📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **全体のトレンド**: 提供されたデータは2つの日付のみであり、この期間内では全体的に若干の下降傾向が見られます。例えば、総合WEIスコアは0.74375から0.73に減少しています。他の項目も軽微な変動を示しており、特に個人WEI平均が0.725から0.7に減少していることが観察されます。
– **顕著な変動期間**: 2つのデータポイント間の短期間であり、重大な変動と結論づけるには不足しています。
#### 2. 異常値
– **検出された異常値**: データから異常値は検出されませんでした。2つのポイント間の変動が自然な範囲内にあることを意味しています。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的なトレンド**: スコアの範囲内での変動ですが、提供されたデータからは長期的なトレンドや季節パターンを明確に識別することは困難です。
– **季節的なパターン**: データの限られた範囲では、季節パターンについて評価することが難しいです。
– **残差成分**: 提示されたデータ内で説明できない大きな変動は見られませんでした。
#### 4. 項目間の相関
– **相関の強弱**: データの詳細な相関ヒートマップは提供されていませんが、主要な項目が密接に関連している可能性があります。社会インフラが高い（0.9、0.8）一方、個人の心理的ストレスや自由度はやや低めです（0.65～0.7）。それぞれの項目がバランスを保っていると仮定されるため、高い個人健康スコア（0.8）が全体的なウェルビーイングに対して肯定的に寄与していると推測できます。
#### 5. データ分布
– **ばらつきと中央傾向**: 箱ひげ図など具体的な統計図が提供されていないため、具体的なばらつきや中央値についての言及は難しいが、全体としてばらつきが小さく均一な傾向を示すと推測されます。
– **外れ値の有無**: 外れ値はないと確認されており、すべてのスコアが0.00から1.00の範囲内に収まっています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1: 1.00, PC2: 0.00**: PCA分析によると、主要な変動要因はPC1に全ての寄与が集中していることから、WEI全体の変動はほぼ単一の少数要因によって駆動されていることが示されています。具体的な要因の特定は困難ですが、社会的持続性やインフラ整備が強く影響している可能性があります。
### 結論
このデータセットは限られた範囲内であり、長期的なトレンドや詳細なパターンを明確にするには追加のデータが必要です。しかし、現状では、全体的に健康状態や社会的サポートがWEIに寄与している一方、個人の心理的ストレスや自由度が足を引っ張る可能性が示唆されます。個々の項目が上手く調和することで、総合的なWEIの維持につながっていると考えられます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– データポイントは限られており、詳細なトレンドを把握するのは難しいですが、初期の実績値はWEIスコアが約0.8で、後半の基準値は0.7付近にあります。この間に明確なウェイブルは観察されず、概して変動は少ないと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られず、データ自体が非常に少ないため、目立った異常点は観察できません。
3. **各プロットや要素**
– 実績値（青い点）は1地点であり、これ以降データは示されていません。
– 比較対象である前年のデータ（緑の点）も1地点しかありません。
– 予測値やモデルの範囲は示されていますが、完了した予測データはなし。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確に時系列の動きを直接比較できるデータ点がないため、しっかりした関係性を把握するのは難しい状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ点が非常に少なく、相関や分布の特徴を指摘するには情報が不足している状態です。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**
– 直感的には、データが限られているため、交通のWEIスコアに大きな変動がないという印象を持つかもしれません。この安定性は、一定の交通状況の改善または維持を示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、現時点で安定した状況にあると考えられるため、急激な対策や調整は不要である可能性が高いですが、より多くのデータ収集が求められます。
この分析は、現在のデータセットが非常に限られていることに強く依存しているため、今後のデータ収集と分析が重要です。
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:
1. **トレンド**:
– データは大きく2つの期間に分かれています。最初のデータポイントは左側に集中しており、その後、右側に新たなデータポイントがあります。時系列でみると、期間ごとにWEIスコアが異なるフェーズに位置していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな急激な変動はなく、プロットは比較的安定しています。ただし、データポイント間の間隔が広いため、詳細な変動は不明瞭です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）の動きを示しています。
– 緑の点は前年データであり、大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年（比数AI）の間には、視覚的に明確なパターンや連続性は見受けられません。各期間において、予測の適合度合いを見るためにはさらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、はっきりとした相関関係や分布の特徴を掴むのは難しいです。予測モデルの多様性を活用して、より詳細な分析が望まれます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は、データのギャップから更新された期間に焦点を当て、その際のWEIスコアの変動に関心を持つでしょう。
– ビジネスや交通関連の領域では、これらのスコアは効率や需要の変化を示唆する可能性があります。予測の信頼性を高めるために追加の測定と分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの期間全体を通して、顕著な上昇や下降、明確な周期性は見られません。データは大部分で横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に集まっているデータポイント（実績AI）と、その終端に存在する予測（ランダムフォレスト回帰）のプロットがありますが、顕著な外れ値や急激な変化は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 実績データが青のプロットで示されています。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」は予測を表していますが、視覚化されていません。
– **前年（比較AI）**: 緑の円で示されており、最右端にプロットされています。この点が、前年のデータを表しています。
– **予測の範囲と手法**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレストといった手法による予測値の線がありますが、実際の詳細なプロットは一部のみ見られます（ランダムフォレスト回帰のみ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のグラフでは、複数の時系列データがあるものの、それらの相関関係や連動性は明確に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフからは特定の相関関係や分布の特徴は読み取れません。単一のプロットから大きく乖離したデータは見受けられません。
6. **直感的な感じと社会的影響**
– 一見すると、交通カテゴリー内でのWEIスコアは比較的安定していると感じられます。しかし、将来的な予測や前年のデータが示唆する要因についてはさらなる分析が求められます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したトレンドが続く場合は交通システムの継続的な運用が期待されますが、新たな交通政策や外部要因が加わることで、これらの予測がどのように変動するかに注目する必要があります。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– このグラフには明確なトレンドが示されていないようです。データポイントが少ないため、上昇、下降、もしくは周期性のようなトレンドを確認するのは困難です。
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が、データが非常に少ないため、他のデータがこの時系列に追加されない限り、外れ値の特定は困難です。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しており、WEIスコアが約0.78付近で安定しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、今年のデータより高い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、実績の位置付近にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のプロットのみでは、複数の時系列データ間の関係性を評価するには不十分です。一年間のデータとしては不足しており、比較対象が限られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 限られたデータポイントのみでは、相関関係の分析や分布の特徴を把握するのは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定性が仮に持続するならば、経済的余裕度において大きな変動はない可能性があります。ただし、より多くのデータが存在する場合は、より詳細な分析が可能です。
– 交通カテゴリーにおける個人の経済的余裕度が安定していることは、交通サービスや関連ビジネスにとってポジティブな要因となるかもしれませんが、他の要因やトレンドデータの詳細な分析が必要です。
今後のアクションとして、データの追加を通じてより詳細なトレンド解析や外れ値の特定を行うことを推奨します。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ上には、始点と終点の2つのデータプロットがありますが、全体のトレンドは視覚的に判別できません。この場合、何らかのデータが見落とされているか、単にスコアが直線状に並んでいる可能性があるため、詳細なトレンド分析は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見受けられません。データが少ないため、通常の変動さえも観測が難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 緑色の線（終点）は「前年（比較AI）」を示しています。
– ラインの色が示す追加の予測メソッド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の情報は、一部が非表示です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では、実績と前年のスコアがほぼ同じ地点に存在しています。これにより、測定された健康状態が大きく変化していないことを示唆していますが、予測データの詳細がないため、関係性分析は限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが非常に限られているため、相関や分布を論じるのは困難です。
6. **直感的な洞察と影響**
– データの少なさを考慮すると、この期間中の健康状態（WEIスコア）が安定している可能性があります。これが、特定の移動方法の安全性や健全性の指標として社会的に評価される場合が考えられます。
– ビジネスにおいては、データの継続的なモニタリングと、欠落データの取得が重要です。これは、全体的なトレンドの明確化と飛び抜けた外れ値の検出に寄与します。
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**
– データの大半が12か月間の終わりに向けて比較的少数しか存在せず、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントが極端に少なく、外れ値や急激な変動は特定できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実績データとして表示されており、7月には0.6付近で測定されています。
– **緑のプロット**: 比較AIとして各月の終わりに表示されており、約0.55で安定しています。
– **予測手法（ピンク})**: ランダムフォレストによる予測を表していますが、データの量が少ないため変動を詳細に評価することは困難です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個々のデータ点間の関連性は見えませんが、比較AIの安定性に対して実績データの方が若干の変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータセットでは、相関関係を確認するための十分な情報は提供されていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのデータから、心理的ストレスが時間とともに大きく変動していないと直感的に感じ取るでしょう。交通の影響でストレスが安定している可能性があります。
– ビジネスや社会において、ストレスレベルが安定していることは、予測や対策が容易であることを示唆しており、交通機関の改善によってさらなる安定を図ることができるかもしれません。
全体として、データの数が限られているため、詳細な分析を行うには追加のデータが必要です。このグラフは、現時点での概観を提示するに留まっています。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには実績と予測が示され、観測された期間において明確なトレンドは見受けられません。実績値は比較的横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータでは大きな外れ値や急激な変動は見られません。データポイントは少なく、分析が難しいですが、実績と予測の間に大きな違いは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、緑の点は前年の指数値を示しています。
– マゼンタの線はランダムフォレストによる予測を示しており、線形回帰と決定木回帰も平行して描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の指数の間にそこまでの開きはなく、一貫性を保っているように見えます。予測データはこの状態が続く見込みであることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の分布には大きな相違はなく、両者間に大きな相関関係は見られません。
6. **直感的に感じることと影響**:
– このグラフからは、WEI（自由度と自治）スコアにおける変動が少ないため、安定的かつ予測どおりの交通サービスや社会インフラが提供されていると感じるかもしれません。これらのスコアが交通サービス品質や利便性に直結する場合、安定的な水準を維持することで、利用者の満足度を高く保つのに役立ちます。
この分析から、現在の交通システムが安定していることが示唆され、特に大きな変革や改善が必要ではない可能性があります。ただし、長期的な向上を図るための投資や戦略的な決定には注意が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには大きなトレンドは見受けられません。データポイントは離れており、短期的な評価です。
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。データポイントが少ないため、変動が顕著に表れる場面はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。これは過去の評価を反映していると思われます。
– 赤い×マークとラインが存在しますが、グラフ上では表示されていないため、少し間違いの可能性あり。
– 緑の点は「前年（比較AI）」を示しており、青と緑の間で比較されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データは異なる期間に位置しており、時間的な比較が示されていることは明確ですが、相互の関係を全体として把握するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点ではちょうどした相関関係は見られません。データポイントが少ないため、詳細な分析が難しいです。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは社会的な公平性や公正さに基づく交通評価を示すため、実際のスコアが過去の評価（緑の点）とどのように比較されるかが重点です。
– データは少ないですが、交通の公平性に関する評価がある程度安定していることが見えます。
– ビジネスにおいて、提供される交通サービスがどれだけ公正であるかを評価する一つの指標として活用できそうです。
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:
このグラフを分析すると以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は開始時点で一定の高いスコアにあり、その後数値は示されていないため、全体のトレンドを判断するには不足しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）は初期スコアから若干の上昇を示しています。これは一旦の向上を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動はこの視覚からは確認できません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の実績を、緑色の点は前年のスコアを示しています。前年のスコアが高い位置にあることから、持続可能性と自治性は評価されているようです。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測モデルに基づく予測と見られ、短期間での改善が見込まれることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は一部分しか見られないため、他の予測モデルとの相関は明瞭ではありませんが、ランダムフォレスト回帰が肯定的な成長を示している側面には注目できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが少ないため、分布や相関の具体的な特徴は判断しづらいです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアが初期から提示され、予測も向上を示すことから、交通システムの持続可能性と自治性において、一定の成功が見られることを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰の上昇は、交通分野での機械学習の活用が効果的である可能性を示し、今後の施策展開に応じたポジティブな作用を期待できます。
– ビジネスや社会においても、交通システムの持続可能な運営が、より良い自治や環境への配慮に繋がることが予測されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフにはスコアの増減傾向を示す具体的なトレンドは見受けられません。
– 初期（2025年7月頃）の実績データは高いスコアを示していますが、期間中の他の明確なスコア変動や新規データの増加は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。
– データポイントは限られており、急激な傾向や異常な変動が認識されるポイントはないようです。
3. **要素の意味**:
– 飛び飛びのデータは実績、比較、予測（異なる手法に基づく）を示しています。
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は前年の比較を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の比較が視覚的に明らかにされており、これらの値が近似していることが読み取れます。
– 予測手法間の結果の平均には大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列のデータポイントが限られているため、相関関係を推定するのは難しいですが、実績と前年は類似したスコアを持っています。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– 全体的に、社会基盤や教育機会の安定感を感じ取れますが、データの欠如により詳細な解析は困難です。
– 社会やビジネスにおける影響を評価するには、より多くのデータと明確なスコア変動の理由を知る必要があります。
– 社会的には、教育機会やインフラを維持しているような印象を受けますが、改善や変革の兆候を読み取るには不足しています。
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:
1. **トレンド**
– グラフ内のデータポイントが限られており、時系列の全期間（360日）にわたる全体的なトレンドを読み取るのは難しいです。ただし、初期の実績（青色のプロット）は0.6から0.7の範囲でわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータセットには明確な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**
– 実績は青色のドットで示されており、短期間でのわずかな上昇が観察されます。
– 灰色のプロットは基準点を提供し、予測される標準と過去データを比較するための基準を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では実績と予測の関係性を直接示すデータが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上には相関を示す明確なパターンはありません。
– データポイントが少ないため、分布の特徴を分析することは困難です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の実績スコアのわずかな上昇は、交通カテゴリのWEI（社会の共生・多様性・自由の保障）におけるポジティブな変化を示唆している可能性があります。
– しかし、データが限られているため、さらなる期間の観察が必要です。この観察は、政策決定者や実務者が社会的持続可能性の評価を行い、それに対応した改善策を練るのに役立つでしょう。
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:
このグラフは交通カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列ヒートマップを示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色合いが全体的に均一であり、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 著しい色の変化が見られないため、大きな外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはあまりなく、ボックス全体が同じ色で塗られているため、全体的に均一なデータ分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現行のビジュアライゼーションでは個別の時系列データ間の関係性は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の均一さから、データは比較的一定の値の範囲に留まっていると考えられます。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– グラフ全体の均一性から、現状でも交通関連の指標は安定していると感じられます。変動が少ないことは予測可能性が高く、計画や管理においてリスクが低いことを示唆しています。
このヒートマップの安定性は、交通のスムーズな運行が継続していることを示している可能性があり、計画やインフラ管理に安心感をもたらすかもしれません。しかし、変動が少ないため、新しい運用やポリシーの導入に対する影響を把握するためには、さらに詳細な分析が必要です。
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:
ご提供のヒートマップについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体の色がほぼ均一で、対照的な色彩の変化が少ないため、特定の上昇や下降のトレンドが見られません。
– この均一性から、一定期間にわたってスコアがほぼ横ばいであった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値や急激な変動を示すエリアがありません。したがって、急激な変動はなかったと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色は個々のWEIスコアを示しています。スコアに大きな変動がないため、全体的に安定していることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 単一系列のデータのようで、特定の時間帯や期間込みの関連性や複数の時系列データ間の関係性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布が均一であることから、特定の時間帯におけるスコアの分布にも偏りがなく、バランスの取れた状態が続いています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 大きな変動がないため、対象の交通関連の指標が安定していたといえます。これは、システムや交通管理が効率的かつ効果的であったことを示唆しているかもしれません。
– 安定したWEIスコアは、ビジネス計画や政策決定において、予見しやすく信頼性のあるデータを提供する可能性があります。
この情報を基に、交通関連の施策やシステムの効果を評価し、さらなる改善点を見つける参考になるでしょう。
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:
Given the heatmap you provided, here are some insights and analysis:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– The heatmap appears to be consistent in color, indicating a lack of significant trend over the 360-day period. This suggests a relatively stable WEI平均スコア in the period analyzed, with no noticeable upward or downward trends or seasonal fluctuations.
2. **外れ値や急激な変動**:
– There are no apparent outliers or sharp changes in color intensity, indicating that there have been no significant sudden changes in the average score throughout the time period.
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– The consistent teal color across the heatmap represents a stable WEIスコア between approximately 0.76 and 0.80. The color legend supports this interpretation.
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– If multiple time series were present, relationships such as synchronization or divergence would be visible. However, the uniformity implies a lack of distinct or multiple patterns in this dataset.
5. **相関関係や分布の特徴**:
– There is no variation indicating additional dimension correlations, suggesting that either the data is fairly uniform or lacks complex interdependencies within this category.
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– The sense of stability could imply reliable conditions in the transportation sector. For businesses, this might lead to predictable planning without the need for rapid adaptation to changes. Socially, this stability could mean consistent service levels or infrastructure utilization, which can be beneficial for daily commuters.
Overall, the data suggests a stable environment over the analyzed period, which can be advantageous for planning and dependability in transportation systems.
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:
このヒートマップから、以下の点についての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は相関関係を示すため、トレンドというよりはデータ間の相関を主題としています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ペアが完全な正の相関（1.00）または完全な負の相関（-1.00）を持っているため、特定の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**:
– 赤が示すのは完全な正の相関、青が示すのは完全な負の相関です。
– 同カテゴリ内の要素間での完全な正の相関が示されています。
– 特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との関連では、他の要素とは完全に負の相関になっています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列的な分析ではなく、各要素間の平均的な相関を示しているため、直接の時系列関係を感じ取ることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分の要素が完全な正の相関を持っていますが、「社会WEI（公平性・公正さ）」だけが全く異なり、他の要因と完全に負の相関を持っています。このため、関連の強い要因と対照的な動きをしていることを示しています。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的なデータの強い相関は、社会における複数のWEI（幸福度や健康指標）が連動していることを示し、政策決定や社会プログラムにおいて、これらの指標を同時に改善するアプローチの重要性を示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」が他と負の相関を持つことは、公平性や公正さが他の要素と逆行する可能性があることを示唆しています。これは、例えば経済的余裕や心理的ストレス緩和とは異なる動きをする可能性があることを示し、特に交通政策などで特別な考慮が必要になるかもしれません。
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:
このボックスプロットを使用したWEIスコア分布比較グラフについて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– グラフは、各カテゴリごとのスコア分布を示していますが、特定の時間的トレンド（上昇、下降、周期性など）はこのグラフから直接読み取ることはできません。ただし、カテゴリ間での違いや変化を確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 全体的に、各カテゴリで外れ値はそれほど多くなく、いくつかのカテゴリでわずかに確認できる程度です。
– 急激な変動は特に見られず、多くのカテゴリでデータは比較的一貫しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 各ボックスは、特定のWEIタイプにおけるスコアの中央値（中央線）、第1四分位数と第3四分位数（ボックスの上下の境界）を示しています。
– ボックスの長さはデータの散らばりを示し、長いほどデータの変動が大きいことを示します。
– ウィスカーは、データの範囲を示しており、一部のカテゴリでウィスカーが長いことから、そのカテゴリでのデータの変動が大きいことがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データとしての関係性は、この箱ひげ図のみからは直接的に見出すことができません。ただし、各カテゴリのスコア分布の比較と、重要な特徴を捕捉できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布の形状や広がりから、標準的なパターンやばらつきを確認できます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系・経済環境）」など、一部のカテゴリは他と比べてスコア分布が顕著に広いです。
### 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
– 一部のカテゴリではデータのバラつきが少なく、一貫性のある成果や状況を示していると受け取るかもしれません。
– 逆に、ばらつきが大きいカテゴリでは、さらなる調査や特定の対策が必要であると感じるかもしれません。
– 特に「生存可能性と自律生活」や「共生・多様性・自由の保障」のような社会的要素のスコア分布に注目し、その改善が必要な領域であると感じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、各WEIタイプのスコア変動に応じて戦略を調整し、顧客や従業員の満足度を高めるための施策に反映させることが考えられます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– このグラフは、PCAによる2つの主成分の分布を示しています。第1主成分の寄与率が非常に高く（1.00）、第2主成分（寄与率0.00）はほとんど意味を持たないため、データの大部分の変動を第1主成分が捉えていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ上には2つのデータポイントが示されています。これらの点は比較的遠くに位置しており、明確な外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 各データポイントは異なる交通関連要素を表していると考えられます。色と密度から特定の傾向を示すようには見えず、離れた位置にあるという特徴があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データが視覚的に示されているわけではないため、時系列上の変動や循環性について直接的な洞察は得られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– PCAの結果として、データは第1主成分に沿って配置されていることから、元のデータセットにおける主要な変動要因をこの軸が捕捉していると考えられます。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響:**
– データは第1主成分に強く影響されており、交通関連のデータにおいて何か特定の要因が支配的である可能性があります。ビジネスや社会への影響としては、この支配的な要因を特定し、それに基づいた戦略的な意思決定を行うことができるでしょう。たとえば、交通インフラの改善や政策の策定に貴重なインサイトを提供することが考えられます。
この分析に基づいて、さらなるデータの詳細な調査や、支配的要素の特定が重要であると考えられます。
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。
