📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果概要
以下の分析は、提供された30日間の交通に関連するWEIスコアデータを基に、重要な傾向、異常、パターン、及びそれに隠された意味を読み解いた結果です。
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的なトレンドは微小ながらの横ばい、もしくは軽微な変動にとどまっています。特に、2025-07-02の0.81や0.70、2025-07-03の0.65、2025-07-04の0.78など、極端に低い0.65や高い0.81の数値が特定の日に観察されます。これはおそらく一時的なイベントや社会的イベントに起因している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 若干のばらつきが見られるものの、順調な安定水準にあります。
– **社会WEI平均**: こちらも概ね横ばいですが、2025-07-02において高値の0.83、2025-07-05の低い0.70が観察され、イベントや政策の影響を受けた可能性があります。
#### 異常値
– 予測を超える異常値は特に**個人と社会のWEI平均**に見受けられ、それぞれの日付での多様な社会的、経済的要因が影響した可能性があります。具体的な要因には政策の変更や短期間の社会的なイベントが考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– 季節性は30日という短い期間の中では特に顕著には現れていません。
– 長期的なトレンドは一貫した数値傾向を示しているものの、残差として特定の日付で不規則な動きが見られます。これは短期的な外部ショックやデータの変動要因が背後にある可能性があります。
#### 項目間の相関
– **個人の健康状態**と**心理的ストレス**、及び**経済的余裕**はそれぞれに強い相関を示し、精神的健康が経済状況やストレスレベルと関連していることが示唆されます。
– 社会的な項目では、**公平性・公正さ**と**持続可能性**、**社会基盤**は強い相関を示しており、社会の安定性がこれらの要因の影響を受けている可能性を示します。
#### データ分布
– 各WEIスコアは箱ひげ図で見た場合、大きなばらつきは見られませんが、異常値として前述した特定の日の極端値が確認できます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析の結果、PC1が0.48、PC2が0.29の寄与率を持ち、個人の心理的ストレス、経済的余裕が主にスコアのばらつきに寄与していることがわかります。PC2はおそらく社会インフラストラクチャーや持続可能性への対応が影響していると考えられます。
### 結論
全体として、交通関連のWEIスコアには、社会政策、経済状況、個人の健康、自治性が重要な影響を及ぼしています。特に、特定の日付の異常なスコアは、その日付周辺での社会および経済的な出来事がどのように影響を与えたかを理解するための貴重なインサイトをもたらします。異常値や周期的なデータパターンについてさらなる詳細な分析と調査が必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青の点）**：大きな変動はなく、一定範囲での横ばい。
– **予測データ（直線）**：
– 線形回帰は微上昇。
– ランダムフォレスト回帰は水平。
– 決定木回帰も微上昇。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値はグレーの影の中に存在し、現れる可能性が示唆されているが、グラフ上では具体的な日時に突出している点はない。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績）**：過去30日間のWEIスコアを示す。
– **赤いバツ（予測）**、**円（異常値）**：今後の予測と異常値の可能性を示唆。
– **不確かさの範囲**がグレーの影として表示された部分は、信頼区間を示し、予測の信頼性に影響。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と予測**：実績は予測の範囲内に収まっており、予測モデルは実績を概ね捉えている。
– **モデル間の相違**：ランダムフォレストと決定木回帰の予測は線形回帰と大きく異なる動きはないが、微小な傾向の違いがある。
### 5. 相関関係や分布
– 特定の日時での相関を示すデータポイントの集中はなく、一定の範囲でランダムに分布。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会的影響
– **安定性**：全体的にWEIスコアは安定しており、大きな変動がないため、交通関連の活動や状況に大きな変化は見られない。
– **予測の信頼性**：複数の予測モデルが微調整を示し、近未来においても大きな変化は予想されないため、交通インフラや関連サービスの安定性が期待できる。
– **異常値の検出**：不確かさの範囲が示されており、将来的に不意の変動が生じた際の対応策が検討されている可能性がある。
このような分析により、関係者は安定した運用の継続と予測モデルの改善を通じて、今後の計画策定やリスク管理を最適化することが可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、グラフの初期に集中していることが分かります。全体の傾向としては安定しています。
– 予測については、線形回帰（濃紫の線）はゆるやかに下降しています。他の予測手法（決定木やランダムフォレスト）は横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの一部が黒い円で囲まれていて、外れ値として識別されていますが、他と大きく異なるわけではなく、全体的にスコアは安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロット（実績）は過去の実績データを示しています。
– グレーの影（予測の不確かさ範囲）は、予測の不確実性を示し、この範囲内での変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間では大きな差は見られず、全体的に横ばいからわずかな下降傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、一貫性があります。予測も大きく外れることなく、この範囲内に収まりそうです。
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**
– このデータから、人々は交通関連の評価が安定していると感じるでしょう。特に予測でも大きな変動がないため、安心感を与えます。
– ビジネスにおいては、交通インフラやサービスの現状を維持しながら、小さな改善策を考える余地があります。予測が正しいなら、急激な状況変化は心配する必要はなさそうです。
このように、全体的に安定した状況で、変動があまりないことが強調されています。ただし、この予測が長期的に正確であるか、環境変化に応じて別の解析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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績(実績AI)**: 散布図のデータポイントは、2025年7月1日から約1週間は安定しているように見えます。特に大きな上昇や下降は見られません。
– **予測データ**: 線形回帰はほぼ横ばいで、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は微妙に上昇しています。特にランダムフォレスト回帰は日付が進むにつれて昇り続けています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフには異常値として示されたデータポイントが少なくとも1つあります。この異常値は、通常の範囲を超えていることを示唆しています。
– **急激な変動**: 実績データには急激な変動は見られず、予測のラインも比較的一定です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績データを示しており、観測されたWEIスコアの実際の値を示します。
– **赤い×**: 予測されたWEIスコアを示しています。実績AIの予測との比較が可能です。
– **灰色の範囲**: 予測値の不確かさを示し、データの信頼域を表します。
### 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**: 実績データは、一定の期間で見れば横ばいを保っており、予測データもこれに準じているが、わずかな上昇が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データポイントの密集度は最初の数日間で高く、その後は少し離れます。実績データと予測データ間の相関は高いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 直感的に見て、現時点でのWEIスコアの変化は非常に安定しており、特に大きなリスクや変動は懸念されないと言えます。
– ビジネスにおいては、交通関連の取り組みや政策が安定している可能性があり、このままの状態を維持することが予測されています。
– 社会的には、この安定性は日常の交通状況において大きな変動がないことを示すと考えられ、予測精度の高さが重要です。このため、予測モデルの選択がキーになり得ます。
この分析は、交通カテゴリのWEI平均スコアのデータを基にしていますが、これらの要素が実際のミーティングや戦略にどのように役立つかを念頭に置くと良いでしょう。
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（青色のドット）は初期に集中しており、その後のデータポイントはない。
– 予測線（紫色、シアン色、マゼンタ色）は緩やかな上昇傾向にあり、今後の経済的余裕が微増する予測を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ左端に異常値が1つ（外枠で囲まれた大きな円）あります。この時点で大きな変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは、観測された実際の経済的余裕（WEI）を示しており、初期の評価期間に集中しています。
– 赤い×印は個別の予測データポイントですが、見当たらないため、予測データが欠如している可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、予測の不確実性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がほぼ並行に推移しており、一貫した予測傾向を示していますが、実績データが不足しているため、モデルの精度に疑問が残る部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られているため、相関を評価するのが難しいが、初期には一定の安定性が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、このデータから将来的な個人の経済的余裕が増加するという楽観的な見解を持つかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、交通に関連するサービス（例えば、公共交通機関や自動車販売）が今後の需要増加を期待できるでしょう。
– 社会的には、経済的余裕がある程度増加することが予測されているため、購買力が増し、生活の質が向上する可能性があります。ただし、実績データが短期間に限られているため、この解釈は慎重に行う必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいで、評価値が概ね一定の範囲に留まっています。その後の予測（ランダムフォレスト回帰）は徐々に減少傾向を示していますが、線形回帰や決定木回帰は一定水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにはいくつかの外れ値（黒色の縁取り）が見られますが、それ以外は大きな変動はありません。
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表し、赤い「×」は予測値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の変動幅を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）の間で異なる予測トレンドがあります。特にランダムフォレストの予測は下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データが一定の範囲に集中している一方で、予測の不確かさがその後の期間で拡大しています。
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**:
– 健康状態を示すWEI（健康指標）が一定という初期の実績データは、比較的安定した状態を示唆していますが、将来的な不確かさを考慮すると、改善策が必要である可能性を示唆しています。
– 予測の下降傾向は、対策が取られない場合には健康状態が悪化する可能性があることを示しており、予防や改善のための追加的な施策を検討する必要性を示唆します。
– 交通カテゴリにおいて、この種のデータは個人の健康管理やパフォーマンスの改善に活用される可能性があります。
この視点から、将来的な健康状態の低下を避けるための対策が求め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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は特定の期間に集中しており、安定したスコアを示しています。この間、WEIスコアはあまり変動していません。
– 予測データは日を追うごとにゆるやかに減少しています（特に紫色の線が示すランダムフォレスト回帰）。このことから、今後の心理的ストレスは軽減される可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されています。主に初期のデータで観察され、その他のデータから外れた値を示しています。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、これが基準となります。
– 赤い「X」は予測値を示しており、これが未来の推定ストレスレベルを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、信頼区間を表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**
– 実績データと予測データは期間の初期では近く、次第に予測データのほうが低下しています。これにより、ストレスの軽減が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データにはいくつかの外れ値が見られるため、特定の期間はその他の期間と異なるストレス要因があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の心理的ストレスは特定の期間で安定しており、将来的には減少する予測がされているため、交通関連のストレス要因が減少するか、その対策が有効である可能性が考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスの減少は productivity 向上や幸福度の向上に結びつき、ポジティブな社会的影響をもたらす可能性があります。
このグラフを通じて、交通における心理的ストレス管理の必要性と、その改善の見通しの重要性が浮き彫りになります。
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:
1. **トレンド**:
– 時系列の初期でプロットされた実績データは、比較的一貫しており、横ばい傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値と変動**:
– 初期データにはいくつかの外れ値があり、これらは特定の時点で標準的なパターンから逸脱しています。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、実際のデータポイントです。
– 灰色のボックスは予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼度を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が類似した傾向を示しており、全体的な予測モデルの一致を示唆しています。
5. **相関関係と分布の特徴**:
– 実績データのバラツキと外れ値が予測に影響を与えている可能性があります。予測モデルにとって重要な精度の課題となるでしょう。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データの安定感に比べて予測が全体的に下降していることから、将来的な自治や自由度に対する不安要素を浮き彫りにしています。
– 自治体や交通機関にとって、予測精度の向上や外れ値を削減する対策が求められるでしょう。特に、外れ値として現れている時点を深く分析することにより、予測モデルの改良や運用の最適化が可能となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、ほぼ一定のスコアを示している。特に目立った上昇や下降のトレンドは見られない。
– 予測（特に紫の線で示されるランダムフォレスト回帰）は、2025年7月5日以降急激に増加し、その後横ばいになっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日から7月5日の区間には外れ値（黒い丸で囲まれた点）がいくつかあり、標準的なスコアから逸脱している。
– 予測の不確かさ範囲（灰色領域）と実績データとの差異が見られる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、比較的一定。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は予測を示し、最初の急激な上昇とその後の安定を表している。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、特に変動が大きい。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測線（紫色）が存在し、特に予測線は初期の実績と大きく外れている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は明らかに異なっており、モデルによって予測された値が高めになる傾向がある。
6. **洞察**
– **直感的な感覚**: 人間は予測の大幅な違いや不確かさに気付き、不安定な領域の存在を直感的に察することができる。
– **社会・ビジネスへの影響**: 公平性や公正さに関するWEIスコアが変動していることで、関連する交通サービスや政策が見直される可能性がある。特に急激な予測スコアの上昇は、制度や実施に対する大きな変化を示唆している可能性がある。
全体として、このグラフが示すのは実績値と異なる予測値のギャップであり、特に交通の公平性・公正さにおける潜在的な課題を浮き彫りにしている。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色の点）は横ばいで、約0.8のスコアに集中しています。
– 予測データは、線形回帰（緑色）では横ばい、決定木回帰（水色）およびランダムフォレスト回帰（紫色）はやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、1つだけ明らかに低いスコアの外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、これまでの測定結果を表しています。
– 赤い×は予測を示し、近未来の予測値を指しています。
– 円で囲まれたデータポイントは外れ値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法による線のトレンドはやや異なり、ランダムフォレスト回帰が最も高い伸びを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に狭い範囲で分布しており、ほとんどの値が0.8付近に集中しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 現状維持が続いているようにも見えますが、回帰モデルによると改善の兆しが見られます。これは持続可能性と自治性の向上を示唆しており、交通部門での効果的な政策の兆候となり得ます。
– 外れ値が全体の評価を低く見せる可能性がありますが、この値が単なる異常であると判断されれば、全体のポジティブなトレンドを強調できます。
これに基づき、今後の施策としては、効果的な交通管理や持続可能性向上のためのプロジェクトの継続とそのモニタリングが重要であると考えられます。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は比較的一定の範囲内で推移しています。
– 予測（線形回帰）が緩やかに上昇していることが見られます。
– 決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は初期においては同様の値を示していますが、その後分岐し、特にランダムフォレスト回帰はやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されたデータポイントはありませんが、不確かさの範囲が明示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点の実績AIは、実際のデータポイントを示しています。
– 線形回帰と決定木、ランダムフォレストの予測はそれぞれ異なる予測手法の結果を示しています。
– 灰色で示された領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測の間の違いや、不確かさの範囲が考慮される対象となります。特にランダムフォレスト回帰はより変動しやすく、予測の修正が可能性として考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は予測モデルに対して少しばらつきが見られるが、全体として予測モデルが実績を捉えていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測手法によって将来的に変動が予想されるということです。
– ビジネスや社会においては、安定したインフラストラクチャの提供や教育機会の均等化が重点とされることから、実績AIと予測に大きな差が生じないよう管理が求められます。また、不確かさの範囲が示しているように、変動リスクは引き続き評価と監視が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）には明確なトレンドは見られず、0.6から0.8の間でほぼ横ばいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰・紫の線）はゆるやかに上昇していますが、他の予測モデル（例えば線形回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの中でいくつかの点が外れ値として丸で強調されています。これは異常値として認識されるべきデータです。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は実際に観測されたデータを示します。
– 各予測は異なる方法論（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、次の期間の変動を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は予測の信頼区間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には大きな乖離は見られませんが、予測モデル間での予測の有意な差が見られます。ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高い予測をしていることが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.6から0.8の範囲内に分布しており、密集しています。相関関係の詳細はグラフからは直接見えませんが、全体として変動が少ない印象です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、現状のデータは安定しているが、将来的に改善の兆しがあるように見えます。
– ビジネスや社会への影響として、交通の共生・多様性・自由の保障に関する取り組みは現状維持をしながらも、技術や政策が進むにつれて改善の余地があることが示唆されます。
このグラフは、交通部門における社会的要素の現状と予測を一目で把握するための有用なツールと言えます。データの安定性を活かしつつ、予測される改善を促進するための戦略が求められるでしょう。
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:
以下がグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 日中の時間帯（午前8時-16時）は比較的高い値を示す（黄色・緑色）。
– 午後から夜（午後16時-19時）にかけては低めの値が多い（濃い紫・青）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の午後19時や2025-07-03の午後16時には特に低い値が観察される。
– 急激な変動はそれほど見られない。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはWEIスコアの高さを示しており、黄色や緑が高スコア、青や紫は低スコアを示す。
– 時間帯別に均等に配置されており、各日の変動を把握できる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日での共通したパターンとして、午前中の方が交通のWEIスコアは高い傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前の方が高スコアが多く、午後から夕方にかけてスコアが下がるトレンドがある。
– 日付全体で見ると、特定の時間帯に高スコアが集中している。
6. **直感的な洞察及びビジネスや社会への影響**:
– 交通のWEIスコアが高い午前中が交通のピーク時である可能性。交通量が多い時間帯であり、渋滞対策や交通インフラの強化が求められる。
– 低スコアである夕方以降は交通が少し落ち着いている状態を示唆するため、夜間の交通管理は多少軽減できるかもしれない。
このデータが示す傾向を基に、交通計画やインフラ整備を検討することができるでしょう。
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:
ヒートマップの視覚的特徴と洞察について以下の通り述べます。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドを判断するには、30日間のデータ全体が必要ですが、示された5日間では明確なトレンドは確認できません。
– ただし、特定の日（7月3日）で値が低下している点が特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と5日の時間帯において、値が高くなっている様子が見られます。
– 7月2日と4日の値は中程度で安定しているようです。
– 7月3日における急激な低下は注目すべき外れ値です。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの大小を示しており、黄から緑の区間で高いスコアを示します。
– 藍色はより低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同日の異なる時間帯を比較することでピーク時間帯や低調な時間帯の特徴が見られますが、今のところ特定の時間帯での一貫したパターンは確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間内におけるピーク時間（16時）が散見され、時間帯による分布の変動がある可能性が浮かびます。
6. **直感的・ビジネス及び社会への影響**
– 社会やビジネス環境に対しては、混雑や交通状況の変化に対する影響を意味する可能性があります。
– 低下したスコア（7月3日）は、特定のイベントや交通障害が発生したことを示唆しています。
– 継続的な分析により、通勤ラッシュや非ラッシュ時間帯の動向を把握し、交通管理や都市計画への活用が考えられるでしょう。
この分析は、示された5日間に基づく概略であり、更なる詳細な分析には全期間のデータが必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確なトレンドが見えにくいですが、色の変化から一定の周期性がありそうです。特に9時や16時に黄色が見られ、ピーク時を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日19時に顕著な青色があり、他の時間帯に比べて値が低いことを示しています。これは特異なイベントや少ない交通量を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が、WEIの平均スコアの高低を示しています。黄色と緑が高いスコア、青と紫が低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別に、一日の中でスコアが変動していることが色の違いから示されています。朝と夕方のピークは一般的な通勤時間帯で交通量が増えるためと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方に黄色や緑色が多く、これが一般的な交通の増加を示しています。逆に、昼間や夜遅くには紫や青が多く、交通量が減少していることが示されています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップを見たとき、人々は交通のピーク時間が直感的に理解できます。交通管理者やプランナーは、この情報を活用してピーク時の交通渋滞を緩和する対策を講じることができます。また、公共交通機関の効率的な運行スケジュールの設計に役立つでしょう。これにより、移動の効率化や環境への負荷軽減にも寄与する可能性があります。
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、交通カテゴリのWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。30日間のデータに基づいています。
### トレンド
トレンドはヒートマップでは直接見えませんが、相関の強さから長期間の関係性が推測できます。
### 外れ値や急激な変動
ヒートマップに外れ値や急激な変動は示されていませんが、相関の高さや低さが気になる点です。
### プロットや要素の意味
– 色：赤は高い正の相関、青は高い負の相関を示します。
– 密度：ヒートマップの色の濃さが相関の強さを表しています。
### 時系列データの関係性
複数のWEI項目がどれほど相互に関連しているかが視覚化されています。特に「個人WEI平均」と「総合WEI」の間に強い相関（0.86）が見られます。
### 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI (自由度と自治)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」が非常に高い相関（0.93）を持っています。これは自治が公平性に寄与する可能性を示唆しています。
– 逆に、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が低い（0.03）ことから、これらの要素が独立していると考えられます。
### 直感的な理解と影響
– 高い相関項目は関連性が強く、政策形成や事業戦略に影響する可能性があります。
– たとえば、「個人WEI (自由度と自治)」が向上すると、「社会WEI (公平性・公正さ)」も向上する傾向にあるため、個人の自由度を高めることが社会全体の公平性を改善する鍵となるかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– 高い相関がある要素に注力することで、効率的な政策実施やサービス提供が可能になります。
– 交通関連のサービス提供者は、個人の自由度を考慮したサービス設計や、自治の促進が全体の満足度向上に貢献すると考えられます。
このヒートマップは、交通分野でのWEIの相互関係を深く理解するための貴重なツールです。
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:
以下は、与えられた箱ひげ図についての分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、特定のトレンドは見当たりませんが、各カテゴリの中でスコアの中央値やばらつきに違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリには外れ値が見られ、特に「個人WEI（経済的余裕）」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で顕著です。これらの外れ値は、極端に異なる貢献者や環境条件があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱はデータの分布を示し、中央の線は中央値を表します。箱の上下の縁は第1四分位数と第3四分位数を示し、箱から突出する線はウィスカーであり、データの全範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリが示され、それぞれが異なるWEIタイプを代表した変動を示します。時系列データとしての明らかな関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIカテゴリ間には相関があるかどうかを直接示す情報はありませんが、スコアの中央値やばらつきによるカテゴリの比較が可能です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 大きなばらつきや外れ値があるカテゴリでは、個人または社会に対するイニシアチブの効果にバラツキがあることが考えられます。
– 経済的余裕や共生・多様性の分野での大きな変動は、政策や社会プログラムの実行において注目すべき領域である可能性があります。
全体的に、WEIスコアの分析は、交通関連の状況や社会的な影響を理解する上で重要な手がかりを提供します。外れ値やばらつきのあるカテゴリはさらなる精査が必要であり、特に政策研究やサービスの評価に役立つかもしれません。
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、交通に関連するデータの主成分分析（PCA）を示しており、第1主成分と第2主成分の散布図です。この図を通じて以下の点について考察します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドや周期性は見られません。データポイントは比較的ランダムに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に際立った外れ値は見受けられませんが、第1主成分が正の大きな値を持つ点が何点かあり、それらは他の点と異なる特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 散布図の各点は、交通関連の30日間のデータに含まれる観測の主要な特性を示しています。
– 第1主成分はデータの48%の分散を説明しており、第2主成分は29%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータがうまく可視化できているわけではありませんが、相関が強いかどうかを視覚的に見極める必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に弱い相関があるかもしれないですが、両者の数値間に劇的な変化は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 交通に関する特定の要素（例：混雑、事故、運行状況）を捉えるための特徴を浮き彫りにするためにPCAが利用されていることが考えられます。
– 移動パターンの分析により、交通戦略の最適化や混雑の緩和策の立案に役立つ可能性があります。
全体として、このPCA結果を通じて、交通データの中から主要な変動要因を把握し、戦略的な意思決定の一助とすることができるでしょう。
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。
