4組夏のプレゼント 2組 3組 5組
都道府県別海外渡航率

 まず一番初めに苦労したのはより正確な地図を書くことだ。実際、細かい海岸線の起伏が無くなっていたり、九州辺りの海岸線も少し怪しい所が出来てしまった。また、小さい島も形が露骨に変形してしまっているので反省したい。ほかに残念なところは、全体的に『不器用』な地図に仕上がってしまった事である。線が斜めだったり、色塗りが粗かったり、地図作成以前にもったいない事をしてしまった。それでも苦心して作った地図を見てくださると大変嬉しい。
 アピールポイントは、地図はもちろん割合別のグラフ、各都道府県の数字を掲載して詳しい実態を把握してもらおうと努力した事である。普段、色分けの地図を見ていて思うのは、「同じ色の中でもどれが多くてどれが少ないのかな?」とか、「大体の分布はわかるけど、きちんとした数字を見てみたいな」といった事が多かった。個人的な意見ではあるが、そこに着目してはっきりとした印象と、数字で処理できるデータ作りを心掛けてみた。実際にやってみると地図を書くは想像以上に難しい作業である事が分かった。この縮尺でそう感じるのだから、普段の世界地図などはもっと細かい事を書かなくてはいけなくて辛いと思う。
 地図を手書きした先人の苦労がわかった。
ゴミ収集量のカルトグラム


この地図を作る前は、地方債のない都道府県もあると思い、作業に取り組みましたが、実際には、どの都道府県にも地方債があり、毎年増え続けているそうです。また、都道府県によって、地方債の差は大きく、東京がダントツで一番でした。地方の方は、予想通り、地方債が少なく、都心の方は多かったです。北海道が2位だったのは意外だったので、驚きました。そういうところを中心に見てもらえると嬉しいです。
世界サッカー熱 温度差サーモグラフィー

 この作品はサッカーFIFAランクを基にして、世界の国と地域がどれだけサッカーに熱があるかをサーモグラフィー風に表現したものです。FIFAランクが高い国や地域ほど赤い暖色で、低い国や地域ほど青い寒色で着色されています。

 FIFAランクはドイツW杯閉幕後の最新ランク、2006年7月現在のものを使用しました。実はFIBAの世界バスケのランキングを使おうかとも迷いました。バレーボールのランキングでもいいなと思いました。しかし各国のレベルがよく知られていて、参加する国と地域が多いサッカーFIFAのランクを使うことにしました。

 まずFIFA公式ホームページにアクセスしたら、ランキングがすべて英語で表示されていました。だから、国名の翻訳作業から始まりました。それから暖色から寒色までの鮮やかな色ペンが必要になりました。しかしペンに小遣いを使いたくなかったので、家中の色鉛筆を集めて微妙な色の違いをすべて自分で比べました。そして着色作業、聞いたこともない国や地域(特に島国や○○領△△などの地域)をひとつひとつ地図帳で調べて色を塗りました。色鉛筆なので細かい所が塗りにくかったです。あと修正もしにくいので基本的に一発勝負です。意外としんどいテーマでした。

 やはり先進国はランクが高いです。特に欧州。ベスト10の国が密集して、真っ赤に見えます。南アメリカも濃い赤です。北アメリカも薄いですが立派な赤です。一方アジアは緑っぽいです。まず東南アジアが濃い青・緑、そして西・南アジアも緑。非キリスト教国家はサッカー熱が低い傾向があるみたいです。アフリカはコスタリカのように一部活躍しつつある国もありますが、青が多い。サッカーは親しまれているが、生活水準が低いなどの理由で国際レベルに達しないとか、余裕がないためかもしれません。今後経済格差が緩和すれば優秀な選手が続出すると思います。

 全体を見ると暖色が多いように見えます。これは面積の小さい国、島国が青いからです。しかし別にランクが低いとはいえ、一生懸命励んでいる国もありますし、充分サッカーを楽しんでいる国もあるので、一概に何だとは言えません。それより205もの国と地域が1つのスポーツを通して交流できるということがスゴイとしか思えません。言語も宗教も文化も異なる国々が交わる機会があるということは良いことに違いありません。
世界バレー2006開催地

 僕は2006年に行われた世界バレーの開催地を日本地図にまとめてみました。日本が開催地に選ばれて、なんと決勝戦が日本で行われるということだったので、この題を取り上げることにしました。
 使われていた競技場は全部で10ヶ所あり、北は北海道から南は福岡まで、様々な形の競技場があって驚きました。日本地図のまわりに、それぞれ10ヶ所の競技場がカラーで印刷されていて、見やすくなっています。ここから近いところだと、東京都の「国立代々木競技場」や埼玉県の「さいたまスーパーアリーナ」があり、僕たちバレー部はさいたまスーパーアリーナでエジプトvs日本の試合を楽しんできました。
 どの競技場も10000人以上を収容できるもので多目的用のものが多く、バレーの他にも水泳、テニス、フィギュアスケート、コンサートなどに使えるものもある、ということが分かりました。僕もあんな綺麗な競技場でプレーができたらな、と思います。
全国小学校分布図

 この地図は6〜11歳の人口10万人あたりに対する小学校の数を調べ、都道府県別に色分けしたものです。
 作成していて驚いたことは、東北や四国などあまり人口の多くない地域に赤色(500以上)が多かっ たことです。昔は児童の数が多かったので現在と同じ数でもよかったのでしょうが、徐々に人口が減っていったので、数が合わなくなってしまったのではないかと思います。特に高知県では人口10万人あたり739校あります。これは47都道府県で最も多いのですが、計算してみると1学年25人ほどになってしまいます。もう少し併合などで合理化を図るべきだと思いました。
 日本地図はかなり正確に書いたつもりなので見てほしいです。小さな島々は書いていませんが。
23区別地価値段表

23区別の土地の地価の平均を調べてカルトグラムを書きました。やっぱり千葉や埼玉などに接している改修区の値段は安く、23区内に住みたいなら足立区などがおすすめです。一番高いのはダントツ千代田区。どこにでも交通の便が良い中心区は値段は高めでした。
 見て欲しいところはカルトグラムなので形とかを見てほしいです。
 友達と一緒に夜中までやっていたので疲れました。カルトグラムは見た感じで、差が分かるので良い図だと思います。でも中心部から書いていったので、面積の広い外周区を最後に書くときの形が難しかったです。特に北区なんかは、足立,荒川,台東,文京,豊島,板橋区の6つの区と接しているにも関わらず、地価は高くなかったのでかなり細目になってしまいました。
日本全国都道府県別年間生活用水使用量

製作にあたっての苦労
 数値が全体的に近いので色分けが大変でした。あと日本地図を手で書いて都道府県の境界線を書くのが大変でした
感想
 久しぶりに画用紙に色鉛筆を使ってなんとなく懐かしく感じた。少し雑になってしまい残念だった。
10 快晴日数

 東北側が小さくなり、九州・四国側が大きくなるなどほとんど予想通りだった。しかし思った以上に小さかった沖縄や、日照日数第一位が埼玉県だったことには驚いた。地図を作る時には海に面していない県は端に出ないようにしたり、隣り合う県は全て完璧に書くようにした。バランスがとりにくい上に、もともと複雑な構造をしている中部地方や近畿地方には特に苦労した。
11
12 セブンイレブンの都道府県別店舗数〜日本の都道府県別人口との比較〜

 この作品では、全国にどれくらいの数のセブンイレブンがあるかを調べました。セブンイレブンにした理由は、セブンイレブンがコンビニの代表だと思ったからです。
日本の都道府県別人口と比較して、人口と店舗数は比例するかどうかを研究しました。

 それでわかった事は、まず、セブンイレブンの店舗は関東の都会に密集しているという事です。その地域は、人口も多いので、店舗数と人口は比例しているのではないかと思えました。しかし、関西地方は、愛知県、大阪府など人口の多い都道府県があるにも関わらず店舗数はそこまで多くはありません。このことから、店舗数と人口が完全に比例しているとは言い切れません。しかし、人口の多いところ店舗数は多く、人口の少ないところに少ないという事実は確かなので、なぜ関西地方は店舗数が少ないのかなと疑問に感じました。
この地図で注目してもらいたい事は、四国地方には1つもセブンイレブンがないということです。
 やはり、コンビニというのは誰でも利用しやすい便利な店であるから、人口の多い地域に多くあるものなのだなと感じました。
13 全国コジマ電機vsヤマダ電機勢力図
14 23区の「生活保護受給者数/総人口」のカルトグラム

・作成してわかったこと
 数値が最大になったのは台東区で、3.9%の人が生活保護を受給していた。0.6%と最小の数値が出たのは世田谷区だった。台東区と世田谷区を比較すると、台東区の数値は世田谷区の6倍以上になっている事が分かる。世田谷区については確かでないが、0.7%と数値が2番目に低かった中央区は、オフィスが多く、人口が少ない。土地の値段が一番高いのは、中央区銀座の銀座中央通りだと、最近ニュースで見た。土地の値段もこのカルトグラムには大きく関係していると思う。
・見て欲しい所・苦心談・反省・感想
 やはり、最も大変だったのは、面積の違う土地をくっつけて23区らしく見せる事だった。今回は、世田谷区が最もその無理な作業の影響を受けた。だが、接する筈のない区が接したり、接している区が離れたりはしていない。(たぶん) このカルトグラムはExcelで23区の被保護者数/総人口×1000の√を出し、各区ごと に、その数を一辺とする正方形を作って、それを切ったり貼ったりしながら区の形を作った。特に大変だったのは、足立区、荒川区のあたりだ。 
 初めは、日本全体でやりたかったが、今は23区ぐらいが自分にとってはちょうどよかったと思う。
15 本当に高齢者は多いのか

 奈良県のイメージで多いのは、高齢者が多いというということです。私は本当に奈良県は高齢者が多いのが調べました。
 まず、奈良県の人工別のカルトグラムをつくると、横長になってしまい、実際と多きく違います。何故横長になのだというと、北の方にある都市は人口が多いからです。北の方は大阪や京都と交通の便が良いから、人口が多いのです。
 調べて分かったことは、全国の高齢者の総人口比は19.0lに対し、奈良県は18.3lしかなく、実は全国的には高齢者が少ない県でした。カルトグラムで見ても分かるように、北方の人口の多い市や郡はほぼ20l未満なので、南方の高齢者の総人口比が40lを越える郡があっても、そこまで総人口比は増えないからです。
 奈良県は本当に地域格差が大きい県です。しかし、今奈良県では自然を利用したツアー等を、積極的に計画しており、その計画で少しでも地域格差が無くなれば、良いと思いました。
(私の出身地は奈良県です)
16 世界の地震発生地域マップ1990年〜

 最近よく『地震』という言葉を耳にする。もうそろそろ日本に大きな地震が発生するからだろうか。
 実際に調べてみてわかったのは、やはり造山帯と大きく関係していることである。環太平洋造山帯とアルプス・ヒマラヤ造山帯がある地域に限って多くの地震が起きているのがわかった。
 見てほしい所は、メルカトルの地図などて比較してみてどの地域がより大きく変化しているかである。
 一番苦労したのが、地震発生数の比に合わせた大きさに地図を作ることである。方眼紙を使い頑張ってみたのでその辺りも見てもらいたい点でもある。
17 東京都地域別平均自動車保有台数(平成16年度)

 僕は、東京都の23区・市町村別に平均で一人当たり何台の自動車を保有しているかを 地図で表してみました。自動車の保有台数を地図にした理由は、交通機関が充実してい て自家用車が生活に不可欠ではない都内で、地域ごとにどれほど差があるかを知りたか ったからでした。なお、あくまで自家用車を計算したかったので、ここでいう自動車と はバスやトラックなどを含まない普通車を指します。軽自動車も入れたかったのですが 、地域によってはデータが不詳だったためそれができず、とても残念です。
  難しかったのは色分け。緑色になった部分がかなり多かったのでそこをもっと細かく 分ければ良かったかなと思います。データは東京都の統計のホームページから平成16年 度の地域ごとの自動車保有台数と人口の統計を使いました。割合を計算した際にはエク セルを使ったのでかなり早くすることができ効率が良かったです。今回地図を作ってわ かったことは、全体的にみるとやはり都心部よりも西のほうが多かったことでした。
18 都道府県別65歳の平均余命
 最初は都道府県別の平均寿命で作成する予定だったが、手抜きっぽいので、平均余命にすることにした。平均余命とは、ある年齢の人々が、その後何年生きられるかという期待値のことである。つまり、0歳での平均余命のことを平均寿命というのである。
データはすぐに手に入れることが出来たが、男性と女性の平均余命(寿命)が思った以上の差があるのに驚いた。平成12年のデータによると、男性の平均寿命が77.71歳に対して、女性のそれは84.62歳とかなり高いことが分かる。
 また、地域によっての偏りも見られた。男女共に沖縄県が1位だったが、予想とは裏腹に、東北地方が固まって低いように感じた。そして、東京も男性の方は思った以上に平均余命が高い。そこで僕が思ったのは、医療についてで、東北地方よりも東京を含む関東の方が病院や医者が多いのかもしれない。他に考えられることとしては、生命の危機にさらされた時に、どれだけの人が自分の周りにいるかを考えると、圧倒的に東京のような都会の方が多い訳で、周りに人が多いということは、それだけ高い確率で自分を助けてもらえることに繋がると思う。

 今回の課題で一番苦労した点は、男性と女性の平均余命に差があるので、男性の平均余命を基準として女性の平均余命の地図を作ろうとすると、白地図が真っ赤になってしまった。そこでしょうがなく、男性と女性の基準を分けた。色も分かりやすくするために男性と女性では同じ色を使ったが、基準値が違うので男性と女性の地図を比べることは出来ない。色を統一しない方が見やすかったかもしれない。
 最後に、この課題では、余命という新しい観点から日本を見ることが出来て、とても良い学習となったと思う。
19 世界の国の平均身長
20 全国甲子園 歴代優勝校・準優勝校
21 高校選択、選り取りみどり度マップ

・作品概要
   ・大きいほうの地図…都道府県別 小学校数によるカルトグラム    
   ・小さいほうの地図…都道府県別 高等学校数によるカルトグラム
 両方とも1?を1校とし、面積がちょうどその県の小学校・高校数となっている。

・作成して分かったこと
・ 全国的に高校数は小学校数より少ない。
・ 小学校数の都道府県の格差は、高校数の格差よりも小さい。
←高校は県外の学校に通学可能だが、小学校は徒歩通学が基本のためと考えられる。
・ とはいえ、小学校数、高校数はやはり大都市圏で多い。
←子供の人口が大都市圏では多いため。
・ 特に高校数は大都市圏に偏っている。しかも、その地方の中で最も経済などが発展している県に偏っている。(例:中部地方の愛知県・近畿地方の大阪府・九州地方の福岡県)
←周りの県から、進学校などの多い中心県に高校生が流入していると考えられる。

・見て欲しいところ 
  やはり、2枚の地図の対比をしてほしいです。すると、「この県は小学校の数は回りの県と同じくらいなのに、高校数は結構少ないぞ。」などということに気付くと思います。また、両方とも1?が1校を表していることも思い出してほしいです。

・苦心談など
  とにかく、きれいな日本の形にするのが、難しかったです。「○○県は××県とは接するけれど、△△県には接していない。」などを考慮しながらそれらしい形に仕上げていくことがこんなに難しいことなのだとわかりました。 
  でも、2つ地図を作ったことで、比較することもでき、地図を作らなければ気付かなかったであろうことを発見することもできて、よかったと思います。 
22 県別、歴代夏の甲子園、優勝校数と準優勝校数

〔概要〕 私は小学生のころから毎年甲子園を見ています。なので、せっかく地図をつくるなら、自分の興味のあることがいいと思ったので、この機会に、県別の歴代の優勝校数を調べてみようと思いました。あと、準優勝校も調べて、「どの県が、最後の一押しに弱いのか」というのも調べたかったので、両方調べてみました。

〔調べ方〕しかし、調べるのは意外と大変でした。雑誌に優勝校の学校名は書いてあるのですが、その学校が、どの県なのかがわからなかったので、インターネットを利用して、一生懸命調べました。

〔製作してわかったこと〕いまは駒大がすごく注目されているので、北海道=野球が強いというイメージがあるかもしれませんが、実際の優勝の数は少なかったので、最近強いだけであって、特に歴代としては注目するところではありませんでした。あと、最初は、準優勝との比較もしようと思ったのですが、なにを基準にしたらいいのかも、よくわからなかったので、できませんでした。計画性がたりなかったと思います。

〔地図について〕正直、この地図のできはよくないと反省しています。優勝校と準優勝校の区別をつけるために、暖色系と寒色系(?)にわけたのですが、逆にわかりにくくなってしまったような気がします。それに、暖色系のほうは、色に区別があまりなく、最高と最低くらいしか、区別がよくわからないようになってしまったと思います。
 しかし、その反省を生かして、少しでも見やすくするために、多いところだけ、ボールのイラストを書いて、強調させてみました。これによって、少しはわかりやすくなったような気がします。
 あと、最初に、両方共、同じ大きさの地図でやったんですけど、見にくかったので、準優勝の方は、地図を一回り小さくしました。こうすることによって、少し、区別ができたかなと、思いました。この2点が工夫点です。

〔感想〕見やすい地図をつくるというのは、一見簡単そうですが、こうして実際作ることによって、実はたくさんの工夫が必要なんだなと、初めて知ることができました。

今回、いろいろな反省点ができたので、次回、もしレポートなどで、こういう資料を作るときがあったときは、この反省を生かして、見やすい地図をつくってみたいと思いました。
23 明日、突然輸入が途絶えたら・・・あなたの地域は大丈夫?
都道府県別食料自給率MAP

 出来上がったばかりの地図を見て、『自給率1位の北海道』と『最下位の東京都』の間に201倍も差があることに愕然とした。東京都は人口が多く農地が少ないため、日本全国で比べると自給率は低いのだろうと予想は立てていたのだが、ここまで大きな差になっているとは思いもつかなかった。仮に明日輸入が途絶えたら食糧難になるのは東京都民なのだ…と考えると、東京都に住んでいることが恐ろしくなり、一刻も早く北海道に行きたくなった(笑)私達の食生活が外国からの輸入に依存しすぎていることを改めて意識させてくれたMAPだった。
 このMAPを作るにあたって、情報科で扱った"Microsoft Excel"を使ったのだが、これがなかなか手強かった。47都道府県名と食料自給率を打ち込むだけなのだが、タイピングに失敗したり段を間違えたりetc…など、とにかく苦労の連続でとても大変だった。けれど、苦労の分だけ「Microsoft Excelを使いこなす力」がちょっと上がったと思う。地理の宿題&コンピューターのスキルアップもできて、一石二鳥だった。
24 関東地方花火大会分布図

夏の一大イベントである花火大会が関東地方のどんなところに分布しているかを調べ、打ち上げ回数で色分けした。作成している途中までは“首都圏花火大会分布図”にするつもりで、山梨県と静岡県も作っていたが、作ったものを全て入れようとすると、どう考えてもA3サイズには収まらなかったため、2県を入れるのを断念した。
作成していて最も苦労したことは、各大会の行われている市町村を調べることだ。サイトに都道府県は記してあったし、大会名をクリックすれば、その大会の公式サイトに行けるようになってるため、簡単に調べられると思ったのが間違いだった。公式サイトが開けないものもあれば、サイトになぜか市町村名が記していないものもあった。しかし、一番厄介だったのは、合併前の市町村名が記してあり、地図上から見つけられないことだった。(一覧の示してあるサイトを見つけるのに半日もかかったのに、だ。)平成の大合併がいかに“大”合併だったかを思いがけないところで知ることになった…。また、自分が限られた市町村名しか知らずに生活していて、しかもその場所さえもはっきりと分かっていないものもあることを身にしみて感じた。
私の両親の実家は茨城県で、私自身は小さい頃には千葉県、今は埼玉県に住んでいて、こうして東京都の学校に通っている。関東地方について知る機会はたくさんあったはずなのに、あまりにも自分の知識が少ないことに驚かされ、恥ずかしく思った。これを機会にもっと自分の住んでいる地方について知りたいと思う。
また、おもしろいことも分かった。それは、地図には載せられなかった山梨県と静岡県には、“富士”や“伊豆”のつく市町村が多いということだ。(それぞれ5つずつある。)日本の誇りである美しいものだから、多くのところで好まれて使われているのではないかと思った。
工夫したことは、より分布が分かりやすいように、最初だけ色分けを5000きざみにせず、赤の市町村が一番少なく、それ以下の打ち上げ数の市町村はほぼ同じ数になるようにしたことだ。

※地図の記名の場所を間違えました…ごめんなさい。
25
都道府県ごとの消費額(1人あたり、年間)

百貨店・スーパー・コンビニの都道府県ごと年間の売り上げを人口で割って、それを住民一人あたりの消費額としました。これをもって色分けをしたところ、百貨店での一人あたりの消費額は東京がほかを大きく引き離して多く、スーパーでの消費が多いのはいわゆる中都市と呼ばれるところで、コンビニにはほぼ差がありませんでした。さらに3種すべての消費額をふまえて地域ごとに一人あたりの消費額に差がでるのかを検証したところ、どこもほぼ変わらないことがわかりました。このため百貨店とスーパーの消費に地域差が出たのは、その土地でどちらが発展しているかに関わると考えられます。おそらく人口の多い大都市では百貨店の需要が高く、大都市周辺の都市部では土地単価が安いため大型スーパーが展開しやすいことが背景にあるのだと思います。
地図における工夫はこれといってありませんが、しいて言うなら塗りわけの境界値に少し悩んだこと、高揚した感じを思わせる赤で消費額の多いほうを表し、少ないほうは寒色系にしたところです。4つの地図は少しずつ異なっているので、ぜひ見比べてみてください。
26 千葉県市町村別人口カルトグラム

 私が住んでいる千葉県の市町村別の人口別にカルトグラムを作り、人口密度別に色分けをしました。
そのため、人口でも人口密度でも比較できるようになりました。
 市町村の数が多く、人口の偏りがかなりあったので、実際の形に近づけるのにかなり苦労しました。当たり前だろうけど、東京に近いところは人口が多く、また東京に近いところでも東京湾に面しているかどうかで人口は全く違いました。これはやっぱり、東京で働く人のベッドタウンだからなんだろうな、と思います。
他にも交通網などを絡められたらもっと分かることもあるかもしれません。 
27 全国 私のイチオシ花火大会MAP

 私は今年、2つの花火大会へ行きました。その時の花火がとても綺麗で感動したので、この機会に全国の花火大会を調べてみて、私のイチオシ花火大会の地図を作りました。
 調べてみると思ったより数が多く、また打ち上げ数が多くても普通の花火ばかりだったり、逆に打ち上げ数が少なくても色々な仕掛けがあったりしたので、その中から良いのを選ぶのにとても迷いました(>_<)
見て欲しい所は写真の画像と昨年の人出という所です。もし行ってみたいなぁと思ったら、人出をCHECKして、来年是非行ってみて下さい。
苦労した点は、数ある中から選ぶことともう1つ、配置です。始めは北海道から、何も考えずに貼っていったのですが、画像を貼ると場所をとるのでスペースが足りなくなってしまうことに途中で気付きましたヾ(*´Å`*)ノ頑張って作ったので見て下さい♪
28 鈴木さんVS佐藤さん 都道府県別 占める割合が多いのは?
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30 全国の映画館の数について
31 世界に住む日本人
世界中に、日本人がどれだけ住んでいるかを色分けして表した地図。アメリカ、中国がトップなのは予想できたが、その差は25万人とアメリカが大きく上回っていて驚いた。次に多い順にタイ、ブラジル、イギリスと続いていって、やはり日本との経済的なつながりが関係してくるのだと思った。また、住みやすさなども考えると先進国に多く日本人が住んでいると思う。この地図を作るのに苦労したのは、もとになる情報を集めること。どこの国に日本人が何人住んでいるかがなかなかわからず大変だった。(結局は外務省の統計データが見つかってよかった!)
地図をパッと見てもわかるように、世界中にたくさん日本人が住んでいることをみんなに伝えたい。ブラジルなんて地球の裏側だけど、6万6千人も日本人が住んでいる。そう考えるととても不思議な感じがして、世界中で活躍している日本人を応援したい気持ちになった。(^^)
32 出生率のカルトグラム

 今、少子化が問題になっているので、都道府県別の出生率でカルトグラムを作りました。新しい出生率がなかったので、平成16年度の数値で作ってあります。一目見れば、どこの出生率が高く、どこが低いのか分かる地図を作ろうと思ったのに、出来てみると都道府県の形はグチャグチャですし、東京が大きく見えてしまっているという問題だらけの地図になってしまいました。これはカルトグラムを作ったのが初めてだったということと、1マスの大きさを小さくしすぎたためだと思います。2mm四方の正方形を1マスとしたため、0.5という端数がでてしまいました。その端数がでたら、別のところから0.5入れるなど、気が遠くなるような作業でしたが、大変楽しく作ることができました。
 略地図を描くのも苦手な私が地図を作るなんて、とても不安でしたが、それなりに日本列島に見えるものができて良かったです。また、地図なので形はおかしくとも、海に接しているはずのないところが接していたり、接していないはずの県が接していたりということもありません。
 地図を作ることがこんなに大変だとは、思いませんでした。カルトグラムは、数値と同じだけのマス目で県の形を作ったり、一都二府三十一県で本州の形を作らなければいけなかったり、苦労は多く大変ですが、ただの色の塗り分けとは違い、全部自分で作ったという達成感がありました。
 こんなに1つ1つの県が小さくなったということは、出生率が全体的に低いということなので、もっと1つ1つの県が大きくなるように、出生率も高くなってほしいと思います。今回の地図作りで、少子化についても、地図の大切さについても分かりました。
33
34 Orchestra in Japan

 今回の課題が出て、何について調べようかと考えていた時です。オーケストラ部の私は「オーケストラが多い都道府県はどこだろう?」「日本にはプロのオーケストラがどれくらいあるのだろう?」という疑問が浮かんできたので、この2つについて調べることにしました。
 調べてみて、日本にはプロのオーケストラが23団体あることが分かりました。1つの都道府県に複数のプロ団体があるのは、東京都(8団体)、愛知県(2団体)、大阪府(4団体)でした。これらの県はアマチュア団体を含めた総数も多かったです。特に東京都は289団体と2位の神奈川県の4倍とダントツでした。全体を見るとやはり人口の多い都道府県にはオーケストラが多いということがわかりました。
 作図が難しく、なかなか上手く日本の形がかけなかったので何度もやり直しました。当初はカルトグラムを作ろうとしたのですが、東京都と周辺の県との団体数の差が激しく私の力量では関東地方すら形にすることができなかったので断念しました。
 少しでも見やすくするため、着色にはクーピーと色ペンを使い分け、クーピーを重ねぬりしてきれいに見えるように努力しました。
 地図作成は大変だったけれど、なんとか形にすることができて良かったです。
35 有名人の出身地

 作成して分かった事
 調べたとき、数字を見てもう気付いたのですが、東京都がダントツで何倍も有名人の人の数が多かったです。やはり人口的にも多いので、ほぼ比例していると思いました。また東京都だけではなく北海道、神奈川、大阪、兵庫、京都、埼玉、千葉など大都市の近くが多かったです。
 見て欲しい所
 都会っぽい人が田舎育ちだったりして、驚きでした。自分でも見たとき、意外な人や知らない人ばかりだったので、皆が知ってる有名人だけ例に上げて書き出しました。
 又、苦しんだところは特に無いのですが、データが全然無かったので、全て書き写すという大変な作業になってしまいました。今回はデータ不足という失敗点もありました。
36 全国のキティちゃん集まれ〜!! 〜都道府県別ご当地キティ販売種類数マップ〜

作品概要:ご当地キティとは、地域限定で販売されているキティのことで、その地域の名所・特産物のキティが、携帯ストラップやタオルになっています。例えば東京都なら、永田町キティ、東京タワーキティ、原宿クレープキティなど、全部で69種類も販売されています。北海道・東京・京都など観光客の多い地域では、たくさんの種類のご当地キティが販売されています。全体の傾向として、都市部では名所のキティが、農村部では特産物のキティが多かったです。また、富士山や奈良公園の鹿のキティは、色やポーズが違ったりして何種類もありました。

 本当にたくさんの種類があって数えるのが大変でした。でも、地方の特産物を知ることができたり、楽しく地図をつくることができました。地図のまわりのキティは、各都道府県を代表するもので、私が勝手に選びました。地図よりそっちのほうが目立ってしまい、少しやり過ぎてしまったなぁと思います。

 今、私は30種類くらい集めているのですが、もっともっと集めていつか全国制覇したいです。
37 県別初婚平均年齢

 地図を書くことがこんなに難しいことだとは本当に思ってもみませんでした!!日本列島を書こうと思い地図を参考にしながら色々と自分なりに工夫して書いてみたのですが、結果としてはかなり太った日本列島になってしまったことを今かなり残念に思います。
さて、私は「県別初婚平均年齢」をテーマにしてみました。28歳が結婚適齢期と言われているなかで、実際はいくつぐらいで結婚しているのか、また県によって違いはあるのかという疑問があったからです。調べる前は東京・大阪などの大都市を中心に円状に初婚平均年齢が低くなっていくんじゃないかと思ってました。
 調べてみると農業で生計をたてる人が多い県は初婚年齢が低くく観光業などの第三次産業に従事している人が多い県では初婚平均年齢が高くなることがわかりました。
本当に今回の宿題では地図を書くことの大変さがわかりました。書きにくさもですが、地図を書く上で重要なのはどれだけ見やすく、読みやすいかということだと痛感しました。今回はあまり見やすく読みやすい地図を作ることが出来なくて本当に残念です。これからは地図を漠然と見るのではなく、どんな工夫がされているかに注目したいです。
38 コンビニ勢力地図

 私は都道府県別のコンビニの店舗数を調べて、店舗数に面積を比例させたカルトグラムを作成し、さらにそれぞれの都道府県で最も店舗数の多いコンビニのロゴやイメージカラーで塗り分けて「コンビニ勢力地図」を作成した。

 最も苦労したのはカルトグラムを作る過程で、北海道の形を描くのに一日費やしたり(!)愛知が大きすぎて日本海に面していたり(!!)首都圏がやたらと大きくなってしまい中部地方とつなげられなくて東京と山梨の間に巨大な湖ができたり(!!!)とにかく「地図らしい地図」にするのにとても時間がかかった(まぁとりあえずそれなりに日本地図っぽい感じになったので一安心)

 作成してみてわかったことは、東日本はセブンイレブン、西日本はローソンの勢力が強いということである。(私が普段最もよく利用しているファミリーマートはあまりパッとしなかった…)また、北海道では「セイコーマート」島根では「ポプラ」と地域によって東京ではあまり見かけないコンビニが多数の店舗を展開しているということもわかった。
 
 初めは単純に色で塗り分けようと思っていたのだが、隣り合う都道府県で同じ色だと何となく見栄えが悪いので、ロゴを描いてみた。結果的には色だけより目を引く地図になったと思うので良かったと思う←個人的には愛知の「サークルK」のロゴはものすごくうまく描けたと思っているのだが(自画自賛?)他のコンビニのロゴも何も見ないで描けるようになったので、特技が一つ増えて良かったです(?)
39 全国ニート調査

今、社会問題になっているニートについて関心があったことから、全国のニート数・比率の地図を作成しました。初めはニート数に着目して地図を作ったのですが、ただ数を調べて色塗りをするだけでは、土地が広く相対的に人口も多い北海道や大都市圏の都府県が赤くなる(最も多い凡例を赤としたので)のは当たり前で、それだけでは何の意味も成さないことに気付き、各都道府県の人口からニートの比率を計算し、ニート比率の地図も作りました。ニート比率の地図を作ってみると、以外にも沖縄が群を抜いて高く、関東地方は平均的な数値、中部地方は低く、四国地方は高いなど、様々なことが新たに見えてきておもしろかったです。2つの地図を比較することで、色々発見がありました。
40 未来のエースストライカーを探せ