2012 夏のプレゼント 1組 2組 3組 4組 5組 6組
番号は便宜的なものです  課題指示用紙はこちら
4組が選んだ気に入ったベスト3(それぞれ1票差です)
ベスト1 25番 ベスト2 19番 ベスト3 15番
四国地方 地域別人口から考えたこと
僕は今年の夏に四国地方にある香川県と淡路島を訪ねた。
雄大な自然と大きくたくましく架かる2つの大橋はまさに圧巻であった。
淡路島を車で通っていると、時折見えるのが旅館やホテルである。
それに対し、民家が少ないことに僕は気づいた。
宿泊したホテルから海水浴場の道のり約2kmの間に民家は数えるほどしか無かった。
確かに休みの間に訪れた僕たちの目には海水浴やフェリーで賑わう豊かな島に見えた。
それでも、休みの期間を終えた淡路島や過疎地域はとても寂しいに違いないと思った。なので、地域別の人口を調べ、ホテルの方に伺ったことも交えながら、問題点について探って行きたいと思った。
作成していて大変だったのは、問題点を挙げていくことだ。
一見簡単そうに見えるが東京で育った僕には、学校で1年と2年が同じ教室で学ぶなんてかんがえもしなかったし、東京と比較してあまりに違う点が多かったのである。
夏の甲子園優勝・準優勝回数

自分はスポーツ全般好きですが、特にサッカーと野球が好きなので、時期的にも今回は高校野球をテーマに地図を作りました。
もともとは、カルトグラムで地図を作成する予定でしたが、回数の関係上、白地図の色分けにしました。また、47都道府県全てが参加できないことや、夏と比べ3学年揃ってないことから条件が違うと感じたので、春のセンバツでの成績はカウントしませんでした。
前から気づいてましたが、東北はまだ優勝したことがないので、震災で被害を受けた方々にさらに元気を与えるためにも、優勝目指して頑張ってほしいと思いました。
今回地図を作成して、西日本が東日本よりも強い(あくまで結果を見ての考え)ということが分かりました。東日本が23都道県、西日本は24府県と出場校数は大差がないにも関わらず、優勝回数が東日本33回、西日本59回という結果が出たからです。また、高校別で見てみると~商業高校という学校が多く、最近ではその名前の高校は少ないが、昔はそういうとこが強かったのかなと思いました。準優勝回数が多く、優勝したことがない学校があると面白いかなと思い調べたが、一番多い学校でも3回、しかもたくさんあるというインパクトのない結果になってしまったのは少し残念でした。

都道府県庁駅の乗客数(JR)
まずテーマ設定の理由について話すと、今年祖父母の家に帰省したんですが、そこまでに飯田線という路線を使います。この飯田線は、駅の周りに車道がないなどで到達しにくい「秘境駅」と呼ばれる駅が多くあることで有名です。だから、秘境駅についての地図を作ろうと思ったのですが、駅を選び辛かったり完成図がよく分からなかったので、「逆に県庁所在地のような大きな駅で作ろう」と思ったのが制作の理由です。
   作ったところ、東京などのトップ層と地方の乗客の少ない駅との間ではかなりの差ができていて、また中間層にあたる駅が少ないことから、日本でも過密過疎ができているのではと思いました。
   あと、地図の形がフリーハンドで描いたものなので、東北がやけに小さくなったり、長野や岐阜が変形してしまいました。
    ちなみにここでは駅は「JRで県庁に近く、最大の駅」を選んでいます。あと、沖縄や離島は省略しました。
参考にしたサイト:JR各社サイト、Wikipedia
画像: 万歩計 首都圏の鉄道
          思考回廊[旅行]東京駅から新丸ビル地下へ
甲子園(春・夏)の合計優勝回数
今年の夏、大阪桐蔭が優勝した甲子園だが、過去はどんな高校が優勝しているのか、それを調べたくてこのテーマにした。
調べてみると優勝が一番多いのは20回で大阪府だった。しかしそれとは別に、17の県が優勝経験0だったことを知り、驚いた。
地方別に見ると中国、近畿地方は優勝経験がやや多め、東北地方は0だった。
今回の地図作りにより、甲子園のことを深く知れた。来年からも甲子園を楽しみにしたい。
高校野球、最強はどこだ!?
日本の夏の風物詩の1つであり、選抜と共に絶大な人気を誇っている甲子園。毎年様々なドラマが繰り広げられ、私達に感動を与えてくれます。各都道府県から予選を勝ち抜いてきた高校が集まっているのですが、ではどこの地域、都道府県が強いのだろうと思い、調べてみました。
やはり圧倒的に三大都市や近畿地方が強かったのですが、四国も強い県が多いことに驚きました。逆に弱い県が東北、北陸に集中していることがわかりました。また、上位にいる都道府県にはそれぞれかなり有名な強豪校があることに気づきました。
苦労談としてはもともとは選抜、甲子園のデータが別々になっていたので、それらをまとめることと、日本地図を手描きで2つも描くことが非常に大変で、時間がかかってしまいました。でも個人的に北海道が上手く描けた気がするのでアピールしておきます(笑)
出典:http://www2.asahi.com/koshien/ranking/
東京に出やすい県、出にくい県
東京は全国の中でも「中心」の位置にあるかどうか、調べようと思って作った。
東京に最も出にくい県は意外と山口県だった。やはり空港までの距離と新幹線のなさが影響しているのだろうと思う。
遠方各地はかつてに比べて便利になっているのだろうと思う。日本の各県庁所在地と東京は五時間以内に結ばれているということである。
調べてみると、昭和四十年代、東京から鹿児島などに行く際は国鉄の急行列車に24時間乗らなければならなかったようだ。
今ではとても考えられない。
老年(65歳以上)人口率
今回、僕は老年(65歳以上)人口率を調べました。最近少子高齢化と言われているので、どういった所に高齢者が多いのかを調べてその結果を日本地図上に表したところ、僕が想定していた通り東京や埼玉・神奈川・千葉と言った首都圏では老年人口率が低いということが分かりました。一方で老年人口率が高い地域を見てみると、四国が全体的に高く、その他で言うと東北地方の一部や九州地方の一部など、首都圏からは遠い地域に多いことが分かりました。このように、ある統計資料を色等を使って日本地図上に表すと、どのような地域がどのような特色を持っているのかが分かり易くてとても面白かったです。しかし、画用紙に日本地図を書くのは結構大変でした…。
都道府県別使用電力量
2010年、3月11日に東日本大震災が起こり、そこで原発についての問題が浮かびあがってきた。それに伴い、電力が足りなくなり、最近はずっと節電の
風潮が流れている。なので、日本の都道府県別にどこが電力を多く使い、どこが少ないのかを知るために、平成20年度の電力使用量も調べてみようと思った。大体予想として、やはり、東京都や大阪府などの大都市が電力を多く使っているという感じだったが、実際調べてみると、まさにその通りだった。だが東京と大阪の間にある愛知や神奈川、他だと福岡も電力使用量が多かった点から、いわゆる太平洋ベルトと呼ばれる地帯が電力使用量が多いと分かった。
 また、地図はコピーして貼り付けても良かったのだが、ただ貼るのは少しつまらないと思ったので、頑張って日本地図を手描きにすることにした。なので、結果としてはこの作業が一番大変な作業になった。だが、我ながら結構上手く描けていると思っているので、そこも見て欲しい。
 感想として、一時間に使う電力量が一位の東京と最下位の鳥取で、東京の使用電力量が鳥取の使用電力量の20倍以上もある、というのは驚いた。日本中でもこんなに差があるというのは、東京に災害が直撃した時の、日本全体に伝わる被害の大きさは明白だと思われる。しっかり対策をするべきだと思う。
交通網発展マップ
今回の地図は大体の人がよく知っている新幹線に疑問をもってもらおうと思い作成しました。本来ならば新幹線の図となるべく多くの情報を組み合わせたいのですが立体には出来ないので一つにしました。それは土地利用です。合わせると複雑な水田の配置に線路が一致します。線路が直線ではなく、カーブばかりで水田に沿ってるのです。おもしろいと思いました。透明なセロファンなどでいくつか情報を重ねる地図は面白く、見やすいのですが出来なくて残念でした。また、地図が小さくなってしまって細かなカーブとか土地活用が書けませんでした。もっとインパクトがでると良かったと思いました。機会が無くてももう一度挑戦したいと思います。
10 犯罪発生件数と県民所得
連日犯罪のニュースが流れる日本で一番犯罪が多い県、少ない県はどこか?と思い犯罪発生件数を調べようと決めた。しかし、それだけでは発見できる事は少なくなるので、犯罪発生と貧しさに相関関係があると考えて、調べてみた。
犯罪発生件数の多さごとに地図を色分けしてみると、工業地帯や工業地域がある県が特に多くみえる事から、労働者の人口が多い所が犯罪が多いのかもしれない。また、県民所得の金額の高さごとに地図を色分けすると所得の高い県は大体太平洋ベルトの中にあるように感じた。二つの地図を見ると裕福な人が多いと窃盗などで犯罪が増えるのではないかと思った。分かりやすくなるように工夫したつもりなので、そこを見て欲しい。
11 世界の携帯電話普及率
現代社会に欠かせない携帯電話の普及率を色分けしてみたシンプルな地図です。アイディア的にまともで、自分でも「なるほど」と思うような感じだったんですけど、作ってみると色々予想していなかったことがありました。
 まず、普及率が195%の国があったこと。
 また、色分けが色々と難しかったこと。どうすれば色が比例して見えるか、色の並べ方が大変でした。
 GDPや地域的に差が出るのかと思ったら意外とそうではなかったこと。 等々。
 携帯普及率は、国の政治的な、また生活水準などの事情によく関連しているとわかったので、地図を見る時は、地図を全体的に見るのではなく、特徴的なところを注目すると良いと思います。
 ぜひ、自分の携帯電話を手に持って、体で実感してみて下さい。
12 サッカーFIFAランキング 世界分布 
FIFAランキング上位60位までの国別ランキングを示し、地図上に国名とランキング別で色分けをした。(60位以下でも気になる国のランキングと国名も示した。)
FIFAランキングとは、FIFAに加盟する各国男子ナショナルチームの国際Aマッチの成績をもとにポイント化し集計されたもので、その国のサッカーの強さを示す目安となる。
ランキング別に色分けをして気付くことは、上位30カ国はヨーロッパと南米に集中していること。サッカー強豪国がここに集まっていることが一目瞭然だ。
苦心したところは、ヨーロッパ、アフリカの小国で名前は知っているがはっきりとした位置がわからず、地図帳で一つ一つ調べたところ。
2014年にFIFAワールドカップがブラジルで開催される。
FIFAランキング22位の日本は現在最終予選を戦っているが、同じグループBのオーストラリア、イラク、ヨルダン、オマーンの位置とランキングも示した。これで予選結果も予想できそうだ。
ワールドカップ出場国が決まれば、この地図でその国の位置とランキングを見ながら応援するのも面白いと思う。
13 治安地図
今回は、群馬県警察が公開する、『都道府県別人口10万人当たりの犯罪発生状況(平成23年の犯罪件数に基づくデータ)をもとに、各都道府県で、一定人口に対してどの程度犯罪が起こっているのかをデータ化し、治安の「悪さ」で偏差値評価をし、治安別色塗り地図を作った。
 すると、大方の予想に違わず、やはり首都圏及び、南西中部地方から関西方面にかけての部分が、際立って治安が悪かった。
 逆に、治安の良い地域をみると、東北地方は、『「犯罪発生率偏差値」が40未満の都道府県』8県のうち4県が集中し、都道府県が一つしかない特殊な北海道地方を除く7大地方で唯一、「犯罪発生率偏差値」が50を上回る都道府県がなかった。
 また、日本全体でみると、工業における「太平洋ベルト」に沿って治安の悪い地域が集中しているようにみえる。「太平洋ベルト」は工業発展帯を表すのと、治安の悪い地域を見ると都心部に集中していることから、地域の発展に伴ってひとりあたりの犯罪発生数は増えるようだ。これは自然の摂理とも言えることで、一概に治安の悪さを語る材料になるかどうかは疑問をはさむ余地があるが、今回は単位人口あたりの犯罪件数の少なさを、治安の良さとして考察した。
 47の都道府県を、一定数で区切って色をわけると、とびぬけたデータを持つ地域がわかりづらいので、既存のデータから犯罪件数偏差値を算出し、偏差値の数値別に分類した。
14 東京23区公立図書館どれだけあるか
今までぼくは、数々の図書館を巡ってきた。今年の夏も片手では数え切れないほど図書館を利用させてもらった。
 そこで、ふとぼくは疑問を感じた。図書館はどれだけあるのだろうか? と。
 今回調べたのは東京23区の公立図書館だけとなってしまったが、それでも、図書館が23区にどれだけあるか分かったのはとても勉強になったと思う。本当は全国でやってみたかったのだが、それだと図書館一つに対しての登録者数を出した時、あきらかに割り切れなくて、四捨五入をすれば大体のデータは出せるが、それだと正確とは言いがたいので断念することにした。どの地区が一番登録者数が多いかなどが分かって、今度はどの地区の蔵書数が多いのかを調べてみたい。図書館にはたくさんの知識が詰まってあり、それを調べることはとても勉強になる。
 本当はエクセルなどを使って作成してみたかったのだが、あいにくぼくは機械に強い訳ではない。手作業で(パソコンを使うのも手作業だが)こつこつと塗ることにした。結構大変な作業だったと思う。
15 World heritages!
私が作成した地図は、イタリアと中国の世界遺産についてのものです。全てはマークしていませんが有名なところ、もしくは私がいってみたいと思うところを中心に選びました。
今年の夏、私は中国北京に行きました。旅行です。
そこで実に5つの世界遺産を見てきました。無形文化遺産も含めると6つです。
正直言って私は北京という街に対しては、とても歪な発達をしている、衛生的でない、等々、あまり良い印象は受けませんでした。
・・・しかしこの世界遺産は素晴らしかった。
このように感銘を受け、さて、中国は世界遺産が多いものだと思い、この地図を作ったきっかけであります。
世界遺産が1番多い国はスペインだとばかり思っていたので、一覧を見て、イタリアが1番になっているのには驚いたので、イタリアも追加したという次第です。
世界遺産。地球上人類全員がこれを宝と見なし、地球単位で保護しようとするもの。
それだけのものであるから、見る人来る人に与える感動だったり衝撃とかいうものはかなり大きいでしょう。
世界の遺産はこうやって世界に点在している。もっとたくさんのものを見たい。知りたい。感じたい。
世界遺産の分布図てきなものを作成した感想ではないような気もしますが、こんな気分に今なっているということで締めくくりたいと思います。                              
16 近代オリンピックにおける各国の獲得メダル総数 色分けMAP
今回のテーマは今年行われたロンドン五輪で日本選手団が過去最多のメダル数を獲ったことから、タイムリーな話題だと思い決めた。
この地図を作ってみて思ったことは、まず先進国と発展途上国との間にはやはりメダル獲得数にも溝が出来ているということだ。特にヨーロッパとアフリカを比較するとその差は歴然としてしまっている。確かに参加してからまだ年が浅いということも関係しているだろうが決してそれだけでは、この差は生まれないと思う。
苦労したところは、アフリカや中南米の国を塗るところで、国の場所をあまり覚えていなかったので探すのが大変だった。
17 カルトグラムで見る 各都道府県におけるサッカー人口の割合
作品概要
普段部活層などでサッカーをしていて「日本の中ではどこでサッカーが盛んなのだろう」と思ったため、この地図を作製した。地図に表すデータは「各都道府県におけるサッカー人口の割合」とした。これは単なるサッカー人口では東京などの値が元の人口が多い地域がふえてしまうと思ったため割合を計算して使用した。
作成して分かったこと
実際にカルトグラムを作成してみると各都道府県の大きさの差があまり顕著には表れなかった。使用するデータなどについてもう少し考えてみたら良かったと思う。また色分けをすることで、九州地方ではサッカー人口の割合が全体的に高いことが分かった。
見て欲しいところ
今回の地図作成にあたり自分で割合を求めて表を作成したり、カルトグラムも出来るだけ本来の地図に近いようにしたり、色塗りも見づらくならないようにと。色々なところに気を付け丁寧に作成したので、隅々まで見て欲しい。
苦心談その他アピールなど
カルトグラムを作成いするとき、本来面積の広い長野県で割合が低いため狭く描かなくてはいけなかったりということがあり、それぞれの都道府県の位置関係を実際と同じように保てるように地図を作るのがとても難しかった。
18 都道府県別の犬の頭数
この地図は全国の犬の登録頭数を都道府県別でカルトグラムにしたものだ。1マスが1万頭で、全国の合計は677万頭です。データは厚労省のHPから入手した。一番、頭数が多い都道府県は東京で、一番少ない都道府県は鳥取県だった。
僕は東京の高校に通うようになり都内で過ごす時間が増えたのだが、その中でふと思ったのが「犬が少ない」ということだ。外に繋いである大型犬も、散歩しているはずの小型犬もあまり見かけない気がした。そこでこの地図を作ってみた。
しかし実際に作ってみると僕の思いとは裏腹に、都会のほうが頭数は多かった。よく考えてみると人間が犬を飼っているのだから人口と犬の頭数が比例するのはごく自然なことだったと思う。東京に犬が少ないという考えは思い込みだったようだ。
地図を作るにあたって、一番大変だったところは隣り合う県と県を隣り合わせるところだった。実際、長野や岐阜は隣り合う県が多いので、無理矢理隣り合わせようとして、県の形がひどく変形してしまった。もう少し県の形を維持できていたらよかったと思う。
この地図を作ることで、犬の頭数と人口の関連性に気付けたり、カルトグラムの描き方を学ぶことができた。
これからも地理について学んでいきたいと思った。
19 国別一日の平均労働時間
今回のテーマは国別の一日の平均労働時間ということで、ODED加盟29ヶ国について有償労働と無償労働と合計の時間をまとめてみた。
その結果、両方を合わせた労働時間が最も長かったのはメキシコの594分間(9.9時間)、 最も短かったのはベルギーの427分間(7.1時間)だった。
作成してみて分かったことは、日本、中国、韓国の3ヶ国の有償労働時間がほかの国に比べて長いということである。
思っていた通りであるが、日本よりメキシコのほうが労働時間が長いのは意外だった。
ただデータを写すだけだとつまらなかったので、29カ国の国旗も書いてみた。これが結構うまくいって見栄えが良くなったのでよかった。
20 都道府県別 コンビニの販売額のカルトグラム
 普段から頻繁にコンビニを使用しているが,他の県ではどのくらい使われているのか,東京ではどれだけ多く使用されているのか,ということが気になったので,大きさで分かるようにカルトグラムの地図を作成してみた。
 実際に作成してみて,東京,愛知,大阪などの大都市はかなり大きくなり,その周辺にある販売額があまり多くない県の形が,大きく変わってしまうので大変だった。神奈川県と愛知県に挟まれている静岡県はかなり曲げなくてはいけなかったし,山梨県は縦にとても細くなってしまった。
 地図を改めてよく見ると,東京は極端に大きいが,都道府県別の人口でカルトグラムを作ったら,同じような形になるのではないかなと思った。一人あたりのコンビニの利用額はどの県でも近いのかもしれない。是非人口と比べてみてもらいたいなと思う。場所によってコンビニの数は全然違う気がするのに不思議だと思った。
 今回の地図の作成では,隣り合っている県の関係はきれいに再現出来たと思うが,県の向きなどがあまりきれいに出来なかった。そういうところも全部含めて,色々なことをみんなに考えながら見てもらえると嬉しい。
21 守備の名手はどこ出身地が多い?
僕が調べたのは、21世紀のプロ野球ゴールデングラブ受賞者の県別出身地だ。
本当は、歴代受賞者全てを調べたかったのだが、莫大な資料の量になるので諦めた。常連が多く、複数年、副ポジションで受賞している選手を一人と数えるのが大変だった。調査結果を見ると、やはり都市部に集中していた。大阪府が圧倒的に多かったのが印象に残った。千葉県が三位なのも意外。ただ、データが散らばり過ぎていて半分ぐらいの県が0人となってしまった。シンプルで見やすい地図になった気がする。
(画像は本人)
22 人口密度と地形  (埼玉県)
埼玉県の地形を山地、丘陵、台地、低地の4つに分けて塗り分けた地図と、埼玉県の市町村別の人口密度を段階的に塗り分けた地図を組み合わせることで、地形と人口の分布の関連性が視覚的に分かるようにした。
 この地図からは、埼玉県の西部はほぼ山地で、人口密度は低く、東部は低地・台地で、人口密度が高いということが読み取れ、人口が低地・台地に集中しやすいことが分かる。
また、特に南東部に著しく人口が集まっているのは、都内へのアクセスが良いことも原因だろう。
作成の際は、埼玉県の市町村区分入りの地図を描くことに苦労した。プリントアウトした地図を用紙の上に置いて鉛筆でなぞり、用紙に跡をつけ、それを鉛筆でなぞり、最後にマーカーでなぞる、という工程で地図を描いたので、計3回埼玉県を描いたことになる。そのおかげで、いままでより県内の市町村の位置関係をより詳しく理解することができた、ということが成果の1つかもしれない。
23 全国都道府県別警察署数
私は警察小説が好きでよく読むのですが、そこでは事件のあった場所や帳場の立つ場所が重要となり、知っている地名がでてくるとより楽しんで読むことができます。そこで、全国にはどれくらいの数の警察署があるのだろうと疑問に思い、地図にしてみました。                 
 やはり数、そして密度ともに数値が高かったのは東京。北海道は面積が広いため数も多いようです。続いて大阪や神奈川というようにやはり都市に多くあるようです。               
 制作にあたって苦労したのは、まとまったデータがなかったという点です。都道府県一つ一つの警察署数を調べて数え、白地図に記入していく作業が大変でした。色分けはなるべく細かくし、ランキングも単なる警察署数と100㎢当たりの警察署数とで別々にしました。すると、数と密度の違いが分かりやすくなりました。一番良い例を揚げると、北海道は数としては69と全国で2位ですが、面積が大きいので100㎢当たりだとベスト10には入りませんでした。                            
 好きなことを調べて、発見するというのはとても楽しかったです。    
24 メダリストの出身地ランキング
日本時間13日に閉会したロンドンオリンピックでは、たくさんの選手が活躍し、多くのメダルを獲得しました。
このロンドンオリンピックを中継する際、またニュースで結果を伝える際に、選手の出身地の様子を見る機会がありました。そこで、メダル獲得数から見るメダリストの出身地は一体どこが多いのか、気になったため、それをテーマとして掲げ、調べてみることにしました。
調べてみると、ベスト3に入った福岡県、大阪府、東京都は、それぞれ都道府県別の人口ランキング(2010年10月1日時点)でベスト10に入っていることがわかりました。よって、人口が多いことが関係しているのかもしれない、と考えられます。
製作にあたって苦労した点は、ロンドンオリンピックのメダリストの出身地をまとめた統計データがなく、日本オリンピック委員会のHPを参考に自分で統計したところです。
また、ベスト3には入っていなかったものの、東日本大震災で被害を受けた地域出身の選手の活躍も多く見られたことが印象に残りました。
25 面積の順位=人口の順位な地図
 この地図は、面積が大きい国順に並べたものと同じ順位に当たる、人口が多い国の国旗でその国をぬってみた。つまり、ロシアは中国で塗られ、カナダはインドで塗られる。
 最近、経済発展してきている中国やインドは、やはり大きくなっていたり、アメリカは、相変わらず大きかったり(場所は変わらない)という結果になった。日本もずっと大きくなっていたことは嬉しかった。まあ、位置としては微妙だが...
 見ていておもしろかったのは、移動したはずの韓国に、また厄介な隣国、北朝鮮がくっついてきたことだ(笑)また、日本からドイツやイタリア、イギリスに簡単に行くことができるようになったのもひとつの見所だと思う。
 地図を作るにあたって、一番苦労したのは、やはり色塗りだ。日本の国旗は簡単ぢが、そうでない国も多い。小さいところに細かく国のマークを描くのは辛かった。(小さすぎて省いた国はいっぱいあるが...)いくつか同じような国旗があったり、月が書かれている国旗が意外と多かったり、と新たな発見もあった。それと、イギリスのユニオンジャックはやっぱりかっこいい!
 このように、地図にすると、物事を視覚的に捉えることができるようになるので中々おもしろい、と感じた。
26 47都道府県の名産品
(作品概要・作成して分かったこと・見てほしいところ・苦心談その他アピールしたいこと)
私はご当地の限定品とか好きで、旅行とか行ったら必ずご当地のものを買ったり食べたりします。でも、よく考えるとこの県の名産品は〇〇。とか全然分からないなーと思って、この機会に調べてみようと思いました。そして、名産品と地図をどう結びつけようか、と考えて、名産品で地図を書いちゃおう!と思ってそうしました。
この地図はそれぞれの都道府県が名産品でかかれているので、視覚でそれぞれの都道府県の名産品がわかります。
そして、地図を作成して分かったことは、日本の名産品には魚貝類が多いこと、名産品がかぶっている地域があることです。海に囲まれた島である日本の特徴がよく出ているな、と思いました。また、名産品がかぶるのは、自然で育てるみかんとビニールハウスで育てるみかん、というように、それぞれの地域にあった栽培が行われているからだと思いました。これも日本の気候の特徴、四季が現れていると思いました。
それから、聞いたことのあるものが多かったのも驚きでした。各地の名産品が全国にきちんと知れわたっているんだなぁと思って、うれしく思いました。
食べ物とかよく見てるはずなのに、イメージするのが難しくて、ひとつひとつの絵を書くのにとても時間がかかりました。でも、介類の書き分けとか、しっかり頑張ったので見てください。
全体的に楽しくできたし、他にはないだろう、オリジナルの地図ができあがってよかったです。これからこの地図を見ながら各地の名産品を食べ尽したいと思います。
27 日本人に人気のある国・地域
今年の夏休みに日本人に人気のあった海外旅行先について地図にまとめてみた。書く前、予想としては日本から近いアジア圏、時差がほとんどないオーストラリアなどが上位にくると考えていた
まとめてみると、やはりアジア、その中でも中国・韓国といったより日本に近い国が上位に。ヨーロッパ圏も上位に入っていた。距離的には日本から離れているが、食事・景色といったものが世界でも有名な国がヨーロッパにはあるし、ロンドンオリンピックも影響あると思う。また、今年イギリスに行った時、ロンドンではもちろん、少し離れた田舎の町でも日本人をみかけたのでイギリスはやはり日本人に人気のある国なんだと感じた。
作成する上で小さな国がたくさん集まっているヨーロッパ圏などを正確に描き写すのは大変だった。情報を収集するのはそこまで大変ではなかったが、大きな世界地図を正確に描くのは非常に大変だった。
これはあくまで今年なので来年以降どう変化するのかは分からないけれど、家族旅行で行く機会があれば参考にしようと思う。
28 『都道府県別★進学率と教育費』
受験も終わって、今年の夏休みはのんびり過ごしている私ですが、学校の周りの人たちは塾の夏期講習に行ったりしている人がたくさんいます。2年後の大学受験に備えてみんな頑張っているわけですが、そもそもどのくらいの人が進学するのだろう?いっぱいお金をかけた方が進学率は上がるのだろうか?と疑問に思ったので、このテーマで地図をつくってみました。
予想としては、きっと東京が1位で、続いて主要都市のあるところが進学率が高く、東北や九州、四国など地方の県は低くなっているのでは、と思っていました。教育費も同じように進学率に比例するのでは、と考えました。ところが、調べてみると1位は東京をおさえて京都、と私的には意外な結果でした。ですが、主要都市が進学率・教育費ともに上位であるというのは予想通りでした。
しかし、進学率ワースト10と教育費ワースト10の両方にランクインしている県は、青森県ただ1つでした!つまり、お金をかけていないから進学率が低いということではないようです。これはとても意外でした。 そう考えると、進学率のちがいは経済格差だけが原因ではないようです。 私は、地方の県は大都市と比べて大学の数が少ないから入りにくいのではないか、とも思いましたが、大学受験となると地元を離れる人も結構いると思うので、どうなのでしょうか…。
苦心談としては、白地図をでっかくコピーして自作カーボンで写すのと、1つの地図に2つの情報を入れるにはどのようにしたら見やすいのか考えるのが大変でした。見やすくなっていれば幸いです…。

出典▼統計局ホームページ
『日本の統計』 第22章 教育
「都道府県別進学率と就職率」
政府統計の総合窓口
『社会生活統計指標』 家計
29 世界国別平均身長ランキング
私は世界の各国の平均身長のランキングがどうなっているのか知りたかったので調べてみた。データのある国が少なく、特にアフリカの方のデータが見つからなかったので残念だった。
作成してみて分かったことはやはり自分が予想していた通りヨーロッパ諸国が断トツで背が高かった。中学の時、理科の授業で習ったベルクマンの法則が高身長の理由として説明できたことには自分が昔学んだことが活かせて良かった。

アジアでは日本と韓国しか正確なデータがなかったので何とも言えないが、韓国がアジアで最も高いことがわりと最近のニュースで発表されていたのでやはり食生活が影響しているんだなと分かった。食生活といっても食べ物によって違い、やはりよく言われているようなカルシウム成分やミネラル成分が多く含まれている食物の方が影響が大きかった。他にも歴史的背景が各国様々あり、地図作成にやりがいをとても感じられた。このように調べることで身長を伸ばす秘訣も見えてきた。

苦心したのは平均身長なので男性と女性に分けなければならず、世界地図を二枚貼ろうかということや色分けをどうしようかなどレイアウトが大変だった。なので上にトレーシングペーパーを貼ることにした。

工夫したところは各国の説明をどうやっていれるかについてで、どこにその国があるのか分かりやすくするために、吹き出し形式にしてみた。

(画像は本人)
30 日本全国コンビニの店舗数
私は普段東京と埼玉を行き来する生活を送っており、至る所で様々なコンビニを見つけるので、全国にはどれくらいのコンビニがあるのだろうと思い調べました。
今回はメジャーなコンビニとして、セブンイレブン、ローソン、ファミリーマート、サークルKサンクスを調べてみましたが、コンビニ数と人口は比例するだろうと予想しました。結果ほとんど予想通りでしたが、少し驚いたのは、人口が特に少ない都道府県には1店舗もないコンビニがあったということです。都心には有り余るほどコンビニがありますが、それでも見つけられなくて困る時があるというのに、人口の少ない、いわゆる過疎地域の人々はコンビニがなくてどうしているのだろうと思いました。
また何よりも驚いたことは、私が思っていた以上に東北地方にもコンビニがたくさんあったということです。さすがに震災から1年半がたったとはいえ、まだそんなにたくさんの店舗はないだろうと思っていたら、一番多いところでは1000店近くある県もありました。
余談を付け加えると、私の家の周りのコンビニはセブンイレブンとローソンとファミリーマートがありましたが、そのうちセブンとローソンがつぶれてしまいました。結構不便です。これを作りながら、せめて1店舗だけでもいいから作って欲しいと切実に思いました。
31 地方の借金~1人あたりいくら?~
これは、各都道府県の長期債務残高の都道府県民1人あたりの負担を地図にしたものです。消費税増税に揺れる国会(ついこの前、社会保障と税の一体改革関連法が成立しました)をみていて、どれくらい大変な状況なんだろうと思い、しかし兆やら億やら言われても私には全く想像できないため、もっと身近なところから知ろう、ということでこのテーマに決定しました。調べて、表にして、地図にしてみると、私の予想していたものとは少し違っていました。人口が多い・少ないも関係してくるので一言には言えませんが、大都市(のある都道府県)だからといって、必ずしも負担が大きいわけではありませんでした。私が一番驚いたのは、島根県が138万円でダントツのワースト1だったことです。東京とか大阪とかくるかなーと思っていただけに、かなりの衝撃です・・・。また、個人的にうれしかったのが、私の住んでいる千葉県が下から数えた方が早い位置にあるということです。ただ、これをもっと細かく市区町村とかに分けたら、だいぶ違う結果になったと思います。(千葉市はかなりまずいと聞いたことがあります・・・。)地図を作製するにあたって、数値をどう区切
るかで悩み、私としては島根県を強調したかったので10万円ごとに色を変えてみたのですが、完成してみると少し細かすぎたかな、というのが正直な感想です。しかし99万円と100万円ではかなり違うだろう、ということで納得しておこうと思います・・・。ちなみに、この金額は私が調べた2012年8月12日の値であり、時間が経つとともに金額も変化していきますのでその点は注意してください。
出典:都道府県の借金時計
32 都市部と地方の政治団体数
総務省から発表されている事業所・企業統計調査を元に各都道府県の単位人口あたりの政治団体数を全国平均値と比較して色分けをし、地図に表した。ここで事業所・企業統計の調査対象となっているのは、常時、職員がいるような政治団体であり、また政治団体の定義は政権の獲得、拡大のために結成される集団とする。この地図では、単位人口あたりの政治団体数が多いほど赤で、少ないほど青く示されている。このように表した地図を見ると例外を除き、地方(東北、中国、四国、九州)が赤く、都市部(関東、近畿、東海)が青い。つまり、人口に対しての政治団体数は、地方ほど多いことが言える。先日偶然観た田舎生活を特集した番組でも言われていたが、自治会の活動やたびたび催されるイベントを通じ人との結びつきが深まるようだ。東京では「都議会議員」などといわれると自分から遠いように思われるが地方へいくと前で述べたような理由から、より身近に感じるものなのだと思う。だから地方の方が都市部よりも意識が高く、政治活動も盛んであるということにこの地図で表れた結果も一致したのではないかと考える。この作品を作るにあたって全国平均と比較し、赤と青で大きく色を分け、さらに各々の色でも差をつけて、より都市部ほど政治団体数が少なく、地方ほど多いことが分かりやすくしたのでそこに注目して欲しい。
33 都道府県別 Twitter人口
「情報化社会」といわれる今、様々な手段で情報が飛び交っている。そんな中、今回私が注目したのはTwitterだ。私自身もすぐ知りたい情報があるときに利用していて、とても役立っているものである。そこで今回、以前から気になっていた、都道府県別の一定人口当たりのTwitterユーザー数でカルトグラムを作成した。
作業の中心はカルトグラムの作成だった。そして、これに予想以上に苦労した。マス目の数を合わせるのと都道府県の形に近づけるのを同時に行うことが上手くいかなかったりしたのだが、最後にはなんとか出来上がったので良かったと思う。
作成して分かったこととしては、大都市の方がより人口に対するTwitterユーザー数が多いということだ。例を示すと、上位10県のうち8県が政令指定都市を含む県であった。また、他に比例するデータがあるのではないかと思い調べてみたところ、鉄道旅客輸送量や地価と正比例するらしい。以上のことから大都市の方がユーザー数の割合が多いと考えられた
そして今も、Twitterのユーザー数は増えているだろう。何年か後にまた調べたらデータも変動しているかもしれない。
34 陸上オリンピックメダリスト出身地TOP10
35
36 地名と地形
3.11における地名と液状化の関係をNHKが特集していたので自分も地名と何かの関連を調べてみようと思い分かりやすそうな地形と絡めてみました。
結果として地形の高い部分と川によく関係する地名が多いのだとわかりました。今現在市町村合併なとで地名が変化しつつありますが、変えない方が伝えられる情報もあると思います。
苦労したところとしては、等高線がいりくんでいてわかりにくかったことでしょうか。それと地名がほどよく密集した地域を探すのが大変でした。
2つの地図を重ねるように見てください。田がつく地名の多さから日本らしさを感じると思います。
別の地域、例えば北海道など特徴のある場所もいつか調べてみたいです。
37 熱中症搬送者数ランキング
これは都道府県別の2012年度熱中症搬送者数をその都道府県の人口で割り、10万人あたりの搬送者数を出したものです。
私が熱中症のことについて調べたのは、昨年と同じように猛暑が続いたこの夏、部活で熱中症のような症状をおこした部員がいたからです。そのとき、熱中症って騒がれてはいるものの、どういう地域で発症する人が多いのか疑問に思い、調べました。
まず初めに搬送者数だけを調べたとき、やはり東京都がダントツで、他にも神奈川県や愛知県、大阪府など大都市がある都道府県が圧倒的でした。しかし、いざ比較のための値を求めると、西日本の県が上位、さっき挙げたような都道府県は結構低い順位で、比較しないと物事は分からないものだと思いました。西日本が上位に多いのは、やはりその気温の高さからかなと考えました。逆に大都市のあるような都道府県は対策がととのっているから順位が低いのだろうとも考えました。また、TVなどでよく気温の高さで知られる熊谷や館林のある埼玉県や群馬県もそんなに高くないのが意外でした。
これを機に熱中症にもっと関心を寄せれたらと思います。
〈参考HP〉
総務省消防庁熱中症情報
総務省統計局ホームページ
38 ロンドン五輪 日本代表選手の出身地
今年の夏といえばオリンピック、ということで何かオリンピックに関係したものを作りたいなと思い、メダリストの出身地を調べました。ところがあまり差が開かなかったので、日本代表選手の出身地を調べることにしました。
 作ってみてわかったことは、やはり大都市に代表選手が多いことです。特に東京はダントツの1位でした。さらに、代表選手の出身地の上位3つと、メダリストの出身地上位3つが同じ都府県でした。大都市に多いのは、ただ人口が多くて確率的に多いからだけでなく、施設が整っていて練習する環境がいいこと、練習相手が多いことも理由になるのではないかなと思いました。
 日本地図は、出身地の人数別に色をわけて一目でわかるようにしましたが、それだけではつまらないかなと思い、金メダリストの出身地を書き込んだので、ぜひ見てみてほしいです。それから都道府県ごとの出身者の人数の表とランキングも載せたので、自分が気になるところを見てもらえると楽しいと思います。
 やはり出身地を調べることに苦労しました。約300人分調べたので結構大変でした。でも、選手の出身地が自分と縁があったり行ったことがあったりすると親近感がわいたし、有名な選手の出身地がわかるとおもしろかったのでこのテーマにしてよかったと思います。
参考; http://yahoo.jp/kDSe4w
39 ロンドン五輪に出場する日本人選手の出身地
40 東京都23区内 犬と暮らす世帯数
都内には犬を飼っている世帯数が多い。
全国の統計を見ても犬の登録数は東京が一番多いのである。都内には一人暮らしの世帯が多くマンション・アパートに住む人が多いため、犬は飼いにくいのでは?と思ったが、最近ではペット同伴の物件も増えてきていて、一人+ペットという世帯も多いようだ。
また最近ではペットと一緒に入れるカフェや、一緒に泊まれるホテルも増えてきていて、ますます犬と一緒にいる時間が増えるだろう。
では、実際都内にはどのくらい犬と一緒に暮らす世帯があるのか。私も犬と一緒に暮らしている一人としてそれが気になり、今回調べてみた。
(区によって広さに差があるため、世帯数に対する犬の登録数の割合を計算し地図にまとめてみた。)
やはり世帯数の多い世田谷・大田・練馬区などは犬を飼っている世帯が多い。また会社や企業の多い千代田・中央区はまず世帯が少なく、犬を飼っている世帯も少ないことがわかる。
もし東京で地震が起きたら・・・。
どんどん犬との距離が近くなっている都民は皆、犬と一緒に避難所へいくだろう。しかし犬といられるところはほんのわずかで、とても500646匹の犬が皆飼い主と一緒に避難できるとは思えない。昨年の東日本大震災でも多くの犬が飼い主と離れ離れになってしまったようだ。
また東京都23区内の避難所を検索しても、まだペット同伴可能かどうかなどは記載されていない。このままでは震災時野良犬が増え、また飼い主もパニックをおこし、大変なことになるだろう。
犬と暮らす世帯が多い東京都23区。震災が起きた時パニックを防ぐためにも、ペット同伴の避難所を設置したり、都民にペット対策について呼びかけるなど、対策をたてる必要があるだろう。
41 都道府県別にみる、男女別の平均寿命(平成12年度)
 この地図は、タイトル通りですが平成12年度の男女別の平均寿命を県別に色分けしたものです。
 理由は、最近になって日本の女性の平均寿命がどこかの国にぬかれてしまったと聞いて興味を持ち、そこから「昔の寿命はどうだったのか」という疑問を持ったというのです。
 作成してわかったことは平均寿命が男女共に今より低かったこと、県別に見ると男女共に寿命が長い県は限られており、長野県、富山県、福井県、熊本県の4県だった事等です。また、調べてみて最も男女間で平均寿命の差が開いていたのは、沖縄県で、8.37歳差であることがわかりました。
 大変だった事は、日本地図を1つ1つの県を意識して描いたことです。もう少し今現在のと比べられる地図が作成できれば良かったと、作り終わった後に思いました。 
 2組 3組 4組 5組 6組
表紙