📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と洞察
#### 時系列推移:
– **総合WEI**の推移を観察すると、0.7から0.81まで小幅な変動を示している。特に、2025年7月2日の08:03:50の0.81という値は、最高数値を記録し、その後短期間にわたる減少傾向が見られます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は類似した動きをしており、特に個人と社会の変動が連動している傾向が強く、個人の幸福感と社会満足感が密接に関連していることが示唆されます。
#### 異常値の検出:
– 異常値は特に指摘されていないが、データ全体が比較的安定している中で、7月2日の午前における高い数値は多少の異常性を示唆するものであり、特定のイベントや社会的出来事によって一時的にWEIが上昇した可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）の示唆:
– 長期的なトレンドとしては、大幅な変動はないが、微小な増加の兆候がある。
– 短期間における高まりや落ち込みが見られ、これが何らかの社会的、経済的要因に起因している可能性があります。
– 説明できない残差成分も少ないため、観察された変動は経済条件や社会的支持に関連している可能性が高いです。
#### 項目間の相関:
– **個人経済的余裕**と**社会公正さ**の高い相関が見られ、個人の経済状態が社会の公平性の感覚に影響を与えていることが考えられます。
– **持続可能性と自治性**と他の項目（特に社会基盤や健康状態）の良好な相関は、全体的な幸福感においてこれらの要因の重要性を示しています。
#### データ分布:
– 箱ひげ図によると、ほとんどのスコアは0.7前後に集中しており、異常な外れ値は確認されていない。これは安定したWEIスコアの分布を示唆しています。
#### 主要な構成要素（PCA）の分析:
– **PC1（61%）**は、個人および社会的要因全体に強く作用しており、特に経済的余裕と健康の状態が主要因であると考えられます。
– **PC2（23%）**は、社会的要因の細部（共生や公平性など）に関連しており、個人の感情噴出や社会の温度感度が第二の主要因として寄与しています。
### 結論:
総合的に、データから確認できるのは、個人の経済的・健康的な要素がWEIスコアに顕著に影響を与えているということです。一方、社会的持続可能性や公正性の認識が、幸福感や生活の質の全体的な底上げに寄与していることも読み取れます。30日間のデータでは、顕著な長期的トレンド変化は見られなかったが、短期間の変動が示している事象が重要な分析のポイントとなっています。これは、今後の政策立案や社会改善の指針として役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は一定の範囲内で変動しているが、全体的な明確な上昇または下降トレンドは見られない。
– 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、若干の上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値は見られないが、評価日の初期には若干の変動が見られる。
– グレーの範囲が予測の不確かさを示しており、その範囲内に実績が収まっていることは予測の信頼性を一定程度示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データを示し、予測精度の確認に寄与する。
– 各予測手法の線は、モデルに基づいた将来の傾向を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測データの一致度を視覚的に確認でき、それによってモデルのチャートとの相違を評価可能。
– 予測手法ごとに若干異なる傾向を示すが、全体としては近似した挙動を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績間の相関は高く、予測モデルは比較的実際の数値に近い形で精度を保っていると考えられる。
6. **直感的所感とビジネスや社会への影響**
– モデル予測が安定していることは信頼性を増しており、交通関連の計画やオペレーションにおける負荷予測に役立つ。
– 徐々にWEIスコアが向上する予測があるため、交通サービスの改善や効率化に向けた指標として活用できる可能性がある。
– 将来的な交通状況の変化に迅速に対応するためのデータドリブンな意思決定の基盤となり得る。
このように、グラフから得られる情報は幅広く、交通分野における運用の改善や政策決定への示唆を与えるだろう。
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:
以下はグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左端に複数の実績点があり、その後に予測線が水平に描かれています。実績データには多少の上下変動がありますが、予測データは一定の水準を保っています。
– このことから、7月初旬のデータには変動が見られるものの、今後の予測は安定したトレンドを示しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には少し下方に離れているデータ点がありますが、それ以外には顕著な外れ値はありません。データ全体としては大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、これがグラフの左側に集中しています。
– 予測の不確かさを示す灰色の範囲は狭く、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）もほぼ同じ値を推移しており、モデル間に顕著な違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法の結果が重なり合っており、方法間の予測に大差がないことがわかります。これは、データが比較的安定しており、予測が容易であること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**
– 実績データは一部の範囲（0.6から0.8の間）に集中しており、均一な分布が見られます。予測も同様の範囲での推移を示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネス、社会への影響**
– 交通に関するこのスコアが安定しているということは、対象の交通システムが現在のところうまく機能している可能性を示唆しています。
– 大きな変動がないことから、今後の計画などにおいて現状維持が適しているという判断に繋がるかもしれません。
– ビジネスにおいては、この安定性をどのように活かすか、例えば別のポイントでの革新や改善に集中する機会があるかもしれません。
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**:
– 実績データ（青い点）は一定の範囲内で安定している。
– 予測データについては、線形回帰（ライトブルー）は完全な横ばいを示している。
– 法決定木回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、緩やかな上昇トレンドを示し、最終的には横ばいに達する。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに目立った外れ値や急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、一定範囲に収まっている。
– 赤い×は予測値を示し、実績とほぼ同じトレンド。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しているが、実績はこの範囲に収まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の異なる回帰手法によるデータは、基本的に一致しているが、予測結果には若干の差異がある。
– 法決定木とランダムフォレストの予測は、上昇を示しつつも最終的にはフラットになる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは横並びで安定しており、予測と高い相関があると考えられる。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 交通における社会WEI平均スコアは安定していることが示唆されている。
– 将来的な改善や上昇が見込める予測となっており、社会インフラの向上や交通システムの効率化が進んでいる可能性がある。
– 継続的なモニタリングと予測精度の向上が、交通のパフォーマンスにおけるプランニングに重要となる。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは2025年7月1日から7月5日にかけて水平（横ばい）の傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測では7月5日以降、やや下降傾向がありますが、線形回帰と決定木回帰の予測では全体的に安定または緩やかな下降が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– この範囲内では外れ値や急激な変動は特に見られません。データポイントは予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で表されています。予測データは複数の回帰モデルによって異なる色で表されています。
– 不確かさの範囲はグレーで示されており、実績データがこの範囲内にあることから、予測モデルの精度が高いことが示唆されます。
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間の関係性を観察すると、ランダムフォレスト回帰の予測が最も実績に近い傾向があります。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は実績データの微細な変動を捉えるのが難しいように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルとの相関性がある程度確認できます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このデータは個人の経済的余裕が交通カテゴリにおいてどのように変動するかを示しています。安定した実績と予測の一致からは、短期的な経済的変動が少ない、または予測可能であることがわかります。
– 経済的余裕が安定していることは、交通業界に対する消費者の支出や行動が安定しており、ビジネス戦略を計画する上での安心材料となるでしょう。
このグラフは、個人の経済的状況がある程度先行き予測可能であり、計画的な消費活動が可能であることを示唆しています。これは交通企業がサービスや価格戦略を計画する際に重要な情報となるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青）のデータポイントは初期に集中しており、その後のデータはありません。
– 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の初期データにおいて、一部の点が他の点と比べてかなり低い値を示していますが、大きな外れ値として目立つものはありません。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、日付が進むにつれてデータが途絶えています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測線に沿った形でゆるやかに広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）はほぼ同じようなトレンドを示しており、モデル間で大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きな相関は見られませんが、予測は実績に基づいて安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じるのは、初期データが不足しているため、今後の予測には不確実性があるということです。
– 健康状態のスコアは全体的に高水準で安定した状態を予測しており、特に大きなリスクは示唆されていないようです。
– ビジネス的には、この安定した高スコアを維持しつつ、データ収集を続けることで、より正確な予測と最適な戦略を策定する余地があると考えられます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初期の短期間においてやや分散がありますが大きな変動はありません。
– 予測データの「線形回帰」（紫）は、時間の経過とともにゆっくり上昇しています。
– 他の予測モデル（決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）は安定しており、横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見受けられません。実績データは短期間のデータが比較的安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青いプロット）は、観測された心理的ストレススコアを示しています。
– 予測（灰色・紫・緑・ピンクの線）は、異なるモデルによる心理的ストレスの将来予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、データの信頼性に影響を与える可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰は上昇傾向を示しているのに対し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを予測しています。異なる予測が、データの変動性を考慮していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は狭い範囲に限定されており、高い変動性はありません。
– 各予測モデルは、異なる特徴を捉えようとしているため、少なくとも部分的には相関していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会的影響**
– 人々は安定したストレスレベルであることを直感的に感じ取るかもしれません。将来のストレスが増える可能性があることを示唆している予測もあり、注意が必要かもしれません。
– ビジネスや社会においては、このデータは交通関連のストレス管理や従業員のメンタルヘルスサポートの必要性を示唆している可能性があります。特に、ストレスの増加が予測される場合には、早期の対策が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、日付が進むにつれて大きな変動はなく、全体的に横ばいの状態です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は安定しており、未来においても同様のスコアを予測しています。
– 線形回帰（紫の線）は下降トレンドを示しており、将来的にはスコアが下がる可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の1つの青い点が他の点よりも大きく下に位置しています。これが外れ値と考えられ、それ以外は比較的一貫したスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– グレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」として、スコアがどう変動しうるかを示しています。
– 実績データ（実績AI）は青い点で表示され、過去の観測値を示しています。
– さまざまな予測アルゴリズム（線形、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰（灰色）は似たような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安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績点の大部分は狭い範囲に集中しており、データの分布が一貫していることがわかります。
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**
– このグラフから直感的に、過去において交通に関する自由度と自治が安定していることが感じ取れます。
– 予測の異なるトレンドは、交通政策や技術革新の進展が今後の自由度や自治に異なる影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定者は、特に外れ値や予測の不確実性を考慮し、動向を注意深く観察する必要があります。
このグラフの分析は、データの安定性を確認しつつも、未来に対する警戒と柔軟な対応が必要であることを示しています。
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:
以下のグラフ分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は7月1日から7月5日までの短期間に多く存在し、その後は表示されていません。
– 予測データは全体的に横ばいで推移しています。線形回帰は低くランダムフォレスト回帰と法定木回帰は近似しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大き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**
– 青い点は、過去の実績データを示しています。特定の期間（7月1日から7月5日）に集中しているのが特徴です。
– 予測モデルは3種類あり、色の違いで示されています。線形回帰（シアン）、法定木回帰（紫）、ランダムフォレスト（ピンク）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の関係は不明瞭ですが、予測の範囲内に実績が収まっていると見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、変動が少ないことが示唆されます。
– 予測データは実績の範囲内に収まるように調整されているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフを直感的に見ると、交通部門における社会的WEI（公平性・公正さ）の改善が必要であることが示唆されます。
– 現実のデータが限られた期間に集中しているため、長期間のトレンド把握が難しい点が課題です。
– 予測モデルの結果が概ね一致していることから、今後の改善策の実施にはこれらのモデルの予測を活用できる可能性があります。
この分析結果は、交通政策の改善や公平性向上のための基礎データとして貢献する可能性があります。特に予測モデルの精度を上げることで、社会的公平性の向上に寄与できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは、予測された3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ一定、またはわずかに上昇しています。一方、ランダムフォレスト回帰の予測は明確に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ点の中に比較的低い値（下方の外れ値）が1つありますが、その他のデータは高いスコアの範囲内に留まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを表し、実際のスコアを示しています。赤い「×」は予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示し、特に実績データに対し幅のある予測不確実性が見られることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルに対して概ね同じ範囲にあり、実績データの分布は予測値と一致しているが、一部は不一致があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測の間に概ね整合性がありますが、時折異なる傾向が見られます。ランダムフォレスト回帰の上昇傾向は他のモデルに比べて独自の特徴があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、実績データは比較的一定で、安全域に留まっています。しかし、予測される範囲の広さと傾向の違いから、交通の持続可能性や自治性における不確実性を感じることができます。
– ビジネスや社会においては、複数の予測モデルを用いて、多面的にパフォーマンスを評価することが重要です。このアプローチは、リスクを管理し、持続可能な交通計画を策定するための基盤となるでしょう。
総じて、この散布図は交通における持続可能性と自治性の現状と、未来に対する不確実性を反映しており、統合的な視点からの対策が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は、期間の初めに集中しており、わずかに異なる評価日で散らばっています。
– 予測データ（特に線形回帰と決定木回帰）は横ばいを示しているが、ランダムフォレスト回帰は緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのプロットには大き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（青いプロット）は、評価日毎の交通カテゴリの社会基盤・教育機会スコアを示しています。
– 予測（×）は、予測AIによる今後のスコアの推測値です。
– 不確かさ範囲（灰色の線）は、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰が独自の傾向（減少傾向）を示しています。
– 予測データは、実績データの平均値に基づいている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの方向性としては、全体のスコアは比較的安定していますが、ランダムフォレスト回帰のみの下降傾向が目立ちます。
6. **直感的認識とビジネス・社会への影響**
– 現状、交通関連の社会基盤・教育機会は安定していますが、一部の予測（ランダムフォレスト回帰）が減少を示唆しています。このため、長期的には社会基盤や教育機会が徐々に衰退する可能性を示唆しており、事前の対策が必要かもしれません。
– 特にビジネスセクターでは、安定性を維持するための投資や政策が考慮されるべきです。
この分析に基づき、今後の予測や戦略を考慮する際には、複数のモデルを統合的に活用し、可能なリスクを把握することが有効であることが分かります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績値（青い点）はおおむね横ばいですが、その後の予測（紫色の線）が上昇しています。このことは、将来的にWEIスコアが改善されると予測されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は過去のデータを示しており、始めの部分で一定の範囲に収まっています。
– 予測（ライン）は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるもので、特にランダムフォレスト回帰が最も積極的な成長を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 後半の予測は、共に上昇トレンドを示しており、モデル間で大きな乖離はありません。予測の不確かさ範囲（グレーの影）は最小限であり、自信のある予測を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は安定しており、予測データと比較すると、将来的に向上する可能性が高いことを示しています。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– WEIスコアの向上予測は、共生や多様性、自由の保障が改善されることを暗示しています。交通カテゴリでの改善は、人々の移動の自由や多様性の受け入れに重要な影響を与える可能性があります。政策立案者や企業にとっては、持続可能な交通政策の推進やインクルーシブな交通インフラの構築が動機付けられるでしょう。
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:
以下の点に注目したグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– このヒートマップは、曜日ごとや時間ごとの周期性を把握するのに適しています。ただし、提供された短期間（4日間）の間では、明確な長期トレンドを観察するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が明確に見られる場合は、急激な変動を示す可能性があります。特に7月2日から7月3日の間で、16時のWEIスコアが大きく変化しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの大小を示しており、明るい色ほど高いスコアを表しています。7月1日の8時台と、7月4日の同時間帯には特に高いスコアが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の特定の時間帯でのスコアの変化を中心に考えると、幾つかの時間が特にパターンを持っていることが読み取れます。例えば、8時から16時までの間に色のバリエーションが多いことが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 上述のように、特定の時間帯（特に午前と午後）でスコアに変動が見られ、日付や時間に特定の傾向があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 朝のピーク（7月1日の8時）や、夕方近くの特定の時間（7月2日の16時）の活動性が高い可能性があります。これらのスコアは交通の混雑度や効率性に影響を与えるかもしれません。交通管理や公共交通機関の運行計画に役立つ情報が得られると考えられます。
この情報に基づいて、特定の時間帯での交通戦略を最適化するために利用できます。曜日ごとのデータが揃えば、さらに詳細なパターンを明らかにできるでしょう。
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:
このヒートマップについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**
– 横軸が日付、縦軸が時間帯で、各セルの色がWEIスコアを示しています。上から2番目の行において、時間帯によるスコアの変化があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が顕著なセル（特に濃い色から薄い色への変化が急な箇所）は、外れ値や急激な変動を示している可能性があります。例として、7月1日の午後と7月3日の午前のコントラストがあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を示しています。明るい黄色はスコアが高いことを示し、暗い紫色はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数の日(7月1日〜4日)のデータが比較されており、時間帯によってスコアが変動しているパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯におけるスコアの分布を見ると、具体的な相関関係よりも、特定の日における特定の時間帯でのスコア上昇が目立ちます。
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**
– ユーザーにとって特定の日の特定の時間にWEIスコアが高い傾向があることが分かり、これはその時間帯に交通需要が高いか、サービスの利用が増える時間を示している可能性があります。この情報は交通管理やリソース配分の最適化に役立つでしょう。
ビジネスや社会においても、特定の時間帯へのリソース配分や交通量予測の改善につながり、効率化が期待できます。
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:
グラフの視覚的特徴と洞察について説明します。
1. **トレンド**
– 日付ごとの色の変化から、特定の日によってスコアが変動していることがわかります。一般的な傾向として、時間帯（16時と19時）でスコアが異なるように見えます。これが周期的なパターンかどうかは、さらなる期間のデータが必要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時と7月2日の16時は他の時間と比較して色が大きく異なるため、外れ値の可能性があります。これらの時間帯で何らかの特異な出来事があったと推測できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、WEIスコアの大小を意味しています。濃い青から黄色にかけて色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。時間帯によるスコアの高さが、交通量や社会的な行動に影響を与え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**
– 同じ日でも時間帯によって色が異なることから、日中の活動と夕方以降の交通状況が大きく異なると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべてのデータポイントが密に配置されているわけではないため、一定のばらつきがあり、これは曜日や特定のイベントによる影響を反映している可能性があります。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– 人々は、朝と夕方で交通パターンが違うと感じるかもしれません。これはラッシュアワーの影響を表している可能性があります。ビジネスにおいて、この情報は交通や通勤時間の管理、マーケティング戦略の調整に利用できるでしょう。
このように、ヒートマップを通じて特定の時間半のスコア変動を読み取り、交通状態やそれに関連する社会的なイベントの理解を深めることができます。
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:
このヒートマップは、交通に関連したWEI（Well-being Index）項目の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップそのものには時間的なトレンドはありませんが、30日間のデータから得られた相関関係を示しています。特定のトレンドではなく、各項目間の相関度合いを解析するものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は、ヒートマップの対象とはなりません。ただし、極端な相関（+1や-1に近いもの）に注目すると、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「個人WEI（自由度と自治）」との相関が非常に高いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルは、2つの項目間の相関関係を示します。色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEI項目間の相関を示しており、直接時系列データのトレンド解析は行っていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」との相関が高いものに、「個人WEI平均」（0.94）や「個人WEI（自由度と自治）」（0.92）があります。
– 一方、負の相関が比較的低い、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」（0.31）などの組み合わせも見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 全体として、個人のウェルビーイングが高いことが、総合的なウェルビーイングに大きく寄与しています。特に、自由度と自治が重要な役割を果たしていることがわかります。
– 社会WEI（公共性・公正さ）は個々のWEIよりも相関が低く、改善の余地があると見ることができます。
– ビジネスや社会においては、自由度や自治を高めることで、個人の幸福度の向上につながり、それが組織や社会全体の幸福度の向上にも寄与する可能性がありそうです。
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:
グラフを基に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、カテゴリごとのスコア分布には幅があり、各カテゴリにおけるスコアの安定度やばらつきが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（職業快適）」や「社会WEI（生態系整備・持続可能性）」で外れ値が目立ちます。これは一部のデータが他の傾向から大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図により、各カテゴリの中央値や四分位範囲、また外れ値が視覚化されています。色の違いは各カテゴリの識別に役立ちますが、詳細な意味は記されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ同士の直接的な関係性はこのグラフからはべきできませんが、30日間のデータに基づくスコアのばらつきが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリでのスコア分布に関して中位数やばらつきが異なるため、それぞれのカテゴリが独立したデータセットとして評価されている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 交通カテゴリにおいて、各WEIタイプのスコア分布が異なるため、特定の分野が強み、または改善が必要であることを示しています。
– 特に「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」が比較的高い中央値を示しており、交通関連の要素でこれらの領域が比較的良好であることがうかがえます。
– 外れ値が多く存在することは、データの一部が極端な条件下にあることを示しており、さらなる分析が必要かもしれません。
このグラフを通して、交通における様々な指標の現状を理解し、改善すべき領域を特定する第一歩として役立ちます。
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。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を考察します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析による結果なので、明確な時間的トレンドはありません。しかし、各プロット（データポイント）には特定の分布とパターンが見られます。全体の分布としては、散らばったデータが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– X軸とY軸それぞれの両端に位置するプロットが比較的離れており、これらは外れ値として考えることができます。特に左下と右上に離れたプロットがあります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは主成分1（寄与率: 61%）と主成分2（寄与率: 23%）に基づいて配置されています。プロットがこの2つの軸に沿って分散している様子から、交通データにおいてさまざまな変数が複雑に絡み合っていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは次元削減手法であるため、各プロットがそれぞれの時系列データポイントの要約された表現です。したがって、直接的な時系列の関係を読み取ることは難しいですが、データの内部構造や変動パターンを理解する手がかりを提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間には相関があるようには見えません。分布としては、プロットが中心から外れた位置にあり、ある種の非対称性を持っています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフから直感的に受ける印象は、交通データが多様性を持ち、一定の変動があることです。特に外れ値が存在することから、一部の交通イベントや条件が他と大きく異なる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、特異点を検出し、交通管理や計画における改善点を見つけるヒントとして活用できるでしょう。仮に外れ点が交通渋滞や事故などに関連するものであれば、対策を立てることが求められます。
PCAはデータをより理解しやすくするための手法ですが、その結果をどう活用するかが次のステップで重要になるでしょう。
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。
