📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に、総合WEIスコアは0.7から0.81の間で変動しており、特定のトレンドは断定できませんが、7月2日の朝に0.81と最も高くなった後、当日の午後には0.7まで低下するという顕著な変動が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者ともに、スコアは限られた範囲で変動していますが、個人WEIは7月2日の朝に0.78と一時的に高くなる同日に再び0.675へと低下しています。同様に、社会WEIは7月2日の朝に0.83と最高値に達していますが、その後低下します。これらは、もしかしたら同一の要因による影響を受けている可能性があります。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータには異常値はないとされていますが、7月3日の朝に他の項目値とは不均衡に高い値を示しているため、異常引き金があった可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 完全なデータセットがないため具体的なSTL分解は行えないものの、7月2日の値がアイデアには明らかに周期的なピークと谷があることを暗示しています。この異常な動きを引き起こした潜在的な背景要因としては、社会的な出来事や政策の発表が考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップの具体的数値は不明ですが、個々の項目が同時に変動していることから、個人と社会の項目間には強い相関があると推測できます。特に、経済的余裕と健康状態、持続可能性と社会基盤は、他の項目に対しても高い関連性を示すことが予想されます。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図は提供されていませんが、スコアの範囲から大きな外れ値は少ないと考えられます。各日付の変動範囲が狭いことを示しているようです。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率 (55%)**: WEIの主要な変動要因はPC1に強く依存しており、これが個人および社会の経済的要因や持続可能性に関係している可能性があります。
– **PC2の寄与率 (28%)**: PC2は、自由度、自治性、心理的ストレスなど、個人の内部的な状態に関する要因を反映している可能性があり、これらが全体のWEIにかなり影響を与えます。
### 結論
提供されたデータでは、全体としてWEIスコアが一定の範囲で変動しており、極端な異常値は見られないものの、特定日には明らかなピークが存在します。社会的または個人のイベントがこれに影響を与えているかもしれません。主要な成分分析から示唆されるように、経済的要因と心理的健康がWEI変動の主要要因であり、関連する社会的施策がスコアの変動に影響を与える可能性があります。今後、詳細なデータと較べて時系列データを分析することで、より正確なトレンドと要因の特定が行えるでしょう。
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:
このグラフは交通に関連する「総合WEIスコア」の時系列データを示しています。360日間のスパンで評価されています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 初期の時点で、実績（青いプロット）は0.8付近に集約されており、その後の予測（特に線形回帰やランダムフォレスト回帰）はスコアが急激に増加し、1.0に達しています。
– 時間が経つにつれて、スコアは安定かつ高い水準に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に明らかな外れ値や急激な変動は見られませんが、急激な上昇が予測されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の実績AIは現実のデータを示しています。
– 各色のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる予測手法による将来の予測を表しています。
– 緑色の点が前年の比較データであり、前年よりもスコアが大きく上昇していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法が一貫してスコア上昇を示しており、特にランダムフォレスト回帰が顕著に上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には強い相関があり、スコアが高い方向に推移する傾向が見られます。
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**:
– 全体として、交通関連の指標が向上していることを示唆しています。これは交通の効率化やインフラの改善に貢献している可能性があります。
– 社会的には、交通の流れが改善されることで、経済活動の活性化や移動時間の短縮が期待されるかもしれません。
– ビジネス面では、予測どおりの傾向が続く場合、関連業界での投資や政策の進展が加速する可能性があります。
全体として、交通カテゴリのWEIスコアは今後向上する見通しであり、この傾向が持続することが望まれます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは初期に急激な立ち上がりを示しています。これは特定の変化がこの期間に起こったことを示唆します。
– その後、データは完全に途切れており、360日間の明確なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な上昇以降は、特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– データが表示されていない期間の中で何が起こっていたかは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青いドット）**: 当初の実績が示されていますが、その後のデータはありません。
– **予測（紫や水色の線）**: 異なる予測モデルによる予測が示されています。初期の値付近での動きはあるものの継続性がありません。
– **前年（緑の丸）**: 前年の数値が後半に提示されており、初期の変化とは異なった値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青いドット（実績）と前年（緑の丸）は直接的な相関を見せていません。
– 予測手法ごとに異なるモデリング結果を示しており、モデルの予測力や特性を比較する材料になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と予測の間で特定の傾向が少し見られるものの、その後のデータが欠落しているため、全体的な相関を評価するのは困難です。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– 初期に大きな変動があることは、特定のイベントの影響を受けている可能性があります。その後データがないため、継続的な評価や対策が必要とされるかもしれません。
– 実績と予測が乖離しているため、予測機能の改善やデータ収集の見直しが必要かもしれません。
– この種のデータの変動は、交通業界における外部要因や政策変更の影響を考慮することにつながります。
全体として、このグラフは様々なモデルを評価しながら、改善すべき領域を示しています。特に長期間のデータ収集と精度の高い予測が要求されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭では、実績データ（青いプロット）は横ばいで始まっています。時が進むにつれて、決定木回帰（薄青）とランダムフォレスト回帰（紫）の予測が上昇していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った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**:
– **青いプロット**: 実績データを示しています。
– **赤いバツ**: 予測AIのモデルによるアウトプット。
– **緑の丸**: 以前のデータに基づく比較値。
– **灰色の線**: 予測の不確かさ範囲。
– **線グラフ**: 決定木回帰（薄青）とランダムフォレスト回帰（紫）での予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの間に整合性が見られます。特に予測モデルは、間接的に社会的要因の改善を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測は実績データを基にしており、全般的には一致しています。モデル間で大きく解釈が異なることはなさそうです。
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**:
– 人々は、交通のWEI（社会影響要因）が時間の経過と共に改善することを期待しています。特に、ランダムフォレスト回帰のラインが示すように、一部のAIモデルは将来のポジティブな変動を強く予測しています。
– ビジネスや政策立案者は、このデータを利用して未来の交通計画や社会政策を策定する際の指針とする可能性があります。特に交通の効率化や環境への影響を抑制するために、このような分析は重要です。
この分析が、実際の交通状況の改善や政策決定に活かされることが期待されます。
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:
1. トレンド:
– 初期にはWEIスコアが安定しているが、急激な変動の兆候がない。
– 期間の最後にはスコアが上昇している。
2. 外れ値や急激な変動:
– 終盤にかけて、大きな外れ値として示される可能性のある点がある（薄緑の点）。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点: 実績値を示している。
– 紫と水色の線: 予測モデルによる予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）を示す。
– 緑の大きな点: 前年の評価を示している。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 上記の予測モデルは、実績データの変化に対して異なる反応を示している。特に、紫のランダムフォレスト回帰は、傾向が異なる可能性がある。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データの密度は比較的安定しており、大きなばらつきは少ない。しかし、終盤の外れ値が全体の分布を歪める可能性がある。
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:
– WEIスコアが一貫して良好である場合、経済的余裕が安定しているという安心感を与える。
– 終盤のスコアの上昇は、ポジティブな経済環境の兆候と受け取られるかもしれない。
– 大きな外れ値は、予期せぬ経済的な変動を示唆し、追加の分析が必要となる可能性がある。ビジネス戦略や個人の経済的計画に影響を与える可能性がある。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **序盤（2025年7月頃）**: 実績AIのデータポイント（青色）が最初に高い位置（約0.8）から始まり、その後急激に下降しています。
– **その後（2026年7月頃）**: 前年の比較AI（薄緑色）が再び登場していますが、具体的なトレンドは表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータが急激に下降しており、これは注目すべき急激な変動です。予測（ランダムフォレスト回帰、紫色）はこの下降に近い予測を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色（実績AI）**: 実際のデータ。開始時に高いスコアだが、急激に下降。
– **緑および薄緑の円（前年比AI）**: データが後半に再出現しており、前年との比較での位置を示しています。
– **紫色（ランダムフォレスト回帰の予測）**: 実際の急激な下降と似た動きを予測。
– **線（線形回帰、決定木回帰）**: 時系列の最初に示されていますが、見た目では違いがわかりにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測データと予測データが一致しており、ランダムフォレスト回帰が実際の急激な下降をよりよく捕捉しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値とランダムフォレストの予測値は高い相関があるように見えますが、全体のデータが限られているため、確定的な関連性を見つけるのは難しいです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– **直感的印象**: 健康状態が急激に悪化しているように見えるため、交通カテゴリにおける個人の健康状態が何かしらの影響を受けている可能性があります。
– **ビジネスや社会的影響**: こうした急激な動きは、潜在的な健康リスクや社会的な変化に対する警告と考えられます。交通分野における安全対策や健康改善プログラムの必要性が考えられるかもしれません。
このグラフからは、個人の健康に影響を与える可能性がある要因を早期に察知することで、大きなリスクを回避するための施策が重要であると感じ取れるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の数値が大部分を占め、1年の中で急激な上昇や下降は観測されません。グラフの密集が初期にあり、その後データが減少しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値や急激な変動は少なく、全体的に安定しています。ただし、特定の予測方法が異なる結果を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、評価期間の始めに集中しています。
– ピンク、シアン、紫のラインはそれぞれ異なる予測モデルの結果を示し、一本の実線ではなく、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しているようです。
– 緑の点は前年度の比較値を示しており、別の時点での協津が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 経時的な変化はわずかです。異なる予測手法によって示される傾向は多少異なりますが、全体的に同じ範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデル間で大きなばらつきがなく、同様の傾向を示しています。ただし、実績データと予測データの間には若干のギャップがあるように見受けられるため、予測の精度に改善の余地がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、個人の心理的ストレスの安定した傾向が見て取れ、予測モデルによって大きな違いが生まれることはないと感じられます。交通に関連するストレス要因が大きく変動しないこと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、交通環境が安定している、または改善されつつあることが想定され、個人のストレス負荷を軽減する機会が期待されます。
特に、ストレス管理や交通政策の計画において、このような安定したデータが活用される可能性があります。データに基づいてさらに具体的な対策が取られることで、交通の効率化や住民のQOL向上につながる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時間軸に沿った変化を示していますが、実績値の測定は左側に集中しており、その後の期間については予測データが表示されているようです。相対的に短期間での観測データ（実績）があり、その後の期間は予測で補完されています。
– 実績値と予測値の間には一定の差異があり、それに基づいた様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が記されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値は比較的一貫していますが、予測値は上振れと下振れの幅を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の結果は、他の予測手法に比べてスコアが向上していることがわかります。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**: 観測された現実のデータ。
– **予測（赤い×）**: 予測されたデータポイント。
– **前年（緑色の円）**: 過去の比較のための基準データ。
– 各予測手法はそれぞれの色の線で表示され、手法の違いによる予測値の変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値を基にした様々な予測遷移があり、それらは基本的に一貫して上昇傾向にあります。ただし、各手法でのスコアの変動幅は異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値にはトレンドがあり、予測モデルにより異なるスコアリングの幅が観測されています。実績がベースにあるため、過去のデータのトレンドが予測モデルに強く影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、人々は予測モデルの精度や違いに関心を寄せるでしょう。特に、モデル間の差異が大きい場合、それが意思決定にどのように影響するかを考察することが重要です。
– ビジネスや交通施策においては、予測精度が異なるモデルに基づいた戦略を検討する必要があり、それによってリソースの最適配分や、ユーザー体験の向上が期待されます。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は2025年7月初めから数回の記録のみで、その後のデータは示されていません。
– 平均的な予測（緑の点）は、2026年7月頃に急に示され、以前のデータと時間が空いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績と予測の間にギャップがありますが、急激な変動というよりは、データ間の断続的な表示により生じています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データを示しています。
– 緑の点：以前のデータや予測結果が示されています。
– グレーの影：予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが時間的に大きく切り離されており、一定の予測区間が不在です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関を見出すのが困難です。データが時間的に分断されているため、直接的な比較が難しいです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、データの欠如か、時系列の断続性を示しています。これにより、データの一貫性や信頼性に対する疑問が生まれるかもしれません。
– 社会的公平性（WEI）の測定におけるこのようなギャップは、施策の改善効果を実際に反映するためには一貫したデータが必要であることを示唆します。
– ビジネスや政府機関においては、データ取得の改善や分析の継続性が重要である可能性があります。
このグラフは、データの断続性があることから、分析や予測に慎重な解釈が必要であることを示しています。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– 最初の部分で一部のデータが急激に上昇した後、横ばいまたは安定している様子が見られます。
– この上昇は、交通の持続可能性と自治性が急速に改善された可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は観察されていませんが、初期の急激な上昇は注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績を示し、**赤い×印**は予測値を示しています。
– 予測の手法は異なる回帰分析（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいて示され、予測される信頼区間が灰色で示されています。
– 緑の丸は前年の比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が初期データで密接に一致しており、予測手法間での結果の差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測される傾向に高い相関があると推測されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データが初期に向上していることは、改善された交通の持続可能性と自治性の取り組みが効果を発揮した可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、持続可能性や自治性の向上が交通政策や都市計画にポジティブな影響を与える可能性があります。
このグラフは、特に初期の期間での改善の兆候を示しており、今後の予測モデルがこの傾向を持続させる可能性を示唆しています。
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:
このグラフは交通カテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）に関するスコアの時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 実績変動（青い点）は比較的安定しており、若干の変動程度で大きな上昇や下降傾向は見られません。
– ただし、予測（赤いバツ印）は急激な落ち込みを示しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は予測値が急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは安定していますが、予測において急激な変動が見られるため、これが今後の動向に大きく影響を及ぼすかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、安定しています。
– 緑の点（前年比AI）と比較すると今後の実績のスコアが横ばいもしくは数段の向上を期待できることを示唆しています。
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測スコアの推移が異なることから、各手法が異なる仮定やデータに基づい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**
– 異なる予測モデルの間に明確なパターンの違いが存在し、特にランダムフォレスト回帰が大幅な低下を示していることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として実績と予測間に大きな差が出ているため、予測モデルの見直しや、実績を反映する方法の改善が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、まず予測値の急激な下降が気になるでしょう。特に予測方法に応じたスコアの変動が大きいため、予測方法をどう選ぶかが今後の影響を大きくする可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、この不確実な予測には注意が必要です。特に交通系インフラにおける実行可能性やリソースの適正化が優先課題となる可能性があります。
全体として、実績と予測の乖離に注目し、予測モデルの精度向上を図ることが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 現在確認できる実績データ（青）は6月から7月にかけて安定しており、その後の予測（紫）が上昇しています。これは6月以降、社会的な要因または政策の変更により、WEIスコアが改善する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に大きな変動は見られません。予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一貫して上昇トレンドを示しており、外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、赤の×は今後の予測値です。灰色の線は、予測の不確かさ範囲を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は、それぞれ異なるモデルによる予測を示していますが、トレンドはほぼ一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法はほぼ同じ増加トレンドを示しており、一貫性があります。これは、データに対する予測モデルの高い信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータポイントが非常に近い位置にあるため、相関関係を判断するのは難しいですが、予測が上昇トレンドを示していることから、改善のための背景要因が存在することを示唆しています。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– このグラフから得られる印象としては、今後のWEIスコアの改善が予想され、社会の共生や多様性の強化に向けての取り組みが効果を上げている可能性があります。これにより、ビジネス環境の多様性が高まり、より多くの人材が参加することで、企業の競争力の向上が期待されます。
– 社会的には、共生や多様性の向上は地域社会の安定や持続可能な発展を促進します。
全体として、このデータと予測は今後の社会的な改善を示唆しており、ポジティブな変化が期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフは360日間を表示しているようですが、具体的な日付としては3日間（2025年7月1日～7月3日）のみ示されています。この短い期間では、周期性や全体的なトレンドを見出すのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日の16時から19時にかけて、色が他の日付や時間帯と比較して非常に暗くなっています。これは明らかに異常値または急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは数値の変動を示しており、色が濃いほど数値が低いことを示しています。色の変化は時間や日ごとに異なるパターンを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 示されている期間は短いため、関連性を特定するのは難しいですが、7月1日と3日は比較的安定しており、7月2日には変異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に目立つ相関関係は見られませんが、特定の時間帯に急激な変動が見られるため、その要因を探る必要があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 交通に関連したデータの場合、7月2日の急激な変動が事故や突発的なイベントによる影響かもしれません。これにより、交通渋滞や不便が発生し、社会的・経済的な影響が考えられます。
– 分析結果を基にインフラや交通管理の改善が求められる可能性があります。
このヒートマップからの洞察に基づいて、より詳細なデータ解析や外的要因の調査が必要です。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは短期間（3日間）を示しています。カラーの変化から見ると、日中と夜間での個人WEI平均スコアに明確な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データが3日間にわたっており、明らかに昼夜で色の変化が顕著です。特に暗い色（夜間）が明るい色と対照的であり、用法や活発度の違いを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化が時間と日付による変動を示しています。明るい黄色は高いスコアを、暗い紫色は低いスコアを示しており、一日の中で活動が盛んな時間帯と少ない時間帯が視覚的に明示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 3日分が表示されており、それぞれの昼と夜で色のパターンが繰り返されています。他の曜日とデータを比較すると、周期性や特定の曜日に特異性が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはおそらく昼間の活動が活発であることを示しており、特に午前と午後の時間帯が高いWEIスコアを記録しています。夜間の低迷スコアは典型的な活動サイクルを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通データにおいて、日中はより活発に使用され、夜間は使用が減少しているパターンがあります。これにより、ビジネスは交通インフラの効率化やピーク時の混雑緩和策を考慮する必要があります。また、社会的には、昼間の移動が多いことは、都市計画や公共交通機関の運行に影響を与えることがあります。
このグラフから、人々は活動のリズムとそれに基づく社会的・経済的インパクトを理解しやすいでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時系列にわたる情報なので、周期性や特定の時期の変動を見ることができます。ヒートマップの色の変化を見ると、日にちごとに違うが特定の周期があるようには見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の16時には、最低値を示す紫に近い色が見られ、目立つ変動点です。これは特筆すべき外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化が交通に関するスコアの変化を示しています。色の違いが大きいため、場所や時期によって交通状況が大きく変化していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフからは、特定の時間帯での交通パターンの違いが見て取れます。横の長さを見ると、各時間帯での変化がどのように変遷するかを視覚的に感じ取ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大まかな色の分布を見ると、最初と最後の日付では、平均スコアが相対的に高めに保たれていることが視覚的に観察されます。
6. **直感的な感想と影響**
– ヒートマップの色合いからは、日中では交通が比較的順調で、特定の時間帯、特に7月2日の16時のスコアが低い可能性が示唆されています。これは、交通の混雑や障害があった兆候かもしれません。
– ビジネスへの影響としては、このパターンを基に交通戦略を立てることで、効率的な移動計画を立案できるでしょう。また、公共交通機関の運行改善や混雑緩和の施策立案に役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関の程度を示しており、周期性のトレンドそのものは示していませんが、各項目間の強い関係性を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関値が非常に低い（青く表示されている）セルが外れ値として考えられますが、このヒートマップではこれに該当するのは少なく、全体的に中程度から高い正の相関が見られます。
3. **プロット要素（色や密度）**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が強いほど負の相関が強いです。スライドバーの両端に近づくほど、相関の度合いが極端です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体として、多くの項目が中程度から高い正の相関を持っています。特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」が0.81の強い正の相関を持ち、個人と社会の要素が関連していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間に0.65の正の相関が見られ、社会的な要素が互いに関連していることが強調されています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は全体的に他の項目と低い相関値を持ち、一般的なトレンドから少し外れています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 人々は、多くの社会的・個人的な側面が強く関連していることから、政策や施策が総合的に影響を及ぼす可能性を感じるかもしれません。このような相関は、交通分野での政策が単一の要素にとどまらず複合的に評価されるべきであることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、例えば「社会WEI（持続可能性と自治性）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」が、個人や社会の幸福感や満足感と結びついていることから、これらの領域における投資が他の分野にも波及効果をもたらす可能性があります。
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:
このグラフは交通カテゴリにおけるWEIスコアの分布を箱ひげ図で示しており、各WEIタイプについて360日間のデータを比較しています。
1. **トレンド**:
– WEIスコアのトレンドは特定の上昇や下降の傾向は見られませんが、多くのタイプでスコアの範囲が一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (認識柔軟性)」、「社会WEI (生態系整備)」では外れ値が見られ、特定の時期や状況で異常な変動があった可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱の中央線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数で、全体的なスコア分布の中央値や広がりを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプごとにスコアの分散や中央値が異なるため、様々な側面でのパフォーマンスや影響が異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (共生)」は比較的狭い範囲にスコアが集中しているため、安定した評価がなされているように見えます。
6. **ビジネスや社会への洞察**:
– タイプによってスコアのばらつきが異なることから、異なる要因が交通の評価に影響を与えている可能性があります。政策の評価や改善点の特定に役立つでしょう。
– 交通政策の設定や都市の改善について、多様な側面からの評価が必要であることを示唆しています。
この可視化は、パフォーマンスの安定性や潜在的な改善点を発見するための良い視点を提供しています。
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）を使用して交通カテゴリのデータを視覚化したものです。以下に分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフはPCAの二次元プロットであり、時間的なトレンドというよりはデータの分布を示しています。このため、上昇や下降のトレンドは直接的には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のデータポイントが他から離れており、外れ値の可能性があります。この外れ値は交通データの異常な変動を意味しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータの特定の観測を示し、X軸（第1主成分）が0.55の寄与率、Y軸（第2主成分）が0.28の寄与率を持つことから、主に第1主成分によってデータが説明されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフとしては時間的情報を含まないため、時系列データ間の直接的な相関は分かりません。ただし、データの主成分がどのデータセットや変数に大きく影響を受けているかを検討するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分を中心に広がっており、第2主成分に沿ってはあまり広がっていません。これにより、第1主成分がデータの大部分の分散を説明していると推測されます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析の結果から、交通データの中で重要な変数が浮き彫りになります。たとえば、外れ値が示すような急激な変化は、交通における突発的な事件や混雑を示唆しており、それに基づいた改善策やインフラ強化が求められるかもしれません。また、主要成分を理解することで、交通計画や地域開発に関するより深い洞察が得られるでしょう。
このように、PCAの結果を基にさらなる詳細分析を実施することで、交通管理や政策形成に役立てることができます。
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。
