📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析結果:
#### 1. 時系列推移:
– 総合WEIは0.70から0.81の間で変動しています。特に、7月2日（0.81）と7月3日（0.65）で顕著な変動があります。
– 個人WEI平均は、0.60から0.78の範囲で揺れ動いており、7月2日と7月3日の間で大きな変動を記録しています。
– 社会WEI平均は、0.71から0.83の間で動いており、特に7月2日と7月4日に大きく変動しています。
#### 2. 異常値:
– 7月2日の総合WEI（0.81）は高く、社会WEI平均の影響を示唆しています。この日は社会的要因（例えば、持続可能性と自治性）が全体のスコアを押し上げた可能性があります。
– 7月3日の総合WEI（0.65）は低く、個人WEI項目（特に心理的ストレスと健康状態）による影響が考えられます。
– 個人WEIの特定項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、自由度と自治）でも異常値が散見され、これらの要因が相互に影響していることが示唆されます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差:
– STL分解を想定すると、季節性が少ない短期間（30日間）のデータですが、全体としてトレンドは上昇から下降へ転じ、変動が激しい期間がありました。
– 残差成分は、日々の変動に重要な役割を果たし、特に予測不可能な要因の影響が大きいことを示唆します。
#### 4. 項目間の相関:
– 相関ヒートマップを想定すると、個人WEIの「経済的余裕」や「健康状態」は総合スコアへ強い影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会的因子（持続可能性と自治性、社会基盤）も他の項目に対して安定さを提供する要素であることが考えられます。
#### 5. データ分布:
– 箱ひげ図を仮定すると、個人WEIの中で「経済的余裕」と「健康状態」は中央値が高めで、ばらつきが小さいことが予想されます。
– 総合WEIにおいては、異常値による上下の変動以外は比較的緩やかなばらつきを示すと考えられます。
#### 6. 主要な構成要素（PCA）:
– PCA分析に基づき、PC1が57%の寄与率を持ち主な変動要因であることが示されています。これは、変動の多くが個人の心理的ストレスや健康状態と社会的持続可能性の影響を受けていることを示唆します。
– PC2の寄与率が22%であり、これは自由度と自治、社会的公平性の影響を受けていることを示しています。
### 推察される要因:
– 社会全体の環境変動や政策変更が、7月2日にはプラスに、7月3日にはマイナスに作用した可能性があります。
– 個別の心理的ストレスや健康状態が特定の日付に大きく影響し、個人と社会のWEIとの間に大きな乖離が生まれたことが推測されます。
### 結論:
データ分析から、WEIスコアは個人および社会の多様な要因に大きく影響を受けており、特に短期間における心理的および社会的変動が顕著であることが示唆されます。これは、スコア改善のためには個人の健康管理、心理的サポート、及び社会政策の安定が重要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績データ（青い点）のWEIスコアは、全体的に安定しており、大きな変動は見られません。
– 線形回帰と決定木回帰による予測は非常に安定していますが、ランダムフォレスト回帰の予測はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データに外れ値が存在し、そのデータは黒い丸で強調されています。これらの外れ値は、予測と実績が一致しない場合を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は過去の実績を表し、予測は赤い×で示されています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示す範囲で、一定の幅を持っています。この範囲は、xAI/3σという方法で計算されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はいずれも同じ実績データに基づいていますが、ランダムフォレスト回帰のみ若干の下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの多数は、予測範囲内（灰色エリア）に収まっており、ある程度の予測精度を示しています。
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**
– グラフからは、現在の交通系指標（WEIスコア）は比較的一定しており、驚くような動きはありません。ただし、わずかに下降する予測（特にランダムフォレスト回帰による）は、今後の交通状況に対する警戒を促すものです。
– ビジネスや社会への影響としては、交通インフラやサービスにすぐに影響が出るわけではありませんが、今後の下降傾向を見逃さないための体制作りが重要です。
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
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は7月上旬に集中しており、その後のデータは描かれていません。予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が右下がりの傾向を示しており、今後のWEIスコアがやや減少する予測が立てられています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの中にバラつきはありますが、異常値としてブラックサークルで囲まれた外れ値が観察されます。この外れ値が予測の不確実性に影響を与える可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは過去の実績を示しており、赤い×印は予測値を示します。灰色のシェードエリアは予測の不確実性を示しており、3つの異なる回帰モデルがそれぞれの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 3種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は同様の傾向を示しています。特に大きな相違は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は他の2つよりやや低めです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データの分布は7月初めの狭い範囲に集中していますが、予測はこのデータをベースにしつつ、スコアの減少を示唆しています。分布の偏りや集中度が予測にどう影響するかが考慮されているようです。
6. **直感的なインサイトと影響**
– このグラフからは、交通に関連したWEIスコアが今後少し低下する可能性があると認識できます。ビジネスや社会への影響として、交通状況の悪化やインフラの利用パターンの変動が考えられ、特に計画や管理において適切な対策が求められる可能性があります。このデータは戦略的な意思決定をサポートするために活用できるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、予測データは緩やかな下降トレンドを示しています。これは全体的にWEIスコアが時間と共に僅かに低下することを意味しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に複数の外れ値が観察されます（黒い円で囲まれた点）。これらは特定の日に異常な変動があったことを示しており、その原因を特定することが重要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青の点）と予測（赤のバツ）の間に多少のズレがあり、予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）がそれをカバーしています。
– 予測の不確かさ範囲は、予測の信頼性を示しており、予測モデルは比較的高い精度で機能していることが推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測には異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれの予測結果が表示されています。全ての線は互いに近く、ほぼ並行しているため、各モデルの予測が非常に類似していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一部の期間に集中しており、その点ではランダム性が少ないです。そのため、外れ値が分析の焦点になる可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、予測が比較的安定しているが、実績には変動があるため、安全対策や異常の監視を強化する必要があると感じるかもしれません。特に交通分野では、異常や外れ値の原因を特定し、迅速に対応することが求められます。ビジネスや社会への影響として、異常値の対応が適切であれば、交通サービスの質が向上し、利用者の満足度が向上す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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇傾向**: ランダムフォレスト回帰 (ピンク色の線) の予測は、30日間を通じて緩やかな上昇傾向を示しています。
– **横ばい**: 線形回帰 (青い線) と決定木回帰 (緑の線) の予測は、比較的横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期日付（7月1日から5日）の実績データ（青い点）には、一部の外れ値があり、黒い丸で強調されています。
3. **各プロットや要素**
– **実績 (青い点)**: 実際のデータを示し、短期間で密にプロットされています。
– **異常値 (黒い○)**: 通常ラインから外れたデータポイントであり、特に注意すべきです。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**: モデルの予測の不確実性を示す領域で、予測の妥当性評価に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各予測モデルは異なるトレンドを示していますが、全体的に見て大きな乖離はなく、情報が一貫していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測データの間に一貫性はあるものの、初期の実績データのばらつきは予測エラーの原因かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に見て、WEIスコアは安定しており、緩やかな改善が期待できそうです。
– 外れ値の存在は、短期的な不安定要素を示唆していますが、これは特定の出来事や要因による可能性があります（例: 市場の変動や政策変更）。
– 社会やビジネスへの影響として、交通カテゴリにおいて経済的余裕が増えることで、消費や投資の増加などが考えられます。
このグラフが示す情報から、各種予測モデルを組み合わせて分析することで、より精度の高い将来予測とスコアの維持・改善を図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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間で観測されていますが、その後は表示されていません。全体的には、0.8 付近で横ばいの状態に見えます。
– 異なる予測モデルの動向を見ると、線形回帰（緑）は横ばい、決定木回帰（シアン）はやや上昇、ランダムフォレスト回帰（紫）は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸で囲まれている）は、実績データの中にいくつかありますが、全体のデータ範囲内に収まっているように見えます。
– 急激な変動は見られず、実績値は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータ。
– 赤いバツ印は予測データ。
– 黒い丸は外れ値。
– グレーの帯域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰は安定していますが、ランダムフォレスト回帰は徐々に下降しており、異なる予測モデル間の違いが明確に示されています。
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目立った相関は確認できません。個々の予測モデル間の出力の違いが目に留まります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 予測の異なるアプローチが示されており、長期的な健康状態に関する信頼性が懸念されるかもしれません。特に、ランダムフォレスト予測の低下傾向は改善の対策を示唆しています。
– WEI（健康状態）が交通関連に影響を与える可能性もあり、このデータは交通計画や政策立案において重要な役割を果たすかもしれません。特に、特定期間の健康状態の変化が交通パターンに影響を与える場合があります。
これらの洞察に基づき、さらなる調査や予測手法の精度向上が推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータは最初の期間に集中しているが、全体として横ばいの傾向が見られる。
– ランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に外れ値としてマークされたデータポイントが一つ存在し、他のデータポイントからやや離れている。
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ており、実際に計測された心理的ストレスを表している。
– 赤い×印は予測値であり、予測アルゴリズムの出力を示している。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、外れ値がここに含まれる。
– 各ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルの傾向を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測モデルは異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なり上昇傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に密集しており、予測データはこれからの期間にわたって広がっている。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績のデータの横ばい傾向から、現在の交通による心理的ストレスは安定している可能性がある。
– しかし、ランダムフォレストの予測が上昇していることから、今後の増加に対する警鐘となるかもしれない。これは、交通量の増加や、環境の変化による心理的ストレスの増加を示唆している可能性がある。
– ビジネスや社会において、交通管理やストレス軽減策の見直しが必要となるかもしれない。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月1日から7月5日の間で若干の変動を示していますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測線について、線形回帰（青線）と決定木回帰（シアン線）は水平で一定の予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫線）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と7月5日に異常値（黒い丸囲み）が見られ、特に7月1日には他の実績点よりも低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、短期間での変動を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の誤差を可視化しており、予測の範囲内での信頼度を示しています。
– 変動の範囲が狭いことから、予測可能性は高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰が下降しており、他のモデルとは異なる未来予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはクラスターを成しているように見え、全体的にスコアは安定していますが、底部の異常値が存在することが気になります。
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**
– 全体として、特定の時期に異常がありながらも、スコアは比較的一定で安定しています。ただし、ランダムフォレスト回帰から見える下降トレンドの予測は、将来の懸念点を示唆しています。
– 異常値に注目することで、システムや手続きの改善、誤差の要因特定が可能かもしれません。
– 予測モデルによる異なる未来予測は、予測の不確実性を含んでいるため、慎重な計画立案が求められます。これは、交通システムの効率性向上やリスク管理に繋がる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は2025年7月1日から7月5日の間に集中しています。これらのスコアはほぼ横ばいで0.6から0.8の範囲内にあります。
– 予測データでは、線形回帰と決定木回帰（緑と青緑の線）はほぼ水平、ランダムフォレスト回帰（紫の線）はわずかに下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として赤い×が示されていますが、予測の不確かさ範囲内に位置しているため、極端な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いドット）と異常値（黒い丸で囲まれた点）は、予測の不確かさ範囲内に収まっています。このことからデータのばらつきが比較的少ないことがわかります。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルで実施されているため、それぞれの精度や違いを比較することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるアプローチをとっており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なる変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の不確かさの範囲内に収まっており、全体的なばらつきは小さく、予測モデルの信頼性が高いことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 人間はこのデータから予測モデルが比較的一貫していると感じるでしょう。特に、交通における社会的公平性が安定していることを示唆していると捉えるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、交通政策の適用や見直しがあったとしても直ちに劇的な変化は見られないと考えられ、持続的な改善努力が評価されるべき分野であると感じられます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 最初のデータ（青色の点）は比較的安定していますが、期間中に急激な上昇傾向が見られます。特に、2025年7月15日以降から上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒丸で囲まれたデータポイント）が初期の地点で見られます。この地点は他のデータと比べてかなり異なるスコアを示しています。
– この外れ値は、特に初期に注目すべき異常な変動を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定して集まっています。
– xマークは予測を示していますが、見当たらないため現在予測の精度は不明。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、初期の実績AIの周りに集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は線形回帰（紫色）よりも高いスコアを持っているようですが、どちらも安定の方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データは変動の少ない傾向を示していますが、実績データは初期に変動があります。関係性は明確ではありません。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 初期の安定性と後半の上昇傾向から、交通の持続可能性と自治性が強化されている可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会においては、交通部門の改善が期待され、持続可能な交通システムへの移行が進んでいるというポジティブな影響が考えられます。
全体として、初期の外れ値を除くと交通の持続可能性が改善傾向にあることが暗示されています。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は短期間で一定の範囲に集中しています。
– 決定木回帰（紫線）は一定ですが、ランダムフォレスト回帰（桃色線）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているデータポイントがいくつかありますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、一定の範囲に集中。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲。
– 桃色線（ランダムフォレスト回帰）は信号のある減少傾向。
– 緑色線（線形回帰）は長期的な一定。
– シアン色の線（決定木回帰）はデータ変動なし。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測モデル間に若干の違いがあり、特にランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲の中で安定しており、明確な相関は乏しい。
– 予測に異常値が含まれています。
6. **洞察および影響**
– ランダムフォレスト回帰による下降傾向は、インフラや教育機会の利用可能性が減る可能性を示唆しているかもしれません。
– 固定された決定木回帰とは対照的です。
– 社会基盤の支援や改善が必要な領域を特定し、政策決定に役立つ可能性があります。
– 定期的なデータモニタリングが重要です。
この分析は、データが短期間であるため予測の精度向上が必要であることを示唆しています。
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:
このグラフに基づいた分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 「実績（実績AI）」は安定したスコアを示しており、大きな変動は見られません。
– 「予測（線形回帰）」と「予測（決定木回帰）」は非常に安定しており、ほとんど変動がありません。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は緩やかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの「異常値」が存在しますが、その後は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– グレーの範囲は予測の信頼区間を示しています。
– 線の色で異なる予測手法が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が同じ実績データを元にしているため、予測値と実績値の間に整合性が図られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績値は特定の範囲内で安定して分布しています。
– 異なる手法による予測は、データの特性に応じてわずかな違いを示します。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、短期的には大きな変化が予測されていないことから、交通における「共生・多様性・自由の保障」のスコアは安定していると見ることができます。
– 長期的には、「ランダムフォレスト回帰」による減少傾向があるため、何らかの改善措置が必要な可能性があります。いずれにしても、現状維持の施策の効果を検証するためのさらなる分析が必要です。
このような分析から、特に「共生・多様性・自由の保障」に関する施策が安定していることの確認や、さらなる向上に向けた戦略を検討する材料として利用することができます。
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:
このヒートマップから、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色の変化（特に、時間単位での変化）が見受けられ、一定の周期性が伺えます。特に、時間帯によって色が変わるため、時間帯による変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ外れ値や急激な変化は観察されませんが、色の変化が急な箇所はデータの変動性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの高さを示しており、明るい黄色から暗い青紫にかけてのグラデーションで強度が表されています。スコアが高いほど黄色に近く、低いほど青紫になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間による二次元的なデータの変動を示しており、それぞれの時間帯によるスコアの影響が視覚的に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間を追うごとにスコアの変動があり、特定の時間帯（例: 夜間・日中）のパターンが見て取れます。これにより、交通の混雑や流れのピーク時間帯が推測可能です。
6. **直感的な人間の解釈と影響**:
– このグラフからは、特定の時間帯で交通の変動が大きいことが直感的に感じ取られ、交通政策の改善や通勤時間の調整を考慮するためのヒントを提供する可能性があります。特にビジネスシーンでは、配送や通勤スケジュールの最適化を検討するきっかけとなるでしょう。
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考察します。
1. **トレンド**:
– 色の分布から、時間帯ごとに比較的一定の値を示しているため、大きなトレンドは見られません。ただし、日にちごとに値に変化があることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 値が非常に低い箇所（紫色）が2025年7月3日に見られ、ここは外れ値として注目できます。急激に低下している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は値の大小を示しており、黄色が高い値、紫色が低い値を意味します。時間帯によって異なる傾向が見られ、特定の日時での変動が明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での変動を色分けすることで、ピークやボトムの時間帯が視覚的に比較しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間と日付の変わり目で若干の変動があるものの日間の相関は明確ではありません。しかし、曜日による傾向の違いなどが潜在的に存在するかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 黄色の多い箇所は使用率が高い可能性を示し、交通量に影響を与える要因と考えられます。特に、2025年7月3日の測定値が低下している部分は、技術的な障害や外部要因による一時的な減少を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会的には、これらのデータは交通計画やリソース管理に利用でき、ピーク時の混雑緩和策を講じるための基礎情報として役立ちます。
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:
以下はこのヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは色の変化を通じて、時間ごとのスコアの変動を示しています。
– 特定の周期性は見られませんが、時間帯によって色が異なることから、時間帯ごとに社会WEI平均スコアが変動していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時において、色が比較的濃くなっています。この時間にスコアが低下していることを示しています。
– 他の時間帯では、急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が数値の大きさを示しています。濃い紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示しています。
– 縦軸は時間帯、横軸は日付を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一見して、各日の特定時間におけるスコアの変動パターンを比較することが可能です。
– 一日の中で19時を除けば比較的安定している様子が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（19時）においてスコアが低くなる傾向があるようです。他の時間帯はそのような傾向はなく、むしろ黄色系の色が多く高いスコアが続いています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 交通カテゴリでのスコア低下は、19時の通勤や帰宅時間の交通混雑が影響を与えている可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、この時間のスコアが低いことは、交通機関への負担や混雑の緩和策が必要かもしれないことを示唆しています。
– 一方で、日中を通して高いスコアがあることは、日常的な交通運行がうまく回っていることを示しています。
このようなヒートマップは、特定の時間帯における交通状況の最適化や改善策を考える上で非常に有用です。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップでは直接観察できませんが、各項目間の関連性の傾向が把握できます。このヒートマップは過去30日間の相関を示しており、時間による変化というよりは構造的な関係性を捉えています。
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には直接現れないため、この点に関する情報は得られません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は相関関係の強さを示し、赤が正の相関、青が負の相関を示しています。濃い赤は強い正の相関を、濃い青は強い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の関連性を見ていくと、「個人WEI平均」と「個人WEI（自由度と自治）」「社会WEI（持続可能性と自治性）」が比較的強い正の相関を持っています（0.93, 0.79）。
– 一方で「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は相関が低くなっています（0.45）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」に対して「個人WEI平均」と「個人WEI（自由度と自治）」が特に高い正の相関を持っています（0.94, 0.91）。これは、個人の要因が総合スコアに大きく影響していることを示唆しています。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間の相関が非常に低く（0.20）、経済状態が社会的な公正感に対してあまり影響を与えない可能性を示しています。
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**:
– 人々は「自由度と自治」が重要であると感じており、個々の自由や自治のレベルが全体的な幸福や満足度に大きく寄与していると考えられます。
– 「持続可能性と自治性」の重要性が高く、これが社会全体の幸福に寄与していることから、持続可能な開発やコミュニティの自治を重視する政策が求められます。
– 公共政策では個人の自由や持続可能性といった要素に対する支援を強化することで、より高い社会WEIスコアを達成できる可能性があります。
このように、ヒートマップからは相関関係を通して個々の要因の重要性や影響力を理解することができ、これに基づいて社会政策や個人の行動指針を設計するヒントが得られます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**
– データは30日間で集計されていますが、ここでは個別の時間的トレンドではなく、各WEIタイプの分布を比較しています。特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平さ・公正さ）」などで顕著です。外れ値が多い領域は、不均一な状態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**
– 箱の長さは、データの四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を表します。箱が短いほどデータの集中度が高く、長いほど分散していることを示します。
– 各カテゴリの色分けにより異なるWEIタイプが視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間で数値が類似しているもの（たとえば「社会WEI（持続可能性と自活性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）がある一方で、大きな違いを示すものも存在します。これにより相対的な評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの中央値が高いものから低いものまで幅広く存在します。全体としてスコアの分布は0.6から0.9の範囲内に多く集中しています。
6. **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**
– 交通カテゴリでのWEIスコアの安定性を評価する場合、ばらつきの多い項目に対しては改善策の検討が必要かもしれません。また、特定のカテゴリーでスコアが高い場合、それが交通サービスの顧客満足度や社会的信頼と関連付けられる可能性があります。社会やビジネスにおいてWEIスコアは効率性や公平性の指標として活用でき、様々な施策の評価基準となるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）に基づく散布図について、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– データに明確な上昇や下降のトレンドは見られず、むしろデータポイントはグラフ全体に分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に第一主成分が0.2付近のデータポイントや、第一主成分が-0.2付近のデータポイントは目に付きます。これらは他のデータから離れているため、特異な挙動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は観測されたデータを示しており、第一主成分（横軸、寄与率0.57）と第二主成分（縦軸、寄与率0.22）の組み合わせによって特徴づけられています。第一主成分が大きく寄与していることから、データの変動の大部分はこの主成分によって説明されていると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは特定の時間におけるデータの分布を示すもので、時間的な進行に関する情報を直接示しているわけではありません。ただし、各時点でのデータの特性を比較するために使用できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは中心付近に集まりつつも、全体的に散らばっており、明確なクラスタリングは見られません。このことから、データセット内の個々のデータポイントがある程度異なる特性を持つことが示唆されます。
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取れることは、データには多様な変動要因があることで、交通データ全体の性質が単一のパターンで捉えられないということです。
– ビジネス的には、特異な挙動を示すデータポイントに注目することで、特異な交通イベントや異常な渋滞がどのようにシステムに影響を与えるかの分析が可能です。社会的には、異常値を含む環境要因が交通に与える影響の把握や、インフラ改善のためのデータ分析に役立ちます。
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。
