Lesson 51

地盤情報 2 件統合分析 — ボーリング XML / PDF から地盤強度の地理学を読み解く

L51地盤情報ボーリングN値SPTまさ土西日本豪雨GeoDataFrameペア構造Format A
所要 40 分 ／ 想定レベル: 中級 ／ データ: DoBoX dataset 67 (XML 2,304件) + 68 (PDF 2,304件)

データ取得手順

✅ このスクリプトは初回実行時にデータを自動取得します（DoBoX からの直接ダウンロード）。

IDデータセット名
#67地盤情報_ボーリングデータ_ボーリング交換用データ
#68地盤情報_ボーリングデータ_電子柱状図
#222dataset #222
#333dataset #333
#444dataset #444
#666dataset #666
#777dataset #777
#888都市計画区域情報_区域データ_安芸高田市_行政区域
#999dataset #999

実行コマンド:

cd "2026 DoBoX 教材"
python -X utf8 lessons/L51_geological_data.py

DoBoX のオープンデータは申請不要・商用/非商用とも利用可。 data/extras/ は .gitignore 対象（約 57 GB のキャッシュ）。 スクリプト実行で自動再生成されます。

スクリプト（全体ソースコード）

⬇ L51_geological_data.py

cd "2026 DoBoX 教材"
python -X utf8 lessons/L51_geological_data.py

学習目標と問い

本記事は DoBoX のシリーズ 「地盤情報」 2 dataset (id = 67 ボーリング交換用データ / 68 電子柱状図) を 厳密に統合し、 広島県内のボーリング調査2,304 地点の地理的・地質的・地盤工学的構造を 1 記事で深掘り分析する。 2 dataset は同じボーリング地点の機械可読 (XML) と人間可読 (PDF) の 2 表現で、 ファイル名の (緯度, 経度, 調査日) で 1:1 対応する。

本データの位置付け — 「地盤情報」 とは

ボーリング (boring) とは、地表から地下方向に円筒状の穴を掘って 土・岩のサンプル (= コア) を採取し、地下構造を直接観察する地質調査手法。 1 ボーリング = 1 地点の鉛直プロファイルを返し、以下のデータを含む:

2 dataset の構造的差別 — 同一現実の 2 表現

両 dataset の(緯度, 経度, 調査日) はファイル名で 1:1 対応し、 ペア率 99.7%。これは「同一の調査現実を、 機械処理 (XML) と視覚監査 (PDF) の異なる用途に向けて両形式で配信する」 という DoBoX の設計思想を反映する。

研究の問い (主 RQ)

広島県の地盤情報 2 dataset (XML 機械可読 + PDF 人間可読) は、 調査点数・地理分布・調査年代・地質構造・N値深度分布でどう構成され、 地盤強度の地理学はどう描けるか? 特に「2018 西日本豪雨後の調査ラッシュ」 と「広島県の風化花崗岩 (まさ土) 卓越」 という 歴史的・地質的特性をデータで読み取れるか?

仮説 H1〜H6

本記事の独自用語定義

到達点

2 dataset の構造を 6 つの仮説で照合し、ボーリング調査データという見えにくいインフラ情報が 広島県の地質的脆弱性 (まさ土) と災害復旧史 (西日本豪雨) を映す研究的ツールであることを示す。 特に 「同一現実の機械可読 + 人間可読 2 表現」という DoBoX の設計思想を ペア構造で実証する。

使用データ

本記事は DoBoX シリーズの 2 件 を扱う:

項目 67 ボーリング交換用データ 68 電子柱状図
dataset_id 67 68
DoBoX URL https://hiroshima-dobox.jp/datasets/67 https://hiroshima-dobox.jp/datasets/68
ファイル形式 XML (BED0300 DTD) PDF
エンコード SHIFT_JIS (バイナリ PDF)
リソース数 2304 2304
1 ファイルサイズ目安 15-50 KB 200-500 KB
総サイズ概算 ~75 MB ~800 MB
JIS 規格 JIS A 0205-2008 / A 0206-2008 (視覚化のみ)
ライセンス CC-BY 4.0 CC-BY 4.0
管理者 建設DX担当 (広島県) 建設DX担当 (広島県)
本記事の扱い メイン解析対象 (XML パース) ペア検証 (lat,lon,date 一致)

dataset 67 (XML) の主要要素

dataset 68 (PDF) の特性

同じボーリング地点の柱状図を 1 ページにまとめた可読 PDF。本記事は本文 PDF を解析対象としない (機械処理は dataset 67 で完結する)。ペア検証 (= ファイル名の lat/lon/date 一致) のみに使用する。学習者が地質情報を視覚的に確認したい場合は、リソースページから手動で個別 DL 可能。

サイズ・取得制約

各 dataset は 2,304 個別リソースからなり、DoBoX は一括 ZIP DL を提供しない (リソース合計が 20MB 超のため)。本記事はリソース一覧ページを並列スクレイプしてメタデータを取得し、個別 XML はサンプル 150 件を並列 DL する戦略を採る。全 4,608 ファイルを DL することは hands-on の時間 (1-3 分) とストレージ (~875 MB) の両面で適さない。

ダウンロード

DoBoX 本体 (2 件 × 2,304 個別リソース)

注: 両 dataset は個別 resource_download URL で 1 ファイルずつ取得する設計。DoBoX は一括 ZIP を提供しない (合計サイズが 20MB 上限を超えるため)。本記事の Python スクリプトは並列スクレイプで全件メタデータを取得し、サンプル 150 件のみ XML 本体を DL する戦略で、ハンズオン実行時間を 1 分以内に抑えている。

整形済 CSV / 中間データ

図 PNG (9 枚)

再現スクリプト

再現コマンド

cd "2026 DoBoX 教材"
py -X utf8 lessons/L51_geological_data.py

初回実行時に 462 ページの listing 並列スクレイプ (~70 秒) + 150 XML 並列 DL (~15 秒) を行い、data/extras/L51_geological_data/ にキャッシュする。2 度目以降はキャッシュを使うので 5-10 秒で完走。リフレッシュしたい場合は data/extras/L51_geological_data/listing_cache.json を削除してから実行。

【分析 1】 ボーリング 2,304 地点の地理分布 — 沿岸都市集中

狙い (分析 1: ボーリング 2,304 地点の地理分布)

2 dataset の主軸は地理分布。2,304 件のボーリング地点を 市町別に集計し、上位 5 市町シェアを計算する。 仮説 H1 (沿岸都市集中) を検証し、公共事業の地理的偏在をデータで読む。

手法 (geopandas sjoin)

各ボーリング点 (lat, lon) を EPSG:4326 (WGS84) から EPSG:6671 (JGD2011 平面直角座標系第 III 系) に投影し、 広島県市町ポリゴン (140 polygons) と spatial join (predicate='within') で 市町コードを付与する:

入力: dataset 67 listing CSV (2,304 行) + 行政区域 GeoJSON。
出力: 市町別件数表 + コロプレス地図。
限界: ファイル名から得られる lat/lon は 6 桁精度なので ~10cm 精度。市町境界の点は1 ポリゴンに帰属するため、 境界線そのものに乗る希少なケースは判定が不安定。
代替案: ファイル名と XML 内 調査位置住所 の住所文字列照合で 市町を直接判定する手もあるが、表記揺れ ("広島市安佐北区" vs "安佐北区") に対応が必要。 sjoin は曖昧さなく機械的に判定できる。

実装コード

↑ L51_geological_data.py 行 1514–1592

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# 全 2,304 ボーリング点の地理分布
import requests, re, json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import pandas as pd, numpy as np, geopandas as gpd

# (a) listing スクレイプ (462 ページ並列)
RE_RID = re.compile(r'/resources/(\d+)')
RE_FNAME_67 = re.compile(r'共通_ボーリング交換用データ_([0-9.]+)_([0-9.]+)_(\d{4}-\d{2}-\d{2})')
HDR = {"User-Agent": "DoBoX-MDASH-textbook/1.0"}

def fetch_page(p):
    return requests.get(f"https://hiroshima-dobox.jp/datasets/67?page={p}",
                        headers=HDR, timeout=30).text

with ThreadPoolExecutor(max_workers=12) as ex:
    pages = list(ex.map(fetch_page, range(1, 232)))  # 231 pages

rows = []
for html in pages:
    rids = RE_RID.findall(html)
    names = RE_FNAME_67.findall(html)
    for rid, (lat, lon, date) in zip(rids, names):
        rows.append({"resource_id": int(rid),
                     "lat": float(lat), "lon": float(lon),
                     "survey_date": date})
df67 = pd.DataFrame(rows)
# → 約 70 秒で 2,304 件取得 (キャッシュ JSON に保存して 2 度目以降スキップ)

# (b) CRS 統一 + sjoin
gdf = gpd.GeoDataFrame(df67, geometry=gpd.points_from_xy(df67.lon, df67.lat),
                       crs="EPSG:4326").to_crs("EPSG:6671")
admin = gpd.read_file("admin_pref.geojson").to_crs("EPSG:6671")
admin_diss = admin.dissolve(by="CITY_CD", as_index=False)
joined = gpd.sjoin(gdf, admin_diss[["CITY_CD", "geometry"]],
                   how="left", predicate="within")
city_counts = joined.groupby("CITY_CD").size().sort_values(ascending=False)
print(city_counts.head(10))

図 1: ボーリング 2,304 地点マップ (市町別色分け)

なぜこの図か: 学習者が広島県地図上でボーリング調査がどこに集中しているかを直感する。 緯度経度の点を上位 8 市町は個別色、それ以外はグレーで区別。 H1 (沿岸都市集中) の検証に最適。

図 1: ボーリング 2,304 点マップ
図 1: ボーリング 2,304 点マップ

この図から読み取れること:

図 2: 市町別件数コロプレス

なぜこの図か: 点マップ (図 1) では密度が読み取りにくいため、 市町ポリゴンを件数で着色する。同じデータを面ベースで見ることで 都市部 vs 中山間の明確な対比が可視化される。

図 2: 市町別件数コロプレス
図 2: 市町別件数コロプレス

この図から読み取れること:

表: 市町別 ボーリング件数 (Top 15)

city_name 件数 シェア% 累積%
呉市 265 11.50 11.50
福山市 250 10.90 22.40
(都市計画区域外) 229 9.90 32.30
庄原市 155 6.70 39.00
東広島市 142 6.20 45.20
三次市 134 5.80 51.00
広島市安佐北区 131 5.70 56.70
三原市 127 5.50 62.20
広島市安芸区 85 3.70 65.90
尾道市 81 3.50 69.40
廿日市市 79 3.40 72.80
坂町 75 3.30 76.10
竹原市 74 3.20 79.30
熊野町 73 3.20 82.50
江田島市 45 2.00 84.50

この表から読み取れること: 上位 5 市町で 45% を占める。都市計画区域外判定の点は 229 件で、これは行政区域 GeoJSON が都市計画区域のみカバーする制約による (=未カバー 3 町)。sjoin 自体の精度は十分。地理偏在は公共事業の地理的偏在を映す。

【分析 2】 総掘進長の対数正規分布 — 経済原理が生む対数尺

狙い (分析 2: 総掘進長の対数正規分布)

地理分布 (= どこで掘ったか) の次は規模 (= どこまで深く掘ったか)。 仮説 H2 (掘進長の対数正規分布) を、サンプル 150 XML から抽出した 総掘進長 (150 件) で検証する。 建築基礎・道路擁壁・大型構造物基礎で3 ピーク混合になるか?

手法 (XML パース + log10 ヒスト)

XML から <総掘進長> 要素を ElementTree.findall で抽出。 SHIFT_JIS エンコードの XML をUTF-8 化してパースするために、 encoding 宣言を書き換えてから読む工夫が必要。

掘進長は最小 2m から最大 100m 超まで 2 桁の幅を持つので、 線形軸では長距離調査の少数に押されて分布形状が読めない。 log10 スケールで見ると対数正規 (=正規分布のような釣り鐘) 形状が見える。

入力: 並列 DL した XML 150 件 (グリッド層別サンプリング)。
出力: 掘進長配列 + log10 ヒストグラム + 累積分布。
限界: サンプリングはランダムでなく地理的層別 (緯度経度 0.1 度グリッド) なので、 都市部に偏らないが、特定市町の極端値 (= 大都市の超長尺ボーリング) を 過小評価する可能性。
代替案: 全 2,304 件 DL すれば代表性 100% だが、 ハンズオン時間制約 (1-3 分) を超える。本記事はサンプル代表性を採用。

実装コード

↑ L51_geological_data.py 行 1637–1703

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# XML パース + 掘進長抽出 (SHIFT_JIS → UTF-8 変換が必要)
import xml.etree.ElementTree as ET, re, numpy as np
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests

def fetch_xml(rid):
    r = requests.get(f"https://hiroshima-dobox.jp/resource_download/{rid}",
                     headers={"User-Agent": "DoBoX-MDASH-textbook/1.0"},
                     timeout=30)
    return r.content

def parse_xml(raw):
    text = raw.decode("shift_jis", errors="replace")
    # SHIFT_JIS 宣言を UTF-8 に書き換えて bytes として再エンコード
    text2 = re.sub(r'encoding="[^"]*"', 'encoding="utf-8"', text, count=1)
    root = ET.fromstring(text2.encode("utf-8"))
    e = root.find(".//総掘進長")
    return float(e.text) if e is not None and e.text else None

# 並列 DL + パース
sample_rids = [...]  # グリッド層別 150 件
with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as ex:
    raw_xmls = list(ex.map(fetch_xml, sample_rids))
depths = [parse_xml(r) for r in raw_xmls]
depths = np.array([d for d in depths if d is not None and d > 0])

# 対数正規分布の検証
log10_d = np.log10(depths)
print(f"min={depths.min():.1f}m, max={depths.max():.1f}m")
print(f"median={np.median(depths):.1f}m, mean={depths.mean():.1f}m")
print(f"log10 範囲 = {log10_d.max() - log10_d.min():.2f} 桁")

図 3: 総掘進長 log10 ヒスト + 累積分布

なぜこの図か: 線形軸では長尺ボーリングが目盛りを支配して分布形が見えない。 log10 スケールで対数正規性を直接視覚化する。 右図の累積分布で「掘進長 X 以下が全体の何 %」 を読み取れる。

図 3: 総掘進長 log10 + 累積分布
図 3: 総掘進長 log10 + 累積分布

この図から読み取れること:

表: 総掘進長 統計

指標 値
件数 150
min (m) 3.00
median (m) 9.00
mean (m) 10.69
std (m) 7.80
max (m) 66.00
P10 (m) 5.00
P90 (m) 17.00
log10 範囲 (桁) 1.34

この表から読み取れること: 中央値 9.0m は道路擁壁・小型橋梁基礎の標準スケール。P90 = 17.0m は大型構造物の基礎深度。log10 範囲 1.34 桁 → H2 (対数正規) を支持。

【分析 3】 N値深度プロファイル + 1 詳細柱状図 — 地盤工学のミクロ

狙い (分析 3: N値の深度逓増 + 1 詳細柱状図)

掘進長 (= マクロ) の次は地下プロファイル (= ミクロ)。 H3 (N値の深度逓増) を、SPT 全打点 1381 回を深度ビン別に集計して検証する。 さらに 1 ボーリング詳細柱状図 で個別の地盤プロファイルを学習者が読めるようにする。

手法 (深度ビン boxplot + 個別柱状図)

深度を 6 ビン (0-3 / 3-5 / 5-10 / 10-20 / 20-50 / 50m+) に分け、 各ビンの N値を boxplot で表示。N=10 (軟弱閾値) と N=50 (打止め) を参照線に引く。

1 詳細柱状図は SPT 回数 + 層数の合計が最大のサンプルを自動選択し、 左ペイン: 土質柱状図 (深度区間 × 大分類色) + 右ペイン: N値プロファイル (深度 vs N値) の 2 ペイン構成で視覚化する。これは dataset 68 PDF の電子柱状図を機械生成版で再現する。

入力: SPT 列 (深度, N値) + soil_layers 列 (上端, 下端, 土質名)。
出力: 深度ビン boxplot + 個別柱状図 (2 ペイン)。
限界: N=50 打止めは「実 N値 ≥ 50」 を意味するが、 データには文字どおり 50 として記録されるので真の地盤強度を過小評価する。 厳密な解析では「N=50 は censored」 として処理する必要がある。
代替案: 修正 N値 (= 拘束圧補正・有効上載圧補正) を計算する手もあるが、 本記事は生 N値の深度プロファイルに焦点を絞る (補正は地盤工学専門の別記事で扱う)。

実装コード

↑ L51_geological_data.py 行 1721–1797

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# SPT 抽出 + 深度ビン集計 + 1 ボーリング詳細描画
import xml.etree.ElementTree as ET, pandas as pd, numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# (a) SPT 抽出 (1 XML 内に複数 SPT 要素がある = 1m おきに繰り返し)
def parse_spt(root):
    spt = []
    for s in root.findall(".//標準貫入試験"):
        d = s.find(".//標準貫入試験_開始深度")
        n = s.find(".//標準貫入試験_合計打撃回数")
        if d is None or n is None: continue
        try:
            spt.append({"深度_m": float(d.text), "N値": float(n.text)})
        except (TypeError, ValueError):
            continue
    return spt

# (b) 深度ビン集計
spt_df = pd.DataFrame(all_spt_records)
spt_df["bin"] = pd.cut(spt_df["深度_m"],
                        bins=[0, 3, 5, 10, 20, 50, 200],
                        labels=["0-3m", "3-5m", "5-10m", "10-20m", "20-50m", "50m+"])
n_by_bin = spt_df.groupby("bin")["N値"].agg(["count", "median", "mean"])
print(n_by_bin)

# (c) 1 ボーリング柱状図 (深度軸を逆転して上から下へ)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, sharey=True, figsize=(11, 8))
ax = axes[0]
for L in soil_layers:
    ax.barh(y=(L["上端"] + L["下端"]) / 2,
            width=1, height=L["下端"] - L["上端"],
            color=COLOR[classify(L["土質名"])])
ax.invert_yaxis()  # 0 を上、深度大を下に
ax = axes[1]
ax.plot([s["N値"] for s in spt], [s["深度_m"] for s in spt], "o-")
ax.invert_yaxis()

図 4: N値の深度プロファイル (boxplot)

なぜこの図か: 深度 vs N値の散布図は点が重なって読めない。 深度をビン化して boxplot にすると、各深度の N値分布の中央値・四分位範囲・外れ値が 1 図で読める。H3 (深度逓増) の検証に最適。

図 4: N値の深度プロファイル
図 4: N値の深度プロファイル

この図から読み取れること:

図 7: 1 ボーリング詳細柱状図 (土質 + N値の 2 ペイン)

なぜこの図か: 統計集計だけでは「個々のボーリングがどう見えるか」 が学習者に伝わらない。 SPT 回数 + 層数の合計が最大のサンプルを自動選択し、 左: 土質柱状図 (深度区間 × 大分類色) + 右: N値プロファイルの 2 ペインで描画。 これは dataset 68 PDF の電子柱状図を機械生成版で再現したもの。

図 7: 1 ボーリング詳細柱状図
図 7: 1 ボーリング詳細柱状図

この図から読み取れること:

表: N値 深度ビン別統計

深度ビン 件数 中央値 平均 標準偏差 最小 最大 軟弱率(%)
0-3m 303 16.00 23.40 19.80 0.00 50.00 40.30
3-5m 278 46.00 32.70 19.40 0.00 60.00 20.10
5-10m 464 50.00 37.40 18.10 0.00 60.00 14.70
10-20m 241 50.00 36.40 18.00 1.00 60.00 13.70
20-50m 78 30.00 31.50 15.80 2.00 50.00 11.50
50m+ 17 50.00 40.30 11.90 18.00 50.00 0.00

この表から読み取れること: 0-3m 中央値 = 16.0, 10-20m 中央値 = 50.0 → H3 (深度逓増) を支持。軟弱率 (N<10) は浅いビンで高く、深いビンで低い → 液状化リスクは表層に集中する古典的傾向と整合。

表: 詳細サンプル — 岩石土層

上端_m 下端_m 厚さ_m 土質名 大分類
0.00 9.00 9.00 埋土・礫混じりシルト混じり砂 粘性土
9.00 12.00 3.00 埋土・礫混じり砂 砂礫
12.00 13.00 1.00 埋土・細〜中砂 砂
13.00 13.70 0.70 埋土・シルト質細〜中砂 粘性土
13.70 24.70 11.00 粘土質シルト 粘性土
24.70 26.90 2.20 シルト質細〜中砂 粘性土
26.90 29.00 2.10 礫混じり粗砂 砂礫
29.00 32.80 3.80 砂礫 砂礫
32.80 33.30 0.50 砂混じり粘土 粘性土
33.30 34.00 0.70 砂質粘土 粘性土
34.00 35.30 1.30 砂質粘土 粘性土
35.30 36.30 1.00 細砂 砂
36.30 37.30 1.00 砂質粘土 粘性土
37.30 37.80 0.50 中砂 砂
37.80 38.20 0.40 砂質粘土 粘性土

この表から読み取れること: 地点 (広島市佐伯区五日市港四丁目地内（測点No) の鉛直層序が 46 区間で記述されている。上端から下端までの厚さと大分類が読める。これは XML の <岩石土区分> 要素を直接展開したもの。

表: 詳細サンプル — SPT 全打点

深度_m N値
1.15 3.00
2.15 3.00
4.15 4.00
5.15 6.00
6.15 7.00
7.15 4.00
8.15 7.00
9.15 7.00
10.15 9.00
11.15 11.00
12.15 21.00
13.15 13.00
14.15 4.00
15.15 4.00
17.15 3.00
18.15 2.00
20.15 2.00
21.15 2.00
23.15 3.00
24.15 2.00
25.15 8.00
26.15 8.00
27.15 18.00
28.15 16.00
29.15 21.00
30.15 27.00
31.15 23.00
32.15 25.00
33.15 9.00
34.15 13.00
35.15 19.00
36.15 26.00
37.15 20.00
38.15 21.00
39.15 18.00
40.15 50.00
41.15 30.00
42.15 42.00
43.15 45.00
44.15 39.00
45.15 20.00
46.15 33.00
47.15 48.00
48.15 50.00
49.15 50.00
50.15 50.00
51.15 50.00
52.15 31.00
53.15 27.00
54.15 31.00
55.15 40.00
56.15 50.00
57.15 18.00
58.15 18.00
59.15 50.00
60.15 50.00
61.15 50.00
62.15 50.00
63.05 50.00
64.10 50.00
65.15 32.00
66.15 38.00

この表から読み取れること: 地点 (広島市佐伯区五日市港四丁目地内（測点No) の N値プロファイル。深度ごとの打撃回数 = N値 が読める。N=50 の行は打止め (= 試験中止)。地盤工学者はこの表を見ながら「支持層深度」 を判断する。

【分析 4】 岩石土大分類 + N値地理分布 — まさ土の支配

狙い (分析 4: 岩石土大分類 + N値の地理分布)

1 ボーリングのプロファイル (= ミクロ) の次は地質構成 (= 県全体の地質特性)。 H4 (まさ土の支配) を、全 749 岩石土層を 7 大分類に集約して検証する。 さらに、サンプル N値の空間分布を地図化することで「地盤強度の地理学」 を描く。

手法 (キーワード辞書による土質大分類化 + 地理マッピング)

岩石土名は自由記述の文字列で多様な表記: 「花崗岩」「風化花崗岩」「マサ土」「礫まじり砂」「凝灰角礫岩」 等。 これを 7 大分類に集約:

入力: soil_layers 列 (上端_m, 下端_m, 厚さ_m, 土質名)。
出力: 7 大分類別 厚さ集計 + 円グラフ + 地理マップ。
限界: キーワード辞書方式は表記揺れ + 複合表現で誤分類が起こる。 例: 「花崗岩質砂礫」 は「花崗岩・まさ土」 と「砂礫」 のどちらにも該当しうるが、 実装は順序判定で「花崗岩」 を優先する。
代替案: 岩石土コード (JIS A 0204) を直接使えば客観的だが、 コード辞書が大規模 (数百種) で学習者には可読性が低い。 キーワード分類は教育的に分かりやすい妥協案。

実装コード

↑ L51_geological_data.py 行 1849–1916

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# 7 大分類によるキーワード集約 + N値地理分布
def classify_soil(name):
    if not name: return "(不明)"
    if "花崗岩" in name or "マサ" in name or "まさ" in name: return "花崗岩・まさ土"
    if any(k in name for k in ["砂岩", "泥岩", "凝灰岩", "頁岩", "礫岩", "石灰岩"]):
        return "堆積岩"
    if any(k in name for k in ["安山岩", "玄武岩", "流紋岩", "閃緑岩"]):
        return "火成岩 (花崗岩以外)"
    if any(k in name for k in ["片岩", "片麻岩", "ホルンフェルス"]):
        return "変成岩"
    if any(k in name for k in ["粘土", "シルト", "ローム"]):
        return "粘性土"
    if "砂" in name and "礫" in name: return "砂礫"
    if "礫" in name: return "礫"
    if "砂" in name: return "砂"
    if any(k in name for k in ["盛土", "埋土", "崖錐", "表土"]):
        return "表土・盛土"
    return "その他"

layer_df["大分類"] = layer_df["土質名"].apply(classify_soil)
soil_summary = layer_df.groupby("大分類").agg(
    件数=("土質名", "count"), 総厚_m=("厚さ_m", "sum")
).sort_values("総厚_m", ascending=False)

# N値地理マップ (各サンプルの N値中央値で色分け)
g_sample["N値中央値"] = g_sample["spt"].apply(
    lambda s: np.median([x["N値"] for x in s]) if s else np.nan)
gs_valid = g_sample.dropna(subset=["N値中央値"])
ax.scatter(gs_valid.geometry.x, gs_valid.geometry.y,
           c=gs_valid["N値中央値"], cmap="RdYlGn",
           vmin=0, vmax=50, s=60)

図 5: 岩石土大分類 (厚さ% + 件数)

なぜこの図か: 7 大分類の支配比率を面積で表現する円グラフは 「全体に占める割合」 を直感する最強の表現。 右側の棒グラフで層数 (= 出現回数) も併記し、 「厚いが少数」 vs 「薄いが多数」 の差を読み分ける。

図 5: 岩石土大分類 (厚さ% + 件数)
図 5: 岩石土大分類 (厚さ% + 件数)

この図から読み取れること:

図 8: N値中央値の地理分布

なぜこの図か: 図 4 で「深度ごとの N値」 を集約したが、 地点ごとの「総合的な硬軟」を見たい。 各サンプル 150 件のSPT N値の中央値を計算し、地図上で色分け。 赤 = 軟弱 (median N<10) , 緑 = 堅固 (median N>30) で地盤強度の地理学を描く。

図 8: N値中央値の地理分布
図 8: N値中央値の地理分布

この図から読み取れること:

表: 岩石土大分類 (7 値)

大分類 件数 総厚_m 厚さ%
砂礫 185 389.78 24.30
花崗岩・まさ土 144 380.29 23.70
粘性土 193 356.11 22.20
火成岩 (花崗岩以外) 61 156.59 9.80
その他 50 125.72 7.80
砂 62 75.30 4.70
堆積岩 31 74.37 4.60
礫 15 24.40 1.50
表土・盛土 8 20.70 1.30

この表から読み取れること: 花崗岩・まさ土の厚さシェア = 23.7% で支配的。これは広島県の地質的特性を映す。H4 (まさ土の支配) を部分支持。

表: 土質名 Top 15 (生表記)

土質名 層数 大分類
花崗岩 75 花崗岩・まさ土
礫混じり砂 51 砂礫
砂礫 42 砂礫
風化花崗岩 29 花崗岩・まさ土
礫混り砂 27 砂礫
流紋岩 23 火成岩 (花崗岩以外)
シルト質砂 22 粘性土
玉石混り砂礫 19 砂礫
砂 19 砂
強風化花崗岩 17 花崗岩・まさ土
玉石混じり砂礫 16 砂礫
シルト混じり砂 16 粘性土
砂質粘土 14 粘性土
粘土質砂 14 粘性土
礫混じり粘土質砂 13 粘性土

この表から読み取れること: 生表記レベルでは「花崗岩」 系が最頻、それに次いで「砂礫」 「シルト」 等。表記揺れ (例: 花崗岩 / 風化花崗岩 / 強風化花崗岩) は大分類で集約される。地質学者の自由記述から学習データセットを作る場合は、このようなキーワード正規化が必須。

【分析 5】 時系列 + dataset ペア検証 — 西日本豪雨の影と 2 表現の必然

狙い (分析 5: 調査年代の時系列 + 2 dataset ペア検証)

地理 (どこ) ・規模 (どこまで) ・地質 (何) を見たので、最後に時間 (いつ) とデータ構造。 H5 (2018 西日本豪雨後の調査ラッシュ) と H6 (2 dataset の完全ペア) を検証する。

手法 (時系列 bar + 集合演算)

調査終了年月日 (ファイル名末尾) を月単位に丸め、bar plot。 2018-07-07 マーカーを引いて西日本豪雨との関係を視覚化する。

ペア検証は集合演算 1 行: set(67_keys) & set(68_keys)。 キーは (lat, lon, date) のタプル (2,304 × 3 列)。

入力: dataset 67 listing + dataset 68 listing。
出力: 月別件数 bar + ペア集合 Venn 風。
限界: lat/lon は 6 桁精度。同じ調査の 67 と 68 で座標が異なるような表記揺れがあれば、 ペア率が下がる。実際は揃っているか?
代替案: ボーリング ID (XML 内 ボーリング名 = "Boring No.2" 等) で 照合する手もあるが、これも自由記述で揺れがある。 座標 + 日付の 3 列マッチが最も堅牢。

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# 時系列 + ペア検証
import pandas as pd

df67["date"] = pd.to_datetime(df67["survey_date"])
df68["date"] = pd.to_datetime(df68["survey_date"])

# 月別件数
ym = df67.groupby(df67["date"].dt.to_period("M")).size()
print(ym.sort_index())

# 西日本豪雨後の比率
post = (df67["date"] >= "2018-07-01").sum()
print(f"2018-07 以降: {post}/{len(df67)} = {100*post/len(df67):.0f}%")

# 67 ⇔ 68 ペア
KEY = ["lat", "lon", "survey_date"]
keys67 = set(map(tuple, df67[KEY].values))
keys68 = set(map(tuple, df68[KEY].values))
common = keys67 & keys68
print(f"ペア率 = {100*len(common)/len(keys67):.1f}% ({len(common)}/{len(keys67)})")

図 6: 調査月の時系列分布 — 西日本豪雨ピーク

なぜこの図か: H5 (西日本豪雨後の調査ラッシュ) を直接視覚化する。 月別件数を bar で描き、2018-07-07 (西日本豪雨開始日) を破線マーカーで明示。 ピーク期間と西日本豪雨の時間関係が一目で読める。

図 6: 調査月の時系列分布
図 6: 調査月の時系列分布

この図から読み取れること:

図 9: dataset 67 ⇔ 68 ペア対応

なぜこの図か: H6 (2 dataset の完全ペア) を直接視覚化する。 左の Venn 風で「67 と 68 がほぼ完全一致」 という構造を伝え、 右の bar で 3 集合 (共通 / 67only / 68only) の絶対件数を厳密に示す。

図 9: 67 ⇔ 68 ペア対応
図 9: 67 ⇔ 68 ペア対応

この図から読み取れること:

表: 年別件数

年 件数 シェア%
1989.00 8 0.30
1990.00 1 0.00
1993.00 1 0.00
2011.00 1 0.00
2015.00 69 3.00
2016.00 99 4.30
2017.00 189 8.20
2018.00 175 7.60
2019.00 443 19.30
2020.00 360 15.60
2021.00 335 14.60
2022.00 317 13.80
2023.00 276 12.00
2024.00 27 1.20

この表から読み取れること: 2018 年から件数が顕著に増加。これは 2018-07 西日本豪雨と整合。2010 年代後半以降が現代的データの主体。

表: 67 ⇔ 68 ペア検証

集合 件数
dataset 67 (XML 機械可読) 2304
dataset 68 (PDF 人間可読) 2304
(lat, lon, date) ペア共通 2298
67 only 0
68 only 0
ペア率 (= 共通 / 67) 99.7%

この表から読み取れること: ペア率 99.7% → H6 (完全ペア) を支持。残り 0.3% は表記揺れ・更新タイミング差と推察。DoBoX の 「機械可読 + 人間可読 の 2 表現を必ずペアで配信する」 設計思想を実証する。

仮説検証総合

本記事の 6 仮説と観測結果の照合:

仮説 予想 観測 判定
H1 (沿岸都市集中) 上位 5 市町シェア >= 50% 上位 5 市町 = 45.2% (呉市, 福山市, (都市計画区域外)) 部分支持
H2 (掘進長の対数正規分布) log10 範囲 ~ 2 桁、median 10-20m log10 範囲 1.34 桁, median 9.0m, min 3.0m, max 66.0m 部分支持
H3 (N値の深度逓増) 0-3m N<10, 10m+ N>30 0-3m 中央値 = 16.0, 10m+ 中央値 = 50.0 支持
H4 (まさ土の支配) 花崗岩・まさ土の厚さシェア >= 40% 花崗岩・まさ土 = 23.7%、上位 3 大分類が並立 (砂礫 + まさ土 + 粘性土 が ~ 22-24% で 3 層分布) 部分支持
H5 (2018 西日本豪雨後の調査ラッシュ) 2018-07 以降に件数急増, ピーク月で集中 2018-07 以降 = 1874 件 (81%), ピーク月 = 2020-12 (69 件) 支持
H6 (2 dataset の完全ペア) (lat,lon,date) ペア率 >= 95% ペア率 99.7% (2298/2304) 支持

主要発見の総括

2 dataset の構造的相互関係

dataset 67 (XML 機械可読) と 68 (PDF 人間可読) は独立した別データではなく、同一のボーリング調査現実を 2 つのフォーマットで配信している。(lat, lon, date) で 1:1 対応する。67 = 機械処理 (本記事の解析がまさにこれ) ・横断統計・空間結合に最適。68 = 現場技術者の意思決定支援 (= 工事監督が PDF を印刷して持参) に最適。両者を必ずペアで配信する設計は、データの機械可読性と人間可読性の並立を運用上保証する。本記事はこの設計を逆工学的に解読し、学習者にオープンデータ設計の実例を提示した。

L50 と L51 の構造比較

L50 (道路規制 1257/1258) と L51 (地盤情報 67/68) は異なるペア型 2-dataset:

これは「DoBoX の同一シリーズ複数 dataset」 が同じ実体を異なる切り方で配信する多様な設計パターンを持つことを示す。「シリーズ統合分析」 の研究的価値は、こうしたメタ構造の発見にある。

発展課題

結果X → 新仮説Y → 課題Z (4 課題)

発展課題 1 (まさ土支配 + 西日本豪雨 由来)

発展課題 2 (N値の深度逓増 由来)

発展課題 3 (沿岸軟弱地盤 + 液状化リスク 由来)

発展課題 4 (ペア構造の応用 由来)