「月食」よりも「日食」の方が実は多い～あるいは「データを読む」ことについて考える
マーケティング部の渡辺です。
データやITなどに関する様々なことをゆるく書いているコラムです。
気になったニュースから：皆既月食がありました
今日は全世界的な時事ネタを話題にしてみました。
先日（2025/9/8）の早朝、数年ぶりの「皆既月食」があり世間的にも話題になりました。そこで月食について少し書いてみたいと思います。「そうなのか」と思える小話と、「データから必要な結論を出すことは難しい」という話などをします。
実は「次の月食はもうすぐ」（2026/3/3の夕方）なので、これを読んで知識を入れ知恵いただきますと、次の月食の時に「ちょっと賢い話」を周囲にできるのではないかと思います。
参考：月食について報じているニュース
⇒ 皆既月食2025 各地で神秘的な赤銅色の満月に＜写真ギャラリー＞ - ウェザーニュース
「月食」と「日食」はどちらが多いでしょうか？
最初に、ちょっと「そうなんだ」と思える話から始めましょう。月食と同じような天体ショーとしては日食がありますが、果たして「月食」と「日食」どっちが回数の多い現象だと思いますか？
月食は数年に一回くらいで「なんか時々あるなあ」の感じで、日食は人生で一回見られるかどうか、みたいなイメージではないかと思います。でも実は、月食より日食の方が多いんですね。では具体的に、2020年から2025年での実際のデータを見てみましょう。
2020年から2025年の日食 ☼（11回）
- 2020年06月21日 金環日食
- 2020年12月15日 皆既日食
- 2021年06月10日 金環日食
- 2021年12月04日 皆既日食
- 2022年05月01日 部分日食
- 2022年10月25日 部分日食
- 2023年04月20日 金環皆既日食
- 2023年10月15日 金環日食
- 2024年04月09日 皆既日食
- 2024年10月03日 金環日食
- 2025年03月29日 部分日食
2020年から2025年の月食 ☽（8回）
- 2021年05月26日 皆既月食＊
- 2021年11月19日 部分月食＊
- 2022年05月16日 皆既月食
- 2022年11月08日 皆既月食＊
- 2023年10月29日 部分月食＊
- 2024年09月18日 部分月食
- 2025年03月14日 皆既月食＊
- 2025年09月08日 皆既月食＊
ご覧の通りに「日食の方が回数が多い」ことが解ります。直感と全然違いますね。
月食が全世界で観測できることが多い（その時間帯に昼ではない限り）のに対し、回数の多い日食ですが限られた地域でしか観測できないので、直感との乖離が起こっています。「＊」を付けた月食は日本でも観測可能ですが（6回）、一方回数では多い日食は日本では一回も見えません（0回）。あるいはグローバル化だと言われますが、普段の我々は世界全体目線ではないらしいこともわかります。
月食と日食の仕組み
解っている人には今さらの説明ですが、月食や日食はなぜ起こるのでしょうか。「太陽」「月」「地球」の三つの天体の位置関係が以下のようになった時に発生します。
- 月食：「太陽から月に届く光」を「地球」が遮る
- 太陽→（地球）→月
- 日食：「太陽から地球に届く光」を「月」が遮る
- 太陽→（月）→地球
地球の方が月よりもサイズが大きいので、「月に落ちる地球の影」は月全体になることが多くなりますが、逆に「地球に落ちる月の影」は地球の一部だけになるため、日食が見えるのは限られた地域だけになります
皆既月食で「赤い月」になる理由
皆既月食になると「赤い月」になりますが、これは「地球に大気があるから」です。波長の長い赤い光は大気によって屈折して地球の影の方まで回り込みやすく、結果月面は赤くなります。「波長の長い」ものが回り込む現象は、「光には影ができるが音波は後ろ側まで回り込むので聞こえる」とか「周波数の低い（波長の長い）800MHzのケータイの方が、電波が回り込むので圏外になりにくい」と似た現象。「月が赤い」のは実はこれらと似た仕組みによるもの。
美しい皆既日食が観られるのは「今が奇跡のタイミング」だから
また、皆既日食の時には美しい太陽コロナが見えますが、これは地球から見て、「月と太陽がほぼ同じ大きさ」に見える「奇跡的タイミング」なので観測できる現象です。月は徐々に地球から遠ざかっていますから見た目のサイズはだんだん小さくなり、もうしばらくすると月は太陽を完全に隠せなくなり、「金環日食しか観察できなくなる」はずです。我々は今、地球の日食事情的には「奇跡の時代」に生きています。
以上は次に月食が起こった時にでも、話のネタにしてください。
再度：本当に「日食の方が多い」のか？
というわけで「実は日食の方が多い」話をしましたが、どうもモヤモヤしている人もいるかもしれません。次はそのモヤモヤを話題にします。
このテキストは「ちょっと面白い小話をしますよ」として書き始めました、「面白い小話」としては「実は日食の方が多いんですよ」が期待に沿ったストーリーです。ただし、「でも月食は見えるけど日食は日本では見えないよね？見えないと意味ないのでは？」と言われれば、それもその通りです。
例えば社長から、「月食か日食を見に行く社内旅行を計画したら楽しそうだ考えているんだけれど、どっちの方が回数的に見込みがあるの？」と聞かれて「日食の方が回数が多いです」と答えたら「実際に見れなきゃ意味ないでしょ」と怒られるでしょう。
データを解釈することの難しさ（データの読み方は一つではない）
これは、一種の「データを解釈することの難しさ」の話でもあります。
- データを用意：月食がいつ起こるかデータ、日食がいつ起こるかデータ
- 質問：月食と日食、どっちが多いの？
つまり、この問いは「答えが一つではない」のです。同じデータの読み方が、文脈やニーズで異なることがあります。
もし、違和感なく読み進めていただいていたなら、実は皆さんは「私の言わんとすることを察して、空気を読んでいた」ことになります。場合によっては、その「空気を読んでしまう能力」が間違いを生むに思い込みになることもあります。また、「月食が多い派」「日食が多い派」がともに「俺たちが正しい」と言い張ってしまい、思い込みが喧嘩を起こしてしまうことだって起こるかもしれません。
あるいは上司から、「月食と日食、どっちが多いの？」とだけ聞かれたら、質問の意図を確認しなければいけないことになります。あるいは自分が上司なら、そんな質問をしたら部下は「上司の頭の中当てクイズ」になってしまうということ。空気を読めとか、言わなくても察しろとか言っていてはだめで、ちゃんと「なぜ聞いているのか」は伝えなければいけません。
本当はもっと難しいデータの解釈
それでは「社内旅行を計画したい」話だったら、日本で観測可能な日食や月食のデータを取ってきてコピペして報告すれば万全か、というと実はそうではありません。
考えてみてください、天文台が「日本で観測可能」だと言っていても、それは日本の領土のどこか一か所でも見える場所があると言っているだけです。例えば、太平洋の絶海の孤島でだけ日食が見えるだけなら、「社員旅行で観に行く」のはちょっと大変すぎるはずです。
やはり「質問の意図」を聞かねばなりません。そして例えば、「東京から数日程度の日程で現実的に社員旅行で行けるのか？」であるなら、判断に必要なデータが不足しており、新しいデータも必要になります。
- 追加で必要になるデータ
- 日食が観られる地域の緯度経度的なもの
- その地域への東京から移動時間、交通費、費用など判断に必要なデータ
しかしながら、最初からここまで考えが至るかというと、そうではないはずです。データを分析し、何を報告しなければいけないか考えているうちに「もしかして、現実的に移動できるのかも調べないといけないのでは？」と気が付くことの方が多いはずです。
つまりデータ分析では、最初には必要だと思ってもいなかったデータが追加で必要になることがあります。
- データ分析やデータ活用では、後になって「あのデータも必要だ」となりやすいので、必要に応じて多種多様なデータを取得して利用可能にできる環境が必要
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考慮漏れはないのか確認する必要があり、漏れはよくある
そういうわけで、現実的に移動できるのかも合わせて分析しました。でも、本当にそれで万全でしょうか。人はミスをしやすく、抜け漏れもしやすい存在です。そういうことも踏まえて、ちゃんと「これで大丈夫なのか」確認をする必要があります。
それで他の人に意見を聞いてみることにしました。やっぱり考慮漏れがありました。実際に月食を楽しみにしたことがある人ならわかるでしょうが、「せっかくの天体ショーなのに天候が良くないので観られない」ことがあります。つまり、天候も気にしなければいけないことが解りました。
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未来の天気予報はありませんが、晴天の多い月かどうかくらいは判断できます。しかしそのためには「追加のデータ」がまた必要になりました。
さらに考えてみると、「現地が晴天でも経路がダメ」なこともあります。離島で日食を見る予定だったとして、海が荒れていて航路が止まりやすい季節だったらよくありません。
ソフトウェア開発でソフトウェアテストが必ず必要であるように、抜け漏れの確認は必要になりますし、そのたびに追加のデータが必要になったりします。さらに考えてみると、人数分の宿が確保できそうなのかとか、国外なら現地が政情不安じゃないか？みたいなことも考えないといけない感じもあります。
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「全然別の切り口」
何も考えずに「日食の方が多いです」と回答すれば無配慮ではあるものの、ここまで配慮してレポートを出したら、とても配慮の行き届いたレポートになるでしょう。
ただこれでもまだ考慮ができていないことがあります。そして、世の中でイノベーティブな取り組みみたいに言われることは、通常の考慮の範囲外に飛び出すものだったりします。本件だと悪天候でも「飛行機で空を飛んでいれば」観測できるので、「飛行機から日食や月食を観ようツアー」なら天気や場所の心配は一気に減ります。
データ分析から新ビジネスが生み出されるようにしたい、みたいなことが割と気軽に言われますが、これくらいまで考えないと「分析の結果、新ビジネスが発見されました」にはならないという話かもしれません。
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セルフサービスBI
考慮漏れに気が付いた、気になる関連事項に気付いた、あるいはなにかアイディアを思いつくたびに、だれかに聞きに行くとか、データの集め直しやデータ分析のやり直しを依頼書を書いてエンジニアに依頼していては、その都度手間と時間がかかってスムーズに進みません。
- これを素早く回せるかどうか：思いついた→自分で必要なデータを取ってくる→自分でデータ分析をやり直してそこから新しいことをすぐに理解する
つまりデータ活用の時代とは、「自分でやる必要がある時代」ということ。だから今では判断を下す人、例えば経営者なんかでも、可能ならば自分自身でデータを取り扱えることが望まれます。
もちろん、経営者がPythonをマスターしてデータ分析システムを自分で開発実装する、みたいなことはなかなか現実的ではないことが多いはずで、そうなると「現場の人でも自分で使える程度のもの」で必要なことができる環境を整備されることが望まれることになります。
このような環境整備はセルフサービスBIツールの整備だけでは不十分です。なぜなら、分析に使うデータの用意も必要だからです。そこで、分析に必要なデータを「自分たちで用意できる」手段も必要になります。ノーコードで多種多様なデータに連携して持ってくることができる、弊社の「つなぐ」技術はそういう時に必要になります。
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