📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果:
#### 1. 時系列推移:
– **総合WEI**: データは360日間のものですが、ここでは特に直近数日間のデータに焦点を当てています。総合WEIは0.65から0.81までの範囲で変動しており、上昇も降下も記録されているため、特に安定したトレンドが見られないが、全体的にやや変動しています。
– **個人WEI平均**: 同様に0.60から0.78までの間で変動し、一部で急激な上昇と下降が見られます。
– **社会WEI平均**: こちらも0.70から0.82まで変動し、全体的に個人よりも高い点数を保っています。
– 各詳細項目も類似の変動パターンを示し、特に「経済的余裕」と「持続可能性と自治性」は比較的高いスコアを維持している。
#### 2. 異常値:
– **総合WEI**では、2025年7月2日(0.81)と7月3日(0.65)に異常な高低の値が観測されました。7月2日の高スコアは「社会WEI」の急上昇が寄与している可能性があります。
– **個人WEI平均**において、7月3日(0.60)に低いスコアが観測され、これは経済と健康の変動による影響が考えられます。
– **社会WEI平均**の異常値は複数の日付で観測されましたが、特に7月2日の0.83は社会的な何らかの要因(例: 社会基盤の向上)が寄与したと考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– 長期的なトレンドは、全体的に一定の水準を維持するベースラインがあるものの、短期間での急激な変動が顕著です。
– 季節的なパターンは明確には観測されていないが、小さな波動が継続している。
– 残差部分には、これらの変動を説明できないランダムな動きが多く含まれており、特定の日における予測不能な要因の影響が示唆されます。
#### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**: 「個人経済的余裕」と「社会基盤」は高い相関を持ち、これは経済状況の改善が教育やインフラの利用向上につながる可能性を示唆しています。
– 一方で、「心理的ストレス」と「個人自律性」の間には逆相関があり、ストレスが高くなると自律的な判断が難しくなるという解釈が可能です。
#### 5. データ分布:
– 箱ひげ図によると、多くの項目でデータのばらつきが見られ、特に「個人健康」と「心理的ストレス」では中央値が明確に外れ値に囲まれています。
– 外れ値の存在は、イベントベースまたは個別要因の影響を考慮する必要があることを示しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1 (51%)**と**PC2 (28%)**の寄与率は、WEIの変動の大部分を説明しています。PC1は、全体的な個人および社会的な福祉指標のラインを主に表し、PC2は特定の項目間の差異を調整する役割を果たしています。
– 特に、PC1が強い要因で現れるのは、長期的に個人と社会の双方の強さが反映されていることを示唆し、統合的な政策の効果が影響している可能性があります。
### 推察:
現時点でのデータでは、特定の日付での急激な変
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:
Certainly! Let’s analyze this time-series scatter plot.
1. **トレンド:**
– 初めの期間（左側）では、実績AIによるデータ（青いプロット）は大きな変動なくほぼ横ばいで推移しています。
– グラフ終盤（右側）の過去データ（緑のプロット）と比較すると、データセットに大きな間隔の日が空いていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値として、実績のデータ中に存在している黒い縁取りがあるプロットがあります。これは異常値として扱われています。
3. **各プロットや要素:**
– 青いプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年データを示しています。
– グレーのバンドは予測の不確かさを示し、X印は予測AIによるポイントです。
– 紫とピンクの線はそれぞれ、決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測結果を表しています。
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重なりがなく、時系列の連続性が欠けています。異なる期間における傾向の変化が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと前年データとの間には直接の関係性が見られません。予測データの精度をより深く理解するためには、決定木やランダムフォレスト回帰の予測結果と実際のデータの差異を考慮する必要があります。
6. **直感と影響:**
– 期間の大きなギャップと外れ値の存在から、データ収集や解析に問題があった可能性を示唆しています。
– 交通に関連した指標であるため、予測が不確実さを抱えることは、輸送や物流の計画に影響を与える可能性があります。このような情報を基に、関係者は計画の見直しやリスク管理の強化を図るべきです。
この分析を基に、更なるデータ分析やモデリングの改善をすることで、より精度の高い予測が可能になります。
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:
このグラフからは以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**: 実績データ（青のプロット）は初期の数値がやや高く、ゆっくりとした下降トレンドを示しています。その後、データはほとんど更新されていないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**: 青丸の中に太い黒い円で示された異常値があります。これによって特定の日において通常とは異なる現象があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の測定値を示しています。
– 赤の×印と各色の線は異なる予測モデルの結果を示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測結果が見られます。
– 緑の小さなプロットは昨年の同時期のデータを比較用に示しており、現在のデータが過去とどう違うかを分析できるようにしています。
4. **複数の時系列データの関係性**: 予測曲線が異なる傾向を示していることから、使用するモデルによって将来のデータ予測にばらつきがあることがわかります。線形回帰と決定木、ランダムフォレストによる予測結果が異なっているのが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**: 実績データは予測の正確さを検証するための基準となりますが、異なるモデルが示す予測値のばらつきから、他の変数や要因が影響を与える可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**: このグラフは交通に関するデータを扱っており、予測の精度は交通管理とその効率化に寄与します。直感的には、過去のデータに基づく予測の精度と異常値の特定が、交通パターンの最適化と予防的対策の実施に役立ちます。また、異常値の検出は顧客体験に影響を与える可能性がある事故や渋滞対策として有用です。
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:
以下は示されているグラフの分析結果です。
1. **トレンドについて**:
– 実績のデータは左側に集中しており、そこから明らかな上昇または下降の長期トレンドは見受けられません。右側の昨年のデータと比較すると、時期が異なりますが、全体的に安定したスコア範囲に留まっている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには幾つかの異常値（丸で囲まれたデータポイント）が見られます。これらはデータ収集時の例外的な出来事、測定誤差等を示唆している可能性があります。詳細な検討が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グラフは複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示しており、それぞれは異なる色の線で表示されています。これにより、異なるモデルが本データをどのように捉えているかの違いを視覚的に確認できます。
– 緑の点は前年のデータとして示されており、過去との比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の値が近いことから、予測モデルは過去の実績データに基づいて比較的良好な予測を行っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しているように見えますが、異常値が存在することから、データの分布には一定のばらつきがある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データが安定していることから、交通関連の社会的状況が比較的一貫している可能性があります。ただし、異常値は特定の出来事や対策が必要な項目を示唆している可能性があるため、その分析が求められます。
– 予測と実績が近似していることは、現在の予測モデルが有効であることを示しており、これを基にした施策の策定が望ましいです。
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**
– データは主に冒頭と最終時点で集中しているため、全体的なトレンドは明確ではありません。しかし、冒頭のデータは比較的安定しており、終盤に大きな変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の点（実績）には黒い円で囲まれた異常値が存在しており、初期の計測では顕著な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実測AI）」を表し、データの実測値を示しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、前年との比較を表しており、最終時点で大きく変動しています。
– 予測は線形回帰（紫）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）といった手法で表示され、それぞれの手法で異なる予測結果が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果は非常によく似ているものの、時点ごとのばらつきが見られません。これはまだ評価されるべき点ではなく、比較中の実績と予測が一致するかに注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が明確であり、その分布は一定の範囲内に収まらないことが観察されます。異常値を除けば、分布は比較的一様です。
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**
– 経済的余裕が大きく変動することは、交通カテゴリにおいて重要なサインと考えられます。異常値の存在は、予測モデルやデータ収集プロセスの見直しを促すかもしれません。
– 最終的に大きな変動が見られるため、この期間に何らかの外的要因（政策変更や経済イベント）があった可能性があり、その影響を評価することが重要です。ビジネスにおいては、予測よりも異常値や変動を適切に管理することで、リスク軽減や戦略的な意思決定に役立てられます。
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:
このグラフについて、以下の点を考察します。
1. **トレンド**
– 初期の期間では急激な下降が見られますが、その後安定しています。
– その後のデータは過去の経験と比較して似たような値を示しており、WEIスコアが一定の範囲内で維持されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の時点で一つの急激な下降があり、これは特異値と見なされる可能性があります。他のデータポイントは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績が青のプロットで示されていますが、予測のリスクが色分けされています。
– 異常値として検出されたプロットが始めに見られます。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示す値が、特に初期の予測で大きく異なっていることが見受けられますが、それが最終的に同様の安定した値に収束していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法は全て、初期の急激な変動を補正する形で、安定したスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の大きな変動を除けば、全体としては高いスコアを維持しています。
– 数値はまとまっていることから、中心付近での高い密度が見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、初期の予測に関しては非常に高い不確実性があるが、その後はデータが安定していると感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測手法の適用に際して初期のデータノイズを考慮する必要性が示唆されます。また、長期的には安定した健康状態の維持が確認できるため、施策の評価や改善の根拠として活用できる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日間に実績データ（青いプロット）があり、その後長期間データが途切れる特徴があります。
– 次に、終了日近くに数日分の前年度データ（緑のプロット）があります。
– トレンドとしては上昇も下降も横ばいも見られない、第一印象としてはデータが不完全です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに関しては、いくつかの外れ値が示されています（黒い円で囲まれたプロット）があり、これは心理的ストレスの急激な変化を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績は青色、予測は赤色、前年度は緑色で示され、異常値は黒い輪で囲まれています。
– 複数の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のデータが重なっていますが、詳細な相関を評価するにはもっと多くのデータが必要です。
4. **関係性**
– 実績データと予測データの間直線的な関係やパターンを観察するにはデータが不十分です。
– 提供された予測モデルが直感的にどの程度正確かを判断するための情報が限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係や分布を識別するための十分なデータポイントがありません。初期と最終期間にはデータポイントがあるが、中間にはデータはありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データの不連続性であり、これは心理的ストレスの測定が持続的に行われなかった可能性を示唆しています。
– ビジネス上、データ不足はストレス管理戦略の策定や評価を困難にするため、データ収集の継続的な改善が必要です。
– 社会的には、ストレスの波動が見えないため、社会活動や環境変化が個人に与える影響を十分に理解し対応することが難しい現状です。
全体的に、分析を行うにはデータが不足しており、特に持続的なデータ収集を検討する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **短期的なトレンド**: 2025年7月から9月にかけて、実績（青）は徐々に低下しています。
– **長期的なトレンド**: 2026年のデータは前年と大きな変化がなく、比較的横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 開始時（2025年7月付近）における実績データはほぼ一様ですが、9月には大きな下降が見られます。この時期に何か特異な要因があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 実際の値を示し、最初の数か月で変動しています。
– **紫線（予測：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 複数の予測モデルが示されていますが、実績データとの乖離があります。
– **緑の点（前年）**: 前年の同時期のデータで、安定した状態を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルが示す結果は異なっていますが、全体的に実績値から大きく外れています。実際のデータよりも異なったトレンドを予測している可能性があることを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測モデルの相関性を詳しく把握するにはそれぞれの方法の概念を理解する必要があります。ただし、実績との乖離から予測精度を上げる余地があることが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネス・社会への影響
– 実績の急激な下降と予測の不一致は、交通分野における予期しない事象や政策の変更、例えばトラフィックの規制強化や新たなルールの実施が影響している可能性があります。
– この予測誤差を改善し、より実状に即した予測を得ることが、交通政策の効果的な運用や将来の計画に寄与するでしょう。社会やビジネスにおいても、より精確なデータ駆動型の意思決定が求められます。
今後、予測モデルの改善を通じて、より正確な未来予測の実現が期待されます。各モデルの検討やデータの分析を継続することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **時系列の範囲:** グラフは365日間のデータを表示しており、WEIスコアにおけることが追跡されています。
– **初期の動き:** 実績（青いプロット）は比較的一貫しており、やや中位（約0.6）のスコアで横ばいです。
– **予測のトレンド:** ランダムフォレスト回帰（ピンク）と決定木回帰（水色）は、軽度の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値:** 実績のプロットに外れ値（黒円）が含まれており、異常なスコアが観察されます。
– **予測の偏差:** 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は異常値を考慮しながらスコアを予測しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青:** 実績（実績AI）、継続的なデータトラッキングを示しています。
– **赤いX:** 短期的な予測値（予測AI）。
– **緑のプロット:** 前年の値を示すもの（比較AI）であり、過去のスコアデータと比較するための基準を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）の結果の違いが示され、アルゴリズムによるスコアの見積もりのばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各アルゴリズムの予測には一般的に共通するトレンドはなく、モデルにより差異があることがわかります。
– 異常値が実績データに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **公平性と公正性:** 交通部門における公平性や公正さの評価が時間とともにどのように変化したかを示すことは、政策や意思決定に重要な影響を与えるでしょう。
– **モデル多様性:** 各予測結果の違いは、多様なアプローチによる分析の必要性を示唆しています。政策決定者は異なるアルゴリズムの結果を考慮し、特に異常値に注目する必要があります。
この分析から、より精確な交通政策の評価や、特定の要因が公平性に与える影響を評価し、将来の改善計画に役立てることが期待されます。
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:
### グラフの洞察と分析
1. **トレンド**
– グラフの初期部分では、WEIスコアは横ばいからやや上昇している。
– 特に「実績（実績AI）」のプロットが、期間の初期において安定していることが見て取れる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階において外れ値が存在し、異常値としてプロットされている。
– 急激な変動は見られないが、異常値は注視する必要がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績のデータを示しており、全体的に安定している。
– 緑のプロットは前年度のスコアを表しており、最新の緑のプロットは僅かな増加を示す。
– 紫とピンクの線は予測モデルを示し、それぞれランダムフォレストと線形回帰等の手法で予測されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期データは実績値が主だが、予測値との比較から、予測が後の期間で多少上昇している様子が見られる。
– 異なる予測手法間でのスコアの差異はほぼ見られず、いずれも類似したスコアを予測している。
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大きな乖離はなく、予測が現状維持かやや向上を示唆している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは、交通の持続可能性と自治性の観点でのパフォーマンスが比較的安定していることを示している。
– 外れ値の存在は、特定の期間や出来事での異常を示す可能性があるため、さらなる調査が必要。
– ビジネスや政策策定においては、予測モデルの安定性を活用して、長期的な戦略を立てることが可能。
– 全体的な安定性が維持されていることから、持続可能性の取り組みが正しい方向に進んでいると評価できる。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、期間の初めから中盤にかけてスコアは0.8から0.9付近を維持しています。末尾での急激な値上がりが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされた点（青い丸で囲まれたもの）が左側に存在し、特に初期のデータセット内で検出されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績値。
– **赤いバツ**: 予測値。
– **グリーンのプロット**: 前年のデータで、時間が経つにつれ増加しています。
– **異常値の丸**: データが期待される範囲から外れていることを示します。
– **複数の予測線（灰色、青、紫、ピンク）**: それぞれ異なるモデルによる予測。回帰モデルに沿って微妙に異なるパターンの予測がなされていることが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期段階ではモデル間の予測に微細な違いが見られますが、全体的なトレンドには一貫性があり、最終的には上昇していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測方法によって若干のバラつきがありますが、実績データとの相関は視覚的に強いようです。特に、初期の実績値が中央値を形成し、データのばらつきが下がっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見ると、交通インフラや教育機会に関する基盤スコアが安定して高く、最近の動向としてさらに改善していると認識されるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、持続的な基盤改善が地域の成長に寄与していることが考えられ、教育やインフラへの投資の継続が有効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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **期間全体の傾向**: 散布図は2025年6月から2026年6月までの期間を含み、全体的なトレンドとしては途中のデータポイントが少なく、終盤のスコアが少し高くなっているようです。
### 2. 外れ値と急激な変動
– **外れ値**: 軸の左側に黒い丸で示されている外れ値があります。これは、他のデータポイントから大きく外れた値を示しています。
– **急激な変動**: グラフの左側でいくつかの急激な変動が予測データで示されていますが、実績データとの関連は不明です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青色）**: 実績AIによって得られたデータがあります。
– **予測データ（ピンク、紫など）**: 複数の回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測データが重なっています。
– **緑の点**: 前年のデータを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測データと実績データの重なりや外れ値の存在により、モデルの正確性や外れ値処理に関する関係性が考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測の一致度**: 予測と実績の点でモデルの精度を見極める必要があります。
– **分布**: データの多くが狭い範囲に集中しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感的理解**: 数値が少ないため、スコアの安定性やその影響を直感しづらいかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 社会WEIスコアの安定性や予測の信頼性は、交通政策に対しての反応や調整が必要となる可能性があります。外れ値が頻出すると、予測モデルに改善が必要かもしれません。
## 結論
このグラフは、交通における社会的な影響度を示すもので、実際のデータと予測の整合性、および外れ値の処理が課題となっています。改善された予測モデルが、政策決定をより効果的にサポートする可能性があります。
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:
このヒートマップから次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 横軸の日付と縦軸の時間帯を見渡すと、特定の時間帯で色が変わる傾向があり、これは時間帯ごとの変動や傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に濃い色（紫色や濃青色）と明るい色（黄色）は目を引きます。紫色のセルは数値が他の時点と比べて低いことを示しており、黄色は高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が示すのは、その時間帯でのスコアの高さを示しています。鮮やかな色ほどスコアが高く、濃い色ほどスコアが低いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の同じ時間帯に注目すると、日によってパターンが異なることから、日ごとの変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るいセルは特定の時間帯や日付に集中しており、これが特別なイベントや運行状況に影響されている可能性があります。
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**:
– 交通データにおいては、ピーク時間帯とそうでない時間帯のスコアに大きな差があることが予想されます。これは交通運行の最適化や、利用者の利便性向上のために重要なインサイトとなります。また、特定の時間帯におけるスコアの低さや高さは、交通渋滞や混雑度、効率性に影響を与える要素であり、改善のヒントを提供する可能性があります。
このように、グラフは交通運行や効率性に関する重要な視点を提供し、戦略的な意思決定に役立つ情報を抽出することができます。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、明るい黄色から濃い紫への移行が示されています。これは、時間の経過とともにWEIスコアが高いところから低くなるトレンドを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯「8時」および「16時」の7月3日付近で、紫色が濃くなっている部分は急激なスコアの低下、もしくは外れ値を示唆している可能性があります。
3. **色、密度が示す意味**:
– ヒートマップの色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。時間帯や日付ごとの交通活動の変動を視覚的に捉えるのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で類似した色パターンがあることから、特定の交通パターンや行動が予測できるかもしれません。また、特定の日付で異なる時間帯に異なる行動がとられていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、いくつかの時間帯や日付で高スコアが集中しており、日常的に人々が活動を活発に行う時間帯の可能性が高いです。
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**:
– 一般的に、朝や夕方の通勤時間帯に交通活動が活発になるため、黄色の色が多い時間帯はラッシュアワーを示している可能性があります。
– 経済活動や労働パターンがこのデータに反映されており、企業はこれを利用して労働者の移動パターンを最適化したり、交通混雑を避けるための対策を立てたりすることが考えられます。
これらの洞察は、交通管理や都市計画の改善に役立つかもしれません。
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:
分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間ごとの社会WEIスコアに明確な周期性が見られます。一部の時間帯（特に16時）でスコアが低く、他の時間帯（特に8時）でスコアが高いことが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で大きな変動が観察されます。特に、8時は他の時間と比べて高いスコアで目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が数値の大小を示しており、黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを意味します。このヒートマップから、どの時間帯が特に活発かを直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯と日付で並列し、ある程度規則的なパターンを描いています。一方で特定の時間には日によって急激な違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝の時間帯（8時前後）でスコアが高く、夕方（16時）の時間帯で低い傾向を示しているため、交通の利用がピークを迎える時期が容易に確認できます。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**:
– 通勤や通学のピーク時間帯として知られている朝の時間帯にスコアが高いことは、交通需要が集中する時間を示しており、交通計画やインフラの改善に活用できる洞察を提供しています。逆に、夕方のスコアの低さは帰宅ラッシュの時間帯と一致しないかもしれません。
これらの観察結果から、交通管理やピーク時のインフラ対策に関連する重要な知見を得ることができます。特に、8時のPEAKをどう緩和するかが課題となるかもしれません。
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:
この相関ヒートマップは、交通カテゴリのWEI（Well-being Indicators）の関係性を示しています。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**:
– ヒートマップ自体には時系列データではないため、直接的なトレンドは示されていません。ただし、指標間の相対的な強い関係や弱い関係は色の濃淡として表れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はこの形式のグラフでは直接的には表現されていませんが、負の相関や非常に低い相関（青色が濃い）に注目することで、予想外の組み合わせを見つけられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡：赤が濃いほど相関が強く、青が濃いほど負の相関または弱い相関を示します。
– 視覚的には、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（健康状態）」との相関が非常に高い（0.92）ことや、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関も高い（0.86）ことが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEI指標間の関係として、社会的な要因と個人の健康や心理的ストレスとの関連が重要であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 指標間の強い相関は、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」が0.82であり、経済状況が健康に影響を与えている可能性が示唆されます。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」が他の多くの個人WEIと弱い相関を持っていることから、個人と社会的な公正さの間に弱い関連性があると直感されます。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 健康状態と経済的余裕、また自由度と自治が重要な要素であり、これらが一緒に向上することが個人の幸福度に影響を与える可能性があります。
– 社会的な構造と個人の心理的健康の間に強い関連性がないと仮定すると、社会政策が個人の幸福感に与える直接的な影響は限られているかもしれませんが、間接的な影響が強調される可能性があります。
このような指標の分析は、政策立案者やビジネスリーダーにとって、より健康的で持続可能な社会を構築するための貴重な知見を提供します。
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:
### グラフ分析について
#### 1. トレンド
– 各カテゴリの【WEIスコア】分布は比較的一貫しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– カテゴリごとにスコアの中央値が異なることが分かります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済活動）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で顕著です。
– この外れ値は、特異な事件や特定の要因によって引き起こされた可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱の長さ（四分位範囲）はデータの分散を示し、広い箱は高いバラつきを示しています。
– 背景色はカテゴリごとのグループを示しており、視覚的な比較がしやすくなっています。
#### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 同一カテゴリ内での比較が主であり、時系列的な変化は特にありません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（持続可能性と治安）」は狭い四分位範囲を持ち、スコアの分散が小さいことを示しています。
– 一方、「個人WEI（経済活動）」は四分位範囲が広く、個人間での経済活動のバラつきが大きいことが示唆されます。
#### 6. 直感とビジネスや社会への影響
– 人々は「公正さ・公平性」が不均等に感じられやすく、特にこのカテゴリに関する外れ値の発生は注意が必要です。
– 社会的な安定性指標（例：持続可能性と治安）は比較的安定していることが確認でき、改善の余地が比較的小さい可能性があります。
– 経済活動におけるばらつきは、政策や地域による影響が大きいかもしれません。これは公共政策の見直しや地域ごとの実情把握に役立つでしょう。
全体として、このグラフは交通カテゴリ内の様々なWEIスコアを包括的に比較しており、特定のカテゴリでの外れ値やばらつきがどのように現れているかを把握するのに役立ちます。このデータからは、政策や施策を策定する際の参考となる情報が得られるでしょう。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いた2次元プロットであり、交通カテゴリのデータが視覚化されています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見られません。各データポイントは一定の範囲内に散らばっており、方向性は明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に位置する点は他のデータポイントと比べて離れており、外れ値として考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは、第一主成分（寄与率: 0.51）と第二主成分（寄与率: 0.28）の軸上に配置されており、高い寄与率の成分がデータの分散を大きく占めていることが考えられます。
– 第一主成分が全体のデータ分散の大半を表しているため、横軸が多くの情報を持っていると解釈できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データの関係性は明示的には表示されておらず、主成分のスコア間の相関を示したものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のクラスターや明確なグループ分けは見られず、全体的に広く散らばっています。このことは、データ内での強い相関が存在し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、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 交通データに基づいた主成分分析は、要因の多様性や複雑性を示唆しています。各データポイントのばらつきは、交通の評価や管理において多元的なアプローチが必要であることを示しています。
– 外れ値が示す可能性のある異常事象（例えば、特定の日やエリアでの極端な交通量の変化）は、政策立案やインフラ改善に利用できるかもしれません。
全体として、主成分分析により、交通データの多様な特徴や潜在的な傾向をまとめて視覚化することができることが示されています。これは、交通政策の策定や将来のインフラ計画において有用な洞察を提供する可能性があります。
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。