📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 1. 時系列推移
**総合WEI（Combined WEI）:**
– 短期的に複雑な変動が見られます。特に、2025年7月2日にはスコアが0.81と高く、その後16:15:20に0.7まで下落しています。こうした変動は通常の日々の変動範囲を超えており、外部的あるいは内部的要因の影響が示唆されます。
**個人WEI平均（Personal Avg）および社会WEI平均（Social Avg）:**
– 個人WEI平均では、2025年7月2日のスコア0.78が突出していますが、その後急下降しています。
– 社会WEI平均は、同じく7月2日にピーク（0.83）となり、翌日には0.7まで下がっています。
こうした動きは、特別なイベントや社会経済的変化（例：重大な交通問題や政策変動）があった可能性を示します。
### 2. 異常値
– 総合WEIにおける異常値（0.81や0.70）は、短期間での急激なスコア変動を示しています。特に7月2日と3日には顕著です。
– 個人および社会平均WEIスコアでは、類似の異常値が観測され、特定の日の影響力を持つ要因が疑われます。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解の理論的考察）
– データ期間が短いことから季節性の検出は困難ですが、短期間でのスパイクやドロップはイレギュラーな要因を暗示しています。
– 長期的なトレンドは明確ではないですが、急激な変化から典型的な周期性ではないことが示されます。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態との間の関連性が強いことが考えられます。経済状況の改善や悪化は、健康状態に直接的な影響を与える可能性があります。
– 社会の持続可能性と提携した社会基盤・教育機会のスコアも、高い相関性が見込まれます。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図（想定）から、各スコアのばらつきを確認することができます。大半のスコアは0.7から0.8の範囲に収まるが、外れ値として認識されるスコアが存在します。
– 社会WEI項目の若干高い中央値は、全体的な社会基盤の強固さを示唆します。
### 6. 主要構成要素
– PCAの結果より、PC1とPC2が合計で約77%の変動を説明します。これにより、主要な変動要因はこの二つの軸に集約されていることが分かります。
– PC1は、経済と健康を中心とした個々人の要因を指す可能性が高く、PC2は社会的なインフラと持続可能性に関連することを示唆します。
### 総まとめ
このデータセットでは、短期間におけるスコアの大幅な変動が異常値として観測されています。これらは特定の外部要因、例えば重大な交通問題や新しい政策導入など、が原因かもしれません。データの相関やPCAの結果より、経済的余裕と健康の関連性、社会基盤の強さが折り込まれており、WEIは個人の生活の質や社会インフラを反映する要因と高く関連していることが分かりました。
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:
**グラフ分析:**
1. **トレンド:**
– 期間の初めと終わり、どちらもデータが密集していますが、それらの間に大きな空白があります。特定の期間にデータの収集や予測の集中が見られ、全体としてあまり連続したトレンドを示していません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側のデータ群にある黒い円は外れ値を示しており、実績AIの通常パターンから逸脱していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い円は実績データを示し、左側で見られます。
– 緑の円は前年データを示しますが、右側に集まっています。
– 薄紫色と紫色のラインは予測手法として線形回帰とランダムフォレスト回帰が使用され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:**
– 色や形状の異なる点が特定の期間で異なる意味を持ち、異なる予測手法やデータセット（実績対前年）を示しています。これにより、比較が可能となっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 左側と右側のデータ群の間に大きなギャップがあり、直接的な相関を見つけるのが難しいです。比較する期間が重なることでの長期的傾向の理解が困難です。
6. **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:**
– グラフを見たときに、人間はデータの断絶や外れ値を疑問に思う可能性があります。これらのデータがどのようにして生成されたのか、またその背景にある要因（例えば、交通システムの変化や外部ショック）が何なのかを探求することが重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、交通関連の予測や評価が不安定であると、計画立案や資源配分に影響が及ぶ可能性があります。統一したデータの流れと正確な予測手法の確立が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **期間の始まり（2025年半ば）**: WEIスコアは比較的高く（0.8付近）安定している。
– **期間の終わり（2026年半ば）**: WEIスコアはやや低下しており、0.6付近に落ち着いている。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（異常値）が初期のデータ（2025年半ば）に見られる。これらは他のデータポイントから顕著に離れている。
#### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）**: 実際に観測されたデータを示す。
– **緑の点（前年比較AI）**: 前年の同時期と比較したデータ。
– **紫の線（予測）**: 複数の回帰モデルによる予測。ランダムフォレスト回帰は特に大きな予測範囲を示している。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示す範囲。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータは関連があり、前年のデータが実績のトレンドを下支えしているように見受けられる。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 図の初めと終わりでWEIスコアが異なり、時間とともに負の相関がある。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **交通カテゴリにおけるWEIスコア**の下落は、交通状況の悪化や利用率の低下を示唆する可能性がある。ビジネスにおいては、交通関連サービスの需要予測や供給調整を行う上で重要な指標となる。予測の不確かさが示すように、交通の未来予測には慎重さが求められる。
このデータは、交通分野における長期的な変動や異常事態に対応するための戦略的動機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**:
– WEIスコアには期間全体を通して一貫したトレンドが見られません。プロットは左端と右端に集中して配置されているため、比較時点や予測の違いが考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイント群の中に異常値がいくつか見られますが、明確な急激な変動は見受けられません。
– 異常値は黒い円で囲まれており、実績や比較データから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青いプロットで示されています。
– 予測データは異なる色で表されており、特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されています（ピンク色）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、全体的な信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に相関は見られますが、特に比較対象データ（緑色のプロット）とは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体は分散しているため、一定の相関関係は見られません。
– 日付順に並べられたプロットが集中しておらず、分散傾向が強いです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフからは、WEIスコアの予測は実績に対してあまり信頼性が高いとは言えないことが分かります。特に予測と実績の間で一致しない部分が多いため、これに基づく意思決定には慎重さが必要です。
– ビジネス上や社会においては、予測の精度を向上させるためのさらなるモデル改良やデータ解析が求められます。このような洞察を活用することで、交通関連の計画や政策立案の際により正確な情報を提供できる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド**
– グラフは、2025年7月から2026年7月のデータを対象としています。初期のデータポイントは比較的高いWEIスコア(0.8付近)を示しています。
– 時系列の後半部分に、予測データが直線的に示されていますが、具体的な増減は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点に異常値が存在しています。これに対しては、予測モデルが異なる補正を試みています。
– 特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が異なることから、データのばらつきに対する異なる反応が見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点が「実績（実績AI）」で、初期点に集中しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しています。
– ピンクや紫の線は、それぞれ異なるモデリングアプローチ（決定木、ランダムフォレスト等）による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法により、将来の傾向を示していますが、予測手法間でのスコアの違いが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データポイントには一定のパターンが見られますが、全体的にランダムフォレストは直線的なトレンドを示しています。
– 各モデルは初期の異常値をどのように補正するかにおいて異なるアプローチを取っています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 初期の異常値により、交通カテゴリにおける経済的余裕の計測が一時的に不安定である可能性があります。
– 予測の不確かさが示されていることから、将来の計画に関しては慎重な検討が必要です。
– ビジネスや政策決定において、過去の異常値の原因を探ることが有効であり、今後の予測に役立つ可能性があります。
実際の意思決定にこれらの洞察を活用する場合は、異常の原因を詳しく調査し、予測モデルの精度を向上させることが重要でしょう。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 最初のデータポイントでは、健康状態（WEIスコア）は比較的高い値を示していますが、急激に下降しています。この後、データがない期間が続き、後半には新たなデータポイントが再登場し、元の値に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色の線で示される予測や、異常値を示す黒枠の点があり、この時期に通常ではない変動が生じたことが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青点（実績）と緑点（前年度比較）を比較すると、年度間での大きな変動が確認できます。
– 紫と赤の線は異なる回帰モデルの予測を示しており、線ごとに異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色と緑色のデータは一貫したところがありますが、予測線は異なり、現実のデータとモデル予測の間に大きなギャップがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、年初めから中盤にかけては低下し、後半には再び上昇傾向を見せています。結果として、再度元の水準に回復しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 最初の急激なスコアの低下は、何らかの外的要因による一時的なものである可能性があります。年末の回復は、交通関連の健康状態の改善や適応を示唆しているかもしれません。突発的な変動は、交通システムや健康管理に影響を与える可能性があるため、さらなる調査が必要です。
このようなデータは、ビジネスや政策決定において、特に予測と実績の不一致が生じた要因を深掘りして改善策を講じる際に重要な役割を果たすでしょう。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 全体的に目立つ長期トレンドは見受けられません。データポイントは期間の開始と終了に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに異常値が存在しています（異常値を示す黒い円で囲まれたデータ）。
– 急激な変動は特に見られませんが、初期に密集したデータが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績AIによる実績値を示し、初期に数点のみ存在します。
– 緑色の点は前年比較のデータを示しています。一年間の終盤に点在しています。
– 紫、ピンク、赤などの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）ですが、期間中のデータが最初にのみしかなく、後半には詳しい予測データはありません。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと前年比較データが異なった期間に集中しており、直接の比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を判断するにはデータが不十分です。分布は初期と最終段階に偏っています。
6. **直感的なインサイトと社会的・ビジネス的影響**
– 最初の期間におけるデータの集中は、ある特定のイベントや状況により心理的ストレスが上がった可能性を示唆しますが、それが継続しなかったことを示しています。
– データの間隔が広いことから、長期的なトレンドを得るのは難しい面もあり、今後はより継続的かつ詳細なデータ収集が求められます。
– ビジネスや社会面では、初期に特に注目するべき時期があることを示しており、その時期に対策を集中することが効果的かもしれません。
この分析によって、特に最初の期間に焦点を当て詳細な研究や対策を講じることで、心理的ストレスを軽減するためのヒントが得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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つに大きく分かれており、2025年と2026年のデータが示されています。2025年のデータは横ばいでやや低いWEIスコアを示していますが、2026年のデータは突然高くなっています。全体のトレンドとしては、急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の最初の期間には外れ値がいくつか存在していますが、特にその後の予測には急激な変動が見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、予測（赤い「×」）、異常値（黒い円）、前年の比較（緑の点）が含まれています。これらが示すのは、2025年の予測が異常値（黒い円）として認識されたデータを含むものの、2026年には改善が見られるということです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年のデータを比較すると、前年のデータ（緑の点）に対して2026年のデータが高い位置にあり、前年よりも良い状態であることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年の実績と予測にはある程度の一致がありますが、異常値の影響も見られます。2026年にはデータが一貫して改善しているため、各予測手法もより信頼性が高いといえます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、2025年には交通関連の自由度と自治がいくつかの問題を抱えていたものの、2026年には状況が著しく改善したことが見受けられます。これにより、政策の変更や新しい技術の導入が功を奏したと考えられ、交通部門における自由度と自治の向上が利用者の満足度や効率の向上に寄与する可能性があります。長期的には、こうした改善が持続可能であるかが社会全体に大きな影響を与えるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい傾向**: 実績データ（青色）は、期間の初期において若干の変動が見られるものの、全体としては大きな変動がなく、横ばいの傾向を示しています。
– **予測の変化**: 予測（紫、ピンク）は初期の変動の後、特定の時点で急激に増加する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（青色）に異常値（黒い輪）が見られ、この点がデータの外れ値として認識されています。
– 予測値（決定木、ランダムフォレスト回帰）のラインが、冒頭での急激な変動を示し、その後比較的安定しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績データ（青色）**: 過去の実測値を示しています。
– **予測データ（赤色「X」）**: 将来的な予測を反映しており、異なるモデルが使用されています。
– **異常値（黒い輪）**: データの異常または異彩を放つ部分を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で初期のトレンドは一致しており、その後ランダムフォレスト回帰が他モデルと異なる挙動を示します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 始めのフェーズでの予測データ間は、同じような傾向を示しており、相関が高いことが示唆されています。しかし、一部のモデルは中期以降に予測値が大きく変動しています。
### 6. グラフから直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **公平性・公正さの安定性**: 実績データの横ばいや異常値の存在は、交通における公平性・公正さの維持が難しいことを示唆しています。この状況が続くと、社会全体での不信感の増大を招く可能性があります。
– **予測に基づく戦略の重要性**: AIによる予測が異なる結果を示すため、どのモデルを信頼するかが重要になります。最も信頼性あるモデルに従うことで、政策改善につながる可能性があります。
– **長期的な視点の必要性**: 中期から長期のターゲット設定を見据え、どの予測ラインが最も現実的であるかを引き続きモニタリングすることが推奨されます。
このグラフから、交通における制度や仕組みの改定が必要であり、新たな技術の導入も検討する価値があると考えられます。
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:
このグラフに基づいて、以下のような分析と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 初期の評価日での実績（青）が一定で、次の評価日から予測値によって異なる変動を示しています。
– 特に、ランダムフォレスト回帰（ピンク）と決定木回帰（紫）はスコアが上昇しています。他の予測（線形回帰）が横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期評価日には異常値（黒の円）が見られます。これは通常の範囲から外れており、特殊な要因が影響した可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲は小さく、予測モデルの精度が高いことが示唆されています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットは異なる予測モデルによる結果を示しており、色を通じて区別されています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」でのデータを示していますが、こちらは今年と異なるスコアが示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルの結果が同時に表示されており、それらの違いや特徴を視覚的に比較できます。
– 実績データと予測データを比較することで、モデルの予測精度や異常検出の成果を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関はこのグラフだけでは明確ではありませんが、異常値がモデルの予測通りに収まっているかどうかが評価の鍵となります。
– 時間の経過とともに予測の分布が異なることが確認でき、モデル間の性能の違いが見られる。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 交通における持続可能性と自治性の向上を評価しているため、交通政策の改善や環境への影響を予測するのに有用です。
– 異常値が示す要因を解明することで、社会的な課題やリスクへの対策を立案することが可能になります。
この分析により、交通の持続可能性指標に対する予測の精度と信頼性を理解し、改善策を講じることができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいと段階的上昇**:
グラフの最初の部分（2025年7月）は横ばいで始まり、その後予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で段階的に上昇しています。実績データは予測より低めですが、一貫して安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値なし**:
異常値が示されていますが、全体のトレンドに大きく影響を及ぼす急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**:
実績値は序盤に集中しています。
– **前年（緑の点）**:
終盤に存在しており、前年の状況と比較している様子。
– **予測（Xマーク、ライン）**:
予測は数理モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、徐々にスコアが上昇する傾向を見せます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の乖離**:
実績データと予測データには乖離がありますが、予測完了後に前年比と比較されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測モデル間の一致**:
各予測モデルのトレンドは似ており、一貫した傾向を示します。これはモデル間の高い相関関係を示すかもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **社会基盤と教育機会の安定性**:
実績値が一貫しており、安定した社会基盤や教育機会を提供していることを示唆しています。
– **成長の可能性**:
予測モデルが示すように、将来的なスコアの向上は成長の可能性を示唆し、ビジネス機会の拡大やインフラ整備の改善に寄与するかもしれません。
この分析から、交通関連の社会基盤と教育機会には、比較的安定性が見られるものの、さらなる成長の余地もあることがわかります。これは長期的な政策立案や投資先の選定に役立つでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフ中央付近（2025年8月〜2025年9月）付近で実績AIデータが見られるが、それを境にデータはしばらく表示されず、遅れて前年度比のデータが2026年6月に登場しています。
– 実績AIは比較的安定しているが、予測AIのスコアは異なる傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには外れ値が強調されています（黒い円で表示）。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのスコアで、黒い円は異常値を示しています。
– 予測は異なる手法で示され、紫色やピンクの直線で表示されています。
– 線形回帰線と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は異なる予測を行っ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**
– 時系列的には実績AIの後に予測AIが続き、それらに対して昨年比が後に続いている構成です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関のある表示は見られず、各要素がそれぞれ異なる値を提示しています。
– 実績AI値と予測値の比較が、このグラフでは重要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが不連続であるため、予測の正確性や評価には慎重な検討が必要です。
– 異常値があることは、データ収集プロセスやシステムにおいて改善の余地があるかもしれません。
全体として、実際のデータと比較できる予測を行うため、多様な予測手法を試していることがわかります。それぞれの予測手法の精度について更なる評価が必要です。これらの洞察は、交通に関連する共生や多様性、自由の保障に影響を与える可能性があります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは短期間を表しており、日付ごとの変動が見られるものの、大きな周期性や明らかなトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時ごろに暗い色の部分があり、これは他の時間帯と比べて低いスコアを示している可能性があります。これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは、スコアの大小を示しています。鮮やかな黄色や緑は高いスコア、紫に近づくほど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**:
– このヒートマップには主に一つの指標が表示されており、複数の時系列データ間の関係性を直接示しているわけではありません。しかし、時間帯ごとの変化は明確に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの変動が見られるため、このグラフからピーク時間帯や低スコアの時間帯を特定することができます。
6. **人間が直感的に感じる内容とビジネスや社会への影響**:
– 交通に関するスコアが時間帯によって変動しているため、特定の時間帯にトラフィックの集中や分散があることを示唆しています。この情報は交通管理やスムーズな運行計画の作成に役立つかもしれません。特に、特定日や時間帯に対する対策を考える上で、このデータは重要です。
このヒートマップは、交通の時間帯による変動とその影響を直感的に理解する助けになる可能性があります。交通計画や資源配分の最適化に活用できる情報といえます。
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:
以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、日付と時間帯ごとに平均スコアを色で示しています。黄色が最も高いスコアを示し、紫が最も低いスコアを示しています。
– 全体的な傾向は、各時間帯や日時におけるスコアの変動を表しており、特定の周期的なパターンは明確には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日16時台と19時台に濃い青色と緑色が見られ、他の時間帯や日付と比べて相対的にスコアが低くなっています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色の変化は、個人のWEI平均スコアの高さを示しています。色の変化が急な場合、その時間帯での顕著な変化を示す可能性があります。
– 色が黄色に近い場合、その時点でのスコアが高く、紫に近づくにつれてスコアが低くなることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごと、時間帯ごとのスコアの変動を比較する際、このヒートマップは複数の時系列データの関係性を視覚的に把握しやすくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯の日ごとのスコアに大きな相関は見られないものの、特定の時間にはスコアが上昇または低下する傾向が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一部の時間帯にスコアが高い（黄色に近い）ことから、その時間に交通の効率や関心が高まる可能性が考えられます。
– 企業や社会においては、交通のピーク時間を理解し、リソースの効率的な配分や、ユーザーの関心が高まる時間帯に重点を置いた計画が可能です。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における交通データの変動を視覚的に示す有力な手段です。
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:
このヒートマップは交通に関連する社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下はこのグラフの分析です:
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯による変動が顕著に見られます。特に、0時から8時の間はスコアが高く、16時から19時の間はスコアが低くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値としては、16時から19時のスコアが急激に低下しているエリアが見受けられます。これは、特定の事象または条件が影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアを表しており、青から黄色にかけての明るさがスコアの高さを示していることがわかります。一目で高低が視認できるデザインです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付における時間帯（縦軸）のスコア変動を見ると、日単位での周期性が多少見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアのばらつきが大きく、特定の時間にWEIが低下するパターンが独立して見られます。これは交通状況など外的要因の影響が大きい可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会影響**:
– 多くの人が活動しやすい明け方の時間帯にスコアが高く、一方で夕方の混雑する時間帯はスコアが低いことから、人々の移動効率が変動しやすい可能性を示唆しています。
– 交通機関の利用状況や効率を可視化し、インフラ改善のタイミングを考慮する際に役立つデータかもしれません。このパターンを把握することで、混雑を避ける時間帯の提案や交通機関の改善に活用できます。
このヒートマップは、特に日々の交通の影響を直感的に理解し、戦略的決定を行うための有用な視覚的ツールといえるでしょう。
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、交通カテゴリーにおけるWEI項目の相関を示しています。以下に洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自体は長期的なトレンドを直接示すものではありませんが、高い相関関係がある項目は時間を通じて共に変動する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は相関係数には影響しません。相関は全体的な傾向を示すため、外れ値に対する分析は別途詳細な時系列データ分析が必要です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さは相関の強さを表します。赤は正の相関（高い相関）、青は負の相関（低い相関）を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 幾つかの項目間に強い相関が見られます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が非常に高い（0.93）。
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（自由度と自治）」も強い相関があります（0.89）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は各項目と全体的に高い正の相関がありますが、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との相関は低め（0.51）です。
– 一部の項目間で、中程度または低い相関も見られ、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間の相関は0.09と低くなっています。
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**
– 高い相関のある項目間では一方の変動が他方にも影響を及ぼす可能性があるため、特定の項目に対する政策変更が他の項目にも波及する可能性があります。
– 交通関連の改善が「個人の自由度」や「社会の公平性」にも波及する可能性を示唆しており、政策策定者にとっては、トータルな視点で交通政策を検討する価値があるでしょう。
– また、個人の健康状態や自治度が社会全体の持続可能性と関連していることは、個別の育成や教育の重要性を反映しています。
この分析は、関連する政策や意思決定に役立つでしょう。
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、交通カテゴリに関連する複数のWEIスコアタイプの分布を示しており、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは示されていませんが、それぞれのWEIタイプのスコア範囲が可視化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会基盤・経済機会）」には気になる外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下のヒンジは第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示しています。
– 髭（ヒンジの上と下の線）はQ1から1.5×IQR（四分位範囲）内のデータを示し、それを超えるデータポイントは外れ値としてプロットされます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、異なるWEIタイプの比較が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 箱の広さと位置から、スコアの分布のばらつきや中心傾向が把握できます。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」はスコアが高めで、ばらつきが少ないです。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**:
– 各WEIタイプのスコア分布により、交通に関するさまざまな側面（経済的自由、心理ストレスなど）の評価が一目でわかります。
– 「持続可能性と自立生活」や「共生・多様性・自由の保障」などのスコアが高いことは、社会的な価値観がより強調されている可能性を示唆しています。
– 外れ値やスコアのばらつきは、何らかの改善が必要な領域を示すことができ、ポリシーメイキングの参考となるでしょう。
この分析は、交通が経済的、環境的、社会的影響を与える領域でどのような要素が強調されているかを明らかにするのに役立ちます。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフは、交通カテゴリにおけるデータセットの分布を主成分軸上で示しています。それぞれの点は、元の高次元データを2次元に圧縮した結果です。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、一部のデータが第1主成分に沿って分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には著しい外れ値は見られませんが、両主成分の端に一部のデータが集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は元のデータが主成分空間にどのように分布しているかを示しています。色は一様で、プロットの密度が見受けられますが、中央よりもやや端にデータが偏っている傾向があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 主成分分析では、異なる時系列データが相関関係にあるかどうかを示す主要な方法の一つですが、このグラフでは具体的な時系列データの関係性は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分は、データセットのばらつきを示しており、全体の構造が一見して把握できるようになっています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– このグラフから、人間はデータの分散についての全体的な印象を受けるでしょう。PCAの結果は、データの変動（ばらつき）を把握しやすくし、実際の交通データのパターンを発見するのに役立ちます。特に交通分野では、効率改善やリソースの適切な配分のために、どの要素が重要なのかを見極めるのに有用です。
ビジネスや社会への影響としては、交通運営の効率化や、環境への負荷を減らすための戦略の策定に役立つ可能性があります。データをさらなる分析に基づいて改善策を考えられるので、都市計画や政策策定の基礎データとして意義深いと言えるでしょう。
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。
