📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを理解するにあたり、まず重要な傾向、異常、パターンについて述べていきます。以下の分析から考察を進めます。
### 時系列推移
– **総合WEI（combined_wei）**: データは7月1日から4日をカバーしています。最初は0.74375から始まり、やや変動しながらも7月4日には0.78125に達しています。全体的なトレンドとしては、やや上昇傾向が見られます。
– **個人WEI平均（personal_avg）**と**社会WEI平均（social_avg）**: 両者ともに総合WEIと同様のパターンを描いており、全体的に安定しています。社会WEIは個人よりやや高い値を示しています。
– **詳細項目**:
– 経済的余裕（personal_economic）は、非常に安定したスコアで、わずかに7月3日に下がっていますが、すぐに戻っています。
– 健康状態（personal_health）および心理的ストレス（personal_stress）は、7月3日に大きく変動しており、特にストレスは0.85から0.5への劇的な減少を示しています。
– 自由度と自治（personal_autonomy）は、大きな変動はなく、わずかに下降しています。
– 社会基盤（social_infrastructure）と持続可能性（social_sustainability）は、7月3日で若干の変動がありますが、全体的には安定しています。
### 異常値
データ上では特に異常値は検出されていません。しかし、心理的ストレスが7月3日に急激に低下している点は注目に値する変動です。この要因は、特定の社会イベントや政策変更など、心理的安心感を与える出来事があった可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 4日間という短期間では明確な季節性パターンを見出すのは難しいが、日々のリズムや一時的な変動が見られる。
– **トレンド**: 全体的に微細な増加の傾向がある。
– **残差**: 説明できない変動は主に個人的な権利や心理的ストレスに関連し、特に7月3日付近で顕著に見られる。
### 項目間の相関
相関ヒートマップの分析がないため定量的な評価はできませんが、経済的余裕と健康状態が比較的安定しており、社会の持続可能性と基盤にある程度相関があることが推測されます。
### データ分布
今回のデータ範囲内では大きなばらつきは見られず、ほとんどのスコアは中央値付近に集まっていることが予想されます。外れ値の検出はありませんが、心理的ストレスの大きな変動は注意を要します。
### 主要な構成要素 (PCA)
PC1（0.61）とPC2（0.23）は、データの主要な変動要因を表しています。PC1が全体の変動の大部分を説明しており、これは恐らく経済的および社会的要素の影響が大きいことを示唆しています。PC2は個別の項目間の差異を説明するものでしょう。
### 結論
データは全体として安定した傾向を示す中で、7月3日の心理的ストレスの急減が顕著です。これは特定の社会現象や政策が背景にある可能性があります。長期的な分析や詳細な相関分析があれば、より深い洞察を得られるでしょう。PCAによる結果も、経済や社会の動向が主要な影響要因であることを支持しているようです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績データ（青い点）は、初期にやや変動していますが、全体として大きな変動は見られません。
– 予測ライン（各回帰手法）は、いずれも緩やかに微増する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは、最初の数日間に若干のばらつきがありますが、極端な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は、過去の実績を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーゾーン）は実績データの範囲内に収まっています。
– 予測のX印は、予測値を示しています。
– 各色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による将来の推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての予測モデルがほぼ類似した傾向を示しており、一貫したパターンが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルの推計は一致しており、現在のトレンドが続く可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが現状維持あるいは少しずつ改善していることは、交通関連インフラやサービスが安定していることを示唆しています。
– 各予測モデルの突飛な予測がないことから、今後の緊急対応が必要な状況は予想されませんが、交通政策の見直しやさらなる効率化は継続することでより良い結果を生む可能性があります。
このグラフからは、今後も現在の政策や運用方針が安定した結果を生んでいることが察せられ、莫大な変革は必要としないという安心材料が得られます。
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:
グラフの分析に基づく視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– データポイントは初期に集中し、時間とともに一定のレベルに達しています。その後、横ばい状態が続いています。
– 特に上昇や下降の明確なトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目に見える範囲では外れ値はなく、急激な変動も見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、初期の日付に集中しています。
– 予測値は複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により水平方向に安定しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示していますが、実績のデータ範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点で実績AIのデータのみがあるため、他の時系列との関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は初期段階で集中しており、その後の予測は一定の水平線を描いています。このことは、モデルが比較的自信を持って一定の値を予測している可能性を示唆します。
6. **直感的に感じることと影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期データの変動が少しあっても、その後のデータは安定しているということです。これは可能性として過去のデータによって安定した予測が可能であることを示していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測の精度が高ければ交通に関する計画や投資についての意思決定に役立つでしょう。予測が安定しているため、長期的な戦略策定が可能と言えます。
このグラフ分析から、データが安定していること、そして既存のモデルが信頼性があることが示唆されます。交通分野の計画にとっては心強い情報です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は一定期間でわずかに上昇していますが、全体的に横ばいです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測すべてが時間とともに成長傾向を示しています。ただし、決定木回帰はやや急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に大きな外れ値や急激な変動は見られません。ほとんどの点が集中してプロットされています。
– 予測モデルの線が一時的に顕著に変動する箇所はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、一貫した範囲で分布しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲（±3σ）を示しており、実績データはこの範囲内に収まっています。
– 予測データ（×）は、今後の社会WEI平均スコアの増加を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の3つの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて一致した上昇傾向を示していますが、傾きが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲内で安定しており、予測モデルとの間に強い相関があることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 実績AIデータが安定していることから、現在の交通状況が比較的安定していると感じられるでしょう。
– 予測は全体的に上昇傾向を示しているため、今後の交通状態の改善や社会の発展が示唆されます。ビジネスにとって、インフラへの投資や新たな交通システムの導入が望まれる可能性があります。
この分析に基づいて、持続的な交通状態の改善や最適化が期待されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期において、実績データのWEIスコアは0.8付近で安定しています。その後、予測において線形や決定木回帰が下降トレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に外れ値や急激な変動は見られませんが、未来の予測で下降する予測があるため、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、安定したパフォーマンスを意味しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の影で表され、将来の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰は下降を示しており、一致した傾向を持っています。一方、ランダムフォレスト回帰は現状維持を示しており、他のモデルとは異なる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのクラスターは0.8付近に密集していることから、過去の安定を示しています。しかし、モデルによって将来の見通しは異なり、潜在的なWEIの低下に関する懸念があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績が安定している一方で、予測が下降するモデルが存在するため、何らかの要因（例えば経済変動や政策変更）が将来的に個人の経済的余裕に影響を与える可能性があります。
– 降下トレンドは、個人の生活費や交通費の増加などが原因かもしれません。そのため、政策決定者や企業はこれらの変化を予測し、事前に対応策を取る必要があるかもしれません。
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:
以下に、グラフの視覚的な分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の初めにやや低いスコアから開始し、即座に上昇している様子があります。その後は約0.8でやや安定しているように見えます。
– 予測値（赤い「×」マーク）は、比較的安定したトレンドを描いており、微細な上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い点は他に比べて低く、外れ値と考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各予測手法の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績データに基づいて異なる予測傾向を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しており、データのばらつきを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測手法は、データの特性に応じて微妙に異なる予測を出しており、これはモデルの複雑さやデータの解釈の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが上昇した後に安定することから、実績スコアは短期間で回復している可能性があります。
– 予測モデルの線が近接しているため、複数のモデルが類似した予測を行っていることが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 短期間でのスコア向上は、特定の健康改善施策や環境要因の変化が考えられ、交通分野での個人の健康状態へのポジティブな影響を示している可能性があります。
– 特に外れ値の存在は、特定期間中の異常要因（例えば環境条件や個人のライフスタイルの変化など）を示唆している可能性があります。
– 交通分野での健康管理が強化されることで、社会全体の健康水準の改善や医療コストの削減に寄与する可能性があります。
このデータと予測は、交通分野における健康管理の重要性を示しており、持続可能な改善施策の立案に役立てることができます。
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**:
– 初期のデータは0.5から0.7の間に密集しており、期間中の実績データは横ばいです。
– 線形回帰による予測は若干の上昇を示していますが、他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一貫して横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは範囲内で安定しており、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**:
– 青い点は実績データを示し、初期は不確かさの範囲内（灰色の領域）に集中しています。
– ピンクとライトブルーの線は予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）を表し、安定した状態を示しています。
– 紫色の線（線形回帰）が唯一の上昇を示していて、将来的な上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデルはおおむね一致した予測を持っていますが、線形回帰のみが若干の上昇傾向を示す点で異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、かなりの集中的なクラスターを形成しています。
– 各回帰モデルの予測は、全体的な安定性を反映する傾向にあります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– この情報から、個人のWEI（心理的ストレス）は安定していることがわかります。交通に関連するストレス要因が改善されている、または安定している可能性が高いです。
– 上昇傾向が見られないことから、現状維持をサポートする施策が有効であることを反映しています。
– ビジネスや社会的観点からは、交通関連の施策やサポートが功を奏している可能性があります。定期的なモニタリングと施策がこうした安定につながっていると考えられます。
これらの特性を踏まえて、交通サービスの管理者や政策決定者は現状維持を目指しながら改善を続ける戦略を立てることができるでしょう。
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
– **実績データ（青い点）**は、おおむね横ばいですが若干のばらつきがあります。比較的安定したスコアを維持しています。
– **予測モデルによる異なる傾向**:
– **線形回帰（マゼンタの線）**: わずかに下降しています。
– **決定木回帰（紫の線）**: 徐々に下降しています。
– **ランダムフォレスト回帰（シアンの線）**: 横ばいを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データの中で、1点だけ顕著に低いスコアが見られます。この点は可能性として外れ値として考えられ、調査の余地があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**（実績）は実際のデータを表し、各予測モデルと比較基準として機能しています。
– **ピンクと青の線**は異なる予測モデルの示唆を表しており、予測の不確実性を示しています。
– **グレーのエリア**は予測の不確実さの範囲を示し、その中で実データが大半収まっていることから、モデルの精度の基準を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは安定した様子を示していますが、予測モデルにより異なる予測が出ています。線形回帰と決定木回帰は下降トレンドを予測していますが、ランダムフォレスト回帰は安定を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの大半はグレーの範囲内に収まっており、予測の不確実性はそれほど高くないと推測されます。
### 6. 直感的な感覚および社会への影響
– **直感的な感覚**: 現在の実績は安定しているが、予測によると一部は下降トレンドを示唆しており、潜在的なリスクを指摘しています。このため、今後の変化に注視する必要があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 交通関連の自由度や自治に関する指標であるため、予測された下降トレンドが現実化する場合、サービス品質の低下や利用者満足度への影響が考えられます。継続的なモニタリングと改善策の検討が望まれます。
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:
以下、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは初めの数日間のみ記録されていますが、比較的一定の範囲内で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測は、期間中一貫して横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰は初めに上昇し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、特に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**:
– 青いプロットは実績データですが、期間の初めに集中しています。
– 予測データ（様々な回帰手法）は、それぞれ異なる色で示されていますが、特に目立った相違はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが限られた期間にしか示されていないため、予測データとの直接的な比較は難しいですが、予測は全体的に一貫した基調を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については明確な情報が得られませんが、予測モデルは実績を平均的に捉え、予測の不確かさ範囲内に収まる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアがある一定の範囲に収まっていることから、社会における公平性・公正さは安定していると考えられます。
– 交通における公平さの維持は重要であり、各回帰モデルが安定した予測を示すことで、交通政策の継続的な評価や調整に寄与する可能性があります。
このデータが示す通り、社会の公平性を評価する指標としてのWEIスコアは、予測モデルを通じて将来的な評価の基盤として活用されるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: 一定範囲の中で散らばっており、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– **予測（異なるモデルの線）**: 各モデル共通してやや上昇傾向があります。特に「ランダムフォレスト回帰（ピンク）」は最も高い上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、1つの明らかな外れ値が観察されます（0.8を下回る点）。これ以外のデータは比較的集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績）**: WEIスコアの実際の測定値。
– **予測モデルの線**:
– **線形回帰（緑）**: 安定した直線。
– **決定木回帰（紫）**: 他と同様に直線的。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンク）**: 最も顕著な上昇。
– **不確かさ範囲（グレー）**: 予測に対する不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は予測モデルの範囲内に収まっていますが、外れ値によって不確実性が増す可能性があります。各モデルの予測は大体一致しており、現状のデータに基づく予測が一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は偏りがあり、特定の高さに集中していますが一部外れ値が存在します。
6. **直感的な洞察と影響**
– **人間の直感**: 安定しているが、時折の変動（外れ値）が気になるところ。この変動への対処が持続可能性と自治性の向上に必要でしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 持続可能性を高めるためには、外れ値の原因を特定し、安定した予測に基づく戦略が求められるかもしれません。特にピンクの予測（ランダムフォレスト回帰）が示すような上昇を裏付ける施策を検討する必要がありそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、30日間で大きな上下の変動がない横ばいを示しています。
– 予測（バツ印や線）は3種類の回帰モデルで示されており、線形回帰（シアン）と決定木回帰（ピンク）は横ばい。ランダムフォレスト回帰（紫）は徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値はほぼ一定の範囲内（0.8-1.0）にあり、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**:
– 点（青）は実績値を示し、均等に配置されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実績値の範囲と若干重なっていますが狭い。
– 予測モデルの線は、それぞれの予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの間は大きな違いがなく、特に線形回帰と決定木回帰の予測は実績に近いです。
– ランダムフォレスト回帰のみがわずかに下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測はおおむね一致しており、高い相関があると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現状、交通に関連した社会基盤や教育機会の安定が保たれていると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰の下降傾向が示すように、場合によっては将来的に少しずつ状況が悪化する可能性もあるため、注意が必要です。
– このデータを基に、持続可能な交通政策の策定や改善策を進める価値がある可能性があります。
全体として、現在の状況を維持しつつ、将来的な変化に備えることが重要です。社会インフラと教育機会の安定を継続して確保するための施策が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）：** 実績データは比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– **予測（線グラフ）：** 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドは、全体的に横ばい傾向を示しています。ただし、ランダムフォレスト回帰の一部では若干の上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ全体にわたり、著しい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**
– **青いドット（実績AI）：** 実測値を示し、比較的安定した範囲に収まっています。
– **淡色の予測区間（xAI/3σ）：** 予測の不確かさ範囲を示しており、実績データとの整合性が取れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルはほぼ一致した動向を示しており、予測の一貫性が伺えます。
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高い一致度が見られ、各モデルは実績データを適切に反映しているようです。
6. **直感的インサイトと影響**
– **直感的な理解：** データが安定していることは、市民生活や交通においても安定を感じさせるものであり、政策決定において安心教容が得られる要素といえます。
– **ビジネスや社会への影響：** 交通における社会WEIのスコアが安定していることは、交通政策の成果が見られる可能性を示唆しており、長期的な政策の持続性を支持する要素となります。
全体として、このグラフは交通における社会的指標が安定していることを示しており、政策や計画に対する良好な指標となる可能性があります。
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:
以下の点について、この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは4日間のデータを示しています。この短期間では、明確な長期トレンドを示すのは難しいですが、時間によって数値が変動していることがわかります。
– 1日は黄色が突出しており、高スコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 3日のスコアは他の日と比べて低く（紫）、これは目立った外れ値として捉えられます。
– 他の日との明確な違いは、何らかの要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーを見ると、色がWEIスコアを示しています。黄色に近いほど高く、紫に近いほど低いスコアを示しています。
– 各マスが1日と特定の時間帯（8時と19時）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアに大きな変動があります。これにより、時間毎の交通量が影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時のスコアは高く、19時に比べて交通の集中度が高いことを示しています。
– 全体的に、日ごとのスコアの変動が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 8時に高スコアの日は、通常の通勤時間帯として交通量が多かった可能性があります。
– 3日の低スコアはインシデントや天候などの要因で交通が少なかった可能性があります。
– ビジネスや公共交通機関において、オフピーク時の調整やリソースの再配分が考えられます。
このヒートマップから、特定の時間帯における交通動向と、その変動要因に関する考察が得られます。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップは日付ごとに色で変動を示しています。全体としては、上方の色（黄色や緑）が濃い部分と、下方の色（青や紫）が多い部分に分かれています。
– 一般的な時間帯によって、大まかな周期性が見られるようです。例えば、特定の時間（8時と16時）が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が大きい箇所、特に黄色の領域は他と比べて高いスコアを示しており、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは個人WEIの平均スコアを表しており、明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫）は低スコアを示しています。
– 各矩形は特定の日付と時間帯を示し、右側のカラーバーで具体的なスコア範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色が明確に異なり、異なる時間帯でのスコアの違いが視覚的に分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯（8時）は WEI が高い傾向があります。これは通勤や交通のピーク時間帯を反映している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフは交通のピーク時間を示唆しており、特定の時間帯に高い交通需要があることを示しています。
– ビジネスや交通機関にとっては、これらのピーク時間に合わせたシフト管理やリソース配分が求められるかもしれません。
– また、色の濃淡を見たときに直感的に混雑具合が理解できるため、交通管理の参考になる可能性があります。
このように、視覚的な要素をもとに時間帯による交通変動を直感的に把握でき、ビジネス上の意思決定をサポートする情報が得られます。
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:
このヒートマップは、2025年7月1日から7月4日までの交通カテゴリにおける社会WEI平均スコアを表しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 短期間のため、明確な長期的トレンドを検出するのは難しいですが、時間帯によって色の違いが見られ、周期的なパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時のデータが他の時間帯よりも明らかに低いスコア（紫色）をしています。この部分が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化がスコアの変動を示しています。黄色が高スコア（約0.82）を、紫色が低スコア（約0.72）を表しています。色が鮮やかであるほどスコアが高まっていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 記載されている範囲では明示された複数の時系列データはないですが、時間帯によるスコアの変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 具体的な数値データがないため詳細な相関分析はできませんが、昼間（8時）よりも夕方（19時）にスコアが低下しているパターンが認められる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の行動パターンに基づくと、夕方の通勤時間帯に交通が混雑しやすく、ストレスや遅延が発生していることを示す可能性がある。これにより、交通インフラへの投資や効率化の必要性が示唆されます。また、利用者の体験改善に向けた対策が求められるでしょう。
この4日間のデータは限定的ですが、交通管理における重要な傾向を示している可能性があります。長期的なデータをさらに分析することで、持続可能な改善策を導入するための貴重なインサイトが得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しており、時系列データではないため、上昇や下降のトレンドは示していません。しかし、色の濃淡が高い相関（赤系）や低い相関（青系）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関ヒートマップに外れ値や急激な変動は通常見られませんが、個別項目間で著しく高いまたは低い相関が目立つ場合があります。
3. **各プロットや要素**
– 各セルの色は、2つの項目間の相関の強さを示しています。赤い色が濃いほど強い正の相関があることを示し、青色は負の相関、または低い正の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため直接の関係は示されませんが、高い相関のある項目は類似した時系列トレンドを持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が非常に高く、0.92です。これは、自治に対する個人の視点が社会全体の持続可能な自治に強く関連している可能性を示しています。
– 「個人WEI（心配的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が低い（0.48）ことから、経済状況がストレスに対する唯一の要因ではないことが示唆されます。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– 高い相関が示されている領域は、政策立案において重点的に考慮するべき分野を示唆しています。特に「自由度と自治」および「持続可能性」に関連する施策は効果的である可能性が高いです。
– 経済的余裕が心理的ストレスと直結していないことから、心理的健康を改善するには、経済的支援以外のアプローチも必要かもしれません。
– 教育機会と経済的余裕の間の相関が低め（0.31）であり、教育のアクセスに対する経済的背景以外の要因の影響が考慮されるべきです。
このヒートマップは、交通に関連する様々な要因間の相関を視覚的に示しており、優先的に対応すべき社会的課題を特定するのに役立つ重要なツールとなっています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコア分布には明確な時間的なトレンドは見られません。箱ひげ図は30日間の集計結果であり、トレンドというより分布の特性を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリに外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が顕著です。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は外れ値が少ないかありません。これはこの指標が安定していることを示唆します。
3. **要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は、25から75パーセンタイルの範囲を示しています。中央値は箱内の線で表され、この範囲を超える点は外れ値として考えられます。
– 色の違いは各WEIタイプを示しており、視覚的に区別しやすくしています。
4. **時系列データの関係性**
– 比較的低い中央値の「個人WEI（心理的ストレス）」は広がりが大きく、個人間でストレスの感じ方が異なることを示します。
– 「社会WEI（生態系整備・持続性）」は箱の範囲が狭く、全体的に安定したスコアを持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ間で強い相関関係は見当たりませんが、個人関連のWEIは社会関連の悪化とともにスコアが低下する可能性を示唆します。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」における広範な分布は、経済的要因が個々の心理状態に大きな影響を与えることを示唆します。
– 社会WEIにおいて安定した指標は政策や公共インフラの適切な実施を反映している可能性があり、今後もこれらの安定化を目指すことが望ましいです。
全体として、このグラフは交通カテゴリにおけるWEIスコアの社会的および個人的要素の多様性と安定性を示しており、政策の改良や社会サービスの提供のための参考となる可能性があります。
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:
### グラフの特徴と洞察
#### 1. トレンド
– **PCAのプロット**: 主成分分析に基づく散布図で、明確な上昇または下降のトレンドはない。横ばいに近い分布を示している。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 確認できる外れ値として、第1主成分が0.1以上、第2主成分が0.1以上のプロットや、第1主成分が-0.2以下のプロットがある。それぞれ、他のプロットと比較して離れた位置にある。
#### 3. 各プロットや要素
– **プロットの位置**: 各プロットはデータポイントを示しており、第1主成分と第2主成分の負荷を表している。
– **密度や色**: 色が一様であれば、各データポイントの属性に特に違いはないことを示唆している。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時系列の影響**: このグラフでは直接的な時系列データの要素は見られないが、30日間のデータに基づく分析である点を考慮すると、時間経過による変化を抽出する要素は少ない。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **主成分の関係性**: データが第1主成分で0に近い位置に集中しており、第2主成分は幅広い範囲に分布している。これは、データの大部分が第1主成分に強く影響されていない可能性を示す。
#### 6. 直感的な印象と社会・ビジネスへの影響
– **交通データの解釈**: PCAによって抽出された各成分の分布は、特に特徴的なトレンドがないため、交通のパターンが安定しているか、もしくは特別なイベントによる影響が少ない可能性を示唆している。
– **ビジネス・社会的影響**: 外れ値に注目することで、特定の日やイベントが交通パターンに与える影響を理解することができ、政策立案や運営効率化に寄与する可能性がある。
全体として、グラフは特定の主成分に依存しない多様な分布を示しており、個別のデータポイントや要因が交通状況の変動を説明している可能性がある。この分析は、交通管理や計画の最適化のための基盤を提供する。
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。
