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　QGISをつかって、これまで手間のかかっていた縦断図・横断図の作成が驚くほどスムーズになります。現在はQGISの標準機能（標高断面図ビュー）が進化しており、専門的なプラグインなしでも、地図上に一本線を引くだけで地形の起伏を可視化できるようになりました。
　「この道路に沿った高低差を調べたい」「この河川の横断形状を確認したい」といったニーズに、正確な数値データ（5m/10mメッシュ）を背景とした説得力のある図で応えられます。
　今回は国土地理院（電子国土web）データを使用していますが、点群データからも同じような結果を求めることができます。

　自転車を取り巻く環境は、今まさに大きな転換点を迎えています。令和8年（2026年）4月の改正道路交通法施行により、自転車の交通違反に対する取り締まりが劇的に変化しました。
今回の法改正を軸に、私たちが直面している課題と未来への展望を考察します。

1. 「青切符」の導入が変えた、自転車の立ち位置
   　今回の改正で最も大きなトピックは、自転車への反則金制度（青切符）の導入です。
   これまでは、刑事罰の対象となる「赤切符」か、注意喚起の「指導警告票」しかありませんでした。しかし、この「極端な二択」がルール軽視の一因となっていた側面は否めません。青切符の導入により、信号無視や一時不停止といった違反に対して、現場で実効性のあるペナルティが課されるようになりました。
   
   ポイント： 自転車は「歩行者の延長」ではなく、明確に「軽車両（クルマの仲間）」として責任を問われる存在になったのです。
   
2. 浮き彫りになった「ルール認知度」のギャップ
   　厳罰化が進む一方で、利用者側の「ルールの正解」がアップデートされていないという深刻な課題があります。
   
   左側通行の徹底： 逆走（右側通行）がどれほど危険か。
   歩道走行の例外： 本来は車道が原則であり、歩道を通る際の「徐行」と「歩行者優先」が守られているか。
   「ながら運転」の罰則： スマホ操作や傘差し運転に対する法的リスク。
   
   　長年、曖昧な運用が許容されてきた「自転車文化」において、法改正に意識が追いついていない現状があります。
   
3. インフラ整備という「もう一つの壁」
   ルールを厳格化しても、それを守るための環境が整っていなければ、事故のリスクは解消されません。
   狭い車道と路側帯： 車道を走ろうにも、大型車との距離が近く危険を感じる場所が多い。
   自転車専用レーンの断絶： 整備されたレーンが交差点付近で突然消滅する「ブツ切れ状態」。
   
   　現状の道路設計は、依然として「クルマ優先」か「歩行者優先」の二極化が目立ち、その中間に位置する自転車の居場所が確保しきれていません。
   厳罰化は、行政に対して「走るべき場所を明確に作る」という重い宿題を突きつけています。
   
4. 共生社会に向けた「アップデート」の時
   法改正は、単に違反者を捕まえるためのものではありません。
   自転車は、環境負荷が低く、健康増進にも寄与し、災害時にも強いという、現代社会において極めて優れたモビリティです。この利便性を享受し続けるためには、私たち一人ひとりが「車両を運転している」というプロ意識を持つ必要があります。
   
   私たちが今、意識すべきこと
   ルールの再確認： 「知らなかった」では済まされない時代。
   ヘルメットの着用： 努力義務から、命を守るための「標準装備」へ。
   自転車保険への加入： 万が一の加害事故に備える社会的責任。
   
   　令和8年の法改正を、単なる「取り締まりの強化」と捉えるか、それとも「安全な交通社会への一歩」と捉えるか。その答えは、今日からの私たちのハンドルさばきにかかっています。

　気象庁の公開データを基に、各地の桜の平均開花日を可視化した地図を作成しました。
この地図では、過去５年間の観測データを集計し、その地点で「いつ頃に桜が咲き始めるか」の目安を色分けや日程で示しています。
南から北へと順に開花が進む「桜前線」の推移が一目で分かり、お住まいの地域や旅行先の見頃を予測するのに役立ちます。
　工夫次第で近年の温暖化の影響による開花日の変化や、標高・地形による地域差など、統計データならではの客観的な傾向を読み取れるかもしれません。
春の訪れを感じる指標として、またお花見の計画を立てる際の参考にぜひご活用ください。

パソコン作業がもっと楽に、スムーズに！知っているだけで仕事がサクサク進む、使ってみると便利に思えるものを厳選してみました。

　今回は、さっぽろ雪まつりシーズンということもありインバウンド（外国人観光客）のレンタカー利用が集中する「2月」と「7月」の2期に焦点を当て、プローブデータを活用した行動分析を行いました。サンプルは全道で立ち寄りが多い場所（エンジン停止）、移動距離について集計しています。深堀すると沼にはまるので今回もざっくりとした内容ですが、他のデータと絡める事で様々な結果を導く事が想像できます。

　車両走行データ（プローブデータ）の解析により、冬期特有の「走りづらさ」が客観的な数値として浮き彫りになります。スリップによる急減速や登坂不能、平均速度の低下地点を地図上にプロットすることで、経験則に頼らない道路管理が可能になります。
　データが示す傾向として、除雪が追いつかない「生活道路」での立ち往生「スタック多発地点」が局所的に現れるのが特徴です。 これらのデータを上手く活用する事で、冬道の安全なルート選択や、効率的な除雪計画の策定に貢献できるかもしれません。

　今回は、OS（Windows）の制限により2GB以上のテキストファイルが開けない！といった対策を紹介します。
　データをインポートする前に、あらかじめデータ項目とデータ型を確認しておきたい場合があると思います。
　アプリ、エディタ等でも対応できるものがありますが、Windows機能のみでもデータを見る事ができるので覚えておくと便利です。

　データの集計・分析に時間を取られていませんか？
Excelの「Power Pivot 」と「Power Query 」は、その悩みを解決するツールです。
　「Power Pivot」は、整理された大量データを高速に処理し、複数のテーブルを関連付けて高度な分析を実現します。
　「Power Query」は、様々な場所にあるデータを自動で集め、簡単な操作で整理できます。
この２つの機能を組み合わせれば、誰でも複雑なレポートを作成可能に。データ分析の効率を劇的に向上させ、より本質的な業務に時間を費やせるようになります。

　

　秋の札幌は、鮮やかに色づく紅葉とともに、東京2020オリンピックの記憶が息づく特別な季節。かつて世界中のアスリートが走り抜けた「札幌マラソン・競歩のコース」を歩きながら、自然と歴史を感じる紅葉散策に出かけてみませんか？
　スタート地点となった大通公園は、赤や黄色に染まる並木道が続く札幌のシンボル。テレビ塔を背景にした紅葉は、写真映えも抜群です。そこから足を延ばせば、静寂に包まれた中島公園へ。歴史ある日本庭園や菖蒲池の周囲は、まるで錦絵のような美しさ。ゆったりとした時間が流れます。
　さらに北へ進むと、北海道大学（北大）のキャンパスが広がります。広大な敷地に札幌屈指の紅葉スポット。訪れる人々を温かく迎えてくれる、秋だけの特別な風景がここにあります。
　東京2020のレガシーと、札幌の自然美が融合したこのコースで歴史を感じながら、秋の彩りに包まれる贅沢な時間をぜひ体験してください。

　今回は、土地の価格を標高に見立てて、３Ｄマップを作成しました。
地図の標高は地形の高低を示しますが、今回はあえて「価格」という経済的な指標を使って、その土地の“価値の高さ”を視覚的に表現することにしました。都心部や人気の住宅地では、土地の価格が高く高い山のようにそびえ立ちます。一方で、郊外は谷のように低く、静かに広がっています。
　この3Dマップを眺めていると、単なる数字の羅列では見えなかった“経済の地形”が浮かび上がってきます。なぜあのエリアが高いのか、なぜここは低いのか。歴史や交通、人口密度、都市計画など、さまざまな背景がこのマップの凹凸に表れており、新たな視点から地域や都市を見ることができます。
　この様なアイデアは他にも沢山眠っていると感じています。あんな事やこんな事はできるの？等、気になっている事があればお気軽に相談下さい。