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『地理空間データサイエンス 1 ― 空間データの可視化 ―』を出版しました

  • POLITICIANS CLUB
  • Dec 21, 2025
  • 3 min read

本書『地理空間データサイエンス 1 ― 空間データの可視化 ―』は、政治家・地方議員・政策担当者が「政策を地図で説明できるようになる」ことを目的とした、実務直結型の入門書です。


人口、行政界、避難所といった行政が日常的に扱うデータは、表や文章のままでは地域差や偏りを十分に把握することができません。本書では、これらのデータを 地理空間データ（Geospatial Data） として統合し、地図として可視化することで、政策課題を空間構造として理解する方法を体系的に解説します。


再現可能な分析環境を前提とした設計


分析環境には Google Colab と Python を採用しています。インストール不要・無料で利用でき、誰でも同じ環境を再現できることを前提とした構成です。


コードの暗記を目的とするのではなく、ChatGPT 等の AI を補助的に活用しながら、政策判断に必要な地図を自ら作成できる状態に到達することをゴールとしています。


本書で扱うデータ


本書で扱うのは、次の 3種類の基礎データのみです。


  • 人口データ（CSV）

  • 行政界データ（Shapefile）

  • 避難所データ（GeoJSON）


これらを用いて、

  • 町丁目単位の人口分布の可視化

  • 避難所と人口の空間的関係の把握


までを、一冊で完結するハンズオン演習として構成しています。


シリーズにおける位置づけ


本書は、「政治家向け講義シリーズ：地理空間データサイエンス」の Program 1（可視化編） に位置づけられます。


続編では、


  • Program 2：空間統計

  • Program 3：空間回帰分析


へと段階的に発展していく構成を予定しています。


EBPMを「空間」へ拡張するための第一歩


EBPM（Evidence-Based Policy Making）は、これまで主に 統計表や数値指標を中心に語られてきました。

本書は、そのEBPMを「統計」から「地理空間分析」へ拡張するための最初の一冊として、政策議論の前提となる共通の視覚的理解を構築することを目的としています。


目次


序章　政治家と地理空間データサイエンス

0-1　なぜ政策立案に空間視点が不可欠なのか

0-2　地理空間データサイエンス（GDS）とは何か

0-3　EBPMの進化：統計 → 可視化 → 空間分析

0-4　本書で扱うツール

0-5　本書が提供する学習プロセス


第1章　地理空間データの基礎理解 / Fundamentals of Geospatial Data

1-1　GISと地理空間データの基本構造

1-2　ベクター（点・線・面）とラスターデータ

1-3　行政界データの読み方

1-4　人口統計データの読み方

1-5　地理データに潜むバイアスと注意点


第2章　開発環境の準備 / Setting Up the Analysis Environment

2-1　Google Colabの特徴と利点

2-2　必要なPythonライブラリ

2-3　作業フォルダ構成・データ管理の基本

2-4　CRS（座標参照系）の理解

2-5　初学者が躓くポイントと対処法


第3章　データの読み込みと整形 / Loading and Preparing Spatial Data

3-1　CSVの読み込みと前処理（人口データ）

3-2　Shapefileの読み込み（行政界データ）

3-3　GeoJSONの読み込み（避難所データ）

3-4　GeoDataFrameの操作

3-5　CRSの統一と変換

3-6　行政界 × 人口の結合（ジョイン）


第4章　地図可視化の基本 / Fundamentals of Map Visualization

4-1　Foliumで地図を表示する

4-2　レイヤ（行政界・人口・避難所）の重ね合わせ

4-3　階級分け（自然分類・等間隔・分位点）

4-4　カラースキームの考え方

4-5　凡例・ツールチップ・ポップアップの追加

4-6　政策テーマ別の初歩的マッピング例


第5章　成果物の出力と共有 / Exporting and Sharing Outputs

5-1　成果物形式の選択と出力設計

5-2　HTML形式での地図保存と共有

5-3　PNG・PDF等の静止形式出力

5-4　可視化成果物の限界と誤読防止

5-5　情報倫理とガバナンス


第6章　ハンズオン演習 / Integrated Practical Exercise

6-1　Step 1：人口データ（CSV）の読み込み

6-2　Step 2：行政界データ（Shapefile）の読み込み

6-3　Step 3：避難所データ（GeoJSON）の読み込み

6-4　Step 4：避難所データの品質チェック

6-5　Step 5：人口データと行政界の結合

6-6　Step 6：人口分布の可視化（Choropleth マップ）

6-7　Step 7：避難所 × 人口の統合可視化

6-8　地図から「次の論点」を見つける

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