技術データの可視化（第1回）── 地図とグラフを組み合わせると、分析と図の質が上がる理由
技術分野のデータセットは、ひとつの切り口から見ただけでは、その全体像をつかめないことがほとんどです。そこには、位置情報、標高、深度、時間を追って取得した測定値、環境条件、化学物質の濃度など、数え切れないほどの変数が含まれているからです。難しいのは、そうしたデータセットに潜む重要な関係を浮かび上がらせ、明確に伝えてくれる図表をどのように選ぶかです。ひとつの図表であらゆる問いに答えられるわけではないため、この選択はいっそう難しくなります。
地図は重要な空間的パターンを明らかにしてくれますが、時間とともに条件がどのように変化したのかまでは伝えてくれません。一方、グラフははっきりした傾向を示してくれますが、その測定値がどこで取得されたものかはほとんど示してくれません。地図もグラフも物語の一面しか語らないとすれば、データに秘められた重要な洞察が見落とされても仕方がありません。
では、どうすればよいのでしょうか。ひとつの図表にすべてを担わせるのではなく、専用のツールで地図とグラフの両方を作成し、複数の視点からデータをあらわすようにするのです。
技術データに地図とグラフの両方が要る理由
まず、ひとつの図表ではなぜ足りないのかをはっきりさせておきましょう。技術分野のデータセットは複数の問いに答えなければならないことがあり、それぞれの問いに答えるには、同じ情報であっても別の見方で捉える必要があるからです。
環境モニタリングの案件を考えてみましょう。数十か所の地点から数か月、あるいは数年にわたって試料を採取したあと、次のようなことを判断する必要があるかもしれません。
- 汚染物質の濃度が最も高いのはどこか
- その濃度は時間とともにどう変化したか
- 似た傾向を示す地点、異なる傾向を示す地点はどれか
- 測定値は規制基準値と比べてどうか
いずれも重要な問いですが、用いるべき図表はそれぞれ異なります。地図だけ、あるいはグラフだけで片付けようとすると、大事な答えが見えにくくなります。だからこそ、地図とグラフのように異なるタイプの図表を組み合わせるのが有効なのです。それぞれが同じデータセットの別の次元を照らし出すため、分析の過程で洞察を得やすくなり、分かったことを関係者へ明確に伝えやすくなります。
地図が示すのは場所 ── 技術データの空間的な側面
技術データに複数の図表が必要である理由を確かめたところで、次の問いに入りましょう。ワークフローの中で、地図はどんな役割を担うべきでしょうか。
地図が力を発揮するのは、位置と空間的な関係が分析の中心にあるときです。地図は単にデータを取得した場所を示すだけでなく、ある条件が対象エリア全体にどう分布しているか、そして地質・地形・インフラ・他の採取地点といった周囲の要素と空間的にどう関係しているかを明らかにします。以下で詳しく見ていきます。
地図が答えてくれること
技術データを扱うとき、地図は次のような問いに答えてくれます。
- 値が最も高いのはどこか、最も低いのはどこか
- ある測定値は、エリア内でどう変化するか
- 空間的なまとまり、異常、境界はあるか
- 測定値は、地質・地形・インフラ・採取地点などの空間的な要素とどう関係しているか
- 地表面の下では何が起きているか
こうした問いに答えることで、地図は「その条件がどこで生じているか」「周囲の世界とどう関係しているか」を理解するために必要な地理的な状況を示してくれます。
地図にすると分かりやすくなる技術データ
空間的に見ることで格段に解釈しやすくなる技術データは数多くあります。代表的な例を挙げます。
- 浄化対象サイト全体の汚染物質濃度
- 観測井ごとの地下水位
- 測線に沿って取得した物理探査データ
- 探鉱エリア全体の鉱物濃度
- 標高・地形のデータ
- ボーリング孔をはじめとする地下のデータセット
これらを地図にすると、個々の測定値がその位置と結びつき、条件がサイト内でどう変わるかを見て取れるようになります。空間的な傾向を追い、地表の上と下にある要素どうしの関係を把握しやすくなります。
グラフが示すのはデータの挙動 ── 傾向と関係を読み解く
地図が得意なのは、条件がどこで生じ、対象エリアにどう分布しているかを示すことです。しかし、重要な問いのすべてが空間的なわけではありません。測定値が時間とともにどう変わるか、値どうしを比べるとどうか、変数のあいだに意味のある傾向や関係があるか ── こうしたことも知る必要があります。そこでグラフが欠かせなくなります。
技術的な測定値を分かりやすい視覚的比較に変えることで、グラフは傾向・関係・しきい値・外れ値を見つけやすくしてくれます。いずれも、空間的なパターンだけからでは気づきにくいものです。
グラフが答えてくれること
技術データを扱うとき、グラフは次のような問いに答えてくれます。
- ある測定値は、時間とともにどう変化したか
- その変数は増えているのか、減っているのか、横ばいか
- 複数の観測地点を比べるとどうか
- ふたつの変数のあいだに関係はあるか
- 測定値が、特定のしきい値を超えていないか
- データセットに外れ値や異常なパターンはないか
こうした問いに答えることで、グラフはデータの挙動を明らかにします。変化を解釈し、結果を比較し、意味のある関係を見いだせるようになります。
グラフにすると分かりやすくなる技術データ
グラフとして見ることで理解しやすくなる技術データも数多くあります。代表的な例を挙げます。
- 時間を追った地下水位
- 採取日ごとの汚染物質濃度
- 水質・水化学の測定値
- 降雨量と河川流量
- 粒度分布
- 工学的な測定値、実験室での測定値
これらをグラフにすると、個々の測定値が傾向・比較・関係へと姿を変えます。条件が時間とともにどう変わるか、観測ごとに値がどう違うか、意味のあるパターンや異常がどこに現れるかが見えるようになります。
地図とグラフは、組み合わせると強くなる
ここまでで、地図とグラフは、答える問いこそ異なるものの、互いに補い合う関係にあることが分かりました。両方を使えば、片方だけでは掘り起こしにくい洞察が得られます。もう少し具体的にするため、地図とグラフが協働してデータの全体像をもたらす例を3つ挙げます。
環境コンサルティング ── 汚染プルームと濃度の推移を追う
たとえば、浄化対象サイトで地下水をモニタリングしているとします。定期サンプリングで、下流側の観測井のひとつで、ベンゼン濃度が急に上がりました。その井戸で何が起きているかだけでなく、その変化がサイト全体にとって何を意味するのかを理解する必要があります。
時系列グラフは、その井戸に関するベンゼン濃度の推移を描き、上昇がいつ始まったのか、濃度がどれだけ速く変化しているのか、規制基準値を超えたかどうかを示してくれます。モニタリングデータの内側で何が起きているかが、はっきり見えるようになります。
ここに空間的な視点を加えるのが、観測井の測定値を内挿して、汚染の広がり（プルーム）を描いた地図です。サイト全体の汚染物質濃度を可視化することで、プルームの推定範囲と、地表水・私有の飲用井戸・他の観測地点といった近隣の要素との距離関係を評価できます。
両方を組み合わせると、グラフが特定の井戸における憂慮すべき濃度の傾向を示し、地図が、高い濃度の現れている場所と、影響を受けやすい対象との近さを示します。ふたつの視点がそろえば、追加のモニタリング・調査・浄化をどこで行うべきかを判断するための材料が強くなります。
鉱物探査 ── 多数のボーリング孔の品位データから、複数元素の関係を読む
たとえば、新たにボーリングを行った鉱床について、品位分析（assay）の結果を評価しているとします。データの一部では銅と金の濃度がともに高く出ていますが、この2つの元素に関係があるのか、あるとすれば鉱床のどこで生じているのかを見極める必要があります。
散布図（クロスプロット）を使えば、試料ごとの銅の品位と金の品位を比較できます。回帰直線などの統計処理を加えれば、2つの元素の関係を数量として捉えられ、銅の品位が高いところで金の品位も高くなる傾向があるかどうかが分かります。
次に、3次元のボーリング孔表示や断面図によって、その分析結果を、本来の空間的・地質学的な位置づけの中に置き直します。多元素のデータを孔跡に沿って、層序や地質構造と並べて表示すれば、高い品位が地下のどこに現れているかを見て取れます。
両方を組み合わせると、グラフからは銅と金の濃度の関係が見えてきます。一方、ボーリング孔の表示からは、その濃集が特定の深度区間・層準・地質構造に偏っているかどうかが分かります。分析値の中に関係を見つける段階から、その関係がどこで生じているかを理解する段階へ進むことができ、追加の掘削を計画するうえで貴重な手がかりが得られます。
水資源 ── 豪雨で川がいつ・どこまで増水するかを見極める
たとえば、水資源エンジニアとして、大河川の下流にある地域の洪水リスクを評価しているとします。豪雨のとき川がどう反応するのか ── いつ最も危険な状態になりうるかだけでなく、その結果としてどの地域が影響を受けうるのかを理解する必要があります。
計算したハイドログラフ（河川流量の時間変化を表すグラフ）は、ある降雨シナリオのもとで河川の流量が時間とともにどう変化すると見込まれるかを示し、流量が上がり始める時点、ピークを迎える時点、高い流量がどれだけ続くかを把握する助けになります。
空間的な側面を担うのが、カラーレリーフによる標高図と浸水域図です。地形・道路・橋・建物などのインフラの上に、計算された浸水範囲を重ねて可視化すれば、水位が上がったときに、どの低地が浸水するおそれがあるかを特定できます。
最終的に、ハイドログラフは、想定したシナリオのもとで河川がいつピークを迎えるかを示し、浸水域図は、どこで浸水が起こりうるかを示します。ふたつの視点がそろえば、危険が迫る時期とその広がりを、防災担当者などの関係者にはっきり示せます。それが、通行止めや避難経路といった備えを決める判断材料になります。
技術データの可視化に専用ツールが欠かせない理由
地図とグラフが互いによく補い合うのは確かです。しかし、技術データを、洞察がひと目で伝わる図に仕上げるには、それにふさわしいツールが必要だという点も押さえておきたいところです。
もちろん、汎用のソフトウェアでも地図やグラフは作れます。とはいえ、技術分野のワークフローでは、空間解析、地下の可視化、専門的なプロット、座標系、複雑な科学データセットを扱うための専用の機能が必要になることが少なくありません。目的に合わせて作られた作図ソフトの強みはそこにあります。複雑な問いに取り組むときこそ、それに見合った機能を備えたツールが力になります。
この違いは、Surfer と Grapher を日常的に併用しているお客様の声にも表れています。空間的な問いは Surfer で、地図・等高線・サーフェス・プルームを通じて探り、空間的でない問いは Grapher で、時系列グラフ・水質プロット・統計的な比較を通じて調べる ── そうした使い分けです。
さまざまな技術データを扱ううえで、より完全な理解に必要な機能を得るには、この2つの専用ツールがどちらも欠かせない ── お客様はそう考えています。
技術データのすべての次元に、ふさわしい見せ方を
複雑なデータが、ひとつの図表にきれいに収まることはまずありません。問いかけるテーマが増えるほど、複数の視点からデータを眺めることが重要になります。
地図は、対象エリアのどこで条件が生じているかを明らかにし、グラフは、測定値そのものの中にあるパターン・傾向・比較・関係を掘り起こします。両方を組み合わせれば、データをより効果的に分析し、より明確な洞察を関係者へ届けられます。
ただし、これを実践に移すうえで探るべきことはまだ数多くあり、この記事はその出発点にすぎません。Golden Software では「Visualizing Technical Data（技術データの可視化）」という新しいブログシリーズを始めます。地図とグラフが、現実の問いに答え、分かったことをより効果的に伝え、さまざまな場面でデータからより深い洞察を得るうえでどう役立つのかを、これから扱っていきます。
技術データの可視化シリーズ
- 技術データの可視化（第1回）── 地図とグラフを組み合わせると、分析と図の質が上がる理由 （本記事）
- 技術データの可視化（第2回）── 水質データを地図とグラフで見せる
- 技術データの可視化（第3回）── 鉱物探査を地図とグラフでより確かにする方法
- 技術データの可視化（第4回）── 気候変動データを場所と時間の両面から可視化する方法