近さの地図：取引の相手が似ている産業

108の産業を、「誰から買い、誰に売っているか」の似かたで平面に並べました。近いほど取引の相手が似ていて、遠いほど違います（産業マップの配置は見やすさ重視で、距離に意味はありません）。ブルーオーシャン候補の4グループ（金色の輪）が、地図のどこにいるかも見られます。

2次元に落とすため、距離は完全には再現できません（元の非類似度と地図上の距離の順位相関 ρ=）。近い＝似ている、の目安として見てください。

色:

点にカーソルを合わせる（スマホはタップ）と、その産業と「取引の相手が似ている」上位3産業が出ます。

候補グループは「似た者どうし」か？

各グループの構成部門どうしの平均距離を、同数の部門をランダムに選んだ場合（2000回）と比べました。「順位」は、ランダムな組み合わせより近い割合の逆で、小さいほど、まとまりが強いことを示します（50%付近＝ランダム並み）。

グループ	構成部門どうしの平均距離	全部門の平均距離	順位（小さいほど近い）

読み取り: G1（裏方）・G2（ネット）・G3（ケア）は、ランダムな組み合わせよりずっと近く、取引相手の似た「ひとまとまり」と言えます。一方G4（素材の川上）はランダム並みで、構成部門の売り先・買い先は別々です。G4は、取引構造ではなく「最終製品の陰にある」という見立てでくくったグループで、まとまりの根拠は弱いと考えるのが妥当です（仮説）。

読み方のヒント

円の大きさは2020年の産出額。金色の輪は、ブルーオーシャン候補グループ（G1〜G4）の構成部門です。
同じ候補グループの部門が地図上で固まっているかを見ると、「グループとして一括りにできる根拠」があるかを確かめられます。散らばっているグループは、売り先・買い先が実は別々で、くくりは筆者の見立てに近いと言えます。
どの産業とも近くない（孤立した）点は、独特な取引構造をもつ部門です。

方法

産業連関表（2020年・108部門）から、各部門の「仕入れ構成」と「販売先構成」をつなげたベクトルを作り（自部門内の取引は除く、平方根変換）、部門間の距離（非類似度）を計算。
距離を保つように2次元へ配置（多次元尺度構成法 MDS、scikit-learn）。軸に意味はありません。
スクリプト：pipeline/similarity_map.py。出典と免責は方法と出典を参照。