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PDFは文書を扱う際によく使われるファイル形式ですが、現実には印刷された文書をスキャンした「画像」としてPDFを扱うことも少なくありません。FAX、郵送、またはメールに添付されたPDFが何故か画像だったり……。こうしたPDFは「画像」として扱われるため文字や数字をコピーすることはできません。便宜上ここではスキャンPDFと呼びます。 スキャンPDFの読み込みに便利なGoogle Pinpointというツールがあります。一言で表現すれば大量のドキュメントを探索・分析するためのツールです。PDF、Word文書、画像、メールアーカイブなど、様々な形式のファイルをひとつのフォルダ（コレクションと呼ばれます）にアップロードすることで、横断的に検索したり登場する単語を集計することが可能になります。Google Journalist Studioと呼ばれる、主に報道分野の記者を対象としたツール群のひとつで

先月末の報道実務家フォーラムにて登壇した際、「データ可視化やデータ報道に関する情報収集はどうしているか」という質問がありました。その場でもお答えしましたが、改めて考えると色々や手段があるなと思ったので目的や形態別に分けて整理したいと思います。 Data Visualization Society会場でも答えたのがData Visualization Societyというデータ可視化のコミュニティです。非営利団体が運営しており、Slack channelや各種の調査などを運営しています。 特にThis Week in Data Vizという週に1度届くNewsletterは、その週に発表された報道分野の特筆すべき作品、データ可視化関連のイベント予定、求人情報などを網羅しています。 Top 10 in Data Journalism調査報道に携わるジャーナリストの団体であるGIJN（Globa

スマートニュースを退職して、10月からGoogle News LabのTeaching Fellowとして仕事をします。ここでは自己紹介を兼ねてスマートニュースでの仕事を振り返りつつ、今後の仕事について書きます。 自己紹介データ可視化やデータ報道の分野で仕事をしています。新卒で東洋経済新報社に入り、最初はデータベースの開発などをしていました。その後イギリスの大学院でデジタルデザインを勉強し、帰国してからは編集部でデータ可視化を活用した報道コンテンツの制作をしました。夏の気温のインフォグラフィック、土地価格の3Dマップ、新型コロナのダッシュボードなど、企画からデザイン、プログラム、記事執筆までだいたい1人でやっていました。 大学卒業から東洋経済を退職するまではこちらの記事にも詳しく書いています。 2021年2月にスマートニュースに移り、メディア研究所というグループ内のシンクタンク的な部署でO

8月4日に「スマートニュース ワクチンダッシュボード」をリリースしました。首相官邸や厚生労働省から発表されているワクチン接種状況に関するデータを一覧できるダッシュボードです。 前回（前職で作った感染状況ダッシュボード）と同様に、設計・デザイン・データの選定・実装（正確には今回はデータの自動取得などにかかるシステムをエンジニアに作ってもらった）などを行いましたが、5月〜6月ごろにかけて制作する上で考えていたことをメモとして書きます。 全体の設計について 基本的には新型コロナの感染状況と似た形式のデータなので、構造は前回のダッシュボードとそこまで変わらない。他の見せ方も検討したが、「マルチデバイス対応」「概要から詳細への流れ」「初見でもわかりやすく、かつ何度も見たリピーターでも冗長に思わないこと」「データが追加・変更される可能性」などを考慮すると、最終的には大体このような形に落ち着くのではない

新型コロナや今年の3月11日前後に発表された東日本大震災関連のコンテンツなど、日本のマスメディアにおいても徐々にデータやインタラクティブなグラフィックを使ったコンテンツが普及しつつある。 しかし、データ報道を始めた／始めたいというメディア関係者と話していると、データ報道の開発におけるイメージがかなり大規模な作品に偏っている印象を受ける。何人ものジャーナリストがデータや情報を集めて、エンジニアが数人がかりでデータの処理やフロントエンドの開発をして、デザイナーが全体のUI/UXを仕上げて……というイメージ。 たしかに、データ報道の成功事例として取り上げられるケースは軒並み大規模な作品が多い。Sigma Awardsなどデータ報道の世界的な賞を受けた作品は、組織横断的なチームで作り上げたものが少なくない（たとえばパナマ文書の一連の報道などがいい例だ）。しかし、その背後には「ひとり親方」的に企画・

「なぜ東洋経済オンラインではデータ可視化コンテンツのソースコードをGitHubで公開するのか？」という質問を最近よく受けます。 ざっくり説明すると、GitHubとはウェブサイトやソフトウェアなどのプログラム（＝ソースコード）を公開できるウェブサービスのことです。修正履歴の公開や、他のユーザーからの改修提案なども受け付けることができます。社会で広く使ってほしい、公共性のあるプロジェクトに使われることが多いと思います。 東洋経済オンラインでは、COVID-19のダッシュボード「新型コロナウイルス 国内感染の状況」のデータやソースコードをGitHubで公開しています。データもコードも「許諾不要で自由に使っていい、ただし出典表記は必要」としています。それ以前に作ったプロジェクトも、私（荻原）が作ったものであればほぼすべて公開しています。 他に新型コロナ関連では、東京都の新型コロナウイルス対策サイト

前回の記事では、Uberの公開するオープンソースの地理データ可視化フレームワークDeck.GLの使い方について説明しました。 Deck.GLの操作にはJavaScriptを使いますが、コードの知識がなくても地図のデータ可視化が出来るウェブサービスが存在します。それが、同じくUberから提供されているKepler.GLです。Kepler.GLはDeck.GLを基に作られており、一切コードを書くことなく自分の持つデータを地図上に可視化できます。 （１）データをダウンロードする まずはデータのダウンロードです。 以下のURLからdata.csvファイルを保存してください。 https://github.com/kaz-ogiwara/tk-visual/tree/master/tko/landprices3/embed/data 記事で使われているものと同じデータです。 全国の公示地価データにつ