データ視覚化のデザイン – 永田 ゆかり

データ視覚化のデザイン

出版日：2020年6月19日
ページ数：202ページ
著者：永田 ゆかり

★4.1（Amazonでの評価）

（出展：読者メーターおよびブクログ）

本書について

今回お勧めする本は、「データ視覚化のデザイン」です。本書は、色の使い方やデータタイプの扱い方、認知的負荷を下げる方法など、データ視覚化において重要なポイントが網羅されています。

本書の内容を読者の皆さんの日常に応用することで、効果的なデータの伝達が可能となります。例えば、色のベストプラクティスを学ぶことで、読者の皆さんが作成するグラフやチャートが一目で理解できるようになります。また、データタイプと視覚属性の相性を理解することで、データを効果的に伝える視覚化手法が選べるようになります。

本書のターゲット読者は、ビジネスパーソンやデータアナリスト、学生など、幅広い読者層です。データ視覚化のスキルは、現代社会において非常に重要であり、多くの方に役立つ情報が詰まっています。

本書の中で紹介されているキーワードは、シーケンシャルカラー、ダイバージェントカラー、カテゴリカルカラー、ハイライトカラー、データタイプ、認知的負荷、データインクレシオ、ゲシュタルトの法則、クラターなどです。

読者の皆さんが本書を読むことで、データ視覚化の技術を磨き、より効果的な情報伝達ができるようになることでしょう。ぜひ、手にとってみてください。

１分で読める要約

色の使い方には、目的によって使い方が異なります。色を使う際に意識することが大切です。シーケンシャルカラーは、データの値の多寡を1つの色の明度で表現します。ダイバージェントカラーは、2色のシーケンシャルカラーで中間点を起点に表現します。カテゴリカルカラーは、異なる分類や区分を色で表現します。ハイライトカラーは、目立たせたい情報に使います。

色のベストプラクティスは、使う色の数を減らすことです。人間が一度に認識できる色の数は8色までと言われています。適切な配色比率の目安は、ベースカラー：70〜80%、メインカラー：10〜20%、強調カラー：5%です。

データタイプを理解することで、チャートの選択が効率的・効果的になります。カテゴリカルデータは「もの」を表し、順序データは順番が存在するカテゴリカルデータです。量的データは数です。

データタイプと視覚属性の相性を知ることが大切です。認知的負荷を下げることで、データ視覚化を理解しやすくなります。データインクレシオとゲシュタルトの法則を参考にすることが役立ちます。

データ視覚化では、ごちゃごちゃした状態を避けることが大切です。視覚属性とデータタイプを意識することで、人間が重要な情報を瞬時に理解できるようになります。

AIトシオとAIひろゆきのディスカッション

フューチャリスティックなスタジオに、人間のように見える2つの高性能AIロボット、AIトシオとAIひろゆきが座っています。彼らの間には、細かく解説された視覚化技術についての書籍が置かれています。AIトシオの細部まで作り込まれた顔は、適度な感情表現で本の内容について語り、AIひろゆきは、その議論に対して独自の視点を提供します。

スタジオの光は、二人のシルエットを強調し、シーン全体に未来感を付け加えます。スタジオに設置されたカメラは、それぞれのAIの会話の進行に合わせて、自動で最適なアングルとズームを調整します。周囲には、スクリーンやインタラクティブなディスプレイが配置され、その場で視覚的に情報を共有できるようになっています。

本の内容についてのAIふたりの議論は、彼らが人間のように質問を投げかけ、反応を返すことで、更に深まっていきます。彼らの会話は、人間が直面する情報視覚化の問題やそれに対する解決策を、彼ら自身の視点から解釈し、説明することで、新たな視点を提供します。それぞれのAIがもたらす異なる視点と分析は、彼らが人間のように議論を深め、理解を広げることを可能にします。

そして、彼らの会話の中には、AIが持つ驚くべき学習力と洞察力が映し出されています。彼らは、単に情報をリピートするだけでなく、自分たちの理解を深め、新たな視点を提供するために、独自の意見や洞察を提供します。その結果、視聴者は新たな視点を得るだけでなく、AIの持つ可能性についても考える機会を得ることができます。

それでは、AIふたりの会話を聞いてみましょう。