# エレクトリカル・ジャパン : 公共デー タアーカイブを対象とした状況認識 のための可視化
## Electrical Japan: Visualization for Situational Awareness on Public Data Archives

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抄録：エレクトリカル・ジャパンは、日本を中心に電力データを収集・統合・可視化するウェブサイトであり、消えゆくデータを保全して長期的かつ網羅的なデータベースを構築する役割を果たしている。まず可視化手法を把握型可視化、魅力型可視化、洞察型可視化の 3 つに分類し、エレクトリカル・ジャパンが洞察型可視化から状況認識、データジャーナリズムへという方向を目指すことを論じる。次に可視化のケーススタディとして、電力使用状況、発電所マップ、電力統計「見える化」の3つを取り上げ、可視化で重視したポイントを説明する。最後に、データ収集から統合、可視化に至るワークフローを説明し、公共デー夕の公開に関する課題を取り上げる。

Abstract: Electrical Japan is the website that collects, integrates, and visualizes electricity data centered on Japan, and plays a role on constructing long-term and comprehensive database through the preservation of otherwise disappearing data. We first classify visualization approaches into three types, namely visualization for comprehension, visualization for attraction, and visualization for insight, and claim that Electrical Japan aims at visualization for insight, thereby realizing situational awareness and data journalism. We then introduce case studies of visualization, such as electricity usage, power plant maps, and electricity statistics visualization, together with important design consideration. Finally, we explain the workflow starting from data collection to integration and visualization, and discuss relevant issues about the release of public data.
\end{abstract}

キーワード：エレクトリカル・ジャパン、電力データ、洞察型可視化、状況認識、デー夕統合、データジャーナリズム、デジタルアーカイブ

Keywords: Electrical Japan, Electricity data, Visualization for insight, Situational awareness, Data integration, Data journalism, Digital archive

## 1. はじめに

エレクトリカル・ジャパン ${ }^{[1]}$ とは、日本を中心に電力データを収集・統合・可視化するウェブサイトであり、2011 年 3 月の東日本大震災による福島第一原発事故と電力危機の状況を理解するために始まったプロジェクトである。当時、電力問題に対する社会の関心は急上昇し、東京電力などの電力会社は電力需給デー タの公開を開始した。これを受けて、電力需給データを可視化するネットサービスも多数生まれたが、年月の経過とともに関心は徐々に低下し、サービスは次々と閉鎖され、現在も運用が続いているサービスはごく少数にとどまる。一般に過去の出来事は忘れられていくものとはいえ、このままでよいのだろうか。

実は、東日本大震焱直後に公開された電力需給デー 夕は、今やネットから消えてダウンロードできなくなっている。東京電力の「でんき予報」年にアクセスしても、入手できるのは 2016 年 4 月以降のデー夕のみ。デー夕
が消えてしまった理由には、電力自由化も絡んだ複雑な事情がないわけではない。とはいえ、データ公開に義務や責任を負う主体がなければ、データがいつの間にかアクセス不能になってしまうことのリスクは無視できない。エレクトリカル・ジャパンは、こうしたデー タをアーカイブし保全する役割を果たしている。

エレクトリカル・ジャパンのもう一つの役割は、再生可能エネルギーへのシフトや電力自由化などが引き起こす電力業界の歴史的な変化をアーカイブする点にある。東日本大震焱は、再生可能エネルギーが立ち上がり、電力自由化が進展する時期にたまたま重なったため、それらの変化を強力に後押しする効果をもたらすことになった。エレクトリカル・ジャパンはこうした変化を記録し、電力という切り口から社会経済現象をアーカイブし可視化する役割を果たしている。

社会経済データは数値データが主体となるため、他の種類のデータと比べて可視化の必要性が高い。そこ

で本稿では、エレクトリカル・ジャパンにおける可視化の事例を紹介するとともに、データの収集から可視化に至るワークフローの課題についても触れる。

## 2. 可視化・状況認識・データジャーナリズム

まず本稿が対象とする可視化とは何かを明確にするために、可視化を 3 種類に分類してみよう。

（1）把握型可視化：標準的な可視化手法を用いて、 データの内容を把握することを目的とする。プレビューや監視などによく使われる。

（2）魅力型可視化：人々の関心を惹きつける可視化手法を用いて、データに対する関心を高めることを目的とする。色彩や動き、空間構成などを工夫したリッチなコンテンツとする場合が多い。

（3）洞察型可視化：探索的な可視化手法を用いて、 データに関する問いに答えることを目的とする。変数の選択や相関・因果の分析などに焦点を絞ったシンプルなコンテンツとする場合が多い。

把握型可視化や魅力型可視化では「可視化 $=$ 目的」 であり、データそのものに関心があるため、「そこにデータがあるから」可視化することもある。一方の洞察型可視化では「可視化=手段」であり、データから得られる洞察に関心があるため、「データがなければ自分で作って」可視化することもある。理想的な可視化とは、魅力があり洞察にもつながる可視化である。 とはいえ、魅力と洞察の両立が難しい場合は、目的と手段が不明確な可視化とならないよう、重視する点を明確にした方がよい。

エレクトリカル・ジャパンが重視するのは洞察型可視化である。具体的には「状況認識」に資する洞察を得ることを目的とする。状況認識 (situational awareness）とは災害対応や軍事などを中心に用いられる言葉で、周囲の状況を把握し、どのような原因で危険が迫っているかを判断することで、今後の行動（アクション）を意思決定するプロセスを指す。ここでよく用いられる可視化手法が「状況認識の統一図 (common operational picture)」である。各地の状況を共通の地図にマッピングし、意思決定者が共有し分析することによって、次のアクションに関する意思決定を支援することが、この可視化手法の目的である。

東日本大震災直後の節電期間には、電力使用状況を可視化したグラフを監視しながら、家電製品などのスイッチをオンノオフするアクションが見られた。こうした物理的なアクションはもちろん大切であるが、 データに基づく研究や調査に基づき自らの意見を表明するといった知性的なアクションも重要である。その方向性で重要なのがデータジャーナリズム ${ }^{[3]}$ である。

データジャーナリズムの役割は、データに基づき状況を認識した上で、ストーリーテリングというアクションを起こすことで、データの意味を多くの人々に伝える点にある。このとき、魅力型可視化（インフォグラフイックス）を用いてメッセージを明確かつ親しみやすい形式で伝えてもよいし、洞察型可視化のために本格的なデータベースや可視化ツールを公開し、 データに隠れた（隠された）事実を掘り起こす調査報道へと発展させていく方向もある。エレクトリカル. ジャパンは、後者の洞察型可視化の方向性を重視し、電力問題という複雑な問題を様々な切り口で分析するための可視化機能を提供する ${ }^{[4]}$ 。

## 3. 可視化のケーススタディ 3.1 電力使用状況

東日本大震災後に最初にニーズが高まったのは電力使用状況 ${ }^{[5]}$ に関するデータである。まずこのシンプルなデータを対象として、エレクトリカル・ジャパンの可視化の背景にある考え方を説明する。

図 1 は同一時刻の電力使用状況グラフを示す。図 1 （左）は東京電力 (パワーグリッド）社が提供する「で

図1 電力使用状況グラフの比較。

（左）東京電力パワーグリッド株式会社が提供する「でんき予報」のグラフ。（右）エレクトリカル・ジャパンが提供する電力使用状況のグラフ。

んき予報」、図1（右）はエレクトリカル・ジャパンが提供する電力使用状況のグラフである。第一の違いは表示期間である。前者は当日と前日のデータしか表示できないのに対し、後者は過去 30 日分のデータを古いデータほど薄くなるように可視化することで、当日の需要曲線が最近の需要曲線の変動幅のどこに位置するかを一瞬で理解できる。第二の違いはグラフ形式である。前者は棒グラフと折れ線グラフを併用するが、後者は折れ線グラフのみである。棒グラフは面積を示し見やすいことは利点であるが、縦軸がゼロから始まり変動幅を有効に可視化しづらいこと、複数データを重畳表示しづらいことは久点である。また前者は、観測間隔だけが異なる同一変数の可視化に棒グラフと折れ線グラフを併用しており、効果的な表現とはなっていない。第三の違いはシンプルさである。後者は、黒背景に明るい線を描いてコントラストを高め、グリッド線をすべて省略することで、データそのものに焦点を合わせやすいシンプルな表現を用いている。

この 2 通りの可視化の違いは、需要が急増した日に明らかとなる。エレクトリカル・ジャパンのグラフでは、需要曲線が過去 30 日の変動幅から上方に大きく飛び出るため需要の増大を一瞬で認識できるのに対し、東京電力のグラフは絶対値の変動しか可視化できないため、見かけ上は平常時との区別がつかない。エレクトリカル・ジャパンのグラフで需要急増のような重要イベントを明確に状況認識できる理由は、まさにそのように可視化しているからである。平常時と当日の需要曲線を相対的に比較し、そこから洞察を得るにはどうすればよいか、そうした検討の末に生まれたのがエレクトリカル・ジャパンの可視化手法なのである。

このように洞察型可視化では、何を可視化したいのか、何をそこから知りたいのか、という問いから出発するため、そこから得られる洞察も明確である。一方、把握型可視化や魅力型可視化にはそのような問いがないため、可視化の結果として得られる洞察も曖昧なものとなってしまう。東日本大震災後に登場した可視化サービスのほとんどが、東京電力の可視化手法を無批判に踏襲したことは、可視化の目的に対する問いの欠如を示唆している。

## 3.2 発電所マップ

エレクトリカル・ジャパンのもう一つの可視化の主役は発電所マップである。これは日本最大規模の位置情報つき発電所データベースであり、2019 年 5 月現在で 12,300 件以上の発電所を登録している。東日本大震災後の電力危機を受けて、筆者は「日本にはいったい発電所がどこにいくつあるのか？」という素朴な問いを抱いた。その問いに答えるために構築したのが発電所データベースである。

発電所データベースは位置情報を持つため、地図上に可視化することができる。発電所の位置情報を推定するために Google Mapsを活用したため、可視化にも Google Mapsを利用した。ただし、ベースマップを黒背景に変更し、その上に夜景マップとして DMSP 衛星が観測した夜間光観測データをオーバーレイし、さらにその上に発電所マーカーを色鮮やかな電球のように配置することで、電気を供給する発電所と電気を消費する都市の空間的な関係に関する洞察が得られるようにした。

図 2 には発電方式ごとの発電所マップ ${ }^{[6]}$ として、水力発電所と太陽光発電所の例を示す。水力発電所の分布を見ると、明かりのない山奥まで水力発電所が点々と分布しており、大規模な発電所を新規開発する余地はほぼ残っていないことが実感できる。風力発電所や地熱発電所は立地の制約が強く、風が強い適地には風力発電所が密集している。原子力発電所は全国に

図2 発電所マップの電源種別ごとの立地分布。

（左）水力発電所。（右）太陽光発電所。背景地図は夜間光マップ。

まんべんなく配置されている。太陽光発電所は都市部から山間部まで立地を問わずに広がっている。このように発電所マップは、人間の生活圈と電源立地との空間的な関係を洞察するのに有用である。

一方、日本の発電所の歴史 ${ }^{[7]}$ は、発電所建設の歴史に関する時間的な洞察につながる可視化である。まず発電所の運転開始日をデータベース化する。次に時間軸を 1 カ月ごと進めながら、その月に運転開始した発電所を Google Mapsに新規表示する。そして時間軸を自動的に進めることで、発電所が全国を覆っていく様子をアニメーション化する。このアニメーションを用いることで、 100 年以上に及ぶ日本の電源開発の歴史を、早回しで見ることができる。ただしすでに閉鎖された発電所など、過去に存在したすべての発電所に関するデータは現存しないため、歴史を網羅するデー 夕収集には限界がある。

## 3.3 電力統計「見える化」

電力に関連する様々な統計データを整理し、DataDriven Documents（D3.js）などによる可視化を通して、日本の電力問題に関する洞察を得ることを目的とするのが電力統計「見える化」である ${ }^{[8]}$ 。電力統計デー夕は、行と列に属性を持つ二次元の表として作成され、 エクセル形式で配布されることが多い。この形式は最低限の機械可読性を満たしているものの、APIを用いたデータアクセスは決して容易ではないため、この種のエクセル形式の解析に対応するスクリプトを独自に作成し、データの前処理を行った。

電力統計データを可視化するテーマとして特に重要性が高いのが再生可能エネルギーである。日本も再生可能エネルギーへのシフトを進めているが、そのプロセスは世界的にも独特の展開を見せている。高い買取価格の設定による国民負担の急速な拡大、脱炭素と脱原発という 2 つ動きの複雑な交錯、不動産業界や金融業界などが主導する持続性に欠け自然破壊的な太陽光発電所の開発など、様々な問題が現場では噴出している。にもかかわらず、それらの問題に関する報道は断片的であり、報道者の立ち位置によるバイアスも絡むため、公平な視点から問題を理解することは簡単ではない。さらに数値データの意味を理解するには、ある程度の専門知識も必要になる。こうした問題の解決に、洞察型可視化に基づくデータジャーナリズム的なストーリーテリングが役割を果たすことへの期待がある。

一例として、「太陽光と他電源種別の相関 $\rfloor^{[9]}$ に関して、太陽光発電と揚水発電の出力の関係を図 3 に示す。 このグラフは、揚水発電の活用方法が以前とは変わっ

図3 太陽光と他電源種別の相関。九州電力における揚水発電と太陽光発電の相関を2018年について可視化した。グラフが全体に右下がりとなっているのは、太陽光発電の出力が増加すると揚水発電による汲み上げ (マイナスの発電) が增加することを示す。

てきたことを示す。もともと揚水発電は、夜間の原子力発電の出力を吸収するための一種の「蓄電池」として作られた。しかし、九州電力などを中心に太陽光発電が大きく増加したため、昼間の太陽光発電の出力を吸収するために揚水発電が活用されるようになった。図 3 は縦軸と横軸を効果的に選択することでこの状況を明確に可視化しており、再生可能エネルギーの役割を考えるのに有用である。しかし一般の人々がこのグラフをいきなり見せられても、そこから洞察を得ることは難しいだろう。可視化をストーリーテリングの一部として活用し、そこから得られる洞察を効果的に伝えるためのメディアが必要である。

## 4. データ収集から統合・可視化までのワーク フロー

エレクトリカル・ジャパンの出発点は、日本全国の発電所の分布はどうなっているのか、という素朴な問いに答えられるデータベースがないという点にあった。ないなら作ってみせよう、ということで始めた作業であるが、 8 年たった現在も発電所データベースの構築が続いている現状を踏まえれば、作業量の見積は大幅な過小評価であったと言わざるを得ない。しかし過小評価したからこそ、無謀にも開始できたという面もある。

このように発電所データベースの作業量を増やしている大きな原因は、デー夕統合の複雑さにある。例えば新しい発電所の運転開始がニュースで報道された場合、記事には発電所の（大まかな）所在地や出力などに関する記載はあるかもしれないが、発電所の緯度経度が記載されていることはまずない。そこで Google Mapsでジオコーディングして位置を特定しようと考えるが、ジオコーディングだけで位置を特定できる場
合はごく一部であり、衛星画像や地形、現地撮影写真等を詳細に比較してようやく位置を推定できる場合が多々ある。また複数のデータソースに同一の発電所の記載がある場合、重複の除去や不整合の調整などが必要となるが、こうした問題が生じる原因は複雑なため、機械による自動化は困難である。どれが正解か未知の状況で各種のエビデンスを比較するには、長年の経験と知識や直感に基づく推定が不可欠となる。

こうした暗中模索の状況を大きく改善したのが、 2017 年 10 月 12 日に公表された「再生可能エネルギー 発電事業計画の認定情報」である ${ }^{[10]}$ 。これは再生可能エネルギーの固定価格買取制度（FIT）の適用を受けた発電所の網羅的なデータベースであるが、すべての発電所に ID が付されているため、これがデー夕統合の基準として利用できるようになった。そこで、これまでに構築した発電所データベースを FIT データベースと突き合わせ、ID を基準にデータを統合する作業を開始した。これも自動化が困難な作業であるが、 1 年半ほどの作業の末にようやく完了の目途が見えてきた。これだけのコストをかけたとしても、典拠となる発電所 IDにすべてのデータを統合するのは、それに見合う価値があるからである。公共デー夕を管理・公開する行政が果たせる最も価値ある役割の一つが、 このような ID 管理であることを改めて強調しておきたい。

最後に国際比較にも触れたい。日本版の発電所マップの可視化に数年の歳月を費やした筆者ではあるが、実は米国版の発電所マップ ${ }^{[11]}$ は、あっけなく一瞬で可視化できてしまった。というのも、米国ではエネルギー省エネルギー情報局（EIA）が発電所データベースを公開・更新しているからである。このデータベースは、発電所や事業者にID を付与しているだけでなく、発電所の緯度経度も記載するという優れもので、発電所マップを作成するのに必要な情報をほぼ網羅している。このような米国の例を踏まえれば、日本においても公共データの可視化を普及させるには、公共データの品質向上が重要な課題であると言えるだろう。

## 5. おわりに

本稿ではエレクトリカル・ジャパンを対象とした可視化手法とその意義を紹介した。エレクトリカル． ジャパンは社会経済データを切り口に社会の変化をアーカイブしており、文化データを切り口とする一般的なデジタルアーカイブとは異なる面もある。しかし社会経済データであっても、消えゆくデータを保全し長期的かつ網羅的なアーカイブを構築する課題は共通する。またデータ可視化から得た洞察をストーリーテリングによって広めていく方法論も、デジタルアーカイブ一般に共通する課題である。

本稿ではスペースの制限から説明できなかったが、 エレクトリカル・ジャパンでは他にも多様な可視化手法を試している。また電力・エネルギー業界関係者も含めて多くの人々に利用されており、累計のアクセスは 400 万 PVを超えている。ウェブサイトは随時更新しているため、エネルギー問題への関心を高めるためにもぜひアクセスいただきたい。

## 註・参考文献

(URL 参照日は全て2019-04-14)

[1] 北本朝展. エレクトリカル・ジャパン. http://agora.ex.nii. ac.jp/earthquake/201103-eastjapan/energy/electrical-japan/.

[2]東京電力パワーグリッド株式会社. でんき予報. http://www. tepco.co.jp/forecast/.

[3] European Journalism Centre, The Data Journalism Handbook, https://datajournalismhandbook.org/.

[4] 北本朝展. データジャーナリズムで日本の電力問題を可視化する, 2013年1月28日, https://researchmap.jp/joog1dk73-1786/.

[5] 北本朝展. 電力会社・電力使用状況グラフ. http://agora. ex.nii.ac.jp/earthquake/201103-eastjapan/energy/electrical-japan/ usage/.

[6] 北本朝展. 日本全国の発電所一覧地図・ランキング（発電方式ごと). http://agora.ex.nii.ac.jp/earthquake/201103-eastjapan/ energy/electrical-japan/type/.

[7] 北本朝展. 日本の発電所の歴史 http://agora.ex.nii.ac.jp/ earthquake/201103-eastjapan/energy/electrical-japan/history/.

[8] 北本朝展. 電力統計「見える化」一一覧. http://agora.ex.nii. ac.jp/earthquake/201103-eastjapan/energy/electrical-japan/stat/.

[9] 北本朝展. 太陽光と他電源種別の相関 - 供給区域需給実績. http://agora.ex.nii.ac.jp/earthquake/201103-eastjapan/energy/ electrical-japan/stat/31/.

[10] 経済産業省資源エネルギー庁. 事業計画認定情報公表用ウェブサイト. https://www.fit-portal.go.jp/PublicInfo.

[11] 北本朝展. Electrical USA - 米国電カマップ. http://agora.ex.nii. ac.jp/earthquake/201103-eastjapan/energy/electrical-japan/planet/ usa/.