📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 7月初めは0.74付近でスタートし、その後、0.65から0.81という幅広い範囲で変動しています。特に7月2日と7月3日に異常値が見られ、全体的に安定していない印象があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均の動向**: 個人WEIは0.6から0.78、社会WEIは0.7から0.83までの範囲で変動しており、共に一貫したトレンドがないことが見受けられます。
#### 異常値の分析
– 7月2日と7月3日に複数の異常値が検出されました。これは、交通関連の特定イベント（例えば、交通事故や天候による遅延）などによるものと推測されます。
– 個人の経済的余裕や健康状態でも異常値が多発しており、個別の要因（急な出費、健康に関わるイベントなど）が起因している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドは見られず、短期間の季節的パターンもあまり顕著ではありません。
– 残差が多く、データが外部要因に敏感に反応している可能性を示唆しています。これにより、多くのデータが日々の細かい変動に影響されやすいことがわかります。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会的持続可能性が高い相関を持っている可能性があります。これは、経済状態の改善が持続可能な社会形成に貢献していることを示しているかもしれません。また、健康状態と心理的ストレスの相関も高いと考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図を用いた場合、各項目は中央値付近に集約している一方で、外れ値が多く、データのばらつきが大きいことが察せられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1（主に経済的余裕や社会的持続可能性が寄与）とPC2は、データのほとんどを説明しています。特にPC1がWEI全体に強い影響を与えていることから、経済的な指標がWEIの主要因であることが理解できます。
### 全体的な考察
異常値の存在やばらつきが示すように、交通カテゴリのWEIスコアは外部の影響を受けやすい状態にあります。特に経済的要因が社会的持続可能性に強く関与しており、この領域の改善が全体的なWEIの安定化に寄与する可能性が高いです。社会的インフラや教育機会のスコアが高いこともあり、社会政策を通じた長期的な改善が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは0.7前後で横ばい傾向を示しています。
– 予測データは異なる3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、日付が進むにつれてわずかに異なる傾向を見せています。線形回帰は緩やかな上昇、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に数箇所の異常値が存在し、それらは丸で囲まれています。通常の範囲からの偏差が示されていますが、範囲から大きく外れているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**
– データポイントは青色で表示され、黒い縁取りの丸が外れ値を示します。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データ全体を包み込む形になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは実績データに対してどのようにフィットしているかを示し、予測の幅とモデルの多様性が示されています。線形回帰とランダムフォレスト回帰は軽度の上昇トレンドを示しているのに対し、決定木回帰はフラットです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状のデータ点はWEIスコアが密集しており、特に極端な変動は見られません。予測の範囲内に収まっていることから、比較的安定していると考えられます。
6. **人間の直感と社会的影響**
– このグラフは、交通関連のWEIスコアが安定していることを示しています。ビジネスや政策決定者にとって、急な変動がないことは、計画的な改善や施策を試みることが可能であることを示唆します。また、今後の予測モデルが示す軽微な上昇は、交通インフラや関連サービスに対してわずかな成長が見込まれる可能性を示唆します。
全体として、このグラフは予測モデルの多様性と安定した実績データの存在を強調しており、交通における短期的な予見可能性が高いことを示唆しています。
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**
– WEIスコアは、期間の初め（2025-07-01）では乱れた動きを示しているが、その後、安定したトレンドに移行している。この見方は、予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）すべてがわずかに上昇していることからも支持される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントには、大きなばらつきが見られ、一部に外れ値として認識される可能性があるものが存在している。特に異常値として囲まれているポイントがいくつかあり、異常値の可能性を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、予測に対する実際のWEIスコアを表している。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、しばらくの間安定していることが伺える。
– 赤い×印は予測値を示し、今後の予測に基づく期待値を示している。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、一貫性のある軽度の増加傾向が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的に、実績と予測は強い正の相関を示していると考えられる。特に、初期のばらつきに対して、長期的にはモデルの予測が実績をうまくトレースしている。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間の観点から見ると、このグラフは安定的な成長を示しており、WEIスコアが向上している様子がうかがえる。交通に関連するビジネスにおいては、効率的な運用や政策の効果が現れている可能性がある。また、初期のばらつきを考慮し、改善の余地がある点として分析され得る。
このグラフに基づき、交通データの管理や改善策の方針を再評価することができるでしょう。長期の安定性を意識した施策が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初期において0.7付近に密集しています。その後、予測が表示される（赤い×印）部分に進んでいます。
– 線形回帰と決定木回帰による予測は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に異常値（黒い円で囲まれた点）が存在しますが、全体的に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを表し、経時的な実際の観測値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの予測値が異なる色の線で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間での予測したトレンドの違いが見られ、特にランダムフォレスト回帰は予測の上昇傾向を示しています。これにより、予測のバリエーションを視覚的に一致させるために異なるモデルアプローチが採用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データに基づき、予測に対する相関性を示唆しますが、詳細な統計モデルのパフォーマンスの評価には注意が必要です。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 短期間でのデータと予測の関係性が視覚的に把握でき、特にランダムフォレスト回帰による微妙な上昇トレンドは新しい傾向の可能性を示唆します。
– 社会的またはビジネスにおいて、トレンドの変化が予測された場合、それに基づく計画や対応が早期に必要です。この調整により、交通分野では効率性や利便性向上への取り組みが可能です。
これらの洞察をもとに、さらなるデータ解析やモデル改善を考慮することが推奨されます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– **実績AI（青い点）**: 過去のデータは比較的一貫しており、約0.8付近で安定しています。
– **予測**: 3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）すべてにおいて、わずかな上昇トレンドを示しています。これは今後の経済的余裕の増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はいくつか確認できます（円で囲まれた部分）。これらのデータポイントは他の観測値と異なるため、特別な理由があるかもしれません。例えば一時的な経済的変動や予測アルゴリズムの誤差かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実際の過去データを示しています。
– **赤い×**: 各モデルの予測値を示しています。
– **灰色シェード**: 予測の不確かさの範囲を示し、予測精度の信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの異なる回帰モデルによる予測は非常によく一致しており、モデル間での差異はほとんどありません。これは、データが一貫しており、予測が信頼できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントが狭い範囲に密集しているため、過去30日間の経済的余裕の変動は限定的だった可能性が高いです。予測値もこれに従っており、今後の変動も限定的であることを示しています。
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**:
– **安定性**: データと予測は、経済的余裕が安定していることを示しています。これは生活費の安定を示唆するため、消費者やビジネスにとって安心材料かもしれません。
– **微増トレンド**: 将来の微増は経済状況がやや改善する可能性を示しており、これは消費拡大や投資の余地を生むかもしれません。
まとめると、このグラフは交通における個人の経済的余裕が短期的には安定しており、やや向上する可能性を示しています。ビジネス戦略や経済政策の計画においては、この安定性を重視した方向が考慮されるべきでしょう。
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
1. **トレンド**
– 初期段階では、実績データ（青色の点）がややばらつきつつもほぼ横ばいで推移しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期間を通して一定値を示していますが、実績のばらつきは予測範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには根本的な外れ値はみられませんが、一部の点が他の点よりも低いスコアを示しています。
– これらの低い点については外れ値として考慮されている可能性があります（黒い円で囲まれた個所）。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、黒い円は外れ値の可能性があることを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、その中にほぼ全ての実績が収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線はスコアを一定と予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方法でありながら、同様の結果を出しています。データのばらつきが低く、予測が精度高く一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内であり、大きな相関関係や異常な分布は見られません。
– 予測と実績の一致度が高く、モデルが実際のデータを適切に捉えている様子がわかります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、人間は予測が安定しており、短期的なリスクは少ないと感じるでしょう。
– 交通に関連する健康状態が安定して維持されることを示唆しており、この傾向が続くならばサービスの信頼性を保持できると考えられます。
– 医療や健康管理がおこたられている区間は特に見られず、今後の計画においては現状維持を続ける安定した政策が有効であると考えられます。
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**
– WEIスコアの実績データは最初の数日間に集中しており、その後は表示されていません。予測データは安定しており、わずかに上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの外れ値が見られます。丸で囲まれた点が異常値として認識されているようです。最初の方のみで急激な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表し、赤い×は予測値を示しています。
– 異常値は黒い丸で示されています。
– 予測の不確かさは灰色の範囲で表示されています。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの手法が使用されていますが、それぞれ非常に近い結果を示しています。
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は、最初の方のみ差異がありますが、全体的な傾向として予測データは一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データとそれ以後の予測データが乖離しているため、直線的な一貫性はありません。予測モデリングには異なる方法が使用されていますが、ほぼ同じ範囲で推移していることから、互いの精度が高いことが示唆されます。
6. **直感と社会的な影響の洞察**
– 初期の実績データが変動していることから、特定の期間におけるストレスレベルが高まった可能性があります。その後の予測データの安定性は、今後一定したストレス管理が可能であることを示唆しています。
– 交通に関連したストレスレベルの管理が効果的に行われている場合、個人と社会の両面で健康促進につながる可能性があります。
このグラフからは、実績データの初期変動を踏まえ、予測データが安定していることが示唆されており、今後のトラフィックストレスの管理における安定性が期待されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の約10日間でほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 予測（AI/3σ、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、多少の違いはあるものの、おおむね上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの異常値があり、それは黒の丸で囲まれています。具体的な点での異常値は、大幅にスコアが低下している箇所です。
– 急激な変動は、予測データには見られず、実績データ内でも比較的安定しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績データで、過去のWEIスコアを表しています。
– 赤い×は予測値を示し、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）がそれを予想しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、モデルの予測レンジの幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは微妙に異なる傾向を示していますが、全体としては似たような上昇トレンドを追っています。
– ランダムフォレスト回帰が最も急激な上昇を示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関があるようには見えないが、予測は将来の上昇を示唆しており、実際のトレンドとどの程度一致するかが重要です。
– 実績データ内の異常値が、予測による不確実性の幅を増やしている可能性があります。
6. **直感的な印象と影響の洞察**:
– データからは、短期間でのWEIスコアの安定性と将来的な改善の可能性が示唆されています。
– 交通における個人の自由度と自治のスコアが上昇していく予測は、社会的な自律性の向上や新たな交通システム導入の期待が高まることを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、個人の移動自由度が上がることで、新しい交通サービスや関連ビジネスへの投資が促進される可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青い点）はほぼ一定で、大きな上昇や下降が見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は時間と共に上昇傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰（それぞれ緑と青）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIデータの中に異常値が複数存在しています（黒い丸で囲まれた青い点）。
– これらの異常値は予測の不確かさ範囲（グレーの帯）内にありますが、目立つ存在です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績スコアを示し、予測に対するベースラインとなります。
– ピンク、緑、青の線はそれぞれ異なる予測アルゴリズムのスコア推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのスコアに大きな違いは見られず、予測の異なるアプローチが似た結果を示していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が存在しているため、実績データの分布には不均整がある可能性があります。予測モデルはその異常値を反映・考慮している様子です。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– 実績スコアが安定していることは、既存の交通システムにおける公平性や公正さが現状維持されていることを示唆します。ただし、異常値の存在は政策や改善が必要な領域を指摘しているかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示していることから、将来的な改善の期待があると理解でき、これに基づいた施策が打たれると社会全体の公平性が向上する可能性があります。
技術的改善と指標の正確な把握により、交通部門の社会的公平性がさらに改善される余地があることを示します。
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**
– 実績AI（青い点）は、最初の数日間で0.8付近で安定しています。予測される線形回帰（緑色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）のトレンドは全体的にほぼ横ばいで、安定性が感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのプロットにおいて、1つの大きな異常値（黒い丸で囲まれたプロット）が観察されます。この点は、他の実績データポイントから外れており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、赤いXは将来の予測データを示しています。予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が設定されており、この範囲内での変動が許容されることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測プロットの各モデル間には、若干の変動はあるものの、全体的に類似しており、一貫したパターンを描いています。この点で、複数のモデルが同様の予測をしていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータは比較的一定の範囲におり、大きな変動は巷にないことが示唆されています。データの分布においても、周期的な変化は見られません。
6. **直感的に感じること及びビジネス/社会への影響**
– このグラフから導き出せる一般的な洞察は、交通の持続可能性と自治性が比較的安定しているため、重大な変動に備えて継続的なモニタリングが必要であるが、現時点では特段の心配はないということです。
– ビジネスや社会に対しては、都市計画や交通政策は現在の安定を維持することを目標に、異常値への対処法や予防策を検討する価値があるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）の中央付近でやや横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は緩やかに上昇。
– 線形回帰（緑色の線）と決定木回帰（青色の線）はほぼ横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にブラックサークルで囲まれた外れ値が1つ存在。
– 他の実績データは比較的安定。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実際のWEIスコア。
– 赤い「×」印: 予測されたスコアで、実績からやや異なる可能性。
– 黒いサークル: 特定された外れ値。
– グレーのエリア: 予測の不確かさの範囲を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストは他のモデルよりも予測が上昇傾向。
– 線形回帰と決定木回帰の傾向はほぼ一致。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集中。
– 予測値の範囲はグレーの範囲で示されているが、実績値と比較して安定的。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 交通関連の社会インフラや教育機会は現状からの大きな変動が少ない。
– 長期的に見ると、ランダムフォレストの予測が続く場合、改善の兆しがあると捉えられる。
– 外れ値の対応が重要で、何が原因であったかを調査することで改善の余地が生まれる可能性。
ビジネスや社会には、今後の施策や方針に影響を与える微細な改善の兆しを見逃さないことが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね安定しており大きな変動は見られない。
– 予測データ（線）のうち、線形回帰は上昇傾向を示しており、段階的にスコアが向上すると予測している。一方、決定木回帰の線はほぼフラットで、ランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値と思われるデータポイントが存在する（黒の円で示されている）。このようなデータポイントは、異常な状況やイベントによる影響を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績、赤い×は予測値を示している。
– グレーの背景は、予測の不確かさの範囲を示しており、特に予測が不確実な場合、この範囲が広がる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られないが、将来的に異なる予測モデルが異なる傾向を示しており、特に線形回帰とランダムフォレストは上昇傾向で一致している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績と予測のデータは一定の範囲内で安定しており、大きな変動がない。
– 外れ値がありながらも、全体的にはスコアのばらつきは小さい。
6. **直感的な洞察と影響**
– 自由の保障や多様性の観点から見た場合、線形回帰のような上昇予測はポジティブな進展を示唆している可能性がある。
– 外れ値を考慮に入れることで、これらの予測が正確であるかを再評価する必要があり、特に不測の事態や政策変更が影響を及ぼす可能性がある。
– ビジネスや社会においては、交通インフラの改善や政策の継続的な効果が背景にあり、これが多様性や自由の保障に寄与していると考えられる。
この分析に基づいて、データの精度向上や政策の効果検証のため、追加のデータ収集やモデリングの見直しを検討することが推奨されます。
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:
以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、色の変化が時間によって規則的に変わっています。このことから、一定の周期性があることを示唆しています。
– 上部の色が明るく、時間とともに変化していることから、日中の交通量が増加している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時の部分が他の時間帯と異なっており、特に濃い色を示しています。これは、他の日に比べて交通の混雑が少ない時間であったことを示しているかもしれません。
3. **要素が示す意味**:
– カラースケールは交通の混雑度を示しており、明るい黄色が高い混雑度、暗い紫色が低い混雑度を示しています。
– 密度の違いは日や時間帯による混雑の変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯で比較すると、日によって色の明るさが変わることが確認でき、曜日や祝日などの要因により交通量が変化することが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に朝から昼にかけての時間帯の混雑度が高く、夜が比較的静かなことが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 通勤ラッシュや休日などにより交通量が変動することが直接的に視覚化されています。
– この情報は、公共交通機関の運行スケジュールの最適化や、交通渋滞対策に役立つ可能性があります。
以上の分析から、交通データの周期性、混雑のピークおよび閑散期の特定が可能となり、交通管理や都市計画における意思決定に寄与する情報が得られます。
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:
グラフの分析に基づくと、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 上部の時間帯（8時）は、全体的に高いスコア（黄色）を示しており、交通量が多いか活動が活発であることを示唆しています。
– 下部の時間帯（19時）は比較的低いスコア（青色）ですが、少しばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日は全体的に低いスコア（紫色）が観察され、それが異常値または特別なイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は比較的急激であり、特定の時間帯に明確なピークがあることを示しています。黄色から青へのグラデーションは、スコアの高さを表しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 日付ごとに異なる時間帯の色の変化を観察することで、その日の交通状況の特徴を把握できます。7月2日と3日は、午前中に大きな変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝の時間帯は一貫して高いスコアを示しており、一定の活発な交通や活動と関連している可能性があります。
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**:
– 朝の高いスコアは、通勤時間に交通が非常に集中している可能性を示唆し、交通管理や公共交通機関の運営に影響を与えるかもしれません。
– 7月3日の異常な低スコアは、特別なイベントや天候の変化によって影響を受けた可能性があり、注意が必要です。
このように、グラフは交通状況やその変動性に関する貴重な洞察を提供し、特定の時間帯におけるピークや異常を視覚的に把握できます。
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
1. **トレンド**
– 縦軸の時間帯によって色が変わるため、日中の時間帯でスコアが変動していることがわかります。
– 特に、7月1日から7月6日までの日付ごとにスコアが示されており、日ごとに異なるトレンドが観察されます。
– 明らかな周期性は見えませんが、日によって色の濃淡が異なり、時間帯ごとの変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月6日の間で、特に夜間（19時以降）のスコアが比較的低いことがわかります。
– 7月2日と7月3日の16時のスコアは非常に低く、目を引く外れ値と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、紫が最も低く、黄色が最も高い状態を表しています。
– ヒートマップの色分布が時間帯や日にちごとの変動を視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の時間ごとのスコアを見ると、午前中から昼にかけてスコアが高くなる傾向がありますが、夜間は低下しています。このパターンは多くの都市で一般的な交通混雑に関連するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかな相関関係は見られませんが、昼間の時間帯でのスコア上昇が複数日にわたって共通の特徴です。
– 時間帯による分布として、夕方以降のスコアが低下していることが観察されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 昼間の交通活動が活発であることを示しており、特に通勤時間帯の忙しさを反映している可能性があります。
– 夜間のスコアの低下は、交通量が少ないことを示しており、安全性や快適性向上のための施策を考慮する際に有用な情報を提供します。
– ビジネスでは、昼間のピーク時に対応した戦略的な広告配置や交通管理の改善が重要となるでしょう。
この分析により、時間帯に応じた交通の特性を把握することで、効率的な交通運用の計画に役立てることができます。
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:
1. **トレンド**:
– HEI項目間の相関は、一定のパターンが見られます。特に個人WEI平均と総合WEIの相関が高いことから、個人レベルの視点が総合的な評価に強く影響していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の分野同士で低い相関を示す項目もあり、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関はわずか0.01でほぼ無関係を示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は相関関係の強さを示し、赤系の色が濃いほど正の相関が強く、青系が濃いほど負の相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「総合WEI」が0.84と高い相関を示しており、個人の自由度の認識が全体の評価に直結していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多数の項目が中程度から高い正の相関を示しており、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社交WEI（社会基盤・教育機会）」の間には0.75と高い正の相関があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々が健康状態や経済面の余裕をどれほど重要視しているかが分かり、これらが心理的ストレスと結びつかないということは興味深いです。ビジネスでは、個人の自由度や公正さの向上が総合的な満足度を高めるカギとなる可能性が示唆されます。このデータは、政策立案者が交通政策を策定する際の重要な指針となります。
全体として、このヒートマップは、異なるWEI項目がどのように関連し合い、人々の生活にどのような影響を及ぼすかについて重要な洞察を提供しています。
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**
– グラフ全体として周期性や明確なトレンドは見られませんが、各WEIタイプのスコアにばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などいくつかのカテゴリには外れ値が見受けられます。特に「社会WEI（生態整・持続可能）」に顕著な外れ値があり、何らかの異常なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱は特定のWEIタイプのスコア分布を示しており、箱の上端と下端は四分位範囲（IQR）の境界を示しています。
– 線の部分は中央値を示し、箱の上下の「ヒゲ」は最低値と最高値を示します（外れ値を除く）。
– 箱の色分けは識別を容易にするためのもので、それぞれの分布を視覚的に比較することが可能です。
4. **時系列データの関係性**
– 30日間のデータですが、時系列的な変動は箱ひげ図には表現されていないため、直接的な関係性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のWEIタイプにおいて、スコアの範囲や中央値が異なり、各カテゴリの特性を示しています。
– 一部のカテゴリでスコアが高い一部のもの（例:「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）は、他のカテゴリと比べて中央値が高いようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、各WEIタイプにおけるパフォーマンスや課題が視覚的に理解しやすく、人々は直感的にどのエリアに関心を持つべきか判断できます。
– ビジネスや社会において、特に外れ値を持つカテゴリは改善が必要な可能性があり、政策的な介入が求められるかもしれません。例えば、「社会WEI（生態整・持続可能）」に外れ値があることは、持続可能性への取り組みが不均一であることを示唆し、改善の必要性を示しています。
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:
以下は、提供されたPCA分析に基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、乱雑に分布していますが、データは主成分1を中心として両側に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に主成分1の正側（0.1以上）と負側（-0.15付近）に外れ値と見られる点があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点はおそらく異なる交通関連の要素を表しており、それぞれが異なる特徴量の組み合わせに基づいて配置されていると考えられます。
– 第1主成分には43%、第2主成分には30%の情報が含まれており、主成分1がデータの大部分の変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列的な変化は表示されていませんが、30日間のデータから収集された特徴が反映されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は大きく分けて、右上と左下に分かれているようです。これにより、何らかの対照的な特徴が二つの集合、またはグループに分かれている可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、交通に関連する複数の要因が異なる特徴を持つことが示唆されます。交通パターンの異常や特徴的な行動を予測し、政策やインフラ改善に利用することができるかもしれません。また、外れ値を調査することで、交通における突発的なイベントや問題の予兆を見つけることが可能になるでしょう。
この分析が交通における効率化やリソースの最適配分に寄与することが期待されます。
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。
