📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は与えられたWEIスコアデータの分析です。
### 時系列推移
**総合WEI (combined_wei):**
– 日付2025-07-01から2025-07-04にかけて、総合WEIは0.74375から0.78125に変動しています。
– 7月2日には、0.725から翌朝0.81へと増加し、その日の後半に再び0.7まで下がっています。全体として、日中の時間帯での顕著な変動が見られます。
**個人WEI平均 (personal_avg):**
– 個人WEIは、0.725から0.7375の範囲で追跡され、7月2日午前に一度0.78に上昇後、徐々に減少しています。7月3日午後には最低値の0.6に達しています。
**社会WEI平均 (social_avg):**
– 0.725から0.825の範囲で推移し、同様に7月2日午前には0.83と高値を示していますが、同日に再び下落があります。7月4日朝にもう一度0.825となる再上昇が観察されます。
### 異常値
検出された異常値はないとのことです。しかし、短期間でのWEIの大きな変動は注視すべきです。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
与えられたデータからの詳細なSTL分解分析はありませんが、データの変動パターンから、昼夜の活動変動が大きい可能性があります。同日の午前中と午後でのスコア変動が特に顕著であることからもその可能性が示唆されます。
### 項目間の相関
与えられたデータセットにはヒートマップや具体的な相関の数値がないため、正確な相関は不明ですが、個別の要素（例えば「個人の健康」と「個人のストレス」）などが長期的に結びつく可能性があります。
### データ分布
データの範囲、中央値、および分散は提供されていませんが、変動は0.6から0.9の間で観察され、個人の健康、ストレス、自治性、社会的持続可能性が高い値を保っていることが確認できます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果では、PC1が0.61、PC2が0.23の寄与率を持っています。これは、全体的なスコアの大半が一つの主要因（PC1）によって説明されていることを示しています。PC1が61%を占めるため、最も重要な要因は、個人や社会環境における主要な変動要素である可能性が高いです。これは、特定の項目（例えば、経済的余裕や健康状態）が強く影響していることを示唆するかもしれません。
### 結論
– 日中の変動が非常に大きく、午前中に高いスコアが見られた日が多い傾向があり、特に経済的余裕や社会的持続可能性が安定して高いスコアを示しています。
– 総合WEIの変動は、個人および社会的基盤の影響が大きいと思われます。
– 将来のアクションとして、変動が大きい特定の項目に注目し、それが全体の幸福度スコアにどれほど影響しているかの更なる分析が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績値（青い点）が密集し、わずかな上昇傾向を示しています。
– 予測（赤い点）は線形回帰モデル（紫の線）に沿っています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）と決定木回帰（水色の線）はほぼ横ばいですが若干異なるパスを示しています。
– グラフの中間部分にはデータがなく、右側に前年の数値（灰色の点）が表示され、スコアが一貫して高めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには目立った外れ値は見られません。
– 予測範囲（灰色）はスコアが0.8付近を中心に安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は実際のデータを表し、予測（赤）は未来への予測値。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）はそれぞれ異なる予測モデルを表します。
– 比較として前年データ（緑）も重要で、参考になります。
4. **複数時系列データの関係性**
– 同じ時期の実績と予測データが重なることから、予測モデルの正確性を議論する根拠になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは一般的に近似していますが、多少のバラツキが見受けられるため、予測モデルの改善余地があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このグラフで直感的に感じられるのは、予測の正確性や信頼性に関する疑問です。
– 一貫した予測ができれば、交通管理や政策の策定に貢献する可能性があります。予測モデルの精度向上は、効率的な資源配分や交通混雑の緩和に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月）は平均的に約0.7であり、予測線もこの辺りで一致しています。その後、データのギャップが大きく、まるで別な期間でデータがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは2025年7月と2026年7月の二つに集中しており、その期間中にデータがありません。したがって、急激な変動や外れ値は目立ちません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。最初の期間に集中しており、後の期間には見られません。
– 緑の点は前年（比較AI）のデータを示していますが、時間がかなり経過してからのみ存在します。
– 多様な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同じ予測値を提供しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に、一続きの予測範囲がありますが、これらの間の値が存在しないことからデータのギャップがあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値が初期の段階ではほぼ一致していますが、後期には予測値が中央から少しばらついています。
– 比較AIのデータが後期の期間にのみ存在する点が興味深いです。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス、社会への影響**
– 初期のデータとその後のデータのギャップは、データ収集の中断や変更を示唆しているかもしれません。予測モデルが複数ある一方で、過去の実績データが不足していることは、予測の信頼性に関して懸念を生む可能性があります。
– このパターンが続くと、交通関連の評価や予測において、不確実性が高まるでしょう。モデルの改良やデータ収集方法の見直しが必要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」のデータポイントは、比較的高いWEIスコア（約0.8）を示していますが、横ばいの動きに近いようです。
– 「予測（決定木回帰）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」も同様に横ばいの傾向を示しています。
– 「前年（比較AI）」のデータも直近では高いスコアを示しており、季節性や周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は、短期的には観察されません。
– 予測範囲（灰色のバンド）は狭く、データが安定していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の「実績」データと、「予測」データ（赤い点、紫とシアンの線）は2025年の初めのみ表示されており、いずれも高いWEIスコアを維持しています。
– 2026年のデータは主に前年のデータを示す緑の丸で表されており、予測値と実績との対応が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は共に、安定した予測がなされていることを示しており、モデル間での差異は少ないです。
– 実績と予測値は、極度に離れたものではなく、全体的に一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体的に高めであり、安定したパフォーマンスが伺えます。異なる時系列データ間にも大きな相関があると思われます。
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**
– データの安定性と高いスコアにより、交通関連の社会システム（例えば、公共交通機関や物流システム）は現在、堅調かつ効率的に機能していると直感されます。
– ビジネス上は、この安定性が市場や顧客の信頼感を高める可能性があります。また、予測誤差が小さいため、リスク管理や戦略的計画に役立つ信頼性の高い情報提供が期待されます。
このグラフでは、短期的な視覚的特徴に基づいた直感的な判断から、多くの組織や政策決定者が安定した未来計画を策定する基盤として利用できることが示唆されています。
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**:
– 初期段階では、WEIスコアが僅かに上昇した後、急激に低下する様子が見られます。
– 終盤（2026年）にはスコアが再び上昇し、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年半ばに急激なスコアの低下が確認できます。これは外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは経済的余裕の実際の測定値を示しており、緑の比較データは前年のスコアです。
– ピンクと水色の線は予測モデル（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）の挙動を示しています。それぞれ異なる予測の傾向を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績データの食い違いが見られる時期があり、特に急激な変動のタイミングでの乖離が明瞭です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、前年のスコアを基準にした予測が行われており、不確定性の影響を受けることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– 経済的余裕が急激に落ち込む時期は、社会・個人にストレスを与える可能性が高いです。
– 交通カテゴリにおいてのWEIの変動は、燃料価格の変動や公共交通機関の料金変更など、経済的外部要因に敏感に反応している可能性があります。
– スコアが再度上昇し安定していることは、改善の兆しとして捉えられ、消費者の信頼回復につながる可能性があります。
このグラフを用いて、交通に関連する政策や市場戦略の調整に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、過去の実績データ（青い点）があり、スコアは約0.8で安定しています。右側には、次の評価日までデータがありませんが、過去の傾向から大きな上下動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点で外れ値や急激な変動は確認できません。スコアは過去のデータでは安定しており、他のデータポイントも一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績AI」の過去データを示し、安定したスコアを記録しています。
– 緑の点は「昨年データ」を示し、現時点で今年の予測データがないことから、昨年と同じタイミングのデータが参照されているようです。
– カラフルな線は、さまざまな予測アルゴリズムの結果を示し、それぞれの線が僅かな差異で次回のスコア予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現行の実績データと予測データの間には密接な関係があるように見えます。予測は主に過去の安定したスコアに基づいており、大きな変化が予見される状況ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– すべての予測モデルは、現行の実績データと比較して非常に似た予測を出しています。このことは、異なるモデルが同一の傾向をサポートしており、信頼性のある予測を提供していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、このグラフから健康状態が全体的に安定していることを直感的に感じ取るでしょう。ビジネスにおいては、予測の精度を信じて戦略を立てやすくなりますし、社会的には安定した健康管理が提供されているという安心感を与えられる可能性があります。
### 総評
このグラフは過去の健康スコアの安定性を示し、さまざまな予測モデルが一貫して類似した予測を行っていることから、信頼性のある予測が提供されています。したがって、ビジネスや社会的には、安心して次回の評価に備えられると考えられます。
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:
### トレンド
– 前半では、実績の点は横ばいのように見えますが、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が示すように、緩やかな上昇傾向が見えます。
– 後半はデータが散発的で、明確なトレンドは見られません。
### 外れ値や急激な変動
– 前半の点では、急激な変動は見られません。
– 後半のデータは、前半のスコア範囲から考慮すると外れ値のように見えます。
### 各プロットや要素が示す意味
– 青い点（実績）は、実際の心理的ストレススコアを表しています。
– 赤いバツ印（予測）は、予測AIによるスコア。
– 緑の点（前年比AI）は、前年比AIを表しています。
– 複数の回帰曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるアルゴリズムでの予測結果の違いを示しています。
### 時系列データの関係性
– 予測スコア全体として、実績のスコアに近い形でスムーズに変動しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 予測スコアは、実績スコアとは初期段階で密接な関係を保っているように見えます。
– 後半の緑の前年比データは、他の予測値や実績と一貫しておらず、独立しています。
### 人間の直感とビジネスや社会への影響
– このグラフから多くの人が感じることは、初期の低いストレススコアの後に、突然の変動によってストレスが増大したのか、または異なる規模での変動がある可能性があるという印象です。
– ビジネスシナリオでは、予測データが慎重な判断にならざるを得ない後半の不確定性を示しており、即座の対応が求められる可能性があります。
– 社会的には、特に後半の高いストレススコアに関連した介入やサポートが重要になることが直感的に理解されるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ横ばいの状態から始まり、その後、急激に下降しています。
– 直線回帰（紫の線）が予測した値も急激な下降を示しています。
– 一方で、他の予測モデル（ランダムフォレスト、決定木回帰）は、比較的安定した水平の予測ラインを見せており、実績に基づく予測よりも高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データと予測の間には大きなギャップがあり、特に直線回帰の予測との差が顕著です。この点は外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は実際の観測値を示しています。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、それぞれのアルゴリズムに基づく予測値を示しています。
– 前年（比数AI）のデータ（緑の点）は、比較のために過去の同時期のデータを提示し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**:
– 実績データと予測値の間で非常に大きなギャップがあるため、予測モデルが実績データをうまく追えていないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測モデルよりも低く、そのため予測モデルは過大評価している可能性があります。
– 前年のデータは高いスコアを保持しており、前年と今年の乖離が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 直感的に見ると、実績データの急激な低下は予測困難な要因が介入した可能性を示唆しています。このような変動が交通における自由度と自治に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、実績に基づく予測が不正確であると、新たな施策や対応策が必要となる可能性があります。
### 結論
このグラフは、交通の自由度と自治の評価が急激に変化した状況を示しており、予測モデルがその変化に対応しきれていないことを示唆しています。これは、予測モデルの見直しや新たなデータの収集が必要であることを示していると考えられます。
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:
このグラフは、交通カテゴリに関連するWEI（公平性・公正さ）のスコアについて、過去360日間の推移を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い丸）は横ばいに近く、安定しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の線）は、実績値に対して異なるパターンを示していますが、いずれも高い予測値を出しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの位置に、大きな外れ値は見当たりません。
– 予測データには一部急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青い丸）は、現在の公正なスコアを示しています。
– 予測値は異なる回帰方法で算出されたもので、それぞれ異なる線のスタイルと色で示されています。
– 比較AI（薄緑の丸）は比較基準として使われているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績値と予測値の違いが、精度や公正性に対する異なる回帰モデルの影響を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には、若干の相関が見られるが、予測モデルが過大または過小評価している部分もあります。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 人間がこのグラフから感じるのは、予測モデルの結果が実績値と乖離している点です。特に、一定の未来予測が実績を過大評価している可能性があります。
– ビジネスや交通政策の分野において、このような予測と実績の差が大きい場合、予測モデルの見直しやデータの再評価が必要かもしれません。正確なモデルを使用しないと、政策や施策の効果が想定通りにならない可能性があります。
全体的に、予測モデルの改善が必要であるとともに、現実のデータとどのように調整できるかを検討することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期においては「実績（実績AI）」のデータポイントが確認され、WEIスコアは高く、相対的に横ばいの傾向が見られます。最近のデータにおいては、「予測（予測AI）」が現れ、これも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績地点から予測地点への移行時に、予測が上方へ変動していることがわかりますが、極端な外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、過去の実績値を表しています。
– 赤い×印は「予測（予測AI）」を示し、将来的な予測値を表しています。
– 緑の○は「前年（比較AI）」で、以前の同じ時期の値を示しています。
– 線（紫、シアン、緑）はそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「前年（比較AI）」は前年と同様の高スコアを示しています。
– 複数のモデルによる予測は似た傾向を示していますが、わずかな違いも観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績および予測されたスコアが全体的に高く、持続的なパフォーマンスの維持や向上を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の情報から継続的な高スコアが得られているため、交通分野における持続可能性と自治性に関しては安定していると考えられます。
– 高水準での維持は社会の効率的な交通運営を期待させ、ビジネスや公共政策においてもプラスの影響が考えられます。
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:
このグラフについて、以下の点から分析と洞察を述べます。
1. トレンド:
– 全体的に見てスコアは、時系列に沿って横ばいから急な下降を示した後、再び上昇するトレンドが見えます。初期の実績（実績AI）は比較的一貫していましたが、その後の予測（特にランダムフォレスト回帰による）で急に低下します。しかし、さらに後になると、別のモデルによる予測では上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– ランダムフォレスト回帰の線が急激に下がっている点が外れ値になる可能性があります。また、決定木回帰や線形回帰の予測により、最新の予測にかけて急激な上昇が見られます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青のプロットは過去の実績を示しています。
– 紫の線は、ランダムフォレスト回帰による予測です。
– 水色の線は、線形回帰による予測を示しています。
– 緑のプロットは、最新の予測結果を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 紫色のランダムフォレスト回帰と水色の線形回帰が異なる予測を示していることから、モデルによる予測の不確実性が示唆されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データは初期にはまとまっているが、モデルによって異なる拡散を示しています。このことから、予測の信頼性がモデルに大きく依存していることが読み取れます。
6. 直感とビジネス・社会への影響:
– 一般的な直感として、不確実性が高い状態が感じられます。急激な変動は、何らかの外的要因（政策変更やインフラの変化など）が影響を与えている可能性があります。これにより、長期的な計画や戦略を立てる際に、新たな情報や外部要因を考慮する必要があるでしょう。また、予測モデル間のばらつきが大きいため、複数のモデルを組み合わせたアプローチの重要性が示唆されます。ビジネスにおいては、特に交通インフラに関連した政策・投資の見直しが必要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期の頃（2025年7月）にデータが集中的に存在し、その後の期間（2025年9月から2026年7月）はデータがなく、次に2026年7月に再びデータポイントが現れています。
– 初期データ期間では、スコアが0.7を超える実績が見られるが、その後は予測データのみが示されているようです。予測値には変動がありますが、比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動は見られず、データは比較的安定しています。
– 外れ値として際立っているデータポイントはありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績AI」、つまり観測された実際のデータを示しています。
– 緑の丸は「前年度（比較AI）」、主に過去の状況と比較するためのデータです。
– 予測データは異なる色で示されており、特定のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいた予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期に実績データと前年度データの重なりがありますが、予測データはそれらと重なる部分はほぼ無く、独立して表示されています。
– 各予測の手法ごとに微妙な違いがあり、それぞれの特性が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年度データの間に相関があることが示唆されていますが、詳細についてはグラフから抽出されている要素は少なく、主に予測手法の違いが強調されています。
– 予測手法によるスコアのばらつきや、その信頼区間が一定の幅を有していることが示されています。
6. **人間が感じる可能性のあることとビジネスや社会への影響**
– 交通に関連する社会的なWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの変動を把握するための重要な資料といえます。特に、異なる予測モデルの提示により、未来の見通しを多角的に考察できます。
– ビジネスにおいては、どの予測モデルが過去の実績に対して最も洞察的であるかを分析することで、今後の戦略構築に寄与するかもしれません。
– 社会的には、交通関連の政策決定において、WEIスコアの動向を元にした多様性や自由度の強化戦略が必要となる可能性があります。
全体として、このグラフは過去の動向を比較しながら将来の予測を立てるための貴重な視点を提供しています。
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:
以下に、ヒートマップの解析結果を示します。
1. **トレンド**
– 日付によって異なる時間帯の色が変わっているため、時間帯ごとにスコアの変動があることが示唆されます。
– 全体として周期性や一貫した上昇、下降トレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時台は比較的低いスコアを示しており、他の時間帯と比べると外れ値に近い可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色がスコアの高さを示しており、黄色や緑に近いほど高いスコアを持ち、青や紫は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとに複数の時間帯が示されており、それぞれの時間帯で異なるスコアが観察されます。
– 日ごとのスコア変化が見られ、異なる日の同じ時間帯での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯による一定のパターンは見られませんが、特定の日と時間帯にスコアの上昇または下降が発生していることが確認できます。
6. **直感的な洞察・ビジネス/社会への影響**
– ヒートマップの色彩変化から、人々は混雑や交通の流れのピーク時間を直感的に把握できるでしょう。
– 交通管理や計画の立案において、この種のデータはピークを避けるための戦略や対策に役立つ可能性があります。
– 特に、外れ値としての低いスコア時間帯に着目し、改善が必要なポイントを見つける手がかりとなるかもしれません。
ヒートマップは交通の動きや混雑の状況を視覚的に捉えるのに有用であり、特定の時間帯の分析や改善に繋がります。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップなので、特定のトレンドよりも時間帯ごとのパターンを観察するのが一般的です。色の変化により、24時間サイクルの中での変化を観察します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明るい黄色や濃い紫など、極端な色の変化が見られる箇所が外れ値や急激な変動を示している可能性があります。特に、7月3日の紫色のブロックは他の日と大きく異なる値を示しています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示していると考えられます。黄色が高スコア、紫が低スコアで、青や緑がその中間と推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯の二軸から個人WEIスコアを可視化していますので、日中と夜間でのスコアの違いや一週間の中での変動を把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップなので、明確な相関を示すことは難しいですが、夜間（例えば19時以降）のスコアが比較的低いことが観察されます。また、一日の中での変動があることも示されています。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 明瞭な周期性や極端な変動があれば、交通政策の見直しや資源配置の最適化に役立つでしょう。例えば、特定の時間帯でのWEIが高い場合、その時間帯における交通量が多くなる可能性があり、交通の円滑化や安全対策が求められるかもしれません。
このヒートマップを用いることで、個々の時間帯におけるパフォーマンスの変動を明確に理解し、交通管理の最適化に役立てることが期待されます。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 短期間のデータのため、長期的なトレンドは明瞭ではありません。日ごとの変動が目立ちます。
– 色の変化から、周期的なパターンは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が大きく、特に16時と19時の間でかなりの差があります。
– 2025-07-02と2025-07-03での社会WEIスコアが急激に下降していることが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色の濃淡は、社会WEIスコアの高さを示します。黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
– 時間と日付を軸として、時間ごとのスコアの変化を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間枠の日ごとの比較が可能で、16時と19時のデータを比較して、時間帯によるスコアの違いがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 19時のスコアが一貫して高い傾向があり、16時のスコアは低いです。時間帯による行動や交通状況の変化が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々の活動が16時と19時の間で大きく異なる可能性があります。夕方以降に交通や社会活動が活発になることを示唆しています。
– 交通量や公共交通機関の運行の最適化を考える際に、ピーク時の変動を考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、この時間帯の変動に応じて人員やリソースを配分することで、効率的な運営が可能かもしれません。
この分析により、交通の効率化やピーク時のリソース配分に関する意思決定に役立つ洞察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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンドと相関関係**:
– グラフはヒートマップで、個々の要素間の相関度合いが表示されています。色が赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」との相関が非常に強い（相関係数0.94）ことから、個人WEIが総合的な指標に密接に影響を与えていることが分かります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も他の社会WEI項目と強い相関を示しており、社会的な要素間の一貫性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が0.21など、相関が著しく低い組み合わせは、他の要素に比べて異様に独立している要素があることを示しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」が他の社会項目との相関が比較的低い点に注目です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– H個々のセルは2つの項目間の相関を示しています。セルの色は相関の方向と強さを視覚的に伝えており、密集した赤は強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは直接見られませんが、360日間のデータに基づいて相関が計算されています。周期性や時系列のトレンドはヒートマップから直接は把握できませんが、既存のデータから推察することは可能です。
5. **分布の特徴**:
– 全体として、個人と社会のWEI項目間で多くの強い正の相関が観察されます。特に個人WEIが総合WEIに大きく影響し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**:
– 人々は、個人のウェルビーイングが総合的に社会全体に影響を与えることを直感的に理解するかもしれません。このデータは、個人の健康状態や自主性といった要因が、社会全体の安定性に深く関わっていることを示唆しています。
– このデータを用いることで、交通政策やインフラ投資に関し、個人のWEIを改善することで、全体的な社会の幸福度を向上させることが可能であるというアプローチが考えられます。
これらの洞察を活かして、個人および社会のウェルビーイングを向上させるための施策を考えることができます。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）は、交通カテゴリ内の異なる項目のスコアを示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 各グループのスコアに大きなトレンドは見られませんが、いくつかのカテゴリでスコアのばらつきが異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が存在します。特に「個人WEI（持続可能性と自発性）」や「社会WEI（共生、平等、多様性、自由の保障）」で明確な外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は、中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。箱の範囲が広いカテゴリほど、データのばらつきが大きいと解釈できます。
– 色分けは、各スコアタイプの視覚的区別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるスコアタイプ間で直接的な時系列の関係性は示されていませんが、比較により特定のスコアが他よりも高い、または低い傾向がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（生産整理・対話機会）」は中央寄りで外れ値が少なく、比較的安定したスコア分布を持っています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」はスコア分布が広いため、個人間での感じ方に差があることが示唆されます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– スコアの安定性は、対応策や方針決定に重要です。社会や個人がどの領域でよりストレスを感じ多様性を欠いているのかを特定し、改善策を検討する手掛かりになります。
– 特に外れ値の多いカテゴリでは、極端な評価を示す要因を分析し、改善策を考慮する必要があります。これは政策立案の際や企業のCSR活動において考慮されるべきです。
この解析により、交通関連の個人や社会に関する多様な視点が明らかになり、政策や改善策の策定に役立つでしょう。
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PCA（主成分分析）グラフは、交通カテゴリのWEI構成要素を示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– PCAのグラフには明確な時間的トレンドは示されていませんが、データポイントの分布に注目することで変動のパターンを識別できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右下のデータポイントは他の点から離れており、外れ値の可能性があります。これらは異常なイベントや知覚されにくい要因によって説明されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分（寄与率: 0.61）と第2主成分（寄与率: 0.23）は、この交通データセットの主要な変動要因を捉えています。ポイント間の距離は各データポイント間の類似性を示し、離れているほどデータの特徴に大きな違いがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々のデータポイントは異なる時点でのWEI構成要素のスナップショットを示している可能性があります。近い位置にあるポイントは類似した要素を持っているか、同様の影響を受けていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分には明確な直線的な相関は見られません。しかし、これによりデータセット内の多様な影響要因や構成要素のバラエティを示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– ユーザーは、1つの特定の要素や出来事が交通データにどのように影響を与えるかを直感的に理解できるかもしれません。異常値は政策決定やインフラ改善の際の警告信号として有用です。
– ビジネスや社会的には、不規則な外れ値は例えば、交通渋滞の解消や新しい交通政策の立案に重要な指針を提供する可能性があります。
このPCA分析は複雑な交通データを視覚的に簡潔にし、直感的な理解を促進します。
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。
