📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 観察期間中、総合WEIは0.65から0.81までの範囲内で変動しています。全体的なトレンドとしては微細ですが、特定の期間（7月2日と7月3日）に極端なスコアが記録されています。特に7月2日の0.81と7月3日の0.65は異常値と見なされます。
– **個人WEI平均・社会WEI平均**: 個人WEI平均と社会WEI平均はそれぞれ、同様に変動しているにも関わらず、同日に異なる方向のスコア異常を示すことがあります。全体としては大きな上下動を示していますが、7月2日と7月3日に明確なピークまたは谷がある点が特筆されます。
#### 異常値
– 特に7月2日と7月3日に検出された異常値は、短期間での急激な変動を反映しており、交通に関係する外部要因、例えば交通ストライキ、天候の悪化、もしくは大規模イベントの開催などが原因として考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 全体的に見ると、スコアにおける大きな構造的変化は観察されていないため、データは比較的安定していると推測できます。
– **残差成分**: 説明されていない残差の存在は一部のスコアで見られ、短期的な予期せぬ変動が含まれていることを示唆します。
#### 項目間の相関
– 提供されたデータから相関ヒートマップが主張されていませんが、正常なら個人WEIと社会WEIの相関が一定であれば、何らかの外部要因が同時に両方に影響を与えている可能性があります。
#### データ分布
– 箱ひげ図の観察から、個別のWEIスコアの範囲は0.7を中心にしていることが多く、中央値は比較的安定しています。幾つかの項目で外れ値が観察され、特に心理的ストレスや個人自由度の変動が大きいです。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1 (46%)とPC2 (31%)は、合計77%の変動を説明しており、特定の要因（経済的状況、社会インフラなど）が全体のスコアに影響を強く及ぼしていると考えられます。
### 結論
– データに見られる変動は、特定の日における大きな外部要因（例えば、交通に関するイベントや天候の変化など）が考えられ、異常値として示されている。
– トレンド分析とPCAの結果からは、経済的余裕と社会インフラに関連する要素が最も大きい影響を与えている。
– さらなるデータがあれば、これらの影響が一時的なものなのか、もしくは長期的なトレンドなのかを判断するための詳細な分析が可能でしょう。
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:
このグラフは、30日間にわたる交通カテゴリの総合WEIスコアの時系列散布図です。以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は比較的一定で、わずかに下降しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（薄青色の線）と決定木回帰（青色の線）は、一定あるいはわずかに増加する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の黒い円で囲まれた点が外れ値として表示されています。これらは、他のデータポイントから外れた位置に存在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AI（青い点）は、過去の実際のスコアを示しています。
– 予測（赤い×）は、予測されるデータポイントを示しており、実績とは多少のズレがあります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三つの予測モデルが比較されていますが、それぞれ若干異なる傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測をしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に集中しています。
– 各予測手法による結果の違いは、モデルごとの特性や学習データの違いによるものと思われます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの安定性と予測データの上昇傾向の違いです。これに伴い、交通インフラの改善や利用効率の向上が進む可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、より効率的な交通計画やリソースの配分が促進される可能性があります。
このグラフは、交通データの評価および予測において、多角的な視点で分析する重要性を示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 大部分のデータは、2025年7月初旬に集約されており、その後は実績AIデータが提供されていません。予測に基づくライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は概ね横ばいかわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが、異常値として黒でハイライトされています。この異常値は他の観測値と比較して低いスコアを示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のポイントは実績AIのデータを示しています。グレーの陰影は、予測の不確かさ範囲を示し、その範囲内での変動を予測しています。
– 予測ラインは異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるもので、精度や特定の変化に対する対応の仕方に差異があるかもしれません。
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一貫した接続はないため、実績データが提供されている時期には予測データとの直接の比較は難しいです。ただし、予測ラインは全体的に安定しており、今後の変動が小さいと見込んでいることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには軽微な変動が見られますが、ほとんどがクラスター化されており、平均に対する大きな偏差はあまり見られません。今後の予測も安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、交通関連データが短期間で収束しているものの、予測はより長期的な視野で安定を見込んでいます。ビジネスにとっては、ある時期における異常値への対処や、今後の安定したパフォーマンスを期待する戦略が重要です。また、異常値が何を示しているのかを調査し、改善に役立てることが求められます。予測に基づく戦略立案は、今後のリスク管理やリソース配分に役立つ可能性があります。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データは、期間の初期に集中しており、その後のデータは示されていません。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測は、緩やかな上昇傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測はともに横ばいで、特に決定木回帰は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて外れ値がいくつか見受けられますが、全体としては比較的一貫した集まりを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、グラフの初めの部分に集中しています。
– 紫色の線がランダムフォレスト回帰の予測を示し、進行とともに緩やかに上昇しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（それぞれ灰色とシアンの線）はほぼ一致しており、水平で安定しています。
– 外れ値は特定の実績データが標準的な範囲から逸脱し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**
– ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰の予測は、全体的に同じ水準を維持していますが、ランダムフォレストのみが上昇傾向を示しています。同じデータに対する予測手法の違いが、異なる挙動として表れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測手法によって得られる異なる傾向は、実際のデータに対するモデルの適合度を示しており、ランダムフォレストが他の2つと比べて楽観的な見方をしている可能性があります。
6. **洞察・ビジネスや社会への影響**
– この交通カテゴリの社会WEI平均スコアにおける予測は、ランダムフォレストによる上昇傾向が考慮されている場合、将来的に交通関連の社会的パフォーマンスが改善する可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在と予測モデル間の差異は、データの変動性が高く、信頼性の不確かさがあることを示唆しており、継続的なデータ収集とモデル改善が必要と言えるでしょう。
直感的に、人々はこれらの異なる予測方法の結果を比較することで、将来の予測パフォーマンスの信頼性を評価する必要があると感じるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績データは7月1日から7月10日までの範囲で、0.7付近でほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰による予測が7月11日からの上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値がいくつかあります（大きな黒い円で表示）。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを表しています。
– 紫とその他のライン（緑とシアン）は、それぞれ異なるモデルによる予測トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇トレンドを示し、他の予測より楽観的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの線（緑、シアン、紫）はほぼ平行に推移していますが、ランダムフォレスト回帰はより強い上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.7付近で一定しているため、予測モデルが将来の上昇をどの程度正確に捉えるかは不明ですが、異なるアルゴリズムが異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ユーザーが経済的余裕（WEI）を感じるかどうかに影響を与える要因があるかもしれません。予測が正しければ、将来的に交通に関する個人の経済状況が改善する兆候があると考えられます。
– ビジネスの観点では、これが実現すれば交通関連サービスや製品の消費が増える可能性があります。
このグラフ全体として、交通分野における個人の経済的余裕の変動や将来の見通しを分析する上で、異なる予測モデルを比較するのに有用です。
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:
グラフを基にした分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は一定の期間、ほぼ横ばいの傾向を示しています。
– 線形回帰（緑）と決定木回帰（青）は今後も安定を予測しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は下降トレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データには異常値（黒い円）が示されていますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表しています。
– 赤いバツは予測地点を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測に対して、実績データがどのように収束していくかが注目点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に分布しています。
– 異常値は分散を示唆していますが、それらを除けばデータは収束しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 交通カテゴリにおける個人の健康状態を示すこのデータは、安定性を示していますが、異常値は潜在的なリスクや改善点を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰に基づく下降トレンドは、何らかの適応や対策が必要である可能性を提示しています。
– 継続的なモニタリングと調整が交通における個人健康管理に重要です。
これらの洞察を基に、より良い予測や政策提言が行われることが望まれます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体のWEIスコアは期間の初めに集中しています。その後、予測線による異なる挙動が見られます。
– 線形回帰予測が最も顕著な上昇トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇を示しています。一方、決定木回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測範囲内にある2つの外れ値が存在し、いずれも他のデータポイントより高く記録されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実測値）を示し、一定の時間における心理的ストレスレベルを表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲として表示されています。
– 異常値として示された点は注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測線はそれぞれ異なるトレンドを表しており、将来のストレスレベルについて異なるシナリオを提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初日時点での密度が高く、その後予測ラインによって示されたように、少しずつばらつきが増しています。
6. **直感的およびビジネス/社会への影響**:
– 短期間における心理的ストレスの傾向は、個人や組織がストレス管理やメンタルヘルスの改善に取り組む必要があることを示唆しています。
– 上昇トレンドが続くと予測される場合は、特に交通関連の職場での働きやすさ改善への取り組みが必要です。
– 外れ値は特定のイベントや環境変化との関連を示唆しており、詳細な原因分析が重要です。
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**
– グラフの最初の部分である2025年7月1日から7月7日までの間、WEIスコアが一定の範囲で上下していますが、大きなトレンドは見られません。
– それ以降は、WEIスコアが横ばいで安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日から7月7日までの間に外れ値があり、そこには異常値として示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実績AIによる実績データを示しています。
– ×印は、予測AIによる予測データを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、これらは予測範囲から外れるデータポイントです。
– グレーの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**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が、それぞれ予測データを提供しており、これらの間にはほとんど差がないことが見てとれます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の散布データの範囲は、新たなトレンドと比較して限られた範囲です。予測モデルは安定した横ばいのトレンドを期待しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとして、この期間の初期の方では何らかの変更やイベントによって一時的に変動が見られたが、その後は安定化していると解釈できます。
– 交通に関連するデータの場合、この安定した予測は、関連する交通政策や制度が効果的に機能し始めた、または需要が安定したことを示す可能性があります。
– ビジネスや社会影響として、急激な変動が発生しない限り、現在の交通システムや制御方法が十分機能していると判断できるでしょう。
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:
この交通に関する社会WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示すグラフについて、以下の分析を行います：
1. **トレンド**：
– 実績（青いプロット）は約30日の期間で見て、安定したスコアを示しています。
– 一方で、ランダムフォレスト回帰（紫色）は期間中に上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 青い実績プロットの中に複数の異常値（黒い○で囲まれた）が存在します。この期間の一部でデータが変動している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 複数のモデルによる予測が示されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の比較が可能です。それぞれ異なる色で表示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績値はこの範囲に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績と各種予測との間には一部乖離が見られます。特にランダムフォレスト回帰は実績に比較的近いですが、他の二つの方法は乖離が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 各予測モデルは、一定期間以後の実績を過大評価または過小評価している可能性がありますが、その評価はデータの密度や外れ値の存在によって異なります。
6. **ビジネスや社会への影響**：
– 交通の公平性・公正さが安定していることは、政策決定者にとっては良い兆候です。ただし、予測モデルが示す乖離を考慮し、より精度の高い予測を行うためにはさらなるデータ収集とモデルの改善が必要です。
– WEIスコアの異常値が頻発する場合、その原因を究明することで、交通システムの改善や公平性の向上に寄与できる可能性があります。
全体として、交通の公平性・公正さを示す現状の安定性は肯定的です。しかし、異常値および予測と実績の乖離が気になるため、より詳細な分析と継続的なモニタリングが推奨されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）データは横ばいに近い傾向がありますが、最初の部分で密集しています。
– 予測の線形回帰（灰色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫色）はいずれも軽微な上昇トレンドを示していますが、ライナートレンドが最もフラットで、ランダムフォレストがやや急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイント群の外に、一つの大きな外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が存在します。このデータは異常値として特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、赤い「×」は異常値です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は線形回帰の予測範囲として示されていますが、非常に狭い範囲であることから予測の精度は高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測手法の間に小さな乖離がありますが、全体としては一貫性があります。特に、ランダムフォレスト回帰が実績データに最も近い動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.8から1.0の範囲で比較的狭い範囲に分布していますが、外れ値による影響があります。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 全体的に安定したスコアが示されていますが、外れ値の出現は潜在的なリスク要因を示す可能性があります。
– 予測モデルが実績データと高い一致度を持っているため、これを用いた将来的な交通戦略策定において、持続可能性と自治性の向上に資することが可能です。
– 運輸システムがほぼ安定的であることから、既存の政策が効果を上げているとも解釈できます。
以上の分析から、運輸セクターの持続可能性と自治性の向上には現在の政策が有効であるが、異常値を示した原因については詳細な調査が必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:
1. **トレンド**
– 実績（青いデータポイント）は比較的一貫しており、スコアが0.8付近を中心に密集しています。このスコアは一定の範囲内で安定しています。
– 予測（線）のトレンドとして、線形回帰（緑）は横ばい、決定木回帰（シアン）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒丸で示されていますが、スコアは0.8から大きく外れていません。同様に、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、×印は予測データを示しています。
– グレーのバックグラウンドは予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内に多くの実績データが収まっています。これは予測モデルの信頼性が高いことを示唆していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと各予測モデルの緩やかな変動および一致度から、数値が非常に安定していて、異なる予測法によっても極端な差異が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のデータが全体として0.8の近くに集中しており、標準的な変動範囲内で安定したパターンを維持しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– グラフから得られる印象では、社会基盤・教育機会における交通カテゴリのWEIスコアは非常に安定していると感じられます。
– モデルの予測と実績が一致していることから、この分野の短期的な安定性と予測可能性が推測されます。
– 交通インフラや教育機会において、計画立案や政策における迅速な意思決定のための参考になる可能性があります。長期間のポジティブなトレンドを目指す上で、現状維持をどのように改善するかが焦点になるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは、おおむね横ばいで0.6から0.7の間に分布しています。
– 予測では、線形回帰モデルが緩やかな上昇を示していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのうち、外れ値として特定されているポイントがありますが、全体的に大きな急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)**：時間経過とともに測定された実際のWEIスコア。
– **予測 (赤い×)**：各モデルが予測した未来のスコア。
– **異常値 (黒い円)**：データにおける外れ値を示す。
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はモデルに基づく予測の傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間の相違により、将来のスコア推移の予測に対する不確実性が視覚化されています。特に線形回帰と他のモデルの予測との差異が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは範囲内で密集しており、予測との整合性が予測精度に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人々は交通カテゴリのWEIスコアが現状維持されていると見なすかもしれません。また、予測モデルが異なる傾向を示しているため、今後の改善策や政策の必要性を考えるきっかけとなります。
– 社会的には、共生・多様性の保障という観点から、現状の持続可能性と未来の予測に基づく行動を促進するための議論の基礎となります。モデルの不確実性を踏まえ、戦略的プランニングが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 一日の時間帯（8時と16時）で色のトーンが異なり、全体の傾向は特定の時間に応じて変動していることを示しています。
– 8時台は比較的明るい色が多い一方、16時台はより暗い色合いが多く、同じ日の時間によって指数が異なる様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の16時台の深い紫色は、他の日と比較して際立ったデータポイントであり、これは異常値または特異な出来事を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が指数値を示し、濃い紫が低い値、明るい黄や緑が高い値を表しています。色の変化は、時間帯ごとの変動を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付の8時と16時に変動が見られますが、さらに19時では独立したデータが観測されています。ここでの比較は、異なる日中の交通の動き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**
– 朝の時間帯が概ね高い指数を示すのに対し、午後の時間帯が低い指数を示す傾向が見られるため、交通量（または関心度）が朝高まっている可能性があります。
6. **直感的および社会的・ビジネス的影響**
– 朝の時間帯の交通指数が高いということは、通勤や通学などの活動がピークを迎える時間帯である可能性が高いです。これは、関連業界（公共交通機関、交通管理など）にとってのピーク戦略の重要性を示唆しています。
– 7月2日の大きな変動は、突発的なイベントや要因が特定の時間帯に強い影響を与えた可能性があり、事故や異常気象などを考慮した適応戦略を求めることができます。
全体的に、このヒートマップは日々の交通指数の変動を視覚的に捉え、特定の興味深いパターンや異常を簡単に識別できるよう設計されています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、それぞれの日付における特定の時間帯の個人WEI平均スコアの変化が示されています。
– 横ばいの部分も見られますが、全体的に何かしらの周期的な変動が観察されます。例えば、午前帯（8時）の色の変動にパターンがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な場所、例えば、7月3日の16時の紫色とその前後の対比（黄色、青色）が急激な変動として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が数値の大小を表しています。色相が高くなる（黄色）はスコアが高いことを示し、低くなる（紫）はスコアが低いことを示します。
– 横軸が時間の進行を、縦軸が1日の時間帯（8時、16時、19時など）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日々異なる時間帯でスコアに変化が見られ、特定の時間帯において周期的なパターンがある様子です。これは、日々の交通状況が時間帯に密接に関係している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付において、時間帯によりスコアの相関関係が異なる可能性があります。例えば、午前中と午後でスコアに顕著な違いがあるかもしれません。
6. **直感的な感覚と社会的影響**:
– 交通の混雑やピーク時間帯の予測に利用できるデータです。ビジネスにおいては、交通状況に応じた人員配置や配送計画の改善が考えられます。
– 通勤者が特定の時間を避けることで、より効率的な移動を計画する助けになるでしょう。このようなデータは、交通政策の立案にも役立つ可能性があります。
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:
グラフ分析の視点から以下の特徴と洞察を提供します。
1. トレンド:
– 日時が進むにつれて色が変化していることから、時間に応じたスコアの変動が見られます。
– 特に8時台は高スコア（黄色）が中心で、移動時間がピークとなる可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に16時台は低スコア（紫色）が多く、この時間帯に何らかの要因でスコアが下がっていることがうかがえます。
3. プロットや要素の意味:
– 色合いが濃くなるほどスコアが低く、逆に明るい色ほどスコアが高い。
– 色の分布から時間帯によるスコアの違いが示されており、時刻別の特性が考えられます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 縦軸が時間、横軸が日付であり、日ごとの時間帯の違いを観察できる。
– 一日を通して、特定の時間帯での周期性や変動傾向が顕著。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 朝8時と、それ以降の時間帯でカラーの変化があることから、朝の混雑とそれ以外の時間帯の違いが推測されます。
– 16時と19時では、全体的にスコアが異なるため、この時間帯の特性が読み取れます。
6. 直感的な洞察と影響:
– ビジネスや社会上では、時間帯による利用率や混雑のピークが予測され、交通機関の運行計画の改善やリソース配分に活かせる。
– 通勤時間帯の混雑対策や、非ピーク時の効率的な運行などの戦略に影響を与える情報が含まれています。
このように、時間とスコアの分布に基づいた直感的な判断が可能であり、交通機関や社会インフラの効率的運用に寄与するデータと考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
#### 1. トレンド
ヒートマップは時系列データではなく、相関関係を視覚化するものです。したがって、トレンドを直接示すものではありませんが、各WEI項目間の相関の強さを示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値や急激な変動は直接わかりませんが、各WEI項目の相関が強い組み合わせ（赤色が濃い部分）と、弱い（もしくは負の相関）組み合わせ（青色が濃い部分）があります。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色: 色の濃さは相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関、青に近いほど負の相関を示します。
– 値: 数値は実際の相関係数を示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
このグラフは主に相関を示しており、時系列データではないため、時間的な関係性は示されていません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **個人WEI平均**と**総合WEI**、**個人WEI（心理的ストレス）**との相関は比較的高いです（0.85）。
– **社会WEI（公平性・公正さ）**は**社会WEI平均**と非常に高く相関しています（0.93）。
– 一方で、**社会WEI（社会基盤・教育機会）**は他の多くの項目と低い相関を示しており、独立した傾向があるかもしれません。
#### 6. 人間が直感的に感じるであろうことと、ビジネスや社会への影響
– **個人の精神的健康**と**総合的な福祉**が強く結びついていることから、心理的ストレスの軽減が全体の幸福度を向上させる一助となることが示唆されます。
– **社会的公平性**が他のWEIと強く結びついていることで、政策の公正さが全体の福祉指標に影響を与える可能性があります。
– 教育機会や社会基盤の項目が独立性を示していることから、これらの改善策が他の要因にすぐには影響を及ぼさないかもしれないが、長期的には変化をもたらす可能性があります。
このような相関分析は、政策立案やビジネス戦略の策定において、どの領域に注力すべきかを決定する際に役立ちます。
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
– 各カテゴリのWEIスコアは比較されており、全体として一貫したトレンドは見られませんが、個々のカテゴリ間で異なる分布が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのカテゴリ（例：個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（生態整／継続発展））は外れ値を示しています。特に個人WEI（心理的ストレス）ではスコアが極端に低い外れ値が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各箱ひげ図は中央の線が中央値、箱の上下端が第1四分位数と第3四分位数を示しています。四分位範囲が広いほど、スコアのばらつきが大きいことを示しています。
– カラーの異なる箱は、異なるWEIタイプを示し、各タイプのスコア分布の比較を容易にします。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のカテゴリが並べて比較されているため、時系列的な関連性よりもカテゴリ間の直接比較が可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は、比較的高いWEIスコアであり、全体的なポジティブな評価を反映している可能性があります。
– 個人WEI（経済的余裕）や個人WEI（心理的ストレス）はスコアが低く、特定の問題領域を示唆しているかもしれません。
### 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
– 高いWEIスコアカテゴリ（例：総合WEI）は、安心感や充実感を与えるかもしれません。
– 低いスコアや外れ値の存在は、特定の問題領域や改善の余地があることを示唆し、政策や運営の見直しが必要である可能性を感じさせます。
– このデータは、交通関連の政策やインフラ改善の優先順位を決定する際に役立つかもしれません。
このような分析により、交通分野における特定の領域での改善の必要性や、現在の強みを確認できるため、社会政策やビジネス戦略において有益な視点を提供することができます。
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、交通カテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。ここから得られる洞察を以下に説明します。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンド（上昇、下降、周期性など）は見受けられません。データポイントは全体的に分散しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側の第1主成分が0.2付近、第2主成分が0.05を超えるデータポイントが外れ値として目立ちます。
– また、第1主成分が-0.2以下のデータポイントもやや外れているように見えます。
3. **要素の意味**:
– 第1主成分と第2主成分がそれぞれの軸として表示されています。第1主成分の寄与率は0.46、第2主成分の寄与率は0.31となっており、第1主成分がより多くの分散を説明しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データの相関や明確な関係性を示す情報はこのグラフからは得られにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントはPCAによって二次元上にプロットされており、全体的にばらつきがあります。
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– グラフから分かる限りでは、交通カテゴリーの各要素が異なった性質を持ち、全体的なトレンドがない可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、交通データの多様性や異質性を考慮して分析する必要があることを示しています。特に外れ値が示すような異常な変動には注意が必要です。
このグラフは、交通の各要素の性質を主成分分析によって多次元から二次元に圧縮することで理解を助けますが、詳細な解釈にはさらに具体的なデータ内容が必要となります。
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。