📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータの分析を簡潔にまとめます。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データ期間内である7月1日から7月5日までの全体的なトレンドを見てみると、総合WEIは顕著な上昇または下降ではなく、日によって変動が見られます。特に7月2日には0.81と高いスコアを記録し、異常値とされています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両項目ともに、全体のトレンドとしては緩やかな変動が見られますが、特定の日に高低の大きい変動が顕著です。
### 異常値
– 7月2日の総合WEIスコア0.81は突出して高く、また7月3日と4日午後のスコア0.65, 0.69は低く、異常値として目立ちます。これらは社会イベントや政策変更、突発的な自然災害等が原因である可能性があります。
– 個人WEIと社会WEIにおいても7月2日、3日など特定の日に高いスコアが報告されており、社会的好影響または政策的な援助の可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– データには明確な長期トレンドの存在は示唆されておらず、短期間での変動が大きいようです。季節性や規則的なサイクルもあまり明確ではなく、残差成分が大きいことから、予測の難しい外的要因が影響を与える可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関が高い項目**: 社会WEIの各項目、特に「持続可能性と自治性」「社会基盤・教育機会」が高い相関を示しており、これらが総合WEIに強く影響を与えていることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、個人および社会WEIスコアの中央値は比較的高めで安定していますが、一部の項目で外れ値が見られるため、データセット全体のばらつきを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が51%、PC2が28%を占めており、これら2つの要素がWEIスコア変動の約79%を説明しています。PC1が最も重要な要素であり、この要素の変動がWEIに大きく寄与していることを示しています。
### 総評と結論
このデータの分析から、見られる傾向として短期間での突発的な変動が頻繁に発生しており、これが個人および社会的な幸福度に強く影響を与えていることが示唆されます。政策の変化、外的社会イベント、または特定の季節要因などがこれに寄与している可能性があり、さらに詳細な背景情報と併せた分析が必要です。データの非安定性は、計画的な予測と戦略的対応を困難にし、持続可能性に対する長期的な視点の欠如を警戒すべきであることを強調しています。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分において、実績データ（青点）は若干の上昇と下降を示していますが、大部分は安定しています。
– 予測データ（x記号）は一貫して横ばいで、特に7月中旬以降、定常的な一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには異常値が含まれ、黒い輪で囲まれています。この異常値は他のデータポイントからやや離れていますが、それほど大きなものではありません。
– それ以降のデータには大きな変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の観測データを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示していますが、この範囲内に実績データが収まっています。
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（様々な予測手法による）の間には大きな乖離はなく、実績データが予測範囲内に収まっているため、予測モデルの精度は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動は小さく、予測範囲内でのばらつきに過ぎません。これは、予測モデルと実績データの間に良好な相関があることを示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 交通に関連した総合WEIスコアの安定した動きは、交通系統が一定のパフォーマンスを維持していることを示しています。これにより、短期的な対策が不要であると考えられます。
– 異常値の存在は注意を促す要素ですが、全体的な安定性には大きく影響せず、この異常値の原因を特定し、対策を講じればさらなるパフォーマンスの向上が期待されます。
この分析によって、予測の信頼性が確認され、改善点を見出す手助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）が左側に集中しています。予測が開始されるまでに十分な情報がないかもしれません。
– 各予測ライン（線形回帰、水色; 決定木回帰、マゼンタ; ランダムフォレスト、紫）は一定もしくは減少傾向を示していますが、目立った周期性や急な上昇は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に、一つの外れ値が強調されています。この外れ値が今後の予測にどのように影響を与えるかが注目されます。
– 急激な変動は見られず、全体的に一定した分布を保っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを示し、未来の予測をベースにしています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、信頼度の指標として理解できます。
– 複数の予測手法が使用されており、特定の手法の強さや傾向を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法のラインが比較的似た傾向を持っているため、各手法が一致している可能性があります。しかし、ランダムフォレストの予測ではやや減少傾向が強く、異なる見解を提案しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが比較的狭い範囲に分布しており、安定性が示唆されます。
– 明確な周期性は見られませんが、全体的な分布は特定の傾向を示唆するのに十分です。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 人々は視覚的な安定を感じるかもしれませんが、将来的な動きを考慮すると一定の不確実性を意識する必要があります。
– ビジネスや交通関連の戦略を考える際、現在の安定性を維持しつつ、予測結果をもとにリスク管理を行うことがおすすめです。この分野において、予測精度を高める手法の開発やデータの精度向上がビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、初期にややばらつきがありますが、動きは小さく、主に横ばいです。
– 予測（紫とシアンの線）は異なるモデルによって異なる動きを示していますが、特にランダムフォレスト回帰（紫）は、徐々に上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（灰色）および決定木回帰（シアン）は、安定して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒いサークルで囲まれた点）がいくつか初期に見られ、予測の不確かさ範囲内に収まっています。このことは、交通指標における一時的な異常や変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値を示し、過去のデータを表しています。
– 予測に使われたさまざまな回帰モデルが異なる予測トレンドを提供しています。特にランダムフォレスト回帰が上昇を示している点が興味深いです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、すべての実績データを含んでいることから信頼度を高めています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデルによる予測が異なる方向性を示しているため、正常性の判断や意図の解釈において多面的な見方が必要です。
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、初期の安定性を維持しつつ、予測による将来的な増加傾向への準備が必要とされているように感じられます。
6. **直感的および社会的影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特にランダムフォレストによる増加予測でしょう。これは交通量やそれに関連する社会活動の活発化を示している可能性があります。
– ビジネスや交通機関にとって、将来的な需要の増加に備え、より効率的な動きや資源投資の決断を検討する必要があるかもしれません。
この分析が、交通関連の意思決定や調整に役立つことを望みます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ：最初の数日間、実績のスコアは約0.8でほぼ横ばいであることが確認できます。
– 予測データ：3種類の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれもほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰がわずかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にいくつかの実績のプロットがありますが、それらには大きな変動や明確な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績AIのデータを示しています。
– 赤い×印：予測AIのデータ点ですが、表示はありません。
– 黒の円：異常値を示していますが、特定の異常値は観察されません。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示していますが、かなり狭い範囲であるため、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での相関性やパフォーマンスの近しさが示されています。いずれのモデルも実績データと類似のスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ同じ傾向を示し、ランダムフォレスト回帰だけがわずかに異なる動向を見せています。
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、交通に関連する個人の経済的余裕（WEI）が安定しており、大きなリスクや変動がないことが確認できます。
– 予測が安定していることから、今後30日間もその状況が続く可能性が高いです。これは、交通費に対する個人の負担が安定していることを示すかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、交通関連のサービスが安定して利用される可能性が高いといえそうです。また、革新的なサービスや新たな交通手段の導入に対しても、現状のWEIスコアを基にした慎重な検討が求められるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青色の点）は、7月1日から7月5日まで0.8付近で横ばいです。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は横ばいの傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は大きく下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されたデータポイントがいくつかありますが、すべての日付で0.8付近に集まっています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色の点で表示され、安定した状態を示しています。
– 予測範囲は灰色で示され、予測の不確かさが視覚的に確認できます。
– 各予測モデルは異なる色（赤色の×、緑色の線、シアンとピンクの線）で描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は初期地点で一致していますが、予測のトレンドはモデルによって異なり、ランダムフォレスト回帰だけが明確な下降トレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、一定の水準に集中しています。
– 異常値は存在しますが、全体の流れから大きく外れてはいません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの安定性を考慮すると、現在の状態が良好であることを示唆していますが、いくつかの異常値があり注意が必要です。
– ランダムフォレスト回帰のように将来的にWEIスコアが落ち込む可能性を示唆するモデルもあるため、慎重な対応が不可欠です。
– 交通関連データの予測では、計画や戦略の見直しが必要になる可能性があります。
このグラフは、予測と実績を比較検討する際に、異なるモデルアプローチがいかに異なる結果を提供するかを示す良い例であり、多角的な分析の重要性を教えてくれます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは7月上旬のみに集中しています。その間、スコアは0.6から0.9の間で変動しています。
– 予測データは、ほぼ一貫して横ばいで一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にスコアの急激な上下動が見られます。また、手前のデータにおいていくつかの外れ値も確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績データを示しています。
– 異常値は黒い枠で強調されており、比較的高いスコアで観測されています。
– 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、いずれも安定した予測をしていますが、実績とどの程度一致しているかは確認の余地があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータが少なく、予測モデルのパフォーマンス評価には不十分です。データが多ければ、予測モデルの正確さをより評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動幅が大きく、一定の傾向を掴むのが難しいです。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– グラフから感じ取れることは、実績値の変動が大きく、それに対して予測が安定していることから、適切なストレス管理や交通状況の改善策が必要である可能性があります。
– ストレス管理の改善がなされない場合、ビジネスの生産性や社会的な幸福度に影響を及ぼす可能性があります。
この分析を基に、さらなるデータの収集や、モデルの改良を進めることで、より精度の高い予測が可能となり、ストレス管理や交通計画に貢献できると考えられます。
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**:
– 実績のデータポイント（青色）は、0.6〜0.8の範囲内で比較的一貫しています。時系列的には大きな変動は見られません。
– 予測ライン（紫色の線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、わずかに下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータポイントの中に外れ値が円で示されています。これらは通常の変動範囲を超えた異常な点です。
– 時系列全体を通じて急激な変動は見られませんが、ターゲットスコアの予測に関する不確かさが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実際のデータポイントを表し、赤い「X」は予測されたデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、これにより予測の信頼区間が視覚的に確認できます。
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（紫色の線）が線形回帰よりも急な下降傾向を示しています。これは非線形要素が予測に影響を与えている可能性があります。
– 決定木回帰（浅い青）はあまり変化がなく、安定した状態を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの密度は比較的一様で、特定の時期に集中することなく分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じ取れるのは、交通の自由度と自治に関する評価が比較的安定しているということです。
– 社会的またはビジネス的には、現状の安定性はポジティブに受け取られ、特に大規模な変革が必要でないことを示しているかもしれません。ただし、予測の不確かさや潜在的な下降トレンドには注意が必要です。
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:
このグラフから得られる洞察は以下のとおりです：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は安定しており、ほとんど変化がありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）は初期の段階で上昇し、その後横ばいです。
– 線形回帰（青）と決定木回帰（紫）は一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには異常値としてマークされた点がいくつかありますが、それほど大きな外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は交通カテゴリの社会的公平性スコアを示しており、予測の信頼性範囲（グレー）内にとどまっています。
– 予測モデル間でのスコアの変動が見られ、ランダムフォレスト回帰は最初の段階で明確な上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデルの予測が提示されていますが、それらの間での大きな乖離は見られません。
– 実績データはこれら予測モデルの範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデル間の予測結果には多少の違いがありますが、実績データとの大きな乖離はなく、全体的には一貫しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 社会的公平性を測るスコアが安定しているため、交通セクターでの公平なアクセスやサービスの持続可能性を示唆しています。
– 異なる予測モデルが使われていることで、いくつかの方法での予測が試みられており、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的に見えるため、モデルの選択が重要であることが示唆されます。
このデータとモデルの整合性から、現在の交通システムが持つ公平性の評価がある程度の信頼性を持つことが示唆され、将来的な改善のための基礎情報ともなりえます。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– 実績データ（青いプロット）は期間の初めに固まっており、それ以降の予測データに含まれていません。
– 予測データは別々の方法で示されています。線形回帰と決定木回帰はほぼ一定ですが、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データにおいて、一部のデータポイントが異常値としてマークされています（黒い円）。
– 初期データの中ではスコアのばらつきがありますが、予測期間中は一貫しています。
#### 3. 各プロットの意味
– 青の点: 過去の実績データ。
– 赤のバツ: 予測データ。
– 黒い円: 異常値。
– グレーの範囲: 予測の不確実性。
– 線の色は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
#### 4. 複数の時系列データ
– モデル間での予測値の一致が見られますが、ランダムフォレスト回帰がわずかに高い予測を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測モデル間でのスコアの予測に大きな違いはありませんが、初期の実績データはモデル検証のための範囲を提供しています。
#### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– 実績データの集中がすべて初期に偏っているため、過去のデータに基づいた予測の信頼性に対する懸念があるかもしれません。
– 予測データがフラットであることは、社会的持続可能性と自治性における変動がないことを示唆します。これは交通政策の安定性や一定の成熟度を示すかもしれません。
– ランダムフォレストによるわずかな上昇傾向は、新しい取り組みや政策の効果を示唆している可能性があります。
このグラフからは、交通分野における一定の持続可能性が維持されるとの期待が持てると直感的に感じられ、その政策や施策が安定していることを示しています。ただし、予測の不確実性を考慮する必要があります。
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
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、グラフの初期に集中しており、その後の期間では観測されていません。
– 予測データは、いずれのモデルでも穏やかな上昇トレンドが見られます。異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なるトレンドを示していますが、大きな差異はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として囲まれている値がありますが、重大な外れ値や急激な変動は特にありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測データです。
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色の線で予測されています。これらのモデルは今後の傾向を予測しています。
– 灰色の帯は、予測の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**:
– 予測モデル全体が類似した上昇トレンドを示しており、全体的に安定した増加が期待されることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の観測データは密集していますが、その後のデータが示されていないため、分布の全体像を把握することが困難です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 予測が持続的な上昇を示していることから、交通関連の社会基盤や教育機会は改善され続けると見込まれます。これは都市計画や交通政策の成功を示唆するかもしれません。
– 安定した増加傾向は、ビジネスや公共政策の観点から見ても良い兆候であり、さらなる投資や政策立案に寄与するでしょう。
このグラフは、データの持続的な成長性を視覚的に捉えることに寄与しており、潜在的な改善領域を探るための手がかりを提供しています。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、開始から約7日間示されていますが、その後非表示となっており、これに基づいてWEIスコアの将来的なトレンドを予測できます。
– 3つの予測線（紫、青、水色）は、30日間にわたってわずかに上昇しています。このことは、これらのモデルがWEIスコアの改善を見込んでいることを示唆しています。
2. **外れ値**
– 数値異常値として強調されている点（黒い円）は、他のデータよりもスコアが異常に低く、特に注目されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、実績AIによるスコアです。
– 赤い×印は予測AIによる予測値です。
– グラフ上のグレーの矩形は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 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）はすべて同様のトレンドを示していますが、細かい変動に違いがあります。特に、ランダムフォレスト回帰の予測（紫）は他のモデルよりもやや急な増加を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ点が一部不規則ですが、全体としてはほぼ中央に分布しています。予測モデルはこのデータ分布を基にスコアの上昇を予測しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 直感的には、ユーザーはWEIスコアの改善を期待できると認識するでしょう。このことは、交通カテゴリにおいて社会の多様性や自由の保障の進展が見られると解釈できます。
– ビジネスや社会の視点から、交通における多様性や自由の保障が進展することは、持続可能な社会インフラへの投資や政策変更が効果を上げている可能性があります。また、一貫した上昇トレンドは、将来の施策計画やアドボカシー活動の推進力となるでしょう。
このグラフは、WEIスコアに関する予測分析の基本的な理解を提供し、交通部門での多様性と自由の保障を進めるための重要な指標となります。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 色の変化が日にちと時間帯に応じて異なり、特定のパターンが現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の2025-07-02から2025-07-03にかけてのWEIスコアが低いことが目立ちます（紫色）。
– この時間帯、他の日と比較して動きが顕著に見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほどWEIスコアが低く、明るいほど高いことを示します。
– 平均的には緑から青の範囲が多く、スコアの中程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の時間帯での変化が明確に見て取れます。特定の時間帯により明確なパターンが現れる様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯での変動は異なりますが、16時から19時の時間帯にわたり、一定の傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは特定の時間と日付での交通パターンを示しています。特に16時台の低いスコアは交通の遅れや混雑を示唆しているかもしれません。
– 企業や自治体にとっては、交通制御やスケジュール調整などに有益な情報を提供し、効率的なリソース配分のためのデータポイントとして利用できる可能性があります。
このグラフからは、交通状況やスケジュールの改善に向けた洞察が得られるでしょう。
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:
こちらの時系列ヒートマップに基づく分析と洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 横軸の日付（例：2025-07-01から2025-07-05まで）に沿って、色の濃淡から一定のトレンドを読み取るのは難しいですが、それぞれの時間帯で色が変わっている点が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、時間帯によって色が大きく変わるところがあります。たとえば、2025-07-02の16時から17時にかけて色が急に紫色に変化しています。同様に、2025-07-01の19時のセルも淡い色から変わっている点が考慮されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色は平均WEIスコアを示しており、黄色が最も高いスコア、紫が最低のスコアを示しています。このことから、時間帯によって個人のスコアにかなりの変動があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の時間帯ごとの変動が見られるため、時間帯ごとに異なるパターンがある可能性があります。例えば、特定の時間帯（16時と19時）で日によってスコアが大きく異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯（黄色）が他の日で同じ時間に見られる場合、特定の日常的なパターン（例：交通混雑）が存在する可能性が考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、特定の時間帯や日付で交通の混雑状況に差があると感じるかもしれません。ビジネス的には、これらのパターンを利用することで、ピーク時間を避けるための施策を講じることが可能です。
このヒートマップから、交通パターンの変動を把握することで、効率的な資源配分や交通管理の向上に役立てられる可能性があります。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– このヒートマップには30日間のデータがありますが、表示されているのは5日間分です。横軸は日付、縦軸は時刻を示しています。
– 色の変化はWEIスコアの時間帯や日にちによる変動を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、色が濃くなるほどスコアが低くなります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけて、19時のスコアが低下していることが注目されます。これは異常な低下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**:
– カラーバーはスコアの範囲を示し、ヒートマップの各セルの色はその時点のスコアを表しています。明るい黄色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻に応じてスコアが異なるパターンが見られ、特に昼間の時間帯はスコアが高い傾向があります。夜間にかけてスコアは下がる傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、昼間から夕方にかけてスコアが高く、夜になると低いスコアが観察されます。このトレンドは日常の交通の増加と減少に対応している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 昼間の高いスコアは活発な交通活動を示し、夜間の低下は活動の減少を反映している可能性があります。
– 交通のピーク時を把握することで、交通管理や都市計画の改善に利用できる可能性があります。また、夜間の異常値は交通インフラや安全性の問題を示唆しているかもしれません。
このグラフは、交通活動の一貫性や変動、潜在的な問題点を視覚的に示しており、都市計画や交通対策に有用な情報を提供します。
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、30日間の交通関連データにおけるさまざまなWEI（幸福指数）項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自体は時間の経過を直接示していないため、トレンドの識別には適していません。ただし、異なる項目間の固定された関係性を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ上に外れ値は明示されませんが、特に相関が非常に低い（青色）や高い（赤色）部分が目立ちます。たとえば、「個人WEI（健康状態）」は「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と低い相関（0.18）を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤は正の相関、青は負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このヒートマップ自体では時系列データを含んでいませんが、複数の要素間の関係性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」と非常に高い相関（0.88）を持ち、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とも比較的高い相関（0.70）があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI平均」も高い相関（0.92）を持っています。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を示しています。
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**
– 全体として、個人に関する幸福度の要素が「総合WEI」と強く関係しており、個々人の幸福感が総合的な幸福度に大きく影響していることが見受けられます。
– ビジネスにおいては、従業員の健康状態や心理的ストレス管理が全体の幸福度に影響を与える可能性があり、これらの側面を改善することで効率や生産性が向上する可能性があります。
– 社会的にも、教育機会や共生、多様性の保障が長期的な幸福に寄与することを示唆しており、これらの分野における政策が重要となるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、異なる種類のWEIスコアの分布を比較しています。以下、詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に横ばいで、特定のWEIタイプで明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、どのタイプも中央値が比較的高い範囲にあることがわかります。
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測されます。特に「個人WEI（職場環境）」や「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値が目立ちます。これは、一部の評価が他と大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の幅はデータの散らばり具合を示しており、「個人WEI（自由度と自治）」の箱が非常に狭く、データが集中していることが示されています。
– 色の違いは各WEIタイプを区別していますが、特に色ごとの異なるトレンドやパターンは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプの間での直接的な相関関係は、このグラフからは明らかではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として0.6から0.9の間にWEIスコアが集中していることがわかります。データは全体的に高評価の傾向を示していると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 多くのWEIスコアが高い範囲に集中していることは、一般的に交通カテゴリにおける評価が良好であることを示唆しています。
– 外れ値や散らばりが大きい項目は、特定の領域での改善の余地がある可能性を示しています。例えば、「個人WEI（職場環境）」や「個人WEI（心理的ストレス）」において外れ値が多いことは、個々のケースで職場環境や心理的サポートの改善が求められる可能性を示しています。
– ビジネスや政策決定において、これらの外れ値を分析し、改善策を講じることが長期的な満足度向上に寄与するでしょう。
この分析は、社会全体の幸福度や持続可能な交通政策の評価に役立ちます。
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、交通カテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下、視覚的な特徴と洞察について説明します。
1. **トレンド**
– グラフ上には明確なトレンドは見られません。データポイントが分散しており、特定の方向性や周期的なパターンを示していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のプロットが他のプロットから大きく離れているわけではないため、明らかな外れ値は存在しないようです。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは異なる交通データポイントを表しており、主成分1と主成分2の値で表現されています。主成分1は変動の51%を説明し、主成分2は28%を説明しています。
– 各プロットの色や密度は均一であり、特定のクラスターが強調されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフからは直接、時系列データの変動やその関係性を読み取ることは難しいですが、主成分分析による次元削減の結果として示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に強い相関関係は見られませんが、データがある程度均等に分散されています。このことから、交通要素の分布に偏りが少ない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 主成分分析の結果から、交通カテゴリー内では幾つかの要素が主要な変動要因として特定されています。これらの要素を深く分析することで、交通システムの最適化や改善のヒントが得られるかもしれません。
– また、効果的な資源配分や政策決定のために、主要な変動因子を特定することができるでしょう。
このグラフは、既存の交通データから得られる多次元的な関係性を単純化し、分析しやすくするための重要なステップを示していると考えられます。
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。