📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要
この分析では、2025年7月1日から7月5日までの5日間におけるWEIスコアの動向を評価し、個人および社会平均、さらに各詳細項目の推移を考察します。データには異常値が含まれており、いくつかの要因が推測されます。
### 全体の傾向とパターン
– **全体のトレンド（時系列推移）**:
– 総合WEIスコアは0.70から0.81の範囲で変動しており、大きく上下しています。この期間では一定の傾向は見られず、日毎に変動があります。
– 個人WEI平均は0.60から0.78、社会WEI平均は0.70から0.81と、両者ともに変動幅が大きいです。
– **異常値の分析**:
– 異常値が確認された日付として、7月2日（総合WEI 0.70と0.81）、7月3日（総合WEI 0.65）が挙げられており、激しい変動が見られます。
– 個人経済の余裕（0.85）や健康状態（0.65）、心理的ストレス（0.50）など、個人の要因における急変が総合スコアに大きく影響した可能性があります。
– **季節性・トレンド・残差 (STL分解分析)**:
– 長期的なトレンドは観察できませんが、短期間における頻繁な変動は季節性パターンとして捉えられるかもしれません。
– 残差成分も大きいため、未説明の外部要因が影響している可能性が示唆されます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップからの知見**:
– 健康状態と心理的ストレスにおける強い逆相関が予想されるため、個人の健康増進がストレス減少に直接つながる可能性が指摘されます。
– 持続可能性と社会インフラの相関も高く、これは持続可能な社会がインフラ改善に依存していると考えられます。
### データ分布と異常検出
– **箱ひげ図における考察**:
– 個人の自由度、経済的余裕、心理的ストレスの項目では、いくつかの外れ値が見られ、これが総合WEIの異常値に関連していると考えられます。
– この期間での極端なスコアの変化は社会構造の急激な変動や個人の生活環境の影響を反映している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA) の影響
– **主要な構成要素の寄与率**:
– 主成分分析（PCA）で、PC1が48%の寄与を示し、PC2が29%と明らかになっており、個人の経済的余裕や社会の持続可能性が重要な変動要因として浮かび上がっています。
– これにより、これらの要因が短期間のWEIスコア変動において主要な役割を果たしていることが示唆されます。
### 結論
データから短期間でのWEIスコア変動は顕著であり、個人および社会の要因が複雑に絡み合っていることが明確です。特に、個人の健康状態と経済的状況、社会の持続可能性が重要な要素として影響を与えていることが示唆され、政策的にはこれらの分野への再注力が必要です。また、個別の日毎の要因はさらなる詳細な調査が必要でしょう。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフは評価日の初めと終わりでWEIスコアに明確なクラスターが二つあります。片方は2025年7月付近に位置し、もう一方は2026年7月付近に位置しています。比べた際に、2025年にはスコアが高く、2026年には比較的低くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の7月付近にある黒い円で囲まれたデータは外れ値としてマークされています。この期間において、何らかの異常な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年のデータを意味します。予測データは様々な回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それぞれ異なる色のラインで表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは、両方とも一定の範囲に収まっていますが、2025年の実績データには大きな変動が見られます。予測値はこれらの変動を説明するために異なるモデルが使用されていますが、一定の誤差があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、通常一定範囲内（0.6〜0.8）に分布しているようですが、2025年にはそれを超える外れ値が観測されています。予測は範囲内で行われており、安定性を保っていることがわかります。
6. **直感的な洞察および影響**
– このデータから、人間は2025年に何らかの予期せぬ出来事があったと感じ取るかもしれません。この外れ値が交通に関連したシステム変更や非効率の指標である場合、その理解がビジネスや政策の改良に貢献する可能性があります。2026年には安定した数値が見受けられるため、問題が解決された可能性があります。
この分析は、交通関連の計画や予防策の立案に役立つかもしれません。
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
1. **トレンド**:
– グラフは2つの時期にデータが集中しており、全体として横ばいかもしれません。しかし、今年と去年のデータが大きく異なることが視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データには黒い縁取りがあり、これは外れ値を示しています。特に、年初の方に異常値が多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸: 実績（実績AI）
– 赤い×印: 予測（予測AI）
– 黒い縁取りの丸: 異常値
– 緑の丸: 前年（比較AI）
– 灰色の影: 予測の不確かさ範囲
– 色付きの線: それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータには大きな違いがあり、予測モデルはそれぞれ異なる変動を示しています。特に、予測と前年のデータが時期によって大きく離れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは二つの時期に分かれており、特に前年のデータと比べて今年の実績データはばらつきが大きくなっています。予測は異なる方法で計算され、結果に違いがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、昨年と今年のデータが大きく異なること、特に今年の実績に多くの異常値が含まれていることに気付くでしょう。ビジネスや社会への影響として、交通パターンの予測が困難であることや予測モデルの精度向上が求められると感じるかもしれません。特に、予測と実績のギャップが大きい場合、計画や戦略の見直しが必要になるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の時系列データを示しています。最初の評価日では、実績データ（青い点）は0.8付近に集中しており、比較的安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績値の中に黒い輪郭で示される異常値があります。この点は他のデータよりもわずかに低い位置にありますが、急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 予測値（赤いバツ）が存在し、青い実績値と比較すると、精度が高い予測である可能性があります。
– 紫色の線は異なる回帰手法の予測を示していますが、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰が用いられています。
– 緑色の点は前年のデータであり、現在のデータと比較するための基準となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 非常に間隔の空いたデータの見せ方で、年度の違いによる特性比較がし易いように工夫されています。
– 昨年の観測値（緑）は現在の実績値よりも高い位置にあり、若干の低下傾向がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値には小さなばらつきが見られますが、全体的には中央値付近に集まっています。
– 各予測手法により予測のばらつきが示されており、モデルの精度や予測の信頼範囲に注意が必要です。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– 直感的には、実績データがほぼ安定しており、予測値もこれに近い事が確認できます。これは、交通におけるWEIが大きく変わっていないこと示しています。
– 異常値の存在は今後の予測や実績に際し注意を要するかもしれませんが、大規模な変動ではないため、現在の交通システムに大きな影響を与える可能性は低いでしょう。
– 社会的には交通の効率や安全性維持のためにこのデータを活用し、さらなる最適化を目指すことができるでしょう。ビジネス面では、予測精度の向上や異常値検知のアルゴリズムを用いて業務改善に役立てられます。
このように、データは現在の交通システムの安定性と継続的な改善に向けた価値のあるインサイトを提供しています。
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**:
– 初期のデータ点は、比較的高いWEIスコアで安定しているように見えます。全体的なスコアは予測に基づいており、一部の過去と比較するためのデータも含まれていますが、急激な変化や顕著なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に観察される異常値は、何らかの特殊な出来事や例外的な状況を示している可能性があります。この異常値は分析の際に特に重視する必要があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– **実績（青色）**は、過去の実際のデータを示しています。
– **異常値（黒枠）**は、通常の変動範囲を逸脱したデータポイントを示唆しています。
– **予測（様々な色の線）**は、複数の回帰手法を使って将来のWEIスコアを予測しています。
– **前年（緑色）**は、過去との比較を可能にするためのデータです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測ラインは異なる手法で予測されており、これらがどのように将来のWEIスコアを予測しているか比較することができます。各回帰手法の予測結果が異なるため、手法による信頼性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**:
– データポイントが密集している初期の領域は、より詳細な分析が必要です。分布の特性や変動の傾向を理解することで、過去の経済的余裕状況や今後の予測に影響を与える要因を特定できます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 経済的余裕の変動が交通カテゴリでの消費行動にどのように影響したかを示しています。予測に基づく将来のトレンドが、交通関連ビジネスの戦略的意思決定に役立つ可能性があります。例えば、予測が安定している場合には、急な対策や調整が必要ないかもしれませんが、異常値が多い時期には原因を究明し、適切な対策を講じる必要があります。
このグラフは、交通セクターの経済的余裕を監視する上で、過去のパターンと将来の予測を比較し、戦略的な意思決定に活用できます。
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**
– 初期の実績AI（青）は6月から8月の間で横ばいです。その後、ランダムフォレスト回帰（紫の線）に従って急激に下降しています。
– 次の年の比較AI（緑）は安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データポイントのいくつかは、異常値として黒い輪で強調されており、他の予測と大きく異なっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青（実績AI）: 実際の測定値。
– X（赤、予測AI）: 予測値。
– 緑の点（前年度比較AI）: 安定した高いスコアを示す。
– 紫のライン（ランダムフォレスト回帰）は最も大きな変動を顕著に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰による予測と実際の過去データとの間に大きな差があります。
– 次年度のスコア（緑）が非常に安定しているため、予測の制度のばらつきが強調されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間に一貫した相関は見られず、予測精度の向上が求められる。
– 通常の範囲から大きく外れる異常値がある点が特徴的。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 予測モデル間でのばらつきが大きいため、データ精度やモデルの改良が必要です。
– 健康状態の安定化や改善が確認できれば、企業の健康管理プログラムの有効性を示す可能性あり。
– 次年度の比較が安定していることは将来的な改善計画の成功を示す希望があります。
このグラフは予測モデルの精度の向上や異常値検知の可能性を示しているため、これを踏まえた改善を行うと、交通に関連する健康管理において大きな進展を期待できるでしょう。
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**:
– グラフ全体では、データが非常に限られているため、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、数値が安定している様子は確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」と示されているプロットが複数あり、これらは標準的な数値範囲からのズレを表しています。これらの異常値は心理的ストレスの急激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**:
– 実績値 (青) と予測値 (赤) が示されており、予測値の分布では緑と紫色の線が異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
– 色の密度は期間ごとに異なるが、一部密集している箇所が見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる予測手法による値の間での大きな乖離は見られませんが、予測手法によって若干の変動や一致程度があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限られているため明確な相関は確認できませんが、予測手法間での若干の変動が見受けられる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、特定の時期における心理的ストレスの変動が注目されるでしょう。特に異常値は心理的ストレスの重大なイベントやトリガーを示している可能性があり、交通環境の改善や心理サポートの提供が必要と判断するかもしれません。
– ビジネスや社会において、異常ストレスの発見は、輸送や通勤条件の改善、または具体的なメンタルヘルス施策の実施に繋がる重要な指標として活用することが考えられます。
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:
グラフを分析すると、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**:
– 横軸が360日間のデータを示していますが、青色の実績データは初期の段階に集中しており、長期的なトレンドは見受けられません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインが左から右に向かって異なる方向に示されているので、手法による予測傾向の違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データには黒いアウトラインがあり、異常値としてマークされています。この期間のデータが特異的であることを示しています。
– 予測データのσ範囲も一定の幅を保っているため、急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色、予測データは異なる色のライン（紫、ピンク、緑）で表示されています。
– 黒いアウトラインのある点は異常値であり、特別な注意が必要です。
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は、いくつかの変動範囲が示されており、予測モデルがデータの異常性をうまく捉えていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関は示されていませんが、各予測手法のラインは実績から一定のズレを持ち、モデル間で一致した挙動を示していない点から、精度の違いやモデルの適応度が異なる可能性があります。
6. **直感と影響に関する洞察**:
– 現在の実績データが突出しているため、交通に関しては予測が難しい時期があると考えられます。これにより、実績の安定性が事業計画に影響を及ぼす可能性があります。
– モデル間での予測誤差があるため、選択するモデリング手法が結果に大きな影響を与えると考えられ、複数の手法を組み合わせて異常を早期に発見する工夫が求められます。
全体として、異常値の影響を受けやすいデータであるため、慎重な解析とモデルの選定が必要です。ビジネスや社会への影響を考えると、特に交通における重要な意思決定には注意を要します。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青色）**: 年度初めにいくつかのデータポイントが見られるが、全体的なトレンドは不明瞭。
– **予測データ（ピンク、紫、赤）**: 予測の手法によって、異なる年に異なる方向にトレンドがある。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒丸）**: 初期の実績データに異常値がある。これらは分析で考慮する必要がある。
– **急激な変動**: 時系列上では特定の期間に急激な変動が見られない。
3. **各プロットや要素**
– **予測と実測の違い**: 実績と予測が密接に結びつく部分は少なく、予測モデルが異なる結果を導く可能性がある。
– **色の違い**: 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）によって異なる予測が示されている。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測手法間でスコアの変動は一致していないため、モデル選択の際には注意が必要。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各年度の予測と実測は一貫性がなく、規則性は見られない。
– データは特定の範囲に集中しているように見えるが、正確な密度解析は必要。
6. **直感的な印象と影響**
– **公平性・公正さのスコア**は安定していない可能性があり、交通政策や社会サービスが対策を講じる必要がある。
– **ビジネスや社会に対する影響**: スコアが低下する傾向が見られる場合、社会的不満や政策への不信感が生じるかもしれない。異常値の存在は、特定の期間における重要な問題を示唆している可能性がある。
全体として、このグラフは交通における公平性や公正性の指標が不安定であり、予測モデルの選定が重要な要因であることを示している。また、実際のデータに対する異常値の影響を十分考慮し、政策立案に活かすことが求められる。
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
– **初期のデータポイント**は、それほど変動せずに、横ばいで安定しています。
– **予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**の手法が適用されていますが、それぞれのトレンドラインは短期的です。
– **前年度のデータ**は後半に集中しており、新たな時点でのデータとして現れている。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**は特に目立たないですが、グラフの左側において、実績データに対しての比較が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットで示され、基本的な実績データを表しています。
– **予測（予測AI）**: 赤いバツ印を伴うもので、様々なAI手法によって予測が試みられています。
– **異常値**: 黒い円で示され、通常の範囲から外れたデータ点を示している。
– **前年度（比較AI）**: 緑色のプロットで昨年度のデータを表し、今年度との比較として使用できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較データ**と**予測データ**は、それぞれ異なる期間で集中していますが、両者を比較することにより、異なる年度間での動向を理解することができる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特に強い相関関係は示されていませんが、各手法による予測範囲（灰色）が、データのばらつきをうまくカバーしている。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– **持続可能性と自律性**というテーマに対し、このデータは全体的に安定しているように感じられるが、年度の変化を通じた比較が重要です。
– **社会への影響**として、新たな交通政策やAI技術の導入がもたらす可能性を評価する手がかりとなります。持続可能性と自律性が評価指標となるので、交通計画の改善や技術導入の効果を探る役に立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期における実績と予測の値は全体的に高く、安定した水準にあります（スコア約0.8から1.0）。
– その後、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測手法の結果が示す通り、スコアが横ばいから上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてハイライトされているデータポイントがあります。これが実績値や予測値と比較してどの程度乖離しているのかを確認することが重要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青点）は過去の実測値を示しています。
– 予測（赤×）は今後の見積もられたスコアを表します。
– 緑色の点は前年度のデータを示し、過去の実績との比較が可能です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測がどの程度信頼できるかを示す指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で、時期が経つにつれて予測精度が高まるか、あるいは予測と実績の乖離が見られるかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法が示すスコアの違いや、それらが実績値とどのように関係しているのかが重要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データからは、交通に関する社会基盤や教育機会が一定の水準を維持しつつ、今後の改善を予測していることが感じ取れます。
– 改善が続けば、交通インフラや教育機会の充実が期待でき、社会全体の便益につながる可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の時期やイベントで何らかのアクションが必要であることを示唆しているかもしれません。これにより、政策改善のための手掛かりを得ることができます。
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:
このグラフに関して、以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間では実績データ（青）はほぼ一定の範囲に収まっており、若干の変動が見られます。
– その後、予測データの範囲へ移行しており、点が緑に変わっています。これは、実際の値が予測可能な範囲内に収まっていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に実績データ（青）に外れ値（黒丸）が認識されています。これは、予測範囲から逸脱したデータを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績データ、Xマークは予測データを示し、紫やピンクの線は異なる回帰モデルを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が表示されており、これらのモデルは異なる方法でデータを予測していますが、結果は大きく異なっていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、データが予測範囲内に収まっていることから、それほど大きな予測誤差はないと考えられます。
6. **洞察と影響**:
– 一般的に、交通運輸に関わる社会的なWEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアは安定しており、予測モデルもそれを支持しています。
– 外れ値の発生は、特定の期間やイベントが社会・交通に影響を及ぼした可能性があります。政策立案者にとっては、この期間の詳細な調査が重要です。
このグラフから人間が直感的に感じることは、このシステムが自己補正し外れ値を異常値として認識していることです。また、複数の予測モデルの活用により、社会・交通関連の政策決定におけるリスク管理の可能性を示唆しています。
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:
以下は、提供された交通カテゴリの総合WEI時系列ヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 横方向（時間経過）を見る限り、色の変化は一定ではなく、周期性のある変動が観察されます。このことは、時間帯に関する日ごとのパターンが存在する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月3日の午前8時から正午にかけて、低い値を示す紫色のブロックが存在し、他の日や時間帯と比較して異常に低い値を示しています。これは外れ値として特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色は特定の時刻や日付のWEIスコアを示しています。色によって数値の違いがわかり、特に黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各行は時間帯、列は日付を表しており、横並びで見ると、日付ごとの時間帯パターンを把握することができます。全体的な動向をつかむ上で、特定の時間における一貫した傾向を探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高頻度で黄色が出現する場合は、高いWEIスコアの時間帯や日付が重なることを示しており、逆に紫が多い場合は低いスコアを示します。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 視覚的には、特定の時間帯や日付に応じたピークや谷間を直感的に認識しやすいです。ビジネスや社会への影響としては、混雑時間帯の特定や、リソースアロケーションの最適化に活用できる可能性があります。特に外れ値として観察された時間帯は、特別な要因が関与している可能性があり、さらなる調査が推奨されます。
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:
このヒートマップは、WEI（おそらく交通関連のウェイクエピソードインデックス）の時系列データを視覚化しています。以下が分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる時間帯のWEIスコアが示されています。時間帯ごとにスコアのパターンが異なる可能性がありますが、全体的な長期トレンドはこの部分からは判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化から急激な変動がいくつかのタイムスロットで見られます。特に、暗い紫や明るい黄色は、スコアの極端な値を表していると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– カラースケールは、WEIスコアの範囲を表しており、明るい黄色が高スコア、暗い紫が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯と日付の組み合わせでスコアが異なるため、時間帯ごとに異なるトレンドやパターンが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に高いスコアが集中しているか（例えば通勤時間帯）、低いスコアが夜間に多いかなど、日々の時間帯による相関関係も考えられます。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 高スコアが一定の時間帯に集中している場合、交通量のピーク時を示唆しています。そのため、交通計画やインフラ改善の指針となる可能性があります。また、極端なスコアの変動は、特定のイベントや異常気象などの影響を示しているかもしれません。
全体として、このヒートマップは日常的な交通パターンやその変動を視覚化するのに役立ちます。ビジネスや社会においては、効率的な交通運用や混雑緩和の施策に役立つと考えられます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップでは、特定の時間帯における色の変化が一貫しているかどうかが注目される。ここでは、色が時間毎に大きく変化している時間帯があることから、一定のリズムが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の午後19時台に青い領域が見られ、低いスコアを示している。この時間帯が特に注目すべき外れ値です。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は、WEIスコアの水準を示しており、紫から黄色への変化がスコアの上昇を示している。最高値は黄色に近い色の時間帯です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日時と時間帯の両方で変化が見られるため、時間帯に伴う周期的な変化や特定の日における例外的なパターンが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップから、午後時間帯（特に16時以降）のスコアが高くなる傾向が読み取れる。これが交通量のピーク時間と一致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社会的影響**
– 高いスコアの時間帯が交通のピークに相当する場合、交通量の増加や渋滞などの社会的な影響が考えられます。また外れ値の時間帯は特異なイベントや障害が影響している可能性があります。
ビジネス面では、交通関連機関がこのヒートマップを基にしたスケジューリングやリソース配分を最適化することで、より効率的な運用が可能になるでしょう。
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:
このヒートマップは、交通カテゴリの全WEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。主な視覚的特徴とそこからの洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体に周期性やトレンドは見られませんが、代わりに各項目間の相関関係が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、色が大きく異なるエリアは強い相関または低い相関を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示します。赤色が濃いほど強い正の相関を示し、青色が濃いほど強い負の相関を示しています。
– たとえば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に強い正の相関（0.73）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間で強い相関があるものの中で、個々の項目が直接連動している場合、これが時系列的な関連性を持つ可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」は非常に高い相関（0.93）を示しています。
– 負の相関を示す例としては、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の-0.07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**:
– 高い相関がある項目群は、関連性や影響が強いことを示唆しています。例えば、健康状態と心理的ストレスの間の高い相関は、健康を改善することでストレスも減少する可能性を示しています。
– 交通に関連する政策や計画を立てる際には、これらの相関を考慮し、関連するWEI項目が影響を与える領域での戦略策定が重要です。
要するに、このヒートマップは、交通政策や改善が他の社会的あるいは個人的なWEI項目にどのように影響を与えるかを理解する手掛かりを提供します。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を360日間の期間で比較したものです。以下に、その特徴と洞察を示します。
1. **トレンド（周期性）**:
– 全般的に、目立った上昇や下降のトレンドは見受けられません。それぞれのWEIタイプのスコアは安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健全な成長）」や「社会WEI（生命整備・教育機会）」などに外れ値が複数見られます。このことは、一部のデータポイントが極端に高いまたは低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の色はそれぞれ異なるWEIタイプを示しています。箱はデータの中央値と四分位範囲（IQR）を示し、ひげはデータの最小・最大範囲を示します。
– 色の違いは異なるカテゴリやテーマを表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間でのデータの重なりや類似点を観察することで、潜在的な関連性を探ることができます。たとえば、個人の「心理的ストレス」や「自由度と治安」などのWEIは比較的狭い範囲に収まっており、一貫性が高いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と生活様式）」は中央値付近に密集していて、安定した分布を示しています。
– 一方で、「個人WEI（自由度と治安）」は他に比べて分布が広く、個人によるばらつきが大きいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一部のWEIスコアに見られる外れ値やばらつきは、特定の地域やグループにおける社会的または個人的な課題を示しているかもしれません。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」に見られるバラつきは、メンタルヘルスの重視が必要であることを示唆しています。
– 交通分野でのこれらのWEIスコアは、公共交通の計画や政策において、住民の幸福と健康を中心に置くことの重要性を示す手がかりとなるでしょう。
このようなデータは、人々のwell-beingを向上させるための移動手段や都市計画の設計に活用できます。
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、交通データに関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフに特定の時間的トレンドは見られませんが、2次元空間におけるデータの分布を見ることができます。
– 主成分1（横軸）がデータのばらつきの48%を説明し、主成分2（縦軸）が29%を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上に位置する点と左下に位置する点は外れ値または極端なデータポイントとして特定されるかもしれません。
– 中央から離れた点は、標準からの偏差があるデータとして注目される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点の位置は、データの差異や特徴を反映しています。密集している部分は類似した特性を持つデータを示し、離れている部分は異なる要素があることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは相関に基づく手法なので、異なる時系列データが互いにどういう方向に分散するかを示しています。具体的な相関関係はグラフには表れていませんが、全体の分布として一般的な関係性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横軸と縦軸の間に明確な直線的な相関関係は見られませんが、データが全体的に分散している様子がうかがえます。
6. **直感的な理解と影響**:
– このグラフから、人間はデータ間の類似性と差異の理解を深めることができます。特に各交通要素がどの程度互いに似ているか、異なっているかを視覚的に把握できるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、例えば、交通データを最適化するためのインサイトを得ることが可能です。外れ値を調査することで異常な交通状況を特定し、対策を講じることができるかもしれません。
このPCAグラフは、交通データの多次元的特徴を2次元に集約し、視覚化するための効果的な方法です。
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。
