We would like to express our deep appreciation for a long support for E2D3 (Excel to D3.js), an open source data visualization platform, but we regret to inform you that we would stop its support service from August 31, 2021. We believe that E2D3 has successfully completed its technical and social roles for human beings. Thank you very much for your support and usage for E2D3 over the past 7years since E2D3 has launched in May 2014.

Please be guided accordingly in the following details;

– subject application: E2D3
– end of support date: August 31, 2021

The actions below are no longer available on and after September 1, 2021

– downloading E2D3 from the Microsoft Office store
– using E2D3 on Excel
– using the data visualization works which were created with E2D3

Recommendation for users

<by August 31, 2021>
If you would like to keep your data visualization works which created with E2D3, please extract the data and code by using Google Chrome Developer Tools before August 31,2021.

<on and later October 1, 2021>
At least for the time being, we are planning to keep the data and code on GitHub. Other information on SNS and our websites are as the same. Please be noticed that the information are subject to delete on and after October 1, 2021.

The post Announcement on ending support service for E2D3 first appeared on E2D3.

オープンソースのデータビジュアライゼーションプラットホーム E2D3（Excel to D3.js）は技術的・社会的に人類に対する役目を終えたと考え、サービス提供を終了いたします。

2014年5月の立ち上げから7年間、数多くの方にご利用・ご支援頂き、本当にありがとうございました。

■サービス終了日

　・ 2021年8月31日

■9月1日以降に行うサービス終了作業

　・ OfficeストアからE2D3のダウンロード停止
　・ Excel上でのE2D3の利用停止
　・ 過去にE2D3で作成されたデータビジュアライゼーション作品の利用停止

■8月31日までのお願い

過去にE2D3で作成されたデータビジュアライゼーション作品を今後別の形で再利用してくださる方は、大変お手数ですが、サービス提供終了までの間に、Google Chromeのデベロッパーツール等を用いて、データとコードの抽出作業を行なって頂けますようお願いいたします。

■10月1日以降のお願い

GitHubにUPされているデータとコード、SNSやWeb Site等の情報は活動記録として当面残す予定ですが、2021年10月1日以降、予告なく削除する可能性がありますことをご理解頂けますようお願いいたします。

The post E2D3 終了のお知らせ first appeared on E2D3.

「プロ直伝 伝わるデータ・ビジュアル術 ――Excelだけでは作れないデータ可視化レシピ」

・E2D3.org (監修：五十嵐 康伸・E2D3.org代表、著：E2D3.orgメンバー11名)
・技術評論社
・発売日：2019年5月7日
・価格：2354円

「プロ直伝 伝わるデータ・ビジュアル術 ――Excelだけでは作れないデータ可視化レシピ」(技術評論社、2019/5/7発売)

全国書店にて発売中。Amazonからも購入できます。電子書籍・Kindle版もあります！

同書は、「Excelは使えるが、もっと上手くデータを可視化したい、でも何から始めたら良いか分からない方々」のために作られました。プログラミング経験がなくても使える「最新のデータ可視化ツール」を、各分野の専門家が紹介しています。

– 目次

＜統計グラフ＞
1 Tableau 東 健二郎（京都府庁）
2 Power BI Desktop 小林寿（CCCマーケティング）
3 Gapminder 河原 弘宜（コンサルティング会社）

＜地図＞
4 Excel＆Bingマップ 小林 寿（CCCマーケティング）
5 ArcGIS Online ヌノカワ ユウスケ（スマートドライブ）
6 QGIS 朝日 孝輔（MIERUNE）

＜インフォグラフィック＞
7 E2D3 Hideki Nakane（新聞社）
8 Infogram 荻原 和樹（東洋経済新報社）

＜ネットワーク＞
9 Cytoscape Keiichiro Ono（カリフォルニア大学）
10 Gephi 本田 直樹（京都大学）

＜Webツール＞
11 RESAS 松岡 和彦（阿佐ヶ谷美術専門学校）
12 IHME Keiko Ono（国際基督教大学）

本書の内容に沿った講義・セミナー・ワークショップ・取材の開催希望も受付中です。お気軽にご相談ください。

The post E2D3発のデータ可視化本が好評発売中！ first appeared on E2D3.

• 会場：TECH PLAY
• 住所：東京都渋谷区宇田川町20-17 NMF渋谷公園通りビル 8F
• 最寄駅：渋谷駅 ハチ公口から徒歩3分
• 定員：20名程度
• 料金：無料　(途中参加・退出・応援・冷やかしも大歓迎です)

お申し込みは下記リンクからお願いします。

https://techplay.jp/event/718729

The post 2月16日 もくもく会 vol. 31を開催します first appeared on E2D3.

___ English ____

Exhibit at NTT Tech Conference # 2

On 10th August 2017, we have participated in the demonstration (hands-on) of E2D3 and the lecture (the utility of OSS noticed in the development of E2D3) to “NTT Tech Conference” held at Tamachi Gran Park Plaza.
At the demonstration exhibition corner, we were able to share information on data visualization to a large number of visitors by screening the demonstration movie of E2D3 and receiving consultation as a visualization counseling room for anything. (The materials announced on the day will be posted below)

The post NTT Tech Conference #2への参加について first appeared on E2D3.

LT2は、デザイナーの山崎さんから。「無責任企画」と題してE2D3のデータ可視化をグレードアップさせる企画をご提案頂きました。モーションキャプチャーやARを使って、スポーツデータを体感できる環境を作り出せば子供も大人もデータとスポーツをより楽しめるという趣旨の企画で、会場からも実現の為のアイデアがたくさん上がりました。

久しぶりのもくもく会、楽しかったですね！

The post 【E2D3】データビジュアライゼーションもくもく会 vol. 7！ first appeared on E2D3.

カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部に所属するエンジニアであり、オープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアCytoscapeのコア開発者である大野圭一郎さんをお招きして、『「モダンな」可視化アプリケーションとはどのようなものか？』と題した講演をしていただきました。

メインの講演は17:00からの予定でしたが、機材不調で参加者LT大会を先に実施。今回は総勢8名の方がLTをしてくださいました。発表者リストは以下の通り。参加者LTの振り返りは、メイン講演サマリーの後に続きます。

1. Vue.jsとmapboxを利用した位置情報可視化アプリケーション開発 by Kaito Kinjo
2. データビジュアライゼーションから考える「料理とは何か？」 by 出雲翔
3. 日用消費財の営業戦略運営で期待されるデータ可視化 by 篠原剛
4.  E2D3の品質管理について by Junichi Watanuki
5. データの可視化とチームの進化 by 吉田 雅史
6. スポーツデータビジュアライゼーション〜東京五輪に向けて〜 by 多田哲馬
7.  D3.js バッドノウハウ集 by 清水正行
8. Grimoire.jsとデータビジュアライゼーション by 城山賢人

内容が濃く多岐にわたるLTで脳も身体も限界まで達したところで、メイン講演が始まりました。

スピーカーの大野圭一郎さんは、カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部に所属するエンジニアで、オープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアCytoscapeを開発された方です。Cytoscapeを使うと、遺伝子ネットワーク、ソーシャルネットワークが可視化できます。このソフトウェアを使って、塩基配列、たんぱく質、遺伝子の機能などのデータを統合・解析・可視化し、主に基礎医学研究者に対してデータを提供されています。研究者へのインタビュー、論文執筆、学会発表、ワークショッップの講師など様々な業務をされています。

最近では、①階層化された遺伝子群の可視化、②技術の古くなったアプリケーションの拡張、③良い技術を使いまわせるようにすること、をしていらっしゃいます。遺伝子オントロジーを機械的に生成するDeep Cell（仮）を新しいPJとして着手しています。

本日は、複雑なデータセットを可視化するアプリケーションのデザイン手法や実際の設計についてお話し頂きます。

【モダンなデータ可視化アプリケーション開発とは？】

テーマの一部でもある「モダンなデータ可視化アプリケーション開発とは？」という問いに答える前に、まず大野さんから質問。次のうちで現在使っているツールはありますか？

• D3.js ver.4
• react
• BABEL
• webpack
• npm

大野さんはモダンを定義するにあたって、使用技術、開発スタイル、設計という三つの観点を挙げていらっしゃいました。使用技術が古くても開発スタイル（GitHub利用）や設計（データモデル、レンダリングレイヤーの分離）が新しいもの（Cytospaceが良い例）があることがわかりました。

モダンなデータ可視化アプリケーションの一つの定義として、以下の5点が挙げられます。

• モジュール化されている
• よく知られた可視化のパターンや原則を利用している
• アプリケーションの基本設計として、データとUIの設計が構造化されている
• データの管理に一定のルールを持つ
• テスト可能

モダンであることは、特定の最新の技術を使うことではなく、アプリケーションの構造デザインと使用するテクノロジーの組み合わせが実現するものなのではないかと、大野さんはおっしゃっています。

とはいえ、無駄な労力を使わないツールを選ぶことも能力の一つ。モダンなデータ可視化アプリケーションの開発をする上で必要なツールについて、「現時点での」と条件を付けた上で、大野さんは以下のようにご教示くださいました。

• 言語：　ES2015以降
• パッケージマネージャー：　npm
• ビルドツール：　webpack3
• コンポーネント化：　React
• 可視化：　D3.js, 好みのレンダリング技術

これらが組み合わされば、①トランスパイル、ミニファイ、テストなどの自動化、②モジュール化とそれに伴う再利用性の向上、③コンポーネントベースでの可視化機能設計が出来ます。少し前に、「フロントエンド界隈が複雑化しすぎ問題」がありましたが、最低限、npm（依存管理）、webpack（ビルドとタスク実行）、BABEL（互換性のための変換）があれば良く、基本的なツールの提供機能にそれほど変化はないのではないかとまとめています。

【複雑なデータセットを可視化するアプリケーションのデザイン方法】

使用するテクノロジーには大きな制限やルールがないことがわかりましたが、アプリケーションの構造デザインはどのように形作れば良いのでしょうか。

データの示し方には、①シンプルなチャート（棒グラフ円グラフ）、②scrollytelling（複数のデータセットを用いてストーリーを構成）、③data dashboard（複数のデータセットを複数の手法で可視化）、④ライブラリ（汎用性を高めて他者が再利用できるように設計してあるコンポーネント）があります。

示し方に応じて必要となるフレームワークは変わってきます。使用するデータと最適な見せ方を明確にした上で、それに応じたフレームワークを選ぶことが重要だと大野さんは言います。

ここで、ダッシュボードの全てをツリーで構成した実際の構造デザイン例を見せていただきました。

実際に使ったデータは、大規模な遺伝子ネットワーク、それらを統計解析し生成したオントロジー、遺伝子アノテーションです。すなわち、階層構造、グラフ（ネットワーク）、テーブルデータを互いに関連するものとして可視化し、ユーザーの選択に基づいて複数のビューを連動させていくということを行います。

1. まず、可視化に必要となる要素をコンポーネントのツリーとして書き出します。
2. 次に、そのコンポーネントを作るために必要なデータモデルを考えます。
3. 最後に、可視化アプリケーションを実現するために必要なバックエンドをツリーで構成します。

これらのステップは全てツリーで行われました。可視化アプリケーションを実現するにあたり、表示されるものや求められている見え方を整理するためにツリーは重要なツールとなります。

【実際の設計と実装：React + D3を例に】

実装の際に大野さんは、主にReactとD3.jsを使っているそうです。Reactは小さめのフレームワークで且つコンポーネント化することを意識した設計になっています。D3.js、特にversion4は大規模アップデートがされており、可視化のための標準ライブラリとなってきています。

この二つにそれぞれ役割分担をさせ、組み合わせてつかうことでデータ可視化アプリケーションが実装できます。Reactには仮想DOMの管理をさせ、D3.jsは数学用ライブラリとして使います。描画をReactに任せてほぼReactのみで実装する方法もあれば、その逆もあります。実装者の技量、アプリケーションのサイズ、取り扱いデータの大きさなどによってどちらの方法をとるか変わってきます。

かっこつけずに、目的を達成するために必要なものはなにか、一番の近道はなにかを考える必要があります。必要に応じて、バックエンドで処理するようなコードを書いたり、PythonやRの方が得意そうな処理であればそれらでコードを書いた上で呼び出せば良いのです。全てをフロントエンドで処理する必要はありません。バックはDockerで、フロントはnpmで、パッケージしていけばシンプルにいつでも再利用可能です。

大野さんのお話は、極めて実践的な大学の講義のようでした。参考文献として、Learning Reactをあげていただきました。

今回の講演で、「モダンな」可視化アプリケーション開発について、以下のことがわかりました。

• メンテナンス可能な構造である
• 特定のテクノロジーに縛られすぎていない
• React+D3.jsの組み合わせが開発のための現時点での最適と考えられる選択肢である

大野さん、参加された皆さん、お疲れさまでした！

質疑応答の時間もたっぷりとりました。一部をご紹介します。

Q. バックエンドはシンプルに、とのことでしたが大量のデータを処理するためのデータストアは必要だと思いますが、よく使われるミドルウェア、あるいはサービスはありますか？

A. Elastic Search 等

Q. 新しい技術の導入の判断基準は？日本だと声の大きい人の意見がそのまま通ってしまうこともあるが？

A. 米国ではある程度ドキュメントがしっかりしていて、ジュニアプログラマーが作れるか（に仕事を頼めるか）が判断基準。英語版の書籍が出た時点で技術を評価してみようかという話になる。

Q. ネットワーク分析による可視化を行った後の解釈や説明を行う際の工夫や注意点など、心がけるべきことは？自身の経験（ツイッターつぶやきデータの可視化等）上、ネットワークの可視化を行い、見せても「ふーん。すごいね。」程度で終わることが多いので。

A.  アイキャッチはよく作るが見栄えが良いのと使いやすいのは違う。「だから何？」と言われないためには、サーチ、フィルタリング、インタラクティブ等の機能で使いやすさの向上が大事（サブグラフ発見、他データのオーバーレイ等）。KEGG等の人力レイアウトも。

LTのまとめ

1. Vue.jsとmapboxを利用した位置情報可視化アプリケーション開発 by Kaito Kinjo

Kinjoさんは、株式会社ナイトレイのWebアプリケーションエンジニア。inbound insightの開発を手掛けていらっしゃいます。リリース当初はjQeuryなどを使っていましたが、いまはVue.jsとMapbox押し。PHPエンジニアが多いので、今後はLarabelを使っていきたいと考えているそうです。HTMLを編集せずに移行しやすいのがVue.js。GISの世界をブラウザで実現できると感じていらっしゃいます。会場からは、「inbound insightすてき！」、「mapbox使ってかっこいい地図かけそう」などといった声が上がりました。

2. データビジュアライゼーションから考える「料理とは何か？」 by 出雲翔

ご自身はビックデータを扱うデータサイエンティストである出雲さん。料理＝10種類の食材を組み合わせるもの、と仮定した上で、Flavor Network理論を実際にTensor Boardで可視化してみました。理論によれば、ビールとミルクは相性が良いそうです。データだけで見るとコーヒーとビールはテイストが少し似ていることが、その原因のよう。データ可視化によって、料理のプロ／天才のひらめき以外の方法で、料理のイノベーションが起きるかもしれませんね。出雲さんは、データビジュアライゼーションは直感的な理解を得らえる手法と考えていらっしゃいます。他にも、食材間の距離を計算して、その国らしさを算出して可視化するなどのプロジェクトを試みていらっしゃいます。

3. 日用消費財の営業戦略運営で期待されるデータ可視化 by 篠原剛

＝このコンテンツは当日ご参加いただいた方のみお楽しみ頂けました＝

4. E2D3の品質管理について by Junichi Watanuki

Watanukiさんは、E2D3では主にアプリケーションの品質管理を担っていただいているエンジニアです。オープンソースで様々な人が参加するE2D3では、品質管理の方針として「とりあえず初めて触った人がクリックをしていくだけでそれなりに可動を確認できるようにすること。」を決めています。2016年4月にwatanukiさんを中心として始まったE2D3品質向上プロジェクトにおける進め方や困った点についてお話しいただきました。スライドは、オープンソースの品質管理の参考になるかもしれません。

5. データの可視化とチームの進化 by 吉田 雅史

吉田さんは、人材派遣会社でマーケティングのためのデータ分析をするエンジニア。脱エクセルを目指して、PHPとMySQLとJavascriptでWebアプリケーションを構築。人間によるミスや手作業によるスピード感のなさを解消させました。

チームにエンジニアが入ることで、欲しいものをチームで一から作り上げていく結束感を得られたと言います。共同作業によりアナリストとエンジニアとの信頼関係が構築され、その結果データが民主化（だれでもいつでもどこでも見られる）され、チームメンバーが自らの主体的なアクションでデータを活用できる環境が実現したそうです。技術が味方になることによってチームの意識が向上していく様子を感じられました。

6. スポーツデータビジュアライゼーション〜東京五輪に向けて〜 by 多田哲馬

＝このコンテンツは当日ご参加いただいた方のみお楽しみ頂けました＝

7. D3.js バッドノウハウ集 by 清水正行

＝このコンテンツは当日ご参加いただいた方のみお楽しみ頂けました＝

8. Grimoire.jsとデータビジュアライゼーション by 城山賢人

城山さんは現役の大学生で、grimoire.jsを作った方です。webと連携したデータビジュアライズの可能性や波動方程式のビジュアライズについてお話しいただきました。Three.jsとgrimoireの違いについては、前者が3Dエンジニアによる複雑なコードで書かれている印象があるのに対し後者はHTMLでかける点が特徴となっているそうです。

The post 【講演会】「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか？を開催しました first appeared on E2D3.

参加のご表明はこちらから。

17:00から、大野圭一朗氏にご講演いただきます。

カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部にてResearch Associate/Software Engineerとして勤務。オープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアCytoscapeのコア開発者。専門はライフサイエンス分野におけるデータの統合と可視化。Data Visualization Japan co-organizer。

5年ほど前と比較すると、実務者向けのデータ可視化関連情報やツールは格段に充実しました。分野が成熟するとともに、アプリケーションの設計や実装を行う者に必要な知識も変化します。近年の変化のわかりやすい例としては、シンプルなチャート（棒グラフやパイチャートなど）を生成する場合です。たとえカスタムのデータ可視化ダッシュボードを作る場合でも、様々なライブラリがオープンソースで利用できる現在では、一からD3でバーチャートを作成することにあまり意味はありません。そこで重要になってくるのは、目的のアプリケーションを作る過程で何を作って何を作らないかの判断、いかに使い捨てのコードを減らすかと言った点になります。コードの再利用やモジュール化は典型的なソフトウェア開発の問題ですが、実際の設計や実装に持ち込む場合には、具体的な要求に向き合ってはじめて様々な問題が浮かび上がることがよくあります。プロジェクトで利用しているものとは別のテクノロジーを使った既存のライブラリとの連携や、サードパーティー・ライブラリの利用、パッケージング、アプリケーションレベルのデータモデリングなどが典型的な問題ですが、これらは全て古典的な問題でありながら、デスクトップ・アプリケーションと同等のUXをブラウザ上で実装するものを作る場合には、そのプラットフォーム独自のノウハウが必要になります。

今回は、現時点で最も広く使われているツールであるD3.js v4とReactの組み合わせを例に、どのように「モダンな」ウェブベースの可視化アプリケーションを設計・実装すれば良いのかを考えてみたいと思います。

The post 7月8日開催決定：【講演会】「モダンな」可視化アプリケーション開発とはどのようなものか？ first appeared on E2D3.

まずは、和から株式会社　堀口代表からのお話。

• 新潟県ご出身。山形大学卒業。大人のための数学教室　和（なごみ）を運営。数学好きの為のイベントを多数開催。
• 学んできた数学と社会で必要とされる数学（統計学、微積分など）が異なっていることを課題に感じている。
• 教室には、数学を純粋に楽しむ方から仕事スキルとして統計学を学ぶ方まで幅広く在籍。0.1と0.2の違いについて説明を要する方も。

今回はコラボして頂き、有難うございます。数学をエンジョイする方がもっと増えますように。

続いてE2D3五十嵐より。タイムリミット（を強引に押して）まで参加者とディスカッションしながら、好きなことを好きなように語るフリースタイルでした…。ひやひやしましたね！

どういうときにどういうグラフをつかったらよいのか。グラフのより良い使い方、より良い表し方があるのではないかと探る講演会にしたいとのことでしたが、まず最初のインパクトが

「質問するやつは偉い！」スライド。

本スライドについてツイートしてくださった方のツイートが20,000リツイートを超える結果に。

まずは、五十嵐さんのこれまでの経緯。大学で脳科学を研究したが、先行研究者に圧倒され断念。世界→計測（マーケットが小さかった）→解析（すでに研究が進んでいた）→可視化（E2D3）→人と思考が流れ、現在の結論は、

data vizはデータに基づいて人・組織・社会を動かす方法の一つ。可視化は人間の為の技術。

だそうです。

話題は可視化の歴史へ。可視化のスタートは地図。地図の深化として、John Snowのコレラ発生地の地図を紹介。「地図の上にバーを重ねる」という形式のデータ可視化が行われました。地図はその後、TO図、メルカトル、モルワイデと発展。三次元を二次元に投影する方法は４５個存在。コロプレス図は、フランスにおいてどの地区に犯罪が発生したか／多いかを示すためにできた地図。

棒グラフ、線グラフ、パイチャートを発明したプレイフェアについて言及。踏んだり蹴ったりの人生だったが、本を出版したことで社会に名が残ったことを強調。参加者に「本を書こう！」と呼びかけて、参加者困惑。

続いて、TEDでの可視化についての授業を紹介。「ネーピアの対数の発明は天文学者の寿命を倍にしたが、可視化の発明は人類の寿命を倍にした」。

可視化が一番発展したのは、「戦争」と「感染症」の対策を取るフェーズ。パンデミックに置ける可視化の役割は、すべての人を感染症から守ることではなく、パンデミックにならないように適切な政策を取ったか判断できるようにすること。「作り手が人や社会を動かしたいと思った時に、ビジュアライゼーションは目的をもって進化してきた」という言葉に、会場が息を飲んだのが分かりました。

本日のおさらい！

• E2D3はデータを使って主体的に学ぶ、奇跡のワンチャンをねらうためのツール。
• 本当に面白いグラフはcontrolできない。OSS+ハッカソンから産まれてくる。
• 人間同士のコミュニケーションを通して行う課題解決の手段がデータ可視化である。

E2D3、未来がありますね。

白熱した当日の対話型講演会の様子は「和から株式会社」様の公式ホームページに詳しく美しく掲載されていますので是非ご訪問ください。

twitterで #beyondmath #E2D3を検索して頂くと、素晴らしいまとめツイートがたくさん出てきますよ。

The post E2D3代表の五十嵐が「ＢＥＹＯＮＤ 〜最先端に潜む数学たち〜」にて【可視化 × 数学】をテーマに講演 first appeared on E2D3.

本イベントは、2017年2月18日に開催した「E2D3第1回スポーツデータなんでも可視化アイデアソン」で出たアイデアを実際に可視化するために企画されており、第1回目のE2D3主催のスポーツデータ可視化イベントはこのアイデアソンと本日のハッカソンで構成されます。

後半戦となるハッカソンでは、横浜オープンデータソリューション発展委員会主催の「インターナショナル・オープンデータ・デイ2017＠横浜」の会場の一部をお借りして、参加者のみなさんが丸一日をかけてデータ可視化に取り組みました。昼食を挟んだ前後半に分かれており、ハンズオンとハッカソンを行いました。

第一部：インプットとE2D3ハンズオン 

まず、参加者の方にデータビジュアライゼーションのイメージを掴んで頂くために、データ可視化エクセルアドインであるE2D3のハンズオンを行いました。E2D3はGItHubでソースを公開して開発をし続けているオープンソースアプリケーションですので、GitHubの基礎的な操作やNode.jsのダウンロードまでを含めた一通りの作業を参加者全員で行いました。講師は、E2D3のえばたあやさんです。

ハッカソンに備えて、実際にデータ可視化を行う方法の一つを体験した参加者からは、「仕組みが理解できてよかった」「操作に慣れない部分はあるがコミュニティイベントを通じて解決したい」といった声がありました。

第二部：ハッカソン（一部参加者はアイデアソン） 

ハンズオン後は、前回アイデアソン参加者と今回ハッカソンからの参加者とに分かれて、前者はハッカソン、後者はアイデアソンを行いました。

ハッカソン側は、４競技に分かれてそれぞれ作業を進めました。前回考えたアイデアをベースに、実際にどのようにすればグラフに落とし込むことができるのか、サンプルデータの縦軸と横軸には何を設定すれば良いのかといったグラフの作り込みについてディスカッションして作品イメージを深めました。アイデアを出してデータやパーツを生成・準備するデザイナーやプランナー（ジャーナリスト、教師など含む）とイメージを実際にコードに落とし込むエンジニアとで、データのイメージ像を合わせるところに多く時間を割いていたチームもありました。

アイデアソン側は、実際に作品に落とし込める方（作品ありアイデアソンとして分類）は作品作成を、アイデア発表をしたい方（アイデアソンとして分類）はスライドを用いたアイデア発表の準備を行いました。

約５時間の作業の後、計８つのアイデア及びグラフ作品の発表がありました。

• アクアスロン（綿貫） 作品ありアイデアソン

小金アクアスロンへの参加経験を生かして、アクアスロンの見所（逆転のポイント）を可視化。アクアスロンは水泳とランニングで構成される競技だが、スイム後の順位からランニング終了までにどのように順位が変化したかを見せたいと考えた。大会結果を表で見るだけではなく、 大会の最中にどのような順位変動があったのかグラフを見たときに感覚で理解できるようにしたいという思いがある。

感覚的に時間的な速さが棒グラフの長さで表されることに違和感がある、上位が上から並んでいれば見やすいのではないか、など意見が出ました。

• 避難経路（strsho） 作品ありアイデアソン

E2D3のマラソングラフのアイデアをヒントにして、避難の経路を可視化。「釜石の奇跡」は日頃の避難によって実現したという話を受けて、避難訓練を楽しむことができるマップを作成した。ルート上の風景を撮影してマップ上に記録させることができるので、災害の状況に合わせてどの避難路を通れば良いか自分で考えて避難することができる。

災害時と通常時の避難の経路の違いを見られれば良い、リアルタイムで他の人と比較できないか、大人数でサービス化してはどうか、など意見が出ました。

• 卓球（山田、えばた） ハッカソン

前回のアイデアソンに参加したチームがアイデアソンでのアイデアを形にした。二次元方程式で描くことができる弧を数式として表し、エクセル上に表示。係数部分を変化させることによって、卓球の球の弧が変化し、うまく相手陣地におちたり落ちなかったりするグラフを描くことができる。係数の変化によってどのように二次方程式のグラフが変化するかを楽しみながら体感することができる。

バスケや飛び込みなど他のスポーツに転用できるのではないか、虚数解のときはどんな表示になるのか、微分積分をスポーツとして表示できたら数学だけでなく物理なども勉強できて良いのではないか、などの質問／意見が出ました。

• 動物オリンピック（松岡、平河）ハッカソン 

E2D3の徒競走グラフをヒントにして、動物の徒競走を可視化した。カタツムリとの競争も可能。

他の生き物（赤ちゃんなど）も比較したい、エクセルで小学生など子供が実際に触って可愛らしいアイコンがあるのが良い、など意見が出ました。

• 50m x ソフトボール投げ（Nakane）アイデアソン 

盗塁選手を刺せるのかゲームにした。小学生の平均的な走る速さ（50m走）と投げる距離（ソフトボール投げ）をかけあわせて、競い合えるようにした。

盗塁選手を刺す要素を、小学生の走る速度とボール投げの距離に分解して可視化させる仕組みが良いとの意見が出ました。

• シャトルラン（川沼）アイデアソン 

スポーツテストの一つで、決められた時間内に20mを往復することを何回繰り返せるかを測るシャトルランをエクセル上で表示できるようにするもの。クラス対抗にすることで、スポーツテストの事前学習に活用できるのではないか。

全国的に競争させられれば面白そう、往復のグラフと累積のグラフが同時に表示できたら良いのではないか、などの意見が出ました。

• テニス（多田） ハッカソン

E2D3上でテニスコートを表現。サーブが重要なテニスをする選手たちが、試合後や練習後に自分が打った球がコートのどこに落ちたのかを可視化して、確認できるようにした。
 

データはどうやって取るのか、アウト率が若量にしたら選手が楽しめるのではないか、などの意見が出ました。

• 学力テスト＋体力テスト（鴨下、山本、林）　ハッカソン

小学生個人の学力テストと体力テストの結果をエクセルに入力すると、横長の棒グラフが均衡を示すゲージのような形になっていて、相手の同データと比較させることができる。

アイデアと仕組みは面白いが作品化しなかったことが残念、評価軸に組み込むものとして性格や音楽など感性や協調性の部分と入れるのも良いのではないか、などの意見が出ました。

発表時には、「インターナショナル・オープンデータ・デイ2017＠横浜」に参加されていた外部も傍聴されており、総勢30名程度の方への発表会となりました。外部参加者の方からも積極的なご意見や質問が出ていました。

ハッカソンの合間には、「インターナショナル・オープンデータ・デイ2017＠横浜」でブース出展をされていた企業や団体の展示を見ることができました。今流行りのVRの世界で、自分が作ったバブルチャートを体感することができる展示やマンホールデータを蓄積するアプリに刺激を受けた参加者もいました。

参加者投票によって、決まった優勝者は、

イケメン卓球グラフ！

山田さん、えばたさん、おめでとうございます。

参加者の綿貫さんが差し入れて下さった、特製トライアスロン土産を差し上げます！

ハッカソン終了後は、「インターナショナル・オープンデータ・デイ2017＠横浜」の懇親会に混ぜていただき、オープンデータの活用やデータ可視化の可能性について、熱く語り合いました。

ご参加の皆様、ありがとうございました。

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