ロケット打ち上げは過去最多、それでも成功率95%超 — 世界の宇宙打ち上げデータを可視化

公開日: 2026-07-01 ｜ カテゴリ: MakeoverMonday

今週のお題

MakeoverMonday 2026 Week26 のお題は「The World’s Space Launch Sites（世界の宇宙打ち上げサイト）」。元ネタは Voronoi の地図記事で、2016〜2026年の世界の打ち上げ拠点をマッピングしたものでした。

データは1行＝1打ち上げの単位で、打ち上げ日・国・ロケット（Launch Vehicle）・打ち上げ拠点・成否（Launch Outcome）・ペイロード重量などが記録されています。元記事は「どこで打ち上げているか」という地理にフォーカスしていましたが、今回はあえて地図を使わず、「打ち上げが増える中で信頼性はどう推移したのか」「主力ロケットの勢力図はどう変わったのか」という時系列の問いに作り替えました。

作成したダッシュボード

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タイトルは「打ち上げ件数は過去最多。それでも成功率は95%以上を維持」。4つのチャートで、件数・信頼性・勢力図という3つの観点から宇宙開発の現在地を読み解いています。

工夫した点・こだわり

1. 地図のお題を、あえて「時系列の問い」に作り替えた
元データは緯度経度を持つ地理データですが、「打ち上げ場所」より「打ち上げの量と質の変化」のほうがストーリーになると考え、年次推移を主役に据えました。

2. 件数と成功率を1つのチャートに重ねた（左上）
棒グラフ＝年間打ち上げ件数、折れ線＝成功率。二重軸（デュアルアキシス）で重ねることで、「件数は右肩上がりで急増しているのに、成功率の折れ線はほぼ横ばいで95%以上をキープ」という対比が一目で伝わります。

3. 勢力図の移り変わりを100%積み上げエリアで（右上）
主力ロケットグループのシェアを時系列で見ると、かつてのSoyuz・Proton中心の構図から、近年はFalcon（SpaceX）とLong March（中国）が大きく面積を広げている様子が読み取れます。

4. 「実績×信頼性×機種数」を散布図に凝縮（右下）
横軸＝累計打ち上げ件数、縦軸＝成功率、バブルの大きさ＝ロケット機種数。Falconは累計673回・成功率99.1%と「量も質も」突出。一方Protonは成功率93.2%とやや低く、ポジションの違いが明確に分かれます。

5. ノイズを消すしきい値パラメータ
打ち上げ回数が極端に少ないロケットを除外するため、「最低打ち上げ回数」のパラメータ（既定100回）を用意しました。少数の打ち上げで成功率100%／0%といった外れ値が混ざるのを防ぎ、主力ロケットの比較に集中できます。

使ったTableauの技術・Tips

■ パラメータ×CASE文による動的ディメンション切り替え
分析軸を「ロケットグループ／国／打ち上げ拠点／機種タイプ」などから切り替えられるよう、リスト型パラメータと計算フィールドを組み合わせました。

// c.selected dim
CASE [p.select dim]
WHEN 0 THEN [country]
WHEN 1 THEN [launch_vehicle_group]
WHEN 2 THEN [launch_site_name]
WHEN 3 THEN [location]
WHEN 4 THEN [lv_type]
END

この「パラメータで切り替える計算ディメンション」を各ワークシートの軸に置くだけで、1つのダッシュボードで複数の切り口を提供できます。

■ 成功率の計算（フラグ集計）
成否は文字列（”Success” など）で入っているため、IIFで1/0のフラグに変換し、件数で割って成功率を出しています。

// c.Success_rate%
SUM(IIF([launch_outcome]="Success",1,0)) / COUNTD([id])

打ち上げ件数は重複を避けるため COUNTD([id]) でユニークカウント。表示形式はパーセント（小数第1位）に設定しています。

■ 二重軸（デュアルアキシス）で異なる単位を1チャートに
「件数（回）」と「成功率（%）」のように単位もスケールも違う指標を1つのチャートで見せたいときは、二重軸が有効です。一方を棒、もう一方を線にして「軸の同期」を切ることで、それぞれが見やすいスケールで描画されます。Tableau公式の『designing-efficient-workbooks』でも、伝えたい比較に集中させる軸の使い分けは重要な設計指針として挙げられています。

■ 100%積み上げエリアで構成比の推移を見る
実数ではなく「シェア（構成比）」の変化を伝えたいときは、簡易表計算の「合計に対する割合（% of Total）」を使った100%積み上げが効果的です。総量の増減に左右されず、勢力図の入れ替わりそのものを描けます。

学び・振り返り

地理データを渡されると、つい地図を作りたくなります。しかし今回は「地図にしない」という選択が、かえって伝えたいメッセージ（増え続ける打ち上げと、それでも保たれる高い信頼性）を際立たせました。元データの形ではなく、そのデータで何を語りたいかから逆算してチャートを選ぶ——MakeoverMondayらしい学びでした。

次回は、今回あえて捨てた地理情報（打ち上げ拠点の偏在）を、時系列ストーリーと両立させる構成にも挑戦してみたいです。

Tableau Public プロフィール: https://public.tableau.com/app/profile/tamaball38175/vizzes