楓（かえで）
公的データを可視化し、複雑な構造を1枚の図解で整理する編集者です。
記事の主役は文章ではなく、図解そのものだと考えています。
はじめまして、可視化pediaの編集を担当している楓と申します。
当サイトは、社会・経済・科学・国際の各分野について、公的データを軸に「数値だけでは見えにくい構造」を図解で整理することを目的とした媒体です。
わたしの役割は、ニュースを評論することではなく、すでに公開されている事実を読み解きやすい形に並べ直すことです。「このデータは横棒よりドーナツで見ると比率が浮かびます」「30年の推移は数値の羅列より推移チャートで断絶が見えます」といった、可視化形式の選定にこそ編集者としての価値があると考えています。
保有資格・スキル
統計処理とデータ分析の専門知識をもとに、公的統計を読み解き、独自のクロス集計を行います。
税制・社会保障・年金・資産形成など、生活とお金に関わる制度を体系的に整理する基盤です。
読み手にとってわかりやすい文章構成と、Web媒体特有の編集ルールを実務水準で運用します。
編集方針｜わたしが大切にしている6つの軸
個別の数値を並べる前に、まず全体の構造を1枚の図解で示します。
公式データ・一次情報源を必ず出典として明記します。
変化があるデータには、必ず時系列軸を添えます。
平均値だけでなく、分布・ばらつきを可視化します。
1つのデータを複数の可視化形式で提示します（横棒とドーナツの併用など）。
「だから〇〇すべき」ではなく「だからこう見えます」で締めます。
担当カテゴリ
可視化pediaは、5つのカテゴリで公的データの可視化を整理しています。それぞれの領域でどのような題材を扱っているかをご紹介します。
税制・労働統計・物価・賃金・地域人口など、暮らしを支える社会の仕組みを公的統計から整理します。制度の数値を比較や推移で見ることで、ニュースの背景にある構造を可視化します。
家計・教育・健康・家族・人間関係など、生活に身近な数値を扱います。食料自給率・婚姻数・通勤時間・家賃相場のように、わたしたちの日常の輪郭を形づくる指標を一次情報源で確認しながら可視化します。
レジャー・娯楽・スポーツ・市場規模の数値を扱います。ペット飼育数・プロスポーツ観客動員・テーマパーク来場・ライブ市場のような、人々の余暇の選択がデータに残した時代の流れを推移で整理します。
気候・エネルギー・科学技術・自然現象を扱います。電源構成・桜の開花日・台風の中心気圧・CO2排出量のように、自然と技術の構造を、仕組み図解と数値の両面から可視化します。
国際比較・地域分布・地政学を扱います。パスポート強度・PISA順位・観光客受入・人口推移のような、世界の中での日本の位置や、国ごとに異なる構造を、横棒比較とランキング推移で示します。
編集者からのメッセージ
情報があふれる時代だからこそ、わたしは「結論を急がない可視化」を大切にしています。
数値の優劣を断定するのではなく、構造を並べて読者の理解を助けることが、可視化pediaの役割だと考えています。
記事の正確性は、全本文ファクトチェックを実施することで担保しています。掲載する数値はすべて公式データを一次情報源とし、出典を明記しています。
どうぞ、ゆっくりとデータの構造を眺めるようにお読みください。