📊 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**: 一連の評価日において、総合WEIスコアは大きな変動を示します。特に、2025年7月2日から7月5日にかけて、スコアが0.65から0.81の範囲で変動しています。この期間は、非常に不安定であり、潜在的に外的要因（例えば、政策変更や重大な社会事件）が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**: スコアは0.60から0.78の間で変動しており、変動が激しい日が多いことから、個人の生活状況や経済状況の変化が影響を及ぼしている可能性があります。
– **社会WEI平均**: 0.70から0.83という幅で、個人WEIよりもやや高いですが、こちらも明確な変動が見られます。
#### 2. 異常値:
– 総合WEIにおける異常値として、2025年7月2日の0.81と0.70、2025年7月3日の0.78と0.65、そして2025年7月4日の0.78と0.69が挙げられます。これは、通常の範囲から外れた動きであり、特定のイベントが影響した可能性があります。
– 個人および社会のWEI平均においても多くの異常値が検出されており、これらは個人および社会経済的要因の変化が反映されていると考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差:
– **長期的なトレンド**: 総合WEIは全体的に横ばいまたはわずかな上昇トレンドを示唆しますが、短期間での急激な変動により、安定性に欠ける印象を与えます。
– **季節性パターン**: 短期間のデータから明確な季節性を把握するのは難しいが、一連の異常値がイベントに基づく変動である可能性を示唆しています。
– **残差**: 残差部分には説明できない変動が含まれており、一部外的要因の影響を示唆しています。
#### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ解析**: 「経済的余裕」と「健康状態」間に強い相関が見られるため、経済状況の改善が健康状態にポジティブな影響を与えていることが考えられます。また、「持続可能性と自治性」と「社会基盤・教育機会」間も高い相関があり、持続可能性が社会的基盤の安定に寄与している可能性があります。
#### 5. データ分布:
– **箱ひげ図解析**: 全体的にスコアは0.60から0.90に集中しているが、特に「個人ストレス」に関しては0.50という外れ値が見られ、個人のストレス状態に大きなばらつきがあることを示しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1 (48%)**: これはおそらく経済指標や健康に密接に関連し、総合スコアに影響を与える主要な成分です。
– **PC2 (31%)**: 社会的要素、特に公平性や持続可能性に関連し、社会インフラの安定性と結び付いている可能性があります。
### 結論:
今回の分析から、総合WEIとサブ項目は、特に個人および社会で期待される安定性を欠く変動が見られました。これは潜在的に社会的または政策的な要因によるものである可能性を示しています。また、項目間の強い相関は、政策立案において複合的な分野の施策が必要であることを示唆
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:
グラフに基づく分析は以下の通りです：
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータポイントは全体的に横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」が1点示されており、これは他のデータポイントと比較して特異な位置にあります。この異常値は、データ収集やシステムのエラー、あるいは特殊なイベントによるものかもしれません。
3. **要素の意味**
– 各色の線は異なる予測アルゴリズムを示しており、総じて似た予測をしていますが、若干のばらつきがあります。「予測の不確かさ範囲（3σ）」は、グレーの影として表示されており、不確かさが比較的小さいことを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に同様のトレンドを示しており、データの安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係については直接的なプロットがないため評価は難しいですが、データのばらつきは最小限に抑えられ、不確定性の範囲内に収まっています。
6. **直感的印象と影響**
– 人間の視点から見ると、データは比較的安定しており、そのためビジネスや社会に対する大きな変動の影響は少ないと考えられます。この安定性は、交通分野において信頼性のある状況が続いていることを示唆します。ただし、異常値の原因は確認する必要があります。
このグラフは、交通におけるデータの予測および実績を可視化しており、全体的な安定性を示しつつ、異常値に注意を払う必要がある状況を示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期では、実績AIによるデータポイント（青）が高めのWEIスコアで始まり、その後、予測回帰モデル（青、紫、ピンク）に伴いスコアが下がっています。
– 後半は、前年の比較データ（緑）が再び高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の方に、異常値として示されたデータポイント（黒丸）が存在し、これは周囲のデータポイントから大きく離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのスコアを示し、観測データを表しています。
– 緑の点は前年の比較データで、前年の同時期におけるWEIスコアを示しています。
– ピンクと紫の線は「決定木回帰」および「ランダムフォレスト回帰」による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルとの間に差異があります。予測モデルはうまく実績データのトレンドを捉えられていないように見えます。
– 前年データは遅れて登場し、全体のWEIスコアは再び上昇する傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データとモデルの予測が異なることから、モデルの精度向上のためにさらにデータを見直す必要があると考えられます。
– 緑色の前年データは密集しており、特定の統一的な要因が前年同時期のスコアに影響を与えた可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこの変動から、現在の交通AIが急激な変化に対応するためにはさらなる改善が必要と感じるかもしれません。
– ビジネス面では、精度の向上が必要であり、特に前年の安定した高いスコアを参考に、現行モデルの改善が重要です。比較データが高いスコアを示しているため、過去の成功要因を分析し現在のモデルに反映することが、WEIスコア全体の向上に役立つかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に二つの時系列データが観察されます。初期の実測値と予測値の範囲が狭く、それ自体に明確なトレンドはありません。しかし、後半部のデータは前年（比較AI）のプロットで30単位程度で、密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測における異常値が明確に示されていますが、そのスコアは他のデータより小さく、正確なアウトプットが難しかったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、初期データにおける確実性が高いことを示します。
– 緑色のプロットは前年データを指し、安定したスコア域を保っていることがわかります。
– 予測値は様々な回帰モデルが使用され、その間の乖離が明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と異常値の関係から、現実のデータ取得におけるばらつきが存在することが示唆されます。前年データとの比較では、新しい予測が前年の状況をある程度反映していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、異なる回帰モデルによる予測には多様性があり、データの信頼性はモデル性能に依存していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感からすると、短期間での急な変化や外れ値は理解しづらく、慎重な検討が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、採用されるモデルの選択が予測の信頼性を大きく左右するため、十分な検証と根拠に基づいた判断が求められます。
この分析から、適切なモデル選択とデータ補完の重要性が理解され、効果的な意思決定が可能になるでしょう。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時系列全体で急激な変化が見受けられますが、主に初期のデータに集約されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに外れ値が見られます（黒い○）。
– 急激に予測が下降しているのは決定木回帰モデル（紫）を用いた予測です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示しています。
– 緑色の点は前年の比較AIの値を示しています。
– 赤い×印は予測値を示し、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が色分けされています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、時間の進行に従って差異が確認されます。
– 特定の予測モデルである決定木回帰は実績値よりも大きく低下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年比較の間にある程度の関係性がありますが、予測モデルの間では大きな差異があります。
6. **人間の直感やビジネスへの影響**:
– 初期に観察される外れ値や不確かさの高い予測が示すように、交通カテゴリにおける経済的余裕（WEI）は予測が難しい面があることを示しています。
– 予測の不確かさが大きい場合、関連するビジネス戦略は慎重に策定する必要があります。
– 特に、予測値が大きく落ち込む場合には、何らかの対策が必要となる可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、モデルの選択や精度改善を通じてより正確な予測を追求する必要性を強調しています。
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**
– 最初の数週間では、健康状態を示すWEIスコアが下降しています。その後、データが途切れており、一部の予測が示されています。逆に、後半の数値は比較的高く、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には急激な下降が見られ、異常値が示されています。特にランダムフォレスト回帰による予測ラインは急激な下落を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青のプロット）は下降し、その後データが途切れています。前年度との比較（緑のプロット）は後半に示され、スコアが高く維持されています。
– 予測値（複数の手法に基づく）は異なったトレンドと変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なるスコアの推移を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は実績データの下降を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の下降期においては異常値と予測値が密に分布している一方で、後半のデータに関しては非常に高く、安定しています。異常値が少ないことから、後半は安定していると評価できます。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– 初期の急激な下降は健康上のリスクを示唆し、改善が必要と直感されます。後半の高いスコアは改善の成功を示唆します。
– この情報は、公共交通機関における健康状態の改善施策の効果を評価するために重要で、政策決定者はこれを基に戦略を調整できます。
全体として、このデータは初期の懸念に対する対策の成功を示しており、持続的な管理が健康状態の維持に重要であることを示唆しています。
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）は短期間で少しの下降トレンドが見られます。
– **予測データ**（異なる回帰モデルで示される）は、将来的に若干異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**が実績データの初期に表れており、強調されています。
– 予測に使用されたモデル間で多少の予測値のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は実績データを示し、特定の時期に密度が高くなっています。
– **緑の点**は前年データを示しており、将来的な比較対象になります。
– **ライン**は異なる予測モデルによる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測**の間には目に見える乖離は少ないですが、予測がより低い傾向を示す場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のプロットが異なる色で表現され、いくつかの異なる予測モデルが無差別に試されていることを示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 初期に見られる異常値の存在感から、特定の時期にストレスが急増した可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会において、交通関連の心理的ストレスの時期や原因を特定し、対応を検討するための手がかりとなります。適切な戦略により、ストレスの管理や予防策をとることが可能になります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフは、2025年から2026年にかけての個人WEIスコアの時系列データを示しています。
– 初期のデータ（2025年7月）は横ばいで、なだらかな動きが見られますが、その後急激に下降しています。
– 2026年の予測データは高い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（2025年7月）のデータポイントには異常値が存在し、明らかな急変が見られます。
– これらの異常値は、何らかの外部要因やデータの記録ミスなどが原因であ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、ピンクの線や紫の線は異なる予測手法に基づく予測を示しています。
– 緑の点は、過去のデータ（前年度の比較）であり、現在のデータと比較するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には一貫したパターンがないため、予測モデルが現行のデータ動向を正確に捉えているかを再評価する必要があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年度のデータと比較して、予測データの分布がより均一であり、信頼性があるように見受けられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の急な下降は何らかの政策変更や外部ショックが背景にある可能性があります。それに対する適応や対応が必要です。
– 予測データが将来のWEIスコアが高いと示している場合、交通機関の改善や政策の効果が示唆されます。
– 社会において、個人の自由度と自治の向上が図られる可能性があります。この領域での投資や改善は長期的な社会経済的利益をもたらすでしょう。
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:**
– 最初の期間（2025年中）はWEIスコアが比較的一定しており、後半のデータ（2026年近く）に大きな変動は見られません。予測値のラインが示すように、横ばいから若干の上昇傾向がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績値（青のプロット）は比較的安定していますが、特定の点で異常値としてマークされています。これは特定の交通イベントや社会的要因による影響の可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績値を示し、比較的安定しています。
– 赤い「X」は予測値であり、異常値が予測されています。
– 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）の結果を示し、それぞれの予測が多少異なることを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 実績と予測の間に若干の乖離があるのは、予想外のイベントやモデルの限界を示唆しています。
– 各予測モデルの結果は異なるが、全体的なトレンドは似ています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の間で強い相関があるとは言えませんが、一般的に予測値は実績値を追従しています。
6. **直感的に感じることと社会的影響:**
– グラフから、交通における公平性や公正さの評価が安定していることがわかります。しかし、一部の異常値は、特定の社会問題や交通障害が短期的に影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、安定した交通環境が予測される一方、異常時にどのように対応するかの準備が重要です。これは社会政策の策定や改善に影響を与えるかもしれません。
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**:
– グラフの左側に集中しているデータポイントからは、初期に実績値が記録され、その後予測値へ移行していることが示されています。全体としては、WEIスコアはほぼ横ばいですが、多少の上昇傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな黒い点は異常値としてマークされています。これらが他のデータポイントと明確に異なっていることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、赤い×は予測値を表しています。
– 緑色の点は前年の比較データです。
– 紫やピンクの線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）による推測を示しています。
– 異常値は大きな黒い円で示されており、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが用いられており、最終的なスコアの予測に対する異なるアプローチが視覚化されています。これにより、どのモデルが最も実績値に近いかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績値の分布は、全体的には一致している部分もありますが、異常値はこれらのモデルの精度に影響を及ぼす可能性があります。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、一部の予測モデルがリアルタイムの実績データに比べてあまり正確でない可能性が示唆されます。特に、異常値の存在はモデルの改良が必要であることを示しています。
– WEIスコアの安定性は交通インフラの持続可能性の指標となり得ますが、異常値は潜在的な問題を示唆しており、継続的な監視とモデルの更新が求められます。
総じて、このグラフは交通の持続可能性の評価に関するデータの傾向と予測の精度を確認するために非常に有用ですが、さらなる詳細な分析が必要です。
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:
このグラフは、交通カテゴリでの社会基盤・教育機会に関連するWEIスコアを示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月頃）で、実績値（青いプロット）は比較的一定です。
– 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）は、この時点で急激に上昇しています。
– 2026年初頭から後半にかけて、前年度のデータ（緑のプロット）が描画されていますが、これも一定の範囲で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値がありますが、特定の時点で大きくスコアが変動していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを表し、シリアスな意思決定に使用されます。
– 赤い「×」は予測データを示し、将来の動向予測に役立ちます。
– 緑色のプロットが前年のデータで、過去のパフォーマンスとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、見た目上ほとんど一定であり、予測データと比較して安定しています。
– 予測データは初期に急上昇しますが、これは過去のデータや異常値の影響を受けたモデルの結果と考えられます。
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は、一見して大きなずれがありますが、これはモデル予測の過程でのバラツキと解釈できます。
6. **人間の直感的な思考と影響**:
– 通常、実績が一定であることは安定したインフラを示唆します。予測の急上昇は、今後の投資や改善の可能性を示していますが、現実のデータからは乖離しています。
– ビジネス上では、急激な予測の変化に慎重になる必要があり、外れ値の原因を特定し、適切な対策や修正が必要です。
結論として、グラフは交通インフラの安定性と、モデルの予測が必ずしも実績と一致していない点を示唆しています。このデータをもとに、予測精度の向上や、モデルの調整が考慮されるべきです。
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– 二つの異なる期間にデータが集中していますが、全体的なトレンドははっきりしていません。
– 初期のデータポイントはWEIスコアが異なる傾向を示しており、後半には別のクラスターが観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で黒の丸で示された異常値が確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績を、赤いバツ印は予測を示しています。
– 黒い丸は異常値を指し示しており、重点観察する必要があります。
– 紫、青、緑、ピンクの線は異なる予測モデルのパスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間のずれが観察されますが、それぞれのモデルによって異なる傾向が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は実績と多少の相関があるものの、モデルごとにばらつきがあり、特に異常値が予測に影響を及ぼしていそうです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 異常値が早期に特定され対処することで、予測精度が向上する可能性があります。
– ビジネス面では、正確な予測ができることで、交通関連の計画や施策がより的確に進められる可能性があります。
– 社会的には、共生、多様性、自由の保障の観点から、交通の利用やアクセスへの公平性をより高める戦略が考えられるでしょう。
全体的に、異常値の特定と各モデルの予測精度向上が重要課題であると考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、時間帯ごとの色の変化が示されています。特定のパターンがもし繰り返されている場合、周期性のあるトレンドを示唆します。7月1日から5日の間で、午前から午後にかけて色の変化が見られるため、日にちごとに異なる混雑状況がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは、色の鮮やかさや色相の変化を通じて急激な変動を示します。特に16時の時間帯で、急激な色の変化が観察される日があります（例：7月3日）。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各色のブロックは、特定の日付と時間帯の交通状況を示しており、色の濃淡が混雑度を表しています。色が濃いほど混雑度が低い可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各異なる時間帯と異なる日付の関係がヒートマップ上に示されており、曜日や特定の時間帯による違いを視覚的に理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化の分布から、一定の時間帯で一定の交通パターンがある程度予測でき、この変動が特定の曜日やイベントと関連している可能性が考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップを見ると、人々は直感的に、特定の時間帯や日付における交通量の増減を予測できます。この情報は、混雑を避けた効率的な交通計画や、交通量のピーク時間の回避に役立ちます。さらに、ビジネスオペレーションや公共交通サービスの改善に利用することで、顧客満足度向上やコスト削減につながる可能性があります。
この分析を通じて、ビジネスや交通計画の戦略的な意思決定に有益な情報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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップからは明確な長期トレンドよりも、特定の日時や時間帯における数値が強調されます。色の変化を見る限り、時間帯によってWEIスコアに違いがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が激しい時間帯や日付が存在すれば、それが急激な変動を示す可能性があります。具体的には、色が急に明るくなったり暗くなったりする箇所に注目します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はWEIスコアの高低を示しており、濃い紫色が低いスコア、黄色が高いスコアを示しています。これにより、特定の時間帯や日におけるスコアの分布が視覚的に把握できます。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフは複数の日付と時間帯を示しており、それぞれの色の変化から、一定の周期性があるかどうかを確認できます。ただし、このグラフだけでは詳細な周期性を特定するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において、全体的に高いまたは低いスコアが継続する場合、それは一定の人々の活動パターンを示している可能性があります。例えば朝の時間帯にスコアが高くなる場合、通勤時間を反映しているかもしれません。
6. **直感的な洞察やビジネスへの影響**:
– ビジネスや交通プランナーにとっては、特定の時間帯におけるスコアの高さが、ピーク時の交通渋滞の管理やサービス向上に役立つ情報となります。また、公共交通機関の利用傾向を予測し、効率的な運行スケジュールを作成するためのデータとしても活用できます。
このような洞察が得られることで、交通状況の管理だけでなく、市民の生活の質を向上させる施策に活用することが可能です。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 明確な周期性や全体的な上昇・下降のトレンドはないようです。
– 色のパターンが日ごとや時間ごとに異なり、一貫した上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台における7月1日の明確な青色は、他の時間帯に比べて顕著な低値を示しており、外れ値として認識できます。
– 他の時間帯や日付では急激な変動はそれほど目立ちません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアを示し、黄色に近いほど高値（0.82付近）、青や紫に近いほど低値（0.72付近）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付や時間帯間での関連性は明確には示されていませんが、7月2日の8時台や7月4日の同じ時間帯においては高めのスコアが維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯（8時台）において高いスコアが見られる一方で、夜間の19時台には低い値が観察され、これを通勤や業務時間の影響と解釈することも可能です。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 朝のラッシュアワーや早朝の時間帯には交通が活発である可能性があり、高いスコアとして表れています。
– 夕方以降の時間帯に低いスコアが観察されることから、交通混雑が緩和されているか、利用が少ない可能性があります。
– ビジネスにおいては、広告や交通関連のサービス提供を時間帯に応じて最適化することで効果向上が見込まれるかもしれません。
この分析はグラフのデータを基にした解釈であり、社会WEIスコアによる基準や目的を詳細に理解することが、より深い洞察につながるでしょう。
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:
グラフは、「WEI項目」の相関関係を示すヒートマップです。以下はこのヒートマップの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自身は時間の経過に伴う具体的なトレンドを示しませんが、相関の強弱を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として明らかに低い相関値を示す組み合わせがありますが、ヒートマップでは急激な変動を測定できません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公平さ）」は、非常に高い正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**
– 複数の要素間の関係性を示しており、強い正の相関を示す項目がいくつか確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公正性・公平さ）」は他の多くの要素と正の相関を持っており、特に「個人WEI（自由度と自治）」とは強い相関を示しています。
– 一方、「個人WEI（健康状態）」は他の要素との相関が低い値が多く、独立性が高い可能性があります。
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**
– 社会の中で「公正性・公平さ」が「自由度と自治」に密接に関連していることは、政策立案や都市計画で重要です。
– 「経済的余裕」と「健康状態」の相関は、個人の健康改善プログラムや経済支援の施策に活用される可能性があります。
– 全体的に、社会および個人のウェルビーイングの向上には、これらの強い相関関係を考慮したアプローチが有効であることが示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各WEIタイプは、それぞれ異なる分布を示しているが、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見受けられない。箱ひげ図はスナップショットを示しているため、周期的な動向は観察できない。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのボックスプロットにはアウトライヤーが見られる。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」に目立つ外れ値が存在する。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いは各WEIタイプを区別するためのものであり、特定の意味は持たない。
– ボックスの位置と大きさは、中央値およびデータの広がりを示し、各WEIタイプにおけるスコアの変動を視覚化している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプ間の明確な相関関係は示されていないが、全体のスコアの傾向や広がりを比較することで、各指標がどの程度のバラツキを持っているかが分かる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の広がりが小さいほど、スコアのばらつきが少ないことを示す。「個人WEI（自由度と自治）」は、比較的集中的な分布を示している。
– 広がりや外れ値の存在は、各指標の測定値が一貫しているか、あるいはばらつきが大きいかを示唆する。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 交通カテゴリにおけるWEIスコアのばらつきは、政策決定者にとって重要なインサイトを提供する可能性がある。特定の指標での外れ値が多い場合、それは改善が必要な領域を示唆する。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」の外れ値は、交通政策に関する不均等な影響を示しているかもしれず、これを緩和するための措置が必要となる可能性がある。
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:
以下、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ自体は主成分1と主成分2の分布を示しており、時系列的なトレンドは直接的に表現されていません。しかし、コンポーネントの配置からは、特定の方向性やクラスターを形成していないことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下と右上に極端な値があります。特に、これらの点は他の点群から離れており、外れ値としての重要性があるかもしれません。このような外れ値は、特異な交通イベントや異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 点の密度が比較的低く、明確なクラスターが形成されていないため、各要素（データポイント）は比較的独立していると考えられます。色や形の情報は提供されておらず、点の位置でのみ判断します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 単一の時系列データとしてではなく、異なる要素間の相関を示すためのプロットであり、各データポイントは異なる日やイベントを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上の点は、広くばらけており、特定の相関関係を示していないように見えます。主成分1と主成分2の間には強い正または負の相関は見られません。
6. **直感的な洞察および影響**
– このPCAプロットは、データセット全体が多様で特定の主成分が他に比べて優勢ではないことを示唆しています。交通関連のデータにおいては、地域や時間帯によって非常に異なる振る舞いを示すことが考えられます。ビジネスや政策決定においては、注目すべき外れ値を詳細に分析し、具体的な要因や改善策を検討することが推奨されます。
この分析を踏まえ、交通データの各要素がどういった背景や条件で計測されたのか、外れ値が示す可能性のある実際のイベントを確認することが次のステップとなるでしょう。
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。