📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットは、360日間にわたる様々なWEIスコアの推移を示しています。以下に、このデータに基づく分析を行います。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 提供されたデータの一部のみを分析することができますが、データが示す限り、2025年7月1日から7月2日にかけて小幅な変動が観察されます。
– **総合WEI**: 0.74375から始まり、0.81まで上昇しています。これは全体的な改善を示唆します。
– **個人WEI平均**: 0.725のスタートから0.78に上昇、個人の幸福度に若干の向上が見られます。
– **社会WEI平均**: 最初の0.7625から0.83への上昇は、社会的側面での前向きな変化を示しています。
– **詳細項目**: 各指標は相対的に小幅な変化がありますが、「経済的余裕」や「心理的ストレス」では目立った上昇が見られます。
### 異常値
– 現時点では特定の日付における異常値は検出されていません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解の仮定)
– 仮にSTL分解を想定すると、データが数日しかないため、季節性や長期的なトレンドを捕捉するには不十分です。しかし、デイリーの変動はデータの残差部分として扱うことができます。
### 項目間の相関
– 強い相関は以下で見られる可能性があります:
– **個人経済と個人WEI平均**: 経済が個人の幸福度に影響を与えること。
– **社会の持続可能性と社会WEI平均**: 持続可能性の向上が社会全体の幸福と関連があることを示唆します。
### データ分布
– 本データ範囲内で箱ひげ図分析が困難ですが、ばらつきとしては各指標が比較的高いスコアに収束しており、重大な外れ値はないと推測されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAによると、主要な構成要素PC1が0.72の寄与率、PC2が0.28の寄与率を持っています。これは主に個人および社会的要因がWEIの変動に重要な役割を果たしていることを示唆しています。個人経済や社会インフラの要素がPC1で強調される可能性が高く、PC2では多様性や公平性の要因が影響を与えていると考えられます。
### 総括
全体として、短期的なデータからは、大きな変動が観測されることなく、安定した上昇傾向が認められます。社会的および個人的な要因の改善が総合WEIを向上させている可能性があり、このバランスを維持し続けることが持続的な幸福増進に繋がるでしょう。長期的な分析を行うことで、更に深いインサイトが得られる可能性があります。
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:
グラフの分析に基づくと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 初期には、WEIスコアが上昇しているか横ばいのまま推移しているようです。しかし、全体的な時系列の分布は限られており、明確な長期トレンドを捉えることが困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右端近くに、前年度の数値を示す灰色のマーカーがいくつかあります。これらは他のプロットと比較して急激に変わっており、潜在的な外れ値または特殊なイベントによる影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を表し、赤い×は予測値を示しています。これらの間のズレは予測制度やモデルの適合度を検討する材料になります。緑の丸は前年度のベースラインを示しているようです。異なる色の線（紫、緑、水色）は、それぞれ異なる予測手法による結果を示しています。これらの比較により、予測モデルの性能の違いを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によるスコアには微細な違いがありますが、大きな乖離は見られません。これらの手法の間で、一定の合意があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフ内での相関関係やクラスター化した分布は観察しにくいですが、予測と実際の結果との一致性は重要な指標になります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– グラフ上で特に大きな変動がないため、交通カテゴリ内での予測プログラムが安定して機能していることが伺えます。ただし、前年度の数値の相違は、過去との比較や新たな政策・技術の導入を検討するきっかけになるかもしれません。このような分析は、計画的な交通管理の改善や予算配分に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフは時間を通じて対称的なデータポイントが多く存在しており、上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、予測のプロットが示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左右に分散したデータがあり、特定の集計期間に急激な変動は確認されません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示しています。
– 緑のデータは前年（比較AI）で、過去のデータ参照を示しています。
– 他には異なるモデルによって予測が行われ、その結果が異なる線で表示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの線は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測データの組み合わせで、実績が過去のデータとどの程度一致するかや、予測がどの程度の広がりを持っているかが一目でわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は視覚的には確認しにくいですが、予測の範囲が考慮されているため、予測の精度や不確実性を評価することができる構成です。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**
– このグラフから、人々は予測の多様な手法があることや、それぞれの手法が異なる特性を持っていることを理解できるでしょう。業務上では、さまざまなアルゴリズムを比較することで予測の精度を高め、またその不確かさを認識した上での意思決定に役立つと思われます。
この分析は、交通カテゴリにおけるデータの特性を理解し、より精緻な予測を行うための基盤を提供するためのものと言えるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月）の実績AI（青色）は高めのWEIスコアを示していますが、そのデータは限られています。また、モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一定で横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの初期に急激な変動が見えるが、その後はデータがないため、トレンドの変動は不明確です。
– 重要な外れ値は具体的には見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータポイントであり、初期に数個見られます。
– 線形回帰（薄青）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）はそれぞれの予測モデルの動向を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データを表しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では、各時系列データの関係性は比較されていませんが、モデルの予測は互いに類似しており、一定のパターンを持っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短い期間のデータのため、明確な相関関係は見られません。それぞれのモデルの予測は、実際のデータに対して非常に密接に配置されているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期のデータが高いスコアを示す場合、交通に関する何らかのポジティブな要因が働いている可能性があります。これが社会やビジネスの効率性、住民の移動のしやすさに影響を与えているかもしれません。
– 将来的なデータの追加により、予測の精度がどのように変わるか、またはシフトするかを継続的に監視する必要があります。
このグラフは、長期的なデータやさらなる分析によって、新たなインサイトを得られる可能性があります。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体では、散布された点が少なく、期間全体を代表する明確なトレンドをつかむのは困難です。
– 年間の始まりと終わりにプロットが集中しているため、特定の期間に経済的余裕の変動が集中している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 評価日が2025年7月と2026年7月にプロットされており、その間にデータがほとんどないので、外れ値や急激な変動を特定しにくいです。
– グラフの左側では青色の実績データがわずかにありますが、急激な変化は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示しており、実際の経済的余裕がどのように変動したかの指標です。
– 色分けされた線（灰色、ピンク、シアン）はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています（線形、決定木、ランダムフォレスト）。
– 緑色の点は前年の比較データを示しており、長期的な比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは過去の実績に基づいているが、経年的な変動を反映するにはデータが限られているため、強い関係性を指摘するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルによって異なる予測がされていますが、これらが実績や前年データとどの程度一致するかは不明です。
6. **直感的かつ社会的・ビジネス的洞察**
– このグラフは、交通カテゴリにおける個人の経済的余裕に関する情報を提供しています。データが限られているため、長期的な予測やビジネス戦略に活用するには追加のデータが必要です。
– 経済的余裕が交通分野でどのように影響を受けるかを理解することは、個人の生活の質向上や交通政策の立案に役立つ可能性があります。
この分析からは、データの不足を補うためにより多くの情報が必要であり、包括的な分析には追加のデータポイントや長期間の観測が重要であると考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のスコアの推移を示していますが、明確なトレンドは見られません。プロットは開始時と終了時の2つのみです。
– 開始時（2025年7月）ではスコアが約0.8を示しており、終了時（2026年6月）ではスコアがこの値から変わらないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動や外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。紫の線（予測）はランダムフォレスト回帰を表していますが、非常に短い区間でのみ示されています。
– 緑の点は過去の比較AIスコアを表しており、終点付近で見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線が短いため、他の回帰モデル（線形回帰や決定木回帰）の結果との比較はしておりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を示すデータやトレンドがないため、分析は困難です。
6. **直感的な感想と影響**
– 有意なデータポイントや変動がないため、健康状態の安定性が感じられるか、評価や予測の詳細が不足していると感じるでしょう。
– 交通カテゴリにおける健康状態の評価が重要な場面で、現状のデータからは十分なトレンド等の判断は難しいです。データの追加や細分化が考慮されるべきです。
全体として、このグラフからは、状態が安定していて目立った変動はないことが人間にとって直感的に捉えられるでしょう。しかし、詳細な分析や今後の行動決定のためには、より多くのデータポイントや他のアルゴリズムの結果が必要です。
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:
以下は、提供された心理的ストレスの時系列散布図からの分析です。
1. **トレンド**
– グラフは主に二つの期間に分かれています。前半（2025年7月）の実績データでは、おおよそ0.6から0.7の範囲にデータ点が存在し、それ以降はデータが提供されていないようです。
– 後半（2026年5月以降）には、前年度のデータとして0.6より高い範囲にポイントが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階では急激な変動は見られませんが、その後のデータが不足しており、長期的な変動を確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しており、初期値を基に分析が行われています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線は予測モデルの結果を示していますが、それぞれが初期値に沿いつつ、やや異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で若干の逸脱が見られ、特にランダムフォレスト回帰と他のモデルで差異があるようです。これは予測手法の特性によるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは2025年7月と2026年5月以降に分断されており、全体的な相関や分布を判断するには情報が不十分です。
6. **直感的知見および影響**
– 人々は初期のストレスレベルの安定性を確認できますが、長期的にはデータが不足しています。これにより、今後のストレス管理や交通施策に対する予測が不確実性を伴います。
– 社会的には、初期値の安定がその期間におけるストレス管理が適切であった可能性を示す一方、長期データの欠如は持続的対策の必要性を示唆します。
このグラフはデータの欠如が目立つため、継続的なデータ収集と分析が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ点（2025年7月頃）では、実績のWEIスコアが0.6前後で横ばいしている。
– その後、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示すスコアは、1.0に急上昇し、その後も高い状態を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測のスコアが急激に上昇する部分が見られるが、この急上昇が外れ値ではなく、予測モデル全てが一致したトレンドとして表示されている。
– 前年（2026年7月頃）の比較AIスコアは0.8前後で、やや異なる分布を示している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績のWEIスコアを示し、モデルの予測と比較するための基準となっている。
– 線（紫、シアン、赤）はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示し、全体的に一致して高いスコアを予測している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測のデータの間に明確な上昇トレンドが見られ、予測が一貫してスコアが向上することを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績に対する予測が大幅に向上しており、様々な予測モデルが似たパフォーマンスを示しており、一貫性がある。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このグラフを見ると、交通カテゴリにおける個人の自由度と自治が劇的に改善されることを示唆しており、AIモデルによる予測が最適化されている印象がある。
– ビジネスでは、こうした高い予測スコアは、新しい交通技術や政策の成功を示す可能性があり、効率化や利便性の向上を通じて社会全体の利益につながる可能性がある。
このグラフは、今後の交通関連の施策や技術の展開計画に関する有益な洞察を提供し、意思決定をサポートする材料となるでしょう。
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:
確かに、このグラフの詳細を見てみましょう。
1. **トレンド**:
– トレンドははっきりとした上昇や下降を示しているわけではありません。評価日の初期における数値の高さに対して、後半にかけて数値が低くなっています。ただし、データが不連続に存在しているため、強い推測はしにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。ただし、一部の予測値（ランダムフォレスト回帰など）が他と異なるパターンを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青）は2025年7月1日付近にあります。
– 比較AI（緑）は2026年のデータで、予測値とは異なる位置にあります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期間の初めにかたまっていますが、どれも異なる位置を示し、予測手法による違いが明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果が異なり、予測手法による違いがデータの時系列に影響しています。しかし、時系列の明確な流れは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係や一貫した分布は示されていません。それぞれのプロットは独立しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、交通に関する社会的公平性の予測が、手法によって大きく異なる可能性があることを示しています。これにより、どの予測手法が最も信頼できるのかを慎重に評価する必要があります。
– また、評価日が少なく、一年を通じたデータが限られているため、継続的なデータ収集と分析が求められます。社会的公平性の継続的監視と適切な調整が、政策やビジネスの成功に必要です。
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:
グラフを分析し、以下のポイントに基づいて洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は当初高いスコアを示していますが、すぐにデータが途絶えています。
– 予測（X印と様々な線）は、異なるモデルによる将来のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られませんが、実績が急に途切れていることが異常です。
3. **各プロットや要素**:
– 色や形状の異なるプロットは、予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）を示しています。
– 線の形状と色は、予測の違いを視覚的に区別するために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法には多少の違いが見られますが、大半は高いスコアを予測しています。
– 比較として、前年（緑の点）と予測値がどう分布しているかがポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間経過に沿って変動していないため、時間に対する相関は不明です。
– データセットの変動幅が狭く、一貫したパフォーマンスが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが高く維持されることは、交通システムの安定性や効率性に貢献すると考えられます。
– ビジネスや社会においては、安定した良好なパフォーマンスが交通インフラの信頼性向上につながり、長期的に見るとポジティブな影響が期待できます。
これらの洞察を基に、さらなる詳細な分析や追加のデータ収集を検討すると良いでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 最初と最後のグラフのポイント間には明確な傾向が見られます。初期のデータ点（青）は比較的一定であり、予測（緑）は高めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の青いプロットと予測までの間に著しい変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **青いプロット（実績AI）**: 評価初期における観測データ。
– **緑のプロット（前年比AI）**: 評価終期における予測データで、前年と比較した結果を示します。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰に基づく予測ですが、ここの影響を考慮しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は連続的に見え、過去の実績が将来の予測の基礎になっていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、予測には前提として安定性が示されている。全体として、前年からの一定の成長あるいは安定を期待している様子が示されています。
6. **直感や影響**:
– このデータセットは、社会基盤や教育機会において安定した成長や改善が見られることを示唆しています。交通関連でのインフラ改善が持続可能であることを指し示しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって、短期的な変化よりも長期的な安定を重視した計画の策定が求められるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ内の実績および予測データは、主に高いWEIスコアを維持しており、急激に変動する兆候は見られません。ただし、一部の予測データは若干の差はあるものの、スコアが概ね横ばいで維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見当たりません。データは全体的に一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ（青色のプロット）**：実績が高い基準で保たれていることを示しています。
– **予測データ（赤色のプロット、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**：異なる予測手法が使われていますが、いずれも実績を反映した安定的なスコアを示しています。
– **前年データ（緑色）**：前年と比較した時点のデータがプロットされていますが、大きな変化はないように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測手法のプロットが重なることから、異なる予測手法でも安定的なスコアが予想されています。これにより、予測の信頼性が高いと判断されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いスコアを維持しており、予測と実績が良く一致していることが確認できます。ただし、詳細な相関関係を判定するには数値データが必要です。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 高いWEIスコアの安定性は、交通カテゴリにおける多様性と自由の保障が持続的に維持されていることを示唆します。これは、公共交通政策やインフラ整備が正しい方向に進んでいることを示す可能性があり、長期的な都市計画や交通施策においても積極的な影響を与えることが期待されます。
このグラフからは、交通分野における社会的な多様性と自由の重要性を理解し、それが維持されることで、より包括的で持続可能な社会が実現される可能性を示唆しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは短期間（2日間）のデータを示しており、長期的なトレンドは観察できません。
– 色の変化を考慮すると、7月1日と7月2日で明確な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日で色が大きく変わっていることから、これが急激な変動であると考えられます。
– 特に7月2日には黄色が高い値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化がWEIスコアの変動を示しています。濃い紫色は低いスコア、黄色に近づくほど高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは2日間のみのデータを示しているため、長期的な関係性の評価はできません。
– 時間の経過に伴ってスコアが変動していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯にスコアが高いまたは低い傾向があるかを調べるには、より長期のデータが必要です。
– 2日間のデータでは、明確な分布のパターンは見られません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 2025年7月1日と7月2日での急激な変動は、特定の交通イベントや外的要因による可能性が考えられます。
– 交通分野では、極端なスコアの変動が混雑や事故のリスクを示唆するかもしれません。
– ビジネス面では、このようなデータは交通ピーク時の混雑緩和や、サービスの最適化に活用できる可能性があります。
データの期間が限られているため、全体的なトレンドや長期的な洞察を得るには、より多くの日数のデータが有益です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは2日のヒートマップであり、長期的なトレンドは捉えられません。そのため、全体的な上昇、下降、または周期性はここでは把握できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日の19時と7月2日の8時に極端に異なる色が見られます。19時は濃い紫で低い値を示し、8時は明るい黄色で高い値を示しています。これらは急激な値の変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– ヒートマップの色の濃淡がWEI平均スコアの大小を示しています。濃い紫色は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 二つの時刻のデータがあるのみで、それらの間に直接の関係性を見つけることは難しいです。しかし、時間帯ごとのパターンがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– この短期間のデータからは相関関係を見出すことは難しく、一般的な分布の特徴も指摘できません。
6. **直感的な感じと社会的影響:**
– このグラフから、人々は日中や特定の時間帯に交通の影響を強く感じることがあるかもしれません。特定の時刻（例えば通勤時間や特定のイベント時）は交通の負担が増加することがあり、それに伴う社会的影響を考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、交通混雑のパターンを把握することで、効率的な物流計画、従業員の通勤計画の改善、顧客サービスの最適化などが可能になります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– グラフは特定の2日における「社会WEI平均スコア」を示しており、それぞれの時間帯でのデータを色で表現しています。
– 7月1日は全体的に低い値（紫色）で、7月2日は高い値（黄色）が観察されます。
– これにより、7月2日にWEIスコアの上昇があることが分かります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– データの変動は日ごとで明確に現れており、7月1日から7月2日にかけて劇的な変化があります。
– 19時の時間帯で、特に明確な変動が存在しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡によりスコアの高低が示されています。紫色が低いスコア、黄色が高いスコアを表しています。
– 各日ごとの時間（0時〜23時）におけるスコアの変動を把握するための手段としてヒートマップを活用しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– データは日ごとの変化が強調されていますが、具体的な要因（例えば、特定のイベントや事故など）の情報は読み取れません。ただし、翌日に顕著な変動が見られるため、何らかの要因で急激にスコアが変動した可能性が高いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– この限定的なデータでは、相関関係を特定するのは困難です。ただし、特定の日付において大きな変動があるため、何かしらの要因が働いている可能性が示唆されます。
### 6. 人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– 急激なスコアの変動は注目に値し、交通に関連する何らかの重要なイベントがこの日付において発生した可能性があります。
– このような変動は交通サービスの提供者や政策立案者にとって重要であり、変動の要因を特定し、次への対応を考えるきっかけとなるでしょう。
– また、変動が持続的である場合には、長期的な交通インフラやサービスの改善が求められるかもしれません。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEI（特定の指標）の360日間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドを示すものではなく、各WEI項目間の相関関係を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関関係が低い、または負の相関を持つ項目が外れ値として目立ちます。
3. **プロットや要素（色、密度など）の意味**:
– 色は相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど強い負の相関を示しています。白に近い場合は相関がほとんどないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」などは非常に高い相関を持っているため、これらは似た傾向を示す可能性があります。
– 一方で、「社会WEI（社会格差・教育機会）」は他と異なり、低い相関を示す項目も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関を持つ項目が多く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」は他の多くの項目と高い相関を持っています。
– 「社会WEI（社会格差・教育機会）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は他と比較して低い相関や負の相関を示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が見られる項目が多いことから、交通関連の政策や施策は、個人および社会全体に広範に影響を及ぼす可能性があります。
– また、相関が低い項目（例：「社会WEI（社会格差・教育機会）」）については、別途対策が必要かもしれません。これらの項目は個別に問題を解決する必要がある可能性があります。
– 相関に基づく施策だけでなく、教育や社会格差といった特異な要因にも注意を払うべきです。
このように、ヒートマップは複数の指標間の関係性を視覚的に理解するのに有用であり、政策立案や施策実施の際に貴重なインサイトを提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアにおいて、カテゴリごとに比較的安定したスコアが維持されています。各カテゴリの中央値は大きな変動がないように見受けられ、全体的に横ばい傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図において、極端な外れ値はあまり見られませんでした。ただし、社会WEI（公共性と公平さ）におけるスコアが他よりも広範囲に分布していることから、このカテゴリではばらつきが大きいことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の位置と範囲から、各カテゴリの中心とばらつき具合が視覚化されています。例えば、個人WEI（心理的ストレス）は、他のカテゴリに比べてばらつきが少なく、スコアが非常に集中しています。
– 色の違いはカテゴリの識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立して評価されていますが、一部のカテゴリは関連があるように見受けられます。特に社会的要素に関するカテゴリは似たようなスコアレンジを持つ傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の集中度はカテゴリによって異なりますが、個人WEIの「経済性」や「心理的ストレス」は非常に狭く集中しており、スコアの変動が少ないことがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 交通に関連する評価であるため、個人の心理的ストレスが低いことは、交通機関の利便性や効率性が高い可能性を示唆しています。社会的な要素でばらつきが見られるところは、公共政策や社会サービスで改善が求められるかもしれません。
– ビジネスの観点からは、交通インフラの改善が個人の幸福度向上につながることを示しており、社会全体の生産性向上にも寄与する可能性があ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、交通カテゴリーのWEI（Weekly Economic Index）構成要素を主成分分析（PCA）で表現したものです。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分1と主成分2の2次元プロットであり、時系列的なトレンドは示されていません。このため、直接的な上昇、下降、周期性についての情報は得られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点の分布は疎らで、特に右上、左上、左下にプロットが存在するのがあります。外れ値や異常とされるポイントとは言い難いですが、左上の点だけ他の点と少し外れているため、特異なケースの可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる交通に関する要素または期間を表している可能性があります。色や形状に違いがなく、3つの要素で構成されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分1と主成分2のプロットから、これらの成分が交通データの特定の変動要因を説明する可能性があります。右下に位置するプロットが、主成分1に強く影響していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1に強い正の値を持つ点と、負の値を持つ点が見られ、主成分1に沿ったデータの大きな変動が存在することがわかります。主成分2に関しては、影響が小さく、データの広がりも少ないです。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– このPCAの可視化から、交通に関連するいくつかの異なる要因が特定され、どの要因が全体の交通動向に最も影響を与えるかの理解が可能です。右下のプロットは、全体的な動きに対して非常に影響力があることを示唆しています。ビジネスでは、交通インフラの改善や効率化を図る上で重要な視点を提供するでしょう。
この分析は、交通の異なる要素がどのように関連し、全体的な動向に寄与しているかを理解するための一助となるでしょう。
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。
