形で2

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法務省の登記所備付地図データを使って街の土地区画をウェブ表示する

法務省の登記所備付地図データを使って街の土地区画をウェブ表示する

法務省法務局は2023年1月に、地籍調査の成果である土地登記の地図データをウェブ上に公開しました。これを使って自分の街の土地区画をウェブマップ化したので、その過程を紹介します。

作成したもの公開データを使って作成したのは、私が住んでいる千葉県柏市の「柏たなか」エリアの土地区画図のウェブマップです。(外部リンク)

ウェブ地図にすることで、拡大したり、背景地図を切り替えたり、散歩中にスマホで現在地

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「あの大学って何してるの?」を概念マップで探索してみよう 【東工・医科歯科=東京科学大学】

「あの大学って何してるの?」を概念マップで探索してみよう 【東工・医科歯科=東京科学大学】

以前から話題になっていた東京工業大学と東京医科歯科大学の合併ですが、統合後の名称が「東京科学大学」に決定したようです。名称の是非はさておき、今回はこの統合前の2大学の研究情報をもとに、東京科学大学の概要を見ていきます。

東京科学大学の研究マップ科学研究費助成事業データベース(KAKEN)から取得した東京工業大学および東京医科歯科大学の2001年以降に開始された研究を分析対象とします。情報の取得は

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千葉県柏市でPLATEAU使ってみた

千葉県柏市でPLATEAU使ってみた

私の住んでいる千葉県柏市(チーバくんの鼻あたり)では、3D都市モデルPLATEAUのデータを構築・公開しています。今回はそのデータを使ってみて見えてきたことを書いてみます。

PLATEAUって何?国土交通省が主導する3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化プロジェクト(参照リンク)です。都市の3Dデータを作って公開してくれています。

3D都市モデルって何に使うの?建物の日照状況をシミュレー

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科研費の「知恵の木」で面白そうな研究を探してみる

科研費の「知恵の木」で面白そうな研究を探してみる

日本の科学研究費に対する補助金、いわゆる科研費は国内の学術研究の要であり、年間10万件以上の応募があるそうです。このうち最新の研究約8万件をウェブマップ「知恵の木」としてまとめました。

2023年9月にマップを更新しました。本記事も編集していますが、画像等は以前のままのものも含まれます。

ウェブマップはこちらからご覧ください。PCで見るのがおすすめですが、スマホでも閲覧できます。
科研費の知恵

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日本全国交通事故マップ(2019年〜2022年) - 警察庁が公開している交通事故データをGISで使いやすくしました

日本全国交通事故マップ(2019年〜2022年) - 警察庁が公開している交通事故データをGISで使いやすくしました

はじめに警察庁がオープンデータとして公開している交通事故統計情報では、2019年以降に起きた交通事故の場所や状況が網羅的に記録されています。この貴重な情報を、地理情報の分析や可視化で扱いやすいように加工して再配布します。

作成したウェブ地図はこちら:交通事故発生箇所マップ
データ出典元:警察庁ウェブサイト
加工したデータソース:データ (github)
関連記事:円グラフ付きマップとその解説記事

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世界各国のインターネット普及率をデジタル地球儀で見る

世界各国のインターネット普及率をデジタル地球儀で見る

いまこの記事を見ているということは、皆さんは幸運なことにインターネットを使える環境にあるのだと思います。では、2020年を過ぎた現在において、世界中でインターネットにアクセスできる人は一体どれほどいるのでしょうか。

調べたところ、各国のインターネット利用者数については米国のCIAが公開(リンク)しているほか、世界銀行のウェブサイトでも「インターネット普及率」というドンピシャな統計情報を公開(リン

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桜で見る会議録 - 参議院議会の可視化

桜で見る会議録 - 参議院議会の可視化

こんにちは。2022年7月の参院選がもうすぐですね。投票先はもう決まりましたか?私はまだです。そもそも参議院って何を話してるんでしょう?私はよく知りませんでした。参議院は6年任期で、3年で半数を入れ替えるそうです。つまり3年に一度、通常選挙が行われます。それではこの3年間、参議院の議会では誰がどんな議論をしてきたのでしょうか。それを可視化してみました。

はじめに

調べてみたところ、前回選挙から

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「あの大学って何してるの?」を概念マップで探索してみよう【旧帝一工早慶】

「あの大学って何してるの?」を概念マップで探索してみよう【旧帝一工早慶】

久々になりますが、科研費データベース(KAKEN)から取得した研究概要データを使った概念地図を作成してみます。

今回は、いわゆる旧帝大(東京大学、京都大学、大阪大学、名古屋大学、東北大学、九州大学、北海道大学)の7大学に、一橋大学・東京工業大学・早稲田大学・慶應義塾大学の4大学を加えた計11大学が、2019年度〜2021年度の3年間で開始した研究、約2.5万件が対象です。

11大学の研究マップ

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チーバくんの地図

チーバくんの地図

千葉県の不思議ないきもの、チーバくん。地図に描いてみたいなと思う人も多いようで、「チーバくん 地図」と検索すると、たくさんのイラストが出てきます。

私もチーバくんを描いてみようと思い、せっかくなので遊べるウェブマップにしてみました。
リンクはこちらからどうぞ(外部サイト)

①ここはチーバくんのどこ?を調べる

地図をタップまたはクリックすると、その場所付近の住所が表示されます。はっきり分かると

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各政党の国会における重点箇所をヒートマップで読み解く

各政党の国会における重点箇所をヒートマップで読み解く

来たる2021衆院選に向けて。以前の記事で2021年通常国会の全発言をマッピングしましたが、それを基に各政党が国会の場でどこに軸足を置いていたか、ヒートマップで見ていきます。

可視化手法やこの記事を書いたモチベーションとかは後述します。早速、各政党のヒートマップを順番に見ていきましょう。

各政党の国会ヒートマップ

自由民主党はコロナ対策として「感染・医療・ワクチン接種」を主軸に、さらに外交や

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なぜ「ワードクラウドで分析しました」は良くないのか

なぜ「ワードクラウドで分析しました」は良くないのか

以前の記事で「ワードクラウドはアイキャッチとしては優秀なものの、本格的な解析や発見を得るのには向いてない」と書きました。一方、最近立て続けに新聞各社が「ワードクラウド(AI)で分析」という記事を出していたのが気になっています。

ワードクラウドとは以前の記事で紹介したように、下記のような可視化手法を一般的にワードクラウドと言います。入力した文章を単語に分解して、出現頻度が多い単語などを強調(フォン

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