研究論文で使うサンキー図：エネルギー・炭素・予算・ワークフローの例
サンキー図は、「量を持った流れ」を見せたいときに頼りになる図です。エネルギーや炭素、水、材料、研究費、サンプル、患者、学生といったものが、どこから来て、どこへ流れ、どこで失われるのか。これを一枚で説明できます。
ただ、見た目が派手なぶん、科学図としての失敗も目立ちます。線幅が量に比例していない、単位が抜けている、枝が多すぎる、損失の意味が曖昧——こうした図は、論文では一気に読みにくくなります。
ここでは、研究用途のサンキー図をどう設計すればいいかを整理し、あわせて SciDraw AI Sankey Diagram Generator でそのまま使えるプロンプトも紹介します。
サンキー図では、入力・変換・損失・最終用途を一目で追えることが大切です。
サンキー図を使うべき場面
次のようなデータには、サンキー図が向いています。
- エネルギー収支と変換損失
- 炭素・水・材料のフロー
- 研究費や予算の配分
- サンプルや被験者の、研究段階ごとの移動
- 製造工程における入力・製品・廃棄・リサイクル
- 複数の入力が複数の出力に分かれていく構造
単にカテゴリの大小を比べたいだけなら、棒グラフのほうが読みやすいこともあります。サンキー図の強みは、量と接続関係を同時に見せられるところにあります。
よくある失敗
線幅がデータを表していない
サンキー図では、線幅そのものがデータです。装飾のつもりで太さを変えてしまうと、読者に誤った印象を与えてしまいます。
単位が書かれていない
TWh、kg C、mm/year、円、ドル、サンプル数、患者数——流量には必ず単位を添えます。
小さな枝をすべて出している
細かい分岐が増えすぎると、図はもう読めません。主張に関係しない小項目は Other にまとめてしまうのが現実的です。
流れの向きがわからない
研究論文では、左から右へ読ませる設計がいちばん無難です。循環や戻り流れがある場合は、キャプションできちんと説明しましょう。
データは Source / Target / Value で整理する
まずは表に落とし込みます。
| Source | Target | Value | Unit |
|---|---|---|---|
| Total input | Conversion | 100 | TWh |
| Conversion | Useful output | 62 | TWh |
| Conversion | Losses | 38 | TWh |
図を描き始める前に、確認しておきたいのは次の 4 点です。
- 出発点は何か。
- 中間段階はどれか。
- 損失や排除はどこで起きるか。
- 最終的に、読者に何を比較してほしいのか。
例1：エネルギー収支
エネルギー研究では、一次エネルギー・変換・最終用途・損失を、一枚にまとめて示せます。
プロンプト例：
Create a left-to-right Sankey diagram for a national energy balance. Show coal, gas, oil, nuclear and renewables flowing into conversion, then into electricity, transport, industry and residential use. Add heat loss and distribution loss as separate branches. Use proportional band widths and label all flows in TWh.
例2：研究費配分
研究費の配分は、表だけだと全体像が伝わりにくいものです。サンキー図にすると、どこに大きな予算が流れているのかがひと目で見えてきます。
研究費のサンキー図は、申請書・年次報告・プロジェクト紹介などに向いています。
主なカテゴリ：
- 人件費
- 設備
- 消耗品
- 旅費
- データ処理
- 論文掲載費
- 間接経費
間接経費を含める場合は、曖昧な運営費に紛れ込ませず、はっきりとラベルを付けます。
例3：炭素フロー
環境科学や生態学では、炭素が大気・生産者・消費者・分解者のあいだをどう移動するかを説明できます。
炭素フローでは、固定・摂食・呼吸・分解を分けて示すと理解しやすくなります。
キャプションでは、その値が年フラックスなのか、ストックなのか、それともモデル出力なのかを明記しておきます。
例4：コホートやワークフロー
サンキー図は、物質だけでなく、人やサンプルの移動にも使えます。
- 登録 -> スクリーニング -> ランダム化 -> 完了 -> 解析
- 入学 -> 1年次 -> 2年次 -> 卒業 / 転学 / 退学
- サンプル採取 -> QC通過 -> シーケンス -> 解析 -> 除外
ただし、CONSORT や PRISMA のように報告形式が決まっている場合は、サンキー図はあくまで補助図として使うのが安全です。
SciDraw AI で作るときのコツ
https://sci-draw.com/sankey-diagram-generator では、自然文で流れを説明できます。次の情報を入れておくと、結果が安定します。
- Source と Target
- 数値
- 単位
- 損失を別枝にするかどうか
- 左右方向か、上下方向か
- 色分けのルール
悪いプロンプト：
Make an energy Sankey diagram.
良いプロンプト：
Create a Sankey diagram with 100 TWh total energy input. Split it into 45 TWh electricity generation, 35 TWh transport fuel and 20 TWh direct heating. From electricity generation, split into 28 TWh useful electricity and 17 TWh heat loss. Label each flow with TWh and keep band widths proportional.
論文用チェックリスト
- 線幅は量に比例しているか。
- 単位はあるか。
- 小カテゴリを整理できているか。
- 損失・排出・除外が明確か。
- データ期間と出典をキャプションに書いたか。
- 色には意味があるか。
- 論文のカラム幅まで縮小しても読めるか。
FAQ
サンキー図とフローチャートの違いは？
フローチャートは手順を示します。サンキー図は量を持った流れを示し、線幅がそのままデータになります。
研究論文にサンキー図を入れてもよいですか？
はい。エネルギー、環境、材料フロー、工学、コホート研究などで有効です。
最低限どんなデータが必要ですか？
Source、Target、Value の3列が基本です。論文用なら、単位・期間・データ出典もそろえておきましょう。