📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移:
今回のデータは30日間の観測のうち、2つの日付に絞られているため、全体的な長期傾向を把握するのは制約があります。しかし、以下が観察されました:
– **総合WEI**: 0.74375から0.73へとわずかな減少。全体的に高いスコアですが、微減の背景を探る必要があります。
– **個人WEI平均**: 0.725から0.7へと減少傾向。
– **社会WEI平均**: 0.7625から0.75に微減。個人と同様に減少傾向が見えます。
#### 詳細項目の推移:
– **経済的余裕**(personal_economic): スコアが一定 (0.75)で、変動なし。
– **健康状態**(personal_health): スコアが一定 (0.8)。
– **心理的ストレス**(personal_stress): 0.65から0.6へ減少。個人のストレスが高まっている可能性があります。
– **自由度と自治**(personal_autonomy): 0.7から0.65に減少。
– **公平性・公正さ**(social_fairness): 0.6から0.7へ向上。社会的には公平性が改善している様子。
– **持続可能性と自治性**(social_sustainability): 一貫して高く、0.85。
– **社会基盤・教育機会**(social_infrastructure): 0.9から0.8へ低下。社会基盤の強さに若干の不安材料。
– **共生・多様性・自由の保障**(social_diversity): 0.7から0.65に減少。
#### 異常値:
データ内には異常値は検出されていないことから、観測期間内の値は比較的安定しています。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– **トレンド解析**: WEIの微減は、個人の心理的ストレス増加や社会基盤の低下に起因する可能性があります。
– **季節性**: 短期間のデータのため、季節性パターンの具体的な解析は困難です。
– **残差**: 残差に特筆するランダム変動がないため、大きな異常や不可解な変動は見当たりません。
#### 項目間の相関:
– **高相関**: 経済的余裕と健康状態は、個人のWEIスコアに大きく寄与していると考えられます。
– **低相関**: 自由度と心理的ストレスが反対のトレンドにあれば負の相関が示唆される。
#### データ分布 (箱ひげ図):
– 限られたデータのため、個々のばらつきを箱ひげ図で詳細に示すのは限界があります。
#### 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1が全寄与率100%**であるため、この成分がデータセット全体の変動の主要因です。このことは、WEIスコアに基づく意思決定を理解する上で、重要な変数がほぼ統一された方向で作用していることを示唆します。
### 結論
データから、WEIスコアは高い水準を維持していますが、個人の心理的ストレスの増加や社会的インフラの低下が軽微ではあるものの影響を与えている可能性があります。これらの要因に対して改善策を講じることが、全体スコアの向上につながるかもしれません。また、PCAで主要因が統一されている点から、一貫した政策やアクションの重要性が強調されます。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青のプロット）は限定的であり、明確なトレンドを示されていませんが、比較的安定したスコアのようです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）のライン（ピンク）は安定しており、サンプル期間全体で一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のところ、目立った外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績のデータで、評価日ごとの実際のWEIスコアを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、30日間の予測スコアが一定の値であることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対して予測が一定であることから、モデルがデータの範囲内で比較的信頼性の高い予測を行っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られているため、明確な相関関係を議論するのは難しいですが、予測がデータセット内で安定していることを示唆します。
6. **直感とビジネス/社会への影響**:
– グラフは、現在の交通カテゴリにおけるWEIスコアが安定しており、将来の予測も大きな変動がないと仮定しています。
– 交通管理における安定性を示しており、特に大きな調整や新しい施策は不要である可能性があります。また、予測モデルの性能が良好であることを示しています。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析についての洞察
### 1. トレンド
– グラフを見る限り、実績は初期段階にいくつかのデータポイントが確認でき、他の予測モデルは30日間にわたってほぼ一定のトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現時点では特に外れ値や急激な変動は観察されません。データポイントが少ないため、傾向ははっきりしていません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青のマーカーで示され、観測されたデータを表します。
– **予測モデル**: 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示され、いずれも一定の予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルの結果が重なっており、各モデルは同様の予測結果を示しています。これが正確であれば、モデル間の一貫性を示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが少ないため、相関関係や分布の詳細な特徴を明確にすることは難しいですが、予測モデル間の結果は似ていますので、何らかの基礎データを元に似通った予測を行っていると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 実績データが少ないため、不確かさが大きくなる可能性があります。予測モデルの結果は30日間にわたって一定であり、この安定した予測がビジネスや社会への影響を最小化する助けになるかもしれません。
– 交通カテゴリーのWEI（ウェルビーイングインデックス）が安定しているという予測結果が多くのモデルで一致しているため、交通関連の政策や計画において安心感を提供できます。
この分析にはさらなるデータが必要ですが、現在の情報からは以上の洞察が得られます。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフの分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）はグラフの最初の部分に集中しており、その後の期間に実績値データが表示されていません。
– ランダムフォレスト回帰予測（赤紫の線）は一定して 0.8 を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値は数日間のみ表示されており、それ以降のデータの欠如が異常として見ることができます。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績値は、実際のWEIスコアを示しています。
– 赤紫の線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 表示されている予測データにはいくつか種類がありますが、ランダムフォレストの予測が目立ち、他の回帰手法の具体的なデータは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとランダムフォレスト予測の間に一貫した相関は見受けられませんが、予測は実績データに基づき安定した値として提示されています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、ランダムフォレストモデルによる安定した予測を示しており、実績データが欠如している期間において信頼性を提供する意図があるかもしれません。
– 実績データが限られているため、予測の正確性や有用性についての評価は難しいですが、予測が安定しているため、交通における一定の状態やパターンが期待されることを示唆しています。
– ビジネスや社会の政策決定において、予測の信頼性を念頭に置きつつ、運行や計画に役立てることが考えられます。
予測の安定性を活かしつつ、実績の正確なデータを増やすことが今後の課題となり得るでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは1つだけ示されており、明確なトレンドが見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は一定であり、全体としてのトレンドは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のところ外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、現時点での具体的なWEIスコアを表しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測を示しており、未来においても同様のスコアが維持されることを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の予測手法の結果が表示されていないので、予測手法間の関係性を評価することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータでは明確な相関関係を評価することも、分布の特徴を明らかにすることも困難です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 現時点でのデータと予測は、WEIスコアが安定していることを示唆しています。交通カテゴリーにおいて特段の経済的余裕の変化がないため、特段の対策が必要ない状態と考えられます。ただし、実際のユーザーの行動が急激に変わった場合には、それが経済的な影響につながる可能性もあるため、さらなるデータ収集が望まれます。
全体として、この散布図は現在の安定性を示しており、今後のデータの変化を注視することが重要です。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
解析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は一つのみで、明確なトレンド（上昇、下降、横ばい）は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値や急激な変動は見られません。データポイント自体が一つしかないため、評価が難しいです。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績は青い点で示されています。予測には複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれが線として表現されています。紫色の線はランダムフォレストによる予測です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 本グラフには予測のための複数の手法が用いられており、それらの手法が同一のWEIスコアに収束している様子が見受けられます。これは、各手法での予測が一貫していることを示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフでは、相関関係や分布の評価に必要な情報が不足しています。
6. **直感的な印象および社会的影響**
– グラフ全体が横ばいで安定しており、予測も変動がないため、現在の健康状態が安定していることを示唆しています。しかしデータポイントが限られているため、正確な評価にはさらなるデータが必要です。
– 社会的には、交通に関連するこのデータが安定していることが、交通安全や効率的な運行に寄与する可能性が考えられます。
この分析は、データポイントの少なさから限界がありますが、現在の傾向としては安定性が見られるといった特徴があります。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データには特に上下の変動が見られず、WEIスコアはほぼ横ばいです。これは、30日間にわたって心理的ストレスレベルが安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られません。全体的にデータは一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値（実績AI）を示しており、各データポイントは比較的一定しています。
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、これらも一定の値に収束していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのラインは、実績データとほぼ一致しており、いずれも大きな違いはありません。これは、異なるモデルでも予測結果が非常に安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係や分布の特徴はこのグラフからは読み取りにくいですが、すべてのデータポイントが一定の範囲に収まっていることから、一定の安定した状態を維持していると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**
– 人間が直感的に感じるであろうことは、この交通に関する心理的なストレスがかなり安定していることでしょう。このような安定は、交通手段や環境が心理的に負担をかけていないことを示唆します。
– ビジネスや社会的な観点からは、この安定性は利用者の満足度が高いことを示している可能性があり、交通サービスの質が維持されていること、あるいはイノベーションが効果的であることの証拠となります。
このように、グラフ全体からは、予測モデルおよび実績値が非常に安定していることがわかり、心理的ストレスが低い状況が続いていることが示唆されています。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のポイントについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績値はわずかに2点表示されており、それ以外の期間では直線で変化がないため、明確なトレンドを示していません。
– ランダムフォレスト回帰による予測線は一定で、変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データ自体が少なく、外れ値と見られるようなデータポイントや急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、安定した値を示しています。
– 不確かさの範囲（灰色）は狭い幅で一部描かれており、信頼区間が小さいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 提示された実績値はわずかで、予測データと直接比較するのが難しいですが、予測モデルの安定性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 測定値が少なく、分布や明確な相関関係は把握できません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– WEI（自由度と自治）の安定した予測は、交通部門において安定したパフォーマンスを期待できることを示唆しています。
– 実績データの少なさが将来のデータ収集と改善につながる可能性があります。
– 予測値の安定性は、ビジネスにおける戦略の一貫性を支える可能性があります。
全体として、このグラフは交通カテゴリの個人WEIにおける現在の限られた状況を示し、今後のデータ収集と分析強化が望まれます。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい**：予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て同じ水平線を示しており、WEIスコアは期間全体を通してほぼ一定です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **初期の変動**: 7月1日における実績データのポイントが他に比べて低く見えます。これは一時的な変動であり、以降は安定しているようです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青い点）**: 初期のデータはばらつきが見られるが、その後は予測と一致。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**: 初期の不確かさは存在するが、ほぼ安定していることを示唆。
– **予測線（カラーライン）**: 全ての手法で一致しており、予測がかなり確からしいことを示しています。
### 4. 複数の時系列データとの関係性
– 全ての予測手法が一致しているため、WEIスコアに対する各手法の予測精度が同等と考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測の間に高い相関があります。予測が正確であることを示しています。
### 6. 直感的に感じられることと社会・ビジネスへの影響
– **安定性**: 交通カテゴリーのWEIスコアが全体として安定していることが示唆され、特に改善や悪化の兆しは見られません。
– **影響**: 交通における公平性が維持されていると評価でき、関連するインフラやポリシーに大きな変動がないことを暗示しています。
このグラフは、交通カテゴリーにおける社会的公平性が現在維持されており、短期的に見て重大な改善や困難はないことを示しています。この安定した状態が続く限り、交通システムの管理や政策は現状維持を基本としながらも、初期変動が頻発した場合の対応策を検討することが重要です。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、交通における社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを30日間にわたって示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一点しかなく、トレンドは読み取れません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は一定で変動は見られず、横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データポイントを示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は予測値で、安定した一定のスコアを示しています。
– 他の予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰）は見えず、表示されているのはランダムフォレスト回帰のみです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（ランダムフォレスト回帰）のみがグラフに表示されており、実績データは過去の日付の一点のみで、予測と直接比較できるデータポイントが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータと予測間で直接的な相関を評価できるだけの情報はありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測によれば、交通における持続可能性と自治性のスコアは安定して高いレベルを維持すると見込まれています。
– この安定性は、持続可能性が成熟した段階にあることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会には、持続可能な交通システムの維持が可能であるという安心感を与えるでしょう。これは政策立案や投資の方向性においても重要な手がかりとなる可能性があります。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は、わずかに低下している様子が見られます。一方で、ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は30日間ほぼ一定で変化していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値に関しては、特定の外れ値や急激な変動は見られません。ただし、予測との乖離が気になる点として挙げられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、データが実際にどのように推移したかを表しています。
– 紫色の水平線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、この期間中のWEIスコアが安定していると予測しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木、予測の不確かさ範囲）も図示されていますが、ランダムフォレストの予測とほぼ一致しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが似た傾向を示しており、実績値の変動は小さなものとして予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの実績値がわずかに変動している一方、予測モデルは同じスコアを維持する傾向があり、実績値が予測を少し下回っている点が注目されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– WEI（社会基盤・教育機会）スコアの安定性は社会インフラが確立されていることを意味し、公共の交通利便性や教育機会が一定に保たれていることを示唆します。ただし、現在の実績が予測を若干下回っているため、インフラの微調整や新しい施策の導入が必要かもしれません。
– 長期的には、更なる詳細な分析とモニタリングが必要ですが、基本的には安心して現状を維持できる兆候を示しています。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提示されたグラフに基づく分析です。
### 1. トレンド
– **横ばい**: WEIスコアの時系列データは横ばいで、期間中大きな変動は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値や急激な変動は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績AI）**: 期間の初めに実績値が記録されています。
– **紫の線（ランダムフォレスト回帰予測）**: ウェイポイントを結ぶ線として、予測されたスコアが一貫しています。
– **灰色の範囲（不確かさ）**: 不確かさの範囲が狭く、スコアの変動が少ないことを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青いプロットと紫の予測線が一致しており、予測モデルが実績値をよく反映していることが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 横ばいのスコアが示されており、明確な相関や突出した特徴は見られません。
### 6. 直感的な感覚と社会的影響
– **安定性の印象**: スコアが安定していることで、交通に関するWEIにおける共生・多様性・自由の保障があまり変动しないという理解を得ます。
– **ビジネスへの影響**: 変動が少ないため、交通関連事業や政策には大きな影響がすぐには出にくいと考えられます。ただし、現在の安定した状況が将来的に継続するかどうかを監視する必要があります。
このグラフから、交通における社会的な共生や多様性の保証が一貫している様子が示されているため、取り組みが成功している可能性があると考えられます。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の観点から、ヒートマップについて分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データ上で顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。ヒートマップの色は均一であり、期間中の総合WEIスコアはほぼ一定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化がないため、外れ値や急激な変動は存在しないと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップ全体が一色で塗られており、変動がないことを示しています。この均一性は、交通における一貫したパフォーマンスや状況を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフからは単一のデータセットが示されているため、他の時系列との関係性は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に同じ色であり、一定のWEIスコアの分布が想定されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、安定性や予測可能性を感じるかもしれません。この安定状態が続く限り、交通関連のビジネスや政策において大きな変革がないことを示唆しています。しかし、同様に変化がないという点から、改善や成長の余地が限られている可能性も考えられます。
このヒートマップは、全体的なパフォーマンスが安定していることを示しており、特に改善が必要な領域やリスク要因がないことを示します。しかし、安定性は必ずしもポジティブであるとは限らず、成長の機会を逃している可能性もあります。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に、ヒートマップの色は比較的一様で、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。周期性も判別しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見受けられません。色の変化も少ないため、データの変動はわずかと考えられます。
3. **色、密度の意味**:
– ヒートマップの色は個人WEI平均スコアを示しており、青緑色が優勢です。色の変化が少ないため、この期間中のスコアは安定していると推測されます。
4. **時系列データの関係性**:
– このヒートマップはおそらく異なる時間帯でのスコアを示していますが、可視的なパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は非常に均一で、大きな相関関係や異なる特徴が見受けられないため、内容がかなり均一なのかもしれません。
6. **直感と影響**:
– ヒートマップから直感的に得られる印象は、安定しているが特に変化や特徴がないことです。この安定性は、個人WEIスコアが一定であることを示唆し、何らかの改善や警告が必要でない状態と考えられます。ただし、逆に大きな変化や進展がないことで、新たな施策の検討が必要かもしれません。
全体として、安定しているという点が目立ちますが、新しいインプットや変化をもたらすためには何らかの新たな介入が必要かもしれない、と感じられるグラフです。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、全体的に均一な色が用いられており、特に目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– 30日間を通じて比較的一定のパターンがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色の均一性から、明確な外れ値や急激な変動はほとんどないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のトーン（範囲は0.70から0.82）は、社会WEIスコアの値を示しており、平均的な範囲に位置していることを示唆しています。
– 色の変化がほとんどないため、期間中の変化は大きくないと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データが示されている場合でも、全体的に色のトーンは一定です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ全体が均一であるため、特定の時間帯や日付との間に特別な相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般の人は、このデータが比較的安定していると感じるでしょう。
– 社会WEIスコアが安定していることは、交通システムにおける大きな問題や変動がこの期間には存在しなかったことを示唆します。
– 企業や行政機関にとって、特に短期間での大きな対応は必要ないと判断できるかもしれませんが、現状維持が妥当とされる状態と言えます。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この相関ヒートマップは、交通カテゴリにおけるさまざまなWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 各項目の組み合わせは固定であり、時間的トレンドは示されていません。ただし、強い相関（正負両方）が特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はこのヒートマップでは表現されていませんが、相関係数が1または-1に近い点が多数あります。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示します。赤が+1の相関（完全な正の相関）を示し、青が-1の相関（完全な負の相関）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、各項目間の関係性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– “総合WEI”、”個人WEI平均”、”社会WEI平均” などの大部分は非常に強い正の相関（+1）を示しています。
– 一方、”社会WEI（公平性・公正さ）”は他の項目と非常に強い負の相関を示しています。特に、「個人WEI（自由度と自治）」とは-1の相関が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 強い正の相関は、これらの項目が類似した変動を示す可能性が高いことを示唆しています。例えば、個人の健康状態や心理的ストレスが総合WEIと強く結びついていることは個人のウェルビーイングが総合的に影響を与えることを示すため、交通政策や計画立案時には重要な考慮事項となるでしょう。
– 負の相関が示すのは一方の要素が改善されると他方では悪化が見られるかのような関係です。例えば、”社会WEI（公平性・公正さ）”の負の相関は、これが改善することで他の業績指標に異なる影響を及ぼす可能性を示唆しており、ここにバランスを取る必要性があります。
このような相関分析は、政策決定者がどのWEI項目に注力するべきか、またどのようにバランスを取るべきかを導く手助けとなります。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供された「交通カテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）」に関する分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータを示していますが、特定の上昇や下降の傾向がこのタイプのグラフからは直ちに視認できません。各ボックスプロット（箱ひげ図）は異なるWEIタイプを示し、比較のために配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリにおけるボックスプロットの形状から、極端な外れ値がいくつかのケースで観察されます。特に「個人WEI（経済的合格）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は変動が大きいことが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスプロットの中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示しています。髭（ウィスカー）は通常、外れ値を除いたデータの範囲を示しています。
– 色の違いにより、異なるカテゴリや指標が区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間で分布の範囲や中央値を比較することで、相対的なパフォーマンスを評価できます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の分布は狭く、安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公共性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自給自足）」は比較的高い中央値を持ちつつ、ばらつきも少ないことが特徴です。
– 一方で、大きな変動を示すタイプは全体的な不安定さを示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– このグラフから、特定の個人または社会的要因がWEIスコアに対して不均一な影響を及ぼしている可能性があります。ビジネスや政策決定者にとって、これらのばらつきを理解し、改善するための対策を検討することが重要です。
– 繰り返し外れ値が発生するカテゴリは、特に注意が必要で、健康的な社会を維持するためには詳細な調査と対応が求められます。
このように、各カテゴリの分布の比較を通じて、交通に関連するパフォーマンスや課題を理解し、改善の可能性を探るための有益な情報を得ることができます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、交通カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下、詳細な分析と洞察を提供します。
1. トレンド：
– グラフは2つのデータポイントがあり、1次、および2次主成分に対して表示されています。明確なトレンドまたは周期性は見られません。
2. 外れ値や急激な変動：
– データポイントは2つのみで、それぞれが非常に異なる位置に存在するため、外れ値としても考えられます。ただし、これが異常かどうかはデータセットの全体がわからないと判断が難しいです。
3. 各プロットや要素が示す意味：
– プロットされた点は異なる主成分の組み合わせを表しており、それぞれの点が特定の期間または条件を表している可能性があります。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 現在のグラフだけでは、時系列データ間の詳細な関係性を把握するのは困難です。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 第1主成分と第2主成分間の直接的な相関関係は示されていませんが、2つのポイントが対称的に配置されていることから、データ間に何らかの相関がある可能性が考えられます。
6. 人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響：
– 主成分分析の結果は、データを2次元に縮約することで、隠れたパターンや異常を見つける手助けをします。このグラフだけでは詳細な交通パターンの分析は困難ですが、ビジネスや政策決定者はこれを基にさらなる調査を行いつつ、交通システムの効率化に繋げることが期待されます。
結論として、このPCAグラフは特定の交通データの特徴を捉えており、各主成分が交通パターンの違いを示している可能性がありますが、詳細な分析には追加の情報が必要です。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
