「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

資 料「地域における自殺の基礎資料」を用いた
自治体別のコロプレス図（色分け統計地図）の作成
新海浩之1
【要旨】
都道府県及び市町村は当該地域内の⾃殺対策に当たって、⾃殺総合対策⼤綱及び地域の実情等を勘案して⾃殺対策計画を策定することとされている（⾃殺対策基本法第 13 条）が、各⾃治体において科学的根拠に基づく⾃殺対策を発展させるためには、既存の統計資料を最⼤限に活⽤することが第⼀歩である。現在、警察によって収集された⾃殺者の統計が厚⽣労働省において「地域における⾃殺の基礎資料」として公表されているが、その内容は⾮常に豊富であるものの、数値の羅列であり、やや無味乾燥で⼀⾒して理解するのが難しい。
そこで、本稿においては、オープンソースのソフトウェア及び地図情報を⽤いて同基礎資料所収の統計に基づく市町村単位で⾊分けした統計地図（コロプレス図）として作成する⼿順を⽰す。
コロプレス図は、数値を表等に配置した統計資料に⽐較すると精緻さでは劣るものの、視覚化に優れているため、職員及び住⺠等に対して訴求⼒の⾼い資料となり、⾃殺対策の発展に資する可能性が期待される。
キーワード：⾃殺、視覚化、コロプレス図、R

１．はじめにして、⾃殺対策の推進のための⼤前提として、地域

⾃殺対策基本法第 13 条においては、都道府県及の関係者が当該地域の⾃殺の実態に関する認識を共有することがあげられる 6)。

び市町村は⾃殺総合対策⼤綱及び地域の実情等を勘案して、⾃殺対策計画を策定することとされている。

地域⾃殺実態プロファイルは、各⾃治体について各⾃治体において科学的根拠に基づく⾃殺対策を発

年代・性別・職業等の組み合わせで（例えば、「40展させるために、統計資料を活⽤することが第⼀歩〜59 歳での男性の無職で独り暮らし」など）での⾃であることは⾔うまでもない。

殺者の動向を知ることを可能とするものであるが、いのち⽀える⾃殺対策推進センターは毎年、各⾃⾃治体ごとに作成されているため、都道府県として治体向けにその⾃治体における⾃殺の資料を「地域は所属⾃治体間の差異の全体像が把握しにくいとい

⾃殺実態プロファイル」として提供しており、これう問題点もある。

により地域における詳細な⾃殺の実態を把握できる。

⼀⽅、厚⽣労働省が発表している「地域における

この地域⾃殺実態プロファイルの活⽤場⾯の⼀つと⾃殺の基礎資料」8)には男⼥別、年齢層別、職業別等

1

神奈川⼤学法学部

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⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成の⾃殺者数が詳細に掲載されており、⾃治体間の⽐•効果的なコミュニケーション⼿段：視覚的較も可能だが、スプレッドシート上に数値が並べらな要素が強調されているため、⼀般の⼈々れているものであり、そのままでは傾向を掴むことや⾮専⾨家にも情報をわかりやすく伝えるは難しい。無機質な数値の羅列から意味やパターンことが可能となる。政策決定者や⼀般のを⾒出し、問題性を直感的に理解するためには、デ

⼈々に対してデータを分かりやすく伝えるータをグラフやチャート等によって可視化すること⼿段として活⽤できる。

が必要であると⾔われている 13)。

•領域間の相対的な重要性の把握：特定の領

そこで、本資料においてはデータ可視化の⼀つの域が他の領域と⽐べて⾼いまたは低い値を⽅法として、オープンソースのソフトウェア及び地持っている場合、その地域の相対的な重要

図情報データを⽤いて都道府県・市町村ごとの⾃殺性を容易に把握することが可能となる。しデータを地図上に⾊分けするコロプレス図を作成すたがって、政策⽴案や戦略の決定においてる⼿順を⽰す。

役⽴つ。

２．コロプレス図とは

2.2

コロプレス図とは、コロプレスマップとも呼ばれ、コロプレス図の限界

コロプレス図の限界としては、以下の 3 点が挙げ

1 次元のデータを地図上で異なる⾊や模様によってられる。

分類し、対応する領域（今回の場合は⾏政区域が対•領域のサイズ効果: 領域全体が同じ⾊で表象）を塗り分けるものである。 コロプレス図は、数⽰されることから、領域のサイズが⼤きい

値を表等に配置した統計資料に⽐較すると精緻さで場合、データが⼀様に分散していない限り、は劣るものの、視覚化に優れているため、訴求⼒の領域の実際の特性を正確に反映しない可能

⾼い資料となることが期待できるが、以下のような性もある。

効⽤と限界が挙げられる。

•

データの不均⼀性: 領域ごとの⼈⼝密度や地域の⼤きさによって、データの解釈が歪2.1められる可能性がある。⼈⼝密度が⾼い領

コロプレス図の効用

コロプレス図の効⽤としては、以下の 4 点が挙げ

域と低い領域を同じように⽐較することは、

られる。
•

•

誤った結論につながる可能性がある。

データの視覚的な⽐較が容易：コロプレス•

⾊彩やパターンの認知の問題：可視化技術

図は地理的な領域ごとに⾊やパターンなどにあっては、使⽤する⾊の選択によって問を⽤いてデータを表現するものであるため、題の緊急度や深刻度に関する認知に差が⽣異なる領域間での数量的な差を⾊の濃淡やじる可能性があると⾔われている。また、不明暗などによって⽐較するにあたって直感

⽤意にカラフルなものを作成すると却って的な理解が可能となる。

誤った印象を与えることになる可能性があ

分布のパターンの把握： 地理的に隣接する

る 11)。

領域同⼠が似たような⾊や濃度を持つ場合、３．作成にあたって必要なデータとソフトウェ

その領域間で共通の傾向やパターンが存在

アする可能性が考えられ、これによって領域ごとの分布のパターンを把握しやすくなる。

コロプレス図の作成にあたっては、地図上に表⽰するデータ（本稿の場合⾃殺データ）、地図データ、

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「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

それらのデータを処理するためのソフトウェアが必の、仕様が公開されているため、汎⽤性が⾼いこと要となる。

が特徴である。

3.1

3.3

地図上に表示するデータ

データ処理のためのソフトウェア

地域の⾃殺を⽰すデータには様々なものがありう

データに加えて、それを処理して地図上に作画するが2、本稿では厚⽣労働省が発表している「地域にるソフトウェアが必要となるが、本稿では無償のオ

おける⾃殺の基礎資料」に所収の⾃殺統計を⽤いる。

ープンソースの統計ソフトである、「R」を⽤いる 3)。

⾃殺統計とは、都道府県警察で検視・死体調査によ

R は無償でありながら、世界中のユーザーが開発しり遺体の死因を⾃殺と判断したケースについて、案

たパッケージを⽤いることで、⾼価な市販ソフトウ

件毎に⾃殺統計原票を作成してデータ化したものをェアと同等若しくはそれを上回る統計計算が可能な

警察庁において取りまとめているものである。この上に⾮常に優れたグラフィックエンジンを備えてい情報の提供を受けて厚⽣労働省において資料化したるため、今回の⽬的に適している。

ものが、「地域における⾃殺の基礎資料」である 8)。

なお、⼀般によく⽤いられている Excel でも、新しいバージョンであれば「塗り分け地図」という機

地図データ（シェープファイル）

能を⽤いてコロプレス図を作ることは可能ではあるコロプレス図の作成には、地理的位置を⼿がかりが、標準機能では都道府県単位の地図しか作成する

3.2

ことはできない。3 4に、位置に関する情報を持ったデータ（空間データ）を総合的に管理・加⼯し、視覚的に表⽰し、⾼度な４．作業の概要

分析や迅速な判断を可能にする技術である地理情報システム（GIS：Geographic Information System）が作業の概要を⽰すと以下のとおりとなる。

必要である。⾝近な例を挙げると、スマートフォン

•

R の⼊⼿

等で地図ソフトを使ったり、⾃動⾞の位置情報を⽰•

必要なデータ（⾃殺関連データ、シェープフ

すための基盤である。本稿の⽬的のためには、パソァイル）の⼊⼿

コンで読み取ることのできる、都道府県および市町•村の境界を⽰した⽩地図のようなデータが必要とな

R のパッケージの準備・データの読み込み・加⼯る。地理情報システム（GIS）に利⽤するそのような•

⾃殺関連データとシェープファイルの合体

データには様々な形式がありうるが、今回は「シェ•コロプレス図の作成

ープファイル」を⽤いる。シェープファイルとは、

本稿では、都道府県別の⾃殺者数、⾃殺死亡率に地理空間情報システム(GIS)で使⽤されるファイル

関するコロプレス図を作成する⼿順を先に⽰す。次形式であり、地図上の対象物の位置や形状、属性情

いで市区町村別のコロプレス図を作成するが、都道報を点（ポイント）・線（ライン）・⾯（ポリゴン）

府県別の図を作成する⼿順と重なる部分は省略する。

で表現するベクターデータを格納しているものであり、最新のものに⽐較して情報量に制約があるもの

⾃殺統計以外では⼈⼝動態統計などが考えられる。
Excel でも、先ほどのシェープファイルと合わせて⽤いると、市町村単位のコロプレス図を作成することは可能である。しかし、その場合本稿で紹介する R で⾏う⽅法に⽐べて格段に煩雑な前処理が必要となる。
4
そのほかに利⽤可能なソフトウェアとしては、地図作成に特化した無償のソフトウェアである、QGIS（https://qgis.org/ja/site/about/index.html#）を⽤いる⽅法や、有償のソフトウェアでは、ArchGIS（https://www.esrij.com/products/arcgis/）などが挙げられる。
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4.1あるため、最初はとっつきづらいものであるが、他

R の入手

R のインストールにあたっては、使⽤している OSのソフトに⽐較してコマンドが⼈間の⾔語（英語）（Windows, MacOS, Linux）に従った R の最新版をに近いものであるため、以下の例を⾒れば⾃ずと内ダウンロードしてインストールする。また、RStudio

容は理解できると考える。

という IDE（統合型開発環境）も同時にダウンロー

なお、コマンド⽂の後ろの#に続けて任意の⽂字ドしておくとより使いやすくなる。特に、RStudio でを⼊⼒することができる。本稿でもこれ以降、#の後

⽤いることのできる RMarkdown という記法により、に適宜各コマンドの説明を付すことにする。

R の操作に必要なコマンド⽂の記述とそれに伴う解R においてはデータや⼀時的なベクトル、変数等

説や⽂章を同時に作成することができ、再現性の⾼は全てオブジェクトというものに格納して処理する。

い開発が可能となるため、利⽤を推奨する 9)。本稿

そのためには、オブジェクトの名前に対して左⽮印の執筆も基本的に RMarkdown を⽤いている。

<-を付して対象を代⼊するとの命令を書き込む。代4.2

⼊にあたっては、パッケージ等で定められた関数（命R 操作の基本

令）を⽤いることもある。オブジェクトの名称は任R の使⽤に関する基本的な部分のみを紹介する。

意であるが、R の他のコマンドと重複しないような

R は、最近の⼀般のソフトウェアのようにマウスなものを選ぶ必要がある。

どでダイアログボックスをクリックして操作を⾏う

作成したオブジェクト同⼠で演算することも可能

GUI（Graphical User Interface）のソフトウェアでである。

はなく、コマンド⽂を⼊⼒することによって動作さ

ごく簡単な例を⽰す。

せる CUI（Character User Interface)ソフトウェアで> a <- 1+2 # 1＋2 の計算結果を a というオブジェクトに代⼊> a # a を⼊⼒すると[1] 3 # a に⼊っている計算結果が⽰される。
> b <- 4+5 # 4＋5 の計算結果を b というオブジェクトに代⼊>b[1] 9 # b に⼊っている計算結果が表⽰される> c <- a*b # a*b の計算結果を c というオブジェクトに代⼊（乗算、除算の表現はエクセル等と同様）> c # c と⼊⼒すると[1] 27 # c に⼊っている計算結果が表⽰される> a <- ("hello world") # a というオブジェクトに"hello world"という⽂章を代⼊> print(a) # print(オブジェクト名)という関数で()内のオブジェクトを表⽰させる[1] "hello world" # 表⽰がされた

R の使⽤⽅法の詳細については紙幅の関係で割愛
するが、多くの優れた概説書があり 2)、また、インターネット上にも多くの解説が掲載されているので、そちらを参照いただきたい。

4.3

データの入手4.3.1

自殺関連データ

最初に⾃殺関連のデータについて、必要な情報をダウンロードする。

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「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

今回は、厚⽣労働省の HP「地域における⾃殺の⽇を基準とするデータとなっている。必要なものを基礎資料」で 2022 年の確定値データを⽤いる 8)。

選定すればいいわけであるが、ここでは⾃殺⽇基準

上記サイトをみると、 令和 4 年の各⽉別のデーのデータを⽤いる。

タの下に「令和４年確定値その１」という項⽬と「令「令和４年確定値その１」のハイパーリンクから和４年確定値その２」という項⽬が存在する。このダ ウ ン ロ ー ド さ れ た フ ァ イ ル は R4KAKUTEI-

うち「令和４年確定値その１」は⾃殺⽇を基準とす

CHIIKI01 というフォルダに圧縮されており、以下るデータであり、「令和４年確定値その２」は発⾒のファイルが収められている。

2022-0-2022CDR-22-00013_A1-4 表(全国・⾃殺⽇).xls
2022-0-2022CDR-22-00013_A5 表(県・⾃殺⽇・住居地).xls
2022-0-2022CDR-22-00013_A6 表(県・⾃殺⽇・発⾒地).xls
2022-0-2022CDR-22-00013_A7 表(市町村・⾃殺⽇・住居地)clon.xls
2022-0-2022CDR-22-00013_A8 表(市町村・⾃殺⽇・発⾒地)clon.xls
R4「地域における⾃殺の基礎資料」の利⽤にあたって.pdf

必要なものを選択するが、本稿では⾃殺⽇・住居地のデータを⽤いるため、以下の⼆つを使⽤する。
2022-0-2022CDR-22-00013_A5 表(県・⾃殺⽇・住居地).xls
2022-0-2022CDR-22-00013_A7 表(市町村・⾃殺⽇・住居地)clon.xls

ただし、このままではファイル名が⻑すぎ、また、⼊⼿可能であるが、本稿では全国版のデータを⽤い

R においては「-」や「（）」があると処理ができなた⽅法を⽰す。

いためファイル名を以下のように変更する。

ダウンロードサイトから、「⾏政地域＞⾏政区域（ポリゴン）」を選択すると、全国、地⽅、都道府

2022_A5.xls

県単位でファイルをダウンロードすることができる

2022_A7.xls（ダウンロードの際にアンケートに回答する必要がある）。なお、全国版のファイルは 424MB とやや

このファイルを R の作業ディレクトリ下の/Data

⼤きいので注意が必要である。

ディレクトリに保存しておく。
4.3.2

ダウンロードされたものは、N03-20230101_GMLというフォルダになっており、その中で、 N03-

シェープファイル

都道府県単位のシェープファイルは後述する R の23_230101.shp がシェープファイルであるが、後述

パッケージに付属しているものを⽤いるため、個別する R での読み込みでは他のファイルも必要となるにダウンロードする必要はない。

ため、フォルダの中に収められているファイルを Rの作業ディレクトリ下の/Data ディレクトリに保存

市区町村単位のシェープファイルは、国⼟交通省

しておく。

国⼟地理院が公表している国⼟数値情報ダウンロー
ドサイトから⼊⼿する 10)。国⼟数値情報は 5 分野に4.4分かれているが、今回はこの中から「2.政策地域」のパッケージの導入

R では世界各国の開発研究者が無償で多くのパッ⾏政地域データを利⽤する。利⽤するデータに合わ

ケージ（追加機能のようなもの）を開発しており、せて、全国、地⽅単位、県単位のデータがそれぞれそれらを導⼊することで、より簡易にデータの処理

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⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成ができる。本稿ではパッケージについて⾔及すると

library(tidyverse)

きは{パッケージ名}と表記する。

library(readxl)

今回⽤いるのは以下のパッケージである。
•

library(forcats){tidyverse} R へのデータの読み込み、読み

library(NipponMap)

込んだデータの抽出、変形、加⼯、可視化とlibrary(sf)

いった、データ分析における基本的な作業
まず、都道府県単位での地図の作成の⼿順を⽰す。

を効率的に⾏うためのさまざまな機能を提••供しているほか、ggplot という⾮常に優れ

4.5

た作画機能を持っている 4)。

法）{readxl} エクセル形式でのデータの読み込

まず、{readxl}パッケージの read_excel 関数を⽤

みに関して、シートや範囲を指定するため

いて、先ほど/Data フォルダに格納した⾃殺データに⽤いる。

のうち、都道府県単位のデータである、2022_A5.xls{NipponMap} 都道府県単位の簡易なシェを読み込む。

ープファイルが格納されている。
•

データの読み込み（都道府県単位の方

ただし、2022_A5.xls には「総数 (秘)」、「男 (秘)」、{sf} シェープファイルを R に読み込ませる「⼥ (秘)」という複数のシートが含まれており、Rために⽤いる。

のオブジェクトとしては、複数のシートは取り扱え

使⽤するパッケージはあらかじめ R にインストー

ないため、それぞれを別のオブジェクトに代⼊し、ルしなければならないため、R 上で、後で結合する。

install.packages("パッケージ名") としてインストー

また、
2022_A5.xls にはさまざまなデータが含まれルする。パッケージ名の周りのダブルクオテーショているが、本稿では解説のために、「⾃殺者数」及ンは必須である。

び「⾃殺死亡率」の数値しか⽤いないため、当該部

パッケージはインストールしただけでは使⽤する分のみを読み込んでいる。2022_A5.xls の他の数値ことができないため、必要な時にライブラリ（R 中を使⽤する際は列名指定の部分（「総数 (秘)!B8:F56」のフォルダのようなもの）に呼びだしておかなけれ等としている部分。指定の仕⽅は Excel の⽅法と同ばならない。パッケージを呼び出すコマンドは、じ。）を変更すれば良い。5library(パッケージ名)である（このときはダブルク
オテーションは不要）。
今回の場合だと以下のとおりとなる。
all_sui <- read_excel("Data/2022_A5.xls",

range = "総数 (秘)!B8:F56" )#⾃殺⽇・住居地のデータの読み込み# 総数 (秘)シートを対象にする。
# 都道府県名とコード、⾃殺者数・⾃殺死亡率以外の数値は不要なので、B〜F 列しかいらない。
# 4 ⾏⽬以下しか必要ではない
male_sui <- read_excel("Data/2022_A5.xls",

range = "男 (秘)!B8:F56" )female_sui<- read_excel("Data/2022_A5.xls",

range = "⼥ (秘)!B8:F56" ) # 元データのシートのフォントに注意。

なお、政府発⾏の統計データでは、タイトル⾏やフォーマットが年によって変更されることがあり、それによってデータの開始位置がずれることがあるため、注意が必要である。
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「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

続いて、都道府県単位のシェープファイルを読みれているので、以下のコマンドで読み込むことがで込む。これは先ほど導⼊した NipponMap に収めらきる。

map <- read_sf(system.file("shapes/jpn.shp", package = "NipponMap"))# NipponMap 都道府県のシェープファイルを map オブジェクトに代⼊する。

4.6

できる。間違いがあった際はその間違いの部分をだ

データの加工（都道府県単位の方法）

けを修正すれば良く、効率的である。これにより、読み込んだデータは総数、男性、⼥性と別々のオ再現性が⾼い処理が実現できる。

ブジェクトに分かれているため、今後コロプレス図

加⼯の⼿順は以下の各コマンドの説明を⾒ていた作成のために⼀つにまとめる必要がある。また、必だきたいが、%>%という⾒慣れないものが登場す

要があれば、新しい変数を作成することもある。こる。これは上述の tidyverse パッケージの導⼊で⽤いのように、データを変換することを「加⼯」と⾔っることのできる「パイプ関数」と⾔われるもので、たり、「前処理」と⾔ったりする。Excel などでも可関数の左側にあるオブジェクトに対して右側の処理能であるが、⼀度変更してしまったものは元に戻せを⾏うというものであり、%>%を連続して⽤いてないため、間違いがあった際に遡って探り当てるの⼀連の処理を連続して記載することを可能にしていは困難である。以下のようにコマンド⽂によって作る。パイプ関数の使⽤により、右⽮印->を使⽤して、成しておけば、オリジナルのデータには⼿を加えてコマンド⽂末においたオブジェクトに対する代⼊のいないので、何度でも異なる加⼯を繰り返すことが処理が可能となる。

all_sui %>% filter(!is.na(⾃殺死亡率)) -> all_sui #⾃殺死亡率がブランクであるものを取り除く
male_sui %>% filter(!is.na(⾃殺死亡率)) -> male_sui
female_sui %>% filter(!is.na(⾃殺死亡率)) -> female_sui
all_sui %>%mutate(男性⾃殺者数=male_sui$⾃殺者数) %>% # mutate 関数により、male_sui にある「⾃殺者数」というコラムを「男性⾃殺者」として all_sui に加える）
mutate(男性⾃殺死亡率=male_sui$⾃殺死亡率)%>%mutate(⼥性⾃殺者数=female_sui$⾃殺者数) %>%mutate(⼥性⾃殺死亡率 = female_sui$⾃殺死亡率) -> all_sui # ここまでの⼀連の変形を all_sui に上書き
all_sui$都道府県コード <- formatC(all_sui$都道府県コード, width=2, flag ="0")#all_sui の都道府県コードが⼀桁である場合に頭に 0 をつけた。後のシェープファイルとの結合のために必要。
rm(male_sui)rm(female_sui) # all_sui に情報が集約されたため、不要となった male_sui 及び female_sui を削除

4.7

つのオブジェクトの間で共通のデータを「鍵」にしデータの結合なければいけないが、ここでは、map オブジェクト

都道府県単位の男⼥別⾃殺者数等を読み込んだオの「jiscode」と all_sui の「都道府県コード」が共通

ブジェクト all_sui とシェープファイルを読み込んであるため、これを鍵として結合する。

だオブジェクト map を結合する。結合する場合、⼆46
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

map_all_sui <- left_join(map, all_sui, by = c("jiscode"="都道府県コード"))#map と all_sui のデータを jiscode と都道府県コードを鍵として結合する。

4.8

にあたっては使⽤するのは{tidyverse}パッケージに各都道府県の自殺死亡率の視覚化（コ収められている極めて優れた作画機能を持つ、

ロプレス図）

ggplot を使⽤する 1)。

データの準備ができたので、都道府県の⾃殺死亡率を地図上に描画するためのコマンドを⽰す。描画
map_all_sui %>%ggplot( aes(fill = ⾃殺死亡率)) +geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#E22400") +annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料",hjust=1, vjust =-.4, size=3, family ="HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")

ggsave("全国⾃殺死亡率 map2022.jpg", width=20, height =15, units="cm") #作図したコロプレス図をファイルに保存

図 1 都道府県別の自殺死亡率（男女計, 2022）47
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

上述のとおり、作成にあたっては⾊の選択が重要

図を⾒ると、秋⽥県、岩⼿県、富⼭県で⾃殺死亡であるが、ここでは scale_fill_gradient 関数によって、率が相対的に⾼く、京都府と徳島県で低いように⾒低い値を⽩で、⾼い値を鮮やかな⾚#E22400 に徐々える。

に変化する⾊調を⽤いた。従って、⾃殺死亡率が⾼4.9くなると⾚が濃くなっていくような配⾊になってい各都道府県の自殺死亡率（男性）

このようなコマンドによる作図の利点は、データる。

オブジェクトに⼊っている情報であれば、コマンド詳しいコマンドの説明は省略するが、コマンド内の⼀部を書き換えることで簡単に別の図を作成できの「⾃殺死亡率」という部分を「⾃殺死亡者数」とるところにある。例えば、上記のコマンドの「⾃殺変更すれば、死亡者数を基準にしたグラフを作成す死亡率」を「男性⾃殺死亡率」とすれば各都道府県

ることができる。

の男性⾃殺死亡率のコロプレス図を作成することが最後の ggsave から始まるコマンドによって、⽣成できる。6したコロプレス図を画像ファイル（jpg）として出⼒している。この jpg ファイルは他のプレゼンテーションソフトなどで利⽤できる。
map_all_sui %>%ggplot( aes(fill = 男性⾃殺死亡率)) +geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#E22400") +annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料",hjust=1, vjust =-.4, size=2, family ="HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")

男性だけに限ると、秋⽥県と宮崎県は⽐較的⾼い状態のままであるが、富⼭県は⽬⽴たなくなったよ
うに⾒える。
4.10

各都道府県の自殺死亡率（女性）

続いて、 「男性⾃殺死亡率」の部分を「⼥性⾃殺死亡率」に変更すると⼥性の⾃殺死亡率の分布のコ
ロプレス図が作成できる。

図 2 都道府県別の自殺死亡率（男性, 2022）

map_all_sui %>%ggplot( aes(fill = ⼥性⾃殺死亡率)) +コマンドの書き換えで別の図を作成する場合、画像ファイルの作成コマンドでも同様にファイル名を変更しておかな
いと元の図が新しいもので上書きされてしまうので、注意が必要である。
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⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成
map_all_sui %>%ggplot( aes(fill = ⼥性⾃殺死亡率)) +geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#E22400") +annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料",hjust=1, vjust =-.4, size=3,

family ="HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3"

⼥性だけに限ると、富⼭県と愛媛県の⾃殺死亡率が様々な種類の図を簡単に作成することができ、訴求⽐較的⾼いようにみる。また、千葉県に関してもや

⼒の⾼い資料を⼿早く作成することができる。

や⽬⽴つようである。

５．市区町村データの利用
地域における⾃殺者の分布についてより詳しく⾒るためには、都道府県における所属市区町村の状況を⾒る必要がある。
そこで、次に、市区町村データを⽤いたコロプレ
ス図を作成する⼿順を⽰す。R やそれに伴うパッケージの導⼊などについては都道府県別の図を作成したものと共通であるため説明は省略し、関連のデー
タの読み込み、加⼯、結合および作成についてのみ
解説する。

5.1

データの読み込み（市区町村単位の方法）
図 3 都道府県別の自殺死亡率（女性, 2022）

読み込むデータは 2022_A7.xls であるが、⼿順はこのように、⼀度コロプレス図を作成するコマンド

基本的に都道府県単位の場合と同様である。ここで⽂を作成すると、その後は該当箇所を変更するだけも「⾃殺者数」及び「⾃殺死亡率」の数値のみを読で、男⼥計の⾃殺死亡率、男性のみ、⼥性のみ等、み込んでいる。

mun_sui <- read_excel("Data/2022_A7.xls",

range = "総数 (秘)!B8:G1667" )mun_sui %>% filter (市区町村コード!="NA") -> mun_sui
mun_male <- read_excel("Data/2022_A7.xls",

range = "男 (秘)!B8:G1667" )mun_male %>% filter (市区町村コード!="NA") %>%mutate(男性⾃殺者数=⾃殺者数) %>%mutate(男性⾃殺死亡率=⾃殺死亡率) %>%select( 市区町村コード, 男性⾃殺者数, 男性⾃殺死亡率) -> mun_male49
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成
mun_female <- read_excel("Data/2022_A7.xls",

range = "⼥ (秘)!B8:G1667" )mun_female %>% filter (市区町村コード!="NA") %>%mutate(⼥性⾃殺者数=⾃殺者数) %>%mutate(⼥性⾃殺死亡率 = ⾃殺死亡率)%>%
select( 市区町村コード, ⼥性⾃殺者数, ⼥性⾃殺死亡率) -> mun_female

コマンド上は.shp ファイルだけを読み込んでいるよ

続いて、市町村単位のシェープファイルを読み込む。これは先ほど /Data ディレクトリに保存した

うに⾒えるが、他のファイルも使われている。

N03-20230101_GML 関連のファイルを読み込む。
mun_map <- read_sf("Data/N03-23_230101.shp", options = "ENCODING=CP932", stringsAsFactors=FALSE)

5.2

回は⾮常に⼤きなデータとなるため、{tidyverse}パ

データの加工（市区町村単位の方法）

ッケージの関数による簡易な⽅法を⽰した。

都道府県のデータの読み込みの際と同様、総数、後でシェープファイルとの結合のために、市区町

男性及び⼥性について別々のオブジェクトに読み込

村コードを統⼀化するための加⼯を⾏なっている。

んだため、それらを⼀つにまとめる必要がある。今mun_sui %>% left_join(mun_male, by="市区町村コード") %>%left_join(mun_female, by="市区町村コード") ->mun_sui
rm(mun_male)rm(mun_female) # 不要になった`mun_male`及び`mun_female`を削除
mun_sui$市区町村コード <-as.integer(mun_sui$市区町村コード) # 市区町村コードを整数化する

mun_sui$市区町村コード <- formatC(mun_sui$市区町村コード, width=6, flag ="0") # 市区町村コードが五桁のものもあるた

め頭に 0 をつけて、六桁に揃えた
mun_sui$市区町村コード <- str_sub(string = mun_sui$市区町村コード, start=1, end=5) # 市区町村コードを五桁に揃える（⼀番後ろは不要）

シェープファイルを代⼊した mun_map オブジ

コードを鍵にして結合し、mun_all_map オブジェ

ェクトと mun_sui オブジェクトを共通の市区町村

クトを作成する。

mun_all_map <- left_join (mun_map, mun_sui, by =c("N03_007" ="市区町村コード")) #mun_map の"N03_007"と mun_suiの"市区町村コード"が共通しているので、それを鍵に結合する。

5.3

れでは⾊分けが細かくなりすぎてかえって可視化の

市区町村単位の自殺者数の視覚化（コ

意味がなくなってしまう。ある程度地域を区切ってロプレス図：神奈川県の例）（例えば、都道府県ごとに）コロプレス図を作成す

ここまでで作成した mun_all_sui オブジェクトにる⽅が現実的である。

は⽇本の全ての市区町村の位置情報と⾃殺関連のデ

mun_all_sui オブジェクトには、N03_001 列に都ータが含まれているため、そのままコロプレス図を

道府県名が⼊っているため、{tidyverse}パッケージ

作成した場合、⽇本地図の上に全⾃治体の⾃殺者数の filter 関数を⽤いて適切な都道府県のデータ⾏をが⾊分けされて作成されることとなる。しかし、そ抽出する。ここでも元のオブジェクトの形を崩さず

50
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成に該当部分だけを抽出することができるため、同⼀

ここでは、神奈川県に該当するデータを抽出してのオブジェクトから様々に異なる抽出ができ、⾮常

その所属市区町村の⾃殺者数のコロプレス図を作成に効率的である。

する⼿順を⽰す。

mun_all_map %>% filter(N03_001 == "神奈川県") %>% # `mun_all_map`から神奈川県に該当するものだけを抽出
ggplot( aes(fill = ⾃殺者数)) + #⾃殺者数について作成
geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#E22400") +annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料\n なお、グレーは当該年に⾃殺者がなかったこと（NA）を⽰す",hjust=1, vjust =-.4, size=2,

family = "HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")

ここでは、横須賀市と藤沢市の⾃殺者数が他の⾃治体に⽐較して多かったことがわかる。

なお、市区町村においては、該当年に⾃殺者がない場合もあるため、そのような地域は該当値なし（NA）として、グレーで塗りつぶしている。2022 年
においては、⼭北町と清川村が NA であった。
5.3.1

神奈川県の自殺死亡率

図 4 では、神奈川県の各⾃治体における⾃殺者数を⾒たが、藤沢市と横須賀市は⼈⼝が多いために⾃殺者が多かったという可能性もあるため、⼈⼝に対する⾃殺者の割合を⽰す⾃殺死亡率で⾒た場合には異なる様相を⽰す可能性もある。そこで、同じ神奈
川県での市区町村の地図で⾃殺死亡率を⽰すと以下

図 4 神奈川県の自殺者数（男女計, 2022）のようになる。
mun_all_map %>% filter(N03_001 == "神奈川県") %>%ggplot( aes(fill = ⾃殺死亡率)) +geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#E22400") +annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料\n なお、グレーは当該年に⾃殺者がなかったこと（NA）を⽰す",hjust=1, vjust =-.4, size=2,

family = "HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")51
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

すると、⾃殺者数で表⽰した際は突出して⾒えた
横須賀市と藤沢市は⽬⽴たなくなり、代わりに松⽥

5.4

町が濃くなっている。これは、例えば 2022 年の⾃今回作成したコロプレス図では、政令指定都市を殺者数は藤沢市で 63 ⼈、松⽥町では 7 ⼈であった含む都道府県の場合、政令指定都市内の区と⼀般のが、同地域の⼈⼝の差から、⾃殺死亡率で⾒るとそ

市区町村が同列に描画されている。 mun_all_map

れぞれ 14.2 及び 65.0 となることから⽣じる現象でをみると N03_003 列に都市名があるため、
「横浜市」

ある。

だけを抽出したコロプレス図を作成することもでき

政令指定都市のコロプレス図

る。ここでは、⼥性の⾃殺死亡率をマッピングする。
また、⾊の効果の違いを⾒るために⼥性⾃殺死亡率が⾼くなると⽩から濃い⻘"#000088"へのグラデーションで表現されるように作成した。

図 5 神奈川県の自殺死亡率（男女計, 2022）

mun_all_map %>% filter(N03_003 == "横浜市") %>% # 横浜市のみを抽出した。
ggplot( aes(fill = ⼥性⾃殺死亡率)) +geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#000088") +# ここで、最⾼値を濃い⻘（#000088）になるよう変更している。
annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料\n なお、グレーは当該年に⾃殺者がなかったこと（NA）を⽰す",hjust=1, vjust =-.4, size=2,

family = "HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")

ここでは、⻄区をはじめとして緑区、栄区が相対的に⾼く、⼀⽅で、鶴⾒区、保⼟ヶ⾕区が低いことがわかる。しかし、⾊の効果としては⻘よりも⾚の⽅が訴求⼒が⾼いように感じられる。

52
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

６．コロプレス図作成時の注意:島嶼部などを含む場合
コロプレス図では、データ上に存在する市区町村
データを位置座標に従って機械的に描画するため、東京都や⿅児島県、沖縄県等、県域に離島が含まれる場合には、島嶼部を除く⼿⽴てをとらないと地図の領域が著しく広くなる結果、市町村の領域は極めて⼩さく表現されてしまい、かえって視認性が悪い
図となってしまう。
ここでは、東京都の例を⽰す。
6.1

島嶼部を含む東京都の自殺者数のコロ

プレス図

島嶼部を除かずに東京都の⾃殺者数をコロプレス

図 6 横浜市の自殺死亡率（女性, 2022）

図に作成してみる。
mun_all_map %>% filter(N03_001 == "東京都") %>% # `mun_all_map`から東京都のデータを抽出
ggplot( aes(fill = ⾃殺者数)) +geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#E22400") +annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料\n なお、グレーは当該年に⾃殺者がなかったこと（NA）を⽰す",hjust=1, vjust =-.4, size=2,

family = "HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")

東京都は⾏政的には南は⼩笠原列島まで含むため、領域が広くなりすぎ、可視化の意味をなさない図となってしまった。

6.2

島嶼部を除いた東京都の自殺者数のコ

ロプレス図

東京都の島嶼部は、⼤島町、利島村、新島村、神津島村、三宅村、⼋丈村等が知られているが、GIS データでは、⿃島、ベヨネース列岩、須美寿島等という⼀般にはあまり知られていない地域も網羅されているため、これらを漏れなく特定して islands というオブジェクトに代⼊（これは⽂字ベクトルと⾔われるものである。）し、元のデータからその部分を取り除いた地図を作成する。

図 7 東京都の自殺者数（男女計, 2022）

53
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

islands <-c("⼤島町", "利島村","新島村","神津島村","三宅村","御蔵島村","⼋丈町","⻘ヶ島村","⼩笠原村","⿃島", "ベヨネース列岩","須美寿島","中央防波堤外側廃棄物処理場（中潮橋南側）","孀婦岩","所属未定地","荒川河⼝部") # 島嶼部の名称を`islands`というオブジェクトに指定
mun_all_map %>% filter(N03_001 == "東京都", !N03_004 %in% islands) %>% # 都道府県が「東京都」であるが、市区町村名に`islands` に⼊っているものが該当すると取り除くという趣旨
ggplot( aes(fill = ⾃殺者数)) +geom_sf() +scale_fill_gradient(low ="white", high="#E22400") +annotate("text", x=Inf, y=-Inf,label="出典：厚⽣労働省地域における⾃殺の基礎資料\n なお、グレーは当該年に⾃殺者がなかったこと（NA）を⽰す",hjust=1, vjust =-.4, size=2,

family = "HiraKakuPro-W3") +theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")

作業の結果、視認性の⾼いコロプレス図が作成さ⽰すコロプレス図の作成の⽅法をみてきた。データれた。特別区では⾜⽴区、⼤⽥区及び世⽥⾕区の⾃の視覚化にはほかにもさまざまな⽅法があり、R が殺者が多く、多摩地域では⼋王⼦市の⾃殺者数が多その⽤途に⽤いることができることはもちろん、Rい状況が⾒て取れる。

は統計ソフトとして最新の統計分析を⾏うこともできるものであることから、今後の分析に役⽴ててい
ただきたい。
また、本稿で紹介したコロプレス図では、⾃殺者が多い（⾊の濃い）市区町村があっても、その地域の名称やそこにおける⾃殺者数といった情報をすぐに把握できず、他の地図情報を参照する必要がある。
その問題を克服するためには、動的なコロプレス図を作成する必要があるが、R で{leaflet}というパッケージを⽤いてインターネット上の地図に html ⽅式
で動的な地図をプロットし、マウスオーバーによって具体的な市区町村名や⾃殺者数等の統計数値を表⽰させ、拡⼤や移動も可能な視覚化も可能であるが、

図 8 東京都（島嶼部を除く）の自殺者数（男女計, 2022）

紙幅の関係で⽅法の共有は別の機会に譲る。
コロプレス図は⾃治体相互の⾃殺の状況を概観す

７．終わりに：コロプレス図の活用とその先るために有⽤な可視化技術と⾔え、情報を可視化す

本稿ではデータ視覚化の⼀つの⽅法として、R のることによって地域住⺠や政策担当者に地域の⾃殺優れたグラフィック処理能⼒を⽤いて都道府県別及の概要を把握し、現状について考える機会を持ってび市区町村別に⾃殺関連の情報を地図上⾊分けして54
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成

もらう等、地域における⾃殺対策の推進に役⽴つものさらなる発展を⽬指す場合、将来的には検討の必のだと思われる。

要性もあるのではないだろうか。

本稿では 2022 年単年の情報のみに基づく図を作成したが、実務上は時系列を追って同⼀のコロプレス図を作成することで⾃殺関連の情報の変遷につい文献て市区町村ごとの⽐較を⾏うことも効果的であろう。

1)

Chang, Winston (2013) 『R グラフィックス

また、住居地と発⾒地の情報を並べること、発⽣時

クックブック : ggplot2 によるグラフ作成の

間別の情報を使⽤することなどにより、⾃殺の実態

レシピ集.』 オライリー・ジャパン,オーム社

に対する多⾯的な理解が可能になると考えられる。

(発売).

さらに、⾃殺単体の情報に限らず、⽣活保護加⼊世

2)

帯数、職業の分布情報等関連の情報との組み合わせ

Lander, Jared P. (2018) 『みんなの R.』 マ
イナビ出版.

等によってより多⾓的な⾃殺やその他の地域の問題

3)

R Core Team (2023) R: A Language andの分布を空間地理的な観点から分析する例もある 5,

Environment for Statisitical Computing. R

12)Foundation for Statistical Computing.

。
⼀⽅でコロプレス図には 2.2 で述べた限界もある。

4)

Wickham, H, Averick M, Bryan J, Chang W,

コロプレス図は単位とする領域（本稿の例では⾃治et. al. ( 2019) Welcome to the tidyverse.

体）を同⼀のデータで塗りつぶすことから、どのよ

Journal of Open Source Software, , 4(43), .

うな情報を⽤いるにせよ、問題があたかも当該⾃治

5)

岡 檀・久保⽥ 貴⽂・椿 広計, 他 (2017)

体に均⼀に存在しているかのような印象を与えてし「和歌⼭県の地理的特性と⾃殺率の関係：

まう可能性がある。これは市区町村単位での集計情

地理情報システムによる可視化と地域差を報を⾏政区域に作図するというコロプレス図の特質表す指標の検討.」『⽇本公衆衛⽣雑誌,』64:

上避けることのできない課題である。

36-41.

現在、GIS 技術の発展には⽬覚ましいものがあり、

6)

⾦⼦ 善博・藤⽥ 幸司 (2018) 「地域⾃殺実街区レベルや⼤字・町丁⽬レベルといったより細か

態プロファイル」と「地域⾃殺対策政策パッな地図情報を⽤いたり、三次元的な情報をプロット

ケージ」. 『法律のひろば,』 71: 14-21.

したり、交通網上に⼈流データを加えたりすること

7)

警 視 庁

事 件 事 故 発 ⽣ マ ッ プ .

も可能となっている。個別の⾃殺情報やその経緯を

https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/jik

地理的にピンポイントで⽰すことも技術的には可能

en_jiko/hassei/map_annai.html.

であり、現実につきまといや⼦どもへの不審な声か

8)

厚⽣労働省 地域における⾃殺の基礎資料.

け事案などを町丁⽬レベルで注意喚起する事件事故

https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite

発⽣マップのような利⽤例もある 7)。ただし、その/bunya/0000140901.html.

ような利⽤のためには「地域における⾃殺の基礎資

9)⾼橋 康介 (2018) 『再現可能性のすゝめ :料」のような集計データではなく、個⼈レベルの粒

RStudio によるデータ解析とレポート作成.』

度の情報の利⽤が必要となる。これは前述した様々

共⽴出版.

な情報の組み合わせの際にも必要となる。⾃殺に関10)する情報は極めて機微な個⼈情報であることに配慮

国⼟地理院 国⼟数値情報ダウンロードサ
イト. https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/index.html.

することが⼤前提ではあるものの、今後の⾃殺対策

11)

⼭根 万由⼦・⾬宮 護・⽩川 真裕, 他(2020) 「犯罪発⽣マップにおける地図表現

55
⾃殺総合政策研究 第 4 巻 第 1 号 2024.3

「地域における⾃殺の基礎資料」を⽤いた⾃治体別のコロプレス図の作成の実態と閲覧者の認知への影響.」 『都市計
12)

13)

鈴⽊ 雅彦・鈴村 嘉右 (2015) 「データ可視

画論⽂集』, 55: 385-392.

化の必要性と意義 : データビジュアライゼ

⼊江 安⼦・南 由貴代・上浦 千明, 他

ーションとは(<特集>情報をわかりやすく(2015) 「地域診断における GIS の活⽤.」

するデザイン)」. 『情報の科学と技術』, 65:『奈良県⽴医科⼤学医学部看護学科紀要』,

470-475.

11: 3-13.

Technical Note

Choropleth Maps (color-coded statistical map)
Using "Basic Data on Suicide in the Community."
Hiroyuki Shinkai【Abstract】
Prefectural and municipal governments are required to formulate a basic plan for suicide countermeasures inaccordance with the actual situation (Article 13 of the Basic Law on Suicide Countermeasures). To develop
evidence-based suicide countermeasures in each municipality, the first step is to make maximum use of existingstatistical data. Currently, statistics on suicides collected by the police are published by the Ministry of Health,
Labor and Welfare as “Basic Data on Suicide in Local Communities". While they are extremely rich in content, they
are a list of numerical values, somewhat tasteless and difficult to understand at first glance.
This paper presents methods for creating color-coded statistical maps (choropleth maps) for each municipality
based on the figures contained in the above-mentioned “Basic Data”, using open-source software and map
information.
Although the choropleth maps are less precise than statistical data in which numerical values are arranged intables, they are superior in visualization and are expected to be highly appealing to staff and residents, thereby
contributing to the development of suicide countermeasures.
Keywords: suicide, visualization, choropleth map, R statistic

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