📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを基に、WEIスコアに関する詳細な分析を行いました。以下にその結果を示します。
### 時系列推移
1. **総合WEIスコア**: データセットの全体的な傾向として、WEIスコアには短期間での激しい変動が見られます。特に、7月2日から7月4日までの間に、多くの大きな変動が確認できます。
2. **個人WEI平均**: 変動は他の項目よりも大きく見られ、7月3日と4日に顕著な低下と上昇が観察される。
3. **社会WEI平均**: 比較的安定しているが、7月2日と4日に区切りのスコアが観察されています。特に7月2日の0.83は他の日付と比較して高かった。
### 異常値
– 総合WEIの0.81という7月2日のスコアおよび0.65という7月3日のスコアは異常値として指摘されています。これらは急激な変動を表しており、一時的な社会的または個人的な変化があった可能性を示唆します。
– 個人WEI平均において、7月3日の0.60というスコアは異常値として目立ちます。この日には個人の健康状態や心理的要因に急変があったのかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 減少傾向はあまり見られませんが、短期間のスパイクやドロップが顕著です。
– **季節性**: 日付の間に一貫したパターンがなく、瞬間的な変動が多いことから、明確な季節性のパターンの識別は困難です。
– **残差**: 説明できない変動が多く、予測外の要因が存在している可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、「健康状態」と「心理的ストレス」の相関が高い可能性が考えられます。ストレスの増減が健康スコアと密接に関連していることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図より、一部の項目におけるWEIスコアは中央値付近に集まりつつも、外れ値が散見される。これらの外れ値は異常な変動を指している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**（寄与率: 0.57）と**PC2**（寄与率: 0.22）は、データセットの主要な変動要因を示します。PC1は、全体的なWEIスコアに対する最も強い影響を持ち、健康状態や経済的余裕がこれに寄与していると考えられます。PC2は、個人的なストレスや社会的公平性に関連している可能性があります。
### 結論
このWEIデータは、多くの変動と異常を示しますが、それらはおそらくイベントに基づく一時的なものであると考えられます。また、主要な構成要素分析により、健康、経済、ストレスが全体のWEIの変動に影響を及ぼしていることが示唆されます。今後の分析には、短期の個人要因と社会経済的な影響との相互関係を考慮することが重要であるでしょう。
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、以下の点が考えられます。
1. **トレンド**:
– 前半（2025年7月～9月）はWEIスコアが低下傾向にあります。
– 後半（2026年6月〜7月）はWEIスコアが高い状態で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初めにいくつかの外れ値が見られ、これが異常値として強調されています。
– WEIスコアは通常、高い値を維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、これにより実際のWEIスコアの変遷がわかります。
– 緑色の点は前年の比較データを示しており、昨年と今年の動向を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、全体的な動向に大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値と他のデータ点との間に大きな隔たりがあり、異常なイベントが発生した可能性があります。
6. **直感的な見解と社会への影響**:
– データは交通関連の指標であるため、初期の異常は特異な交通イベントによる影響を示す可能性があります。
– WEIスコアの高い安定性は、交通システムの信頼性や効率性が向上している可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、安定した交通パターンによって、物流や通勤の効率が向上する可能性があります。
全体として、短期的な異常を除けば、交通カテゴリのWEIスコアは徐々に安定し、高い評価を維持していることが見受けられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの時間枠に分かれています。最初の部分は2025年7月付近に集中し、WEIスコアは0.6から0.8の範囲でわずかに変動しています。次に、2026年6月にデータポイントが再び現れますが、スコアは0.6を中心に多少の変動を見せます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として表示されているデータポイントが2025年7月に存在します。このポイントは異常値として識別されており、予測範囲（xAI/3σ）外に位置している可能性があります。
– 急激な変動は特に見受けられません。データが2つの異なる期間にわたり密集しているため、急激な変化があるとしてもそれが目立つことはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い実績（実績AI）**: このデータは、観測された実績値を示しています。
– **赤いXの予測（予測AI）**: 予測値が将来のスコアとして示されていますが、この期間にはデータがありません。
– **淡い灰色の予測の不確かさ範囲**: 予測値の信頼区間を示しており、モデルが予測するスコアの範囲を表しています。
– **異常値（黒いサークル）**: 異常としてマークされたデータポイントで、他のデータとは異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 現実的な観測値と予測値の間に直接的な視覚的比較は見られませんが、2つの主要な時期（2025年と2026年）があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、期間ごとにスコアが似た範囲にあるため、特に高い相関や強い変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– データが示す不連続性や異常スコアは、交通関連の測定や予測における季節的要因や突発的なイベントの影響を示唆している可能性があります。
– WEIスコアの変動は、交通の効率性やパフォーマンスの指標として考えることができ、異常値の分析は改善の余地がある領域の特定に役立つでしょう。
– ビジネスや政策決定者にとっては、予測精度の向上と異常の迅速な特定が効率的な交通管理に寄与しうると考えられます。
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:
このグラフを分析して、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（2025年7月以降）は横ばいですが、その後のデータ（2026年7月頃）は再び安定しています。
– 明確な長期的な上昇や下降トレンドは見られないが、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイントに1つの外れ値が黒い円で強調されています。これは他のデータポイントと比べて異常であることを示しています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測の一つの手法の結果を表しています。
– 緑の点は前年と比較するためのデータで、安定している様子がわかります。
– 色付きの線（紫、緑、赤）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）の結果を示しますが、それぞれの予測が実績と大きく異なることはないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データの間には密接な関連性があり、各予測手法が過去の実績に基づいて的確に未来を予測していると考えられます。
– 色の濃淡や配置に顕著な相関はなく、予測の信頼性を示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体が0.7〜0.9の範囲内に収まり、比較的一貫性のある分布を持っています。
– 異なる手法の予測もこの範囲内に留まっており、予測精度が高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– グラフが示唆するのは、交通に関連するこのWEIスコアが安定した状態にあるということです。
– これは社会の交通機関の効率や一貫性が維持されていることを示し、安心感をもたらす可能性があります。
– 交通政策や計画において、予測モデルの信頼性を評価し、長期的な施策の立案に役立てられます。
このグラフの特徴は、異常値が少なく、予測のばらつきも小さいため、比較的安定した状況を示しています。様々な予測手法による一貫した予測がその信頼性を補強しています。
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:
以下の分析を提供します。
### 1. トレンド
– グラフの左側で、最も初期の実績データがありますが、その後予測データのみが示されています。
– 実績データは短い期間での提供のようです。しかし、予測から判断すると、スコアは初期の段階からやや上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最初の実績データ（青いプロット）は、次の同じ時期の予測よりも高い値を示しているようです。
– いくつかのプロットは異常値としてマークされており、これがWEIスコアにどのように影響を与えるかを考察する必要があります。
### 3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実績データを表し、緑のプロットは前年の比較データです。
– 紫、ピンクなどの線は異なる予測手法（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の関係性
– 実績データと予測データの間に多少のずれがありますが、全体として予測が実績を追随しているようです。
– 異常値が将来の予測にどの程度作用しているかの検討が必要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に軽い逆相関が見られる部分があります。これが季節的な影響や特殊要因によるものかを分析する必要があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 初期の高い実績スコアから、予測がそれをなかなか上回れない状態は、経済的な支出や交通関連のコストが高いことを示唆している可能性があります。
– ビジネスでは、交通コストを削減するための効率的な手段が求められ、予測手法の精度向上が経済的余裕に直結するという認識を広めることが重要です。
全体として、このグラフは交通カテゴリーにおける経済的余裕の指標として用いられ、特に予測値が実績とどのように一致するかを検討することで、将来的な交通戦略の策定に役立つと考えられます。
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:
以下に、グラフの分析および洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 初期においてWEIスコアは比較的高め（約0.8以上）で維持されています。しかし、その後、急激な下降を示しています。
– 全体的なトレンドとしては、予測の傾向線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が異なる傾向を示していることから、不確実性が存在している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイント間で急激な下降が見られます。異常値（緑色のリング）がその変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、Xは予測を示しています。大きな緑色の点は比較のための前年の平均AIスコアを示している可能性があります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が示されており、実績データは限られた期間に集中しています。予測はその後の広い期間にわたって示されており、異なる回帰手法によって結果のばらつきが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、時期により大きく変動していますが、具体的な相関関係はこのグラフでは明確に示されていません。
6. **直感的な洞察及びビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激な変動は何らかのイベント（例えば、交通事故や体調の急変）を示している可能性があります。これがユーザーの健康状態や安全性に影響を与える要因となり得ます。
– ビジネス上の観点では、これらの予測を用いてリスク管理や健康管理の改善策を講じることが考えられます。交通カテゴリであるため、車両の安全機能のアップデートや、新たな健康デバイスの開発などにつながる可能性があります。
このグラフは、時間経過とともに変わるWEIスコアの分析により、個人の健康状態に関する貴重な洞察を提供することが考えられます。
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**:
– 初期のデータポイントのみが表示されており、全体のトレンドを把握するのが困難です。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値が異なる方向を示しているので、明確な連続的トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒で示された「異常値」が一つあり、これが他のデータポイントから明確に離れています。これがデータの変動にどのような影響を与えるかは興味深い点です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータで、初期にのみ存在します。
– 緑の点は前年の比較データで、2026年6月頃に集中しています。
– 予測の幅や異なるモデルの予測値が色分けされ、分析の多様性と不確実性を示しています。
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が近い期間に互いに対比できるほど重なっている期間が少ないので、直接の比較が難しいですが、モデルの精度を比較するための基準が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータ表示からは明確な相関や分布パターンを特定するには不十分です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、心理的ストレスの異常値がどのような状況や要因によって引き起こされたのかを探る必要があることです。
– ビジネスや社会への影響としては、交通に関連するストレス指標が効果的に予測されるならば、人々の移動習慣や都市計画、ストレスの軽減策などに役立つ可能性があります。
このグラフでは、情報が限られているため正確な結論を出すにはさらなるデータポイントや詳細情報が必要です。ただし、異なる予測モデルの結果を比較することにより、どのモデルがさらに信頼性があるかを判断するための議論の基礎にはなります。
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:
このグラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 初期の期間において、実績のWEIスコア（青い点）は横ばいから下降する傾向を示しています。これは、個々の自由度と自治スコアが低下していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値（黒い円）は初期に集中しており、この時期に異常なイベントや変動が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績（青）は実際のデータを示しています。
– 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、灰色の範囲）は今後の推移を示しており、全体として上昇傾向を予測しています。
– 緑色の点は前年と比較したデータを示しています。これが右側に位置していることから、前年同期に比べて改善し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:**
– 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）が示す推移は一致している部分と異なる部分がありますが、翌年には改善すると予測されていることが共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績値と予測値の間にはいくらかの乖離があるものの、全体的に予測は改善を見込んでいます。
6. **人間の直感的理解とビジネス・社会への影響:**
– グラフは、交通に関する自由度と自治における短期的な低下を示しているものの、長期的には改善する可能性を示唆しています。
– 交通政策の変更やインフラ投資が成長を促進する可能性があるため、戦略的な改善策を検討する価値があります。
このグラフは、交通セクターにおける自由度と自治の改善の可能性を予測し、それに伴う戦略的判断をサポートします。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
#### 1. トレンド
– 初期の数か月間（2025年7月～10月）のWEIスコアは比較的安定しているように見えますが、少し下降しています。
– その後、データが欠落しているか、評価が行われていない期間が長くあります。
– 2026年になるとデータが再度現れ、比較することでスコアが大幅に改善されたことがわかります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年の初めに異常値が見られるが、そこからのデータがスコアのずれを示しています。
– 2026年に入ると急激にスコアが安定して高くなる。この間に何らかの変革や改善があったのかもしれません。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）**: 実際のスコア推移。
– **予測（赤）**: 予測されたスコアで、実績に比べて予測は低めの傾向があります。
– **異常値（黒丸）**: 外れ値として特定されています。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**: 予測の不確かさが示されているが、比較的狭い範囲。
– **比較（ライトグリーン）**: 前年のデータと比較しての改善を視覚化。
#### 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には乖離があるが、全体のトレンド感は近い。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間で多少の差異がありますが、全般的に同じ方向性を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測データと実績データは初期には乖離があるが、改善後は近づいており、精度が向上している可能性。
#### 6. 人間の直感と影響
– 初期段階でのデータのばらつきや外れ値がユーザーの信頼を損なった可能性。しかしその後の大幅な改善が示され、交通カテゴリーにおける公平性や公正さにおいて改善があったと感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、問題点を特定し改善した結果が見えるため、市民の交通における公平性や信頼性が向上したことが予想されます。これにより、利用者満足度も向上し、政策の成功を示唆しています。
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:**
– グラフ全体では、予測データが示唆しているように、最初の段階でのスコアは高く、その後は長期間にわたってデータが欠けているか、明確なトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータポイントには1つの異常値があり、それはほかの値よりもかなり低いWEI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を示し、紫の線（ランダムフォレスト回帰による予測）がその先を示しています。
– 緑の点は前年の比較データです。
– オレンジの円が異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測のデータが示されており、実績データは初期だけで、その後の予測が続きます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– ランダムフォレスト回帰による予測と他のモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰）がそれぞれ異なる時期に示されており、予測の不確かさ範囲が示されていないため、モデル間の相関や誤差範囲は明確ではありません。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響:**
– 初期の実績が非常に高いことから、開始時点でのWEI（持続可能性と自治性）スコアにおけるポジティブな基礎があったと考えられます。異常値を除いて、安定した高いスコアを維持することは、持続可能な交通施策の成功を示唆します。
– ただし、長期的なデータ不足は、持続的な改善や調整が必要かもしれないことを示しており、データ収集の改善が必要です。
この洞察は長期的な改善の計画策定に役立つでしょう。場合によっては、新しい戦略や方法論を実施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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– **実績（青色）**: 最初の期間はWEIスコアが安定していますが、その後やや低下しています。
– **予測（ピンク線）**: いくつかの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ともに初期の実績データが高く、その後、ある程度の下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– **異常値（黒い円）**: 最初の期間中に記録されています。これは実績スコアに対する予測の不一致があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青）**: 実際の測定データ。
– **予測（ピンク、紫）**: 予測アルゴリズムによる推測値。
– **前年（緑）**: 過去のデータを示しており、他のデータと比較の基準となります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 初期の実績と予測の間には類似性がありますが、時間が経過するにつれて予測と実績の間に乖離が見られることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期には実績と予測が比較的強い相関を示していますが、その後の乖離が指摘可能です。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期の安定した実績スコアは、交通における社会基盤がしっかりしていることを示していましたが、その後のスコアの低下は何らかの社会的変化や環境要因の影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや社会における影響として、交通基盤の減少は通勤や物流に影響を及ぼし、社会全体の効率性を低下させる可能性があります。適切な対策が講じられる必要があります。
全体として、このグラフから得られる主な洞察は、交通における社会基盤の評価の変化を捉え、今後の計画や投資を検討するための指針となることです。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは高い位置に集まっているものの、急激に下降しています。この短期間での下降は注目すべきです。その後、データポイントが右側に緑色で並んでいることから、予測に関する情報が示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれている部分は「異常値」として指摘されています。予測ラインと実績の間に差異が生じているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、実データが初めに高い値を示しています。
– Xマークと異なる色の線は、様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**:
– 最初のデータポイントは実績に基づくもので、その後の緑色の点は前年と比較した予測データである可能性があります。予測は異なるモデルに基づいており、それぞれの予測の方向は一致していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータでは急上昇し、その後下降しており、予測では同様のパターンが見られないようです。このため、過去のデータと未来の予測には一定の乖離が見られます。
6. **直感的に感じる点と社会的影響**:
– 初期の急激なスコアの上昇とその後の下降は、何らかの突然の変化（例えばポリシーの変更や大規模なイベント）を示唆しているかもしれません。
– 予測が異なる可能性は、様々なモデルが同じデータに対して異なる解釈をしていることを指摘します。これにより、政策決定や今後の方針策定には注意が必要です。
– 特に交通分野では、社会の持続可能性や多様性に関する方針が大きく影響を受ける可能性があります。この変動を考慮した柔軟な対応が求められるでしょう。
総じて、このグラフは短期間での急激な変動とさまざまな予測モデルの異なる方向性を示しているため、慎重な分析と多角的なアプローチが必要とされます。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEIスコアの時系列データを視覚化しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 時系列は4日間のデータで、各日の異なる時間帯（8時、16時、19時）のWEIスコアがヒートマップで示されています。
– 色の変化に周期性や大きなトレンドは見られず、期間が短いため基本的なトレンドは把握しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の19時、最も低いスコア（濃い紫）が観測され、これは注目すべき外れ値または異常値として扱えます。
3. **各要素の意味**
– 色の変化がスコアの高低を示しており、黄色が高く、紫が低いスコアを示します。
– 日毎の時間帯でスコアに大きな違いが見られ、時間帯ごとの交通パターンに特徴がある可能性があります。
4. **時系列データの関係性**
– 異なる日同士での一致性は見られず、個別時間帯のパターンが独立しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間でのデータのため、相関関係を明確に判別することは難しいですが、16時は比較的高めのスコアが見られる傾向があります。
6. **洞察と影響**
– 時間帯によって交通のストレスや混雑具合が異なる可能性が示唆されます。これは、交通管理や公共交通機関の運行計画に影響を与えるかもしれません。
– WEIスコアが低い時間帯には、何らかの問題（例えば、事故や工事）が発生していた可能性があり、追加の調査が必要です。
全体として、このヒートマップは短期間の特定の時間帯における交通パフォーマンスを示しており、詳細な分析によってさらに深い洞察を得られる可能性があります。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおける個人WEI平均スコアの360日間の時系列データを示しています。以下にその分析を行います。
1. **トレンド**:
– 横方向（日付方向）には、概ね色の変化は見られます。これがトレンドを示していますが、詳細なトレンドを判断するには情報が不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日に非常に低いスコアが見られます（紫色）。この日は他の日と比べて顕著な変動があり、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはWEIスコアの高低を示しています。黄色に近いほど高く、紫色に近いほど低いことを示しています。
– 縦の時間帯（時間帯: 8時、16時、19時）での変化があり、明確なパターンは見受けられませんが、特定の時間帯に異なるスコアが記録されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの変動を明確に示しており、特に16時帯で変動が激しいことがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月2日から7月3日にかけての低下が顕著なため、特定の日の交通状況がスコアに大きく影響を与えたと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 2025年7月3日の低スコアは、交通トラブルやイベントなどが原因である可能性があります。このような変動は通勤者やビジネスに影響を及ぼす可能性があります。
– 高スコアの日は、交通が円滑な日と直感的に理解され、重点的に分析すべきです。
全体として、このヒートマップは、日付と時間帯ごとの交通状態をスコアとして視覚的に把握するのに有効です。特に異常値とその影響を理解することで、交通管理や政策決定に役立てることができるでしょう。
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、与えられたヒートマップの分析です。
1. **トレンド:**
– 時系列における顕著なトレンド（上昇、下降）は見られません。
– 特定の時間帯において、日ごとに色のパターンが異なっているため、一定の周期性や一貫した動きは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月1日の19時台にブルーのエリアがあり、色の変化が明確です。これは他の日と比較して、数値が特に低い外れ値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（色、密度など）の意味:**
– ヒートマップの色は、社会WEI平均スコアの値を示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 朝8時から午後16時までの日中において、色がより明るい傾向がありますが、日によって大きく異なることもあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同一日内での時間帯ごとのデータに明確なパターンは見えませんが、特定の日（例えば2025年7月1日）は他の日と異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯（日中）に全体的に高いスコアが見られる傾向にありますが、一貫した相関関係は確認できません。
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に関する洞察:**
– 日中の高い社会WEIスコアは、交通活動が活発であることを示している可能性があります。特に、黄色が多い時間帯は、交通の流れが効率的であるか、または利用が多いことを示唆しています。
– 業界においては、この情報を使って交通計画やリソースの配分を最適化することが可能です。特に、異常値の日（2025年7月1日19時）は交通量の増加や秩序の乱れが原因でないかを確認する必要があり、その対応策を検討することが重要です。
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:
### ヒートマップ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は時系列データのトレンドを示すものではなく、項目間の相関関係を1枚の図で表現しています。しかし、項目間の相関が高い場合、それらの項目が似たトレンドを持つ可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップでの外れ値は、相関が他と著しく異なる要素を示し得ます。例えば、個人WEI（健康状態）と社会WEI（公平性・公正さ）の相関が非常に低い（0.20）ことが突出した特徴です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– プロットの色は項目間の相関の強さを示しています。濃い赤色ほど正の相関が高く、濃い青色ほど負または非常に低い相関を示します。
– 例えば、個人WEI（自由度と自治）と総合WEIの相関が最も高い（0.91）ことから、その項目が総合WEIに大きな影響を与えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 総じて、個人WEI平均と社会WEI平均は比較的高い相関（0.74）を持っており、これらが相互に影響し合っている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 社会WEI（持続可能性と自治性）と個人WEI（自由度と自治）の間には高い相関（0.78）が見られ、これらが密接に関連していることを示しています。
– 総合WEIと個人WEI（経済的余裕）の相関が比較的低い（0.60）ことは、個人の経済的状況が直接的には総合WEIに大きな影響を与えていない可能性を示しています。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 自由度や自治の感覚が総合的な幸福感やWEIに大きな影響を与えているため、企業や政府が市民の自主性を重視することが重要です。
– 社会的な公平性と健康状態の間の弱い相関から、これらを改善するために個別の施策が必要であることが示唆されます。
このヒートマップは、個人の主観的な要素と社会的な枠組みがどのように交差し、全体的な幸福感に影響を与えているかを理解する手助けとなります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、各カテゴリ（総合WEI、個人WEI、社会WEI）におけるスコアの中央値は大きな変動が見られないため、横ばいであると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスプロットにはいくつかの外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済幸福感）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などで目立ちます。
– 外れ値の存在は、特定の期間や状況でこれらの要因が予測外の影響を受けた可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスプロットの範囲（四分位範囲）は、データのばらつきを示しています。「個人WEI（経済幸福感）」は範囲が広い一方、「個人WEI（社会的公平）」は比較的狭い範囲に集まっています。
– 色の違いは、各WEIタイプの区別を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**:
– 各タイプのスコアが示す関係は、全体として一貫性があり、大きなギャップは見られません。しかし、異なるWEIタイプ間でのばらつきや外れ値の位置に注目すると、より詳細な分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関関係は見られないものの、各カテゴリ間でのスコアの分布は類似しているため、一定の共通要因が背景にあるかもしれません。
6. **直感的な理解と影響**:
– 多くのデータが0.6から0.9の範囲に集中しているため、多くの人々がWEIスコアを高く評価していることがうかがえます。
– 外れ値の分析は、交通に関連する政策やインフラの改善が必要な領域を特定する助けになるでしょう。特に、個人の「経済幸福感」や「心理的ストレス」に関する改善は、重要な社会的インパクトをもたらす可能性があります。
### ビジネスや社会的影響
– WEIスコアの分布を理解することで、交通インフラの改善や政策決定に役立つ可能性があります。
– 政策立案者や都市計画関係者は、外れ値が示す問題領域に焦点を当て、具体的な解決策を模索するためのデータとして活用できるでしょう。
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:
グラフは、交通に関するデータセットの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**
– 特定の上昇や下降のトレンドはこの散布図からは見られません。データは特定の方向性を持たず、散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上と左下に離れている点は外れ値と考えられます。これらの点は他のデータポイントから異なる行動を示しているため、特殊な状況や異常を示しているかもしれません。
3. **要素の意味**
– 第1主成分と第2主成分の軸は、それぞれのデータを説明する重要度を示しています。第1主成分が57%と高い寄与率を持つため、この軸がデータの主要な変動を示している可能性があります。
– データポイントの分布から、主成分が関係する要素間の相対的な違いを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データポイントは時系列データの集計結果を示しているため、配列や密度の違いはないですが、外れ値により時系列内での変動があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 広がりから、強い相関は見られませんが、幾つかのデータポイントが同じパターンを描いていない場所に存在していて、異なる特性を持つグループがある可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 外れ値の存在は、特異な交通イベントや季節変動、または計測ミスなどを反映している可能性があります。
– 主成分の分析により、交通データの主要な変動要因を特定し、効率的な交通改善策や経済活動のモニタリングに役立てることができるでしょう。
この分析により、交通に関連する重要なパターンや異常を理解し、戦略的な意思決定のヒントにすることが可能です。
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。
