📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づき、以下のように分析を行いました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体としては若干の変動が見られますが、特に7月2日には0.81と高いスコアを記録した一方で、短時間で0.70という低いスコアに変動しています。これは一時的な異常であった可能性があります。
– **個人WEI平均**: 7月3日に0.60という低いスコアが観察され、この日は心理的ストレス（0.50）が特に低かったことが影響していると考えられます。
– **社会WEI平均**: 社会基盤や持続可能性などの項目で高いスコアを維持しているため、全体的には高い水準を保っています。7月2日の0.83や、7月5日の0.81は注目に値します。
### 異常値
– **異常値の検出**: 例えば、7月2日の総合WEIスコアの0.81は、通常の範囲を超える異常値と見なされています。背景要因として、特定の日に経済的余裕（0.85）や持続可能性の数値が高かったことが寄与していると推測されます。
– **個人ウェルビーイング】全体的に日中個人健康状態や心理的ストレスといった項目が異常値として浮上しており、特定のイベントや状況が短期的に影響を与えた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
データが短期間であるためSTL分解による詳細な季節性のトレンドを抽出するのは困難ですが、3日間のデータに基づいても、個人および社会的項目内のスコア変動は特定の日のイベントに依存しており持続可能性や社会基盤における高得点は傾向としては高く、トレンドとしての影響が見られます。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と個人健康状態、心理的ストレスの間にはある程度の相関が見られます。経済的余裕が高い日は健康状態やストレススコアも良好であることが多いことを示唆しています。
– 持続可能性と社会基盤が社会WEI平均に強く寄与していると見られ、これらの項目が社会における基本的な幸福度維持に重要であることを示しています。
### データ分布
箱ひげ図がないため直接的なビジュアル確認はないが、記載されたスコアから、多くの項目は中央値に近いスコアを示し、極端に高いまたは低い過剰な外れ値は少ないことが示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率0.48）**: 主要な構成要素は持続可能性や社会基盤と関連しているように見えます。
– **PC2（寄与率0.29）**: 経済的余裕や健康状態の影響を色濃く反映していると考えられます。
全体として、データは短期間内で一時的な異常や日々の変動が見られるものの、特定の社会的公平性や持続可能性の要素が幸福度に一定の安定性を与えていることがわかります。交通というカテゴリ上、特に社会的幸せの安定性を向上させる要因として、社会基盤と持続可能性のスコアが高く設定されていることがプラス要因です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として水平に推移しているように見えます。大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データの線（ランダムフォレスト回帰）はやや上昇傾向を示し、将来的にスコアが上がる可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は表示されていませんが、最初の数日はスコア変動がやや大きいように見えます。ただし、大きな急変はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実際のデータを示し、紫線がランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーのシェーディング部分は予測範囲を表しており、実績データはこの範囲内で推移しています。
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は一致しており、今後も予測通りの動きをすることが期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は高いと考えられます。実際のスコアが予測範囲内に収まっていることがその証拠です。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 交通のWEIスコアは、今後やや改善される見込みであるため、交通網の効率向上や混雑の緩和が期待されます。
– ビジネスにとっては、効率的な交通計画が実行可能となり、物流や通勤時間の最適化に寄与する可能性があります。また、社会全体の交通状況改善に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析の専門家として:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は比較的小さい範囲で変動しています。
– 予測データには3つの異なる予測モデルの線があり、ランダムフォレスト回帰（紫色）はわずかに減少トレンドを示しています。他の2つのモデルでは横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の点が囲まれている黒い円は外れ値を示しています。これらは通常のデータ範囲から外れていると判断されています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、一部異常に高い/低い値が認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実測値を示し、X印は予測値です。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 複数の予測モデルの比較が可能で、それらが異なる将来の動向を示しているため、モデルごとの信頼性や条件の違いを考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の実績データには明確な相関関係や周期性は見られません。
### 直感的なAIとしての洞察:
1. **人間が直感的に感じること**:
– 実績データが予測範囲内に収まっていることから、予測モデルが適していると感じられるかもしれません。
– 複数のモデル線が異なるため、どの予測モデルが現実に近いのかに対する判断が求められます。
2. **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが交通に関係していると仮定すると、スコアの変動が交通状況の安定性や不安定性を示唆する可能性があります。
– 予測モデルを活用して、将来的な交通の変動を事前に予測し、対応策を講じることができれば、スムーズな移動や混雑の緩和に寄与するでしょう。
このグラフは特に交通計画やリソース配分の最適化において、有用な情報を提供す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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初期に集中していますが、その後横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、初期に上昇し、その後は安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上に円で囲まれている異常値が1つあり、初期の実績データの中に存在しています。これがデータ異常や一時的な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青の実績データはWEIスコアの実績を示しています。
– 異常値（黒い円）は標準的な範囲から逸脱したデータポイントを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が、今後のトレンドの期待を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、予測の信頼性の指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状では予測と実績の比較が可能で、実績データが不足しているため、将来のトレンドを予測現実と比較しながら修正する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレスト回帰の予測では、初期部分の予測が実績と一致しています。モデルの予測精度が反映されていますが、異常値の存在は特異な影響を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は、このような予測に基づいて交通施策を評価し、改善のためのアクションを決定できます。
– 異常値が示す異状の原因を探ることで、交通に影響を与える要因を特定し、効率的な管理が可能です。
– 予測と実績の乖離は、予測の信頼性を検証し、モデルの改善に役立つかもしれません。
この分析により、現在のところ実績と予測には若干の不一致が存在するものの、モデルを利用することで将来的な交通状況の改善が期待できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは横ばいに近く、0.75付近で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつか異常値が見受けられるが、大きな変動はありません。異常値は強調して表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、予測データは色で示されています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しており、比較的狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データ間に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰には一定の相関があるように見えますが、ノイズが含まれています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 経済的余裕が安定して高いことは、交通機関利用における支出が一定であることを示唆しています。予測通りの推移が続く限り、利用者の経済的安定が続く可能性が高いと考えられます。
– 異常値の存在は、特定のイベントや外部要因によって一時的な変化が生じた可能性を示唆しています。このため、その影響を把握し、必要な対策を講じることで利用者へのサポートを強化することが重要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の数日に密集しており、比較的安定しています。しかし、今後の予測（紫の線、ランダムフォレスト回帰）は急な下降トレンドを示しています。
– 線形回帰予測は安定した横ばい、決定木回帰もほぼ横ばいの傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が図示されており、特定のデータ点が一般的な傾向から外れていることを示しているが、分布内に収まっています。
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、実際のWEIスコアです。
– ×印は予測データであるが、具体的には示されていません。
– 異常値は特定の分析が必要かもしれません。
– 灰色の影は予測の不確かさを示しており、精度に関する不透明さ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**
– 実績データと予測の間に直線的な関係は見られません。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）がそれぞれ異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では、実績データは特定の範囲内に集中しており、多くの予測と大きく異なるわけではないので、モデルの選択が重要になります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 予測される大幅な下降トレンドは、健康状態の悪化やリスクを示唆している可能性があります。ビジネスにおいては、健康状態が悪化する場合の対策が求められます。
– モデルの選択次第で対策の緊急度が変わるかもしれませんので、多角的な分析が必要です。
総じて、このグラフは健康状態の監視や予防対策を考える上で重要な要素を示唆しています。最も信頼性の高い予測モデルを選定し、適切な対応を考える必要があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績のプロットが初期に集まっており、その後見られないため、トレンド分析は難しいですが、予測データのトレンドは若干の下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値（異常値）が初期に示されていますが、他の時点での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**
– 青いプロットは実績を示し、囲まれた黒い円は異常値を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）が下降傾向を示しているのに対し、線形回帰（薄紫の線）もほぼ同様の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが序盤に集中しており、以降は予測データに依存した分析になっています。
– 予測モデルが異なる方法での回帰を示しており、両者の結果は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は初期に一部のデータポイントで確認できますが、全体的な分布は平坦に近いです。
– 密度やデータの分布に関しては、大きな変動は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 心理的ストレスが測定されているため、交通に関連したストレス管理が必要であることが伺えます。
– モデルの予測が下降していることから、将来的なストレスの減少が期待される一方で、データに基づくアクションを考慮すべきでしょう。
このグラフを直感的に見ると、初期のデータにおいて不安定さがあるものの、全体としてストレスの軽減を意識した交通政策の実施が考えられるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、最初から比較的一貫しており、急激な変動は見られません。
– 予測（紫色、決定木回帰）はわずかに下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値とマークされており、予測された範囲（グレーの領域）を外れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、種々の方法（線形回帰、ランダムフォレスト）による予測と比較されています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、実績データの一部がこの範囲から外れていることが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 決定木とランダムフォレストの予測はおおよそ一致していますが、微妙な差がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色の点は密集しており、分布には大きなばらつきは見られません。予測範囲内に収まっていることが多いものの、いくつかの異常値が存在します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データと予測データの間に一部のずれがありますが、全体的には比較的一貫しています。
– 外れ値は将来的なリスク指標として分析することが重要であり、これにより異常な変動が通常の範囲内に戻るための対策が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、予測モデルの精度を向上させ、外れ値に対する対策を講じることで、計画の正確性を高めることが考えられます。社会的な観点からは、交通の自由度や自治が何らかの要因で影響を受けている可能性が高く、これを改善するための施策が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のWEIスコアは、期間中ほぼ横ばいの状態を示しています。
– 一方、予測（ランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の最初の数日に複数の外れ値があることが確認されます。これらの外れ値は、通常の範囲外に位置し、早期に特別な事象が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットされた実績（青の点）は、実際のWEI値を表しています。
– 異常値は黒い円で示され、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が表示されています。
– 次いで予測は、異なる色の線で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測方法の出力は、実績値よりも高めの傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は最も高い予測値を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一定範囲に収まり、予測と多少の乖離があります。
– 決定木回帰と線形回帰は、比較的実績データに近い位置にあります。
6. **直感的感想とビジネスや社会への影響**
– 人間視点では、最初の数日に予期せぬ事象が起きた可能性があります。これは、交通関連のシステムや政策が急激な改善を遂げた、または一時的な混乱があったことを示唆します。
– 予測が実績よりも高いことから、現状よりも未来への改善が期待されていることが考えられます。これは、交通システムの効率化や公平性の向上に期待が寄せられていることを意味します。
この分析は、交通部門における政策決定において実データと予測の乖離を考慮する必要があることを示しています。特に、実地と予測の間で整合性を保つための更なる調整が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は比較的一定で、0.85付近に横ばい。
– 決定木回帰予測（青い線）も横ばいで、実績と一致。
– 線形回帰（灰色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は上昇傾向。特にランダムフォレスト回帰は顕著な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い点群の中には、他のデータ点よりも大きくずれている異常値が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、交通カテゴリのWEIスコアを示している。
– 紫や青の線は未来の予測で、異なるモデルが異なるトレンドを示唆している。
– グレーの領域は、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**:
– 実績と決定木回帰は高い一致を示している一方で、線形回帰とランダムフォレスト回帰はより楽観的な傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は非常に安定しているが、予測はモデル間でばらつきがあり、多様性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定性が求められる交通インフラにおいて、現状のWEIスコアが安定していることは良い兆候。
– 上昇トレンドの予測は、将来的な改善や技術革新、政策変更の可能性を示唆。特にランダムフォレストの予測は、新しい交通インフラや技術の実装に対する楽観的な期待を反映しているかもしれません。
– 社会やビジネスの観点からは、持続可能性と自治性が改善されるトレンドは、交通部門の効率化と持続可能な成長を促進する可能性があるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、期間の初めに0.8付近で安定しています。これは横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は上昇トレンドを示しており、決定木回帰（シアン線）は一定の0.8で横ばいです。線形回帰（紫線）も緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の一次データにはいくつかの異常値が認識されていますが、全体的には大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は観測された実績値（実績AI）で、X印は予測された値（予測AI）を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。グレーの領域は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しており、予測の信頼区間を提供しています。
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と線形回帰には上昇傾向がありますが、この違いはモデリング手法の異なる特性によるものです。決定木回帰はやや保守的で、データに基づく安定した予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが一定の範囲内で安定していることから、短期間では大きな変動がないことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績が安定しているため、現在の社会基盤や教育機会において大きな問題はないと見受けられます。ただし、予測による上昇トレンドは今後の改善の兆しを示しており、特にインフラや教育の機会が増える可能性があります。
– ビジネスの視点からは、このようなインフラ強化は新たな投資機会として興味深いものである可能性があります。社会的には教育機会の拡大が予想され、これによって地域の発展や人材育成にプラスの影響を与える可能性があります。
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:
このグラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. トレンド:
– 実績（青い点）のWEIスコアはおおむね横ばいですが、日によって小さな変動があります。
– 予測データ（線）はランダムフォレスト回帰（紫線）が上昇トレンドを示しています。一方、線形回帰（ピンク線）は微小な上昇を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は黒い縁取りで円で強調されています。一部の点が、他よりも高くまたは低く位置しています。
– 大きな急変は見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示し、個々の評価日におけるスコアを表しています。
– XAIによる予測の不確かさ範囲（グレー）は、予測の信頼性を付与し、実績データが概ねその範囲内に収まっていることを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データは予測の不確かさの範囲内に多くが収まっており、予測モデルが一定レベルの精度で動作していることを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データはランダムに分布しているように見え、明確な相関や一定の周期性は観察されません。
6. 直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響:
– ランダムフォレストによる予測の上昇は、将来的に社会的な多様性や自由の保障が向上する可能性を示唆しています。
– 運輸部門が社会的な平等性や多様性をサポートする方向に向かうと期待されます。このようなポジティブなトレンドは、社会全体の共生にも良い影響をもたらすかもしれません。
このグラフは、現在の社会WEIのパフォーマンスが安定しており、将来に向けての改善の見込みがあることを示唆しています。
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:
以下の分析を行いました：
1. **トレンド**:
– ヒートマップは短期間（2025年7月1日から7月5日）の動きを示しています。色の変化から、時間帯ごとのスコアに変動があることが直感的にわかります。特に、日に日に異なる時間帯でのスコアの違いが際立っていますが、全体的な時間推移のトレンドは明確には見えないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で急に色が濃くなる、または明るくなる部分があります。具体的には、7月3日の16時の濃い紫色は他の時間と比較して非常に低いスコアを示しており、外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの高さを示しています。黄色が最も高く、紫色が低いスコアを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動を見ることで、日ごとの傾向やパターンが一部見られます。特定の時間（例：16時）でのスコアが日によって大きく変化していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はこの短いデータセットからは読み取れませんが、時間帯による変化が日ごとに異なる特徴を持つ可能性があります。特に夜間帯のスコアも興味深い動きをしています。
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混雑や利用状況を示している可能性があります。例えば、16時の低スコアは交通渋滞や公共交通機関の利用が多い時間帯を示しているかもしれません。この情報は公共交通機関の運営者にとって、ピーク時のサービス提供を最適化するための重要な洞察を提供します。また、都市計画やインフラ投資の指標としても活用可能です。
これらの洞察は、ヒートマップから得られる最も顕著なパターンや特徴に基づいています。
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:
以下のグラフ分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– このヒートマップは、時間帯（時刻）に基づくデータの変動を示しています。具体的なトレンドを検出するのは難しいですが、日ごとの時間帯で違ったパターンが見えるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 色の濃淡が明らかに異なる部分は、外れ値または急激な変動を示している可能性があります。例えば、特に濃い紫や明るい黄色は他の部分と異なるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– カラーバーはスコアの強度を示し、黄色の部分が高いスコアを示し、紫の部分が低いスコアを示しています。色の違いはスコアの変動を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 日付と時間の組み合わせによって異なるスコアが表示されているため、特定の日付や時間に特に高いスコアや低いスコアがあることが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯や日によってスコアが一貫していないため、特定の時間に特有のパターンがあるのかもしれません。例えば、通勤時間帯にスコアが変化しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響:**
– 直感的には、特定の時間帯において個人のWEI（仮定として交通関連の指標）スコアが大きく変動している可能性があります。ビジネスや社会には、ピーク時に交通状況が影響している場合、交通管理や計画の最適化に役立つ可能性があります。また、特定の時間帯にリソースを集中的に配置する必要性があるかもしれません。
このヒートマップは、交通管理における時間帯ごとの最適化や混雑解消策を導くための貴重な洞察を提供す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:
以下にヒートマップの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯ごとに色が異なり、その色の変化がトレンドを示唆しています。暗い色（低いスコア）から明るい色（高いスコア）へと変化している場合、時間帯とともに交通のWEI平均スコアが上昇していると読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で急に色が変わっている部分が外れ値や急激な変動を示しています。例えば、2025-07-01の19時台が突然色が異なることから、何らかの異常な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色は交通のWEI平均スコアの大きさを示します。明るい黄色は高いスコアを、暗い紫は低いスコアを示していることがカラーバーから読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日内の異なる時間帯のスコアの変化を比較し、時刻による交通状況の違いやパターンを見つけることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でも日毎にスコアが変動している様子が見られ、その傾向から曜日ごとの特徴や特定の日の交通状況の変化を分析できます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 色の変化を直感的に理解することで、交通の混雑がどの時間帯で高まるか容易に把握できます。これにより、公共交通機関の運行スケジュールや都市の交通管理の最適化を図る材料となります。
– また、特定の時間帯での異常（例えばイベントや突発的な事故）を事前に察知することで、適切な対処を準備するための参考にすることが可能です。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリにおけるWEI項目間の相関を示しています。30日間のデータを基にしており、相関の強さが色の濃さで示されています。以下のポイントを考慮しながら分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップはトレンドを示すものではなく、各項目間の相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて外れ値は考慮されませんが、相関が低い値（色が薄い部分）は、他の項目と独立している可能性があると解釈できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。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です。
– たとえば、「個人WEI (経済的余裕)」と「総合WEI」の相関が0.86と高く、経済的余裕が総合的な幸福感に大きく寄与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**:
– 時系列データ自体はこのヒートマップには描かれていませんが、各項目ペアの相関がどの程度強いかを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (自由度と自治)」は多くの項目と比較的高い相関（0.88）が見られ、個人の自由度が他の指標に与える影響が大きいことを示しています。
– 「個人WEI (健康状態)」は比較的他の項目と低い相関で、健康状態が単独で扱われる傾向があるかもしれません。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**:
– 健康状態と他の指標との相関が低いことから、交通カテゴリでの健康維持が、他のWEI項目と独立したチャレンジとして扱われている可能性があります。
– 経済的余裕と総合WEIの強い相関は、交通カテゴリのサービスが利用者の経済的な側面に大きく影響を及ぼし、サービス改善や料金政策が幸福感に影響を与える可能性を示します。
全体として、ヒートマップは、交通に関連した複数の要因がどのように相互に関係しているかを理解するのに有用です。政策立案者は、これらの関係を考慮して施策の優先順位を決定することができます。
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:
この箱ひげ図は、交通カテゴリのWEIスコアの分布を比較したものです。以下のポイントを中心に分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は30日間のデータを含む静的な分布比較であるため、明確なトレンドを示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（社会整備・持続可能会）のスコアに外れ値が見られます。これらのスコアは、一部のデータ点が他と大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図では、それぞれのボックスが四分位数範囲を示し、中央の線は中央値を示します。ヒゲはデータの範囲を示しています。
– 色の違いは異なるカテゴリを視覚的に区別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**:
– 現在のグラフ形式では、時系列データの関係性を見ることは難しいですが、各カテゴリ間のスコアの違いやバラつきを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見て、WEIスコアの中央値は多くのカテゴリで0.6から0.9の間に分布していますが、スコアのバラつきはカテゴリにより異なります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人の心理的ストレスや社会整備に関するWEIのばらつきや外れ値の存在は、これらの領域で改善の余地があることを示唆しています。
– 交通政策や都市計画の改善は、WEIスコアの向上に寄与し、住民の生活の質の向上につながる可能性があります。
このグラフを通じて、交通とそれに関連する社会的要素が人々の幸福度に与える影響を詳細に分析する視点を得られます。
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、交通カテゴリのデータに対するPCA（主成分分析）の結果を示しています。以下の点に注目して解析を行います。
1. **トレンド**
– PCAなので、直接的なトレンドとして上昇や下降という時系列の動きは示されません。しかし、横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分で、データがこれらの主成分に沿ってどのように分布しているかを見て、構成要素の傾向をつかむことができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データは特定の範囲に比較的均等に散らばっています。極端に他と離れた点（外れ値）は明確には見えません。
3. **各プロットや要素**
– 各点は個別のデータサンプルを表し、第1主成分と第2主成分の中でどのように位置しているかを示しています。
– 横軸（第1主成分）の寄与率は0.48、縦軸（第2主成分）の寄与率は0.29です。この寄与率の違いから、第1主成分のほうがデータのばらつきをより多く説明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**
– 各点の間に特定のクラスター化傾向や、方向に沿った動きのような明確なパターンは見受けられません。これは、このデータセットが多様である、または主成分が十分に分離していない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分における散布から、特定の線形相関は見られません。それぞれが独立している可能性があるとの直感が得られます。
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**
– 人間がこのグラフを見た場合、データが多様であることを感じるでしょう。交通分野においては、異なる日や条件下でのパフォーマンスやトラフィックパターンが存在しうることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、変動の理由を特定するためにより詳細な分析が今後の改善や対策に繋がるでしょう。たとえば、特定の主成分に寄与する要因を分析することは、交通の効率的な管理や計画に役立つ選択肢を提供します。
この分析は、交通データの多様性や、改善のための新しい視点を提供するための一助となりえます。
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。
