データの可視化と伝え方｜情報Ⅰ 最強120講義 第95講

こんにちは、数強塾代表の藤原進之介です。この記事は参考書『藤原進之介の最強120講義』の第95講「データの可視化と伝え方」のWeb版です。共通テスト「情報Ⅰ」での重要度はA（頻出。得点差がつく）、情報Ⅱでの接続先は(3)情報とデータサイエンスと(2)コミュニケーションとコンテンツです。

結論

1. 可視化は「絵を描くこと」ではなく「読み手の問いに答えること」

文部科学省の「情報Ⅰ」教員研修用教材 第4章 学習24「データの形式と可視化」は、この講の中心にある問いを、自分で立てて自分で答えています。

「きれいに見せるため」とは書いていません。問題を発見するためと書いてあります。目的が先にあって図はその手段だ、という順序が、国の教材の時点で確定しているのです。

総務省統計局の『統計学習用補助教材』は、グラフの章の冒頭でもっと直接的に書いています。

同じ統計局の「なるほど統計学園（上級編）グラフ作成の基本」には、注意点が5つ、番号を振って並んでいます。順番が重要です。

「主題を明らかにする」が2番、「的確なグラフを選択する」が3番です。国の統計機関も、主題（メッセージ）を決めるのが先で、グラフ選びは後だという順序で教えています。2番の本文はこうです。

私が生徒に最初に言うのはここです。「このグラフで何を言いたいのか、一文で書けますか」。書けないなら、まだ図を作る段階ではありません。「売上のグラフ」は主題ではなく、「4月以降に伸びが止まった」が主題です。前者を目標にすると、売上に関するあらゆる数字を1枚に詰め込みたくなり、結果として何も伝わらない図ができます。後者を目標にすると、4月の前後さえ比べられればよいと分かるので、要らないものを落とせるようになります。

そもそも近代的なグラフは、この目的から生まれました。総務省統計局の解説によれば、ナイチンゲールは戦地の陸軍病院で、兵士の多くが戦傷そのものではなく治療や衛生状態の不備で死んでいることを突き止め、「統計になじみのうすい国会議員や役人にも分かりやすいように、当時としてはめずらしかったグラフを用いて、目で見てわかりやすいプレゼンテーションを工夫しました」。可視化は、動かしたい相手がいたから発明された技術なのです。

2. 図は「尺度」と「問い」の2本の軸で決まる

主題が決まったあと、図はどう選ぶのか。決め手は2本あります。

軸1：データの尺度（第80講 データの種類と尺度）。名義・順序・間隔・比例のどれか。これが決まると、そもそも使えない図が消えます。名義尺度に折れ線グラフは引けません（順番に意味がないのだから、線でつなぐこと自体が嘘になります）。順序尺度を大きい順に並べ替えてはいけません（優・良・可の順序を壊すことになります）。教員研修用教材が「尺度と分析の方法があっていない例」として挙げているのが、まさに「順序尺度のデータをカテゴリー別に集計した結果をカテゴリーの順序を無視して棒グラフや円グラフに表してしまう」です。

軸2：見せたい問い。ここがこの講の担当です。総務省統計局は、グラフの種類ごとに「何を見るのに向いているか」を整理した表を公開しています（◎＝とても望ましい、○＝望ましい）。

総務省統計局「なるほど統計学園」グラフ作成の基本 の表から、本講で扱う行を抜き出して整理したもの

列を見るとどの図を使うべきかが決まり、行を見るとその図が何を捨てているかが分かります。「時間とともにどう変わったか」なら折れ線グラフだけが◎。「A校とB校でどちらが多いか」なら棒グラフが◎。「内訳の割合」なら円グラフ・帯グラフが◎で、ばらつきならヒストグラムか箱ひげ図（第85講）、2つの量の関係なら散布図（第86講）です。

同じことを、統計局の『統計学習用補助教材』はQ&Aの形で書いています。目的を言えば図が返ってくる、という形式そのものが答えになっています。

なお尺度は「値の向き」まで縛ります。統計局はレーダーチャートについて「通常、外に行くほど（データ値が大きいほど）良いとなるようにデータを選びます」と書き、体力測定を例に、50m走はタイムが短いほど良いのだから逆数（秒速）に直してから描く必要があると説明しています。遅い人ほど外側に大きく描かれる図は、形が意味を持ちません。

3. なぜグラフに向き不向きがあるのか——人は長さには強く、角度と面積には弱い

ここがこの講で一番おいしいところです。なぜ棒グラフは守備範囲が広く、円グラフは狭いのか。表を暗記する必要はありません。理由は人間の側にあります。

グラフは、数値を「目で比べられるもの」に翻訳する装置です。翻訳先として使えるのは、位置・長さ・角度・面積・体積・色の濃さ、といったもの。そして人間は、これらすべてを同じ精度で比べられるわけではありません。

証拠は、統計局が棒グラフと円グラフを説明するときの言葉づかいに、そのまま出ています。

読み取りに使う物理量が違うのです。棒グラフは「長さ」を、円グラフは「角度と面積」を読ませています。そして——

図1　同じ2つの数を、角度で見るか／長さで見るか（数値も塗りの色も同じ）

円グラフでの差はア 79.2°、イ 90.0°で、差は10.8°しかありません。棒グラフなら、全長400ピクセルの目盛りで12ピクセルの長さの差として、基線からそろって並びます。イはアの 25 ÷ 22 ＝ 約1.136倍。棒なら「少し長い」と即答できますが、扇形を離して2つ置かれると、多くの人は「同じくらい」と答えます。

この「知覚の特性」が分かると、教員研修用教材の次の課題の意味が分かります。学習24の展開3の問いは、こうです。

国の教材は「立体グラフと円グラフは誤解を招く」と言い切ったうえで、理由は生徒に調べさせています。その答えが、いま書いた「人は角度と面積が苦手だ」です。円グラフの項目を7つに増やすと読めなくなるのは、7つの角度を同時に順位づけしなければならなくなるから。棒グラフなら7本でも順位はすぐ分かります。

4. なぜ「引き算」が効くのか——強調とは、他を弱めること

図が伝わらない最大の原因は、情報が足りないことではありません。多すぎることです。

読み手が図から1つのことを読み取るとき、視線は何往復もしています。凡例が図の外にあれば「線の色を見る→凡例を見る→線に戻る」で3回。目盛線が10本あればその上を何度も横切る。7色に塗り分けてあれば、7つの色と7つの名前の対応を記憶にとどめながら読むことになります。この往復と記憶の負荷が、読み取りの精度を落とします。

具体的な引き算は5つです。

① 並べ替える。統計局は棒グラフについて「データをどの順に並べるかは、とくに決まりはありません」としつつ、「あまり意味もなく並べてもグラフが見にくいので」として5通りを挙げています——ⅰ 多い順（または少ない順）／ⅱ 都道府県なら北から順／ⅲ 五十音順／ⅳ 横軸が時間なら時間の順／ⅴ 質問に対する回答なら質問票と同じ順。アンケート票の順のまま出すのは、5つのうちの1つでしかありません。言いたいことが「どれが多いか」なら、多い順に並べます。

② 色数を減らす。全項目に別々の色を割り当てるのは、色に何の意味も持たせていないのと同じです。

③ 凡例をやめて、直接ラベルを書く。

④ 目盛線は消せるだけ消す。0の基線1本で足りることは多い。

⑤ タイトルを「何のグラフか」ではなく「何が言えるか」にする。図のいちばん目立つ場所に結論を置けるのに、そこに質問文を置くのはもったいない。

③は私の趣味の話ではありません。川崎市総務局が職員向けに出している「公文書作成におけるカラーＵＤ（ユニバーサルデザイン）ガイドライン」は、折れ線グラフの改善例（事例3）の1番目に「凡例をやめ、折れ線の近くに文字を表記した。」を挙げ、棒グラフの改善例（事例4）でも「凡例をやめ、棒グラフ内に文字を表記」と書いています。行政の実務でも、凡例を消すことが「改善」として扱われています。

5. 色だけで区別してはいけない

引き算の話は、そのままアクセシビリティの話につながります。色だけで項目を区別した図は、色の見え方が多数派と異なる読者に対して、情報が0になります。

これは特別な配慮ではなく、作図の基本作法として国の資料に書かれています。統計局の『統計学習用補助教材』は、折れ線グラフの「気をつけることは？」でこう書きます。

「色分けしたり、実線と破線を使い分けたり」——つまり色は手段の1つにすぎません。川崎市のガイドラインは、その必要性をもっと具体的に書いています。改善前の折れ線グラフについての説明はこうです。

「読みにくい」ではなく「即答できません」。図として機能していない、ということです。同ガイドラインが印刷物やグラフ・図版について挙げる原則は、そのまま作図のルールになります。

要するに、色は「もう一つの手がかり」として使い、色を消しても読める図にしておくということです。白黒でコピーして意味が通じるかを確かめれば、それだけで検査になります。

そしてこれは情報Ⅰの範囲内の話です。学習指導要領解説 情報編は、情報Ⅰ(2)ア(イ) で情報デザインを「目的や受け手の状況に応じて伝達する情報を抽象化、可視化、構造化する方法、年齢、言語や文化及び障害の有無などに関わりなく情報を伝える方法を理解する」と定義し、可視化の方法として「表、図解、グラフなど」を名指ししています。グラフを作ることは、解説の上では情報デザインの一部なのです。

6. 手で確かめる——悪い図から良い図へ、3段階で作り直す

ここがこの講の中心です。各段階で「何をどう変えたか」を1行ずつ明記します。

6-1. データ（この講のための架空データ）

以下は、私がこの講のために作った架空の来場者アンケートです（実在の学校のデータではありません）。文化祭の来場者200人に、選択肢から1つだけ選んでもらった、という設定です。

検算：74+52+31+18+12+8+5 = 200。割合は各人数÷200×100 で、合計はちょうど100.0%。SNSと口コミの合計は 74+52 = 126、126÷200 = 0.63 ちょうどで 63.0%。

単一回答なので合計はちょうど100%になります。統計局は「円グラフを描くときは、合計が100％になるようにします」「複数回答を認める質問の場合、合計が100％を超えますが、このような場合も円グラフにしてはいけません」と書いており、このデータは円グラフのルール自体は満たしています。それでも読めない、というのがここからの出発点です。

6-2. 図2（悪い例）——7項目の円グラフ

図2　項目7つ、7色、凡例は図の外。一番よく見る形

問題点は3つ。①7つの角度を同時に比べさせている。②色と名前の対応を記憶させている。③何が言いたいのかが図から読み取れない（タイトルが質問文のままで、答えになっていない）。

ポスター(55.8°)と近隣の掲示板(21.6°)のどちらが大きいかは分かります。しかし2番目に多いのがポスターなのか口コミなのかは、角度だけでは即答できません。

6-3. 図3——【変更点：角度を長さに変えた】

図3　円グラフを横棒グラフにした。変えたのはこれ1つだけ

同じ基準線から伸びる棒の長さは正確に比べられます。項目名が長いので横棒にしました。ただし、まだ改善の余地があります。並び順はアンケート票のまま、色は7つ、凡例も残っている。円グラフのときの「7色に塗り分ける」という発想が、そのまま持ち越されている状態です。

6-4. 図4（完成形）——【変更点：4つ】

図4　同じ200件のデータ。数字は1つも変えていない

① 大きい順に並べ替えた。名義尺度なので並べ替えは自由です（順序尺度ならやってはいけません）。並べ替えると、順位が図の形そのものになります。

② 色数を7から2に減らした。主題に関わるSNSと口コミの2本だけを濃い色にし、残り5本は薄い灰色に落としました。強調とは他を弱めることです。

③ 凡例をやめ、値を棒の右に直接書いた。視線の往復が消えます。目盛線も全部消し、基準となる0の縦線1本だけを残しました。

④ 見出しを結論文にした。「文化祭を何で知りましたか」→「来場者の63%はSNSと口コミで文化祭を知った」。図のタイトルは質問ではなく答えを書きます。

6-5. 色を線種に置き換える【変更点：2つ】

図5　同じ3本の折れ線を、色だけで区別した場合と、線種＋直接ラベルにした場合

変えたのは①色を線種（実線・破線・点線）に置き換えたこと、②凡例をやめて線の右端に直接ラベルを書いたことの2点だけです。改善後はモノクロで印刷しても情報が落ちず、凡例と線の間の視線の往復も起きません。統計局の「実線と破線を使い分けたりします」と、川崎市ガイドラインの「凡例をやめ、折れ線の近くに文字を表記した」を、同時に適用した形になっています。

6-6. 実データで確かめる——丸めた数から割合を作り直さない

統計局の『統計学習用補助教材』には、国勢調査による産業別の15歳以上就業者数（単位：万人）と、その構成比が並べて掲載されています。

私が Python の分数演算（fractions.Fraction）で全マスを検算したところ、15マス中13マスは掲載値と一致しましたが、2か所だけ合いません。

これは誤植ではありません。掲載されている割合と合計は、万人に丸める前の元の数値から計算されているからです。丸めた数を足したり割ったりすると、最後の桁は簡単にずれます。

なお、この表そのものが「目的が図を決める」の実例になっています。同じ5年分のデータに対して、統計局の同じ資料は3種類の図を載せています。人数の推移を見せたいときは積み上げ棒グラフ、割合の変化を見せたいときは帯グラフ、3つの構成比の動きを1本の軌跡として見せたいときは三角グラフ。データは1つ、問いが3つあるから、図が3つあるのです。

6-7. 自分の図を採点するチェックリスト

7. 共通テストではこう出る（重要度 A）

大学入試センターの著作物なので設問文は引用しません。問われ方の型だけを整理します。

大学入試センターが公表した令和8年度の問題評価・分析委員会報告書は、『情報Ⅰ』第4問 問1について「オープンデータに関する基本的な知識を問うとともに、欠損値や目的に応じた可視化方法について、それぞれを適切に理解しているかを問う問題とした」と書いています。「目的に応じた可視化方法」という言葉が、出題者自身の説明として一次資料に残っているのです。この講が扱ったのは、まさにそこです。

型1：目的に合うグラフを選ばせる

「〜を比較したい。最も適切なグラフはどれか」型。解き方は決まっています。設問文の中から「何を見たいのか」を表す動詞を探す。「推移」「変化」なら折れ線、「比較」「大小」なら棒、「内訳」「構成比」なら円か帯、「関係」「関連」なら散布図、「ばらつき」「分布」ならヒストグラムか箱ひげ図。第2節の表の列が、そのまま解答の根拠になります。

さらに、データの尺度で選択肢が消えます。名義尺度に折れ線は不可、順序尺度の並べ替えは不可。第80講とこの講は、共通テストでは同じ1問の中で同時に問われます。

型2：図の改善点を指摘させる

指摘の候補は大きく4系統です。① 図の種類が目的に合っていない（割合を見たいのに折れ線、推移を見たいのに円）／② 尺度に反する処理をしている（順序を無視した並べ替え、名義尺度を線でつないだ）／③ 読み取りを妨げる装飾（立体化、3D円グラフ、色だけの区別）／④ 主題が複数ある（1枚に詰め込みすぎ）。

教員研修用教材が学習24の展開2で「表されたグラフから問題を発見しよう」、展開3で「立体グラフや円グラフが誤解を招く表現であるとされるのはなぜか，調べてみよう」と設定していることを思い出してください。国の教材が授業でやらせている活動が、そのまま出題形式になっています。

型3：図から読めることと読めないことの切り分け

その図が捨てている情報は読めないという原則で切れます。箱ひげ図から平均値・人数・山の数は読めない（第85講）。円グラフから実数は読めない（割合しか描いていない）。散布図から因果関係は読めない（第87講）。

落とし穴

練習用の自作問題（その1）

次の(1)〜(5)について、最も適切な図を1つ選び、理由を一文で書け。選択肢：棒グラフ／折れ線グラフ／円グラフ／散布図／箱ひげ図。

(1) ある店の売上が過去12か月でどう推移したか　(2) 5つの部活動の部員数の大小　(3) 1学年の身長のばらつきを3クラスで比べる　(4) 通学時間と睡眠時間に関係があるか　(5) 部活動に入っている生徒の割合

練習用の自作問題（その2）

ある高校が、3年間の部活動加入率を「1年生・2年生・3年生の3本の折れ線」で示した図を作った。この図の改善点として適切でないものを1つ選べ。

① 3本を赤・緑・青の色だけで区別しているので、線の種類も変えたほうがよい
② 凡例が図の外にあるので、線の右端に直接ラベルを置いたほうがよい
③ 縦軸に単位（%）と出典が書かれていないので、追記したほうがよい
④ 3本の順序が学年順になっているので、加入率の高い順に並べ替えたほうがよい

8. 情報Ⅱではこうなる

8-1. 語数調査——「可視化」は情報Ⅰの語である

第88講で確立した方法にならい、一次資料の本文に同じ語が何回出るかを数えました。（当方が2026年8月3日にPDFから本文テキストを抽出し、改行や空白を除去したうえで機械的に計数。対象は学習指導要領解説 情報編の全文（空白除去後 約19万3千字）、情報Ⅰ教員研修用教材 第1〜4章、情報Ⅱ教員研修用教材 全7分冊＝序章・第1章・第2章・第3章前半・第3章後半・第4章・第5章。「グラフ」は「グラフィクス」等を除いた数。）

「可視化」だけを見ると 87 対 12 で、情報Ⅰのほうが圧倒的に厚い。第88講の「自由度」（解説0／情報Ⅰ教材1／情報Ⅱ教材21）とは逆向きです。

しかしこれを「情報Ⅱで可視化が消える」と読むのは誤りです。12件の中身を1件ずつ目で確認すると、そのほとんどが次の工程の並びの中の一語でした。

可視化は9つ並んだ工程の5番目です。情報Ⅰでは可視化が最後の仕上げだったのに、情報Ⅱでは真ん中に来ます。しかも作図の量はむしろ増えていて、第3章・第5章では R の ggplot2 で散布図行列やクラスタごとの散布図を描いています。語が減っても行為は残る。「可視化」という総称の代わりに、クラスタリング（45回）・主成分分析（41回）・回帰（87回）という手法名が主語になっているだけです。情報Ⅰ教材ではクラスタリングも主成分分析も0回でした。

8-2. 情報Ⅱで、可視化は二役になる

統計局の「なるほど統計学園（上級）グラフの種類」は、グラフの役割を1文で二役に分けて書いています。

前半が探索（分析者自身が気づくための道具）、後半が伝達（他者を動かすための道具）です。情報Ⅰで練習するのはほぼ後半だけですが、情報Ⅱでは両方が明示的に立ち上がります。

8-3. 探索の側——「今まで気が付かなかったものが見えてくる」

情報Ⅱ教員研修用教材の第5章（探究）は、都道府県別データを R で扱う実習の中でこう書いています。

これが「探索としての可視化」の、国の一次資料での言い方です。問いが決まっていないときに、まず全部プロットして、自分が気づくために描く。第1節で「メッセージが決まらないと図は選べない」と書いたのは伝達の図の話であって、探索の図はその逆——図を描くことでメッセージのほうを見つけにいく。同じ「可視化」でも、方向が反対なのです。

もう一つ、解説 情報Ⅱ(3)イ(イ) は伝達側に釘を刺しています。「単に可視化や分析された結果をそのまま使うだけではなく、得られたモデルを用いて新たな問題について検討し、予測が適切であるかを判断し、更に詳細な予測を行うにはどのようなデータが必要であるかについて考える力を養う」。「図が出たから終わり」を明確に禁じています。図は判断材料であって、判断そのものではありません。

ただし注意しておくと、「探索的データ解析」という語自体は、3資料のいずれにも0件です（解説0／情報Ⅰ教材0／情報Ⅱ教材0）。行為はあるのに、名前が与えられていません。

8-4. 伝達の側——コンテンツ制作では、可視化が効果検証とつながる

もう一方の役は、意外なところに出てきます。情報Ⅱ教員研修用教材 第2章 学習10「コンテンツの発信と改善」です。研修の目的に「各種の分析ツールを使用することで、コンテンツごとのユーザーの反応を定量的に比較できることを理解し、その結果から改善策を考えさせるような授業ができるようになる」と掲げられています。

題材は、文化祭の来場者を増やすために文化祭のWebサイトを作る高校生です（6-1で使った例と同じ場面です）。教材は、アクセス解析で「年齢，性別，地域ごとのユーザー層」「ユーザーがサイトを訪れたのは，検索結果からなのか外部のリンクからなのか」などが得られること、SNSの分析ツールではインプレッション（投稿を見た回数）・エンゲージメント（投稿に反応した回数）・リンクのクリック数などが得られることを挙げ、コンバージョン（ユーザーに到達してほしい最終的な成果）を定義します。そのうえで、こう書きます。

第1節で述べた原則が、そのまま情報Ⅱで再登場しています。情報Ⅰでは「目的が決まると図が決まる」だったものが、情報Ⅱでは「目的が決まると見るべき指標が決まる」になる。同教材は続けて「コンバージョン率が高いのにあまり見られていないコンテンツがあれば、そこに誘導するような改善が必要」「よく見られているのにコンバージョン率が低いコンテンツがあれば、コンバージョン率を高めるような改善をするか、コンテンツ自体を廃止してしまうことも考えられる」と、指標の組み合わせから打ち手を導く手順まで書いています。

もう一つ、情報Ⅰとの決定的な違いがあります。情報Ⅱでは、可視化の対象が「集めたデータ」ではなく「自分が発信したものへの反応」になる。同教材は、アクセス解析やSNSの分析ツールで得られる数値について「これらの情報は定量的に得ることができるため、発信したコンテンツごとにユーザーの反応の違いを比較することが可能となる」とし、投稿フォームや返信から得られるものは「定性的なものであるため、コンテンツごとの比較をすることは難しいが、ユーザーの感情的な反応を知るためには大事な情報となる」と書き分けています。

これは語数にも出ています。「効果検証」は情報Ⅰ教員研修用教材に0件で、学習指導要領解説の1件は情報Ⅱ(3)の記述です。測って直すという段が、情報Ⅱで追加される。（なお「効果測定」という表記は3資料とも0件で、国の資料の言い方は「効果検証」です。）

8-5. 情報Ⅰと情報Ⅱの扱いの違い（整理）

9. 「情報Ⅰ本文の空白」——グラフの使い分けは、どこにも書かれていない

この講の語数調査で、新しい空白が3つ見つかりました。

空白1：グラフの種類名が、学習指導要領解説に1つも出てこない

学習指導要領解説 情報編の全文（空白除去後 約19万3千字）に、「棒グラフ」「円グラフ」「折れ線グラフ」「帯グラフ」「ヒストグラム」「箱ひげ」はいずれも0回です。情報Ⅰ教員研修用教材でも、棒グラフ3回・円グラフ3回・折れ線グラフ0回しかありません。その6回の中身を全部確認すると、次の3種類しかありませんでした。

① Pythonの実行結果として出した度数分布を「棒グラフ」と呼んでいる箇所／② 学習22で、誤用の例として「カテゴリーの順序を無視して棒グラフや円グラフに表してしまう」と書いた箇所／③ 学習24で、生徒に調べさせる課題として「立体グラフや円グラフが誤解を招く表現であるとされるのはなぜか，調べてみよう」と書いた箇所。

空白2：グラフの色について、どこにも書かれていない

「色覚」は3資料の全文でわずか1件。その1件は情報Ⅱ教員研修用教材 第2章の、Webコンテンツ制作についての「その他にも、色覚障害に配慮した配色の設定などがある」という一文であり、データの可視化・グラフの文脈では、3資料とも0件です。

空白3：凡例の設計について、どこにも書かれていない

「凡例」は情報Ⅰ教材に1件・情報Ⅱ教材に1件のみ。しかも情報Ⅰの1件は地図描画ソフトの操作手順（「凡例の表示を修正することにより」）、情報Ⅱの1件はクラスタリングの図の注記（「凡例の位置は調整してある」）で、どちらも「凡例をどう設計するか」という作法の説明ではありません。

そして構造的な原因が見えます。「ユニバーサルデザイン」は情報Ⅱ教材に17件ありますが、17件すべてが第1章で、案内用図記号や多様なユーザーへの配慮の話です。データサイエンスの第3章には0件。情報Ⅰ教材の8件も全て第1章で、「デザイン」の語が176件ある第2章（コミュニケーションと情報デザイン）には0件でした。

だからこの講では、統計局の折れ線グラフの一文と、川崎市のカラーＵＤガイドラインを根拠として持ってきました。教科の一次資料に穴があるとき、隣の官庁や自治体の一次資料が埋めていることがあります。それを探すのも受験勉強の技術です。

まとめ

出典（すべて2026年8月3日に取得）