Map Museum

札幌市は、世界で最も雪が積もる100万都市とも言われています。あまり意識されることは少ないですが、「日本海側」にあり、都市の快適な冬の生活はきめ細やかな除雪に頼っています。ただ、近年、郊外の人口減少や除雪の担い手不足によって厳しい状況にあるようです。（所収：「いとちりの防災教育にGIS」（山川出版社：2024年）

この路線図では、Googleマップの機能を使いつつ路線図を見れることと、全ての路線を個別に表示できていること、ダイヤ改正に対応していることが強みです。路線とバス停を９個のレイヤーに分けていますが、全てのレイヤーを開くと地図が重くなってしまうので石狩、後志、空知以外のバス停は任意で表示できるようにする方法をとっています。

持続可能な社会のWell-beingの向上に地理情報科学がどう貢献できるかを防災・減災を対象として探ったものである。

全国に約100ヶ所ある空港へのアクセスについて、オープンデータ（国土交通省のデータ等）を活用して計算、可視化を試みました。浮かび上がった「青いエリア」は、日本のインフラの空白地帯や「陸の孤島」を鮮明に映し出しています。「単なる移動時間の可視化」「視覚的な美しさ」を超えた、日本の国土構造と格差を問いかける主題図を目指しました。

新潟市は平成17（2005年）年合併が完了し、平成19年に政令指定都市となり現在に至っている。そこで合併により人流や中心地機能等がどう変化し、本当に魅力度が向上したのかを検証してみた。

2011年の土地利用被覆図と2022年の土地利用被覆図を活用して、どのような地域が都市化をしているのか簡易的に見ることができるようなマップを構築しました。国土地理院の2分の1地域メッシュに集約を行っているので、他のデータに統合することも可能になっています。

高校地理（地理総合）の授業で使った教材をリライト（リドロー）して作りました。日本の都道府県別の肉牛飼育頭数と出荷額の変化を比較しています。

「くろのまっぷ」は、指定された地点から、鉄道を経由して一定時間以内に到達可能なエリアを地図上に可視化するウェブアプリケーションです。作者が引越時地図を自作した経験をもとに、WEBサービスにして誰でも使えるようにしてみました。出発地点を指定するだけで、日本全国どんな地域でも、通勤・通学圏がすぐに見えるサービスです。

新潟市も他の自治体同様、高齢化が急速に進行している。そこで、新潟市８区の介護サービスについて空間分析を行ったものである。主な内容は介護サービスを提供する通所介護、訪問介護、短期入所療養介護、短期入所生活介護の施設・事業所の分布形態や近接性等についての解析である。

2026年の干支、馬(午)のつく居住地名を図化しました。都道府県レベルから小字レベルまで、どこの地域でどんな馬(午)地名があるのか、徹底的に調べあげるという"馬"鹿げた試みです。思い浮かんだ地名、"ウマ"く見つけられましたか？

地理の授業の実習で作った「工場分布図づくり」実習のデータをもとにリライトしてみました。酒のアテになる地図です。

地方圏出身者は大都市圏を訪れるたびに，視聴可能な地上波テレビの局数の多さにいつも驚かされます．今回作成した主題図は，テレビ東京系列を事例に，公式に視聴可能な自治体と，CATV局に加入することで視聴可能となる自治体を示したものです．これらの主題図からは，巷間の「都会ー田舎」論争の根源だけでなく，視聴者やCATV局の要求，地域内外の放送局や総務省などの思惑など各アクターの振る舞いまでもが読み取れます．

インターネット全盛時代，メディアの地域格差は埋まったかと思いきや，民放の視聴可能局数に関してはいまだに地域差があります．今回作成した主題図は，公式に視聴可能な民放局数と，CATV局に加入することで視聴可能となる民放局数を市区町村別に示したものです．これらの主題図は，CATV局が果たす公共的な役割を空間的に可視化すると同時に，接触可能なメディアに今もなお地域差が存在し，それに伴う経済的不公平があることも暗示しています．

高校の地理総合（地域調査のイントロ）で使うための主題図を載せました。特にひねりもない地図ですが、身近な地域を客観的に見るための地図です。

地図Tableauユーザー会の幹事をしています。BIツールと空間データを組み合わせて色々な世界を探求する、その楽しみを一人でも多くのユーザーに知ってもらう取り組みです。今回応募した作品は、2024年に実施した月島飲食店調査の結果から、ビール一杯の価格に着目して月島の飲食空間を可視化した地図です。飲食店の価格帯をビール一杯の価格に代替して、大衆的なもんじゃと居酒屋、ちょい高級なその他飲食店などを分類してみました。

在日外国人人口の増加に伴い，彼らが経営するエスニック料理店も増加しています．今回は，東京23区内のベトナム，ネパール，インドネシア料理店の立地状況を主題図に示しました．主題図からは，国籍による立地傾向の差異が観察できると思います．

1960年代に盛んに地域分析において、多変量解析を援用したのは地理行列を考案したBerryであった。以降研究事例は十分蓄積されているが、ここでは国土数値情報の貨物地域流動量のデータをもとに流動の様子を因子分析を行い、可視化してみた。地理学のみならず、物流の動向を俯瞰するには有益な手法である。

沼津からいわきまでの広範囲をカバー
開業予定の路線、駅を再現
特徴的な線形を一部再現
一部貨物線と連絡線を再現
路線に番号がついていて探しやすい
全て一から制作

日本周辺で発生した地震の震源分布を3Dマップ上で立体的に可視化しました。3Dメッシュに情報を集約することで、描画・動作の軽快さを実現するとともに、立体構造をより直感的に把握できるようになりました。

介護職による介護職のための地図。厚生労働省のオープンデータ（毎年6月と12月に更新）を利用した主題図。R/Shinyを利用して、コードわずか359行。

(※マップサイトへの直接リンク)

売り場面積や駐車台数ではなく、自治体の県庁所在地の相互距離と人口により各自治体の人口が惹き寄せる魅力度について推計したものである。人口の大きさに伴い、商業施設・文化施設・娯楽施設等誘引力を有する魅力的な施設が軒並み立地する。全国で少子・高齢化が急速に進行している現在、改めて人口の持つポテンシャルの大きさを具現化した。

人生を明るく健やかに過ごすためには、自力ではなかなか難しいです。動物園や水族館で生き物の力を借りて心を落ち着けてみましょう。全国の動物園、サファリパーク、水族館をまとめました。これらのTwitterやInstagramをフォローすると、あたたかい日々を過ごせるかもしれません。

全国各地のサッカークラブが1年を通じて戦うJリーグ。東京に住んでいるとなかなか行けないクラブもありますが、そういうときは東京都内にある地方のアンテナショップ、ふるさと館を訪問して、気分を味わったり、名物や食材を調達してはいかがでしょうか。普段とは違って、地方感が強く漂うJ3からレイヤーを構成しています。

全国のJリーグスタジアムの一覧です。毎年更新はできないので、古くなっていくと思いますが、参考にしてください。遠征計画の参考にしていただくと良いかと思います。

イタリアにサッカー観戦旅行をする際におすすめです。自分がイタリアに行った時に作成しました。昨シーズン版ですが、セリエCまで100クラブ収録しているので、しばらくは役に立つと思います。テレビ観戦の際にどんなところだろうかと思いを馳せるのもいいですね。

イングランドにプレミアリーグやチャンピオンシップなどのサッカー観戦旅行に行くときにおすすめです。5部のナショナルリーグまでの106クラブを収録しています。普通観戦は2部くらいまでだと思うので、こちらも当分は役に立つと思います。サッカー好きなら、プレミアリーグは一度行ったほうがいいです。

ポルトガルリーグの地図です。3部まで収録しています。それにしても、マデイラ諸島のナシオナルと、アゾレス諸島のサンタクララは1部を維持して本当にすごいですね。ちょっと小さに地図になるかと思ったら、大西洋に広がる雄大な地図になりました。

スペインリーグ、ラリーガの地図です。マドリードのクラブが中心にあり、ほかのクラブが海沿いに円周上に並んでいるのが特徴的です。3部まで83クラブを収録しています。アフリカまで表示されているのは、2部や3部に離島のクラブがあり、データ登録されているからです。

イタリアのプロバスケットボールクラブがある都市をマッピングしています。4部まで75クラブを収録しています。

ヨーロッパの有力なバスケットボールクラブの所在地です。EuroLeagu、EuroCup、Basketball Champions Leagueなどに参戦している92クラブのホームタウンをマッピングしています。

公開されているPDFデータにショックを受けてマッピングした力作です。情報の間違いにもかなり気づき修正しました。Eightユーザーなら、一度最寄りのスキャンスポットを把握しておくと良いでしょう。私自身はその後ScanSnapを買いました。Eightにデータ送信できるScanSnapアプリ対応スキャナーを調達すると便利です。

地図をヌルっとさせることができます。

最近自然が大事だ！と言われていることもありますが、実際自然にどんな価値があるのだろうか？と思うことはありませんか？本編はポスターを転用しているので学術チックですが、生態系から与えられている価値を金銭価値のようにしてみるとこんな感じと実験的にやってみました。

鹿児島から札幌まで一直線の新幹線路線図です。列車呼称別に色分けしています。1964年の開業から現在までの変遷も見られます。

一般的に1月と言われている最も寒い時期ですが、日本海側や三陸海岸、オホーツク海付近では、海面水温や海氷の影響により2月となっています。

・サカミチズはその名の通り、日本全国の坂道がどこにあるか一目で分かる地図です。
・主に、勾配を活用したトレーニング（いわゆる坂道ダッシュ）をしたいマラソンランナー向けに、「どこに坂道があるかすぐわかる」をコンセプトに作成したものです。

全国の膨大な地価データをPythonで処理し、pydeckを用いて3Dマップ上に可視化しました。極端な価格差を破綻なく表現するため「0.7乗スケーリング」の数理的アプローチを採用しています。また、情報密度の熱量を直感的に伝えるため、ダークモードに映えるサイバーパンク風の配色ロジックを組み込み、データサイエンスとUI/UXデザインの高次元な融合を目指した主題図です。

2026年3月に第6回WBCが開催されます。あの歓喜の奪三振シーンからもう3年ですね。
今回は侍JAPANが、ガチで優勝しに来ているアメリカと戦って、連覇できるかどうかに注目が集まっています（注：皆さんがこの地図を見ることには結果がでている気もしますが）。
アメリカ以外の国もかなり強豪ですが、その国々と選手が結びつく人はマニアなファンの方を除くとあまりないのでないでしょうか？

はじめてのGISでしたが、鎌倉、そしてそれ以外の地域の皆さんにとっても、防災を考えるきっかけになる主題図ができたのではないかと自負しています！

国内外の航路を整理し、海の公共交通としてのネットワーク構造を地図化しました。旅程を組むときに海路の選択肢を把握しやすくするために作成したもので、地域間の結びつきや移動の広がりを直感的に読み取れるようにしています。

イギリス政府が命名した“フードデザート問題”は今や“買い物難民”という言葉に換言されて、広く知れ渡ることとなった。全国で少子・高齢化が急速に進行し、地元の伝統ある商店は後継者不足により閉店が相次いだ。買い物行動は、大規模な駐車場を完備した幹線道路沿いの大型ショッピングセンターの進出で一変した。限定された島という空間は可視化が容易で明瞭であるので、佐渡市を対象にフードデザート問題を解析してみた。

郵便番号の上3桁で全国を色分けした地図です。郵便番号がどのように割り振られていったのかが分かります。各番号の領域データを独自に作成しています。

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(2019年〜2024年、約190万件)を可視化したインタラクティブなウェブ地図です。
技術的にはベクトルタイルを使用していますが、タイル生成時のクラスタリング設定により、広域ズームレベルではデータを集計円グラフ形式で表示する見せ方にしています。

東日本と西日本の境界について、OpenStreetMapから取得した地名（地物名）の分布密度のみを用いて評価し、東西を分つ境界線を可視化しました。
行政区域等に基づいた境界ではなく地物名のみから評価することで、「人が生活の中でなんとなく意識している地域感覚」をある程度再現できるという結果が得られました。

従来の乗換案内では見えなかった「どの方面に、いつまで帰れるか」という終電の全体像を、18事業者のオープンデータを統合して可視化。東京の山手線を中心に放射状のレイアウトで配置し、時間スライダーを動かすと終電が終わった路線から消えていく「消えゆく花火」のようなインタラクティブ表現を実現しました。終電を逃すリスクを回避する行動変容を促すとともに、巨大都市が夜とともに静まり返る様子を可視化した動的なデジタルアートを目指しました。

山に降り注いだ雨が、沢から川へ、そして海へと旅をする——。そんな『水の道筋』に注目して、日本の姿を描き出した3Dデジタル流域地図です。
東京大学と京都大学による高度な地形データ（日本域表面流向マップ）を活用し、大きな河川から小さな枝分かれまで、水系のつながりを階層にわけて鮮明に映し出しました。市区町村とは異なる"自然の住所”を可視化できます。

フランスのサッカークラブのスタジアム地図です。4部まで収録しています。当然昇降格があるのでワールドカップの後には所属カテゴリが若干変わってしまうのですが、すぐにそんなに使えなくなることはないでしょう。

ドイツのサッカークラブのスタジアム地図です。4部のレギオナルリーガからは相当増えるので、3部まで収録しています。ちなみに旧東ドイツ地域の1部ブンデスリーガクラブは、Union Berlin と RB Leipzig の2クラブしかありません。3部まで含めてもそれほどプロクラブは多くありませんが、100年かけて育つ育てるのがサッカークラブですから、将来はもっと増えてくることでしょう。

この地図が一番寿命が短いかもしれません。ただ、どんなクラブが参加しているのをざっと把握するには便利でした。地理学的にはアジアにあたるトルコやイスラエルがUEFAに参加しているのは、ヨーロッパとの関連性からわかりやすいのですが、中央アジアのカザフスタンも2002年からUEFAに加盟しています。中央ヨーロッパ時間とは4時間の時差があります。

MLSクラブの地図です。ワールドカップに現地参戦する方には参考になるかもしれません。スタジアムツアーに行っても良いし。下部リーグの MLS NEXT Pro や別リーグの USLC、女子の NWSL など、いずれは収録してみたいです。米国の場合、原則昇降格がないため、地図が古くなりにくいかもしれません。

全日本大学「外貨取引」選手権大会のほうで連携したいと目論んでいる、学生投資連合USICさん。現在33大学が加盟しているそうです。大学名にはたいてい地名が含まれているので、地図にするまでもないといえばないのですが、地域ごとにズームインアウトしてみると面白いと思います。体育会クラブの学生競技連盟とは雰囲気が違うとは思いますが、これらの学校が本気で挑むガチ競技が作り出せたら絶対面白いだろうと想像しています。

あなたの家は何点？——地図をタップするだけで、標高10mメッシュと道路・水系・施設データから風水52要素を自動判定。ヒートマップ・地点比較・改善チェックリスト・インテリア診断・パワースポット検索・吉方位・鬼門・おみくじ・運勢予報まで、土地選びを楽しくする情報を1枚の地図に詰め込みました。

大学入学共通テストの試験場からの道路ベースの最短到達距離を色分けして、試験場の空白地帯を可視化しています。試験地区単位で最短到達距離をオレンジで、高校を青で色分けしてマッピングしています。背景のオレンジ色はより薄く、青い点はより濃くなればなるほど、試験場から遠くなることを示し、試験場空白地帯が一目でわかるようにしています。

「場所」はその位置のみによって記述されるものではなく、個人的な経験や意味づけによって構成されるものです。私たちはまず、ワークショップとインタビューによって、複数人による位置と感情の結びつけを調査しました。そして、二層の地図と、触れると語り音声が再生されるワイヤーからなる地図装置を制作し、通常の地図では表現しきれない「場所性」のマッピングを目指しました。

国土数値情報の「パーソントリップODデータ」を用い、巨大都市・東京への一極集中を「ブラックホールの引力」に見立ててpydeckで3D可視化しました。膨大な線データによる視認性低下を防ぐため、サンプリングと総量に応じた線幅の重み付けによる「意味のある次元削減」を実装しています。

国土数値情報の「空港間流通量データ」を用い、pydeckのArcLayerによって国内の航空網を3D空間に可視化しました。最大の特徴は、羽田・成田といった巨大ハブ路線をあえて「引き算（除外）」する空間フィルタリングの実装です。これにより、地方都市間を直接結ぶ強固なネットワークを「裏の動脈」として浮かび上がらせています。

初めて訪れる駅周辺の「大まかな土地勘」を直感的に把握するため、駅から半径1km圏内の飲食店データを方角ごとの「放射状の積み上げグラフ」で可視化したマップです。
店舗を「居酒屋・バー」「カフェ」などに細分化し、単なる店舗数だけでなく「街の雰囲気」まで伝わる独自のデザインを採用しました。SNSでも大きな反響を呼び、データを通じて街の構造や文脈を再発見するきっかけを提供しています。

店舗や施設名に含まれる「地名」を地図上にプロットし、隣接する地名同士の勢力図を可視化したマップです。事業者が能動的に選んだ店名から「地名ブランドの引力」をあぶり出しており、平面の地図からは見えにくい地形の高低差や、川などの物理的分断、地域特有の文化的な文脈を直感的に浮かび上がらせるデザインとなっています。SNSでも、データから街のリアルな姿を考察する活発な議論を生み出しました。

東京23区内の道路ネットワークにおいて、交差点を「十字路」「袋小路」「丁字路」の3種類に分類・マッピングし、都市の「成り立ち」を可視化したマップです。
交差点の形状の分布（都心部に多い計画的な十字路、西部に偏在するスプロールの痕跡である袋小路など）を比較することで、「東京の都市形成の歴史や成り立ち」を想像できるのが本図の特長です。

親駅に対して「東・西・南・北」を冠する駅名が、実際にその方角にあるのかをプロットし、地理的な「ズレ」を可視化したマップです。SNS上で公開したところ、「塩釜より東にある西塩釜」や「桑名駅東口にある西桑名駅」など、全国各地のローカルな「方位のズレ」についてユーザーから多数の具体例が寄せられ、地図をきっかけに街の歴史や鉄道網の成り立ちを考察する活発なコミュニケーションを生み出した点が特長です。

本記事の特長は，観測が困難で空間的にも時間的にも疎な地下水データに対し，空間統計手法を用いることで都市全体の地下水位の時空間分布を再構築している点にあります．特に，長期にわたり蓄積されたボーリングデータを活用し，空間自己相関や時間的連続性を考慮した時空間統計モデルにより，点として存在していた情報を面および時間の流れとして可視化したことにより，地下で生じてきた変化を体系的に把握できる点が大きな特徴です．

「うちの街、隣の県庁の方が近いんだよね…」そんな声を聞いたことはありませんか？そこで全国を2.5kmメッシュに分割し、各地点から全県庁への自動車移動時間をOSRMで算出。「最も早く着ける県庁」で日本を再分割してみました。

東京の観光地図152点の図郭（地図の範囲）をマッピングすることで、どこが観光地として注目されているか/されていないかを可視化しました。普段あまり気にすることのない地図の「図郭」を地図の重要な表現要素として批判的に捉え直し、そこから分かることを可視化しています。たくさんの地図が重なっていく様子を、線と明暗で表現しています。

人流データは都市の利用実態を把握する上で貴重な情報源です．我々は，3次元の人流データを用いて「3D都市利用実態マップ」を作成し，そこに住む人々に「使われている都市」を浮かび上がらせました！

私の出身県では共通テストの会場が県庁所在地のみにあり、多くの受験生が前泊せざるを得ません。一方、県域全体に会場が分布している都道府県もあります。これは不公平ではないか。そこで高校生数が多いのに、共通テスト会場まで遠い市町村はどこかを可視化しました。

過疎化が長く問題となっていますが、コンパクトシティ化は思うように進んでおらず、財政が厳しい自治体も少なくありません。
こうした状況の中で、過疎地における行政サービスのあり方を見直す必要性も高まっています。
そこで自治体の道路修繕費に着目し、「山がちな地形なのに道路が多い自治体」を可視化しました。

利用者が他者の視点にたつことで、見える景色や感じ方が違うということを学びながら、自分だけの主題図を作成、そして、実際に現地に向かうことで、自分自身の視点から見た景色や感じ方を楽しんでもらい、さらには、次のアプリを利用するユーザーに向けて体験を共有しあうアプリです。

主題図と聞くと、どうしても学術的な「お堅い」印象を持たれてしまうかと思います。
今回は主題図としての性質はそのままに、「音楽に関する意匠」と「カラーユニバーサルデザイン」を用いて多くの人が楽しめる地図の作成を行いました。

ミラノの街に東京の地名を当てはめてみたメンタルマップです。完璧な答えはありませんが、この地図の目的は東京の街をよく知っている人がミラノにやってきたときにわかりやすく説明するための空間認識を補助する地図になります。 使用例「チェントラーレ駅は東京でいうと上野駅的存在で、他の地域と比較すると少し治安が悪いから気をつけてね」「City Lifeは中野当たりに位置するお台場みたいな場所で、敷地は広いし国際展示場などもあるけど、ミラノ中心部からちょっと離れてるところ」など。