時空間キューブ（Space-Time Cube） とは、時間と空間の関係を同時に可視化するための3次元的な図表です。地理情報科学（GIS）やデータビジュアライゼーションの分野で、時間変化を伴う空間データを分析する際に用いられます。
2次元の地図では空間のみ、時系列グラフでは時間のみを扱いますが、時空間キューブでは「横軸＝地理的な位置（X・Y）」「縦軸＝時間（Z軸）」という構造で両方を一体的に示します。
チャートの見方
| 要素 | 意味 |
|---|---|
| X・Y軸 | 地理的な空間位置（例：経度・緯度、または都市・地点） |
| Z軸（縦軸） | 時間の流れ（下から上へ、または過去から未来へ） |
| 点または線 | ある対象（人、車両、気象現象など）の位置とその変化 |
| 面またはボリューム | 一定期間または一定空間のデータ密度や分布 |
| 色・サイズ | 属性値の大きさ（例：人口密度、温度、移動速度など）を表現 |
たとえば、人物の移動を表す場合、各時点の位置がZ軸方向に積み重なり、「軌跡（trajectory）」として立体的に見えるようになります。これにより、ある地点での滞在時間や移動の速さ、活動範囲などを直感的に理解できます。
背景と応用例
時空間キューブは、1960年代に地理学者Hägerstrandによる「時空間プリズム（space-time prism）」という理論的概念に基づいています。この理論は、人間活動が時間と空間の制約の中で行われることを示したもので、後のGIS分析や人流解析に大きな影響を与えました。
現代では、以下のような応用が見られます。
- 都市交通解析：通勤・通学の移動パターンを3Dで表示
- 犯罪分析：発生地点と時刻の関係を立体的に分析
- 環境モニタリング：温度・降水量・風速などの時系列空間変動を可視化
- SNS投稿分析：時間と場所に基づく人々の行動・話題の変化を追跡
利用ツールと実装例
| 分野 | 主なツール／実装例 |
|---|---|
| GIS解析 | ArcGIS Proの「Space Time Pattern Mining」ツール |
| Web可視化 | CesiumJS、Three.jsを用いたWebGL立体描画 |
| データ分析 | Python（Plotly、Matplotlib 3D、Kepler.glなど） |
| 研究分析 | Hägerstrandモデルに基づく時空間プリズム解析（STCモデル） |
まとめ
時空間キューブは、時間と空間を統合的に理解するための強力な可視化手法です。従来の2D地図や時系列グラフでは見落としがちな「変化の連続性」や「同時性」を、立体的に把握することができます。特に、人の移動、都市活動、環境変化などを扱うデータにおいて、その表現力が発揮されます。