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オープンデータからの知見(16)天草市 海編

データを活用するためのソフトウェアの発展と、データを処理するハードウェアの低価格化が、より大量のデータ分析やより高度な可視化を可能にしています。組織においてはデータからいかに知見を得て活用するかということが課題になっているのではないでしょうか。当社でもいかにしてお客様が持つデータを有用な知見に変えるかということに日々取り組んでおります。本コラムでは誰もが利用できるオープンデータの可視化から、どのような知見が得られるかを試していきたいと思います。

さて、突然なのですが当社は天草市に地域創生型研究開発拠点を開設したんですよ。
プレスリリース:ジャパンシステム、熊本県天草市に地域創生型研究開発センターを開設
~天草市の自治体業務、地域市民、企業と連携しICTで新たな価値を生み出し地域に貢献~

天草市は島にあるんです。当たり前なんですけど島って海に囲まれてますよね。そこで今回は海に関わるオープンデータから何か新しい発見や知見が得られるかにチャレンジしたいと思います。

下のグラフは海に関わるあるデータを可視化したものなのですが、さっぱりわかりませんよね(・・?)なんのデータなのかちょっと想像してみてください
fisherPopulation3DHorizontalRotation.gif

海といえばお魚(私だけかもしれませんが)、お魚といえば漁業ですよね。上の図は農林水産省が5年ごとに実施している漁業センサス(2013年調査)のあるデータを3Dでプロットしたものでした。角度を変えて見てみましょう
fisherPopulation3DVerticalRotation.gif

日本の海岸線の姿が一瞬見えたのではないでしょうか?このグラフは漁業経営体に属する就業者数を市区町村ごとの縦棒で表したものでした。小さくてよくわかりませんね。次のグラフで上位20位の市区町村を詳しく見ていきましょう

fisherPopulationBarGraph.gif

天草市が4位に登場しましたよ(o^^o)。先ほどの3Dグラフのとおり上位の市区町村は全国にあまねく分散していますね。まとまっているのは親潮と黒潮が交差する豊かな海、世界三大漁場にも数えられる三陸沖の沿岸の市区町村(石巻市、南三陸町、気仙沼市、大船渡市)でした。

さて、次は漁船のデータに挑戦です。漁船トン数(船内体積)の地域特徴を調べてみましょう。前回コラムの「文京区 新社会人移動仮説」では「教師あり機械学習」を用いました。教師として文京区のデータを使い文京区と似ているパターンを全国から探しました。今回は「教師なし機械学習」で市区町村ごとの漁船トン数パターンを日本全国で分類してみます。
階層クラスタリングという手法で8種類に分類しました。

一口メモ
階層クラスタリング
最も似ている組み合わせから順番にまとまり(クラスター)にしていく手法です。樹形図(デンドログラム)という階層型のグラフで表すことができます。

漁船トン数 階層クラスタリング樹形図
fisherBoatDendrogram.png

市区町村ごとに登録された漁船のトン数パターンのまとまり(クラスター)を色と階層で表しています。上から分岐を辿っていくのですが、まず「クラスター07」が分岐します。一番はじめに分岐した「クラスター07」は200トン以上の漁船が多数を占めるパターンで他の地域とはかなり違う少数派でした。次に「クラスター01」&「クラスター04」というように分岐を階層で表すことができます。生物進化の系統樹ってどこかで見たことありますよね(お猿さんからホモ・サピエンスまでたどるヤツです)、同じようなものと考えてください。
クラスター分けされた漁船トン数のパターンと地域の関係を地図上に可視化してみましょう(^o^)/

fisherBoatClusterMap.gif

前のグラフ(樹形図)の色別の横幅でわかるように「クラスター01」と「クラスター02」が多数派で大部分の地域をカバーしています。「クラスター01」はどちらかというと北に多く、「クラスター02」は南に多いように見えませんか?「クラスター01」は船外機(エンジンを船の外に取り付けるタイプ)の漁船が大多数を占めるパターンでした。「クラスター02」はいろんなトン数の漁船が満遍なく分布しているようです。我らが天草市は南方多数派?の「クラスター02」に属していました。

次は漁業就業者のデモグラフィクス(年齢性別)を調べて見ましょう。
こちらのデータは5つのまとまり(クラスター)に分けました。
fisherDemographicsDendrogram.png

早速地図上に可視化して見ましょう。圧倒的に男性の職場だということが分かります。また、75歳以上のかたも多く従事されています、まさに生涯現役ですね。話がそれますが、先日マレーシアの首相に就任されたマハティール氏はなんと92歳だそうです。
fisherDemographicsClusterMap.gif
樹形図(デンドログラム)の色別の横幅が示すとおり「クラスター01」が多数派で多くの地域を占めています。天草市は多数派「クラスター01」に属していました。クラスターごとに特徴があるのですが女性の割合がとても少ない「クラスター02」や分布が日本海に集中する「クラスター04」などがわかりやすいところではないでしょうか

さて、話を天草市に戻しますと天草市の漁業は就業者数が全国4位、漁船は南方多数派のさまざまなトン数の船がまんべんとなく分布するパターンで、日本で一番多い就労年齢性別パターンに分類されました。

これから始動する天草研究開発センターでは地元のみなさんと協力して地域にしかない秘密のデータを社会に役立てるためにガンバっていきますので応援してくださいね

おまけ
みなさん日本の海岸線の総延長をご存知でしょうか? 国土交通省のWEBサイトによりますと日本の海岸線総延長は 約35,000キロメートルで世界6位、なんと米国やオーストラリアよりも長い海岸線を有しているということなのです(@ω@)。国土面積や人口あたりの海岸線延長はどちらも世界2位とのことです。
まさに海洋国家ですね、ちなみにもっとも長い海岸線を有しているのはカナダで20万キロメートル、また国土面積と人口あたりでもっとも長い海岸線を有しているのはフィリピンだそうです。

本文書記載の図は出典元WEBサイトで公開されているデータをジャパンシステム株式会社が作図加工したものです。

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