信学技報
IEICE Technical Report
LOIS2019-84(2020-03)

一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

スマートシティ・アナリティクスのための細粒度地図彩色 Web サービスの提案
中井

哲也†

佐伯

幸郎†

中村

匡秀†,††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1
E-mail: †manda@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

本研究では，細粒度で蓄積される地理空間情報の可視化を，より手軽かつ効率的に作成する手法として，

FigMap4SC (Fine-Grained Map Coloring Web Service forSmart City Analytics，細粒度地図彩色 Web サービス) を提案する．FigMap4SC は，ユーザから投入された地理空間情報から，地図上に階級区分図を表示する．ここで，階級区分図の作成に必要な地図データや行政区画のシェイプ，必要となる処理を全てサービスに内包する．また，外部アプリケーションから FigMap4SC に対して直接データを投入し操作することを可能にする．その結果，ユーザは迅
速かつ容易に可視化を行うことができ，分析に専念することができる．提案した FigMap4SC を，可視化範囲を兵庫県神戸市のみに限定してプロトタイプを実装し, 我々と共同研究を行う神戸市消防局の業務で利用していただいた．
フィードバックとして，既存の可視化方法と比較して，FigMap4SC の操作の明瞭性や可視化の容易性が評価された．
キーワード

スマートシティ，可視化，GIS，階級区分図，Web サービス

Fine-Grained Map Coloring Web Service for JavaScript
Tetsuya NAKAI† , Sachio SAIKI† , and Masahide NAKAMURA†,††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo，657–8501 Japan†† Riken AIP, 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027
E-mail: †manda@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In this paper, we focus on data visualization associated with geographic information in the smart city.
We propose a more feasible and portable technique of fine-grained map visualization. More specifically, we develop
a Web service called FigMap4SC (Fine-Grained Map-coloring Web service for Smart City). FigMap4SC provides aservice of creating a choropleth map from them. In FigMap4SC, all geographic data and map drawing operations
necessary for coloring a city maps are hidden under the service. Moreover, FigMap4SC exposes Web-API, to which
external applications can provide the dataset. As a result of them, users can quickly and easily visualize them andconcentrate on their analysis. We have implemented a prototype of FigMap4SC, currently covering Kobe city area
only. The Kobe City Fire Department staﬀ who aimed to optimize ambulance operations evaluated this service.
They mentioned that this service could visualize quickly and easily than an existing application.
Key words smart city, data visualization, GIS, choropleth map, Web serviceとは，今や世界的な潮流となっている．特に先進国においては，

1. は じ め に

データ駆動のアプローチで都市機能を最適化し，市民の生活のICT システムや IoT 技術の急速な発展により，企業のみな質を向上させる取り組みが進んでいる．本稿では，都市におけらず政府や自治体が多種多様なデータを取得・蓄積し，施策やる課題解決や価値創造を目的としたデータの分析・利活用をス

街づくりに役立てる動きが活発になっている．いくつかのデー

マートシティ・アナリティクスと呼ぶ．

タはオープンデータとして一般市民に公開され，イノベーショ

スマートシティ・アナリティクスで利用されるデータの多くンの契機として活用される．こうしたデータを利活用すること

は，市，区，町，丁目等の行政区画に紐づいており，地理空間

で，より効率的で持続的な都市スマートシティ [1] を目指すこ

情報 [2] と呼ばれる．これらは，データを地図上に可視化する- 163 -

—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2020 by IEICEことで，データの理解や分析結果の解釈に役立つ [3]．一般的

2. 準には，地図上の行政区画をデータが示す値に基づいて彩色した
地図「階級区分図 (Choropleth map)」を作成する．

備

2. 1 GIS による地図上へのデータ可視化

細粒度の階級区分図を作成する方法として，地理情報システ

地理情報システム (Geographic Information Systems, GIS)

ム (GIS) を用いる方法がある．GIS は，地理情報および付加情

は，地理情報および付加情報をコンピュータ上で操作するシス報をコンピュータ上で操作するシステムである．ユーザは，地テムである．地図上へのデータの表示や，データ解析・最適化

図上に様々な図形（シェイプ）を配置し色付けを行うことで，など，地理情報に対するおおよそすべての操作が可能である．

階級区分図も作成できる．しかし，GIS の強力で汎用的な機能

GIS で階級区分図を作成する一般的な手順は以下のとおり：の反面，ユーザは専門知識と複雑な操作を習得する必要がある[4]．階級区分図を作成する場合，ユーザは元となる地図データ（ 1 ） 地図と区画 (シェイプ) のデータを準備しロードすると行政区画のシェイプを準備し，レイアウトを作成し，シェイ（ 2 ） 可視化したいデータをロードする

プの色やテクスチャを指定する必要がある．しかしながら，こ（ 3 ） シェイプと可視化したいデータを結合 (join) させる

れらの作業は，本来スマートシティ・アナリティクスには本質（ 4 ） シェイプの色や可視化範囲，レイアウトを設定する的でない作業である．よって，階級区分図を作成する目的だけ

2. 2 本研究で着目する課題に GIS を持ち出すのは非効率である．加えて，GIS は基本的に自身で全ての処理を実行するスタンドアローンなシステムでGIS は汎用的で強力な機能を有する反面，地図上へのデータの可視化という観点では以下のような課題が存在する．

あり，外部アプリケーションが計算したデータを動的に受け取り，階級区分図を自動作成するといった連携ができない．よっP1: アナリティクスの本質ではない作業を要する：GIS で階て，システムのポータビリティにも課題がある．

級区分図を作成するとき，下地となる地図や行政区分を本研究では，スマートシティ・アナリティクスにおいて，細粒

ユーザが用意する必要がある．また，可視化データとシェ

度の階級区分図をより手軽かつ効率的に作成する技術を実現す

イプの結合は煩雑な作業である．これらは本来のスマートることを目的とする．そのために，FigMap4SC (Fine-Grained

シティ・アナリティクスとは本質的でない作業といえる．

Map Coloring Web Service for Smart City Analytics) を開発

P2: 可視化表現の設定が煩雑：理想の可視化結果を得るためする．FigMap4SC は，与えられたデータに基づいて地図を色に，ユーザは元データに対応するシェイプの色やレイアウ

付けし，階級区分図を作成する Web サービスである．階級区分

トを試行錯誤する必要がある．

図を作成するのに必要な地図，行政区画のシェイプ等の地理情

P3: 外部アプリとの直接連携が難しい：多くの GIS はスタン

報は，サービス内部に隠ぺいされる．ユーザは区画の住所 (市，ドアローンで動作し，外部のアプリケーションが直接 GIS

区，町または丁目) をキーとし，それに紐づく値 (統計値またはにデータを投入したり操作を実行することはできない．外カラーコード) をバリューとするデータセットを FigMap4SC

部アプリで作成した分析データを可視化するには，人手をに投入する．与えられたデータセットに対し，FigMap4SC は指介して GIS にロードし，地図作成の操作を実行する必要が定された粒度の階級区分図を自動的に作成し表示する．ここで，あり時間がかかる．

入力データセットは，特定のシステムや分析手法に依存しない

P4: オブジェクトの再利用・可搬性に乏しい：作成した階級区形式で与えられることに注意されたい．すなわち，FigMap4SC

分図を他者と共有するとき，画像に変換して共有するか，は，個別のデータ分析のプロセスから階級区分図を作成する部

GIS データで共有するかの 2 通りが考えられる．画像で共分を独立したサービスとして分離できる．さらに，FigMap4SC有すると誰でも見ることができる反面，地図上のシェイプは Web-API を公開している．Web-API 介して外部のアプリが表すデータは失われてしまい，オブジェクトとして再利

ケーションやスクリプトはデータセットを FigMap4SC に直接用できなくなる．GIS データで共有すると，再利用はでき投入できる．その結果，任意の外部アプリは自身の分析結果を，るが，相手先にも GIS がないと利用できない．

FigMap4SC で手軽に可視化できる．
提 案 し た FigMap4SC の プ ロ ト タ イ プ を ，HTML5 及 び

3. FigMap4SC: 細粒度地図彩色 Web サービス

JavaScript を用いて実装した．階級区分図の元となる地図
は，Google Maps Platform の Maps JavaScript API [5] を利本研究の目的は，2. 2 で述べた課題を解決し，スマートシ用した．また，行政区画のシェイプは，e-Stat [6] が提供する

ティ・アナリティクスにおける細粒度の階級区分図をより手軽

オープンデータを利用した．

かつ効率的に作成する技術を実現することである．そのため有効性を確かめるため，我々と共同研究を行っている神戸市に，本稿では FigMap4SC (Fine-Grained Map Coloring Web

消防局に利用してもらい，神戸市における救急隊の出動に関Service for Smart City Analytics，細粒度地図彩色 Web サー

するデータを可視化するケーススタディを行った．その結果，

ビス) を開発する．

FigMap4SC による階級区分図の作成は，従来消防局で行って

3. 1 システム要件

いた GIS による可視化に比べて，効率的で容易であるという

FigMap4SC で作りこむべき要件として，2. 2 の課題 P1-P4

フィードバックが得られた．

に対応した 4 つのシステム要件を述べる．

- 164 -

—2—

可視化
オプション

オプション
解釈処理

A3: FigMapAPI：

FigMap4SC
外部アプリ1

ユーザ

可視化する
データ

データ解釈処理ユーザ

A4: 階級区分図利用サービス：過去に作成した階級区分図を

色塗り指定
データ

A1:階級区分図生成サービス
地図
シェイプ

階級区分図
データ
生成処理

階級区分図

階級区分図
レンダリング
処理

階級区分図
データ

過去の
階級区分図の
閲覧

階級区分図
データ管理

階級区分図
データベースFigmap4SC を外部アプリから直接呼出し・操作可能にする WebAPI．

A2:可視化オプション指定

呼び出して再利用できるようにするサービス．
FigMapAPI
外部アプリ2

図 1 内の点線で囲った部分，および，FigMapAPI に A1-A4

A3:外部
アプリ
連携

を実現する部分を示す．以降の節では，はじめにサービスの入出力を説明した後，A1-A4 のそれぞれの詳細を述べる．
外部アプリ3

3. 3 サービスへの入力データ
まず，図 1 の左上に示されるユーザ (分析者) が FigMap4SC

A4:階級区分図利用サービスに入力するデータについて定義を行う．

図 1 全体アーキテクチャ

3. 3. 1 可視化するデータ
FigMap4SC へ入力するデータの形式は，個別のデータや分

R1: 地理情報・操作の隠ぺい
階級区分図の作成に必要となる地図データやシェイプを

析手法に依存せず，なるべくシンプルにユーザが定義できるよ

FigMap4SC 内部で準備・管理し，ユーザから隠ぺいする．

うに設計する．本研究では，FigMap4SC に投入する入力デー

また，可視化に伴うデータ処理を FigMap4SC サービスがタセットは，各エントリが住所部と値部のキーバリューの集合代行する．ユーザは，可視化したいデータを与えるだけでで与えられるもの定義する．ここで住所部は階級区分図におけ

階級区分図が作成されるため，個別の分析作業に集中するる区画を表し，値部はその区画に紐づけられる値を表す．

ことができるようになる．

住所部は，住所コード (towncode) または住所 (address) で表R2: 柔軟な可視化オプションの指定

現する．address は，自治体内の行政区画の住所をそのまま文可視化のオプション (色，値の範囲) を簡単・柔軟に指定可

字で表記するものである．市区町村・町・丁目の任意の粒度で能にする．A1 で FigMap4SC が彩色するデフォルトの階の住所が指定可能である．towncode は，各行政区画にユニー

級区分図に対して，ユーザは各階級区分の色や彩色の有無

クに採番された数値コードとし，対応する区画のシェイプを結を容易に変更できるようにする．

合するキーとなる．本研究では，日本政府統計ポータルサイト

e-Stat で公開される小地域コードにならい，towncode に 11 桁

R3: 外部アプリとの直接連携
外部アプリケーションが FigMap4SC に対して直接データの数値を採用する．

を投入し，操作の呼び出せるようにする．ユーザは，個別11 桁のコードは階層的なコード体系になっており，先頭 1の分析で使用するツールやプログラムと FigMap4SC を直桁目から 5 桁目の 5 桁で市区町村を，続く 6 桁目から 8 桁目

接連携できるため，幅広い用途の分析で効率的に階級区分の 3 桁で町を，最後の 9 桁目から 11 桁目の 3 桁で丁目を表す．

図を作成できる．

FigMap4SC では，ユーザが towncode の桁数を変更すること

R4: 可視化結果の再利用

で，可視化する地理的粒度を変更可能とする．例えば，市区町

FigMap4SC は作成した階級区分図をデータオブジェクト

村単位の粒度で可視化したい場合には，先頭の 5 桁を住所部にとしてサービス内に保存し，ユーザの要求に応じて，いつ指定する．同様に，町単位の粒度では 8 桁，丁目単位の粒度ででも呼び出して再利用できるようにする．オブジェクトのは 11 桁で指定する．

ID を共有することで，他のユーザは専用アプリをインス

値部は，数値 (value) または色 (color) で表現する．value は

トールせずに，同じ階級区分図を参照・再利用できる．

区画のある統計値を表す数値であり，整数や実数が指定可能である．データセットが与えられると，FigMap4SC は与えられ

3. 2 全体アーキテクチャ

た value の最大値と最小値から，自動的に階級区分を作成し色FigMap4SC の全体アーキテクチャを図 1 に示す．図の中央を割り当てる．

部，実線で囲った部分が FigMap4SC のシステム境界である．
左側に FigMap4SC のユーザである分析者，右側に FigMap4SC

一方，color は対象の区画の色をユーザが直接指定するもの
で，#RRGGBB のカラーコード，または色名を指定する．

を利用する外部アプリケーションが存在している．

住所部においては，towncode または address どちらかの値

3. 1 で述べた要件 R1-R4 を実現するため，FigMap4SC は以
下の 4 つのアプローチに基づいて構成されている：

が必須であり，両方存在する場合，towncode が優先される．同様に，値部においては，value または color どちらかの値が必須

A1: 階級区分図生成サービス： ユーザが可視化したいデータ

であり，両方存在する場合，color が優先される．また，各デーを投入すると，自動的に階級区分図を作成しユーザに返タは，階級区分図には反映されない，description の属性を持つ

すサービス．階級区分図の作成に必要なデータや操作は，ことを許す．description は，ユーザがデータに対して付与できるコメントであり，文字列で与える．

サービスに内包されている．

可視化するデータの例を表 1 に示す．説明の便宜上，データ

A2: 可視化オプション指定： ユーザからオプションを受けつけ，階級区分の彩色定義や区分の値域をカスタマイズする．

には ID が振ってある．ID=1 のデータは，住所部に towncode- 165 -

—3—

表 1 可視化するデータの入力例

ID

表 2 階級区分図データ

住所部

towncode

値部

address

value

ID

color

住所部

値部

1 towncode:28101001001 color:blue

シェイプ[緯度・経度リスト]

1 28101001001 東灘区魚崎北町１丁目

4 #0000FF

2 towncode:28101001

color:yellow [緯度・経度リスト]

2 28101001

40

3 towncode:28101

color:red

3

東灘区[緯度・経度リスト]

red

区分に分け，10 色のカラーマップに対応させる．
と address が両方指定され，値部にも value と color が両方指定（ 4 ） 与えられたデータの value を参照し，階級区分に対応すされている．したがって，FigMap4SC は towncode と color のる色を割り当てる．

ペアを優先し，地域 28101001001 (実際には神戸市東灘区魚崎
北町 1 丁目) を#0000FF （すなわち青色）で彩色する．ID=2

階級区分図データ生成処理は，色塗り指定データとシェイプのデータは，8 桁コードで住所を指定しており，FigMap4SC はデータを towncode で突合して内部結合 (inner-join) した「階地域 28101001(実際には神戸市東灘区魚崎北町) を値 40 に対応

級区分図データ」を作成する．突合のため，入力データ中のする色で彩色する．ID=3 のデータは，住所を区単位の粒度でaddress は全て対応する towncode に変換される．作成された

指定しており，FigMap4SC は神戸市東灘区に対応する広い地

データは，階級区分図レンダリング処理に送られるとともに，域を red(すなわち赤色) で彩色する．

後の再利用に備えて「階級区分図データベース」に保存される．
階級区分図レンダリング処理は，階級区分図データをクラウ

3. 3. 2 可視化オプション
可視化するデータに加えて，ユーザは A2 で用いる可視化オ

ド上の地図サービスに送信して，階級区分図の地図オブジェク

プションを同時に入力できる．FigMap4SC が value から自動トを作成する．Google Maps では，Web ブラウザ上に色付け生成するデフォルトの階級区分と対応する色を，ユーザが自由された地図が表示され，ユーザは拡大・縮小や移動をブラウザに変更するためのものである．

上で自由に行うことが可能となる．

可視化オプションは，from,to,color の 3 つの必須属性からな

A1 全体の流れを，表 1 のデータを例に説明する．データがる表で定義する．from と to はともに数値であり，値の階級区入力されると，最初にデータ解釈処理が行われる．ここでは，

分 [from, to) を定義する．color はその階級区分に対応する色

color の存在しない ID=2 に対して，value の値に応じた色が割を定義するもので，カラーコードまたは色名で指定する．

り当てられる．次に，階級区分図データ生成処理では，ID=3

3. 4 A1: 階級区分図生成サービスのデータの address を towncode に変換した後，マスタデータ

A1 はユーザによって与えられた可視化するデータに基づき，のシェイプデータと内部結合する．こうして作成された「階級階級区分図を生成するサービスである．図 1 中央の点線四角で区分図データ」を表 2 に示す．最後に，階級区分図レンダリン

囲まれた部分に示す通り，A1 は地図・シェイプマスタデータ

グ処理では，クラウド上の地図サービスに対して，各シェイプ（中央の円柱）と 3 つの処理（角丸四角形）から構成される．

の座標と対応する色を指定し，地図の描画を指示する．こうしマスタデータは，階級区分図に用いられる地図とシェイプて描画された地図が目的の階級区分図となる．

のデータである．FigMap4SC では，地図についてはクラウド

以上の操作において，ユーザは地図作成に関するデータ準備

サービスが提供する地図サービスを利用するものとし，今回や操作を全く行うことなく，入力したデータから階級区分図をは Google マップを利用している．行政区域を表すシェイプは，作成可能であることがわかる．

3. 5 A2: 可視化オプション指定

e-Stat が提供するオープンデータを整形して利用する．シェイ
プデータは，3. 3 で述べた 11 桁の可変長 towncode をキーとA2 は，ユーザが指定した可視化オプション (3. 3. 2 参照) をし，任意の個数の経度・緯度のリストをバリューとするベクタ

受け取って解釈し，ユーザ定義の階級区分にしたがって「色塗データである．リストに含まれる経度と緯度の組を順に地図上

り指定データ」を生成する．可視化オプションが指定された場で結ぶことで，行政区画の境界を表すことができる．

合，FigMap4SC はユーザ定義の階級区分を優先する．これにデータ解釈処理は，ユーザから投入されたデータに対して，

よってユーザは，可視化するデータに対して操作を加えること

欠損データの有無を確認し，与えられた行政区画をどの色で塗なく，好みの範囲と色でより柔軟な階級区分図を作成できる．

るかを指定する「色塗り指定データ」を生成する．可視化オプ

3. 6 A3: 外部アプリ連携

ションが指定されない場合，FigMap4SC は以下の手順によっ

A3 は，任意の外部アプリケーションが，直接 FigMap4SC へ
データを入力できる Web-API (FigMapAPI と呼ぶ) によってて自動的に階級区分を決定する．

実現される．外部アプリは，FigMap4SC の URL に対してク（ 1 ） サービス内であらかじめ 10 色から成るデフォルトのカ
ラーマップを保持しておく．

エリパラメータを指定することで，任意のデータを直接投入できる．ここで，外部アプリが可視化するデータを値で渡したい（ 2 ） 与えられたデータセットの value の最小値と最大値を抽出しその差を求める．

場合には，data パラメータにそのデータセットを JSON 形式
で渡す．一方，外部アプリが可視化するデータを参照で渡した（ 3 ） 求めた差をデータ値の幅が等しくなるよう 10 個の階級

い場合には，url パラメータにそのデータの参照 URL をテキス

- 166 -

—4—

トで渡す．FigMapAPI は与えられたクエリパラメータの種類に応じてデータを解釈し，A1,A2 の処理にデータを渡して，階級区分図を作成する．

A3 によって，ユーザは任意のプログラムやスクリプトから人手を介さずに直接 FigMap4SC を呼び出せるため，効率的な地図によるデータ可視化が可能となる．アナリティクスに限らず，例えばスマートシティに配置されたセンサの集計値を地図に可視化する等，動的なデータの可視化にも応用範囲が広がる．

3. 7 A4:階級区分図利用サービス
A4 は，A1 においてデータベースに保存された階級区分図
図 2 FigMap4SC のメイン画面

データを呼び出し，過去に作成した階級区分図を再利用できる機能である．A4 は階級区分図データベースと階級区分図デー
タ管理から成る．階級区分図データベースには，重複しない地化するデータを入力するフォーム，可視化結果の操作を行う

図 ID をキー，A1 より保存された可視化用データをバリューとUI，可視化結果を保存するボタンが配置されている．カラー

するデータセットが保存されている．ユーザは階級区分図デー

バーは，デフォルトあるいは可視化オプションの階級区分に基タ管理を介して，データベースに保存されている地図 ID を確

づいて，その色と値が表示される．今回のプロトタイプでは，認することができる．また，地図 ID を階級区分図データ管理

可視化したいデータは，エクセル (xlsx) 形式，または，JSONに投入することで，階級区分図データベースより当該階級区分

形式のファイルで入力するものとした．

図データが呼び出され，レンダリングされユーザに示される．

また利用者がすぐに利用できるよう，エクセルのテンプレー

地図 ID を他のユーザと共有することで，同一の階級区分図をトファイルも用意した．このテンプレートには，神戸市内の市，

異なる環境で確認できる．

町，丁目の 3 種類の粒度の行政区画の住所部が，3 つの異なる

この提案によりユーザは，再度可視化するデータを用意する

シートに記入済みである．ユーザは好みの粒度のシートに値部ことなく，過去の階級区分図を再利用できる．また，Web サーを記入するだけで，可視化するデータを容易に作成できる．まビスにアクセスできる環境であれば，誰でも同じ階級区分図をた，別のシートで可視化オプションも定義できる．ユーザは，容易に共有・確認できる．

作成した入力データファイルをフォーム操作でアップロードすると，FigMap4SC が地図に彩色し，階級区分図を描画する．

4. 実

装

画面の左中央部にあるスライダーやプルダウンメニューを操提案した FigMap4SC のプロトタイプを実装した．プロトタ

作することで，可視化結果を一部操作することができる．スライダーを操作することで，階級区分図の色の透明度を変更でき

イプでは，可視化範囲を兵庫県神戸市のみに限定している．

4. 1 実装に利用した技術

る．「彩色」プルダウンメニューから異なるカラーマップを選択

プロトタイプ実装に利用した技術は以下のとおりである．

し，階級区分の配色を変更することもできる．満足いく可視化結果が得られたら，ユーザは DataSave ボタンを押すことで，•

町丁目シェイプデータ： e-Stat 2015 年国勢調査 小地域

作成した階級区分図データをデータベースに保存できる．

（町丁・字等別） 世界測地系緯度経度・KML

4. 3 外部アプリとの連携•

シェイプデータ取得・整形： Python

外部アプリケーションが FigMap4SC に直接データを投入し•データベース: MongoDB•

データアクセス API：Java 1.8, Tomcat7.0

するデータを値渡しする場合には，データを JSON 形式のテ•

データ処理系: JavaScript

キストで表示し，data クエリパラメータに渡し，FigMap4SC•

地図レンダリング： Google Maps JavaScript APIの URL を呼び出す．一方，参照渡しする場合には，JSON 形•

ユーザインタフェース: HTML5, JavaScript

式のテキストデータをある URL のファイルに書き出し，その階級区分図を作成する手順を説明する．外部アプリが，可視化

URL を url クエリパラメータに渡し，同様に呼び出す．

4. 2 FigMap4SC の画面
図 2 に，FigMap4SC のメイン画面を示す．FigMap4SC の

5. ケーススタディ

メイン画面は，画面左側のデータ操作部分と，画面右側の地図
提案サービスの有効性を評価するため，神戸市消防局と取部分から構成される．地図部分では，Maps JavaScript API によって，Google マップが表示されている．ユーザは，Google社が提供する Web アプリケーションとほぼ同等の操作が可能

り組んでいる救急出動データ分析を FigMap4SC で可視化する
ケーススタディを行う．

5. 1 町丁目別の年間救急出動回数の可視化であり，地図の拡大縮小や，航空写真の利用も可能である．ま神戸市消防局が記録する救急出動データには，出動 1 件ごとた，地図の任意の地域をクリックすることで，その地域の可視に，通報者からの傷病者発生日時，救急車の駆付け先住所，傷化に利用した情報を確認することができる．
データ操作部分では，データの凡例を表すカラーバー，可視

病者の状態などが記録されている．救急車の駆付け先住所につ- 167 -

—5—

付近への出動回数も多く，人の往来が多い箇所に救急出動が増えることを示唆している．

5. 2 実務者からのフィードバック
現在，神戸市消防局の職員の方々に FigMap4SC を業務で利用していただいている．業務での利用を通して気づいた

FigMap4SC の利点と，改善点について，実際に実務を担当している方々からのフィードバックを紹介する．

FigMap4SC の利点•

これまで使っていた GIS と比較すると，FigMap4SC での階級区分図の作成は，操作が簡単で分かりやすい．

図 3 丁目別における 2018 年の出動回数の可視化結果•

エクセルのデータを入力できるので，エクセルでの分析を即座に地図に可視化できる．よって，いろんな分析を試行
錯誤して試せるのが良い．

FigMap4SC の改善点•

address でこちらが指定した住所のうち，旧住所地や旧字体による指定が FigMap4SC 上で無効になる．

•

複数の分析結果を同じ地図上に重ねて表示したい．
得られたフィードバックから，操作の明瞭性や可視化の容易性など，FigMap4SC の業務上での有効性が評価されていることがわかる．一方で，住所指定における技術的な課題や，データ可視化における新しい要求が抽出できた．
これらの解決については，今後の課題としたい．
図 4 中央区東川崎町 1 丁目付近の出動回数の可視化結果

6. お わ り にいて，町丁目レベルで階級区分図を作成することで，今まで発見できなかった細かい救急需要の分布や，地域の特徴を見出す
ことを期待できる．このケーススタディでは，2018 年の救急出動回数を町丁目別に集計し，FigMap4SC で可視化する．

本稿では，データ可視化方法の 1 つである階級区分図をより手軽かつ効率的に作成する Web サービス FigMap4SC を提案した．可視化に必要なデータをサービス内部に隠蔽し，地図作成処理をサービス側で行うことで，ユーザが可視化に関する専

まず，外部の分析ツール (Python) で生データから 2018 年

門技術を持たなくとも，階級区分図を容易に作成できた．

の出動を取り出し，駆付け先場所住所を町丁目別に集計する．
各町丁目に対する出動回数を value として，集計結果をエクセ
ルのテンプレートファイルにペーストした．また，色情報はFigMap4SC による自動割り当てを行うため，入力しない．

実務者からのフィードバックから，既存の GIS と比較した際の操作性の向上や，効率的な分析の試行など，提案サービスの有効性がが評価された．今後の研究として，住所指定における表記のゆれや複数の可視化データを重ね合わせる仕組みを考察

FigMap4SC にこのファイルを投入し可視化した結果を図 3

し，サービス機能の洗練・拡張を行っていきたい．

に示す．また，神戸市中央区東川崎町 1 丁目付近を拡大した結果を図 4 に示す．図 3 において，画面左上に凡例が表示されており，区画の色が青色から赤色に近づくほど出動回数が多いことを表している．画面右の地図に注目すると，一部の地域には謝辞

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

JP17H00731,

JP18H03242,

JP18H03342,

JP19H04154,

JP19K02973 の助成を受けている．本研究は神戸市消防局との共同研究の一環で行われている．

緑色，黄色，オレンジ色，赤色が塗られている．これらの地域
は，他の地域と比べ顕著に出動回数が多いということがわかる．
図 3 の画面中央部の三宮地域をズームアップした地図が図4 である．町丁目別の細かい粒度で，年間の救急需要の差が見て取れる．図のように区画をクリックすることで，その区画に紐づく value を地図上で確認できる．図の例では，黄緑色で塗られる中央区東川崎町 1 丁目には，458 回の出動があり，その周囲の地域に比べて突出して需要が多かったことが分かった．
その理由として，当該町丁目には大型商業施設である神戸ハーバーランドがあり，人口密集地域であるため救急需要が多かったと推測されている．また，図中右上の緑の区画，神戸三宮駅- 168 -

文献[1] M. Deakin and H. Al Waer, “From intelligent to smart
cities,” Intelligent Buildings International, vol.3, no.3,
pp.140–152, 2011.
[2] 橋本雄一，“地理空間情報の基本と活用”，p.174，古今書院，2011．
[3] “esri ジャパン,” https://www.esrij.comgetting-started/．
(Accessed on 01/30/2020)．
[4] 野間晴雄，香川貴志，土平 博，河角龍典，小原丈明，ジオ・パル NEO:地理学・地域調査便利帖，p.158，海青社，2017．
[5] “Maps javascript api,” https://developers.google.com/
maps/documentation/javascript/.
(Accessed on 10/18/2019).
[6] “e-stat:政府統計の総合窓口,” https://www.e-stat.go.jp/．
(Accessed on 10/18/2019)．

—6—